Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4112

## PERBANDINGAN METODE FTS LEE DAN FTS SAXENA EASO PADA PREDIKSI HARGA NIKEL
Achmad Resnu Maulana 1* , Kevin Bagus Saputra 2
1,2 Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya
Riwayat artikel:
Received: 5 Februari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Fuzzy Time Series Lee, Fuzzy Time Series Saxena
Easo, Nikel, Sumber Daya
Alam
Corespondent Email: resnum96@gmail.com
Abstrak. Industri nikel di Indonesia telah menjadi perhatian yang meningkat seiring  dengan  potensi  ekonomi  yang  dimilikinya.  Namun,  masalah  seputar industri nikel di Indonesia salah satunya yaitu terkait keberlanjutan ekonomi. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui mana metode yang lebih baik antara FTS Lee dan FTS Saxena Easo pada prediksi harga nikel di Indonesia. Data penelitian didapat dari kementerian energi dan sumber daya mineral rentang waktu Januari 2018 – Januari 2024. Hasi penelitian menunjukkan bahwa FTS Saxena  Easo  melakukan  prediksi  lebih  baik  daripada  FTS  Saxena  Easo dibuktikan dengan nilai MAPE masing-masing yaitu 0.84% dan 7.99%.
Abstract. The nickel industry in Indonesia has become an increasing concern in line with its economic potential. However, one of the problems surrounding the nickel industry in Indonesia is related to economic sustainability. The aim of this research is to find out which method is better between FTS Lee and FTS Saxena  Easo  in  predicting  nickel  prices  in  Indonesia.  Research  data  was obtained from the Ministry of Energy and Mineral Resources for the period January  2018  –  January  2024.  The  research  results  show  that  FTS  Saxena Easo  makes  better  predictions  than  FTS  Saxena  Easo  as  evidenced  by  the respective MAPE values of 0.84% and 7.99%.

## 1. PENDAHULUAN
Bumi memiliki banyak sekali kekayaan sumber daya alam. Sumber daya alam memiliki artian  sesuatu  yang  bersumber  dari  alam  yang memiliki  manfaat  untuk  memenuhi  semua kebutuhan dan keberlangsungan hidup manusia  .  Sumber  daya  alam  memiliki  2  jenis yaitu  sumber  daya  alam  dapat  diperbarui  dan tidak dapat diperbarui. Salah satu sumber daya alam  yaitu  berjenis  bahan  tambang[1].  Bahan merupakan sumber daya alam yang di dapat dari lapisan  dalam  bumi  dengan  manfaat  yang begitu  banyak.  Material-material  pada  lapisan bumi  ini  terbentuk  selama  jutaan  tahun, sehingga termasuk tergolong sumber daya alam tidak  dapat  diperbarui.  Bahan  tambang
dikumpulkan  melalui  proses  yang  kompleks, proses ini seperti eksplorasi proses penambangan  itu  sendiri,  pengolahan  sesuai macam  kebutuhan  dari  macam-macam  bahan tambang, dan distribusi.
Bahan  tambang  banyak  sekali  manfaatnya, seperti untuk konstruksi, bahan bakar kendaraan, penghantar listrik, pembuatan uang koin,  bahan  bakar  pembangkit  listrik,  dan produk industri besi. Baru-bari ini, pemerintah memiliki  event  yaitu  G-20.  G-20  merupakan event  berkumpulnya  20  negara  dengan perekonomian  besar  di  dunia,  salah  satu  isi pembahasan dalam G-20 yaitu mengenai bahan tambang  [2].  Bahan  tambang  indonesia merupakan salah satu bahan tambang terbesar,
salah  satunya  nikel.  Nikel  di  Indonesia memiliki cadangan mencapai 30%  dunia . Oleh sebab itu, isi dari salah satu pembahasan event baru-baru  ini  di  Indonesia  membahas  terkait Kerjasama  pemerintah  Indonesia  dengan perdana  menteri  Australia  yang  disampaikan langsung  oleh  bapak  Jokowi.  Isi  dari pembahasan  mengenai  Kerjasama  pembuatan bahan  baterai  mobil  dan  motor  listrik  dengan bahan  80%  yaitu  nikel.  Oleh  karena  itu, penelitian  mengenai  prediksi  harga  bahan tambang  kedepannya  sangat  cocok  sebagai gambaran para investor bekerjasama di negara Indonesia.
Judul  penelitian  ini  “Perbandingan  Metode FTS  Lee  dan  FTS  Sexana  Easo  pada  Prediksi Harga  Nikel”.  Tujuan  penelitian  ini  untuk mengetahui  metode  mana  yang  lebih  baik antara FTS Lee dan FTS Saxena Easo. Metode yang dipakai dalam penelitian ini berjenis fuzzy time series. Fuzzy time series merupakan salah satu  metode  peramalan  dengan  melihat pergerakan  data  yang  telah  lalu  untuk diproyeksikan dta yang akan datang. Penelitian menggunakan  metode  fuzzy  time  series  lee sudah  banyak  dilakukan Wahyuningsih,  S.,  & Siringoringo [3] beliau meneliti peramalan nilai tukar  petani  subsektor,  hasil  penelitian  beliau peramalan tersebut menunjukkan bahwa petani subsektor  peternakan  di  Kalimantan  Timur tahun  2020  mengalami  peningkatan  dalam  hal perdagangan dengan hasil fuzzy time series lee adalah  0,53428%. Adapun  penelitian  yang menggunakan  metode  Fuzzy  Time  seires Saxena Easo yang dilakukan oleh [4] yang melakukan  permalan  curah  hujan  di Nagapatinam  dengan  nilai  RMSE  2.15. Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5] yang meramalkan nilai impor nonmigas  di provinsi Kalimantan Timur. Dari penelitiannya  didapat  hasil  nilai  RMSE <9%  yang  berarti  bahwa  peramalan menggunkan FTS Sexana Easo menunjukkan hasil yang baik.
Metode  fuzzy  time  series  juga  bisa digunakan memprediksi cuaca seperti penelitian  D.  Desmonda  &  Tim  [6] dengan judul  prediksi  besaran  curah  hujan,  hasil penelitian  nilai  MAPE  (Mean  Average Percentage Error) bervariasi tergantung jumlah data dan jumlah interval yang digunakan. Nilai MAPE  terbaik  yang  diperoleh  adalah  0,151%
pada penggunaan data curah hujan periode 2015 – 2017 dengan jumlah interval 401.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Fuzzy Time Series Lee
FTS Lee adalah kombinasi dari FTS Song,
FTS  Chissom,  FTS  Cheng,  dan  kemampuan FTS  Chen  untuk  meramalkan  nilai  masa depan[7]. Dengan pola data stasioner dan non- stasioner, FTS Lee digunakan untuk peramalan jangka pendek[8]. Langkah-langkah peramalan dengan FTS Lee adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  semesta  pembicaraan  (U) data aktual dengan persamaan berikut :
𝑈 = [𝐷 𝑚𝑖𝑛 , 𝐷 𝑚𝑎𝑥 ] (1)
2. Menentukan interval data(I), range data (R) dan banyak kelas(K).
𝐼 = 𝑅 𝐾 (2) 𝑅 = 𝐷 𝑚𝑎𝑥 −   𝐷 𝑚𝑖𝑛 (3)
𝐾 = 1 + 3.3log (𝑛) (4)
3. Mendefinisikan derajat anggotaa himunan  fuzzy 𝐴 1 (𝜇 𝐴1 (𝑢 1 )) dan melakukan  fuzzyfikasi  pada  data aktual.
{ 1 0.5 0 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑖 = 𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑖 = 𝑖 − 1/𝑖 = 𝑖 + 1 𝑦𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (5) 4. Berdasarkan data aktual, buat hubungan  Fuzzy  Logical  Relationship (FLR) yaitu A i => A j. A i. 5. D (t-1) dan  A j adalah  next  state  pada waktu  ke  D t .  FLR  menghubungkan nilai-nilai  linguistik  dari  tabel  yang sebelumnya telah diperoleh fuzzifikasi.
6. Membentuk Fuzzy Logical
Relationship Group (FLRG). Model
Lee,  mengelompokkan  semua  FLR menjadi bagian dari FLRG. Contoh : A 1 → A 2 , A 1 → A 3 , A 1 →A 2 maka akan menghasilkan FLRG A 1 →  A 2 ,  A 2 ,  A 3 .  Menurut  lee, pengelompokkan  FLR  yang  sama
dapat memengaruhi nilai yang akan
dihitung.
7. Melakukan Defuzzifikasi, hasil output  dari  Defuzzifikasi  berupa nilai  numerik  untuk  menghasilkan nilai ramalan.

## 2.2. Fuzzy Time Series Saxena Easo
Fuzzy  Time  Series  Saxena  Easo  pertama kali  diperkenalkan  oleh  Saxena,  Sharma  dan Easo  pada  tahun  2012  [9].  Metode  tersebut merupakan pengembangan dan modifikasi dari metode  sebelumnya  yaitu  Fuzzy  Time  Series Stevenson
Porter(2009)
yang mana
mengubahnya  menjadi  bentuk  persentase perubahan  dari  data  historis.  Model  Saxena Easo  menawarkan  pendekatan  yang  lebih akurat dalam analisis data time series [5], [10]. Model  FTS  Saxena  Easo  diperoleh  melalui serangkaian tahap sebagai berikut.
1. Mengubah data historis menjadi
persentase perubahan sebelum menentukan semesta pembicaraan (U), yang  diungkapkan  dalam  persamaan (6).
𝑝𝑒𝑟𝐶ℎ𝑎𝑛𝑔𝑒 =
( 𝑥 𝑡 − 𝑥 𝑡−1 𝑥 𝑡−1 )  𝑋 100 (6)
2. Mendefinisikan  semesta  pembicaraan
(U)  dari  presentase  perubahan  data (perChange),  yang  dapat  dirumuskan (7).
𝑈 = [𝑥 𝑚𝑖𝑛 − 𝑍 1 , 𝑋 𝑚𝑎𝑥 +   𝑍 2 ] (7)
3. Mencari  nilai  tengah,  yang  akan digunakan  dalam  tahap  defuzzyfikasi, dan  ini  dapat  dijelaskan  dalam persamaan (8).
𝑎 𝑡 = 𝐿𝐿 𝑖 + 𝑈𝐿 𝑖 2 (8)
4. Defuzzifikasi untuk mendapatkan besaran tertentu dari himpunan fuzzy.
𝑡 𝑗 = (9)
{ 1 + 0.5 1 𝑎 1 + 0.5 𝑎 2
; 𝑗 = 1 0.5 + 1 + 0.5 0.5 𝑎 𝑗−1 + 1 𝑎 𝑗 + 0.5 𝑎 𝑗+1 ; 2 ≤ 𝑗 ≤ 𝑛 − 1 0.5 + 1 0.5 𝑎 𝑛−1 + 1 𝑎 𝑛
; 𝑗 = 𝑛
5. Nilai  peramalan  data  didapat  dari persentase  perubahan  hasil  prediksi yang dirumuskan sebagai berikut.
𝐹(𝑡) =
( 𝑡 𝑗 100 × 𝑥 𝑡−1 ) + 𝑥 𝑡−1 (6)

## 2.3. MAPE
Absolut  error untuk  setiap  periode  dibagi dengan nilai aktual yang diamati untuk periode tersebut  untuk  menghitung  MAPE  [11],  [12]. Setelah  itu,  rata-ratakan  persentase absolute error .  Besarnya  kesalahan  peramalan  dalam kaitannya dengan nilai sebenarnya ditunjukkan oleh MAPE. Hasil MAPE dikatakan sangat baik jika  nilai  MAPE  <10%.  Nilai  MAPE  dapat dihitung dengan persamaan berikut [13]:
𝑀𝐴𝑃𝐸 =
(∑ |𝑥 𝑖 −   𝑓 𝑖 | 𝑥 𝑖 𝑚 𝑖=1 ) 𝑛 × 100%
(6)

## 3. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  linguistik  yang  diperoleh  dari Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral. Data yang diambil merupakan data time series bahan  tambang  nikel,  perak,  emas,  batu  bara, dan  tembaga.  Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  diambil  dari  Januari  2018  – Januari  2024.  Tabel  1  variabel  yang  akan digunakan dalam penelitian :
Tanggal Harga Nikel(usd/bmt) Januari 2018 11304.55 Februari 2018 15067.86 Maret 2018 14940 ⋮ ⋮ Januari 2024 18356.86 Adapun flowchart pada Gambar 1 yang digunakan dalam penelitian ini :

## Gambar 1. Flowchart Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Fuzzy Time Series Lee
Menentukan semesta pembicaraan berdasarkan persamaan (1) sehingga didapatkan 𝑈 = [3599.3, 10890.68] .
Kemudian menentukan  himpunan  fuzzy  yang  dilanjutkan dengan  FLR  dapat  dilihat  pada  tabel  2  dan  3.
Tabel 2. Fuzzyfikasi Bulan Nikel Fuzzyfikasi Januari 2018 11304.55 A1 Februari 2018  12452.75 A1 Maret 2018 13444.52 A1 ⋮ ⋮ ⋮ Januari 2024 16368.86 A2 Tabel 3. Fuzzy Logic Relation Bulan FLR Jan 2018- Feb 2018 𝐴1 → 𝐴1 Feb 2018- Mar 2018 𝐴1 → 𝐴1 Mar 2018- Apr 2018 𝐴1 → 𝐴1 ⋮ ⋮ Des 2023- Jan 2024 𝐴2 → 𝐴2
Pengelompokkan  FLRG  dilakukan  dengan cara memilah fuzzifikasi yang memiliki current
state  yang  sama  kemudian  dikelompokkan menjadi  satu  grup  pada  next  state.  Tabel  4 menunjukkan hasil FLRG.
Tabel 4. Fuzzy Logic Relation Grup
FLRG 𝐴1 → 𝐴1, 𝐴1, 𝐴1, … , 𝐴2
𝐴2 → 𝐴1, 𝐴1, 𝐴2, … , 𝐴3 𝐴3 → 𝐴2, 𝐴2, 𝐴3, … , 𝐴4 ⋮ 𝐴7 → 𝐴1, 𝐴1, 𝐴1, … , 𝐴2
Untuk  menghasilkan  nilai  ramalan,  output fuzzy  akan  diubah  menjadi  nilai  numerik menggunakan  defuzzifikasi  FTS  Lee    seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Defuzzyfikasi FLRG Ramalan A1→A1,A1,A1,…,A2 13009.77538 A2→A1,A1,A2,…,A3 16158.14567 A3→A2,A2,A3,…,A4 19399.663 ⋮ ⋮ A7→A1,A1,A1,…,A2 32091.32
Hasil  akhir  peramalan  untuk  data  bahan tambang  dari  Januari  2018  –  Desember  2022 yang  diperoleh  dari  hasil  defuzzifikasi  .Hasil ramalan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Ramalan FLRG Ramalan Januari 2018 - Februari 2018 13009.78 Maret 2018 13009.78 ⋮ ⋮ Januari 2024 16158.15
Hasil  dari  peramalan  menunjukkan  bahwa komoditas  nikel  mengalami  peningkatan  tiap tahunnya.  Hal  ini  disebabkan  karena  bahan tambang  merupakan  sumber  daya  alam  yang tidak  dapat  dapat  diperbarui,  sehingga  harga komoditas akan semakin naik seiringan dengan berkurangnya jumlah komoditas di alam.

## 4.2. Fuzzy Time Series Saxena Easo
Langkah  pertama  adalah  mencari  tingkat perubahan  relatif  dari  data  yang  akan  menjadi dasar  himpunan  semesta.  Oleh  karena  itu, persamaan  6  digunakan  untuk  menghitung persentase perubahan data tersebut.
Tabel 7. Persentase Perubahan Bulan Nikel perchange Jan-18 11304.55 - Feb-18 12452.75 9.220453 Mar-18 13444.52 7.37676 ⋮ ⋮ ⋮ Jan-24 16368.86 -7.84703
Menentukan  sub  interval  dan  himpunan semesta  menggunakan  persamaan  (4),  (7)  dan (8).
𝑈 = [−22, 35]
𝐾 = 1 + 3.3 log(73)
𝐾 = 7
𝑎 𝑡 = 35 − (−22) 2 𝑎 𝑡 = 7.972
Dari  perhitungan  tersebut,  interval  dibagi menjadi 7 kelas dengan panjang masing-masing kelas  sebesar  8.  Kemudian,  data  perubahan akan  dikelompokkan  ke  dalam  interval  yang sesuai,  yang  akan  menghasilkan  frekuensi hubungan  data  perubahan  di  setiap  interval. Pengelompokan  data  historis  ke  interval  yang sesuai  serta  jumlah  frekuensi  hubungan  antar fuzzy  dapat  dilihat  dalam  Tabel  7  sebagai berikut.
Tabel 7. Sebaran Interval 𝑢 𝑖 Interval Frekuensi  Rank  Rentang 𝑢 1 [-22,-14] 3 3 2.66 𝑢 2 [-14, -6] 12 5 1.59 𝑢 3 [-6, 2] 29 7 1.14 𝑢 4 [2, 10] 23 6 1.33 𝑢 5 [10, 18] 4 4 1.99 𝑢 6 [18, 26] 0 1 7.97 𝑢 7 [26, 35] 1 2 3.99
Peringkat  yang  tercantum  dalam  Tabel  7 berperan  dalam  membagi  panjang  interval, yang  kemudian  digunakan  untuk  menghitung nilai rentang untuk setiap interval. Rentang ini digunakan  untuk  membentuk  subinterval, seperti yang terlihat dalam Tabel 8.
Tabel 8. Sebaran Interval Baru 𝑢 𝑖 Interval
𝑢 1 [18, 26]
𝑢 2 [26,  29.83] 𝑢 3 [29.83, 35] ⋮ ⋮ 𝑢 28 [0.78, 1.92]
Fuzzyfikasi akan dilakukan untuk mengelompokkan  data  perubahan  ke  dalam interval baru yang sesuai. Setelah itu, nilai titik tengah dari setiap subinterval akan dicari yang ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9.Nilai Median Fuzzy Set 𝑢 𝑖 Interval Median 𝐴 1 [18, 26] 21.5 𝐴 2 [26,  29.83] 26.94 𝐴 3 [29.83, 35]  30.72799 ⋮ ⋮ ⋮ 𝐴 28 [0.78, 1.92]  0.610941
Defuzzifikasi dilakukan dengan menerapkan fungsi keanggotaan segitiga sebagaimana yang dijelaskan dalam persamaan (9). Hasil defuzzyfikasi ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Prediksi Perchange Bulan Nikel Perchange Fuzzy Set Prediksi Perchange Jan- 18 11304.55 - - - Feb- 18 12452.75 9.220453 A21 9.194403 Mar- 18 13444.52 7.37676 A20 7.788278 Apr- 18 13619.25 1.282963 A28 0.610941 Mei- 18 13584.76 -0.25389 A27 0.44333 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ Jan- 24 16368.86 -7.85 A14 -8.29
Setelah  memperoleh  semua  hasil,  maka dapat  menentukan  hasil  peramalan  untuk periode ke-t dengan menggunakan rumus yang tercantum  dalam  persamaan  (10).  Hasil peramalan  menggunakan  metode  Fuzzy  Time Series Saxena Easo akan disajikan dalam Tabel 11 seperti berikut ini.
Tabel 11. Hasil Prediksi Nikel Bulan Nikel Prediksi Jan-18 11304.55 - Feb-18  12452.75  12343.94 Mar-18  13444.52 13422.6 ⋮ ⋮ ⋮
Jan-24 16368.86 16190

## 4.3. MAPE
Setelah melakukan peramalan tingkat emisi karbon di Indonesia menggunakan metode FTS Lee dan FTS Saxena Easo, perbandingan hasil dari  kedua metode  tersebut  ditampilkan  dalam Tabel  seperti berikut.
Tabel 12. Perbandingan Nilai Error Nikel Nilai Error FTS Lee  FTS Saxena Easo 12452.75 4.47 0.87 13444.52 3.23 0.16 13619.25 4.48 0.68 13584.76 4.23 0.70 ⋮ ⋮ ⋮ 16368.86 1.29 1.09
Plot  perbandingan  antara  hasil  peramalan menggunakan metode FTS Lee dan FTS Saxena Easo  dengan  data  aktual  akan  disajikan  dalam Gambar berikut ini.
(a)
(b)
Gambar 2. (a) Perbandingan Hasil dengan FTS Lee, (b) Perbandingan Hasil dengan FTS Saxena Easo
Dapat  dilihat  pada  Gambar  2  bahwa  plot hasil prediksi FTS Saxena Easo lebih mendekati data  aktual  daripada  hasil  prediksi  dari  FTS Lee.
Tabel 13. Perbandingan Hasil MAPE FTS Lee  FTS Saxena Easo MAPE 7.99% 0.84%
Tabel 13 menunjukkan bahwa nilai dari FTS Saxena  Easo  memiliki  nilai  persantase  yang lebih  kecil  daripada  FTS  Lee.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  FTS  Saxena  Easo  dapat melakukan  prediksi  lebih  baik  daripada  FTS Lee.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat setelah melakukan perbandingan metode FTS Lee dan FTS  Saxena  Easo  adalah,  FTS  Saxena  Easo dapat  melakukan  prediksi  yang  lebih  baik  dan akurat  dibandingkan  FTS  Lee.  Hal  tersebut karena  FTS  Saxena  Easo  dapat  memfasilitasi proses analisis dengan membagi data ke dalam kelompok-kelompok yang sesuai. Ini membantu mengurangi kompleksitas perhitungan dan meningkatkan efisiensi komputasi.  FTS  Saxena  Easo  juga  bentuk perkembangan  dan  perbaikan  dari  metode- metode  sebelumnya.  Sehingga  metode  ini sesuai  dengan  kemajuan  dalam  analisis  time series dan kebutuhan pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Aditya,  D.  Devianto,  and  M.  Maiyastri, “Peramalan Harga Emas Indonesia Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series Klasik,” J. Mat. UNAND , vol. 8, no. 2, p. 45, 2019, doi: 10.25077/jmu.8.2.45-52.2019.
[2] J. Zhu, Y. Li, J. Yang, X. Li, S. Zeng, and Y. Chen, “Planning of electric vehicle charging station  based  on  queuing  theory,” J.  Eng. , vol. 2017, no. 13, pp. 1867–1871, 2017, doi: 10.1049/joe.2017.0655.
[3] M.  Muhammad,  S.  Wahyuningsih,  and  M. Siringoringo, “Peramalan Nilai Tukar Petani Subsektor  Peternakan  Menggunakan  Fuzzy Time Series Lee,” Jambura J. Math. , vol. 3, no. 1, pp. 1–15, 2021, doi:
10.34312/jjom.v3i1.5940.
[4] S. Santha and M. K. Brindha Devi, “Rainfall prediction analysis using fuzzy time series in nagapattinam,” Adv. Math. Sci. J. , vol. 9, no.
6, pp. 4303–4311, 2020, doi: 10.37418/amsj.9.6.113.
[5] S.  Ardella,  I.  Purnamasari,  and  F.  Deny
Tisna  Amijaya,  “Penerapan  Metode  Fuzzy
Time Series Saxena Easo Pada Data Runtun Waktu,” 2021, [Online]. Available:
https://kaltim.bps.go.id.
[6] D.  Desmonda,  T.  Tursina,  and  M.  A. Irwansyah, “Prediksi Besaran Curah Hujan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 4, p. 141,
2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.27036.
[7] R.  Gao  and  O.  Duru,  “Parsimonious  fuzzy time  series  modelling,” Expert  Syst.  Appl. , vol. 156, p. 113447, 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2020.113447.
[8] Mahadi  Muhammad,  “Penerapan  Fuzzy Time  Series  Lee  Untuk  Peramalan  Nilai Tukar  Petani  Subsektor  Peternakan  Di Kalimantan  Timur,” Malaysian  Palm  Oil
Counc. ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  1–9,  2020, [Online]. Available: http://journal.um- surabaya.ac.id/index.php/JKM/article/view/ 2203%0Ahttp://mpoc.org.my/malaysian- palm-oil-industry/
[9] S.  E.  Preetika  Saxena,  Kalyani  Sharma, “Forecasting  enrollments  based  on  fuzzy time series,” Fuzzy Sets Syst. , vol. 81, no. 3, pp.  311–319,  2012,  doi:  10.1016/0165- 0114(95)00220-0.
[10] A.  C.  Udin,  M.  T.  Jatipaningrum,  J.
Statistika,  F.  Sains,  and  T.  Jurusan, “Peramalan Inflasi Di Indonesia Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series Based  Average  Dan  Fuzzy  Time  Series Saxena-Easo  (Studi  kasus :  Data  Inflasi  di Indonesia) Inflation
Forecasting in Indonesia Uses Average Based Fuzzy Time Series Methods and Saxena-Easo F,” J. Stat. Ind. dan Komputasi , vol. 05, no. 2, pp. 1–10, 2020.
[11] R.  Risqiati,  “Penerapan  Metode  Single Exponential  Smoothing  dalam  Peramalan Penjualan Benang,” Smart Comp Jurnalnya
Orang  Pint.  Komput. ,  vol.  10,  no.  3,  pp.
154–159, 2021,
doi:
10.30591/smartcomp.v10i3.2887.
[12] E. Vivas, H. Allende-Cid, and R. Salas, “A systematic review of statistical and machine learning  methods  for  electrical  power forecasting  with  reported  mape  score,”
Entropy , vol. 22, no. 12, pp. 1–24, 2020, doi: 10.3390/e22121412.
[13] A.  Krisma,  P.  P.  Widagdo,  and  M.  Azhari, “Perbandingan Metode Double Exponential
Smoothing Dan Triple Exponential Smoothing  Dalam Parameter Tingkat Error Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) dan  Means  Absolute  Deviation  (MAD) Alviani Krisma Putut Pamilih Widagdo Kata kunci-forecasting, Double Ex,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 81–87, 2019.