MODEL PERAMALAN JUMLAH PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGAN PENDEKATAN METODE FUZZY LINEAR REGRESSION (FLR) - Bain Khusnul Khotimah; Eka Mala Sari Rochman (Universitas Trunojoyo Madura, 2021)
Peramalan sangat penting pada data time series, yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan. Penelitian ini memprediksi jumlah demam berdarah sebagai output variabel terikat (Y) dan faktor keterangan kondisi pasien parah (X1) dan kondisi ringan X2 sebagai variabel bebas. Peramalan time series menggunakan fuzzy untuk menjelaskan data dalam bentuk nilai-nilai lingusitik. Regresi fuzzy digunakan untuk memperbaiki adanya error dalam permodelan klasik. Hasil peramalan konvensional terdapat perbedaan antara nilai yang diamati dan nilai yang diestimasi yang dikenal error, tetapi dalam regresi fuzzy dikenal sebagai kerancuan (ambiguity) sistem. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Linear Regression (FLR) untuk memodelkan peramalan jumlah penyakit demam berdarah. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan parameter berupa interval (upper bound dan lower bound) pada hasil ramalan, yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan pada segala kemungkinan terbaik maupun terburuk. Hasil penelitian berdasarkan interval dengan mengubah-ubah nilai (h) = 0; 0,25; dan 0,5; 0.75 dihasilkan dengan metode Fuzzy linier regression Time Series pada koefisien determinasi terkecil senilai 0,238 pada h=0,25 dengan kesalahan simpangan baku terkecil 3,94.