LOGIKA FUZZY DALAM TEKNIK PERAMALAN SECARA STATISTIK - Deddy Barnabas Lasfeto (Jurnal Ilmiah Flash, 2015)
Selama ini, metode peramalan secara konvensional yang digunakan adalah analisis regresi. Oleh karena itu, dicoba untuk dibandingkan kinerja metode konvensionil dalam hal ini analisis regresi dengan metode sistem cerdas, dalam hal ini adalah logika fuzzy. Dengan dapat dianalisisnya kinerja kedua sistem peramalan tersebut, maka user dapat memilih metode yang mana yang sebaiknya digunakan jika melakukan suatu proses peramalan. Tujuan dalam penelitian ini adalah membandingkan kinerja dari fuzzy logic dan regresi dalam analisis peramalan suatu variabel forcastum dari satu atau lebih variabel bebas (independent variable). Input yang diperlukan yang sesuai yaitu mengisi ukuran range dan memilih type fungsi keanggotaan input X1, X2, X3, …., Xn serta parameter yang diperlukan. Hal serupa juga dilakukan untuk variabel tak bebas Y. Hal yang sama input X1, X2 dan Y untuk menentukan peramalan dengan regresi berganda. Input X1, X2 dan Y secara simulasi akan ditampilkan. Untuk Melihat kinerja secara keseluruhan dalam teknik peramalan Untuk regresi berganda ini, baik secara fuzzy maupun dengan teknik konvensional maka, dihitung nilai kesalahan rata-rata yang berdsarkan kesalahan relative masing-masing y Untuk setiap input data. Dari hasil analisis ini, diperoleh bahwa pada regresi berganda, nilai kesalahan relative rata-rata pada metode Fuzzy sedikit lebih besar dibandingkan dengan metode regresi konvensional, yakni sebesar 3%. Dapat dikatakan bahwa Metode regresi konvensional lebih baik dibandingkan dengan metode fuzzy dalam tekni peramalan ini.