PENINGKATAN AKURASI PREDIKSI DATA SAHAM TELKOM INDONESIA DENGAN METODE SIX SIGMA DMAIC

Abstract

Akurasi prediksi harga saham sangat penting dalam keputusan investasi. Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi prediksi data saham Telkom Indonesia (TLKM) dengan menerapkan metode Six Sigma DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control). Metode ini digunakan untuk mengidentifikasi dan mengurangi variasi dalam data saham, serta memperbaiki proses prediksi dengan analisis statistik yang lebih akurat. Pada tahap Define, tujuan penelitian dan faktor kritis yang mempengaruhi prediksi saham ditetapkan. Tahap Measure melibatkan pengumpulan data historis saham TLKM dan pengukuran kinerja prediksi saat ini. Analisis data pada tahap Analyze dilakukan untuk mengidentifikasi penyebab variasi dan ketidaktepatan dalam prediksi. Tahap Improve bertujuan untuk mengembangkan dan menerapkan solusi untuk meningkatkan akurasi prediksi. Terakhir, tahap Control memastikan bahwa perbaikan yang telah dilakukan berkelanjutan dan dipertahankan dalam jangka panjang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Six Sigma DMAIC dapat secara signifikan meningkatkan akurasi prediksi harga saham TLKM. Dengan menggunakan analisis statistik dan pemodelan yang lebih baik, variasi dalam data dapat dikurangi, dan pola-pola yang lebih akurat dapat diidentifikasi. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis bagi investor dan manajer portofolio dalam membuat keputusan investasi yang lebih informasi dan terukur, serta menawarkan pendekatan yang dapat diterapkan pada berbagai jenis data saham lainnya. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya meningkatkan kualitas prediksi saham Telkom Indonesia, tetapi juga membuka peluang untuk penerapan metode serupa dalam analisis saham perusahaan lain di masa depan. Keseluruhan proses DMAIC memastikan peningkatan prediktif yang terukur dan berkelanjutan, menjadikannya model yang sangat efektif untuk penelitian lebih lanjut.