Perpustakaan Digital ITB

Sistem kompleks adalah sistem yang terdiri dari beberapa komponen yang dapat berinteraksi antara satu sama lain. Pemodelan sistem kompleks ini dapat dilakukan melalui pendekatan dengan ilmu sains untuk menyelidiki bagaimana sebuah hubungan antara komponen-komponen suatu sistem dapat menimbulkan perilaku tertentu. Dalam bidang keuangan, investasi yang dilakukan melalui pasar modal adalah salah satu hal yang dapat dilakukan untuk modal di masa depan. Pergerakan pasar saham pada dasarnya merupakan salah satu hal kompleks untuk dianalisis karena selain dipengaruhi oleh indikator ekonomi, juga dipengaruhi oleh beberapa hal lainnya salah satunya adalah respons investor berdasarkan berita tertentu. Oleh karena itu, harga saham yang terdapat pada pasar modal salah satunya dapat dipengaruhi oleh respons investor berdasarkan sentiment berita atau informasi yang beredar luas. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk analisis sentiment adalah analisis sentiment VADER. Sedangkan untuk pemodelan sistem kompleks, metode yang banyak dikembangkan salah satunya adalah Long Short-Term Memory (LSTM) Networks. Metode ini dapat mempelajari berdasarkan ingatan masa lalu yang disimpan ke dalam memorinya. Sehingga pada Tugas Akhir ini, akan dilakukan analisis pemodelan harga saham Dow Jones Industrial Average berdasarkan analisis sentimen judul berita menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) Networks. Tugas Akhir ini bertujuan untuk menghasilkan pemodelan harga saham berdasarkan analisis sentiment berita, serta mengetahui pengaruh variasi parameter dalam model Long Short-Term Memory (LSTM) Networks dan pengaturan parameter yang memberikan pemodelan paling baik berdasarkan variasi yang dilakukan. Berdasarkan hasil pemodelan yang dilakukan berdasarkan analisis sentimen, titik harga saham yang mengalami kenaikan dan penurunan signifikan dapat diinterpretasi berdasarkan efek berita yang bersirkulasi pada periode tersebut. Kemudian semakin jumlah data sampel latih yang digunakan, maka skor akurasi pemodelan semakin baik. Namun tidak terdapat hubungan yang jelas antara hasil evaluasi model dengan parameter dropout. Pengaturan yang memberikan hasil pemodelan terbaik adalah nilai dropout yang digunakan adalah 0,2 serta jumlah sampel data latih yang digunakan yaitu 1000.