Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Lee dan Markov Chain dalam Peramalan Harga Cabai Rawit (Studi Kasus Kota Tasikmalaya)
DOI:
https://doi.org/10.30605/proximal.v9i1.7992Keywords:
Peramalan, Fuzzy, Time Series, Fuzzy Time Series Markov Chain, MAPE, Root Mean Square Error (RMSE)Abstract
Fluktuasi harga cabai rawit yang tinggi dan tidak stabil sering menimbulkan ketidakpastian bagi konsumen, pedagang, serta pemerintah daerah dalam pengendalian inflasi dan perencanaan distribusi pangan, sehingga diperlukan metode peramalan yang akurat dan andal. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tingkat akurasi dan efektivitas dua metode peramalan, yaitu Fuzzy Time Series (FTS) Lee dan Fuzzy Time Series Markov Chain, dalam memprediksi harga cabai rawit di Kota Tasikmalaya. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif deskriftif dengan objek penelitian berupa data harga cabai rawit mingguan di Kota Tasikmalaya periode April 2024 hingga April 2025 yang bersumber dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis (PIHPS) Nasional. Analisis data dilakukan melalui tahapan fuzzyfikasi, pembentukan Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG), perhitungan matriks probabilitas transisi Markov, defuzzyfikasi, serta evaluasi akurasi model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Error (MAE), dan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model FTS Lee memiliki performa yang lebih baik dengan nilai kesalahan yang lebih rendah, yaitu MAPE sebesar 5,36%, MAE sebesar 3.014, dan RMSE sebesar 3.823, dibandingkan dengan model FTS Markov Chain yang menghasilkan MAPE sebesar 7,91%, MAE sebesar 4.286, dan RMSE sebesar 5.332. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode FTS Lee lebih efektif dan lebih akurat dalam meramalkan pergerakan harga cabai rawit di Kota Tasikmalaya.Penelitian ini membandingkan akurasi dan efektivitas dua metode peramalan, yaitu Fuzzy Time Series (FTS) Lee dan Fuzzy Time Series Markov Chain, untuk memprediksi harga cabai rawit di Kota Tasikmalaya.
References
Aditya, F., Devianto, D., & Maiyastri. (2019). Peramalan Harga Emas Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Klasik. Jurnal Matematika UNAND, 8(2), 45–52.
Amiruddin, F. (2022). Kenaikan Harga Cabai Picu Inflasi di Kota Tasikmalaya. 06 Juli 2022.
Aryadi Pajri, M. L., Tajidan, T., & Fr Utama, P. A. (2024). Analisis Profitabilitas dan kelayakan Usaha Tani Cabai Rawit Hijau Varietas Pelita 8 F1 di Kecamatan Sukamulia Kabupaten Lombok Timur. Jurnal Ilmiah Mahasiswa AGROKOMPLEK, 3(2), 66–73.
Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Tasikmalaya. (2025). Perkembangan Indeks Harga Konsumen/Inflasi Kota Tasikmalaya Desember 2024. https://tasikmalayakota.bps.go.id/en/news/2025/01/03/494/di-penghujung-tahun-2024--kota-tasikmalaya-mengalami-inflasi-sebesar-0-43-persen-.html
Bode, A. (2017). K-Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Menggunakan Backward Elimination Untuk Prediksi Harga Komoditi Kopi Arabika. ILKOM Jurnal Ilmiah, 9(2), 188–195.
Budiarti, D. I., Kholijah, G., Yurinanda, S., & Mardhotillah, B. (2023). Prediksi Harga Cabai Rawit Hijau di Kota Jambi Menggunakan Rantai Markov Price Prediction of Green Cayenne Pepper in Kota Jambi Using Markov Chain. Multi Proximity: Jurnal Statistika Universitas Jambi, 2(1), 1–15.
Chyn Tsaur, R. (2012). A Fuzzy Time Series-Markov Chain Model With An Application To Forecast The Exchange Rate Between The Taiwan And US Dollar Ruey-Chyn. International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 8(7), 4931–4942.
Fahruddin, Y. I., Kurniawan, R., & Wijaya, Y. A. (2024). Penerapan Algoritma Regresi Linear Pada Data Harga Cabai Rawit Di Pasar Indihiang. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(2), 1614–1620.
Hidayatullah, P. M., Yozza, H., & Rahmi Hg, I. (2023). Penerapan Metode Fuzzy Time Series Markov Chain Dalam Meramalkan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika Serikat (As). Jurnal Matematika UNAND, 12(2), 121–134. https://j-innovative.org/index.php/Innovative/article/view/12328
Ismiarti, D., Nafisah Sholichati, J., Alisah, E., & Sujarwo, I. (2023). Perbandingan Uji Akurasi Fuzzy Time Series Model Cheng dan Lee dalam Memprediksi Perkembangan Harga Cabai Rawit. Jurnal Riset Mahasiswa Matematika, 2(4), 154–160.
Kartini, H., Ramdani, Y., & Permanasari, Y. (2022). Prediksi Harga Bahan Pangan dengan Metode Fuzzy Time Series Chen dan Markov Chain. Bandung Conference Series: Mathematics, 2(2), 113–122. https://doi.org/https://doi.org/10.29313/bcsm.v2i2.4764
Komaria, V., Maidah, N. El, & Furqon, M. A. (2023). Prediksi Harga Cabai Rawit di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Model Lee. Komputika : Jurnal Sistem Komputer, 12(2), 157–167. https://doi.org/10.34010/komputika.v12i2.10644
Kusumaningrum, S. I. (2019). Pemanfaatan Sektor Pertanian Sebagai Penunjang Pertumbuhan Perekonomian Indonesia. Jurnal Transaksi, 11(1), 80–89.
Laily, Y. H., Rakhmawati, F., & Husein, I. (2023). Penerapan Metode Fuzzy Time Series Markov Chain Dalam Peramalan Curah Hujan Sebagai Jadwal Tanaman Padi. Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika Dan Statistika, 4(1), 162–174. https://doi.org/10.46306/lb.v4il
Pajriati, N. H. (2021). Penerapan Metode Average Based Fuzzy Time Series Lee Untuk Peramalan Harga Emas Di PT. X. Jurnal Riset Matematika, 1(1), 73–81. https://doi.org/10.29313/jrm.v1i1.221
Purnama, A., Isnan Noor, T., & Nurdin Yusuf, M. (2021). Analisis Rantai Pasok Cabai Rawit Di Desa Ciandum Kecamatan Cipatujah Kabupaten Tasikmalaya. Jurnal Online Universitas Galuh, 8(2), 313–323.
Puspitasari, A. (2020). Analisis Biaya Dan Pendapatan Usahatani Cabai Rawit Di Kecamatan Cigalontang Kabupaten Tasikmalaya. Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis, 6(2), 1130–1142.
Ro’yun Nuha, M., Putri Tursina, A., & Anisa, U. D. (2023). Pendapatan Usahatani Cabai Merah Berdasarkan Musim di Provinsi Jawa Tengah ( Red Chili Farming Income Based on Season in Central Java Province ). Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia (JIPI), 28(2), 323–334. https://doi.org/10.18343/jipi.28.2.323
Romaita, D., Bachtiar, F. A., & Furqon, M. T. (2019). Perbandingan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Produk Olahan Daging Ayam Kampung ( Studi Kasus : Ayam Goreng Mama Arka ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 3(11), 10384–10392.
Rumawas, V. V, Nayoan, H., & Kumayas, N. (2021). Peran Pemerintah dalam Mewujudkan Ketahanan Pangan Di Kabupaten Minahasa SElatan (Studi Dinas Ketahanan Pangan Minahasa Selatan). Jurnal Governance, 1(1), 1–12.
Song, Q., & Chissom, B. S. (1993). Fuzzy time series and its models. 54, 269–277.
Wehfany, F. Y., R. Timisela, N., & M. Luhukay, J. (2022). Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Usahatani Cabai Rawit ( Capsicum frutescens L .). Jurnal Agrica, 15(2), 123–133.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Nurhamidah, Pramesti Melyna Mustofa, Fithri Sri Mulyani, M.Pd
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
In submitting the manuscript to the journal, the authors certify that:
- They are authorized by their co-authors to enter into these arrangements.
- The work described has not been formally published before, except in the form of an abstract or as part of a published lecture, review, thesis, or overlay journal.
- That it is not under consideration for publication elsewhere,
- That its publication has been approved by all the author(s) and by the responsible authorities – tacitly or explicitly – of the institutes where the work has been carried out.
- They secure the right to reproduce any material that has already been published or copyrighted elsewhere.
- They agree to the following license and copyright agreement.
License and Copyright Agreement
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0) that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
