Muthia Tshamaroh, - (2025) PERBANDINGAN ALGORITMA LSTM, BI-LSTM, GRU, DAN BI-GRU UNTUK PREDIKSI HARGA SAHAM BERBASIS DEEP LEARNING. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 7 (1). pp. 191-200. ISSN 2684-8910 (Print) | 2685-3310 (Online)

Preview	Text (ARTIKEL JURNAL) Laporan Tugas Akhir new-halaman (1) - Muthia Tsamaroh.pdf - Published Version Download (3MB) | Preview
Preview	Text (PERNYATAAN PUBLIKASI MAHASISWA) surat pernyataan - Muthia Tsamaroh.pdf - Published Version Download (320kB) | Preview
Preview	Text (PERNYATAAN PUBLIKASI DOSEN) surat pernyataan dosen - Muthia Tsamaroh.pdf - Published Version Download (163kB) | Preview

Abstract

Abstrak−Prediksi harga saham menjadi komponen penting dalam pengambilan keputusan investasi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa empat model deep learning, yaitu LSTM, Bi-LSTM, GRU, dan Bi-GRU, dalam memprediksi harga saham, guna menemukan model yang paling optimal untuk implementasi sistem prediksi harga saham yang akurat. Data historis lima tahun diolah melalui proses normalisasi, windowing, serta dibagi menjadi data latih, data validasi, dan data uji. Pelatihan model dilakukan dengan berbagai konfigurasi batch size, timestep, dan tiga jenis optimizer (Adam, SGD, RMSprop). Evaluasi performa menggunakan metrik MSE, RMSE, MAE, dan R². Hasil menunjukkan bahwa model Bi-GRU dengan konfigurasi optimizer Adam, batch size 8, dan timestep 21 memberikan performa terbaik dengan MSE sebesar 0.0003, RMSE 0.0169, MAE 0.0129, dan R² 0.9438. Model ini menunjukkan kemampuan tinggi dalam mengenali pola kompleks dan ketergantungan temporal jangka panjang, serta lebih akurat dibanding model lainnya. Temuan ini mendukung implementasi sistem prediktif yang dapat membantu investor dan perusahaan dalam pengambilan keputusan strategis berbasis data. Kata Kunci: Prediksi Harga Saham; Deep Learning; LSTM; GRU; Bi-GRU; Bi-LSTM

Actions (login required)

View Item