Siswono, Galuh Oktavia
Departemen Aktuaria, Insititut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Peramalan IHSG Berdasarkan Faktor Indeks Global Menggunakan Metode Long Short-Term Memory dan Gated Recurrent Unit Lammoreno, Sultan Tanri; Siswono, Galuh Oktavia
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 6 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i6.122408

Abstract

Investasi merupakan kegiatan menanam modal di masa sekarang dengan mengharapkan mendapatkan pengembalian di masa mendatang. Investasi dapat dilakukan dalam berbagai bentuk, salah satunya adalah saham. Investasi saham kini makin digemari oleh masyarakat Indonesia, terbukti dari meningkatnya jumlah investor dari tahun ke tahun. Saham merupakan surat kepemilikan dari suatu perusahaan yang diterbitkan oleh perusahaan untuk mendapatkan pendanaan. Saham dapat diukur performanya baik dalam satuan maupun dalam kelompok. Pengukuran performa suatu kelompok saham dapat disebut sebagai indeks. Indeks Harga Saham Gabungan merupakan indeks utama yang berada di Bursa Efek Indonesia karena mencakup dari seluruh saham yang ada di Bursa Efek Indonesia. Long Short-Term Memory dan Gated Recurrent Unit merupakan model hasil modifikasi model Recurrent Neural Network dengan mengubah arsitektur selnya. Pembeda di antara Long Short-Term Memory dan Gated Recurrent Unit adalah Gated Recurrent Unit memiliki jumlah gate yang lebih sedikit dibandingkan Long Short-Term Memory, namun dapat memberikan model yang cukup efektif dan dapat dibandingkan dengan Long Short-Term Memory. Mean Absolute Percentage Error merupakan salah satu metode untuk mengevaluasi model terbaik. Hasil menunjukkan bahwa metode Gated Recurrent Unit memberikan nilai Mean Absolute Percentage Error yang lebih baik yaitu 0.525%, 0.5253%, 0.5255%, dan 0.5256%. Sedangkan untuk metode Long Short-Term Memory memberikan nilai Mean Absolute Percentage Error sebesar 0.5403%, 0.5445%, 0.5497%, dan 0.5577%.