Customize Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

Pada hari Jum’at, 3 Maret 2023, A. Nafis Haikal melaksanakan sidang tesis. Dalam sidang tesis tersebut, Nafis memaparkan hasil Tugas Akhirnya yang berjudul “Modifikasi Peramalan Fuzzy Time Series (FTS) Berdasarkan Kombinasi Rasio Interval dan Partisi Kepadatan Frekuensi” . Selain Nafis, sidang tesis tersebut dihadiri oleh Drs. Bayu Surarso, M.Sc., Ph.D. selaku Dosen Pembimbing I,  Dr. Susilo Hariyanto, S.Si., M.Si. selaku Dosen Pembimbing II dan selaku penguji ada Farikhin, S.Si., M.Si., Ph.D. dan Ratna Herdiana, M.Sc., Ph.D.

Dalam tesisnya, Nafis memodifikasi peramalan Fuzzy Time Series. Peramalan merupakan salah satu elemen penting dalam pengambilan keputusan. Salah satu metode peramalan yang sering digunakan adalah fuzzy time series. Pembagian interval pada fuzzy time series biasanya membagi interval menjadi sama panjang, sedangkan pada penelitian ini pembagian interval akan dilakukan dengan menggunakan metode rasio interval kemudian digabungkan dengan metode partisi kepadatan frekuensi. Metode rasio interval membagi interval berdasarkan rasio. Interval yang diperoleh kemudian dipartisi lagi menggunakan metode partisi kepadatan frekuensi. Penelitian ini berfokus pada perbandingan antara metode fuzzy time series berdasarkan rasio interval, metode fuzzy time series berdasarkan kepadatan frekuensi, dan kombinasi kedua metode tersebut. Metode-metode tersebut diterapkan pada data produksi karet Indonesia, data temperatur harian kota Semarang, dan data CSI 300 index. Hasil peramalan menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memberikan akurasi yang paling baik. Adapun presentase rata-rata peningkatan akurasi dari metode rasio interval untuk data produksi karet Indonesia, data temperatur harian kota Semarang, dan data CSI 300 index secara berturut-turut adalah 79,37%, 94,5%, dan 86,9%. Sedangkan dari partisi kepadatan frekuensi adalah 7,82%, 11,5%, dan 76,15%.

× How can I help you?