Khairunnisa, Fauzia (2025) Peramalan Fuzzy Time Series Menggunakan Algoritma Fuzzy K-Medoids dan Fuzzy C-Means Clustering dengan Optimasi Elbow. Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

	Text File 1 Pendahuluan - Fauzia Khairunnisa.pdf Download (2MB)
	Text File 2 Isi - Fauzia Khairunnisa.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text File 3 Daftar Pustaka - Fauzia Khairunnisa.pdf Download (2MB)

Abstract

Peramalan time series memainkan berbagai peran penting dalam berbagai bidang. Adanya metode Fuzzy Time Series (FTS) dapat memberikan solusi alternatif dalam peramalan yang tidak memerlukan asumsi-asumsi statistik yang ketat. Pada Tugas Akhir ini dipelajari algoritma peramalan fuzzy time series dengan menggunakan Fuzzy C-Means Clustering dan Fuzzy K-Medoids Clustering pada proses fuzzifikasi dengan optimasi jumlah klaster menggunakan metode elbow, kemudian dilakukan perbandingan penggunaan algoritma Fuzzy C-Means dan Fuzzy K-Medoids clustering pada peramalan fuzzy time series harga penutupan saham Bank Syariah Indonesia (BSI) dan PT Multikarya Asia Pasifik Raya Tbk. Perbedaan pola pergerakan harga kedua saham tersebut mempengaruhi hasil akurasi peramalan, untuk metode Fuzzy C-Means diperoleh MAPE yang lebih rendah pada saham BSI yaitu sebesar 3,72% daripada saham MKAP sebesar 5,61%. Lain hal untuk Fuzzy K-Medoids, diperoleh nilai MAPE yang lebih rendah pada saham MKAP yaitu sebesar 4,53% daripada saham BSI sebesar 4,85%.

Actions (login required)

View Item