PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN KOTA YOGYAKARTA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TIME SERIES

Yuli Setyowati

doi:10.21831/jsd.v12i2.59986

PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN KOTA YOGYAKARTA DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TIME SERIES

Yuli Setyowati, Department of Mathematics Education, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia, Indonesia

10.21831/jsd.v12i2.59986

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah pengunjung perpustakaan Kota Yogyakarta dengan membandingkan metode fuzzy time series Chen, fuzzy time series Singh, dan ARIMA. Hasil peramalan tersebut dapat dimanfaatkan untuk membantu perencanaan dalam rangka meningkatkan mutu perpustakaan Kota Yogyakarta, sehingga tujuan dari perpustakaan Kota Yogyakarta dapat tercapai. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data harian pengunjung perpustakaan Kota Yogyakarta dari tanggal 1 Januari 2020 hingga 31 Desember 2022. Terdapat tiga metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode fuzzy time series Chen, metode fuzzy time series Singh, dan metode ARIMA. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa bahwa model fuzzy time series Singh adalah model yang terbaik dibandingkan dengan model fuzzy time series Chen dan model ARIMA. Hal ini dikarenakan model fuzzy time series Singh memiliki nilai ketepatan model yang paling kecil yaitu nilai RMSE 5,953, nilai MAE 5,059, nilai MAPE 5,602. Sedangkan nilai ketepatan model fuzzy time series adalah nilai RMSE 48,59, nialai MAE 39,556, nilai MAPE 51,972. Sementara model ARIMA memiliki nilai ketepatan model RMSE, MAE, dan MAPE secara berturut-turut adalah 41,48523 , 30,36407 , 38,65976. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model terbaik yang dapat digunakan pada penelitian ini adalah model fuzzy time series Singh.

References

Chen, S.-M. (1996). Forecasting enrollments based on fuzzy time series. Fuzzy sets and systems, 81(3), 311–319.

Chen, S.-M., & Hsu, C.-C. (2004). A new method to forecast enrollments using fuzzy time series. International Journal of Applied Science and Engineering, 2(3), 234–244.

Eskha, A. (2018). Peran perpustakaan sebagai sumber belajar. Jurnal Imam Bonjol: Kajian Ilmu Informasi dan Perpustakaan, 2.1, 12–18. https://doi.org/10.15548/jib.v2i1.25

Harahap, W. R. (2018). Empat jenis perpustakaan zaman now. JIPI (Jurnal Ilmu Perpustakaan dan Informasi), 3(2), 194–202.

Palupi, A. S. (2012). Landasan konseptual perencanaan dan perancangan perpustakaan kota di Yogyakarta [Thesis (S1)]. Universitas Atma Jaya Yogyakarta.

Singh, S. R. (2007). A robust method of forecasting based on fuzzy time series. Applied Mathematics and Computation, 188(1), 472–484. https://doi.org/10.1016/j.amc.2006.09.140

Xihao, S., & Yimin, L. (2008). Average-based fuzzy time series models for forecasting Shanghai compound index. World Journal of Modelling and Simulation, 4(2), 104–111.

DOI: https://doi.org/10.21831/jsd.v12i2.59986