Aplikasi Metode Average-Based Fuzzy Time Series (FTS) untuk memprediksi Nilai Tukar Petani (NTP) di Provinsi Bali - Suci Rahmawati; Adika Setia Brata; Windy Lestari; Azizah Azis; Mohammad Yusril Iqbal Habibana (Department of Mathematics Education, UIN Sunan Gunung Djati Bandung, West Java, Indonesia, 2026)
Penelitian ini mengaplikasikan metode Average-Based Fuzzy Time Series (FTS) untuk memprediksi Nilai Tukar Petani (NTP) di Provinsi Bali menggunakan data periode Januari 2024 hingga Desember 2025. Pendekatan Average-Based digunakan untuk menangani fluktuasi non-linear dan ketidakpastian data NTP dengan menentukan panjang interval optimal secara otomatis. Hasil analisis menunjukkan pembagian semesta pembicaraan menjadi 8 interval fuzzy dengan rata-rata selisih absolut sebesar 1,2. Model ini memprediksi nilai NTP sebesar 104,31% untuk Januari 2026, yang mengindikasikan potensi peningkatan kesejahteraan petani. Akurasi model tergolong tinggi dengan nilai MAPE 4,87%, MAD 4,81, dan RMSE 14,21. Temuan ini diharapkan menjadi rujukan strategis bagi Pemerintah Provinsi Bali dalam memantau tren ekonomi agraris dan merumuskan kebijakan perlindungan petani.