PERAMALAN FUZZY TIME SERIES BERDASARKAN RANTAI MARKOV DENGAN ALGORITMA PARTISI FUZZY C-MEANS CLUSTERING (FCM)

Abstract

Konsep peramalan menjadi salah satu pertimbangan dalam mengambil suatu keputusan, salah satunya dalam transaksi saham. Ramalan harga saham menjadi salah satu pertimbangan investor untuk menjual, membeli, atau menahan sahamnya pada waktu tertentu. Pendekatan yang tepat untuk meramalkan saham yaitu menggunakan analisis deret waktu (time series). Beberapa metode peramalan time series telah diperkenalkan oleh para peneliti, salah satunya adalah metode yang mengombinasikan analisis time series dengan logika fuzzy. Konsep tersebut diperkenalkan oleh Qiang Song dan Brad S. Chissom, yang selanjutnya dimodifikasi peneliti-peneliti lain. Modifikasi metode dilakukan untuk menyelidiki tingkat kesalahan ramalan yang akan diperoleh. Pada Skripsi ini, penulis melakukan modifikasi metode peramalan pada konsep fuzzy time series berdasarkan rantai Markov dengan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means Clustering (FCM) sebagai metode partisi semesta pembahasan. Penulis menggunakan nilai Average Forecasting Error Rate (AFER) untuk menyelidiki tingkat akurasi dari hasil ramalan dan menggunakan software MATLAB untuk mendapatkan hasil akhir. Modifikasi metode diterapkan untuk meramalkan harga pembukaan, penutupan, dan tertinggi pada saham PT. Waskita Karya Tbk pada awal tahun 2021. Nilai AFER yang diperoleh untuk setiap harga saham tersebut berturut-turut adalah 1,6525%, 1,6776%, dan 1,5032%.