Unjuk Kerja Kombinasi Single Exponential Smoothing dengan Fuzzy Time Series

Mhd Adi Setiawan Aritonang

JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI
Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)

Metode Fuzzy Time Series merupakan metode yang dapat menangkap pola dari data masa lalu untuk memprediksi data di masa yang akan datang. Kegiatan memprediksi dapat digunakan dalam proses pengambilan suatu keputusan. Untuk meningkatkan kinerja Metode Fuzzy Time Series dibutuhkan metode tambahan, saat ini peneliti menggabungkan kinerja Single Exponential Smoothing dan Fuzzy Time Series dalam menghasilkan prediksi yang lebih baik. Hasil Penelitan menunjukkan proses pengolahan dataset dengan menggunakan Metode Single Exponential Smoothing mempercepat waktu training meningkatkan akurasi dan menurunkan nilai error. Dikarenakan proses berulang yang dimiliki metode Single Exponential Smoothing. Hasil perhitungan Metode Single Exponential Smoothing dengan nilai alpha 0,1 dapat menghasilkan nilai error (MAPE) sebesar 6,057739865 dan dihitung Kembali dengan menggunakan Metode Fuzzy Time Series menghasilkan nilai error (MAPE) yang lebih tinggi, yakni mencapai angka 13,86804695. Hasil dari perhitungan dengan metode fuzzy time series juga menunjukkan angka pasien sembuh yang menurun pada periode berikutnya