Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 57 – 62 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx

## PREDIKSI AKTIVITAS TANPA MASKER DENGAN KOMBINASI METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN FUZZY TIME SERIES
Edi Suranta Sembiring 1*, Zulfahmi Syahputra 2
1 Mahasiswa Prodi Ilmu Komputer, Potensi Utama Medan
2 Prodi Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan *email : zulfahmi@dosen.pancabudi.ac.id
Abstract: The government has continued to work hard in efforts to prevent the COVID-19 virus  with  complete  vaccines  for  the  community  due  to  the  importance  of  complete vaccination  as  an  aspect  of  consideration  for  the  implementation  of  the  policy  of  doing activities  without  masks.  Currently,  only  15.91  percent  of  Indonesia's  total  population  is fully vaccinated. Still a long way from the published figure of 50% of the total population. The goal of this study is to model and predict when the Indonesian government will be able to  implement  policies  that  will  allow  its  citizens  to  move  around  without  wearing  masks, assuming  that  at  least  50%  of  the  Indonesian  population  has  received  the  full  dose  of  the vaccine. As a result, we require calculation guidelines to assist us.
Keywords: Mask; SES; FTS.
Abstrak: Pemerintah  terus  bekerja  keras  dalam  upaya  pencegahan  virus  COVID-19 dengan  vaksin  lengkap  bagi  masyarakat  mengingat  pentingnya  vaksinasi  lengkap sebagai aspek pertimbangan implementasi kebijakan beraktivitas tanpa masker. Saat ini, hanya 15,91 persen dari total penduduk Indonesia yang divaksinasi lengkap. Masih jauh dari  angka  yang  dipublikasikan  50%  dari  total  populasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  memodelkan  dan  memprediksi  kapan  pemerintah  Indonesia  akan  dapat menerapkan  kebijakan  yang  memungkinkan  warganya  untuk  bergerak  tanpa  memakai masker,  dengan  asumsi  bahwa  setidaknya  50%  penduduk  Indonesia  telah  menerima vaksin  dosis  penuh.  Akibatnya,  kami  memerlukan  pedoman  perhitungan  untuk membantu kami.
Kata kunci: Masker; SES; FTS

## PENDAHULUAN
Prediksi pemulusan eksponensial adalah cara untuk terus meningkatkan prediksi dengan  bantuan  menggunakan  rata-rata  (memuluskan)  nilai-nilai  di  luar  statistik pengumpulan  waktu  secara  eksponensial.  Teknik  pemulusan  eksponensial  merupakan perpanjangan dari teknik umum transfer. Teknik ini membuat prediksi dengan bantuan menggunakan  perhitungan  yang  terus  berulang  menggunakan  statistik  modern.  Setiap tanggal diberi bobot, dan tanggal maksimum saat ini diberi bobot. 3 teknik pemulusan eksponensial  meliputi  pemulusan  eksponensial  yang  belum  menikah,  pemulusan
Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 57 – 62 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx
eksponensial ganda, dan pemulusan eksponensial rangkap tiga. Versi ini diubah menjadi dipilih  karena  statistik  menerima  potongan  sampel  terikat  meja  yang  sesuai  untuk digunakan  dalam  pemulusan  eksponensial  yang  belum  menikah[1].  Untuk percobaan/penemuan  kesalahan,  Teknik  MSE  (sarankan  kesalahan  persegi  panjang) berubah  menjadi  digunakan.  MSE  merupakan  suatu  kesempatan  untuk  menilai  setiap teknik  prediksi  kesalahan,  Teknik  MSE  adalah  indikator  yang  menguntungkan  dan memberikan nilai absolut dalam preferensi terhadap statistik relatif dari teknik MAPE.
Keuntungan dari tinjauan ini dapat digunakan sebagai pertimbangan untuk kasus prognostik  penulis,  dapat  dilihat  sebagai  berikut:  Prakiraan  biasanya  mengharapkan kejadian  1  atau  lebih  peristiwa  takdir.  Ramalan  secara  kualitatif  (sekarang  bukan  lagi format  numerik),  atau  secara  kuantitatif  (format  numerik).  Karena  variabelnya  sangat relatif,  sangat  sulit  untuk  mendapatkan  hasil  yang  tepat  dengan  prediksi  kualitatif  [2]. Prediksi kuantitatif dapat dibagi menjadi prediksi yang belum menikah (prediksi faktor) dan  interval  spasi  (interval  perkiraan).  Prakiraan  individu  mencakup  nilai  dan  interval prakiraan.  Bahasa  pemrograman  prakiraan  c  dibatasi  dengan  bantuan  menggunakan batas bawah (nilai batas) dan batas atas (batas prediksi batas atas). Prakiraan digunakan untuk  merencanakan  panggilan  yang  dinyatakan  dalam  jumlah  sebagai  karakteristik waktu.
Otoritas  terus  bekerja  keras  dalam  upaya  pencegahan  virus  COVID-19  dengan vaksin lengkap bagi masyarakat, mengingat pentingnya vaksinasi lengkap sebagai salah satu aspek pelaksanaan program beraktivitas tanpa masker. Saat ini, hanya 15,91 persen dari total penduduk Indonesia yang divaksinasi lengkap. Masih sulit untuk memprediksi angkanya.  Ini  pada  dasarnya  adalah  tebakan  atau  prediksi  tentang  terulangnya  suatu peristiwa  atau  insiden.  Prediksi  dapat  bersifat  kualitatif  (dalam  bentuk  verbal)  dan kuantifikasi  (dalam  bentuk  numerik)  (dalam  bentuk  angka).  Prediksi  kualitatif  sulit dibuat  karena  variabelnya  sangat  relatif  sifatnya.  Ada  dua  jenis  prediksi  kuantitatif: dugaan  tunggal  (prediksi  titik)  dan  peramalan  interval  (prediksi  interval).  Prediksi tunggal  terdiri  dari  satu  nilai,  sedangkan  prediksi  interval  terdiri  dari  beberapa  nilai dalam  bentuk  interval  (interval)  yang  dibatasi  oleh  nilai  batas  bawah  (prediksi  batas bawah)  dan  nilai  batas  atas  (prediksi  batas  atas)  (prediksi  tinggi).  Prediksi  digunakan untuk  membuat  rencana  kebutuhan  (permintaan),  yang  ditunjukkan  dalam  kuantitas (jumlah) sebagai fungsi waktu. Prediksi jangka panjang dibuat (long term). Pernyataan apa  yang  akan  diminta,  berapa  banyak,  dan  kapan  harus  diberikan  digunakan  dalam prediksi terkait. Prediksi diharapkan menggunakan perbandingan antara kebutuhan yang diperkirakan dan kebutuhan actual.
Analisis  adalah  suatu  proses  silang  yang  meliputi  penguraian,  pembedaan,  dan pengurutan  item-item  untuk  diklasifikasikan  dan  dikelompokkan  kembali  berdasarkan kriteria  tertentu,  kemudian  mencari  keterkaitannya  sendiri  dan  menginterpretasikan maknanya.  Dalam  pengertian  lain,  analisis  adalah  tindakan  atau  kepentingan  yang melekat  pada  melakukan  sesuatu  (objek,  info,  aktualitas)  dengan  cara  yang  dapat digambarkan  sebagai  bagian-bagian  dan  hubungan  antara  bagian-bagian  ini  dapat dikenali  secara  holistik.  Menurut  Hanif  Al  Fatta,  analisis  adalah  istilah  awal  untuk pengembangan  suatu  sistem,  yang  merupakan  istilah  fundamental  yang  benar-benar menentukan  kualitas  cakupan  sistem  yang  dikembangkan,  sedangkan  analisis  adalah kegiatan  berpikir  untuk  menggambarkan  secara  holistik  sebagai  suatu  komponen sehingga  dapat  mengenali  indikasi  komponen,  saling  berinteraksi,  dan  masing-masing
Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 57 – 62 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx
berfungsi  dalam  satu  kesatuan  yang  holistik.  Data  deret  waktu  adalah  jenis  data  yang dikumpulkan dari serangkaian momen dalam rentang waktu tertentu. Analisis data deret waktu  adalah  salah  satu  mekanisme  statistik  yang  digunakan  dalam  dasar  penilaian untuk memprediksi kerangka probabilitas skenario masa depan.
Metode  pemulusan  eksponensial  merupakan  perluasan  dari  metode  rata-rata bergerak.  Metode  ini  membuat  prediksi  dengan  terus  mengulangi  perhitungan menggunakan data terbaru. Setiap tanggal diberi bobot, dan tanggal terbaru diberi bobot yang  berat.  Perhitungan  menggunakan  metode  rata-rata  bergerak  memang  mudah, tetapi metode ini memberikan bobot yang sama untuk semua data. Untuk mengatasi hal tersebut,  digunakan  metode  pemulusan  eksponensial  sederhana  untuk  memberikan bobot (alfa) data yang ada dari data  terbaru. Algoritma perataan eksponensial individu memungkinkan  Anda  untuk  mengurangi  kesalahan  prediktif  (kesalahan  prediksi). Ukuran  nilai  alfa  mendekati  1  berarti  bahwa  data  terbaru  dari  kedatangan  sebelumnya lebih  diperhatikan.  Jika  data  historis  dari  data  aktual  permintaan  sangat  fluktuatif  atau tidak stabil, 1. Pilih  nilai  α di  dekat  nila tilapia α = 0,9. Jika pola riwayat  permintaan data  yang  sebenarnya  berubah,  kadang-kadang  relatif  stabil,  pilih  α  dekat  dengan  nol. Biasanya, 0,02 dipilih. 0,05; 0,01 tergantung pada stabilitas data, jika nilai  yang dipilih lebih stabil, itu harus menjadi nilai dari nilai kecil hingga nol [3].
Fuzzy  Time  Series  adalah  metode  prediksi  data  yang  menggunakan  prinsip fuzzy  sebagai  dasar.  Sistem  peramalan  deret  waktu  fuzzy  menangkap  pola  dari  data historis  dan  menggunakannya  untuk  memprediksi  data  masa  depan.  Himpunan  fuzzy dapat  didefinisikan  sebagai  kelas  bilangan  dengan  batas-batas  fuzzy.  Nilai  yang digunakan  dalam  prediksi  deret  waktu  fuzzy  adalah  himpunan  fuzzy  nyata  untuk himpunan  alam  semesta  tertentu.  Penempatan  fuzzy  digunakan  untuk  menggantikan data historis yang diharapkan.

## METODE
Tindakan  prediksi  berdasarkan  seperangkat  aturan  yang  tidak  biasa  terutama sepenuhnya  didasarkan  pada  pengumpulan  waktu  fuzzy  [4].  Tahap  1  Mengumpulkan informasi,  Tahap  2  Temukan  nilai  maksimum  dan  minimum  dari  periode  bahasa pemrograman  c  [Dmin  -  D1,  Dmax  +  D2],  di  mana  D1  dan  D2  adalah  hukum  alam untuk  menggambarkan  Semesta  U,  Tahap  3  sebagai  berikut:  (a)  Tentukan  bahasa pemrograman periode. Meskipun mengikuti, menggunakan metode durasi saran[5].
(1)
dimana n menyatakan jumlah data, (b) Selanjutnya, gunakan persamaan (B=av/2) untuk menghitung biaya pusat, (c) Tentukan varians hasil B, terutama hanya berdasarkan total pada Tabel 1:
Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 57 – 62 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx
Tahap  4  Gunakan  rumus  berikutnya  untuk  menghitung  biaya  yang  sama  dari  periode bahasa pemrograman c yang pendek: m = (Dmax + D1DminD2) / I, Tahap 5 Tentukan himpunan fuzzy logis dengan melakukan hal berikut Ai = (di1, di + 1, di + 2) mengikuti dari A1 = (d0, d1, d2, d3) ke Am = (dm1, dm, dm + 1 , dm + 2), di mana d0 = Dmin - I dm  +  2  =  Dmax.  Biaya  tekstual  informasi  yang  dibawa  oleh  satu  set  padat  set  1  &  lt; Kakek  ditunjukkan  dengan  memudarnya  catatan  informasi  kalender,  Tahap  6 Identifikasi hubungan penilaian yang menguntungkan dan padat dengan melakukan hal berikut: Aj Ai, Tahap 7 Cari kelompok penilaian yang padat, Tahap 8 Hitung hasil yang diperkirakan. Kriteria berikut mengevaluasi harga prediksi pada waktu t:

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A: Jika kelompok hubungan penilaian baik (FLRG) Aj padat (FLRG) Aj, maka biaya Fvt adalah biaya rata-rata bahasa program periode Aj, di mana Aj = (dj1, dj, dj + 1, dj + 2).
B  jika  FLRG  adalah  setiap  koneksi  AjAkm,  maka  bahasa  pemrograman  c perkiraan biaya adalah Ak, dan kemudian gunakan situasi untuk mendapatkan hasil: (1) Jika j > I dan Y > 0, tren peramalan akan optimis, dan aturan 2 akan digunakan untuk mengantisipasi informasi, (2) Jika j > I dan Y 0 > 0, tren peramalan akan optimis, dan aturan  2  akan  digunakan  untuk  mengantisipasi  informas,  (3)  Jika  j  I  xss=dihapus  >  0, tren  peramalan  akan  optimis,  dan  aturan  2  akan  digunakan  untuk  mengantisipasi informasi, (4) Jika j = I dan Y 0 > Aj/2, mode peramalan dalam bahasa pemrograman C berkembang dan Fn = 75 dari Aj.
Jika  prediksi  adalah  harga  pusat  bahasa  pemrograman,  maka  biaya  data  (n-1) dikurangi informasi (n-2)/2 = Aj/2, (5) Jika biaya informasi (n-1) dikurangi biaya data (n-2) / 2 Aj/2, kecenderungan memprediksi dalam bahasa pemrograman c menurun dan Fn = 0,25 dari Aj, (6) Jika x = Y * 2 + informasi (n-1) Aj atau x = informasi (n-1) - Y * 2  Aj,  maka  mode  peramalan  mulai  berkembang  dalam  bahasa  pemrograman  ini  c  dan Fn = 0, 75 dari Aj. Jika  x = + informasi (n-1) Aj atau x = - informasi  (n-1) Aj, mode peramalan  dikurangi,  dan  Fn  =  0,25  dari  Aj.  Jika  tidak  lagi  keduanya,  hasil  prediksi adalah implikasi dari bahasa pemrograman c Aj, (7) Jika x = + informasi (n-1) Aj atau x = - informasi (n-1) Aj, mode peramalan dalam bahasa pemrograman c ini berkurang dan Fn = 0,25 dari Aj. Jika x = Y * 2 + informasi (n-1) Aj atau x = informasi (n-1) - Y * 2 Aj, maka mode peramalan dalam bahasa pemrograman c meningkat  dan  Fn = 0 untuk
Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 57 – 62 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx
Aj. Jika sekarang tidak lagi keduanya, maka hasil akhir peramalan adalah implikasi dari bahasa pemrograman c Aj [6].
C:  jika  FLRG  Aj  adalah  relasi  satu  ke  banyak  Aj→Ak1,  Ak2,  Akp,  maka ramalan mengikuti situasi berikut: (1) jika selisih antara k1, k2,...,kp < 2.
(2)
Pada saat itu hasil dari perincian adalah harga diri yang kejam untuk sementara. (2) dalam hal selisih antara kedua k1, k2,. , kp > 2 maka harga estimasi interim adalah :
(3)
Dimana Aki adalah interim yang memiliki kontras > 2, I = 1,2,...,p dan fuzzy set yang menentukan Aki bisa 1-1 perhitungan hubungan yang konsisten dan halus dengan menerapkan Langkah 8.
Vol. 2 No. 1, Maret 2022, hlm. 57 – 62 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/xxxxxxxx

## SIMPULAN
Untuk  semua  aktivitas  prediktif  yang  memerlukan  analisis  data  segera  dalam proses  pengambilan  keputusan,  algoritma  baru  berdasarkan  deret  waktu  fuzzy  dapat diimplementasikan.  Untuk  keuntungannya  dalam  kategori  berikut,  algoritma  baru berdasarkan waktu fuzzy - data deret banyak digunakan dalam proses prediksi aktivitas: (1)  Dalam  proses  prediksi  berdasarkan  data  time  series,  algoritma  baru  berbasis  fuzzy time series memang telah dikembangkan menjadi  format sistem  yang akurat, (2)  Hasil pengujian  akurasi  algoritma baru sebagai  metode prediksi diharapkan dapat  digunakan oleh  penulis  selanjutnya  yang  ingin  melakukan  penelitian  prediksi/prediksi  serupa,  (3) Izinkan  penulis  berikut  untuk  membandingkan  kedua  metode  ini  dengan  metode peramalan  tertentu  lainnya  untuk  menentukan  ketepatan  prediksi.  Algoritma  berbasis deret  waktu  fuzzy  yang  baru  sangat  akurat  dan  dapat  dikombinasikan  dengan pendekatan lain untuk memecahkan masalah prediktif/prediktif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. a F. Saputri, “Penerapan Metode Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Penjualan Berbasis  Web  Pada  Toko  Grosir  3  Roda  Sengkaling,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  290–297,  2019,  [Online].  Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/download/1391/1247
[2] H.  A.  Cahya,  R.  Wulanningrum,  and  D.  P.  Pamungkas,  “Sistem  Prediksi Fuzzy Time Series Dan Perangkingan Weighted Product Pada Penjualan Es Buah,” Klik -  Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  103,  2020,  doi: 10.20527/klik.v7i2.313.
[3] Z. Syahputra and S. E. Smoothing, “IMPLEMENTASI KOMBINASI METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN  FUZZY TIME SERIES  PADA STUDI  KASUS  MEMPREDIKSI  KAPAN  PEMERINTAH  INDONESIA MENGIZINKAN  WARGANYA  BERAKTIVITAS,”  vol.  2,  no.  2,  pp.  72–78, 2021.
[4] H.  T.  Jasim  and  A.  G.  J.  Salim,  “Applications  and  Applied  Mathematics :  An International  A  Novel  Algorithm  to  Forecast  Enrollment  Based  on  Fuzzy  Time Series A Novel Algorithm to Forecast Enrollment Based on Fuzzy Time Series,” vol. 7, no. 1, 2012.
[5] N.  Komang,  S.  Julyantari,  and  I.  K.  D.  Suryawan,  “Data  Mining  Prestasi Akademik Dengan Naive Bayes Berdasarkan Attribut Importance ( AI ),” J. Sist. Dan Inform. , pp. 75–85, 2013.
[6] C. H. Cheng, T. L. Chen, H. J. Teoh, and C. H. Chiang, “Fuzzy time-series based on  adaptive  expectation  model  for  TAIEX  forecasting,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol. 34, no. 2, pp. 1126–1132, 2008, doi: 10.1016/j.eswa.2006.12.021.