Analisis Komparatif Model Deret Waktu dan Pemelajaran Mesin Guna Memprediksi Volatilitas Saham Farmasi di Masa Covid-19

Selama beberapa tahun terakhir, pasar saham di Indonesia telah mengalami perkembangan yang cukup signifikan. Bahkan ketika pandemi COVID-19 mulai mewabah dan Bursa Efek Indonesia (BEI) mengalami penurunan yang signifikan selama beberapa periode, banyak orang masih yakin untuk mengembangkan portofolionya terlepas dari aktivitas pasar saham yang semakin volatil. Hal ini mendorong adanya diskursus mengenai prediksi harga saham di tengah gempuran volatilitas yang naik turun akibat terdampak pandemi COVID-19, khususnya pada sektor farmasi yang paling terdampak akan berbagai macam sentimen terkait pandemi COVID-19 itu sendiri. Penelitian ini berfokus pada perbandingan efektivitas kedua metode dalam memprediksi harga saham pada 3 perusahaan sub-sektor farmasi pada masa terjadinya pandemi COVID-19. Beberapa metode yang akan diuji antara lain Random Walk, GARCH, dan LSTM. Indikator akurasi ditentukan dari nilai RMSPE dan RMSE dari tiap model, di mana model yang memiliki tingkat akurasi terbaik akan digunakan untuk meramal harga saham selama 7 hari ke depan