ATHAFIF, Khansa Sakha (2026) Perbandingan Metode VAR dengan Hybrid VAR-LSTM pada Peramalan Harga Saham Sektor Energi. Undergraduate thesis, FSM UNDIP.

	Text 1. COVER.pdf Download (131kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN I.pdf Download (75kB)
	Text 4. HALAMAN PENGESAHAN II.pdf Download (51kB)
	Text 5. KATA PENGANTAR.pdf Download (199kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (180kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (200kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (196kB)
	Text 12. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (237kB)
	Text 17. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (197kB)

Abstract

Peramalan harga saham di sektor energi merupakan tantangan bagi para investor karena memiliki volatilitas yang tinggi. IDX Sektor Energi dan Newcastle Coal sebagai beberapa saham di sektor energi memiliki pergerakan harga yang fluktuatif dan bersifat non-linear, membuat model peramalan tradisional seperti
Vector Autoregressive (VAR) memiliki kesulitan dan hanya mampu menangkap pola linear, sementara model deep learning seperti Long Short-Term Memory (LSTM) dapat lebih efektif dalam menangani pola non-linear walaupun memerlukan data
yang besar agar performa model optimal. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan hybrid VAR dan LSTM untuk memanfaatkan keunggulan masing-masing model dalam memprediksi harga saham IDX Sektor Energi dan Newcastle Coal. Penelitian ini menggunakan data harga penutupan harian IDX Sektor Energi dan Newcastle Coal dari 1 Januari 2020 sampai dengan 31 Desember 2024 dengan total jumlah observasi sebanyak 953 data yang diperoleh dari situs Investing.com. Model VAR digunakan untuk mengidentifikasi pola linear dan menghasilkan residual hasil
prediksi VAR yang nanti akan menjadi input model LSTM untuk menangkap pola non-linear. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model hybrid VAR(2)-LSTM dapat meningkatkan akurasi prediksi dibandingkan dengan penggunakan model VAR(2) secara tunggal. Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk data testing
dari VAR(2) sebesar 9,21% untuk harga saham IDX Sektor Energi dan 4,92% untuk harga Newcastle Coal, sedangkan model hybrid VAR(2)-LSTM sebesar 3,06% untuk harga saham IDX Sektor Energi dan 3,01% untuk harga Newcastle Coal yang menunjukkan penurunan.
Kata Kunci: Vector Autoregressive, Long Short-Term Memory, Model Hybrid, Peramalan, Harga Saham, IDX Sektor Energi, Newcastle Coal.

Actions (login required)

View Item