Implementasi Bidirectional Long Short-Term Memory untuk Identifikasi Entitas Saham

Abstract

One of the financial products in the capital market that is in great demand is stock. Shares are proof of ownership of a company that fluctuates and tends to have a high level of risk and nonlinear price changes. To make the right investment decision, investors are required to be able to analyze the abundant stock information carefully and quickly. In facing this challenge, Named Entity Recognition (NER) can be a potential solution in analyzing stock information by recognizing stock entities and grouping them into certain labels. In this research, NER is developed with the Bidirectional Long Short-Term Memory algorithm, which is used to identify five stock entities: company name, stock code, stock index, industry sector, and sub-sector. With an accuracy of 99.81% on the test data, the Bi-LSTM algorithm can identify the entities well and group each token into the five entities.Salah satu produk keuangan di pasar modal yang banyak diminati adalah saham. Saham adalah bukti kepemilikan suatu perusahaan yang berfluktuasi dan cenderung memiliki tingkat risiko yang tinggi serta perubahan harga yang bersifat nonliniear. Untuk mendapat keputusan investasi yang tepat, investor dituntut untuk dapat melakukan analisis informasi saham yang sangat melimpah dengan teliti dan cepat. Dalam menghadapi tantangan ini, Named Entity Recognition (NER) dapat menjadi solusi yang berpotensi dalam analisis informasi saham dengan mengenali entitas saham serta mengelompokkannya ke label tertentu. Pada penelitian ini NER dikembangkan dengan algoritma Bidirectional Long Short-Term Memory, yang digunakan untuk mengidentifikasi lima entitas saham yaitu Nama Perusahaan, Kode Saham, Indeks Saham, Sektor Industri dan Sub Sektor. Dengan hasil accuracy sebesar 99.81% pada data pengujian, algoritma Bi-LSTM dapat mengidentifikasi entitas dengan baik dan mengelompokkan masing-masing token ke lima entitas tersebut