Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Model Chen, Lee, dan Singh pada Produksi Tomat di Nusa Tenggara Barat

Dewi Anjang Sari; Wiwit Pura Nurmayanti; Kerta nah; Kerta nah

Dewi Anjang Sari Universitas Hamzanwadi
Wiwit Pura Nurmayanti Universitas Hamzanwadi
Kerta nah Universitas Hamzanwadi
Kerta nah Universitas Hamzanwadi

Abstract

Abstrak. Proses perkembangan besar atau jumlah sesuatu pada waktu yang akan datang berdasarkan data pada masa lampau (historis) yang dianalisis secara ilmiah khususnya menggunakan metode statistika disebut peramalan. Salah satu contoh metode peramalan adalah metode fuzzy time series. Kelebihan metode fuzzy time series ini tidak membutuhkan asumsi-asumsi dibandingkan dengan metode peramalan lainnya. Banyak metode fuzzy time series yang dikembangkan diantaranya model fuzzy time series Chen, Lee, dan Singh. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran produksi tomat di Nusa Tenggara Barat dan membandingkan hasil metode Fuzzy Time Series model Chen, Lee dan Singh. Hasil dari penelitian ini adalah pada tahun 2014 produksi tomat naik sebesar 36734 kuintal dan pada tahun 2018 produksi turun sebesar 20871 penurunan produksi tomat diakibatkan oleh curah hujan yang tinggi, buah yang busuk dan pecah. Selanjutnya, hasil tingkat perbandingan akurasi model seri waktu fuzzy Chen, Lee, dan Singh yang diperoleh model Singh adalah model terbaik karena menghasilkan nilai MAE, MSE, RMSE, dan MAPE yang lebih kecil yaitu masing-masing bernilai sebesar 1829.685, 5052646, 2247.809, 8.605 dibandingkan dengan model Chen dan Lee.

References

Ahmad, F. (2020). Penentuan Metode Peramalan pada Produksi Part New Granada Bowlst di PT.X. Jurnal Integrasi Sisitem Industri (JISI), Vol. 7, No. 1, 31-39.
Arvie, D. (2022). Peramalan Import Migas dan Non-Migas Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Model Cheng. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, Vol. 9, No. 4, 3519-3528.
Azahra, N., & dkk. (2022). Peramalan Jumlah Produksi Tebu Menggunakan Metode Time Series Model Moving Average. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), Vol. 9, No. 4, 840-845.
Badan Pusat Statistik, N. (2019).
Chanso, S. E., & dkk. (2023). Perbandingan Metode Chen dan Markov Chain untuk Meramalkan Jumlah Kasus Dispensasi Kawin atas Berlakunya UU NO.16 Tahun 2019. BRILIANT:Jurnal Riset dan Konseptual, Vol.8, No.1, 170-179.
Fathoni, M. Y., & Wijayanto, S. (2021). Forecasting Penjualan Gas LPG di Toko Sembako Menggunakan Fuzzy Time Series. Jurnal JUPITER, Vol. 13, No. 2, 87-96.
Fitri, Z. E., & dkk. (2020). Penerapan Neural Network untuk Klasifikasi Kerusakan Mutu Tomat. Jurnal Rekayasa Elektrika, Vol. 16, No. 1, 44-49.
Ipan, Syaripuddin, & Nohe, D. A. (2022). Perbandingan Model Chen dan Model Lee Pada Metode Fuzzy Time Series untuk Peramalan Produksi Kelapa Sawit Provinsi Kalimantan Timur. Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya, 81-95.
Maricar, M. A. (2019). Analisa Perbandingan Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ. Jurnal Sistem dan Informatika, Vol. 13, No. 2, 36-45.
Muhammad, M., Wahyuningsih, S., & Siringoringo, M. (2021). Peramalan Nilai Tukar Petani Subsektor Pertenakan Menggunakan Fuzzy Time Series Lee. Jambura Journal Of Mathematics, Vol. 3, No. 1, 1-15.
Nur, I. M., & dkk. (2020). Implementasi Metode Fuzzy Time Series Singh pada Peramalan Banggai Cardinalfish di Balai Perikanan Budidaya Laut Ambon. Prosiding Seminar Nasional VARIANSI , 138-148.
Pajriati, N. H. (2021). Penerapan Metode Average Based Fuzzy Time Series Lee untuk Peramalan Harga Emas di PT.X. Jurnal Riset Matematika, Vol. 1, No. 1, 73-81.
Putri, F. M. (2022). Tingkat Peramalan Penjulan Produk Brodir dan Sulaman Menggunakan Metode Trend Moment. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, Vol. 4, No. 2, 34-38.
Rachim, F., & dkk. (2020). Perbandingan Fuzzy Time Series dengan Metode Chen dan Metode S.R. Singh (Studi Kasus : Nilai Impor di Jawa Tengah Periode Januari 2014 - Desember 2019). Jurnal Gaussian, Vol.9, No. 3, 306-315.
Selasakmida, A. D., & dkk. (2021). Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing Holt dan Fuzzy Time Series Chen untuk Peramalan Harga Paladium. Jurnal Gaussian, Vol. 10, No. 3, 325-336.
Suryanto, A. A., & Muqtadir, A. (2019). Penerapan Metode Mean Absolute Error (MAE) dalam Algoritma Regresi Linear untuk Prediksi Produksi Padi. Jurnal Sains dan Teknologi, Vol. 11, No. 1, 7883.
Sutawinaya, I. P. (2017). Perbandingan Metode Jaringan Saraf Tiruan pada Peramalan Curah Hujan. Jurnal Logic, Vol. 17, No. 2, 92-97.
Yusuf, F. I., & Anjasari, D. H. (2018). Metode Triple Exponential Smoothing Holt-Winters untuk Peramalan Jumlah Wisatawan Nusantara di Kabupaten Wisatawan Nusantara di Kabupaten Banyuwangi . unisada Journal of matematics and computer science (UJMC), Vol.4, No. 2, 1-6.