Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3619-3631 E- ISSN 2503-2933 3619

## Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan Model
Hibrida Recurrent Neural Network Dan Genetic Algorithm
Muhammad Reza Pahlawan 1 , Arif Djunaidy 2 , Retno Aulia Vinarti 3 1,2,3 Departemen Sistem Informasi; Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya e-mail: 1 reza.206026@mhs.its.ac.id, 2 adjunaidy@is.its.ac.id, 3 zahra_17@is.its.ac.id

## Abstrak
Pasar  saham  merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam  merepresentasikan  kondisi ekonomi  suatu  negara.  Oleh  karena  itu,  model  prediksi  diperlukan  dalam  melakukan  analisis pergerakan nilai saham ke depannya. Penelitian ini menggunakan beberapa arsitektur seperti Elman,  Long  Short-Term  Memory  (LSTM),  dan  Gate  Recurrent  Unit  (GRU)  yang  dikenal mampu  mengatasi  data  non-linear.  Namun  yang  menjadi  permasalahan  adalah  bagaimana menentukan  strategi  melakukan  konfigurasi  parameter  yang  tepat.  Kesalahan  penentuan strategi  dapat  mengakibatkan  pemborosan  waktu  dan  sumber  daya.  Penelitian  ini  bertujuan membandingkan Genetic Algorithm (GA) dan gridsearch dari sisi kinerja dan waktu komputasi yang  dibutuhkan.  Arsitektur  Elman  melalui  optimasi  GA  (Elman-GA)  memiliki  Root  Mean Squared  Error  (RMSE)  sebesar  165,33  dan  arsitektur  Elman  melalui  gridsearch  (Elman-GS) menghasilkan  154,47.  Dari  segi  waktu  komputasi,  Elman-GA  jauh  lebih  cepat  dengan membutuhkan 4874,51 detik sementara Elman-GS membutuhkan 7148,7 detik. Arsitektur LSTM melalui  optimasi  GA  (LSTM-GA)  memiliki  RMSE  sebesar  113,36  sementara  LSTM  melalui gridsearch  (LSTM-GS)  menghasilkan  RMSE  sekitar  111,94.  Waktu  komputasi  LSTM-GA  juga lebih  cepat  karena  hanya  8733,86  detik  sementara  LSTM-GS  membutuhkan  16537,42  detik. Arsitektur GRU melalui optimasi GA (GRU-GA) memiliki RMSE sebesar 120,19 dan arsitektur GRU  melalui  gridsearch  (GRU-GS)  menghasilkan  RMSE  sekitar  121,35.  Dari  segi  waktu komputasi,  GRU-GA  jauh  lebih  cepat  karena  hanya  membutuhkan  6996,62  detik  sementara GRU-GS membutuhkan 19826,86 detik.
Kata kunci — Saham, RNN, GA, kinerja model, waktu komputasi

## Abstract
The stock market is one of the important factors in representing the economic condition of a country. Therefore, a predictive model in analyzing the movement of stock values is needed. This research uses several architectures such as Elman, Long Short-Term Memory (LSTM), and Gate  Recurrent  Unit  (GRU).  The  problem  is  how  to  determine  the  strategy  for  tuning parameters. Most likely the strategy can result in a waste of time and resources. This study aims to  compare  the  Genetic  Algorithm  (GA)  and  gridsearch  in  terms  of  performance  and computational time. Elman architecture through GA optimization (Elman-GA) has a Root Mean Squared  Error  (RMSE)  of  165.33  and  Elman  architecture  through  gridsearch  (Elman-GS) produces 154.47. Elman-GA is much faster with 4874.51 seconds while Elman-GS takes 7148.7 seconds. LSTM architecture through GA optimization (LSTM-GA) has a RMSE of 113.36 while LSTM  through  gridsearch (LSTM-GS)  produces  a  RMSE  of  around  111.94.  LSTM-GA  is  also faster  because  it  is  only  8733.86  seconds  while  LSTM-GS  takes  16537.42  seconds.  The  GRU architecture  through  GA  optimization  (GRU-GA)  has  an  RMSE  of  120.19  and  the  GRU architecture  through  gridsearch  (GRU-GS)  produces  an  RMSE  of  121.35.  GRU-GA  is  much faster because it only takes 6996.62 seconds while GRU-GS takes 19826.86 seconds.
Keywords —Stocks, RNN, GA, model performance, computation time
3620 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3619-3631 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
asar  saham  merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam  menggambarkan  bagaimana kondisi perekonomian suatu negara. Kinerja ini sering  menjadi dasar bagi investor untuk berinvestasi pada saham [1], [2]. Dalam dunia keuangan, kumpulan beberapa harga saham yang  memiliki  kapitalisasi  pasar  tinggi  dapat  direpresentasikan  melalui  nilai  indeks  harga saham.  Indeks  harga  saham  bertujuan  untuk  merepresentasikan  bagaimana  kondisi perekonomian secara umum [1]. Aktivitas prediksi indeks harga saham memiliki peran penting karena  banyak  pemangku  kepentingan  membutuhkannya  [2].  Misalnya,  investor  perlu memantau  dan  mengelola  portofolionya  berdasarkan  prediksi  harga  di  masa  depan,  konsultan dapat  menghasilkan  keuntungan  dengan  memberikan  prediksi  yang  akurat,  dan  pemerintah perlu  terus  mengevaluasi  kinerja  indeks  harga  saham  untuk  menetapkan  kebijakan  dengan tujuan menjaga stabilitas keuangan.
Fluktuasi harga saham dapat disebabkan oleh faktor internal maupun eksternal. Salah satu faktor  eksternal  yang  berpengaruh  adalah  faktor  ekonomi  makro  seperti  politik,  sosial, kebijakan  psikologis,  dan  variabel  ekonomi  [4].  Aktivitas  analisis  saham  dapat  dikategorikan menjadi  analisis  teknikal,  fundamental,  dan  sentimen  [3].  Analisis  teknikal  mengacu  pada sejarah harga saham dan penggunaan berbagai teknik untuk mengembangkan sinyal atau tanda apakah  akan  menjual  atau  membeli  suatu  saham  [5],  [6].  Analisis  fundamental  biasanya melibatkan  data  yang  tidak  terstruktur  seperti  laporan  keuangan,  dokumentasi  perusahaan, berita,  dan  diskusi  [7].  Namun,  analisis  fundamental tidak  banyak  digunakan  dalam  penelitian saham  karena  sulit  diterapkan  dalam  pengembangan  model  dan  bagaimana  menggambarkan harga  saham  yang  berfluktuasi  [8],  [9].  Analisis  sentimen  berfokus  pada  mengidentifikasi pengaruh beberapa faktor seperti berita dan operasi bisnis terhadap pergerakan saham [3].
Pada  umumnya,  peneliti  menggunakan  sentimen  seperti  berita  atau  pendapat  investor sebagai  tambahan  informasi  dalam  melakukan  prediksi  harga  saham.  Hal  ini  disebabkan sentimen terbukti efektif dalam membantu aktivitas prediksi harga saham [4] . Namun sentiment yang dilibatkan harus berkorelasi dengan saham terkait. Hal ini dibuktikan pada penelitian [1] yang melakukan prediksi terhadap harga saham penutupan harian dimana sentimen yang kurang berkorelasi  tidak  membuat  kinerja  model  meningkat.  Selain  itu,  hasil  penelitian  [5] mengindikasikan bahwa sentimen memiliki pengaruh yang besar pada harga saham penutupan di  hari  yang  sama.  Namun,  mayoritas  penelitian  di  bidang  saham  hanya  menggunakan kombinasi  satu  atau  dua  variabel  dalam  melakukan  prediksi  indeks  harga  saham. Mengkombinasikan  beberapa  sumber  data  yang  lebih  luas  dengan  variabel  saham  mampu meningkatkan  akurasi  prediksi  [6].  Adapun  [7]  mengkombinasikan  variabel  harga,  indikator teknikal, dan sentimen dimana dapat meningkatkan akurasi model dari 58% menjadi 65% pada saham non-aktif.
Data  harga  saham  memiliki  karakteristik  dimensi  yang  tinggi,  tidak  linier  dan  tidak stasioner [8]. Oleh karena itu, diperlukan metode yang tepat untuk menangani karakteristik data tersebut untuk menghasilkan kinerja model yang baik dimana salah satunya dapat menggunakan metode berbasis jaringan seperti Jaringan Saraf Tiruan (JST). JST memiliki keunggulan dalam pemodelan data non-linier dan dinilai lebih baik daripada metode berbasis statistik lainnya [9]– [11].  Salah  satu  turunan  dari  aplikasi  arsitektur  yang  dapat  memodelkan  data  berbasis  waktu ( timeseries) khususnya data saham adalah Recurrent Neural Network (RNN) . RNN telah dikenal dengan  kinerjanya  yang  luar  biasa,  terutama  dalam  bidang  penelitian  yang  berkaitan  dengan keuangan [12]. Selain itu, RNN dikenal memiliki tingkat akurasi yang tinggi untuk  melakukan prediksi  data time  series karena  bekerja  melalui  mengekstrasi  informasi  dari  data  jangka panjang [3].
P
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3619-3631 E- ISSN 2503-2933 3621
Muhammad , et., al [ Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan Model Hibrida Recurrent Neural Network dan Genetic Algorithm ] lear, implies research results (First Author)
Metode arsitektur RNN telah digunakan di berbagai penelitian saham sebelumnya seperti arsitektur Elman [13], LSTM [10],  [14],  [15],  dan GRU [16].  Sebagai  gambaran,  penggunaan Elman  mampu  menghasilkan  nilai RMSE sebesar  17,52  di  data Korea  Stock  Price  Index ( KOSPI )  [13].  Penggunaan  mampu  menghasilkan RMSE sebesar  20,88  di  data Standard  of Poor’s  500  Index (S&P500)  [14].  Sementara  itu,  penggunaan GRU mampu  menghasilkan RMSE sebesar 2,05 di data indeks saham Shanghai-Shenzen 300 Stock Index (HS300) [16]. Hal tersebut  membuktikan  bahwa RNN telah  teruji  kinerjanya  di  berbagai  studi  kasus  terutama prediksi  indeks  harga  saham  walaupun  data  saham  yang  digunakan  berbeda.  Namun  yang menjadi permasalahan adalah bagaimana menentukan parameter model yang tepat karena RNN memiliki kelemahan dalam cara menentukan parameter yang tepat [17]. Model neural network seperti RNN memiliki  berbagai  parameter  yang  perlu  dikonfigurasi  seperti optimizer, jumlah hidden  layer ,  dan  jumlah node .  Kesalahan  dalam  mendefinisikan  parameter  dan  nilai  dapat mengakibatkan menghabiskan banyak waktu dan sumber daya [18].
Salah  satu  alternatif  untuk  menemukan  parameter  yang  tepat  adalah  dengan menggunakan Genetic Algorithm ( GA ). GA merupakan metode yang telah terbukti efektif dalam meningkatkan kinerja model [19]–[22]. Selain itu, GA dipilih karena kecepatan untuk mencapai konvergensi  menuju  global  optima  dan  relatif  mudah  dalam  implementasinya  [21].  Dalam penelitian harga saham, penelitian sebelumnya telah menerapkan GA dalam melakukan optimasi parameter  JST, Radial  Basis  Function  Neural  Network ( RBFNN ),  dan Time  Delay  Neural Network ( TDNN )  [17].  Namun,  penelitian  tersebut  baru  diterapkan  pada  prediksi  harga  saham perusahaan. Berdasarkan penelitian sebelumnya, belum ada yang mengujicoba meneerapkan GA untuk melakukan optimasi parameter RNN dalam melakukan prediksi indeks harga sham.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  membutuhkan  data indeks  harga saham  historis  dan  opini investor  saham. Data  indeks  harga  saham  historis  digunakan  sebagai  representasi  informasi  saham  sedangkan opini  investor  mewakili  bagaimana  opini  investor  terhadap  saham  tersebut.  Data  yang dikumpulkan  terhitung  mulai  1  Juli  2016  sampai  30  Juni  2021.  Praproses  data  saham  yang dilakukan adalah pemeriksaan dan ekstraksi data sehingga terbentuk fitur atau variabel masukan baru yang  kemudian dilakukan proses normalisasi sebelum  membangun  model. Ekstraksi fitur dilakukan  untuk  mendapatkan  variabel  indikator  teknikal  saham.  Variabel  indikator  teknikal yang digunakan dalam penelitian ini adalah Stochastic Oscillator (%K) , Relative Strength Index (RSI) , dan Moving Average Convergene-Divergence ( MACD ). Proses pengambilan sentimen menggunakan kamus Loughran and Mcdonald yang telah terbukti  digunakan  dalam  penelitian  lain  seperti  yang  telah  diterapkan  oleh  [4].  Keluaran  dari metode  ini  adalah  nilai  tendensi  sentimen  dari  data  teks  yang  direpresentasikan  sebagai polaritas. Kegiatan ini juga sebagai proses transformasi data yang semula berupa teks menjadi numerik.  Hal  ini  dilakukan  karena  model  tidak  dapat  mengolah  data  berupa  teks  atau  berisi huruf.  Untuk  mendapatkan  sentimen  saham  harian,  penelitian  ini  mengambil  nilai  rata-rata sentimen harian.
Gambar  1  merupakan  bagaimana  mekanisme  data  harga  saham,  indikator  teknikal,  dan sentimen  akan  menjadi  masukan  dalam  proses  pembentukan  model  dasar  berarsitektur RNN yaitu Elman , LSTM , dan GRU . Mekanisme penentuan parameter model RNN menggunakan GA . Parameter  yang  diujicobakan  dalam  penelitian ini  adalah jumlah hidden  layer, jumlah node di masing-masing hidden  layer ,  nilai dropout ,  ukuran batch , dan tipe optimizer .  Di  dalam  model
3622 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3619-3631 E-ISSN 2503-2933
GA-RNN yang  dibangun,  fungsi  tujuan GA adalah  meminimalisir  nilai  RMSE  sehingga kombinasi parameter dengan nilai RMSE terkecil ditetapkan sebagai solusi optimal.
Gambar 1. Mekanisme Pembangunan Model Berbasis GA

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan dan Praproses Data
Pengumpulan  data  saham  melalui  situs Investing sementara  data  berita  saham  diambil melalui situs Antara News melalui proses crawling menggunakan bahasa pemrograman Python . Data  saham  yang  digunakan  dalam  ini  adalah Jakarta  Stock  Exchange  Composite yang merupakan  harga  saham  indeks  Indonesia.  Secara  garis  besar,  atribut  yang  ada merepresentasikan tanggal, harga saham, dan informasi lainnya. Atribut Date merepresentasikan tanggal transaksi saham dimana tanggal transaksi saham hanya aktif saat hari kerja yaitu Senin hingga Jumat. Atribut harga saham dapat dilihat pada Open , High , Low , Open . Sementara dua atribut  sisanya  adalah Volume yang  merepresentasikan  jumlah  transaksi  dan Currency yang merepresentasikan  mata  uang  yang  digunakan.  Data  saham  yang  digunakan  dapat  diakses  di link berikut.
Atribut  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  harga  saham  saat  penutupan. Selanjutnya  data  yang  terindikasi outlier dihilangkan.  Aktivitas feature  extraction dalam penelitian  ini  adalah  pembentukan  atribut  indikator  teknikal,  yaitu MACD , RSI ,  dan %K . Indikator %K mengukur  tingkat  harga  saham  saat  penutupan  terhadap  rentang  harga  saat penutupan  dan  pembukaan  tiap  harinya  [23].  Variabel  ini  sangat  cocok  digunakan  untuk investasi  jangka  pendek  di  pasar  saham.  Nilai RSI memiliki  rentang  dari  0  hingga  100.  Pada umumnya, apabila nilai RSI lebih besar daripada 70 atau 80, maka saham tersebut overbought dimana dinilai terlalu tinggi karena pembelian yang berlebihan. Apabila nilai RSI lebih rendah daripada  20  atau  30,  maka  mengindikasikan  saham  tersebut oversold dimana  nilai  saham  di bawah  nilai  seharusnya  [7],  [23]. MACD merupakan indikator  yang  membandingkan  dua nilai moving  average harga  saham. Moving  average yang  pertama  direpresentasikan  sebagai
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3619-3631 E- ISSN 2503-2933 3623
Muhammad , et., al [ Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan Model Hibrida Recurrent Neural Network dan Genetic Algorithm ] lear, implies research results (First Author)
Exponential  Moving  Average ( EMA )  dengan  nilai  26  dan moving  average yang  kedua direpresntasikan  sebagai  12  hari  EMA.  Hari  ke-26  EMA  dikurangi  hari  ke-9 EMA .  Hari  ke-9 EMA direpresentasikan sebagai signal line , yaitu batas untuk beli atau jual [23]. Oleh karena itu, indikator ini dapat digunakan dalam menilai waktu pembelian dan penjualan [7].
Penelitian ini mengambil informasi tanggal, url , judul, dan konten berita dimana jumlah berita  yang  dapat  dikumpulkan  sebanyak  6396  buah.  Data  berita  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dapat  diakses  di  link  berikut. Pengambilan  sentimen  menggunakan  kamus Loughran  and  Mcdonald dipengaruhi  oleh  banyaknya  jumlah  kata  yang  termasuk  kategori sentimen positif maupun negatif. Semakin banyak kata yang termasuk sentimen positif, semakin besar  pula  peluang  berita  tersebut  termasuk  dalam  sentimen  positif.  Penelitian  ini  mengambil konten berita untuk diambil sentimennya.
Langkah  selanjutnya  adalah  mengambil  rataan  nilai  sentimen  tiap  harinya.  Hal  ini bertujuan untuk mengetahui sentimen terhadap saham di hari yang sama. Keluaran dari langkah ini  adalah  tanggal  dan  nilai  sentimennya  dimana  dihasilkan  1336  baris  data.  Langkah  terakhir sebelum mengembangkan model prediksi adalah menggabungkan data sentimen berita per hari dengan  data  saham  yang  sudah  di  praproses  seperti  pembentukan  atribut  indikator  teknikal sebelumnya.  Proses  penggabungan  dilakukan  berdasarkan  tanggal  yang  sama.  Tabel  1 merupakan dataset hasil praproses data yang telah dilakukan. Tabel tersebut menunjukkan dua data pertama dan dua data terakhir dari data yang dimiliki. Proses selanjutnya adalah melakukan normalisasi data dimana data yang dihasilkan akan memiliki rentang nilai 0 hingga 1.
Tabel 1. Dataset Date Close MACD RSI Stochastic_K sentiment 2016-07-27 5274,36 -69,30 80,60 91,65 0,51 2016-07-28 5299,21 -74,07 81,53 99,04 0,80 … ... … … … … 2021-06-29 5949,05 -,3,38 39,28 25,66 0,14 2021-06-30 5985,49 -1,30 35,98 40,23 -0,02

## 3.2. Pengembangan Model
Penelitian  ini  menggunakan  empat  jenis  eksperimen  dalam  menentukan  parameter RNN seperti  terlihat  pada  Tabel  2  sementara  Tabel  3  merupakan  parameter RNN yang  dioptimasi menggunakan GA .  Penelitian  ini  juga  melakukan  eksperimen  penentuan  optimasi  parameter menggunakan  metode gridsearch sebagai  sarana  validasi  hasil  eksperimen GA .  Metode gridsearch akan menjalankan seluruh skenario parameter sehingga kita dapat mengetahui hasil kinerja  tiap  skenario  parameter  model.  Sementara  itu, GA hanya  akan  mencoba  beberapa skenario model sehingga terdapat kemungkinan hasilnya akan lebih rendah daripada gridsearch dari segi kinerja.
Gambar 2 merupakan hasil perbandingan seluruh eksperimen GA-1 dengan gridsearch dalam mengoptimasi parameter Elman . Tidak ada hasil eksperimen GA yang mampu melebihi gridsearch dari sisi kinerja model yang dihasilkan . Kinerja GA-1 yang merupakan eksperimen menjalankan GA sebanyak  1  kali  memiliki  kinerja  yang  paling  mendekati gridsearch dimana RMSE yang dihasilkan adalah 165,33. Metode gridsearch mampu menghasilkan RMSE sebesar 154,47.
3624 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3619-3631 E-ISSN 2503-2933
Tabel 2. Skenario Eksperimen GA Kode Eksperimen GA Skenario GA-1 Eksperimen Genetic Algorithm Dengan 1 Iterasi GA-2 Eksperimen Genetic Algorithm Dengan 10 Iterasi GA-3 Eksperimen Genetic Algorithm dengan kromosom yang sama untuk jumlah populasi yang berbeda Dengan 1 Iterasi GA-4 Eksperimen Genetic  Algorithm dengan  Tanpa  Adanya Stopping Rule Tabel 3. Parameter yang Dioptimasi Menggunakan GA Parameter Nilai Hidden layer 1, 2, 3 Node di dalam hidden layer 10, 20, 30 Batch size 32, 64, 96 Tipe optimizer adam, rmsprop Tingkat dropout 0,1; 0,2; 0,3
Gambar 2. Perbandingan Kinerja Skenario Eksperimen Optimasi Parameter Elman
Waktu  yang  dibutuhkan  oleh  Elman-GA1  jauh  lebih  lama  daripada gridsearch seperti terlihat pada Gambar 3. Eksperimen GA lain seperti Elman-GA2 dan Elman-GA3 juga memiliki waktu yang lebih lama daripada gridsearch . Hal ini disebabkan oleh banyaknya jumlah model yang  dilatih  pada  ketiga  eksperimen  tersebut  daripada gridsearch .  Khusus  untuk  Elman-GA2, penyebab  waktu  yang  dibutuhkan  lebih  lama  adalah  eksperimen  tersebut  dijalankan  sebanyak 10 iterasi.
165,33 226,92 185,44 167,57 154,47 0,00 50,00 100,00 150,00 200,00 250,00 Elman-GA1 Elman-GA2 Elman-GA3 Elman-GA4 Elman-GS R M S E Skenario Eksperimen Optimasi Parameter Elman
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3619-3631 E- ISSN 2503-2933 3625
Gambar 3. Perbandingan Waktu Komputasi Skenario Eksperimen Optimasi Parameter Elman
Gambar 4 merupakan hasil perbandingan seluruh eksperimen GA yang telah dilakukan dengan gridsearch dalam  optimasi  parameter LSTM .  Tidak  ada  hasil  eksperimen  GA  yang mampu  melebihi gridsearch dari  sisi  kinerja  model  yang  dihasilkan . Sama  halnya  dengan Elman,  kinerja  GA-1  memiliki  kinerja  yang  paling  mendekati gridsearch dimana RMSE yang dihasilkan  adalah  113,36.  Metode gridsearch mampu  menghasilkan  RMSE  sebesar  111,94. Waktu yang dibutuhkan oleh LSTM-GA1 jauh lebih cepat daripada gridsearch seperti terlihat Gambar  5.  Eksperimen GA lain  seperti  LSTM-GA2  dan  LSTM-GA3  juga  memiliki waktu yang lebih lama daripada gridsearch . Hal ini disebabkan oleh banyaknya jumlah model yang dilatih pada kedua eksperimen tersebut daripada gridsearch .
Gambar 4. Perbandingan RMSE Skenario Eksperimen Optimasi Parameter LSTM
8733,86 60147,75 15103,15 4874,51 7148,70 0,00 10000,00 20000,00 30000,00 40000,00 50000,00 60000,00 70000,00 Elman-GA1 Elman-GA2 Elman-GA3 Elman-GA4 Elman-GS W ak tu K o m p u ta si ( d et ik ) Skenario Eksperimen Optimasi Parameter Elman 113,36 203,46 140,70 122,89 111,94 0,00 50,00 100,00 150,00 200,00 250,00 LSTM-GA1 LSTM-GA2 LSTM-GA3 LSTM-GA4 LSTM-GS Skenario Eksperimen Optimasi Parameter LSTM
3626 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3619-3631 E-ISSN 2503-2933
Muhammad , et., al [ Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan Model Hibrida Recurrent Neural Network dan Genetic Algorithm ] IJCCS Vol. x,
Gambar 5. Perbandingan Waktu Komputasi Skenario Eksperimen Optimasi Parameter LSTM
Gambar  6  merupakan  hasil  perbandingan  seluruh  eksperimen GA dengan gridsearch dalam  mengoptimasi  parameter GRU .  Berbeda  dengan  eksperimen  di  arsitektur  lainnya, terdapat  hasil  eksperimen GA yang  mampu  melebihi gridsearch dari  sisi  kinerja  model  yang dihasilkan . Kinerja  GRU-GA1  memiliki  kinerja  yang  baik dimana RMSE yang  dihasilkan adalah  120,185  sementara  metode gridsearch hanya  mampu  menghasilkan RMSE sebesar 121,346.  Waktu  yang  dibutuhkan  oleh  GRU-GA1  pun  lebih  cepat  daripada gridsearch seperti terlihat pada
Gambar 7. Eksperimen GA lain seperti GRU-GA3 dan GRU-GA4 juga memiliki waktu yang lebih cepat daripada gridsearch . Eksperimen GRU-GA2  memiliki waktu yang jauh lebih banyak karena harus dijalankan sebanyak 10 iterasi.
Gambar 6. Perbandingan RMSE Skenario Eksperimen Optimasi Parameter GRU
8733,86 149248,99 26005,29 12199,37 16537,42 0,00 20000,00 40000,00 60000,00 80000,00 100000,00 120000,00 140000,00 160000,00 LSTM-GA1 LSTM-GA2 LSTM-GA3 LSTM-GA4 LSTM-GS W ak tu K o m p u ta si ( d et ik ) Skenario Eksperimen Optimasi Parameter LSTM 120,19 223,04 128,39 138,67 121,35 0,00 50,00 100,00 150,00 200,00 250,00 GRU-GA1 GRU-GA2 GRU-GA3 GRU-GA4 GRU-GS R M S E Skenario Eksperimen Optimasi Parameter LSTM
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3619-3631 E- ISSN 2503-2933 3627
Gambar 7. Perbandingan Waktu Komputasi Skenario Eksperimen Optimasi Parameter GRU
Hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  beberapa  ketidakonsistenan terutama  dari  segi  waktu  komputasi.  Pada  eksperimen  optimasi  parameter  Elman,  sebanyak  3 dari  4  eksperimen GA memiliki  waktu  komputasi  yang  jauh  lebih  tinggi  daripada gridsearch dimana hingga penelitian ini dilakukan, belum ada penelitian sebelumnya yang memiliki waktu komputasi GA yang lebih tinggi daripada gridsearch . Hal tersebut juga terjadi pada eksperimen optimasi  parameter LSTM dimana  2  dari  4  eksperimen GA memiliki  waktu  yang  lebih  lama daripada gridsearch .
Penambahan  variabel  indikator  teknikal  dan  sentiment  dalam  melakukan  prediksi  harga saham  mampu  meningkatkan  kinerja  model  Elman  dan LSTM berhubung  terjadi  penurunan kinerja pada model GRU . Hal ini mengindikasikan bahwa dengan mempertimbangkan variabel sentiment  beserta  indikator  teknikal,  maka  model  mampu  melakukan  prediksi  harga  saham  di masa  mendatang menjadi lebih baik. Gambar 8 merupakan perbandingan kinerja model antara adanya penggunaaan sentiment berita dengan tanpa penggunaan sentimen.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan GA sebagai sarana penentuan parameter RNN seperti jumlah hidden layer , jumlah node di dalam hidden layer , optimizer , jumlah batch , dan tingkat dropout . Hasil  eksperimen  mengindikasikan  bahwa  semakin  banyak  jumlah  populasi  maka  akan berbanding  lurus  dengan  banyaknya  waktu  komputasi  yang  dibutuhkan.  Penetapan  nilai stopping  rule seperti GA tidak  akan  berjalan  lagi  kalau  tidak  ada  penurunan  di  generasi selanjutnya  sangat  berpengaruh  dalam  waktu  yang  dibutuhkan GA untuk  berjalan.  Hal  ini dibuktikan melalui salah satu eksperimen penelitian dimana skenario dengan jumlah populasi 30 bisa jadi memiliki waktu  komputasi yang lebih cepat daripada skenario yang  memiliki jumlah populasi sebanyak 20. Hal ini terjadi karena skenario dengan jumlah populasi 30 mencapai nilai
6996,62 145623,34 36368,60 5968,91 19826,86 0,00 20000,00 40000,00 60000,00 80000,00 100000,00 120000,00 140000,00 160000,00 GRU-GA1 GRU-GA2 GRU-GA3 GRU-GA4 GRU-GS W ak tu K o m p u ta si ( d et ik ) Skenario Eksperimen Optimasi Parameter GRU
3628 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3619-3631 E-ISSN 2503-2933
stopping rule yang ditetapkan dalam penelitian ini sementara skenario dengan jumlah populasi 20 tidak mencapainya.
GA mampu menghasilkan kinerja model yang cukup baik dengan waktu komputasi yang lebih  efisien  daripada gridsearch .  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  eksperimen  penentuan  parameter Elman, GA mampu  menghasilkan RMSE sebesar  165,33  dan gridsearch menghasilkan RMSE sekitar 154,47. Model terbaik yang dihasilkan oleh GA pada penentuan parameter LSTM sebesar 113,36 dan gridsearch menghasilkan RMSE sekitar 111,94. Berbeda dengan arsitektur lainnya, model terbaik yang dihasilkan GA pada penentuan parameter GRU menghasilkan kinerja yang lebih baik. GA mampu menghasilkan model dengan RMSE 120,19 sementara gridsearch sebesar 121,35.  Perbedaan  kinerja  antara GA dengan gridsearch sekitar  10%  pada  model  Elman sementara pada model LSTM hanya berselisih 1,42%. Hal tersebut mengindikasikan bahwa GA mampu menghasilkan model yang jauh lebih efisien dari segi waktu komputasi dengan kinerja yang  tidak  jauh  berbeda.  Namun  yang  menjadi  catatan  adalah  penelitian  ini  tidak  melakukan eksperimen  terkait  bagaimana  pengaruh  variabel  yang  digunakan  seperti  proses  analisis sentiment yang lebih mendalam. Selain itu, penelitian ini belum bereksperimen terkait pengaruh jumlah periode waktu ke belakang terhadap kinerja model.
(a) (b) (c)
Gambar 8. Pengaruh Penggunaan Variabel terhadap Kinerja Model (a) Elman, (b) LSTM, dan (c) GRU

## 5. SARAN
Terdapat  beberapa  peningkatan  terkait  penelitian  yang  dilakukan  ini  dan  dapat diteruskan  di  penelitian  selanjutnya.  Pertama,  penelitian  ini  tidak  berfokus  pada  eksperimen analisis  sentimen  berhubung  memang  berfokus  pada  apakah  penambahan  sentiment berpengaruh  pada  kinerja  model.  Penelitian  selanjutnya  dapat  mendalami  lagi  pada  analisis
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3619-3631 E- ISSN 2503-2933 3629
sentimen  untuk  prediksi  harga  saham  seperti  teknik  yang  dibutuhkan  dalam  analisis  sentimen maupun kamus penetapan sentiment harga saham lainnya. Kedua, penelitian ini tidak berfokus pada  pengaruh  jumlah  periode  ke  belakang  karena  keterbatasan  waktu.  Oleh  karena  itu, penelitian  selanjutnya  dapat  bereksperimen  terkait  pengaruh  penggunaan  periode  waktu  ke belakang terhadap kinerja model. Penggunaan model yang lebih komprehensif seperti ensemble learning juga dapat digunakan sebagai sarana menghasilkan model prediktif yang lebih kuat dan akurat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember Surabaya yang telah memberi dukungan berupa beasiswa terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Maqsood et al. , “A Local and Global Event Sentiment Based Efficient Stock Exchange Forecasting  Using  Deep  Learning,” International  Journal  of  Information  Management , Vol. 50, No. July 2019, pp. 432–451, 2020, doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.07.011.
[2] Y. Ji, A. W. C. Liew, and L. Yang, “A Novel Improved Particle Swarm Optimization with Long-Short Term Memory Hybrid Model for Stock Indices Forecast,” IEEE Access , vol. 9, pp. 23660–23671, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3056713.
[3] R. Julian and M. R. Pribadi, “Peramalan Harga Saham Pertambangan pada Bursa Efek Indonesia  (BEI)  Menggunakan  Long  Short  Term  Memory  (LSTM),” Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  Vol.  8,  No.  3,  2021,  [Online].  Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[4] A.  Picasso,  S.  Merello,  Y.  Ma,  L.  Oneto,  and  E.  Cambria, “Technical  Analysis  and Sentiment Embeddings For Market Trend Prediction,” Expert Systems with Applications , Vol. 135, pp. 60–70, 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.06.014.
[5] A.  E.  de  Oliveira  Carosia,  G.  P.  Coelho,  and  A.  E.  Antunes  da  Silva,  “ Investment Strategies  Applied  to  The  Brazilian  Stock  Market:  A  Methodology  Based  on  Sentiment Analysis with Deep Learning,” Expert Systems with Applications , Vol. 184, No. April, p. 115470, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.115470.
[6] B.  Weng,  L.  Lu,  X.  Wang,  F.  M.  Megahed,  and  W.  Martinez, “Predicting  Short-Term Stock  Prices  Using  Ensemble  Methods  and  Online  Data  Sources,” Expert  Systems  with Applications , Vol. 112, pp. 258–273, 2018, doi: 10.1016/j.eswa.2018.06.016.
[7] Z.  Zhou,  M.  Gao,  Q.  Liu,  and  H.  Xiao, “Forecasting  Stock  Price  Movements  With
Multiple  Data  Sources:  Evidence  from  Stock  Market  In  China,” Physica  A:  Statistical
Mechanics and Its Applications , Vol. 542, p. 123389, 2020, doi:
10.1016/j.physa.2019.123389.
3630 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3619-3631 E-ISSN 2503-2933
[8] Z. Yu, L. Qin, Y. Chen, and M. D. Parmar, “Stock Price Forecasting Based On LLE-BP Neural Network Model,” Physica A: Statistical Mechanics and its Applications , Vol. 553, p. 124197, 2020, doi: 10.1016/j.physa.2020.124197.
[9] N. Mohamed, M. H. Ahmad, Z. Ismail, and K. A. Arshad , “An Artificial Neural Networks Forecasting  for  Malaysia’s  Load,”  STATISTIKA:  Forum  Teori  dan  Aplikasi  Statistika , Vol. 8, No. 2, pp. 111–118, 2008.
[10]  Y.  Lin,  Y.  Yan,  J.  Xu,  Y.  Liao,  and  F.  Ma, “Forecasting  Stock  Index  Price  Using  The CEEMDAN-LSTM Model,” North American Journal of Economics and Finance , vol. 57, no. February 2020, p. 101421, 2021, doi: 10.1016/j.najef.2021.101421.
[11]  N. Yoon, J. Kim, J. L. Lim, A. Abbas, K. Jeong, and K. H. Cho, “Dual-Stage Attention- Based  LSTM  For  Simulating  Performance  of  Brackish  Water  Treatment  Plant,” Desalination , Vol. 512, No. April, p. 115107, 2021, doi: 10.1016/j.desal.2021.115107.
[12]  M.  Jiang,  J.  Liu,  L.  Zhang,  and  C.  Liu, “An  Improved  Stacking  Framework  For  Stock Index  Prediction  By  Leveraging  Tree-Based  Ensemble  Models  and  Deep  Learning Algorithms,” Physica A: Statistical Mechanics and its Applications , Vol. 541, No. 258, p. 122272, 2020, doi: 10.1016/j.physa.2019.122272.
[13]  Y.  Wang,  L.  Wang,  F.  Yang,  W.  Di,  and  Q.  Chang, “Advantages  of  Direct  Input-To- Output  Connections  In  Neural  Networks:  The  Elman  network  for  Stock  Index Forecasting,” Information  Sciences ,  Vol.  547,  pp.  1066–1079,  2021,  doi: 10.1016/j.ins.2020.09.031.
[14]  Y. Baek and H. Young, “ModAugNet : A New Forecasting Framework For Stock Market Index  Value  With  An  Overfitting  Prevention  LSTM  Module  And  A  Prediction  LSTM Module,”  Expert  Systems  With  Applications ,  Vol.  113,  pp.  457–480,  2018,  doi: 10.1016/j.eswa.2018.07.019.
[15]  H. Liu and Z. Long , “An Improved Deep Learning Model For Predicting Stock Market Price  Time  Series,”  Digital  Signal  Processing:  A  Review  Journal , Vol.  102,  p. 102741, 2020, doi: 10.1016/j.dsp.2020.102741.
[16]  W.  Chen,  C.  K.  Yeo,  C.  T.  Lau,  and  B.  S.  Lee ,  “Leveraging  Social  Media  News  To Predict  Stock  Index  Movement  Using  RNN-Boost,” Data  and  Knowledge  Engineering , Vol. 118, No. August, pp. 14–24, 2018, doi: 10.1016/j.datak.2018.08.003.
[17]  S. Sharma, V. Elvira, E. Chouzenoux, and A. Majumdar, “Recurrent Dictionary Learning For  State-Space  Models  With  An  Application  In  Stock  Forecasting,” Neurocomputing , Vol. 450, pp. 1–13, 2021, doi: 10.1016/j.neucom.2021.03.111.
[18]  H.  Alibrahim  and  S.  A.  Ludwig, “Hyperparameter  Optimization:  Comparing  Genetic Algorithm Against Grid Search and Bayesian Optimization,” in 2021 IEEE Congress on Evolutionary  Computation,  CEC  2021  -  Proceedings ,  2021,  pp.  1551–1559.  doi: 10.1109/CEC45853.2021.9504761.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2948, Hal. 3619-3631 E- ISSN 2503-2933 3631
Muhammad , et., al [ Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan Model Hibrida Recurrent Neural Network dan Genetic Algorithm ] lear, implies research results (First Author)
[19]  Y.  Chen et  al. , “Short-Term  Wind  Speed  Predicting  Framework  Based  On  EEMD-GA- LSTM Method Under Large Scaled Wind History,” Energy Conversion and Management , Vol. 227, No. September 2020, p. 113559, 2021, doi: 10.1016/j.enconman.2020.113559.
[20]  A.  Kara, “Multi-Step  Influenza  Outbreak  Forecasting  Using  Deep  LSTM  Network  and Genetic  Algorithm,”  Expert  Systems  with  Applications ,  Vol.  180,  No.  May,  p.  115153, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.115153.
[21]  F. Shahid, A. Zameer, and M. Muneeb, “A Novel Genetic LSTM Model For Wind Power Forecast,” Energy , Vol. 223, p. 120069, 2021, doi: 10.1016/j.energy.2021.120069.
[22]  L.  Xu et  al. , “Mid-Term  Prediction  of  Electrical  Energy  Consumption  For  Crude  Oil Pipelines Using A Hybrid Algorithm of Support Vector Machine and Genetic Algorithm,”
Energy , Vol. 222, 2021, doi: 10.1016/j.energy.2021.119955.
[23]  S. Basak, S. Kar, S. Saha, L. Khaidem, and S. R. Dey, “Predicting The Direction of Stock Market Prices Using Tree-Based Classifiers,” North American Journal of Economics and Finance , Vol. 47, No. December 2017, pp. 552–567, 2019, doi:
10.1016/j.najef.2018.06.013.