Analisis Tingkat Akurasi Metode Neuro Fuzzy dalam Prediksi Data IPM di NTB

Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis proses forecasting dalam menentukan tipe terbaik yang digunakan pada sistem peramalan (forecast). Pada penelitian ini data yang digunakan yaitu data IPM Provinsi Nusa Tengara Barat (NTB) tahun 2008-2018 untuk memprediksi data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) tahun 2019. Penelitian ini menggunakan metode Artificial Intelligence Neuro Fuzzy yaitu Fuzzy Mamdani dan ANFIS Sugeno yang diterapkan pada Matlab. Adapun tipe yang diuji adalah Trimf, Trapmf, Gbellmf, Gaussmf, Gauss2mf, Sigmf, Dsigmf, Psigmf, dan Primf. Tipe tersebut bertujuan untuk melihat tingkat akurasi berdasarkan hasil error. Hasil peramalan terbaik didapatkan pada tipe Gauss2mf karena menghasilkan prediksi sebesar 69.5 dengan error sebesar 0.95947 dan MAD sebesar 0.530.354, MSE sebesar 1.570035, MAPE sebesar 0.049273