Penerapan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) untuk Prediksi Pergerakan Harga Forex | Studi Penelitian Skripsi
TweetDalam rangka menyelesaikan tugas akhir, kami telah melakukan penelitian mendalam mengenai penerapan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi pergerakan harga dalam pasar valuta asing (forex). Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi potensi penggunaan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (machine learning) dalam analisis pasar keuangan, khususnya forex. Artikel ini akan membahas secara komprehensif tentang penelitian tersebut, mulai dari latar belakang, metodologi, hingga implikasi potensialnya terhadap bidang akademis dan praktis.
-untuk-Prediksi-Pergerakan-Harga-Forex.jpg)
Info Lebih Lanjut Kunjungi Jasa Pembuatan Aplikasi LSTM atau wa 0856 0178 8364
Latar Belakang Penelitian
Pasar forex, dengan karakteristiknya yang sangat dinamis dan kompleks, telah lama menjadi subjek penelitian di bidang keuangan dan ekonomi. Prediksi pergerakan harga forex yang akurat memiliki nilai signifikan, baik dari perspektif akademis maupun praktis. Dalam konteks ini, tim peneliti memutuskan untuk mengeksplorasi penggunaan algoritma LSTM, sebuah jenis arsitektur jaringan saraf rekuren yang dikenal mampu menangani data sekuensial dengan baik.
Tujuan utama dari penelitian ini adalah:
- Mengevaluasi efektivitas algoritma LSTM dalam memprediksi pergerakan harga forex.
- Membandingkan performa LSTM dengan metode prediksi tradisional.
- Mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi akurasi prediksi menggunakan LSTM.
- Mengeksplorasi potensi penggunaan LSTM dalam pengembangan strategi trading otomatis.
Tinjauan Pustaka
Penelitian ini didasarkan pada sejumlah studi sebelumnya yang telah mengeksplorasi penggunaan teknik pembelajaran mesin dalam analisis pasar keuangan. Beberapa karya penting yang menjadi landasan penelitian ini meliputi:
- Studi oleh Hochreiter & Schmidhuber (1997) yang memperkenalkan arsitektur LSTM.
- Penelitian oleh Fischer & Krauss (2018) tentang penerapan deep learning dalam prediksi pasar saham.
- Karya Bao et al. (2017) mengenai penggunaan LSTM untuk prediksi tren harga saham.
Tim peneliti melakukan tinjauan pustaka yang komprehensif untuk memahami state-of-the-art dalam bidang ini dan mengidentifikasi celah penelitian yang dapat diisi.
Metodologi Penelitian
Penelitian ini mengadopsi pendekatan kuantitatif dengan metodologi sebagai berikut:
- Pengumpulan Data:
- Data historis harga forex dari berbagai pasangan mata uang utama.
- Periode: 5 tahun terakhir dengan interval waktu per jam.
- Sumber data: API broker forex terkemuka dan database finansial.
- Pra-pemrosesan Data:
- Normalisasi data menggunakan teknik min-max scaling.
- Penanganan missing values dan outliers.
- Penambahan fitur teknikal seperti Moving Average, RSI, dan MACD.
- Desain Model LSTM:
- Arsitektur: Multiple stacked LSTM layers dengan dropout untuk mencegah overfitting.
- Hyperparameter tuning menggunakan grid search dan cross-validation.
- Pelatihan dan Validasi Model:
- Pembagian data: 70% training, 15% validasi, 15% testing.
- Penggunaan teknik early stopping untuk mencegah overfitting.
- Evaluasi menggunakan metrik MSE, RMSE, dan Directional Accuracy.
- Analisis Komparatif:
- Perbandingan performa LSTM dengan model baseline (ARIMA, Random Forest).
- Analisis sensitivitas terhadap berbagai parameter input.
- Pengujian Strategi Trading:
- Implementasi model LSTM dalam simulasi trading backtesting.
- Evaluasi performa menggunakan metrik Sharpe Ratio dan Maximum Drawdown.
Hasil dan Diskusi
Hasil penelitian menunjukkan beberapa temuan menarik:
- Model LSTM menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan metode tradisional dalam memprediksi pergerakan harga forex, terutama untuk horizon prediksi jangka menengah (1-5 hari).
- Akurasi prediksi LSTM sangat dipengaruhi oleh pemilihan fitur input dan parameter model. Kombinasi data harga historis dengan indikator teknikal menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
- Model LSTM menunjukkan kemampuan adaptasi yang baik terhadap perubahan volatilitas pasar, namun kinerjanya menurun selama periode pasar yang sangat tidak stabil (misalnya, krisis ekonomi).
- Implementasi model LSTM dalam strategi trading simulasi menunjukkan potensi untuk menghasilkan return yang lebih tinggi dibandingkan strategi buy-and-hold, namun dengan tingkat risiko yang juga lebih tinggi.
- Analisis interpretabilitas model mengungkapkan bahwa LSTM cenderung memberikan bobot yang lebih tinggi pada data terbaru dan indikator tren jangka panjang dalam membuat prediksi.
Implikasi Akademis dan Praktis
Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan baik dari segi akademis maupun praktis:
- Kontribusi Akademis:
- Memperluas pemahaman tentang aplikasi deep learning dalam analisis pasar keuangan.
- Mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang mempengaruhi akurasi prediksi LSTM dalam konteks forex.
- Membuka jalan untuk penelitian lebih lanjut tentang integrasi LSTM dengan teknik AI lainnya.
- Implikasi Praktis:
- Menyediakan kerangka kerja untuk pengembangan sistem prediksi forex berbasis LSTM.
- Memberikan wawasan tentang potensi dan batasan penggunaan AI dalam trading forex.
- Menginformasikan praktisi dan regulator tentang perkembangan terbaru dalam teknologi analisis pasar.
Keterbatasan dan Saran untuk Penelitian Masa Depan
Meskipun penelitian ini telah mencapai tujuannya, terdapat beberapa keterbatasan yang perlu diakui:
- Fokus pada pasangan mata uang utama; penelitian masa depan dapat memperluas analisis ke pasangan mata uang eksotis.
- Keterbatasan dalam periode waktu yang dianalisis; studi longitudinal yang lebih panjang mungkin memberikan wawasan tambahan.
- Kurangnya pengujian dalam kondisi pasar ekstrem; penelitian selanjutnya dapat fokus pada performa model selama periode krisis.
Untuk penelitian masa depan, disarankan untuk:
- Mengeksplorasi integrasi LSTM dengan analisis sentimen dan data fundamental.
- Menyelidiki penggunaan teknik pembelajaran mendalam yang lebih canggih, seperti Transformer atau Attention mechanisms.
- Melakukan studi komparatif dengan melibatkan trader manusia untuk mengevaluasi efektivitas relatif LSTM.
Kesimpulan
Penelitian skripsi ini telah berhasil mendemonstrasikan potensi dan tantangan dalam penerapan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) untuk prediksi pergerakan harga forex. Hasil menunjukkan bahwa LSTM dapat menjadi alat yang berharga dalam analisis pasar forex, namun tetap memerlukan pemahaman mendalam tentang pasar dan kehati-hatian dalam penerapannya.
Studi ini tidak hanya memberikan kontribusi pada literatur akademis tentang aplikasi kecerdasan buatan dalam keuangan, tetapi juga menyediakan wawasan praktis bagi para profesional di industri forex. Dengan terus berkembangnya teknologi dan meningkatnya ketersediaan data, penelitian lebih lanjut di bidang ini berpotensi membuka paradigma baru dalam analisis dan trading forex.
Sebagai penutup, penting untuk ditekankan bahwa meskipun hasil penelitian ini menjanjikan, penggunaan model prediksi berbasis AI seperti LSTM dalam konteks trading nyata harus selalu disertai dengan manajemen risiko yang ketat dan pemahaman menyeluruh tentang dinamika pasar forex.
Portofolio
Berikut kami tampilkan beberapa portofolio yang pernah kami kerjakan. Lihat Selengkapnya
Oleh : Firda
Tanggal Publikasi :
Bebas DP bagi Skripsi dengan Judul dan Konsep yang Jelas
Sisa Kuota 2