View/Open

Author

Advisor
Muklas Rivai, S.Stat., M.Si.,
Ayu Sofia, S.Si., M.Si.,

Koleksi
Aktuaria

Publisher

Perkembangan harga saham yang cenderung fluktuatif menjadi tantangan bagi investor dalam mengambil keputusan investasi yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan dan menganalisis risiko kerugian saham PT Bank Central Asia Tbk (BBCA.JK) menggunakan metode Gated Recurrent Unit (GRU), yang merupakan salah satu algoritma deep learning berbasis Recurrent Neural Network (RNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data harga penutupan saham harian BBCA.JK periode 2 Januari 2020 hingga 28 Mei 2025. Evaluasi akurasi model dilakukan menggunakan metrik evaluasi Mean Absolute Percentage Error (MAPE), sedangkan analisis risiko menggunakan metode Value at Risk (VaR) pendekatan variance-covariance. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi hyperparameter terbaik pada model GRU diperoleh dengan learning rate 0,00078, epoch sebanyak 200, dan batch size 16, menghasilkan nilai MAPE sebesar 1,30%. Risiko investasi jika investor menanamkan modal Rp 100.000.000 dengan tingkat kepercayaan 95%, mempunyai risiko kerugian maksimum sebesar Rp 5.356.613 (5,36%) untuk investasi jangka pendek, Rp 22.726.188 (22,73%) untuk jangka menengah dan Rp 34.299.060 (34,30%) untuk jangka panjang.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2508290002

Keyword
return saham risiko Gated Recurrent Unit saham Value at Risk