PERBANDINGAN MODEL CHEN DAN LEE PADA METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENUMPANG DI BANDAR UDARA INTERNASIONAL AHMAD YANI SEMARANG

BUDISETIAWAN, ARI, B2A218026 (2019) PERBANDINGAN MODEL CHEN DAN LEE PADA METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENUMPANG DI BANDAR UDARA INTERNASIONAL AHMAD YANI SEMARANG. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Muhammadiyah University, Semarang" not defined].

Preview	Text 6.ABSTRAKSI.pdf Download (495kB) | Preview
Preview	Text 11.BAB I.pdf Download (518kB) | Preview
Preview	Text 12.BAB II.pdf Download (845kB) | Preview
	Text 13.BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (501kB) | Request a copy
	Text 14.BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (860kB) | Request a copy
Preview	Text 15.BAB V.pdf Download (512kB) | Preview
Preview	Text 16.DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (612kB) | Preview

Abstract

Penumpang pesawat di Bandara Internasional Ahmad Yani Semarang selalu mengalami jumlah yang tidak tetap, untuk dapat menangani apabila terjadi lonjakan penumpang dikemudian hari maka dapat digunakan analisis yang bisa memprediksi jumlah penumpang di Bandara Internasional Ahmad Yani Semarang. Dalam hal ini dapat digunakan metode Fuzzy time series model Chen dan fuzzy time series model Lee. Model tersebut merupakan Algoritma dalam metode fuzzy time series yang menggunakan nilai linguistik dan data historis dan fuzzy set sebagai prinsip dasar proses perhitungan prediksi. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingan antara model Chen dan model Lee pada metode Fuzzy Time Series untuk diambil model mana yang terbaik sehingga dapat digunakan untuk meramalkan jumlah penumpang pesawat di Bandara Ahmad Yani Semarang. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan ramalan untuk bulan januari 2018 model Chen sebesar 199.375 sedangkan model Lee sebesar 213.125 dan setelah dibandingkan kedua model nilai AFER pada model Chen sebesar 6% sedangkan model Lee memiliki nilai AFER sebesar 5,2% hal ini dapat disimpulkan bahwa model Lee lebih baik dibandingkan model Chen karena memiliki tingkat Error yang lebih kecil. Kata Kunci : Forecasting, fuzzy time series model Chen, fuzzy time series model

Actions (login required)

View Item