Fuzzy Time Series Orde Tinggi berdasarkan Rasio Interval

Etna Vianita, Redemtus Heru Tjahjana, Titi Udjiani

Abstract


Fuzzy time series (FTS) adalah metode peramalan untuk memprediksi data time series dibentuk dalam nilai-nilai linguistik yang diperkenalkan pertama kali oleh Song dan Chissom. Metode peramalan FTS terus berkembang misalnya pengembangan pada partisi interval pembicaraan menggunakan rasio interval oleh Huarng dan pengembangan pada fuzzy logical relationship (FLR) orde tinggi oleh Chen. Penelitian ini memodifikasi metode Chen pada langkah partisi interval pembicaraan menggunakan rasio interval untuk meningkatkan akurasi peramalan. Langkah pertama adalah pembentukan semesta pembicaraan. Kedua, mempartisi semesta pembicaraan menjadi beberapa interval dengan menggunakan rasio interval. Ketiga, fuzzyfikasi. Keempat, membangun relasi logika fuzzy (FLR) dan grup relasi logika fuzzy (FLRG). Kelima, defuzzyfikasi. Hasil penggabungan metode Huarng-Chen dibandingkan dengan metode Chen. Simulasi yang dilakukan menggunakan data produksi karet Indonesia tahun 2000-2020. Hasil dan eror dari metode diuji menggunakan mean square error (MSE) dan average forecasting error rate (AFER). Diperoleh hasil modifikasi menghasilkan eror yang lebih kecil daripada metode sebelumnya.


Full Text:

PDF

References


Chen, S.M., 1996, emph{Forecasting enrollments based on fuzzy time series}, emph{Fuzzy Sets Syst.},textbf{volume 81} : halaman 311-319.

Chen, S.M., 2002, emph{Forecasting enrollments based on high-order fuzzy time series}, emph{Cybern. Syst.},textbf{volume 33, nomor 1} : halaman 1-16.

Huarng, K.,Yu, T.H.K., 2006, emph{Ratio-based lengths of intervals to improve fuzzy time series forecasting}, emph{IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. Part B Cybern},textbf{volume 36, nomor 2} : halaman 328-340.

Mashuri, C., Suryono, S., Suseno, J.E. , 2018, emph{Prediction of Safety Stock Using Fuzzy Time Series (FTS) and Technology of Radio Frequency Identification (RFID) for Stock Control at Vendor Managed Inventory (VMI)}, emph{E3S Web Conf.},textbf{volume 31} : halaman 0-4.

Suesut, T., Gulphanich, S., Nilas, P., Roengruen, P., Tirasesth, K. , 2004, emph{Demand forecasting approach inventory control for warehouse automation}, emph{IEEE Reg. 10 Annu. Int. Conf. Proceedings/TENCON},textbf{volume B} : halaman 438-441.

News, A. 10 negara penghasil karet alami terbesar di dunia, 2021, diakses 21 Desember 2021.

Suryana, A., Goenadi, D.H., Supriadi, M., Wibawa, G., Sarjono, M., Hadi, P.U., 2007, emph{Prospek dan Arah Pengembangan Agribisnis Karet}, Edisi ke-2, Badan Litbang Pertanian, Jakarta.

Lee, L.W., Wang, L.H., Chen, S.M., Leu, Y.H., 2006, emph{Handling forecasting problems based on two-factors high-order fuzzy time series}, emph{IEEE Trans. Fuzzy Syst.},textbf{volume 14, nomor 3} : halaman 468-477.




DOI: https://doi.org/10.25077/jmu.11.1.53-63.2022

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Jurnal Matematika UNAND



Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.