Sistem prediksi data penjualan mobil suzuki berbasis komparasi performa fuzzy time series dan anfis / Abid Falih Zuhdi - Repositori Universitas Negeri Malang

Sistem prediksi data penjualan mobil suzuki berbasis komparasi performa fuzzy time series dan anfis / Abid Falih Zuhdi

Zuhdi, Abid Falih (2019) Sistem prediksi data penjualan mobil suzuki berbasis komparasi performa fuzzy time series dan anfis / Abid Falih Zuhdi. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

ABSTRAK Zuhdi Abid Falih. 2019. Sistem Prediksi Data Penjualan Mobil Suzuki Berbasis Komparasi Performa Fuzzy Time Series dan ANFIS. Skripsi. Jurusan Teknik Elektro. Fakutas Teknik. Universitas Negeri Malang. Pembimbing (I) Aripriharta S.T. M.T. Ph.D. (II) Agusta Rakhmat Taufani S.T. M.T. Kata Kunci Prediksi ANFIS fuzzy time series AFER MSE. Pentingnya peranan transportasi dalam kehidupan masyarakat Indonesia menjadikan industri dalam sektor ini terus dikembangkan demi kelangsungan pembangunan nasional maupun global. Salah satu jenis industri transportasi yang populer di Indonesia adalah pabrik mobil. Pada proses produksi mobil diperlukan perencanaan yang matang sehingga dapat meminimalkan pengeluaran dan memaksimalkan keuntungan. Penelitian ini bertujuaniuntuk mengetahui performa algoritma prediksi mana yangilebih baik dalam memprediksikan penjualan mobil Suzuki. Dipilihnya mobil Suzuki karena grafik penjualan mobil Suzuki memiliki fluktuasi yang tidak terlalu signifikan sehingga menunjang penelitian untuk dapat menghasilkan hasil prediksi yang akurat. Data penelitianiyang digunakan padaipenelitian ini adalah data penjualan mobil Suzuki tahun 2010 hingga 2017 yang didapat dari website penyedia data triatmono.info. Tahapan penelitian ini secara garis besar dimulai dari pemilihan dataset meliputi penentuan produk yang diprediksi preprocessing data meliputi pengelompokan waktu dan penyesuaian masukan algoritma pembentukan model FTS dan ANFIS prediksi dan evaluasi. Metode evaluasi yang diangkat adalah Average Forecasting Error Rate (AFER) daniMean Squared Error (MSE) untuk menentukan algoritma mana yang bekerja lebih baik. Hasil penelitian menujukkan bahwa algoritma ANFIS lebih unggul dengan memiliki nilai AFER kurang dari 15% dibandingkan fuzzy time series yang memiliki error lebih dari 20% dan nilai MSE dari ANFIS jauh di bawah fuzzy time series dalam tujuannya untuk memprediksikan penjulan mobil Suzuki.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: ?? ??
Divisions: Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika
Depositing User: library UM
Date Deposited: 03 Feb 2019 04:29
Last Modified: 09 Sep 2019 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/152114

Actions (login required)

View Item View Item