Publisher

UIN MALANGUIN MALANG

Journal Jurnal Riset Mahasiswa MatematikaJurnal Riset Mahasiswa Matematika Abstract

Farmer Exchange Rate (FER) is an economic indicator commonly used to describe the welfare level of farmers and the condition of the agricultural sector. The fluctuating movement of FER values requires an appropriate forecasting approach capable of capturing underlying data patterns. This study aims to apply the high-order Chen Fuzzy Time Series (FTS) method to forecast the Farmer Exchange Rate in Gorontalo Province and to identify the model order that produces the smallest forecasting error. The data used consist of monthly FER observations in Gorontalo Province from January 2020 to October 2025, comprising 70 observations obtained from official publications of the Central Statistics Agency. The dataset was divided into 80% training data and 20% testing data using a time-based split approach. The analysis procedures include determining the universe of discourse, constructing intervals, performing fuzzification, establishing Fuzzy Logical Relationships (FLR) and Fuzzy Logical Relationship Groups (FLRG), defuzzification, and evaluating model performance using Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results indicate that the second-order FTS Chen model produces a MAPE value of 3.3164% on the testing data, which is lower than that obtained from the first-order model. Meanwhile, the third-order model could not be fully implemented because the required fuzzy relationships were not formed for several testing periods. These findings suggest that the second-order FTS Chen approach provides relatively better forecasting results for the FER data analyzed in this study.

Conclusion

Penelitian ini menerapkan metode Fuzzy Time Series (FTS) Chen orde tinggi untuk meramalkan Nilai Tukar Petani (NTP) Provinsi Gorontalo periode Januari 2020 hingga Oktober 2025.Penerapan metode dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu penentuan himpunan semesta, pembentukan interval, proses fuzzifikasi, pembentukan Fuzzy Logical Relationship (FLR) dan Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG), serta proses defuzzifikasi untuk memperoleh nilai peramalan.Berdasarkan hasil evaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada data uji, model FTS Chen orde dua menghasilkan nilai kesalahan sebesar 3.3164%, yang lebih kecil dibandingkan model orde satu dengan nilai MAPE sebesar 9.Sementara itu, penerapan model orde tiga tidak dapat dilanjutkan karena kombinasi relasi fuzzy yang diperlukan tidak terbentuk pada beberapa periode data uji.Hasil ini menunjukkan bahwa model orde dua memberikan kinerja peramalan yang relatif lebih baik pada data NTP yang dianalisis dalam penelitian ini.

Future Research

Berdasarkan hasil penelitian ini, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan. Pertama, penelitian selanjutnya dapat mengkombinasikan metode FTS Chen dengan metode peramalan lainnya, seperti ARIMA atau model machine learning, untuk menghasilkan model hibrida yang lebih akurat dan robust. Kedua, perlu dilakukan analisis sensitivitas terhadap parameter-parameter dalam metode FTS Chen, seperti jumlah interval dan fungsi keanggotaan, untuk mengidentifikasi konfigurasi model yang optimal untuk data NTP. Ketiga, penelitian dapat diperluas dengan memasukkan variabel-variabel eksternal yang memengaruhi NTP, seperti harga komoditas global, kebijakan pemerintah, dan kondisi cuaca, untuk meningkatkan kemampuan model dalam menangkap dinamika pasar pertanian.

References

1. PERAMALAN PENDAPATAN BULANAN MENGGUNAKAN FUZZY TIME SERIES CHEN ORDE TINGGI | Yuliyanto | Jurnal Gaussian.... doi.org/10.14710/j.gauss.12.1.61-70PERAMALAN PENDAPATAN BULANAN MENGGUNAKAN FUZZY TIME SERIES CHEN ORDE TINGGI Yuliyanto Jurnal Gaussian doi 10 14710 j gauss 12 1 61 70
2. IMPLEMENTASI METODE FUZZY TIME SERIES PADA PERAMALAN HARGA EMAS DI INDONESIA | Hafiyya | Interval : Jurnal... journal.unpak.ac.id/index.php/intv/article/view/6517IMPLEMENTASI METODE FUZZY TIME SERIES PADA PERAMALAN HARGA EMAS DI INDONESIA Hafiyya Interval Jurnal journal unpak ac index php intv article view 6517
3. PERBANDINGAN FUZZY TIME SERIES MARKOV CHAIN DAN FUZZY TIME SERIES CHENG | Atmawanti | Jurnal Gaussian.... doi.org/10.14710/j.gauss.13.1.121-132PERBANDINGAN FUZZY TIME SERIES MARKOV CHAIN DAN FUZZY TIME SERIES CHENG Atmawanti Jurnal Gaussian doi 10 14710 j gauss 13 1 121 132
4. Peramalan Nilai Tukar Petani di Daerah Istimewa Yogyakarta Menggunakan Metode ARIMA | Emerging Statistics... doi.org/10.20885/esds.vol2.iss.1.art9Peramalan Nilai Tukar Petani di Daerah Istimewa Yogyakarta Menggunakan Metode ARIMA Emerging Statistics doi 10 20885 esds vol2 iss 1 art9
5. IMPLEMENTASI METODE PERAMALAN (FORECASTING) PERMINTAAN PRODUK TAS PADA PT. FAJAR RAYA DI KECAMATAN KAWALI... ojs.unigal.ac.id/index.php/intriga/article/view/4471IMPLEMENTASI METODE PERAMALAN FORECASTING PERMINTAAN PRODUK TAS PADA PT FAJAR RAYA DI KECAMATAN KAWALI ojs unigal ac index php intriga article view 4471

Metadata

File size	1.99 MB
Pages	9
DMCA	Report