Abstract:
Saham merupakan salah satu instrumen keuangan yang penting. Banyak orang menggunakan
saham sebagai investasi jangka panjang, namun harga saham yang naik-turun mengakibatkan
adanya risiko kerugian pada pemegang saham. Oleh karena itu diperlukan metode untuk melakukan
prediksi harga saham, sehingga risiko kerugian pada pemegang saham dapat diminimalkan
dengan adanya prediksi harga saham. Pada skripsi ini akan dibahas mengenai prediksi harga
saham pada masa yang akan datang dengan menggunakan metode deret waktu fuzzy yang
dilengkapi dengan metode Particle Swarm Optimization (PSO) untuk menentukan peluang
dari data histori. Data yang akan digunakan untuk melakukan prediksi adalah Indeks Harga
Saham Gabungan (IHSG), harga saham Bank BCA (BBCA), dan harga saham PT Indofood
Tbk. (INDF). Sebelum dilakukan prediksi harga saham, data yang dimiliki akan diubah menjadi
bilangan fuzzy dengan fuzzifikasi dan defuzzifikasi. Untuk mengevaluasi hasil prediksi data yang
dimiliki akan digunakan perhitungan Mean Square Error (MSE). Pada metode PSO, prediksi
dilakukan sebanyak lima kali dengan iterasi masing-masing sebanyak 1000 kali iterasi. Harga
rata-rata dari hasil prediksi IHSG bulan Juli 2018 adalah Rp 6.644,0476 dengan error sebesar
11,92%. Harga rata-rata dari hasil prediksi saham BBCA bulan Juli 2018 adalah Rp 26.365,3557
dengan error sebesar 11,03%. Harga rata-rata dari harga saham INDF bulan Juli 2018 adalah
Rp 7.659,2299 dengan error sebesar 20,62%. Berdasarkan simulasi dan analisa hasil, metode
deret waktu fuzzy dan metode PSO bisa ditetapkan untuk memprediksi harga saham di masa
yang akan datang karena sifat datanya yang merupakan data deret waktu.
