Text

Penerapan Metode Optimasi Adaptive Moment Estimation dalam Model Gated Recurrent Unit untuk Prediksi Harga Saham

---

Saham sebagai instrumen investasi paling diminati masyarakat memiliki risiko
capital loss, yakni penurunan harga yang terjadi ketika akan menjual saham. Risiko
tersebut dapat diatasi dengan memprediksi harga saham kedepannya. Pemodelan
dengan bantuan pembelajaran mesin dapat dilakukan untuk memodelkan harga
saham dengan mempelajari pola data saham yang fluktuatif dan biasanya tidak
stasioner. Pemodelan Gated Recurrent Unit (GRU) merupakan salah satu metode
pembelajaran mesin untuk memprediksi harga saham di masa depan. Model GRU
merupakan model digunakan untuk memprediksi data sekuens yang dalam
pemodelannya memiliki gerbang (gates) untuk memproses data yang masuk. GRU
dirancang memiliki banyak memori, sehingga dapat menangkap ketergantungan
jangka panjang. Pengoptimalan model GRU dapat dibantu dengan metode optimasi,
seperti metode optimasi Adaptive Moment Estimation (Adam) dan
perkembangannya yaitu AdaMax dan AdamW. Proses pelatihan dilakukan dengan
berbagai konfigurasi hyperparameter. Penelitian ini menghasilkan bahwa metode
optimasi yang memberi hasil optimal adalah metode optimasi Adam dengan epocs
75 dan batch size 8. Nilai RMSE yang diperoleh untuk model GRU dalam prediksi
harga penutupan harian saham BBCA.JK adalah 114,2013 dengan nilai MAPE
sebesar 1,079%. Model tersebut menunjukkan hasil prediksi yang sangat baik
karena nilai MAPE yang dihasilkan kurang dari 10%.
Kata Kunci : Prediksi Saham, Gated Recurrent Unit, Adaptive Moment
Estimation, AdaMax, AdamW

---

Ketersediaan

1085E2023

1085 E 2023

Perpustakaan FSM Undip

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

1085 E 2023

Penerbit

: .,

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Shania Asa Nareswari

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar