Prediksi Volume Impor Beras Nasional Dengan Metode Multi-Factors High-Order Fuzzy Time Series
| Main Author: | Putri, Nendiana |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/1368/1/Putri%2C%20Nendiana.pdf http://repository.ub.ac.id/1368/ |
Daftar Isi:
- Swasembada beras yang baik diperlukan untuk menghemat devisa negara yang digunakan untuk mengimpor beras. Prediksi volume impor beras yang akurat dibutuhkan sebagai pertimbangan untuk merencanakan langkah – langkah strategis dalam menjaga kestabilan swasembada beras nasional. Terdapat berbagai model fuzzy time series, salah satunya adalah metode multi-factors high-order time series. Metode ini membagi data ke dalam subinterval dengan panjang yang berbeda, berdasarkan pusat cluster yang telah didapatkan melalui proses pengelompokan(clustering) menggunakan metode fuzzy C-Means. Kelebihan dari metode ini adalah dapat menggunakan beberapa antecedent factor serta order lebih dari satu, untuk membentuk fuzzy logic relationship. Disamping dari volume impor beras sebagai faktor utama, faktor produksi dan konsumsi beras dijadikan antecedent factor, karena kedua faktor tersebut mempengaruhi volume impor beras di Indonesia. Nilai Normalized Root Mean Squared Error (NRMSE) minimum yang didapatkan dari penelitian ini adalah sebesar 0,298. Nilai NRMSE yang mendekati nol menunjukkan bahwa metode multi-factors high-order fuzzy time series dapat melakukan prediksi volume impor beras dengan baik.