Peramalan Harga Saham PT Bukit Asam Tbk Menggunakan Long Short Term Memory dengan Adaptive Moment Estimation

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.