IMPLEMENTASI METODE HYBRID AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) – BIDIRECTIONAL LONG SHORT TERM MEMORY (BiLSTM) PADA PERAMALAN HARGA SAHAM PT. TELEKOMUNIKASI INDONESIA

FEGY, HERLINAWATI (2024) IMPLEMENTASI METODE HYBRID AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) – BIDIRECTIONAL LONG SHORT TERM MEMORY (BiLSTM) PADA PERAMALAN HARGA SAHAM PT. TELEKOMUNIKASI INDONESIA. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF 1. ABSTRAK - Fegy Herlinawati.pdf Download (95Kb) | Preview
	File PDF 2. SKRIPSI FULL - Fegy Herlinawati.pdf Restricted to Hanya staf Download (3816Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF 3. SKRIPSI TANPA BAB PEMABAHASAN - Fegy Herlinawati.pdf Download (3110Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Some countries are rely on capital market as the key to operating the economy. Capital market is a captivating place, because transaction activity and a dynamic movement of stock prices. PT. Telekomunikasi Indonesia gain an appeal from investor because the stock price are increasing every year. PT. Telekomunikasi Indonesia stock who had excellent financial performance are benefiting an investor with every strategy from investor. If an investor can forecasting a movement from stock price, then they can got huge benefit from it. One of the forecast method using time series data are ARIMA. ARIMA method had a specific limitations that can influence forecasting accuracy, especially when the data is tidak linier, or the structure dsta are long term which difficults when using ARIMA method alone. So, its need another method that can help ARIMA to addressing their weakness, which is BiLSTM method that can overcoming the tidak linier pattern in the data. Then, forecasting are applied using hybrid model ARIMA-BiLSTM to forecast stock price of PT. Telekomunikasi Indonesia. By combining those two method, will gain better prediction and forecast. In this research, using hybrid model, its obtained RMSE value 54,3410, MAPE value are 0,0112% and accuracy value are 99,9887%. So, hybrid model had great performance to predicting and forecasting. Keywords: Stock, Forecasting, Prediction, Hybrid ARIMA- BiLSTM, ARIMA, BiLSTM Beberapa negara mengandalkan pasar modal sebagai kunci dalam menjalankan ekonomi. Pasar modal merupakan tempat yang sangat menarik karena aktivitas jual beli modal dan harga saham yang bergerak dinamis. PT. Telekomunikasi Indonesia memperoleh daya tarik bagi para investor karena harga saham yang setiap tahunnya mengalami peningkatan. Saham PT. Telekomunikasi Indonesia yang memiliki kinerja keuangan yang baik berpotensi menguntungkan bagi para investor dengan berbagai strategi dari investor. Jika investor bisa meramalkan pergerakan harga saham maka investor bisa memperoleh keuntungan yang besar. Salah satu metode peramalan dengan menggunakan data deret waktu adalah metode ARIMA. Metode ARIMA memiliki keterbatasan tertentu yang dapat mempengaruhi akurasi peramalan, terutama ketika data yang dihadapi memiliki pola tidak linier, atau memiliki struktur data dalam jangka panjang yang sulit ditangani oleh metode ARIMA secara mandiri. Maka diperlukan metode lain yang bisa membantu ARIMA dalam menangani kelemahannya yaitu metode BiLSTM yang bisa mengatasi pola tidak linier dalam data. Sehingga dilakukan peramalan menggunakan model hybrid ARIMA-BiLSTM untuk meramalkan harga saham PT. Telekomunikasi Indonesia. Dengan menggabungkan kedua metode ini menghasilkan prediksi dan peramalan yang lebih baik. Pada penelitian ini, dengan menggunakan model hybrid diperoleh RMSE sebesar 54,3410, MAPE sebesar 0,0112%, dan akurasi sebesar 99,9887%. Sehingga, model hybrid memiliki kinerja yang baik untuk melakukan prediksi dan peramalannya. Kata kunci: Saham, Peramalan, Prediksi, Hybrid ARIMA-BiLSTM, ARIMA, BiLSTM

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Matematika
Pengguna Deposit:	UPT . Dito Nipati
Date Deposited:	13 Feb 2025 07:00
Terakhir diubah:	13 Feb 2025 07:00
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/83553

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir