PERBANDINGAN PERFORMANSI METODE PERAMALAN FUZZY TIME SERIES YANG DIMODIFIKASI DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION (STUDI KASUS: PENUTUPAN HARGA IHSG) - Yongky Ujianto; Mohammad Isa Irawan (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS, 2015)
Sebagai indikator pergerakan saham di bursa efek indonesia, pemantauan pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) sangat diperlukan. Nilai IHSG yang selalu berubah merupakan dasar dibutuhkannya metode peramalan untuk memprediksi nilai yang akan datang. Pencatatan harga penutupan yang fluktuatif tersebut dilakukan setiap hari yaitu setelah penutupan perdagangan sehingga data IHSG dapat digolongkan menjadi data deret waktu (time series). Dalam memproses data time series para peneliti mengadopsi berbagai metode analisis data time series yang bertujuan untuk mementukan pola dan keteraturan yang dapat digunakan untuk meramalkan kejadian mendatang. penelitian ini dilakukan perbandingan antara metode fuzzy time series dan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk mendapatkan performansi terbaik untuk meramalkan IHSG. Dengan menggunakan nilai ketepatan metode peramalan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) didapatkan performansi terbaik adalah metode fuzzy time series dengan MAPE peramalan jangka panjang sebesar 0,4755 dan untuk peramalan jangka pendek sebesar 0,3951.