PERBANDINGAN METODE HOLT-WINTER’S EXPONENTIAL SMOOTHING DAN WEIGHTED FUZZY INTEGRATED TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI LQ45 - Diah Nur Hastuti Hastuti; Maria Titah Jatipaningrum (Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia, 2021)
ABSTRAK Prediksi merupakan suatu kegiatan untuk meramalkan kejadian di masa yang akan datang dengan menggunakan dan mempertimbangkan data dari masa lampau. Prediksi merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efesian. LQ45 merupakan 45 emiten yang telah telah memalui proses seleksi dengan likuiditas tinggi serta beberapa kriteria lainnya, kriteria tersebut diantaranya dapat meliputi pertimbangan kapitalisasi pasar. Penelitian ini bertujuan memprediksi data LQ45 bulan Januari, Februari dan Maret 2021. Pada penelitian ini digunakan metode Holt-Winter’s Eksponential Smoothing dan Weighted Fuzzy Integrated Time Series. Data LQ45 yang digunakan adalah data LQ45 periode Januari 2014 sampai dengan Desember 2020.Hasil analisis menggunakan metode Holt-Winter’s Eksponential Smoothing prediksi data LQ45 bulan Januari adalah 881,278, Februari sebanyak 884,836 dan Maret sebanyak 928,794 dengan nilai RMSE 108,00 dan MAPE sebesar 0,31% , untuk metode Weighted Fuzzy Integrated Time Series prediksi data LQ45 bulan Januari 948,278, Februari sebanyak 948,278 dan Maret sebanyak 948,278 dengan nilai RMSE sebesar 37,18 dan nilai MAPE sebsar 0,065%. Berdasrakan hasil analisis dapat disimpulkan bahwa metode Weighted Fuzzy Integrated Time Series merupakan metode terbaik untuk memprediksi data LQ45 periode Januari, Februari dan Maret 2021 karena menghasilkan nilai MAPE lebih kecil.