PERBANDINGAN AKURASI METODE FUZZY TIME SERIES DAN EKSPONENSIAL GANDA BROWN PADA PERAMALAN TINGKAT SUKU BUNGA BANK INDONESIA

Rita Ningsih(1*), Wulan Anggraeni(2)

(1) Universitas Indraprasta PGRI
(2) 
(*) Corresponding Author

Abstract


Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui manakah tingkat akurasi yang lebih baik antara metode fuzzy time series dibandingkan metode pemulusan ganda brown. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tingkat suku bunga Bank Indonesia yang diterbitkan oleh Bank Indonesia setiap bulannya. Periode yang digunakan dimulai dari bulan Januari 2011 sampai dengan bulan Mei 2016. Setelah dilakukan perhitungan tingkat kesalahan fuzzy time series Hsu sebesar 2.05 %, sedangkan tingkat kesalahan metode pemulusan ganda brown’s adalah sebesar 1,36 %. Berdasarkan hasil perhitungan di atas dapat ditarik kesimpulan bahwa, tingkat kesalahan peramalan tingkat suku bunga menggunakan metode pemulusan ganda brown lebih kecil dibandingkan metode fuzzy time series. Sehingga di sarankan dalam meramalkan tingkat suku bunga, metode eksponensial ganda brown dapat dipergunakan.

Keywords


Tingkat suku bunga, fuzzy time series; holt double exponential smoothing; JEL Clasification

Full Text:

PDF (Indonesian)

References


Abadi, Agus Maman dan Wutsqa, Dhoriva Urwatul. (2012). “Optimalisasi Model Neuro Fuzzy untuk Data Time Series dengan metode dekomposisi nilai singular”, Laporan Hasil Penelitian Hibah Fundamental: UNY.

Chen, Shyi Ming dan Hsu Chia-Ching. (2004). “A New Methode to Forecast Enrollments Using Fuzzy Time Series”, International Journal of Applied Science and Engineering.

Dendawijaya, L. (2005). Manajemen Perbankan. Ed.2. Jakarta: Ghalia Indonesia

Langi, Theodores Manuela, Vecky Masinambow dan Hanly Siwu. (2014). “Analisis Pengaruh Bunga BI, Jumlah Uang Beredar, Dan Tingkat Kurs Terhadap Tingkat Inflasi Di Indonesia”, Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi. 14(2), hal. 44-58.

Hansun, S. (2016). “A new approach of Brown’s Double Exponential Smoothing Method in Time Series Analysis”, Balkan Journal of Electrical & Computer Engineering, September 2016, hal (75-78).

Http://www.BI.go.id/penjelasan-bi-rate-sebagai-suku-bunga-acuan.html diakses pada 25 Agustus 2016.

Johansah, Difi. A. (2013). Sinyal BI Rate, Newsletter Bank Indonesia, Juli, 2013, hal (1-4).

Mankiw, G. (2000). Teori Ekonomi Makro. Jakarta: PT Erlangga.

Nugroho, Kristiawan. (2016). “Model Analisis Prediksi Menggunakan Metode Fuzzy TimeSeries”. Infokam XII(1), hal 46-50.

Rinjin, Ketut. (2000). Pengantar Perbankan dan Lembaga Keuangan Bukan Bank. Jakarta: Gramedia.




DOI: http://dx.doi.org/10.30998/rdje.v5i1.3390

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Google Maps

Publisher :

Universitas Indraprasta PGRI

Pusat Kajian Ilmu Ekonomi (PUSKANOMI)
Adress : Kampus B | Jl. Raya Tengah No.80, RT.6/RW.1, Gedong, Kec. Ps. Rebo, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13760
Work Hours : 09.00 AM – 09.00 PM


RDJE Stats

Visitors RDJE (Research and Development Journal of Education) Since March 15'Th 2020
Flag Counter


Lisensi Creative Commons
RDJE (Research and Development Journal of Education) - is licensed under a Creative Commons - Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0).