## RESEARCH ARTICLE • OPEN ACCESS
Implementasi Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dalam Prediksi Harga Saham X

## A. Damayanti dan D. Agustina

## Volume 12, Issue 1, Pages 71–76, June 2024
Diterima 15 Mei 2024, Direvisi 6 Juni 2024, Disetujui 9 Juni 2024, Diterbitkan 12 Juni 2024 To Cite this Article : A. Damayanti dan D. Agustina,“Implementasi Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dalam Prediksi Harga Saham X”, Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol. , vol. 12, no. 1, pp. 71–76, 2024, https://doi.org/10.37905/euler.v12i1.25278
© 2024 by author(s)

## JOURNAL INFO • EULER : JURNAL ILMIAH MATEMATIKA, SAINS DAN TEKNOLOGI
u Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/index Ǽ Journal Abbreviation : Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol. Х Frequency : Biannual (June and December) Ŷ Publication Language : English (preferable), Indonesia  DOI : https://doi.org/10.37905/euler ʢ Online ISSN : 2776-3706 ǽ Editor-in-Chief : Resmawan Ÿ Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ƒ Country : Indonesia ̰ OAI Address : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/oai  Google Scholar ID : QF_r-_gAAAAJ Ͳ Email : euler@ung.ac.id

## JAMBURA JOURNAL • FIND OUR OTHER JOURNALS
Jambura Journal of
Biomathematics Jambura Journal of Mathematics Jambura Journal of Mathematics Education Jambura Journal of Probability and Statistics

## Implementasi Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dalam Prediksi Harga Saham X
Adelia Damayanti 1 , ∗ dan Dwi Agustina 1
1 Jurusan Matematika, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya, Indonesia
ABSTRAK. Saat ini, pasar saham telah menjadi salah satu investasi besar. Saham X sempat menimbulkan ke- khawatiran di kalangan investor karena mengalami fluktuasi yang signifikan ketika proses akuisisi oleh Elon Musk. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tren harga saham X di masa yang akan datang. Dengan begitu, peneliti- an ini dapat membantu investor dalam mengelola saham X. Data pada penelitian ini diperoleh dari website Kaggle. Penelitian ini menggunakan data sejak Januari 2016-Oktober 2022. Adapaun Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) adalah metode yang akan diaplikasikan untuk memprediksi harga saham X. Hasil penelitian menunjukkan metode ANFIS mampu menangkap pola pergerakan harga saham dengan baik. Berdasarkan perhitungan uji aku- rasi, metode ini menghasilkan nilai RMSE sebesar 0,005. Hal itu membuktikan bahwa metode ANFIS efektif dalam memprediksi harga saham X.
ABSTRACT. Today, the stock market is one of the most important financial vehicles. Investors were concerned about X shares because it fluctuated significantly during Elon Musk’s acquisition process. This study was aimed to predict the future price trend of X stocks. Thus, this analysis can assist investors in controlling X stocks. Data for this study were gathered from the Kaggle website. This study uses data from January 2016 to October 2022. The Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) will be used to estimate the price of X stocks. The results demonstrated that the ANFIS approach accurately captured the pattern of stock price changes. Based on the accuracy test results, this method has an RMSE of 0.005. It demonstrates that the ANFIS method can accurately anticipate the price of X stock.
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonComercial 4.0 International License. Editorial of EULER: Department of Mathematics, Uni- versitas Negeri Gorontalo, Jln. Prof. Dr. Ing. B. J. Habibie, Bone Bolango 96554, Indonesia.

## 1. Pendahuluan
Investasi adalah komitmen atas sejumlah dana atau sumber daya lainnya yang dilakukan pada saat ini dengan tujuan mempe- roleh sejumlah keuntungan di masa yang akan datang [1] . Saat ini, pasar saham telah menjadi salah satu investasi besar. Hal ter- sebut terjadi karena pasar saham memiliki kapasitas untuk mema- jukan dan mengoptimalkan modal alokasi, pembiayaan, dan juga membantu dalam meningkatkan nilai properti. Seorang pakar in- vestasi atau penasihat keuangan sangat bergantung pada prediksi harga saham. Mereka dapat membuat langkah selanjutnya berda- sarkan prediksi tersebut. Untuk memprediksi harga saham, para investor khususnya pemula seringkali merasa kesulitan sehingga dibutuhkan suatu analisis yang tepat agar seorang investor mem- peroleh keuntungan maksimal dalam mengambil keputusan [2] .
Twitter adalah platform media sosial online yang populer dan saat ini sedang berganti nama menjadi X. X didirikan pada tahun 2006, kemudian dibeli oleh Elon Musk pada tahun 2022 sebelum berganti nama [3] . Proses akuisisi X oleh Elon Musk melewati tiga tahap. Dalam tiga tahap proses akuisisi, terdapat tiga peristiwa yang berbeda di mana Musk memengaruhi harga saham. Pada fase pertama, Musk aktif mengajukan penawaran selama setengah bulan mulai dari 11 April. Tindakannya terse-
∗ Penulis Korespondensi.
Check for updates
Research Article

## ARTICLE HISTORY
Diterima 15 Mei 2024 Direvisi 6 Juni 2024 Disetujui 9 Juni 2024 Diterbitkan 12 Juni 2024 KATA KUNCI ANFIS Investasi Prediksi RMSE Saham X KEYWORDS ANFIS Investment Prediction RMSE
X Stock
but meningkatkan hasil harga saham X. Pada dua tahap berikut- nya mulai dari 11 Juli, Musk menunda akuisisi sehingga terjadi penurunan profitabilitas. Pada peristiwa terakhir periode ketika akuisisi selesai, dari 3 Oktober hingga saham X dihentikan, hasil meningkat secara signifikan [4] . Keterlibatan Musk dalam proses akuisisi ini menyebabkan fluktuasi harga saham X sehingga me- nimbulkan kekhawatiran di kalangan investor. Oleh karena itu diperlukan sebuah analisis untuk memprediksi harga saham X di masa yang akan datang.
Sebuah analisis dibutuhkan untuk memperoleh akurasi ha- sil prediksi saham yang kuat, yaitu analisis teknikal. Analisis tek- nikal ialah suatu metode untuk mengevaluasi saham, komodi- tas, maupun obligasi lainnya yang dilakukan dengan menganalisis statistik aktivitas pasar sebelumnya sehingga diperoleh prediksi tren harga saham di masa depan [5] . Gabungan logika fuzzy dan analisis teknis dapat menghasilkan output yang lebih akurat di- bandingkan analisis teknis tradisional [6] . Implementasi jaringan syaraf tiruan dan algoritma genetika dalam memprediksi harga saham sudah terbukti menghasilkan yang akurasi yang kuat. Na- mun, terdapat tantangan dalam menentukan korelasi antara masa lalu dan masa depan untuk memprediksi harga maupun penda- patan saham [7] .
Email : adeliadamayanti869@gmail.com (A. Damayanti) Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/index / E-ISSN : 2776-3706 © 2024 by the Author(s).
Gambar 1. Diagram alur penelitian
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) adalah meto- de yang berfungsi untuk memprediksi serta dapat menghasilkan ketepatan yang akurat [8] . ANFIS adalah metode optimasi yang menghubungkan konsep jaringan syaraf tiruan dengan fuzzy logic . Jaringan syaraf tiruan dapat mengenali pola dan berlatih dalam memecahkan suatu masalah tanpa model matematika, sedangkan fuzzy logic memodelkan pendapat manusia dan cara menentukan kesimpulan berdasarkan rule atau aturan. Proses perhitungan Fu- zzy Inference System (FIS) didasarkan pada himpunan logika fuzzy dengan aturan “jika-maka” dan operator logika fuzzy [9] .
Penelitian terkait masalah prediksi dengan metode ANFIS sebelumnya telah dilakukan, diantaranya dalam memprediksi pe- makaian energi listrik di kota Medan pada tahun 2030. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa metode ANFIS mampu melakukan prediksi dengan baik, hal ini dibuktikan dengan nilai tingkat kesalahan (MAPE) yaitu sebesar 0,0059% [10] . Sementara pada kasus lain, ANFIS telah diaplikasikan dalam memperkirakan curah hujan di Kabupaten Lingga. Hasil penelitian tersebut me- nunjukkan bahwa ANFIS memberikan hasil yang mendekati aku- rat dibuktikan dengan nilai RMSE sebesar 0,01255 [11] . Meto- de ANFIS juga diimplemetasikan dalam bidang kesehatan, seperti penelitian yang dilakukan untuk mendiagnosis penyakit malaria. Penelitian tersebut menghasilkan akurasi 98% yang membuktikan bahwa metode ANFIS menghasilkan kinerja yang baik dalam me- lakukan prediksi [12] . Selain itu, ANFIS telah diaplikasikan dalam studi kasus untuk memprediksi harga lampu gedung [13] , predik- si pendistribusian air di PDAM [14] , memodelkan fokus jurusan terhadap siswa SMA [15] , digunakan dalam aplikasi cerdas pen- dukaan produksi garam [16] , dan sebagainya.
Dengan adanya fluktuasi harga saham X maka dilakukan pe- nelitian ini untuk memprediksi harga saham X di masa yang akan datang. Berdasarkan penelitian terdahulu, metode ANFIS menun- jukkan tingkat akurasi yang tinggi. Oleh karena itu, peneliti akan menerapkan metode ANFIS untuk memprediksi harga saham X. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu para investor untuk membuat keputusan yang lebih tepat dalam menjual atau mem- beli saham X.

## 2. Metode
Sumber data yang akan dianalisis didapatkan dari website Kaggle [17] . Data tersebut berupa kumpulan harga saham twit-
ter selama sembilan tahun, yaitu dari November 2013 – Oktober 2022. Data tersebut terdiri dari tujuh variabel date (tanggal tran- saksi), open (harga yang terjadi pada transaksi pertama di tang- gal tersebut), high (harga transaksi tertinggi yang tercapai di hari tersebut), low (harga terkecil transaksi yang tercapai di hari ter- sebut), close (harga yang terjadi pada transaksi terkahir di hari tersebut), adj close (harga penutupan pada hari itu yang disesua- ikan dengan pembagian dan pembagian dividen dan/atau capital gain, dan volume (jumlah saham yang diperdagangkan di hari ter- sebut). Langkah-langkah dalam penelitian ini ditampilkan pada Gambar 1 .
Berdasarkan diagram alur pada Gambar 1 , langkah-langkah penelitian diuraikan dalam poin-poin berikut ini.

## 2.1. Input Data
Data yang digunakan adalah data selama 9 tahun, yaitu ta- hun 2016-2022 dengan jumlah total 1719 data. Terdapat empat variabel yang akan diolah dalam penelitian ini, yaitu variabel open , high , dan low sebagai input serta variabel close sebagai output .

## 2.2. Normalisasi Data
Normalisasi data ialah cara yang digunakan untuk memben- tuk nilai data atau variabel ke dalam nilai dengan rentang yang sa- ma. Tujuannya untuk mengurangi ambiguitas dan mempermudah dalam modifikasi data untuk analisis statistik [18] . Data dalam pe- nelitian ini memiliki rentang yang jauh sehingga perlu dilakukan normalisasi [19] . Rumus normalisasi dituliskan pada persamaan (1) .
P ′ = P − min ( P ) max ( P ) − min ( P ) (1)
dimana:
P ′ = data hasil normalisasi
P = data asli min ( P ) = nilai minimal data asli (P) max ( P ) = nilai maksimal data asli (P).

## 2.3. Pembagian Data
Penelitian ini menggunakan metode holdout cross validation dalam proses pembagian data. Holdout cross validation adalah me- tode validasi model di mana dataset dibagi menjadi dua subset,
Gambar 2. Representasi arsitektur ANFIS
yaitu data latih dan data uji. Hanya satu model dibangun, dengan pembagian data latih yang umum 70-80% dan sisanya untuk data uji. Model dilatih pada dataset pelatihan dan dievaluasi dengan data uji untuk mengukur kinerjanya. Metode ini membantu mem- perkirakan kesalahan generalisasi model, mengevaluasi prediksi model, dan menghindari overfitting [20] .

## 2.4. Adaptive Neuro Fuzzy Inferences System (ANFIS)
Misalnya, metode inferensi fuzzy memiliki dua nilai input seperti ”x” dan ”y,” dan ”s” adalah output. Metode fuzzy Suge- no memiliki dua batasan aturan jika-maka yang ditunjukkan pada Gambar 2 [21] .
1. if x has value A 1 and y has value B 1 , then s 1 = p 1 .x + q 1 .y + r 1 2. if x has value A 2 and y has value B 2 , then s 2 = p 2 .x + q 2 .y + r 1 dimana A i dan B i adalah nilai elemen yang berupa label lingu- istik (seperti “pendek” atau “tinggi”), p i , q i dan r i merupakan parameter urutan [22] . Jaringan ANFIS mencakup lima lapisan dan setiap lapisan tersebut memiliki aturan yang berbeda.

## 2.5. Lapisan 1 (Fuzzifikasi)
Di dalam lapisan pertama terjadi proses fuzzifikasi . Lapisan ini mengandung simpul adaptif (parameter yang bisa berubah) yang dijelaskan dalam Fungsi (2) .
O 1 , k = µAk ( x ) , untuk k = 1 , 2 atau O 1 , k = µBk − 2 ( y ) , untuk k = 3 , 4 (2)
dimana:
x, y : input ke node k
Ak ( x ) atau Bk − 2 ( y ) : variabel linguistik, seperti ”tinggi” atau ”pendek” yang menggambar- kan node tersebut.
01, k = µ A, 1
: derajat keanggotaan himpunan fuzzy A1, A2 atau B1, B2.
Berdasarkan Gambar 2 , pada Layer 1 setiap variabel masuk- an dibagi ke dalam 2 fungsi keanggotaan, x1 dibagi menjadi A1 dan A2; contohnya A1 bermakna pendek dan A2 bermakna tinggi. Begitu juga x2 dibagi menjadi B1 yang bermakna pendek dan B2 yang bermakna tinggi. Berdasarkan gambaran tersebut, variabel x1 dan x2 disebut variabel fuzzy yang memiliki masing-masing ni- lai µ pendek dan tinggi tertentu. Variabel x1 memiliki nilai µ A 1 dan µ A 2 , sebaliknya variabel x2 memiliki nilai µ B 1 dan µ B 2 .

## 2.6. Lapisan 2 (Rules)
Lapisan kedua terdiri dari parameter tetap atau simpul non- adaptif. Output yang dihasilkan berupa perkalian dari setiap in- putan dalam lapisan ini. Fungsi simpul dituliskan pada persama- an (3) .
O 2 ,k = w k = µ Ak ( x ) .µ Bk ( y ) , k = 1 , 2 , . . . .., n (3)
Output dari persamaan (3) merupakan derajat pengaktifan ( firing strenght ) dari aturan fuzzy . Persamaan (3) dapat diperlu- as jika terdapat himpunan fuzzy yang lebih dari dua pada bagian premis . Jumlah simpul yang dihasilkan dari lapisan ini merupakan jumlah rule atau aturan yang terbentuk.

## 2.7. Lapisan 3 (Normalisasi)
Lapisan ini mengandung simpul non-adaptif yang meng- gambarkan normalisasi derajat pengaktifan dalam bentuk persa- maan (4) .
ˆ W k = w k w 1 + w 2 (4)
Persamaan (4) dapat diperluas jika dibentuk dari aturan lebih dari dua. Caranya yaitu membagi ˆ W i dengan akumulasi total nilai W untuk semua aturan.

## 2.8. Lapisan 4 (Defuzzifikasi)
Lapisan keempat terdiri dari parameter adaptif yang ditu- liskan dalam persamaan (5) .
O 4 ,k = W k f k = W k ( p k x + q k y + r k ) (5)
dimana:
O 4 ,k : parameter adaptif W k : normalisasi derajat pengaktifan lapisan 3
{ pk, qk, rk } : kumpulan parameter konsekuen yang adaptif.

## 2.9. Lapisan 5 (Output)
Lapisan 5 adalah lapisan terakhir yang hanya terdiri dari sa- tu simpul tetap dan berfungsi untuk mengkalkulasi semua input. Fungsinya dituliskan pada persamaan (6) .
O 5 ,k = ∑ ˆ w k ˆ y k = ∑ ˆ w k ˆ y k ∑ ˆ w k (6)
dimana:
O 5 ,k : simpul tunggal W k : normalisasi derajat pengaktifan lapisan 4
Y k : simpul adaptif lapisan 4.

## 2.10. Root Mean Square Error (RMSE)
Ada beberapa teknik untuk menguji akurasi dari hasil sebu- ah penelitian, seperti Root Mean Square Error (RMSE). RMSE ber- fungsi untuk menentukan akurasi nilai prediksi berdasarkan da- ta yang sudah ada sebelumnya. Nilai RMSE berada pada range 0 sampai tak hingga. Jika nilainya semakin mendekati 0, maka akurasi yang dihasilkan semakin baik dan kuat. Cara menghitung RMSE dituliskan pada persamaan (7) [23] .
RMSE = √∑ n i =1 ( y i − ˆ y i ) 2 n (7)
dimana:
y i = nilai data asli ˆ y i = nilai data prediksi
n = jumlah data.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Input Data
Data yang digunakan dalam penelitian adalah data sama X sepanjang 2016-2022, yang ditampilkan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Harga saham X 2016 – 2022 (IDR) Date Open High Low Close 2016-01-04 355176.30 358313.92 346861.70 353921.26 2016-01-05 357529.54 360824.00 342782.80 343880.96 2016-01-06 339174.58 347959.84 332271.84 335566.30 2016-01-07 329448.00 336978.24 316866.22 317838.88 2016-01-08 355176.30 358313.92 346861.70 353921.26 .. . .. . .. . .. . .. . 2022-10-25 821867.22 833862.40 818496.02 827590.38 2022-10-26 830256.02 838880.00 827433.60 836527.97 2022-10-27 845308.80 846720.00 842016.02 842016.02

## 3.2. Normalisasi Data
Data pada Tabel 1 akan melalui tahap normalisasi. Normali- sasi dilakukan supaya data memiliki rentang yang sama sehingga tidak terjadi dominasi pada data tertentu. Normalisasi dilakuk- an dengan menggunakan metode min-max yang dituliskan pada Persamaan (1) . Data hasil dinormalisasi, disajikan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil normalisasi data harga saham X Date Open High Low Close 2016-01-04 0.1330 0.1360 0.1251 0.1318 2016-01-05 0.1352 0.1384 0.1212 0.1223 2016-01-06 0.1178 0.1261 0.1112 0.1144 2016-01-07 0.1085 0.1157 0.0966 0.0975 2016-01-08 0.1012 0.1044 0.0877 0.0933 .. . .. . .. . .. . .. . 2022-10-25 0.5768 0.5883 0.5736 0.5823 2022-10-26 0.5848 0.5930 0.5821 0.5908 2022-10-27 0.5991 0.6005 0.5960 0.5960
Setelah data dinormalisasi, tahap berikutnya yaitu memba- gi data menjadi data latih dan data uji. Data latih akan digunakan pada proses pelatihan model, sedangkan data uji akan digunakan
untuk menguji model yang telah melalui proses pelatihan. Pene- litian ini menggunakan metode pembagian data holdout cross vali- dation dengan perbandingan 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Metode tersebut akan mengambil 80% data secara acak yang akan dijadikan data latih, sedangkan sisanya akan menjadi data uji. Data yang telah dibagi selanjutnya akan diproses dengan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS).

## 3.3. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Data yang telah dibagi selajutnya akan diolah dengan me- tode ANFIS untuk memprediksi harga saham X. Dalam peneliti- an ini, proses ANFIS dijalankan dengan software matlab. Tahap pertama pada metode ANFIS, yaitu membuat FIS ( Fuzzy Inference System ) atau generate FIS. Dalam membuat FIS, kita perlu menen- tukan jumlah fungsi keanggotaan dan tipe fungsi keanggotaan. Pada penelitian ini menggunakan tiga jumlah fungsi keanggota- an, sedangkan pada tipe fungsi keanggotaan dilakukan uji coba. Langkah kedua, yaitu menentukan metode optimasi. Langkah ke- tiga, yaitu menentukan batas eror dan yang terakhir adalah me- nentukan jumlah epoch . Penelitian ini menggunakan batas eror 0.001 dan 100 epoch. Dari proses tersebut diperoleh output AN- FIS dan nilai eror. Hasil output ANFIS merupakan data prediksi harga saham X. Hasil tersebut kemudian dilakukan denormalisa- si. Selanjutnya, hasil output ANFIS dibandingkan dengan data testing sebagai data aktual untuk melihat akurasinya. Dalam pe- nelitian ini dilakukan uji coba metode optimasi dan tipe fungsi keanggotaan untuk mendapatkan akurasi yang maksimal.

## 3.4. Uji Coba
Uji coba dalam penelitian ini dilakukan untuk mengetahui akurasi yang terbaik dari proses ANFIS. Terdapat dua metode op- timasi, yaitu hybrid dan backpropagation dan empat tipe fungsi ke- anggotaan yang akan diuji coba dalam penelitian ini, yaitu Trimf , Trapmf , Gbellmf , dan Gaussmf . Hasil uji coba menggunakan RMSE ditunjukkan pada Tabel 3 .
Tabel 3. Perbandingan tipe fungsi keanggotaan
Optimasi Fungsi Keanggotaan RMSE Hybrid Trimf 0.0057 Trapmf 0.0055 Gbellmf 0.0054 Gaussmf 0.0055 Backpropagation Trimf 0.0103 Trapmf 0.0201 Gbellmf 0.0119 Gaussmf 0.0101
Dari Tabel 3 diperoleh akurasi yang terbaik menggunakan metode optimasi hybrid dengan fungsi keanggotaan gbellmf . Hasil akurasi menunjukkan nilai RMSE sebesar 0,0054. Dengan demi- kian, penelitian ini akan menggunakan metode optimasi hybrid dengan fungsi keanggotaan gbellmf .

## 3.5. Interpretasi Model
Setelah melakukan uji coba dan mendapatkan akurasi ter- baik, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai eror data aktu- al dan prediksi. Dalam penelitian ini menggunakan metode RM- SE yang dapat dihitung dengan persamaan (7) . Dari hasil uji coba
Gambar 3. Data aktual vs data prediksi
sebelumnya diperoleh nilai RMSE sebesar 0,0054. Hal itu mem- buktikan hasil prediksi ini sangat baik dan akurat, sejalan dengan hasil yang ditunjukkan pada [23] . Grafik data aktual dan data pre- diksi yang disajikan pada Gambar 3 .
Grafik pada Gambar 3 menunjukkan perbandingan antara data aktual dan data yang diprediksi menggunakan metode AN- FIS. Pada sumbu vertikal ditampilkan harga saham, sementara sumbu horizontal menunjukkan waktu dalam satuan hari. Garis biru mewakili data aktual dan garis merah mewakili data predik- si, yang keduanya sangat berdekatan, menunjukkan bahwa me- tode ANFIS berhasil memprediksi harga saham X dengan tingkat akurasi yang tinggi. Kedua garis memperlihatkan pola pergerak- an harga saham X yang serupa, termasuk fluktuasi naik dan tu- run yang terjadi selama periode yang diamati. Tren harga saham X mengalami peningkatan secara umum dengan beberapa perio- de penurunan dan kenaikan yang tajam. Di sekitar hari ke-1200 hingga hari ke-1400, terjadi puncak harga yang kemudian diikuti oleh penurunan yang signifikan. Dengan akurasi prediksi yang tinggi ini, metode ANFIS dapat digunakan oleh para investor un- tuk membantu dalam membuat keputusan investasi yang tepat.

## 4. Kesimpulan
Hasil penelitian menunjukkan metode ANFIS berhasil memprediksi tren kenaikan dan penurunan harga saham X. Perhi- tungan uji statistik menghasilkan nilai RMSE sebesar 0,005. De- ngan kata lain hasil prediksi yang diperoleh menghasilkan aku- rasi sebesar 99% yang berarti hasil penelitian ini sangat baik dan akurat. Dengan demikian, metode ANFIS terbukti efektif sebagai alat prediksi harga saham dan dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam analisis pasar saham.
Berdasarkan akurasi yang diperoleh, diharapkan peneliti- an ini bisa menjadi referensi untuk penelitian selanjutnya dalam memprediksi harga saham atau bidang lainnya. Penelitian lain juga dapat mencoba untuk melakukan prediksi dengan metode selain ANFIS, seperti ARIMA, Moving Average, Exponential Smo- othing, atau metode lain yang relevan.
Kontribusi Penulis. Adelia Damayanti : konseptualisasi, analisis, visualisasi, metodologi, penulisan naskah, dan tinjaun penulisan.
Dwi Agustina : analisis, metodologi, dan penulisan naskah. Semua pe- nulis telah membaca dan menyetujui versi manuskrip yang diterbitkan.
Ucapan Terima Kasih. Para penulis menyampaikan terima kasih kepada editor dan reviewer atas pembacaan yang cermat, kritik yang mendalam, dan rekomendasi yang praktis untuk meningkatkan kualitas tulisan ini.
Pembiayaan. Penelitian ini tidak menerima pembiayaan eksternal
Konflik Kepentingan. Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepen- tingan yang terkait dengan artikel ini.

## Referensi
[1] P. Wihartati and F. Efendi, “Decision Support System for Share Investment Using The Capital Assetpricing Method (CAPM),” Int. J. Comput. Inf. Syst. , vol. 02, no. 01, pp. 19–23, 2021, doi: https://doi.org/10.29040/ijcis.v2i1.25 .
[2] I. P. W. Mandala, M. A. Wahyuni, and A. T. Atmaja, “Determinasi Tra- der Dalam Pengambilan Keputusan Analisis Trading di Pasar Valas (Study Kasus pada Grup Trader Olymp Trade Bitcoin Indonesia),” JIMAT (Jurnal Ilm. Mhs. Akuntansi) Undiksha , vol. 10, no. 1, pp. 161–172, 2019, doi: ht- tps://doi.org/10.23887/jimat.v10i1.20557 .
[3] J. Jia, H. Pan, and J. Su, “Analysis of Motivations, Process, and Implications of Elon Musk’s Acquisition of Twitter”, BCP Bus. Manag. , vol. 47, pp. 145–153, Jul. 2023, doi: https://doi.org/10.54691/bcpbm.v47i.5185 .
[4] Y. Zhang, Z. Luo, and R. Ma, “The Impact of Twitter’s Acquisition on Stock Pri- ce: An Empirical Study on Event Analysis”, [Online]. Available: http://www.fe- vision.com/uploads/20231229/17c1b7854ee2900813b0e6f96cead038.pdf .
[5] E. Ong, Technical Analysis For Mega Profit (Hc). Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2016.
[6] M. Goykhman and A. Teimouri, “Machine learning in sentiment reconstru- ction of the simulated stock market,” Physica A: Stat. Mech. App. ,” vol. 492, pp. 1729–1740, 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.11.093 .
[7] J. Z. Wang, J. J. Wang, Z. G. Zhang, and S. P. Guo, “Expert Systems with Applications Forecasting stock indices with back propagation neural ne- twork,” Exp. Sys. App., vol 38, no. 11, pp. 14346–14355, 2011, doi: ht- tps://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.0 4.222 .
[8] P. Singla, D. Kumar, A. M. Rai, and S. Singla, “Local Monsoonal Precipitation forecasting using ANFIS Model: a case study for Hisar,” Int. J. Res. Rev. Comput. Sci. , vol. 2, no. 3, pp. 832-838, 2011.
[9] Maulana Rizki, “Prediksi Curah Hujan dan Debit Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Studi Kasus Citarum Hulu,” Institut Teknologi Bandung, 2012.
[10] Y. T. Nugraha, K. Ghabriel, and I. F. Dharmawan, “Implementasi AN- FIS Dalam Prakiraan Konsumsi Energi Listrik Di Kota Medan Pada Tahun 2030,” Rekayasa Elektr. Energi , vol. 4, no. 1, pp. 55–59, 2021, doi: ht- tps://doi.org/10.30596/rele.v4i1.7826 .
[11] M. Marfuah, M. Bettiza, and A. Uperiati, “Implementasi Adaptive Neuro Fu- zzy Inference System (Anfis) Untuk Prediksi Curah Hujan,” Student Online J. , vol. 2, no. 1, pp. 112–118, 2021.
[12] V. I. Osubor and S. C. Chiemeke, “An Adaptive Neuro Fuzzy Inference System for the Diagnosis of Malaria,” Niger. Soc. Exp. Biol. , vol. 14, no. 4, p. 11, 2014.
[13] M. Ridwan, “Model Prediksi Harga Lampu Gedung Dalam Penyusunan Pe- nawaran Harga Lelang Building Management Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System : Studi Kasus PT Garuda Karya Mandiri,” JUTIS (Jo- urnal Tek. Inform. UNIS) , vol. 4, no. 2, pp. 20–31, 2016.
[14] N. Nurfalinda, E. Oktafiansyah, and A. Uperiati, “Prediksi Pendistri- busian Air di Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) dengan Meto- de Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS),” J. Sustain. J. Has. Penelit. dan Ind. Terap. , vol. 10, no. 1, pp. 32–36, 2021, doi: ht- tps://doi.org/10.31629/sustainable.v10i1.1404 .
[15] D. Fauziah, I. Irzani, “Aplikasi Adaptive Neuran Fuzzy Inference System ( Anfis ) Sebagai Model Diagnosis Konsentrasi Jurusan Pada Siswa SMA/MA,”
Pros. Semin. Mat. dan Pendidik. Mat. , 2016. pp. 951–965. [Online]. Available: https://jurnal.fkip.uns.ac.id/index.php/snmpm/article/view/10925 .
[16] D. Saepuloh, M. Ramdhan, R. Bramawanto, and S. Sukoraharjo, “Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Pada Aplikasi Sistem Cerdas Pen-
dugaan Produksi Garam,” J. Kelaut. Nas. , vol. 14, no. 2, 2019, doi: ht- tps://doi.org/10.15578/jkn.v14i2.7910 .
[17] M. Pandya, “Twitter Stocks Dataset,” kaggle, 2022.
[18] L. Afifah, “3 Metode Normalisasi Data (Feature Scaling) di Python,” 2022. [Online]. Avaliable: https://ilmudatapy.com/metodenormalisasi-data/ .
[19] Trivusi, “Normalisasi Data: Pengertian, Tujuan, dan Metode- nya,” Trivusi. Accessed: Apr. 03, 2023. [Online]. Available: https://www.trivusi.web.id/2022/09/normalisasi-data.html .
[20] M. Rafało, “Cross Validation Methods: Analysis based on Diagnostics of Thyroid Cancer Metastasis,” ICT Express , vol. 8, no. 2, pp. 183-188, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.05.001 .
[21] S. Chidambaram, et al. , “Diagnosing Breast Cancer Based on the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,” Comput. Math. Methods Med. , vol. 2022, p. 11, 2022, doi: https://doi.org/10.1155/2022/9166873 .
[22] L. V. Fausett, Fundamentals of Neural Network: Architectures, Fundamentals, and Applications . India: Pearson Education, 2006.
[23] L. Vanajakshi dan L. R. Rilett, “A Comparasion of The Performance of Ar- tificial Neural Networks and Support Vector Machines for the Prediction of Traffic Speed,” IEEE Intell. Veh. Symp. , pp. 194–199, 2004, doi: ht- tps://doi.org/10.1109/IVS.2004.1336380 .