PERBANDINGAN MODEL CHEN DAN MODEL LEE PADA METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK PREDIKSI HARGA EMAS
| Main Author: | DARNI ANGGRIANI, |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2012
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.uin-suska.ac.id/1098/1/2013_201306.pdf http://repository.uin-suska.ac.id/1098/ |
Daftar Isi:
- cendrung naik dari pada turun sehingga banyak dari para investor atau manajer investasi yang memprediksi harga emas untuk keesokan harinya. Sistem prediksi menggunakan fuzzy time series berguna untuk menangkap pola data telah lalu kemudian digunakan untuk menghasilkan informasi diwaktu yang akan datang. Dalam fuzzy time series terdapat berbagai model diantaranya model Chen dan Lee, untuk menggetahui model mana yang menghasilkan tingkat keakuratan yang tepat dengan menghitung tingkat keerroran menggunakan AFER dan MSE. Dalam perhitungan fuzzy time series panjang interval telah ditentukan diawal proses, dalam proses ini panjang interval sangat berpengaruh untuk hasil prediksi. Metode untuk penentuan panjang interval yang efektif adalah dengan metode berbasis rata-rata atau average-based fuzzy time series. Sehingga pembentukan fuzzy relationship akan tepat dan menghasilkan hasil prediksi yang efektif. Dari hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan data dari tahun Januari 2007 - 29 mei 2012, diketahui bahwa prediksi data menggunakan fuzzy time series dengan penetuan interval berbasis rata-rata memiliki keerroran menggunakan model chen AFER 0,010% dan MSE 218,577 model lee rata-rata AFER 0,0013% dan MSE 212,092. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dibuktikan metode fuzzy time series menggunakan model lee lebih menghasilkan tingkat keerroran lebih rendah dibanding model chen. Kata kunci: Average based, Emas, Fuzzy relationship, Fuzzy time series, Prediksi, Time Series