Electronic Theses and Dissertation

Fuzzy time series markov chain merupakan metode yang digunakan untuk menganalisis suatu set data time series yang merupakan penggabungan dari model fuzzy time series konvensional dengan rantai markov. ada 3 tahapan utama yaitu penentuan interval, fuzifikasi dan defuzifikasi. penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode fuzzy time series markov chain pada nilai tukar mata uang rupiah terhadap usd serta untuk mengetahui tingkat akurasi metode fuzzy time series markov chain. metode fuzzy time series markov chain dibandingkan dengan metode time series arima dengan kriteria perhitungan tingkat kesalahan menggunakan mape dan mse. hasil dari penelitian ini berupa prediksi nilai tukar mata uang rupiah terhadap usd selama 5 hari ke depan. tingkat akurasi metode fuzzy time series markov chain lebih akurat dibandingkan metode time series arima. tingkat akurasi mencapai 99.84% untuk model fuzzy time series markov chain dan 99.80% untuk metode arima. dengan demikian, metode fuzzy time series markov chain memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan arima untuk peramalan satu hari berikutnya. kata kunci: fuzzy time series markov chain, peramalan, nilai tukar