Forecasting Enrollment Model Based on First-Order Fuzzy Time Series

This paper proposes a novel improvement of forecasting approach based on using time-invariant fuzzy time series. In contrast to traditional forecasting methods, fuzzy time series can be also applied to problems, in which historical data are linguistic values. It is shown that proposed time-invariant method improves the performance of forecasting process. Further, the effect of using different number of fuzzy sets is tested as well. As with the most of cited papers, historical enrollment of the University of Alabama is used in this study to illustrate the forecasting process. Subsequently, the performance of the proposed method is compared with existing fuzzy time series time-invariant models based on forecasting accuracy. It reveals a certain performance superiority of the proposed method over methods described in the literature

Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara dengan Menggunakan Metode TIME Invariant Fuzzy TIME Series (Studi Kasus : Wisata Kabupaten Pasuruan)

Wilayah provinsi Jawa Timur merupakan wilayah yang mempunyai banyak destinasi tempat wisata yang mengundang para wisatawan mancanegara untuk berkunjung ke Jawa Timur, salah satunya di Kabupaten Pasuruan. Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Kabupaten Pasuruan sendiri memiliki data bulanan jumlah wisatawan mancanegara yang berkunung ke tempat wisasta di Kabupaten Pasuruan setiap tahun, hal tersebut memungkinkan untuk dilakukannya peramalan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara untuk bulan kedepannya. Sistem peramalan dengan menggunakan fuzzy time series menangkap pola dari data lampau kemudian digunakan untuk menampilkan data yang akan datang. Dalam perhitungan peramalan dengan menggunakan fuzzy time series, panjang interval ditentukan pada awal proses pehitungan. Penentuan panjang interval akan berpengaruh dalam pembentukan fuzzy relationship yang akan memberikan dampak perbedaan hasil pehitungan peramalan. Salah satu metode dalam penentuan panjang interval yang efektif adalah dengan menggunakan metode berbasis rata-rata atau average-based fuzzy time series. Dalam penelitian, penulis mengimplementasikan metode fuzzy time series untuk meramalkan data kunjungan wisatawan mancanegara tiap bulan, adapun data yang digunakan untuk pengujian adalah data yang berasal dari Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Kabupaten Pasuruan. Dari hasil pengujian yang dilakukan pada 4 destinasi wisata, diketahui bahwa peramalan menggunakan metode fuzzy time series dengan fuzzy set berbasis rata-rata didapatkan nilai Avarage Forecasting Error Rate (AFER) pada destinasi wisata Bromo hasil terbaik sebesar 25,1131% dengan 12 data latih (1 tahun), pada destinasi wisata Kaliandra hasil terbaik sebesar 50,4043% dengan 48 data latih (4 tahun), dan pada destinasi wisata Taman Safari Indonesia II hasil terbaik sebesar 21,8504% dengan 12 data latih (1 tahun), serta pada destinasi wisata Kebun Raya Purwodadi hasil terbaik sebesar 70,6283% dengan 12 data latih (1 tahun)

A Novel Algorithm to Forecast Enrollment Based on Fuzzy Time Series

In this paper we propose a new method to forecast enrollments based on fuzzy time series. The proposed method belongs to the first order and time-variant methods. Historical enrollments of the University of Alabama from year 1948 to 2009 are used in this study to illustrate the forecasting process. By comparing the proposed method with other methods we will show that the proposed method has a higher accuracy rate for forecasting enrollments than the existing methods

РОЗРОБКА ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ НЕЧІТКИХ ЧАСОВИХ РЯДІВ

Создана информационная технология для прогнозирования нечетких временных рядов на базе нечеткой логики с использованием генетического алгоритма. Рассмотренный подход лежит в основе разработанного в среде Eclipse программного продукта Fuzzy_Forecassting на языке программирования Java.It was created information technology to make forecast for fuzzy time series based on fuzzy logic and genetic algorithm. This approach was used in the developed software product Fuzzy_Forecassting which was created in Eclipse on the programming language Java.Створено інформаційну технологію для побудови прогнозів нечітких часових рядів на базі нечіткої логіки з використанням генетичного алгоритму. Розглянутий підхід покладено до основи розробленого програмного продукту Fuzzy_Forecassting, який створено у середовищі Eclipse на мові програмування Java

PENCARIAN METODE ELIMINASI PENCILAN TERBAIK UNTUK MEMPERBAIKI KINERJA FUZZY TIME SERIES PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BURSA EFEK INDONESIA

Metode peramalan Fuzzy Time Series (FTS) merupakan salah satu metode peramalan yang paling banyakdigunakan terutama untuk mengolah data dengan tingkat variasi tinggi dan tidak linier terhadap waktu.Namun, peluang untuk mengembangkan dan memperbaiki kinerja peramalan dengan menggunakan metodeFTS masih terbuka lebar. Kinerja suatu metode peramalan dapat dilihat dari distribusi error-nya. FTS tidakmelihat dan tidak memilah jenis data input seperti apa yang akan diprosesnya menjadi suatu nilaiperamalan, apakah data input-nya memiliki variasi kecil atau besar, atau memiliki data pencilan ( outlier),semuanya di proses untuk menjadi nilai peramalan. Tentu saja jika data input memiliki pencilan, makapencilan itu dapat merusak distribusi error sehingga menjadikan kinerja peramalannya menjadi tidakbagus.Salah satu upaya untuk meningkatkan kinerja peramalan FTS adalah dengan melakukan filterisasi data-datapencilan. Dalam penelitian ini akan dilakukan identifikasi pencilan dengan metode Cook’s Distance,leverage value, DfFITS dan Boxplot untuk meningkatkan kinerja peramalan FTS yang diaplikasikan padaperamalan. Hasil penelitian akan dilakukan observasi perhitungan untuk menentukan metode identifikasipencilan yang paling optimal meningkatkan kinerja peramalan FTS, yaitu yang paling kecil distribusierror-nya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang terbaik untuk memperbaiki kinerja FTSadalah Metode Cook’s Distance dengan nilai MSE dan MAPE yang paling kecil

MỘT THUẬT TOÁN MỚI CHO MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN MỜ HEURICTIC TRONG DỰ BÁO CHỨNG KHOÁN

A NEW ALGORITHM FOR FORECASTING  STOCK INDEX BASED ON HEURISTIC FUZZY TIME SERIES MODEL In this report a new improved method is proposed for time series forecasting based on results of fuzzy time series. Since Song sand Chissom (1993) proposed the concept of fuzzy time series and first order fuzzy time series  model, a number of reseachers are developped this idea for time series forecasting. However the accuracy of these algorithms is necessary to improve. Therefore finding the effective algorithms for time series forecasting is priority. In this article, we develop an algorithm for heuristic time series model in order to improve the forecast accuracy of time series. Our modification in this algorithm is exposed in two aspects: Partition the Universe of discourse into intervals so that distribution of value observations in these intervals is regular and using the information of first and second orders  differences of time series for definition the law in defuzzification process. An example for forecasting Tapei index stock is used for demontration of effectiveness of the algorithm

High-order RTV-FUZZY time series forecasting model based on trend variation

Time series data principally involves four major components which are trend, cyclical, seasonal and irregular, that reflects the characteristics of the data. Ignoring the systematic analysis of patterns from time series components will affect forecasting accuracy. Thus, this paper proposes a high-order ratio trend variation (RTV) fuzzy time series model based on the trend pattern and variations in time series to deal with patterns within the time series data. RTV is used in the fuzzification process to deal with data that contains vagueness, uncertainty and impreciseness. Proper adjustment was also applied to handle the common issues in fuzzy time series model includes determination of length of interval, fuzzy logic relations (FLRs), assigning weight to each FLR and the defuzzification process. Empirical analysis was performed on enrollments data of Alabama University to assess the efficiency of the model. The performance of the proposed model was evaluated by comparing the average forecasting error rate and mean square error values with several fuzzy time series models in the literatures. Experimental results revealed that the proposed model was better than other fuzzy time series models. The use of RTV was able to grip the fuzziness in time series data and reduce the estimation of forecasting errors. In addition, this technique is capable to identify and describe the underlying structure that influence the occurrence of the uncertainty and high fluctuation of the phenomena under investigation

Modelling Students' Length of Stay at University Using Coxian Phase-type Distributions

The time that Italian students spend at university is remarkably longer than in other European universities. For this reason, the government has recently introduced new rules for academic courses, in order to reduce the issue of long term students. In addition to this, universities need to address the growing problem of students prematurely leaving university before completing their courses. This paper considers the analysis of the length of stay of groups of students at Milano-Bicocca University using Coxian phase-type distributions classified according to the student individual characteristics

Sistem Perkiraan Penggunaan Listrik Rumah Tangga Menggunakan Logika Fuzzy (Studi Kasus: PLN Area Pasuruan)

Di salah satu wilayah Indonesia yakni Pasuruan, di beberapa tahun terakhir telah terjadi peningkatan pesat dalam pertumbuhan ekonomi, sehingga terjadi peningkatan yang besar terhadap kebutuhan energi listrik sampai melampaui skenario yang semula direncanakan oleh pemerintah. Sistem kelistrikan kota Pasuruan sendiri merupakan sistem kelistrikan yang kompleks dimana terdapat kesulitan dalam memperkirakan besar pemakaian listrik yang dapat mempengaruhi kesiapan dari unit pembangkit untuk menyediakan pasokan listrik kepada konsumen. Berdasarkan pertimangan tersebut, maka perlu dilakukan perkiraan penggunaan listrik jangka panjang terutama untuk sektor rumah tangga dalam melakukan perencanaan penambahan pembangkit listrik yang baru, perluasan jaringan distribusi dan kebutuhan perencanaan penjadwalan pengoperasian pembangkit energi listrik, agar daya yang dibangkitkan sesuai dengan kebutuhan beban. Pada penelitian ini digunakan metode logika fuzzy untuk melakukan perkiraan atau peramalan. Data yang digunakan sebanyak 70 data histori dari bulan Januari 2012 sampai dengan Oktoer 2017 didapatkan dari PLN Area Pasuruan. Hasil implementasi dan pengujian akurasi pada penelitian ini mendapatkan nilai parameter terbaik dengan hasil nilai MSE terendah sebesar 1,602823095 dan MAPE 3,84%. Pengujian yang dilakukan mendapatkan jumlah fuzzy set terbaik pada nilai 16, sedangkan nilai terburuk sejumlah 7 fuzzy set