## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7342

## Komparasi Metode LSTM dan GRU dalam Memprediksi Harga Saham
Ni Wayan Meri Aryati, I Komang Arya Ganda Wiguna*, Ni Wayan Suardiati Putri, I Komang Kurniawan Widiartha, Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra
Fakultas Teknik Informatika, Prodi Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia, Denpasar, Indonesia Email: 1 aryatimerry123@gmail.com, 2,* kmaryagw@instiki.ac.id, 3 suardiatiputri@instiki.ac.id,
4 komang.kurniawan@instiki.ac.id, 5 wiwik@instiki.ac.id Email Penulis Korespondensi: kmaryagw@instiki.ac.id
Abstrak− Pesatnya  perkembangan  teknologi  memiliki  pengaruh  terhadap  perekonomian  masyarakat,  salah  satunya  yaitu berinvestasi pada saham. Saham adalah suatu bukti kepemilikan aset seseorang terhadap suatu perusahaan. Namun harga saham memiliki  tiingkat  fluktuasi  yang  sangat  tinggi,  sehingga  membutuhkan  metode  yang  akurat  untuk  membantu  dalam memprediksi  harga saham.  LSTM dan GRU  dipilih karena kemampuan intrinsik  mereka  dalam  menangani  masalah jangka panjang dan pendek dalam data deret waktu. LSTM memiliki struktur  memori kompleks yang memungkinkan pengambilan keputusan  berdasarkan  informasi  jangka  panjang  dan  pendek.  Sementara  itu,  GRU  memiliki  struktur  yang  lebih  sederhana dengan fokus pada mekanisme gerbang untuk mengontrol aliran informasi, sehingga menghasilkan  model yang lebih ringan dan cepat. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan membandingkan dua metode RNN yaitu Long Short Term Memory (LSTM) dan  Gated  Reccurent  Unit  (GRU)  dalam  memprediksi  harga  saham  dengan  data  harga  saham  PT.  Unilever  (UNVR.JK) menggunakan metrik evaluasi MAPE dan RMSE. Kombinasi parameter yang digunakan untuk mengevaluasi nilai MAPE dan RMSE pada penelitian ini yaitu learning rate, timestaps, batch size, dan epoch. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode GRU lebih akurat dibandingkan dengan metode LSTM. Hal ini dibuktikan dengan hasil evaluasi metode LSTM dengan nilai MAPE terendah yaitu 2,42% dan nilai RMSE terendah yaitu 0,01807, sedangkan hasil evaluasi metode GRU dengan nilai MAPE terendah yaitu 2,14% dan nilai RMSE terendah yaitu 0,01775. Kombinasi parameter yang digunakan pada penelitian ini juga memiliki pengaruh terhadap hasil akhir MAPE dan RMSE terutama pada penggunaan learning rate 0,001 dan 0,0001. Sehingga pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa  metode GRU  lebih akurat dan  efektif  dibandingkan dengan  metode LSTM dalam memprediksi harga saham.
Kata Kunci: Harga Saham; LSTM; GRU; RMSE; MAPE
Abstract− The rapid development of technology has an impact on the economy of society, one of which is investing in stocks. Stocks  are  evidence  of  ownership  of  an  individual's  assets  in  a  company.  However,  stock  prices  have  very  high  levels  of fluctuation, requiring accurate  methods to assist in predicting stock prices. LSTM and GRU  were  chosen for  their intrinsic ability to handle long-term and short-term problems in time series data. LSTM has a complex memory structure that allows decision-making based on  long and short-term information. Meanwhile, GRU has a simpler structure  with a focus  on gate mechanisms to control information flow, resulting in lighter and faster models. Therefore, this study will compare two RNN methods, Long Short Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU), in predicting stock prices using MAPE and RMSE evaluation metrics. The combination of parameters used to evaluate the MAPE and RMSE values in this study includes learning rate, timestamps, batch size, and epoch. The results of this study show that the GRU method is more accurate compared to the LSTM method. This is evidenced by the evaluation results of the LSTM method with the lowest MAPE value of 2.42% and the lowest RMSE value of 0.01807, while the evaluation results of the GRU method with the lowest MAPE value of 2.14% and the lowest RMSE value of 0.01775. The combination of parameters used in this study also has an influence on the final MAPE and RMSE results, especially in the use of learning rates of 0.001 and 0.0001. Therefore, it can be concluded in this study that the GRU method is more accurate and effective compared to the LSTM method in predicting stock prices.
Keywords : GRU; LSTM; MAPE; RMSE; Stock Prices

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya perkembangan teknologi saat ini memiliki pengaruh terhadap mata pencaharian masyarakat. Teknologi memudahkan masyarakat untuk melakukan kegiatan yang menguntungkan dalam bidang finansial dengan adanya internet, seperti investasi. Investasi adalah komitmen atas sejumlah dana atau sumber daya lainnya yang dilakukan pada saat ini,  dengan  tujuan  memperoleh  sejumlah  keuntungan  di  masa  yang  akan  datang [1]. Pasar modal merupakan suatu pasar keuangan untuk melakukan kegiatan investasi jangka panjang suatu perusahaan yang dapat diperjualbelikan dalam bentuk modal sendiri atau hutang yang berupa sekuritas atau lembar-lembar saham atau obligasi [2].  Sampai saat ini jumlah investor pasar modal terus mengalami peningkatan. Dalam berita pers yang dikeluarkan oleh PT. Kustodian Sentral Efek Indonesia (KSEI) mengatakan bahwa  jumlah investor pasar modal telah meningkat 33,53% dari 7.489.337 di akhir tahun 2021 menjadi 10.000.628 pada 3 November 2022.  Dalam pasar modal terdapat beberapa jenis investasi yang dapat dilakukan salah satu contohnya yaitu saham.
Saham  merupakan bukti  kepemilikan akan aset perusahaan dan obligasi  merupakan  bukti  meminjamkan uang  yang  diterbitkan  oleh  pemerintah  ataupun  suatu  perusahaan  [3].  Perusahaan  dapat  memanfaatkan  saham untuk  memperoleh  modal  usaha  dengan  cara  memperjualbelikan  saham  perusahaan.  Perusahaan  dapat  menjual sebagian  sahamnya  untuk  kepentingan  bisnis  guna  menerima  imbalan  uang  tunai  dan  menggunakan  penjualan saham  tersebut  untuk  penanaman  dana  dan  membiayai  finansial  perusahaan  [4].  Dalam  perdagangan  di  pasar modal, saham merupakan sekuritas yang paling diminati masyarakat [5]. Hal ini dapat disebabkan karena investasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7342
saham  dianggap  lebih  menguntungkan  dan  mudah  dijalankan  sehingga  saham  dapat  menjadi  bisnis  baru  yang menjanjikan.  Return  yang  diperoleh  investor  atas dananya  yang  diinvestasikan  pada  saham  berupa  bagian  laba (dividen)  dan  selisih  harga  jual  saham  dengan  harga  belinya  (capital  gain)  [6].  Pendapatan  atau  return  yang diperoleh  investor  bergantung  pada  pergerakan  harga  saham  perusahaan  sehingga  salah  satu  hal  yang  perlu diperhatikan  investor  dalam  melakukan  investasi  saham  yaitu  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG).  Pada kenyataannya  harga  saham  di  pasar  bursa  tidak  selalu  meningkat.  Harga  saham  sewaktu  –waktu  dapat berubah,  perubahan  tersebut  dipengaruhi  oleh  banyaknya  permintaan  dan  penawaran  saham[1]. Data IHSG memiliki fluktuasi yang sangat besar, serta pergerakan harga IHSG sangat cepat sehingga sulit untuk dipresiksi kenaikan atau penurunannya [7]. Oleh karena itu, diiperlukan prediksi harga saham yang bermanfaat bagi investor untuk melihat bagaimana prospek investasi di masa yang akan datang.
Dalam memprediksi dapat dilakukan dengan tiga faktor yang mempengaruhi, yaitu faktor teknikal, faktor fundamental,  dan  faktor  sentiment  [8].  Faktor  teknikal  adalah  mengamati  pergerakan  harga  saham  pada  masa lampau,  faktor fundamental adalah teknik analisis pendekatan secara  bisnis, sedangkan  faktor sentiment adalah pergerakan harga saham yang dipengaruhi oleh faktor – faktor bisnis, berita, dan pelaku operasional bisnis. Salah satu analisis yang sering digunakan yaitu analisis teknikal. Asumsinya dengan mengetahui pola-pola pergerakan harga  saham  berdasarkan  observasi  pergerakan  harga  saham  di  masa  lalu,  maka  akan  dapat  diprediksi  pola pergerakan di masa mendatang [9]. Sehingga membutuhkan metode yang tepat dalam memprediksi harga saham dengan menggunakan data pergerakan harga saham yang memiliki tingkat fluktuatif yang tinggi.
Metode  prediksi  time  series  atau  deret  waktu  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  dalam memprediksi  harga  saham.  Salah  satu  metode  prediksi  time  series  yaitu  deep  learning.  Deep  Learning  dapat digunakan  pada  banyak  tujuan  yaitu  supervised  learning,  unsupervised  learning,  dan  semi-supervised  learning karena  algoritma  serta  cara  kerjanya  sehinnga  dapat  digunakan  pada  klasifikasi  teks,  pengenalan  citra,  dan pengenalan  suara  [10].  Tantangan  dalam  mengolah  data  Deep  Learning  (DL)  yaitu  dengan  menentukan  nilai parameter epoch yang diperlukan untuk menghasilkan prediksi akurasi tinggi [11]. Banyak algoritma yang dapat digunakan dalam meramalkan harga saham, dalam penelitian ini menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Budiprasetyo, dkk [12] penelitian  ini  menggunakan  metode  Long  Short-Term  Memory  dalam  memprediksi  harga  saham.  Hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  Long  Short-Term  Memory  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  harga saham  dengan  akurat,  jumlah  layer  mempengaruhi  MAPE  yang  dihasilkan.  Penelitian  lain  juga  dilakukan  oleh Rahmayanti,dkk [13] penelitian ini menggunakan metode Gated Reccurent Unit dalam memprediksi permintaan kargo menunjukkan bahwa model GRU cukup baik dalam melakukan prediksi permintaan kargo.
Long Short-Term Memory (LSTM) merupakan sebuah evolusi dari arsitektur Recurrent Neural Network (RNN), dimana pertama kali diperkenalkan oleh Hochreiter & Schmidhuber (1997). Unit LSTM terdiri dari sel memori yang menyimpan informasi yang diperbarui oleh tiga gerbang (gate) khusus, yaitu input gate, forget gate, dan  output  gate.  Gated  Recurrent  Unit  (GRU)  merupakan  algoritma  dari  Deep  Learning,  performa  GRU  mirip dengan LSTM, namum pada GRU hanya terdiri dari dua gate (gerbang) saja, yaitu reset gate dan update gate [14]. LSTM (Long Short-Term Memory) dan GRU (Gated Recurrent Unit) adalah dua jenis arsitektur jaringan saraf rekuren  (RNN)  yang  sering  digunakan  dalam  prediksi  harga  saham.  Kedua  model  tersebut  dirancang  untuk mengatasi masalah vanishing gradient yang umum terjadi pada RNN tradisional. Keduanya memiliki kemampuan untuk mempelajari dan mempertahankan informasi jangka panjang dari data sekuensial, seperti harga saham.
Penelitian sebelumnya telah melakukan penelitian tentang penggunaan metode GRU untuk memprediksi harga Cryptocurrency yang dilakukan oleh Yunizar A, dkk pada tahun 2023 [15]. Penelitian tersebut mendapatkan hasil nilai error MAPE pada data bitcoin sebesar 3.99% yang dapat dikategorikan peramalan sangat baik sedangkan nilai  error  MAPE  pada  data  ethereum  sebesar  11.19%  yang  dapat  dikategorikan  peramalan  baik.  Penelitian terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Budiprasetyo,  dkk  pada tahun  2023  [12]  pada  penelitian  tersebut  menggunakan metode LSTM untuk memprediksi harga saham syariah dimana hasil eksperimen menunjukkan bahwa Long Short- Term  Memory  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  harga  saham  dengan  akurat.  Kemudian  penelitian mengenai  LSTM  juga  dilakukan  oleh  Wiranda,  dkk  pada  tahun  2019  [16]  yang  melakukan  penelitian  dengan menggunakan  metode  LSTM  dalam  memprediksi  penjualan  produk  “X”  di  PT.  Metiska  Farma  dengan menggunakan  evaluasi  model  RMSE  dan  MAPE.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai  LSTM  dalam memprediksi penjualan sebesar 13,762,154.00 untuk RMSE dalam nilai rupiah dan MAPE sebesar 12%. Adapun penelitian lain yang dilakukan oleh Agus Sholeh, dkk pada tahun  2022 [17] yang melakukan perbandingan metode LSTM  dan  GRU  dalam  memprediksi  harga  minyak  goreng  di  Indonesia  mendapatkan  hasil  model  LSTM  dan Model GRU dalam MSE dan MAE  memiliki  nilai  Error dan  Loss  yang hampir sama  namun pada model  GRU Error dan Loss yang didapatkan sedikit lebih besar.
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  pada  penelitian  ini  penulis  ingin  melakukan  komparasi  antara  metode LSTM  dan  GRU  dengan  data  time  series  harga  saham.  Pada  penelitian  ini  prediksi  saham  dilakukan  dengan menggunakan metode Long Short-Term Memory  dalam memprediksi harga saham. Meskipun telah ada banyak penelitian yang menginvestigasi penggunaan metode deep learning, seperti LSTM dan GRU, dalam memprediksi harga  saham,  namun  masih  terdapat  gap  penelitian  yang  perlu  diperhatikan.  Secara  khusus,  belum  ada  banyak penelitian  yang  secara  langsung  membandingkan  kinerja  metode  LSTM  dan  GRU  dalam  konteks  yang  sama, terutama pada studi kasus PT. Unilever (UNVR.JK). Meskipun kedua metode ini telah diterapkan dalam berbagai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7342
konteks, perbandingan  langsung antara keduanya  dalam  memprediksi  harga saham, terutama untuk perusahaan spesifik, masih kurang terwakili dalam literatur. Selain itu, kebanyakan penelitian terdahulu cenderung fokus pada satu  metode tanpa  memperhatikan  perbandingannya  dengan  metode  lain  yang  mungkin  memiliki  potensi  yang sama atau bahkan lebih baik. Dengan demikian, kekurangan ini memberikan kesempatan bagi penelitian ini untuk mengisi kesenjangan dalam literatur dengan melakukan perbandingan langsung antara metode LSTM dan GRU dalam konteks prediksi harga saham, khususnya untuk PT. Unilever (UNVR.JK). Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  baru  tentang  keunggulan  dan  kelemahan  relatif  dari  kedua  metode tersebut, serta memberikan kontribusi terhadap pemahaman yang lebih baik tentang pemilihan metode yang paling sesuai  untuk  tujuan  prediksi  harga  saham.  Dengan  mengisi  kesenjangan  ini,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  landasan  yang  lebih  kuat  bagi  pengembangan  pengetahuan  dan  praktik  di  bidang  prediksi  harga saham  menggunakan  metode deep learning.  Untuk  mendapatkan  metode yang tepat diperlukan alat ukur untuk mendeteksi  ketepatan  nilai  prediksi,  oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  menggunakan  pengujian  MAPE  (Mean Absolute Percentage Error) dan RMSE (Root Mean Square Error). Penggunaan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada evaluasi  dari hasil peramalan dapat  melihat tingkat akurasi terhadap angka peramalan dan angka realisasi  [18].  Nilai  RMSE  umumnya  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa  jauh  nilai  kesalahan  suatu  model terhadap garis regresi  linier[19].  Penggunaan MAPE dan RMSE merupakan teknik evaluasi  yang  mudah untuk diimplementasikan  dan  banyak  penelitian  lain  mengenai  peramalan  harga  saham  menggunakan  teknik  evaluasi tersebut. Pada penelitian ini menerapkan dua metode RNN, yaitu LSTM dan GRU menggunakan data harga saham PT. Unilever (UNVR.JK) sehingga hasil yang diperoleh adalah metode terbaik yang berdasarkan tingkat kesalahan yang kecil dilihat dari Mean Absolute Percent Error (MAPE) dan Root Mean Square Error (RMSE), mengetahui model parameter terbaik serta dilakukan prediksi harga saham dengan menggunakan kedua metode tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  tahapan  –  tahapan  yang  akan  dilakukan  yaitu  pengumpulan  data,  preprocessing  data, implementasi metode LSTM dan GRU, menampilkan hasil prediksi, denormalisasi, melakukan evaluasi masing – masing  model  dengan  MAPE  dan  RMSE,  serta  melakukan  perbandingan  hasil  performansi.  Pada Gambar  1 . Tahapan Penelitian dibawah ini merupakan gambaran dari tahapan penelitian, sebagai berikut:
Pada Gambar 1. Tahapan Penelitian diatas merupakan tahapan penelitian yang akan digunakan pada penelitian ini, sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7342
1. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  pengumpulan  data  harga  saham  PT.  Unilever  Tbk.  Data  sekunder diperoleh dengan metode dokumentasi dari harga saham PT. Unilever Tbk. Data yang digunakan merupakan data saham PT. Unilever Indonesia Tbk dengan kode saham UNVR.JK. Perusahaan tersebut bergerak dalam bidang manufaktur, pemasaran dan distribusi barang konsumsi. Dalam hal ini penulis melakukan dokumentasi harga saham mulai dari data open price, high price, low price, close price, dan volume setiap harinya untuk mendapatkan tren harga saham pada perusahaan tersebut.
2. Preprocessing Data
Tahap preprocessing data merupakan tahapan untuk mempersiapkan data yang digunakan pada penelitian ini. Pada  tahapan  preprocessing  data  dilakukan  proses  data  cleaning,  normalisasi  data  dan  splitting  data.  Pada tahapan data cleaning akan dilakukan proses pembersihan data dengan mengidentifikasi apakah pada dataset yang  akan  digunakan  terdapat  nilai  null/hilang.  Proses  ini  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  dataset  yang digunakan untuk analisis atau pemodelan adalah data yang memiliki konsisten dan dapat dipercaya. Setelah tahapan  data  cleaning  selanjutnya  normalisasi  data  yang  bertujuan  untuk  memastikan  kesetaraan  dan konsistensi  pada  dataset  sehingga  dapat  membantu  mempersiapkan  data  yang  cocok  dan  meningkatkan stabilitas metode yang akan digunakan. Proses normalisasi data menggunakan metode normalisasi Min-Max. Metode  normalisasi  Min-Max  mengubah  sebuah  kumpulan  data  menjadi  skala  mulai  dari  0  (min)  hingga  1 (max).  Setelah proses normalisasi  dilakukan, dilanjutkan dengan  splitting data.  Splitting  data  adalah sebuah proses dimana dataset dibagi menjadi dua buah bagian, yaitu data training sebanyak 2.055 row data (80%) dan data testing 514 row data (20%).
3. Metode LSTM
Pada  tahapan  perancangan  metode  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan pada penelitian ini. Data yang telah melakukan proses preprocessing data akan diolah menggunakan fungsi – fungsi yang terdapat dalam unit LSTM. Pada LSTM menggunakan parameter dropout, learning rate, timestep, batch size, dan epoch. Berikut adalah gambaran dari rancangan metode LSTM yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2. Perancangan Metode LSTM.

## Gambar 2. Perancangan Metode LSTM
Gambar 2 . Perancangan Metode LSTM diatas merupakan alur dari rancangan metode LSTM yang digunakan pada penelitian ini. Pada penelitian ini akan menggunakan 5 layer LSTM, 5 layer dropout, dan 1 layer dense,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7342
yang mana setelah setiap layer LSTM diterapkan, maka dilanjutkan dengan menerapkan layer dropout untuk mengurangi  overfitting  dengan  mengabaikan  beberapa  unit  secara  acak.  Terakhir,  dense  layer  digunakan sebagai output layer untuk menghasilkan prediksi atau output yang diinginkan. Konfigurasi ini memungkinkan model  LSTM  untuk  mempelajari  pola  temporal  dalam  data  dan  meningkatkan  generalisasi  model  melalui dropout, sehingga dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik. Pada proses ini akan mendapatkan nilai MAPE dan RMSE dari masing – masing kombinasi pengujian dan mendapatkan hasil prediksi dari metode LSTM.
4. Metode GRU
Pada  tahapan  perancangan  metode  GRU  Gated  Recurrent  Unit  (GRU)  adalah  hasil  modifikasi  dari  model Recurrent Neural Network (RNN). Pada model GRU, terdapat dua gate, yaitu update gate dan reset gate. Pada GRU menggunakan parameter dropout, learning rate, timestep, batch size, dan epoch. Berikut adalah gambaran dari rancangan metode GRU yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 3 . Perancangan Metode GRU.

## Gambar 3. Perancangan Metode GRU
Gambar 3 . Perancangan Metode GRU diatas  merupakan alur dari rancangan metode GRU yang digunakan pada penelitian ini. Pada penelitian ini akan menggunakan 5 layer GRU, 5 layer  dropout, dan 1 layer dense, yang  mana setelah setiap  layer GRU diterapkan, maka dilanjutkan dengan  menerapkan  layer  dropout untuk mengurangi  overfitting  dengan  mengabaikan  beberapa  unit  secara  acak.  Terakhir,  dense  layer  digunakan sebagai output layer untuk menghasilkan prediksi atau output yang diinginkan. Konfigurasi ini memungkinkan model  GRU  untuk  mempelajari  pola  temporal  dalam  data  dan  meningkatkan  generalisasi  model  melalui dropout, sehingga dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik. Pada proses ini akan mendapatkan nilai MAPE dan RMSE dari masing – masing kombinasi pengujian dan mendapatkan hasil prediksi dari metode GRU.
5. Evaluasi (MAPE & RMSE)
Tahapan skenario pengujian model evaluasi. Untuk mengevaluasi kedua metode pada penelitian ini digunakan MAPE  (Mean  Absolute  Persentage  Error)  dan  RMSE  (Root  Mean  Square  Error),  karena  MAPE  akan memberikan  nilai  dalam  bentuk  persentase  sehingga  mudah  untuk  memahami  hasil  evaluasi  kedua  metode

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7342
acuan dan RMSE akan memberikan perbedaan antara nilai prediksi dengan data aktual. dalam proses ini akan mendapatkan  nilai  MAPE  dan  RMSE  dari  masing  –  masing  kombinasi  pengujian.  Pada  tahapan  ini  akan mengetahui metode dan kombinasi terbaik dengan menggunakan parameter MAPE dan RMSE

## 2.2 Evaluasi MAPE dan RMSE
Root  Mean  Square  Error  (RMSE), adalah  jumlah  dari  kesalahan  kuadrat  atau  selisih antara  nilai  sebenarnya dengan  nilai  prediksi  yang telah  ditentukan [20]. Nilai RMSE didapatkan dari rata-rata kuadrat dari perbedaan nilai estimasi dengan nilai observasi suatu data, semakin kecil nilai RMSE maka data tersebut semakin mendekati akurat [21]. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yaitu suatu tolak ukur kesalahan relatif dan menghasilkan persentase kesalahan hasil pada peramalan terhadap permintaan aktual di masa periode tertentu yang kemudian menghasilkan nilai persentase kesalahan rendah atau tinggi [22]. Semakin kecil nilai MAPE dari hasil komputasi prediksi maka semakin mendekati data aslinya [16]. Pada evaluasi nilai MAPE dan RMSE akan dilakukan dengan 96 kali pengujian dengan 48 kali pada metode LSTM dan 48 kali pada metode GRU. Pengujian dilakukan dengan menggunakan beberapa parameter yang berbeda, hal ini bertujuan untuk menemukan model terbaik yang dilihat dari  hasil  MAPE  dan  RMSE.  Evaluasi  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  akurasi  hasil  prediksi  yang  dinyatakan dengan  nilai  MAPE  dan  RMSE.  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. Namun, MAPE dibutuhkan sebagai  metrik pendukung untuk menginterpretasikan hasil peramalan karena dapat memberikan informasi terkait besarnya eror dan mampu menilai seberapa baik model peramalan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan beberapa parameter yang berbeda, hal ini bertujuan untuk menemukan performa terbaik yang dilihat dari hasil MAPE dan RMSE. Setelah mendapatkan hasil perbandingan  nilai  MAPE dan RMSE dari kedua  metode LSTM dan GRU, maka akan didapatkan  model terbaik dengan melihat dari nilai MAPE dan RMSE terkecil serta dilakukan dianalisis lebih lanjut. Analisis dapat dilakukan dengan mempertimbangkan karakteristik data, parameter yang digunakan, arsitektur model, dan faktor- faktor lain yang berpotensi mempengaruhi performa keduanya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian MAPE dan RMSE
Berikut adalah hasil pengujian evaluasi menggunakan metrik evaluasi MAPE dan RMSE pada metode LSTM dan GRU dalam memprediksi harga saham. Hasil pengujian masing – masing kombinasi dapat dilihat Tabel 1 . Hasil Pengujian MAPE dan RMSE.
Tabel 1. Hasil Pengujian MAPE dan RMSE Learning Rate Timestep Batch Size Epoch GRU MAPE (%) GRU RMSE LSTM MAPE (%) LSTM RMSE
0,001 5
8 100 15.31% 0.10021 10.96% 0.06184 150 5.89% 0.03919 3.46% 0.02798 200 4.19% 0.03261 10.57% 0.06979 16 100 7.99% 0.05873 4.47% 0.02962 150 22.87% 0.1332 3.73% 0.02801 200 12.16% 0.07995 6.65% 0.04518 32 100 7.76% 0.07916 11.74% 0.0988 150 9.84% 0.0784 7.92% 0.05525 200 8.33% 0.06804 4.43% 0.04044 64 100 11.56% 0.0673 22.98% 0.12752 150 8.67% 0.05684 6.22% 0.04791 200 10.81% 0.06491 19.68% 0.11023 10 8 100 5.79% 0.04239 32.38% 0.1782 150 6.95% 0.04217 3.66% 0.02504 200 11.95% 0.07908 9.95% 0.06494 16 100 7.47% 0.05277 14.77% 0.09608 150 6.84% 0.04503 9.72% 0.05923 200 7.71% 0.05332 3.37% 0.02732

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7342
Learning Rate Timestep Batch Size Epoch GRU MAPE (%) GRU RMSE LSTM MAPE (%) LSTM RMSE 32 100 7.65% 0.06663 11.15% 0.09237 150 5.42% 0.05 20.31% 0.11494 200 5.30% 0.04746 9.07% 0.0568 64 100 7.76% 0.06132 6.33% 0.05114 150 6.74% 0.05018 6.23% 0.04503 200 5.65% 0.04059 4.90% 0.03959
0,0001 5
8 100 3.38% 0.02957 5.50% 0.04551 150 2.14% 0.01775 4.94% 0.04171 200 2.85% 0.0196 4.06% 0.03482 16 100 4.00% 0.03421 4.03% 0.03666 150 2.46% 0.02213 4.17% 0.03798 200 3.52% 0.02472 4.03% 0.0385 32 100 4.76% 0.04307 7.94% 0.06683 150 4.47% 0.04113 4.58% 0.03778 200 4.50% 0.04007 4.32% 0.03901 64 100 5.15% 0.05046 6.43% 0.04729 150 4.83% 0.04894 5.17% 0.04888 200 4.59% 0.04402 5.42% 0.04668
10 8 100 3.12% 0.02344 4.73% 0.04522 150 2.66% 0.0178 2.42% 0.01807 200 3.56% 0.02607 3.53% 0.02529 16 100 3.62% 0.03494 6.03% 0.05404 150 3.48% 0.02571 6.04% 0.05961 200 2.96% 0.02167 4.16% 0.04002 32 100 5.29% 0.04361 9.69% 0.07631 150 4.56% 0.03948 5.31% 0.04737 200 4.05% 0.03385 7.08% 0.06205 64 100 6.15% 0.04773 6.37% 0.05443 150 5.25% 0.04707 5.97% 0.05601 200 5.37% 0.04884 5.97% 0.05461
Berdasarkan Tabel 1. Hasil Pengujian MAPE dan RMSE dapat dilihat bahwa LSTM dan GRU adalah dua jenis arsitektur jaringan saraf rekuren (RNN) yang dirancang untuk menangani masalah memori jangka panjang dalam pemodelan urutan data. Dalam penelitian ini dilakukan perbandingan nilai MAPE dan RMSE dari metode LSTM dan GRU dalam memprediksi harga saham. Berdasarkan Tabel 1. Hasil Pengujian MAPE dan RMSE dapat dilihat  bahwa  metode  GRU  memiliki  nilai  MAPE  dan  RMSE  terendah.  Metode  GRU  memiliki  nilai  MAPE terendah  2,14%  dan  RMSE  0.01775  sedangkan  metode  LSTM  memiliki  MAPE  terendah  2,42%  dan  RMSE 0,01807  sehingga  dapat  dikatakan  metode  GRU  lebih  baik  dibanding  metode  LSTM  berdasarkan  beberapa kombinasi  parameter  yang  digunakan.  Pada  penelitian  ini  metode  GRU  menghasilkan  nilai  MAPE  dan  RMSE terendah  hal  ini  dapat  disebabkan  karena  arsitektur  metode  GRU  yang  lebih  sederhana  dibandingkan  metode LSTM sehingga dapat mempercepat model dalam menangkap pola pada saat proses training dengan menggunakan dataset pada penelitian  ini. Pada  Tabel 1. Hasil Pengujian MAPE dan RMSE  menunjukkan nilai  hasil evaluasi MAPE  dan  RMSE  dengan  metode  LSTM  lebih  fluktuatif  dibanding  metode  GRU,  yang  berarti  error  yang dihasilkan  oleh  LSTM  terkadang  tinggi  sekali  dan  rendah  sekali,  sedangkan  nilai  MAPE  dan  RMSE  yang dihasilkan pada metode GRU cenderung lebih konstan.
Pada penelitian ini menggunakan beberapa kombinasi parameter. Parameter yang digunakan yaitu learning rate, timestep, batch size, dan epoch. Dari hasil evaluasi nilai MAPE dan RMSE pada Tabel 1. Hasil Pengujian MAPE  dan  RMSE  dengan  berbagai  kombinasi  parameter  pada  metode  LSTM  dan  GRU, terdapat  variasi  yang signifikan pada kinerja masing – masing metode dalam memprediksi data harga saham. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut  dapat  dilihat  bahwa  pada  metode  LSTM,  kombinasi  parameter  terbaik  yaitu  dengan  menggunakan learning rate 0,0001, timesteps 10, batch size 8, dan epoch 150, sedangkan pada metode GRU kombinasi parameter terbaik  yaitu  dengan  menggunakan  learning  rate  0,0001,  timesteps  5,  batch  size  8,  dan  epoch  150.  Dari  hasil

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7342
evaluasi tersebut dapat terlihat penggunaan learning rate 0,0001 cenderung menghasilkan nilai MAPE dan RMSE yang lebih kecil dibandingkan dengan penggunaan learning rate 0,001. Berdasarkan hal tersebut dapat dikatakan bahwa penggunaan  learning rate  yang rendah cenderung  memberikan  hasil  nilai MAPE dan RMSE  yang  lebih baik.  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena  learning  rate  menentukan  seberapa  besar  langkah  yang  diambil  oleh algoritma optimisasi pada setiap epoch untuk mencari nilai minimum dari fungsi loss pada saat pelatihan model. Penggunaan timestep 5 dan 10 pada kedua metode LSTM dan GRU terlihat memberikan hasil yang berbeda-beda dalam  hasil  evaluasi  MAPE  dan  RMSE.  Pada  metode  LSTM  penggunaan  timestep  10  memberikan  hasil  nilai MAPE dan RMSE yang terendah, sedangkan pada metode GRU penggunaan timestep 5 memberikan hasil evaluasi MAPE  dan  RMSE  terendah.  Penggunaan  timestep  5  pada  GRU  dapat  memberikan  hasil  yang  baik  karena strukturnya  yang  lebih  sederhana dan  fokus pada  pola  jangka pendek  sedangkan penggunaan  timestep 10 pada LSTM dapat memberikan hasil yang lebih baik karena memungkinkan model untuk menangkap lebih banyak deret waktu  dalam  proses  pembelajaran  karena  LSTM  memiliki  kemampuan  untuk  menangkap  pola  jangka  panjang dengan  baik  karena  strukturnya  yang  lebih  kompleks  dan  fitur  memori  yang  lebih  kuat.  Timestep  memiliki pengaruh  terhadap  kinerja  model  dalam  menentukan  seberapa  banyak  data  historis  yang  akan  digunakan  oleh model untuk memprediksi harga saham pada langkah waktu berikutnya. Penggunaan batch size 8, 16, 32 dan 64 pada kombinasi parameter tersebut juga dapat memberikan pengaruh terhadap nilai evaluasi MAPE dan RMSE. Penggunaan batch size 8 memberikan nilai evaluasi yang lebih rendah dibandingkan dengan batch size 16, 32, dan 64 hal ini dapat diakibatkan karena fungsi batch size dalam pembelajaran machine learning mengacu pada jumlah sampel data yang digunakan dalam satu iterasi pelatihan model. Selain itu dapat disebabkan karena batch size yang besar membutuhkan memori yang lebih besar, sehingga ini bisa menyebabkan nilai MAPE dan RMSE yang tinggi jika sumber daya memori yang tidak banyak seperti dataset yang digunakan pada penelitian ini. Berdasarkan hal tersebut maka dapat dikatakan bahwa penggunaan batch size yang lebih rendah menghasilkan hasil evaluasi MAPE dan RMSE yang lebih rendah dibandingkan penggunaan batch size yang tinggi. Dalam penggunaan epoch terdapat perbedaan dalam performa LSTM dan GRU pada berbagai kombinasi parameter dan jumlah epoch yang berbeda. Pada beberapa  kombinasi, terlihat bahwa peningkatan  jumlah epoch  mempengaruhi performa  masing  –  masing metode.  Contohnya  terdapat  beberapa  kombinasi  parameter,  peningkatan  epoch  dari  100,  150,  dan  200 menghasilkan penurunan nilai MAPE dan RMSE yang cukup signifikan, menunjukkan bahwa model mendapat manfaat  dari  proses  pelatihan  yang  lebih  panjang.  Hal  ini  menandakan  bahwa  peningkatan  epoch  dapat mempengaruhi kemampuan masing – masing metode dalam memahami pola yang lebih kompleks dalam data.
Berdasarkan Tabel  1. Hasil  Pengujian  MAPE  dan  RMSE,  dapat  dilihat  bahwa  pada  metode  GRU kombinasi parameter terbaik yaitu dengan menggunakan learning rate 0,0001, timesteps 5, batch size 8, dan epoch 150  menghasilkan  hasil  evaluasi  MAPE  sebesar  2,14%  dan  RMSE  sebesar  0,01775.  Sedangkan  hasil  evaluasi metode  LSTM  mendapatkan  nilai  MAPE  dan  RMSE terendah  yaitu  sebesar  2,42%  dan  RMSE  sebesar  0,0180 menggunakan kombinasi parameter terbaik yaitu dengan menggunakan learning rate 0,0001, timesteps 10, batch size 8, dan epoch 150. Berikut adalah perbandingan harga aktual dan hasil prediksi dengan menggunakan metode LSTM dan GRU dan parameter tersebut dapat dilihat pada Gambar 4. Hasil Prediksi LSTM dan GRU.
Gambar 4. Hasil Prediksi LSTM dan GRU
Pada Gambar  4. Hasil  Prediksi  LSTM  dan  GRU  dijelaskan  bahwa  garis  biru  menunjukkan  harga  asli sedangkan garis orange menunjukkan harga prediksi. Diagram garis diatas dapat dikatakan bahwa hasil prediksi dengan harga asli memiliki celah yang sedikit lebih renggang jika dibandingkan dengan hasil prediksi pada metode GRU. Hal tersebut dibuktikan dengan selisih nilai prediksi pada metode GRU cenderung lebih banyak mendekati nilai  asli  dibandingkan  dengan  metode  LSTM.  Dari  503  baris  hasil  prediksi  didapatkan  286  hasil  prediksi menggunakan metode GRU cenderung mendekati harga asli sedangkan 217 hasil prediksi menggunakan metode LSTM  lebih  mendekati  harga  aslinya.  Sehingga  dari  hasil  tersebut  maka  metode  GRU  lebih  akurat  dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7342
memprediksi  harga saham dibandingkan dengan  metode LSTM.  Selanjutnya ditampilkan  hasil prediksi dengan metode  LSTM  dan  GRU  selama  7  hari  kedepan.  Berdasarkan  hasil  prediksi  dapat  dilihat  bahwa  hasil  prediksi menggunakan metode LSTM memberikan hasil prediksi harga saham yang lebih tinggi dibandingkan dengan hasil prediksi dengan menggunakan metode GRU. Perbandingan hasil prediksi dengan metode LSTM dan GRU dapat pada 7 hari kedepan dilihat pada Tabel 2 . Hasil prediksi metode LSTM dan GRU.
Tabel 2 . Hasil prediksi metode LSTM dan GRU.
Tanggal Prediksi GRU  Prediksi LSTM 11/11/2023 3819.9006 3638.3816 11/12/2023 3784.8506 3780.9482 11/13/2023 3802.6626 3919.259 11/14/2023 3813.7776 3934.8252 11/15/2023 3799.3372 3836.0667 11/16/2023 3804.1208 3733.7202 11/17/2023 3783.4219 3665.318
Berdasarkan Tabel  2 .  Hasil  prediksi  metode  LSTM  dan  GRU  dari  hasil  prediksi  dalam  Tabel,  terlihat bahwa  GRU  cenderung  memberikan  nilai  prediksi  yang  lebih  stabil  dibandingkan  LSTM  untuk  rentang  waktu yang  diamati.  Konsistensi  prediksi  GRU  yang  lebih  stabil  menunjukkan  bahwa  model  ini  mungkin  lebih  baik dalam  menangani  pola-pola  sederhana  atau  perubahan  yang  lebih  teratur  dalam  data.  Sebaliknya,  LSTM menunjukkan  kemampuan  untuk  menangkap  nuansa  yang  lebih  kompleks  dalam  data,  terutama  terlihat  dari prediksi yang lebih tinggi pada tanggal 13 dan 14 November 2023. Hal ini menunjukkan bahwa LSTM mungkin lebih sensitif terhadap perubahan tren atau pola yang lebih kompleks dalam data.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  yaitu  hasil  evaluasi menggunakan metode LSTM dan GRU menghasilkan perbandingan nilai MAPE dan RMSE yang beragam. Hasil tersebut mengindikasikan bahwa metode GRU lebih baik dibandingkan dengan metode LSTM dalam memprediksi harga saham. Metode GRU memiliki nilai MAPE terendah 2,14% dan RMSE 0.01775 sedangkan metode LSTM memiliki MAPE terendah 2,42% dan RMSE 0,01807. Sehingga dapat disimpulkan metode GRU lebih baik dalam memprediksi harga saham. Kombinasi parameter terbaik pada kedua metode yaitu penggunaan learning rate yang rendah cenderung memberikan hasil nilai MAPE dan RMSE yang lebih baik, penggunaan timestep 5 pada GRU dapat memberikan hasil yang baik karena strukturnya yang lebih sederhana dan fokus pada pola jangka pendek sedangkan penggunaan timestep 10 pada LSTM dapat memberikan hasil yang lebih baik karena memungkinkan model  untuk  menangkap  lebih  banyak  deret  waktu  dalam  proses  pembelajaran  karena  LSTM  memiliki kemampuan untuk menangkap pola jangka panjang dengan baik karena strukturnya yang lebih kompleks dan fitur memori yang lebih kuat, penggunaan batch size yang lebih rendah menghasilkan hasil evaluasi MAPE dan RMSE yang  lebih  rendah  dibandingkan  penggunaan  batch  size  yang  tinggi  seperti  pada  penelitian  ini  batch  size  yang menghasilkan nilai MAPE dan RMSE yang rendah menggunakan batch size 8, dan peningkatan nilai epoch dari 100, 150, 200 menghasilkan penurunan nilai MAPE dan RMSE yang cukup signifikan, menunjukkan bahwa model mendapat  manfaat  dari  proses  pelatihan  yang  lebih  panjang.  Hasil  prediksi  harga  saham  menggunakan  metode GRU cenderung lebih mendekati harga asli dibandingkan dengan hasil prediksi menggunakan metode LSTM.

## REFERENCES
[1]  A.  N.  Fadila  and  C.  Nuswandari,  “Apa  Saja  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Harga  Saham?,”  2022.  [Online]. Available: http://journal.stekom.ac.id/index.php/E-Bisnis■page283
[2]  D.  Septiani,  A.  Martono,  and  L.  Karlina,  “Pengenalan  Manajemen  Investasi  dan  Pasar  Modal  Bagi  Siswa/I  dan  Guru Akuntansi SMK Bintang Nusantara,” 2020.
[3]  A. B. Untoro, “Prediksi Harga Saham Dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 6, no. 2, pp. 103–111, Sep. 2020, doi: 10.37012/jtik.v6i2.212.
[4]  Y. D. Lestari, E. Santoso, and A. Ridok, “Prediksi Harga Saham Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) (Studi Kasus: Saham PT Bank Rakyat Indonesia),” 2021. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[5]  S. N. Afifah and N. Fauziyyah, “Dampak Resesi 2023 terhadap Harga Saham di Indonesia,” 2023.
[6]  D. Kusumawati and M. Safiq, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Investment Opportunity Set dan Implikasinya Terhadap Return Saham,” 2019.
[7]  Imam Halimi and Wahyu Andhyka Kusuma, “Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Menggunakan Algoritma Neural Network,” 2018, [Online]. Available: https://id.investing.com/indices/idx-composite-historical-
[8]  M. Abdul Dwiyanto Suyudi, E. C. Djamal, A. Maspupah Jurusan Informatika, and F. Sains dan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi, “Prediksi Harga Saham menggunakan Metode Recurrent Neural Network,” 2019.
[9]  M. Ningsih, “Prediksi Harga Saham Harian PT BTPN Syariah Tbk Menggunakan Model Arima dan Model Garch,” Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, vol. 7, no. 03, pp. 1573–1580, 2021, doi: 10.29040/jiei.v7i3.2795.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7342
[10] A.  Muliani  Harahap  and  S.  Fitrie,  “IMPLEMENTASI  GATED  RECURRENT  UNIT  (GRU)  UNTUK  PREDIKSI HARGA SAHAM BANK KONVENSIONAL DI INDONESIA,” JISTech (Journal of Islamic Science and Technology) JISTech, vol. 6, no. 2, pp. 42–49, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.uinsu.ac.id/index.php/jistech
[11] W. Hastomo,  A. Satyo, B.  Karno, N.  Kalbuana, E. Nisfiani  -4, and  L. Etp  -, “Optimasi Deep Learning untuk  Prediksi Saham di Masa Pandemi Covid-19,” 2021.
[12] 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, Jan. 2023, doi: 10.25077/teknosi.v8i3.2022.164-172.
[13] R. A. Saputra, Y. Azhar, and V. Rahmayanti, “Prediksi Permintaan  Kargo pada Cargo Service Center Tangerang City Menggunakan Metode Gated Recurrent Unit,” REPOSITOR, vol. 2, no. 8, pp. 1113–1122, 2020.
[14] Khalis  Sofi,  Aswan  Supriyadi  Sunge,  Sasmitoh  Rahmad  Riady,  and  Antika  Zahrotul  Kamalia,  “PERBANDINGAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION, LSTM, DAN GRU DALAM MEMPREDIKSI HARGA SAHAM DENGAN MODEL TIME SERIES,” SEMINASTIKA, vol. 3, no. 1, pp. 39–46, Nov. 2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.275.
[15] A.  Yunizar,  T.  Rismawan,  D.  Marisa  Midyanti,  R,  and  F.  H.  MIPA  Universitas  Tanjungpura  Jalan  Hadari  Nawawi Pontianak,  “Penerapan  Metode  Recurrent  Neural  Network  Model  Gated  Recurrent  Unit  Untuk  Prediksi  Harga Cryptocurrency,” 2023.
[16] L. Wiranda and M. Sadikin, “Penerapan Long Short Term Memory pada Data Time Series untuk Memprediksi Penjualan Produk PT. Metiska Farma,” 2019.
[17] M. Agus Sholeh and R. Hidayat, “Perbandingan Model LSTM Dan GRU Untuk Memprediksi Harga Minyak Goreng di Indonesia,” Sains dan Teknologi, vol. 9, no. 3, pp. 2022–800, 2022, doi: 10.47668/edusaintek.v9i3.593.
[18] I. Nabillah and I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut,” JOINS (Journal of Information System), vol. 5, no. 2, pp. 250–255, Nov. 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
[19] F.  Andreas,  U.  Enri,  and  U.  Singaperbangsa  Karawang  Abstract,  “Perbandingan  Algoritma  Backpropagation  Neural Network  dan  Long  Short-Term  Memory  dalam  Memprediksi  Harga  Bitcoin,”  Jurnal  Ilmiah  Wahana  Pendidikan,  vol. 2022, no. 12, pp. 547–558, 2022, doi: 10.5281/zenodo.700976.
[20] A. Kurniawati, M. Sabri Ahmad, M. Fhadli, and S. Lutfi, “Analisis Perbandingan Metode Time Series Forecasting Untuk Prediksi Penjualan Obat di Apotek (Studi Kasus: Kimia Farma Apotek Takoma),” 2023.
[21] Moch Farryz Rizkilloh and Sri Widiyanesti, “Prediksi Harga Cryptocurrency Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory (LSTM),” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 6, no. 1, pp. 25–31, Feb. 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3630.
[22] I. Damanik, I. B. P. Gunadnya, and I. G. N. A. Aviantara, “Penggunaan Beberapa Model Peramalan (Forecasting) untuk Produksi Gula Kristal Putih di PT. Perkebunan Nusantara X,” 2022. [Online]. Available: http://ojs.unud.ac.id/index.php/beta