Peramalan Harga Saham pada Sektor Perbankan di Indonesia dengan Menggunakan Metode Hybrid Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) – Gated Recurrent Unit (GRU)

Lumban Gaol, Ladyvista Tiursari (2024) Peramalan Harga Saham pada Sektor Perbankan di Indonesia dengan Menggunakan Metode Hybrid Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) – Gated Recurrent Unit (GRU). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5006201090-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah model peramalan harga saham pada sektor perbankan di Indonesia dengan menggunakan metode hybrid Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) - Gated Recurrent Unit (GRU). Data harga saham mingguan dari tiga sektor perbankan terbesar di Indonesia, yaitu BMRI, BBCA, dan BBRI dari periode Januari 2016 hingga Desember 2023 digunakan dalam penelitian ini. Metode hybrid ARIMA-GRU digunakan untuk memanfaatkan keunggulan masing-masing model dalam menangani perilaku waktu pada data saham yang kompleks. Pertama, model ARIMA digunakan untuk menangkap pola tren dan musiman dalam data harga saham. Selanjutnya, model GRU digunakan untuk menangani sifat non-linieritas. Pengujian dilakukan menggunakan teknik validasi silang dan perbandingan kinerja model dengan menggunakan metrik evaluasi seperti Mean Absolute Error Percentage (MAPE) dan Mean Absolute Error (MAE). Pada penelitian ini dilakukan analisis deret waktu pada sektor perbankan di Indonesia khususnya pada Bank Mandiri, Bank BCA dan Bank BRI dengan menggunakan metode hybrid Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) - Gated Recurrent Unit (GRU). Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data historis sekunder harga saham BMRI, BBCA dan BBRI yang diperoleh melalui situs https://finance.yahoo.com pada periode 1 Januari 2016 – 31 Desember 2023 dengan skala mingguan. Pada periode tersebut karakteristik harga saham cenderung naik menandakan bahwa membeli saham merupakan investasi yang cocok untuk jangka panjang. Melalui penelitian ini, didapatkan akurasi nilai MAPE pada model ARIMA saham BMRI sebesar 11,5289% saham BBCA sebesar 7,5535% dan pada saham BBRI sebesar 5,2634%. Nilai MAPE yang didapatkan dengan pemodelan hybrid ARIMA-GRU saham BMRI sebesar 11,3273%, saham BBCA sebesar 7,3245% dan saham BBRI sebesar 5,11225%, dimana model hybrid ARIMA-GRU yang dilakukan pada masing-masing saham perbankan mampu menurunkan nilai error. Melalui model yang didapatkan dengan metode hybrid ARIMA-GRU didapatkan hasil peramalan harga saham pada masing-masing sektor perbankan. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi dalam pengembangan metode peramalan harga saham pada sektor perbankan di Indonesia dengan memanfaatkan pendekatan hybrid yang menggabungkan keunggulan model ARIMA dan GRU.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	ARIMA, GRU, Jaringan Saraf Tiruan, Saham, Tren Harga, Peramalan
Subjects:	Q Science Q Science > Q Science (General) > Q325.5 Machine learning. Support vector machines.
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Actuaria > 94203-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Ladyvista Tiursari Lumban Gaol
Date Deposited:	31 Jul 2024 03:57
Last Modified:	31 Jul 2024 03:57
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/109859

Actions (login required)

View Item