Efektivitas metode fuzzy time series cheng orde dua dengan tiga pendekatan pembagian interval terhadap prediksi harga bawang merah di Kota Singkawang

Indonesia
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan mengevaluasi efektivitas metode Fuzzy Time Series Cheng orde dua dalam memprediksi harga bawang merah di Kota Singkawang. Metode ini dipilih karena mampu menangani data time series yang tidak pasti dan fluktuatif. Fokus utama penelitian ini adalah membandingkan tingkat akurasi hasil prediksi berdasarkan tiga pendekatan pembagian interval yang berbeda, yaitu pendekatan rumus Sturges, modifikasi subinterval berdasarkan frekuensi bertingkat, dan modifikasi subinterval distribusi data yang merata. Setiap pendekatan memengaruhi proses fuzzifikasi yang berdampak pada pembentukan relasi fuzzy dan hasil prediksi akhir. Data yang digunakan berupa rata-rata harga bawang merah bulanan di Kota Singkawang dari Januari 2019 hingga Desember 2023 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Evaluasi akurasi dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error sebagai indikator utama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan Sturges memiliki nilai MAPE sebesar 7,89%, pendekatan modifikasi subinterval berdasarkan frekuensi bertingkat memiliki nilai MAPE 3,32% dan pendekatan modifikasi subinterval distribusi data yang merata memiliki nilai MAPE 2,84%. Berdasarkan uji akurasi tersebut disimpulkan bahwa pendekatan modifikasi subinterval distribusi data yang merata pada metode Fuzzy Time Series Cheng orde dua memberikan hasil prediksi dengan tingkat akurasi terbaik dibandingkan dua pendekatan lainnya. Dengan demikian, pendekatan ini dinilai paling efektif dalam penerapan metode Fuzzy Time Series Cheng orde dua untuk prediksi harga bawang merah.

Inggris
This study aims to apply and evaluate the effectiveness of the Second-Order Fuzzy Time Series Cheng method in predicting shallot prices in Singkawang City. This method was chosen because it can handle uncertain and fluctuating time series data. The main focus of this study is to compare the accuracy of prediction results based on three different interval division approaches: the Sturges formula approach, modified subinterval based on frequency distribution, and modified subinterval based on evenly distributed data. Each approach influences the fuzzification process, which impacts the formation of fuzzy relations and the final prediction results. The data used consists of the monthly average red onion prices in Singkawang City from January 2019 to December 2023, obtained from the Central Statistics Agency. Accuracy evaluation was conducted using the Mean Absolute Percentage Error as the primary indicator. The research results showed that the Sturges approach had a MAPE value of 7.89%, the modified subinterval approach based on frequency distribution had a MAPE value of 3.32%, and the modified subinterval approach with uniform data distribution had a MAPE value of 2.84%. Based on the accuracy test, it was concluded that the modified subinterval approach with uniform data distribution in the second-order Fuzzy Time Series Cheng method provides the most accurate prediction results compared to the other two approaches. Therefore, this approach is considered the most effective in applying the second-order Fuzzy Time Series Cheng method for shallot prices prediction.

Arab
هدف هذا البحث إلى تطبيق وتقييم فعالية طريقة السلاسل الزمنية الضبابية لتنبؤ من الدرجة الثانية في تنبؤ أسعار البصل الأحمر في مدينة سينكاوانغ. تم اختيار هذه الطريقة لقدرتها على معالجة البيانات الزمنية غير المؤكدة والمتقلبة. وركزهذا البحث بشكل رئيسي على مقارنة دقة النتائج التنبؤية بناءً على ثلاث منهجيات مختلفة لتقسيم الفواصل، وهي: صيغة ستيرجز، تعديل الفواصل الفرعية بناءً على التردد التراكمي، وتعديل الفواصل الفرعية على أساس التوزيع المتساوي للبيانات. أثر كل منهجية على عملية التغميم، مما ينعكس على تكوين العلاقات الضبابية والنتائج النهائية للتنبؤ. تم استخدام بيانات متوسط السعر الشهري للبصل الأحمر في مدينة سينكاوانغ من يناير ٢٠١٩ إلى ديسمبر ٢٠٢٣، والتي تم الحصول عليها من هيئة الإحصاء الإندونيسية. تم تقييم دقة التنبؤ باستخدام متوسط نسبة الخطأ المطلق كمؤشر رئيسي. أظهرت النتائج أن منهجية ستيرجز حققت نسبة خطأ بلغت٪ ٧٫٨٩، ومنهجية تقسيم الفواصل الجزئية بالتردد التراكمي بلغت٪ ٣٫٣٢، ومنهجية تعديل الفواصل الجزئية بالتوزيع المتساوي بلغت٪٢٫٨٤. وبناءً على هذه النتائج، يمكن الاستنتاج أن منهجية تعديل الفواصل الفرعية بالتوزيع المتساوي هي الأكثر فعالية في تطبيق طريقة
السلاسل الزمنية الضبابية لتشنغ من الدرجةالثنية للتنبؤ باسعار البصل الأحمر.