Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Markov Chain dan Fuzzy Time Series Cheng : Studi kasus rata-rata harga beras

مستخلص البحث

في هذا البحس يبحس عن مقارنة دقة طرق طريقة ضبابي السلاسل الزمنية سلسلة ماركوف وضبابي السلاسل الزمنية تشنغ في متوسط سعر الأرز عند التنبؤ بمستوى تجارة الجملة الإندونيسية بناءً على قيمة متوسط الخطأ النسبة المؤية المطلقة. في هذا البحس، البيانات المستخدمة هي بيانات شهرية عن متوسط السعر الأرز على مستوى التجارة الرئيسية في إندونيسيا بين يناير 2015 وأكتوبر 2019 في شكل روبية / كجم. يتم أخذ البيانات عبر الإنترنت على الموقع الرسمي لوكالة الإحصاء المركزية (BPS). أظهرت النتائج أن طريقة ضبابي السلاسل الزمنية سلسلة ماركوف كانت لها قيمة متوسط الخطأ النسبة المؤية المطلقة بنسبة 0.52 ٪ مما يعني أن معدل الدقة يصل إلى 99.48٪ من البيانات الفعلية. من البيانات الفعلية. في حين أن ضبابي السلاسل الزمنية تشنغ كانت لها قيمة متوسط الخطأ النسبة المؤية المطلقة بنسبة 0.69 ٪ ، مما يعني أن معدل الدقة يصل إلى 99.31٪ من البيانات الفعلية. استنادًا إلى اختبار الدقة باستخدام متوسط الخطأ النسبة المؤية المطلقة ، يمكن استنتاج أن طريقة ضبابي السلاسل الزمنية سلسلة ماركوف هي أفضل طريقة من طريقة وضبابي السلاسل الزمنية تشنغ للتنبؤ متوسط سعر الأرز عند التنبؤ بمستوى تجارة الجملة الإندونيسية لأنه يحتوي على قيمة دقة تنبؤات متوسط الخطأ النسبة المؤية المطلقة أصغر. لذلك بالنسبة للتوقعات الشهر المقبل باستخدام طريقة ضبابي السلاسل الزمنية سلسلة ماركوف.

ABSTRACT

This research discusses the comparison of the level of accuracy of the Fuzzy Time Series Markov Chain and Fuzzy Time Series Cheng methods in the average rice price at the Indonesian wholesale trade level forecasting based on the MAPE value. This research used monthly data of the average price of rice at the Indonesian wholesale trade level (company) from January 2015 to October 2019 with units of Rp / Kg. The data is taken online on the official website of the central statistics agency (bps). The results showed that the Fuzzy Time Series Markov Chain method has a MAPE value of 0.52%, which means that the accuracy rate reaches 99.48% of the actual data. Meanwhile, Fuzzy Time Series Cheng has a MAPE value of 0.69%, which means that the accuracy rate reaches 99.31% of the actual data. Based on the accuracy-test using MAPE, it can be concluded that the Fuzzy Time Series Markov Chain method is a better method than the Fuzzy Time Series Cheng method in the average rice price forecasting because it has a smaller MAPE forecast accuracy value. So that for the next month forecasting using the Fuzzy Time Series Markov Chain method.

ABSTRAK

Penelitian ini membahas tentang perbandingan tingkat akurasi metode Fuzzy Time Series Markov Chain dan Fuzzy Time Series Cheng dalam peramalan rata-rata harga beras di tingkat perdagangan besar Indonesia berdasarkan nilai MAPE. Penelitian ini menggunakan data bulanan rata-rata harga beras di tingkat perdagangan besar (grosir) Indonesia (perusahaan) dari Januari 2015 sampai Oktober 2019 dengan satuan Rp/Kg. Data tersebut diambil secara online di situs resmi Badan Pusat Statistik (BPS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Fuzzy Time Series Markov Chain memiliki nilai MAPE sebesar 0,52% yang berarti tingkat akurasi mencapai 99,48% dari data aktual. Sedangkan Fuzzy Time Series Cheng memiliki nilai MAPE sebesar 0,69% yang berarti tingkat akurasi mencapai 99,31% dari data aktual. Berdasarkan uji akurasi menggunakan MAPE dapat disimpulkan bahwa metode Fuzzy Time Series Markov Chain merupakan metode yang lebih baik dibandingkan dengan metode Fuzzy Time Series Cheng dalam meramalkan rata-rata harga beras karena memiliki nilai akurasi ramalan MAPE yang lebih kecil. Sehingga untuk peramalan bulan berikutnya menggunakan metode Fuzzy Time Series Markov Chain.