Perbandingan metode fuzzy time series Cheng dan Markov Chain pada peramalan nilai tukar petani (ntp) di Indonesia

ABSTRAK : Penelitian ini membahas mengenai perbandingan tigkat akurasi metode Fuzzy Time Series Cheng dan Fuzzy Time Series Markov Chain pada peramalan Nlai Tukar Petani (NTP) di Indonesia berdasarkan nilai MAPE dan MSE. Penelitian ini menggunakan data bulanan NTP di Indonesia dari Januari 2015 sampai Desember 2019. Data tersebut diambil secara online di situs resmi Badan Pusat Statistika (BPS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Fuzzy Time Series Cheng memiliki nilai MAPE sebesar 0.357% yang berarti tingkat akurasi mencapai 99.643% dari data aktual dan nilai MSE sebesar 20.499. Sedangkan Fuzzy Time Series Markov Chain memiliki nilai MAPE sebesar 0.376% yang berarti tingkat akurasi mencapai 99.624% dari data aktual dan nilai MSE sebesar 22.565. berdasarkan perhitungan tingkat akurasi menggunakan MAPE dan MSE maka diperoleh metode Fuzzy Time Series Cheng adalah metode yang lebih baik dibandingkan dengan metode Fuzzy Time Series Markov Chain dalam meramalkan NTP. ABSTRACT: This study discusses the comparison of the accuracy rate of the Fuzzy Time Series Cheng and Markov Chain methods for forecasting Farmers’ Exchange Rates (NTP) in Indonesia based on MAPE and MSE values. This study uses NTP monthly data in Indonesia from January 2015 to December 2019. The data was taken online at the official website of the Central Statistic Agency (BPS). The result shows that the Fuzzy Time Series Cheng method has MAPE value of 0.357% which means the accuracy rate reaches 99.643% from actual data and MSE value is 20.499. While Fuzzy Time Series Markov Chain has MAPE value of 0.376% which means the accuracy rate reaches 99.624% from actual data an MSE value is 22.565. Based on the calculation of the accuracy level using MAPE and MSE, the Fuzzy Time Series Cheng method is obtained which is a better method than Fuzzy Time Series Markov Chain method in predicting NTP. مستخلص البحث: تناقش هذه الدراسة مقارنة دقة طرق سلسلة زمنية فوزي تشنغ و سلسلة ماركوف في التنبؤ بأسعار صرف المزارع (NTP) في إندونيسيا بناءً على قيم MAPE و MSE. تستخدم هذه الدراسة بيانات شهرية من NTP في إندونيسيا من يناير 2015 إلى ديسمبر 2019. تم أخذ البيانات عبر الإنترنت على الموقع الرسمي لوكالة الإحصاء المركزية (BPS). تظهر النتائج أن طريقة سلسلة زمنية فوزي تشنغ لها قيمة MAPE تبلغ 0.357٪، مما يعني أن معدل الدقة يصل إلى 99.643٪ من البيانات الفعلية وقيمة MSE هي 20،499. بينما تحتوي سلسلة ماركوف على قيمة MAPE تبلغ 0.376٪، مما يعني أن معدل الدقة يصل إلى 99.624٪ من البيانات الفعلية وقيمة MSE هي 22.565. بناءً على حساب مستوى الدقة باستخدام MAPE و MSE، يتم الحصول على طريقة سلسلة زمنية فوزي تشنغ وهي طريقة أفضل من طريقة سلسلة زمنية فوزي ماركوف في التنبؤ NTP