Pemodelan Harga Saham BSI dengan Metode Fuzzy Time Series Markov Chain

Authors

  • Salman Wajdi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.31004/jptam.v6i1.3187

Keywords:

Harga Saham, Lembaga Keuangan, Model Fuzzy Time Series Markov Chain, Tingkat Akurasi MAPE

Abstract

Saham adalah salah satu instrumen lembaga keuangan yang paling populer. Salah satu pilihan perusahaan ketika memutuskan untuk pendanaan perusahaan adalah menerbitkan saham. Harga saham yang mengalami fluktuasi baik berupa kenaikan maupun penurunan membuat para investor membutuhkan suatu pemodelan untuk melihat pergerakan harga saham. Dengan adanya indikasi lonjakan atau turunan harga saham, perlu adanya pembentukan model dalam memprediksi harga saham BSI. Fluktuasi harga saham BSI dapat dimodelkan dengan model runtun waktu, salah satunya adalah Fuzzy Time Series Markov Chain (FTSMC). Pada penelitian ini dimodelkan harga saham BSI dari periode 2 Januari 2020 sampai 19 November 2021 sebanyak 460 data. Berdasarkan tingkat akurasinya yaitu nilai MAPE, model FTSMC memberikan nilai akurasi < 10% sehingga dapat disimpulkan bahwa model ini dapat memodelkan harga saham BSI dengan baik.

 

References

Abdul A. (2010). Manajemen Investasi Syariah. Bandung: Alfabeta.

Aladag, S., Aladag, C. H., Mentes, T., dan Egrioglu, E. (2012). “A New Seasonal Fuzzy Time Series Method Based on The Multiplicative Neuron Model and Sarima”. Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics. Vol. 41 (3), pp. 337-345.

Alyousifi, Yousif, Mahmod Othman, Rajalingam Sokkalingam, Ibrahima Faye, and Petronio C.L. Silva. (2020). "Predicting Daily Air Pollution Index Based on Fuzzy Time Series Markov Chain Model". Symmetry 12. No. 2: 293.

Bank BSI. (Tanpa Tahun). Harga Saham BSI. https://ir.bankbsi.co.id/, Diakses pada 19 Desember 2021.

Cheng, C., Chen, T., Teoh, H. J., dan Chiang, C. (2008). “Fuzzy Time-Series Based On Adaptive Expectation Model For TAIEX Forecasting”. Expert Systems with Applications. Vol. 34, pp. 1126-1132.

C. H. Cheng, G. W. Cheng and J. W. Wang. (2008). “Multi-Attribute Fuzzy Time Series Method Based On Fuzzy Clustering” Expert Systems with Applications. Vol. 34, No.2, pp.1235-1242.

Q. Song and B. S. Chissom. (1993). “Forecasting enrollments with fuzzy time series – Part I”. Fuzzy Sets and Systems. Vol. 54, No.1, pp.1-9.

Ramadani, K., dan Devianto,D. (2020). “The Forecasting Model of Bitcoin Price with Fuzzy Time Series Markov Chain and Chen Logical Method”. AIP Conference Proceedings. 2296: 020095.

Sturges, H.A. (1926). “The Choice Of A Class Interval”. Journal of the American Statistical Association. Vol. 21(153). pp. 65-66.

S. R. Singh. (2007). “A Simple Method Of Forecasting Based On Fuzzy Time Series”. Applied Mathematics and Computation. Vol.186. No.1, pp.330-339.

S. T. Li and Y. C. Cheng. (2007). “Deterministic Fuzzy Time Series Model For Forecasting Enrollments”. Computers and Mathematics with Applications. Vol.53. No.12, pp.1904-1920.

Tsaur, R.C. (2012). “A Fuzzy Time Series-Markov Chain Model With An Application To Forecast The Exchange Rate Beetween The Taiwan And US Dollar”. International Journal of Innovative Computing, Information, and Control. Vol. 8(7B). pp. 4931-4942.

Wei, W.W.S. (2006). Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods. Boston: Pearson.

Zaenurrohman et al. (2021). J. Phys.: Conf. Ser. 1943 012128

Downloads

Published

24-02-2022

How to Cite

Wajdi, S. . (2022). Pemodelan Harga Saham BSI dengan Metode Fuzzy Time Series Markov Chain. Jurnal Pendidikan Tambusai, 6(1), 1715–1724. https://doi.org/10.31004/jptam.v6i1.3187

Issue

Section

Articles of Research

Citation Check