PERBANDINGAN METODE FUZZY TIME SERIES-CHEN dan METODE FUZZY TIME SERIES-MARKOV CHAIN UNTUK MERAMALKAN DATA INFLASI DI INDONESIA - Nurfazriani; Amir Hamzah (Jurnal Statistika Industri dan Komputasi, 2022)
Inflasi diartikan sebagai meningkatnya harga-harga barang secara umum dan terus menerus. Kenaikan harga dari satu atau dua barang saja tidak dapat disebut inflasi kecuali bila kenaikan itu meluas (atau mengakibatkan kenaikan harga) pada barang lainnya. Kebalikan dari inflasi disebut deflasi. Salah satu cara untuk mengendalikan inflasi dengan menggunakan peramalan. Peramalan merupakan kegiatan yang memperkirakan kejadian di masa yang akan datang. Tujuan dari penenlitian ini adalah untuk memprediksi data inflasi dengan menggunakan Fuzzy Time Series-Chen (FTS-CHEN) dan Fuzzy Time Series-Markov Chain (FTS-MC). Berkaitan dengan peramalan inflasi tersebut. Dalam penelitian ini, metode Fuzzy Time Series-Chen digunakan untuk memprediksi data inflasi dengan menggunakan Fuzzy Logical Relationship Group. Sedangkan, untuk metode Fuzzy Time Series-Markov Chain digunakan untuk memprediksi data inflasi dengan menggunakan Fuzzy Logical Relationship Group dan matriks probabilitas transisi.Hasil prediksi tersebut dibandingkan dengan menggunakan RMSE dan MAPE. Hasil prediksi dari kedua metode tersebut menunjukkan bahwa metode FTS-MC merupakan metode yang terbaik untuk meramalkan data inflasi, yaitu pada bulan April 2021 sebesar 1,525, bulan Mei 2021 sebesar 1,655, dan bulan Juni 2021 sebesar 1,767.