Implementasi Gabungan Metode Multi-Factors High Order Fuzzy Time Series dengan Fuzzy C-Means untuk Peramalan Tingkat Inflasi di Indonesia
Kata Kunci:
Inflasi, Fuzzy Time Series, Fuzzy C-Means, Multi-Factors High Order Fuzzy Time Series, Mean Absolute Percentage Error (MAPE)Abstrak
Inflasi merupakan fenomena moneter dalam suatu negara dimana naik turunnya mengakibatkan gejolak ekonomi. Bank Central Indonesia menetapkan sasaran inflasi kedepan untuk periode waktu tertentu dengan Inflation Targeting Framework (ITF) sebagai acuan pelaksanaan kebijakan moneter. Jika sasaran inflasi tidak tercapai, maka diperlukan langkah-langkah untuk mengembalikan inflasi sesuai dengan sasaran. Berdasarkan permasalahan tingkat inflasi maka pada penelitian ini diharapkan dapat memberikan sasaran inflasi untuk waktu kedepan melalui peramalan tingkat inflasi menggunakan gabungan metode Multi-Factors High Order Fuzzy Time Series dengan Fuzzy C-Means. Fuzzy C-Means digunakan untuk membentuk subinterval berdasarkan pusat cluster yang diperoleh, penggunaan Fuzzy C-Means diharapkan dapat merefleksikan data asli sehingga menghasilkan peramalan yang lebih baik. Dalam melakukan peramalan digunakan 4-factor data yang meliputi data time series tingkat inflasi beserta 3 faktor yang mempengaruhi. Hasil Implementasi gabungan metode Multi-Factors High Order Fuzzy Time Series dengan Fuzzy C-Means dilakukan pengujian kesalahan dari peramalan menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan diperoleh nilai kesalahan sebesar sebesar 11.33676% yang menunjukkan bahwa gabungan metode Multi-Factors High Order Fuzzy Time Series dengan Fuzzy C-Means termasuk dalam kategori baik digunakan dalam peramalan tingkat inflasi di Indonesia karena memiliki nilai akurasi dibawah 20%.