Berdasarkan uraian di atas yang mengacu pada kondisi saat ini pembagian wilayah di PDAM dirasakan sudah efektif untuk masalah pendistribusian air
bersih ke pelanggan akantetapi kekurangan air bersih tetap menjadi masalah bagi pelanggan. Sehingga penulis ingin mengangkat judul tentang
“Implementasi Adaptive
Neuro-Fuzzy Inference
SystemANFIS untuk
Peramalan Pemakaian Air di Perusahaan Daerah Air Minum Tirta Moedal Semarang
”. 1.2
Rumusan Masalah Adapun rumusan masalah dari penelitian ini adalah sebagai berikut.
1 Bagaimana mengimplementasikan metode Adaptive Neuro-Fuzzy
InferenceSystem dalam peramalan pemakaian air?
2 Bagaimana hasil peramalan pemakaian air pada bulan Januari 2015
sampai April 2015? 1.3
Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut.
1 Untuk mengimplementasikan
metode Adaptive
Neuro-Fuzzy InferenceSystem dalam peramalan pemakaian air.
2 Untuk mengetahui hasil peramalan pemakaian air pada bulan Januari 2015 sampai April 2015.
1.4 Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah sebagai berikut.
1 Bagi Mahasiswa, menambah wawasan dan kemampuan dalam mengaplikasikan ilmu-ilmu matematika, khususnya untuk peramalan
menggunakan metode Adaptive Neuro-Fuzzy InferenceSystem ANFIS.
2 Bagi Peneliti, memberikan informasi kepada para praktisi, sebagai masukan berupa data peramalan pemakaian air kepada PDAM Tirta
Moedal Semarang. 3 Bagi Universitas, menambah koleksi buku referensi yang ada di
Perpustakaan Universitas Negeri Semarang.
1.5 Batasan Masalah
Agar pembahasan dalam penelitian ini tidak meluas, maka penulis perlu
memberikan batasan-batasan sebagai berikut.
1 Data yang diambil untuk meramalakan pemakaian air pelanggan PDAM Tirta Moedal Semarang adalah berjumlah 60 data yaitu
dimulai dari pemakaian air pada bulan Januari tahun 2010 sampai Desember 2014.
2 Penilitian ini menggunakan metode adaptive neuro fuzzy inference system.
3 Penelitian ini diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman MATLAB.
7
BAB II LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Analisis Runtun Waktu dan Peramalan
Data runtun waktu time series adalah jenis data yang dikumpulkan menurut urutan waktu dalam suatu rentang waktu tertentu. Jika waktu dipandang
bersifat diskrit waktu dapat dimodelkan bersifat kontinu, frekuensi pengumpulan selalu sama. Dalam kasus diskrit, frekuensi dapat berupa detik, menit, jam, hari,
minggu, bulan atau tahunMakridakis, dkk, 1999: 3. Analisis time series dan forecasting adalahbidang penelitian yang aktif.
Artinya,keakuratan dalam
time seriesforecasting
menjadi pokok
dari prosespengambilan keputusan. Beberapapenelitianyang melakukan riset pada time
series adalahstatistik, jaringan syaraf, wavelet, dan systemfuzzy.Metode-metode tersebut memilikikekurangan dan keunggulan yang berbeda.Terlebih lagi,
masalah dalam dunia nyataseringkalimerupakan masalah yang kompleksdan satu model mungkin tidak mampumengatasi masalah tersebut dengan baik Wiyanti
Pulungan, 2012: 176 Menurut Pakaja dkk 2012: 23 Peramalan adalah proses untuk
memperkirakan berapa kebutuhan dimasa yang akan datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan
dalam rangka memenuhi permintaan barang atau jasa, untuk memprediksikan hal tersebut diperlukan data yang akurat di masa lalu, untuk dapat melihat situasi di
masa yang akan datang.
2.2 Jaringan Syaraf Tiruan
