Fuzzy Time Series Model Lee Dalam Memprediksi Nilai Ekspor di Indonesia
DOI:
https://doi.org/10.33998/processor.2024.19.2.1794Kata Kunci:
Nilai ekspor; Fuzzy; Fuzzy Time Series Lee; MemprediksiAbstrak
Ekspor adalah indikator penting dalam perekonomian Indonesia. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS), nilai ekspor Indonesia pada bulan April 2022, mencapai US$ 27.316,2 juta, meningkat 47,76% dibandingkan bulan sebelumnya. Berdasarkan hal itu terlihat bahwa nilai ekspor di Indonesia cenderung tidak stabil. Hal tersebut dipengaruhi oleh fluktuasi nilai tukar, perubahan permintaan pasar, dan faktor eksternal lainnya, sehingga menyulitkan perencanaan bisnis dan perdagangan antar negara. Oleh karena itu, diperlukan strategi pengendalian nilai ekspor dengan melakukan prediksi di masa mendatang. Penelitian ini bertujuan memprediksi nilai ekspor di Indonesia menggunakan metode Fuzzy Time Series Lee dan mengukur akurasinya dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik yaitu data nilai ekspor dari Januari 2021 hingga Februari 2024. Langkah-langkah dalam metode ini meliputi menentukan himpunan semesta, pembentukan interval, menentukan himpunan fuzzy, fuzzifikasi data, penentuan Fuzzy Logic Relationship (FLR), pembentukan Fuzzy Logic Relationship Group (FLRG), defuzzifikasi, dan hasil prediksi. Nilai akurasi metode prediksi dihitung menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai akurasi prediksi dengan Fuzzy Time Series Lee memiliki tingkat kesalahan 5,1568% dan tingkat akurasinya sebesar 94,843%. Nilai MAPE tersebut termasuk kategori sangat baik karena kurang dari 10%. Prediksi nilai ekspor Indonesia menggunakan metode Fuzzy Time Series Lee pada bulan Maret 2024 adalah US$ 21.850,69 juta.
Unduhan
Referensi
N. Gregory Mankiw, Macroeconomics, 9th ed. Worth Publishers, 2015.
B. R. Bustami and P. Hidayat, “Analisis Daya Saing Produk Ekspor Provinsi Sumatera Utara,” J. Ekon. dan Keuang., vol. 1, no. 2, 2013.
S. Wibosono, “Analisis Pengaruh Nilai Tukar, Inflasi, Suku Bunga, Dan PDB Terhadap Neraca Perdagangan Indonesia,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc., 2021.
E. P. Lestari, “DAMPAK KETIDAKSTABILAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP PERMINTAAN UANG M2 DI INDONESIA,” J. Ekon. Pembang. Kaji. Masal. Ekon. dan Pembang., vol. 9, no. 2, 2008, doi: 10.23917/jep.v9i2.1020.
R. F. Putra et al., DATA MINING : Algoritma dan Penerapannya. Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
Sherli Yurinanda, Sarmada, S. Rozi, A. Tasya, and D. A. Fajrin, “Prediksi Jumlah Pengunjung Perpustakaan Menggunakan Double Exponential Smoothing,” Prism. J. Pendidik. dan Ris. Mat., vol. 6, no. 2, p. 8, 2024.
A. Fausan Khofi, D. Arifianto, and I. Saifudin, “PERBANDINGAN MODEL CHEN DAN MODEL LEE PADA METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK PERAMALAN HARGA BERAS,” J. Smart Teknol., vol. 3, no. 2, 2022.
S. Kusumadewi and H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.
F. Hanesti, W. Syafmen, and S. Rozi, “The Optimization Problem of Batik Cloth Production with Fuzzy Multi-Objective Linear Programming and Application of Branch and Bound Method,” KUBIK J. Publ. Ilm. Mat., vol. 7, no. 1, pp. 19–30, 2022, doi: 10.15575/kubik.v7i1.18432.
S. Lestari and S. Yurinanda, “Prediksi Pajak Pertambahan Nilai pada Penyediaan Jasa dengan Metode Fuzzy Time Series Model Chen,” Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol., vol. 11, no. 2, 2023, doi: 10.37905/euler.v11i2.22724.
H. Citra Utami, T. Agung Cahyadi, and R. Ernawati, “Peramalan Harga Batubara Menggunakan Fuzzy Time Series Lee,” J. Sumberd. BUMI BERKELANJUTAN, vol. 2, no. 1, pp. 67–77, 2023.
D. Devianto, A. Zuardin, and M. Maiyastri, “TIME SERIES MODELING OF NATURAL GAS FUTURE PRICE WITH FUZZY TIME SERIES CHEN, LEE AND TSAUR,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap., 2022, doi: 10.30598/barekengvol16iss4pp1185-1196.
M. Muhammad, S. Wahyuningsih, and M. Siringoringo, “Peramalan Nilai Tukar Petani Subsektor Peternakan Menggunakan Fuzzy Time Series Lee,” Jambura J. Math., vol. 3, no. 1, 2021, doi: 10.34312/jjom.v3i1.5940.
D. A. N. Ipan, Syaripuddin, “Perbandingan Model Chen Dan Model Lee Pada Metode Fuzzy Time Series Untuk Peramalan Produksi Kelapa Sawit Provinsi Kalimantan Timur,” Pros. Semin. Nas. Mat. Stat. dan Apl., vol. 2, no. 1, pp. 28–36, 2022.
Badan Pusat Statistik, “Nilai Ekspor,” https://www.bps.go.id/id/statistics-table/2/MTk2IzI%3D/nilai-ekspor.html. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/id/statistics-table/2/MTc1MyMy/nilai-ekspor-migas-nonmigas.html
Q. Song and B. S. Chissom, “Fuzzy time series and its models,” Fuzzy Sets Syst., vol. 54, no. 3, 1993, doi: 10.1016/0165-0114(93)90372-O.
Ahmad Amiruddin Anwary, “Prediksi Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika Menggunakan Fuzzy Time Series,” 2011.
F. Petropoulos et al., “Forecasting: theory and practice,” Int. J. Forecast., 2022, doi: 10.1016/j.ijforecast.2021.11.001.
Unduhan
Diterbitkan
Abstract views:
PDF Download:
DOI:
10.33998/processor.2024.19.2.1794Dimension Badge:
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
