<mets:mets OBJID="eprint_47978" LABEL="Eprints Item" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/METS/ http://www.loc.gov/standards/mets/mets.xsd http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:mods="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:mets="http://www.loc.gov/METS/" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><mets:metsHdr CREATEDATE="2026-10-08T08:08:42Z"><mets:agent ROLE="CUSTODIAN" TYPE="ORGANIZATION"><mets:name>Repository Universitas Negeri Padang</mets:name></mets:agent></mets:metsHdr><mets:dmdSec ID="DMD_eprint_47978_mods"><mets:mdWrap MDTYPE="MODS"><mets:xmlData><mods:titleInfo><mods:title>Peramalan Harga Saham PT Bukit Asam Tbk Menggunakan Long Short &#13;
Term Memory dengan Adaptive Moment Estimation</mods:title></mods:titleInfo><mods:name type="personal"><mods:namePart type="given">Dela</mods:namePart><mods:namePart type="family">Meliza</mods:namePart><mods:role><mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm></mods:role></mods:name><mods:abstract>Peramalan harga saham penting dilakukan untuk membantu investor dalam mengambil keputusan investasi dan mengurangi risiko kerugian akibat fluktuasi harga saham. Salah satu saham yang aktif diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia adalah saham PT Bukit Asam Tbk (PTBA) yang memiliki pergerakan harga fluktuatif. Penelitian ini bertujuan mengetahui akurasi implementasi metode Long Short-Term Memory (LSTM) dengan Adaptive Moment Estimation (Adam) dalam meramalkan harga saham PTBA serta memprediksi harga saham periode Mei–Juni 2026. Metode yang digunakan adalah Long Short-Term Memory (LSTM) yang dioptimasi menggunakan Adam Optimizer untuk meningkatkan stabilitas dan mempercepat konvergensi model. Data penelitian berupa harga penutupan harian saham PTBA periode Januari 2021 hingga April 2026 sebanyak 1.277 data yang diperoleh dari Investing.com. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, normalisasi menggunakan Min-Max Normalization, pembagian data training dan testing dengan rasio 80:20, serta evaluasi model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM dengan Adam Optimizer memberikan performa peramalan yang baik dengan nilai MAPE sebesar 1,6% dan tingkat akurasi 98,4% pada parameter optimal neuron 32, batch size 16, dan epoch 100. Hasil peramalan menunjukkan harga saham PTBA periode Mei–Juni 2026 cenderung fluktuatif namun relatif stabil. Metode ini dapat digunakan sebagai alternatif peramalan harga saham untuk mendukung pengambilan keputusan investasi.</mods:abstract><mods:classification authority="lcc">HA Statistics</mods:classification><mods:originInfo><mods:dateIssued encoding="iso8601">2026-05</mods:dateIssued></mods:originInfo><mods:originInfo><mods:publisher>Universitas Negeri Padang;Statistika FMIPA UNP</mods:publisher></mods:originInfo><mods:genre>Thesis</mods:genre></mets:xmlData></mets:mdWrap></mets:dmdSec><mets:amdSec ID="TMD_eprint_47978"><mets:rightsMD ID="rights_eprint_47978_mods"><mets:mdWrap MDTYPE="MODS"><mets:xmlData><mods:useAndReproduction>
<p xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><strong>For work being deposited by its own author:</strong>
In self-archiving this collection of files and associated bibliographic
metadata, I grant Repository Universitas Negeri Padang the right to store
them and to make them permanently available publicly for free on-line.
I declare that this material is my own intellectual property and I
understand that Repository Universitas Negeri Padang does not assume any
responsibility if there is any breach of copyright in distributing these
files or metadata. (All authors are urged to prominently assert their
copyright on the title page of their work.)</p>

<p xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><strong>For work being deposited by someone other than its
author:</strong> I hereby declare that the collection of files and
associated bibliographic metadata that I am archiving at
Repository Universitas Negeri Padang is in the public domain. If this is
not the case, I accept full responsibility for any breach of copyright
that distributing these files or metadata may entail.</p>

<p xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">Clicking on the <em>Deposit Item Now</em> button indicates your agreement to these
terms.</p>
    </mods:useAndReproduction></mets:xmlData></mets:mdWrap></mets:rightsMD></mets:amdSec><mets:fileSec><mets:fileGrp USE="reference"><mets:file OWNERID="https://repository.unp.ac.id/id/eprint/47978/1/final_10_DELA_MELIZA_22337056_7784_2026.pdf" SIZE="1355650" ID="eprint_47978_93091_1" MIMETYPE="application/pdf"><mets:FLocat xlink:type="simple" xlink:href="https://repository.unp.ac.id/id/eprint/47978/1/final_10_DELA_MELIZA_22337056_7784_2026.pdf" LOCTYPE="URL"></mets:FLocat></mets:file></mets:fileGrp></mets:fileSec><mets:structMap><mets:div DMDID="DMD_eprint_47978_mods" ADMID="TMD_eprint_47978"><mets:fptr FILEID="eprint_47978_document_93091_1"></mets:fptr></mets:div></mets:structMap></mets:mets>