PENERAPAN FUZZY TIME SERIES ALGORITMA NOVEL PADA HARGA TANDAN BUAH SEGAR KELAPA SAWIT - Indah Noviyanti; Shantika Martha; Nurfitri Imro’ah (Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2023)
Seiring dengan perkembangan waktu metode dalam menganalisis data runtun waktu, menyebabkan banyak pilihan metode, salah satunya yaitu metode fuzzy time series. Metode fuzzy time series memiliki kelebihan yaitu tidak memerlukan uji stasioneritas seperti pada analisis time series umumnya. Proses prediksi dilakukan untuk melihat suatu peristiwa yang akan terjadi dimasa mendatang dalam pengambilan keputusan. Tujuan penelitian adalah untuk memprediksi harga pada Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit di Kalimantan Barat dengan metode yang digunakan yaitu fuzzy time series Algoritma Novel. Pada penelitian ini data menggunakan data harga TBS kelapa sawit periode pertama persetiap bulannya di Kalimantan Barat, pada bulan Januari 2018 hingga Maret 2022. Tahapan penelitian ini pertama yang dilakukan yaitu menentukan himpunan semesta pembicaraan, pembentukan interval menggunakan average based length, pembentukan himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan, pembentukan fuzzifikasi dan Fuzzy Logical Relationship (FLR) serta dilakukan Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG), selanjutnya menghitung nilai peramalan dengan fuzzy time series Algoritma Novel. Hasil peramalan dengan metode fuzzy time series Algoritma Novel diperoleh hasil prediksi pada bulan April 2022 yaitu Rp. 3.695,00. Metode tersebut memiliki tingkat keakuratan peramalan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 2,32%. Nilai MAPE yang didapatkan menunjukkan hasil prediksi data harga TBS kelapa sawit di Kalimantan Barat menggunakan fuzzy time series Algoritma Novel termasuk sangat baik. Kata Kunci: Fungsi keanggotaan, average based length, MAPE