Optimasi Hyperparameter Model GRU untuk Prediksi Harga Saham ANTM - Subairi, Subairi; Sari, Anggraini Puspita; Mandyartha, Eka Prakarsa (ILKOMNIKA, 2025)
Prediksi harga saham berperan penting meminimalisir kerugian akibat fluktuasi harga saham. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi harga saham PT Aneka Tambang Tbk (ANTM) menggunakan model Gated Recurrent Unit (GRU) dengan optimasi hyperparameter melalui metode Grid Search. Model GRU dipilih karena mampu mengatasi permasalahan vanishing gradient dan efektif dalam mempelajari pola ketergantungan jangka panjang pada data deret waktu walaupun dengan arsitektur yang sederhana. Sementara itu, Grid Search digunakan karena memiliki keunggulan dalam menjelajahi ruang hyperparameter secara menyeluruh, sehingga setiap kombinasi parameter dapat diuji dan memungkinkan diperolehnya konfigurasi terbaik. Proses Grid Search dilakukan dengan ruang pencarian hyperparameter yang mencakup jumlah units, jumlah epoch, ukuran batch, serta variasi optimizer. Keunggulan utama penelitian ini terletak pada penerapan optimasi hyperparameter yang mampu meningkatkan efektivitas model GRU dalam menemukan konfigurasi terbaik, sehingga menghasilkan prediksi harga saham yang lebih akurat dan stabil. Evaluasi kinerja model menggunakan metrik RMSE, MAE, MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GRU dengan optimasi Grid Search menggunakan optimizer Adam memberikan performa yang optimal dengan nilai evaluasi RMSE sebesar 67.8805, MAE sebesar 45.6501, dan MAPE sebesar 2.2309%. Temuan ini membuktikan bahwa optimasi hyperparameter melalui Grid Search mampu meningkatkan akurasi prediksi model GRU pada data harga saham.