Fuzzy Time Series Lee dengan Average Based Length untuk Prediksi Jumlah Penduduk Miskin Sulawesi Tenggara
Fithriah Musadat 1 , Jabal Nur 2*  , Andi Nasri 3 1,2* Teknik Informatika, Universitas Dayanu Ikhsanuddin, Baubau, 93700, Sulawesi Tenggara, Indonesia
3 Teknik Informatika, Universitas Handayani Makassar, Makassar, 90231, Sulawesi Selatan, Indonesia e-mail: 1 fith.musadat@unidayan.ac.id , 2* jabalnur@unidayan.ac.id , 3 andinasrimansur@gmail.com * Corresponding Author
INFORMASI ARTIKEL

## ABSTRAK
Print ISSN : 2442-9864
Online ISSN  : 2686-3766
Article history Received  : 19 April 2023 Revised  : 25 Mei 2023 Accepted  : 31 Mei 2023
Kata kunci : FTS, interval berbasis rata-rata, peramalan
Keywords : FTS, average based length, forcasting
Nomor Tlp. Penulis: +628554541619

## PENERBIT
Universitas Dayanu Ikhsanuddin. Jalan Dayanu Ikhsanuddin No. 124, Kode Pos 93721 Baubau, Sulawesi Tenggara, Indonesia. Email: pendidikanmatematika@unidayan.ac.id
This is an open access article under the CC–BY-SA license.
Studi  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  jumlah  penduduk  miskin  di Sulawesi  Tenggara  menggunakan  metode Fuzzy  Time  Series Model  Lee dengan  penentuan  interval  berbasis  rata-rata.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  periodik  tahunan  dari  2004-2022  yang  diunduh dari  situs  bps.go.id.  Hasil  penelitian  menunjukkan  angka  kemiskinan  di Sulawesi  Tenggara  di  tahun  2023  mencapai  301.801  jiwa.  Model  sukses membaca pergerakan data, memiliki jumlah nilai error>0 menunjukkan arah kesalahan  prediksi  yang  cenderung underestimated .  Namun,  akurasi  yang dihasilkan sangat baik, ditunjukkan dengan nilai MAPE sebesar 1,71%.
This  study  aims  to  predict  the  number  of  poor  people  in  Southeast Sulawesi  using  the  Lee’s  Fuzzy  Time  Series  with  Average  Based  Length.  The data used in this research is annual periodic data from 2004-2022 downloaded from the bps.go.id website. The results of the study show that the poverty rate in  Southeast  Sulawesi  in  2023  will  reach  301,801  people.  The  model  is successful  in  reading  data  movements,  with  the  number  of  error  values  >  0 indicating the direction of prediction error which tends to be underestimated. However, the resulting accuracy is very good, indicated by the MAPE value of 1.71%.
Cara mengutip : Musadat, F., Nur, J., & Nasri, A. (2023). Fuzzy Time Series Lee dengan Average Based Length untuk  Prediksi  Jumlah  Penduduk  Miskin  Sulawesi  Tenggara. Jurnal Akademik Pendidikan Matematika ,  9(1), 63-67.

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  selalu  menjadi  isu  krusial  dalam pembangunan,  tidak  hanya  daerah  tetapi  juga nasional  dan  global.  Pemerintah  terus  berupaya untuk  menghadirkan  dan  memastikan  efektifitas kebijakan  dan  program  pengentasan  kemiskinan. Untuk  mendukung  hal  tersebut,  dibutuhkan perencanaan  dengan  menggunakan  metode  analisis yang  tepat  dalam  memahami  pola  dan  tren  data, khususnya mengenai jumlah penduduk miskin.
Peramalan  ( forecasting )  adalah  kegiatan  untuk meminimalisasi  ketidakpastian  di  masa  mendatang. Berbagai  metode  peramalan  telah  dikembangkan, mulai  dari  yang  sederhana  seperti Moving Average , Weighted  Moving  Average ,  dan Exponential
Smoothing ,  hingga  yang  rumit  menggunakan jaringan  saraf  tiruan,  algoritma  genetika,  dll. Fuzzy Time Series (FTS)  merupakan  metode  prediksi  data dengan  menggunakan  pola  data  historis  untuk mengetimasi  nilainya  di  masa  mendatang.  Pertama kali  diperkenalkan  oleh  Song  dan  Chissom  pada tahun  1996.  Sejak  itu,  FTS  semakin  berkembang seperti  Model  Chen,  Model  Cheng,  Rantai  Markov, dan Model Lee. Beberapa studi menunjukkan bahwa FTS memiliki perhitungannya yang relatif sederhana serta  dapat  bekerja  dengan  baik  meski  pada  data yang  tidak  linear  dan  tidak  stasioner  (Solikhun  & Yudatama, 2019; Handayani & Anggriani, 2015).
Karakteristik  data  jumlah  penduduk  miskin Sulawesi  Tenggara  relatif  fluktuatif.  Untuk

## JURNAL AKADEMIK PENDIDIKAN MATEMATIKA
Volume 9, Nomor 1, Mei 2023, Halaman 63-67 https://www.ejournal.lppmunidayan.ac.id/index.php/matematika DOI: https://doi.org/10.55340/japm.v9i1.1270
mendukung  pemerintah  dalam  menyusun  program- program  sosial,  ekonomi,  dan  pembangunan  yang lebih efektif, khususnya mengenai angka kemiskinan, akan  diteliti  mengenai  prediksi  jumlah  penduduk miskin di Provinsi Sulawesi Tenggara menggunakan FTS Model Lee.

## METODE PENELITIAN
Secara  garis  besar,  penelitian  ini  dilakukan dalam empat tahapan, seperti yang ditujukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap 1 , pengumpulan data angka kemiskinan Sulawesi Tenggara. Data tersebut berupa time series quantitative tahunan  selama  19  tahun,  mulai  dari 2004 hingga  2022. Data sekunder tersebut diunduh pada situs resmi Badan Pusat Statistik, https://bps.go.id . Tahap 2 , penentuan interval berbasis rata-rata. Studi yang dilakukan Xihao dan Yimin (2008) dalam Solikhin dan Yudatama (2019) menunjukkan bahwa panjang  interval  sangat  berpengaruh  terhadap kinerja  model  peramalan.  Berikut  adalah  algoritma pendekatan  interval  berbasis  rata-rata  ( Averaged- Based  Length )  yang  dikembangkan  oleh  Xihao  dan Yimin (dalam Solikhin dan Yudatama, 2019): Langkah 1: Hitung rata-rata selisih absolut data
𝑀𝑒𝑎𝑛 = ∑ |𝑋 𝑡−1 −𝑋 𝑡 | 𝑁−1 𝑡=1 𝑁−1 (1)
Langkah 2: Ambil setengah dari rata-ratanya sebagai panjang interval yang akan ditinjau (K)
𝐾 = 𝑀𝑒𝑎𝑛 2 (2)
Langkah  3:  Dari  nilai  yang  diperoleh  dari  langkah kedua,  akan  ditentukan  panjang  basis  intervalnya dengan mengacu pada Tabel 1.
Tabel 1. Basis Interval (Xihao & Yimin dalam Solikhin & Yudatama, 2019) Jangkauan Basis 0,10 – 1 0,1 1,10 – 10 1 11 – 100 10 101 – 1.000 100 1001 – 10.000 1.000
Langkah  4:  Lakukan  pembulatan  pada  nilai  yang diperoleh dari perhitungan langkah kedua (K) sesuai
dengan  basis  yang  bersesuaian.  Angka  inilah  yang digunakan sebagai panjang interval (P)
Tahap  3 ,  fokus  pada  pembentukan  model peramalan  dengan  metode Fuzzy  Time  Series (FTS) Lee: Langkah  1:  Pembentukan  Himpunan  Semesta Pembicaraan atau Universe Discourse (U)
𝑈 = [𝑋 𝑚𝑖𝑛 − 𝑍 1 , 𝑋 𝑚𝑎𝑥 + 𝑍 2 ] (3)
Dengan 𝑋 𝑚𝑖𝑛 dan 𝑋 𝑚𝑎𝑥 secara  berurut  adalah  nilai terendah  dan  tertinggi  dari  data  aktual,  sedangkan 𝑍 1 dan 𝑍 2 adalah sembarang nilai yang tidak besar. Langkah 2: Mendefinisikan Himpunan Fuzzy 𝐴 𝑖 Banyaknya  himpunan fuzzy yang  akan  dibentuk ditentukan oleh formula:
𝑛 = 𝑋 𝑚𝑎𝑥 +𝑍 2 −𝑋 𝑚𝑖𝑛 −𝑍 1 𝐾 (4)
Menentukan  ujung  bawah  (L)  himpunan fuzzy pertama 𝐴 1 diperoleh dengan rumus:
𝐿 1 = 𝑋 𝑚𝑖𝑛 − 𝑍 1 (5)
Sedangkan  untuk  kelas  kedua,  ujung  bawah himpunan fuzzy kedua 𝐴 2 diperoleh  dengan menambahkan  ujung  bawah  kelas  pertama ditambahkan  panjang  interval  (P)  yang  diperoleh pada  tahap  kedua.  Begitu  seterusnya  hingga terbentuk n himpunan fuzzy .
Ujung atas kelas pertama adalah bilangan di sebelah kanan kelas kedua dan seterusnya.
Nilai  Tengah  atau  median  tiap  kelas  ditentukan dengan  menjumlahkan  ujung  atas  dan  ujung bawahnya kemudian dibagi 2.
Langkah  3: Fuzzifikasi dan  Menentukan Fuzzy Logical Relationships (FLRs) Fuzzifikasi merupakan  proses  mengubah  masukan dari  bentuk  tegas  ( crisp )  menjadi fuzzy (variabel linguistik).  Selanjutnya  proses  FLRs  dilakukan dengan  merelasikan 𝐴 𝑖 → 𝐴 𝑖+1 .  Dengan 𝐴 𝑖 disebut sebagai current  state sedangkan 𝐴 𝑖+1 adalah next state . Langkah  4:  Membentuk Fuzzy  Logical  Relationships Group (FLRGs) FLRGs  adalah  pengelompokkan fuzzifikasi yang memiliki  satu current state yang  sama  menjadi  satu kelompok. Langkah 5: Defuzzifikasi Kebalikan  dari fuzzifikasi , defuzzifikasi merupakan proses  mengubah fuzzy  output menjadi crisp  value . Yang membedakan FTS Lee dengan FTS lainnya ada pada proses defuzzifikasi ini. Aturan yang digunakan pada FTS Lee yaitu:
1. Jika fuzzy  set adalah 𝐴 𝑖 dan  FLRGs 𝐴 𝑖 kosong ( 𝐴 𝑖 → ), maka prediksinya adalah 𝑚 𝑖 2. Jika fuzzy  set adalah 𝐴 𝑖 dan  FLRGs  hanya 𝐴 𝑗 ( 𝐴 𝑖 →   𝐴 𝑗 ), maka prediksinya adalah 𝑚 𝑗 3. Jika fuzzy  set adalah 𝐴 𝑖 dan  FLRGs  memiliki banyak fuzzy output 𝐴 𝑗1 ,  𝐴 𝑗2 , 𝐴 𝑗3 … 𝐴 𝑗𝑛 ( 𝐴 𝑖 →   𝐴 𝑗1 , 𝐴 𝑗2 , 𝐴 𝑗3 … 𝐴 𝑗𝑛 ),  maka  prediksinya adalah rata-rata nilai tengah semua outputnya.
Tahap  4 ,  prediksi  dan  pengukuran  akurasi. Prediksi  dilakukan  dengan  mengubah fuzzy input
• Pengumpulan
Data angka kemiskinan di
Sulawesi Tenggara
Tahap 1
• Penentuan interval berbasis rata-rata Tahap 2 • Penerapan Fuzzy Time Series Lee untuk model peramalan
Tahap 3 • Prediksi dan Evaluasi Tahap 4
sebagai current  state menjadi next  stage hasil defuzzifikasi .  Selanjutnya  hasil  prediksi  tersebut akan  dievaluasi  performanya  menggunakan  2 metode:
Metode  1:  Hitung  rata-rata  kesalahan  peramalan ( Mean Forecast Error = MFE)
𝑀𝐹𝐸 = ∑ (𝑋 𝑡 −𝑋′ 𝑡 ) 𝑁 𝑡=1 𝑁 (6)
Dengan: 𝑋 𝑡 = Data aktual
𝑋′ 𝑡 = Data hasil prediksi N = Ukuran data
MFE sangat baik digunakan untuk melihat bias pada hasil  prediksi,  apakah  cenderung  lebih  tinggi  atau lebih rendah dari data aktual. Jika MFE mendekati 0, maka  nilainya  tidak  bias,  sedangkan  jika  MFE  >  0 menunjukkan  hasil  prediksi  yang  cenderung  lebih rendah dari data aktual ( underestimated ). Sebaliknya,  jika  MFE  <  0,  mengindikasikan  hasil prediksi  yang overestimated atau  cenderung  lebih tinggi dari data aktualnya.
Metode  2:  Rata-rata  Presentase  Kesalahan  Absolut ( Mean Percentage Absolut Error = MAPE)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑁 ∑ | 𝑋 𝑡 −𝑋′ 𝑡 𝑋 𝑡 | 𝑁 𝑡=1 (7)
Menafsirkan  nilai  MAPE  yang  diperoleh  dari Persamaan 7 menggunakan Tabel 2.
Tabel 2. Rentang Penghitungan MAPE Rentang MAPE (%) Keterangan < 10 Model peramalan sangat baik 10 – 20 Model peramalan baik 20 – 50 Model peramalan cukup > 50 Model peramalan buruk

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Angka Kemiskinan Sulawesi Tenggara
Untuk  melihat  pergerakan  pola  data  angka kemiskinan  Sulawesi  Tenggara  akan  lebih  jelas  jika ditampilkan  dalam  time  series  plot  seperti  pada Gambar  1.  Angka  yang  ditampilkan  dalam  satuan ribu  jiwa.  Berdasarkan  plot  itu  dapat  dilihat  bahwa angka  kemiskinan  di  Sulawesi  Tenggara  memiliki tren  menurun,  meski  demikian  dari  plot  juga  kita dapat mengetahui pada 10 tahun terakhir cenderung lebih  stabil  bergerak  di  angka  300  –  350  ribu  jiwa. Angka Kemiskinan tertinggi terjadi pada tahun 2020 sebanyak  301.820  jiwa,  sedangkan  nilai  tertinggi sebesar  466.800  terjadi  pada  tahun  2006. Selanjutnya  data  dalam  penelitian  ini  data  akan diolah  dalam  satuan  aslinya  dalam  data  BPS,  yaitu ribu jiwa.
Tabel 3. Statistik Deskriptif
N Min Max Mean Median 19 301,820 466,800 357,903 330,800

## Gambar 2. Plot Data (Sumber: BPS diolah)

## Interval Berbasis Rata-Rata
Penghitungan  interval  berbasis  rata-rata diawali  dengan  menghitung  selisih  absolut  data sesuai  dengan  Persamaan  (1).  Hasil  penghitungan ditunjukkan  pada  Tabel  4  baris  kedua.  Data menunjukkan  fluktuasi  dengan  perubahan  terbesar mencapai  51,800  dan  terendah  pada  angka  0,760. Rata-rata  perubahan  datanya  sebesar  17,788,  nilai ini  disebut  sebagai mean .  Selanjutnya  dengan menggunakan  Persamaan  (2),  membagi  nilai mean dengan  2,  diperoleh  nilai  K  =  8,894.  Mengacu  pada Tabel 1, karena K = 8,894, maka basis interval  yang digunakan  adalah  10.  Sehingga  panjang  kelas intervalnya  (P)  adalah  10,  pembulatan  berbasis  10 dari nilai K.
Tabel 4. Penghitungan Interval Berbasis Rata-Rata
TAHUN DATA AKTUAL 𝑋 𝑡 SELISIH ABSOLUT
DATA |𝑋 𝑡−1 − 𝑋 𝑡 | 2004 418,400 32,100 2005 450,500 16,300 2006 466,800 1,400 … … … 2020 301,820 16,880 2021 318,700 8,910 2022 309,790 -
∑|𝑋 𝑡−1 − 𝑋 𝑡 | 𝑁−1 𝑡=1 320,190 MEAN ∑ |𝑋 𝑡−1 − 𝑋 𝑡 | 𝑁−1 𝑡=1 𝑁 − 1 = 320,190 18 17,788
K 𝑀𝑒𝑎𝑛 2 = 17,788 2 8,894
P
Pembulatan 8,894 berbasis 10 10 Metode Fuzzy Time Series Lee untuk Model Prediksi Menggunakan Persamaan (3) dibentuk himpunan  semesta  pada  penelitian  ini.  Nilai 𝑍 1
- 200,000 400,000 600,000 2 0 0 4 2 0 0 6 20 08 2 0 1 0 20 12 2 0 1 4 20 16 2 0 1 8 20 20 2 0 2 2
diasumsikan  1%  dari 𝑋 𝑚𝑖𝑛 ,  sedangkan 𝑍 2 diasumsikan  1%  dari 𝑋 𝑚𝑎𝑥 .  Diperoleh 𝑍 1 =3,018  dan 𝑍 2 =4,668.  sehingga  himpunan  semesta  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
𝑈 = [𝑋 𝑚𝑖𝑛 − 𝑍 1 , 𝑋 𝑚𝑎𝑥 + 𝑍 2 ] = [301,820 − 3,018, 466,800 + 4,668] = [298,802,   471,468]
Banyaknya himpunan fuzzy yang akan dibentuk pada penelitian ini, sesuai Persamaan (4), yaitu:
𝑛 = 𝑋 𝑚𝑎𝑥 + 𝑍 2 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 − 𝑍 1 𝐾 = 466,800 + 4,668 − 301,820 − 3,018
10 = 166,630 10
= 16,663 ≈ 17
Himpunan  semesta  U  kemudian  dibagi  menjadi  17 kelas  dengan  panjang  interval  yang  sama  yaitu  10, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Himpunan
Fuzzy FUZZY OUTPU T INTERVAL NILAI TENGAH
𝑚 𝑡 = 𝑇 𝑡 − 𝐿 𝑡 2 Ujung Bawah 𝐿 𝑡 Ujung Atas 𝑇 𝑡 𝐴 1 298,802 308,801 303,801 𝐴 2 308,802 318,801 313,801 𝐴 3 318,802 328,801 323,801 … … … … 𝐴 15 438,802 448,801 443,801 𝐴 16 448,802 458,801 453,801 𝐴 17 458,802 468,801 463,801
Fuzzifikasi dilakukan dengan mengubah nilai crisp ( 𝑋 𝑡 )  menjadi fuzzy  output ( 𝐴 𝑖 )  dengan ketentuan seperti pada Tabel 5. Selanjutnya, FLRs dibentuk  dengan  merelasikan fuzzy  output dengan fuzzy  output setelahnya.  FLRs  yang terbentuk ada 18, karena datanya berjumlah 19.
Tabel 6. Fuzzifikasi
TAHUN 𝑋 𝑡 FUZZIFIKASI FLRs 2004 418,400 𝐴 12 𝐴 12 → 𝐴 16 2005 450,500 𝐴 16 𝐴 16 → 𝐴 17 2006 466,800 𝐴 17 𝐴 17 → 𝐴 17 … … 2020 301,820 𝐴 1 𝐴 1 → 𝐴 2 2021 318,700 𝐴 2 𝐴 2 → 𝐴 2 2022 309,790 𝐴 2 -
Berikut  aturan  FLRGs  yang  dibentuk  dengan mengelompokkan semua FLR yang memiliki current state yang sama. Tiap FLRGs akan dibuatkan aturan defuzzifikasi sesuai  dengan  FTS  Lee.  Penghitungan defuzzifikasi yang  diperoleh  berkisar  antara 307,135–463,801  lebih  sempit  dari  rentang  data aktual  yang  berkisar  antara  301,820  –  466,800.  Hal ini  akan  berpengaruh  pada  hasil  prediksi  nantinya.
Perubahan rentang antara data aktual dan data hasil defuzzifikasi kemungkinan disebabkan oleh kecilnya nilai 𝑍 1 dan 𝑍 2 yang  diasumsikan  dalam  penelitian ini.  Sehingga  dibutuhkan  riset  tambahan  tentang penentuan nilai 𝑍 1 dan 𝑍 2 .
Tabel 7. FLRGs dan Defuzzifikasi CURRENT STATE FLRGs ATURAN DEFUZZIFIKASI NEXT STATE
𝐴 1 𝐴 1 → 𝐴 1 , 𝐴 1 , 𝐴 2 , 𝐴 4 𝑚 1 + 𝑚 1 + 𝑚 2 + 𝑚 4 4 313,801 𝐴 2 𝐴 2 → 𝐴 2 , 𝐴 3 𝑚 2 + 𝑚 3 2 318,801 𝐴 3 𝐴 3 → 𝐴 3 , 𝐴 4 𝑚 3 + 𝑚 4 2 328,801 … … … …
𝐴 15 𝐴 15 → 𝑚 15 443,801 𝐴 16 𝐴 16 → 𝐴 17 𝑚 17 463,801
𝐴 17 𝐴 17 → 𝐴 14 , 𝐴 17 𝑚 14 + 𝑚 17 2 448,801

## Prediksi dan Evaluasi
Prediksi  dilakukan  dengan  mengubah  kembali current  state yang  telah difuzzifikasi ke next  state yang  telah didefuzzifikasi .  Hasil  peramalan  jumlah penduduk  miskin  di  Provinsi  Sulawesi  Tenggara ditunjukkan pada Tabel 8. Sedangkan perbandingan pergerakan  data  aktual  dan  prediksi  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Tabel 8. Hasil Prediksi, MFE, dan MAPE TAHUN AKTUAL PREDIKSI MFE MAPE 2004 418,400 - - - 2005 450,500 453,801 -3,301 0,73% 2006 466,800 463,801 2,999 0,64% 2007 465,400 448,801 16,599  3,57% 2008 437,100 448,801 -11,701  2,68% 2009 403,100 403,801 -0,701 0,17% 2010 351,300 353,801 -2,501 0,71% 2011 334,300 333,801 0,499 0,15% 2012 307,900 307,135 0,765 0,25% 2013 330,800 313,801 16,999  5,14% 2014 314,100 307,135 6,965 2,22% 2015 321,900 318,801 3,099 0,96% 2016 326,860 328,801 -1,941 0,59% 2017 331,710 328,801 2,909 0,88% 2018 307,100 307,135 -0,035 0,01% 2019 302,580 313,801 -11,221  3,71% 2020 301,820 313,801 -11,981  3,97% 2021 318,700 313,801 4,899 1,54% 2022 309,790 318,801 -9,011 2,91% 2023 318,801 Jumlah 12,348  30,83% Rata-Rata 6,007 1,71%
Gambar 3. Perbandingan data aktual dan data hasil prediksi
Berdasarkan penelitian ini, penduduk miskin di Provinsi  Sulawesi  Tenggara  pada  tahun  2023 diprediksi  sebanyak  318.801  jiwa.  Gambar  3 menunjukkan  bahwa  peramalan  dengan  Average Based  Fuzzy  Time  Series  Lee  telah  dapat  mengikuti pola  pergerakan  data  dengan  baik.  Kesalahan peramalan ada pada rentang -11,981 hingga 16,599. Jumlah  nilai  error=  12,348  >  0  menunjukkan  arah kesalahan  prediksi  yang  cenderung  over  estimated. Namun  angka  12,348  cenderung  kecil  jika dibandingkan  dengan  rata-rata  data  aktualnya  = 357,903  atau  sebesar  3,45%.  Metode  ini  memiliki akurasi yang sangat baik. Hal ini ditunjukkan dengan nilai  MAPE  sebesar  1,71%.  Keseluruhan  nilai kesalahan  absolut  di  bawah  5,5%  dan  50% dantaranya memiliki keakuratan di bawah 1%.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa  FTS  Model  Lee  sangat  baik  dalam meramalkan  jumlah  populasi  penduduk  miskin  di Sulawesi  Tenggara,  dengan  nilai  MAPE  sebesar 1,71%  dengan  kecenderungan  peramalan  yang underestimated  sebesar  3,45%  dari  data  aktualnya. Pada  tahun  2023,  jumlah  penduduk  miskin  di Sulawesi  Tenggara  diperkirakan  sebesar  318.801 jiwa.

## Saran
Secara  jangka  pendek,  FTS  Model  Lee  berbasis rata-rata interval ini sangat direkomendasikan untuk menjadi alat peramalan, khususnya untuk penentuan jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Sulawesi Tenggara.  Untuk  penelitian  lebih  lanjut  dapat menggunakan  FTS  Model  Lee  yang  telah dimodifikasi.

## DAFTAR REFERENSI
Rahmawati  dkk.  (2020).  Prediksi  Jumlah  Wisatawan  di Kota  Pekanbaru  pada  Tahun  2019-2023  dengan Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series  Chen. Theta:  Jurnal  Pendidikan  Matematika  Vol.  2  No.  1 April 2020 . 2020. ISSN 2656-7172.
https://journal.umbjm.ac.id/index.php/THETA/artic le/view/512
Solikhin  &  Yudatama,  U.  2019.  Fuzzy  Time  Series  dan
Algoritma  Average-Based  Length  untuk  Prediksi Pekerja Migran Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) Vol. 6, No. 4, Agustus 2019, hlm 369 – 376 .
http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.2019641177
Nabillah,  I.  &  Ranggadara,  I.  (2020).  Mean  Absolut Precentage  Error  untuk  Evaluasi  Hasil  Prediksi Komuditas Laut. Journal of Information System Vol. 5, No.  2 , November  2020, hlm  250–255.  DOI: 10.33633/joins.v5i2.3900 - 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 Jumlah Penduduk Miskin (Ribu Jiwa) Hasil Prediksi FTS Lee