Dalam peramalan, hal terpenting yang akan dicapai adalah hasil peramalan dengan nilai eror yang minimum. Semakin kecil nilai error maka semakin akurat hasil
peramalan yang diperoleh. Lee, dkk 2007 menyatakan bahwahasil peramalan menggunakan Metode FuzzyTime Series yang sudah ada masih memberikan nilai
MSE yang relatif besar sehingga metode peramalan yang sudah ada terus dikembangkan untuk mendapatkan metode peramalan yang memiliki tingkat akurasi
lebih tinggi. Hingga pada akhirnya Wang, Chen dan Pan 2009 memperkenalkan sebuah metode peramalan yaitu Metode Automatic Clustering-Relasi Logika Fuzzy
yang memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dalam meramalkan data dibandingkan dengan metode yang telah ada.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan pendahuluan di atas, didapati bahwa peramalan yang selama ini dilakukan masih memberikan nilai MSE yang relatif besar. Sehingga penulis
menggunakan Metode Automatic Clustering-Relasi Logika Fuzzyuntuk mengetahui bagaimana keakuratan hasil peramalan dengan salah satu metode yang selama ini
digunakan.
1.3 Batasan Masalah
Masalah yang diteliti dibatasi pada penghitungan nilai MSE dan rata-rata error. Data yang digunakan adalah data jumlah peminatDepartemen S1Matematika USU melalui
jalur SNMPTN mulai tahun 2004 sampai dengan tahun 2011. Dalam hal ini data hanya sebagai bahan untuk penghitungannya dan tidak memperhatikan bagaimana
pengaruh dan fenomena yang terjadi pada data yang digunakan.
1.4 Tujuan Penelitian
Universitas Sumatera Utara
Tujuan dari penelitian ini adalahmeramalkan jumlah peminat di Departemen S1 Matematika USU melalui jalur SNMPTN tahun 2012 menggunakan Metode
Automatic Clustering-Relasi Logika Fuzzy danmembandingkannyadengan hasil ramalan menggunakan Metode FuzzyTime Series.
1.5 Kontribusi Penelitian
1. Memberi informasi tentang peramalan jumlah peminat DepartemenS1
Matematika USU melalui jalur SNMPTN pada tahun 2012. 2.
Bahan acuan untuk penelitian sejenis di masa yang akan datang.
1.6 Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan untuk memecahkan permasalahan dalam tugas akhir ini adalah sebagai berikut:
1. Studi literatur.
Tahap ini dilakukan dengan mengidentifikasi permasalahan, mengkaji dan memahami teori-teori yang dipelajari diantaranya mengenai konsep dasar Metode
FuzzyTime Series serta algoritma Metode Automatic Clustering-Relasi Logika Fuzzy yang menjadi metode peramalan. Penelusuran referensi ini bersumber dari
buku, jurnal maupun penelitian yang telah ada sebelumnya mengenai hal-hal yang berhubungan dengan FuzzyTime Series serta Metode Automatic Clustering-
Relasi Logika Fuzzy.
2. Pengumpulan data.
Universitas Sumatera Utara
Pada tahap ini dilakukan pengambilan data jumlah peminat Departemen S1 Matematika USU melalui jalur SNMPTN mulai tahun 2004 sampai dengan tahun
2011.
3. Peramalan jumlah pendaftar dengan Metode Automatic Clustering-Relasi Logika
Fuzzy.
Pada tahap ini dilakukan peramalan peminat untuk tahun 2012 dengan Metode Automatic Clustering-Relasi Logika Fuzzy kemudian dicari nilai MSE dan rata-
rata error.
4. Membandingkan hasil peramalan.
Pada tahap ini dilakukan peramalan dengan Metode FuzzyTime Series kemudian hasil peramalan yang diperoleh dibandingkan dengan hasil peramalanMetode
Automatic Clustering-Relasi Logika Fuzzy dilihat dari MSE dan rata-rata error. Jika MSE dan rata-rata error lebih kecil berarti Metode tersebut lebih akurat.
5. Pengambilan kesimpulan.
Pada tahap ini dilakukan penarikan kesimpulan hasil analisa data sekaligus memberikan saran yang berkaitan dengan pengembangan penelitian sebelumnya
Universitas Sumatera Utara
Bab 2
LANDASAN TEORI
Pada Bab 2 ini akan diuraikan teori-teori yang berhubungan dengan peramalan menggunakan Metode Automatic Clustering-Relasi Logika Fuzzy. Teori-teori tersebut
diantaranya ialah metode peramalan, fuzzy time series, automatic clustering, dan lain- lain.
2.1 Metode Peramalan
