PENERAPAN MODEL HYBRID SARIMAX-ANFIS DALAM PERAMALAN RUNTUN WAKTU (STUDI KASUS: INFLASI DI INDONESIA) - Badai Sapta Maulana, - (2022)
Penelitian ini berisi tentang penerapan model hybrid SARIMAX-ANFIS dalam peramalan runtun waktu. Model tersebut merupakan pengembangan dari model SARIMA dengan cara mengatasi kekurangannya. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengetahui model hybrid SARIMAX-ANFIS dan hasil dari penerapannya terhadap studi kasus inflasi di Indonesia dengan variabel eksogennya jumlah uang beredar dan kurs rupiah terhadap dollar. Pada penelitian ini digunakan data dari bulan Januari 2010 hingga bulan Januari 2022. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model hybrid SARIMAX-ANFIS dengan model SARIMAX fungsi transfer multiple-input dan model ANFIS menggunakan input residual dua belas, dua dan satu bulan sebelumnya, jumlah fungsi keanggotaannya dua serta jenis fungsi keanggotaannya Gaussian merupakan model yang paling baik dibandingan dengan model SARIMA ataupun SARIMAX. Selain itu, berdasarkan nilai MAPE dari model hybrid SARIMAX-ANFIS yang diperoleh sebesar (2,98E-15)% menunjukan model teresebut menghasilkan peramalan yang sangat baik. This research contains about application of the hybrid SARIMAX-ANFIS model in time series. This model is a development of the SARIMA model by overcoming its shortcomings. The purpose of this research was to determine hybrid SARIMAX-ANFIS model and the resuts of its application to case studies inflation in Indonesia with the exogenous variables being the money supply ang the rupiah exchange rate to dollar. This research uses data from January 2010 to January 2022. The results of thisresearch indicate that the hybrid SARIMAX-ANFIS model with SARIMAX miltiple-input transfer function ang the ANFIS model use residual inputs of twelve,twoand one month before., thenumber ofmembership function is two an type of membership function is Gaussian it is a best of model compared to SARIMA and SARIMAX. In addition, based on MAPE value of hybrid SARIMAX-ANFIS model obtained at (2,98E-15)% it shows that the model produces very good forecasts.