Metode Automatic Clustering dan Fuzzy Logical Relationships untuk Prakiraan
Penelitian mengenai prakiraan dengan menggunakan metode fuzzy time series dalam beberapa kurun waktu terahir ini terus dikembangkan, hal ini dilakukan untuk menutupi kekurangan yang ada pada prakiraan dengan menggunakan metode tradisional. Metode prakiraan tradisional seperti markov, moving average (MA), dan autoregresive (AR) dapat berjalan untuk memprakirakan data stasioner, tetapi tidak untuk data yang tidak stasioner. Sedangkan auto regresive integrated moving average (ARIMA) dan Box-Jenkins dapat berjalan dengan baik dengan data tidak stasioner. Metode fuzzy time series dapat digunakan dengan baik untuk kedua jenis data tersebut. Salah satu hasil pengembangkan prakiraan fuzzy time series adalah metode automatic clustering dan fuzzy logical relationship yang dalam penelitian ini akan diimplementasikan untuk prakiraan permintaan kredit. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, pada penelitian ini hasil prakiraan dapat menghasilkan lebih dari satu periode yang akan datang dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh rentang periode terhadap error yang dihasilkan. Selain itu juga dalam penelitian ini jumlah interval dibagi kedalam beberapa sub interval dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh pembagian sub interval terhadap error yang dihasilkan.
Kata kunci : Fuzzy time series, automatic clustering dan fuzzy logical relationship
Article Metrics:
Penulis yang mengirimkan naskah harus memahami dan menyetujui bahwa jika diterima untuk dipublikasikan, hak cipta dari artikel adalah milik JSINBIS dan Universitas Diponegoro sebagai penerbit jurnal.
Hak cipta (copyright) meliputi hak eksklusif untuk mereproduksi dan memberikan artikel dalam semua bentuk dan media, termasuk cetak ulang, foto, mikrofilm dan setiap reproduksi lain yang sejenis, serta terjemahan. Penulis mempunyai hak untuk hal-hal berikut:
- menggandakan seluruh atau sebagian materi yang dipublikasikan untuk digunakan oleh penulis sendiri sebagai bahan pengajaran di kelas atau bahan presentasi lisan dalam berbagai forum;
- menggunakan kembali sebagian atau keseluruhan materi sebagai bahan kompilasi bagi karya tulis penulis;
- membuat salinan dari bahan yang dipublikasikan untuk didistribusikan di lingkungan institusi tempat penulis bekerja.
JSINBIS dan Universitas Diponegoro serta Editor melakukan segala upaya untuk memastikan bahwa tidak ada data, pendapat atau pernyataan yang salah atau menyesatkan yang dipublikasikan di jurnal ini. Isi artikel yang diterbitkan di JSINBIS adalah tanggung jawab tunggal dan eksklusif dari masing-masing penulis.
