Perpustakaan Digital ITB

Pergerakan harga saham merupakan suatu hal yang kompleks dan sulit diprediksi, hal ini disebabkan volatilitas yang tinggi dari pasar saham itu sendiri. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa model dalam memprediksi pergerakan harga saham Tesla dengan menggunakan model Random Forest dan juga Naive Bayes dengan mempertimbangkan prediktor sentimen yang diperoleh menggunakan model BERT dan juga LSTM. Data yang digunakan meliputi harga historis, moving average, sentimen, dan retweet dari tweet terkait Tesla dalam periode 1 Januari 2024 hingga 31 Mei 2024. Menggunakan prediktor berupa data historis harga saham tesla dan analisis teknikal yang ditambahkan dengan data tweet berupa sentimen dan juga jumlah retweet kedua model baik itu Random Forest dan juga Naive Bayes menunjukkan peningkatan akurasi yang cukup signifikan yang berada di kisaran 22.6% hingga 30%.