p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Prediksi Hasil Tangkapan Ikan Menggunakan Fuzzy Time Series
Ricky Mubarak a1 , Tursina a2 , Enda Esyudha Pratama a3
a Program Studi Sarjana Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, Kalimantan Barat 78124
1 rickymubarak.rm@gmail.com
2 tursina@informatika.untan.ac.id
3 enda@informatika.untan.ac.id

## Abstrak
Prediksi  hasil  tangkapan  ikan  merupakan  suatu  cara  dalam  memperkirakan  hasil  tangkapan  nelayan  yang selama ini ditangani oleh Dinas Perikanan Kota Pontianak dengan menggunakan data historis yang tercatat di Dinas  tersebut.  Data  historis  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  faktor  memprediksi  yang  bermanfaat  untuk mengambil  kebijakan  bagi  nelayan  dan  Dinas  Perikanan  kedepannya,  tetapi  sebelum  sampai  ketahap  itu dilakukan penelitian untuk menganalisa seberapa baik dan seberapa akurat prediksi yang dihasilkan dari data historis  tangkapan  ikan  yang  tercatat  selama  ini  pada  Dinas  Perikanan  Kota  Pontianak.  Data  yang  digunakan dalam penelitian ini sebanyak 60 data dari Januari 2014 hingga Desember 2018. Metode yang digunakan dalam prediksi yaitu dengan Fuzzy Time Series dibagi menjadi 5 (lima) tahap, yaitu Fuzzy Set , Fuzzifikasi, FLR  ( Fuzzy logic  Relationship ),  FLRG  ( Fuzzy  logic  Relationship  Group ),  dan  Defuzzifikasi.  Terdapat  25  interval  yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil pengujian prediksi menggunakan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) yang  didapat  hasil  terbaik  dengan  melakukan  penambahan  pada  nilai  U  ( Universe  of  Discourse )  sebesar  4% dengan  MAPE  17,1699%  sehingga  diperoleh  akurasi  atau  ketepatan  sebesar  82,8301%.  Sedangkan  hasil pengujian MAPE terendah pada nilai U ( Universe of Discourse ) sebesar 0% yaitu 37,6438%, sehingga nilai akurasi atau ketepatan sebesar 62,3562%.
Kata kunci: Prediksi, Fuzzy Time Series, hasil tangkapan ikan, historis, time series

## Fish Catch Result Prediction Using Fuzzy Time Series

## Abstract
Prediction of fish catches is a way of estimating the result of fishermen that have been handled by the Fisheries office of the  city  of  Pontianak  using  historical  data  recorded  in  the  service.  Such  historical  Data  can  be  used  as  a  useful predicting factor to take the policy for fishermen and the fisheries department in the future, but before it is discovered it is  done  research  to  analyse  how  well  and  how  Accurate  predictions  resulting  from  the  historical  data  of  fish  catches recorded during this time at the fisheries Department of Pontianak City. The data used in this study was as much as 60 data from January 2014 to December 2018. The methods used in the predictions are the Fuzzy Time Series divided into 5  (five)  stages,  namely  Fuzzy  Set,  Fuzzifikasi,  FLR  (Fuzzy  logic  Relationship),  FLRG  (Fuzzy  logic  Relationship Group),  and  defuzzification.  There  are  25  intervals  used  in  this  study.  Prediction  test  Results  using  MAPE  (Mean Absolute Percentage Error) obtained best results by making additions to the value of U (Universe of Discourse) by 4% with MAPE 17.1699% thus obtained accuracy or accuracy of 82.8301%. While the lowest MAPE test results at the U (Universe of Discourse) value of 0% is 37.6438%, so the value of accuracy or accuracy is at 62.3562%.
Keywords: Forecasting, Fuzzy Time Series, fish catches, historical, time series

## I. P ENDAHULUAN
Nelayan  adalah  istilah  bagi  orang-orang  yang  sehari- harinya  bekerja  menangkap  ikan  atau  biota  lainnya  yang hidup  di  dasar,  kolom  maupun  permukaan  perairan. Perairan  yang  menjadi  daerah  aktivitas  nelayan  ini  dapat merupakan  perairan  tawar,  payau  maupun  laut.  Pada umumnya nelayan di Indonesia sering melakukan aktivitas di  wilayah  laut.  Karena  Indonesia  memiliki  laut  yang sangat  luas  dan  banyak  sekali  sumberdaya  berupa  ikan yang  hidup  di  laut  Indonesia.  Hasil  tangkapan  ikan
merupakan  objek  dari  penelitian  ini.  Lebih  Khususnya historis hasil tangkapan ikan.
Pemerintah  Indonesia  mengatur  para  nelayan  disetiap daerah melalui Kementrian Kelautan dan Perikanan. Kota Pontianak merupakan salah satu kota yang memiliki Dinas Pangan  Pertanian  Dan  Perikanan  Kota  Pontianak  yang mengkoordinir para nelayan di kota tersebut.
Hasil  tangkapan  ikan  berdasarkan  data  yang  dicatat oleh Dinas Perikanan Kota Pontianak berbeda-beda setiap tahunnya.  Hal  ini  disebabkan  kondisi  ikan  yang  tidak dapat diprediksi jumlah tangkapannya, kondisi saat melaut,
dan  keberuntungan  dalam  mendapatkan  hasil.  Data-data yang  dimiliki  oleh  bidang  Dinas  Perikanan  Kota Pontianak sebenarnya dapat digunakan untuk memprediksi  agar  dapat  mengambil  kebijakan  untuk kedepannya,  tetapi  sebelum  sampai  ketahap  itu, diperlukan  penelitian  dan  analisis  hasil  prediksi  agar tercapainya  hasil  prediksi  dengan  akurasi  yang  tinggi. Berdasarkan  data  historis  yang  dimiliki  oleh  Dinas Perikanan Kota Pontianak dapat digunakan metode Fuzzy Time Series untuk memprediksi hasil tangkapan ikan satu periode  kedepannya.  Penelitian  dengan  menggunakan metode Fuzzy  Time  Series hasil  tangkapan  ikan  sudah pernah  dilakukan  oleh  [1],  di  pelabuhan  Perikanan Nusantara  Brondong,  pada  penelitiannya  didapat  nilai error sebesar  28%  mengguanakn  11  tahun  data  historis. Oleh  karena  itu  dilakukanlah  penelitian  untuk  menguji seberapa  besar  tingkat  akurasi  untuk  memprediksi  hasil tangkapan ikan dengan menggunakan data historis 5 tahun yang tercatat di Dinas Perikanan.
Prediksi atau forecasting adalah meramalkan, memproyeksikan,  atau  mengadakan  perkiraan/taksiran terhadap  berbagai  kemungkinan  yang  akan  terjadi  pada masa  yang  akan  dating.  Peramalan  diperlukan  dalam proses pengambilan keputusan, sehingga dengan melakukan  peramalan  akan  memberikan  dasar  dalam perencanaan dan pengambilan keputusan untuk meningkatkan  keuntungan  serta  mencegah  terjadinya kerugian  [2].  Metode  peramalan (forecasting) terdiri  dari metode  kualitatif  dan  kuantitatif.  Salah  satu  metode  yang termasuk  metode  kuantitatif  adalah  metode time  series atau  runtun  waktu. Time  series atau  runtun  waktu  adalah himpunan  observasi  data  terurut  dalam  waktu  [3], sedangkan prediksi Data runtun waktu ( time series ) adalah jenis data yang dikumpulkan menurut urutan waktu dalam suatu rentang waktu tertentu [4]. Oleh sebab itu data yang digunakan  dalam  penelitian  menggunakan Fuzzy  Time Series dalam bentuk data historis.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  beberapa  langkah- langkah sistematis, berikut langkah penelitian diperlihatkan pada Gambar 1.

## A. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan dengan mencari referensi ilmu pengetahuan  yang  berhubungan  dengan  teknik  peramalan ( forecasting ), Fuzzy  Time  Series maupun  melalui penelitian-penelitian sebelumnya.

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memperoleh  data- data  historis  hasil  tangkapan  ikan  yang  diperoleh  dari Dinas  Perikanan  Kota  Pontianak.  Data  yang  digunakan dari  Januari  2014  hingga  Desember  2018.  Data  tersebut memiliki  catatan  hasil  tangkapan  nelayan  harian berdasarkan jumlah hasil tangkapan ikan setiap nelayan.

## C. Menentukan Model Prediksi
Pada  tahapan  permodelan  prediksi  dilakukan  beberapa tahapan  dalam  melakukan  perhitungan  menggunakan metode Fuzzy  Time  Series .  Langkah-langkah  untuk mengimplementasikan  metode Fuzzy  Time  Series dalam memprediksi  hasil  tangkapan  ikan.  Memiliki  beberapa tahapan  dalam  memprediksi  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Proses Fuzzy Time Series
1) Universe of Discourse: Universe of Discourse (U) sering  juga  disebut  dengan  Himpunan  Semesta  yang berisi  seluruh  data  historis  yang  akan  digunakan  dalam melakukan prediksi dari data terkecil hingga data terbesar [5],  dalam  pengertian  lain Universe  of  Discourse adalah sub  proses  dari  proses  yang  terjadi  pada  peramalan dengan  menggunakan  metode time  invariant  fuzzy  time series [6]. U  yang  terbentuk  pada  penelitian  ini  adalah
[1053,  9190.23].  Data  historis  yang  digunakan  dapat dilihat pada Tabel. I.
TABEL I D ATA H ISTORIS Waktu Data Waktu Data Waktu Data Jan-14 1172,71 Jan-15 2671,71 Jan-18 6682,5 Feb-14 1066,78 Feb-15 3618,8 Feb-18 6816,2 Mar-14 1162,53 Mar-15 3930,48 Mar-18 7896,6 Apr-14 1276,31 Apr-15 4770,81 Apr-18 6779,8 Mei-14 1176,18 Mei-15 4650,8 Mei-18 5649,1 Jun-14 1228,98 Jun-15 3950 Jun-18 4856,6 Jul-14 1257,54 Jul-15 3385,36 Jul-18 3555 Agu-14 1241,54 … … Agu-18 3475 Sep-14 1053 Sep-17 1269,5 Sep-18 3200 Okt-14 1352,29 Okt-17 2030,8 Okt-18 2610 Nov-14 1880.97 Nov-17 3901 Nov-18 2960 Des-14 1380,29 Des-17 5370,5 Des-18 2530 2) Perhitungan Interval
Berbasis Rata-rata: Menentukan  interval  berbasis  rata-rata  dengan  cara menghitung  setengah  dari  hasil  rata-rata  nilai  selisih antara  data  historis  kemudian  dibulatkan  [7],  cara  lain menghitung interval berbasis rata-rata dengan mengurangi nilai  terkecil  (Xmin)  dan  menambahkan  nilai  terbesar (Xmax)  [8],  berdasarkan  Tabel  II  basis  interval.  Nilai interval  diperoleh  dengan  membagi  nilai  jangkauan dengan nilai perhitungan yang tadi telah dibulatkan.
TABEL II B ASIS I NTERVAL Jangkauan Basis 0.1 – 1.0 0.1 1.1 – 10 1 11 – 100 10 101 – 1000 100
Alur  dalam  menghitung  interval  dengan  berbasis  rata- rata sebagai berikut :
1. Hitung  semua  selisih  antar  data  historis  dengan persamaan  Ai+1  dan  Ai  (i=1..,  n-1)  kemudian dijumlahkan semua selisih setiap data tersebut.
2. Jumlah selisih kemudian dibagi banyak data selisih, dibagi 2 dan dibulatkan.
Kemudian  menentukan  jumlah  kelas  interval  yang diperolah dari D max – D min dan dibagi dengan nilai panjang interval  pada  langkah  kedua.  Kemudian  nilai  jangkauan dibulatkan sehingga didapat jumlah kelas jangkauan.
dengan:
D max = Nilai terbersar dalam U D min = Nilai terkecil dalam U D 2
= Persentasi dari nilai terbesar
D 1 = Persentasi dari nilai terkecil
I = Panjang interval
Dari data historis pada Tabel I didapat selisih rata-rata sebesar 686.0337, dari rata-rata tersebut dibagi dua untuk
mendapatkan nilai tengah dari rata-rata absolute sehingga didapat hasil menjadi 343.0169 dan dibulatkan berdasarkan  basis  interval  pada  Tabel  II  menjadi  343 sebagai  panjang  interval  efektif.  Langkah  selanjutnya yaitu  mendapatkan  jumlah  interval  pembentukan fuzzy dengan mengurangi nilai batas atas (Dmax) yaitu 9190,23 dan  batas  bawah  (Dmin)  yaitu  1053.  (Dmax  –  Dmin)  = (9190,23  –  1053)  =  8137,23  kemudian  dibagi  panjang interval  dan  didapatlah  (8137,23/343)  =  23,7237 dibulatkan menjadi 24 interval.
3) Himpunan  Fuzzy: Data  historis  kemudian  akan dikelompokan  kedalam  keanggotaan  fuzzy  set  yang terbentuk  dari  proses  pembentukan  interval  [9],  grafik fuzzy set yang terbentuk dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Fuzzy Set
4) Fuzzifikasi: Nilai  fuzzifikasi  merupakan  nilai tengah  dari  setiap  interval  yang  terbantuk  dari  himpunan semesta (U) [10]. Nilai dari setiap fuzzifikasi dapat dilihat pada Tabel III.
TABEL III N ILAI F UZZIFIKASI
Fuzzy Set ke- Nilai Fuzzy Set A1 1224,01 A2 1567,03 A3 1910,04 A4 2253,06 … … A20 7741,33 A21 8084,35 A22 8427,36 A23 8770,38 A24 9113,40
Kemudian  hasil  dari  fuzzifikasi  dari  data  historis berdasarkan fuzzy set dapat dilihat pada Tabel IV.
TABEL IV F UZZIFIKASI Waktu Data Fuzzifikasi Jan-14 1172,71 A1 Feb-14 1066,78 A1 Mar-14 1162,53 A1 Apr-14 1276,31 A1 … … … Agu-18 3475 A8 Sep-18 3200 A7 Okt-18 2610 A5 Nov-18 2960 A6 Des-18 2530 A5 5) Fuzzy  Logic  Relationship  (FLR): Tahap  ini menentukan  keterhubungan  antar  data  historis  setelah melakukan  fuzzyfikasi.  Jika  variable  time  series  F(t-1) difuzzifikasi  sebagai  A i dan  F(t)  sebagai  A j, maka  A i dihubungkan  atau  direlasikan  dengan  A j yang  dapat dinyatakan  dengan  notasi  A i →  A j [11].  Hal  ini  bisa
(1)
diartikan  A i yang  terletak  pada  sisi  sebagai  kiri relationship  disebut  dengan  current  state  dan  A j yang berada  pada  sisi  kanan  relationship  disebut  dengan  next state  dan  jika  terjadi  perulangan  relationship  maka  akan dihitung hanya sekali. Adapun keterangan FLR ditampilkan pada Tabel V.
TABEL V F UZZY L OGIC R ELATIONSHIP Waktu FLR Jan-14 → Feb-14 A1 → A1 Feb-14 → Mar-14 A1 → A1 Mar-14 → Apr-14 A1 → A1 Apr-14 → Mei-14 A1 → A1 … … Juli-18 → Agu-18 A8 → A8 Agu-18 → Sep-18 A8 → A7 Sep-18 → Okt-18 A7 → A5 Okt-18 → Nov-18 A5 → A6 Nov-18 → Des-18 A6 → A5 6)
Fuzzy  Logic  Relationship  Group  (FLRG):  Fuzzy logic relationship group merupakan pengelompokan hasil dari fuzzy  logic  relationship dengan  kedua  sisi,  sisi  kiri Current  State dan  sisi  kanan Next  State [12].  Semua interval  akan  menjadi current  state mulai dari  A1 hingga A24  dan  akan  berisikan  anggota  atau  yang  disebut next state .  Setiap next  state yang  sama  tidak  dimasukan berulang kali melainkan  dihitung menjadi satu next state . Fuzzy logic relationship group dapat dilihat pada Tabel VI.
TABEL VI F UZZY L OGIC R ELATIONSHIP G ROUP Current State Next State A1 → A1, A3 A2 → A5 A3 → A2, A5, A9 A4 → A3 A5 → A1, A3, A6, A8 ... … A21 → A17 A22 → A24 A23 → A19 A24 → A23 7)
Defuzzifikasi: Proses  deffuzifikasi  merupakan proses  perhitungan  dari  hasil  output  prediksi  untuk kemudian  dihitung  sehingga  mendapatkan  hasil  dengan bilangan crisp [13]. Setelah didapatkan hasil defuzzifikasi yang  berupa  hasil  dari  bilangan  crisp,  kemudian ditambahkan  dengan  data  historis  pada  satu  data sebelumnya sehingga mendapatkan hasil peramlan.
1. Jika  semua  nilai  output  nol  maka  variasi peramalannya adalah 0.
2. Jika  nilai  keanggotaan dari  ouputnya  memiliki  satu maksimum, maka pada titik tengah interval dimana nilai ini dicapai adalah variasi peramalan.
3. Jika  keanggotaan  dari  outputnya  memiliki  dua  atau lebih  maksimum,  maka  titik  tengah  intervalnya digunakan sebagai variasi peramalan.
4. Selain  itu  dengan  menggunakan  metode  centroid, yaitu  :  z=    (Σx^A)/ΣA  dengan  A  =  suatu  luasan yang memiliki titik berat x^.
Hasil dari defuzzifikasi dapat dilihat pada Tabel VII.
TABEL VII D EFUZZIFIKASI
Current State Forecasted A1 → 1546 A2 → 2575 A3 → 2689 A4 → 1889 ... … A20 → 6005 A21 → 6806 A22 → 7034 A23 → 7720 A24 → 6005
Nilai  Prediksi  didapat  dari  rata-rata  nilai  setiap  next state  yang  diambil  berdasarkan  pembentukan  fuzzy  set pada Tabel III.

## D. Pengujian & Analisis Hasil
Pengujian  yang  akan  dilakukan  dengan  menghitung data  historis  dengan  data  hasil  prediksi  menggunakan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).  Pengertian MAPE  adalah  ukuran  ketepatan  relatif  yang  digunakan untuk mengetahui persentase penyimpangan hasil peramalan  [14].  MAPE  dihitung  dengan  menggunakan kesalahan  absolut  pada  tiap  periode  dibagi  dengan  nilai observasi yang nyata untuk periode itu dan kemudian nilai tersebut  dirata-ratakan  [15].  MAPE  mengindikasikan seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata.
dengan
= banyak data
= data observasi nyata pada waktu t
= data hasil peramalan pada waktu t Analisis  hasil  dan  pengujian  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  akurasi  dari  hasil  prediksi  dengan menggunakan data historis selama 5 tahun.
Selain  itu  proses  analisis  pula  melibatkan  beberapa penelitian-penelitian  sebelumnya  sebagai  referensi  untuk melakukan analisis hasil penelitian.
Perhitungan  nilai  rata-rata,  penggunaan  grafik,  dan penggunaan persamaan matematis juga digunakan sebagai pendekatan dalam melakukan analisis.

## E. Penarikan Kesimpulan
Penarikan kesimpulan dirumuskan berdasarkan analisis hasil  pengujian,  penarikan  kesimpulan  mengacu  pada tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan.  Dari  penelitian yang telah dilakukan didapatkan sebuah pengetahuan baru yang dapat dijadikan sebagai bahan penelitian selanjutnya.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Hasil Uji Himpunan Semesta
Pengujian  yang  dilakukan  dalam  prediksi  hasil tangkapan  ikan  menggunakan  data time  series dalam periode  5  tahun  pada  setiap  bulannya,  dengan  total  data yang  digunakan  sebanyak  60  data  historis.  Data  yang
(2)
digunakan  mulai  dari  Januari  2014  sampai  dengan Desember  2018.  Dari  data  prediksi  hasil  tangkapan  ikan dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Time  Series dengan menggunakan perubahan pada nilai nilai batas atas (Dmax) dan  nilai  batas  bawah  (Dmin)  mendapati  hasil  yang berbeda,  pembagian panjang interval  juga  mempengaruhi dalam  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  berbeda–beda. Hasil dari nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada pengujian dari 0% hingga 10% dirangkum di dalam Tabel VIII.
TABEL VIII H ASIL P REDIKSI D ATA 5 T AHUN Persentase (%) Jumlah Interval Hasil MAPE (%) 0 24 37,6438 1 24 17,9942 2 24 18,2732 3 25 17,6935 4 25 17,1699 5 25 18,4621 6 26 20,7802 7 26 19,9033 8 26 19,6957 9 26 19,8622 10 27 20,5656
Berdasarkan  Tabel  VIII  hasil  pengujian  terbaik  berada pada penambahan nilai batas atas dan batas bawah sebesar 4%  dengan nilai  MAPE  17,1699.  Selain  itu  juga  terdapat grafik  perbandingan  antara  data  historis  dengan  hasil prediksi menggunakan fuzzy time series pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Nilai Prediksi dan Data Historis

## B. Hasil Uji Data Tahunan
Selain  melakukan  pengujian dari  data  historis  5  tahun, dilakukan  pula  pengujian  prediksi  dengan  menggunakan data  uji  3  tahun  dan  4  tahun.  Berikut  ini  tabel  hasil pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan data historis 4 tahun. Dari ketiga pengujian dengan jumlah data historis  yang  berbeda  didapat  hasil  dengan  penambahan nilai  batas  atas  dan  batas  bawah  (U)  sebesar  4% memberikan peningkatan pada hasil prediksi, dimana rata- rata hasil prediksi sebsar 17%.

## C. Hasil Uji Data Prediksi dan Data Aktual
Selain  menguji  dengan  metode Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE),  ditambahkan  pengujian dengan  membandingkan  data  hasil  prediksi  dengan  data historis.  Data  historis  yang  digunakan  yaitu  data  Januari 2014  hingga  Desember  2017,  data  prediksi  yang  diuji dengan  data  historis  atau  aktual  mulai  dari  Januari  2018 hingga  Desember  2018.  Data  perbandingan  pengujian tersebut disajikan pada Tabel IX.
TABEL IX P ENGUJIAN D ATA H ISTORIS DENGAN P EMBANDING D ATA T AHUN KE -5 Waktu Data Prediksi Selisih Persentase Jan-2018 6682,5 4104,5 2578,0 39% Feb-2018 6816,2 6816,9 0,7 0% Mar-2018 7896,6 6816,9 1079,7 14% Apr-2018 6779,8 5799,7 980,1 14% Mei-2018 5649,1 7244,4 1595,3 28% Jun-2018 4856,6 5652,3 795,7 16% Jul-2018 3555 5298,5 1743,5 49% Agu-2018 3475 3175,8 299,2 9% Sep-2018 3200 3175,8 24,2 1% Okt-2018 2610 3175,8 565,8 22% Nov-2018 2960 1406,8 1553,2 52% Des-2018 2530 2748,3 218,3 9%
Dilakukan  2  kali  pengujian  dengan  membandingkan hasil  prediksi  dengan  data  pada  tahun  ke-5  atau  2018 mulai  Januari  hingga  Desember  dengan  menggunakan himpunan semesta (U) 0% dan (U) 4%.

## D. Analisis Hasil
Dari pengujian dan Analisis yang telah dilakukan dapat dirangkum keseluruhan beberapa faktor yang mempengaruhi  prediksi  dengan  menggunakan  data historis Dinas Perikanan Kota Pontianak sebagai berikut: 1. Setelah melakukan pengujian dari data 3 tahun hingga 5  tahun  dengan  banyak  data  36,  48  data,  dan  60  data didapat hasil yang baik pada Universe of Discourse (U) atau  himpunan  semesta  4%  dengan  hasil  pengujian terbaik  dengan  48  data  dan  60  data.  Sedangkan pengujian  dengan  36  data  himpunan  semesta  4% bukan hasil yang terbaik dalam mendapatkan prediksi yang  nilai  error-nya  mendekati  nilai  pengujian  data  4 tahun dan data 5 tahun.
2. Bulan  yang  sering  mendapatkan  prediksi  yang  baik dari pengujian menggunakan 36 data, 48 data, dan 60 data  adalah  bulan  Juli,  Agustus,  Oktober,  Desember 2016.
3. Rata-rata  selisih  antar  data  untuk  membentuk  jumlah interval  yang  akan  digunakan  dalam  pembentukan fuzzy  pada  36  data  yaitu  569,4905714,  48  data 678,3678723,  dan  60  data  686,0337288.  Jika  dirata- ratakan  dari  3  pengujian  untuk  membentuk  jumlah interval tersebut adalah 644,6307242 ≈ 645.
4. Dari  pengujian  menggunakan  data  historis  hasil tangkapan  ikan  di  Dinas  Perikanan  Kota  Pontianak, jumlah  data  yang  banyak  tidak  terlalu  mempengaruhi hasil  prediksi,  hal  ini  dilihat  dari  pengujian  dengan menggunakan  data  3  tahun  sebanyak  36  data,  dengan tingkat error 13,56% akurasi 86,44%.
5. Hasil  pengujian  dengan  menggunakan  data  historis selama 4 tahun dan dibandingkan dengan data historis pada  tahun  2018  selama  12  bulan  menghasilkan akurasi  terbaik  pada  bulan  Februari  2018  pada  saat nilai batas atas dan batas bawah pada saat 0% dan 4%. Rata-rata  tingkat  akurasi  prediksi  selama  12  bulan pada tahun 2018 saat nilai batas atas dan batas bawah 0% yaitu 78,96%. Sedangkan rata-rata tingkat akurasi dengan  nilai  batas  atas  dan  batas  bawah  4%  yaitu 82,59%.
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  dalam memprediksi  Hasil  Tangkapan  Ikan  Menggunakan  Fuzzy Time  Series,  Rata-rata  selisih  antar  data  dalam penelitian ini  adalah  645,  hal  ini  yang  mempengaruhi  dalam pembentukan  jumlah  interval  dan  mempengaruhi  hasil prediksi.  Jika  selisih  antar  data  lebih  dari  rata-rata  selisih maka menyebabkan hasil prediksi yang kurang baik.
Hasil  prediksi  yang  baik  tidak  selalu  bergantung  pada jumlah  data  yang  banyak  seperti  referensi  rujukan penelitian  ini,  pada  pengujian  prediksi  penelitian  ini dengan  menggunakan  36  data  atau  3  tahun  didapat  nilai MAPE sebesar 13,56% yang mendapatkan akurasi sebesar 86,44%  lebih  tinggi  dari  prediksi  menggunakan  60  data historis.  Pengujian  dengan  membandingkan  data  historis tahun ke-5 dengan prediksi setiap bulannya pada tahun ke- 5  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dengan cara  menambahkan  nilai  batas  atas  (Dmax)  dan  batas bawah  (Dmin)  sebesar  4%,  dengan  akurasi  rata-rata sebesar  82,59%.  Hasil  dari  penambahan  nilai  batas  atas (Dmax)  dan  nilai  batas  bawah  (Dmin)  dipenelitian  ini mempengaruhi dalam prediksi yang lebih akurat.
Berdasarkan  analisa  pengujian  hasil  perhitungan prediksi  menggunakan  metode  Fuzzy  Time  Series  pada penelitian  menggunakan  data  historis  dari  Dinas Perikanan Kota Pontianak sangat dipengaruhi oleh jumlah dan  panjang  interval  serta  panjang  semesta  pembicaraan (batas  data  dari  yang  terkecil  hingga  terbesar)  atau Universe of Discourse.

## D AFTAR P USTAKA
[1] F.  Teknik,  U.  Hasyim,  &  T.  Jombang,  “Prediksi  Jumlah Tangkap  Ikan  Di  Pelabuhan  Perikanan  Nusantara  Brondong Menggunakan Fuzzy Time Series Model Chen,” 2017.
[2] N. Rukhansah, A. Muslim, R. Arifudin, F. Matematika, D. Ipa, &  U.  N.  Semarang,  “Peramalan  Harga  Emas  Menggunakan Fuzzy Time Series Markov Chain Model,” 2015.
[3] M.  N.  Saleh,  M.  A.  Irwansyah,  M.  Eng,  H.  H.  Anra,  &  M. Kom,  “Implementasi  Peramalan  Menggunakan  Fuzzy  Time Series pada Aplikasi Helpdesk Inventaris Perangkat Teknologi Informasi,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, 2017.
[4] M.  Y.  Fathoni,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  Time  Series Cheng untuk prediksi Kosentrasi Gas NO2 Di Udara,” J. Sist.
Inf. Bisnis , vol. 7, no. 1, 2017.
[5] I.  Halimi  &  W.  A.  Kusuma,  “Prediksi  Indeks  Harga  Saham Gabungan (IHSG) Menggunakan Algoritma Neural Network,”
J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 4, no. 1, 2018.
[6] M.  Dwi  Rachmawati  &  L.  Anifah,  “Prediksi  Curah  Hujan Menggunakan  Metode  Average  Based  dan  High  Order  Fuzzy
Time Series di Bandar Udara Juanda,” JIEET , vol. 03, 2019.
[7] A. B. Elfajar, B. D. Setiawan, & C. Dewi, “Peramalan Jumlah
Kunjungan Wisatawan Kota Batu Menggunakan Metode Time Invariant  Fuzzy  Time  Series,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan
Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 2, 2017.
[8] N.  Fauziah,  S.  Wahyuningsih,  Y.  N.  Nasution,  E.  Smoothing, &  N.  Network,  “Peramalan  Mengunakan  Fuzzy  Time  Series Chen  (  Studi  Kasus :  Curah  Hujan  Kota  Samarinda  ),”
Statistika , vol. 4, no. 2, 2016.
[9] D.  Desmonda,  T.  Tursina,  &  M.  A.  Irwansyah,  “Prediksi Besaran  Curah  Hujan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time
Series,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 4, 2018.
[10] A.  S.  Sukamto  &  W.  Setiawan,  “Peramalan  Saham Berdasarkan  Data  Masa  Lalu  dengan  Pendekatan  Fuzzy  Time Series,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 4, no. 2, 2018.
[11] M. T. Jatipaningrum, “Peramalan Data Produk Domestik Bruto dengan  Fuzzy Time  Series  Markov Chain,” J.  Teknol. ,  vol. 9, no. 1, 2016.
[12] H.  Tamrin,  N.  Junaidi,  &  S.  Hamzah,  “Perbandingan  Model Chen  dan  Model  Lee  Pada  Metode  Fuzzy  Time  Series  untuk
Prediksi Jumlah Ikan,” J. Teknol. Inform. , vol. 1, 2018.
[13] S.  Kusumadewi, Analisis  dan  Desain  Sistem  Fuzzy Menggunakan  Tool  Box  Matlab .  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2002.
[14] I. Sungkawa & R. T. Megasari, “Penerapan Ukuran Ketepatan Nilai  Ramalan  Data  Deret  Waktu  dalam  Seleksi  Model Peramalan  Volume  Penjualan  PT  Satriamandiri  Citramulia,” ComTech Comput. Math. Eng. Appl. , vol. 2, no. 2, 2011.
[15] U.  Yudatama  &  U.  M.  Magelang,  “Fuzzy  Time  Series  Dan Algoritme  Average-Based  Length  Untuk  Fuzzy  Time  Series and Average-Based Length Algorithm for,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 4, 2019.