Analisis Value at Risk (VaR) pada Prediksi Harga Saham Menggunakan Algoritma Gated Recurrent Unit (GRU

Latar Belakang. Ketidakpastian ekonomi global meningkatkan minat investasi pada saham blue chip seperti PT Astra International Tbk (ASII.JK), yang menuntut metode analisis risiko lebih akurat. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis risiko return saham ASII.JK menggunakan metode Value at Risk (VaR) berbasis simulasi historis dengan memanfaatkan hasil prediksi dari model Gated Recurrent Unit (GRU). Metode. Metode penelitian mencakup pengumpulan data, exploratory data analysis, preprocessing data, pembangunan model GRU, serta pelatihan dan evaluasi model menggunakan metrik RMSE, MAE, dan MAPE. Tahap selanjutnya mencakup prediksi dengan model terbaik, konversi harga menjadi return, perhitungan VaR dengan simulasi historis, dan validasi melalui uji backtesting Kupiec Test. Hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GRU memberikan performa terbaik pada learning rate 0,001, batch size 16, dan epoch dengan nilai RMSE 108,76, MAE 79,19, dan MAPE 1,37%. Estimasi VaR pada tingkat kepercayaan 95% dan 99% masing-masing sebesar -2,52% dan -4,02%., hasil Kupiec Test mengonfirmasi bahwa model risiko tersebut akurat dan valid. Kesimpulan. Sehingga pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa kombinasi model prediksi GRU dengan analisis VaR diharapkan menjadi pendekatan inovatif yang efektif menghasilkan analisis risiko yang komprehensif dalam menghadapi dinamika pasar saham.