PERBANDINGAN AVERAGE BASED DAN STURGES PADA FUZZY TIME SERIES CHEN UNTUK PERAMALAN HARGA SAHAM - Ahmad Zeidi; Dadan Kusnandar; Naomi Nessyana Debataraja (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2023)
Fuzzy Time Series (FTS) merupakan teknik prediksi data untuk mengetahui pola data masa lalu dan dimanfaatkan dalam menggambarkan data di masa depan. FTS menerapkan kecerdasan buatan dimana data masa lalu dibentuk dalam nilai-nilai linguistik. Salah satu pengembangan metode FTS adalah FTS chen. Metode average based dan sturges digunakan dalam penelitian ini untuk penetapan rentang interval pada FTS chen. Tujuan penelitian ini adalah untuk meramalkan harga saham satu hari kedepan dan mengetahui metode panjang interval yang lebih akurat dalam peramalan berdasarkan nilai MAPE terkecil. Data yang digunakan adalah harga saham GGRM tanggal 3 Januari 2022 – 31 Maret 2022. Data harga saham dilakukan analisis deskriptif statistik, pembentukan himpunan semesta, penentuan panjang interval, setelah itu membentuk himpunan fuzzy dan di lakukan proses fuzzifikasi, kemudian membentuk Fuzzy Logic Relations (FLR) dan Fuzzy Logic Relations Group (FLRG). Tahapan selanjutnya adalah menjalankan defuzzifikasi terhadap nilai peramalan. Nilai MAPE diperoleh dari hasil defuzifikasi menggunakan average based dan sturges berturut-turut yaitu 1,37% dan 1,81%. Metode average based menghasilkan nilai MAPE yang lebih kecil sehingga dinyatakan lebih akurat dari sturges. Model FTS chen melalui panjang interval average based dan sturges memperoleh hasil peramalan harga saham GGRM pada tanggal 1 April 2022 sebesar 31.450 dan 31.230. Kata Kunci: peramalan, saham GGRM, MAPE