Analisis Perbandingan High Order Intuitionistic Fuzzy Time Series dan Arima Dalam Peramalan Saham Unilever Indonesia

Abstract

Pergerakan harga saham merupakan indikator penting dalam dunia keuangan yang mencerminkan kondisi pasar dan ekspektasi investor. Penelitian ini membandingkan metode HOIFTS dan ARIMA dalam peramalan harga saham UNVR. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi dan membandingkan akurasi metode HOIFTS dan ARIMA dalam meramalkan harga saham UNVR. Metode yang digunakan meliputi data harga saham bulanan UNVR dari tahun 2020 hingga 2025, dengan evaluasi kinerja melalui MAPE. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa model HOIFTS memiliki tingkat kesalahan (MAPE) sebesar 7,25%, yang menandakan akurasi yang baik. HOIFTS lebih efektif karena dapat menangkap pola data yang tidak linier dan fluktuatif dengan menggunakan metode fuzzy, serta memanfaatkan data historis secara lebih baik dengan menggunakan orde yang lebih tinggi. Sementara itu, model ARIMA(1,1,1) menghasilkan MAPE sebesar 7,65%, yang juga menunjukkan hasil yang cukup akurat, tetapi kurang cocok untuk menangani data yang berubah-ubah dan tidak linier. Secara keseluruhan, HOIFTS lebih unggul dibandingkan ARIMA dalam meramalkan harga saham UNVR, karena lebih mampu mengatasi ketidakpastian dan fluktuasi pasar.