Peramalan Harga Penutupan Saham PT. Unilever Indonesia Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Lee

Aina Rahmawati, Wellie Sulistijanti

Sari


Saham merupakan bisnis yang dipilih masyarakat sebagai mata pencaharian khususnya dikala pandemi Covid-19 sehingga saham tidak hanya sebagai investasi saja. PT. Unilever Indonesia merupakan salah satu perusahaan yang menempati posisi kedelapan dengan kapitalisasi pasar terbesar di Indonesia dan mengalami fluktuasi harga saham yang tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh hasil peramalan harga penutupan saham PT. Unilever Indonesia pada tanggal 20 Februari 2023 dengan menggunakan metode Fuzzy Time Series Lee. Fuzzy Time Series Lee digunakan untuk meramalkan data yang bersifat jangka pendek dengan pola data stasioner maupun tidak stasioner. Langkah-langkah dalam penelitian ini yang pertama, menentukan himpunan semesta pembicaraan, menentukan banyaknya himpunan fuzzy, mendefinisikan derajat keanggotaan himpunan fuzzy terhadap Ai dilanjutkan fuzzyfikasi data, membentuk Fuzzy Logical Relationship, membentuk Fuzzy Logical Relationship Group, menentukan defuzzyfikasi untuk menghasilkan nilai peramalan. Tingkat akurasi dari hasil peramalan menggunakan fuzzy time series lee di hitung menggunakan Mean Absolute Percentage Error. Hasil penelitian menunjukan nilai peramalan harga penutupan saham PT. Unilever Indonesia pada tanggal 20 februari 2023 sebesar 4551 dan menghasilkan nilai MAPE peramalan sebesar 2,3142%, yang artinya tingkat kesalahan peramalan pada metode Fuzzy Time Series Lee mempunyai tingkat akurasi peramalan yang sangat baik.

Teks Lengkap:

Download PDF

Referensi


Elfajar, A. B., Setiawan, B. D., & Dewi, C. (2017). Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Kota Batu Menggunakan Metode Time Invariant Fuzzy Time Series. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, 1(2), 85–94.

Fahmi, T., Sudarno, & Wilandari, Y. (2013). Perbandingan metode pemulusan eksponensial tunggal dan fuzzy time series untuk memprediksi indeks harga saham gabungan. Jurnal Gaussian, 2(2), 137–146.

Handayani, L., & Anggriani, D. (2015). Perbandingan Model Chen Dan Model Lee Pada Metode Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Harga Emas. Pseudocode, 2(1), 28–36. https://doi.org/10.33369/pseudocode.2.1.28-36

Hansun, S. (2013). Peramalan Data IHSG Menggunakan Fuzzy Time Series. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 7(1), 79–88. https://doi.org/10.22146/ijccs.2155

Julian, R., & Pribadi, M. R. (2021). Peramalan Harga Saham Pertambangan Pada Bursa Efek Indonesia (BEI) Menggunakan Long Short Term Memory (LSTM). JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 8(3), 1570–1580. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i3.1159

Lumowa, D. (2015). Analisa Pengaruh Profitabilitas Terhadap Harga Saham Perusahaan Lq 45 Di Bursa Efek Indonesia. Accountability, 4(2), 72. https://doi.org/10.32400/ja.10526.4.2.2015.72-86

Marzuqi, M., Tafrikan, M., & Maslihah, S. (2022). Prediksi Jumlah Pengunjung Semarang Zoo dengan Metode Fuzzy Time Series. Zeta - Math Journal, 7(1), 19–27. https://doi.org/10.31102/zeta.2022.7.1.19-27

Muhammad, M., Wahyuningsih, S., & Siringoringo, M. (2021). Peramalan Nilai Tukar Petani Subsektor Peternakan Menggunakan Fuzzy Time Series Lee. Jambura Journal of Mathematics, 3(1), 1–15. https://doi.org/10.34312/jjom.v3i1.5940

Pajriati, N. H., Kurniati, E., & Suhaedi, D. (2021). Penerapan Metode Average Based Fuzzy Time Series Lee Untuk Peramalan Harga Emas Di PT. X. Jurnal Riset Matematika, 1(1), 73–81. https://doi.org/10.29313/jrm.v1i1.221

Purnama, I. N., Agung, A., & Putri, A. (2017). Peramalam Kunjungan Wisatawan Di Objek Wisata Bedugul Menggunakan Algoritma Fuzzy Time Series. 231315390. 3(2), 55–58.

Qiu, W., Liu, X., & Li, H. (2011). A generalized method for forecasting based on fuzzy time series. Expert Systems with Applications, 38(8), 10446–10453. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.02.096

Retha, H. M. A., & Taslim, G. (2021). Forecasting Dengan Double Exponential Smoothing Pada Saham Unilever Untuk Membantu Pengambilan Keputusan Swing Trader. Prosiding Seminar Nasional Riset …. http://conference.um.ac.id/index.php/rpm/article/view/2068

Rukhansah, N., Muslim, M. A., & Arifudin, R. (2015). Fuzzy Time Series Markov Chain Dalam Meramalkan Harga Saham. Seminar Nasional Ilmu Komputer, Snik, 309–321.

Setiawan, A., Yanto, B., & Yasdomi, K. (2018). Logika Fuzzy Dengan Matlab. In Jayapangus Press.

Setiawan, C. D., Sulandari, W., & Susanti, Y. (2023). Peramalan Harga Saham Pt Unilever Indonesia Menggunakan Metode Hibrida Arima-Neural Network. Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset Dan Inovasi Teknologi), 7(1), 186–192. https://doi.org/10.30998/semnasristek.v7i1.6270

Sukamto, A. S., & Setiawan, W. (2018). Peramalan Saham Berdasarkan Data Masa Lalu dengan Pendekatan Fuzzy Time Series. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 4(2), 192. https://doi.org/10.26418/jp.v4i2.29469

Susilawati, C. D. K. (2012). Analisis Perbandingan Pengaruh Likuiditas , Solvabilitas , dan Profitabilitas Terhadap Harga Saham pada Perusahaan LQ 45. Jurnal Akuntansi, 4(2), 165–174. http://majour.maranatha.edu/




DOI: https://doi.org/10.37531/mirai.v8i2.5260

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Flag Counter

Creative Commons License

JURNAL MIRAI MANAGEMENT is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Web Analytics