Perbandingan Peramalan Harga Saham menggunakan Autoregressive Intergrated Moving Average (ARIMA) dan Fuzzy Time series Markov Chain (Studi Kasus: Saham PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk)
Submission Date: 2022-07-26 19:36:20
Accepted Date: 2023-05-01 00:00:00
Abstract
Investasi adalah komitmen sejumlah uang atau sumber daya lainnya yang dilakukan saat ini dengan tujuan menerima manfaatnya di kemudian hari. Saham memiliki harga sebagai nilai pada sebuah perusahaan salah satu cara meminimalisir terjadi risiko dalam berinvestasi saham dengan mempelajari pola data time series pergerakan harga saham. Terdapat beberapa metode untuk mengetahui pola pergerakan data harga saham dan meramalkan data time series seperti metode Autoregressive Intergrated Moving Average (ARIMA), dan Fuzzy Time Series Markov Chain. ARIMA merupakan metode peramalan data time series yang mampu menangani data yang tidak stasioner dalam mean dan varians seperti harga saham yang mengalami pergerakan secara naik-turun tidak menentu. Sedangkan Fuzzy Time Series Markov Chain merupakan metode peramalan data yang menggunakan prinsip-prinsip logika fuzzy sebagai dasar proses perhitungan peramalan. Penelitian ini akan mengkaji metode ARIMA dan Fuzzy Time Series Markov Chain untuk diperbandingkan metode yang terbaik dalam meramalkan harga saham dengan studi kasus data harga penutupan saham PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk. Saham PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk adalah salah satu emiten yang memiliki kapitalisasi pasar pada posisi ke-16 periode Januari tahun 2022 sebesar Rp 101.750.147,30 dan termasuk ke dalam indeks LQ45. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan data training, metode yang memiliki tingkat akurasi terbaik adalah Fuzzy Time Series Markov Chain dengan nilai MAPE sebesar 0,876% atau tingkat akurasi mencapai 99,124% daripada metode ARIMA. Sedangkan hasil data testing menunjukkan pada metode Fuzzy Time Series Markov Chain menghasilkan nilai MAPE sebesar 0,949% yang berarti tingkat akurasi mencapai 99,051% daripada metode ARIMA. Oleh karena itu, metode terbaik yang digunakan untuk meramalkan data harga saham PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk adalah Fuzzy Time Series Markov Chain menghasilkan pola data yang lebih akurat baik pada data training dan data testing.
Keywords
ARIMA; Fuzzy Time series; Fuzzy Time series Markov Chain; Peramalan; PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk; Saham
CC Licencing
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Jurnal Sains dan Seni ITS by Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, LPPM-ITS is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at https://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni.