FORECASTING DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC RELATIONSHIP GROUP PADA DATA PEMBUATAN PASPOR KANTOR IMIGRASI

Abstrak

Stansioneritas adalah istilah digunakan untuk mendeskripsikan pola kenaikan dan penurunan suatu data time series. Dalam data time series, dikenal istilah data stasioner dan non-stasioner. Data non-stasioner merupakan data yang memiliki pola kenaikan dan penurunan yang tidak stabil. Ini membuat peramalan menjadi lebih sulit dilakukan. Fuzzy Time Series merupakan salah satu dari banyak metode peramalan yang dapat dipergunakan. Di algortima ini, penambahan orde merupakan salah satu cara yang bisa dimanfaatkan untuk meningkatkan akurasi metode tersebut. Pengaplikasian penambahan orde Fuzzy hingga tiga orde dilakukan untuk mengetahui pengaruh penambahan orde kepada nilai akurasi yang dihasilkan. Pengujian dilakukan dengan mengaplikasikan metode kepada data yang dibagi ke beberapa jumlah. Dari pengujian, didapatkan rata-rata nilai akurasi ketiga metode untuk Fuzzy Logic Relationship Groups (FLRG) Orde-1, 2, dan 3 berturut-turut yaitu sebesar 84,06719%, 85,77546%, 92,01034%. Nilai akurasi terbesar dimiliki oleh FLRG Orde-3 dan nilai akurasi terkecil dimiliki oleh FLRG Orde-1. Dengan ini terbukti bahwa penambahan orde mampu mengurangi nilai error pada peramalan data tidak stasioner namun akurasi yang dihasilkan oleh jumlah data yang berbeda akan mengalami penurunan dan peningkatan akurasi secara tidak menentu. Dari pengujian yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa orde, jumlah data, dan pola data merupakan faktor yang mempengaruhi akurasi yang dihasilkan.