PERBANDINGAN METODE FUZZY TIME SERIES MARKOV CHAIN DAN FUZZY TIME SERIES CHENG UNTUK PERAMALAN DATA INFLASI

Nilai inflasi dapat menentukan pengambilan keputusan bagi pelaku ekonomi. Maka dari itu, agar para pengusahadapat merencanakan bisnis mereka dengan baik, diperlukan peramalan inflasi yang tepat. Fuzzy Time Series(FTS) merupakan sebuah konsep untuk menyelesaikan masalah peramalan apabila datanya dibentuk ke dalamnilai-nilai fuzzy. Metode ini memiliki keunggulan, yakni proses perhitungannya tidak memerlukan sistem yangkompleks dan mampu menyelesaikan masalah ramalan data historis berupa nilai linguistik. Dalam penentuaninterval, metode Fuzzy Time Series Cheng (FTS-Cheng) memiliki cara yang sedikit berbeda, sedangkan padametode Fuzzy Time Series Markov Chain (FTS-MC) sama seperti metode FTS lainnya. FTS-MC merupakanmetode gabungan FTS dengan rantai Markov. Pada jurnal ini membahas peramalan data inflasi menggunakanmetode FTS-MC dan FTS-Cheng. Penelitian ini menggunakan data bulanan Inflasi Indonesia dari bulan Januari2017 sampai Desember 2021. Metode FTS-MC memiliki nilai MAPE sebesar 9.41% dan metode FTS-Chengmemiliki nilai MAPE sebesar 32.25%. Berdasarkan kriteria tingkat keakuratan MAPE, nilai peramalan denganmetode FTS-MC memenuhi hasil peramalan yang sangat baik dan hasil peramalan dengan metode FTS-Chengmemenuhi hasil peramalan yang cukup. Berdasarkan nilai MAPE yang diperoleh, metode peramalan yang lebihbaik untuk studi kasus data inflasi Indonesia pada tahun 2017-2022 yaitu metode FTS-MC.