Text
Peramalan Fuzzy Time Series Berdasarkan Rantai Markov Dengan Algoritma Partisi Fuzzy C-Means Clustering (FCM)
ABSTRAK
PERAMALAN FUZZY TIME SERIES BERDASARKAN RANTAI MARKOV
DENGAN ALGORITMA PARTISI FUZZY C-MEANS CLUSTERING (FCM)
Oleh
Aldella Melati Kusumadani
24010116120007
Konsep peramalan menjadi salah satu pertimbangan dalam mengambil suatu keputusan,
salah satunya dalam transaksi saham. Ramalan harga saham menjadi salah satu
pertimbangan investor untuk menjual, membeli, atau menahan sahamnya pada waktu
tertentu. Pendekatan yang tepat untuk meramalkan saham yaitu menggunakan analisis deret
waktu (time series). Beberapa metode peramalan time series telah diperkenalkan oleh para
peneliti, salah satunya adalah metode yang mengombinasikan analisis time series dengan
logika fuzzy. Konsep tersebut diperkenalkan oleh Qiang Song dan Brad S. Chissom, yang
selanjutnya dimodifikasi peneliti-peneliti lain. Modifikasi metode dilakukan untuk
menyelidiki tingkat kesalahan ramalan yang akan diperoleh. Pada Skripsi ini, penulis
melakukan modifikasi metode peramalan pada konsep fuzzy time series berdasarkan rantai
Markov dengan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means Clustering (FCM) sebagai metode
partisi semesta pembahasan. Penulis menggunakan nilai Average Forecasting Error Rate
(AFER) untuk menyelidiki tingkat akurasi dari hasil ramalan dan menggunakan software
MATLAB untuk mendapatkan hasil akhir. Modifikasi metode diterapkan untuk meramalkan
harga pembukaan, penutupan, dan tertinggi pada saham PT. Waskita Karya Tbk pada awal
tahun 2021. Nilai AFER yang diperoleh untuk setiap harga saham tersebut berturut-turut
adalah 1,6525%, 1,6776%, dan 1,5032%.
Kata kunci : AFER, Fuzzy C-Means Clustering (FCM), Peramalan Fuzzy Time Series,
Rantai Markov
ABSTRACT
FUZZY TIME SERIES FORECASTING BASED ON MARKOV CHAIN WITH
FUZZY C-MEANS CLUSTERING (FCM) PARTITION ALGORITHM
By
Aldella Melati Kusumadani
24010116120007
Forecasting becomes one of considerations in decision making, one of them is in stock
transactions. The stock price forecast becomes one of considerations for the investors to sell,
buy, or hold theirs at any given time. The right approach to forecasting stocks is using time
series analysis. Some of the methods have been introduced by researchers, one of which is a
method that combines time series analysis with fuzzy logic. The concept was introduced by
Qiang Song and Brad S. Chissom, and was modified by other researchers. The modifications
are used to get a more accurate value. On this essay, the author modifies forecasting methods
on the concept of fuzzy time series based on Markov Chain using Fuzzy C-Means Clustering
(FCM) algorithm as a partitioning method of the universe of discourse. This research uses
the Average Forecasting Error Rate (AFER) value to get the forecasting accuracy and uses
MATLAB to obtain the final results. Modification of the method was applied to predict the
opening, closing, and highest stock price of PT. Waskita Karya Tbk at the beginning of the
year 2021. The AFER value acquired for each price are 1,6525%, 1,6776%, dan 1,5032%.
Keywords: AFER, Fuzzy C-Means Algorithm (FCM), Fuzzy Time SeriesForecasting,
Markov Chain
2287A20IV | 2287 A 20-iv | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain