Implementasi metode long short term memory dalam memprediksi suku bunga Bank Indonesia

INDONESIA:

Permasalahan jatuhnya harga saham berbagai perusahaan teknologi memicu kekhawatiran investor karena salah satu perusahaan teknologi terbesar Indonesia GoTo, harga sahamnya jatuh lebih dari 50% karena kenaikan suku bunga Bank Indonesia(BI Rate). Suku bunga Bank Indonesia digunakan sebagai rujukan penting kegiatan perekonomian. BI Rate akan memengaruhi perputaran keuangan perbankan, pergerakan mata uang, investasi, dan inflasi suatu negara. Oleh karena itu, dilakukan penelitian prediksi suku bunga Bank Indonesia untuk membantu dalam pengambilan keputusan keuangan yang paling menguntungkan bagi pelaku ekonomi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Long Short Term Memory (LSTM), yang dipilih karena kemampuan “mengingat” dan “melupakan” informasi berdasarkan relevansinya untuk memungkinkannya menangkap pola data jangka Panjang. Data yang digunakan adalah data Jumlah Uang Beredar (JUB), Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan BI Rate yang bersumber dari wensite Badan Pusat Statistik (BPS), nilai tukar rupiah (kurs Dollar Amerika) yang di ambil dari situs Investing.com, serta data inflasi yang bersumber dari website Bank Indonesia. Datanya adalah data bulanan mulai Januari 2010 hingga Juni 2023. Model terbaik didaptkan dengan nilai MAPE terendah sebesar 4.760%, dengan rasio data training dan testing 80:20, neuron 3, learning rate 0.01, epoch 150, dan batch size 8.

ENGLISH:

The problem of falling share prices of various technology companies has sparked investor concern because one of Indonesia's largest technology companies, GoTo, saw its share price fall by more than 50% due to the increase in Bank Indonesia's interest rate (BI Rate). Bank Indonesia interest rates are used as an important reference for economic activity. The BI Rate will influence banking financial turnover, currency movements, investment and inflation in a country. Therefore, Bank Indonesia interest rate prediction research was carried out to assist in making financial decisions that are most profitable for economic actors. The method used in this research is Long Short Term Memory (LSTM), which was chosen because of its ability to “remember” and “forget” information based on its relevance to enable it to capture long-term data patterns. The data used is data on the Money Supply (JUB), Composite Stock Price Index (IHSG) and BI Rate which are sourced from the website of the Central Statistics Agency (BPS), the rupiah exchange rate (US Dollar exchange rate) which is taken from the Investing.com site, as well as inflation data sourced from the Bank Indonesia website. The data is monthly data from January 2010 to June 2023. The best model was obtained with the lowest MAPE value of 4.760%, with a training and testing data Rasio of 80:20, 3 neurons, learning rate 0.01, epoch 150, and batch size 8.

ARABIC:

أثارت مشكلة انخفاض أسعار أسهم شركات التكنولوجيا المختلفة قلق المستثمرين لأن إحدى أكبر شركات التكنولوجيا في إندونيسيا، GoTo، شهدت انخفاض سعر سهمها بأكثر من 50% بسبب الزيادة في سعر الفائدة في بنك إندونيسيا (BI Rate). تُستخدم أسعار الفائدة لدى بنك إندونيسيا كمرجع مهم للنشاط الاقتصادي. سيؤثر معدل BI على معدل الدوران المالي المصرفي، وتحركات العملة، والاستثمار، والتضخم في بلد ما. ولذلك، تم إجراء بحث للتنبؤ بأسعار الفائدة من بنك إندونيسيا للمساعدة في اتخاذ القرارات المالية الأكثر ربحية للجهات الاقتصادية الفاعلة. الطريقة المستخدمة في هذا البحث هي الذاكرة طويلة المدى (LSTM)، والتي تم اختيارها بسبب قدرتها على "تذكر" و"نسيان" المعلومات بناءً على أهميتها لتمكينها من التقاط أنماط البيانات طويلة المدى. البيانات المستخدمة هي بيانات عن عرض النقود (JUB)، ومؤشر أسعار الأسهم المركب (IHSG) ومعدل BI التي يتم الحصول عليها من الموقع الإلكتروني لوكالة الإحصاء المركزية (BPS)، وسعر صرف الروبية (سعر صرف الدولار الأمريكي) وهو مأخوذة من موقع Investing.com، بالإضافة إلى بيانات التضخم المستمدة من موقع بنك إندونيسيا. البيانات عبارة عن بيانات شهرية من يناير 2010 إلى يونيو 2023. تم الحصول على أفضل نموذج بأقل قيمة MAPE تبلغ 4.760%، مع نسبة بيانات تدريب واختبار 80:20، 3 خلايا عصبية، معدل التعلم 0.01، العصر 150، والدفعة حجم 8 .