<![CDATA[Penelitian ini dilatarbelakangi oleh tantangan dalam memprediksi harga saham pada pasar negara berkembang, termasuk saham PT Telkom Indonesia Tbk (TLKM), yang memiliki karakteristik volatil, nonstasioner, serta menunjukkan kombinasi pola musiman linier dan dinamika residual nonlinier. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan dan mengevaluasi model prediksi berbasis pendekatan hibrida Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average – Gated Recurrent Unit (SARIMA–GRU) yang dirancang untuk menangkap struktur linier-musiman sekaligus ketergantungan nonlinier pada data deret waktu. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain eksperimen terstruktur, meliputi tahap pengumpulan data melalui Yahoo Finance API, pra-pemrosesan, pemodelan SARIMA, pelatihan model GRU pada residual, serta integrasi prediksi hibrida. Hipotesis penelitian menyatakan bahwa model SARIMA–GRU mampu menghasilkan kesalahan prediksi yang lebih rendah dibandingkan model SARIMA atau GRU secara individual. Hasil evaluasi menggunakan RMSE dan MAE menunjukkan bahwa model hibrida memberikan peningkatan akurasi dengan RMSE lebih rendah dibanding model linier tunggal, menandakan bahwa kombinasi kedua pendekatan lebih adaptif dalam menangani dinamika pasar yang kompleks. Secara keseluruhan, penelitian ini membuktikan bahwa model SARIMA–GRU merupakan pendekatan yang efektif untuk peramalan harga saham TLKM dan berpotensi diterapkan dalam sistem pendukung keputusan investas]]>
Copyrights © 2025
