KAJIAN METODE FUZZY TIME SERIES-CHEN DAN FUZZY TIME SERIES-MARKOV CHAIN DAN TERAPAN PADA PERAMALAN CURAH HUJAN - Rahmadani, Rahmadani; Mardiningsih, Mardiningsih; Rosmaini, Elly; Nasution, Putri Khairiah (MES: Journal of Mathematics Education and Science, 2024)
Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Time Series-Chen dan Fuzzy Time Series-Markov Chain untuk mengkaji dan menerapkan kedua metode pada peramalan curah hujan di Kota Medan sehingga didapat keakuratan dari masing-masing metode. Fuzzy Time Series merupakan metode peramalan yang berdasarkan prinsip fuzzy. Peramalan pada metode ini yaitu dengan menggunakan pola data sebelumnya, kemudian pola tersebut dapat meramalkan data dimasa mendatang. Metode Fuzzy Time Series (FTS) merupakan pendekatan baru yang menggabungkan variabel linguistik dengan proses analisis sehingga diperoleh hasil kajian dan penerapan Fuzzy Time Series-Chen dan Fuzzy Time Series Markov-Chain untuk memprediksi curah hujan di Kota Medan pada Januari 2018- Oktober 2022 dilihat dari ketetapan nilai MAPE sangat akurat. Nilai MAPE dari hasil peramalan curah hujan di Kota Medan dengan menggunakan metode Fuzzy Time Series-Chen adalah sebesar % dan untuk peramalan satu bulan kedepan sebesar 264 mm di bulan November 2022 sedangkan Fuzzy Time Series Markov-Chain sebesar 1,01% dan prediksi bulan berikutnya sebesar 233 mm pada bulan November 2022. Perbandingan gambar Fuzzy Time Series-Chen memiliki (MAPE) lebih besar dibandingkan Fuzzy Time Series-Markov Chain dengan pola kesalahan pada tabelnya lebih besar. Berdasarkan kriteria MAPE, untuk Fuzzy Time Series-Chen dan Fuzzy Time Series-Markov Chain memenuhi akurasi peramalan akurat, karena tingkat MAPE-nya kurang dari 10%.