Prediksi Harga Saham Dengan Metode Fuzzy Time Series Dan Metode Fuzzy Time Series-genetic Algorithm (studi Kasus: Pt Bank Mandiri (persero) Tbk) - Felix Octavianus Hasudungan; Rian Febrian Umbara; Danang Triantoro Murdiansyah (eProceedings of Engineering, 2016)
Nilai harga saham selalu berubah -ubah dan t idak menent u set iap harinya, maka diperluk an sebuah model unt uk menghasilkan prediksi yang akurat unt uk mendapat kan keunt ungan yang maksimal. P ada t ugas akhir ini akan digunakan met ode Fuzzy Tim e Series danmetodeFuzzyTime Series-Genetic Algorthm unt uk memprediksi harga saham. Met ode Fuzzy Tim e Series akan menghasilkan int erval dengan jarakyangsamadan hasil prediksi nilai harga saham berdasarkan at uran Fuzzy Tim e Series dan Algorit ma Genet ika akan meningkat kan kinerja dengan mencari int erval yang memiliki nilai fit ness yang t erbesar dalam set iap it erasi yang dilakukan unt uk mencari hasil prediksi denganmenggunakanaturan Fuzzy Tim e series. Hasil prediksi yang didapat dengan menggunakan kedua metode t ersebut akan dibandingkan. Hasil dari ujicoba pada t ugas akhir ini menunjukan bahwa prediksi harga saham menggunakan met ode Fuzzy Tim e Series memilikinilaiMAPE sebesar 0.017611 dan nilai MSE sebesar 48249.1993. Sedangkan unt uk hasil prediksi menggunakan met ode FuzzyTimeSeries-GeneticAlgorthm pada skenario 1 memiliki nilai MAPE sebesar 0.0028653 dan nilai MSE sebesar 15.7221, pada skenario 2 memilikinilaiMAPEsebesar0.0028478 dan nilai MSE sebesar 16.3946, dan pada skenario 3 memiliki nilai MAPE sebesar 0.0027542 dan nilai MSE sebesar15.6174.Darihasilpercobaan t ersebut dapat disimpulkan bahwa hasil prediksi menggunakan met ode Fuzzy Tim e Series-Genetic Algorthm memiliki nilaierroryanglebihkecil dibandingkan dengan hasil prediksi menggunakan metode Fuzzy Time Series.