Jurnal Riset Matematika
Jurnal Riset Matematika (JRM) Jurnal Riset Matematika (JRM) menerbitkan artikel penelitian akademik tentang kajian teoritis dan terapan serta berfokus pada Matematika dengan ruang lingkup Algoritma, MATLAB, ARFIMA, Arithmetic Geometric Mean, Aritmatika Modulo konveksi alamiah, Backorder, Bidang Singgung, EOQ , Fuzzy Decision Tree, Himpunan Fuzzy, Jumlah Riemann, kecepatan aliran, Koefisien Fungsi, Konstanta Pegas Graph Hamilton, Konveksi Alamiah, Lapisan Batas, Logika Fuzzy, Metode Beda Hingga Deret Waktu, Metode Dekomposisi Lower-Upper Gauss, Metode Deret Pangkat, Model Inventory, NCP, Norm Cross Product, Persamaan Arus, Persamaan Diferensial Orde Dua Homogen, Premi Bundaran, Profitabilitas, Risiko, Varians, Shortest Path, Sequential Insertion, Sistem Persamaan Diferensial, Tangga Nada Pentatonik, Time Series, Titik Biasa, Titik Ekuilibrium Luas Permukaan, Titik Kesetimbangan Optimasi Multi Objektif, Titik Singular Regular Rumah Sakit, Transformasi Laplace. Jurnal ini diterbitkan oleh UPT Publikasi Unisba. Artikel yang dikirimkan ke jurnal ini akan diproses secara online dan menggunakan double blind review minimal oleh dua orang mitra bebestari.
Articles
90 Documents
<![CDATA[Prediksi Harga Saham Perusahaan Operator Telekomunikasi Selular pada Masa Pandemi Menggunakan Metode Binomial ]]>
<![CDATA[Ferliana]]>;
<![CDATA[Yani Ramdani]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Matematika Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal Riset Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT Publikasi Ilmiah Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (281.255 KB)
|
DOI: 10.29313/jrm.v1i1.102
<![CDATA[Abstract. The corona virus causes all activities to be carried out online so that all activities require Internet access which makes mobile telecommunications operator companies one of the promising investments in this pandemic. Stock investing allows investors to get profits in a relatively short time. Investments in stocks are currently unstable, as the whole world has been in difficult times since the coronavirus. Capital market players can feel the loss, which causes share prices to tend to decline. The impact of the corona virus is to paralyze all areas, especially the economy, so that an investor must be able to predict an increase or decrease in stock prices. The binomial method helps investors to predict the possibility of a stock price that will occur and is clarified by using a binomial tree that can be predicted in the form of stock prices by having the possibility of four predictions, two predictions describing an increase in shares and two other predictions describing the possibility of a falling stock price. Abstrak. Virus korona menyebabkan semua kegiatan dilakukan melalui daring (online) sehingga semua kegiatan memerlukan akses Internet yang membuat perusahaan operator telekomunikasi seluler menjadi salah satu investasi yang menjanjikan dimasa pandemi ini Investasi ialah komitmen menempatkan sejumlah dana dalam waktu yang cukup lama untuk memperoleh keuntungan di masa datang. Investasi saham memungkinkan investor mendapatkan keuntungan dalam waktu yang relatif singkat. Investasi dalam bentuk saham pada saat ini tidaklah stabil, karena seluruh dunia dalam masa sulit semenjak adanya virus korona. Kerugianpun dapat dirasakan oleh pelaku pasar modal yang menyebabkan harga saham cenderung menurun. Dampak virus korona adalah melumpuhkan segala bidang terutama perekonomian sehingga sebagai seorang investor harus bisa memprediksi peningkatan atau penurunan harga saham. Metode binomial membantu investor untuk memprediksi kemungkinan harga saham yang akan terjadi dan diperjelas dengan menggunakan pohon binomial hasil prediksi yang di dapat berupa harga saham dengan memiliki kemungkinan empat prediksi dua prediksi menggambarkan kenaikan saham dan dua prediksi lain menggambarkan kemungkinan harga saham turun.]]>
<![CDATA[Peramalan Indeks Harga Saham dengan Autoregressive Moving Average Generelized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARMA-GARCH) ]]>
<![CDATA[Nur Najmi Layla]]>;
<![CDATA[Eti Kurniati]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Matematika Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal Riset Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT Publikasi Ilmiah Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (261.108 KB)
|
DOI: 10.29313/jrm.v1i1.103
<![CDATA[Abstract. The stock price index is the information the public needs to know the development of stock price movements. Stock price forecasting will provide a better basis for planning and decision making. The forecasting model that is often used to model financial and economic data is the Autoregressive Moving Average (ARMA). However, this model can only be used for data with the assumption of stationarity to variance (homoscedasticity), therefore an additional model is needed that can model data with heteroscedasticity conditions, namely the Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) model. This study uses data partitioning in pre-pandemic conditions and during the pandemic, Insample data with pre-pandemic conditions and insample data during pandemic conditions. Based on the research results, the GARCH model (1,1) was obtained with the conditions before the pandemic and GARCH (1,2) during the pandemic condition. The forecasting model obtained has met the eligibility requirements of the GARCH model. If the forecasting model fulfills the eligibility requirements, then MAPE calculations are performed to see the accuracy of the forecasting model. And obtained MAPE in the conditions before the pandemic and during the pandemic in the very good category. Abstrak. Indeks harga saham merupakan informasi yang diperlukan masyarakat untuk mengetahui perkembangan pergerakan harga saham. Peramalan harga saham akan memberikan dasar yang lebih baik bagi perencanaan dan pengambilan keputusan. Model peramalan yang sering digunakan untuk memodelkan data keuangan dan ekonomi adalah Autoregrresive Moving Average (ARMA). Namun model tersebut hanya dapat digunakan untuk data dengan asumsi stasioneritas terhadap varian (homoskedastisitas), oleh karena itu diperlukan suatu model tambahan yang bisa memodelkan data dengan kondisi heteroskedastisitas, yaitu model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastisity (GARCH). Penelitian ini menggunakan partisi data pada kondisi sebelum pandemi dan saat pandemi berlangsung data Insample dengan kondisi sebelum pandemi dan insample pada kondisi pandemi. Berdasarkan hasil penelitian, maka didapat model GARCH (1,1) dengan kondisi sebelum pandemi dan GARCH (1,2) saat kondisi pandemi. Model peramalan yang didapat sudah memenuhi syarat kelayakan model GARCH. Apabila model peramalan terpenuhi syarat kelayakannya maka dilakukan perhitungan MAPE untuk melihat keakuratan model peramalannya. Dan diperoleh MAPE pada kondisi sebelum pandemi dan saat pandemi dengan kategori sangat baik.]]>
<![CDATA[Pendugaan Data Runtun Waktu Debit Aliran Sungai Cikeruh dengan Metode Thomas-Fiering ]]>
<![CDATA[Meiske Shabrina Pesik]]>;
<![CDATA[Didi Suhaedi]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Matematika Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal Riset Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT Publikasi Ilmiah Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (301.825 KB)
|
DOI: 10.29313/jrm.v1i1.104
<![CDATA[Abstract. The Cikeruh River is a source of water for the people who live in the watershed area. The shift in land management has resulted in problems in the availability of water resources. As a policy to overcome this problem, an estimation of the flow rate of the Cikeruh river was carried out. Cikeruh river flow discharge data is observational data with a monthly period included in time series data or time series data. This data has a seasonal pattern so that the method that can be used to predict the discharge data is the Thomas-Fiering Method. To estimate the discharge data for 2018, the Cikeruh river flow discharge data were used every month from 2011 to 2017 as many as 84 historical data. Then after getting the results of the 2018 debit data estimation, the mean error value calculated using Thomas-Fiering was 0.0291. Abstrak. Sungai Cikeruh merupakan sumber air bagi masyarakat yang bermukim di wilayah daerah aliran sungai. Terjadinya pergeseran tata kelola lahan mengakibatkan permasalahan ketersediaan sumber daya air. Sebagai suatu kebijakan untuk mengatasi permasalahan tersebut maka dilakukan pendugaan debit aliran sungai Cikeruh. Data debit aliran sungai Cikeruh merupakan data pengamatan dengan periode bulanan yang termasuk dalam data time series atau data runtun waktu. Data ini memiliki pola musiman sehingga metode yang dapat digunakan untuk membuat pendugaan data debit adalah Metode Thomas-Fiering. Untuk menduga data debit tahun 2018 digunakan data debit aliran sungai Cikeruh setiap bulannya dari tahun 2011 sampai 2017 sebanyak 84 data historis. Kemudian setelah mendapatkan hasil pendugaan data debit tahun 2018 didapatkan nilai Mean Error perhitungan menggunakan Thomas-Fiering adalah 0.0291.]]>
<![CDATA[Pengaruh Rasio Keuangan terhadap Profitabilitas pada Perusahaan ]]>
<![CDATA[Amalia Amanda Hidayah]]>;
<![CDATA[Farid H. Badruzzaman]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Matematika Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal Riset Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT Publikasi Ilmiah Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (278.799 KB)
|
DOI: 10.29313/jrm.v1i1.105
<![CDATA[Abstract. This study used a sample of 6 companies. The research objective was to determine the effect of Non Performing Loans (NPL), Operational Costs on Operational Income (OCOI), Net Interest Margin (NIM), Loan to Deposits Ratio ( LDR) and Capital Adequacy Ratio (CAR) to profitability (ROA). Problem solving using multiple linear regression analysis techniques. Based on the analysis, it is known that NPL and LDR have a significant negative effect on profitability (ROA), while CAR have a significant positive effect on profitability (ROA). Abstrak. Penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 6 perusahaan. Tujuan penelitian untuk mengetahui pengaruh Non Performing Loan (NPL), Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO), Net Interest Margin (NIM), Loan to Deposits Ratio (LDR) dan Capital Adequacy Ratio (CAR) terhadap profitabilitas (ROA). Pemecahan masalah menggunakan teknik analisis regresi linier berganda. Berdasarkan hasil analisis maka diketahui bahwa NPL dan LDR berpengaruh negatif signifikan terhadap profitabilitas (ROA), sedangkan CAR berpengaruh positif signifikan terhadap profitabilitas (ROA).]]>
<![CDATA[Penentuan Kuantitas Produksi Kue Brownies yang Optimal pada Model Persediaan Periode Tunggal ]]>
<![CDATA[Vini Damayanti]]>;
<![CDATA[M. Yusuf Fajar]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Matematika Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal Riset Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT Publikasi Ilmiah Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (222.931 KB)
|
DOI: 10.29313/jrm.v1i1.106
<![CDATA[Abstract. Inventory is an important part of a manufacturing company, both before the production process begins, during the production process or after the production process is complete. Inventory control in a company must be carried out as optimally as possible. Shortage or excess of inventory will cause losses for the company. Holding costs will be large if there is excess inventory. With the availability of inventory management, it can anticipate a surge in demand from consumers. Inventory management is also used to optimize inventory as possible to reduce inventory costs. In this thesis, analyze the optimal quantity of brownie cake production using a single period model. In this model, it must determine the level of inventory, the holding cost of inventory, and the cost of shortage of inventory. Once determined, it can be seen from the optimal brownies cake production results. Based on the results of the data analysis of the optimal quantity of brownie cake production, it can be seen that the optimal of 8 packages or 200 pcs with an expected total cost of Rp. 12.825.540. Abstrak. Persediaan merupakan bagian yang penting dalam suatu perusahaan manufaktur, baik sebelum proses produksi dimulai, saat proses produksi berlangsung maupun setelah proses produksi selesai. Pengendalian persediaan dalam suatu perusahaan harus dilakukan seoptimal mungkin. Kekurangan maupun kelebihan persediaan akan dapat menimbulkan kerugian bagi perusahaan. Biaya penyimpanan akan menjadi besar bila terjadi kelebihan persediaan. Dengan adanya manajemen persediaan dapat mengantisipasi lonjakan permintaan dari konsumen. Manajemen persedian juga berguna untuk mengoptimalkan persediaan seoptimal mungkin guna mengurangi biaya persediaan. Pada skripsi ini, di lakukan analisis penentuan kuantitas produksi kue brownies yang optimal dengan menggunakan model periode tunggal. Pada model ini harus menentukan level inventory, biaya simpan, dan biaya kekurangan persediaan. setelah ditentukan maka dapat dilihat hasil produksi kue brownies yang optimal. Berdasarkan hasil analisis data kuantitas produksi kue brownies yang optimal sebanyak 8 pack atau 200 pcs dengan ekspektasi ongkos total Rp. Rp. 12.825.540.]]>
<![CDATA[Penyelesaian Travelling Salesman Problem dengan Menggunakan Algoritma Artificial Bee Colony ]]>
<![CDATA[Hilda Chaerunnissa]]>;
<![CDATA[Respitawulan]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Matematika Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal Riset Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT Publikasi Ilmiah Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (473.147 KB)
|
DOI: 10.29313/jrm.v1i1.160
<![CDATA[Artificial bee colony algorithm is inspired by the honeybee's behavior in finding foods. In finding foods, the bees have 3 divisions that play an important role: the employed bees, the onlooker bees, and the scout bees. In this paper, the artificial bee colony algorithm implemented on the shipping problem conducted by courier. The courier should find the shortest route by passing through each and every specified location and coming back to the first location to deliver the packages in a short time. The efficient route to deliver the packages is solved by optimizing the travelling salesman problem. PT Pos Purwakarta has 18 drop-off locations. Using the artificial bee colony algorithm, the effective route was established with total range of 95.9 km. Algoritma artificial bee colony ini terinspirasi dari perilaku lebah madu dalam mencari makanan. Dalam mencari makanan lebah tersebut memiliki 3 pembagian kerja, yaitu employed bees, onlooker bees, dan scout bees. Algoritma artificial bee colony dapat diimplementasikan dalam masalah pengiriman paket oleh kurir. Penyelesaian travelling salesman problem menggunakan algoritma artificial bee colony untuk mencari rute terpendek dengan melewati setiap lokasi yang ditentukan tanpa ada yang terlewat dengan kembali lagi ke lokasi awal agar seorang kurir dapat mengantarkan paket-paket tersebut dengan waktu yang singkat, sehingga masalah yang terjadi seorang kurir harus menemukan rute yang efisien di antara rute lainnya agar dapat menjalankan tugas dengan baik. Berdasarkan hasil program yang dilakukan pada 18 lokasi pengantaran oleh seorang kurir dengan menggunakan algoritma Artificial Bee Colony pada studi kasus pengiriman paket PT Pos Purwakarta memperoleh hasil rute dengan total jarak yaitu 95,9 km.]]>
<![CDATA[Optimasi Produksi Buis Beton Menggunakan Model De Novo Programming pada Sakti Beton Jaya Mandiri ]]>
<![CDATA[Resqy Sellva Budianti]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Matematika Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal Riset Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT Publikasi Ilmiah Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (271.223 KB)
|
DOI: 10.29313/jrm.v1i1.161
<![CDATA[Sakti Beton Jaya Mandiri is an industry that provides various types of construction materials, one of which is the manufacture of concrete buis. There are seven types of buis concrete produced. The raw materials used in the manufacture of buis concrete are sand, cement and water. When producing concrete buis, sometimes there is an excess or residual raw material, which caused by the inaccurate calculation of the raw material requirements. The aim of this paper is to optimize the production of concrete buis according to the available resources so that there are no residues. De Novo programming model is used and then formulated into a linear programming model using the simplex method. The calculation results the optimum numbers of production are 216 buis concrete type 20, 238 buis concrete type 30, 142 buis concrete type 40, 130 buis concrete type 50, 112 buis concrete type 60, 125 buis concrete type 80, and 150 buis concrete type 100 with total production profit in March 2021 of Rp. 47,685,060.58. Sakti Beton Jaya Mandiri merupakan industri penyedia berbagai jenis material konstruksi salah satunya pembuatan buis beton. Terdapat tujuh jenis tipe buis beton yang diproduksi. Bahan baku yang digunakan dalam pembuatan buis beton yaitu pasir, semen dan air. Saat memproduksi buis beton terkadang terjadi kelebihan atau sisa bahan baku yang penyebabnya diperkirakan pada kurang tepatnya memperhitungkan kebutuhan bahan baku, sedangkan dalam pembuatan beton terdapat spesifikasi tertentu yang harus terpenuhi sehingga diupayakan agar tidak adanya sisa bahan baku saat proses produksi. Diperlukan optimasi produksi buis beton sesuai dengan sumber daya yang tersedia agar tidak terdapat sisa, digunakan model de novo programming kemudian diformulasikan ke dalam model linear programming dengan metode simpleks. Hasil perhitungan diperoleh jumlah masing-masing produk buis beton diantaranya buis beton tipe 20 sebanyak 216, buis beton tipe 30 sebanyak 238, buis beton tipe 40 sebanyak 142, buis beton tipe 50 sebanyak 130, buis beton tipe 60 sebanyak 112, buis beton tipe 80 sebanyak 125 dan buis beton tipe 100 sebanyak 150 dengan total keuntungan produksi pada bulan Maret 2021 yaitu Rp. 47.685.060,58. Penggunaan model de novo programming dapat mengoptimalkan bahan baku yang tersedia sehingga diharapkan mampu memenuhi spesifikasi produk buis beton yang telah ditetapkan dan keuntungan yang diperoleh maksimum.]]>
<![CDATA[Menentukan Portofolio Optimal Menggunakan Model Markowitz ]]>
<![CDATA[Nuralfira Putri Hartono]]>;
<![CDATA[Onoy Rohaeni]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Matematika Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal Riset Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT Publikasi Ilmiah Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (266.722 KB)
|
DOI: 10.29313/jrm.v1i1.162
<![CDATA[The provider company on the covid-19 pandemic became an interest in investors to invest. Investing certainly has a risk then investors must have an analysis to know what to bear during investing is like making a portfolio. In determining the optimal portfolio there are several models that one of them can use is the Markowitz model. Specifies an optimal portfolio with Markowitz models only reserved for investors who want the smallest risk outcome with a particular profit. The results earned for the investor's optimal portfolio could instill its funds on each provider's shares, on W shares with a fund proportion of 0.48%, on X shares with a fund proportion of 50%, on Y shares with a fund proportion of 49.5% and on Z shares with a fund proportion of 0.11%. The optimal portfolio formed gives a portfolio return expectation of 7.53% with a portfolio risk or risk that investors will bear is as much as 9.95%. Perusahaan provider pada pandemi covid-19 menjadi ketertarikan para investor untuk berinvestasi. Berinvestasi tentunya memiliki risiko maka investor harus memiliki analisis untuk mengetahui apa yang akan ditanggung selama berinvestasi seperti membuat suatu portfolio. Dalam menentukan portfolio optimal ada beberapa model yang dapat digunakan salah satunya adalah model Markowitz. Menentukan portfolio optimal dengan model Markowitz hanya diperuntukan untuk investor yang menginginkan hasil risiko terkecil dengan keuntungan tertentu. Hasil yang diperoleh untuk portfolio optimal investor dapat menanamkan dananya pada masing-masing saham provider, pada saham W dengan proporsi dana sebesar 0,48%, pada saham X dengan proporsi dana sebesar 50%, pada saham Y dengan proporsi dana sebesar 49,5% dan pada saham Z dengan proporsi dana sebesar 0,11%. Portofolio optimal yang terbentuk memberikan return ekspektasi portfolio sebesar 7,53% dengan risiko portfolio atau risiko yang akan ditanggung oleh investor adalah sebesar 9,95%.]]>
<![CDATA[Prediksi Curah Hujan di Kota Bandung Menggunakan Model Logika Fuzzy Time Series ]]>
<![CDATA[Dinda Salsabilla Nur Aliana]]>;
<![CDATA[Yurika Permanasari]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Matematika Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal Riset Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT Publikasi Ilmiah Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (271.33 KB)
|
DOI: 10.29313/jrm.v1i1.220
<![CDATA[Rainfall prediction is useful for life activities, such as public safety, agricultural prodaction, animal husbandry, fisheries, aviation, etc. This study aims to determine the prediction of rainfall in Bandung using the Fuzzy Time Series Logic model and its level of accuracy using Mean Absolute Error (MAE). The rainfall data in January 2010-December 2019 from BMKG was used to build the model and predict the rainfall in January 2020. Based on the results, the predicted rainfall in January 2020 is 225mm or moderate rainfall. The error using MAE is 3.848583 mm. The error shows that the prediction value using Fuzzy Time Series Logic is less accurate which may be caused by several factors, such as the raw data have error and missing values so that the data is not normally distributed, also the occurrence of El Nino and La Nina in 2015, 2016 and 2019. Informasi prediksi curah hujan diperlukan bagi berbagai macam aktivitas kehidupan, seperti keselamatan masyarakat, produksi pertanian, peternakan, perikanan, penerbangan dan lain sebagainya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui proses penerapan dalam memprediksi curah hujan di Kota Bandung dan tingkat akurasi model Logika Fuzzy Time Series dalam memprediksi curah hujan di Kota Bandung menggunakan Mean Absolute Error (MAE). Data yang digunakan adalah data curah hujan Januari 2010-Desember 2019 yang berasal dari BMKG. Berdasarkan hasil analisis prediksi curah hujan Kota Bandung menggunakan Logika Fuzzy Time Series, nilai prediksi curah hujan Januari 2020 sebesar 225mm atau akan terjadi hujan menengah (sedang) nilai error menggunakan MAE sebesar MAE = 3,848583. Nilai error yang dihasilkan menunjukkan bahwa nilai prediksi menggunakan Logika Fuzzy Time Series kurang akurat dikarenakan terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi seperti banyaknya data yang bernilai error dan tidak tercatat sehingga data tidak berdistribusi normal, peristiwa El Nino dan La Nina pada tahun 2015, 2016 dan 2019]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Average Based Fuzzy Time Series Lee Untuk Peramalan Harga Emas Di PT. X ]]>
<![CDATA[Nurul Hani Pajriati]]>
<![CDATA[ Jurnal Riset Matematika Vol. 1 No. 1 (2021): Jurnal Riset Matematika ]]>
Publisher : <![CDATA[UPT Publikasi Ilmiah Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (286.721 KB)
|
DOI: 10.29313/jrm.v1i1.221
<![CDATA[Gold is one of investment that can provide attractive benefits in the future. One of the advantages of investing in gold is that the value of its assets is not significantly eroded by inflation. Although gold prices tend to be stable, investment risks remain. Therefore we need a method that can help to find out the prediction of the gold price at the time that will be the basis for making a decision. One of them is by using Fuzzy Time Series Lee's method. Fuzzy time series lee's method is a combination of fuzzy logic concepts with time series forecasting that can solve forecasting problems. This article discusses gold price forecasting at PT. Pegadaian from September 1, 2020 to February 28, 2021. From the results of the research conducted, it is known that the prediction of gold price data using average based fuzzy time series lee results in a gold price of Rp. 872,500 and has an error rate based on the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) value of 0.4364%. These results include very good criteria. Emas merupakan salah satu bentuk investasi yang dapat membawa keuntungan menarik di masa yang akan datang. Salah satu keuntungan dari berinvestasi emas adalah nilai asetnya yang tidak tergerus inflasi secara signifikan. Meskipun harga emas cenderung stabil, tetapi resiko investasi emas tetap ada. Maka dari itu perlu suatu metode yang dapat membantu untuk mengetahui prediksi harga emas diwaktu yang akan sebagai dasar untuk membuat suatu keputusan. Salah satunya dengan menggunakan metode Fuzzy Time Series Lee. Metode fuzzy time series lee merupakan gabungan konsep logika fuzzy dengan peramalan time series yang dapat menyelesaikan permasalahan suatu peramalan. Artikel ini mendiskusikan tentang peramalan harga emas di PT. Pegadaian dari tanggal 1 September 2020 sampai tanggal 28 Februari 2021. Dari hasil penelitian yang dilakukan, diketahui bahwa prediksi data harga emas menggunakan average based fuzzy time series lee menghasilkan harga emas sebesar Rp. 872.500 dan memiliki tingkat kesalahan (error) berdasarkan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sebesar 0,4364%. Hasil tersebut termasuk kriteria sangat baik.]]>
