Perbandingan Model Chen Dan Model Lee Pada Metode Fuzzy Time Series Untuk Peramalan Harga Beras
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Muhammadiyah Jember
Author
Ahmad, Fausan
Subject
004 Data Processing, Computer Science
Datestamp
2021-07-31 04:07:58
Abstract :
Beras adalah jenis tanaman padi yang dibuat dari biji-bijian, Sebagian besar masyarakat Indonesia mengonsumsi beras yang diolah dalam bentuk nasi sebagai sumber utama karbohidrat dalam makanan sehari-hari untuk pemberi energi bagi tubuh manusia. Beras merupakan kebutuhan pokok masyarakat Indonesia yang harus terpenuhi. Secara umum, harga beras mengalami kenaikan ataupun penurunan harga setiap bulan, Hal itu menunjukkan pola data harga beras yang fluktuatif. Kenaikan harga beras dapat mempengaruhi pertumbuhan penduduk miskin di Indonesia, Setiap kenaikan 10% harga beras dapat menyebabkan peningkatan 1% jumlah penduduk miskin. Untuk mengantisipasi kenaikan harga beras di bulan berikutnya maka perlu dilakukan permalan. Metode peramalan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode Fuzzy Time Series model Chen dan model Lee. Model tersebut merupakan model dalam metode Fuzzy Time Series dengan menggunakan konsep himpunan fuzzy set sebagai dasar perhitungannya dan AFER untuk mengukur ketepatan hasil peramalan. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan metode Fuzzy Time Series model Chen diperoleh hasil peramalan pada bulan juli 2020 adalah Rp12.097,6 dengan Tingkat akurasi peramalan sebesar 97.71% dan untuk metode Fuzzy Time Series model Lee adalah Rp12.128,9 dengan Tingkat akurasi peramalan sebesar 98.37%. Karena memiliki tingkat kesalahan kurang dari 15%, maka peramalan pada penelitian ini termasuk peramalan yang baik.
Beras adalah jenis tanaman padi yang dibuat dari biji-bijian, Sebagian besar masyarakat Indonesia mengonsumsi beras yang diolah dalam bentuk nasi sebagai sumber utama karbohidrat dalam makanan sehari-hari untuk pemberi energi bagi tubuh manusia. Beras merupakan kebutuhan pokok masyarakat Indonesia yang harus terpenuhi. Secara umum, harga beras mengalami kenaikan ataupun penurunan harga setiap bulan, Hal itu menunjukkan pola data harga beras yang fluktuatif. Kenaikan harga beras dapat mempengaruhi pertumbuhan penduduk miskin di Indonesia, Setiap kenaikan 10% harga beras dapat menyebabkan peningkatan 1% jumlah penduduk miskin. Untuk mengantisipasi kenaikan harga beras di bulan berikutnya maka perlu dilakukan permalan. Metode peramalan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode Fuzzy Time Series model Chen dan model Lee. Model tersebut merupakan model dalam metode Fuzzy Time Series dengan menggunakan konsep himpunan fuzzy set sebagai dasar perhitungannya dan AFER untuk mengukur ketepatan hasil peramalan. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan metode Fuzzy Time Series model Chen diperoleh hasil peramalan pada bulan juli 2020 adalah Rp12.097,6 dengan Tingkat akurasi peramalan sebesar 97.71% dan untuk metode Fuzzy Time Series model Lee adalah Rp12.128,9 dengan Tingkat akurasi peramalan sebesar 98.37%. Karena memiliki tingkat kesalahan kurang dari 15%, maka peramalan pada penelitian ini termasuk peramalan yang baik.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
