@thesis{thesis,
		author={Muhammad  Yasin and Nola  Ritha and Nurfalinda  Nurfalinda},
		title ={PERBANDINGAN AKURASI PREDIKSI HARGA DAGING MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY TIME SERIES MODEL CHENG DAN MARKOV CHAIN},
		year={2019},
		url={http://repositori.umrah.ac.id/1587/},
		abstract={Daging merupakan makanan yang penting dalam menyalurkan protein, vitamin dan karbohidrat untuk tubuh kita, oleh karena itu harga daging harus terus dijaga agar terap stabil. Fuzzy time series (FTS)merupakan metode soft computing yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi. Banyak penelitian yang telah dikembangkan terhadap metode ini dan melakukan perbandingan Akurasi akurasi metode-metode Fazzy time series, dalam hal ini yaitu Fuzzy time series model Cheng dan Markov Chain yang digunakan dan membandingkannya dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Harga daging yang digunakan yaitu tahun 2016 di kota Tanjungpinang. Dalam prediksi daging sapi Fuzzy time series Cheng memiliki akurasi 98,7% dan untuk Markov Chain sebesar 99,4% akurasi. Sedangkan untuk prediksi daging Ayam broiler fuzzy time series Cheng memiliki keakurasian 97,1% dan untuk Markov Chain sebesar 98,1% akurasi. Hasil dari pengujian ini mendapati bahwa Fuzzy time series Markov Chain memiliki tingkat akurasi prediksi yang lebih baik, namu Fazzy time series Cheng memiliki tingkat akurasi yang lebih stabil.}
		}