Prediksi Harga Saham Menggunakan Algoritma Long short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Networks (RNN) (*ISBN: 978-623-8531-14-1)

 



Penulis : 
Muhammad Al-Husaini
Reza Muhamad Rahman
Mohamad Faikar Natsir
Faisal Abdussalam

Judul Buku : Prediksi Harga Saham Menggunakan Algoritma Long short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Networks (RNN)

Kode Buku      : P154

Ukuran            : 14,8 x 21 cm

Jml Hal           : 79 Halaman

No. ISBN        :  978-623-8531-14-1

Terbit              :  30 Jan 2024

Harga              : 45.000

Penerbit           : PT. Sonpedia Publishing Indonesia

Beli Buku : 
wa.me/6288286276646 atau wa.me/6282177858344

Sinopsis :

Pasar saham memiliki peran yang penting dalam dunia keuangan global, menjadi elemen utama dalam ekonomi dan investasi.  Pada investasi saham, prediksi pergerakan harga menjadi tugas sulit. Pendekatan melibatkan analisis teknikal, fundamental, dan sentimen. Penggunaan kecerdasan buatan, terutama melalui algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) dalam jaringan saraf tiruan, menawarkan pendekatan yang lebih akurat. LSTM mampu menangani ketergantungan jangka panjang dalam data time series, dengan kemampuan blok memori untuk mengidentifikasi nilai yang relevan. Jenis LSTM, seperti Recurrent Neural Network (RNN), digunakan untuk meningkatkan penyimpanan data dalam waktu yang lama. Buku ini membahas penerapan algoritma LSTM dalam prediksi harga saham, dengan penggunaan pemrograman Python. Teknik evaluasi digunakan untuk menilai kinerja metode LSTM dalam meramalkan pergerakan harga saham, memberikan panduan praktis dalam analisis dan model prediksi.