Prediksi Harga Minyak Mentah WTI Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Markov Chain
Prediksi Harga Minyak Mentah WTI Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Markov Chain
DOI:
https://doi.org/10.14421/fourier.2023.121.10-19Keywords:
Minyak Mentah, Harga Minyak Mentah WTI , Fuzzy Time Series MarkovAbstract
Harga minyak mentah merupakan salah satu patokan untuk perekonomian dunia. Harga minyak mentah sering mengalami naik turun yang disebabkan oleh pendapatan dan permintaan. Kaadaan yang terjadi ini dapat diatasi dengan prediksi menggunakan metode fuzzy time series markov chain. Data harga minyak mentah WTI merupakan bentuk data time series yang diakses dari webside Id.investing. Pada penelitian ini bertujuan untuk pengambilan keputusan para investor. Metode fuzzy time series markov chain pada harga minyak mentah jenis WTI mendapatkan nilai akurasi prediksi lebih dari 98%, sedangkan nilai dari MAPE adalah 1.18%.
Downloads
References
N. Gupta and S. Nigam, “Crude Oil Price Prediction using Artificial Neural Network,” Procedia Comput. Sci., vol. 170, pp. 642–647, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.136.
X. Xi, J. Zhou, X. Gao, D. Liu, H. Zheng, and Q. Sun, “Impact of changes in crude oil trade network patterns on national economy,” Energy Econ., no. xxxx, p. 104490, 2019, doi: 10.1016/j.eneco.2019.104490.
N. Nonejad, “Crude oil price volatility and short-term predictability of the real U . S . GDP growth rate,” Econ. Lett., no. xxxx, p. 108527, 2019, doi: 10.1016/j.econlet.2019.108527.
A. D. A. M. Gusti and P. W. Luh, “Pengaruh Suku Bungah The Fed, Harga Minyak dan Inflansi Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Di Bursa Efek Indonesia,” Ekon. dan Bisnis Univ. Udayana, vol. 5, no. 2337–3067, pp. 1261–1288, 2018.
O. D. Zaccheaus and O. S. Ajuwon, “Oil Price Dynamics and The Nigerian Banks Proitability,” J. Deveping Areas, vol. 53, no. 2, 2019.
F. Latif, N. Tambunan, and R. D. Heryani, “Kenaikan Harga Minyak Dunia dan Implikasinya Terhadap Perekonomian Indonesia di Masa Pandemi Covid-19,” vol. 1, no. 5, pp. 1121–1126, 2023.
D. Dimasti, “Analisis Dampak Konflik Rusia-Ukraina Terhadap Haega Bahan Bakar Minyak Indonesia,” Cendekia (Jurnal Ilmu Pengetahuan), vol. 2, no. 3, pp. 261–269, 2022.
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.
Y. A. Saira and H. Moh, “Analisis Peramalan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar dan Yuan Menggunakan FTS-Markov Chain,” J. Pendidik. Mat. dan Mat. Progr. Stud. Pendidik. Mat. Fak. Kegur. dan Ilmu Pendidik. Univ. Islam Lamongan, vol. 2, no. 2, pp. 102–113, 2020.
Y. H. Dina and Sugiman, “Peramalan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar Amerika dengan Metode Fuzzy Time Series (FTS) Markov Chain,” UNNES J. Math., vol. 10, no. 2, pp. 85–95, 2021.
N. Gupta and S. Nigam, “Crude Oil Price Prediction using Artificial Neural Network,” Procedia Comput. Sci., vol. 170, pp. 642–647, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.136.
X. Xi, J. Zhou, X. Gao, D. Liu, H. Zheng, and Q. Sun, “Impact of changes in crude oil trade network patterns on national economy,” Energy Econ., no. xxxx, p. 104490, 2019, doi: 10.1016/j.eneco.2019.104490.
N. Nonejad, “Crude oil price volatility and short-term predictability of the real U . S . GDP growth rate,” Econ. Lett., no. xxxx, p. 108527, 2019, doi: 10.1016/j.econlet.2019.108527.
A. D. A. M. Gusti and P. W. Luh, “Pengaruh Suku Bungah The Fed, Harga Minyak dan Inflansi Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Di Bursa Efek Indonesia,” Ekon. dan Bisnis Univ. Udayana, vol. 5, no. 2337–3067, pp. 1261–1288, 2018.
O. D. Zaccheaus and O. S. Ajuwon, “Oil Price Dynamics and The Nigerian Banks Proitability,” J. Deveping Areas, vol. 53, no. 2, 2019.
F. Latif, N. Tambunan, and R. D. Heryani, “Kenaikan Harga Minyak Dunia dan Implikasinya Terhadap Perekonomian Indonesia di Masa Pandemi Covid-19,” vol. 1, no. 5, pp. 1121–1126, 2023.
D. Dimasti, “Analisis Dampak Konflik Rusia-Ukraina Terhadap Haega Bahan Bakar Minyak Indonesia,” Cendekia (Jurnal Ilmu Pengetahuan), vol. 2, no. 3, pp. 261–269, 2022.
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.
Y. A. Saira and H. Moh, “Analisis Peramalan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar dan Yuan Menggunakan FTS-Markov Chain,” J. Pendidik. Mat. dan Mat. Progr. Stud. Pendidik. Mat. Fak. Kegur. dan Ilmu Pendidik. Univ. Islam Lamongan, vol. 2, no. 2, pp. 102–113, 2020.
Y. H. Dina and Sugiman, “Peramalan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar Amerika dengan Metode Fuzzy Time Series (FTS) Markov Chain,” UNNES J. Math., vol. 10, no. 2, pp. 85–95, 2021.
D. Hadinagara and N. Noeryanti, “Peramalan Harga Saham pada Indeks LQ45 Menggunakan Fuzzy Time Series Markov Chain Dan Modifikasi Double Exponential Smoothing,” J. Stat. Ind. dan Komputasi, vol. 4, no. 2, pp. 11–21, 2019, [Online]. Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/7787.
T. S. Yanti, P. Statistika, F. Matematika, and P. Alam, “Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Markov Chain dan Fuzzy Time Series Chen Average Based untuk Peramalan Volume Impor Migas,” Bandung Conf. Ser. Stat., vol. 2, pp. 207–216, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.29313/bess.v2i2.3853.
I. P. Rifki, Y. Danang, and W. Endah, “Fuzzy Time Series Model Cheng untuk Meramalkan Volume Hasil Panen pada Tanaman Garut,” Telematika, vol. 17, no. 1, pp. 11–17, 2020.
M. Muhammad, “Sebaran dan Peramalan Mahasiswa Baru Pendidikan Matematika Universitas Muhammadiyah Purwokerto dengan Metode Time Invariant Fuzzy Time Series,” MAJU J. Ilm. Pendidik. Mat., vol. 3, no. 2, pp. 48–58, 2018, [Online]. Available: https://www.ejournal.stkipbbm.ac.id/index.php/mtk/article/view/98.
S. S. Somvanshi and M. Kumari, “Comparative analysis of different vegetation indices with respect to atmospheric particulate pollution using sentinel data,” Appl. Comput. Geosci., vol. 7, no. March 2019, p. 100032, 2020, doi: 10.1016/j.acags.2020.100032.
Y. A. Jatmiko, R. L. Rahayu, and G. Darmawan, “Perbandingan keakuratan hasil peramalan produksi bawang merah metode holt-winters dengan singular spectrum analysis (SSA),” vol. 03, no. 01, pp. 13–22, 2017.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Siti Nurlela, Aris Fanani, Hani Khaulasari
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
