## Prediksi Jumlah Pengunjung Semarang Zoo dengan Metode Fuzzy Time Series
Muhammad Marzuqi 1* , Mohammad Tafrikan 2 , Siti Maslihah 3
1* UIN Walisongo Semarang, marzuqimuhammad90@gmail.com
2 UIN Walisongo Semarang, tafrikan@walisongo.ac.id
3 UIN Walisongo Semarang, sitimaslihah@walisongo.ac.id
DOI 10.31102/zeta.2022.7.1.19-27

## ABSTRACT
Forecasting  is  a  very  important  element  in  making  decisions  to  deal  with  uncertain situations. The purpose of this study is to determine the results of forecasting using the fuzzy time  series  method  so  that  it  can  be  used  as  a  basis  for  the  Semarang  Zoo  management  in planning development. This study uses secondary data from PT Taman Satwa Semarang. Data on the number of visitors to the Semarang Zoo from January 2017 to December 2021. The steps in  this  research  are  formulating  problems,  collecting  data,  analyzing  data,  and  drawing conclusions. The calculation technique is carried out in two ways, namely manually and using the RStudio application. The result of this research is that the prediction results for January 2022  are  34,640  for  manual  calculations  and  34,430  for  calculations  using  the  Rstudio application.  While  the  MAPE  test  results  obtained  14.15%  for  manual  calculations  and 15.082% for calculations using the Rstudio application.

## Keywords: forecasting, fuzzy time series, number of visitors

## ABSTRAK
Peramalan  menjadi  salah  satu  unsur  yang  sangat  penting  dalam  pengambilan keputusan untuk menghadapi situasi yang tidak menentu. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui  hasil  peramalan  menggunakan  metode  fuzzy  time  series  agar  bisa  dijadikan pijakan  dasar  bagi  pihak  pengelola  Semarang  Zoo  dalam  merencanakan  pembangunan. Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  dari  PT  Taman  Satwa  Semarang.  Data  jumlah pengunjung  Semarang  Zoo  dari  bulan  Januari  2017  sampai  dengan  bulan  Desember  2021. Langkah-langkah dalam penelitian ini yaitu merumuskan masalah, pengumpulan data, analisis data, dan penarikan kesimpulan. Teknik perhitungan dilakukan dengan dua cara yalni secara manual dan menggunakan bantuan aplikasi RStudio. Hasil dari penelitian ini yakni diperoleh hasil prediksi bulan Januari 2022 sebesar 34.640 untuk perhitungan secara manual dan 34.430 untuk perhitungan dengan aplikasi Rstudio. Sedangkan hasil uji MAPE diperoleh 14,15% untuk perhitungan manual dan 15,082% untuk perhitungan dengan aplikasi Rstudio.
Kata Kunci : peramalan, fuzzy time series, jumlah pengunjung

## 1. PENDAHULUAN
Sektor pariwisata menjadi salah satu sektor yang harus dikembangkan dan mendapat perhatian khusus Pemerintah  Daerah  /  Kota.  Pengembangan  kegiatan pariwisata  dinilai  sangat  penting  karena  pariwisata memiliki  keterkaitan  dengan  sektor-sektor  lain seperti  sektor  pertanian,  jasa,  perdagangan,  dan sektor transportasi. Pengembangan dan pendayagunaan  pariwisata  secara  optimal  akan mampu meningkatkan pertumbuhan ekonomi, menciptakan lapangan kerja, meningkatkan pendapatan masyarakan dan pendapatan daerah.
Menurut  Oka  A.  Yoeti  (2008),  kegiatan pariwisata berkaitan erat dengan tingkat perekonomian yang dicapai suatu negara atau daerah. Semakin  tinggi  tingkat  tingkat  perekonomian  yang dicapai,  maka  kegiatan  pariwisata  juga  relatif  lebih tinggi.  Hal  ini  diperkuat  oleh  pendapat  James  J. Spillane  (1987)  yang  mengatakan  bahwa  semakin besar  pendapatan  seseorang,  maka  akan  semakin besar pula bagian yang disisihkan untuk berpariwisata.
Kota Semarang merupakan salah satu kota dengan tingkat  perekonomian  yang  tinggi  di  Jawa  Tengah. Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (2020), PDRB  Kota  Semarang  menduduki  peringkat  kedua dari 35 kabupaten atau kota di Jawa Tengah. Sesuai dengan pendapat Oka A. Yoeti dan James J. Spillane di  atas,  kegiatan  pariwisata  di  Kota  Semarang seharusnya juga relatif tinggi.
Salah  satu  obyek  wisata  yang  menjadi  favorit wisatawan yang berkunjng ke Kota Semarang yakni Semarang  Zoo.  Obyek  wisata  Taman  Margasatwa Semarang  atau  yang  sering  dikenal  Semarang  Zoo menjadi  salah  satu  obyek  wisata  di  Semarang  yang mempunyai  potensi  sangat  besar.  Menurut  Direktur Utama Semarang Zoo (Wawancara, 24 Maret 2021) bahwa Semarang Zoo memberikan sumbangan PAD terbesar  dan  menumbuhkan  kegiatan  industri perekonomian  masyarakat.  Melihat  dampak  yang positif  tersebut  pihak  pengelola  harus  lebih  teliti dalam  merencanakan  pengembangan  obyek  wisata Semarang  Zoo.  Salah  satu  hal  yang  perlu  dilakukan oleh  pihak  pengelola  yaitu  memprediksi  atau meramalkan  jumlah  kunjungan.  Peramalan  menjadi salah  satu  unsur  yang  sangat  penting  dalam pengambilan  keputusan  untuk  menghadapi  situasi yang  tidak  menentu. Hasil  dari  peramalan  bisa menjadi  pijakan  dasar  bagi  pihak  pengelola  untuk merencanakan  pembangunan  atau  pengembangan Semarang Zoo.
Ada beberapa metode untuk melakukan peramalan. Menurut M. N. Saleh, M. A. Irwansyah, & H. H. Anra (2017) metode peramalan ( forecasting ) terdiri  dari  metode  kualitatif  dan  kuantitatif.  Salah satu yang termasuk metode kuantitatif adalah metode time series atau runtun waktu. Metode analisis runtun waktu  memiliki  beberapa  pilihan  yang  dapat digunakan dalam meramalkan data, seperti: ARIMA, SARIMA, Smoothing , fungsi transfer dan
sebagainya. Metode-metode tersebut memiliki kelemahan  yaitu  membutuhkan  banyak  data  historis dan mensyaratkan asumsi-asumsi tertentu yang harus dipenuhi,  seperti  metode  ARIMA  dan  SARIMA. Metode yang berkembang untuk mengatasi kelemahan-kelemahan  pada  metode  peramalan sebelumnya  ialah  metode fuzzy  time  series (Wang, 2015).
Dalam penelitian terdahulu yakni penelitian yang dilakukan  oleh Vivianti,  Muhammad  Kasim  Aidid, dan Muhammad Nusrang dalam jurnal yang berjudul “Implementasi Fuzzy  Time  Series untuk  Peramalan Jumlah  Pengunjung  di  Benteng Fort  Rotterdam ” diperoleh  hasil  yang  menunjukkan  bahwa  jumlah pengunjung pada bulan selanjutnya adalah 16240,35 atau  dibulatkan  menjadi  16240  dengan  RMSE  = 4739,08  dan  MAPE  =119,93.  Perbedaan  penelitian ini  dengan  penelitian  yang  dilakukan  penulis  yakni penelitian ini menggunakan metode fuzzy time series jenis  Chen,  sedangkan  penelitian  yang  akan dilakukan penulis yakni menggunakan metode fuzzy time series Lee . Selain itu, dalam melakukan analisis data  penulis  menggunakan  bantuan  aplikasi  Rstudio sedangkan  penelitian  terdahulu  tidak  menggunakan aplikasi  atau  dengan  kata  lain  hanya  melakukan perhitungan secara manual.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Definisi Fuzzy Time Series
Metode fuzzy  time  series merupakan  sebuah konsep baru yang diusulkan oleh Song dan Chissom (1993) berdasarkan teori himpunan fuzzy dan konsep variable linguistic dan aplikasinya oleh Zadeh. Fuzzy Time Series mempunyai kemampuan reasoning yaitu kemampuan  untuk  mempresentasikan  permasalahan ke  dalam  basis  pengetahuan,  sangat  baik  untuk memecahkan  masalah  untuk  informasi  data  yang kurang  presisi,  tidak  lengkap,  dan  memiliki kebenaran parsial.

## 2.2 Peramaalan dengan Metode Fuzzy Time Series Secara Manual
Menurut  Qiu,  dkk  (2011),  langkah-langkah peramalan  dengan  menggunakan  FTS  Lee  adalah sebagai berikut:
1. Menentukan himpunan semesta pembicaraan (U) data actual dengan rumus sebagai berikut:
U= [𝐷 𝑚𝑖𝑛 − 𝑍 1 , 𝐷 𝑚𝑎𝑥 +   𝑍 2 ] (2.1) Keterangan D min = Data minimum D max = Data maksimum Z 1 dan Z 2 adalah bilangan positif sembarang.
2. Menentukan banyaknya himpunan fuzzy dengan langkah sebagai berikut:
a. Menentukan  panjang  interval U dengan rumus sebagai berikut:
𝑅 = 𝐷 𝑚𝑎𝑥 +   𝑍 2 −   𝐷 𝑚𝑖𝑛 −   𝑍 1 (2.2)
b. Hitung rata-rata nilai selisih ( lag ) absolute dengan rumus sebagai berikut:
Mean = ∑ ∣( 𝐷𝑡+1)−𝐷𝑡   ∣ 𝑁−1 𝑡=1
𝑁−1
(2.3)
c. Menentukan basis interval, hasil dari proses (2.3) dibagi 2 dengan rumus sebagai berikut:
K = 𝑚𝑒𝑎𝑛 2 (2.4) Tabel 1. Basis Interval Jangkauan Basis 0,1-1 0,1 1,1- 10 1 11-100 10 101-1000 100 1001-10000 1000
d. Setelah mendapat nilai basis interval maka nilai jangkauan dari basis tersebut dapat digunakan sebagai panjang interval himpunan fuzzy .
e. Menentukan banyaknya himpunan fuzzy dengan rumus sebagai berikut:
n = 𝑅 𝐾
(2.5)
3. Mencari nilai tengah himpunan fuzzy dengan rumus sebagai berikut:
m i = (𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑏𝑎𝑤𝑎ℎ µ1+𝐵𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠 µ𝑖
2 (2.6)
4. Mendefinisikan  derajat  keanggotaan  himpunan fuzzy terhadap A i dan melakukan fuzzyfikasi pada data  actual.  Menurut  Sutojo,  dkk  (2010), fuzzyfikasi adalah proses untuk mengubah input sistem  yang  mempunyai  nilai  tegas  (numeris) menjadi  variable  linguistic  menggunakan  nilai keanggotaan  yang  disimpan  dalam  basis pengetahuan fuzzy . Banyaknya variable linguistic dalam himpunan fuzzy tidak memiliki batasan  tertentu.  Pendefinisian  himpunan fuzzy pada  A i melalui  nilai  keanggotaan.  Nilai keanggotaan dari himpunan fuzzy µ i disederhanakan dengan nilai diantara 0, 0,5, dan dimana 1 ≤ i ≤ n, n adalah banyaknya himpunan fuzzy .
µA(µi) = { 1                                                𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑖 = 𝑖 0,5          𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑖 = 𝑖 − 1 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑖 = 𝑖 + 1 0                                      𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (2.7)
5. Membuat Fuzzy  Logical  Relationship (FLR) berdasarkan  data  actual.  Tahap  ini  menentukan relasi  logika fuzzy yaitu A i → A j . A i merupakan current state D (t-1) dan A j adalah next state pada waktu ke D t . FLR menghubungkan relasi antara nilai linguistic yang ditentukan berdasarkan tabel fuzzyfikasi yang didapat sebelumnya.
a. Penentuan FTS Lee 1 orde melibatkan 1data historis  yang  disimbolkan  dengan D( t-1) → D t .  Misal, A i merupakan current  state  D (t-1) dan A j adalah next  state pada  waktu  ke D t , maka FLR yang terbentuk yaitu A i → A j yang merupakan penulisan FLR orde 1.
b. Penentuan FTS Lee orde 2 melibatkan 2 data historis yang disimbolkan dengan D (t-2) D (t- 1) → D t .  Misal, A i merupakan current  state D (t-1) dan A j merupakan D (t-1) dan A k adalah
next state pada waktu ke D t , maka FLR yang terbentuk yaitu A i, A j → A k yang merupakan penulisan FLR orde 2.
6. Membuat Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG) model Lee. FLRG dilakukan dengan cara mengelompokkan fuzzyfikasi yang memiliki current state yang sama lalu dikelompokkan menjadi satu grup pada next state . Pada FTS Lee, semua FLR dikelompokkan menjadi FLRG yang saling berhubungan. Misal A 1 : A 1 → A 2 , A 1 → A 3, dan A 1 → A 3 . Dari 3 fuzzy logical relationship (FLR) dapat dikelompokkan menjadi A 1 → A 2 , A 3 , A 3 . Lee akan menghasilkan A 1 → A 2 , A 1 → A 3 , dan A 1 → A 3 , menurut Lee A 1 → A 3 , A 1 → A 3 dapat mempengaruhi nilai peramalan maka nilai tersebut harus dihitung.
7. Melakukan defuzzyfikasi , menurut Sutojo, dkk (2010), defuzzyfikasi adalah mengubah Ooutput fuzzy yang diperoleh dari aturan-aturan logika fuzzy menjadi nilai tegas menggunakan nilai keanggotaan yang sesuai dengan saat dilakukan fuzzyfikasi. Pada tahap ini, fuzzy output akan diubah menjadi nilai tegas (numeris) untuk menghasilkan nilai peramalan. Aturan dalam melakukan defuzzyfikasi pada model Lee adalah:
a. Defuzzyfikasi FTS Lee orde 1
Aturan 1: jika hasil fuzzyfikasi pada tahun ke t adalah A j dan terdapat fuzzyfikasi yang tidak mempunai relasi logika fuzzy, missal A i → Ø , dimana nilai maksimum dari nilai keanggotaan A i berada pada interval µ j dan nilai tengah µ j adalah m j , maka hasil peramalan 𝑦 𝑖 (1) adalah sebagai berikut:
𝑦 𝑖 (1) = m j (2.8)
Aturan  2: jika hasil fuzzyfikasi pada  tahun ke t adalah A j dan hanya terdapat satu  FLR pada  FLRG , misalnya A i → A j ,  dimana A i dan A j adalah fuzzyfikasi dan  nilai maksimum dari nilai keanggotaan A j berada pada interval µ j dan nilai tengah µ j adalah m j , maka  hasil  peramalan 𝑦 𝑖 (1) adalah  sebagai berikut:
𝑦 𝑖 (1) = m j (2.9)
Aturan 3: jika hasil fuzzyfikasi pada tahun ke t adalah A j , A k , …, A l memiliki beberapa FLR (p) pada FLRG , misalnya A i → A j , A j , A k , A k ,…A l dimana A j , A j , A k , A k ,…. A l adalah fuzzyfikasi dan nilai maksimum dari nilai keanggotaan A j , A j , A k , A k ,…A l berada pada interval µ j , µ j , µ k, µ k, …, µ l dan m j , m j, m k , m k ,…m l adalah nilai tengah maka hasil peramalan 𝑦 𝑖 (1) adalah sebagai berikut:
𝑦 𝑖 (1) = 2 𝑝 m j + 2 𝑝 m k +…+ 1 𝑝 m 1
(2.10)
b. Defuzzyfikasi FTS orde dua Aturan 1: jika hasil fuzzyfikasi pada tahun ke t adalah A k dan terdapat fuzzyfikasi yang tidak mempunyai relasi logika fuzzy , missal A i , A j → Ø , maka terdapat beberapa defuzzyfikasi yang diusulkan:
• Jika 𝑦 𝑖 (1) ada, maka hasil peramalan
𝑦 𝑡 (2) adalah sebagai berikut:
𝑦 𝑡 (2) =   𝑦 𝑖 (1) (2.11)
• Jika 𝑦 𝑖 (1) tidak ada dan 𝑦 𝑗 (1) ada, maka
hasil peramalan 𝑦 𝑡 (2) adalah:
𝑦 𝑡 (2) =   𝑦 𝑗 (1) (2.12)
• Jika 𝑦 𝑖 (1) dan 𝑦 𝑗 (1) ada, maka nilai 𝑦 𝑡 (2)
adalah sebagai berikut:
𝑦 𝑡 (2) = 𝑦 𝑖 (1) + 𝑦 𝑗 (1) 2 (2.13)
Aturan 2: jika hasil fuzzyfikasi tahun ke t adalah A k dan hanya terdapat satu FLR pada FLRG, misalnya A i , A j → A k dimana A i , A j , dan A k adalah fuzzyfikasi dimana nilai maksimum dari nilai keanggotaan A k berada padainterval µ k dan nilai tengah µ k adalah m k , maka hasil peramalan 𝑦 𝑡 (2) adalah sebagai berikut:
𝑦 𝑡 (2) = 𝑚 𝑘 (2.14)
Aturan 3: jika hasil fuzzyfikasi tahun ke t adalah A m , A k ,…A l memiliki beberapa FLR ( p ) pada FLRG, misalnya A i , A j → A m , A m , A k , A k ,…A l dimana A m , A m , A k , A k ,…A l adalah fuzzyfikasi dimana nilai maksimum dari nilai keanggotaan A m , A m , A k , A k ,…A l berada pada interval µ m , µ m , µ k, µ k, …, µ l dan m m , m m, m k , m k ,…m l adalah nilai tengah, maka hasil peramalan 𝑦 𝑡 (2) adalah sebagai berikut:
𝑦 𝑡 (2) = 2 𝑝 𝑚 𝑚 + 2 𝑝 𝑚 𝑘 + ⋯ . + 1 𝑝 𝑚 𝑙 (2.15)
2.3 Peramalan Metode Fuzzy Time Series dengan aplikasi Rstudio Ada beberapa langkah yang harus dilakukan untuk melakukan peramalan metode fuzzy time series dengan aplikasi Rstudio, diantaranya:
1) Panggil data yang ingin di prediksi ke Rstudio. > library(readxl)
>data1=read_excel(“E:/skripsi/data skripsi.xlsx”)
> data1
2) Mencari semesta pembicaraan > library(AnalyzeTS)
> miniman=min(data1$dt1)
> miniman (tekan enter akan muncul output) > maksimal=max(data1$dt1)
> maksimal (tekan enter akan muncul output)
> D1=0 (bisa berapa saja yang penting bilangan positif)
> D2=0 (bisa berapa saja yang penting bilangan positif)
> min.baru=minimal-D1
> max.baru=maksimal+D2
> min.baru (tekan enter akan muncul output)
> max.baru (tekan enter akan muncul output)
3) Mengubah  data  time  series  ke  bentuk  yang sesuai
>  data1.ts=ts(data1$dt1,start=c  (ketik  tahun yang diinginkan,1),frequency=berapa jumlahnya)
> data1.ts (tekan enter akan muncul output)
4) Setelah datanya diubah maka dilakukan analisis secara keseluruhan
> fuzzy.ts1(data1.ts, n= (banyaknya data), D1 = D1, D2 = D2, type = “chen”, bin = NULL, trace =  TRUE,  plot  =  TRUE,  grid  =  TRUE)  (tekan enter akan muncul output peramalan).
2.4 Ketepatan Metode Peramalan
Menurut  Jumingan  (2009), Mean  Absolute
Percentage Error (MAPE) dihitung dengan menggunakan  kesalahan  absolut  pada  tiap  periode yang  dibagi  dengan  nilai  observasi  yang  nyata. MAPE  berguna  untuk  mengukur  besar  kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai asli. Nilai  MAPE  yang  semakin  kecil  maka  semakin akurat  teknik  peramalan  tersebut  dan  sebaliknya. Hasil  peramalan  sangat  baik  jika  memiliki  nilai MAPE kurang dari 10% dan mempunyai kemampuan peramalan  yang  baik  jika  nilai  MAPE  kurang  dari 20%. Rumus MAPE adalah
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 1 𝑁 ∑ | 𝐷𝑡−𝑦𝑡 𝑚 ̂ 𝐷𝑡 | 𝑁 𝑡=1 ) × 100%
Dimana: MAPE : Mean Absolute Percentage Error N : banyak data D t : data observasi pada waktu t 𝑦 𝑡 𝑚 : nilai peramalan orde ke-m periode ke-t

## 3. METODE PENELITIAN
Analisis  data  dalam  penelitian  ini  adalah analisis metode  fuzzy  time  series Lee  (FTS  Lee) secara manual dan berbasis aplikasi yaitu menggunakan  aplikasi  Rstudio  Adapun  langkah- langkahnya sebagai berikut:
3.1 Langkah-langkah metode FTS Lee secara manual
a. Menentukan himpunan semesta pembicaraan (U) berdasarkan persamaan (2.1).
b. Menetukan  banyaknya  himpunan fuzzy (µ i ) berdasarkan persamaan (2.5).
c. Menghitung  nilai  tengah  (µ i )  berdasarkan Persamaan (2.6).
d. Mendefinisikan  derajat  keanggotaan  µ i terhadap A i dengan Persamaan (2.7).
e. Melakukan fuzzyfikasi data  jumlah  pengunjung Semarang Zoo.
f. Membentuk fuzzy logical relationship (FLR).
g. Membentuk fuzzy  logical  relationship  group (FLRG).
h. Menentukan defuzzyfikasi nilai peramalan berdasarkan aturan defuzzyfikasi FTS Lee beserta nilai MAPE hasil peramalan FTS Lee.
3.2 Langkah-langkah metode FTS Lee menggunakan Aplikasi RStudio
a. Melakukan import data  atau  memasukkan  data penelitian dari Excel ke Rstudio.
b. Menghitung banyaknya himpunan fuzzy.
c. Melakukan peramalan dengan aplikasi Rstudio.
4. HASIL PENELITIAN

## 4.1. Deskripsi Data Penelitian
Berdasarkan tabel 4.1 dapat diketahui bahwa jumlah  pengunjung  terendah  yang  terjadi  di Semarang Zoo selama kurun waktu 5 tahun terakhir adalah  13.259.  Jumlah  tersebut  terjadi  pada  bulan Juni  2021.  Sedangkan  jumlah  pengunjung  tertinggi yang  terjadi  selama  kurun  waktu  5  tahun  terakhir adalah  57.729.  Jumlah  tersebut  terjadi  pada  bulan Januari 2020.
Berdasarkan  gambar  di  atas  menunjukkan bahwa  data  jumlah  pengunjung  Semarang  Zoo bersifat seasonal karena memiliki pola yang hamper sama setiap tahunnya. Hal ini dapat dilihat dari naik turunnya grafik yang terpola dan berulang-ulang pada bulan  Desember  dan  Januari  karena  dalam  situasi liburan  sekolah,  peringatan  Hari  Natal  dan  tahun baru.

## 4.2. Peramaalan  dengan  Metode  Fuzzy  Time Series Secara Manual
Adapun  langkah-langkah  analisis  data sebagaimana yang tercantum dalam metode penelitian yaitu sebagai berikut:
1. Penentuan Himpunan Semesta Pembicaraan Berdasarkan persamaan (2.1), himpunan semesta pembicaraan (U) adalah sebagai berikut:
U = [D min – Z 1 , D max + Z 2 ]
= [13.259-9, 57.719 + 1) = [13.250, 57.720]
2. Penentuan  Banyaknya  Himpunan Fuzzy atau banyaknya kelas interval Langkah pertama untuk menentukan banyaknya himpunan  fuzzy  yaitu  menghitung  banyaknya kelas  interval.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan untuk menetukan jumlah kelas adalah dengan  melihat  panjang  interval  yang  efektif dengan  metode  berbasis  rata-rata  ( average based ),  langkah  awal  adalah  menghitung  nilai absolut  selisih,  kemudian  menentukan  rata- ratanya.  Pada  penelitian  ini  diketahui  nilai absolut selisih adalah 4.246,378 yang dibagi dua
menjadi  2.123.  Berdasarkan  panjang  interval yang  diperoleh  jumlah  kelas  dapat  ditentukan dengan  membagi  jangkauan  semesta  dengan basis interval, sehingga:
𝑛 = 𝑅 𝐾 = 44.480 2.123
= 20,945 ≈ 21
maka himpunan fuzzy yang terbentuk adalah sebagai berikut:
µ 1 = [13.250, 15.373)   µ 12 = [36.603, 38.726) µ 2 = [15.373, 17.496) µ 13 = [38.726, 40.849) µ 3 = [17.496, 19.619) µ 14 = [40.849, 42.972) µ 4 = [19.619, 21.742) µ 15 = [42.972, 45.095) µ 5 = [21.742, 23.865) µ 16 = [45.095, 47.218) µ 6 = [23.865, 25.988) µ 17 = [47.218, 49.341) µ 7 = [25.988, 28.111) µ 18 = [49.341, 51.464) µ 8 = [28.111, 30.234) µ 19 = [51.464, 53.587) µ 9 = [30.234, 32.357) µ 20 = [53.587, 55.710) µ 10 = [32.357, 34.480) µ 21 = [55.710, 57.833) µ 11 = [34.480, 36.603)
3. Perhitungan Nilai Tengah Himpunan Fuzzy
Perhitungan  niilai  tengah  himpunan fuzzy menggunakan persamaan (2.6). Maka diperoleh:
Tabel 2. Nilai Tengah Himpunan Fuzzy No m i No m i 1 14.311,5 12 37.664,5 2 16.434,5 13 39.787,5 3 18.557,5 14 41.910,5 4 20.680,5 15 44.033,5 5 22.803,5 16 46.156,5 6 24.926,5 17 48.279,5 7 27.049,5 18 50.402,5 8 29.172,5 19 52.525,5 9 31.295,5 20 54.648,5 10 33.418,5 21 56.771,5 11 35.541,5 4. Pendefinisian derajat keanggotaan fuzzy terhadap A i dalam proses fuzzyfikasi
Pendefinisian  derajat  keanggotaan fuzzy terhadap A i didasarkan pada 21 himpunan fuzzy yang terbentuk pada tahap di atas. Diasumsikan nilai fuzzyfikasi dari  variable  linguistic  data jumlah  pengunjung  Semarang  Zoo yaitu  A 1, A 2,
A 3,…… A 21. Setiap himpunan fuzzy µ i dimana i = 1,2,3…..,21  didefinisikan  terhadap  A i dengan menggunakan persamaan (2.7).
Misal,  A 1 adalah  hasil fuzzyfikasi yang diperoleh dari pendefinisian derajat keanggotaan himpunan fuzzy (µ i )  terhadap  A 1 .  Hasil pendefinisian tersebut diperoleh derajat keanggotaan µ 1 sebesar 1, derajat keanggotaan µ 2
sebesar  0,5,  dan  derajat  keanggotaan  µ 3 hingga dengan  µ 25 sebesar  0.  Derajat  keanggotaan maksimum  terletak  pada  µ 1 yaitu  sebesar  1  dan interval µ 1 adalah [13.250, 15.389]. Berdasarkan derajat  keanggotaan  maksimum  tersebut,  maka hasil fuzzyfikasi dari suatu nilai yang berada pada interval [13.250, 15.389] adalah A 1 . Fuzzyfikasi pada  pendefinisian  derajat  keanggotaan  µ i terhadap  A i lainnya  mengikuti  langkah-langkah sebelumnya.
5. Fuzzyfikasi Data  Jumlah  Pengunjung  Semarang Zoo
Berdasarkan  derajat  keanggotaan  dalam pendefinisian  himpunan fuzzy pada  A i dalam proses fuzzyfikasi, maka proses fuzzyfikasi untuk data  jumlah  pengunjung  Semarang  Zoo  dari bulan  Januari  2017  sampai  dengan  bulan Desember 2021 dapat dilihat pada table dibawah ini.
Tabel 3. Hasil Fuzzyfikasi No Tahun Bulan Jumlah Pengunjun g Fuzzif ikasi 1 2017 Januari 30.348 A 9 Februari 21.477 A 4 ⁝ ⁝ 2019 ⁝ ⁝ Desember 27.130 A 7
6. Penentuan Fuzzy  Logical  Relationship (FLR) Orde 1 dari Data Jumlah Pengunjung Semarang Zoo
FLR orde 1 adalah kegiatan yang dilakukan untuk  menghubungkan  relasi  antara  variable linguistic  yang  ditentukan  berdasarkan  tabel fuzzyfikasi yang  diperoleh  pada  tabel  4.5.  Hasil FLR  orde  1  secara  lengkap  dapat  dilihat  pada tabel berikut:
Tabel 4. Hasil FLR
Bulan FLR
Januari 2017 → Februari 2017   A 9 → A 4
Februari 2017 → Maret 2017 A 4 → A 5 Maret 2017 → April 2017 A 5 → A 5 ⁝
⁝ ⁝ ⁝ November  2021 → Desember 2021 A 5 → A 7
7. Penentuan Fuzzy  Logical  Relationship  Group
(FLRG)  Orde  1  dari  Data  Jumlah  Pengunjung
Semarang Zoo
FLRG  orde  1  dilakukan  dengan  cara mengelompokkan fuzzyfikasi yang  memiliki  1
current  state yang  sama  yaitu D(t-1) lalu dikelompokkan  menjadi  satu  grup next  state .
Hasil FLRG orde 1 secara lengkap dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil FLRG Grup FLRG 1 A 1 → A 2 , A 3 , A 1, A 5 2 A 8 → A 8, A 8 , A 9, A 8 , A 9 3 A 4 → A 5 , A 3
4 A 5 → A 5 , A 5 , A 5, A 3, A 5, A 7, A 5, A 6 ,  A 7 5 A 3 → A 4 , A 5, A 1 6 A 7 → A 15 , A 6 7 A 15 → A 8 , A 15, A 17 8 A 9 → A 4 , A 9 , A 11, A 9 , A 13 , 9 A 11 → A 8 , A 12 10 A 13 → A 19 , A 17, A 5 11 A 19 → A 11 12 A 12 → A 12 , A 13
13 A 14 → A 14 , A 14 , A 15 14
A 17 → A 14, A 21 15 A 21 → A 13 16 A 6 → A 7 , A 1 17 A 2 → A 1 , A 1
8. Perhitungan Defuzzyfikasi Nilai  Peramalan  dan Nilai  MAPE  Orde  1  dari  Data  Jumlah Pengunjung Semarang Zoo Pada  tahap  ini, fuzzy  output akan  diubah menjadi nilai tegas (numeris) untuk menghasilkan  nilai  peramalan. Defuzzyfikasi dilakukan dengan mengikuti 3 aturan defuzzyfikasi FTS  Lee  Orde  1.  Berdasarkan pembentukan  FLRG  pada  tabel  4.7,  maka diperoleh  18  grup  yang  terbentuk  dapat  dilihat pada table:
Grup FLRG Peramalan 1 A 1 → A 2 , A 3 , A 1, A 5 A 1 = 1 4 × 16.458,5 + 1 4 × 18.597,5 + 1 4 × 14.319,5 + 1 4 ×
22.875,5 = 18.062,75 2 A 8 → A 8, A 8 , A 9, A 8 , A 9
A 8 = 3 5 × 29.292,5 + 2 5
× 31.431,5
= 30.148,1 3 A 4 → A 5 , A 3 A 4 = 1 2 × 22.875,5 + 1
2
× 18.597,5
= 20.736,5
4 A 5 → A 5 , A 5 ,  A 5, A 3,
A 5, A 7, A 5,
A 6 ,  A 7
A 5 = 5 9 × 22.875,5 + 1 9 × 18.597,5 + 2 9 × 27.153,5 + 1 9 × 25.014,5
= 23.588,50 5 A 3 → A 4 , A 5, A 1 A 3 = 1 3 × 20.736,5 + 1 3 × 22.875,5 + 1 3 ×
14.319,5 = 19.310,51 6 A 7 → A 15 , A 6 A 7 = 1 2 × 44.265,5 + 1 2 × 25.014,5 = 34.640 7 A 15 → A 8 ,
A 15, A 17 A 15 = 1 3 × 29.292,5 +
1 3 × 44.265,5 + 1
3 × 48.543,5 = 40.700,51
8 A 9 → A 4 , A 9 , A 11, A 9 , A 13 , A 9 = 2 5 × 31.431,5 + 1 5 × 35.709,5 + 1 5 × 39.987,5 + 1 5 × 20.680.5 = 31.847,8
9 A 11 → A 8 , A 12 A 11 = 1 2 × 29.292,5 + 1
2 × 37.848,5
= 33.570,5 10 A 13 → A 19 , A 17, A 5 A 13 = 1 3 × 52.821,5 + 1 3 × 48.543,5 + 1 3 ×
22.875,5 = 41.413,51 11 A 19 → A 11 A 19 = 35.709,5 12 A 12 → A 12 ,
A 13 A 12 = 1 2 × 37.848,5 + 1 2 × 39.987,5
= 38.918
13 A 14 → A 14 , A 14 , A 15 A 14 = 2 3 × 42.126,5 + 1 3
× 44.265,5 = 42.839,51 14 A 17 → A 14, A 21 A 17 = 1 2 × 42.126,5 + 1 2
× 57.099,5 = 49.613 15 A 21 → A 13 A 21 = 39.987,5 16 A 6 → A 7 , A 1 A 6 = 1 2 × 27.153,5 + 1 2
× 14.319,5
= 20.736,5 17 A 2 → A 1 , A 1 A 2 = 14.319,5
Misal, perhitungan nilai peramalan bulan Februari 2017 (D (t) ) memiliki current state (D (t-1) ) yaitu bulan Januari 2017. Berdasarkan tabel 4.5 fuzzyfikasi bulan Februari 2017 adalah A 4 dan fuzzyfikasi bulan Januari 2017  adalah  A 9 .  Berdasarkan  tabel  4.6  hasil fuzzyfikasi tersebut  membentuk  FLR  A 9 → A 4 . Berdasarkan tabel 4.8 hasil FLR tersebut termasuk ke dalam defuzzyfikasi grup  FLRG  ke  8  dengan  hasil peramalan sebesar 31.847,8. Hasil peramalan secara lengkap dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Hasil Peramalan No Tahun Bulan Peramalan 1 2017 Januari - 2 2017 Februari 31.847,8 3 2017 Maret 20.736,5 54 2021 Desember  23.588,50
Nilai peramalan satu bulan ke  depan yaitu bulan Januari  2022  dapat  dihitung  dengan  mencari  FLRG yang  terbentuk.  Sebelum  mencari  FLRG  yang terbentuk,  terlebih  dahulu  menetukan fuzzyfikasi bulan Desember 2021 (D (t-1) ). Berdasarkan tabel 4.5 nilai fuzzyfikasi bulan  Desember  2021  adalah  A 7 . Berdasarkan  tabel  4.6  nilai fuzzyfikasi dari  A 7 , membentuk FLRG A 7 → A 15 , A 6 . Berdasarkan tabel 4.10,  hasil  FLRG  dari  A 7 termasuk  ke  dalam defuzzyfikasi grup FLRG ke 6 dengan hasil peramalan sebesar  34.640.  Sehingga,  hasil  peramalan  bulan Januari 2022 adalah  34.640.
Langkah  selanjutnya  menghitung  nilai  MAPE dari  hasil  peramalan  FTS  Lee  Orde  1.  Nilai  MAPE pada  penelitian  ini  dihitung  dengan  menggunakan persamaan  (2.17).  Dari  perhitungan  maka  diperoleh nilai MAPE sebesar 14,15%.
4.3. Peramalan Metode Fuzzy Time Series dengan aplikasi Rstudio
Adapun langkah-langkah perhitungan fuzzy time series dengan aplikasi Rstudio sebagai berikut:
1.) Memangil  data  yang  akan  diprediksi  dalam aplikasi Rstudio
Untuk memanggil data yang akan diprediksi penulis  mengetikkan  sintax  dalam  aplikasi Rstudio sebagai berikut:
Dataskripsi.ts=ts
(Data_Zoo$`Jumlah Pengunjung`,start = c (2017,1), frequency = 12) Dataskripsi.ts Adapun output dari sintax di atas sebagai berikut:
Gambar 1. Output Rstudio (sumber:aplikasi Rstudio) 2.) Mencari banyaknya himpunan fuzzy Langkah untuk mencari banyaknya himpunan  fuzzy  sama  dengan  langkah  secara manual  sehingga  diperoleh  21  himpunan  fuzzy dengan D1=9 dan D2=1 3.) Melakukan peramalan
Adapun  sintax  yang  dituliskan  dalam melakukan peramalan sebagai berikut: fuzzy.ts1(Dataskripsi.ts, n = 21, D1 = 9, D2 = 1, type = 'Chen', bin = NULL, trace = TRUE, divide = NULL, plot = TRUE)
Setelah menulis sintax di atas dan di klik run atau  dengan  kata  lain  program  dijalankan,  maka akan diperoleh output sebagai berikut:
Gambar 2. Output Hasil Fuzzyfikasi di Rstudio (sumber:Rstudio)
Selain  tabel  di  atas  ada  output  lainnya  yakni sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil Defuzzyfikasi dan Peramalan di Rstudio (sumber:Rstudio)
Tabel FLR ditunjukkan pada kolom relative sedangkan  hasil  peramalan  ditunjukkan  pada kolom forecast. Maka dengan tabel tersebut bisa dilihat  hasil  peramalannya.  Dari  hasil  output tersebut, peneliti dapat meramalkan pengunjung bulan  Januari  2022  yakni  dengan  melihat  FLR bulan  Desember  ke  Januari.  Bulan  Desember adalah  A 7 .  Maka  hasil  peramalan  bulan  Januari sama dengan FLR ke 13 yakni A 7 → A 15 dengan hasil 34.430
Selain itu, yang tak kalah penting juga hasil dari  uji  keakuratan.  Adapun  outputnya  sebagai berikut:

## Gambar 4. Uji Keakuratan (sumber:Rstudio)
Dari  output  tersebut  dapat  dilihat  bahwa hasil uji keakuratan dimana dalam penelitian kali ini,  penulis  menggunakan  uji  MAPE.  Hasil  uji MAPE  sebesar  15.082  yang  berarti  bahwa peramalan menggunakan metode ini cukup baik karena hasil uji MAPE berada diantara 10% dan 20%.
5. KESIMPULAN
Setelah  menerapkan  metode fuzzy  time  series dengan  perhitungan  manual dalam  meramalkan jumlah pengunjung Semarang Zoo, peneliti memperoleh  hasil  peramalan  bulan  Januari  2022 sebesar  34.640.  Sedangkan  hasil  peramalan  data jumlah  pengunjung  Semarang  Zoo  dengan  metode fuzzy time series yang menggunakan aplikasi Rstudio pada  bulan  Januari  2022  sebesar  34.430.Tingkat akurasi  dalam  penelitian  ini  bisa  dilihat  dari perhitungan  MAPE.  Untuk fuzzy  time  series yang dilakukan  perhitungan  secara  manual  yakni  sebesar 14,15%. Hal tersebut menunjukkan bahwa peramalan jumlah  pengunjung  Semarang  Zoo  menggunakan metode fuzzy time series dapat dikatakan cukup baik karena  hasil  perhitungan  menunjukkan  nilai  antara 10%  dan  20%.  Sedangkan  hasil  perhitungan  MAPE untuk fuzzy  time  series yang  menggunakan  aplikasi sebesar  15,082%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa peramalan  jumlah  pengunjung  Semarang  Zoo menggunakan metode fuzzy time series yang berbasis aplikasi  Rstudio  dapat  dikatakan  cukup  baik  karena hasil perhitungan MAPE antara 10-20%.

## DAFTAR PUSTAKA
Amalia,  Nur.  2020. Peramalan  Jumlah  Pemilik Kendaraan  Bermotor  yang  Melakukan
Piutang Pajak Kendaraan di UPT Pendapatan  Wilayah  Makassar  I  Selatan dengan Menggunakan
Model Arima. Program  Studi  Matematika  Fakultas  Sains dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri Alauddin Makassar.
Brata,  Adika  Setia.  2016. Penerapan  Fuzzy  Time Series  pada  Peramalan  Data  Seasonal.
Program  Studi  Matematika  Fakultas  Sains dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri Malang.
Fauziah,  Normalita,  Sri  Wahyuningsih  dan  Yuki
Novia Nasutin. 2016. Peramalan menggunakan  Fuzzy  Time  Series  Chen (Studi Kasus: Curah Hujan Kota Samarinda). Jurnal Statistika Vol.4, No.2. Hansun,  Seng.  2012. Peramalan  Data  IHSG Menggunakan  Fuzzy  Time  Series. IJCCS, Vol.6, No.2.
Hariani,  Tuti.  2017. Peramalan  Produk  Domestik Regional (PDRB) Provinsi Sulawesi Selatan dengan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time Series. Program Studi Matematika Fakultas
Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam Negeri Alauddin Makassar.
James J. Spillane, 1997.
Pariwisata Indonesia. Kanisius, Yogyakarta. Muhammad,  Mahadi.  2020. Penerapan  Fuzzy  Time Series  Lee  untuk  Peramalan  Nilai  Tukar Petani Subsektor Peternakan di Kalimantan Timur. Program  Studi  Statistika  Fakultas Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam Universitas Mulawarman Samarinda.
Nurjanah, Siti. 2019. Implementasi Metode Average Based  Fuzzy  Time  Series  untuk  Permalan Produksi  Padi  di  Kabupaten  Grobogan.
Program Studi Pendidikan Teknik
Informatika dan Komputer Fakultas Teknik Universitas Negeri Semarang.
Pambudi,  Rizki  Agung,  Budi  Darma  Setiawan  dan Satri  Hadi  Wijoyo.  2018. Implementasi Fuzzy  Time  Series  untuk  Memprediksi Jumlah  Kemunculan  Titik  Api. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer Vol.2, No.11.
Pramudita,  Saka.  2012. Prediksi  Jumlah  Kunjungan Wisatawan  Mancanegara  ke  Indonesia dengan  menggunakan  Fuzzy  Time  Series. Program  Studi  Informatika  Teori  dan
Pemrograman Universitas
Telkom
Bandung.
Qiu,  W.,  Liu,  X.,  &  Li,  H.  2011.  A  Generalized
Method for Forecasting Base on Fuzzy Time Series, International  Journal  of  Exper: System with Applications . 38, 10446-10453. Rahmawati,  Eka  Pandu  Cynthia  dan  Krisni
Susilowati. 2019. Metode Fuzzy Time Series Cheng dalam
Memprediksi Jumlah Wisatawan  di  Provinsi  Sumatra  Barat. Jurnal of Education Informatic Technology and Science (JeITS) Vol. 1 No. 1.
Ramadhan, M.Ridho, Tursina dan Haried Novriando. 2020. Implementasi Fuzzy Time Series pada Prediksi  Jumlah  Penjualan  Rumah. Jurnal Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (Justin) Vol.08, No.4.
Said,  Suriyawati.  2011. Peramalan  (Forecasting) Volume
Penjualan dengan Metode Exponential  Smoothing  (Study  Kasus  pada PT. Harfia Graha Perkasa). Program Studi
Matematika  Fakultas  Sains  dan  Teknologi
Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar.
Song,  Q.,  dan  Chissom,  B.,  S.  1993.  Forecasting Enrollment  with  Fuzzy  Time  Series-Part  I. International  Journal  ofFuzzy  Set  and System , 54(1); 1-9.
Vivianti,  Muhammad  Kasim  Aidid  dan  Muhammad Nusrang.  2020. Implementasi  Fuzzy  Time Series untuk Peramalan Jumlah Pengunjung di  Benteng  Fort  Rotterdam. Jurnal  of Statistics  and  Its  Application  on  Teaching and Research Vol. 2, No.1.
Yoeti,  H  Oka  A.  1997. Perencanaan  dan Pengembangan  Pariwisata. Universitas Michigan: Pradnya Paramita.