Prediksi Jumlah Pengunjung Semarang Zoo dengan Metode Fuzzy Time Series
DOI:
https://doi.org/10.31102/zeta.2022.7.1.19-27Keywords:
forecasting, fuzzy time series, number of visitorsAbstract
Forecasting is a very important element in making decisions to deal with uncertain situations. The purpose of this study is to determine the results of forecasting using the fuzzy time series method so that it can be used as a basis for the Semarang Zoo management in planning development. This study uses secondary data from PT Taman Satwa Semarang. Data on the number of visitors to the Semarang Zoo from January 2017 to December 2021. The steps in this research are formulating problems, collecting data, analyzing data, and drawing conclusions. The calculation technique is carried out in two ways, namely manually and using the RStudio application. The result of this research is that the prediction results for January 2022 are 34,640 for manual calculations and 34,430 for calculations using the Rstudio application. While the MAPE test results obtained 14.15% for manual calculations and 15.082% for calculations using the Rstudio application.
.
Keywords: forecasting, fuzzy time series, number of visitors
Downloads
References
Amalia, Nur. 2020. Peramalan Jumlah Pemilik Kendaraan Bermotor yang Melakukan Piutang Pajak Kendaraan di UPT Pendapatan Wilayah Makassar I Selatan dengan Menggunakan Model Arima. Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar.
Brata, Adika Setia. 2016. Penerapan Fuzzy Time Series pada Peramalan Data Seasonal. Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Malang.
Fauziah, Normalita, Sri Wahyuningsih dan Yuki Novia Nasutin. 2016. Peramalan menggunakan Fuzzy Time Series Chen (Studi Kasus: Curah Hujan Kota Samarinda). Jurnal Statistika Vol.4, No.2.
Hansun, Seng. 2012. Peramalan Data IHSG Menggunakan Fuzzy Time Series. IJCCS, Vol.6, No.2.
Hariani, Tuti. 2017. Peramalan Produk Domestik Regional (PDRB) Provinsi Sulawesi Selatan dengan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series. Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar.
James J. Spillane, 1997. Pariwisata Indonesia.Kanisius, Yogyakarta.
Muhammad, Mahadi. 2020. Penerapan Fuzzy Time Series Lee untuk Peramalan Nilai Tukar Petani Subsektor Peternakan di Kalimantan Timur. Program Studi Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Mulawarman Samarinda.
Nurjanah, Siti. 2019. Implementasi Metode Average Based Fuzzy Time Series untuk Permalan Produksi Padi di Kabupaten Grobogan. Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Fakultas Teknik Universitas Negeri Semarang.
Pambudi, Rizki Agung, Budi Darma Setiawan dan Satri Hadi Wijoyo. 2018. Implementasi Fuzzy Time Series untuk Memprediksi Jumlah Kemunculan Titik Api. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol.2, No.11.
Pramudita, Saka. 2012. Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Indonesia dengan menggunakan Fuzzy Time Series. Program Studi Informatika Teori dan Pemrograman Universitas Telkom Bandung.
Qiu, W., Liu, X., & Li, H. 2011. A Generalized Method for Forecasting Base on Fuzzy Time Series, International Journal of Exper: System with Applications. 38, 10446-10453.
Rahmawati, Eka Pandu Cynthia dan Krisni Susilowati. 2019. Metode Fuzzy Time Series Cheng dalam Memprediksi Jumlah Wisatawan di Provinsi Sumatra Barat. Jurnal of Education Informatic Technology and Science (JeITS) Vol. 1 No. 1.
Ramadhan, M.Ridho, Tursina dan Haried Novriando. 2020. Implementasi Fuzzy Time Series pada Prediksi Jumlah Penjualan Rumah. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (Justin) Vol.08, No.4.
Said, Suriyawati. 2011. Peramalan (Forecasting) Volume Penjualan dengan Metode Exponential Smoothing (Study Kasus pada PT. Harfia Graha Perkasa). Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar.
Song, Q., dan Chissom, B., S. 1993. Forecasting Enrollment with Fuzzy Time Series-Part I. International Journal ofFuzzy Set and System, 54(1); 1-9.
Vivianti, Muhammad Kasim Aidid dan Muhammad Nusrang. 2020. Implementasi Fuzzy Time Series untuk Peramalan Jumlah Pengunjung di Benteng Fort Rotterdam. Jurnal of Statistics and Its Application on Teaching and Research Vol. 2, No.1.
Yoeti, H Oka A. 1997. Perencanaan dan Pengembangan Pariwisata. Universitas Michigan: Pradnya Paramita.
