Pemodelan Prediksi Harga Saham Menggunakan Long-Short Term Memory: Studi Empiris pada Saham Bank Rakyat Indonesia 
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pemodelan Prediksi Harga Saham Menggunakan Long-Short Term Memory : Studi Empiris pada Saham Bank Rakyat Indonesia Eko Putra Wahyuddin ( 221810259 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , M.Si ( kurs ) . Selain Ringkasan— Pemodelan untuk memprediksi harga saham merupakan topik yang menarik untuk dibahas di ranah akademik. Model yang digunakan beragam , mulai dari model berbasis statistik , machine learning , hingga deep learning. Variabel independen yang digunakan juga beragam , yaitu history harga saham , teknikal indikator dan nilai tukar mata uang juga metode yang itu , berkembang menggunakan data sentimen sebagai variabel independen. Oleh karena itu , penelitian ini akan menggunakan history harga saham , 10 teknikal indikator , kurs rupiah , dan sentimen data berita untuk memprediksi harga saham Bank Rakyat Indonesia dan kemudian akan membandingkan kombinasi variabel mana yang paling baik untuk digunakan. Model yang digunakan adalah model berbasis deep learning yaitu Long-Short Term Memory. Selain itu akan dilakukan hyperparameter optimization dan walk forward validation untuk memperoleh model terbaik dari setiap kombinasi variabel sehingga perbandingan model yang dilakukan tidak menjadi bias. Model terbaik yang diperoleh adalah model dengan variabel history harga saham dan sentimen skor dengan RMSE pada data testing sebesar 96.61 dan MAE sebesar 86.97. Kata Kunci— prediksi saham , nilai tukar mata uang , sentimen analisis , hyperparameter optimization , walk forward validation. I. LATAR BELAKANG Di ranah akademis topik mengenai prediksi harga saham cukup banyak diteliti dan jumlahnya bertambah dari tahun ke tahun [ 1 ] . Model yang dipakai juga beragam , mulai dari model berbasis statistik [ 2 ] , [ 3 ] , machine learning [ 4 ] , [ 5 ] , hingga deep learning [ 6 ] – [ 8 ] . Akan tetapi , penelitian [ 9 ] , [ 10 ] menunjukkan bahwa model deep learning seperti Long-Short Term Memory ( LSTM ) memiliki performa yang lebih baik daripada model berbasis statistik seperti Autoregressive Integrated Moving Average ( ARIMA ) . Variabel independen yang digunakan juga beragam. Penelitian [ 4 ] , [ 11 ] menggunakan berbagai teknikal indikator untuk memprediksi pergerakan harga saham. Terdapat dua kategori teknikal indikator yaitu tren indikator yang berfokus untuk mengidentifikasi pergerakan harga saham dan oscillator yang mengidentifikasi titik balik ( turning point ) harga saham [ 1 ] . Tidak cukup dengan teknikal indikator , penelitian [ 5 ] juga menambahkan data fundamental yaitu nilai tukar mata uang ( kurs ) . Hasil yang diperoleh akurasi Support Vector Machine ( SVM ) yang digunakan naik sebesar 11.78 % . Selain itu , ada penelitian yang menggunakan sentimen data teks sebagai variabel independen , baik yang berasal dari media sosial [ 12 ] , [ 13 ] ataupun portal berita [ 6 ] , [ 14 ] . Penelitian [ 6 ] dan [ 13 ] mengklaim bahwa data sentimen dapat meningkatkan evaluasi metrik dari model yang digunakan. Akan tetapi , kedua penelitian tersebut masih memiliki 3 kekurangan yang dapat menyebabkan hasil yang diperoleh menjadi bias. Kekurangan pertama adalah di kedua penelitian tersebut model yang digunakan memiliki konfigurasi hyperparameter yang sama pada data yang berbeda. Misalnya pada penelitian [ 6 ] , peneliti menggunakan 2 layer LSTM dengan layer pertama memiliki 64 unit dan layer kedua memiliki 32 unit. Konfigurasi tersebut diterapkan pada 2 kombinasi data yang berbeda. Kombinasi pertama hanya menggunakan 1 variabel independen yaitu history harga saham dan yang kedua menggunakan 2 variabel independen yaitu history harga saham dan data sentimen berita keuangan. Padahal menurut R. setiap konfigurasi Kohavi dan G. H. John hyperparameter yang berbeda cenderung baik untuk kumpulan data yang berbeda. [ 15 ] , yang Kekurangan kedua adalah peneliti menentukan sendiri hyperparameter tanpa melakukan digunakan hyperparameter optimization ( HPO ) . Padahal menurut A. H. Victoria dan G. Maragatham [ 16 ] pemilihan hyperparameter memainkan peran penting untuk memperoleh model dengan performa yang baik. Mungkin saja hyperparameter yang ditentukan oleh peneliti bukanlah kombinasi hyperparameter terbaik untuk kedua kombinasi variabel tersebut. Kekurangan ketiga adalah penelitian hanya menggunakan holdout validation , yang mana data dibagi menjadi data training dan testing. Penggunaan holdout akan mengakibatkan eror yang dilaporkan hanya merepresentasikan eror pada data testing bukan eror pada data secara keseluruhan [ 17 ] . Untuk mengatasi hal tersebut , sebaiknya peneliti menggunakan cross validation ataupun walk forward validation untuk data time series [ 18 ] . saja Ketiga kekurangan tersebut dapat mengakibatkan model tidak menghasilkan eror yang paling minimal. Hal tersebut tentu akan mengakibatkan kesalahan penarikan kesimpulan tentang kombinasi variabel mana yang paling baik untuk memprediksi harga saham. Oleh karena itu , penelitian ini akan mengisi kekurangan dari penelitian [ 6 ] dan [ 13 ] . Selain melihat pengaruh data sentimen , peneliti juga akan melihat pengaruh dari penggunaan nilai tukar mata uang dan teknikal indikator dalam pemodelan harga saham. Penelitian ini hanya berfokus pada satu saham di Indonesia , yaitu saham Bank Rakyat Indonesia ( BRI ) . BRI dipilih karena 1 / 8 termasuk ke dalam saham pada sektor finansial. Hampir setiap portal berita memiliki bagian khusus yang menampung artikel yang berkaitan dengan finansial sehingga diharapkan berita tentang saham BRI mudah untuk didapatkan. Selain itu , saham BRI adalah saham yang tercatat paling banyak di Bursa Efek Indonesia ( BEI ) , yaitu mencapai 150 triliun pada Februari 2022 dengan kapitalisasi pasar sebesar 982,440,511 miliar rupiah [ 19 ] . Saham BRI juga tercatat sebagai saham papan utama , yang berarti saham BRI adalah saham dari perusahaan dengan skala besar dan rekam jejak yang sudah cukup lama di pasar modal. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan latar belakang yang telah dijabarkan , tujuan dari penelitian ini adalah 1. Melakukan analisis sentimen pada artikel berita yang berkaitan dengan BRI. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik WFH : Walk Forward Validation ; BOBH : Bayesian Optimization and HyperBand ; GA : Genetic Algorithm ; TPA : Tree-structured Parzen Estimator Approach ; GS : Grid Search ; BO : Bayesian Optimization. IV. METODE PENELITIAN A. Pengumpulan Data Terdapat 3 data utama yang akan digunakan pada penelitian ini , yaitu : 1. History harga saham BRI. Data tersebut diperoleh dari Yahoo Finance [ 27 ] . 2. Artikel berita. Data ini diambil dari dua portal berita yaitu dari detik finance [ 28 ] dan bisnis.com [ 29 ] . 3. Kurs rupiah terhadap dolar Amerika Serikat. Data tersebut diperoleh dari Investing.com [ 30 ] . 2. Melakukan hyperparameter optimization dan walk forward mendapatkan hyperparameter terbaik pada setiap kombinasi variabel yang akan diteliti. validation untuk 3. Membandingkan model terbaik dari setiap kombinasi variabel untuk menentukan kombinasi variabel mana yang paling baik untuk memprediksi harga saham BRI. 4. Melakukan evaluasi pada model dengan kombinasi variabel terbaik untuk mendapatkan estimasi eror dari prediksi dan membandingkannya dengan model yang berasal dari penelitian lainnya. III. PENELITIAN TERKAIT Tabel 1 menunjukkan kajian literatur dari 16 artikel ilmiah yang memprediksi harga / pergerakan saham. Terlihat bahwa semua penelitian menggunakan history harga saham sebagai variabel independen. Hanya penelitian [ 5 ] yang menggunakan 4 kombinasi secara bersamaan tapi belum menggunakan HPO dan walk forward validation. Oleh karena itu , penelitian ini akan mengisi kekosongan tersebut dengan menggunakan 4 kombinasi variabel secara bersamaan dengan disertai HPO dan walk forward validation. Gambar 1. Alur penelitian. B. Pembuatan Variabel 1. Teknikal Indikator Teknikal indikator dihitung menggunakan harga penutupan , harga pembukaan , harga tertinggi , harga terendah dan volume penjualan [ 5 ] , [ 11 ] . Pada penelitian ini akan digunakan 10 teknikal indikator yang dipilih dari penelitian-penelitian sebelumnya. Tabel 2 menjabarkan formula matematika dari teknikal indikator yang dipilih. TABEL I KAJIAN LITERATUR TABEL II TEKNIKAL INDIKATOR TERPILIH BESERTA FORMULASINYA Referensi History Penggunaan Data Teknikal Kurs Sentimen HPO WFV [ 6 ] , [ 13 ] , [ 20 ] [ 14 ] [ 7 ] , [ 21 ] [ 22 ] [ 5 ] [ 23 ] [ 9 ] , [ 24 ] [ 8 ] , [ 25 ] [ 11 ] [ 4 ] [ 26 ] Penelitian Ini ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓   ✓ ✓ ✓ ✓   ✓ ✓  ✓     ✓ ✓      ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓       ✓  Manual     Manual BOHB , Manual GA , TPA GS BO BO    ✓   ✓ ✓ ✓   ✓ Nama Indikator Simple 10- day Moving Average Weighted 10- day Moving Average Moving Average Convergance Divergence 10-day Momentum ✓ Stochastic % K ✓ Stochastic % D ✓ Pernah digunakan Pada Penelitian [ 4 ] [ 5 ] [ 11 ] [ 31 ] ✓ ✓ ✓ ✓  ✓   Formula 𝐶𝑡 + 𝐶𝑡−1 + ⋯ + 𝐶𝑡−10 10 10𝐶𝑡 + 9𝐶𝑡−1 + ⋯ + 𝐶𝑡−10 10 + 9 + ⋯ + 1 ✓  ✓ ✓ 𝐸𝑀𝐴12 ( 𝑡 ) − 𝐸𝑀𝐴26 ( 𝑡 )    ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 𝐶𝑡 − 𝐶𝑡−10 × 100 𝐶𝑡 − 𝐿𝐿𝑡−14 𝐻𝐻𝑡−14 − 𝐿𝐿𝑡−14 2 ∑ 𝐾𝑡−𝑖 % 𝑖=0 3 2 / 8 Relative Strength Index Larry William’s R % Commodity Channel Index Money Flow Index ✓ ✓ ✓ ✓ ✓  ✓ ✓ ✓  ✓  ✓    100 − 1 + ( 100 13 𝑖=0 ∑ 𝐷𝑤𝑡−1 14 13 0 ) + ( ∑ 𝑈𝑝𝑡−𝑖 14 𝐻𝐻𝑡−14 − 𝐶𝑡 𝐻𝐻𝑡−14 − 𝐿𝐿14 ) 𝑀𝑡 − 𝑆𝑀𝑡 0.015𝐷𝑡 100 1 + 14 − 𝑑𝑎𝑦 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑀𝐹 14 − 𝑑𝑎𝑦 𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑀𝐹 100 − Catatan : 𝐶𝑡 adalah harga penutupan , 𝐿𝑡 adalah harga terendah , dan 𝐻𝑡 adalah harga tertinggi pada waktu 𝑡 . 𝐿𝐿𝑡−14 adalah harga terendah dari 𝐿𝑡−14 sampai 𝐿𝑡 , 𝐻𝐻𝑡−14 adalah harga tertinggi dari 𝐻𝑡−14 sampai 𝐻𝑡. 𝐸𝑀𝐴 adalah Exponential Moving Average , 𝐸𝑀𝐴𝑘 ( 𝑡 ) = 𝐸𝑀𝐴𝑘 ( 𝑡 − 1 ) + 𝛼 × ( 𝐶𝑡 − 𝐸𝑀𝐴𝑘 ( 𝑡 − 1 ) ) , dengan 𝛼 adalah ∑ 𝑀𝑡−𝑖+1 smooting 𝑆𝑀𝑡 = 20 1 𝐷𝑡 = 1+𝑘 ; 𝑀𝐹 adalah money flow. 𝑀𝐹 = 𝑀𝑡 × 𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖. 𝑈𝑝𝑡 20 berarti perubahan harga naik dan 𝐷𝑤𝑡 berarti perubahan harga turun pada waktu 𝑡. ∑ |𝑀𝑡−𝑖+1 − 𝑆𝑀𝑡| ; 𝑘 = 14 . 𝑀𝑡 = 𝐻𝑡+𝐿𝑡+𝐶𝑡 3 faktor = 20 𝑖=1 20 𝑖=1 2 ; ; 2. Sentimen Skor Harian Sentimen skor harian akan dihitung menggunakan cara yang telah dilakukan oleh penelitian [ 6 ] . Penelitian tersebut melakukan sentimen analisis dengan pendekatan lexical-based menggunakan model Valence Aware Dictionary for sEntiment Reasoning ( VADER ) [ 32 ] . Gambar 2 menunjukkan proses untuk memperoleh nilai sentimen skor harian. Gambar 2. Alur mendapatkan Sentimen Skor Harian. Artikel yang telah dikumpulkan akan dilakukan tahapan preprocessing terlebih dahulu. Hal yang dilakukan adalah menghapus kalimat yang tidak penting seperti kalimat yang mengandung iklan pada akhir artikel dan melakukan perbaikan tanda baca seperti menghapus titik yang bukan menunjukkan akhir dari kalimat. bahasa Inggris Dikarenakan VADER menggunakan kamus kata dalam bahasa Inggris , maka artikel akan diterjemahkan ke dalam dahulu. Setelah diterjemahkan , setiap artikel dilakukan analisis sentimen menggunakan VADER dan akan menghasilkan skor dalam rentang -1 sampai 1. Semakin mendekati -1 maka artikel tersebut dinilai memiliki sentimen yang negatif dan begitu pun sebaliknya. terlebih Artikel dalam satu tanggal yang sama , sentimen skornya akan dirata-ratakan untuk memperoleh sentimen skor harian. Akan tetapi , dikarenakan pasar saham tidak buka setiap hari , maka sentimen skor pada hari yang pasar saham tidak buka akan dimasukkan ke hari selanjutnya saat pasar saham telah buka. Hari yang tidak ada artikelnya akan memiliki skor 0. C. Membagi Data dan Kombinasi Variabel Data akan dibagi menjadi dua , yaitu data training dan testing. Data training mulai dari tanggal 15 Desember 2003 sampai 31 Desember 2021. Data training akan digunakan Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik untuk menentukan hyperparameter terbaik , perbandingan model dan perbandingan kombinasi variabel. Sementara itu , data testing akan dimulai dari awal Januari 2022 sampai akhir Maret 2022. Data testing tidak boleh digunakan dalam proses pemodelan agar kebocoran informasi atau data leakage tidak terjadi [ 33 ] . Data testing hanya akan digunakan saat proses pemodelan sudah selesai untuk mengestimasi eror prediksi dari model terbaik yang nantinya didapatkan. Jika data testing digunakan dalam proses pemodelan , estimasi eror prediksi yang didapatkan akan menjadi bias [ 34 ] . Berdasarkan hasil dari tahapan pembuatan variabel , terdapat total 13 variabel independen , yaitu history harga penutupan , 10 variabel teknikal indikator , sentimen skor harian dan nilai tukar rupiah terhadap dolar ( kurs rupiah ) . Sepuluh variabel teknikal indikator akan dimasukkan ke dalam grup yang sama sehingga nanti bisa dilihat pengaruh dimasukkannya teknikal indikator dalam pemodelan. Oleh karena itu , pada penelitian ini terdapat 8 kombinasi variabel yang akan diteliti , yang dijabarkan pada tabel 3. TABEL III KOMBINASI VARIABEL YANG AKAN DITELITI Kombinasi Variabel ( KV ) 𝐾𝑉1 𝐾𝑉2 𝐾𝑉3 𝐾𝑉4 𝐾𝑉5 𝐾𝑉6 𝐾𝑉7 𝐾𝑉8 Variabel History harga penutupan History harga penutupan dan sentimen skor History harga penutupan dan kurs rupiah History harga penutupan dan 10 teknikal indikator History harga penutupan sentimen skor , dan kurs rupiah History harga penutupan , sentimen skor dan 10 teknikal indikator History harga penutupan , kurs rupiah dan 10 teknikal indikator History harga penutupan , sentimen skor , kurs rupiah dan 10 teknikal indikator D. Pemodelan Prediksi Harga Saham Pemodelan akan dilakukan untuk memprediksi harga saham dalam 5 hari ke depan , sehingga akan masuk ke dalam kasus multi-step time series. Model yang akan digunakan adalah LSTM , karena model tersebut telah terbukti dapat digunakan pada data time series dan telah digunakan pada banyak penelitian [ 6 ] , [ 7 ] , [ 9 ] , [ 11 ] , [ 35 ] . HPO dan 10-fold walk forward validation digunakan untuk memperoleh model LSTM dengan performa paling baik untuk masing-masing kombinasi variabel. Evaluasi metrik yang digunakan adalah Root Mean Squared Error ( RMSE ) dan Mean Absolute Error ( MAE ) . Proses ini akan diulangi 10 kali untuk setiap kombinasi variabel sehingga bisa melihat stabilitas dari algoritma HPO yang digunakan. 1. Long-Short Term Memory ( LSTM ) LSTM adalah salah satu tipe dari Recurrent Neural Network ( RNN ) yang dapat mempelajari data yang berurutan dan mengatasi permasalahan exploding dan vanishing gradient pada RNN biasa [ 21 ] , [ 36 ] , [ 37 ] . Informasi pada LSTM disimpan pada memory cell yang diatur melalui tiga gate , yaitu input gate , forgot gate , dan output gate [ 7 ] , [ 9 ] . 3 / 8 Pada penelitian ini , model yang digunakan maksimal akan memiliki 3-layer LSTM. Diantara setiap layer akan ditambahkan droupout layer untuk menghindari terjadinya overfitting [ 38 ] . Dikarenakan model akan memprediksi 5 hari ke depan , maka output layernya adalah dense layer dengan jumlah unit sebanyak 5. biasa Input layer pada LSTM memiliki ukuran tiga dimensi [ 39 ] . Dimensi pertama untuk menentukan banyaknya data yang akan digunakan , dimensi kedua untuk menentukan banyaknya observasi sebelumnya yang akan digunakan dan dimensi ketiga untuk menentukan banyak variabel yang akan digunakan. Input layer pada LSTM dengan ( 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒𝑠 , 𝑡𝑖𝑚𝑒𝑠𝑡𝑎𝑚𝑝𝑠 , 𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒𝑠 ) . Pada penelitian ini 𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒𝑠 akan bergantung dengan kombinasi variabel yang digunakan , misalnya untuk 𝐾𝑉8 nilai 𝑓𝑒𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒𝑠 adalah 13 karena terdapat 13 variabel yang digunakan. Sementara itu , nilai dari 𝑡𝑖𝑚𝑒𝑠𝑡𝑎𝑚𝑝𝑠 akan ditentukan pada proses HPO karena tidak bisa ditentukan dengan pasti berapa jumlah observasi sebelumnya yang paling bagus digunakan untuk memprediksi 5 hari ke depan. dinotasikan 2. Hyperparameter Optimization ( HPO ) Gambar 3. Proses Hyperparameter Optimization dan Walk Forward Validation Pada penelitian ini HPO menggunakan pendekatan probabilistic search [ 35 ] , yaitu Bayesian Optimization ( BO ) . BO akan mempertimbangkan evaluasi-evaluasi sebelumnya yang telah dilakukan untuk menentukan hyperparameter selanjutnya yang akan dievaluasi. Hal tersebut yang menjadi kelebihan utama dari BO dibandingkan dengan algoritma lainnya yang tidak adaptif seperti grid search dan random search [ 40 ] . BO memiliki dua hal penting , yaitu surrogate model untuk memodelkan objective function dan acquisition function untuk menentukan hyperparameter selanjutnya yang akan dievaluasi [ 41 ] . Objective function yang digunakan pada penelitian ini adalah rata-rata RMSE dari forward validation dan budget yang 10-fold walk digunakan adalah jumlah iterasi sebanyak 50. Artinya untuk setiap kali dijalankan , BO akan mencari 50 konfigurasi hyperparameter untuk setiap kombinasi variabel. Tabel 4 mendeskripsikan hyperparameter yang akan dioptimasi pada penelitian ini beserta dengan batasannya. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Jumlah epoch tidak dimasukkan pada proses HPO karena pada saat proses pelatihan model , akan digunakan Early Stopping ( ES ) dengan jumlah epoch maksimal sebesar 100. Fungsi aktivasi juga tidak masukkan dalam proses HPO dan hanya menggunakan hyperbolic tangent ( tanh ) sesuai dengan model orisinalnya [ 36 ] . Fungsi tidak aktivasi seperti Rectified Linear Unit ( ReLu ) disarankan digunakan pada LSTM kecuali disertai dengan teknik inisialisasi weight tertentu [ 42 ] . TABEL IV HYPERPARAMETER YANG AKAN DIOPTIMASI BESERTA BATASANNYA Hyperparameter Jumlah layer LSTM Jumlah unit tiap layer Droupout rate tiap layer Batch Size Optimizer Learning Rate Timestamps Interval [ 1-3 ] [ 100-500 ] [ 0-0.5 ] [ 1-64 ] [ Adam , RMSprop ] [ 0.01 , 0.00001 ] [ 5 , 10 , 20 , 30 ] 3. 10-Fold Walk Forward Validation Melakukan pengacakan data menggunakan cross validation tidak tepat ketika digunakan pada data time series yang memiliki ketergantungan antar waktu karena cukup aneh jika menggunakan data dimasa depan untuk memprediksi data dimasa lalu [ 24 ] , [ 25 ] . Oleh karena itu , metode walk forward validation cocok digunakan pada data time series karena ketergantungan antara data 𝑡𝑛 dan forward 𝑡𝑛+1 dipertimbangkan validation terdapat pada gambar 3. Ilustrasi walk [ 18 ] . Dikarenakan proses pemodelan menggunakan ES maka pada setiap fold , data akan dibagi menjadi 3 , yaitu training set , early stopping set , dan test set. Data pada training set akan dilakukan standarisasi menggunakan Min-Max Scaler. Data yang akan dimonitor oleh ES harus dibedakan dengan data yang akan digunakan untuk melakukan evaluasi pada model agar data leakage dapat dihindari [ 34 ] . Ketika RMSE dari early stopping set naik sebanyak 3 kali secara berturut-turut maka proses pelatihan model akan dihentikan [ 43 ] . Ketika proses pelatihan selesai , model akan dikembalikan ke epoch terbaik yang memiliki RMSE early stopping set terkecil. Kemudian test set akan dievaluasi pada model tersebut untuk mendapat RMSE dari fold tersebut. Selain itu , digunakan juga ReduceLROnPlateau [ 44 ] dengan patience 20 dan factor 0.5. Artinya learning rate akan dikalikan dengan 0.5 ketika RMSE pada early stopping set tidak mengalami penurunan dalam 20 epoch. Hal ini dilakukan untuk menghindari training set terjebak dalam lokal optimal [ 45 ] . Pada penelitian ini , digunakan 10-fold walk forward validation dengan sliding window sebanyak 1. Artinya setiap bertambahnya fold data training akan bertambah 1. Hal ini disesuaikan dengan yang terjadi di pasar saham , dimana data saham akan bertambah 1 setiap harinya. RMSE dari setiap fold akan dirata-ratakan untuk memperoleh validation error yang akan digunakan untuk meng-update surrogate model pada BO. 4 / 8 E. Membandingkan Kombinasi Variabel Agar mendapatkan estimasi RMSE yang lebih baik , setiap model terbaik tersebut akan dilatih kembali dengan 60-fold walk forward validation sehingga bisa memperoleh performa model dalam 60 hari atau sekitar 3 bulan. Proses tersebut akan dijalankan sebanyak 10 kali untuk melihat stabilitas dari setiap model. Rata-rata RMSE yang diperoleh dari 60-fold tersebut yang akan dibandingkan untuk menentukan kombinasi variabel terbaik. F. Evaluasi Model Model dengan kombinasi terbaik akan digunakan untuk memprediksi data testing untuk memperoleh estimasi eror dari prediksi. Hasil yang diperoleh akan dibandingkan juga dengan eror yang diperoleh dari model penelitian [ 6 ] dan [ 21 ] . Proses evaluasi model akan disamakan dengan proses pada hyperparameter optimization yaitu menggunakan walk forward validation akan tetapi dengan 5 skenario berbeda. Data dari Januari sampai Maret 2022 terdiri dari 57 observasi , sehingga akan dilakukan 57-fold walk forward validation. Skenario pertama , model akan dilatih setiap hari , sehingga akan sama dengan proses walk forward validation yang digunakan pada saat proses hyperparameter optimization. Pada skenario kedua model akan dilatih setiap 5 hari sekali , skenario ketiga akan dilatih setiap 10 hari sekali , skenario keempat dilatih setiap 15 hari sekali dan skenario kelima dilatih setiap 20 hari sekali. V. KERANGKA PIKIR Tujuan akhir dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan model LSTM dengan kombinasi variabel terbaik. Oleh karena itu , sebelum membandingkannya , kombinasi variabel harus terlebih dahulu. Gambar 4 memiliki model merupakan kerangka pikir yang menjelaskan secara sistematis tahapan hingga bisa mencapai tujuan tersebut. terbaiknya Gambar 4. Kerangka Pikir Penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Sentimen Analisis Data berita yang judul ataupun isinya terdapat kata “Bank Rakyat Indonesia” , “BRI” , atau “BBRI” ada sebanyak 13,406 , yang 4,259 berasal dari detik finance dan 9,150 berasal dari bisnis.com. Dari gambar 5 terlihat bahwa sentimen data berita tentang BRI cenderung mengarah ke positif dan hanya sekitar 7.89 % atau 1,056 artikel yang memiliki skor sentimen lebih kecil dari 0. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Tabel 5 merupakan contoh 2 artikel dengan sentimen skor tertinggi dan terendah yang judul artikelnya terdapat kata BRI. Dua artikel terakhir memang berisi berita yang positif untuk BRI dan sentimen skornya juga sesuai , bernilai positif dan mendekat 1. Akan tetapi , masih terdapat juga sentimen skor yang tidak tepat misalnya untuk berita kedua. Berita tersebut harusnya memiliki sentimen yang positif karena BRI membantu korban bencana Gempa Halmahera , akan tetapi sentimen skor yang dihasilkan bernilai negatif. Hal tersebut bisa disebabkan karena model mendeteksi kata “Korban” dan “Bencana” sebagai kata yang bermakna negatif. Gambar 5. Histogram Sentimen Skor TABEL V 2 ARTIKEL DENGAN SENTIMEN SKOR TERTINGGI DAN TERENDAH YANG JUDULNYA MENGANDUNG KATA BRI Judul Sentimen Skor Serikat Pekerja Pegadaian Tolak Rencana Akuisisi BRI BRI Salurkan Bantuan CSR Peduli Korban Bencana Gempa Halmahera BRI Raih Penghargaan Bank Terbaik BRI Raih Best Performance Overall -0.526 -0.402 0.878 0.882 B. Hyperparameter Optimization Untuk setiap kombinasi variabel , dijalankan BO sebanyak 10 kali dimana setiap dijalankan akan mengevaluasi 50 hyperparameter yang berbeda. Sehingga untuk satu kombinasi variabel dievaluasi 500 hyperparameter yang berbeda. Dikarenakan terdapat 8 kombinasi variabel maka secara keseluruhan terdapat 4,000 hyperparameter yang berbeda. Setiap hyperparameter dijalan sebanyak 10-fold , sehingga secara keseluruhan telah dijalankan. terdapat 40,000 model yang TABEL VI RATA-RATA DAN STANDAR DEVIASI RMSE DARI 10 ITERASI BAYESIAN OPTIMIZATION KV 𝐾𝑉1 𝐾𝑉2 𝐾𝑉3 𝐾𝑉4 𝐾𝑉5 𝐾𝑉6 𝐾𝑉7 𝐾𝑉8 Rata-rata RMSE 40.85 39.64 39.97 43.83 38.66 48.36 45.16 45.28 Standar Deviasi RMSE 1.32 2.38 2.21 5.53 1.63 4.82 2.50 4.65 Terdapat Teknikal Indikator Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Ya Ya Ya Dari tabel 6 kolom ketiga terlihat bahwa standar deviasi dari BO berada dalam rentang 1.32 sampai 5.53. Ketika variabel indikator digunakan , BO semakin tidak stabil yang jika terlihat dari standar deviasi yang semakin besar 5 / 8 dibandingkan dengan kombinasi variabel yang menggunakan teknikal indikator. tidak Untuk melihat apakah terdapat perbedaan nilai RMSE diantara kombinasi variabel dilakukan uji Kruskal Wallis dengan 𝐻0 adalah seluruh kombinasi variabel memiliki distribusi RMSE yang sama. Hasil yang diperoleh adalah statistik 𝐻 sebesar 38.80 dengan p-value sebesar 2.13 × 10−6. Dikarenakan nilai p-value lebih kecil dari 5 % , keputusan yang diambil adalah tolak 𝐻0 , yang berarti secara statistik tidak terdapat bukti yang cukup untuk mengatakan setiap kombinasi variabel memiliki distribusi RMSE yang sama. Untuk melihat kombinasi variabel mana yang berbeda dilakukan uji post hoc menggunakan uji Mann Whitney. TABEL VII P-VALUE DARI UJI MANN WHITNEY UNTUK SETIAP PASANGAN KOMBINASI VARIABEL 𝐾𝑉1 1.000 𝐾𝑉2 0.307 𝐾𝑉3 0.358 𝐾𝑉4 0.089 𝐾𝑉5 0.011 𝐾𝑉6 0.002 𝐾𝑉7 0.002 𝐾𝑉8 0.026 0.307 1.000 1.000 0.031 0.212 0.001 0.001 0.009 0.358 1.000 1.000 0.045 0.140 0.001 0.001 0.014 0.089 0.031 0.045 1.000 0.011 0.076 0.571 0.473 0.011 0.212 0.140 0.011 1.000 0.001 0.000 0.002 0.002 0.001 0.001 0.076 0.001 1.00 0.054 0,241 0.002 0.001 0.001 0.571 0.000 0.054 1.000 0.791 0.026 0.009 0.014 0.473 0.002 0,241 0.791 1.000 𝐾𝑉1 𝐾𝑉2 𝐾𝑉3 𝐾𝑉4 𝐾𝑉5 𝐾𝑉6 𝐾𝑉7 𝐾𝑉8 Kotak warna biru mengiditifikasi kombinasi variabel tidak terdapat teknikal idikator , warna hijau terdapat teknikal indikator dan jingga berarti nilai p-value lebih kecil dari 5 % Berdasarkan tersebut berbeda. Akan tabel 7 , untuk kombinasi variabel yang terdapat teknikal indikatornya ( 𝐾𝑉4 , 𝐾𝑉6 , 𝐾𝑉7 , 𝐾𝑉8 ) , ketika saling diuji menggunakan Mann Whitney akan menghasilkan gagal tolak 𝐻0 , yang berarti secara statistik tidak cukup bukti untuk mengatakan distribusi RMSE pada keempat kombinasi tetapi , ketika keempat variabel kombinasi variabel tersebut diuji dengan kombinasi variabel yang tidak ada teknikal indikatornya , menghasilkan tolak 𝐻0 , kecuali untuk 𝐾𝑉1 dan 𝐾𝑉4 . Hal ini menunjukkan bahwa , secara statistik BO menghasilkan distribusi RMSE yang sama antara kombinasi variabel yang terdapat teknikal indikatornya akan tetapi nilai RMSE-nya masih lebih besar daripada yang tidak terdapat teknikal indikatornya. TABEL VIII HYPERPARAMETER TERBAIK UNTUK SETIAP KOMBINASI VARIABEL KV 𝐾𝑉1 𝐾𝑉2 𝐾𝑉3 𝐾𝑉4 𝐾𝑉5 𝐾𝑉6 𝐾𝑉7 𝐾𝑉8 Unit Layer [ 150 ] [ 250 ] [ 100 ] [ 150 , 250 ] [ 300 ] [ 150 , 100 , 100 ] [ 500 , 150 , 150 ] [ 500 , 350 , 400 ] Hyperparameter Dropout Rate Batch Size Optimizer Learning Rate Timestamps [ 0.5 ] [ 0.48 ] [ 0.41 ] [ 0.46 , 0.05 ] [ 0.37 ] [ 0.23 , 0.00 , 0.00 ] [ 0.31 , 0.06 , 0.49 ] [ 0.29 , 0.01 , 0.00 ] 32 16 32 32 48 32 RMSprop 0.00001 Adam RMSprop 0.00375 0.00684 Adam 0009940 RMSprop 0.00559 Adam 0.00586 64 RMSprop 0.00712 30 30 20 5 10 30 30 32 Adam 0.00740 5 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Tabel 8 merupakan daftar hyperparameter terbaik untuk setiap kombinasi variabel. Terlihat pola bahwa kombinasi variabel yang terdapat teknikal indikator ( 𝐾𝑉4 , 𝐾𝑉6 , 𝐾𝑉7 , 𝐾𝑉8 ) memiliki jumlah layer LSTM sebanyak 2 atau 3 sedangkan yang tidak terdapat teknikal indikator cukup dengan 1 layer LSTM saja. Hal ini menunjukkan bahwa semakin banyak variabel yang digunakan , model yang digunakan semakin membutuhkan arsitektur yang kompleks untuk bisa memahami pola dari data tersebut. Pada tabel 8 terlihat bahwa setiap kombinasi variabel memiliki konfigurasi hyperparameter yang berbeda-beda untuk mencapai eror yang paling minimal. Hal ini mengkonfirmasi apa yang telah dikatakan R. Kohavi dan G. H. John [ 15 ] bahwa setiap konfigurasi hyperparameter yang berbeda cenderung baik untuk kumpulan data yang berbeda. C. Kombinasi Variabel Terbaik kombinasi setiap Untuk variabel , hyperparameter terbaiknya yang tercantum pada tabel 8 dilatih lagi pada 60- fold walk forward validation. Setiap kombinasi variabel , pemodelannya akan dilatih sebanyak 10 kali sehingga akan menghasilkan 10 RMSE yang berbeda dan kemudian dihitung rata-rata dan standar deviasinya. Oleh karena itu , standar deviasinya akan menggambarkan seberapa stabil model tersebut terhadap kerandoman. TABEL IX RATA-RATA DAN STANDAR DEVIASI RMSE 60-FOLD WALK FORWARD VALIDATION UNTUK SETIAP KOMBINARI VARIABEL KV 𝐾𝑉1 𝐾𝑉2 𝐾𝑉3 𝐾𝑉4 𝐾𝑉5 𝐾𝑉6 𝐾𝑉7 𝐾𝑉8 Rata-rata RMSE 137.81 83.31 91.02 134.37 87.26 141.02 160.38 131.38 Standar Deviasi RMSE 2.63 3.82 2.72 7.30 3.36 6.19 11.53 7.44 Terdapat Teknikal Indikator Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Ya Ya Ya Berdasarkan tabel 9 , selain 𝐾𝑉1 , kombinasi variabel yang tidak terdapat teknikal indikator ( 𝐾𝑉2 , 𝐾𝑉3 , 𝐾𝑉5 ) memiliki nilai rata-rata RMSE yang lebih kecil dari 100. Sementara itu , untuk yang terdapat teknikal indikatornya nilai RMSE-nya sangat tinggi yaitu diatas 130. Hal ini menunjukkan bahwa penambahan teknikal indikator dalam kasus prediksi saham BRI tidak membuat model menjadi lebih baik. Standar deviasi yang terkecil adalah 𝐾𝑉1. Hal ini menunjukkan bahwa disetiap iterasi performa model pada 𝐾𝑉1 hampir sama. Akan tetapi , jika dilihat dari rata-rata RMSE-nya , nilainya sangat tinggi yaitu 137.81 , bahkan mendekati nilai RMSE yang menggunakan teknikal indikator. Hal ini mengindikasikan bahwa hanya menggunakan history harga saham ternyata tidak cukup untuk membuat model menjadi lebih baik. Model perlu variabel lain agar lebih bisa memahami pola dari datanya. Berdasarkan tabel 9 , 𝐾𝑉2 ( history harga saham dan sentimen skor ) adalah kombinasi variabel yang terbaik karena memiliki nilai rata-rata RMSE dari 10 iterasi yang terkecil yaitu 83.32. Penambahan sentimen skor pada model 𝐾𝑉2 , 6 / 8 dapat menurunkan RMSE sebesar 39.55 % jika dibandingkan dengan model 𝐾𝑉1 yang hanya menggunakan history harga saham , yaitu dari 137.81 ( RMSE 𝐾𝑉1 ) menjadi 83.31 ( RMSE 𝐾𝑉2 ) . Akan tetapi , ketika nilai tukar rupiah ditambahkan sehingga model menggunakan 3 variabel ( history harga saham , sentimen skor dan nilai tukar rupiah ) , RMSE-nya naik 4.73 % , yaitu dari 83.31 ( RMSE 𝐾𝑉2 ) menjadi 87.26 ( RMSE 𝐾𝑉5 ) . Lebih parahnya lagi , ketika model yang menggunakan 3 variabel ditambahkan 10 sehingga menggunakan 13 variabel , RMSE-nya naik 50.59 % , yaitu dari 87.26 ( RMSE 𝐾𝑉5 ) menjadi 131.38 ( RMSE 𝐾𝑉8 ) . indikator teknikal Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik prediksi saham yang datanya selalu bertambah setiap hari , maka sangat baik jika model selalu dilatih setiap hari. Oleh karena itu , penggunaan metode walk forward validation ketika mengevaluasi model time series merupakan pilihan yang tepat karena metode tersebut akan mirip dengan kondisi sebenarnya seiring bertambahnya waktu. bertambah datanya selalu yang D. Evaluasi Model Penelitian lain yang akan digunakan modelnya sebagai pembanding dengan model 𝐾𝑉2 adalah penelitian dari Heiden & Parpinelli [ 6 ] dan Mndawe dkk [ 21 ] . Dua penelitian tersebut dipilih karena kedua penelitian tersebut mirip dengan apa yang dilakukan pada penelitian ini. Kedua penelitian tersebut mencoba memprediksi harga saham dengan menggunakan model LSTM. Selain itu , kedua penelitian tersebut dipilih karena arsitektur dari model yang digunakan dijabarkan pada artikel ilmiahnya , meskipun tidak secara lengkap konfigurasi hyperparameter- nya dijabarkan. Hal yang akan diubah adalah ukuran dari input dan output layer-nya. Input layer-nya akan disesuaikan agar bisa menerima 2 variabel yaitu history harga saham dan sentimen skor. Output layer-nya diubah sehingga terdiri dari 5-unit karena pemodelan pada penelitian ini memprediksi langsung 5 hari ke depan. Bagian lain dari model akan disesuaikan dengan apa yang disebutkan pada artikel ilmiahnya , jika ada yang tidak disebutkan maka akan menggunakan apa yang digunakan pada model 𝐾𝑉2. Misalnya penelitian [ 6 ] tidak menyebutkan optimizer yang digunakan , maka yang akan digunakan adalah optimizer Adam sesuai dengan yang digunakan pada model 𝐾𝑉2. TABEL X RATA-RATA DAN STANDAR DEVIASI RMSE DARI 10 ITERASI UNTUK SETIAP SKENARIO Skenario Pelatihan Setiap 1 Hari 5 hari 10 hari 15 hari 20 hari Rata-rata RMSE ( ±Standar Deviasi ) Model 𝐾𝑉2 Model Heiden & Model Mndawe Parpinelli dkk 118.77 ( ±1.30 ) 4180.63 ( ±49.23 ) 96.61 ( ±2.75 ) 4215.80 ( ±121.25 ) 119.16 ( ±2.46 ) 102.51 ( ±7.26 ) 105.48 ( ±9.21 ) 116.39 ( ±3.71 ) 4276.47 ( ±0.00 ) 106.89 ( ±10.12 ) 4236.28 ( ±127.10 ) 124.57 ( ±4.09 ) 126.30 ( ±10.03 ) 4202.32 ( ±234.49 ) 126.00 ( ±5.81 ) Dari tabel 10 terlihat bahwa secara umum , untuk 57-fold walk forward validation model 𝐾𝑉2 memiliki performa yang paling baik hampir diseluruh skenario , kecuali untuk skenario ke-5 , RMSE model 𝐾𝑉2 hanya lebih besar 0.30 dari model Mndawe dkk. Pada model 𝐾𝑉2 , skenario pertama memiliki nilai RMSE terkecil yaitu sebesar 96.61 dengan standar deviasi sebesar 2.75. Terlihat juga semakin jarang model dilatih maka semakin turun performa dari model tersebut , hal tersebut tergambar jelas pada gambar 6. Hal tersebut menunjukkan bahwa sangat penting untuk melatih model sesering mungkin. Dalam kasus Gambar 6. Nilai sebenarnya vs prediksi ( hari pertama ) harga saham BRI menggunakan model yang dilatih setiap 1 hari dan 20 hari Gambar 7. MAE per fold dari model 𝐾𝑉2 yang dilatih setiap hari MAE dari 10 iterasi 57-fold walk forward validation model 𝐾𝑉2 yang dilatih setiap hari adalah 86.97 ± 2.51. Jika dilihat per fold ( gambar 7 ) , MAE terendahnya adalah 20.98 ( fold 2 ) yang artinya prediksi harga saham BRI pada hari tersebut rata-ratanya hanya berbeda 20.98 dari harga saham yang sebenarnya. Pada fold 21-26 , performa model sangat buruk , dengan nilai MAE tertinggi pada fold 24 yang mencapai 343.30. Hal tersebut disebabkan model gagal memprediksi kenaikan harga saham BRI yang cukup tinggi pada awal bulan Februari 2022. Dikarenakan model yang dibuat merupakan model multi- step maka bisa dihitung bagaimana performa model ketika memprediksi satu hari ke depan , dua hari ke depan , hingga 5 hari ke depan. Dari tabel 11 terlihat bahwa semakin dekat hari yang diprediksi maka performa model semakin baik. Oleh karena itu , semakin dekat hari yang diprediksi semakin bisa dipercaya hasil prediksinya dan prediksi beberapa hari ke depan cukup digunakan sebagai early warning akan terjadi kenaikan atau penurunan harga saham. 7 / 8 TABEL XI MAE MODEL 𝐾𝑉2 UNTUK PREDIKSI HARI PERTAMA SAMPAI KELIMA Skenario Rata-rata Standar Deviasi MAE Prediksi Hari Ke- 1 70.16 44.36 2 78.25 63.20 3 88.18 72.14 4 5 95.48 82.53 102.82 85.63 VII. PENUTUP Berdasarkan hasil yang diperoleh , berikut beberapa hal yang dapat disimpulkan. 1. Dengan menggunakan model VADER , sentimen data berita yang berkaitan dengan BRI cenderung ke arah positif dengan hanya 1,056 ( 7.89 % ) dari 13,406 berita yang sentimen skornya di bawah 0. 2. Dalam memprediksi harga saham BRI , penambahan teknikal indikator tidak membuat model menjadi lebih baik. 3. Setiap kombinasi variabel memiliki hyperparameter yang berbeda-beda untuk mencapai performa terbaiknya. Oleh karena itu sangat perlu untuk melakukan hyperparameter optimization sebelum menentukan pengaruh setiap variabel dalam pemodelan sehingga hasil yang diperoleh tidak akan bias. 4. Kombinasi variabel terbaik untuk memprediksi harga saham BRI adalah 𝐾𝑉2 dengan variabel history harga saham dan sentimen skor. Pada data testing model 𝐾𝑉2 memiliki RMSE sebesar 96.61 dan MAE sebesar 86.97. Penambahan sentimen skor pada model 𝐾𝑉2 , dapat menurunkan RMSE sebesar 39.55 % jika dibandingkan dengan model 𝐾𝑉1 yang hanya menggunakan history harga saham. 5. Model time series akan semakin baik jika model tersebut dilatih setiap datanya bertambah. Penelitian yang dilakukan dapat dikembangkan lebih jauh lagi. Misalnya dengan melihat teknikal indikator mana saja yang tidak baik untuk digunakan dalam memprediksi harga saham. Selain itu bisa juga dengan melakukan simulasi jual beli saham BRI dengan memanfaatkan model 𝐾𝑉2 sehingga bisa diketahui berapa keutungan ataupun kerugian yang mungkin diperoleh ketika keputusan untuk membeli atau menjual didasarkan pada prediksi model tersebut. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] O. Bustos and A. Pomares-Quimbaya , “Stock market movement forecast : A Systematic review , ” Expert Syst. Appl. , vol. 156 , p. 113464 , Oct. 2020 , doi : 10.1016 / j.eswa.2020.113464. [ 2 ] F. H. Mustapa and M. T. Ismail , “Modelling and forecasting S & P 500 stock prices using hybrid Arima-Garch Model , ” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1366 , no. 1 , p. 012130 , Nov. 2019 , doi : 10.1088 / 1742-6596 / 1366 / 1 / 012130. [ 3 ] A. A. Ariyo , A. O. Adewumi , and C. K. Ayo , “Stock Price Prediction Using the ARIMA Model , ” in 2014 UKSim-AMSS 16th International Conference on Computer Modelling and Simulation , Mar. 2014 , pp. 106–112. doi : 10.1109 / UKSim.2014.67. [ 4 ] Y. Kara , M. Acar Boyacioglu , and Ö. K. Baykan , “Predicting direction of stock price index movement using artificial neural networks and support vector machines : The sample of the Istanbul Stock Exchange , ” Expert Syst. Appl. , vol. 38 , no. 5 , pp. 5311–5319 , May 2011 , doi : 10.1016 / j.eswa.2010.10.027. [ 5 ] E. I. Ardyanta and H. Sari , “A Prediction of Stock Price Movements Using Support Vector Machines in Indonesia , ” J. Asian Finance Econ. Bus. , vol. 8 , no. 8 , pp. 399–407 , Aug. 2021 , doi : 10.13106 / JAFEB.2021.VOL8.NO8.0399. [ 6 ] A. Heiden and R. S. Parpinelli , “Applying LSTM for Stock Price Prediction with Sentiment Analysis , ” in Anais do 15. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional , Jan. 2021 , pp. 1– 8. doi : 10.21528 / CBIC2021-45. [ 7 ] S. Wu , Y. Liu , Z. Zou , and T.-H. Weng , “S_I_LSTM : stock price prediction based on multiple data sources and sentiment analysis , ” Connect. Sci. , vol. 34 , no. 1 , pp. 44–62 , Dec. 2022 , doi : 10.1080 / 09540091.2021.1940101. [ 8 ] K. H. Kouassi and D. Moodley , “Automatic deep learning for trend prediction in time series data , ” 2020 , doi : 10.48550 / ARXIV.2009.08510. [ 9 ] S. Siami-Namini , N. Tavakoli , and A. Siami Namin , “A Comparison of ARIMA and LSTM in Forecasting Time Series , ” in 2018 17th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications ( ICMLA ) , Orlando , FL , Dec. 2018 , pp. 1394–1401. doi : 10.1109 / ICMLA.2018.00227. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 10 ] M. Rhanoui , S. Yousfi , M. Mikram , and H. Merizak , “Forecasting Financial Budget Time Series : ARIMA Random Walk vs LSTM Neural Network , ” IAES Int. J. Artif. Intell. IJ-AI , vol. 8 , no. 4 , p. 317 , Dec. 2019 , doi : 10.11591 / ijai.v8.i4.pp317-327. [ 11 ] S. A. Sivapurapu , “Comparitive Study of Time Series and Deep Learning Algorithms for Stock Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 11 , no. 6 , 2020 , doi : Price Prediction , ” 10.14569 / IJACSA.2020.0110658. [ 12 ] Y. Ruan , A. Durresi , and L. Alfantoukh , “Using Twitter trust network for stock market analysis , ” Knowl.-Based Syst. , vol. 145 , pp. 207–218 , Apr. 2018 , doi : 10.1016 / j.knosys.2018.01.016. [ 13 ] I. K. Nti , A. F. Adekoya , and B. A. Weyori , “Predicting Stock Market Price Movement Using Sentiment Analysis : Evidence From Ghana , ” Appl. Comput. Syst. , vol. 25 , no. 1 , pp. 33–42 , May 2020 , doi : 10.2478 / acss-2020-0004. [ 14 ] S. Mohan , S. Mullapudi , S. Sammeta , P. Vijayvergia , and D. C. Anastasiu , “Stock Price Prediction Using News Sentiment Analysis , ” in 2019 IEEE Fifth International Conference on Big Data Computing Service and Applications ( BigDataService ) , Newark , CA , USA , Apr. 2019 , pp. 205– 208. doi : 10.1109 / BigDataService.2019.00035. [ 15 ] R. Kohavi and G. H. John , “Automatic Parameter Selection by Minimizing Estimated Error , ” in Machine Learning Proceedings 1995 , Elsevier , 1995 , pp. 304–312. doi : 10.1016 / B978-1-55860- 377-6.50045-1. [ 16 ] A. H. Victoria and G. Maragatham , “Automatic tuning of hyperparameters using Bayesian optimization , ” Evol. Syst. , vol. 12 , no. 1 , pp. 217–223 , Mar. 2021 , doi : 10.1007 / s12530-020- 09345-2. [ 17 ] C. Bergmeir and J. M. Benítez , “On the use of cross-validation for time series predictor evaluation , ” Inf. Sci. , vol. 191 , pp. 192–213 , May 2012 , doi : 10.1016 / j.ins.2011.12.028. [ 18 ] S. Barra , S. M. Carta , A. Corriga , A. S. Podda , and D. R. Recupero , “Deep learning and time series-to-image encoding for financial forecasting , ” IEEECAA J. Autom. Sin. , vol. 7 , no. 3 , pp. 683–692 , May 2020 , doi : 10.1109 / JAS.2020.1003132. [ 19 ] “PT Bursa Efek Indonesia , ” PT Bursa Efek Indonesia. http : / / www.idx.co.id ( accessed Apr. 01 , 2022 ) . [ 20 ] T. H. Nguyen , K. Shirai , and J. Velcin , “Sentiment analysis on social media for stock movement prediction , ” Expert Syst. Appl. , vol. 42 , no. 24 , pp. 9603–9611 , Dec. 2015 , doi : 10.1016 / j.eswa.2015.07.052. [ 21 ] S. T. Mndawe , B. S. Paul , and W. Doorsamy , “Development of a Stock Price Prediction Framework for Intelligent Media and Technical Analysis , ” Appl. Sci. , vol. 12 , no. 2 , p. 719 , Jan. 2022 , doi : 10.3390 / app12020719. [ 22 ] S. Deng , T. Mitsubuchi , K. Shioda , T. Shimada , and A. Sakurai , “Combining Technical Analysis with Sentiment Analysis for Stock Price Prediction , ” in 2011 IEEE Ninth International Conference on Dependable , Autonomic and Secure Computing , Sydney , Australia , Dec. 2011 , pp. 800–807. doi : 10.1109 / DASC.2011.138. [ 23 ] X. Zhong and D. Enke , “A comprehensive cluster and classification mining procedure for daily stock market return forecasting , ” Neurocomputing , vol. 267 , pp. 152–168 , Dec. 2017 , doi : 10.1016 / j.neucom.2017.06.010. [ 24 ] L. Börjesson and M. Singull , “Forecasting Financial Time Series through Causal and Dilated Convolutional Neural Networks , ” Entropy , vol. 22 , no. 10 , p. 1094 , Sep. 2020 , doi : 10.3390 / e22101094. [ 25 ] K. H. Kouassi and D. Moodley , “An analysis of deep neural networks for predicting trends in time series data , ” 2020 , doi : 10.48550 / ARXIV.2009.07943. [ 26 ] B. Huang , Q. Ding , G. Sun , and H. Li , “Stock Prediction based on Bayesian-LSTM , ” in Proceedings of the 2018 10th International Conference on Machine Learning and Computing , New York , NY , USA , Feb. 2018 , pp. 128–133. doi : 10.1145 / 3195106.3195170. [ 27 ] “Yahoo Finance - Stock Market Live , Quotes , Business & Finance News.” https : / / finance.yahoo.com / ( accessed Mar. 30 , 2022 ) . [ 28 ] “detikFinance - Berita Ekonomi Bisnis , dan Investasi Hari Ini , ” detikfinance. https : / / finance.detik.com / ( accessed Mar. 30 , 2022 ) . [ 29 ] “Bisnis.com : Berita Terbaru Bisnis , Ekonomi , Investasi Indonesia.” https : / / bisnis.com / ( accessed Mar. 30 , 2022 ) . [ 30 ] “USD IDR Historical Data , ” Investing.com. https : / / www.investing.com / currencies / usd-idr- historical-data [ 31 ] M. R. Vargas , C. E. M. dos Anjos , G. L. G. Bichara , and A. G. Evsukoff , “Deep Leaming for Stock Market Prediction Using Technical Indicators and Financial News Articles , ” in 2018 International Joint Conference on Neural Networks ( IJCNN ) , Rio de Janeiro , Jul. 2018 , pp. 1–8. doi : 10.1109 / IJCNN.2018.8489208. [ 32 ] C. Hutto and E. Gilbert , “VADER : A Parsimonious Rule-Based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text , ” Proc. Int. AAAI Conf. Web Soc. Media , vol. 8 , no. 1 , pp. 216–225 , May 2014. [ 33 ] A. Zheng and A. Casari , Feature engineering for machine learning : principles and techniques for data scientists , First edition. Beijing : Boston : O’Reilly , 2018. [ 34 ] M. Kuhn and K. Johnson , Feature engineering and selection : a practical approach for predictive models. Boca Raton London New York : CRC Press , Taylor & Francis Group , 2020. [ 35 ] J. F. Torres , D. Hadjout , A. Sebaa , F. Martínez-Álvarez , and A. Troncoso , “Deep Learning for Time Series Forecasting : A Survey , ” Big Data , vol. 9 , no. 1 , pp. 3–21 , Feb. 2021 , doi : 10.1089 / big.2020.0159. [ 36 ] S. Hochreiter and J. Schmidhuber , “Long Short-Term Memory , ” Neural Comput. , vol. 9 , no. 8 , pp. 1735–1780 , Nov. 1997 , doi : 10.1162 / neco.1997.9.8.1735. [ 37 ] A. Graves , M. Liwicki , S. Fernandez , R. Bertolami , H. Bunke , and J. Schmidhuber , “A Novel Connectionist System for Unconstrained Handwriting Recognition , ” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 31 , no. 5 , pp. 855–868 , May 2009 , doi : 10.1109 / TPAMI.2008.137. [ 38 ] N. Srivastava , G. Hinton , A. Krizhevsky , I. Sutskever , and R. Salakhutdinov , “Dropout : a simple way to prevent neural networks from overfitting , ” J. Mach. Learn. Res. , vol. 15 , no. 1 , pp. 1929– 1958 , Jan. 2014. [ 39 ] J. Brownlee , Deep Learning for Time Series Forecasting : Predict the Future with MLPs , CNNs [ Online ] . Available : in Python. Machine Learning Mastery , 2018. and LSTMs https : / / books.google.co.id / books ? id=o5qnDwAAQBAJ [ 40 ] J. Bergstra and Y. Bengio , “Random Search for Hyper-Parameter Optimization , ” p. 25. [ 41 ] T. Yu and H. Zhu , “Hyper-Parameter Optimization : A Review of Algorithms and Applications , ” 2020 , doi : 10.48550 / ARXIV.2003.05689. [ 42 ] Q. V. Le , N. Jaitly , and G. E. Hinton , “A Simple Way to Initialize Recurrent Networks of Rectified Linear Units , ” ArXiv150400941 Cs , Apr. 2015 , Accessed : Mar. 31 , 2022. [ Online ] . Available : http : / / arxiv.org / abs / 1504.00941 [ 43 ] L. Prechelt , “Early Stopping - But When ? , ” in Neural Networks : Tricks of the Trade , vol. 1524 , G. B. Orr and K.-R. Müller , Eds. Berlin , Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg , 1998 , pp. 55–69. doi : 10.1007 / 3-540-49430-8_3. Team , ReduceLROnPlateau.” documentation : [ 44 ] K. “Keras https : / / keras.io / api / callbacks / reduce_lr_on_plateau / ( accessed Mar. 31 , 2022 ) . [ 45 ] L. N. Smith and N. Topin , “Super-Convergence : Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates , ” ArXiv170807120 Cs Stat , May 2018 , Accessed : Mar. 31 , 2022. [ Online ] . Available : http : / / arxiv.org / abs / 1708.07120 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O B-METODE O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pemodelan Prediksi Harga Saham Menggunakan Long-Short Term Memory : Studi Empiris pada Saham Bank Rakyat Indonesia Eko Putra Wahyuddin ( 221810259 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , M.Si ( kurs ) . Selain Ringkasan— Pemodelan untuk memprediksi harga saham merupakan topik yang menarik untuk dibahas di ranah akademik. Model yang digunakan beragam , mulai dari model berbasis statistik , machine learning , hingga deep learning. Variabel independen yang digunakan juga beragam , yaitu history harga saham , teknikal indikator dan nilai tukar mata uang juga metode yang itu , berkembang menggunakan data sentimen sebagai variabel independen. Oleh karena itu , penelitian ini akan menggunakan history harga saham , 10 teknikal indikator , kurs rupiah , dan sentimen data berita untuk memprediksi harga saham Bank Rakyat Indonesia dan kemudian akan membandingkan kombinasi variabel mana yang paling baik untuk digunakan. Model yang digunakan adalah model berbasis deep learning yaitu Long-Short Term Memory. Selain itu akan dilakukan hyperparameter optimization dan walk forward validation untuk memperoleh model terbaik dari setiap kombinasi variabel sehingga perbandingan model yang dilakukan tidak menjadi bias. Model terbaik yang diperoleh adalah model dengan variabel history harga saham dan sentimen skor dengan RMSE pada data testing sebesar 96.61 dan MAE sebesar 86.97. Kata Kunci— prediksi saham , nilai tukar mata uang , sentimen analisis , hyperparameter optimization , walk forward validation.
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil yang diperoleh , berikut beberapa hal yang dapat disimpulkan. 1. Dengan menggunakan model VADER , sentimen data berita yang berkaitan dengan BRI cenderung ke arah positif dengan hanya 1,056 ( 7.89 % ) dari 13,406 berita yang sentimen skornya di bawah 0. 2. Dalam memprediksi harga saham BRI , penambahan teknikal indikator tidak membuat model menjadi lebih baik. 3. Setiap kombinasi variabel memiliki hyperparameter yang berbeda-beda untuk mencapai performa terbaiknya. Oleh karena itu sangat perlu untuk melakukan hyperparameter optimization sebelum menentukan pengaruh setiap variabel dalam pemodelan sehingga hasil yang diperoleh tidak akan bias. 4. Kombinasi variabel terbaik untuk memprediksi harga saham BRI adalah 𝐾𝑉2 dengan variabel history harga saham dan sentimen skor. Pada data testing model 𝐾𝑉2 memiliki RMSE sebesar 96.61 dan MAE sebesar 86.97. Penambahan sentimen skor pada model 𝐾𝑉2 , dapat menurunkan RMSE sebesar 39.55 % jika dibandingkan dengan model 𝐾𝑉1 yang hanya menggunakan history harga saham. 5. Model time series akan semakin baik jika model tersebut dilatih setiap datanya bertambah. Penelitian yang dilakukan dapat dikembangkan lebih jauh lagi. Misalnya dengan melihat teknikal indikator mana saja yang tidak baik untuk digunakan dalam memprediksi harga saham. Selain itu bisa juga dengan melakukan simulasi jual beli saham BRI dengan memanfaatkan model 𝐾𝑉2 sehingga bisa diketahui berapa keutungan ataupun kerugian yang mungkin diperoleh ketika keputusan untuk membeli atau menjual didasarkan pada prediksi model tersebut.
karena itu , penelitian ini akan menggunakan history harga saham , 10 teknikal indikator , kurs rupiah , dan sentimen data berita untuk memprediksi harga saham Bank Rakyat Indonesia dan kemudian akan membandingkan kombinasi variabel adalah model berbasis deep learning yaitu Long-Short Term Memory. Selain itu akan dilakukan hyperparameter optimization model yang dilakukan tidak menjadi bias. Model terbaik yang diperoleh adalah model dengan variabel history harga saham dan sentimen skor dengan RMSE pada data testing sebesar 96.61 dan MAE sebesar 86.97. Kata Kunci— prediksi saham , nilai Pada data testing model 𝐾𝑉2 memiliki RMSE sebesar 96.61 dan MAE sebesar 86.97. Penambahan sentimen skor pada model 𝐾𝑉2 , dapat menurunkan RMSE sebesar 39.55 % jika dibandingkan dengan
O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O B-METODE O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O