Analisis Forecasting Harga Saham Unity Software Inc. Menggunakan Jaringan Saraf Rekurens GRU Dengan Variabel Regressor (Studi Kasus : Penerapan Metode Peramalan GRU Pada Data Saham Unity Software Inc)

Abstract

Investasi merupakan salah satu cara yang efektif untuk meraih keuntungan. Dalam konteks pasar modal, saham menjadi pilihan utama bagi investor di Indonesia. Sektor teknologi, khususnya saham Unity Software Inc, sering menjadi incaran para pelaku pasar. Terdapat berbagai faktor makro yang memengaruhi aktivitas investasi saham, salah satunya adalah perkembangan industri teknologi dan kebijakan perusahaan. Perkembangan industri teknologi menciptakan dinamika yang mempengaruhi volatilitas harga saham. Metode yang diterapkan adalah Gated Recurrent Unit (GRU) untuk meramalkan pergerakan harga saham. Data yang digunakan dibagi menjadi tiga kategori, yakni 70% untuk pelatihan (training), 10% untuk validasi, dan 20% untuk pengujian (testing). Metode ini melibatkan empat hyperparameter, yaitu learning rate, hidden layer, batch size, dan epoch. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, penggunaan variabel harga penutupan tanpa regressor menghasilkan MAPE terkecil sebesar 15.3841% dengan hyperparameters learning rate 0.0001, hidden layer 128, batch size 128, dan epochs 100, sementara ketika menggunakan regressor, MAPE dapat ditekan hingga 3.2412% dengan hyperparameters learning rate 0.0001, hidden layer 128, batch size 128, dan epochs 100. Hasil tersebut menunjukkan bahwa penambahan regressor memberikan kinerja prediksi yang lebih baik dibandingkan hanya mengandalkan harga penutupan saja. Namun, tidak dapat disimpulkan bahwa kebijakan perusahaan merupakan satu-satunya faktor yang mempengaruhi pergerakan harga saham. Meski demikian, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa memasukkan faktor eksternal dalam model prediksi dapat secara signifikan meningkatkan kemampuan model dalam meramalkan harga saham Unity Software Inc.