Evaluasi Model GRU untuk Prediksi IHSG Menggunakan Fitur Indeks DJIA - Rizki Baehtiar Afandi; I Gede Susrama Mas Diyasa; Fetty Tri Anggraeny (UPT P2M State Polytechnic of Malang, 2026)
Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) sangat dinamis dan volatil karena dipengaruhi oleh berbagai faktor makroekonomi domestik dan global, sehingga diperlukan model prediksi yang akurat. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengevaluasi kinerja model GRU dalam memprediksi nilai IHSG dengan menambahkan fitur variabel makroekonomi global, yaitu indeks DJIA. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Gated Reccurent Unit, yang akan diuji menggunakan berbagai rasio pembagian data dan skenario pengujian arsitektur serta hyperparameter. Hasil model terbaik ditemukan pada skenario pengujian dengan rasio pembagian data 80:10:10, dua lapisan GRU dengan unit 32 dan 64, serta learning rate 0,01 yang memperoleh nilai evaluasi MSE 6.392,1084, RMSE 79.9507, dan MAPE 0.9027%. Temuan studi ini menunjukkan bahwa meningkatkan kompleksitas model dengan menambah lapisan tidak selalu akan meningkatkan akurasi dan berpotensi menyebabkan overfitting, sementara pemilihan learning rate yang tepat juga memiliki dampak signifikan pada konvergensi model. Penelitian ini menjelaskan bahwa model GRU yang memiliki konfigurasi seimbangan dan hyperparamter yang optimal akan menghasilkan prediksi IHSG yang lebih akurat. Penambahan fitur makroekonomi global seperti DJIA juga akan berkontribusi baik dalam menangkap pengaruh dinamika pasar global terhadap pasar saham Indonesia.