Judul: Comparative Analysis of ARIMA and Fuzzy Time Series Methods for Stock Price Forecasting in the Energy Sector (Case Study: PT XYZ)
Abstrak: Peramalan merupakan hal penting untuk dapat memaksimalkan keuntungan dengan memprediksi di masa mendatang. Metode peramalan terus dikembangkan hingga dibagi menjadi metode konvensional dan soft-computing yang bertujuan untuk mendapatkan galat terkecil. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja prediksi metode ARIMA dan Fuzzy Time Series menggunakan model Saxena-Easo. Data yang digunakan adalah data harian dari PT XYZ sejak 1 Januari 2022 hingga 31 Desember 2022. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan membandingkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menentukan model yang lebih unggul. Hasilnya, baik model ARIMA(0,1,1) maupun Fuzzy Time Series merupakan model yang baik. MAPE yang dihasilkan oleh model ARIMA(0,1,1) sebesar 4,78% sementara Fuzzy Time Series dengan model Saxena-Easo sebesar 1,72%. Secara visual model ARIMA(0,1,1) menghasilkan peramalan garis lurus yang terus meningkat, sementara metode Fuzzy Time Series dengan model Saxena-Easo cenderung mengikuti pola data aktual. Sehingga didapatkan kesimpulan bahwa metode Fuzzy Time Series dengan model Saxena-Easo memiliki kinerja yang lebih baik daripada model ARIMA dalam meramal data non-linear., Forecasting is crucial for maximizing profits by predicting future prices. Forecasting methods have evolved, braching into conventional and soft-computing techniques aimed at minimizing prediction errors. The objective is to compare the predictive performance of ARIMA and Fuzzy Time Series models using the Saxena-Easo framework. Daily data from PT XYZ spanning from January 1, 2022, to December 31, 2022, is employed in this study. Model performance is assessed by comparing the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values to determine the superior model. Both the ARIMA(0,1,1) and Fuzzy Time Series models demonstrate strong predictive capabilities. ARIMA(0,1,1) yields a MAPE of 4.78%, while Fuzzy Time Series with the Saxena-Easo model achieves an even lower MAPE of 1.72%. Visually, ARIMA(0,1,1) generates a steadily increasing linear forecast, whereas the Fuzzy Time Series method with the Saxena-Easo model closely tracks the actual data pattern. Consequently, it can be concluded that the Fuzzy Time Series method with the Saxena-Easo model outperforms the ARIMA model in forecasting non-linear data.
Keyword: ARIMA, forecasting, fuzzy time series, saxena-easo model

Judul: Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dolar Menggunakan Model ARIMA dan Metode Fuzzy Time Series
Abstrak: Peramalan merupakan sesuatu yang belum pasti dan sulit untuk diduga. Setiap negara memiliki mata uang sebagai alat tukar, pergerakan nilai tukarnya dapat mempengaruhi perekonomian suatu negara. Tujuan penelitian ini adalah meramalkan nilai tukar rupiah terhadap dolar menggunakan metode peramalan konvensional ARIMA dan metode peramalan fuzzy time series serta membandingkan kedua metode tersebut dengan melihat ukuran kesalahan peramalan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Model ARIMA yang menggunakan metode Box Jenkins adalah metode konvesional yang menggunakan himpunan tegas dalam proses peramalannya sementara metode fuzzy time series adalah metode peramalan menggunakan himpunan fuzzy dalam prose peramalannya. Kedua metode ini menggunakan sejumlah data untuk meramalkan nilai tukar rupiah terhadap US dolar di masa yang akan datang. Nilai MAPE yang diperoleh untuk validasi peramalan menggunakan ARIMA adalah 2.47%, metode fuzzy time series 25 periode sebesar 1.42% dan metode fuzzy time series 60 periode sebesar 1.80%, sehingga dapat disimpulkan bahwa metode fuzzy time series menghasilkan peramalan yang lebih baik dibandingkan ARIMA.
Keyword: ARIMA, fuzzy time series, nilai tukar, peramalan.

Judul: Granular venereal disease ( GVD ) lepuh kecil pada vagina sapi teori terbentuknya dan cara pengobatannya
Abstrak: Isseponi pada tahun 1887 (dalam Williams, W.L. 1950) pertama sekali menemukan penyakit ini dengan mengamati ada nya lepuh-lepuh atau nodul dan peradangan pada mukosa vulva dan menduga merupakan penyebab terjadinya ketidak suburan dan abortus pada sapi. Sedang beberapa ahli menyatakan bahwa GVD bukan merupakan penyebab terjadinya ketidak suburan dan abortus, hanya kemungkinan adanya infeksi sekunder yang menyebabkan terjadinya sterilitas dan abortus. Sampai sekarang agen penyebab penyakit ini masih belum diketahui dengan pasti, ada yang menyatakan disebabkan oleh virus, bakteri, protozoa ataupun micoplasma. - Masa inkubasi penyakit 2 sampai 3 minggu dan dapat berjalan kronis dan ringan tanpa menimbulkan gangguan dan dapat juga berlangsung akut dan parah. Sering penyakit ini dapat sembuh sendiri tanpa diketahui pemunculannya lebih dahulu sehingga pemilik ternak tidak mengetahui hewannya pernah terserang penyakit Venereal Granular ini. Penularan paling sering terjadi melalui perkawinan alam dimana sapi-sapi jantan dapat berperan sebagai penye bar penyakit ke sapi-sapi betina lain. ...
Keyword: