PERBANDINGAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION, LSTM, DAN GRU DALAM MEMPREDIKSI HARGA SAHAM DENGAN MODEL TIME SERIES - Khalis Sofi; Aswan Supriyadi Sunge; Sasmitoh Rahmad Riady; Antika Zahrotul Kamalia (PROSIDING SEMINASTIKA, 2021)
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga saham dengan membandingkan algoritma Linear Regression, Long Short-Term Memory (LSTM), dan Gated Recurrent Unit (GRU) dengan dataset publik kemudian menentukan performa terbaik dari ketiga algoritma tersebut. Dataset yang diuji bersumber dari Indonesia Stock Exchange (IDX), yaitu dataset harga saham KEJU berbentuk time series dari tanggal 15 November 2019 sampai dengan 08 Juni 2021. Parameter yang digunakan untuk pengukuran perbandingan adalah RMSE (Root Mean Square Error), MSE (Mean Square Error), dan MAE (Mean Absolute Error). Setelah dilakukan proses training dan testing, dihasilkan sebuah analisis bahwa dari hasil perbandingan algoritma yang digunakan, algoritma Gated Recurrent Unit (GRU) memiliki performance paling baik dibandingkan Linear Regression dan Long-Short Term Memory (LSTM) dalam hal memprediksi harga saham, dibuktikan dengan nilai RMSE, MSE, dan MAE dari uji coba GRU paling rendah, yaitu nilai RMSE 0.034, MSE 0.001, dan nilai MAE 0.024.