FORTUNA, Ardeva Resky (2025) Pemodelan ARIMA dan Fuzzy Time Series Saxena Easo dalam Peramalan Harga Saham PT Indofood Sukses Makmur Tbk. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.
|
Text
1. Cover.pdf Download (160kB) |
|
|
Text
3. Halaman Pengesahan I.pdf Download (3MB) |
|
|
Text
4. Halaman Pengesahan II.pdf Download (319kB) |
|
|
Text
5. Kata Pengantar.pdf Restricted to Repository staff only Download (211kB) | Request a copy |
|
|
Text
6. Abstrak.pdf Download (191kB) |
|
|
Text
7. Abstract.pdf Download (132kB) |
|
|
Text
8. Daftar Isi.pdf Download (207kB) |
|
|
Text
12. BAB I.pdf Download (243kB) |
Abstract
ABSTRAK
Saham merupakan salah satu instrumen investasi yang paling populer karena
mampu memberikan tingkat keuntungan menarik. Salah satu perusahaan yang
cukup dikenal luas dengan posisi kuat secara domestik dan global, serta termasuk
dalam IDX30 adalah PT Indofood Sukses Makmur Tbk. Para investor
membutuhkan metode peramalan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam
menghadapi harga saham yang fluktuatif. Penelitian ini bertujuan untuk
memodelkan ARIMA dan Fuzzy Time Series (FTS) Saxena Easo, serta mengetahui
metode terbaik berdasarkan nilai RMSE terkecil. Data yang digunakan yakni data
sampel harga penutupan saham harian periode Maret 2023 hingga Oktober 2024.
Pembagian data dilakukan menjadi 377 data training dan 19 data testing. Pada
metode ARIMA, model yang memenuhi semua asumsi dan memiliki nilai RMSE
terkecil yakni ARIMA (1,1,0) dengan nilai RMSE sebesar 78,2319. Metode FTS
Saxena Easo menggunakan logika fuzzy menghasilkan nilai RMSE sebesar
46,8767. Hasil menunjukkan bahwa nilai RMSE metode FTS Saxena Easo lebih
kecil daripada ARIMA (1,1,0) sehingga FTS Saxena Easo dipilih sebagai metode
terbaik. Peramalan menggunakan FTS Saxena Easo menghasilkan nilai Mean
Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,4745%. Nilai MAPE tersebut kurang
dari sama dengan 10% sehingga FTS Saxena Easo dinilai sangat baik dalam
meramalkan harga penutupan saham PT Indofood Sukses Makmur Tbk.
Kata Kunci: Saham, Indofood, ARIMA, Fuzzy Time Series Saxena Easo, RMSE,
MAPE
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Subjects: | Sciences and Mathemathic |
| Divisions: | Faculty of Science and Mathematics > Department of Statistics |
| Depositing User: | Yemima Laras Sekarsari |
| Date Deposited: | 07 Oct 2025 09:26 |
| Last Modified: | 07 Oct 2025 09:26 |
| URI: | https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/39616 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |
