Analisis Fuzzy Time Series pada Jumlah Penumpang Kereta Api Whoosh dengan Markov Chain dan Lee - Nia Nurhasanah; Fithri Sri Mulyani; Pramesti Melyna Mustofa (Universitas Cokroaminoto Palopo, 2026)
Fluktuasi jumlah penumpang Kereta Cepat Whoosh yang bersifat dinamis dan tidak linier menuntut adanya model peramalan yang akurat guna mendukung efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penumpang Kereta Api Whoosh menggunakan kombinasi Fuzzy Time Series. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif berbasis analisis deret waktu (time series) dengan penerapan metode Fuzzy Time Series yang dikombinasikan dengan Markov Chain dan metode Lee. Data yang digunakan adalah jumlah penumpang kereta api whoosh dari periode bulan April 2024–April 2025 yang diperoleh dari BPS. Kedua metode ini memiliki kemampuan yang baik dalam meramalkan data. Selanjutnya, keakuratan kedua metode dibandingkan melalui nilai evaluasi peramalan dengan menghitung MAE, MSE, RMSE, dan MAPE. Hasil Penelitian dari kedua metode tersebut diperoleh bahwa Fuzy Time Series Markov Chain lebih baik di bandingkan dengan Fuzzy Time series Markov Lee dengan nilai MAPE sebesar 9.04%, nilai MAE sebesar 42.553, nilai MSE sebesar 3216.050, dan RMSE sebesar 56.709. Sedangkan fuzzy time series lee mendapatkan nilai MAPE sebesar 9.07%, nilai MAE sebesar 42.529, nilai MSE sebesar 4466.798, dan RMSE sebesar 66.834. Hal ini menunjukkan bahwa fuzzy time series marcov chain lebih baik untuk peramalan jumlah penumpang kereta api whoosh karena menghasilkan nilai error yang lebih kecil.