Model Fuzzy Linear Regression Untuk Peramalan Produksi Kelapa Sawit (Studi Kasus: PT. Perkebunan III Medan)

Peramalan terhadap produksi kelapa sawit sudah sering dilakukan dengan berbagai pendekatan. Namun bukan hal yang mudah mencapai akurasi peramalan data jangka panjang dengan ukuran kecil. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model peramalan produksi kelapa sawit dengan metode Fuzzy Linear Regression (FLR). Metode tersebut dibentuk menggunakan triangular fuzzy number simetris berdasarkan standar deviasi data. Dalam penelitian ini, digunakan data bulanan jumlah produksi kelapa sawit sebagai variabel terikat (Y) dan faktor-faktor yang mempengaruhinya yaitu pemupukan (X1), tenaga kerja (X2) dan rata-rata curah hujan (X3) mulai dari tahun 2011-2012. Hasil analisa menunjukkan bahwa model peramalan terbaik yaitu dengan pendekatan metode FLR tanpa konstanta untuk jumlah produksi yait

Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI-10) ISSN (Printed) : 2579-7271 Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau ISSN (Online ) : 2579-5406 Pekanbaru,13 November 2018 643 Prosedur Triangular Fuzzy Number Simetris Berdasarkan Standar Deviasi Data Pada Model Autoregressive (Studi Kasus: Prediksi Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika)

Beberapa prosedur pembentukan triangular fuzzy number dalam prediksi data time series sudah diperkenalkan. Namun pembentukan tersebut belum mencapai standar yang diharapkan, sehingga tidak mudah untuk diikutidan diaplikasikan pada data prediksi atau tujuan lainnya.Dimotivasi oleh keadaan tersebut, maka kami tertarik untuk membentuksebuah prosedur baru triangular fuzzy number (TFN) simetris berdasarkan standar deviasi data. Selanjutnya TFN data tersebut akan digunakanuntuk membangun model autoregressive pada peramalan nilai tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi model autoregressive single point lebih besar dari TFN simetris. Dengan kata lain, prosedur baru TFN yang disarankan dapat dijadikan sebagai salah satu persiapan data input untuk meningkatkan akurasi hasil peramalan. Menariknya, melalui model autoregressive TFN simetris ini dapat ditentukan tiga peramalan secara serentak yaitu nilai tukar terendah, medium dan tertinggi. Kata kunci:Model Autoregressive, Nlai tukar, Triangular Fuzzy Number, Peramalan, Standar Devias

Model Peramalan Distribusi Listrik Menggunakan Fuzzy Linear Regression (Studi Kasus: Sektor Rumah Tangga)

Semakin besarnya kebutuhan energi listrik terutama disektor rumah tangga mengakibatkan semakin bertambahnya distribusi listrik yang harus dipenuhi oleh PLN Indonesia. Sementara model peramalan yang akurat sangat diperlukan untuk distribusi listrik tersebut. Tujuan penulisan artikel ini adalah untuk menentukan model peramalan distribusi listrik sektor rumah tangga menggunakan fuzzy linear regression. Pembentukan model diawali dengan transformasi data single point menjadi bentuk triangular fuzzy number simetris berdasarkan aturan Sturges. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari BPS Indonesia dari tahun 2000-2015. Variabel distribusi listrik sektor rumah tangga sebagai variabel terikat

MODEL FUZZY LINIER REGRESI MENGGUNAKAN TRIANGULAR FUZZY NUMBER SIMETRIS BERDASARKAN MEASUREMENT ERRORS DATA (Studi Kasus : Prediksi Pasokan Energi Primer di Indonesia)

Salah satu model kausal yang sering digunakan untuk tujuan investigasi faktor dan prediksi data adalah Regresi Linear Berganda (RLB). Namun ada keterbatasan pada model tersebut, yaitu kurang sesuai digunakan untuk prediksi data-data dalam bentuk linguistik. Untuk mengatasinya, para ilmuan mengembangkan model Fuzzy Linier Regresi (FLR) dengan input data single point. Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang hanya menggunakan input dalam bentuk single point, maka pada penelitian ini diimplementasikan triangular fuzzy number (TFN) simetris sebagai input data berdasarkan measurement errors data. Selanjutnya TFN simetris tersebut digunakan untuk membangun model FLR dan kemudian dibandingkan dengan model RLB konvensional. Dari hasil implementasi diperoleh persamaan model RLB y ̂_t=-1.743.147.070-17.888x_1t+9.021,755x_2t Dan Model FLR TFN simetris y ̃ ̂_t=[-49.243.580;49.243.580]+21.882,57x_1t+544,9337x_2t Hasil yang diperoleh adalah MAPE total pasokan energi primer model FLR TFN sebesar 19,21%, pada model RLB sebesar 20,72% sedangkan nilai rata-rata width model FLR TFN sebesar 97.512.040, pada model RLB sebesar 167.579.688,5. Secara keseluruhan implementasi model FLR lebih baik jika dibandingkan dengan RLB konvensional