Peramalan Suku Bunga Acuan (BI Rate) Menggunakan Metode Fuzzy Time Series dengan Percentage Change Sebagai Universe of Discourse

Paramasatya, Wiratama and Ratnawati, Dian Eka and Dewi, Candra (2017) Peramalan Suku Bunga Acuan (BI Rate) Menggunakan Metode Fuzzy Time Series dengan Percentage Change Sebagai Universe of Discourse. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 1 (11). ISSN 2548-964X

[img] Text
PeramalanSukuBungaAcuanBIRateMenggunakanMetodeFuzzyTimeSeriesdenganPercentageChangeSebagaiUniverseofDiscourse.pdf

Download (1MB)

Abstract

BI rate merupakan suku bunga kebijakan yang mencerminkan stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh Bank Indonesia dan diumumkan kepada publik. BI rate sangat memengaruhi sektor perdagangan, industri, harga saham, dan khususnya bidang perbankan. Apabila suku bunga kebijakan yang ditetapkan oleh Dewan Gubernur tidak sesuai dengan tren kondisi ekonomi di waktu tertentu maka akan berdampak negatif kepada kondisi ekonomi Indonesia. Hal inilah yang menyebabkan pentingnya peramalan BI rate dengan harapan para pelaku bisnis dapat mengantisipasi dampak jangka panjang dari penetapan BI rate. Penelitian ini mengimplementasikan fuzzy time series dengan percentage change sebagai universe of discourse untuk meramalkan BI rate pada periode tertentu. Metode fuzzy time series dengan percentage change sebagai universe of discourse berfokus pada pembentukan universe of discourse dan pengembangan dari langkah-langkah pembentukan interval yang sudah ada. Berdasarkan hasil dari pengujian yang telah dilakukan, dengan menggunakan nilai-nilai variabel terbaik yaitu panjang interval awal 12, nilai n-topFrequency 2, dan panjang sub interval 10 menghasilkan MAPE sebesar 0.09005%. Hasil akhir yang didapatkan berupa hasil peramalan BI rate sesuai periode yang ingin diramalkan oleh pengguna.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: peramalan, fuzzy time series, percentage change, bi rate
Subjects: Engineering > Civil Engineering
Divisions: Fakultas teknik Sipil dan Perencanaan > Teknik Sipil S1
Depositing User: Tasya Debbie Astia
Date Deposited: 27 Mar 2019 00:43
Last Modified: 27 Mar 2019 00:43
URI: http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/2972

Actions (login required)

View Item View Item