Download - Thesis Presentation Fuzzy Time Series Forecasting

Transcript

IMPLEMENTASI METODE FUZZY TIME SERIES DENGAN PENENTUAN INTERVAL BERBASIS RATA-RATA UNTUK PERAMALAN DATA PENJUALAN BULANANoleh: M SYAUQI HARIS 0310960048-96PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG 2010

LATAR BELAKANG

Chen (1996) menggunakan Metode fuzzy time series untuk meramalkan jumlah pendaftar di Universitas Alabama berdasarkan dari data histori. Chen (2000) fuzzy time series diimplementasikan untuk prediksi temperatur dalam suatu daerah berdasarkan data-data

LATAR BELAKANG (1)

Penentuan panjang interval sangat berpengaruh dalam pembentukan fuzzy relationship yang tentunya akan memberikan dampak perbedaan hasil perhitungan peramalan. Xihao (2008) Salah satu metode untuk penentuan panjang interval yang efektif adalah dengan

RUMUSAN MASALAHBagaimana mengimplementasikan metode Fuzzy Time Series dengan penentuan interval berbasis rata-rata untuk peramalan data penjualan bulanan. Membandingkan hasil peramalan fuzzy time series berbasis rata-rata dengan fuzzy time series standar dalam AFER (average forecasting error rate) dan

TUJUANMengimplementasikan sistem Fuzzy Time Series dengan penentuan interval berbasis rata-rata dalam perangkat lunak. Melakukan analisis terhadap hasil implementasi yang diperoleh.

BATASAN MASALAHData yang digunakan dalam penelitian ini adalah data riil atau aktual yang didapatkan oleh pengguna melalui website penyedia data dan jasa statistik untuk penelitian. Skripsi dan perangkat lunak yang akan dibuat bukanlah software yang mengakomodasi semua rule peramalan sehingga siap dipakai di

TINJAUAN PUSTAKAData runtun waktu (time series) Fuzzy Time Series Interval Berbasis Rata-rata

Data runtun waktu (time series)Time seriesmerupakan data yang terdiri atas satu objek tetapi meliputi beberapa periode waktu misalnya harian, bulanan, mingguan, tahunan, dan lain-lain. Tipe data lain : Data Silang (cross section) beberapa objek data pada suatu

Fuzzy Time SeriesBagi himpunan semesta U = [Dmin, Dmax] menjadi sejumlah ganjil interval yang sama u1, u2, , um,. Misalkan U = [13000, 20000] bisa dibagi menjadi tujuh interval u1, u2, u3, u4, u5, u6, u7 u1 = [13000,14000], u2 = [14000,15000], u3 = [15000,16000], u4 =

Fuzzy Time Series (1)Jadikan A1, A2, , Ak menjadi suatu himpunan-himpunan fuzzy yang variabel linguistiknya ditentukan sesuai dengan keadaan semesta. A1 = a11 / u1 + a12 / u2 + + a1m / um A1 = a21 / u1 + a22 / u2 + + a2m / um

Fuzzy Time Series (2)A1 = 1/ u1 + 0.5/ u2 + 0/ u3 + 0/ u4 + 0/ u5 + 0/ u6 + 0/ u7 , A2 = 0.5/ u1 + 1/ u2 + 0.5/ u3 + 0/ u4 + 0/ u5 + 0/ u6 + 0/ u7 , A3 = 0/ u1 + 0.5/ u2 + 1/ u3 + 0.5/ u4 + 0/ u5 + 0/ u6 + 0/ u7 , A4 = 0/ u1 + 0/ u2 + 0.5/ u3 + 1/ u4 + 0.5/ u5 + 0/ u6 + 0/ u7 , A5 = 0/ u1 + 0/ u2 + 0/ u3 + 0.5/ u4 + 1/ u5 + 0.5/ u6 + 0/ u7 ,

Fuzzy Time Series (4)Click to edit Master text styles Second level Third level Fourth level Fifth level

Fuzzy Time Series (5)Fuzzy Logic Relationship (FLR)

Fuzzy Logic Relationship Group (FLRG)

Fuzzy Time Series (6)Hitung hasil keluaran peramalan dengan menggunakan beberapa prinsip : (Aj Ak) maka i+1 = mk (Aj Ak1, Ak2, , Akp) maka i+1 = (m1 + m2 + + mp)/p Aj [kosong] maka i+1 = mj

Average-based FTSMisalkan terdapat data time series sebagai berikut : 30, 50, 120, 110, dan 70. Maka bisa diketahui bahwa rata-rata selisih data : 28. Setengah dari rata-rata sebagai panjang interval : 14.

METODOLOGI DAN PERANCANGAN

Flowchart Penentuan Interval Berbasis Rata-rata

Flowchart Peramalan dengan Fuzzy Time Series

Flowchart Perangkat Lunak Peramalan dengan Fuzzy Time Series

IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN

Form Input Data

Form Fuzzifikasi

Form Peramalan

Hasil

Click to edit Master text styles Second level Third level Fourth level Fifth level

FTS standar AFER 1,61 dan MSE 3472,69. FTS interval berbasis rata-rata AFER 0,37 dan MSE 312,53

FTS standar AFER 3,02 dan MSE 746,06. FTS interval berbasis rata-rata AFER 1,84 dan MSE 307,90.