Analisis Fuzzy Time Series Pada Jumlah Penumpang Kereta Api di Wilayah Sumatera Menggunakan Metode Marcov Chain dan Lee - Sugiono, Kabung; Herlina, Marizsa (UNISBA Press, 2024)
Abstract. Forecasting is a process of estimating future events based on past events. In determining forecasting, of course there are many methods that can be used, such as ARIMA, Exponential Smoothing and others. However, not all methods can be used in certain conditions and must fulfill assumptions that must be met, so a method was developed to overcome this problem, namely Fuzzy Time Series (FTS). This research aims to predict the number of train passengers in the Sumatra region for the next period using two methods, namely the fuzzy time series Marcov chain and the fuzzy time series Lee using Sturgess' rules. The difference between the two methods is during the forecast defuzzification process. The results of this research are comparing the level of model accuracy by looking at the error value through the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The research results from these two methods obtained a MAPE of 0.29% for the fuzzy Marcov chain time series while the fuzzy time series Lee was 0.38%. This shows that the fuzzy Marcov chain time series is better for forecasting the number of train passengers in the Sumatra region because it produces smaller error values. Abstrak. Peramalan adalah suatu proses memperkirakan kejadian dimasa yang akan datang berdasarkan kejadian dimasa lampau. Dalam menentukan peramalan tentunya banyak sekali metode yang dapat digunakan seperti ARIMA, Exponential Smoothing dan lain-lain. Namun, tidak semua metode bisa digunakan pada kondisi tertentu dan harus memenuhi asumsi-asumsi yang harus terpenuhi, sehingga dikembangkan suatu metode untuk mengatasi masalah tersebut yaitu Fuzzy Time Series (FTS). Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah penumpang kereta api di wilayah Sumatera untuk periode berikutnya dengan menggunakan dua metode yaitu fuzzy time series marcov chain dan fuzzy time series lee dengan menggunakan aturan sturgess. Perbedaan dari kedua metode tersebut yaitu pada saat proses defuzifikasi peramalan. Hasil dari penelitian ini yaitu membandingkan tingkat ketepatan model dengan melihat nilai error melalui Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil Penelitian dari kedua metode tersebut diperoleh MAPE sebesar 0,29% untuk fuzzy time series marcov chain sedangkan fuzzy time series lee yaitu sebesar 0,38%. Hal ini menunjukkan bahwa fuzzy time series marcov chain lebih baik untuk peramalan jumlah penumpang kereta api di wilayah Sumatera karena menghasilkan nilai error yang lebih kecil.