Tesis

Penerapan Machine Learning dalam Investasi Pemerintah: Perbandingan Univariate Long Short-Term Memory, Multivariate Long Short-Term Memory dan Random Forest

---

Penelitian ini meneliti bagaimana teknik pembelajaran mesin, khususnya model Random Forest dan Long Short-Term Memory (LSTM), secara univariat dan multivariat menggunakan variabel indikator analisis teknikal, dapat memprediksi harga saham, terutama penurunan harga saham untuk mengelola risiko dalam investasi saham pemerintah. Penelitian ini menggunakan seluruh saham selama periode 2000-2022 dari pasar modal Indonesia. Model LSTM univariat dengan lag 7 hari (n_lag 7), diikuti oleh model Random Forest, menunjukkan kinerja model prediksi terbaik secara keseluruhan

---

Ketersediaan

Call Number	Location	Available
T 208/24	PSB lt.2 - Karya Akhir	1

Penerbit	Jakarta: Program Studi Magister Manajemen Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Indonesia 2024
Edisi	-
Subjek	Machine Learning Government Investment Istm Stock Prediction Random Forest Drawdown
ISBN/ISSN	-
Klasifikasi	NONE
Deskripsi Fisik	xiii, 97 p. : il. ; 30 cm.
Info Detail Spesifik	Tesis
Other Version/Related	Tidak tersedia versi lain
Lampiran Berkas	Tidak Ada Data