## Implementasi Fuzzy Time Series Untuk Memprediksi Pertambahan Penduduk Pada Kabupaten Kaur
Feri Saputra 1 , Jusuf Wahyudi 2 , Devi Sartika 3
Mahasiswa, Jl. Meranti Raya No. 32 Kota Bengkulu 38228 Telp. (0736) 22027, 26957 Fax. (0736) 341139 Email : ferisaputr498@gmail.com
Abstrak . Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kabupaten Kaur, proses perhitungan jumlah penduduk masih dilakukan secara manual yaitu melalui sensus penduduk. Penyelenggaraan sensus penduduk dalam pelaksanaannya membutuhkan  biaya  yang  sangat  besar  dan  waktu  yang  lama.  Oleh  karena  itu  untuk  mempermudah  dalam menghitung  peningkatan  jumlah  pertumbuhan  penduduk  setiap  tahunnya  dibutuhkan  suatu  peramalan  jumlah penduduk  sebagai  perhitungan  ilmiah  guna  keperluan  perencanaan  dan  analisis  yang  berhubungan  dengan kependudukan.  Aplikasi prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur merupakan suatu aplikasi yang dapat membantu pihak Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kabupaten Kaur dalam mengetahui pertumbuhan penduduk di Kabupaten Kaur setiap tahunnya. Prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur dianalisis melalui pendekatan Metode Fuzzy Time Series dengan mengambil data sebanyak 4 tahun terakhir yaitu 2018, 2019, 2020,  2021.  Aplikasi  prediksi  pertambahan  penduduk  pada  Kabupaten  Kaur  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman  Visual  Basic  .Net  dan  Database  SQL  Server  2008r2.  Berdasarkan  pengujian  blackbox  yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa fungsionalitas dari aplikasi prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur berjalan dengan baik sesuai harapan dan mampu menganalisis data melalui Metode Fuzzy Time Series .
Kata Kunci : Fuzzy Time Series, Prediksi Pertambahan Penduduk, Kabupaten Kaur.
Abstract. Department  of  Population  and  Civil  Registration  of  Kaur  Regency,  the  population  calculation process is still done manually, namely through a population census. The implementation of a population census requires a lot of money and takes a long time. Therefore, to make it easier to calculate the  increase in the number of population growth each year, a population forecasting is needed as a scientific calculation for the purposes of planning and analysis related to population. The prediction application for the population growth in Kaur Regency is an application that can help Department of Population and Civil Registration of Kaur Regency in knowing the population growth in Kaur Regency every year. Predictions of the population growth in Kaur Regency were analyzed using Fuzzy Time Series Method approach by taking data for the last 4 years, namely  2018,  2019,  2020,  2021.  The  population  growth  prediction  application  in  Kaur  Regency  was  built using the Visual Basic .Net programming language and SQL Server 2008r2 database. Based on the blackbox testing that has been carried out, the results show that the functionality of the population growth prediction application in Kaur Regency is running well as expected and is able to analyze data using Fuzzy Time Series Method.
Keyword : Fuzzy Time Series, Population Growth Prediction, Kaur Regency.

## PENDAHULUAN
Seiring kemajuan teknologi informasi data yang dapat digunakan dan juga dapat disebarkan global. Siapapun dan  dimanapun  pengguna  informasi  berada,  dapat  diambil  dan  digunakan  data  informasi  tersebut.  Sarana kerjasama antara pribadi atau kelompok satu dengan yang lainnya tanpa mengenal batas jarak dan waktu atau faktor lainnya yang dapat menghambat bertukar pikiran.
Kabupaten  Kaur  merupakan  salah  satu  kabupaten  yang  terdapat  di  Provinsi  Bengkulu.  Penduduk Kabupaten Kaur berdasarkan Data Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Semester I Tahun 2021 (data terlampir) Jumlah Penduduk Kabupaten Kaur sebanyak 131467 jiwa, dengan jumlah penduduk laki-laki 67780 jiwa  dan  penduduk  perempuan  63687  jiwa  dengan  jumlah  KK  39567  yang  tersebar  dalam  192  desa  dan  3 kelurahan  di  dalam  15  Kecamatan  di  Kabupaten  Kaur  (data  terlampir).  Pengelolaan  data  kependudukan dilakukan  oleh  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kabupaten  Kaur  setiap  tahunnya  dengan mendapatkan  data  setiap  kecamatan  yang  terdapat  di  Kabupaten  Kaur.  Jumlah  penduduk  yang  berdomisili pada  suatu  kecamatan  di  Kabupaten  Kaur  dapat  menjadi  sebuah  informasi  yang  sangat  penting  bagi  para
pemakai  data  kependudukan,  khususnya  para  perencana,  pengambil  kebijakan  dan  peneliti  sangat membutuhkan  data  penduduk  yang  berkesinambungan  dari  tahun  ke  tahun.  Bertambah  atau  berkurangnya penduduk  pada  Kabupaten  Kaur  memiliki  peranan  sangat  penting  dimana  rencana  pembangunan  perlu ditunjang dengan data jumlah penduduk, persebaran dan susunannya agar relevan dengan rencana tersebut. Semakin bertambah jumlah penduduk semakin tinggi pula investasi yang dibutuhkan untuk menunjang segi perekonomian, pendidikan, kesehatan dan sebagainya.
Berdasarkan observasi yang dilakukan di Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kabupaten Kaur, proses  perhitungan  jumlah  penduduk  masih  dilakukan  secara  manual  yaitu  melalui  sensus  penduduk. Penyelenggaraan sensus penduduk dalam pelaksanaannya membutuhkan biaya yang sangat besar dan waktu yang  lama.  Oleh  karena  itu  untuk  mempermudah  dalam  menghitung  peningkatan  jumlah  pertumbuhan penduduk  setiap  tahunnya  dibutuhkan  suatu  peramalan  jumlah  penduduk  sebagai  perhitungan  ilmiah  guna keperluan perencanaan dan analisis yang berhubungan dengan kependudukan.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan yaitu Metode Fuzzy Time Series yang menggabungkan logika fuzzy dengan analisis time series. Metode Fuzzy Time Series merupakan konsep baru untuk peramalan dengan menggunakan logika Fuzzy, yaitu masalah peramalan time series yang mampu memberikan penjelasan pada data yang samar dan disajikan dalam nilai-nilai linguistik.
Penelitian  terkait  dilakukan  oleh  (Vivianti, 2020)  yang  berjudul  Implementasi Metode  Fuzzy  Time Series  Untuk  Peramalan  Jumlah  Pengunjung  di  Benteng  Fort  Rotterdam.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengimplementasikan  Metode  Fuzzy  Time  Series  untuk  memprediksi  jumlah  Pengunjung  Benteng  Fort Rotterdam. Dalam meramalkan jumlah Pengunjung di Benteng Fort Rotterdam dengan menggunakan Metode Fuzzy Time Series diperoleh hasil peramalan sebanyak 16240,35 atau dibulatkan menjadi 16240 Pengunjung pada bulan selanjutnya, dengan nilai MAPE sebesar 119,93 dan RMSE sebesar 4739,08.
Penelitian  terkait  juga  dilakukan  oleh  (Siagian,  2018)  yang  berjudul  Implementasi  Metode  Least Square Untuk Peramalan Pertumbuhan Penduduk Pada Kabupaten Asahan. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan  metode  least  square  untuk  peramalan  pertumbuhan  penduduk  kabupaten  asahan  dan  membuat aplikasi  peramalan  pertumbuhan  penduduk  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  Mysql. Hasil penelitian ini, dapat digunakan untuk meramalkan pertumbuhan penduduk pada Kabupaten Asahan yang akan terjadi pada tahun berikutnya. Peramalan ini bersifat jangka panjang yakni per tahun. Informasi disajikan dalam bentuk tabel dan grafik pertumbuhan penduduk.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan yaitu metode protoype . Metode ini memungkinkan pengguna atau user memiliki gambaran awal tentang perangkat  lunak yang akan dikembangkan. Adapun tahapan dari metode prototype dapat dilihat pada Gambar 1.
Analisa
Kebutuhan Membuat Desain Prototype
Evaluasi Prototype Mengkodekan
Sistem
Pengujian Sistem Menggunakan Sistem Evaluasi Sistem Jika sesuai harapan Jika tidak sesuai harapan Jika kurang sesuai Gambar 1. Tahapan Metode Prototype
Keterangan :
1. Analisa Kebutuhan
Tahap ini dilakukan untuk mengidentifikasi perangkat lunak dan semau kebutuhan sistem yang akan dibuat berdasarkan analisis permasalahan yang terjadi di Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kabupaten Kaur.
2. Membuat Prototype
Tahap ini dilakukan untuk membuat rancangan sementara yang berfokus pada alur program. Rancangan tersebut meliputi Data Flow Diagram, Entity Relationship Diagram, Rancangan File, Rancangan Struktur Menu, Rancangan Aplikasi.
3. Evaluasi Prototype
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  model  prototype  yang  telah  dibuat  sudah sesuai  dengan  harapan.  Jika  ya,  maka  akan  langsung  ke  tahap  berikutnya  yaitu mengkodekan sistem. Namun jika tidak, maka dilakukan analisa kebutuhan ulang.
4. Mengkodekan Sistem
Tahap ini dilakukan untuk menerjemahkan rancangan protoype yang telah dibuat ke dalam bahasa pemrograman, dimana bahasa pemrograman  yang digunakan adalah Visual  Basic .Net
5. Pengujian Sistem
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menguji  sistem  yang  telah  dibuat  melalui  pendekatan  metode black box testing dan kuisioner.
6. Evaluasi Sistem
Tahap ini dilakukan untuk mengetahui apakah sistem yang dibangun telah sesuai harapan atau belum sesuai harapan.
7. Menggunakan Sistem Tahap ini merupakan tahap final, dimana sistem yang telah diuji telah sesuai harapan dan siap untuk digunakan oleh Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kabupaten Kaur.

## a. Penerapan Metode Fuzzy Time Series
Dalam penerapan metode fuzzy time series , diambil data time series pada tahun sebelumnya mulai dari tahun 2018, 2019, 2020, dan 2021 jumlah data penduduk di Kabupaten Kaur, seperti Tabel 1.
Tabel 1. Data Jumlah Data Penduduk Kabupaten Kaur Tahun Jumlah Data Penduduk 2018 1,85 2019 1,01 2020 1,29 2021 -0,03
Adapun tahapan Metode Fuzzy Time Series model Chen, antara lain :
1) Pembentukan himpunan semesta pembicaraan Universes of Discourse (U)
𝑈 = [𝐷 𝑚𝑖𝑛 − 𝐷 1 , 𝐷 𝑚𝑎𝑥 + 𝐷 2 ]
𝑈 = [−0,03 − 3 ;  1,85 + 3] 𝑈 = [−3,03;  4,85]
2) Menentukan interval
Pada perhitungan untuk menentukan panjang interval beserta lebar interval menggunakan aturan struges :

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 =  1 + 3,3 𝑙𝑜𝑔(4) = 2,987
Setelah  jumlah  interval  di  dapat,  maka  akan  dicari  lebar  interval  untuk  membagi  data  menjadi jumlah interval yang sama.
𝐿𝑒𝑏𝑎𝑟 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 = (1,88 − (−0,03))/2,987 = 0,6293
Setelah  jumlah  beserta  lebar  interval  didapat,  langkah  selanjutnya  membagi  data  berdasarkan jumlah  dan  lebar  interval.  Diketahui  jumlah  interval  yaitu 2,987 dan  lebar 0,6293 ,  sehingga diperoleh data interval seperti Tabel 2.
Tabel 2. Data Interval Interval Nilai Tengah U1 = -0,03; 0,5993 −0,03+0,5993 2 = 0,284 U2 = 0,5993; 1,2286 0,5993+1,2286 2 = 0,914 U3 =1,2286; 1,8579 1,2286+1,8579 2 = = 1,542
3) Menentukan Fuzzy Logic Relationship (FLR) dan Fuzzy Logic Relationship Group (FLRG). Fuzzy  logic  relationship  Ai  Aj  ditentukan  berdasarkan  nilai  Ai  yang  telah  di  tentukan  pada langkah sebelumnya, dimana Ai adalah tahun n dan Aj tahun n+1 pada data times series.
Tabel 3. Fuzzy Logic Relationship (FLR) Tahun Jumlah Penduduk Fuzzyfikasi Relasi 2018 1,85 A1 A0  A1 2019 1,01 A2 A1  A2 2020 1,29 A3 A2  A3 2021 -0,03 A4 A3  A4
Dari hasil Fuzzy Logic Relationship (FLR) Selanjutnya akan dibentuk Fuzzy Logic Relationship Group (FLRG) menggunakan model chen. Hasil Fuzzy Logic Relationship Gorup (FLRG) dapat dilihat di Tabel 4.
Tabel 4. Fuzzy Logic Relationship Group (FLRG) Number Of Group Fuzzy Logic Relationship Group 1 A0  A1 2 A1  A2 3 A2  A3 4 A3  A4
4) Melakukan proses Defuzzifikasi dan melakukan perhitungan nilai prediksi
Dari  hasil Fuzzy  Logic  Relationship  Group (FLRG),  selanjutnya  proses  defuzzifikasi.  Cara perhitungannya misalkan A1, A2 sehingga A1 nilai tengah dari U1 dan A2 adalah hasil nilai tengah pada U2, kemudian keduanya di jumlahkan dan di bagi dengan banyaknya jumlah relasi.
A0  A1  = 0 + 0,284
2 = 0,142 A1  A2 = 0,284 + 0,914
2 = 0,599
A2  A3 = 0,914 + 1,542
2 = 1,228
A3  A4 = 1,542 + (−0,03) 2 = 0,756
Adapun hasil defuzzyfkasi seperti Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Defuzzyfikasi Number Of Group Fuzzy Logic Relationship Group Hasil Peramalan 1 A0  A1 0,142 2 A1  A2 0,599
3 A2  A3 1,228 4 A3  A4 0,756
Setelah melakukan defuzzifikasi, maka diperoleh hasil nilai prediksi terdapat pada Tabel 3.6.
Tabel 6. Hasil Prediksi Tahun Jumlah Penduduk Fuzzyfikasi Prediksi 2018 1,85 A1 0,142 2019 1,01 A2 0,599 2020 1,29 A3 1,228 2021 -0,03 A4 0,756 Prediksi Tahun 2022 0,756

## 5) Hitung Tingkat error prediksi dengan menggunakan AFER (Average Forecasting Error Rate)
Tabel 7. Data Pengujian Tingkat Kesalahan Pada AFER Tahun Jumlah Penduduk Prediksi Tingkat Error Dalam AFER (%) 2018 1,85 0,142 | 𝐴 𝑖 − 𝐹 𝑖 𝐴 𝑖 | = | 1,85 − 0,142 1,85 | = 0,92324 2019 1,01 0,599 | 𝐴 𝑖 − 𝐹 𝑖 𝐴 𝑖 | = | 1,01 − 0,599 1,01 | = 0,40693 2020 1,29 1,228 | 𝐴 𝑖 − 𝐹 𝑖 𝐴 𝑖 | = | 1,29 − 1,228 1,29 | = 0,04806 2021 -0,03 0,756 | 𝐴 𝑖 − 𝐹 𝑖 𝐴 𝑖 | = | −0,03 − 0,756 −0,03 | = 26,2 Rata-rata AFER 6,894558 %
Berdasarkan  tahapan  proses  dari  Metode  Fuzzy  Time  Series  Model  Chen  diperoleh  nilai prediksi  pertambahan  penduduk  pada  Kabupaten  Kaur  pada  Tahun  2022  yaitu  sebanyak  0,756 penduduk dengan rata-rata AFFER tingkat error/kesalahan peramalan sebesar 6,894558%.

## b. DFD ( Data Flow Diagram )
Implementasi Fuzzy
Time Series Untuk Memprediksi Pertambahan Penduduk Pada Kabupaten Kaur Admin Data Kecamatan Data Jumlah Penduduk Kepala Dinas Laporan Hasil Prediksi Pertambahan Penduduk
Gambar 2. Diagram Konteks
Admin 5.0 Output Kepala Dinas Laporan Hasil Prediksi Pertambahan Penduduk 3.0 Prediksi Jumlah Penduduk Hasil Analisa 2.0 Pengolahan Data Jumlah Penduduk
Jumlah Penduduk
Data Jumlah Penduduk
1.0
Pengolahan Data Kecamatan Kecamatan Data Kecamatan 4.0 Metode Fuzzy Time Series Gambar 3.. DFD Level 0 c. Entity Relationship Diagram
Gambar 4. Entity  Relationship Diagram
d. HIPO
Aplikasi Prediksi Pertambahan Penduduk Pada Kabupaten Kaur Input Data Data Kecamatan Data Jumlah Penduduk Prediksi Jumlah Penduduk Output Data Laporan Hasil Prediksi Pertambahan Penduduk Gambar 5. HIPO e. Rancangan Struktur Menu Login Menu Utama Input Data Keluar Prediksi Jumlah Penduduk
Output Data
Data Kecamatan Data Jumlah Penduduk Laporan Hasil Prediksi Jumlah Penduduk

## Gambar 6. Rancangan Struktur Menu

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur merupakan suatu aplikasi yang dapat membantu  pihak  Dinas  Kependudukan  dan  Catatan  Sipil  Kabupaten  Kaur  dalam  mengetahui pertumbuhan penduduk di Kabupaten Kaur setiap tahunnya. Prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur dianalisis melalui pendekatan Metode Fuzzy Time Series dengan mengambil data sebanyak 4 tahun terakhir yaitu 2018, 2019, 2020, 2021.
Aplikasi  prediksi  pertambahan  penduduk  pada  Kabupaten  Kaur  dibangun  menggunakan bahasa  pemrograman  Visual  Basic  .Net  dan  Database  SQL  Server  2008r2.  Adapun  antarmuka Aplikasi prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur, antara lain :
a) Setelah itu klik tombol proses untuk melakukan perhitungan data jumlah penduduk per kecamatan per tahun Gambar 18. menjadi jumlah penduduk per tahun, seperti Gambar 7

## Gambar 7. Data Jumlah Penduduk Per Tahun
b) Selanjutnya menerapak Metode Fuzzy Time Series yang terdiri dari 7 proses, diantaranya :
1. Himpunan semesta pembicaraan, menggunakan rumus :
𝑈 = [𝐷 𝑚𝑖𝑛 − 𝐷 1 , 𝐷 𝑚𝑎𝑥 + 𝐷 2 ]
Dimana  data  yang  diambil  untuk  dijadikan  semesta  pembicaraan.  Adapun  nilai  himpunan semesta pembicaraan seperti Gambar 8
Gambar 8. Himpunan Semesta Pembicaraan 2. Interval
Dilakukan perhitungan interval untuk mengetahui panjang interval dan lebar interval dari. Adapun hasil nilai interval tersebut seperti Gambar 9

## Gambar 9. Interval
3. Fuzzy Logic Relationship (FLR)
Digunakan  untuk  menentukan  fuzzyfikasi  dari  data  tersebut,  sehingga  menghasilkan  nilai seperti Gambar 10.
Gambar 10. Fuzzy Logic Relationship (FLR)

## 4. Fuzzy Logic Relationship Group (FLRG)
Digunakan untuk membuat group dari nilai. sehingga menghasilkan nilai FLRG seperti Gambar 11.

## Gambar 11. Fuzzy Logic Relationship Group (FLRG)
5. Hasil Defuzzyfikasi
Didapatkan  dari  nilai    dengan  mengambil  nilai  tengah  dari  data  interval,  sehingga  diperoleh nilai defuzzyfikasi seperti Tabel 12.

## Gambar 12. Hasil Defuzzyfikasi

## 6. Hasil Prediksi
Setelah diperoleh nilai defuzzyfikasi tersebut, maka dapat diketahui nilai prediksi untuk tahun berikutnya yaitu seperti Gambar 13.

## Gambar 13. Hasil Prediksi
7. Data Pengujian Tingkat Kesalahan Pada AFFER
Pada tahap ini dilakukan perhitungan tingkat  error/kesalahan prediksi menggunakan AFFER dengan mengambil  nilai  jumlah penduduk per tahun dan nilai  prediksi  yang telah diperoleh. Adapun pengujian tingkat kesalahan pada AFFER seperti Gambar 14

## 1. Output Laporan Hasil Prediksi Jumlah Pertambahan Penduduk
Merupakan  output  pada  aplikasi  prediksi  pertambahan  penduduk  pada  Kabupaten Kaur  yang  menampilkan  informasi  hasil  prediksi  jumlah  pertambahan  penduduk  yang  telah dianalisis  melalui  metode  Fuzzy  Time  Series.  Adapun  output  laporan  hasil  prediksi  jumlah pertambahan penduduk, seperti Gambar 15.

## Gambar 15. Output Laporan Hasil Prediksi Jumlah Pertambahan Penduduk

## A. Hasil Pengujian
Pengujian blackbox ( blackbox testing ) adalah salah satu metode pengujian perangkat lunak yang berfokus pada sisi fungsionalitas, khususnya pada input dan output aplikasi prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur. Adapun hasil pengujian black box  yang telah dilakukan pada aplikasi prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur, tampak pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Pengujian No Form Yang Diuji Skenario Pengujian Hasil Pengujian 1 Form Login Memasukkan    username  dan password yang benar Sistem  berhasil  menerima  akses login  dengan  memberikan  pesan berhasil Memasukkan  username  dan password yang salah Sistem  berhasil  menolak  akses login  dengan  memberikan  pesan kesalahan 2 Menginputkan data baru yang sudah ada di dalam database Sistem  berhasil  menolak  untuk menyimpan data
Form Input Data Kecamatan Menguji  setiap  tombol  pada form Tombol  pada  form  berfungsi dengan baik Menginputkan data baru yang belum ada di dalam database Sistem berhasil untuk menyimpan data 3 Form Input Data Jumlah Penduduk Menginputkan data baru yang sudah ada di dalam database Sistem  berhasil  menolak  untuk menyimpan data Menguji  setiap  tombol  pada form Tombol  pada  form  berfungsi dengan baik Menginputkan data baru yang belum ada di dalam database Sistem berhasil untuk menyimpan data 4 Form  Prediksi Jumlah Penduduk Menjalankan  proses  prediksi jumlah prediksi melalui tahapan  Metode  Fuzzy  Time Series Sistem  berhasil  menampilkan hasil prediksi jumlah penduduk

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan bahwa :
1.  Aplikasi prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten  Kaur merupakan suatu  aplikasi  yang dapat membantu pihak Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kabupaten Kaur dalam mengetahui pertumbuhan penduduk di Kabupaten Kaur setiap tahunnya.
2.  Prediksi  pertambahan  penduduk  pada  Kabupaten  Kaur  dianalisis  melalui  pendekatan  Metode Fuzzy  Time  Series  dengan  mengambil  data  sebanyak  4  tahun  terakhir  yaitu  2018,  2019,  2020, 2021.
3.  Aplikasi prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur dibangun menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic .Net dan Database SQL Server 2008r2.
4.  Berdasarkan pengujian blackbox yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa fungsionalitas dari aplikasi  prediksi  pertambahan  penduduk  pada  Kabupaten  Kaur  berjalan  dengan  baik  sesuai harapan dan mampu menganalisis data melalui Metode Fuzzy Time Series

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Blazing,  A.,  2018. Pemrograman  Windows  Dengan  Visual  Basic  .Net  :  Praktikum Pemrograman VB.Net. s.l.:Google Book.
[2]. Elisawati  &  Masrizal,  2017. Penerapan  Fuzzy  Time  Series  Model  Chen  Untuk Memprediksi  Jumlah  Penduduk. Dumai  Sumatera  Barat,  Prosiding  Seminar  Nasional Sekolah Tinggi Teknologi Dumai Vol.1 No.1 ISSN:2581-267X.
[3]. Febrialdi, R., Toharudin, T. & Sudartianto, 2020. Penerapan Metode Fuzzy Time Series Dalam  Peramalan  Curah  Hujan  di  Kabupaten  Padang  Pariaman. Bandung,  Seminar Nasional Statistika IX Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran.
[4]. Firman, A., 2019. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi. Surabaya: Penerbit Qiara Media.
[5]. Fyanda,  D.  A.,  Ula,  M.  &  Asrianda,  2017.  Implementasi  Fuzzy  Time  Series  Pada Peramalan  Penjualan  Tabung  Gas  LPG  di  UD.  Samudera  LPG  Lhokseumawe. Jurnal Sistem Informasi, Volume Vol.1 No.1 ISSN:2598:599X.
[6]. Helmud, E., 2021. Optimasi Basis Data Oracle Menggunakan Complex View Studi Kasus : PT.  Berkat  Optimis  Sejahtera  (PT.BOS)  Pangkalpinang. Jurnal  Informatika, Volume Vol.7 No.1 ISSN.2407-1730.
[7]. Huda, A. S., 2020. Prediksi  Penerimaan Pegawai  Baru Metode Naive Bayes. Bandung: Kreatif Industri Nusantara.
[8]. Pamungkas, C. A., 2017. Pengantar dan Implementasi Basis Data. Yogyakarta: Penerbit Deepublish.
[9]. Seruni,  D.  S.,  Furqon,  M.  T.  &  Wihandika,  R.  C.,  2020.  Sistem  Prediksi  Pertumbuhan Jumlah Penduduk Kota Malang Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour Regression. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Komputer, Volume  Vol.4  No.4  e- ISSN:2548-964X.
[10]. Siagian,  Y.,  2018. Implementasi  Metode  Least  Square  Untuk  Peramalan  Pertumbuhan Penduduk Pada Kabupaten Asahan. Kisaran, Asahan, Sumatera Utara, Seminar Nasional Royal (SENAR) ISSN:2622-6510.
[11]. Suprapto, U., 2021. Pemodelan Perangkat Lunak (C3) Kompentesi Keahlian : Rekayasa Perangkat Lunak Untuk SMK/MAK Kelas XI. Jakarta: Grasindo.
[12]. Vivianti,  Aidid,  M.  K.  &  Nusrang,  M.,  2020.  Implementasi  Metode  Fuzzy  Time  Series Untuk Peramalan Jumlah Pengunjung di Benteng Fort Rotterdam. Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research, Volume Vol.2 No.1 ISSN:2684-7590.