## RESEARCH ARTICLE • OPEN ACCESS

## Implementasi CNN-BiLSTM untuk Prediksi Harga Saham Bank Syariah di Indonesia

## Mushliha

## Volume 6, Issue 2, Pages 195–203, August 2024
Diterima 8 Juni 2024, Direvisi 26 Juli 2024, Disetujui 30 Juli 2024, Diterbitkan 2 Agustus 2024 To Cite this Article : M. Mushliha,“Implementasi CNN-BiLSTM untuk Prediksi Harga Sa- ham Bank Syariah di Indonesia”, Jambura J. Math , vol. 6, no. 2, pp. 195–203, 2024, ht- tps://doi.org/10.37905/jjom.v6i2.26509
© 2024 by author(s)

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

## JAMBURA JOURNAL • FIND OUR OTHER JOURNALS
Jambura Journal of
Biomathematics Jambura Journal of Mathematics Education Jambura Journal of Probability and Statistics EULER : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains, dan Teknologi

## Implementasi CNN-BiLSTM untuk Prediksi Harga Saham Bank Syariah di Indonesia
Mushliha 1 , ∗
1 Jurusan Teknlogi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia
ABSTRAK. Prediksi harga saham memiliki peran yang sangat penting dalam investasi saham. Keakuratan dalam memprediksi harga saham dapat memberikan keuntungan finansial yang signifikan serta membantu mengurangi risiko investasi. Data harga saham bersifat deret waktu dengan karakteristik frekuensi tinggi, non-linearitas, dan memori panjang, yang membuat prediksi harga saham menjadi tantangan yang kompleks. Penelitian ini mengusulkan metode untuk prediksi harga saham bank syariah di Indonesia menggunakan CNN-BiLSTM. Metode ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi dengan memanfaatkan kemampuan CNN dalam ekstraksi fitur dan kemampuan BiLSTM dalam memahami urutan temporal dari data saham. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga penutupan saham Bank Syariah Indonesia (BSI), Bank Tabungan Pensiunan Negara Syariah (BTPN Syariah), Bank Panin Dubai Syariah (PDSB) dari 02 Januari 2020 sampai 4 Juli 2024. Pengujian ketiga saham tersebut memiliki nilai MAPE berturut – turut 2.376%, 2.092%, dan 0.629%. Hasil penelitian menunjukkan model prediksi CNN-BiLSTM yang dihasilkan memiliki akurasi yang sangat baik dalam memprediksi harga saham.
ABSTRACT. Stock price forecasting plays a crucial role in stock investment. Accuracy in predicting stock prices can provide significant financial benefits and help reduce investment risks. Stock price data are time series with high- frequency characteristics, non-linearity, and long memory, which makes stock price prediction a complex challenge. This research proposes a method for predicting the stock prices of Islamic banks in Indonesia using CNN-BiLSTM. This method aims to improve prediction accuracy by utilizing the feature extraction capabilities of CNN and the ability of BiLSTM to understand the temporal sequences of stock data. The data used in this research are the closing stock prices of Bank Syariah Indonesia (BSI), Bank Tabungan Pensiunan Negara Syariah (BTPN Syariah), and Bank Panin Dubai Syariah (PDSB) from January 2, 2020, to July 4, 2024. Testing these three stocks yielded MAPE values of 2.376%, 2.092%, and 0.629%, respectively. The study results show that the CNN-BiLSTM prediction model produced has very good accuracy in predicting stock prices.
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonComercial 4.0 International License. Editorial of JJBM: Department of Mathematics, Uni- versitas Negeri Gorontalo, Jln. Prof. Dr. Ing. B. J. Habibie, Bone Bolango 96554, Indonesia.

## 1. Pendahuluan
Selama beberapa dekade, prediksi harga saham telah mena- rik perhatian untuk investasi dan penelitian karena memiliki po- tensi yang besar. Tren harga saham mengacu pada pergerakan na- ik atau turun dari rangkaian harga di masa depan. Prediksi harga saham memungkinkan investor untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi mengenai kapan harus membeli atau menjual saham [1, 2] . Memprediksi tren perubahan harga saham dimasa depan secara akurat dapat membantu investor menghindari risi- ko dan memperoleh keuntungan yang lebih tinggi di bursa saham [3] . Keuntungan maksimal dapat diperoleh dengan memprediksi tren perubahan harga saham dimasa depan serta mengurangi re- siko kerugian [4] . Prediksi tren perubahan harga saham merupak- an masalah yang cukup menantang karena sifatnya yang fluktuatif dan tidak stabil. Banyak faktor yang mempengaruhi harga saham seperti seperti permintaan dan penawaran, ekonomi global, ke- bijakan pemerintah, sentimen pasar dan masih banyak faktor lain
∗ Penulis Korespondensi.
Check for updates
Research Article

## ARTICLE HISTORY
Diterima 8 Juni 2024 Direvisi 26 Juli 2024
Disetujui 30 Juli 2024 Diterbitkan 2 Agustus 2024 KATA KUNCI Prediksi Deret Waktu Harga Saham CNN-BiLSTM KEYWORDS Forecasting Time Series Stock Price CNN-BiLSTM
yang ikut mempengaruhi [5] .
Hingga saat ini, banyak teknik dan berbagai model telah diterapkan untuk memprediksi harga saham. Metode statistika klasik yang umum digunakan untuk prediksi harga saham yang memiliki data yang berupa runtun waktu berkala adalah Autore- gressive Integrated Moving Average (ARIMA). ARIMA dirancang un- tuk data yang bersifat linear sehingga keakuratannya akan menu- run untuk memprediksi data runtun waktu yang memiliki kom- ponen nonlinear seperti data harga saham [6] . Data harga saham memiliki pola nonlinear yang kompleks sehingga ARIMA kurang efektif digunakan untuk prediksi harga saham sementara metode machine learning dapat menangani pola nonlinear lebih baik [7] . Metode machine learning merupakan metode yang banyak digu- nakan untuk prediksi harga saham. Kemampuan machine learning untuk mengelola data besar, meningkatkan akurasi prediksi, dan adaptasi cepat terhadap perubahan kondisi pasar membuatnya menjadi alat yang sangat berguna dalam prediksi harga saham [8] . Salah satu algoritma machine learning adalah neural network.
Email : mushliha.ush@bsi.ac.id (M. Mushliha) Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjom/index / E-ISSN : 2656-1344 © 2024 by the Author(s).
Gambar 1. Proses pelatihan model CNN-BiLSTM
Algoritma ini telah menunjukkan kinerja yang baik dalam memp- rediksi harga saham berdasarkan data historis.
Algoritma neural network dapat digunakan untuk prediksi saham karena kemampuannya mengelola data kompleks, baik di- gunakan untuk data nonliear dan data historis serta memiliki aku- rasi yang baik [9] . Algoritma neural network yang popular digu- nakan untuk prediksi harga saham antara lain ANN, RNN, LSTM, BiLSTM, CNN, GRU, dan BiGRU. Penelitian pada 2019 menggunak- an metode Recurrent Neural Network (RNN)untuk prediksi saham dan menghasilkan akurasi sebesar 55% [10] . Penelitian lainnya di tahun 2023, melakukan analisis perbandingan prediksi harga sa- ham menggunakan algoritma Artificial Neural Network (ANN) dan linear regression Dimana ANN sebagai model terbaik dengan RM- SE 612.474 [11] . Beberapa penelitian yang menggunakan LSTM dan BiLSTM untuk prediksi seperti Prediksi Data Time Series Sa- ham Bank BRI dengan Machine learning LSTM ( Long Short-Term Memory ) [12] , Prediksi Harga Saham Menggunakan BiLSTM de- ngan Faktor Sentimen Publik [13] , Implementasi Long Short-Term Memory (LSTM) dan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) Dalam Prediksi Harga Saham Syariah [14] menunjukkan bahwa baik LSTM dan BiLTM baik digunakan untuk memprediksi bebe- rapa saham. Penelitian menggunakan CNN untuk memprediksi harga saham menunjukkan bahwa CNN dapat memprediksi deret waktu, dan pembelajaran mendalam lebih cocok untuk menye- lesaikan masalah deret waktu [15] . Berdasarkan penelitian se- belumnya diketahui bahwa CNN memiliki keunggulan dalam eks- trasi fitur sehingga dapat menangkap pola – pola penting dalam time series sedangkan LSTM dan BiLSTM memiliki kemampuan un- tuk memahami ketergantungan temporal dalam data deret wak- tu. BiLSTM, khususnya, dapat menangkap informasi dari kedua arah waktu, yang meningkatkan akurasi prediksi.
Penelitian ini bertujuan untuk mengkombinasikan CNN dan BiLSTM dengan CNN dapat menangkap informasi spasial dari da- ta, sementara BiLSTM dapat menangkap pola temporal dari data dan elakukan prediksi. Kombinasi ini memungkinkan model un- tuk menangkap informasi dari berbagai aspek, termasuk konteks dan sekuensi, yang sangat penting dalam peramalan data deret waktu dan meningkatkan akurasi model. Penelitian ini meng- usulkan metode CNN-BiLSTM untuk memprediksi harga saham bank syariah di Indonesia kemudian melakukan evaluasi nilai Ro- ot Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

## 2. Metode
Secara garis besar alur penelitian yaitu pra-pemrosesan da- ta, proses data, implementasi model, evaluasi model, selanjutnya melakukan prediksi. Penelitian ini dilaksanakan dengan diagram alur pada Gambar 1 .

## 2.1. Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan dalam penelitian diperoleh dari yahoo finance dengan data saham bank syariah Indonesia yai- tu Bank Syariah Indonesia (BRIS.JK), Bank BTPN Syariah (BTPS.JK) dan Bank Panin Dubai Syariah (PNBS.JK). Periode data saham yang digunakan 02 Januari 2020 sampai 4 Juli 2024 dengan data yang digunakan adalah data harga saham penutupan harian (‘ Close’ ). Total data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 1087 data.

## 2.2. Data Preprocessing
Sebelum membangun model CNN-BiLSTM dilakukan data preprocessing terlebih dahulu. Pada tahap pertama dilakukan pem- bagian data menjadi data training , data validation dan data tes- ting . Data training pada penelitian ini diambil 80% dari dataset berjumlah 869 data digunakan pada proses training untuk meng- embangkan model prediksi. Data validation 10%dari seluruh data- set berjumlah 108 data digunakan untuk menguji model predik- si sebelum digunakan untuk memprediksi harga saham di masa depan. Sisanya, data testing berjumlah 110 data digunakan untuk menguji model prediksi yang telah diuji dengan data validasi.
Tahap kedua dilakukan normalisasi data untuk mendapatk- an hasil model yang lebih baik. Pada penelitian ini digunakan Min-Max Normalization yang akan memetakan data dalam interval [0,1]. Normalisasi dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut:
x norm,i = x i − x min x max − x min i = 1 , 2 , 3 , . . . , t (1)
dimana x norm adalah hasil dari normalisasi, x min adalah nilai ter- kecil dari data, dan x max adalah nilai terbesar dari data [16] .
Tahap selanjutnya menentukan window size . Window size ya- itu banyak data sebelumnya yang digunakan untuk memprediksi. Penelitian ini menggunakan widow size 5, 10, 15, 20, dan 30 untuk membangun model prediksi.

## 2.3. Modeling CNN-BiLSTM
Model CNN -BiLSTM yang dibangun adalah gabungan da- ri convolutional neural networks (CNN) dan bi-directional long short-
term Memory (BiLSTM). Pertama CNN digunakan untuk mengeks- trak fitur dari data masukan. Selanjutnya, BiLSTM menggunakan data fitur yang diekstrak untuk memprediksi harga penutupan saham pada hari berikutnya.

## 2.3.1. Convolutional Neural Network (CNN)
CNN terdiri dari lima komponen utama: lapisan input , la- pisan konvolusi, lapisan fully connected , dan lapisan output [17] . Lapisan konvolusi merupakan fokus dari seluruh struktur model, yang terutama digunakan untuk mengekstraksi fitur dan mela- kukan pengurangan dimensi pada fitur-fitur tersebut. Dengan kemampuan yang luar biasa dalam mengekstraksi dan mengenali fitur, CNN telah berhasil diterapkan dalam tugas-tugas klasifikasi gambar dan data deret waktu [18] . Studi ini berfokus pada eks- traksi fitur lokal nonlinear yang efektif untuk data saham meng- gunakan lapisan konvolusi dan ekstraksi fitur untuk menghasilk- an informasi fitur yang lebih penting.

## 2.3.2. Long-Short Term Memory (LSTM)
LSTM pertama kali diusulkan oleh Hochreiter dan Schmi- dhuber pada tahun 1997 sebagai varian dari Recurrent Neural Ne- twork (RNN) yang telah mengalami pengembangan [19] . Diban- dingkan dengan RNN tradisional, jaringan saraf LSTM memiliki karakteristik yang cocok untuk memproses dan memprediksi per- istiwa penting dengan interval dan keterlambatan yang panjang dalam deret waktu [20] . LSTM meningkatkan struktur lapisan ter- sembunyi dari RNN dengan memperkenalkan sistem unit penga- tur yang terdiri dari input gate , forget gate , dan output gate , yang secara efektif mengatasi vanishing gradient dalam pelatihan mo- del. Struktur ini ditunjukkan pada Gambar 2 . Diantara unit-unit tersebut, forget gate digunakan untuk memutuskan informasi ma- na yang perlu dihapus dari neuron dalam model, input gate digu- nakan untuk memperbarui status unit, dan output gate digunak- an untuk mengontrol keluaran ke momen berikutnya dari neuron [21] .
Gambar 2. Arsitektur memory cell LSTM
Struktur memory cell LSTM ditunjukkan pada Gambar 2 . Da- lam gambar tersebut, h ( t − 1) dan h t adalah keluaran dari cell state sebelumnya dan cell state saat ini. x t adalah input dari unit saat ini. Sigmoid dan tan h adalah fungsi aktivasi, dan lingkaran dalam gambar menunjukkan aturan aritmetika antara vektor-vektor. C t adalah keadaan neuron pada saat t . f t adalah forget gate , yang mengontrol bagaimana cell state harus membuang informasi me- lalui fungsi aktivasi Sigmoid. i t adalah input gate yang menentuk- an informasi yang perlu diperbarui oleh fungsi Sigmoid, yang ke- mudian menghasilkan memori baru menggunakan fungsi aktivasi
tan h ( C t ) dan akhirnya mengontrol berapa banyak informasi ba- ru yang ditambahkan ke keadaan neuron. O t adalah output gate , yang menentukan keadaan keluaran neuron dari fungsi Sigmoid , dan akhirnya memproses keadaan neuron menggunakan fungsi aktivasi tan h untuk memperoleh hasil akhir. Berikut proses per- hitungan LSTM [22] :
f t = σ W f h ( t − 1) , x t + b f (2)
i t = σ W i x t , h ( t − 1) + b i (3)
C t = tanh W c x t , h ( t − 1) + b c (4)
U t = i t ⊗ C t + f t ∗ C ( t − 1) (5)
O t = σ W o x t , h ( t − 1) + b o (6)
h t = O t ⊗ tan h ( U t ) (7)
dengan W f adalah bobot untuk forget gate , W i adalah bobot un- tuk input gate , W o adalah bobot untuk output gate . b f adalah bias untuk forget gate , b i adalah bias untuk input gate , b o adalah bias untuk output gate . C t adalah memory cell state , C t − 1 adalah me- mory cell state di cell state sebelumnya, σ adalah fungsi Sigmoid , dan ⊗ adalah Hadamard product .
2.3.3. Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)
BiLSTM merupakan peningkatan optimalisasi dari LSTM. LSTM tradisional memprediksi keluaran momen berikutnya ber- dasarkan informasi deret waktu masa lalu, BiLSTM dapat sepe- nuhnya memperhitungkan informasi masa lalu dan masa dep- an dengan menghubungkan lapisan LSTM maju dan lapisan LS- TM mundur, yang memfasilitasi input informasi urutan maju dan mundur, sehingga membuat model lebih kuat [16] . Oleh kare- na itu, penelitian ini menggunakan jaringan saraf BiLSTM untuk mempelajari fitur serial dua arah dari informasi fitur yang dieks- traksi dari lapisan CNN, sepenuhnya memanfaatkan fitur depen- den jangka panjang dari data sampel untuk pembelajaran, dan akhirnya menghasilkan hasil prediksi harga saham melalui lapis- an fully connected . Struktur BiLSTM ditunjukkan pada Gambar 3 .
Gambar 3. Arsitektur BiLSTM [23]
Berikut persamaan setiap bagian BiLSTM:
A i = f 1 ω 1 x i + ω 2 A ( i − 1) (8)
B i = f 2 ω 3 x i + ω 4 B ( i +1) (9)
Y i = f 3 ( ω 5 A i + ω 6 B i ) (10)
dengan f i adalah fungsi aktivasi disetiap layer.

## 2.3.4. Pemodelan CNN-BiLSTM
Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, prediksi harga saham (atau aset lainnya) sangat penting sehingga banyak pene- liti telah mencoba menggunakan berbagai metode untuk tujuan tersebut. Penelitian ini mengusulkan metode prediksi harga pe- nutupan saham menggunakan model CNN-BiLSTM. Proses meto- de ini diilustrasikan pada Gambar 4 .
Gambar 4. Arsitektur CNN-BiLSTM
1. Langkah 1: Data saham yang dikumpulkan dinormalisasi dan dibagi menjadi tingkat pelatihan, validasi dan pengujian.
2. Langkah 2: Pertama, lapisan CNN digunakan untuk meng- ekstraksi fitur internal dari data saham. Layer CNN terdiri dari layer konvolusi 1D.
3. Langkah 3: lapisan BiLSTM dilatih pada fitur lokal yang di- ekstraksi oleh CNN untuk mempelajari pola perubahan di- namis internal. Akhirnya, keluaran dilewatkan melalui dense layer . Diagram struktur jaringannya ditunjukkan pada Gam- bar 4.
4. Langkah 4: Hasil prediksi dinormalisasi untuk mendapatkan nilai yang diinginkan.

## 2.3.5. Evaluasi Model
Evaluasi model CNN-BiLSTM yang dibagun pada penelitian ini menggunakan Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Abso- lute Percentage Error (MAPE). RMSE merupakan metrik yang digu- nakan untuk mengevaluasi akurasi prediksi model. RMSE dihi- tung dengan cara akar menghitung rata-rata dari persebaran an- tara nilai prediksi dan nilai aktual [13] . Persamaan yang digunak- an untuk perhitungan RMSE adalah sebagai berikut:
RM SE = r 1 n n X i =1 ( b y i − y i ) 2 , (11)
dengan b y i adalah nilai prediksi dan y i adalah nilai aktual, dan n adalah jumlah data.
RMSE menghitung rata-rata dari persebaran antara nilai prediksi dengan nilai aktual, sehingga memberikan indikasi ten- tang seberapa besar perbedaan antara prediksi dan hasil aktual.
MAPE menghitung rata-rata dari selisih persentase antara nilai prediksi dan nilai aktual. Dalam penggunaannya, MAPE di- gunakan untuk mengevaluasi performa model regresi linear mul- tivariat, analisis peramalan, dan evaluasi model lainnya [16] . Per- samaan yang digunakan untuk perhitungan RMSE adalah sebagai berikut:
M AP E = 1 n n X i =1 | b y i − y i | y i × 100 % . (12)
Nilai MAPE dapat ditafsirkan menggunakan skala yang di- kembangkan oleh Lewis. Skala ini mengkategorikan akurasi pre- diksi dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Kategori MAPE Nilai MAPE Keterangan M AP E < 10 % Sangat Akurat
10 % ≤ M AP E < 20 % Baik
20 % ≤ M AP E < 50 % Normal M AP E ≥ 50 % Tidak Akurat
Sumber: [24]
Skala ini membantu dalam menilai seberapa baik model prediksi yang digunakan berdasarkan nilai MAPE yang dihasilk- an. Nilai RMSE dan MAPE yang lebih kecil menunjukkan bahwa prediksi model lebih akurat dan lebih dekat dengan nilai aktual.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data penelitian yang digunakan dalam penelitian berasal dari yahoo finance . Gambar 5 menampilkan data yang digunak- an dalam penelitian ditampilkan dalam grafik, yaitu data harga saham Bank Syariah Indonesia yang ditnjukkan pada Gambar 5a , data harga saham BTPN Syariah yang ditnjukkan pada Gambar 5b , dan data harga saham Bank Panin Dubai Syariah yang ditnjukkan pada Gambar 5c .
Periode data yang diambil pada penelitian ini dalam ren- tang 02 Januari 2020 sampai 4 Juli 2024 dengan jumlah data yang digunakan untuk masing – masing saham adalah sebanyak 1087 data. Selanjutnya dilakukan data preprocessing yaitu membagi da- ta menjadi data training, data validation dan data testing . Seba- nyak 869 data digunakan dalam proses pelatihan model, 108 da- ta digunakan untuk validasi model dan 110 data digunakan untuk evaluasi model. Selanjutnya dilakukan normalisasi data dengan menggunakan Min-Max Normalization . Lima data sebelum dan se- telah normalisasi disajikan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Perbandingan data sebelum dan setelah normaliasi data untuk saham BRIS.JK
Sebelum Normalisasi Sesudah Normalisasi 1740 0.45365895 1705 0.44378658 1695 0.4409659 1680 0.43673489 1670 0.43391421
(a) Bank Syariah Indonesia (BRIS.JK)
(b) Bank BTPN Syariah (BTPS.JK)
(c) Bank Panin Dubai Syariah (PNBS.JK)
Gambar 5. Grafik harga saham
Setelah melakukan normalisasi selanjutnya dilakukan wi- dow_size . Window size mengacu pada jumlah data historis yang digunakan sebagai input untuk model. Tabel 3 merupakan peng- gunaan window size 5. Window size lima artinya lima data sebe- lumnya yang akan digunakan untuk prediksi data.
Pada tahap modeling dengan menggunakan CNN-BiLSTM da- ta bank syariah Indonesia yaitu Bank Syariah Indonesia, Bank BPTN Syariah, Bank Panin Dubai Syariah akan dilatih menggunak- an window size lima, sepuluh, lima belas, dua puluh, dua puluh lima dan tiga puluh. Banyak model yang dihasilkan dalam pe- nelitian ini sebanyak 18 model. Penentuan parameter yang tepat sebelum proses training dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi model, sedangkan evaluasi kinerja selama training dapat membe- rikan wawasan untuk penyetelan parameter lebih lanjut. Penen- tuan parameter dalam proses training model machine learning sangat krusial untuk mencapai performa optimal. Selanjutnya, pengaturan parameter CNN-BiLSTM pada penelitian ini disajikan pada Tabel 4
Berdasarkan pengaturan parameter CNN-BiLSTM pada Ta- bel 4 , dapat diketahui bahwa model spesifik yang dibangun se- bagai berikut: dataset pelatihan input merupakan vektor tiga di- mensi ( none , 5, 1) dimana 5 adalah ukuran widow size dan 1 adalah fitur dari dimensi input . Pertama, data masuk ke lapisan kovolusi satu dimensi untuk mengekstrak fitur lebih lanjut dan menda- patkan vektor output ( none , 3, 32), di mana 3 merupakan, 32 ada- lah ukuran kernel dan filter lapisan konvolusi. Kemudian, masuk ke lapisan konvolusi satu dimensi kedua dan mendapatkan vek- tor output (none , 1, 16). Selanjutnya, vektor tersebut masuk ke lapisan BiLSTM pertama untuk pelatihan dan menghasilkan vek- tor output ( none , 1, 128). Dilanjutkan ke lapisan BiLSTM kedua menghasilkan vektor output ( none , 1, 64). Proses training selan- jutnya masuk ke lapisan dense dan menghasilkan vektor output ( none , 16). Setelah proses training selesai masuk ke lapisan fully connected untuk mendapatkan nilai output , 16 adalah jumlah lapis- an tersembunyi di BiLSTM. Arsitektur spesifik CNN BiLSTM dapat dilihat pada Gambar 6 .
Tabel 3. Tampilan window size 5 untuk saham BRIS.JK
x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 y 0.05419532 0.05309491 0.0519945 0.05034388 0.04869326 0.05034388 0.05309491 0.0519945 0.05034388 0.04869326 0.05034388 0.04924347 0.0519945 0.05034388 0.04869326 0.05034388 0.04924347 0.05089408 0.43955556 0.43955556 0.43250387 0.43250387 0.43109353 0.42827285 0.43955556 0.43250387 0.43250387 0.43109353 0.42827285 0.42968319
Tabel 4. Parameter setting dari CNN-BiLSTM Parameter Value Filter lapisan konvolusi 32, 16 Ukuran kernel lapisan konvolusi 3 Fungsi aktivasi lapisan konvolusi Relu Jumlah hidden layer unit di BiLSTM 1 64,50 Jumlah hidden layer unit di BiLSTM 2 32 Window size 5, 10, 15, 20, 25, 30 Batch size 100, 200 Epochs 37, 71,78, 40, 46, 68, 90, 114, 128, 370, 500, 562, 600 Learning rate 0.001 Optimizer Adam Fungsi Loss MeanSquaredError
Gambar 6. Arsitektur model CNN Bi-LSTM
Pada tahap evaluasi model, hasil pengujian model CNN- BiLSTM untuk data saham Bank Syariah Indonesia (BRIS.JK) de- ngan parameter terbaik adalah window size =10, layer pertama CNN1D dengan filter = 32, kernel_size =3, activation =’relu’, layer kedua CNN1D dengan filter =16, kernel_size=3, hidden layer unit BiLSTM = 50 , optimizer = Adam, epoch = 600, dan batch size = 200. Pada Tabel 5 , evaluasi model menghasilkan RMSE sebesar 0.0803 dengan MAPE sebesar 2.376%. Gambar 7 menunjukkan bahwa hasil prediksi dan aktual tidak memiliki perbedaan yang jauh. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model yang dihasilkan
sangat akurat.
Saham Bank Panin Dubai Syariah (PNBS.JK) pada pengujian model CNN-BiLSTM menghasilkan model terbaik dengan kombi- nasi parameter window size =5, lapisan pertama CNN1D dengan filter = 32, kernel_size =3, activation =’relu’, lapisan kedua CNN1D dengan filter =16, kernel_size =3, hidden layer unit BiLSTM 1= 64, hidden layer unit BiLSTM 1= 32 , optimizer = Adam, epoch = 37, dan batch size = 100. Dari Tabel 6 diketahui evaluasi model meng- hasilkan RMSE sebesar 0.0758 dengan MAPE sebesar 0.629% , se- lain itu dapat dilihat dari Gambar 8 yang menunjukkan bahwa hasil prediksi dan aktual memiliki pola yang sama. Dari evalua- si dan penggambaran grafik dapat dikatakan bahwa model yang dihasilkan sangat akurat.
Sementara untuk saham Bank BTPN Syariah (BTPS.JK) mo- del CNN-BiLSTM menghasilkan model terbaik dengan kombinasi parameter window size =5, lapisan pertama CNN1D dengan filter = 32, kernel_size =3, activation =’relu’, lapisan kedua CNN1D de- ngan filter =16, kernel_size =3, hidden layer unit BiLSTM 1= 64, hidden layer unit BiLSTM 1= 32 , optimizer = Adam, epoch = 37, dan batch size = 100. Tabel 7 menunjukkan evaluasi model meng- hasilkan RMSE sebesar 0.0490 dengan MAPE sebesar 2.092%. Hal ini juga sejalan dengan Gambar 9 yang menunjukkan hasil predik- si dan aktual memiliki selisih yang sangat kecil sehingga diketahui model yang dihasilkan sangat akurat.
Dalam penelitian ini terdapat 6 widow size yaitu 5, 10, 15, 20, 25, dan 30. Window size memiliki pengaruh signifikan ter- hadap kinerja model dalam prediksi. Window size yang berbeda dapat mempengaruhi akurasi dari hasil prediksi. Penelitian me- nunjukkan bahwa ukuran window size yang tepat dapat mening- katkan akurasi model secara signifikan. Hal ini sejaralan dengan hasil penilitian yang ditunjukkan pada [25] . Untuk window size terbaik dalam penelitian ini adalah lima dan hal ini ditunjukkan oleh model yang dihasilkan untuk saham BTPN Syariah dan Bank Panin Dubai Syariah. Dari Gambar 7 , 8 , dan 9 , dapat dilihat bahwa harga saham hasil prediksi dan aktualnya tidak berbeda jauh dan ini dapat dilihat dari nilai RMSE dan MAPE yang dihasilkan. Ber-
Tabel 5. Hasil dan parameter dari model untuk saham BRIS.JK Saham Parameter RMSE MAPE Window Size epoch batch Hidden layer unit BRIS.JK 5 562 200 50 0.0804 2.381% 10 600 200 50 0.0803 2.376% 15 500 200 50 0.0885 2.476% 20 600 200 50 0.0817 2.339% 25 370 200 50 0.0875 2.526% 30 500 200 50 0.0889 2.539%
Tabel 6. Hasil dan parameter dari model untuk saham PNBS.JK
Saham Parameter RMSE MAPE window size epoch batch Hidden layer unit PNBS.JK 5 37 100 96 0.0758 0.629% 10 71 100 96 0.0842 0.755% 15 78 100 96 0.0779 0.631% 20 40 100 96 0.0809 0.699% 25 46 100 96 0.0832 0.718% 30 55 100 96 0.0859 0.734%
Tabel 7. Hasil dan parameter dari model untuk saham BTPS.JK
Saham Parameter RMSE MAPE Window Size epoch batch Hidden layer unit BTPS.JK 5 114 100 96 0.0490 2.092% 10 192 100 96 0.0509 2.169% 15 114 100 96 0.0562 2.437% 20 90 100 96 0.0561 2.468% 25 128 100 96 0.0490 2.226% 30 68 100 96 0.0586 2.815%
Gambar 7. Perbandingan harga hasil prediksi dan aktual saham (BRIS.JK)
dasarkan Tabel 5 , 6 , dan 7 , diketahui bahwa untuk model terbaik hasilkan oleh CNN-BiLSTM pada saham Saham Bank Panin Dubai Syariah (PNBS.JK) dengan RMSE sebesar 0.0758 dengan MAPE se- besar 0.629%. Hal ini mendukung temuan pada penelitian sebe- lumnya yang menunjukan bahwa CNN dan BiLSTM cocok untuk digunakan dalam prediksi data yang berupa rutun waktu.
Berdasarkan karakteristik deret waktu data harga saham,
penelitian ini mengusulkan metode CNN-BiLSTM untuk memp- rediksi harga penutupan saham pada hari berikutnya. Metode ini menggunakan harga penutupan saham sebagai input dan me- manfaatkan sepenuhnya karakteristik urutan waktu dari data sa- ham. CNN digunakan untuk mengekstraksi fitur dari data input . BiLSTM digunakan untuk mempelajari dan memprediksi data fi- tur yang diekstraksi dan melakukan prediksi. Hal ini dilakukan
Gambar 8. Perbandingan harga hasil prediksi dan aktual saham Bank Panin Dubai Syariah (PNBS.JK)
Gambar 9. Perbandingan harga hasil prediksi dan aktual saham Bank BTPN Syariah (BTPS.JK)
untuk meningkatkan akurasi prediksi metode tersebut. Peneli- tian ini mengasilkan performa model yang sangat baik. Evaluasi secara keseluruhan untuk setiap model CNN-BiLSTM menghasilk- an RMSE di bawah 0.09 dan MAPE di bawah 3% yang berarti model prediksi yang dihasilkan memiliki performa sangat akurat karena nilai MAPE di bawah 10%.

## 4. Kesimpulan
Model CNN-BiLSTM yang dikembangkan menunjukkan ki- nerja yang lebih baik dalam memprediksi harga saham diban- dingkan dengan model CNN, LSTM ataupun BiLSTM saja. Kom- binasi CNN untuk ekstraksi fitur dan BiLSTM untuk menangkap dependensi jangka panjang dalam data saham terbukti efektif da- lam menangani volatilitas dan kompleksitas data saham. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ini memiliki akurasi prediksi yang lebih tinggi dan error yang lebih rendah. Hasil yang dipero- leh untuk prediksi harga saham Bank Syariah Indonesia (BRIS.JK)
memperoleh menghasilkan RMSE sebesar 0.0803 dengan MAPE sebesar 2.376%, Bank Panin Dubai Syariah (PNBS.JK menghasilk- an RMSE sebesar 0.0758 dengan MAPE sebesar 0.629%, dan Bank BTPN Syariah (BTPS.JK) menghasilkan RMSE sebesar 0.0490 de- ngan MAPE sebesar 2.092%. Dari hasil penelitian dapat dilihat bahwa nilai MAPE yang diperoleh untuk setiap mode yang diha- silkan kurang dari 10% yang berarti bahwa model yang dihasilkan memiliki akurasi yang sangat baik. Penelitian selanjutnya dapat menggunakan model ini di lebih banyak bidang yang datanya ber- upa urutan waktu seperti prediksi cuaca, prediksi harga emas, prediksi penggunaan energi, dan lain sebagainya.
Kontribusi Penulis. Penulis telah membaca dan menyetujui versi ma- nuskrip yang diterbitkan.
Ucapan Terima Kasih. Penulis menyampaikan terima kasih kepada editor dan reviewer atas pembacaan yang cermat, kritik yang mendalam, dan
rekomendasi yang praktis untuk meningkatkan kualitas tulisan ini.
Pembiayaan. Penelitian ini tidak menerima pembiayaan eksternal.
Konflik Kepentingan. Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepen- tingan yang terkait dengan artikel ini.

## Referensi
[1] Z. Hu, W. Liu, J. Bian, X. Liu, and T.Y. Liu, “Listening to Chaotic Whispers,” in Proceedings of the Eleventh ACM International Conference on Web Search and Data Mining , Feb. 2018, pp. 261–269, doi: 10.1145/3159652.3159690 .
[2] K. Adam, A. Marcet, and J. P. Nicolini, “Stock Market Volatility and Learning,” Journal of Finance , vol. 71, no. 1, pp. 33–82, 2016, doi: 10.1111/jofi.12364 .
[3] W. Nuij, V. Milea, F. Hogenboom, F. Frasincar, and U. Kaymak, “An Automa- ted Framework for Incorporating News into Stock Trading Strategies,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering , vol. 26, no. 4, pp. 823–835,
Apr. 2014, doi: 10.1109/tkde.2013.133 .
[4] M. Qiu and Y. Song, “Predicting the Direction of Stock Market Index Mo- vement Using an Optimized Artificial Neural Network Model,” Plos One , vol. 11, no. 5, p. e0155133, May 2016, doi: 10.1371/journal.pone.0155133 .
[5] R. Vanaga and B. Sloka, “Financial and capital market commission financing: Aspects and challenges,” Journal of Logistics, Informatics and Service Science , vol. 7, no. 1, pp. 17–30, 2020, doi: 10.33168/LISS.2020.0102 .
[6] M. M. Kumbure, C. Lohrmann, P. Luukka, and J. Porras, “Machine lear- ning techniques and data for stock market forecasting: A literature revi- ew,” Expert Systems with Applications , vol. 197, p. 116659, Jul. 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.116659 .
[7] T. Prasetyo et al., “Perbandingan Kinerja Metode Arima, Multi-Layer Percep- tron, Dan Random Forest Dalam Peramalan Harga Logam Mulia Berjangka Yang Mengandung Pencilan,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 11, no. 2, pp. 265–274, 2024, doi: 10.25126/jtiik.2024117392 .
[8] T. Phuoc, P. T. K. Anh, P. H. Tam, and C. V. Nguyen, “Applying machine learning algorithms to predict the stock price trend in the stock market – The case of Vietnam,” Humanities and Social Sciences Communications , vol. 11, no. 1, Mar. 2024, doi: 10.1057/s41599-024-02807-x .
[9] A. Nilsen, “Perbandingan Model RNN, Model LSTM, dan Model GRU dalam Memprediksi Harga Saham-Saham LQ45,” Jurnal Statistika Dan Aplikasinya , vol. 6, no. 1, pp. 137–147, Jun. 2022, doi: 10.21009/jsa.06113 .
[10] M. A. D. Suyudi, E. C. Djamal, and A. Maspupah, “Prediksi Harga Saham menggunakan Metode Recurrent Neural Network,” in Seminar Nasional Apli- kasi Teknologi Informasi (SNATi) , Aug. 2019, pp. 34-38. [Online]. Available: ht- tps://journal.uii.ac.id/Snati/article/view/13398 .
[11] B. H. Mahendra, L. Chaerani, and G. Gumay, “Analisis Perbandingan Prediksi Harga Saham menggunakan Algoritma Artificial Neural Network dan Linear Regression,” Jurnal Ilmiah Komputasi , vol. 22, no. 2, pp. 303–312, 2023, doi:
10.32409/jikstik.22.2.3357 .
[12] A. S. B. Karno, “Prediksi Data Time Series Saham Bank BRI Dengan Mesin Be- lajar LSTM (Long ShortTerm Memory),” Journal of Informatic and Information Security , vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.31599/jiforty.v1i1.133 .
[13] N. Afrianto, D. H. Fudholi, and S. Rani, “Prediksi Harga Saham Menggunak- an BiLSTM dengan Faktor Sentimen Publik,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 41–46, 2022, doi: 10.29207/res- ti.v6i1.3676 .
[14] D. I. Puteri, “Implementasi Long Short Term Memory (LSTM) dan Bidirectio- nal Long Short Term Memory (BiLSTM) Dalam Prediksi Harga Saham Syari- ah,” Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi , vol. 11, no. 1, pp. 35–43, May 2023, doi: 10.34312/euler.v11i1.19791 .
[15] S. Chen and H. He, “Stock Prediction Using Convolutional Neural Network,” IOP Conference Series. Materials Science and Engineering , vol. 435, p. 012026, Nov. 2018, doi: 10.1088/1757-899x/435/1/012026 .
[16] M. Yang and J. Wang, “Adaptability of Financial Time Series Prediction Based on BiLSTM,” in Procedia Computer Science , vol. 199, Jan. 2022, pp. 18–25, doi: 10.1016/j.procs.2022.01.003 .
[17] J. Luo and X. Zhang, “Convolutional neural network based on attention me- chanism and Bi-LSTM for bearing remaining life prediction,” Applied Intelli- gence , vol. 52, no. 1, pp. 1076–1091, 2022, doi: 10.1007/s10489-021-02503- 2 .
[18] S. Selvin, R. Vinayakumar, E. A. Gopalakrishnan, V. K. Menon, and K. P. Soman, “Stock price prediction using LSTM, RNN and CNN-sliding window model,” in 2017 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI) , Sep. 2017, doi: 10.1109/icacci.2017.8126078 .
[19] P. Qori, D. Oktafani, and I. Kharisudin, “Analisis Peramalan dengan Long Short Term Memory pada Data Kasus Covid-19 di Provinsi Jawa Tengah”, Prisma , vol. 5, pp. 752-758, Feb. 2022.
[20] Q. Wu, F. Guan, C. Lv, and Y. Huang, “Ultra-short-term multi-step wind power forecasting based on CNN-LSTM,” IET Renewable Power Generation , vol. 15, no. 5, pp. 1019–1029, 2021, doi: 10.1049/rpg2.12085 .
[21] Y. Sun, Q. Sun, and S. Zhu, “Prediction of Shanghai Stock Index Based on In- vestor Sentiment and CNN-LSTM Model,” Journal of Systems Science and Infor- mation , vol. 10, no. 6, pp. 620–632, 2022, doi: 10.21078/JSSI-2022-620-13 .
[22] W. Lu, J. Li, Y. Li, A. Sun, and J. Wang, “A CNN-LSTM-Based Model to Forecast Stock Prices,” Complexity , vol. 2020, pp. 1–10, Nov. 2020, doi: 10.1155/2020/6622927 .
[23] A. Staffini, “A CNN–BiLSTM Architecture for Macroeconomic Time Series Fo- recasting,” in Engineering Proceedings , vol. 33, no. 1, Jun. 2023, p. 33, doi: 10.3390/engproc2023039033 .
[24] T. Mariyani and I. Rosyida, “Implementasi Metode Double Exponential Smo- othing untuk Peramalan Luas Panen Padi di Kabupaten Pati dengan Bantuan Software Minitab 16”, Prisma , vol. 6, pp. 707-713, Mar. 2023.
[25] R. E. Wahyuni, “Optimasi Prediksi Inflasi dengan Neural Network Pada Tahap Windowing Adakah Pengaruh Perbedaan Window Size,” Technologia Jurnal Ilmiah , vol. 12, no. 3, p. 176, Jul. 2021, doi: 10.31602/tji.v12i3.5181 .