Penentuan Partisi dan Panjang Interval pada Peramalan Fuzzy Time Series Chen Menggunakan Algoritma Optimasi Particle Swarm dan Fuzzy High Order

Abstract

Peramalan fuzzy time series semakin berkembang dan banyak digunakan untuk penelitian terkait permasalahan data deret waktu. Dalam perhitungannya, keakurasian dari metode fuzzy time series bergantung pada jumlah partisi, panjang interval dan jumlah ordenya. Selain memperhatikan keakurasian peramalan, proses defuzzifikasi yang sederhana juga mempengaruhi pemakaian metode. Dalam penelitian ini penulis akan menggunakan metode peramalan fuzzy time series Chen karena kesederhanaannya dan menentukan jumlah partisi dan panjang interval menggunakan algoritma optimasi particle swarm serta meningkatkan keakurasian dengan menggunakan orde tinggi. Penulis akan menggunakan Mean Squared Error (MSE) untuk menghitung nilai fitness pada proses pencarian jumlah partisi dan panjang interval. Penulis juga akan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk melihat tingkat keakurasian hasil peramalan setelah ditentukan. Metode ini diterapkan untuk meramalkan harga penutupan saham PT Bank Rakyat Indonesia Tbk. Diperoleh nilai MAPE yaitu sebesar 0,2755% yang menunjukkan metode yang digunakan sangat akurat untuk meramalkan.