Saham adalah surat berharga kepemilikan suatu perusahaan, Investasi pada bursa saham rata-ratadapat menghasilkan tingkat pengembailian sebesar10-30% tiap tahunnya, jumlah ini sekitar dua sampaitiga  kali  lipat  lebih  tinggi  dibandingkan  tingkat pengembalian deposito tabungan manapun di bank yang hanya 5-10% tiap tahunnya. Salah satu masalah adalah harga saham bersifat fluktuatif atau berubah-ubah dikarenakan faktor-faktor tertentu. Penelitian ini membandingkan beberapa window size data dengan jumlah data yang berbeda, bertujuan untuk mencari window size data dengan jumlah data yang lebih akurat untuk prediksi harga saham. Algoritma convolutional neural network dengan window size data 7 hari, 14 hari, 21 hari dan 28 hari pada jumlah data 1 tahun dan 2 tahun untuk prediksi harga saham. Hasil dari penelitian ini yaitu algoritma convolutional neural network dengan window size data 7 hari pada jumlah data 2 tahun lebih akurat dibanding window size data dan jumlah data yang lain. Dikarenakan hasil error yang didapatkan paling kecil yaitu 0,000201587.

Kata Kunci : Prediksi, Saham, Window Size Data, Convolutional Neural Network.