scholarly journals PREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN IAIN JEMBER DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TIME SERIES

2020 ◽  
Vol 1 (1) ◽  
pp. 36-45
Author(s):  
Nurul Afifah ◽  
Nurul Aini ◽  
Mohammad Mukhlis

Penelitian dan pembaharuan yang terus dilakukan mulai dari kalangan pelajar, mahasiswa dan ahli di era ini tentu tidak dapat dipisahkan dengan sumber literatur-literatur yang mewadahi. Perpustakaan sebagai pusat penyedia informasi tentu harus selalu meningkatkan kualitas dan pengelolaannya agar dapat memberikan kemafaatan yang maksimal. Penelitian ini dilakukan guna mengetahui prediksi jumlah peningkatan pengunjung perpustakaan IAIN Jember di bulan yang sama pada tahun berikutnya. Data yang digunakan merupakan data jumlah pengunjung perpustakaan IAIN Jember pada Bulan Januari dan Februari di tahun 2020. Prediksi menggunakan metode Fuzzy Time Series dengan memproyeksikan data yang sudah ada untuk dibawa kedalam bentuk himpunan fuzzy dengan interval-interval yang ditentukan juga dalam bentuk data linguistik, yang kemudian dilakukan defuzzyfikasi untuk mengkomparasi hasil prediksi pada data linguistik yang digunakan. Setelah mendapatkan hasil prediksi dicari nilai AFER untuk memperkirakan nilai kesalahan dalam prediksi ini. Didapatkan hasil prediksi jumlah pengunjung perpustakaan di Bulan Januari dari minggu ke-1 sampai ke-4 diprediksi mencapai 429,50. Sedangkan pada Bulan Februari minggu ke-1 diprediksi mencapai 592,75 dan pada minggu ke-4 sebanyak 674,38. Kata Kunci: Perpustakaan, Peramalan, Fuzzy time series

2011 ◽  
Vol 3 (9) ◽  
pp. 562-566
Author(s):  
Ramin Rzayev ◽  
◽  
Musa Agamaliyev ◽  
Nijat Askerov

2013 ◽  
Vol 5 (1) ◽  
pp. 26-30
Author(s):  
Seng Hansun

Jaringan saraf tiruan merupakan salah satu metode soft computing yang banyak digunakan dan diterapkan di berbagai disiplin ilmu, termasuk analisis data runtun waktu. Tujuan utama dari analisis data runtun waktu adalah untuk memprediksi data runtun waktu yang dapat digunakan secara luas dalam berbagai data runtun waktu real, termasuk data harga saham. Banyak peneliti yang telah berkontribusi dalam analisis data runtun waktu dengan menggunakan berbagai pendekatan berbeda. Chen dan Hsu, Jilani dkk., Stevenson dan Porter, dan Hansun telah menggunakan metode fuzzy time series untuk meramalkan data mendatang, sementara beberapa peneliti lainnya menggunakan metode hibrid, seperti yang dilakukan oleh Subanar dan Suhartono, Popoola dkk, Popoola, Hansun dan Subanar. Di dalam penelitian ini, penulis mencoba untuk menerapkan metode jaringan saraf tiruan backpropagation pada salah satu indikator perubahan harga saham, yakni IHSG (Indeks Harga Saham Gabungan). Penelitian dilanjutkan dengan menghitung tingkat akurasi dan kehandalan metode yang telah diterapkan pada data IHSG. Pendekatan ini diharapkan dapat menjadi salah satu cara alternatif dalam meramalkan data IHSG sebagai salah satu indikator perubahan harga saham di Indonesia. Kata kunci—jaringan saraf tiruan, backpropagation, analisis data runtun waktu, soft computing, IHSG


Author(s):  
Petrônio Cândido de Lima e Silva ◽  
Patrícia de Oliveira e Lucas ◽  
Frederico Gadelha Guimarães

Author(s):  
Tiago Boechel ◽  
Lucas Micol Policarpo ◽  
Gabriel de Oliveira Ramos ◽  
Rodrigo da Rosa Righi

Author(s):  
Carlos A. Severiano ◽  
Petrônio de Cândido de Lima e Silva ◽  
Miri Weiss Cohen ◽  
Frederico Gadelha Guimarães

Author(s):  
Ying Wang ◽  
Min-hui Yang ◽  
Hua-ying Zhang ◽  
Xian Wu ◽  
Wen-xi Hu

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document