Perbandingan Hasil Peramalan Metode Fuzzy Time Series Lee dan Saxena-Easo Pada Data Harga Emas di Indonesia

Fuzzy time series (FTS) merupakan salah satu metode peramalan yang banyak digunakan dalam analisis data runtun waktu. Peramalan pada FTS menggunakan logika fuzzy sebagai dasar dalam proses peramalannya. FTS Lee merupakan pengembangan dari metode FTS Chen, perbedaan FTS Lee terletak pada pembentukan fuzzy logical relationship group (FLRG) dengan memperhatikan semua fuzzy logical relationship (FLR) yang saling berhubungan, sedangkan FTS Saxena-Easo merupakan penyempurnaan dari metode FTS Stevenson Porter, yaitu dengan memodifikasi pada pembentukan sub-interval kelas himpunan fuzzy yang didasarkan oleh banyak anggota setiap interval kelasnya. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data harga emas di Indonesia periode Januari 2015 sampai dengan Desember 2021 dengan jumlah observasi sebanyak 84 data. Tujuan dari penelitian ini untuk memperoleh hasil perbandingan tingkat akurasi peramalan metode FTS Lee Dan Saxena-Easo. Untuk mengetahui metode mana yang menghasilkan nilai ramalan yang lebih baik, maka diukur tingkat akurasinya menggunakan nilai mean absolute percentage error (MAPE) dan korelasi. Dari hasil peramalan metode FTS Lee diperoleh nilai MAPE sebesar 2,969 % dan korelasi sebesar 0,986, sedangkan pada metode FTS Saxena-Easo diperoleh nilai MAPE sebesar 1,671 % dan korelasi sebesar 0,986. Berdasarkan nilai MAPE dan korelasi tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa hasil peramalan menggunakan metode FTS Saxena-Easo lebih akurat dalam meramalkan dibandingkan dengan menggunakan metode FTS Lee pada data harga emas di indonesia.