PERBANDINGAN MODEL CHEN DAN MODEL LEE PADA METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK PREDIKSI HARGA EMAS - Lestari Handayani; Darni Anggriani (Jurnal Pseudocode, 2015)
Emas merupakan suatu investasi penting dalam perekonomian yang harganya lebih cenderung menaik dan bukan menurun sehingga banyak dari para investor atau manajer investasi yang berupaya memprediksi harga emas untuk hari besok. Sistem prediksi menggunakan fuzzy time series berguna untuk menangkap pola data yang telah lalu yang kemudian digunakan untuk menghasilkan informasi di waktu yang akan datang. Dalam fuzzy time series terdapat berbagai model diantaranya model Chen dan Lee, untuk mengetahui model mana yang menghasilkan tingkat keakuratan yang tepat dengan menghitung tingkat error menggunakan AFER dan MSE. Dalam perhitungan fuzzy time series, panjang interval telah ditentukan diawal proses. Dalam proses ini panjang interval sangat berpengaruh untuk hasil prediksi. Metode untuk penentuan panjang interval yang efektif adalah dengan metode berbasis rata-rata atau average-based fuzzy time series, sehingga pembentukan fuzzy relationship akan tepat dan menghasilkanhasil prediksi yang efektif. Dari hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan data dari tahun Januari 2007 hingga 29 mei 2012, diketahui bahwa prediksi data menggunakan fuzzy time series dengan penetuan interval berbasis rata-rata memiliki error dengan model Chen AFER sebesar 0,010% dan MSE218,577, model Lee rata-rata AFER 0,0013% dan MSE 212,092. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat dibuktikan metode fuzzy time series menggunakan model Lee menghasilkan tingkat error lebih rendah dibanding model Chen.Kata kunci: Average based fuzzy time series, prediksi emas, model Chen, model Lee