Prediksi Harga Penutupan Saham BMRI Menggunakan Metode Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM)
Pada beberapa tahun terakhir, pasar modal di Indonesia mengalami pertumbuhan yang signifikan dengan jumlah investor meningkat dari 3.8 juta di tahun 2020 menjadi 12.3 juta di Januari 2024. Kondisi ini memberikan peluang besar bagi para investor untuk masuk ke dalam pasar saham Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengkaji penerapan model BiLSTM dalam memprediksi harga saham BMRI dengan melakukan 75 percobaan model disertai variasi pembagian data 70:30, 80:20, dan 90:10 untuk mendapatkan hyperparameter optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model BiLSTM mencapai performa yang cukup baik dengan nilai MAPE 2.182% pada data historis harga penutupan saham BMRI periode 1 Januari 2021 hingga 31 Juli 2024 menggunakan arsitektur model 2 layer Bi-LSTM dan variasi pembagian data 90:10, dengan batch size 16 dan epoch 150. Hal ini menunjukkan model yang tepat mampu menghasilkan prediksi yang cukup baik. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan wawasan terkait prediksi harga saham di masa mendatang melalui pendekatan BiLSTM dengan eksplorasi hyperparameter pada saham sektor perbankan yang belum banyak dieksplorasi, serta menjadi referensi bagi investor dan pihak terkait dalam mengambil keputusan strategis berdasarkan hasil prediksi model.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2507220060
Keyword
BiLSTM BMRI Prediksi Saham