IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN TEMPORAL CONVOLUTIONAL NETWORK (TCNs) UNTUK PERANCANGAN SISTEM PREDIKSI HARGA SAHAM BERBASIS WEB

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi harga saham menggunakan pendekatan deep learning berbasis Temporal Convolutional Network (TCN) dengan memanfaatkan data historis harian saham periode 2018–2025 yang diperoleh melalui Yahoo Finance. Variabel yang digunakan dalam sistem hanya variabel harga penutupan (Close). Tahapan penelitian meliputi exploratory data analysis (EDA), preprocessing data, pelatihan model, evaluasi hasil prediksi, dan visualisasi hasil prediksi. Model TCN digunakan untuk melakukan prediksi satu langkah ke depan (one-step ahead forecasting), dan kinerjanya dievaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu menangkap pola temporal pergerakan harga saham dan menghasilkan prediksi yang mendekati nilai aktual, sehingga sistem yang dikembangkan dapat menjadi alat bantu analisis dalam memahami dinamika harga saham.