Perbandingan metode fuzzy time series Singh dan fuzzy time series Cheng untuk peramalan nilai tukar nelayan (NTN) di Indonesia

INDONESIA:

Fuzzy Time Series (FTS) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk meramalkan data time series. Metode FTS merupakan pengembangan dari analisis time series, dimana FTS menggunakan himpunan fuzzy sebagai dasar dalam perhitungannya. Berbagai metode FTS telah dikembangkan seperti FTS Lee, FTS Singh, dan FTS Cheng. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tingkat akurasi dua metode FTS, yaitu metode FTS Singh dan metode FTS Cheng dalam meramalkan Nilai Tukar Nelayan (NTN) di Indonesia. Dengan menggunakan kedua metode tersebut kemudian dilakukan analisis tingkat akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil dari penelitian ini yaitu nilai MAPE untuk metode FTS Singh sebesar 0,91% dengan ketepatan tingkat akurasi mencapai 99,09% dan metode FTS Cheng memperoleh nilai MAPE sebesar 0,71% dengan ketepatan tingkat akurasi mencapai 99,29%, diperoleh metode FTS Cheng memiliki nilai MAPE yang lebih kecil dari metode FTS Singh, sehingga metode FTS Cheng dinilai lebih baik dibandingkan metode FTS Singh dalam meramalkan NTN di Indonesia.

ENGLISH:

Fuzzy time series (FTS) is a method used to forecast time series data. FTS is a development of time series analysis in which fuzzy sets form the basis for calculations. Several FTS methods have been developed, including the Lee, Singh, and Cheng methods. This study aims to compare the accuracy of the Singh and Cheng FTS methods in forecasting the Fishermen’s Exchange Rate (NTN) in Indonesia. The accuracy level is evaluated using Mean Absolute Percentage Error (MAPE) by using these two methods. The results of this study show that the Singh FTS method has a MAPE value of 0.91% and an accuracy rate of 99.09%, while the Cheng FTS method has a MAPE value of 0.71% and an accuracy rate of 99.29%. Since the Cheng FTS method has a smaller MAPE value, it is considered better than the Singh FTS method for forecasting the NTN in Indonesia.

ARABIC:

السلاسل الزمنية الضبابية (FTS) هي إحدى الطرق التي يمكن استخدامها للتنبؤ ببيانات السلاسل الزمنية. طريقة FTS هي تطوير لتحليل السلاسل الزمنية، حيث من استخدم FTS مجموعات ضبابية كأساس لحساباتها. وقد تم تطوير طرق FTS المختلفة مثل طريقة لي FTS ، وطريقة سينغ FTS ، وطريقة تشنغ .FTS هدفت هذه الدراسة إلى مقارنة دقة طريقتين من طرق FTS، وهما طريقة سينغ FTS وطريقة تشنغ FTS في التنبؤ بسعر صرف الصيادين في إندونيسيا. وباستخدام هاتين الطريقتين، يتم تحليل مستوى الدقة باستخدام متوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق .(MAPE) وتمثلت نتائج هذه الدراسة في أن قيمة الخطأ المئوي المطلق المتوسط لطريقة سينغ FTS تبلغ 0.91% بمعدل دقة 99.09%، بينما تحصل طريقة تشنغ FTS على قيمة خطأ مئوي متوسط النسبة المئوية المطلقة 0.71% بمعدل دقة 99.29%، وتتمتع طريقة تشنغ FTS بقيمة خطأ مئوي متوسط مطلق أقل من طريقة سينغ FTS ، لذلك تعتبر طريقة تشنغ FTS أفضل من طريقة سينغ FTS في التنبؤ بسعر صرف الصيادين في إندونيسيا.