Penerapan Metode Fuzzy Time Series Berbasis Algoritma Novel Dalam Memprediksi Indeks Harga Konsumen Di Provinsi Lampung
DOI:
https://doi.org/10.30599/jti.v16i2.3391Keywords:
IHK, FTS Algoritma Novel, FTS Klasik.Abstract
Indeks Harga Konsumen (IHK) menjadi indikator ekonomi yang digunakan sebagai standar untuk mengukur nilai dari rata-rata perubahan harga barang dan jasa yaitu berupa inflasi dan deflasi di tingkat konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi nilai IHK di Provinsi Lampung pada Bulan Agustus Tahun 2023 menggunakan metode Fuzzy Time Series (FTS) berbasis Algoritma Novel dengan metode FTS Klasik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode FTS berbasis Algoritma Novel memberikan hasil yang lebih akurat, dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,082% dan korelasi sebesar 0,999. Sedangkan metode FTS Klasik menghasilkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,101% dan korelasi sebesar 0,998. Hasil prediksi nilai IHK di Provinsi Lampung pada Bulan Agustus Tahun 2023 menggunakan metode FTS berbasis Algoritma Novel sebesar 116,40 dan hasil prediksi menggunakan metode FTS Klasik sebesar 116,30.
Downloads
References
Aditya, F., Devianto, D., & Maiyastri, M. (2019). Peramalan Harga Emas Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Klasik. Jurnal Matematika UNAND, 8(2), 45.
BPS Provinsi Lampung.go.id. (2023a). Indeks Harga Konsumen 2021-2023. BPS Provinsi Lampung.Go.Id. https://lampung.bps.go.id/indicator/3/51/1/indeks-harga-konsumen.html
BPS Provinsi Lampung.go.id. (2023b). Perkembangan Indeks Harga Konsumen Juni 2023. BPS . https://lampung.bps.go.id/pressrelease/2023/07/03/1141/perkembangan-indeks-harga-konsumen-juni-2023.html
Cristanti, I. L., Ismanto, B., & Sitorus, D. S. (2020). Pengaruh Indeks Harga Konsumen (Ihk) Dan Inflasi Terhadap Suku Bunga Tahun 2008-2018 Indonesia. 3(2), 25–34.
Fakhriyana, D., & Brilliant, I. I. (2023). Penerapan Metode Fuzzy Time Series ( FTS ) Cheng dan Markov-Chain. Indonesia Journal of Applied Statistics, 6(1), 44–56.
Habibie, A., Yahya, L., & Hasan, I. K. (2023). Perbandingan Fuzzy Time Series Lee untuk Meramalkan Nilai Tukar Petani di Provinsi Gorontalo. Jambura Journal of Probability and Statistics, 4(1), 39–46.
Hasibuan, L. H., Mustofa, S., & Nasution, M. S. R. (2023). Peramalan Harga Eceran Cabai Merah Menggunakan Fuzzy Time Series. 3(2), 54–65.
Hayatunnufus, A., Purnamasari, I., & Prangga, S. (2022). Peramalan Menggunakan Fuzzy Time Series Berbasis Algoritma Novel. STATISTIKA Journal of Theoretical Statistics and Its Applications, 21(2), 137–149.
Jabnabillah, F., & Margina, N. (2022). Analisis Korelasi Pearson Dalam Menentukan Hubungan Antara Motivasi Belajar Dengan Kemandirian Belajar Pada Pembelajaran Daring. Jurnal Sintak, 1(1), 14–18.
Jasim, H. T., Ghafoor, A., & Salim, J. (2012). A Novel Algorithm to Forecast Enrollment Based on Fuzzy Time Series Kais Ismail Ibraheem. Applications and Applied Mathematics: An International Journal, 7(1), 385–397.
M. Al Haris, Septi Winda Utami, & Indah Manfaati Nur. (2022). Peramalan Nilai Ekspor Provinsi Jawa Tengah dengan Metode Fuzzy Time Series Berbasis Algoritma Haneen Talal Jasim. J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori Dan Aplikasi Statistika, 15(1), 195–202.
Marzuqi, M., Tafrikan, M., & Maslihah, S. (2022). Prediksi Jumlah Pengunjung Semarang Zoo dengan Metode Fuzzy Time Series. Zeta - Math Journal, 7(1), 19–27.
Miftahuddin, Pratama, A., & Setiawan, I. (2021). Analisis Hubungan Antara Kelembaban Relatif Dengan Beberapa Variabel Iklim. Jurnal Siger Matematika, 02(01), 25–33.
Nababan, D., & Alexander, E. (2020). Implementasi Metode Fuzzy Time Series Dengan Model Algoritma Chen Untuk Memprediksi Harga Emas. Jurnal Teknik Informatika, 13(1), 71–78.
Noviyanti, I., Martha, S., & Imro’ah, N. (2023). Penerapan Fuzzy Time Series Algoritma Novel Pada Harga Tandan Buah Segar Kelapa Sawit. Buletin Ilmiah Math. Stat. Dan Terapannya (Bimaster), 12(1), 11–20.
Nurfadilah, A., Budi, W., Kurniati, E., & Suhaedi, D. (2022). Penerapan Metode Moving Average untuk Prediksi Indeks Harga Konsumen. Jurnal Teori Dan Aplikasi Statistika, 21(1), 19–25.
Pramana, M. W., Purnamasari, I., & Prangga, S. (2021). Peramalan Data Ekspor Nonmigas Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Metode Weighted Fuzzy Time Series Lee. J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori Dan Aplikasi Statistika, 14(1), 1–10.
Putri, R. I. I., Araiku, J., & Sari, N. (2021). Statistik Deskriptif. Bening Media Publish.
Ramadhan, M. R., Tursina, T., & Novriando, H. (2020). Implementasi Fuzzy Time Series pada Prediksi Jumlah Penjualan Rumah. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (Justin), 8(4), 418.
Ruhiat, D., & Suwanda, C. (2019). PERAMALAN DATA DERET WAKTU BERPOLA MUSIMAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI SPEKTRAL (Studi Kasus : Debit Sungai Citarum-Nanjung). TEOREMA : Teori Dan Riset Matematika, 4(1), 1.
Sari, R. P., & Hayati MT, M. (2019). Analisis Jumlah Penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan di Kecamatan Gunung Labuhan Way Kanan. JTAM | Jurnal Teori Dan Aplikasi Matematika, 3(1), 22.
Sari, V., & Hariyanto, S. A. (2023). Peramalan Harga Beras Premium Bulanan Di Tingkat Penggilingan Menggunakan Fuzzy Time Series Markov Chain. Jurnal Gaussian, 12(3), 322–329.
Selasakmida, A. D., Tarno, & Wuryandi, T. (2021). Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing Holt dan Fuzzy Time Series Chen Untuk Peramalan Harga Paladium. Jurnal Gaussian. 10(3), 325–336.
Suharto, S. (2021). Separuh Jalan Pembangunan: Studi Evaluasi Kebijakan Pembangunan Kabupaten Kepahiang. Nas Media Pustaka; Makasar.
Syahputra, Z. (2021). Implementasi Kombinasi Metode Single Exponential Smoothing Dan Fuzzy Time Series Pada Studi Kasus Memprediksi Kapan. Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 2(2), 72–78.
Tursina, T., Septiriana, R., & Varian, I. (2023). Prediksi Indeks Harga Konsumen Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Cheng. Jurnal Locus Penelitian Dan Pengabdian, 2(1), 51–59.
Zaenurrohman, Hariyanto, S., & Udjiani, T. (2021). Fuzzy time series Markov Chain and Fuzzy time series Chen & Hsu for forecasting. Journal of Physics: Conference Series, 1943(1), 1–6.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 reni permata sari
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Abstract Views: 64
| 
File Views: 63
