Perpustakaan Digital ITB

Minyak mentah merupakan bahan bakar utama yang digunakan di dunia hingga saat ini, sehingga merupakan komoditi yang sangat penting bagi industri dan kehidupan masyarakat. Fluktuasi harga minyak mentah menyebabkan perlunya penentuan keputusan investasi yang baik, oleh karena itu prakiraan harga minyak mentah merupakan suatu keuntungan untuk produsen dan konsumen. Terdapat dua aspek yang harus diperhatikan dalam proses prakiraan. Pertama aspek teramati, yaitu banyaknya produksi minyak mentah, kedua aspek tidak teramati (tersembunyi), yaitu harga minyak mentah. Dalam hal ini diasumsikan harga minyak mentah dipengaruhi oleh banyaknya produksi pada waktu terkait dan harga minyak mentah pada suatu hari dipengaruhi oleh harga minyak mentah pada satu hari sebelumnya, sehingga Hidden Markov Models (HMM) digunakan dalam proses prakiraan. Data harga dan produksi dari minyak mentah dinyatakan sebagai Fuzzy Time Series (FTS) karena dapat menangani data yang vague dan tidak lengkap. Harga dan banyaknya produksi minyak mentah dinyatakan dalam interval-interval yang sama panjang, lalu interval ini digunakan sebagai keadaan tersembunyi (harga) dan variabel teramati (produksi) dari HMM. Matriks emisi yang merupakan parameter dari HMM digunakan sebagai matriks relasi fuzzy yang menghubungkan antara FTS dengan HMM. Dalam tulisan ini, diperkenalkan beberapa model prakiraan yang merupakan modifikasi dari proses defuzzifikasi pada FTS. Model prakiraan terbaik digunakan untuk melakukan prakiraan harga minyak mentah untuk periode beberapa bulan kedepan.