Analisis Perbandingan Metode Peramalan Saham LSTM, GRU dan Meta Prophet Dengan Evaluasi Risiko Var-Es

Abstract

Penelitian ini membahas perbandingan kinerja model Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), dan Meta Prophet dalam meramalkan harga saham sektor real estate di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2019-2024. Penelitian ini menggunakan data historis saham dan mengukur akurasi prediksi dengan metrik evaluasi seperti Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Selain itu, analisis risiko investasi dilakukan menggunakan Value at Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES) untuk memperkirakan potensi kerugian maksimum dan rata-rata kerugian dalam kondisi ekstrem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GRU memberikan hasil prediksi terbaik dengan nilai kesalahan terendah dibandingkan dengan LSTM dan Meta Prophet. Model LSTM juga menunjukkan performa yang kompetitif, namun masih di bawah GRU. Di sisi lain, Meta Prophet memiliki akurasi terendah karena kesulitan menangkap pola data saham yang fluktuatif. Evaluasi risiko menggunakan VaR dan ES memberikan informasi tambahan tentang tingkat risiko yang dihadapi investor. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi investor dan pengelola portofolio dalam memahami pergerakan harga saham dan mengelola risiko investasi, khususnya di sektor real estate.