KOMPARASI MODEL FUZZY TIME SERIES MARCOV CHAIN DENGAN MODEL AUTOMATIC CLUSTERING AND FUZZY LOGICAL RELATIONSHIP UNTUK MERAMALKAN KEBUTUHAN HIDUP LAYAK DI SUMATERA UTARA TAHUN 2019

ANGGRAINI, RIA (2018) KOMPARASI MODEL FUZZY TIME SERIES MARCOV CHAIN DENGAN MODEL AUTOMATIC CLUSTERING AND FUZZY LOGICAL RELATIONSHIP UNTUK MERAMALKAN KEBUTUHAN HIDUP LAYAK DI SUMATERA UTARA TAHUN 2019. Undergraduate thesis, UNIMED.

[img]
Preview
Text
1. NIM. 4141230012 COVER.pdf - Published Version

Download (92kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. NIM. 4141230012 APPROVAL SHEET.pdf - Published Version

Download (233kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. NIM. 4141230012 ABSTRACT.pdf - Published Version

Download (102kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4. NIM. 4141230012 PREFACE.pdf - Published Version

Download (114kB) | Preview
[img]
Preview
Text
5. NIM. 4141230012 TABLE OF CONTENT.pdf - Published Version

Download (113kB) | Preview
[img]
Preview
Text
6. NIM. 4141230012 ILLUSTRATION.pdf - Published Version

Download (70kB) | Preview
[img]
Preview
Text
7. NIM. 4141230012 LIST OF TABLE.pdf - Published Version

Download (87kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8. NIM. 4141230012 CHAPTER I.pdf - Published Version

Download (301kB) | Preview
[img]
Preview
Text
12. NIM. 4141230012 CHAPTER V.pdf - Published Version

Download (114kB) | Preview
[img]
Preview
Text
13. NIM. 4141230012 BIBLIOGRAPHY.pdf - Published Version

Download (114kB) | Preview

Abstract

Dalam bidang pemerintahan, peramalan dapat dilakukan untuk meramalkan Kebutuhan Hidup Layak (KHL) ditahun selanjutnya sebagai salah satu faktor dalam penetapan Upah Minimum Regional (UMR) suatu daerah. Perkembangan model peramalan data time series yang cukup pesat mengakibatkan banyak pilihan model. Dalam penelitian ini, dipilih dua model untuk meramalkan KHL lalu dibandingkan berdasarkan nilai MAPEnya untuk melihat model yang paling kecil tingkat erornya. Model yang akan dibandingkan adalah model Fuzzy Time Series Marcov Chain (FTS-MC) dengan model Automatic Clustering and Fuzzy Logical Relationship (ACFLR). Kedua model tersebut adalah hasil pengembangan dari model FTS klasik. FTS-MC adalah kombinasi FTS klasik dengan marcov chain dan ACFLR adalah kombinasi model FTS klasik dengan pengintervalan menggunakan automatic clustering. Hasil perbandingan dari kedua model ini menunjukkan bahwa model FTS-MC memiliki MAPE yang lebih kecil yaitu sebesar 5,52% dibandingkan dengan model ACFLR yang memiliki MAPE sebesar 7,92%, ini artinya model FTS-MC lebih akurat dibandingkan dengan model ACFLR.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Contributors:
ContributionNameNIP
Thesis advisorMarpaung, Faridawaty197110302008122001
Call Number: SK-2019 MAT 034
Keywords: Peramalan, fuzzy time series marcov chain, automatic clustering and fuzzy logical relationship, mape
Subjects: L Education > LB Theory and practice of education
Q Science > QA Mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika
Depositing User: Mr Fifri Juanda Harahap
Date Deposited: 28 Feb 2019 11:05
URI: http://digilib.unimed.ac.id/id/eprint/32644

Actions (login required)

View Item View Item