Penerapan Fuzzy Time Series Chen Orde Tinggi pada peramalan hasil penjualan: Studi kasus KPRI Serba Guna Kecamatan Selorejo Kabupaten Blitar

INDONESIA:

Metode peramalan yang paling dikembangkan saat ini adalah time series, yakni menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data masa lampau yang dijadikan acuan untuk peramalan masa depan. Fuzzy time series merupakan suatu penyelesaian yang menggunakan data time series dengan menerapkan metode fuzzy dalam peramalan. Penelitian dengam menggunakan fuzzy time series ini diaplikasikan pada data hasil penjualan Koperasi Pegawai Republik Indonesia (KPRI) Kecamatan Selorejo Kabupaten Blitar tahun 2015-2021.

Penelitian ini menjelaskan masalah peramalan hasil penjualan koperasi menggunakan Fuzzy Time Series (FTS) yang dikembangkan dengan Orde Tinggi. Pengembangan metode dilakukan dengan cara meningkatkan metode FTS dengan kaidah matematis dan diterapkan pada tahapan proses peramalan hasil penjualan koperasi. Pengujian hasil peramalan Fuzzy Time Series Orde Tinggi menggunakan nilai akurasi Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan Mean Absolute Error (MAE) terbaik. Fuzzy Time Series Orde Tinggi terdiri dari FTS Orde dua, FTS Orde tiga dan FTS Orde empat. Hasil perhitungan nilai akurasi yang terkecil terdapat pada FTS Orde dua yaitu MSE sebesar 1.470.431, MAPE sebesar 0,8%, dan MAE sebesar 730.070. Sehingga dapat disimpulkan bahwa FTS Orde dua adalah metode terbaik pada penelitian ini.

ENGLISH:

The most developed forecasting method currently is the time series, which uses a quantitative approach with past data as a reference for future forecasting. Fuzzy time series is a solution that uses time series data by applying fuzzy methods in forecasting. This research using fuzzy time series is applied on data from the sale of the Republic of Indonesia Employee Cooperative (KPRI) Selorejo District, Blitar Regency in 2015-2021.

This study describes the problem of forecasting the results of cooperative sales using the Fuzzy Time Series (FTS) which was developed with the High Order. The development of the method is done by improving the FTS method with mathematical rules and is applied to the stages of the process of forecasting the results of cooperative sales. Testing the results of the High Order Fuzzy Time Series forecasting using the best Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Mean Absolute Error (MAE) accuracy values . The High Order Fuzzy Time Series consists of second order FTS, third order FTS and fourth order FTS. The results of the calculation of the smallest accuracy values are found in the second-order FTS, namely MSE of 1.470.431, MAPE of 0,8%, and MAE of 730.070. So it can be concluded that the fourth-order FTS is the best method in this study.

ARABIC:

أكثر طرق التنبؤ تطوراً حاليًا هي السلاسل الزمنية ، والتي تستخدم نهجًا كميًا مع البيانات السابقة كمرجع للتنبؤ في المستقبل. السلاسل الزمنية الضبابية هي حل يستخدم بيانات السلاسل الزمنية من خلال تطبيق طرق غامضة في التنبؤ. هذا البحث باستخدام السلاسل الزمنية غامض يتم تطبيق بناءً على بيانات من بيع جمعية الموظفين التعاونية لجمهورية إندونيسيا (KPRI) منطقة سيلوريجو ، بليتار ريجنسي في 2015-2021 KPRI .

تصف هذه الدراسة مشكلة التنبؤ بنتائج المبيعات التعاونية باستخدام المتسلسلة الزمنية الضبابية (FTS) التي تم تطويرها مع النظام العالي. يتم تطوير الطريقة عن طريق تحسين طريقة FTS بقواعد رياضية ويتم تطبيقها على مراحل عملية التنبؤ بنتائج المبيعات التعاونية. اختبار نتائج التنبؤ بالسلاسل الزمنية الضبابية عالية الترتيب باستخدام أفضل قيم تربيع متوسط الخطأ (MSE) ومتوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق (MAPE) ومتوسط دقة الخطأ المطلق (MAE). تتكون السلسلة الزمنية عالية الترتيب الضبابي من FTS من الدرجة الثانية ، و FTS من الدرجة الثالثة ، و FTS من الدرجة الرابعة. تم العثور على نتائج حساب قيم الدقة الأصغر في FTS من الدرجة الرابعة ، وهي MSE لـ 1.470.431، و MAPE بنسبة0,8٪ ، و MAE لـ730.070 لذلك يمكن استنتاج أن FTS من المرتبة الرابعة هي أفضل طريقة في هذه الدراسة.