Perbandingan Performa Arimax-Garch Dan Lstm Pada Data Harga Penutupan Saham PT Aneka Tambang Tbk (ANTM.JK) - Dhiya Khalishah Tsany Suwarso; Akbar Rizki; Salsabila Dwi Rahmi; Hakim Zoelva Mahesa; Windi Gunawan; Zafira Ilma Fitri; Yenni Angraini; Adelia Putri; Muhammad Rizky Nurhambali (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2025)
Banyaknya data deret waktu dengan pola nonlinear dan memiliki volatilitas tinggi pada berbagai sektor membuat sulit untuk melakukan pemodelan klasik seperti Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Permasalahan ini dapat diatasi salah satunya dengan mengembangkan metode Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous- Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARIMAX-GARCH) yang memanfaatkan kovariat eksternal, sehingga memberikan solusi lebih baik pada data yang tidak stasioner. Di sisi lain, metode deep learning seperti Long Short-Term Memory (LSTM) unggul dalam menangkap pola non-linear dan dependensi jangka panjang. Oleh karena itu, penelitian ini membandingkan performa ARIMAX-GARCH dan LSTM dalam memprediksi harga saham PT Aneka Tambang Tbk (ANTM.JK). Data mingguan penutupan harga saham ANTM.JK periode 1 Januari 2018 hingga 30 Oktober 2023 digunakan dalam penelitian ini. Pemodelan ARIMAX-GARCH dengan peubah kovariat berupa data harga nikel berjangka dunia digunakan karena terdapat pengaruh signifikan harga nikel terhadap harga penutupan saham ANTM.JK dan terdeteksi adanya heteroskedastisitas dalam model. Metode berbasis machine learning, LSTM digunakan karena metode ini dikenal memiliki akurasi prediksi yang baik. Pengolahan data dilakukan menggunakan bantuan software R-Studio dan Python. Hasil penelitian menunjukkan LSTM memiliki performa yang lebih baik dengan nilai MAPE sebesar 4,425%, nilai ini lebih kecil jika dibandingkan model terbaik ARIMAX(2,1,2)-GARCH(1,1) dengan MAPE 7,326%.