## COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting
COMPARISON OF EXTREME GRADIENT BOOSTING (XGBOOST) METHOD WITH LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) FOR STOCK PREDICTION PT. BANK MANDIRI TBK. (BMRI)
PERBANDINGAN METODE EXTREME GRADIENT BOOSTING (XGBOOST) DENGAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) UNTUK PREDIKSI SAHAM PT. BANK MANDIRI TBK. (BMRI)
Bagas Pratama 1 , Lintang Yuniar Banowosari 2
Program Studi Manajemen Sistem Infomasi, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia 1 Program Studi Informatika, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia 2 m.bagas057@gmail.com 1 * , lintang@staff.gunadarma.ac.id 2

## ABSTRACT
In the continuously evolving world of investments, achieving optimal investment results is the primary goal of every investor. The high profit potential in stock investments makes it an attractive choice. However, it is difficult to predict the direction of stock price movements, but many methods and ways are used to predict in terms of buying and selling, one of which is the result of the very rapid development of computing for machine learning, namely artificial intelligence techniques. In this study, the artificial intelligence methods used are Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Long Short-Term Memory (LSTM). This study uses a stock dataset of PT. Bank Mandiri Tbk. (BMRI) for 20 years, especially in the open price column. After testing, the results from the XGBoost method are obtained, namely the Coefficient of Determination (R2) value of 89.09%, indicating that the results are good and the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is 3.21%, indicating that the error percentage is low. While in the LSTM method, the R2 value is 98.44%, meaning that the prediction results have been predicted very well and the MAPE is 1.77%, indicating that the error percentage is very low.
Keywords: XGBoost, Open Price, Prediction, LSTM, Stocks

## (ABSTRAK)
Dalam dunia investasi yang terus berkembang, pencapaian hasil investasi yang optimal merupakan tujuan utama  setiap  investor.  Potensi  keuntungan  yang  tinggi  pada  investasi  saham  menjadikannya  pilihan menarik. Namun, pergerakan harga saham sulit untuk ditebak akan arah kelajuannya, tetapi banyak metode dan  cara  yang  dilakukan  untuk  memprediksi  dalam  hal  jual  beli  saham,  salah  satunya  adalah  akibat perkembangan komputasi untuk pembelajaran mesin yang sangat pesat, yaitu teknik kecerdasan buatan. Dalam  penelitian  ini  metode  kecerdasan  buatan  yang  digunakan  adalah  Extreme  Gradient  Boosting (XGBoost) dan Long Short-Term Memory (LSTM). Penelitian ini menggunakan dataset saham PT. Bank Mandiri  Tbk.  (BMRI)  selama  20  tahun,  khususnya  pada  kolom  harga  pembukaan.  Setelah  dilakukan pengujian didapatkan hasil dari metode XGBoost, yaitu nilai Koefisien Determinasi (R2) sebesar 89.09%, menandakan bahwa hasil prediksi sudah baik dan Mean Absolute Persentage Error (MAPE) sebesar 3.21%, menandakan bahwa persentase error sudah rendah. Sedangkan pada metode LSTM, yaitu nilai R2 sebesar 98.44%  menandakan  bahwa  hasil  prediksi  sudah  sangat  baik  dan  MAPE  sebesar  1.77%,  menandakan bahwa persentase error sudah sangat rendah.
Kata Kunci : XGBoost, Harga Pembukaan, Prediksi, LSTM, Saham

## PENDAHULUAN
Dalam dunia investasi yang terus berkembang, pencapaian hasil investasi yang optimal merupakan tujuan utama setiap investor. Pentingnya memprediksi harga saham dalam dunia investasi  menjadi  fokus  berikutnya. Namun,  Pergerakan  harga  saham  sulit
untuk  ditebak  akan  arah  kelajuannya. Saat  ini,  perkembangan  komputasi untuk pembelajaran mesin sangat pesat, yaitu  machine  learning  dan  deep learning. Dengan melihat permasalahan yang  ada,  maka  tujuan  penelitian adalah mendapatkan hasil perbandingan  salah  satu  metode
machine  learning,  yaitu  Extreme Gradient  Boosting  (XGBoost)  dan salah satu metode deep learning, yaitu Long  Short-Term  Memory  (LSTM) berupa tingkat nilai regression metrics dan nilai error, selanjutnya menentukan metode  yang  memiliki  tingkat  nilai regression metrics dan nilai error yang terbaik  apabila  diimplementasikan pada harga pembukaan saham [1].
Jurnal  penelitian  terkait  yang dijadikan  acuan  dalam  melakukan penelitian  ini  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  Affan  Ardana  pada tahun 2023 berjudul Analisis Performa Algoritma XGBoost untuk Menentukan Parameter dan Fitur yang Paling  Optimal  dalam  Memprediksi
Pergerakan Harga Saham [1], hasil dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa prediksi  pergerakan  harga  saham menggunakan  algoritma  XGBoost memberikan hasil nilai RMSE terendah sebesar 0,009437, selanjutnya penelitian  yang  dilakukan  Beno  Jange pada  tahun  2022  berjudul  Prediksi Harga Saham Bank BCA Menggunakan XGBoost [2], hasil dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa peramalan  harga  saham  Bank  BCA dengan  metode  XGBoost  memperoleh nilai MAPE sebesar 4,01%, selanjutnya penelitian yang dilakukan Tita Lattifiaa,  Putu  Wira  Buana,  dan  Ni Kadek  Dwi  Rusjayanthib  pada  tahun
2022  berjudul  Model  Prediksi  Cuaca Menggunakan Metode LSTM [3], hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi  cuaca  menggunakan  metode Long  Short-Term  Memory  (LSTM) memperoleh  nilai  RMSE  dan  MAPE terbaik  diperoleh  yaitu  1,7444  dan 1,9499%,  selanjutnya  penelitian  yang dilakukan  Adhitio  Satyo  Bayangkari Karno  pada  tahun  2020  berjudul Prediksi Data Time Series Saham Bank BRI  Dengan  Mesin  Belajar  LSTM (Long  ShortTerm  Memory)  [4],  hasil
prediksi  data  time  series  saham  Bank BRI  dengan  menggunakan  mesin belajar  LSTM  terlihat  cukup  berhasil untuk mendapatkan nilai akurasi tinggi RMSE  sebesar  227,470,  dan  terakhir adalah  penelitian  yang  dilakukan Prismahardi  Aji  Riyantoko,  Tresna Maulana  Fahruddin,  Kartika  Maulida Hindrayani,  dan  Eristya  Maya  Safitri pada  tahun  2020  berjudul  Analisis Prediksi Harga Saham Sektor Perbankan  Menggunakan  Algoritma LSTM  (Long  Short-Term  Memory) [5],  hasil  prediksi  data  time  series saham Bank Mandiri dengan menggunakan  mesin  belajar  LSTM terlihat cukup berhasil untuk mendapatkan  nilai  akurasi  tinggi RMSE sebesar 240,71. Berdasarkan kelima jurnal penelitian terkait yang telah disebutkan, seluruhnya  memiliki  kekurangan,  yaitu hanya menggunakan salah satu metode, yaitu XGBoost ataupun LSTM, sehingga tidak  diketahui  akurasi  terbaik  yang didapatkan dari metode time series lain dalam  memprediksi  harga  saham.  Oleh karena  itu,  pada  penelitian  ini  akan dilakukan perbandingan metode
XGBoost dengan LSTM untuk prediksi saham PT. Bank Mandiri Tbk. (BMRI), khususnya  pada  harga  pembukaan saham.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penyusunan penulisan ini meliputi 5 tahap, sebagai berikut:
1. Perencanaan
Tahap perencanaan penelitian ini adalah  memperoleh  bahan-bahan  dan informasi  yang  dibutuhkan  untuk penelitian,  seperti  buku,  jurnal,  dan artikel yang berkaitan dengan penelitian. Selain dari buku, jurnal, dan artikel, pengumpulan data berupa harga saham PT. Bank Mandiri Tbk. melalui
media  internet  sebagai  koleksi  dataset yang digunakan.
2. Analisis Tahap  analisis  penelitian  ini adalah  mengamati  secara  detail kebutuhan  yang  digunakan  untuk pembuatan  perbandingan  metode Long  Short-Term  Memory  (LSTM) dan  Extreme  Gradient  Boosting (XGBoost)  termasuk  menyiapkan dataset yang digunakan untuk melatih sistem dan efektifitas yang digunakan dalam sistem. 3. Perancangan Tahap perancangan dalam penelitian  ini  adalah  pembuatan  alur kerja  menggunakan  flowchart  secara umum, yaitu dimulai dari pengumpulan data,  pra-pemrosesan  data,  pembuatan model, training model, validasi model, dan terakhir adalah evaluasi model.
4. Implementasi Tahap implementasi dalam penelitian  ini  adalah  menerapkan metode  Long  Short-Term  Memory (LSTM)  dan  Extreme  Gradient Boosting  (XGBoost)  dengan  kode program menggunakan bahasa pemrograman Python. 5. Uji Coba Tahap  uji  coba  dalam  penelitian ini adalah menggunakan metode black box, yaitu pengujian terhadap data, dari pengambilan sampai dengan menampilkan hasil grafik terhadap data yang diuji serta pengujian menggunakan dataset saham lain. Penelitian ini memberikan gambaran  umum  tentang  proses pengembangan  model  prediksi  saham yang  melibatkan  beberapa  tahapan penting. Tahap pertama adalah pengumpulan  dataset  yang  akan digunakan  untuk  implementasi  model. Dataset ini mencakup data saham yang
relevan  dan  akan  digunakan  sebagai bahan belajar bagi model.
Setelah  dataset  dikumpulkan, tahap  kedua  adalah  pra-pemrosesan data.  Pada  tahap  ini,  data  dibersihkan, dinormalisasi, dan ditransformasi untuk memastikan  kualitas  dan  konsistensi data sebelum digunakan dalam model. Tahap  ketiga  adalah  perancangan model  dengan  metode  Extreme Gradient  Boosting  (XGBoost)  dan Long  Short-Term  Memory  (LSTM). Proses ini melibatkan beberapa tahapan penting dan dimulai dengan penggunaan kumpulan data yang telah dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data pelatihan dan data pengujian.
Tahap  keempat  adalah  pelatihan data.  Pada  tahap  ini,  model  akan mempelajari  fitur  yang  didapat  dari dataset  dan  melakukan  pengubahan nilai parameter selama proses pelatihan berlangsung.  Proses  ini  melibatkan penggunaan  algoritma  belajar  mesin untuk  menyesuaikan  bobot  dan  bias dalam  model  berdasarkan  data  input dan  output  yang  diharapkan.  Tahap kelima  adalah  memprediksi  model dengan  data  testing  predict.  Data testing predict kemudian diklasifikasikan, dan hasilnya dibandingkan  dengan  nilai  parameter data testing real. Proses ini memungkinkan peneliti untuk mengevaluasi sejauh mana model dapat memprediksi  data  dengan  benar  dan mendapatkan  tingkat  akurasi  dalam klasifikasi  proses  data  testing  predict dan data testing real.
Tahap  terakhir,  yaitu  tahap keenam  adalah  evaluasi  model  pada dua metode, yaitu XGBoost dan LSTM dengan  membandingkan  regression metrics dan nilai error. Jika pada tahap evaluasi  model  didapatkan  nilai regression  metric  dan  nilai  error  yang tidak  sesuai  dengan  yang  diharapkan, maka  dilakukan  tahapan  pembuatan
model kembali. Namun, jika pada tahap evaluasi  model  didapatkan  nilai regression metrics dan nilai error yang diharapkan, maka model tersebut dapat diuji coba ataupun tidak dengan dataset saham  lain.  Jika  dilakukan  uji  coba, maka  akan  mengulang  ke  tahapan pertama,  yaitu  pengumpulan  dataset.
Namun,  jika  tidak,  maka  tahapan penelitian
dinyatakan selesai. Gambaran umum tahapan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1. Gambar 1. Tahapan Penelitian HASIL DAN

## PEMBAHASAN
PENELITIAN Hasil Seluruh  dataset  akan  dibaca menggunakan  bahasa  pemrograman Python.  Berikut  adalah  hasil  dan pembahasan:
a. Prediksi Model LSTM Perintah pertama yang dilakukan adalah membuat variabel predict yang berisi  data  array  pada  saat  tahapan sebelumnya,  yaitu  pembuatan  model.
Selanjutnya,  membuat  variabel,  yaitu berisi dataframe hasil prediksi dan data real. Data target yang digunakan adalah data open price saham BMRI.

## Gambar 2. Hasil Prediksi Metode LSTM
b. Prediksi Model XGBoost Perintah pertama yang dilakukan adalah membuat variabel predict yang berisi  data  array  pada  saat  tahapan sebelumnya,  yaitu  pembuatan  model. Selanjutnya,  membuat  variabel,  yaitu berisi dataframe hasil prediksi dan data real. Data target yang digunakan adalah data open price saham BMRI.

## Gambar 3. Hasil Prediksi Metode
XGBoost c. Evaluasi Model Tahapan selanjutnya adalah evaluasi model, dimana akan menghasilkan nilai Koefisien Determinasi  (R2)  dan  nilai  Mean Absolute  Percentage  Error  (MAPE). Koefisien Determinasi (R2) digunakan untuk  mengukur  seberapa  baik  nilai prediksi  dibandingkan  dengan  nilai real. Nilai koefisien determinasi adalah antara  nol  dan  satu.  Jika  dalam  uji empiris  didapat  nilai  adjusted  R2 negatif,  maka  nilai  adjusted  R2 dianggap nol. Semakin tinggi nilainya, semakin  baik  modelnya.  Koefisien determinasi  dapat  dihitung  dengan rumus:
𝑹 𝟐 = 𝟏 − 𝜮(𝒚 𝒊 +𝒚 ,) 𝟐 𝜮(𝒚 𝒊 +𝒚 .) 𝟐 Keterangan: 𝒚 𝒊 = nilai real
𝒚, = nilai prediksi
𝒚. = nilai rata-rata
Mean  Absolute  Percentage  Error
(MAPE) adalah metode untuk menghitung  perbedaan  antara  data  asli dan  data  hasil  prediksi.  Perbedaan tersebut diabsolutkan, kemudian dihitung  ke  dalam  bentuk  persentase terhadap  data  asli.  Hasil  persentase tersebut  kemudian  didapatkan  nilai mean-nya  [6].  MAPE  dapat  dihitung dengan rumus:
𝑴𝑨𝑷𝑬 = 𝟏 𝒏 4 |𝒚 𝒊 − 𝒚,| 𝒚 𝒊 𝒏 𝒕7𝟏 Keterangan: 𝒏 = jumlah data 𝒚 𝒊 = nilai real 𝒚, = nilai prediksi Selanjutnya  adalah  evaluasi  dari model LSTM dan model XGBoost.
1. Evaluasi Model LSTM Pada program yang dibuat menghasilkan nilai Koefisien Determinasi  (R 2 )  dan  nilai Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE) untuk  model  LSTM.  Gambar  4  adalah hasil  evaluasi  model  LSTM  pada program.
Gambar 4. Hasil Evaluasi Model

## LSTM
2. Evaluasi Model XGBoost Pada program yang dibuat menghasilkan nilai Koefisien Determinasi  (R 2 )  dan  nilai Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE) untuk  model  XGBoost.  Gambar  5 adalah  hasil  evaluasi  model  XGBoost pada program.

## Gambar 5. Hasil Evaluasi Model XGBoost
d. Visualisasi Hasil Prediksi LSTM

## Gambar 6. Visualisasi Hasil Prediksi LSTM
Pada  Gambar  6  merupakan visualisasi  hasil  prediksi  LSTM, dimana garis biru merupakan nilai real data  test  dan  garis  oranye  merupakan nilai predict, jika dilihat pada Gambar 6 garis  biru  dan  garis  oranye  berhimpit mulai  dari  data  pertama  hingga  data terakhir,  ini  menandakan  bahwa  hasil prediksi sudah sangat baik.
e.
Visualisasi Hasil Prediksi XGBoost

## Gambar 7. Visualisasi Hasil Prediksi XGBoost
Pada  Gambar  7  merupakan visualisasi  hasil  prediksi  XGBoost, dimana  garis  biru  merupakan  nilai  real data  test  dan  garis  oranye  merupakan nilai predict, jika dilihat pada Gambar 7 garis  biru  dan  garis  oranye  berhimpit mulai  dari  data  pertama  hingga  data terakhir,  namun  jika  dibandingkan dengan  metode  LSTM,  garis  biru  dan oranye  pada  metode  XGBoost  tidak terlalu berhimpit, ini menandakan bahwa hasil  prediksi  sudah  baik.  Selajutnya dilakukan  pengujian  terhadap  dataset lain. Perbandingan dengan menggunakan saham lain dilakukan agar mengetahui  apakah  program  dapat dijalankan dengan saham yang berbeda. Pada  Tabel  1  dijelaskan  tentang  hasil pengujian dan perbandingan
menggunakan  data  saham  PT.  Bank Rakyat Indonesia Tbk. (BBRI).
Tabel 1. Perbandingan Saham BMRI

## Dengan BBRI
Keterangan:  R2  adalah  Koefisien Determinasi,  MAPE  adalah  Mean Absolute Persentage Error

## PENUTUP Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  maka  dalam  penelitian  ini dapat  diambil  kesimpulan,  yaitu  dari 4.960  data  open  price  saham  PT.  Bank Mandiri  (BMRI)  pada  tahun  2003  s.d. 2023,  disimpulkan  bahwa  metode Extreme  Gradient  Boosting  (XGBoost) dan Long Short-Term Memory (LSTM) dapat  digunakan  dalam  memprediksi dataset  saham  tersebut.  Hasil  prediksi, yaitu berupa nilai Koefisien Determinasi (R2)  dan  Mean  Absolute  Persentage Error  (MAPE).  Setelah  dilakukan pengujian  didapatkan  hasil  dari  metode XGBoost, yaitu nilai R2 sebesar 89.09 % dan  MAPE  sebesar  3.21  %,  sedangkan pada  metode  LSTM,  yaitu  nilai  R2 sebesar 98.44 % dan MAPE sebesar 1.77 %. Berdasarkan nilai
Koefisien
Determinasi (R2) dan nilai error MAPE yang  didapatkan  pada  kedua  metode, dapat  dikatakan  bahwa  metode  Long Short-Term Memory (LSTM) merupakan  metode  terbaik  dalam memprediksi dataset saham. Berdasarkan  kesimpulan  yang  telah diuraikan, maka ada beberapa saran yang dapat disampaikan, yaitu Jumlah dataset saham yang dianalisis ditingkatkan agar hasil  prediksi  semakin  baik  dan  pada penelitian selanjutnya dapat menggunakan  metode  time  series lainnya agar mendapatkan perbandingan metode  yang  lebih  baik  dalam memprediksi saham.

## DAFTAR PUSTAKA
[A.  Ardana,  “Performance  Analysis  of XGBoost Algorithm to Determine the Most  Optimal  Parameters  and Features  in  Predicting  Stock  Price Movement,” Telematika:  Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi , vol. 20, no. 1, pp. 91–102, 2023. B. Jange, “Prediksi Harga Saham Bank BCA Menggunakan  Prophet,” Journal  of
Trends  Economics  and  Accounting Research , vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2021.
T.  Lattifia,  P.  W.  Buana,  and  N.  K.  D. Rusjayanthi,  “Model  Prediksi  Cuaca Menggunakan Metode LSTM,” JITTER  J.  Ilm.  Teknol.  dan  Komput , vol. 3, no. 1, pp. 994–1000, 2022.
A. S. B. Karno, “Prediksi Data Time Series Saham  Bank  BRI  Dengan  Mesin Belajar  LSTM  (Long  ShortTerm Memory),” Journal of Informatic and Information  Security ,  vol.  1,  no.  1,
2020.
P.  A.  Riyantoko,  T.  M.  Fahruddin,  K.  M.
Hindrayani,  and  E.  M.  Safitri, “Analisis  Prediksi  Harga  Saham
Sektor  Perbankan  Menggunakan Algoritma Long-Short Terms Memory (Lstm),” in Seminar
Nasional  Informatika  (SEMNASIF) ,
2020, pp. 427–435.