Abstrak—Saham  milik  PT  Adaro  Energy  Indonesia  Tbk merupakan salah satu saham yang diminati oleh para investor dan  diyakini  memiliki  prospek  yang  baik  seiring  dengan melonjaknya  harga  batubara  dunia.  Namun  demikian,  oleh karena  investasi  saham  dapat  berisiko  tinggi  karena  nilainya yang fluktuatif dan juga dapat dipengaruhi oleh nilai kurs mata uang asing, maka tersedianya fasilitas peramalan harga saham Adaro  akan  membantu  investor  mengetahui  informasi  harga saham  di  masa  depan  dan  membantu  pengambilan  keputusan agar  terhindar  dari  risiko  kerugian.  Dalam  Tugas  Akhir  ini dibangun model peramalam harga saham Adaro menggunakan bidirectional  long  short-term  memory  (BiLSTM).  Model peramalan  ini  dipilih  karena  terbukti  memiliki  kemampuan yaitu dapat memahami struktur data secara dinamis dari waktu ke  waktu  dan  juga  memiliki  kinerja  yang  baik  dalam melakukan peramalan data runut waktu keuangan seperti data harga saham. Model peramalan dibuat menggunakan dua jenis data,  yaitu  nilai  saham  Adaro  dan  nilai  kurs  dollar  Amerika terhadap  Rupiah  (USD/IDR)  dalam  kurun  waktu  lima  tahun mulai  dari  bulan  November  2016  sampai  dengan  November 2021.  Berbagai  skenario  uji  coba  telah  dilakukan  untuk memperoleh model peramalan BiLSTM yang dapat memberikan kinerja yang optimal. Hasil uji coba menggunakan data  pengujian  yang  dipisahkan  dari  data  pelatihan  untuk membangun  model  menunjukkan  nilai  mean  absolute percentage  error  (MAPE)  sebesar  2.06%  dan  2.43%  berturut- turut  untuk  model  peramalan  dengan  data  saham  saja  dan model  yang  melibatkan  nilai  kurs  USD/IDR.  Hasil  tersebut menunjukkan bahwa model peramalan yang dibangun mampu memberikan akurasi yang sangat baik. Selain itu, hasil uji coba model  peramalan  menunjukkan  bahwa  nilai  kurs  USD/IDR tidak  memberikan  pengaruh  signifikan  terhadap  fluktuasi harga saham Adaro.
Kata Kunci—Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), Nilai Kurs, Peramalan Harga Saham.

## I. PENDAHULUAN
NVESTASI  dalam  pasar  modal  saat  ini  mengalami pertumbuhan yang pesat dan konsisten. Menurut Laporan Kustodian  Sentral  Efek  Indonesia  (KSEI),  jumlah  investor pasar modal mencapai 7.15 juta investor per November 2021, mengalami  peningkatan  sebesar  84.28%  dibandingkan dengan tahun 2020 yakni sebanyak 3.88 juta. Meningkatnya hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  transaksi  di  pasar  modal Indonesia  semakin  diminati  oleh  para  investor.  Dalam bertransaksi,  para  investor  membutuhkan  informasi  yang cukup  terkait  kondisi  pasar  modal  beserta  faktor  lain  yang dapat mempengaruhinya.
Salah satu produk dalam pasar modal adalah saham. Harga saham  yang  bersifat  non  linier  dan  non  stasioner  membuat
sulit  untuk  diramalkan  oleh  para  investor.  Hal  tersebut disebabkan  karena  kondisi  harga  dalam  pasar  modal dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  salah  satunya  adalah fundamental  makroekonomi  [1].  Salah  satu  variabel makroekonomi  yang  dapat  berpengaruh  terhadap  kinerja perusahaan  dan  mengakibatkan  terjadinya  perubahan  harga saham ialah nilai kurs  [2].
Adanya perubahan harga saham dan kondisi pasar saham yang  fluktuatif  membuat  investor  yang  memiliki  tujuan berinvestasi  jangka  panjang memilih  untuk  membeli  saham dengan fundamental, kinerja operasional, dan prospek yang baik demi mengurangi risiko kerugian. Saham ADRO milik PT  Adaro  Energy  Tbk  memiliki  rasio  keuangan  yang  sehat dan  diyakini  memiliki  prospek  yang  baik,  seiring melonjaknya harga batubara dunia. Kinerja perusahaan yang

## Peramalan Harga Saham PT Adaro Energy Indonesia Tbk yang Mempertimbangkan Faktor Kurs Dolar Amerika Menggunakan Bidirectional Long-Short Term Memory
Ghinarosa Fitrinanda dan Arif Djunaidy Departemen Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail: adjunaidy@its.ac.id
I
Gambar 1. Arsitektur RNN.
Gambar 2. Arsitektur LSTM.
Gambar 3. Arsitektur BiLSTM.
baik  dimana  harga  sahamnya  mencerminkan  fundamental dapat menumbuhkan kepercayaan investor untuk memutuskan menanam modalnya pada perusahaan tersebut. Namun, membuat keputusan investasi bukan hal yang mudah mengingat  harga  saham  yang  fluktuatif  dan  tidak  hanya dipengaruhi oleh aspek fundamental. Saat ini dengan adanya teknologi  yang  canggih,  para  investor  dapat  melakukan peramalan  harga  saham  yang  sulit  dilakukan  sebelumnya untuk membantu dalam pengambilan keputusan.
Banyak metode yang pernah diterapkan dalam peramalan harga  saham,  salah  satunya  ialah  Bidirectional  Long  Shory Term-Memory  (BiLSTM),  pengembangan  dari  arsitektur Long  Short-Term  Memory  (LSTM).  Sunny,  dkk.,  dalam
penelitiannya  menggunakan  metode  BiLSTM  dan  LSTM untuk meramalkan data saham. Pada metode LSTM, luaran yang dihasilkan hanya dipengaruhi oleh timestep sebelumnya. Sedangkan dalam BiLSTM, luaran dipengaruhi oleh  kondisi  sebelumnya  (t-1)  dan  kondisi  setelahnya  (t+1) [3].  Dalam  penelitian  tersebut  terbukti  bahwa  BiLSTM menghasilkan model lebih baik  dibandingkan  LSTM dalam peramalan harga saham [4].
Berdasakan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya, dengan  menggunakan  BiLSTM  hasil  peramalan  diperoleh dengan sangat baik dan menunjukkan keakuratan yang tinggi. Maka  pada  tugas  akhir  ini  diharapkan  dapat  membangun model  Bidirectional  Long  Short-Term  Memory  dengan akurasi  terbaik  untuk  meningkatkan  keakuratan  peramalan harga saham sehingga bermanfaat dalam membantu investor dalam mengambil keputusan.

## II. DASAR TEORI

## A. Peramalan Data Runut Waktu
Peramalan  merupakan  prediksi  kejadian  di  masa  depan. Prediksi tersebut dilakukan dengan memanfaatkan informasi yang  ada  seperti  data  historik.  Selain  itu,  pengetahuan
Gambar 4. Arsitektur model peramalan dengan BiLSTM..
Gambar 5. Hasil standarisasi tipe data.
Gambar 6. Hasil penggabungan data.
Gambar 7. Pemeriksaan dan penanganan missing value.
Gambar 8. Visualisasi perbandingan saham.
mengenai  suatu  kejadian  yang  dapat  mempengaruhi  hasil ramalan juga dipertimbangkan saat peramalan [5]. Salah satu jenis  peramalan  adalah  peramalan  data  runut  waktu  ( time series) yakni  peramalan  sekumpulan  data  yang  dihitung secara sekuensial berdasarkan deret waktu [6].
Peramalan data runut waktu dapat dikelompokan menjadi analisis univariate dan multivariate .  Dalam  analisis univariate ,  variabel  dependen  hanya  dipengaruhi  oleh  satu faktor. Sedangkan analisis multivariate memiliki dua faktor atau lebih yang dapat mempengaruhi variabel dependen [7].

## B. Last Observation Carried Forward
Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa performa dari model peramalan akan sangat berkurang jika terdapat missing value dalam  data  yang  digunakan.  Sehingga  mengestimasi missing value menjadi suatu permasalahan yang kritikal [8]. Banyak  teknik  yang  bisa  digunakan  untuk  mengimputasi missing value . Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah Last Observation Carried Forward (LOCF). Dengan metode ini, missing  valu e  diisi  dengan  nilai  pada  observasi sebelumnya [9]. Metode ini dapat bekerja dengan baik karena biasanya terdapat hubungan yang erat antara observasi pada nilai pada waktu 𝑛 dan waktu 𝑛 − 1.
C. Normalisasi Data
Normalisasi data adalah suatu proses yang memiliki tujuan utama  yakni  memastikan  kualitas  data  sebelum  digunakan dalam  model  pembelajaran.  Kefektifandari  algoritma pembelajaran  sangat  dipengaruhi  oleh  normalisasi  data.
Metode  normalisasi  digunakan  untuk  membuat  data  berada pada  skala  yang  sama.  Selain  itu,  metode  ini  dapat meminimalisir bias pada satu fitur terhadap fitur lainnya [10]. Metode min-max menormalisasikan nilai atribut dari set data A  berdasarkan  nilai  minimum  dan  maksimumnya.  Dengan Teknik ini, nilai 𝑎 dari atribut A ditransformasikan menjadi nilai a ̂ pada rentang [0, 1] dengan perhitungan seperti pada persamaan (1).
𝑎̂ = (ℎ𝑖𝑔ℎ−𝑙𝑜𝑤)∗(𝑎−min 𝐴) 𝑚𝑎𝑥𝐴−𝑚𝑖𝑛𝐴 (1)

## D. Long Short-Term Memory
Long Short-Term Memory merupakan salah satu arsitektur Recurrent  Neural  Network (RNN)  yang  diperkenalkan  oleh Sepp  Hochreiter  dan  Jurgen  Schmidhuber  pada  tahun  1997 [11]. Pada RNN terdapat koneksi berulang dimana luaran dari time  step  sebelumnya  menjadi  masukan  time  step  saat  ini. Adanya  koneksi  berulang  membuat  RNN  lebih  baik  untuk memodelkan  data  sekuensial  [12].  Arsitektur  RNN  dapat dilihat pada Gambar 1.
Terdapat  permasalahan  pada  arsitektur  RNN  yaitu vanisihing  gradient .  Arsitektur  LSTM  dibangun  untuk mengatasi permasalahan gradien menghilang tersebut, yaitu dengan adanya cell state dan gate unit yang mengatur memori pada setiap masukannya [13]. Arsitektur LSTM dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 9. Hasil pengamatan pola data.
Gambar 10. Hasil pembagian data train & validation.
Gambar 11. Sebelum normalisasi (kiri), sesudah normalisasi (kanan).
Gambar 12. Strukttur data 5 timestamp (kiri) dan 10 timestamp (kanan).
Gambar 13. Grafik peramalan saham adaro.
Gambar 14. Grafik peramalan saham adaro dengan faktor kurs.

## E. Bidirectional Long Short-Term Memory
Bidirectional Long Short-Term Memory adalah metode ini dikembangkan  oleh  Alex  Graves  dan  Ju¨rgen  Schmidhuber pada tahun 2005 [3]. BiLSTM terbukti menghasilkan akurasi lebih baik dibandingkan metode LSTM. Hal ini terjadi karena pada BiLSTM terdapat lapisan tambahan untuk melatih data masukan.
Luaran  yang  dihasilkan  oleh  BiLSTM  berasal  dari  dua lapisan  LSTM  yang  bekerja  secara forward dan backward . Arsitektur dari BiLSTM dapat dilihat pada Gambar 3. Layer pertama  merupakan forward layer yang  bekerja  searah dengan urutan data. Sementara layer kedua, backward layer , beroperasi dengan arah terbalik dari urutan data [14].

## F. Evaluasi Model Peramalan
Evaluasi  diperlukan  untuk  menguji  dan  mengetahui akurasi  dari  model  BiLSTM  yang  dibangun.  Dalam  tugas akhir  ini, Root  Mean  Square  Error (RMSE)  dan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  digunakan  untuk menguji  model.  RMSE  adalah  akar  dari  rata-rata  nilai  eror yang  dikuadratkan.  Ukuran  ini  biasa  digunakan  untuk menganalisa  eror  pada  prediksi  [14].  Rumus  perhitungan RMSE dapat dilihat  pada  persamaan  (2).  Dalam  persamaan ini,  notasi 𝑛 , 𝐴𝑡 ,  dan 𝐹𝑡 berturut-turut  menyatakan  jumlah data, nilai aktual, dan nilai peramalan .
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 (2)
MAPE  adalah  ukuran  yang  biasa  digunakan  dalam
mengevaluasi  akurasi  dari  model  peramalan.  Pada  MAPE diukur  seberapa  besar  selisih  nilai  model  peramalan dibandingkan  dengan  nilai  yang  sebenarnya  [15].  Rumus perhitungan MAPE ditunjukan dalam persamaan (3).
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | (𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 ×  100| 𝑛 𝑡=1 (3)
Kriteria  penilaian  MAPE  disajikan  pada  Tabel  1  [16]. Persentase nilai yang kecil merepresentasikan nilai eror yang kecil apabila dibandingkan nilai aktual. Maka dari itu, dapat dikatakan  bahwa  semakin  kecil  nilai  MAPE  maka  semakin baik model peramalan.

## III. METODOLOGI

## A. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  studi  literatur  terkait  objek penelitian  dalam  tugas  akhir  yaitu  PT  Adaro  Energy Indonesia Tbk. Fokus dari tahapan ini ialah mengumpulkan dan  mencari  referensi  terkait  ruang  lingkup  permasalahan yang  berasal  dari  artikel,  jurnal  dan  buku  terkait.  Lingkup permasalahan  antara  lain  peramalan  harga  saham,  faktor makroekonomi yang berpengaruh pada harga saham, metode yang  digunakan  yakni Bidirectional  Long  Short-Term Memory ,  dan  evaluasi  model  menggunakan Root  Mean Squared Error dan Mean Absolute Percentage Error .

## B. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  harga  saham  harian Adaro dan data nilai tukar kurs USD/IDR. Periode data yang digunakan adalah selama 5 tahun mulai dari November 2016 hingga November 2021. Data diperoleh dengan mengunduh dari  situs  Investing.com.  Selain  data  harga  saham  Adaro
Tabel 1.
Kriteria MAPE MAPE Keterangan <10% Sangat Baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Cukup > 50% Buruk Tabel 2.
Parameter arsitektur BiLSTM Parameter Nilai Units (LSTM) 32, 64, 128, 256, 512 Optimizer Adam, SDG, RMSProp Epoch 25, 50, 100 Batch size 32, 64, 128 Tabel 3. Hasil pengumpulan saham adaro (ADRO) Date Price Open High Low Vol. Change% Nov 01, 2021 1685 1655 1710 1635 82.11M 0.30% Oct 29, 2021 1680 1610 1695 1605 100.72M 3.07% … … … … … … … Nov 01, 2016 1640 1605 1650 1605 64.33M 3.47%
Tabel 4. Hasil pengumpulan data nilai kurs Date Price Open High Low Change% Nov 01, 2021 14245 14185 14261.5 14185 0.56% Oct 29, 2021 14165 14165 14177.5 14157 -0.04% … … … … … … Nov 01, 2016 13041.5 13026.5 13041.5 13026.5 -0.05%
Tabel 5. Hasil pengumpulan saham BRI (BBRI) Date Price Open High Low Vol. Change% Nov 01, 2021 4230 4330 4330 4220 102.08M -0.47% Oct 29, 2021 4250 4300 4300 4220 155.01M 0.24% … … … … … … … Nov 01, 2016 2445 2450 2460 2440 70.76M 0.20% Tabel 6. Hasil pengumpulan saham XL axiata (EXCL) Date Price Open High Low Vol. Change% Nov 01, 2021 3000 3080 3100 2990 28.09M -2.60% Oct 29, 2021 3080 3020 3090 3020 21.82M 1.99% … … … … … … … Nov 01, 2016 2190 2200 2270 2180 18.71M -0.45%
Tabel 7.
Model saham terbaik (5 timestep ) Parameter Fold Time (s) RMSE MAPE (%) Rata- rata RMSE Rata- rata MAPE (%) Units: 512 Optimizer: Adam Epoch: 100 Batch size: 128
1 45 58.59 2.45 46.95 2.41 2 54 60.38 2.39 3 106 34.83 1.81 4 109 38.76 2.27
5 38 42.20 3.14
(ADRO)  dan  data  nilai  kurs,  dilakukan  pengumpulan  data saham lain untuk kebutuhan skenario pengujian model. Data harga  saham  lain  yang  digunakan  adalah  data  saham  Bank BRI  (BBRI)  dan  XL  Axiata  (EXCL).  Kedua  data  tersebut memiliki  karakteristik  yang  berbeda,  dilihat  dari  sektor industri dan pola data yang dimilikinya.

## C. Praproses Data
Praproses  data  dilakukan  untuk  menghasilkan  data  yang siap  dimasukan  kedalam  model.  Tahap  dari  praproses  data antara lain sebagai berikut:

## 1) Transformasi Format Data
Pada  tahap  ini  tipe  data  diubah  menjadi  bentuk  numerik agar bisa digunakan dalam proses rekayasa data.

## 2) Penggabungan Data
Tahap ini dilakukan untuk menyesuaikan data agar berada dalam  rentang  waktu  yang  sama.  Pada  tahap  ini  dilakukan penggabungan data dengan join .

## 3) Pemeriksaan Missing Value
Pada tahap ini nilai yang hilang ditangani dengan metode Last  Observation  Carried  Forward  (LOCF).  Cara  kerja metode  ini  yakni  dengan  mengimputasi  nilai  yang  hilang menggunakan nilai sebelumnya.

## 4) Pengamatan Pola Data
Visualisasi  grafik  dari  data  saham  diperlukan  untuk melihat pola dalam data. Berikutnya, dilakukan dekomposisi untuk  mengamati  lebih  lanjut  terkait  pola  data.  Dengan dekomposisi,  tren  dan  seasonalitas  yang  terdapat  di  dalam
data dapat terlihat.

## 5) Pembagian Data
Pembagian  data  menggunakan  proporsi  sebesar  80:20 untuk data train dan test . Kemudian diterapkan metode cross validation , sehingga pada data train terbagi lagi menjadi data train dan  data validation .  Data train digunakan  untuk membangun  dan  melatih  model,  data validation untuk menguji  dan  validasi  model  yang  telah  dibangun,  dan  data test digunakan untuk peramalan.

## 6) Normalisasi Fitur
Normalisasi  dilakukan  agar  data  berada  dalam  rentang nilai  yang  sama.  Metode  normalisasi  data  yang  digunakan adalah metode min-max . Data hasil normalisasi akan bernilai 0 sampai 1.

## D. Implementasi Model BiLSTM
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  pembentukan  model BiLSTM  yang  dimulai  dari  membangun  struktur  data masukan  dan  luaran.  Struktur  data  dibentuk  berdasarkan jumlah timestep yang  ditentukan,  yakni  banyak  titik  waktu yang  digunakan  untuk  meramalkan  suatu  luaran.  Data masukan  berisi  fitur-fitur  independen  yang  dipakai  dalam meramal harga saham, dimana banyaknya fitur didasari pada jumlah timestep yang  ditetapkan.  Sedangkan  data  luaran berisi  fitur  dependen  yakni  harga  saham  satu  hari  setelah harga saham pada timestep terakhir.
Jumlah timestep yang  ditetapkan  diambil  berdasarkan beberapa  literatur  mengenai  peramalan  dengan  metode BiLSTM.  Berdasarkan  literatur  pertama  terkait  peramalan volatilitas harga saham, metode BiLSTM bekerja lebih baik menggunakan timestep sebanyak 5 dan 10 [17]. Berikutnya pada literatur kedua,  akurasi tertinggi pada model BiLSTM dihasilkan  dari  10  timestep  [18].  Maka  dari  itu,  pada  tugas akhir  ini  akan  dilakukan  percobaan  menggunakan  nilai timestep  sebesar  5  dan  10  mengacu  pada  literatur sebelumnya.
Berikutnya  adalah  menentukan  parameter  yang  akan dijadikan  nilai  pembentuk  model.  Parameter  BiLSTM yang digunakan antara lain disajikan dalam Tabel 2.
Tahap  berikutnya  adalah  pembuatan  arsitektur  model BiLSTM. Model BiLSTM yang akan dibangun adalah model multivariate ,  dimana  pada  model  ini  terdapat  beberapa variabel  yang  menjadi  fitur  independen.  Model  pertama hanya  menggunakan  variabel  terkait  harga saham  dan  yang kedua menggunakan tambahan variabel nilai kurs USD/IDR. Pada  model  pertama  data  masukan  yang  digunakan  adalah variabel  harga  saham open,  high,  low,  close,  volume (OHLCV).  Sedangkan  pada  model  kedua  yang  digunakan sebagai  data  masukan  adalah  gabungan  antara  variabel OHCLV  dan  nilai  kurs.  Arsitektur  model  BiLSTM  dapat dilihat pada Gambar 4.
Pelatihan  model  BiLSTM dilanjutkan  dengan  melakukan tuning  parameter menggunakan  metode grid  search, yakni mencoba  seluruh  kombinasi  parameter . Pada  tahap  ini diterapkan  metode cross  validation, sehingga tuning parameter akan  dilakukan  pada  setiap fold yang  terdapat dalam data train.

## E. Pengujian dan Peramalan dengan BiLSTM
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengujian  model  terbaik yang  dihasilkan  dari  tahap  pelatihan  dan tuning  parameter
Tabel 8. Model saham terbaik (10 timestep )
Parameter Fold Time (s) RMSE MAPE (%) Rata- rata RMSE Rata- rata MAPE (%) Units: 256 Optimizer: Rmsprop Epoch: 100 Batch size: 32 1 142 70.32 2.59 50.85 2.52 2 64 62.62 2.56 3 85 38.90 2.00 4 101 38.24 2.15
5 104 44.16 3.32 Tabel 9.
Model saham dengan faktor kurs terbaik (5 timestep ) Parameter Fold Time (s) RMSE MAPE (%) Rata- rata RMSE Rata- rata MAPE (%) Units: 128 Optimizer: Adam Epoch: 100 Batch size: 64
1 26 65.98 2.84 53.22 2.72 2 30 67.43 2.73 3 33 44.80 2.35 4 39 42.30 2.37
5 61 45.59 3.33 Tabel 10.
Model saham dengan faktor kurs terbaik (10 timestep ) Parameter Fold Time (s) RMSE MAPE (%) Rata- rata RMSE Rata- rata MAPE (%) Units: 512 Optimizer: Rmsprop Epoch: 100 Batch size : 64
1 61 67.79 2.72 54.16 2.79 2 40 67.62 2.81
3 175 41.52 2.24 4 175 44.41 2.49
5 76 49.45 3.69
sebelumnya.  Model  akan  diuji  menggunakan  pengukuran berupa  RMSE  dan  MAPE.  Beberapa  skenario  pengujian antara  lain  pengujian  untuk  memilih  model  terbaik, melakukan peramalan harga saham Adaro, pengujian dengan algoritma  lain  dan  pengujian  pada  dataset  lain.  Penjelasan terkait  pengujian  dan  peramalan  dengan  BiLSTM  sebagai berikut.

## 1) Pemilihan Model Terbaik
Metrik utama yang digunakan untuk mengevaluasi model adalah berdasarkan nilai RMSE terkecil. Hal ini disebabkan pengukuran  RMSE  lebih  objektif  dibandingkan  MAPE, karena  MAPE  lebih  mudah  dipengaruhi  oleh  nilai  besaran deret  [19].  Namun,  MAPE  dibutuhkan  sebagai  metrik pendukung  untuk  menginterpretasikan  hasil  peramalan karena dapat memberikan informasi terkait besarnya eror dan mampu menilai seberapa baik model peramalan.

## 2) Peramalan Model
Tahap  berikutnya  yang  dilakukan  setelah  mendapatkan model  terbaik  adalah  melakukan  peramalan  saham  dengan menggunakan  model  tersebut.  Dilakukan  peramalan  harga
saham Adaro dengan data test , peramalan dengan algoritma lain  yakni  LSTM,  dan  peramalan  dengan  data  lain  yang memiliki karakteristik berbeda yakni data saham  Bank BRI dan XL Axiata.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengumpulan Data
Data  diperoleh  berdasarkan  situs  Investing.  Hasil  dari pengumpulan data adalah data saham Adaro, data nilai kurs USD/IDR  dan  dua  data  saham  yang  akan  digunakan  untuk skenario  pengujian  yakni  data  saham  Bank  BRI  dan  data saham XL Axiata. Data diambil dalam rentang waktu mulai dari  November  2016  sampai  November  2021.  Hasil pengumpulan saham Adaro dapat dilihat pada Tabel 3. Data saham Adaro terdiri dari 1211 baris dan 7 kolom.
Hasil pengumpulan  data  nilai  tukar  kurs  USD/IDR  dapat dilihat  pada  Tabel  4.  Data  nilai  kurs  terdiri  dari  1274  baris dan 6 kolom.
Hasil  pengumpulan  data  saham  Bank  BRI  dapat  dilihat pada Tabel 5. Data saham Bank BRI terdiri dari 1211 baris dan 7 kolom.
Hasil  pengumpulan  data  saham  XL  Axiata  dapat  dilihat pada Tabel 6. Data saham XL Axiata terdiri dari 1211 baris dan 7 kolom.

## B. Hasil Praproses Data
Pada  tahap  ini  dihasilkan  data  yang  siap  dimasukan kedalam model. Berikut penjelasan hasil dari tahapan dalam praproses data.

## 1) Hasil Transformasi Format Data
Berikut pada Gambar 5 disajikan hasil dari standarisasi tipe data. Sebelumnya kolom Price, Open, High dan Low bertipe data  object , namun  setelah  proses  standarisasi  bertipe  int64 dimana  sudah  dalam  bentuk  numerikal.  Proses  ini  perlu dilakukan  agar  data  dapat  terbaca  dan  digunakan  dalam praproses selanjutnya.

## 2) Hasil Penggabungan Data
Proses  penggabungan  data  bertujuan  untuk  menampung seluruh  data  yang  digunakan  dalam  satu  variabel.  Data digabung berdasarkan kolom yang memiliki data terlengkap yakni  kolom  kurs.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  eliminasi huruf  yang  terdapat  pada  kolom Vol agar  bertipe  data numerik.  Selain  itu,  dilakukan  eliminasi  fitur  yang  tidak digunakan dalam pengolahan data yakni kolom index , kolom terkait  harga  kurs,  dan  kolom change .  Nilai  kurs  yang digunakan direpresentasikan dengan nilai yang terdapat pada kolom ‘Price_Kurs’ , sehingga kolom 'Open_Kurs', 'High_Kurs',  'Low_Kurs' dapat  dieliminasi.  Kolom change pada  data  saham  juga  eliminasi  karena  variabel  yang  akan digunakan dalam peramalan model adalah variabel OHLCV ( open,  high,  low,  close,  volume) .  Hasil  akhir  dari penggabungan data disajikan dalam Gambar 6. Data memiliki 1274 baris dan 17 kolom.

## 3) Hasil Pemeriksaan Missing Value
Hasil  pemeriksaan  disajikan  dalam  Gambar  7.  Hasil menunjukan terdapat 63 nilai yang hilang pada data. Hal ini disebabkan karena tahap penggabungan data sebelumnya.
Nilai  hilang  ditangani  dengan  metode Last  Observation Carried Forward dimana cara kerjanya adalah mengimputasi
Tabel 11.
Pemilihan model terbaik
Model Timestep Parameter Rata- rata RMSE Rata-rata MAPE (%)
Saham 5 Units: 512 Optimizer: Adam Epoch: 100 Batch size : 128 46.95 2.41% Saham dengan Faktor Kurs 5 Units: 128 Optimizer: Adam Epoch: 100
Batch size : 64 53.22 2.72% Tabel 12.
Hasil evaluasi peramalan saham adaro Model RMSE MAPE (% Time (s) Saham 38.30 2.06% 98 Saham dengan Faktor Kurs 45.18 2.43% 24 Tabel 13. Perbandingan peramalan dengan metode lain Metode Model RMSE MAPE (%) Time (s) LSTM Saham 45.66 2.39 59 Saham dengan Faktor Kurs 45.73 2.46 16 BiLSTM Saham 38.30 2.06 112 Saham dengan Faktor Kurs 45.18 2.43 24 Tabel 14. Perbandingan peramalan dengan data lain Data Model RMSE MAPE (%) Time (s) ADRO Saham 38.30 2.06 112. Saham dengan Faktor Kurs 45.18 2.43 24 BBRI Saham 95.79 1.76 104 Saham dengan Faktor Kurs 106.48 1.93 24 EXCL Saham 72.50 2.24 106 Saham dengan Faktor Kurs 75.37 2.39 23
nilai  hilang  menggunakan  nilai  sebelum  terjadinya  nilai hilang.  Hasil  dari  penangan missing  value tercantum  dalam Error! Reference source not found. .
4) Hasil Pengamatan Pola Data
Pengamatan pola
data dilakukan dengan memvisualisasikan  data  saham  menggunakan line  chart seperti yang disajikan dalam Gambar 8.
Untuk  mengetahui  tren  dan  seasonalitas  dalam  data, dilakukan  dekomposisi  pada  data  menggunakan  fungsi seasonal_decompose .  Hasil  pengamatan  pola  data disajikan dalam  Gambar  9.  Saham  ADRO  memiliki  tren  cenderung turun, saham BBRI memiliki tren cenderung naik, dan saham EXCL memiliki tren  cenderung naik dan  turun.  Jika dilihat berdasarkan  seasonalitasnya,  ketiga  saham  memiliki  pola musiman  yang  berbeda  dan  tidak  serupa.  Sehingga  data saham ADRO, BBRI, dan EXCL memiliki karakteristik yang berbeda.

## 5) Hasil Pembagian Data
Pembagian  dilakukan  dengan  proporsi  80:20  antara  data train dan  data test .  Data train yang  akan  digunakan  dalam pemodelan  dan  data test akan  digunakan  untuk  peramalan. Pada data train dilakukan cross validation dengan pembagian sebanyak lima fold sehingga data train terbagi lagi menjadi data train dan  data validation .  Berikutnya  dilakukan pembagian fitur untuk pembuatan struktur data. Karena akan terdapat dua model yakni model tanpa kurs dan model dengan faktor  kurs  maka  struktur  data  yang  digunakan  juga  akan berbeda.  Contoh  hasil  pembagian  fitur  pada fold pertama tercantum dalam Gambar 10.
Fitur yang terdapat dalam train_Saham dan valid_Saham adalah fitur independen yang akan menjadi variabel prediktor untuk model peramalan harga saham tanpa faktor kurs. Fitur yang terdapat dalam train_SahamKurs dan valid_SahamKurs berisi fitur independen yang akan menjadi variabel prediktor untuk  model  peramalan  harga  saham  dengan  faktor  kurs. Sementara  fitur  yang  terdapat  dalam train_Close dan valid_Close .  adalah  fitur  dependen  yakni  harga  saham. Pembagian fitur juga diterapkan pada data test .
6) Hasil Normalisasi Fitur
Nilai  dalam  fitur  setelah  dinormalisasi  berada  dalam rentang  0  sampai  1.  Hasil  perbandingan  data  sebelum  dan sesudah normalisasi tercantum dalam Gambar 11.

## C. Hasil Implementasi Model BiLSTM
Implementasi model dimulai dari pembuatan struktur data masukan  dan  luaran. Timestep yang digunakan sebagai pembentuk  struktur  data  adalah  5  dan  10.  Hasilnya  tersaji dalam Gambar 12.
Berikutnya  dilakukan tuning  parameter pada  model dengan  parameter  yang  tercantum  dalam  Tabel  2.  Proses tuning  parameter menggunakan sweep dan  library Wandb . Terdapat  135  kombinasi  parameter  yang  dihasilkan dalam setiap  eksekusinya. Tuning  parameter diterapkan  pada  dua model yaitu model saham tanpa faktor kurs dan model saham dengan faktor kurs dengan menggunakan nilai timestep 5 dan 10. Proses tuning parameter menggunakan cross validation dan terdapat lima fold pada masing-masing model.
D. Hasil Pengujian dan Peramalan dengan BiLSTM
Model hasil tuning parameter akan dievaluasi dan model
terbaik  digunakan  untuk  peramalan.  Model  terbaik  dipilih berdasarkan  nilai  RMSE  terkecil  yang  dihasilkan  dari  rata- rata setiap fold . Pemilihan model terbaik sebagai berikut.
1) Model Saham
Berdasarkan  hasil tuning  parameter dengan  5 timestep , kombinasi  parameter  yang  menghasilkan  nilai  rata-rata RMSE terkecil pada model saham tanpa faktor kurs diperoleh berdasarkan model yang tersaji dalam Tabel 7. Nilai rata-rata RMSE sebesar 46.95 dan rata-rata MAPE sebesar 2.41%.
Berikutnya dilakukan juga tuning parameter untuk model saham  menggunakan  10 timestep .  Hasil  evaluasi  terbaik disajikan dalam Tabel 8. Nilai rata-rata RMSE yang diperoleh adalah 50.85 dengan nilai rata-rata MAPE 2.52%.

## 2) Model Saham dengan Faktor Kurs
Hasil  tuning  parameter  pada  model  saham  dengan  faktor kurs  tersaji  dalam  lampiran.  Berdasarkan  hasil tuning parameter dengan  5 timestep ,  kombinasi  parameter  yang menghasilkan  nilai  rata-rata  RMSE  terkecil  diperoleh berdasarkan  model  yang  tersaji  dalam  Tabel  9.  Model tersebut menghasilkan rata-rata RMSE sebesar 53.22 dengan rata-rata MAPE sebesar 2.72%.
Selanjutnya  hasil tuning  parameter untuk  model  terbaik pada  model  saham  dengan  faktor  kurs  menggunakan  10 timestep disajikan  dalam  Tabel  10.  Nilai  rata-rata  RMSE yang  diperoleh  adalah  54.16  dengan  nilai  rata-rata  MAPE 2.79%

## 3) Hasil Pemilihan Model Terbaik
Perbandingan hasil model yang memiliki evaluasi terbaik pada model saham tanpa faktor kurs dan model saham dengan faktor  kurs  disajikan  dalam  Tabel  11.  Kedua  model  sama- sama menghasilkan evaluasi terbaik menggunakan  timestep 5.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya,  dimana  akurasi  lebih  tinggi  diperoleh berdasarkan  nilai  timestep  yang  lebih  kecil.  Berdasarkan evaluasi  dengan  RMSE  dan  MAPE,  model  yang  lebih  baik adalah model saham tanpa faktor kurs dibandingkan dengan model saham dengan faktor kurs [14].

## 4) Hasil Peramalan Saham Adaro
Data  yang  digunakan  untuk  pemodelan  dimulai  dari  1 November  2016  sampai  13  Oktober  2020  dan  data  yang digunakan untuk peramalan adalah 14 Oktober 2020 sampai 1  November  2021.  Visualisasi  hasil  peramalan  pada  model saham tanpa faktor kurs dan model saham dengan faktor kurs berturut-turut disajikan dalam Gambar 13 dan Gambar 14.
Hasil evaluasi peramalan saham Adaro untuk kedua model disajikan  dalam  Tabel  12.  Berdasarkan  evaluasi,  model saham  tanpa  faktor  kurs  memiliki  perfoma  yang  lebih  baik dibandingkan model saham dengan faktor kurs.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  nilai  kurs  memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  harga  saham  [20]. Meskipun demikian, hasil dari percobaan pembuatan model peramalan  dengan  nilai  kurs  tidak  banyak  berbeda dibandingkan  peramalan  tanpa  faktor  kurs.  Berdasarkan kriteria MAPE, peramalan yang dihasilkan oleh kedua model dapat digolongkan dalam kategori sangat baik.

## 5) Hasil Peramalan dengan Metode Lain
Hasil evaluasi peramalan dengan metode LSTM disajikan dalam Tabel 13. Pada peramalan dengan metode LSTM, nilai RMSE  dan  MAPE  sedikit  lebih  besar  dibanding  metode
BiLSTM.  Meski  demikian,  peramalan  dengan  LSTM  dan BiLSTM  tergolong  sangat  baik.  Dengan  metode  BiLSTM error  yang  dihasilkan  sedikit  lebih  kecil.  Hal  ini  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Siami  dkk.  bahwa dengan  adanya  penambahan backward  layer dalam  metode BiLSTM  dapat  menambah  kinerja  model  dan  akurasi  dari peramalan [21].

## 6) Hasil Peramalan dengan Data Lain
Pengujian  selanjutnya  adalah  menguji  model  peramalan dengan  data  lain  yang  memiliki  karakteristik  berbeda.  Data yang digunakan  adalah data saham BBRI dan EXCL. Hasil perbandingan peramalan disajikan dalam Tabel 14.
Berdasarkan hasil percobaan peramalan model dengan data lain,  peramalan  dengan  data  BBRI  menghasilkan  eror peramalan yang lebih kecil dibandingkan pada data ADRO. Namun,  pada  data  EXCL  eror  peramalan  yang  dihasilkan lebih besar. Hal ini mungkin terjadi karena adanya perbedaan karakteristik dan pola data dalam data yang digunakan. Jika dilihat  dari  karakteristiknya,  saham  ADRO  memiliki  tren menurun, saham BBRI memiliki tren naik dan saham EXCL memiliki tren naik dan turun. Dengan percobaan yang telah dilakukan, model peramalan dapat menghasilkan eror terkecil pada  data  yang  memiliki  pola  data  tren  naik  seperti  data saham  BBRI.  Namun,  jika  dilihat  berdasarkan  kriteria MAPE,  model  peramalan  pada  ketiga  data  termasuk  dalam kategori peramalan yang sangat baik.

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  implementasi  dan  uji  coba  model  peramalan harga  saham  Adaro  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan BiLSTM dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: (1) Dalam Tugas  Akhir  ini  telah  berhasil  dibangun  sebuah  model peramalan  harga  saham  Adaro  menggunakan  jaringan  saraf BiLSTM.  Model  ini  dapat  digunakan  oleh  para  investor saham  Adaro  untuk  memperoleh  informasi  prediksi  harga saham  harian,  sehingga  para  investor  dapat  memperkirakan waktu yang tepat untuk melakukan transaksi jual-beli saham. (2) Hasil uji coba model peramalan menggunakan data harga saham  saja  dan  data  yang  melibatkan  nilai  kurs  USD/IDR tidak  menunjukkan  adanya  perbedaan  yang  signifikan, dimana  kinerja  terbaik  dari  model  peramalan  yang  dikukur dengan MAPE  menunjukkan nilai MAPE sebesar 2.06% dan 2.43%  berturut-turut  untuk  model  peramalan  yang menggunakan  data  saham  saja  dan  model  peramalan  yang melibatkan  nilai  kurs  USD/IDR.  Hasil  uji  coba  ini mengindikasikan  bahwa  para  investor  tidak  perlu  khawatir dengan  terjadinya  volatilitas  nilai  kurs  USD/IDR  dalam melakukan  transaksi  jual-beli  saham  Adaro.  (3)  Model peramalan  berbasis  BiLSTM  yang  dibangun  dalam  Tugas Akhir ini menunjukkan kinerja yang konsisten. Kesimpulan ini didukung oleh hasil uji coba dari model BiLSTM terbaik terhadap  data  harga  saham  yang  memiliki  karakteristik berbeda, yaitu harga saham BRI dan XL Axiata. Untuk ini, pasangan  nilai  MAPE  dari  hasil  peramalan  yang menggunakan  data  saham  saja  dan  model  peramalan  yang melibatkan nilai kurs USD/IDR bertutut-turut adalah 1.76% dan 1.93% (untuk saham BRI) dan 2.24% dan 2.39% (untuk saham XL Axiata).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. Anriansyah, H. Siregar dan T. N. A. Maulana, “Pengaruh guncangan makroekonomi  terhadap  integrasi  pasar  modal  di  ASEAN-5,” Jurnal Aplikasi  Bisnis  dan  Manajemen ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  52–61,  2018.  doi: 10.17358/jabm.4.1.52
[2]  S.  Riantani  dan  M.  Tambunan,  “Analisis  Pengaruh  Variabel Makroekonomi dan Indeks Global terhadap Return Saham,” Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi  Terapan  2013 (SEMANTIK 2013), vol. 4, no. 1, 2013.
[3]  A.  Graves  dan  J.  Schmidhuber,  “Framewise  Phoneme  Classification with  Bidirectional  LSTM  Networks,” IEEE  International  Joint Conference  on  Neural  Networks, vol.  4,  pp.  2047–2052,  2005.  doi: 10.1109/IJCNN.2005.1556215.
[4]  Md. A. Istiake Sunny, M. M. S. Maswood, and A. G. Alharbi, “Deep Learning-Based  Stock  Price  Prediction  Using  LSTM  and  Bi- Directional  LSTM  Model,” 2020  2nd  Novel  Intelligent  and  Leading Emerging Sciences Conference (NILES) , pp. 87–92. doi: 10.1109/NILES50944.2020.9257950.
[5]  R.  J.  Hyndman  and  G.  Athanasopoulos, Forecasting:  Principles  and Practice , 2nd ed. Australia: OTexts, 2018.
[6]  C. Chatfield, Time-Series Forecasting . New ork: CRC Press, 2000
[7]  I. A. Iwok and A. S. Okpe, “A comparative study between univariate and  multivariate  linear  stationary  time  series  models,” American Journal of Mathematics and Statistics , vol. 6, no. 5, pp. 203–212, 2016
[8]  L. Li, J. Zhang, Y. Wang, and B. Ran, “Missing value imputation for traffic-related time series data based on a multi-view learning method,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems , vol. 20, no. 8, pp. 2933–2943, 2019. doi: 10.1109/TITS.2018.2869768
[9]  A.  Zeileis  and  G.  Grothendieck,  “zoo:  an  S3  class  and  methods  for indexed  totally  ordered  observations,”  Institut  für  Statistik  und Mathematik,  WU  Vienna  University  of  Economics  and  Business, Vienna, 2005.
[10]  S.  C.  Nayak,  B.  B.  Misra,  and  H.  S.  Behera,  “Impact  of  data normalization  on  stock  index  forecasting,” International  Journal  of Computer  Information  Systems  and  Industrial  Management Applications , vol. 6, pp. 257–269, 2014 [11]  S. Hochreiter and J. Schmidhuber, “Long short-term memory,” Neural Computation ,  vol.  9,  no.  8,  pp.  1735–1780,  1997.  doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735.
[12]  H. Sak, A. Senior, and F. Beaufays, “Long short-term memory based recurrent  neural  network  architectures  for  large  vocabulary  speech recognition,” ArXiv, vol. Abs/1402.1128, 2014
[13]  M. W. P. Aldi, Jondri, and A. Aditsania, “Analisis dan Implementasi Long  Short  Term  Memory  Neural  Network  untuk  Prediksi  Harga Bitcoin,” e-Proceeding of Engineering , vol. 5, no. 2, 2018.
[14]  K. A. Althelaya, E.-S. M. El-Alfy, and S. Mohammed, “Evaluation of Bidirectional  LSTM  for  Short-and  Long-Term  Stock  Market Prediction,” 2018  9th  International  Conference  on  Information  and Communication  Systems  (ICICS) ,  pp.  151–156,  2018.  doi: 10.1109/IACS.2018.8355458
[15]  T.  Kristiansen,  “Forecasting  Nord  Pool  day-ahead  prices  with  an autoregressive model,” Energy Policy , vol. 49, pp. 328–332, 2012. doi: 10.1016/j.enpol.2012.06.028.
[16]   C.  D.  Lewis, Industrial  And  Business  Forecasting  Methods:  A Practical  Guide  To  Exponential  Smoothing  And  Curve  Fitting . London: Butterworth Scientific, 1982.
[17]  D.  Park  and  D.  Ryu,  “forecasting  stock  market  dynamics  using bidirectional  long  short-term  memory,” Romanian  Journal  of Economic Forecasting , vol. XXIV, no. 2, 2021
[18]  Y.  Chen et  al. ,  “Stock  price  forecast  based  on  CNN-BiLSTM-ECA model,” Scientific  Programming ,  vol.  2021,  pp.  1–20,  2021.  doi: 10.1155/2021/2446543.
[19]  P. Chen, H. Yuan, and X. Shu, “Forecasting Crime Using the ARIMA Model,” 2008  Fifth  International  Conference  on  Fuzzy  Systems  and
Knowledge Discovery , pp. 627–630, 2018. doi: 10.1109/FSKD.2008.222
[20]  Suharni and M. Akbar, “Analisis pengaruh inflasi, suku bunga dan nilai tukar  terhadap  indeks  harga  saham  gabungan  pada  sektor pertambangan,” Jurnal  Ilmiah  Bisnis  dan  Keuangan ,  vol.  10,  no.  1, 2021.
[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) ,  pp.  3285–3292,
2019. doi: 10.1109/BigData47090.2019.9005997.