SYAM, Khalifa Adiani (2026) Perbandingan Metode Automatic Clustering dengan Fuzzy Time Series dan Markov Chain dalam Peramalan Harga Minyak Mentah Brent. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Archive (FULL TEXT) Soft File Skripsi_Khalifa Adiani Syam_Statistika_24050122140112 (1).zip Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy
	Text 1. COVER.pdf Download (200kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN I.pdf Download (76kB)
	Text 4. HALAMAN PENGESAHAN II.pdf Download (53kB)
	Text 5. KATA PENGANTAR.pdf Download (53kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (228kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (175kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (245kB)
	Text 12. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (273kB)
	Text 17.DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (239kB)

Abstract

Minyak mentah Brent merupakan salah satu acuan harga minyak mentah dunia dan
memiliki peran penting dalam penetapan Indonesia Crude Price (ICP). Pergerakan
harga yang fluktuatif menuntut metode peramalan yang adaptif. Metode berbasis
logika fuzzy, yaitu Fuzzy Time Series, dipilih karena mampu mengatasi
keterbatasan metode deret waktu klasik, khususnya menangani data tanpa harus
memenuhi asumsi tertentu, dengan mengubah data numerik ke dalam bentuk
linguistik berupa himpunan fuzzy. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan
kinerja metode Automatic Clustering Fuzzy Time Series dan Automatic Clustering
Fuzzy Time Series Markov Chain dalam meramalkan harga harian minyak mentah
Brent pada periode Januari hingga Desember 2025. Pembentukan interval fuzzy
dilakukan dengan pendekatan Automatic Clustering yang bersifat adaptif terhadap
karakteristik data. Pada metode Automatic Clustering Fuzzy Time Series Markov
Chain, tahap peramalan dikembangkan dengan menambahkan pendekatan rantai
markov. Model dievaluasi menggunakan nilai Mean Absolute Percentage Error
(MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Automatic Clustering Fuzzy
Time Series menghasilkan nilai MAPE pada data training sebesar 0,64%,
sedangkan metode Automatic Clustering Fuzzy Time Series Markov Chain sebesar
0,81%. Kedua metode memiliki tingkat ketepatan peramalan yang sangat akurat,
dengan metode Automatic Clustering Fuzzy Time Series menunjukkan tingkat
kesalahan yang lebih rendah berdasarkan nilai MAPE pada data training. Model ini
kemudian digunakan untuk meramalkan data testing dan harga minyak mentah
Brent periode mendatang. Hasil peramalan pada data testing menghasilkan MAPE
sebesar 1,62% dan peramalan lima periode mendatang.
Kata Kunci: Minyak Mentah Brent, Peramalan, Automatic Clustering Fuzzy Time
Series, Markov Chain, MAPE

Actions (login required)

View Item