ABSTRAKFuzzy time series (FTS) Lee adalah suatu metode peramalan yang digunakan ketika jumlah data historis yang tersedia sedikit, serta tidak mensyaratkan asumsi-asumsi tertentu yang harus terpenuhi. Metode ini menggunakan data historis berupa himpunan fuzzy yang berasal dari bilangan real atas himpunan semesta pada data aktual. FTS Lee adalah perkembangan dari FTS Song dan Chissom, FTS Cheng, serta FTS Chen. Pada penelitian ini dibahas penerapan FTS Lee pada data Nilai Tukar Petani Subsektor Peternakan (NTPT) di Kalimantan Timur. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh hasil peramalan NTPT di Kalimantan Timur pada bulan Januari 2020 dengan menggunakan FTS Lee. Langkah awal dalam penelitian ini yaitu menentukan himpunan semesta pembicaraan, langkah kedua menentukan banyaknya himpunan fuzzy, langkah ketiga mendefinisikan derajat keanggotaan himpunan fuzzy terhadap dan melakukan fuzzyfikasi pada data aktual, langkah keempat membuat fuzzy logical relationship, langkah kelima membuat fuzzy logical relationship group, langkah keenam melakukan defuzzyfikasi sehingga diperoleh hasil peramalan, serta dilanjutkan dengan menghitung nilai mean absolute percentage error. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peramalan menggunakan FTS Lee pada bulan Januari 2020 adalah 110,25. Nilai mean absolute percentage error pada hasil peramalan dengan menggunakan FTS Lee adalah sangat baik. ABSTRACTLee’s Fuzzy time series (FTS) is a forecasting method that is used when the number of historical data that available was small and does not require certain assumptions to be fulfilled. This method uses historical data in the form of fuzzy sets derived from real numbers over the set of universes in the actual data. FTS Lee is a development of FTS Song and Chissom, FTS Cheng, and FTS Chen. This research discusses the application of FTS Lee to the Exchange Rate of Farmers Subsectors Farm (ERFSF) in Kalimantan Timur. The purpose of this study was to obtain the results of ERFSF forecasting in Kalimantan Timur in January 2020 using FTS Lee. The first step during research is to determine the set of speech universes, the second step is to determine the number of fuzzy sets, the third step is to define the degree of fuzzy association membership and fuzzification on the actual data, the fourth step is to create a fuzzy logical relationship, the fifth step is to create a fuzzy logical relationship group, the sixth step is to perform defuzzification in order to obtain forecasting results, and continue by calculating the mean absolute percentage error value. The results showed that forecasting using FTS Lee in January 2020 was 110,25. The mean absolute percentage error value in forecasting results using FTS Lee is very good.
ABSTRAKFuzzy time series (FTS) Lee adalah suatu metode peramalan yang digunakan ketika jumlah data historis yang tersedia sedikit, serta tidak mensyaratkan asumsi-asumsi tertentu yang harus terpenuhi. Metode ini menggunakan data historis berupa himpunan fuzzy yang berasal dari bilangan real atas himpunan semesta pada data aktual. FTS Lee adalah perkembangan dari FTS Song dan Chissom, FTS Cheng, serta FTS Chen. Pada penelitian ini dibahas penerapan FTS Lee pada data Nilai Tukar Petani Subsektor Peternakan (NTPT) di Kalimantan Timur. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh hasil peramalan NTPT di Kalimantan Timur pada bulan Januari 2020 dengan menggunakan FTS Lee. Langkah awal dalam penelitian ini yaitu menentukan himpunan semesta pembicaraan, langkah kedua menentukan banyaknya himpunan fuzzy, langkah ketiga mendefinisikan derajat keanggotaan himpunan fuzzy terhadap dan melakukan fuzzyfikasi pada data aktual, langkah keempat membuat fuzzy logical relationship, langkah kelima membuat fuzzy logical relationship group, langkah keenam melakukan defuzzyfikasi sehingga diperoleh hasil peramalan, serta dilanjutkan dengan menghitung nilai mean absolute percentage error. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peramalan menggunakan FTS Lee pada bulan Januari 2020 adalah 110,25. Nilai mean absolute percentage error pada hasil peramalan dengan menggunakan FTS Lee adalah sangat baik. ABSTRACTLee’s Fuzzy time series (FTS) is a forecasting method that is used when the number of historical data that available was small and does not require certain assumptions to be fulfilled. This method uses historical data in the form of fuzzy sets derived from real numbers over the set of universes in the actual data. FTS Lee is a development of FTS Song and Chissom, FTS Cheng, and FTS Chen. This research discusses the application of FTS Lee to the Exchange Rate of Farmers Subsectors Farm (ERFSF) in Kalimantan Timur. The purpose of this study was to obtain the results of ERFSF forecasting in Kalimantan Timur in January 2020 using FTS Lee. The first step during research is to determine the set of speech universes, the second step is to determine the number of fuzzy sets, the third step is to define the degree of fuzzy association membership and fuzzification on the actual data, the fourth step is to create a fuzzy logical relationship, the fifth step is to create a fuzzy logical relationship group, the sixth step is to perform defuzzification in order to obtain forecasting results, and continue by calculating the mean absolute percentage error value. The results showed that forecasting using FTS Lee in January 2020 was 110,25. The mean absolute percentage error value in forecasting results using FTS Lee is very good.
Exponential smoothing is one of the short term forecasting methods. The selection of the forecasting method can be done by considering the type of data pattern, such as the Double Exponential Smoothing (DES) Holt method which can be used on trend patterned data and the Triple Exponential Smoothing (TES) Holt-Winter method which can be used on trend and seasonal patterned data. The main problem in using the Holt DES and Holt-Winter TES methods is the parameter selection which is usually done by trial and error, but this method takes a long time so that in this research a more efficient method is used to obtain optimal parameters, namely the golden section method. The purpose of this research was to forecast and obtain the best method for forecasting the export value of East Borneo Province. The results showed that the forecasted of export values used the Holt DES, the additive Holt-Winter TES, and the multiplicative Holt-Winter TES with golden section optimization method had a MAPE of less than 10%, which means that the forecast used these methods were very good. The best method to predict the export value of East Borneo Province was the additive Holt-Winter TES with golden section optimization method.
Peramalan merupakan salah satu bidang penelitian yang aktif yang artinya sampai saat ini masih terus dilakukan penelitian mengenai proses peramalan runtun waktu terkait dengan proses pengambilan keputusan. Metode peramalan berkembang menjadi semakin cepat mengikuti perkembangan zaman dan teknologi komputasi. Terdapat hal yang menarik dari perkembangan tersebut ialah perbaikan metode peramalan runtun waktu bersifat hybrid, dengan menggabungkan dua jenis metode atau lebih yang berbeda, diharapkan dapat menjadi cara yang efektif dalam meningkatkan akurasi peramalan dibandingkan hanya dengan menerapkan satu metode saja. Salah satu metode hybrid yang dapat digunakan adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Neural Network (NN). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh perbandingan kinerja peramalan harga minyak mentah Indonesia jenis Sepinggan Yakin Mix antara model ARIMA dan model hybrid ARIMA-NN tahun 2022. Berdasarkan hasil peramalan menggunakan model ARIMA, tingkat akurasi yang diperoleh dari peramalan data harga minyak mentah Indonesia jenis Sepinggan Yakin Mix yaitu ARIMA(0,1,1) sebesar 7,9661% dan model ARIMA(2,1,0) sebesar 7,7816% dan tingkat akurasi yang diperoleh menggunakan model hybrid ARIMA(0,1,1)-NN 1 neuron sebesar 7,0910%, 2 neuron sebesar 7,0696%, 3 neuron sebesar 7,0661% dan menggunakan model hybrid ARIMA(2,1,0)-NN 1 neuron sebesar 6,8972%, 2 neuron sebesar 6,8767%, 3 neuron sebesar 6,8692%. Kedua model menghasilkan kinerja peramalan yang sangat akurat untuk data tersebut karena nilai MAPE kedua model 10%. Namun nilai MAPE dari 6 model hybrid ARIMA-NN cenderung lebih kecil dibandingkan nilai MAPE dari model ARIMA. Dengan demikian model hybrid ARIMA-NN dapat digunakan sebagai alternatif pemodelan harga minyak mentah Indonesia jenis Sepinggan Yakin Mix yang bisa dimanfaatkan sebagai pertimbangan pengambilan keputusan atau kebijakan dalam bidang energi dan sumber daya mineral khususnya industri minyak mentah Indonesia
The objective of this research is to determine the best time series model for forecasting the number of hotspots in East Kalimantan. Seasonal time series model is applied to the data. The results of this research is the best model for the number of hotspots in East Kalimantan is SARIMA (0,1,1)(0,1,1)12.
Intervention analysis is a method for processing time series data that can be used to explain the effect of an intervention that is influenced by external and internal factors. One application of this method is the data on the number of foreign tourist visits. Since the emergence of COVID-19 in Indonesia, especially in March 2020, Indonesia has begun to implement a lockdown policy and restrict foreign tourists from entering Indonesia. Lockdown policy caused the number of foreign tourist arrivals to decreased drastically. The purpose of this study was obtained a model and forecast results for the number of foreign tourist arrivals for the period November 2021 to November 2022 used a step function intervention analysis. The results of the analysis was shown that the ARIMA intervention model (0,1,1) with a step function with an intervention orde of b=0, s=0, and r=0 was the best model. The results of forecasting the number of foreign tourist visits to Indonesia will increase slowly from November 2021 to November 2022 with a MAPE value 9.91%.
ABSTRAK Pegawai Negeri Sipil (PNS) yaitu warga negara Indonesia yang memenuhi syarat tertentu, diangkat sebagai Pegawai ASN secara tetap oleh pejabat pembina kepegawaian untuk menduduki jabatan pemerintahan. Pada proses perimaaan CPNS, terdapat dua tahapan Seleksi yaitu SKD dan SKB. Pada SKD, pemerintah memberlakukan passing grade yang menjadi penentu kelulusan ke tahap SKB. Salah satu jenis tes pada tahap SKD yaitu TIU yang merupakan tes untuk mengukur tingkat intelegensi dalam analisa numerik, verbal, figural, serta kemampuan untuk berpikir logis dan analitis. Tujuan kegiatan pelatihan yaitu memberikan informasi kepada masyarakat umum, khusunya masyarakat yang akan mengikuti tes seleksi SKD CPNS 2021 tentang penggunaan fungsi hitung dasar dan logika dalam mengerjakan soal TIU dengan lebih mudah, cepat dan tepat. Berdasarkan hasil penilaian pada saat pelatihan, peserta dapat menunjukkan adanya peningkatan pemahaman dalam menyelesaikan soal TIU dengan mudah, cepat dan tepat. Hal ini terlihat dari peningkatan nilai skor posttes yang jauh lebih tinggi dibandingkan saat pretes. Kedepannya diharapkan adanya kegiatan lanjutan dengan intensif agar peserta kegiatan dapat terbiasa dalam pemecahan soal dengan cepat. Kata Kunci: ASN; PNS; SKB; SKD; TIU ABSTRACT Civil Servants (PNS) is an Indonesian citizen who meets certain conditions, appointed as an ASN employee regularly by the office of staffing to occupy government positions. In the CPNS acceptance process, there are two stages of selection, namely SKD and SKB. In SKD, the government imposes a passing grade that determines graduation to the SKB stage. One type of test at the SKD stage is TIU which is a test to measure the level of intelligence in numerical analysis, verbal ability, figural ability, and the ability to think logically and analytically. The purpose of the training is to provide information to the general public, especially the public who will take the 2021 SKD CPNS selection test on the use of fundamental calculation functions and logic in working on TIU problems more simply, quickly, and precisely. Based on the yield of the assessment at the time of training, participants can show an increased understanding of solving TIU problems simply, quickly, and precisely. The posttest score is much higher than during pretests. In the future, expected that this training can continue intensive so that participants can get used to solving problems more quickly. Keywords: ASN; PNS; SKB; SKD; TIU
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.