Analisis Hasil Prediksi Fluktuasi Harga Saham PT Bank Jago
Tbk. (IDX: ARTO) Menggunakan Gated Recurrent Unit (GRU)
dengan Algoritma Isolation Forest (IF) dan Local Outlier Factor
(LOF)
Penelitian ini dilakukan mengingat volatilitas harga saham PT Bank
Jago Tbk. (IDX: ARTO) yang tinggi, dipicu oleh peristiwa strategis
seperti akuisisi, rebranding, serta investasi oleh perusahaan teknologi
besar, yang menciptakan lonjakan harga dari Rp 2,272 hingga Rp
19,000 per lembar saham dalam rentang waktu singkat. Penelitian ini
bertujuan untuk menganalisis prediksi fluktuasi harga saham PT Bank
Jago Tbk. (IDX: ARTO) menggunakan model Gated Recurrent Unit
(GRU) dengan dan tanpa deteksi serta penanganan outlier. Data yang
digunakan berupa harga penutupan harian dari 1 Agustus 2020 hingga
1 Agustus 2024, data diambil dari Yahoo Finance menggunakan library
yfinance. Outlier dalam data diidentifikasi menggunakan algoritma
Isolation Forest (IF) dan Local Outlier Factor (LOF) dan ditangani
dengan metode rolling average window. Data yang telah dibersihkan
diproses menggunakan normalisasi Min-Max Scaler sebelum dibagi
menjadi data pelatihan, validasi, dan pengujian. Model GRU
dimodelkan dengan hyperparameter seperti dropout, batch size, dan
units, serta dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error
(MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GRU dengan
deteksi outlier menghasilkan MAPE sebesar 2.67%, lebih baik
dibandingkan dengan model GRU tanpa deteksi outlier yang
menghasilkan MAPE sebesar 3.45%. Penelitian ini menunjukkan
bahwa mempertimbangkan dan menangani outlier dapat meningkatkan
performa model prediksi saham.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2505020001
Keyword
ARTO GRU Isolation Forest Local Outlier Factor