MODEL AUTO REGRESSIVE MENGGUNAKAN TRIANGULAR FUZZY NUMBERSI METRIS BERDASARKAN STANDAR DEVIASI DATA (Studi Kasus: Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar Amerika

Beberapa prosedur pembentukan triangular fuzzy number(TFN)dalam prediksi data time series sudah diperkenalkan. Namun pembentukan tersebut belum mencapai standar yang diharapkan, sehingga tidak mudah untuk diikuti dan diaplikasikan pada data prediksi atau tujuan lainnya. Dimotivasi oleh keadaan tersebut, maka penulis tertarik untuk membentuk sebuah prosedur baru TFN simetris berdasarkan standar deviasi data. Selanjutnya prosedur TFN tersebut akan digunakan untuk membangun model auto regressive pada peramalan data simulasi dan kemudian diimplementasikan pada peramalan nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi model auto regressive single point lebih besar dari TFN simetris. Dengan kata lain, prosedur baru TFN yang disarankan dapat dijadikan sebagai salah satu persiapan data input untuk meningkatkan akurasi hasil peramalan. Menariknya, melalui model auto regressive ini TFN simetris ini dapat ditentukan tiga peramalan secara serentak yaitu nilai tukar terendah,medium dan tertinggi. Kata kunci: Model Auto regressive, nilai tukar, standar deviasi, peramalan, TFN

Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI-10) ISSN (Printed) : 2579-7271 Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau ISSN (Online ) : 2579-5406 Pekanbaru,13 November 2018 643 Prosedur Triangular Fuzzy Number Simetris Berdasarkan Standar Deviasi Data Pada Model Autoregressive (Studi Kasus: Prediksi Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika)

Beberapa prosedur pembentukan triangular fuzzy number dalam prediksi data time series sudah diperkenalkan. Namun pembentukan tersebut belum mencapai standar yang diharapkan, sehingga tidak mudah untuk diikutidan diaplikasikan pada data prediksi atau tujuan lainnya.Dimotivasi oleh keadaan tersebut, maka kami tertarik untuk membentuksebuah prosedur baru triangular fuzzy number (TFN) simetris berdasarkan standar deviasi data. Selanjutnya TFN data tersebut akan digunakanuntuk membangun model autoregressive pada peramalan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi model autoregressive single point lebih besar dari TFN simetris. Dengan kata lain, prosedur baru TFN yang disarankan dapat dijadikan sebagai salah satu persiapan data input untuk meningkatkan akurasi hasil peramalan. Menariknya, melalui model autoregressive TFN simetris ini dapat ditentukan tiga peramalan secara serentak yaitu nilai tukar terendah, medium dan tertinggi. Kata kunci:Model Autoregressive, Nlai tukar, Triangular Fuzzy Number, Peramalan, Standar Devias