Prediksi Nilai Tukar Petani di Provinsi SUmatera Utara Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Lee
DOI:
https://doi.org/10.35960/ikomti.v6i1.1656Keywords:
prediksi, nilai tukar petani, fuzzy time series leeAbstract
Sektor pertanian dapat menjadi sumber lapangan pekerjaan dan sumber pendapatan utama yang berguna sebagai salah satu cara dalam mencegah kemiskinan. Pada penelitian ini, dilakukan prediksi nilai tukar petani dari subsesktor tanaman pangan di Provinsi Sumatera Utara menggunakan metode Fuzzy Time Series model Lee dengan berbasis web. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari periode Januari 2018 hingga Desember 2022 yang diambil dari Badan Pusat Statistik Sumatera Utara. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem prediksi yang membantu dalam memprediksi nilai tukar petani maupun kategori lain dengan menggunkaan metode peramalan Fuzzy Time Series Lee. Dalam penelitian ini menghasilkan peramalan yang sangat baik karena nilai MAPE yang didapatkan yaitu sesbesar 0.78%. Hasil pengujian black box pada aplikasi prediksi nilai tukar petani subsektor tanaman pangan di Provinsi Sumatera Utara menunjukan bahwa sistem atau aplikasi dapat berjalan dengan baik dan berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan. Sehingga metode Fuzzy Time Series Lee dapat dikatakan sangat baik dalam memprediksi nilai tukar petani.
References
[1] BPS, Statistik Nilai Tukar Petani Provinsi Sumatera Utara. Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara, 2020.
[2] M. Muhammad, S. Wahyuningsih, and M. Siringoringo, “Peramalan Nilai Tukar Petani Subsektor Peternakan Menggunakan Fuzzy Time Series Lee,” vol. 3, no. 1, pp. 1–15, 2021.
[3] A. Habibie, L. Yahya, and I. K. Hasan, “ANALISIS PERBANDINGAN FUZZY TIME SERIES LEE DENGAN HOLT WINTERS EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MERAMALKAN NILAI TUKAR PETANI DI PROVINSI GORONTALO,” vol. 4, no. 1, 2023.
[4] A. F. Khofi, D. Arifianto, and I. Saifudin, “PERBANDINGAN MODEL CHEN DAN MODEL LEE PADA METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK PERAMALAN HARGA BERAS,” vol. 3, no. 2, pp. 140–146, 2022.
[5] A. S. N. Sari and E. P. Setiawan, “Comparison of Fuzzy Time Series Lee , Chen , and Singh on Forecasting Foreign Tourist Arrivals to Indonesia in 2023,” vol. 21, no. 1, pp. 10–32, 2024, doi: 10.20956/j.v21i1.34914.
[6] Rahmadini, E. E. Lorencislubis, A. Priansyah, R. W. N. Yolanda, and T. Meutia, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HARGA BAHAN PANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR,” vol. 4, pp. 223–235, 2023.
[7] J. Radjabaycolle and R. Pulungan, “PREDIKSI PENGGUNAAN BANDWIDTH MENGGUNAKAN PREDICTIONS OF BANDWIDTH USING ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK,” J. Ilmu Mat. dan Terap., vol. 10, no. 2, pp. 127–135, 2016.
[8] R. A. F. Saputri, “PENERAPA N METODE FUZZY TIME SERIES U N TUK PREDIKSI PE N JUALA N BERBASIS WEB PADA TOKO GROSIR 3 RODA SENGKALING,” vol. 3, no. 1, pp. 290–297, 2019.
[9] S. Kusumadewi and H. Purnomo, APLIKASI LOGIKA FUZZY untuk Pendukung keputusan, 2nd ed. Graha Ilmu, 2013.
[10] B. Setia and A. Ramadan, “Penerapan Logika Fuzzy pada Sistem Cerdas,” vol. 02, pp. 61–66, 2019.
[11] S. C. Wahyuni, D. Ariflanto, and I. Saifudin, “Peramalan Jumlah Penduduk Miskin Di Pulau Jawa Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Chen _ Wahyuni _ Jurnal Smart Teknologi.pdf.” pp. 133–139, 2022.
[12] A. N. Haikal, E. Vianita, M. Sam’an, B. Surarso, and S. Hariyanto, “Triangular Fuzzy Time Series for Two Factors High-order based on Interval Variations,” J. Teor. dan Apl. Mat., vol. 6, no. 3, pp. 759–776, 2022.
[13] D. Ismiarti, S. Nafisah, E. Alisah, and I. Sujarwo, “Perbandingan Uji Akurasi Fuzzy Time Series Model Cheng dan Lee dalam Memprediksi Perkembangan Harga Cabai Rawit,” vol. 2, no. April, pp. 154–160, 2023.
[14] A. Solichin, “Pemrograman Web dengan PHP dan MySQL,” no. January 2005, 2014.
[15] A. P. Ella and D. Arifianto, “PENERAPAN FUZZY TIME SERIES DALAM PERAMALAN HARGA MINYAK SERAI PADA CV AGAM JAYA ATSIRI,” pp. 1–8, 2020.
[16] L. Setiyani, “Desain Sistem : Use Case Diagram Pendahuluan,” no. September, pp. 246–260, 2021.
[17] D. E. Putri, N. N. Debataraja, and N. Imro’ah, “PREDIKSI HARGA EMAS MENGGUNAKAN FUZZY TIME SERIES LEE,” vol. 12, no. 2, pp. 151–160, 2021.
[18] N. H. Pajriati, “Penerapan Metode Average Based Fuzzy Time Series Lee Untuk Peramalan Harga Emas di PT. X,” J. Ris. Mat., vol. 1, no. 1, pp. 73–81, 2021.
[19] A. I. Hamdani, Y. A. Pranoto, and N. Vendyansyah, “PENERAPAN METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK PREDIKSI PENJUALAN BERBASIS WEB PADA CV . AGVA KOTA PASURUAN,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 4, no. 1, pp. 35–41, 2020.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Rini Paramita Panjaitan, Hanna Dewi Marina Hutabarat
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
