KOMBINASI METODE HIGH-ORDER FUZZY TIME SERIES DENGAN ALGORITMA FIREFLY PADA PERAMALAN DATA IHSG

Abstract

Pengembangan metode peramalan banyak dilakukan oleh beberapa peneliti dengan tujuan untuk mendapatkan hasil peramalan yang lebih baik. Beberapa penelitian yang ada menggunakan model order pertama dalam melakukan peramalan. Hal ini memberikan hasil yang kurang baik. Panjang interval cluster juga menjadi faktor yang menentukan tingkat akurasi dari hasil peramalan. Skripsi ini mempelajari modifikasi algoritma high-order fuzzy time series yang menggunakan model order ke-n dengan algoritma firefly yang diterapkan pada tahap clustering. Algoritma firefly membentuk cluster dengan panjang interval yang dinamis sehingga cocok digunakan untuk data dengan tingkat variasi yang tinggi. Indeks harga saham merupakan salah satu kasus yang umum digunakan untuk menguji algoritma peramalan yang diusulkan. Algoritma tersebut diterapkan pada data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Nilai MAPE terbaik yang didapatkan yaitu 0.1610%.