## ANALISIS TINGKAT AKURASI ALGORITMA NOVEL SEBAGAI METODE PREDIKSI
(STUDI KASUS :PREDIKSI HARGA EMAS)
Hafiz Riyadli 1 , Arliyana 2
Program Studi Sistem Informasi 1 , Program Studi Manajemen Informatika 2 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Palangkaraya Jalan George Obos Nomor 114, Palangka Raya, Kalimantan Tengah Email : hafiz.riyadli@gmail.com 1 , arliyana.85@gmail.com 2

## ABSTRACT
Fuzzy method in the world of information and communication technology especially in the  domain  of  intelligent  systems,  which  one  can  be  used  to  predictions/  forecasting.  In  this study  the  author  will  use  the  Novel  Algorithm  presented  by  Jasim,  Salim  and  Ibraheem  as  a method  to  predictioning  the  Gold  Price,  the  data  source  is  retrieved  from  the http://www.kitco.com. Then the predictions result with Novel Algorithm will be comparing with fuzzy time series methods presented by Ruey Chyn Tsaur. Results of the predictions using Novel Algorithm, obtained a value of MAPE 0,0385 (3,85%) , while the Fuzzy Time Series Ruey Chyn Tsaur, obtained results of MAPE 0,0544 (5,44%) .
Keywords : Predictions , Fuzzy Time Series, Novel Algorithms, Ruey Chyn Tsaur, MAPE

## PENDAHULUAN
Pada saat sekarang ini, perkembangan dunia
teknologi informasi dan komunikasi terus bergerak  sangat  cepat  dan  pesat  sekali, baik perkembangan teknologi perangkat keras, perangkat lunak, hingga perkembangan dalam metode komputasi juga  dapat  dirasakan  sangat  pesat.Salah satu  metode  komputasi  yang  juga berkembang  sangat  pesat  adalah  sistem cerdas.Sistem cerdas dalam dunia teknologi  informasi  dan  komunikasi
salah  satunya  dapat  digunakan  untuk melakukan  peramalan,  dimana  salah satu  metode  yang  sering  digunakan dalam  ranah  sistem  cerdas  ini  adalah metode fuzzy / logika fuzzy .
Logika Fuzzy diperkenalkan pertama kali  oleh  Prof.  Lutfi  Zadeh,  seorang guru besar pada University of California Berkeley  berkebangsaan  Iran  pada sekitar tahun 1965. Beberapa penelitian telah  dilakukan  untuk  memecahkan permasalahan  peramalan  menggunakan data time  series yang  diperkenalkan
pertama  kali  oleh  Song  dan  Chissom (1993).  Dalam  penelitian  ini  penulis akan  menggunakan  Algoritma  Novel yang  dikemukakan  oleh  Jasim,  Salim dan Ibraheem (2012)
untuk memprediksi  Harga  Emas  dan  juga membandingkan hasilnya menggunakan fuzzy  time  series    yang  dikemukakan oleh  Ruey  Chyn  Tsaur  (2012)  sebagai metode pembanding.
Sumber  data  yang  diperlukan  adalah data Harga Emas (Emas Batangan) yang diperoleh dari http://www.kitco.com.
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka dapat  dirumuskan  permasalahan  yaitu Bagaimana  tingkat  keakuratan  hasil prediksi  harga  Emas  Menggunakan Algoritma Novel
Batasan  masalah  yang  dijadikan dasar dalam analisis  ini adalah sebagai berikut :
1. Metode  prediksi  yang  digunakan adalah  Algoritma Novel Berbasis
Fuzzy Time Series yang dikemukakan oleh Jasim, Salim dan
Ibraheem,  kemudian  hasilnya  akan dibandingkan  dengan  metode Fuzzy Time  Series –  Rantai  Markov  yang dikemukakan  oleh  Rhuey  Chyn Tsaur.
2. Data yang digunakan dalam
penelitian  ini  adalah  data  tahunan
yang diperoleh dari
http://www.kitco.com  selama  16 (enam belas) tahun, yakni mulai dari data tahun 2000 sampai dengan data tahun  2015.  Harga  Emas  yang digunakan  dalam  satuan  US  Dollar per Oz.
3. Metode pengujian tingkat  kesalahan peramalan  menggunakan  metode Mean  Absolute  Percentage  Error
(MAPE)
Berdasarkan permasalahan yang telah  uraian  diatas,  maka  tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Untuk menganalisis tingkat keakuratan hasil prediksi menggunakan Algoritma Novel
Berbasis  Fuzzy  Time  Seriesyang dikemukakan oleh Jasim, Salim dan Ibraheem  terhadap  prediksi  harga emas.
2. Memberikan tambahan literatur keilmuan bagi STMIK Palangkaraya khususnya untuk ranah logika samar dan prediksi.
Sedangkan  manfaat yang  ingin diperoleh  dengan  adanya  penelitian  ini adalah  agar  dapat  digunakan  sebagai bahan  pertimbangan  pada  studi  kasus peramalan  yang  akan  dilakukan  oleh penulis berikutnya.
Penelitian tentang prediksi/
peramalan  ini  hanya  membahas  tingkat akurasi algoritma novel terhadap prediksi  harga  emas,  yang  datanya  di ambil  dari  laman  http://www.kitco.com yang  merupakan  salah  satu  situs  yang menyajikan  informasi  dan  data  historis dari pergerakan harga emas dunia dalam satuan  US  Dollar  per  Oz.  Data  harga emas  yang  digunakan  oleh  penulis adalah  data  harga  emas  tahunan  selama 16 tahun, mulai dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2015.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian tentang peramalan/ prediksi  pernah  dilakukan  oleh  Rhuey Chyn  Tsaur  (2012)  dengan  judul A Fuzzy Time Series-Markov Chain Model With  an  Application  to  Forecast  the Exchange  Rate  Between  the  Taiwan  an
US Dollar . Sebelum melakukan permalan terhadap nilai tukar mata uang dolar  taiwan  dengan  dolar  amerika serikat,  Rhuey  Chyn  Tsaur  lebih  dulu melakukan  perbandingan  perhitungan dengan  lima  penelitian  sebelumnya dengan  menggunakan  data  yang  sama yaitu  data  penerimaan  mahasiswa  di Universitas  Alabama  dari  tahun  1971 sampai dengan 1992, dan hasil perhitungan  Rhuey  Chyn  Tsaur  ini
menghasilkan nilai MAPE kecil dengan hasil 1,4042%.
Penelitian  selanjutnya  mengangkat topic  tentang  Prediksi  Indeks  Harga Saham  Gabungan  (IHSG)  Dengan Fuzzy  Time  Series  Using  Precentage Change yang dilakukan oleh Puspitasari,  dkk  (2012)  merupakan penelitian  yang  melakukan  peramalan model  data  dan  nilai  data  untuk  waktu t+1  berdasarkan  presentase  perubahan data  IHSG  mulai  dari  tanggal  1  Mei sampai dengan 27 September 2012 yang akan  dibandingkan  hasilnya  dengan simulasi  yang  menggunakan  100  data yang dibangkitkan secara acak.
Penelitian  ketiga  dilakukan  oleh Apriliyah, dkk (2008) mengenai Perkiraan  Penjualan  Beban  Listrik Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Resilent  Back  Propagation  (RPROP). Data  yang  digunakan  meliputi  data pelanggan, biaya beban, biaya pemakaian, dan biaya kelebihan pemakaian beban. Dari hasil perhitungan  didapatkan    rata-rata error sebesar 0,756%.
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Berutu (2013) untuk meramalkan penjualan  mobil  nasional  menggunakan metode fuzzy  time  series  Ruey  Chyn Tsaur . Menggunakan data penjualan  15
jenis mobil nasional, dan hasil
peramalan diukur keakuratannya
menggunakan metode MSE.

## KAJIAN TEORI
1. Prediksi/ Peramalan
Prediksi/Peramalan  dapat  diartikan sebagai kegiatan memperkirakan, memprediksi, serta menghitung probabilitas kemungkinan kejadian yang  akan  terjadi  dimasa  yang  akan datang,  dengan  didasarkan  pada  fakta- fakta  berkaitan  atau  data  historis  yang telah terjadi di masa lalu.

## 2. Logika Fuzzy
Logika fuzzy atau  juga  bisa  juga disebut  sebagai  Logika  Samar,  yang sebenarnya mempunyai arti logika yang digunakan untuk menggambarkan ketidakjelasan. Logika
Fuzzy merupakan salah satu logika pembentuk dalam  dunia soft  computing. Logika fuzzy pertama  kali  diperkenalkan  oleh Prof.  Lotfi  Asker  Zadeh  pada  tahun
1965, seorang Professor dari Universitas California Berkeley
kelahiran Iran.
a. Definisi Logika Fuzzy
Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang input ke  dalam  suatu  ruang output , mempunyai  nilai  kontiniu  dan  logika
fuzzy dinyatakan  dalam  derajat  dari suatu  keanggotaan  dan  derajat  dari kebenaran (Kusumadewi, 2003:153)
b. Fuzzy Time Series
Teori himpunan fuzzy Zadeh
digunakan untuk mengembangkan model time  variant dan time  invariant peramalan fuzzy  time  series dengan menerapkan  pada  masalah  peramalan pendaftaran  mahasiswa  baru  dengan data  berkala  pada  Alabama  University (Song dan Chissom, 1993).
Beberapa penelitian
dan
pengembangan metode ini yaitu peramalan  dengan  metode fuzzy  time series pada pendaftaran mahasiswa baru Universitas Alabama menggunakan operasi  aritmetika  sederhana  (Chen, 2002),  Model second  order  fuzzy  time series untuk  meramal  pendaftaran mahasiswa di Alabama University (Tsai dan  Wu,  1999),  Menggunakan  model high  order  fuzzy  time  series untuk mengatasi  kelemahan  model first  order fuzzy time series dengan mengimplementasikan  pada  peramalan pendaftaran  mahasiswa  pada  Alabama University  (Chen,  2002),  Model  2 faktor high-order fuzzy logical relationship untuk meningkatkan akurasi  peramalan  (Lee  dkk,  2006) selanjutnya  metode high  order  fuzzy
time series untuk memprediksi temperatur  dan  peramalan  TAIFEX (Lee dkk, 2006).

## c. Algoritma  Novel  Berbasis Fuzzy
Time Series
Langkah-langkah  peramalan  dengan
Algoritma  Novel  berbasis Fuzzy  Time Series yang  dikemukakan  oleh  Haneen
Talal Jasim,Abdul Ghafoor Jasim Salim,  dan  Kais  Ismail  Ibraheem  tahun 2012  adalah  sebagai  berikut  (Jasim
dkk., 2012) Langkah 1. Mengumpulkan data Langkah 2. Menentukan nilai
maksimum  dan    nilai  minimum  dari interval  [D min –  D 1 ,  D max +D 2 ],  dimana D 1 dan  D 2 merupakan  nilai  konstanta untuk menentukan Universe of discourse U .
Langkah 3.
a: Penentuan  Interval    I  menggunakan metode  average  based  length  (Duru dan Yoshida, 2009) sebagai berikut :
av = ∑ (D i -D i-1 ) n – 1
dimana n adalah banyaknya data.
b: kemudian  hitung  nilai  tengah menggunakan rumus ( B=av/2)
c: Tentukan  range  dari  hasil  B berdasarkan Tabel 1 :
Tabel 1. Base Mapping Range Base 0.1 -1 0.1 1 – 10 1 10 – 100 10 100 – 1000 100 1000- 10000 1000
Langkah  4. Menetukan  nilai  dari interval  fuzzy  menggunakan  rumus sebagai  berikut  : m  =  (Dmax+D1- Dmin-D2)/I
Langkah  5. Menentukan  himpunan Fuzzy logical sebagai berikut :Ai= (d i-1 , d i ,  d i+1 ,  d i+2 )  dimulai  dari  A1  =  (d 0 ,  d 1 , d 2 , d 3 ) dan berakhir pada A m = (d m-1 , d m , d m+1 , d m+2 ), dimana d 0 = Dmin – I d m+2 = Dmax  dan  fuzzifikasi  data  historis menandakan nilai linguistik data diwakili oleh satu set himpunan fuzzy 1
< I < m.
Langkah 6. Menentukan Fuzzy Logical Relations sebagai berikut : Aj → Ai Langkah 7. Cari Fuzzy Logical Group
Langkah  8. Hitung  hasil  peramalan. Nilai peramalan pada waktu t ditentukan berdasarkan ketentuan
berikut : A : jika Fuzzy Logical
Relationship  Group  (FLRG) A j adalah kosong    A j →Ø ,  maka    nilai  F vt adalah nilai tengah dari interval Aj dimana
A j = (d j-1 , d j , d j+1 , d j+2 )
B : jika  FLRG  A j adalah  relasi one to  one A j → A k maka  interval  yang mengandung nilai peramalan  adalah A k
dan selanjutnya
menggunakan ketentuan untuk memperoleh peramalan :
(1) Jika  j  >  i,  dan  Y  >  0,  maka kecenderungan  peramalan  akan menaik  dan menggunakan aturan 2 untuk meramalkan data tersebut.
(2) Jika  j  >  i,  dan  Y  <  0,  maka kecenderungan  peramalan  akan menurun  dan  menggunakan  aturan 3 untuk meramalkan data tersebut.
(3) Jika  j  <  i,  dan  Y  >  0,  maka kecenderungan  peramalan  akan menaik  dan menggunakan aturan 2 untuk meramalkan data tersebut.
(4) Jika  j  <  i,  dan  Y  <  0,  maka kecenderungan  peramalan  akan menurun  dan  menggunakan  aturan 3 untuk meramalkan data tersebut.
(5) Jika  j  =  i,  dan  Y  >  0,  maka kecenderungan  peramalan  akan menaik  dan menggunakan aturan 2 untuk meramalkan data tersebut.
(6) Jika  j  =  i,  dan  Y  <  0,  maka kecenderungan  peramalan  akan menurun  dan  menggunakan  aturan 3 untuk meramalkan data tersebut.
Aturan  1,  2  dan  3  adalah  sebagai berikut:
Aturan 1. Jika Nilai data (n-1) dikurang data  (n-2)  ׀  /  2  >  A j /2,  maka kecenderungan  peramalan  pada  interval ini menaik dan F n = 0.75 dari A j . Jika Nilai data (n-1) dikurang data (n-2) ׀  /  2  =  A j /2,  maka  peramalan  adalah nilai tengah interval.
Jika Nilai data (n-1) dikurang data (n-2)
׀  /  2  <  A j /2,  maka  kecenderungan peramalan  pada  interval  ini  menurun dan F n = 0.25 dari A j .
Aturan 2. Jika x = ׀Y׀ * 2 + data (n-1) ϵ A j atau  x  =  data  (n-1)  -  ׀Y׀  *  2ϵ  A j , maka  kecenderungan  peramalan  pada interval  ini  menaik  dan  F n =  0.75  dari A j.
Jika  x  = ׀ ׀ +  data  (n-1)  ϵ  A j atau  x  = data (n-1) - ׀ ׀ ϵ A j , maka kecenderungan peramalan  menurun  dan  F n =  0.25  dari A j .
Jika  bukan  keduanya,  maka  hasil peramalan  adalah  nilai  tengah  dari interval A j .
Aturan  3. Jika  x  = ׀ ׀ +  data  (n-1)  ϵ
A j atau  x  =  data  (n-1)  - ׀ ׀ ϵ  A j ,  maka kecenderungan  peramalan  pada  interval ini menurun dan F n = 0.25 dari A j .
Jika x = ׀Y׀ * 2 + data (n-1) ϵ A j atau x =  data  (n-1)  -  ׀Y׀  *  2ϵ  A j ,maka kecenderungan  peramalan  pada  interval ini menaik dan F n = 0.75 dari A j.
Jika  bukan  keduanya,  maka  hasil peramalan  adalah  nilai  tengah  dari interval A j . (Chen, 2002)
C : jika  FLRG  A j adalah  relasi one to  many A j → A k1 ,  A k2 ,  ….,  A kp ,  maka peramalan  mengikuti  ketentuan  sebagai berikut :
(1)  jika  perbedaan  antara  dua  k1,
k2,…,kp  <  2  maka  nilai  interval peramalannya adalah :
IF vt = A k1 +  A k2 + …. + A kp P = ( d k1-1 + d k2-1 +…+ d kp- 1 , P d k1 + d k2 + … + d kp , P d k1+1 + d k2+1 + … d kp+1 , P d k1+2 + d k2+2 + … +
d kp+2 )

## P
Maka  hasil  peramalannya  adalah  nilai tengah interval tersebut.
(2)  jika  perbedaan  antara  dua  k1,
k2,…,kp  >  2  maka  nilai  interval peramalannya adalah :
IF vt = A k1 + A k2 + …. + A ki-1 + A i+1 + … + A kp P = ( d k1-1 + … +  d (ki-1)-1 +  d (ki+1)-1 + … + d kp-1 ,
P d k1 +  … +  d (ki-1) +  d (ki+1) + … + d kp , P d k1+1 + …+ d (ki-1)+1 + d (ki+1)+1 + …+ d kp+1 , P d k1+2 + … + d (ki-1)+2 + d (ki+1)+2 +…+ d kp+2 ) P
Dimana  A ki adalah  interval  yang mempunyai perbedaan > 2, I = 1,2,…, p dan  peramalan  himpunan  fuzzy  A ki
adalah  perhitungan one  to  onefuzzy logical relationship
dengan
mengaplikasikan Langkah 8.

## 3. Metode Evaluasi
Metode  evaluasi  yang  digunakan adalah metode Mean Absolute
Percentage  Error (MAPE).  Metode MAPE  adalah  metode  yang  digunakan untuk mengevaluasi prediksi/ peramalan (Tsaur,  2012).  Rumus  metode  MAPE adalah sebagai berikut :
∑ ( ( ) )
Dimana :
MAPE  = mean absolute percentage
error Y t =  data aktual kurs Rupiah Y’ t =   data hasil peramalan
N =   jumlah data
t =   tahun

## 4. Pendekatan Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian komparatif, yaitu suatu  penelitian  yang bersifat  membandingkan.  Variabelnya masih  sama  dengan  penelitian  varabel mandiri  tetapi  untuk  sampel  yang  lebih dari  satu,  atau  dalam  waktu  yang berbeda.

## 5. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  penulis gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
a. Kepustakaan
Dalam hal ini, penulis mengumpulkan dan mempelajari sejumlah  buku,  artikel,  jurnal,  serta referensi  yang  berhubungan  dengan judul yang penulis bahas.
b. Dokumentasi
Penulis memperolehdan mempelajari data-data  mengenai  harga  emas  melalui situs-situs  jual  beli  emas  resmi  yang ada, terutama dari sumber
http://www.kitco.com  sebagai  sumber
utama.

## 6. Metode Analisis
Tahapan  penelitian  yang  penulis gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
a. Pengumpulan  data  dan  Pengamatan data yang diperoleh.
b. Menentukan universe  of  discourse
(semesta  pembicaraan)  berdasarkan data yang diperoleh.
c. Menghitung dan menentukan
interval aktif dari semesta
pembicaraan.
d. Menentukan Fuzzy  Logical , Fuzzy
Logical  Relasionship ,  serta Fuzzy Logikal Relationship Group .
e. Menghitung nilai
peramalan berdasarkan  kaidah-kaidah  aturan dan ketentuan masing-masing metode yang digunakan.
f. Melakukan evaluasi hasil peramalan akhir  yang  diperoleh  dari  dua metode tersebut menggunakan metode MAPE.

## PEMBAHASAN

## 1. Bahan Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini, bahan  penelitian yang  dibutuhkan penulis  yaitu  dataharga  emas  dunia yang diperoleh dari http://www.kitco.com. Dalam penelitian ini, penulis mengambil  data  harga  emas  yang merupakan  data tahunan,  yang dimulai dari  tahun  2000  sampai  dengan  tahun 2015,  dalam  satuan  USD  per  Oz,  yang dapat dilihat pada Tabel 2  :
Tabel 2. Harga Emas Tahun US Dollar / Oz 2000 279,11 2001 271,04 2002 309,73 2003 363,38 2004 409,72 2005 444,74 2006 603,46 2007 695,39 2008 871,96 2009 972,35 2010 1224,53
Tahun US Dollar / Oz 2011 1571,52 2012 1668,98 2013 1411,23 2014 1266,4 2015 1160,06 Sumber :http://www.kitco.com

## 2. Hasil Analisis
Berdasarkan  data  harga  emas  pada Tabel 2, selanjutnya adalah memasukkan nilai-nilai
tersebut kedalam  langkah-langkah  penyelesaian menggunakan  Algoritma  Novel  yang dikemukakan  oleh  Jasim,  Salim  dan Ibraheem  yang  telah  dikemukakan sebelumnya.
Penyelesaian Algoritma Novel
Langkah - langkah prediksi
menggunakan  Algoritma  Novel  yang dikemukakan  oleh  Jasim,  Salim  dan Ibraheem (2012) ialah sebagai berikut :
Langkah 1. Mengumpulkan data
Langkah  2. Penentuan  nilai  minimal dan maksimal dapat didefinisikan sebagaiberikut :
D min
=   271,04
D max =   1668,98 D 1 =   71,04
D 2 =   31,02 U =   [271,04 – 71,04 ; 1668,98 + 31,02]
= [200 , 1700]
Langkah 3, 4 dan 5.
Berdasarkan ketentuan dan rumus  perhitungan  yang  terdapat  pada langkah  3,  maka  didapat  nilai  B  = 127,66  dimana  berdasarkan  tabel base mapping (tabel  1)  maka  I  =  100.
Selanjutnya  berdasarkan  rumus  pada langkah  4,    dari U  = [200,  1700]  maka didapat  banyaknya  m  =  15,  sehingga didapat himpunan fuzzy sebagai berikut:
A 1 = [200,300]; A 2 = [300,400]; A 3 = [400,500]; A 4 = [500,600]; A 5 = [600,700]; A 6 = [700,800]; A 7 = [800,900]; A 8 = [900,1000]; A 9 = [1000,1100]; A 10 = [1100,1200]; A 11 = [1200,1300]; A 12 = [1300,1400]; A 13 = [1400,1500]; A 14 = [1500,1600];
A 15 = [1600,1700];

## Langkah 6, 7 dan 8.
Untuk  lebih  memperjelas  langkah- langkah  6,  7  dan  8,  dapat  dilihat  pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Fuzzy Sets (Algoritma Novel) Year Historical Data Fuzzy Sets 2000 279,11 A1 2001 271,04 A1 2002 309,73 A2 2003 363,38 A2 2004 409,72 A3 2005 444,74 A3 2006 603,46 A5 2007 695,39 A5 2008 871,96 A7 2009 972,35 A8 2010 1224,53 A11 2011 1571,52 A14 2012 1668,98 A15 2013 1411,23 A13 2014 1266,4 A11 2015 1160,06 A10 Tabel 4. Hasil Prediksi Algoritma Novel Year Data Historis Hasil Prediksi 2000 279,11 - 2001 271,04 250 2002 309,73 350 2003 363,38 350 2004 409,72 450 2005 444,74 450 2006 603,46 625 2007 695,39 650 2008 871,96 875 2009 972,35 950 2010  1224,53 1250 2011  1571,52 1550 2012  1668,98 1650 2013  1411,23 1450 2014 1266,4 1250 2015  1160,06 1150

## 3. Evaluasi Hasil Prediksi
Dari hasil perhitungan pada Tabel 4, selanjutnya menghitung persentase eror/
kesalahan  terhadap  hasil  peramalan yang  telah  dilakukan  menggunakan metode Mean  Absolute  Percentage Error  (MAPE) .  Sebagai  tambahan, penulis juga telah melakukan perhitungan prediksi harga emas dengan data  yang  sama  di  atas,  menggunakan Algoritma Fuzzy  Time  Series  – Rantai Markov  yang  dikemukakan  oleh  Tsaur (2012)  sebagai  metode  pembanding, yang hasilnya bisa dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Evaluasi Hasil Prediksi dengan
MAPE Tahun Data Historis Hasil Prediksi (Algoritma Novel) Hasil Prediksi (Algoritma Rhuey Chyn Tsaur) 2000 279,11 - - 2001 271,04 250 326.07 2002 309,73 350 320.69 2003 363,38 350 346.49 2004 409,72 450 441.69 2005 444,74 450 414.86 2006 603,46 625 632.37 2007 695,39 650 720 2008 871,96 875 920 2009 972,35 950 1020 2010  1224,53 1250 1220 2011  1571,52 1550 1620 2012  1668,98 1650 1554.35 2013  1411,23 1450 1444.49 2014 1266,4 1250 1220 2015  1160,06 1150 1120 MAPE 0.0385 0.0544 Persentase (%) 3.8467 5.4368
Untuk lebih memperjelas hasil prediksi menggunakan Algoritma
Novel,  yang telah dibandingkan dengan
Algoritma  Rhuey  Chyn  Tsaur,  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Perbandingan Hasil

## Prediksi

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan  hasil  prediksi  harga  emas menggunakan Algoritma Novel, didapat hasil  peramalan  yang  mendekati  nilai aslinya  dengan  tingkat  kesalahan  yang kecil dengan nilai perhitungan kesalahan menggunakan metode MAPE sebesar 0,0385 (3,85%), sedangkan hasil dari  metode  Algoritma  Ruey  Chyn Tsaur sebagai pembanding, memperoleh nilai  selisih  yang  lebih  besar  dengan
nilai
perhitungan kesalahan
menggunakan  metode  MAPE  sebesar 0,0544 (5,44%).  Hal  ini  menunjukkan metode peramalan menggunakan
Algoritma  Novel  mempunyai  hasil prediksi/  peramalan  yang  lebih  akurat dibandingkan dengan metode Algoritma Ruey Chyn Tsaur.

## SARAN
Dari  hasil  penelitian  ini,  maka  penulis dapat  memberikan  saran  antara  lain sebagai berikut :
1. Hasil  pengujian  tingkat  akurasi
Algoritma Novel sebagai Metode Prediksi inidiharapkan dapat dipergunakan  oleh  penulis  berikutnya yang ingin melakukan penelitian serupa tentang prediksi/ peramalan.
2. Bagi  penulis  selanjutnya  agar dapat  membandingkan  dua  metode  ini dengan  metode  peramalan  yang  lain untuk  melihat  tingkat  keakuratan  hasil peramalan antara metode-metode tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Apriliyah,  Mahmudy  WF  dan  Widodo AW.2008.  Perkiraan  Penjualan
Beban Listrik Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan Resilent Backpropagation (RProp). Kursor, vol . 4, no. 2, pp. 41-47.
Berutu, SS., 2013. Peramalan Penjualan Dengan  Metode Fuzzy  Time Series  Ruey  Chyn  Tsaur .  Tesis. Universitas Diponegoro, Semarang. Chen S. M, 2002. Forecasting Enrollments Based on High-order
Fuzzy  Time  Series.  Cybernetics and  Systems  :  An  International
Journal 33 1-16.
Duru, O., Yoshida S., 2009. Comparative  Analysis  of  Fuzzy
0 500 1000 1500 2000 20 00 20 04 20 08 20 12 Data Historis Algoritma
Novel Algoritma RCT
Time  Series  and  Forecasting  :  an Empirical  Study  of  Forecasting Dry Bulk Shipping Index .
Jasim,  Haneen  Talal,  Abdul  G.J.  Salim dan K. I. Ibraheem. 2012. A Novel Algorthm  to  Forecast  Enrollment
Based  On  Fuzzy  Time  Series . Applications and Applied Mathematics  :  An  International Journal,  Vol.  7,  Issue  1  (June 2012), pp 385-397. Kusumadewi,  Sri.  2003.  Artificial Intelegent (Teknik dan Aplikasinya). Graha Ilmu, Yogyakarta.
Lee L. W, Wang L. H, Chen S. M, Leu Y.  H.  2006. Handling  Forecasting
Problems  based  on  Two  Factors High-order  Fuzzy  Time  Series . IEEE  Transactions  on  Fuzzy Systems 14(3) 468-477.
Puspitasari,  E.,  Linawati,L.,  Parhusip, H.A.,  2012.  Simulasi  Peramalan IndeksHarga  Saham  Gabungan (IHSG)  Dengan Fuzzy  Time
Series  Using  Precentage  Change . Jurnal.
Song,  Q  dan  Chissom  B.S.,  1993. Forecasting enrollment with fuzzy time  series  –  Part  I,  Fuzzy  Sets and Systems , vol.54, no.1, pp. 1-9.
Stevenson, Meredith and John E. Porter.
2009. Fuzzy Time Series Forecasting  Using  Percentage Change  as  the  Universe  of Discourse .  World  Academy  of Science, Engineering and Technology 55.
Supriyono.2007.  Analisis  Perbandingan Logika  Fuzzy  Dengan  Regresi
Berganda Sebagai Alat Peramalan.  Seminar  Nasional  III SDM Teknologi Nuklir,Yogyakarta,  ISSN  1978- 0176.
Tsai  C.  C,  Wu  S.  J.  1999. A  Study  for Second  Order  Modeling  of  Fuzzy
Time  Series .IEEE  international fuzzy systems conference proceedings  II,  August  22-25, Seoul, Korea 719-725.
Tsaur, R. C. 2012. A Fuzzy Time Series Markov  Chain  Model  With  an Application  To  Forecast  The
Exchange  Rate  Between  Taiwan and US Dollar , ICIC International, vol.8, no.7, pp.4931-4942.