REGRESI LINIER FUZZY PADA DATA TIME SERIES

Abdul Rozaq(1*),

(1) Progam Studi Matematika Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum Jombang
(*) Corresponding Author
Abdul Rozaq

Abstract


Abstrak
Perkembangan teori dan aplikasi logika fuzzy cukup luas pada berbagai bidang, selain pada model regresi, teori dan aplikasi logika fuzzy juga berkembang pada metode peramalan data time series yang disebut dengan fuzzy time series. Pada penelitian ini dilakukan pengkajian dan penggabungan keunggulan dari regresi fuzzy dan metode Autoregressive (AR). Keuntungan dari menggunakan metode ini adalah dihasilkan interval (upper bound dan lower bound) pada hasil ramalan, sehingga dapat digunakan dalam pengambilan keputusan baik pada kemungkinan yang terbaik atau terburuk.

Kata Kunci : Konsep Fuzzy, Autoregressive, Regresi

Abstract
The development of the theory and applications of fuzzy logic is quite wide in various fields, in addition to the regression model, the theory and application of fuzzy logic is also developed in time series forecasting method called fuzzy time series. In this research, assessment and incorporation advantage of fuzzy regression and autoregressive method (AR). The advantage of using this method is generated interval (upper bound and lower bound) on the results of the forecast, so it can be used in decision-making in both the best and worst possibilities.

Key Words : Fuzzy Concept, Autoregressive, Regression

Full Text:

PDF

Article metrics

Abstract Abstract views : 220times
PDF views : 248 times