PERAMALAN JAKARTA STOCK EXCHANGE COMPOSITE INDEX DENGAN METODE FUZZY TIME SERIES MARKOV CHAIN DAN MODIFIKASI ADAPTIVE FUZZY TIME SERIES - Gabriel Cefin Putra Kota; Yudi Setyawan (Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia, 2021)
Jakarta Stock Exchange Composite Index (JKSE) atau Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan indikator yang mencerminkan pergerakan harga saham. Peramalan JKSE digunakan oleh para investor untuk mengambil keputusan investasi yang tepat. Dalam penelitian ini digunakan metode fuzzy time series Markov Chain dan modifikasi adaptive fuzzy time series, dalam meramalkan data price Jakarta Stock Exchange Composite Index (JKSE) periode Oktober 2015 sampai Oktober 2020. Penulis menggunakan kedua metode ini karena berdasarkan tinjauan pustaka diperoleh kesimpulan bahwa metode fuzzy time series Markov Chain mempunyai nilai error yang baik dibandingkan dengan metode fuzzy time series lainnya, sedangkan sebagai pembanding penulis menggunakan metode adaptive fuzzy time series yang dimodifikasi. Hasil peramalan Data price JKSE pada periode bulan Oktober 2015 sampai dengan Oktober 2020 menggunakan metode FTS Markov Chain untuk periode selanjutnya yaitu bulan November 2020 sebesar 5061,565306 dan bulan Desember 2020 sebesar 5106,097668. Sedangkan hasil peramalan menggunakan metode modifikasi adaptive FTS untuk periode selanjutnya yaitu bulan November 2020 adalah sebesar 4997,020408 dan Desember 2020 sebesar 4997,020408. Metode Modifikasi Adaptive FTS mempunyai hasil peramalan yang lebih baik dibandingkan metode FTS Markov Chain pada studi kasus ini. Karena memiliki nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dan RMSE (Root Mean Squared Error) terkecil, yaitu berturut-turut adalah 1,699113% (MAPE), dan 122,4353024 (RMSE) sedangkan FTS Markov Chain adalah 1,883658% (MAPE) dan 138,58874 (RMSE).