Penerapan Pemodelan Konvensional dan Deep Learning pada Data Saham dengan Pencilan

Abstract

Apple Inc. stock (AAPL), one of the leading technology companies, is one of the concerns of investors as it continues to see an increase in the number of users every year. Therefore, forecasting Apple's stock price is important to help investors mitigate risks and optimize investment decisions. This forecasting can be done using two main approaches, namely conventional approaches such as Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and deep learning-based approaches such as Long Short-term Memory Network (LSTM). This study aims to find the best model using both methods, as well as compare the accuracy of the models based on datasets with outliers and datasets with handled outliers. The dataset analyzed in this study comes from weekly AAPL stock closing price data for 500 periods, from January 26, 2015 to August 19, 2024 obtained from Yahoo Finance. This study obtained the ARIMA(1,1,1) model as the best model for both datasets, with the outlier-handled dataset producing better test MAPE, while the dataset with outliers had better training MAPE. The LSTM method produced smaller MAPE values than ARIMA, demonstrating its superiority in capturing the fluctuating patterns of the AAPL stock data. Outlier handling was shown to improve model accuracy, as seen in the outlier-handled dataset. This research provides insight into the effectiveness of statistical and deep learning methods in modeling stock prices, and emphasizes the importance of outlier handling in financial data analysis.Saham Apple Inc. (AAPL), salah satu perusahaan teknologi terkemuka, menjadi salah satu perhatian investor karena terus mengalami peningkatan jumlah pengguna setiap tahun. Oleh karena itu, peramalan harga saham Apple penting untuk membantu investor memitigasi risiko dan mengoptimalkan keputusan investasi. Peramalan ini dapat dilakukan menggunakan dua pendekatan utama, yaitu pendekatan konvensional seperti autoregressive integrated moving average (ARIMA) dan pendekatan berbasis deep learning seperti long short-term memory network (LSTM). Penelitian ini bertujuan untuk menemukan model terbaik menggunakan kedua metode tersebut, serta membandingkan akurasi model berdasarkan dataset dengan pencilan dan dataset pencilan tertangani. Dataset yang dianalisis dalam penelitian ini berasal dari data harga penutupan saham AAPL mingguan selama 500 periode, dari 26 Januari 2015 hingga 19 Agustus 2024 yang diperoleh dari Yahoo Finance. Penelitian ini memperoleh model ARIMA(1,1,1) sebagai model terbaik untuk kedua dataset, dengan dataset pencilan tertangani menghasilkan MAPE uji lebih baik, sedangkan dataset dengan pencilan memiliki MAPE latih lebih baik. Metode LSTM menghasilkan nilai MAPE yang lebih kecil dibandingkan ARIMA, menunjukkan keunggulannya dalam menangkap pola fluktuatif data saham AAPL. Penanganan pencilan terbukti meningkatkan akurasi model, sebagaimana terlihat pada dataset pencilan tertangani. Penelitian ini memberikan wawasan mengenai efektivitas metode statistik dan deep learning dalam memodelkan harga saham, serta menekankan pentingnya penanganan pencilan dalam analisis data keuangan.&nbsp