Peramalan Harga Nikel Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy Time Series dan Support Vector Regression

Syahputra, Muhammad Aldi Malik (2023) Peramalan Harga Nikel Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy Time Series dan Support Vector Regression. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 06211940000075-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Kemajuan teknologi kini telah mengarah pada transisi energi yang ramah lingkungan, hal ini menyebabkan konsumsi terhadap energi fosil mulai berkurang dan beralih ke energi yang ramah lingkungan yaitu energi listrik. Dengan meningkatnya pertumbuhan tren kendaraan listrik yang cukup pesat di era modern ini, menjadikan nikel sebagai komponen atau bahan utama dalam pembuatan baterai mobil listrik sangat dibutuhkan oleh dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan peramalan jangka pendek harga nikel Indonesia periode bulanan. Dalam penelitian ini digunakan metode Fuzzy Time Series (FTS) Model Chen dan Model Lee serta metode Support Vector Regression (SVR). Alasan dipilihnya kedua metode ini adalah dikarenakan data historis harga nikel yang diperoleh untuk penelitian ini berjumlah sedikit dan memiliki pola yang cenderung berfluktuatif setiap bulannya serta bersifat non linear. Kedua metode ini akan dibandingkan untuk mengetahui bagaimana performa metode Fuzzy Time Series dan Support Vector Regression dalam meramalkan harga nikel Indonesia melalui nilai MAPE. Berdasarkan analisis yang dilakukan, didapatkan bahwa pemodelan Fuzzy Time Series Model Chen dan Model Lee menghasilkan sebanyak 7 interval dan 7 kelompok Fuzzy Logical Relationship Group yang digunakan dalam meramalkan harga nikel Indonesia dan didapatkan nilai MAPE out-sample sebesar 7,355% untuk model chen dan 6,983% untuk model lee. metode terbaik yang dapat meramalkan harga nikel Indonesia adalah metode SVR dengan kernel radial basis function dan nilai parameter c=93, y=10-3 dan e=0,1 yang menghasilkan nilai MAPE pada data out-sample sebesar 6,637%. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa peramalan harga nikel Indonesia untuk 6 bulan kedepan (Juli 2023 - Desember 2023) yaitu harga nikel akan memiliki harga yang stabil pada range harga 22.872,08 hingga 23.321,47.
====================================================================================================================================
Technological advancements have now led to a transition towards environmentally friendly energy, resulting in a reduction in fossil energy consumption and a shift towards eco-friendly electricity. With the rapid growth of electric vehicle trends in the modern era, nickel has become a crucial component and material in the production of electric vehicle batteries, highly demanded worldwide. The objective of this research is to conduct short-term forecasting of Indonesia's nickel prices on a monthly basis. The study employs the Fuzzy Time Series (FTS) Model Chen and Model Lee, as well as the Support Vector Regression (SVR) method. These two methods were chosen due to the limited historical data on nickel prices, which tend to fluctuate monthly and exhibit non-linear patterns. The two methods will be compared to assess the performance of Fuzzy Time Series and Support Vector Regression in forecasting Indonesia's nickel prices using the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) value. Based on the conducted analysis, it was found that the Fuzzy Time Series modeling using Model Chen and Model Lee resulted in 7 intervals and 7 Fuzzy Logical Relationship Groups used for forecasting Indonesia's nickel prices, with out-sample MAPE values of 7.355% for Model Chen and 6.983% for Model Lee. The best method for forecasting Indonesia's nickel prices is the SVR method with radial basis function kernel and parameter values c=93, y=10-3, and e=0.1, resulting in an out-sample MAPE value of 6.637%. The research findings indicate that the forecasted nickel prices for Indonesia over the next 6 months (July 2023 - December 2023) will remain stable within the price range of 22,872.08 to 23,321.47.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Forecasting, Fuzzy Time Series, Nickel, Support Vector Regression, Fuzzy Time Series, Nikel, Peramalan, Support Vector Regression
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics H Social Sciences > HA Statistics > HA30.3 Time-series analysis
Divisions:	Faculty of Science and Data Analytics (SCIENTICS) > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Muhammad Aldi Malik Syahputra
Date Deposited:	11 Aug 2023 06:44
Last Modified:	11 Aug 2023 06:44
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/104586

Actions (login required)

View Item