Yubelianda, Elisabet Karin (2025) Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan Optimasi Grey Wolf Optimizer (GWO) untuk Memprediksi Harga Saham. Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

	Text File 1 Pendahuluan (cover, lembar pengesahan, abstrak) - Elisabet Karin.pdf Download (312kB)
	Text File 2 Isi (Daftar isi, bab 1, bab 3, bab 4) - Elisabet Karin.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text File 3 (Daftar Pustaka) - Elisabet Karin.pdf Download (152kB)

Abstract

Dengan meningkatnya kebutuhan informasi prediksi yang akurat untuk membantu investor dan masyarakat dalam pengambilan keputusan dan mengurangi risiko investasi, diperlukan metode prediksi yang mampu menangani ketidakpastian tersebut. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan metode yang menggabungkan logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini mengembangkan model prediksi harga saham mengunakan ANFIS dengan optimasi GWO serta membandingkan prediksi harga saham menggunakan metode ANFIS dan ANFIS dengan GWO yang memiliki kemampuan konvergensi cepat dan efektif menangani masalah nonlinier. Penelitian menggunakan data historis saham JKSE dari Yahoo Finance periode Januari 2022-Desember 2023. Model prediksi diimplementasikan melalui lima tahap berurutan yaitu tahap pengumpulan dan inisialisasi data, tahap preprocessing dengan FCM untuk clustering, pelatihan model ANFIS (70% data), pengujian model (30% data), dan prediksi awal, optimasi dengan GWO, dan evaluasi menggunakan RMSE. Hasil penelitian menunjukkan metode ANFIS menghasilkan RMSE 0,3843 dengan error prediksi 21,8%. Sementara ANFIS yang dioptimasi GWO menghasilkan RMSE 0,2069 dengan error prediksi 0%. Ini membuktikan algoritma GWO efektif mengoptimalkan parameter keanggotaan fuzzy pada ANFIS sehingga menghasilkan prediksi harga saham yang lebih akurat.

Actions (login required)

View Item