## RESEARCH ARTICLE • OPEN ACCESS
Prediksi Harga Saham Syariah menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) dan Algoritma Grid Search

## Dian Islamiaty Puteri, Gumgum Darmawan, dan Budi Nurani Ruchjana
Volume 6, Issue 1, Pages 39–45, February 2024
Submit 6 Desember 2023, Direvisi 11 Januari 2024, Disetujui 15 Januari 2024 To Cite this Article : D. I. Puteri, G. Darmawan, dan B. N. Ruchjana,“Prediksi Harga Saham Syariah menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) dan Algoritma Grid Search ”, Jambura J. Math , vol. 6, no. 1, pp. 39–45, 2024,
https://doi.org/10.37905/jjom.v6i1.23297
© 2024 by author(s)

## JOURNAL INFO • JAMBURA JOURNAL OF MATHEMATICS
u Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjom/index Ǽ Journal Abbreviation : Jambura J. Math. Х Frequency : Biannual (February and August) Ŷ Publication Language : English (preferable), Indonesia  DOI : https://doi.org/10.37905/jjom ʢ Online ISSN : 2656-1344 ǽ Editor-in-Chief : Hasan S. Panigoro Ÿ Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ƒ Country : Indonesia ̰ OAI Address : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjom/oai  Google Scholar ID : iWLjgaUAAAAJ Ͳ Email : info.jjom@ung.ac.id

## JAMBURA JOURNAL • FIND OUR OTHER JOURNALS
Jambura Journal of
Biomathematics Jambura Journal of Mathematics Education Jambura Journal of Probability and Statistics EULER : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains, dan Teknologi
Prediksi Harga Saham Syariah menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) dan Algoritma Grid Search
Dian Islamiaty Puteri 1 , ∗  , Gumgum Darmawan 1  , dan Budi Nurani Ruchjana 2 
1 Departemen Statistika, Universitas Padjadjaran, Indonesia
2 Departemen Matematika, Universitas Padjadjaran, Indonesia
ABSTRAK. Saham syariah merupakan salah satu instrumen investasi dalam pasar modal syariah. Pada pasar modal, diketahui bahwa harga saham sangat fluktuatif. Hal tersebut membuat para investor perlu melakukan strategi untuk pengambilan keputusan secara tepat dalam berinvestasi, salah satunya dapat dilakukan dengan analisa prediksi harga saham. Pada penelitian ini, prediksi dilakukan menggunakan data historis harga penutup saham syariah PT. Telkom Indonesia Tbk dengan metode Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM). Dalam membangun model prediksi terbaik, diperlukan pemilihan parameter yang tepat dan salah satu cara yang dilakukan dapat menggunakan algoritma Grid Search. Berdasarkan hasil analisis pengujian diperoleh bahwa nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil didapatkan pada model BiLSTM pada pembagian data dengan persentase 90% data training dan 10% data testing serta nilai parameter yang didapatkan berdasarkan parameter tuning menggunakan Grid Search antara lain jumlah neuron 25, epoch 100, batch 4, dan dropout 0,2. MAPE yang diperoleh pada penelitian ini yaitu 10,83% dan berdasarkan skala pada kriteria nilai MAPE, hal tersebut menunjukkan bahwa model prediksi yang dihasilkan akurat. Adapun hasil pengujian dari perbandingan yang dilakukan pada model BiLSTM dan LSTM menggunakan Grid Search sebagai parameter tuning dan model tanpa menggunakan Grid Search atau dapat disebut dengan trial and error approach sebagai parameter tuning diperoleh bahwa model dengan performa prediksi yang lebih baik terdapat pada BiLSTM menggunakan Grid Search dibandingkan dengan model lainnya.
ABSTRACT. Sharia stocks are one of the investment instruments in the Islamic capital market. In the capital market, it is known that stock prices are very volatile. This makes investors need to carry out a strategy for making the right decision in investing, one of which can be done by predicting stock prices. In this study, predictions were made using historical data on the closing price of Islamic shares of PT. Telkom Indonesia Tbk with the Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) method. In building the best prediction model, it is necessary to choose the right parameters and one way to do this is to use the grid search algorithm. Based on the results of the test analysis, it was found that the smallest Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value was found in the BiLSTM model in the distribution of data with a percentage of 90% training data and 10% testing data and parameter values obtained based on parameter tuning using grid search, including the number of neurons 25, 100 epochs, 4 batches, and 0.2 dropouts. The MAPE obtained in this study was 10.83% and based on the scale on the MAPE value criteria, this shows that the resulting prediction model is accurate. As for the test results from the comparisons made on the BiLSTM and LSTM models using grid search as a tuning parameter and models without using a grid search or it can be called a trial and error approach as a tuning parameter, it is found that the model with better predictive performance is found in BiLSTM using a grid search. compared to other models.
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonComercial 4.0 International License. Editorial of JJBM: Department of Mathematics, Uni- versitas Negeri Gorontalo, Jln. Prof. Dr. Ing. B. J. Habibie, Bone Bolango 96554, Indonesia.

## 1. Pendahuluan
Investasi merupakan kegiatan yang banyak diminati dan mengalami pertumbuhan yang cukup pesat di Indonesia pada saat ini. Salah satu jenis investasi yaitu investasi saham syariah. Saham syariah di Indonesia diperkenalkan pada 2011 dimana prinsip yang digunakan merujuk pada prinsip syariah dalam hukum islam yang disepakati oleh OJK (Otoritas Jasa Keuangan) dan MUI (Majelis Ulama Indonesia) [1] . Sebagai negara dengan mayoritas penduduk muslim terbesar di dunia, Indonesia meru-
∗ Penulis Korespondensi.
Check for updates
Research Article

## ARTICLE HISTORY
Submit 6 Desember 2023
Direvisi 11 Januari 2024 Disetujui 15 Januari 2024

## KATA KUNCI
BiLSTM Grid Search Harga Saham Syariah Prediksi KEYWORDS BiLSTM
Grid Search Sharia Stock Price Prediction
pakan pasar yang sangat besar dalam pengembangan industri keuangan di bidang syariah. Perkembangan saham syariah di In- donesia pada tahun 2022 mengalami peningkatan sebesar 11,98% atau sebanyak 542 saham dibandingkan tahun 2021 dengan jum- lah 484 saham [2] . Pada pasar modal diketahui bahwa harga sa- ham sangat fluktuatif. Penawaran dan permintaan merupakan salah satu faktor utama yang menyebabakan harga saham fluktu- atif [1] . Beberapa faktor lain seperti kondisi politik, sosial, vari- abel ekonomi dan lainnya juga mempengaruhi fluktuasi harga sa- ham [3] . Dengan banyaknya faktor yang mempengaruhi perger-
Email : dianislamiaty27@gmail.com (D. I. Puteri) Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjom/index / E-ISSN : 2656-1344 © 2024 by the Author(s).
akan harga saham, maka para investor perlu lebih cermat dalam melakukan investasi. Prediksi harga saham merupakan salah up- aya yang dapat dilakukan untuk menentukan nilai suatu saham di masa mendatang secara tepat. Metode klasik yang umum digunakan dalam model deret waktu seperti harga saham yaitu metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Metode ARIMA cukup fleksibel dalam memodelkan sebagian besar pola data deret waktu karena dapat menganalisis situasi yang acak, trend , musimam, bahkan bersifat siklis [4] . Namun metode ARIMA kurang cocok untuk sebagian besar permasalahan yang bersifat non-linear dan cenderung mengalami penurunan tingkat keaku- ratan apabila digunakan pada data yang mengandung komponen non-linear [5] . Selain itu, overfitting akan terjadi pada ARIMA ketika menghadapi data yang terlalu banyak.
Dalam beberapa tahun terakhir, algoritma machine learning banyak digunakan pada prediksi data deret waktu seperti harga saham dan memberikan hasil prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi [6] . Machine learning memungkinkan untuk mengatasi permasalahan prediksi dalam data deret waktu yang memiliki jangkauan nilai yang panjang. Menurut Xu dkk [7] , pendekatan machine learning dengan metode Artificial Neural Network (ANN) dapat mengatasi baik data linear maupun non-linear . Selain itu, Artificial Neural Network (ANN) merupakan model estimasi bebas karena tidak bergantung pada bentuk asumsi yang mendasari data seperti pada metode konvensional ARIMA [8] . Metode dari ANN yang dapat digunakan dalam melakukan prediksi salah sat- unya yaitu Bidirectional Long-Short Term Memory (BiLSTM). BiLSTM merupakan pengembangan dari Long Short Term Memory (LSTM) yang terdiri dari dua jaringan LSTM yaitu forward layer untuk memahami dan memproses informasi dari arah depan dan back- ward layer untuk memahami dan memproses informasi data dari arah yang berlawanan.
Penelitian yang menggunakan metode Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) dalam melakukan prediksi harga sa- ham telah banyak dilakukan diantaranya adalah penelitian Jia dkk [9] yang membandingkan LSTM dan BiLSTM dengan pa- rameter yang digunakan seperti epoch , neuron hidden , dropout serta optimizer menyimpulkan bahwa model prediksi terbaik berdasarkan hasil pengukuran RMSE dan MAE yang lebih ren- dah yaitu model BiLSTM. Berikutnya terdapat penelitian Shah dkk [10] menggunakan metode LSTM dan BiLSTM dengan param- eter yang digunakan yaitu epoch serta neuron hidden , diperoleh nilai akurasi model BiLSTM lebih tinggi yaitu 96% dibandingkan dengan akurasi pada model LSTM yaitu 72%. Adapun hasil pada penelitian Yang dan Wang [11] didapatkan bahwa model BiLSTM memiliki nilai RMSE dan MAPE yang lebih kecil yaitu 0,6056 dan 0,4482 dibandingkan model ARIMA, Support Vector Machine (SVM), dan LSTM dalam memprediksi indeks saham CSI 300.
Dalam memperoleh model terbaik pada metode BiLSTM diperlukan beberapa parameter seperti epoch , batch , neuron hid- den , dan lain sebagainya. Perbedaan pemberian nilai pada pa- rameter akan memberikan dampak pada saat model melakukan proses pelatihan dan pengujian. Sehingga, keberhasilan su- atu model dipengaruhi oleh parameter yang digunakan. Salah satu cara yang dapat dilakukan yaitu dengan menggunakan algo- ritma Grid Search . Cara kerja dari algoritma Grid Search adalah mengkombinasikan parameter-parameter yang digunakan pada pembentukan model untuk mencari kombinasi parameter paling
optimal.
Berdasarkan uraian permasalahan dan beberapa hasil dari penelitian sebelumnya, maka penelitian ini menerapkan metode Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) untuk memprediksi harga saham syariah. Namun, metode tersebut telah banyak digunakan dalam penelitian sebelumnya sehingga pada peneli- tian ini diusulkan dengan penambahan algoritma Grid Search se- bagai pemilihan parameter terbaik dari model prediksi. Dari hasil penelitian Deshwal dan Sharma [12] diperoleh bahwa dit- erapkannya Grid Search memberikan performa model yang lebih baik dibandingkan tanpa menggunakan Grid Search . Dengan demikian, penelitian ini bertujuan dalam memprediksi harga sa- ham syariah menggunakan BiLSTM yang pemilihan parameternya menggunakan Grid Search serta membandingkan hasil prediksi pada model tersebut dengan model BiLSTM tanpa menggunakan Grid Search atau dapat dikatakan trial and error approach . Selain itu, penelitian ini juga membandingkan performa model prediksi menggunakan metode LSTM dengan pemilihan parameter meng- gunakan Grid Search dan trial and error approach .

## 2. Metode

## 2.1. Alur Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan mengikuti langkah-langkah dia- gram alur penelitian pada Gambar 1 .
Gambar 1. Diagram alur penelitian
Pada penelitian ini, langkah-langkah yang dilakukan secara garis besar yaitu input data , preprocessing data , inisialisasi param- eter atau pemodelan menggunakan BiLSTM dengan pemilihan parameter terbaik menggunakan grid search , denormalisasi data, evaluasi model, dan kemudian melakukan prediksi.

## 2.2. Data Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil pada website yahoo ?nance yaitu data saham syariah PT. Telkom Indonesia Tbk. (TLKM.JK). Periode data yang
diambil yakni dari 3 Januari 2011 – 30 Desember 2022 dengan data yang digunakan berupa data harga penutup harian saham ( close price ). Adapun total data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sebanyak 2980 data.

## 2.3. Data Preprocessing
Sebelum dilakukan pembentukan model BiLSTM, terlebih dahulu melakukan preprocessing data seperti data cleaning , data split , normalisasi data, dan data segmentasi. Tahap pertama pada proses preprocessing data yaitu data cleaning yang merupakan penyaringan data untuk memperbaiki data yang terdapat miss- ing value . Penanganan terhadap missing value pada data dapat dilakukan menggunakan metode imputasi mean yaitu dilakukan dengan mengisi nilai yang hilang pada suatu variabel dengan menggunakan rata-rata dari seluruh nilai yang diketahui pada su- atu variable tersebut.
Selanjutnya pada proses kedua yaitu pembagian data atau data split yang dilakukan dengan membagi data menjadi data training dan data testing . Data training digunakan dalam melatih model, sedangkan data testing digunakan dalam evaluasi pada pemilihan arsitektur model dengan parameter terbaik. Pembagian data di- lakukan menjadi tiga kategori dengan persentase data training dan data testing yang berbeda-beda seperti pada Tabel 1 .
Tabel 1. Pembagian data training dan testing
Kategori Persentase Data Training Data Testing I 70% ; 30% 2086 894 II 80% ; 20% 2384 596 III 90% ; 10% 2682 298
Tahap ketiga yaitu normalisasi data yang merupakan su- atu teknik penskalaan atau pemetaan. Metode yang dapat digu- nakan dalam proses normalisasi data yaitu min-max normalization . Proses normalisasi data akan menghasilkan nilai dalam rentang 0 hingga 1 [11] . Normalisasi data menggunakan persamaan (1) .
x norm,i = x i − x min x max − x min ; i = 1 , 2 , 3 , . . . , t (1)
dimana x norm merupakan nilai normalisasi, x max merupakan ni- lai maksimum dari keseluruhan data, dan x min merupakan nilai minimum dari keseluruhan data. Hasil proses normalisasi data yang digunakan pada penelitian ini disajikan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil normalisasi data
Date Data Aktual Data Normalisasi 2011-01-03 1600 0,0804 2011-01-04 1580 0,0747 2011-01-05 1600 0,0804 .. . .. . .. . 2022-12-28 3730 0,6925 2022-12-29 3780 0,7068 2022-12-30 3750 0,6982
Setelah dilakukan proses data cleaning, data split, dan nor- malisasi data kemudian dilanjutkan pada proses segmentasi data. Segmentasi merupakan proses pemisahan dan pengelompokan
data menjadi data yang dibutuhkan oleh sistem untuk mem- prediksi nilai target. Proses ini dilakukan untuk menentukan seberapa banyak data historis yang digunakan sebagai data ma- sukan untuk memprediksi pada langkah waktu berikutnya. Pada penelitian ini data dikelompokan dengan panjang 30 berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya.

## 2.4. Pemodelan BiLSTM dan Grid Search
Pada proses training maupun testing dalam pembentukan model BiLSTM dibutuhkan pemilihan parameter/ parameter tun- ing yang bertujuan untuk mendapatkan parameter terbaik dalam melakukan prediksi. Parameter yang ditentukan dalam model se- belum dilakukan pelatihan mempengaruhi output dari model. Be- berapa parameter yang digunakan dalam penelitian ini yaitu den- gan satu hidden layer , neurons hidden , batch , dan epoch . Selain itu, teknik regulasi dropout juga digunakan untuk menghindari over- fitting pada model serta penambahan fungsi optimasi/ optimizer Adam yang bertujuan menentukan bobot optimal dan mengu- rangi kesalahan/ error dalam proses pembentukan model sehingga mampu memaksimalkan akurasi model. Berikut beberapa nilai parameter yang ditetapkan untuk membangun model prediksi dalam penelitian ini yang dapat dilihat pada Tabel 3 .
Tabel 3. Deskripsi parameter model Parameter Value Neuron hidden 5, 10, 15, 20, 25 Batch 4, 16, 32, 64, 128 Epoch 50, 100, 150, 200, 250 Dropout 0,1; 0,2; 0,3 Optimizer Adam
Pemilihan parameter/ parameter tuning dalam pembentukan model prediksi dapat diperoleh berdasarkan algoritma Grid Search . Kombinasi nilai untuk setiap parameter dapat ditentukan menggunakan Grid Search dengan bantuan cross validation yang berperan dalam mengevaluasi setiap model pada berbagai kom- binasi nilai batas parameter yang telah ditentukan. Bentuk umum dari cross-validation yaitu k-fold cross-validation . Berdasarkan Mar- diana dkk [13] , langkah-langkah dari k-fold cross-validation sebagai berikut:
1. Keseluruhan data dibagi menjadi k bagian.
2. Fold ke-1 adalah ketika bagian ke-1 menjadi data testing dan sisanya menjadi data training . Kemudian, dilakukan perhi- tungan akurasi hasil pengukuran berdasarkan proporsi data tersebut.
3. Fold ke-2 adalah ketika bagian ke-2 menjadi data testing dan sisanya menjadi data training . Kemudian dilakukan perhitun- gan akurasi berdasarkan proporsi data tersebut.
4. Demikian berlanjut hingga mencapai fold ke- k . Kemudian dilakukan peritungan rata-rata akurasi dari k buah akurasi sebelumnya.
Pada penelitian ini, algoritma Grid Search menggunakan 5- fold validation . Adapun perhitungan evaluasi untuk setiap kombi- nasi dari parameter menggunakan nilai Mean Square Error (MSE).

## 2.5. Denormalisasi Data
Proses denormalisasi merupakan proses mengembalikan data yang sudah dinormalisasi ke data sebenarnya untuk kemu-
dian dibandingkan dengan data hasil prediksi [14] . Selanjut- nya, proses denormalisasi dilakukan menggunakan persamaan (2) [15] .
x = x ′ ( x max − x min ) + x min (2)
dimana x ′ adalah data setelah denormalisasi, x adalah nilai pada data aktual, x max adalah nilai maksimum dari keseluruhan data, dan x min adalah nilai minimum dari keseluruhan data.

## 2.6. Evaluasi Model
Dalam mengetahui ketepatan suatu model melakukan prediksi, dapat ditentukan menggunakan metrik evaluasi Mean Absolute Percentage Error (MAPE) [11] , yang diberikan pada per- samaan (3) .
M AP E = 1 n n ∑ i =1 | y i − ˆ y i | y i × 100 % (3)
dimana y i adalah nilai aktual data, ˆ y i adalah hasil prediksi, dan n adalah jumlah periode data. Nilai MAPE pada hasil prediksi da- pat diinterpretasikan berdasarkan skala yang dikembangkan oleh Lewis [16] pada Tabel 4 .
Tabel 4. Kriteria nilai MAPE Skala MAPE Interpretasi < 10% Sangat akurat 10-20% Akurat 20-50% Cukup > 50% Tidak akurat

## 2.7. Long-Short Term Memory (LSTM)
Long Short-Term Memory (LSTM) merupakan model pengem- bangan dari Recurrent Neural Network (RNN) yang diperkenalkan oleh Sepp Hochreiter dan Jurgen Schmidhuber pada tahun 1997 [17] . LSTM diusulkan sebagai solusi untuk mengatasi permasala- han vanishing gradient pada RNN saat memproses data sekuensial yang panjang. Dalam arsitektur LSTM, terdapat memory cell yang memungkinkan dalam menyimpan memori pada jangka waktu yang lama sehingga mampu menyelesaikan permasalahan vanish- ing gradient pada RNN [18] . Arsitektur LSTM [19] dapat dilihat pada Gambar 2 .

## Gambar 2. Arsitektur LSTM
Terdapat tiga jenis mekanisme gates dalam arsitektur LSTM yang mengontrol alur informasi antara lain forget gate ( f t ), input gate ( i t ), dan output gate ( O t ) [20] . Forget gate ( f t ) merupakan gate yang berfungsi sebagai penentu informasi status pada sel yang akan dibuang atau tidak dari model. Input gate ( i t ) meru- pakan gate untuk menentukan dan memperbaharui nilai input
pada memory state . Sedangkan Output gate ( O t ) merupakan gate yang berfungsi dalam memperoleh hasil berdasarkan nilai input yang tersimpan di memory cell . Berikut persamaan yang digu- nakan dalam proses LSTM [21] .
f t = σ ( W f h [ h t − 1 ] , W f x [ x t ] , b f ) (4)
i t = σ ( W ih [ h t − 1 ] , W ix [ x t , b i ) (5)
˜ C t = tanh ( W ch [ h t − 1 ] , W cx [ xt ] , b c ) (6)
C t = f t ∗ C t − 1 + i t ∗ ˜ C t (7)
O t = σ ( W oh [ h t − 1 ] , W ox [ x t ] , b o ) (8)
h t = O t ∗ tanh ( C t ) (9)

## 2.8. Bidirectional Long-Short Term Memory (BiLSTM)
Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) merupakan pengembangan dari model Long Short Term Memory (LSTM). Bidi- rectional Long Short Term Memory (BiLSTM) memiliki dua lapisan jaringan dari LSTM yang saling berlawanan arah yaitu LSTM for- ward dan LSTM backward [22] . Forward layer digunakan pada proses urutan informasi data dari awal ke akhir dan backward layer digunakan pada proses urutan informasi data dari arah yang berlawanan. Output pada layer LSTM forward dan LSTM backward digabung dalam setiap urutan waktu [23] . Karena memiliki layer yang saling berlawanan arah, model memiliki kemampuan untuk memahami informasi data terdahulu dan terdepan dalam setiap sequence input [24] . Ilustrasi dari arsitektur BiLSTM [25] dapat dil- ihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. Arsitektur BiLSTM
Pada BiLSTM, persamaan yang digunakan untuk proses forward LSTM yaitu − → h t = LST M ( x t , h t − 1 ) dan persamaan yang digunakan untuk proses backward LSTM yaitu ← − h t = LST M ( x t , h t +1 ) . Sedangkan output final dalam BiLSTM meru- pakan gabungan dari jaringan forward LSTM dan backward LSTM yang persamaannya yaitu h t = [ − → h t ,
← − h t ] [26] .

## 2.9. Grid Search
Grid Search merupakan metode yang digunakan dalam memperoleh parameter yang tepat untuk meningkatkan per- forma model dengan mencoba seluruh kombinasi parameter yang digunakan [27] . Dalam penerapannya, algoritma Grid Search dikombinasikan dengan cross- validation dalam membentuk in- deks evaluasi model.

## 2.10. BiLSTM-Grid Search
Dalam membangun model pada jaringan syaraf tiruan seperti Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) penting dilakukan pemilihan parameter yang optimal. Penentuan pa- rameter/ parameter tuning digunakan untuk mengontrol model sehingga dapat menghasilkan performa model yang lebih baik [28] . BiLSTM dengan penambahan algoritma Grid Search yang di- lakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4. Proposed model BiLSTM- Grid Search
Pada Gambar 4 merupakan pemodelan BiLSTM dengan Grid Search yang dilakukan pada penelitian ini yang terdiri dari input layer , BiLSTM layer , dropout layer , dense layer , dan penambahan al- goritma Grid Search untuk menentukan parameter terbaik dalam proses pembelajaran BiLSTM serta output layer . Input layer meru- pakan lapisan yang menerima input data . BiLSTM layer merupakan lapisan dalam proses pembelajaran. Dropout layer digunakan un- tuk mencegah overfitting pada model saat proses pembelajaran.
Dense layer merupakan layer neural network yang berfungsi men- gubah output dari layer sebelumnya menjadi nilai hasil prediksi.
Output layer merupakan lapisan yang menghasilkan output / nilai akhir pada proses pembelajaran. Penambahan algoritma Grid Search digunakan untuk menentukan parameter terbaik. Algo- ritma Grid Search akan membagi rentang parameter yang digu- nakan ke dalam grid dan disemua titik agar mendapatkan param- eter yang optimal pada proses pembelajaran model BiLSTM.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang digunakan dalam pemodelan BiLSTM dan LSTM merupakan data yang telah melalui tahapan preprocessing data dan dilanjutkan pada pemilihan parameter/ parameter tuning dengan menggunakan algoritma Grid Search dan trial and error approach . Deskripsi penggunaan parameter pada penelitian ini terdapat pada Tabel 3 .
Berdasarkan parameter-parameter yang telah ditentukan, diperoleh 375 model dari kombinasi parameter yang digunakan dalam penelitian ini. Dari 375 model tersebut, didapatkan kom- binasi parameter paling optimal berdasarkan nilai MSE ( Mean Squared Error ) untuk setiap kategori pembagian data yang kemu- dian akan dilanjutkan pada proses testing /pengujian.
Model BiLSTM yang terbentuk menggunakan data testing berdasarkan pemilihan parameter terbaik dengan algoritma Grid Search dapat dilihat berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Er- ror (MAPE) dari setiap kategori pembagian data pada Tabel 5 .
Model LSTM yang terbentuk menggunakan data testing berdasarkan pemilihan parameter terbaik dengan algoritma Grid Search dapat dilihat berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Er- ror (MAPE) dari setiap kategori pembagian data pada Tabel 6 .
Tabel 5. Hasil parameter tuning BiLSTM- Grid Search pada se- tiap data kategori
Data Kategori Parameter MSE Neuron Batch Epoch Dropout I 20 16 150 0,1 0,000472 II 25 4 100 0,2 0,000283 III 25 4 50 0,2 0,000403
Tabel 6. Hasil parameter tuning LSTM- Grid Search pada setiap data kategori Data Kategori Parameter MSE Neuron Batch Epoch Dropout I 25 32 150 0,1 0,0001229 II 5 16 150 0,2 0,0001227 III 5 64 150 0,2 0,0001230
Adapun pada pemodelan BiLSTM dan LSTM yang penen- tuan parameternya/ parameter tuning menggunakan trial and error approach dilakukan pertama kali pada pemilihan berbagai neuron hidden dengan optimizer adam, 1 batch , 50 epoch , dan dropout 0.0. Berdasarkan proses pelatihan untuk setiap pembagian kategori data I, kategori data II, dan kategori data III diperoleh nilai MSE training terendah untuk berbagai jumlah neuron pada model BiL- STM dengan hasil dapat dilihat pada Tabel 7 .
Tabel 7. Hasil parameter tuning kombinasi neuron model BiL- STM pada setiap data kategori
Data Kategori Parameter MSE Neuron I 5 0,000210 II 10 0,000296 III 10 0,000295
Selanjutnya masing-masing neuron akan digunakan pada pemilihan kombinasi batch yang berbeda dan diperoleh nilai MSE untuk setiap kategori data pada model BiLSTM seperti pada Tabel 8 .
Tabel 8. Hasil parameter tuning kombinasi Batch model BiL-
STM pada setiap data kategori
Data Kategori Parameter MSE Neuron Batch I 5 4 0,000243 II 10 4 0,000294 III 10 4 0,000300
Selanjutnya masing-masing batch akan digunakan pada pemilihan kombinasi epoch yang berbeda dan diperoleh nilai MSE untuk setiap kategori data pada model BiLSTM seperti pada Tabel 9 .
Selanjutnya, masing-masing epoch digunakan pada pemili- han kombinasi dropout yang berbeda dan diperoleh nilai MSE un- tuk setiap kategori data pada model BiLSTM seperti pada Tabel 10 . Hasil pada Tabel 10 didapatkan parameter terbaik pada model BiLSTM untuk setiap data kategori dengan pemilihan pa- rameter menggunakan trial and error approach berdasarkan nilai
Tabel 9. Hasil parameter tuning kombinasi epoch model BiL-
STM pada setiap data kategori Data Kategori Parameter MSE Neuron Batch Epoch I 5 4 250 0,000209 II 10 4 100 0,000287 III 10 4 200 0,000290
Tabel 10. Hasil parameter tuning kombinasi dropout model BiLSTM pada setiap data kategori Data Kategori Parameter MSE Neuron Batch Epoch Dropout I 5 4 250 0,1 0,000278 II 10 4 100 0,1 0,000304 III 10 4 200 0,1 0,000319
MSE terkecil.
Adapun pemodelan LSTM yang penentuan parame- ternya/ parameter tuning menggunakan trial and error approach juga dilakukan hal yang sama seperti model BiLSTM yaitu pertama kali dilakukan pemilihan berbagai neuron hidden dengan optimizer adam, 1 batch , 50 epoch , dan dropout 0.0. Kemudian dilanjutkan dengan pemilihan kombinasi batch , epoch , dan dropout . Berdasarkan proses pelatihan untuk setiap pembagian kategori data I, kategori data II, dan kategori data III diperoleh nilai MSE training terendah untuk berbagai kombinasi parameter pada model LSTM dengan hasil dapat dilihat pada Tabel 11 .
Tabel 11. Hasil parameter tuning LSTM pada setiap data kat- egori
Data Kategori Parameter MSE Neuron Batch Epoch Dropout I 5 4 200 0,1 0,000277 II 5 4 150 0,1 0,000518 III 15 4 200 0,1 0,000338
Model BiLSTM dan LSTM yang terbentuk menggunakan data testing berdasarkan pemilihan parameter terbaik dengan al- goritma Grid Search dan trial and error approach dapat dilihat berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari se- tiap kategori pembagian data pada Tabel 12 .
Tabel 12. Nilai MAPE pada model untuk setiap data kategori
Data Kategori Model MAPE(%) I BiLSTM- Grid Search 25,99 BiLSTM 26,08 LSTM- Grid Search 26,92 LSTM 26,19 II BiLSTM- Grid Search 28,72 BiLSTM 26,79 LSTM- Grid Search 27,06 LSTM 27,50 III BiLSTM- Grid Search 10,83 BiLSTM 11,12 LSTM- Grid Search 10,91 LSTM 11,09
Berdasarkan Tabel 12 , hasil evaluasi model prediksi pada
data kategori I, data kategori II, dan data kategori III den- gan nilai kombinasi parameter terbaik yang telah dioptimasi se- belumnya didapatkan model terbaik dalam prediksi harga saham berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) teren- dah terdapat pada data kategori III yaitu data dengan persen- tase pembagian 90% training data dan 10% testing data. Hasil pada tabel menunjukkan bahwa semakin banyak data yang digunakan pada proses training , maka model lebih mampu melakukan gen- eralisasi data berdasarkan update bobot dan bias yang dilakukan pada proses pelatihan sehingga model menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
Nilai MAPE terendah terdapat pada model BiLSTM- Grid Search yaitu diperoleh sebesar 10,83%. Berdasarkan kriteria ni- lai MAPE, dapat diketahui bahwa model prediksi yang diperoleh dikatakan akurat. Dari hasil pada Tabel 12 , selain jumlah sam- ple data yang dapat mempengaruhi akurasi model, pemilihan ni- lai parameter terbaik seperti neuron , batch , epoch , dan dropout dengan menggunakan algoritma Grid Search juga memberikan dampak dalam meningkatkan kinerja model karena mampu men- jangkau seluruh kombinasi parameter yang digunakan diband- ingkan dengan pemilihan parameter secara manual atau dengan cara trial and error approach . Grafik hasil pengujian dari per- bandingan harga aktual dan hasil prediksi pada harga penutup saham harian PT. Telkom Indonesia Tbk. menggunakan model terbaik yaitu BiLSTM dengan algoritma Grid Search dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5. Grafik hasil pengujian pada BiLSTM- Grid Search
Gambar 5 menunjukkan bahwa model BiLSTM yang ter- bentuk menggunakan berdasarkan pemilihan parameter terbaik menggunakan algoritma Grid Search dapat menghasilkan prediksi yang cukup mirip dengan pola data pengujian. Hal ini me- nunjukkan bahwa dengan menggunakan model terbaik BiLSTM- Grid Search dapat memprediksi harga penutup saham harian PT. Telkom Indonesia Tbk dengan baik. Pada pemodelan data harga saham yang memiliki fluktuasi besar dan pola non linear , model BiLSTM mampu memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan model lainnya yaitu LSTM berdasarkan nilai MAPE yang lebih rendah.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan metode BiLSTM yang penentuan parameternya menggunakan algoritma Grid Search didapatkan hasil bahwa parameter terbaik untuk memprediksi harga penutupan saham harian PT. Telkom Indone- sia Tbk yaitu pada data kategori III dengan perbandingan 90% data training dan 10% data testing serta kombinasi parameter yang diperoleh antara lain yaitu jumlah neuron 25, epoch 100,
batch 4, dan nilai dropout 0,2. Model yang didapatkan terse- but dilakukan evaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Er- ror (MAPE) dengan nilai yang didapatkan yaitu sebesar 10,83%. Berdasarkan skala kriteria MAPE, maka model prediksi dapat di- interpretasikan akurat. Selanjutnya, hasil pada pengujian model BiLSTM dan LSTM dengan pemilihan parameter/ parameter tuning menggunakan algoritma Grid Search serta pada model BiLSTM dan LSTM tanpa menggunakan algoritma Grid Search atau den- gan menggunakan trial and error approach dalam pemilihan pa- rameternya, dapat disimpulkan bahwa BiLSTM menggunakan al- goritma Grid Search menghasilkan performa yang lebih baik dalam memprediksi harga saham syariah berdasarkan nilai MAPE yang lebih rendah dibandingkan model lainnya.
Kontribusi Penulis. Dian Islamiaty Puteri: Konseptualisasi, metodologi, analisis formal, investigasi, penulisan draf awal, dan visualisasi. Gumgum Gunawan: Konseptualisasi, validasi, penulisan pembahasan dan pengeditan, supervisi. Budi Nurani Ruchjana: Konseptualisasi, val- idasi, penulisan pembahasan dan pengeditan, supervisi. Semua penulis telah membaca dan menyetujui versi manuskrip yang diterbitkan.
Pembiayaan. Penelitian ini tidak menerima pembiayaan eksternal.
Konflik Kepentingan. Para penulis menyatakan tidak ada konflik ke- pentingan yang terkait dengan artikel ini.

## Referensi
[1] G. Budiprasetyo, M. Hani’ah, and D. Z. Aflah, “Prediksi Harga Saham Syariah Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM),” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 8, no. 3, pp. 164–172, 2022, doi: 10.25077/TEKNOSI.v8i3.2022.164-172 .
[2] W. Winarmi, “Jumlah Saham Syariah 2017-2022 Melejit, Ini Daftar Lengkapnya”, 2023, [Online]. Available: https://dataindonesia.id/pasar- saham/detail/jumlah-saham-syariah-20172022-melejit-ini-daftar- lengkapnya , Accessed: Juli 20, 2023.
[3] M. R. Pahlawan, “Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan Model Hibrida Recurrent Neural Network dan Genetic Algorithm,” JATISI , vol. 9, no. 4, pp. 3619–3631, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i4.3065 .
[4] G. E. P. Box, G. M. Jenkins, and G. C. Reinsel, Time Series Analysis: Forecasting and Control , 3rd ed. Prentice Hall, 1994.
[5] G. P. Zhang, “Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neu- ral network model,” Neurocomputing , vol. 50, pp. 159–172, 2003, doi: 10.1016/S0925-2312(01)00702-0 .
[6] G. A. Harsono, A. Setiawan, and H. Juwiantho, “Prediksi Harga Saham Yang Bersifat Siklikal Di Indonesia Menggunakan Metode LSTM dan SVM,” Jurnal Infra , vol. 10, no. 2, pp. 1–7, 2022.
[7] G. Xu, Y. Meng, X. Qiu, Z. Yu, and X. Wu, “Sentiment analysis of comment texts based on BiLSTM,” IEEE Access , vol. 7, pp. 51522–51532, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2909919 .
[8] J. S. Sebayang and B. Yuniarto, “Perbandingan Model Estimasi Artificial Neu- ral Network Optimasi Genetic Algorithm dan Regresi Linier Berganda,” Med- stat. , vol. 10, no. 1, p. 13, 2017, doi: 10.14710/medstat.10.1.13-23 .
[9] M. Jia, J. Huang, L. Pang, and Q. Zhao, “Analysis and Research on Stock Price of LSTM and Bidirectional LSTM Neural Network,” in Advances in Computer Science Research (ACSR) , Atlantis Press, 2019, pp. 467–473, doi: 10.2991/iccia- 19.2019.72 .
[10] J. Shah, R. Jain, V. Jolly, and A. Godbole, “Stock Market Prediction using Bi- Directional LSTM,” presented at the IEEE International Conference on Commu-
nication information and Computing Technology , IEEE, 2021, doi: 10.1109/IC- CICT50803.2021.9510147 .
[11] M. Yang and J. Wang, “Adaptability of Financial Time Series Prediction Based on BiLSTM,” Procedia Computer Science , vol. 199, pp. 18–25, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.01.003 .
[12] V. Deshwal and M. Sharma, “Breast Cancer Detection using SVM Classifier with Grid Search Technique,” International Journal of Computer Applications , vol. 178, no. 31, pp. 18–23, 2019, doi: 10.5120/ijca2019919157 .
[13] L. Mardiana, D. Kusnandar, and N. Satyahadewi, “Analisis Diskriminan Den- gan K Fold Cross Validation Untuk Klasifikasi Kualitas Air Di Kota Pontianak,” Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) , vol. 11, no. 1, pp. 97–102, 2022, doi: 10.26418/bbimst.v11i1.51608 .
[14] T. Lattifia, P. W. Buana, and N. K. D. Rusjayanthi, “Model Prediksi Cuaca Menggunakan Metode LSTM,” JITTER- Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer , vol. 3, no. 1, pp. 994–1000, 2022, doi: 10.24843/JTRTI.2022.v03.i01.p35 .
[15] J. K. Lubis and I. Kharisudin, “Metode Long Short Term Memory dan General- ized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity untuk Pemodelan Data Saham,” PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , vol. 4, pp. 652–658, 2021.
[16] J. J. M. Moreno, A. P. Pol, A. S. Abad, and B. C. Blasco, “Using the R-MAPE index as a resistant measure of forecast accuracy,” Psicothema , vol. 25, no. 4, pp. 500–506, 2013, doi: 10.7334/psicothema2013.23 .
[17] P. A. Qori, D. S. Oktafani, and I. Kharisudin, “Analisis Peramalan dengan Long Short Term Memory pada Data Kasus Covid-19 di Provinsi Jawa Tengah,” in PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , 2019, pp. 752–758.
[18] R. S. Pontoh et al., “Jakarta Pandemic to Endemic Transition: Forecasting COVID-19 Using NNAR and LSTM,” Applied Sciences , vol. 12, no. 12, pp. 1– 16, 2022, doi: 10.3390/app12125771 .
[19] Anonim, “Understanding LSTM Networks”, 2015, [Online]. Available: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ , Accessed: De- sember 3, 2022.
[20] A. Agusta, I. Ernawati, and A. Muliawati, “Prediksi Pergerakan Harga Saham Pada Sektor Farmasi Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory,” Jurnal Informatika , vol. 17, no. 2, pp. 164–173, 2021, doi: 10.52958/iftk.v17i2.3651 .
[21] S. Siami-Namini, N. Tavakoli, and A. S. Namin, “The Performance of LSTM and BiLSTM in Forecasting Time Series,” in 2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) , Los Angeles, CA, USA: IEEE, 2019, pp. 3285–3292. doi: 10.1109/BigData47090.2019.9005997 .
[22] N. Afrianto, D. H. Fudholi, and S. Rani, “Prediksi Harga Saham Meng- gunakan BiLSTM dengan Faktor Sentimen Publik,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 41–46, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3676 .
[23] K. U. Jaseena and B. C. Kovoor, “Decomposition-based hybrid wind speed forecasting model using deep bidirectional LSTM net- works,” Energy Conversion and Management , vol. 234, 2021, doi: 10.1016/j.enconman.2021.113944 .
[24] Y. Karyadi and H. Santoso, “Prediksi Kualitas Udara Dengan Metoda LSTM, Bidirectional LSTM, dan GRU,” JATISI , vol. 9, no. 1, pp. 671–684, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1588 .
[25] Z. Cui, R. Ke, Z. Pu, and Y. Wang, “Stacked bidirectional and unidirectional LSTM recurrent neural network for forecasting network-wide traffic state with missing values,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies , vol. 118, pp. 1–14, 2020, doi: 10.1016/j.trc.2020.102674 .
[26] Z. Hameed and B. Garcia-Zapirain, “Sentiment Classification Using a Single- Layered BiLSTM Model,” IEEE Access , vol. 8, pp. 73992–74001, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988550 .
[27] A. Toha, P. Purwono, and W. Gata, “Model Prediksi Kualitas Udara den- gan Support Vector Machines denganOptimasi Hyperparameter GridSearch CV,” Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro , vol. 4, no. 1, pp. 12–21, 2022, doi: 10.12928/biste.v4i1.6079 .
[28] I. Priyadarshini and C. Cotton, “A novel LSTM–CNN–grid search-based deep neural network for sentiment analysis,” J. Supercomput , vol. 77, no. 12, pp. 13911–13932, 2021, doi: 10.1007/s11227-021-03838-w .