PREDIKSI HARGA EMAS MENGGUNAKAN METODE FUZZY TIME SERIES MODEL ALGORITMA CHEN

Authors

  • Darwin Purba Sugumonrong Universitas Pelita Harapan
  • Aldrick Handinata Universitas Pelita Harapan
  • Anton Tehja Universitas Pelita Harapan

Abstract

Emas merupakan salah satu logam mulia yang paling banyak diminati oleh masyarakat dikarenakan harga emas yang cenderung stabil dan mengalami kenaikan setiap bulannya, investasi emas juga sudah berkembang cukup pesat. Emas dapat diinvestasikan dalam berbagai bentuk seperti emas batangan dan emas dalam bentuk perhiasan yang memiliki nilai untuk menambah penampilan pemakainya selain itu juga ada emas dalam bentuk koin mata uang kuno yang memiliki nilai historis dan biasanya disimpan oleh kolektor, emas merupakan salah satu bentuk investasi yang tidak dipengaruhi oleh tren di masyarakat karena emas banyak dibeli oleh setiap orang di waktu kapanpun. Untuk melakukan prediksi harga emas, digunakan metode Fuzzy Time Series algoritma Chen dengan memanfaatkan software MATLAB untuk mendapatkan hasil prediksi dan grafik perbandingan data aktual dan data prediksi harga emas. Dari hasil perhitungan dengan data harga emas periode 1 Januari 2015 sampai 31 Desember 2017, diperoleh hasil prediksi dengan metode Fuzzy Time Series dimana selisih rata-rata data aktual dengan data prediksi tidak lebih dari Rp. 2.850,- dimana prediksi menggunakan metode Fuzzy Time Series algoritma Chen cukup menggunakan 1 data untuk memprediksi data ke-2 yang membuat metode ini dapat dikatakan akurat dalam memprediksi harga emas, metode ini juga dapat diterapkan di berbagai hal lain seperti, prediksi harga saham, valuta asing dan sebagainya.

Kata Kunci: emas, investasi, fuzzy time series, algoritma chen, prediksi

References

Brata, A. S, Penerapan Fuzzy Time Series dalam Peramalan Data Seasonal. Malang: Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2016.
Desmonda, D., Tursina, & Irwansyah, M. A, Prediksi Besaran Curah Hujan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series . Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989 , 5, 2018.
Fauziah, N., & Sri Wahyuningsih, Y. N, Peramalan Menggunakan Fuzzy Time Series Chen (Studi Kasus : Curah Hujan Kota Samarinda). Statistika, Vol 4, No 2, 2016.
Fyanda, D. A., Ula, M., & Asrianda, Implementasi Fuzzy Time Series Pada Peramalan Penjualan Tabung Gas LPG di UD. Samudera LPG Lhokseumawe. Jurnal Sistem Informasi ISSN: 2598-599X, 25, 2017.
Gunawan, A. I, Perbandingan Berinvestasi Antara Logam Mulia Emas dengan Saham Perusahaan Pertambangan Emas. E-Jurnal Akuntansi Universitas Udayana, 2013.
Hariani, T, Peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Provinsi Sulawesi Selatan dengan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series. Skripsi, 2017.
HARIS, M. S, Implementasi Metode Fuzzy Time Series dengan Penentuan Interval Berbasis Rata-rata untuk Peramalan Data Penjualan Bulanan. Malang: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Brawijaya, 2010.
Ikhsanto, H. T, Perbandingan Tingkat Akurasi Metode Automatic Clustering, Average Based dan Markov Chain Fuzzy Time Series pada Nilai Tukar (Kurs) Rupiah. Semarang: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Semarang, 2016.
Lestari Handayani, D. A, Perbandingan Model Chen dan Model Lee Pada Metode Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Harga Emas. Jurnal Pseudocode, Volume 2 Nomor 1, Februari 2015, ISSN 2355-5920, 2015.
Nurkhasanah, L. A., Suparti, & Sudarno, Perbandingan Metode Runtun Waktu Fuzzy Chen dan Fuzzy Markov Chain untuk Meramalkan Data Inflasi di Indonesia. Jurnal Gaussian, Volume 4, Nomor 4, 10, 2015.
Redi, Perbandingan Metode Sturges dan Average Based pada Analisis Fuzzy Time Series Cheng Untuk Peramalan Data Deret Waktu. Bandar Lampung: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung, 2018.
Saputro, A., & Purwanggono, B, Peramalan Perencanaan Produksi Semen dengan Metode Exponential Smoothing pada PT. Semen Indonesia. 7, 2016.
Simanjuntak, R. H., Umbara, R. F., & Sibaroni, Y, Prediksi Harga Emas dengan Metode Genetic Fuzzy System dan ARIMA. ISSN : 2355-9365, 2015.

Downloads

Published

2019-08-26

Issue

Section

Articles