Feodora, Elsa (2023) Peramalan Nilai Impor Nonmigas Indonesia Menggunakan Fuzzy Time Series Singh dengan Algoritma Partisi Fuzzy C-Means (FCM) Clustering. Undergraduate thesis, UNDIP.

Full text not available from this repository. (Request a copy)

Abstract

Pada peramalan fuzzy dengan data time series, masalah utama yang perlu diperhatikan adalah proses partisi interval dan proses defuzzifikasi yang tepat untuk mendapatkan output himpunan tegas dari himpunan fuzzy yang diperoleh. Dalam tugas akhir ini, dilakukan penggabungan dua metode yaitu peramalan Fuzzy Time Series Singh untuk proses defuzzifikasi dengan algoritma partisi Fuzzy C-Means Clustering untuk menghasilkan interval yang lebih efektif. Sebagai pengujian ketepatan clustering dan peramalan yang dilakukan, penulis menggunakan validasi Silhouette Coefficient dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Modifikasi metode ini dilakukan pada data nilai impor nonmigas di Indonesia dan menghasilkan nilai peramalan di bulan Januari 2023 sebesar $16262,931 juta serta nilai MAPE sebesar 11,06% dimana tingkat akurasi peramalannya baik.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Sciences and Mathemathic
Divisions:	Faculty of Science and Mathematics > Department of Mathematics
Depositing User:	Users 242 not found.
Date Deposited:	28 Aug 2023 06:49
Last Modified:	28 Aug 2023 06:49
URI:	https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/15733

Actions (login required)

View Item