## 
Abstrak –-Kemacetan  saat  ini  menjadi  persoalan  serius di  Kodya  Malang.  Berbagai  penelitian  yang  berkaitan dengan  perencanaan  pembangunan  infrastruktur  jalan raya dalam upaya mengatasi kemacetan banyak dilakukan.  Panelitian  tersebut  diantaranya  penelitian tentang  kinerja  jalan,  mengimplementasikan  Peraturan Daerah  dan  Kebijakan  Pemerintah  Daerah  yang  terkait sampai  pada  penambahan  dan  optimasi  jalan.  Dalam peneltian  ini  akan  dikembangkan  sistem  analisa  dan peramalan  data  time  series  kepadatan  jalan  Kodya Malang dengan menggunakan logika Fuzzy dalam metode Fuzzy Time Series (FTS) Average Based sebagai salah satu upaya  mengatasi  kemacetan  Kodya  Malang.  Dari  hasil pengujian  dengan  94  data  sampel  menunjukkan  FTS Average Based terbukti efektif dibandingkan FTS Standar dengan nilai MSE 73,39% dan AFER 64,58%.
Kata  Kunci — Data  Time  Series,  Peramalan,  FTS Standar, FTS  Average Based

## I. P ENDAHULUAN
EPADATAN jalan raya saat ini menjadi persoalan yang  serius  di  Kodya  Malang,  hal  ini  disebabkan oleh  pertumbuhan  kendaraan  yang    tidak  setimbang dengan  tingkat  pertumbuhan  fasilitas  jalan  sehingga menimbulkan  kemacetan  jalan.  Kemacetan    ini  perlu segera diatasi dengan sistem transportasi yang memadai untuk  memperlancar  aktifitas  masyarakat  dan  untuk mendukung  perhubungan  dengan  daerah  lain  tidak terhambat.
Berbagai  penelitian  dan  perencanaan  pembangunan yang  berkaitan  dengan  upaya  mengatasi  kemacetan banyak  dilakukan  diantaranya  menganalisis  kinerja jalan,  mengimplementasikan  Peraturan  Daerah  dan Kebijakan Pemerintah Daerah yang terkait sampai pada penambahan  dan  optimasi  jalan  [1].  Penelitian  yang telah  dilakukan  pada  umumnya  melibatkan  suatu  studi lapangan  yang  panjang  terkait  variabel  jalan  dengan disertai survei lapangan yang relatif tidak efisien, hal ini dikarenakan  survei  pengamatan  dan  penghitungan tergantung  kemampuan  visual  manusia  yang  terbatas. Pada  pengembangan  penelitian  selanjutnya  dengan pembuatan  alat  ukur  dan  alat  pendeteksi  variabel kepadatan  jalan  banyak  terjadi  kendala  diantaranya terjadinya error  function dari  suatu  alat  ukur  sehingga data variabel jalan yang diambil mengandung kesalahan
Anggri  Sartika  Wiguna  adalah  Dosen  F.Saintek  Unikama  (email  : 4n66121@gmail.com ).
relatif yang besar.
Metode  yang  dianggap  tepat  dalam  menentukan peramalan  kepadatan  jalan  dalam  penelitian  ini  adalah dengan  peramalan.  Peramalan  kepadatan  jalan  Kodya Malang  dilakukan  dengan  menggunakan  logika Fuzzy dalam Fuzzy  Time  Series (FTS) Average  Based . Metode  FTS Average  Based mampu  mengatasi kelemahan  metode  peramalan  lain  diantaranya  pada jumlah  data  minimal  yang  diperlukan,    jangka  waktu peramalan yang pendek, harus diterapkannya zero mean dan zero  variansi pada  pengolahan  data  serta  proses yang tidak efektif pada perhitungan dikarenakan banyak tahap yang harus dilakukan dalam proses peramalan. Di lain pihak data-data transportasi di jalan raya cenderung acak dan mengandung ketidakpastiaan. Proses pengolahan  data  pada  umumnya  diperlukan  penentuan interval tertentu. Mekanisme
ini seringkali menghasilkan  error  yang  cukup  besar.  Salah  satu metode  untuk  memperbaikinya  adalah  penyesuaian interval  di  setiap  langkah  pengolahan  data  adalah Average  Based sebagai  solusi.  Penggabungan  metode Average  Based dengan FTS  diharapkan  dapat menghasilkan akurasi peramalan yang lebih baik.

## II.D ASAR TEORI

## A. Pengertian dan Karakteristik Jalan
Jalan adalah seluruh bagian jalan, termasuk bangunan pelengkap  dan  perlengkapannya  yang  diperuntukkan bagi  lalu  lintas  umum,  yang  berada  pada  permukaan tanah,  di  bawah  permukaan  tanah,  di  atas  permukaan tanah, di bawah permukaan tanah dan / atau air serta di atas permukaan air, kecuali jalan rel dan jalan kabel[2]. Karakteristik jalan meliputi :
 Panjang  jalan  adalah  hasil  pengukuran  antara  titik awal  sampai  titik  akhir  sebuah  ruas  jalan, dinyatakan dalam satuan kilometer (km).
 Arus  Lalu  Lintas  adalah  karakteristik  lalu  lintas yang  merupakan  interaksi  antara  pengemudi, kendaraan, dan jalan.
 Kepadatan  jalan  adalah  jumlah  kendaraan  yang melewati  suatu  penampang  tertentu  pada  suatu ruas jalan tertentu    dalam  satuan  waktu  tertentu. Volume  lalu  lintas  rata-rata  adalah  jumlah kendaraan rata-rata dihitung menurut satuan.
 Kepadatan menunjukkan kemudahan bagi kendaraan untuk bergerak, seperti pindah lajur dan memilih kecepatan yang diinginkan.

## Analisis dan Peramalan Kepadatan Jalan Raya Kodya Malang dengan FTS Average Based
Anggri Sartika Wiguna
K
 Kapasitas  jalan  atau  volume  jalan adalah  arus maksimun  melalui  suatu  titik  dijalan  yang  dapat dipertahankan persatuan jam pada kondisi tertentu.

## B. Konsep dan Jenis Data
Terdapat  3  kelompok  jenis  data  dalam  ekonometrika yaitu data runtun waktu (time series), data silang (cross section),  dan  data  panel  (  polled  data)  [3],  ketiganya dijelaskan sebagai berikut :
 Data time series merupakan data yang terdiri atas satu  objek  tertentu  meliputi  beberapa  periode waktu.
 Data  Cross  section    merupakan  beberapa  objek data pada suatu waktu.
 Data  Polled  adalah  data  yang  menggabungkan antara  data  runtun  waktu  (time  series)  dan  data silang (cross section).
C. Peramalan
Peramalan (forecasting) merupakan kegiatan memprediksi  nilai-nilai  sebuah  variabel  berdasarkan nilai  yang  diketahui  dari  variabel  tersebut  atau  variabel yang  berhubungan.  [4].  Peramalan  menggunakan teknik-teknik  peramalan  yang  bersifat  formal  dan informal [5].
Menurut  sifatnya,  teknik  peramalan  terbagi  menjadi dua  jenis  yaitu  teknik  kualitatif  dan  teknik  kuantitatif. Teknik kualitatif merupakan teknik peramalan berdasarkan pendapat suatu pihak, dan data pada teknik kualitatif  tidak  dapat  direpresentasikan  secara  tegas  ke dalam suatu angka atau nilai. Teknik peramalan tersebut misalnya  adalah judgment  forecast .  Sebaliknya,  teknik peramalan  kuantitatif  merupakan  teknik  peramalan berdasarkan data masa lalu atau disebut data historis dan dapat dibuat dalam bentuk angka. [6].
Peramalan pada data time series menggunakan teknik peramalan kuantitatif yang merupakan teknik peramalan yang didasarkan pada data masa lalu (data historis) dan dapat  dibuat  dalam  bentuk  angka  yang  biasa  disebut sebagai data time series [7].

## D. Logika Fuzzy
Sri  Kusumadewi  dan  Hari  Purnomo  [8]  dalam bukunya  menjelaskan  bahwa  logika fuzzy adalah  suatu bahasan soft computing yang memiliki karakteristik dan keunggulan  dalam  menangani  permasalahan  yang bersifat tidak pasti dan kebenaran parsial.
Himpunan fuzzy adalah  suatu  pengembangan  lebih lanjut  tentang  konsep  himpunan  dalam  matematika. Himpunan Fuzzy adalah  rentang  nilai-nilai.  Masing- masing nilai mempunyai derajat keanggotaan ( membership ) antara 0 sampai dengan 1.
Pada  logika  fuzzy  terdapat  beberapa  alur  proses seperti yang disajikan pada Gambar 1. yang terdiri dari fuzzification,  rule  evaluation, dan defuzzyfication agar mendapatkan  nilai  akhir  dari  nilai  masukan  yang diperoleh dari variabel parameter .
Keputusan  yang  dihasilkan  dari  proses  penalaran masih  dalam  bentuk fuzzy ,  yaitu  berupa  derajat keanggotaan  keluaran.  Hasil  ini  harus  diubah  kembali menjadi  varibel  numerik non  fuzzy melalui  proses defuzzyfikasi.
Peramalan  FTS Average  Based dilakukan  dengan interval  berbasis  rata-rata  yang  disajikan  pada  Gambar 2.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  data  kepadatan  jalan Kodya  Malang  dengan  data history tahun  2005-2012 sebagai  variabel  penelitian.  Pada  proses  pengolahan data  digunakan  obyek  ruas  data  jalan  Surabaya  Kodya Malang  dengan  kepadatan  jalan  tahun  2005-2010 sebagai  data learning ,  data  tahun  2011-2012  sebagai data testing dan  hasil forecasting data  yaitu  kepadatan jalan tahun 2015-2016.
Metode  penelitian  yang  dilakukan  berdasarkan integrasi  Algoritma  Time  Series  FTS  Average  Based dan FTS Standar dimana perbedaan pengolahan datanya berdasarkan  interval  data  yang  dihasilkan  pada  import database.  Pada  FTS  Standar,  interval  data  nya menggunakan 7 sedangkan FTS Average Based interval datanya  berdasarkan  hasil  perhitungan  pada Universe
Gambar. 2. Proses FTS Average Based
Menentukan himpunan semesta dari data historis lalu membaginya menjadi beberapa sub himpunan sesuai interval berbasis nilai rata-rata.

## Mendefinisikan himpunan fuzzy
Menentukan derajat keanggotaan tiap data dan merubah data ke dalam nilai linguistik fuzzy
Menentukan Fuzzy Logical Relationship (FLR) Menentukan Fuzzy Logical Relationship Group
(FLRG)
Peramalan menurut FLRG dan defuzzifikasi peramalan Gambar. 1. Alur Logika Fuzzy
discourse. Proses integrasi penelitian ini disajikan pada Gambar 3 sbb.
Tahapan penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Proses interval efektif FTS
Proses ini dimulai dengan proses awal masuk ke menu  FTS  yang  disajikan  pada  Gambar  4 kemudian  masuk  ke  proses  interval  efektif  FTS yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Proses  interval  efektif  FTS  dimulai  dengan menghitung  selisih  absolute  data  dan  rata-rata dari  data learning kemudian  membagi  dua  nilai rata-rata absolut dan ditentukan basis intervalnya.  Hasil  dari  penentuan  basis  interval dibulatkan  dan  ditentukan  panjang  intervalnya. Panjang  interval  ini    yang  dipakai  sebagai pembeda  antara  FTS  Standard  an  FTS Average
Based .  Pada  penelitian  ini  ditentukan  panjang interval  FTS  Standar  bernilai  7  dan  bernilai  63 untuk  FTS Average  Based. Proses  ini  disajikan pada Gambar 5.
2. Proses Peramalan dan Testing
Berikut  ini  tahapan    Proses  Logika Fuzzy dan Average Based : 1. Input data
2. Mendefinisikan universal of discourse (himpunan semesta) U sebagai (X min - X 1 , X max - Start Rubah menjadi himpunan fuzzy Sejumlah m himpunan crisp Bagi data sebanyak interval dan tampilkan pada datagrid himpunan Nilai Basis Interval Hitung nilai keanggotaan tiap data Sejumlah m himpunan fuzzy Tentukan nilai fuzzifikasi Data hasil fuzzifikasi A1-An For i=1 to n i> m-1? Hubungan data-data fuzzyfikasi berdasarkan runtun waktu Data-data FLR sebanyak m-1 For i = 1 to m-1 i > m-1 ? Kumpulkan FLR berdasarkan LHS yang sama Data FLRG sebanyak g For i = 1 to g i> g ? Proses peramalan FLRG Proses defuzzifikasi FLRG Nilai peramalan End Ya tidak tidak tidak Ya Ya
Gambar. 6. Proses Peramalan dan Testing
Start Membagi dua rata-rata kemudian ditentukan basis interval Rata-rata selisih absolut Hitung selisih absolut data dan dilakukan rata- rata Nilai Basis Interval Bulatkan nilai hasil bagi dua rata-rata berdasarkan basis interval Panjang interval End Gambar. 5. Proses Menghitung Interval Efektif Start Jalankan query Banyak data (n), nilai maks dan min data Tentukan lokasi database Database  pada tabel Hitung Interval Efektif Tampilkan Data Array Dinamis End
Gambar. 4. Proses Awal Masuk Ke Menu FTS
Start Representasi Fungsi Anggota FTS Average Based Input data  : kepadatan Jalan Akuisisi Data FTS Standar Set Interval Data Komparasi Hasil Peramalan End Tidak Ya
Gambar. 3. Integrasi FTS Standar dengan FTS Average Based
X 2 ), dimana X min dan X max adalah nilai minimum dan  maksimum  sampai  dimana  fuzzy  set  dapat ditetapkan
3. Menghitung  interval  efektif  dengan  rata-rata selisih
4. Membagi universe  of  discourse U  kedalam interval  yang  sama  besar  kemudian  menentukan nilai linguistic dari sistem
5. Fuzzifikasi nilai dari data history
6. Dari  tabel  fuzzifikasi  dibentuk  FLR  (Fuzzy Logic Relationship)
7. Dibentuk Fuzzy  Logic  Relationship  Group (FLRG) berdasarkan tabel Fuzzy Logic
Relationship (FLR) dengan cara mengeliminasi

## IV. HASIL DAN PE MBAHASAN

## A. Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  tahun  2005-2010 sebagai  data learning yang  ditunjukkan  pada  Tabel  I, data  tahun  2011-2012  sebagai  data testing yang ditunjukkan pada Tabel II.

## B. Analisis Data
1. Proses FTS Standar, tahapan proses sbb.: a. Langkah  1  :  Himpunan  semesta  dibagi menjadi  7  interval  sama  besar,  didapatkan nilai A 1 = 16.49,  A 2 = 17.57,  A 3 = 18.64, A 4 =19.71, A 5 = 20.77, A 6 = 21.85, A 7 = 22.92. b. Langkah  2  :    Fuzzifikasi,  dimana fuzzy  sets yang  didapatkan  pada  proses  sebelumnya  di- fuzzified  dengan  aturan  :  “jika  nilai  aktual
dari kepadatan jalan adalah p dan nilai dari p terletak  dalam  interval  u j ,  maka  p  dapat dinyatakan  sebagai A j ”.  Proses  fuzzifikasi menghasilkan  nilai  keanggotaan Fuzzy Data History ,  Data  Hasil  Fuzzifikasi, Fuzzy  Logic Relationship (FLR),  dan Fuzzy  Logic Relationship Group (FLRG). c. Langkah  3  :  Defuzzifikasi  dan  menghasilkan data forecasting ,  hasil  dari  proses  ini ditunjukkan pada Tabel III.
Data  yang  didapatkan  dari  proses  deffuzifikasi merupakan data peramalan kepadatan jalan tahun 2015- 2016 untuk proses FTS Standar. Pengujian validasi data menggunakan  data testing dan  dihitung  besarnya  error dari  data  hasil  peramalan  dengan  rumus  AFER  dan MSE sebagai berikut :
% 100 x n A F A
AFER t i t  
…………………
(1)
  % 100 2 x n F A MSE n j i i t     (2)
Dimana  A t adalah  nilai  aktual  pada  data  ke  i  dan  F i adalah nilai hasil peramalan untuk data ke-i, sedangkan n  adalah  banyaknya  data time  series .  Hasil  pengujian didapatkan  nilai  AFER  =  2.9256  %  dan  MSE  = 0.5930%.
2. . Proses FTS Average Based
Proses  pengolahan    data  dengan  menggunakan metode Fuzzy  Time  Series (FTS) Average  Based sama dengan  perlakuan  pada  metode  FTS  standar  namun jumlah  interval  yang  digunakan  adalah  63.  Himpunan semesta  dibagi  menjadi  63  bagian  yang  sama,  proses
T ABEL IV
D ATA HASIL DEFFUZIFIKASI
Current State Defuzzifikasi FLRG A1  18,36 A2  16,7 A3  16,75 A4  16,9 A5  17 A6  17,36 A7  17,7 A8  17,3 … … A56  22,05 A57  22,2 A58  22,3 A59  21,35 A60  21,8 A61  22,6 A62  22,7 A63  19,6 T ABEL III D ATA LEARNING Current State Defuzzifikasi FLRG A1  17,03 A2  17,57 A3  19,17 A4  20,06 A5  21,04 A6  21,31 A7 
21,85
T ABEL II D ATA TESTING
Waktu Kepadatan Jalan (kend/km/lajur) Waktu Kepadatan Jalan (kend/km/lajur) Jan-11 22.04 Jan-12 22.04 Feb-11 22.12 Feb-12 22.12 Mar-11 22.19 Mar-12 22.19 Apr-11 22.27 Apr-12 22.27 May-11 22.35 May-12 22.35 Jun-11 22.43 Jun-12 22.43 Jul-11 22.50 Jul-12 22.50 Aug-11 22.58 Aug-12 22.58 Sep-11 22.66 Sep-12 22.66 Oct-11 22.73 Oct-12 22.73 Nov-11 22.81 Nov-12 22.81
Dec-11 22.89 Dec-12
22.89
T ABEL 1 D ATA LEARNING
Waktu Kepadatan Jalan (kend/km/laju) Waktu Kepadatan Jalan (kend/km/laju) Waktu Kepadatan Jalan (kend/km/laju) Jan-05 16.50 Jan-07 18.35 Jan-09 20.19 Feb-05 16.57 Feb-07 18.42 Feb-09 20.27 Mar-05 16.65 Mar-07 25.05 Mar-09 20.35 Apr-05 16.73 Apr-07 18.58 Apr-09 20.42 Mei-05 16.81 May-07 18.65 May-09 20.50 Jun-05 16.88 Jun-07 18.73 Jun-09 20.58 Jul-05 16.96 Jul-07 18.81 Jul-09 20.65 Agt-05 17.04 Aug-07 18.88 Aug-09 20.73 Sep-05 17.11 Sep-07 18.96 Sep-09 20.73 Okt-05 17.19 Oct-07 19.04 Oct-09 20.89 Nov-05 17.27 Nov-07 19.12 Nov-09 20.96 Des-05 17.34 Dec-07 19.19 Dec-09 21.04 Jan-06 17.42 Jan-08 19.27 Jan-10 21.12 Feb-06 17.50 Feb-08 19.35 Feb-10 21.19 Mar-06 17.58 Mar-08 19.42 Mar-10 21.27 Apr-06 17.65 Apr-08 19.50 Apr-10 21.35 May-06 17.73 May-08 19.58 May-10 21.42 Jun-06 17.81 Jun-08 19.65 Jun-10 21.50 Jul-06 17.88 Jul-08 19.73 Jul-10 21.58 Aug-06 17.96 Aug-08 19.81 Aug-10 21.66 Sep-06 18.04 Sep-08 19.88 Sep-10 21.73 Oct-06 18.11 Oct-08 19.96 Oct-10 21.81 Nov-06 18.19 Nov-08 20.04 Nov-10 21.89 Dec-06 18.27 Dec-08 20.12 Dec-10 21.96
selanjutnya adalah fuzzifikasi data set untuk menghasilkan  nilai  keanggotaan Fuzzy Data History , Data Hasil Fuzzifikasi, Fuzzy Logic Relationship (FLR), Fuzzy Logic Relationship Group (FLRG). Defuzzifikasi menghasilkan  data  peramalan.  Hasil  deffuzifikasi ditunjukkan pada Tabel IV.Hasil deffuzifikasi data diuji menggunakan  data testing didapatkan  nilai  AFER  = 2.9256 % dan MSE = 0.5930%.
C. Hasil Peramalan
Data forecasting merupakan  data  hasil  peramalan tahun 2015-2016 sebanyak 24 data peramalan kepadatan jalan  (kend/km/lajur)  yang  diolah  dengan  FTS Average Based yang  dibandingkan  dengan  FTS  Standar  yang disajikan  pada  Tabel  V.  Data  hasil  peramalan  ini didapatkan setelah dilakukan testing dengan menggunakan data kepadatan tahun 2011-2012

## D. Implementasi User Interface
Pada  Gambar  6  akan  disajikan  tampilan  perangkat lunak  Form  1  untuk  proses Average  Based ,  Gambar  7 untuk Form 2  – Proses FTS, Gambar 8 Form 3.  Proses Defuzzifikasi  dan  Peramalan  dari  analisis  sistem peramalan  kepadatan  jalan  Kodya  Malang  dengan metode  FTS Average  Based dengan  obyek  data  ruas Jalan Surabaya.
Form  import  terdiri  dari  tiga  form  yaitu  import  data history,  import  data learning dan  import  data testing . Setelah  diimport,  data  history  disimpan  pada  sebuah
array dinamis untuk kemudian ditampilkan pada sebuah grafik.  Pada  form  ini  juga  terdapat  perhitungan penentuan  interval average  based. Pada  Form  Input Data  ini,  digunakan  lima  variabel  utama  dalam perhitungan  yaitu  array  dinamis  yang  digunakan, banyaknya data time series , nilai terbesar dari data time series , nilai terkecil dari data timeseries dan connection string untuk  menghubungan  form  input  dengan database.
Pada  Form  2  terdapat  beberapa  proses  yaitu pembentukan  himpunan  tegas  ( crisp ),  pembentukan himpunan samar ( fuzzy ) dan kemudian ditampilkan pada suatu  grafik,  penghitungan  nilai  keanggotaan  masing- masing  data time  series terhadap  himpunan  fuzzy  yang terbentuk, proses fuzzifikasi data time series dan proses pembentukan FLR ( Fuzzy Logic Relationship ).
Dalam  proses  peramalan  pada  Form  3,  ada  beberapa tahap  yang  harus  dilakukan.  Adapun  untuk  tahap  awal yang  perlu  dilakukan  adalah  mendefinisikan  FLRG ( fuzzy  logic  relationship  group )  yaitu  dengan  cara mengumpulkan tiap-tiap FLR yang terbentuk
berdasarkan  nilai current  state yang  sama.  Dalam pembuatan  program  hal  ini  dilakukan  dengan  cara melakukan query pada tabel FLR. Dari tiap FLRG yang terbentuk,  bisa  dihitung  nilai  dufuzzifikasinya  dengan cara menjumlahkan nilai tengah dari tiap-tiap next state - nya  kemudian  membagi  hasil  penjumlahannya  dengan banyaknya next  state. Setelah  didapatkan  data  hasil peramalan  untuk  tiap  data time  series ,  selanjutnya adalah  dilakukan  testing  data  hasil  peramalan  tahun 2015-2016  .  Hasil testing tersebut  dinyatakan  dalam bentuk error dari tiap peramalan untuk tiap-tiap satuan waktu.  Adapun  proses  penghitungannya  menggunakan rumus AFER dan MSE. Error yang didapatkan dihitung optimasi  dari  proses  peramalan  yang  dilakukan  untuk tiap  metode  untuk  mengetahui  sejauh  mana  keefektifan metode yang digunakan.
Gambar. 8. Form 3- Proses Average Based
Gambar. 7. Form 2- Proses Average Based Gambar. 6. Form 1- Proses Average Based T ABEL V
DATA FORECASTING Waktu Hasil Peramalan FTS  Standar FTS Average Based Jan-15 22.81 22.79 Feb-15 22.89 22.83 Mar-15 22.54 22.54 Apr-15 22.43 22.39 May-15 22.76 22.76 Jun-15 22.81 22.76 Jul-15 22.50 22.50 Aug-15 22.58 22.58 Sep-15 22.66 22.59 Oct-15 22.73 22.73 Nov-15 22.81 22.81 Dec-15 22.89 22.82 Jan-16 22.04 22.04 Feb-16 22.12 22.12 Mar-16 22.19 22.09 Apr-16 22.27 22.29 May-16 22.35 22.35 Jun-16 22.43 22.48 Jul-16 22.50 22.50 Aug-16 22.58 22.50 Sep-16 22.66 22.54 Oct-16 22.73 22.66 Nov-16 22.81 22.80 Dec-16 22.89
22.78

## E. Analisa Hasil
Berikut  ini dalam Tabel VI menunjukkan daftar data hasil  pengujian  dan  optimasi  kepadatan  jalan  Kodya Malang.
Tabel  diatas  menunjukkan  rekap  hasil  perhitungan error proses  peramalan  dengan  FTS  standard  dan  FTS Average  Based. Besaran  AFTER  serta  MSE  dapat dibandingkan  untuk  melihat  sejauh  mana  keefektifan proses  peramalan  tersebut,  apakah  suatu  teknik peramalan  tersebut  patut  dipilih  untuk  digunakan sebagai  indikator  apakah  suatu  teknik  peramalan  cocok digunakan  atau  tidak  dan  teknik  yang  mempunyai jumlah  MSE  yang  terkecil  untuk  metode  peramalan terbaik [9].
Dengan  menggunakan  72  data  sebagai  sampel sebagai learning dan  24  data testing ,  dapat  diketahui bahwa metode FTS Average Based terbukti lebih efektif dibandingkan  metode  FTS  Standar,  yang  ditunjukkan dengan diperolehnya nilai AFTER dan MSE yang lebih kecil dimana semakin kecil nilai yang didapatkan maka akurasi peramalan semakin tinggi  karena semakin kecil pula perbedaan antara hasil forecasting dan nilai aktual. Peningkatan  akurasi  didapatkan  nilai  yang  signifikan dengan  rata-rata  penurunan error menjadi  73.39  % dengan  menggunakan  MSE  dan  menjadi  64.58%  jika menggunakan AFER.

## V.K ESIMPULAN
Penelitian  tentang  peramalan  kepadatan  jalan  Kodya Malang dengan FTS Average Based yang dibandingkan dengan  FTS  Standar  telah  dilakukan.  Perangkat  lunak
dengan  penentuan  panjang  interval  yang  sesuai  dengan kebutuhan  sistem  telah  dibuat  untuk  mendapatkan analisis  dan  peramalan  kepadatan  jalan  Kodya  Malang yang  diharapkan.  Perangkat  lunak  digunakan  sebagai user interface untuk melakukan uji coba data kepadatan jalan dan mengetahui hasil dari peramalan data.
Peramalan  data  menggunakan  FTS Average  Based memiliki  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  FTS Standar,  dengan  penurunan  rata-rata  error menjadi  64.58  %  lebih  akurat  jika error dihitung menggunakan  AFER  dan  penurunan  rata-rata  error menjadi  73.39  %  lebih  akurat  jika error dihitung menggunaan MSE.
Penelitian  ini  membuktikan  adanya  peramalan  data kepadatan  jalan  yang  merupakan  data time  series dengan metode FTS Average Based terbukti efektif dan akurat  dalam  meramalkan  kepadatan  jalan  Kodya Malang.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A  Word  Bank  Country  Study,  1994,  Indonesia  :  Environment and Development,  The Word Bank. Wahington – USA.
[2] MKJR.,  1997.,  REPUBLIK  INDONESIA  DIREKCTORAT JENDERAL  BINA  MARGA  DIREKTORAT  BINA  JALAN KOTA (BINKOT)., Jakarta
[3] Winarno,  W.,  (2007).,  “ Analisis  Ekonometrika  dan  Statistika dengan Eviews” ., UPP STIM YKPN., Yogyakarta
[4] Ai.,  (1999).,    “Optimasi  Peramalan  Pemulusan  Eksponensial Satu  Parameter  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Nonlinear Programming”. JURNAL TEKNOLOGI INDUSTRI. VOL. III, No.3,hal139–148. www.uajy.ac.id/jurnal/jti/1999/3/3/doc
[5] Gaspersz,  (1998),  “  Manajemen  Produktivitas  Total”., Gramedia., Jakarta
[6] Jumingan,  (2009),  “Studi  Kelayakan  Bisnis  –  Teori  dan Pembuatan Proposal Kelayakan”. Bumi Aksara. Jakarta
[7] Jumingan,  (2009),  “Studi  Kelayakan  Bisnis  –  Teori  dan Pembuatan Proposal Kelayakan”. Bumi Aksara. Jakarta
[8] Kusumadewi, S., Purnomo,H., (2010), “ Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan”, Graha Ilmu. Yogyakarta
[9] Nachrowi., Hardius. (2004), “Teknik Pengambilan Keputusan”., Grasindo., Jakarta T ABEL VI DATA HASIL PENGUJIAN DAN OPTIMASI Data Ke- FTS Standar Average Based FTS Peningkatan Akurasi (%) AFER MSE AFER MSE AFER MSE 1 1.92 0.63 1.19 0.45 38.02 28.57 2 2.06 1.45 0.94 0.45 54.37 68.97 3 7.12 21.64 1.14 2.8 83.99 87.06 4 2.62 5.93 1.67 0.63 36.26 89.38 5 1.98 2.95 0.9 1.53 54.55 48.14 6 2.93 0.59 2.43 0.35 17.06 40.68 7 4.72 7.81 1.45 0.97 69.28 87.58 8 8.45 38.9 0.29 1.2 96.57 96.92 9 4.72 0.97 1.45 0.19 69.28 80.41 10 6.98 3.33 0.97 0.13 86.1 96.1 11 4.85 2.2 0.88 0.19 81.86 91.36 12 3.6 1.21 0.73 1.03 79.72 14.88 13 2.37 1.43 0.28 0.57 88.19 60.14 14 2.07 2.75 0.93 0.43 55.07 84.36 15 2.06 1.45 0.94 0.08 54.37 94.48 16 2.78 11.24 0.67 0.49 75.9 95.64 17 3.05 5.96 1.53 0.81 49.84 86.41 18 4.12 1.02 0.54 0.09 86.89 91.18 19 2.07 2.81 0.93 1.43 55.07 49.11 20 3.79 3.16 1.14 0.54 69.92 82.91 21 2.06 11.24 0.93 1.64 54.85 85.41 22 3.05 7.71 0.95 1.41 68.85 81.71 23 3.71 6.71 1.12 2.93 69.81 56.33 24 5.71 4.78 2.62 1.74 54.12 63.6 Rata- rata 3.70 6.16 1.11 0.92 64.58 73.39