Perbandingan Akurasi Prediksi pada Data dengan Pencilan dan Data Tanpa Pencilan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series (Studi Kasus PT. XYZ) - Diva Monica; Respitawulan (Matematika: Jurnal Teori dan Terapan Matematika, 2025)
Metode fuzzy time series adalah salah satu metode yang memanfaatkan kecerdasan buatan dengan kemampuan untuk bisa menangkap pola dari data yang telah ada sebelumnya. Pola data ini digunakan dalam memprediksi data yang akan datang. Pada penggunaan metode fuzzy time series tersebut tidak melihat dan tidak memilah jenis data input seperti apa yang akan diprosesnya menjadi suatu nilai peramalan, apakah data inputnya memiliki variasi kecil atau besar, atau memiliki data pencilan, semuanya diproses untuk menjadi nilai peramalan. Apabila data input memiliki pencilan, maka pencilan itu bisa merusak distribusi error sehingga menjadikan kinerja peramalannya menjadi tidak baik. Metode fuzzy time series yang banyak digunakan yaitu model Chen dan model Cheng. Untuk mengkaji permasalahan tersebut akan digunakan data uang untuk dipertanggungjawabkan (UUDP) PT Pindad Enjiniring Indonesia. Uang untuk dipertanggungjawabkan (UUDP) merupakan uang yang diajukan kepada divisi akuntansi dan keuangan oleh karyawan. Perusahaan untuk menunjang kegiatan operasional Perusahaan. Berdasarkan hasil dan pembahasan di atas maka dapat disimpulkan bahwa model fuzzy time series yang mengahasilkan nilai MAPE terkecil adalah model Cheng dengan nilai MAPE sebesar 13.63275958. Dengan menggunakan model tersebut didapatkan prediksi uang untuk dipertanggungjawabkan (UUDP) bulan Januari 2023 sebesar Rp 236.152.475. Dengan menghilangkan pencilan dapat menghasilkan akurasi prediksi lebih baik dibandingkan data dengan pencilan.