## EULER: Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi
Journal Homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/Euler DOI: https://doi.org/10.34312/euler.v11i1.19791 Juni 2023, Vol. 11, No. 1, Hal. 35-43
Implementasi Long Short Term Memory (LSTM) dan Bidirectional

## Long Short Term Memory (BiLSTM) Dalam Prediksi Harga Saham Syariah
1* Dian Islamiaty Puteri
1 Departemen Matematika, Universitas Padjadjaran, Sumedang 45361, Indonesia
*Penulis Korespondensi. Email: dianislamiaty27@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan  pasar  saham  di  Indonesia  pada  saat  ini  berkembang  cukup  pesat.  Hal  ini  dapat dilihat  berdasarkan  jumlah  investor  yang  mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya.  Pada  tahun 2011, saham syariah diluncurkan pertama kali di Indonesia dan dapat diketahui bahwa harga pada saham  tidak selalu stabil  atau dapat mengalami  kenaikan maupun penurunan. Bagi  para investor diperlukan strategi dalam memprediksi harga saham agar dapat mengambil keputusan yang tepat dalam berinvestasi. Dalam penelitian ini, prediksi saham dilakukan dengan menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Data yang  digunakan  berupa  data  histori  harga  penutupan  dari  tiga  saham  syariah  yaitu  PT  Aneka Tambang  Tbk,  PT  Unilever  Indonesia  Tbk,  dan  PT  Indofood  Sukses  Makmur  Tbk.  Dalam membangun  model  prediksi  terbaik  pada  penelitian  ini  diperoleh  berdasarkan  tuning  parameter seperti epoch , batch , neurons ,  serta optimizer dan  teknik  regulasi dropout untuk  mencegah terjadinya overfitting pada model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dari tiga data saham yang digunakan,  nilai  MAPE  terkecil  didapatkan  pada model  BiLSTM.    Nilai  MAPE  yang  diperoleh untuk  setiap  data  saham  dalam  penelitian  ini  secara  berurutan  yaitu  2,59%,  1,77%,  dan  1,05%. Berdasarkan  kriteria  nilai  MAPE,  maka  model  prediksi  yang  diperoleh  termasuk  dalam  kriteria sangat akurat.
Kata Kunci: LSTM; BiLSTM; Prediksi; Harga Saham

## Abstract
The development of the stock market in Indonesia is currently growing quite rapidly. This can be seen  based  on  the  number  of  investors  who  have  increased  every  year.  In  2011,  sharia  stocks were launched for the first time in Indonesia, and it can be seen that the price of the stock is not always  stable  or  can  experience  increases  or  decreases.  For  investors,  a  strategy  is  needed  to predict  stock  prices  in  order  to  make  the  right  decisions  in  investing.  In  this  study,  stock prediction  was  carried  out  using  the  Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  and Bidirectional  Long Short-Term  Memory  (BiLSTM)  methods.  The  data  used  in  this  study  is  historical  closing  price data for three Sharia stocks, namely PT Aneka Tambang Tbk, PT Unilever Indonesia Tbk, and PT Indofood Sukses Makmur Tbk. In building the best predictive model in this study based on tuning parameters  such  as  epoch,  batch,  neurons,  as  well  as  an  optimizer  and  dropout  regulation techniques to prevent overfitting of the model. The test results show that from the three stock data used, the smallest MAPE value is obtained in the BiLSTM model. The MAPE values obtained for each  stock  data  in  this  study  are  sequentially  2,59%,  1,77%,  and  1,05%.  Based  on  the  MAPE value criteria, the prediction model is included in the very accurate criteria.
Keywords: LSTM; BiLSTM; Prediction; Stock Price

## 1. Pendahuluan
Investasi  saham  di  Indonesia  berkembang  cukup  pesat  pada  saat  ini.  Data  statistik  dari Kustodian  Sentral  Efek  Indonesia  (KSEI)  tahun  2022  menunjukkan  bahwa  jumlah  pertumbuhan
investor  pasar  modal  semakin  meningkat  setiap  tahunnya  yakni  pada  akhir  tahun  2022  mencapai 10,3 juta investor atau meningkat 37,68%  jika  dibandingkan  dengan  akhir  tahun  2021 sebanyak 7,48  juta investor  [1]. Investasi dalam pasar modal salah satunya adalah investasi saham syariah. Saham syariah diluncurkan pertama kali di Indonesia pada tahun 2011. Dalam saham syariah telah diatur  sesuai  dengan  prinsip  syariah  pada  hukum  islam  dimana  prinsip  yang  digunakan  telah disepakati oleh OJK bersama MUI [2].
Diketahui  bahwa  harga  saham  bukan  sesuatu  yang  stabil  tetapi  dapat  mengalami  ﬂuktuasi. Beberapa  faktor  yang  dapat  menyebabkan  fluktuasi  pada  harga  saham  diantaranya  yaitu  adanya permintaan  dan  penawaran  atas  saham  tersebut  [3].  Selain  itu,  kondisi  sosial,  politik,  dan  banyak faktor  lainnya  juga  mempengaruhi  pergerakan  harga  saham.  Dengan  melihat  kondisi  pergerakan harga saham yang selalu berubah dari waktu ke waktu, maka para investor perlu untuk mengetahui dan  melakukan  analisis  dalam  berinvestasi  [4].  Salah  satu  strategi  yang  dapat  dilakukan  yaitu melakukan  analisis  prediksi  harga  saham  berdasarkan  data  harian  harga  saham,  sehingga  investor dapat mengetahui dan memprediksi harga pada masa yang akan datang.
Banyak  metode  yang  pernah  diterapkan  dalam  prediksi  harga  saham,  salah  satunya menggunakan  metode  berbasis deep  learning seperti Long  Short-Term  Memory (LSTM)  dan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM). Long Short Term Memory (LSTM) merupakan salah  satu  pengembangan  dari  arsitektur Recurrent  Neural  Network (RNN)  dengan  memberi memory  cell untuk  dapat  menyimpan  informasi  dalam  waktu  yang  lama  dan  dapat  mengatasi terjadinya vanishing gradient pada RNN saat melakukan proses data sekuensial yang panjang  [5]. Pengembangan  dari model LSTM  yaitu Bidirectional  Long  Short-Term  Memory (Bi-LSTM)  yang diperkenalkan Graves dan Schmidhuber pada tahun 2005. Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)  dikatakan  tumpukan  dari  LSTM,  terdiri  dari forward layer yang  digunakan  untuk memproses informasi sebelumnya, dan backward layer yang digunakan untuk memproses informasi setelahnya [6].
Penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  metode Long  Short  term  Memory (LSTM)  dan Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) telah banyak dilakukan seperti pada penelitian [7]  mengenai  prediksi  harga  saham  dengan  menggunakan  parameter  berupa  jumlah neuron 50 , epoch 100 ,  optimizer Adam  dan dropout 0,2  diperoleh  hasil  bahwa  model  BiLSTM  lebih  baik dibandingkan model LSTM berdasarkan nilai RMSE dan MAE yang lebih kecil.  Penelitian lainnya dalam  prediksi  harga  saham  [8],  dengan  membandingkan  model  LSTM,  BiLSTM,  dan  ARIMA diperoleh hasil bahwa model BiLSTM lebih baik dibandingkan model lainnya berdasarkan metrik evaluasi model menggunakan RMSE dan parameter yang digunakan berupa jumlah neuron 4 , epoch 1 , serta optimizer Adam.
Berikutnya terdapat penelitian  [9] mengenai prediksi kualitas udara dengan membandingkan model LSTM, BiLSTM, dan GRU diperoleh hasil bahwa nilai RMSE terkecil terdapat pada model BiLSTM  dengan  menggunakan  parameter  seperti  jumlah neuron 20, epoch 1500 ,  batch 32 , serta optimizer Adam.  Sedangkan  penelitian  [10]  dalam  peramalan  permukaan  laut,  didapatkan  hasil performa  model  BiLSTM  dengan  menggunakan  parameter  berupa  jumlah neuron 64 ,  epoch 50 , learning  rate 0,01 , dan optimizer Adam  lebih  baik  berdasarkan  nilai  RMSE  yang  lebih  kecil dibandingkan  model  lainnya  yaitu  LSTM  dan  RNN.  Adapun  pada  hasil  penelitian  [11]  mengenai prediksi kasus COVID-19 diperoleh bahwa nilai RMSE dan MAE pada model BiLSTM lebih kecil dibandingkan dengan model LSTM.
Dengan melihat permasalahan yang ada serta hasil penelitian terdahulu, maka pada penelitian ini  akan  dilakukan  prediksi  harga  saham  syariah  menggunakan metode Long  Short  term  Memory (LSTM)  dan Bidirectional  Long  Short  Term  Memory (BiLSTM).  Kedua  metode  tersebut  telah banyak dilakukan dalam memprediksi data deret waktu seperti data pergerakan harga saham, namun dalam penelitian ini diusulkan dengan penggunaan nilai parameter yang berbeda dan sesuai dengan data  yang  digunakan  agar  dapat  memperoleh  hasil  prediksi  terbaik.  Dalam  membentuk  model
terbaik,  maka  diperlukan  parameter-parameter  yang  akan  digunakan  dengan  mengacu  pada penelitian  sebelumnya  antara  lain  seperti epoch , batch , neurons , optimizer ,  serta  dengan menambahkan  teknik regulasi dropout untuk mencegah terjadinya over fitting pada model. Tujuan dari penelitian ini diharapkan dapat membangun model dengan akurasi terbaik dalam memprediksi harga  saham  serta  membandingkan  hasil  evaluasi  dari  kedua  metode  yang  digunakan  dalam memprediksi harga saham.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Data Penelitian
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah harga penutupan saham harian dari tiga saham syariah  yang  diambil  pada  situs yahoo  finance, antara  lain  PT  Aneka  Tambang  Tbk  (ANTM.JK), PT Unilever Indonesia Tbk (UNVR.JK), dan PT Indofood Sukses Makmur Tbk (INDF.JK).  Semua data yang digunakan berupa data yang terdiri pada periode 01 Januari 2018 – 01 Januari 2023.

## 2.2. Data Preprocessing
Pada  tahapan ini  data  dilakukan  normalisasi  data  sehingga  nilai  aktual menjadi  nilai  dengan range interval  0-1.  Metode  yang  digunakan  adalah min-max  normalization [12]  dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑥 𝑛𝑜𝑟𝑚,𝑖 = 𝑥 𝑖 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑖 = 1, 2, 3, … , 𝑡 ( 1 )
dengan 𝑥 𝑛𝑜𝑟𝑚 adalah  nilai  normalisasi, 𝑥 𝑚𝑎𝑥 adalah  nilai  maksimum  data,  dan 𝑥 𝑚𝑖𝑛 adalah  nilai minimum data.
Selanjutnya dataset dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data  untuk  proses training dan  data untuk  proses testing .  Data  tersebut  dibagi  dengan  rasio  80%  untuk data  training dan  20%  untuk data testing .

## 2.3. Training  dan Testing Setiap Model
Setalah  tahap preprocessing  data selesai  dilakukan,  kemudian  dilanjutkan  pada  proses training data menggunakan algoritma LSTM dan BiLSTM. Pada proses training dilakukan dengan melatih  setiap  model  menggunakan data  training .  Sedangkan  pada  proses testing dilakukan menggunakan  data testing yang  kemudian  dilakukan  pengujian  dari  hasil  model training sebelumnya untuk mengetahui efektifitas model yang telah dibuat.
Proses taraining  data maupun testing  data pada  pembentukan  model  LSTM  dan  BiLSTM diperlukan  parameter  untuk  mendapatkan  model  terbaik.  Parameter  yang  digunakan  dilakukan pengujian secara trial and error untuk mendapatkan parameter terbaik dalam pembentukan model. Dalam penelitian ini diusulkan parameter yang akan digunakan seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Parameter LSTM dan BiLSTM Parameter Value Neurons 5, 10, 15, 20 Batch 4, 16, 32, 64 Epoch 50, 100, 150, 200 Dropout 0,2 Optimizer Adam

## 2.4. Denormalisasi
Proses  denormalisasi  berfungsi  untuk  mengembalikan  hasil  keluaran  yang  masih  dalam bentuk range  0-1 menjadi  sesuai  dengan  nilai  aktual  dari  data.  Perhitungan  proses  denormalisasi mengacu pada [2] dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑑 = 𝑦(𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛) + 𝑚𝑖𝑛 (2)
dengan 𝑑 merupakan  nilai  denormalisasi, 𝑦 merupakan  hasil  prediksi, 𝑚𝑎𝑥 merupakan  nilai maksimum data, dan 𝑚𝑖𝑛 adalah nilai minimum data.

## 2.5. Evaluasi Model
Dalam  penelitian  ini,  evaluasi  kinerja  model  diperoleh  dengan  menggunakan  nilai Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE). Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  merupakan  nilai persentase dari kesalahan/ error yang didapatkan berdasarkan nilai aktual dengan nilai hasil prediksi [12] dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
MAPE = 1 𝑛 ∑ |𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂| 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 × 100%                                                        (3)
dengan 𝑦 𝑖 merupakan  nilai  aktual  data, 𝑦 𝑖 ̂ merupakan  nilai  hasil  prediksi,  dan 𝑛 merupakan banyaknya data.  Skala untuk menilai akurasi prediksi berdasarkan nilai MAPE dikembangkan oleh Lewis dalam [13] seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Nilai MAPE Skala MAPE Interpretasi < 10% Sangat akurat 10-20% Akurat 20-50% Cukup > 50% Tidak akurat

## 2.6. Long Short Term Memory (LSTM)
Long  Short-Term  Memory (LSTM)  merupakan  pengembangan  dari  arsitektur Recurrent Neural  Network (RNN)  yang  diusulkan  pada  tahun  1997  oleh  Sepp  Hochreiter  dan  Jurgen Schmidhuber  [14].    LSTM  diusulkan  sebagai  solusi  dari  terbentuknya vanishing  gradient pada RNN  saat  memproses  data sequential yang  panjang.  Pada  arsitektur  LSTM  dapat  mengatasi penyimpanan memori dalam jangka waktu yang lama karena memory cell telah bertambah sehingga dapat mengatasi terjadinya gradien  yang hilang pada RNN saat melakukan proses data sekuensial yang panjang [5]. Arsitektur LSTM dapat ditunjukkan seperti pada Gambar 1.
Pada  arsitektur  LSTM  terdapat  tiga gates yaitu forget  gate ( 𝑓 𝑡 ), input  gate ( 𝑖 𝑡 ),  dan output gate ( 𝑂 𝑡 ). Forget  gate ( 𝑓 𝑡 )  berfungsi  untuk  menghapus  informasi  dari cell  state . Input  gate ( 𝑖 𝑡 ) berfungsi  dalam  memutuskan  informasi  baru  yang  masuk  kedalam cell  state ,  sedangkan Output gate ( 𝑂 𝑡 )  berfungsi  dalam  memilah  informasi  yang  berguna  dari  arus cell  state dan menampilkannya sebagai output . Persamaan yang digunakan pada proses LSTM mengacu pada [8] dengan persamaan sebagai berikut:
𝑓 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑓ℎ [ℎ 𝑡−1 ], 𝑊 𝑓𝑥 [𝑥 𝑡 ],  𝑏 𝑓 )                                                           (4)
𝑖 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑖ℎ [ℎ 𝑡−1 ], 𝑊 𝑖𝑥 [𝑥 𝑡 ],  𝑏 𝑖 ) (5)
𝐶̃ 𝑡 = tanh(𝑊 𝑐ℎ [ℎ 𝑡−1 ], 𝑊 𝑐𝑥 [𝑥 𝑡 ],  𝑏 𝑐 )                                                      (6)
𝐶 𝑡 = 𝑓 𝑡 ∗ 𝐶 𝑡−1 +  𝑖 𝑡 ∗  𝐶 ̃ 𝑡 (7) 𝑂 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑜ℎ [ℎ 𝑡−1 ], 𝑊 𝑜𝑥 [𝑥 𝑡 ],  𝑏 𝑜 )                                                           (8) ℎ 𝑡 = 𝑂 𝑡 ∗ tanh(𝐶 𝑡 )                                                                                      (9) dengan 𝑥 𝑡 adalah nilai input, 𝑊 merupakan bobot, 𝑏 merupakan bias, ℎ 𝑡−1 merupakan output dari waktu 𝑡 − 1 , 𝐶 𝑡−1 merupakan memory cell state pada cell sebelumnya, dan ℎ 𝑡 adalah output akhir.

## 2.7. Bidirectional Long Short Term Memory (Bi-LSTM)
Pada Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM) terdapat dua jaringan LSTM dimana jaringan LSTM pertama berfungsi dalam memproses urutan masukan data ke arah depan ( forward ) dan  jaringan  LSTM  kedua  berfungsi  dalam  memproses  urutan  data  dari  arah  sebaliknya ( backward ). Kemudian output dari jaringan LSTM forward dan backward digabungkan pada setiap urutan  waktu.  Dengan  adanya  dua layer yang  berlawana  arah  tersebut,  model  dapat  mempelajari informasi  masa  lalu  dan  informasi  masa  mendatang  untuk  setiap sequence  input [9].  Arsitektur BiLSTM yang mengacu pada [15] dapat ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)
Dalam  arsitektur  BiLSTM,  proses  pada forward LSTM  dapat  ditulis  sebagai ℎ 𝑡 ⃗⃗⃗ = 𝐿𝑆𝑇𝑀 ( 𝑥 𝑡 , ℎ 𝑡−1 ) sedangkan  untuk  proses backward LSTM  ditulis  sebagai ℎ 𝑡 ⃖⃗⃗⃗ = 𝐿𝑆𝑇𝑀 ( 𝑥 𝑡 , ℎ 𝑡+1 ) . Output akhir  dari  BiLSTM  adalah  penggabungan  dari forward dan backward yang  ditulis  sebagai ℎ 𝑡 = [ℎ 𝑡 ⃗⃗⃗ , ℎ 𝑡 ⃖⃗⃗⃗ ] [16].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah tahap preprocessing seperti normalisasi data dan membagi data menjadi data training dan data testing selesai, maka proses selanjutnya dilakukan parameter tuning yang dilakukan secara trial and error . Parameter yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel. Kombinasi parameter  yang  terbentuk  dalam  penelitian  terdapat  sebanyak    64  model.  Dari  64  model  yang terbentuk,  diperoleh  kombinasi  parameter  terbaik  untuk  setiap  data  saham  dalam  penelitian  ini dengan  menggunakan  model  LSTM  dan  BiLSTM  yang  kemudian  dilakukan  pengujian menggunakan data testing.
Hasil  pengujian  parameter  untuk  data  saham  PT  Aneka  Tambang  Tbk  (ANTM.JK)  dalam penelitian  ini  menggunakan  metode Long  Short  Term  Memory (LSTM)  dengan  menggunakan teknik  regulasi dropout sebesar  0,2  dan  optimizer  Adam,    diperoleh  kombinasi  parameter  terbaik yaitu  dengan  nilai neurons 10, epoch 200,  dan batch 4.  Sedangkan  kombinasi  parameter  terbaik menggunakan  metode Bidirectional  Long  Short  Term  Memory (BiLSTM)  yaitu  dengan  nilai neurons 15, epoch 200, dan batch 32. Pada tabel 3 diperoleh nilai MAPE untuk setiap metode yang digunakan.
Tabel 3. Hasil Pengujian Pada Saham ANTM.JK Metode MAPE LSTM 2.66% BiLSTM 2.59%
Pada  data  saham  PT  Unilever  Indonesia  Tbk  (UNVR.JK),  hasil  pengujian  dengan menggunakan  metode Long  Short  Term  Memory (LSTM)  diperoleh  kombinasi  parameter  terbaik yaitu nilai neurons 20, epoch 200, batch 4 dengan teknik regulasi dropout sebesar 0,2 dan optimizer Adam.  Sedangkan  kombinasi  parameter  terbaik  pada  metode Bidirectional  Long  Short  Term Memory (BiLSTM) yaitu dengan nilai neurons 10, epoch 50, dan batch 4. Berikut nilai MAPE yang diperoleh untuk setiap metode yang digunakan.
Tabel 4. Hasil Pengujian Pada Saham UNVR.JK Metode MAPE LSTM 2.11% BiLSTM 1.77%
Adapun  hasil  pengujian  parameter  pada  data  saham  PT  Indofood  Sukses  Makmur  Tbk (INDF.JK)  menggunakan  metode Long  Short  Term  Memory (LSTM)  dengan  teknik  regulasi dropout sebesar 0,2 dan optimizer Adam,  diperoleh kombinasi parameter terbaik yaitu dengan nilai neurons 15, epoch 200,  dan batch 4.  Sedangkan  kombinasi  parameter  terbaik  pada  metode Bidirectional  Long  Short  Term  Memory (BiLSTM)  didapatkan  nilai neurons 15, epoch 150,  dan batch 4. Berikut nilai MAPE yang diperoleh untuk setiap metode yang digunakan.
Tabel 5. Hasil Pengujian Pada Saham INDF.JK Metode MAPE LSTM 1.08% BiLSTM 1.05%
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  3,  4,  dan  5  diketahui  bahwa  nilai  MAPE  terkecil untuk  setiap  data  saham  yang  digunakan  antara  lain  PT  Aneka  Tambang  Tbk  (ANTM.JK),  PT Unilever  Indonesia  Tbk  (UNVR.JK),  dan  PT  Indofood  Sukses  Makmur  Tbk  (INDF.JK)  yaitu diperoleh dengan menggunakan metode Bidirectional Long Short Term Memory (BiLSTM).
Nilai  MAPE  yang  diperoleh  pada  data  saham  PT  Aneka  Tambang  Tbk  (ANTM.JK)  yaitu 2,59%  dengan  nilai  setiap  kombinasi  parameter  yaitu neurons 15, epoch 200,  dan batch 32  serta menggunakan  teknik  regulasi dropout dengan  nilai  0,2  dan optimizer Adam.    Adapun  pada  data saham  PT  Unilever  Indonesia  Tbk  (UNVR.JK)  diperoleh  nilai  MAPE  terkecil  yaitu  1.77% menggunakan    teknik  regulasi dropout sebesar  0,2  dan  optimizer  Adam,  kombinasi  parameter terbaik  yaitu  dengan  nilai neurons 10, epoch 50,  dan batch 4.  Sedangkan  pada  data  PT  Indofood Sukses Makmur Tbk (INDF.JK), nilai MAPE terkecil yaitu 1.05% teknik regulasi dropout sebesar 0,2  dan  optimizer  Adam,  kombinasi  parameter  terbaik  yaitu  dengan  nilai neurons 15, epoch 150, dan batch 4.
Dari setiap data saham yang dilakukan pengujian, diperoleh model terbaik berdasarkan nilai MAPE  yang  terkecil  yaitu  terdapat  pada  metode Bidirectional  Long  Short  Term  Memory (BiLSTM).  Data  perbandingan  hasil  prediksi  dan  harga  aktual  pada  metode Bidirectional  Long Short  Term  Memory (BiLSTM)  untuk  setiap  data  saham  dapat  dilihat  dalam  bentuk  grafik  pada Gambar 3, Gambar 4, dan Gambar 5.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Harga Aktual dan Hasil Prediksi pada Data Saham PT Aneka Tambang Tbk (ANTM.JK)
Gambar 4. Grafik Perbandingan Harga Aktual dan Hasil Prediksi pada Data Saham PT Unilever Indonesia Tbk (UNVR.JK)
Gambar 5. Grafik Perbandingan Harga Aktual dan Hasil Prediksi pada Data Saham PT. Indofood Sukses Makmur Tbk (INDF.JK)
Pada Gambar  3, 4, dan 5 tampak bahwa data prediksi dan data aktual memiliki selisih yang sangat  kecil  atau  dapat  dikatakan  bahwa  hasil  prediksi  menggunakan  model  BiLSTM  mendekati data  aktual.  Hal  ini  diperkuat  dengan  nilai  MAPE  yang  diperoleh  untuk  setiap  data  saham  dalam penelitian ini kecil dari 10%, sehingga berdasarkan kriteria nilai MAPE dapat disimpulkan bahwa model BiLSTM termasuk dalam kriteria sangat akurat.

## 4. Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  mengenai  model Long  Short-Term  Memory (LSTM)  dan Bidirectional Long  Short-Term  Memory (BiLSTM)  diperoleh  bahwa  model  BiLSTM  memiliki  kinerja  terbaik dalam memprediksi harga saham syariah. Hal ini mengacu pada nilai MAPE yang diperoleh untuk setiap data pengujian kecil dari 10%. Pada data harga saham PT. Aneka Tambang Tbk (ANTM.JK) diperoleh  nilai  MAPE  sebesar  2,59%  untuk  model  BiLSTM.  Nilai  MAPE  pada  model  BiLSTM untuk  data  harga  saham  PT.  Unilever  Indonesia  Tbk  (UNVR.JK)  yaitu  1,77%,  sedangkan  untuk data harga saham PT. Indofood Sukses Makmur Tbk (INDF.JK) diperoleh nilai MAPE pada model BiLSTM  yaitu  sebesar  1,05%.  Berdasarkan  nilai  MAPE  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa model BiLSTM termasuk dalam kriteria sangat akurat.

## Referensi
[1]  Kustodian Sentral Efek Indonesia, “Statistik Pasar Modal Indonesia.” https://www.ksei.co.id/publications/demografi_investor (accessed May 15, 2023).
[2]  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, 2022, doi: 10.25077/TEKNOSI.v8i3.2022.164-172.
[3]  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, 2022, doi: 10.21009/JSA.06113.
[4]  R. Hutauruk and D. Fitrianah, “Komparasi metode Long Short Term Memory (LSTM) dan 1D CNN  Dalam  Prediksi  Harga  Saham  Pada  Salah  Satu  Perusahaan  Sektor  Consumer  Goods,” Universitas Mercu Buana, Jakarta, 2022.
[5]  R. S. Pontoh et al. , “Jakarta Pandemic to Endemic Transition: Forecasting COVID-19 Using NNAR and LSTM,” Applied Sciences , 2022, doi: 10.3390/app12125771.
[6]  N.  Afrianto,  D.  H.  Fudholi,  and  S.  Rani,  “Prediksi  Harga  Saham  Menggunakan  BiLSTM dengan  Faktor  Sentimen  Publik,” Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 41–46, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3676.
[7]  M. Jia, J. Huang, L. Pang, and Q. Zhao, “Analysis and Research on Stock Price of LSTM and Bidirectional  LSTM  Neural  Network,”  in dvances  in  Computer  Science  Research  (ACSR) , Atlantis Press, 2019, pp. 467–473, doi: 10.2991/iccia-19.2019.72.
[8]  S.  S.  Namini,  N.  Tavakoli,  and  A.  S.  Namin,  “The  Performance  of  LSTM  and  BiLSTM  in Forecasting Time Series,” presented at the IEEE International Conference on Big Data, 2019.
[9]  Y.  Karyadi  and  H.  Santoso,  “Prediksi  Kualitas  Udara  Dengan  Metoda  LSTM,  Bidirectional LSTM,  dan  GRU,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  671– 684, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i1.1588.
[10]  F.  Masri,  D.  Saepudin,  and  D.  Adytia,  “Forecasting    of  Sea  Level  Time  Series  using  Deep Learning  RNN, LSTM, and BiLSTM, Case Study in Jakarta Bay, Indonesia,” presented at the e-Proceeding of Engineering, vol. 7. 2020, pp. 8544–8551.
[11]  A.  B.  Said,  A.  Erradi,  H.  A.  Aly,  and  A.  Mohamed,  “Predicting  COVID-19  cases  using bidirectional LSTM on multivariate time series,” Environ Sci Pollut Res , vol. 28, no. 40, pp. 56043–56052, Oct. 2021, doi: 10.1007/s11356-021-14286-7.
[12]  M. Yang and J. Wang, “Adaptability of Financial Time Series Prediction Based on BiLSTM,” presented  at  the  The  8  th  International  Conference  on  Information  Technology  and Quantitative  Management  (ITQM  2020 &  2021),  Procedia  Computer  Science,  2022,  pp.  18– 25.
[13]  J.  J.  M.  Moreno,  A.  P.  Pol,  A.  S.  Abad,  and  B.  C.  Blasco,  “Using  the  R-MAPE  index  as  a resistant measure of forecast accuracy,” Psicothema ,  vol.  25,  no.  4,  pp.  500–506,  2013,  doi: 10.7334/psicothema2013.23.
[14]  C.  Olah,  “Understanding  LSTM  Networks,”  2015.  https://colah.github.io/posts/2015-08- Understanding-LSTMs/ (accessed May 18, 2023).
[15]  Z. Cui, R. Ke, Z. Pu, and Y. Wang, “Stacked bidirectional and unidirectional LSTM recurrent neural network for forecasting network-wide traffic state with missing values,” Transportation Research  Part  C:  Emerging  Technologies ,  vol.  118, pp. 1–14, 2020,  doi: 10.1016/j.trc.2020.102674.
[16]  Z.  Hameed  and  B.  G.  Zapirain,  “Sentiment  Classification  Using  a  Single-Layered  BiLSTM Model,” IEEE Access , vol. 8, pp. 73992–74001, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988550.