Abstrak


Model Hibrida Arima Dan Fuzzy Time Series Untuk Meramalkan Data Berpola Trend


Oleh :
Moch Arif Hidayatullah - M0110056 - Fak. MIPA

Data runtun waktu merupakan kumpulan data berdasarkan urutan waktu. Data runtun waktu dapat berpola linier dan nonlinier. Data runtun waktu berpola linier dapat dimodelkan dengan ARIMA dan data runtun waktu berpola nonlinier dapat dimodelkan dengan fuzzy time series (FTS). Dalam beberapa kasus, data runtun waktu dapat berpola gabungan linier dan nonlinear. Model hibrida ARIMA dan FTS merupakan model runtun waktu yang  menggabungkan model ARIMA dan FTS.
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model hibrida ARIMA dan  FTS. Selanjutnya model hibrida ARIMA dan FTS diterapkan untuk meramalkan jumlah barang yang dimuat pada penerbangan domestik di Bandara Soekarno Hatta (BSH). Model terbaik untuk meramalkan jumlah barang yang dimuat pada penerbangan domestik di BSH adalah model hibrida ARIMA  dan FTS  metode Chen orde pertama dengan RMSE 3.023.

Kata kunci: ARIMA, fuzzy time series, hibrida

A time series is a sequence of data which are ordered in time. The pattern of time series data could be linear and nonlinear. The linear time series data can be modeled by using ARIMA and the nonlinear time series can be modeled by using fuzzy time series (FTS). In several cases, the pattern of time series data could have both linear and nonlinear. Hybrid ARIMA and FTS model is a time series model that combines ARIMA and FTS model.
This research aims to determine the hybrid ARIMA and FTS model. Furthermore, the hybrid ARIMA and FTS model is applied to forecast the number of goods being loaded on domestic flights in Soekarno Hatta Airport (BSH). The best model to forecast the number of goods being loaded on a domestic flight in BSH is hybrid ARIMA  and first order FTS Chen’s  method model with RMSE 3.023.

Keyword: ARIMA, fuzzy time series, hybrid