Peramalan Harga Saham Unilever Indonesia Berdasarkan Faktor Kurs Mata Uang Menggunakan Metode Gated Recurrent Unit

Minokaura, Muh. Fachrul (2021) Peramalan Harga Saham Unilever Indonesia Berdasarkan Faktor Kurs Mata Uang Menggunakan Metode Gated Recurrent Unit. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05211740000115-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2023. Download (9MB) | Request a copy

Abstract

Kesadaran masyarakat Indonesia terkait pentingnya perencanaan keuangan kian meningkat dari tahun ke tahun. Salah satu bentuk perencanaan keuangan yang cukup populer adalah investasi. Investasi merupakan aktivitas menanam modal dengan harapan akan memberikan keuntungan pada masa depan. Investasi dapat dikategorikan berdasarkan bentuk asetnya yaitu real asset dan financial asset. Saham adalah salah satu instrumen investasi yang berupa surat yang menandakan kepemilikan aset seorang individu maupun badan usaha (investor) yang menanamkan modal pada suatu perusahaan penerbit. Salah satu keuntungan berinvestasi saham berasal dari perdagangan saham atau yang biasanya disebut capital gain atau keuntungan yang didapatkan dari selisih harga jual dan harga beli saham. Namun, perdagangan saham juga memiliki risiko kerugian yang dikarenakan oleh fluktuasi harga saham yang sulit diprediksi. Salah satu faktor yang sangat mempengaruhi fluktuasi harga saham adalah kondisi perekonomian suatu negara secara keseluruhan atau lebih dikenal dengan istilah ekonomi makro. Nilai kurs mata uang merupakan salah satu faktor ekonomi makro yang berperan penting dalam pergerakan harga saham. Hal ini membuat investasi saham memerlukan adanya alat untuk meramalkan harga saham yang akan datang sehingga dapat mengurangi risiko kerugian dan potensi keuntungan dapat dimaksimalkan.
Telah banyak upaya yang dilakukan untuk mengatasi permasalahan tersebut salah satunya dengan menggunakan metode Moving Average yang mengasumsikan bahwa harga saham yang akan datang merupakan rata-rata dari perubahan harga saham di masa lampau (harga historis) sehingga metode ini hanya akan akurat jika harga historis saham bersifat stasioner. Hasilnya, prediksi memiliki tingkat akurasi yang rendah karena tidak mempertimbangkan faktor-faktor lainnya seperti faktor ekonomi makro. Salah satu metode yang cocok untuk digunakan dalam meramalkan harga saham yang bersifat non-linear adalah Recurrent Neural Network (RNN) yang melakukan perulangan pada prosesnya. Arsitektur RNN yang akan digunakan untuk meramalkan harga saham pada penelitian ini adalah Gated Recurrent Unit (GRU) yang diharapkan dapat meramalkan harga saham dengan menggunakan faktor nilai kurs mata uang sehingga dapat membantu investor dalam mengambil keputusan terkait perdagangan saham.
Hasil dari penelitian ini berupa kinerja metode GRU dalam meramalkan harga saham Unilever Indonesia berdasarkan faktor kurs mata uang USD/IDR yang terbilang sangat baik. Akurasi model untuk meramalkan harga saham dengan dan tanpa faktor kurs mata uang USD/IDR sangat baik diukur dengan menggunakan nilai MAPE. Dimana, nilai MAPE pada peramalan yang tidak menggunakan faktor kurs mata uang adalah sebesar 1,2400% dan peramalan yang menggunakan faktor kurs mata uang sebesar 1,2365%. Hal ini membuktikan bahwa peramalan yang menggunakan faktor kurs mata uang meningkatkan kinerja dari model peramalan tersebut.
================================================================================================
The awareness of the Indonesian people regarding the importance of financial planning is increasing from year to year. One form of financial planning that is quite popular is investment. Investment is an activity of investing in the hope that it will provide benefits in the future. Investments can be categorized based on the form of assets, namely real assets and financial assets. Stocks are one of the investment instruments in the form of letters that signify the ownership of assets of an individual or business entity (investor) who invests in an issuing company. One of the advantages of investing in stocks comes from trading stocks or what is usually called capital gains or profits obtained from the difference between the selling price and the purchase price of the stock. However, stock trading also carries the risk of loss due to unpredictable stock price fluctuations. One of the factors that greatly influence stock price fluctuations in the overall economic condition of a country or better known as macroeconomics. Currency exchange rates are one of the macroeconomic factors that play an important role in stock price movements. This situation makes stock investments require a tool to predict future stock prices to reduce the risk of loss and maximize profit potential.
Many efforts have been made to overcome these problems, one of which is by using the Moving Average method which assumes that future stock prices are the average of changes in stock prices in the past (historical prices) so this method will only be accurate if the historical stock prices are historical. stationary. As a result, the prediction has a low level of accuracy because it does not consider other factors such as macroeconomic factors. One method that is suitable to be used in predicting stock prices that is non-linear is the Recurrent Neural Network (RNN) which repeats the process. The RNN architecture that will be used to predict stock prices in this final project research is the Gated Recurrent Unit (GRU) which is expected to be able to predict stock prices by using the currency exchange rate factor so that it can assist investors in making decisions related to stock trading.
The results of this study are the performance of the GRU method in predicting the price of Unilever Indonesia's shares based on the USD/IDR exchange rate factor which is considered very good. The accuracy of the model for forecasting stock prices with and without the USD/IDR currency rate factor is very well measured using the MAPE value. Where the MAPE value in forecasting that does not use the currency rate factor is 1.2400% and the forecast that uses the currency rate factor is 1.2365%. This proves that forecasting using the currency rate factor improves the performance of the forecasting model.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Peramalan, Harga Saham, Nilai Tukar Mata Uang, Gated Recurrent Unit, Forecasting, Stock Price, Exchange Rate
Subjects:	H Social Sciences > HB Economic Theory > Economic forecasting--Mathematical models. T Technology > T Technology (General) > T174 Technological forecasting
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Muh. Fachrul Minokaura
Date Deposited:	21 Aug 2021 09:41
Last Modified:	21 Aug 2021 09:41
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/88228

Actions (login required)

View Item