## SISTEM PREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG WISATA WEGO KEC.SUGIO KAB.LAMONGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TIME SERIES
Fitri Rohmawati 1) , Ghofar Rohman 2) , Siti Mujilahwati 3)
1) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik ,Universitas Islam Lamongan 2,3) Dosen Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan Jl.Veteran No. 53 A Lamongan
Telp. (0322) 324706 E-mail: Fitrirohma@gmail.com 1 ,m.ghofarrohman@unisla.ac.id 2 ,meodjee@gmail.com 3

## ABSTRACT
Lamongan Regency  has  enormous  potential  in  tourism  development. The  need  for tourist attractions in Lamongan Regency is in great demand makes the government certainly needs to observe it, the government in this case refers to the Tourism Departmentin Lamongan Regency to maintain and take care of these tourist attractions in order to provide comfort for the visitors. Realized  or  not,  the  number  of  visitors  who  come  to  a  tourist  attraction  depends  on  the convenience of  the  place  for the visitors.Wegois one  of  the tourist attractions  in  Lamongan Regency  that  is  very  potential  in  an  effort  to  increase the economic  growth  in  Lamongan Regency that should get the special attention.The rate of tourists who visit Wego increases on certain  days.Seeing  that potential,  the  professional  handling  by  the  manager  of  the tourist attraction must be done in an effort to achieve the target company. Related to the problem, then the  manager  must  be  able  to  predict  and  set  the  target  number  of  Wego tourist attraction ’s visitors for the next period.
Keywords: Lamongan, Wego, Prediction System , Mysql

## PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  zaman, manusia  modern  telah  menemukan  cara atau metode peramalan yang lebih rasional yaitu  berdasarkan  data  historis. Dengan didukung oleh perkembangan dunia statistik,  manusia  mulai  mengembangkan metode  tersebut.  Disadari  atau  tidak manusia  modern  pada  abad  ini lebih menyuukai berpikir kuantitatif.  Sehingga beberapa keputusan-keputusan yang diambil  harus  atas  dasar  analisis.  Hal  ini mengakibatkan  peranan  dunia  statistik makin  besar  untuk  pengambilan  keputusan karena  dengan  mengetahui  perkiraan  apa yang akan terjadi di masa yang akan datang keputusan akan lebih mudah diambil.
Forecast atau  peramalan  merupakan salah satu unsur yang sangat penting dalam pengambilan  keputusan.  Pada  dasarnya peramalan dilakukan berdasarkan pada data histories  yang  dianalisis  menggunakan cara-cara  tertentu.  Data  histories  tersebut dikumpulkan,  dianalisis  dan  dipelajari untuk  kemudian  dihubungkan  dengan perjalanan waktu.
Tingkat  kebutuhan  akan  wisata  yang tinggi tentu perlu dicermati oleh pemerintah  dalam  hal  ini  Dinas  Pariwisata Kabupaten  Lamongan  untuk  menjaga  dan merawat  obyek  wisata  tersebut  guna memberikan kenyamanan bagi para pengunjung.  Tingkat  kunjungan  obyek wisata  Wego  meningkat  pada  hari-hari tertentu. Melihat potensi itu maka penanganan  secara  profesional  oleh  pihak yang  mengelola  obyek  wisata  harus dilakukan.
Teknik  peramalan  dapat  dilakukan dalam  memprediksi  jumlah  pengunjung obyek  wisata  dengan  mempelajari  pola data pengunjung terdahulu. Metode peramalan yang digunakan dalam peramalan  ini  adalah  Analisis  Runtun Waktu  Fuzzy. Berdasarkan  uraian  pada latar  belakang  masalah  tersebut,  maka perumusan  masalah  yaitu: Bagaimana membuat  perhitungan  prediksi  jumlah pengunjung wisata Wego Kec.Sugio Kab.Lamongan menggunakan metode Fuzzy  time  series  dan Bagaimana  cara membuat  Aplikasi  Sistem  Prediksi  Jumlah Pengunjung  Wisata  Wego  Kec.Sugio Kab.Lamongan Menggunakan Metode
Fuzzy Time Series.
Prediksi adalah suatu proses
memperkirakan  secara  sistematis  tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan  berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan sekarang  yang  dimiliki,  agar  kesalahannya (selisih  antara  sesuatu  yang  terjadi  dengan hasil  perkiraan)  dapat  diperkecil.  Prediksi tidak  harus  memberikan  jawaban  secara pasti  kejadian  yang  akan  terjadi,  melainkan berusaha  untuk  mencari  jawaban  sedekat mungkin  yang  akan  terjadi.  (Herdianto, 2013).
Wisata Edukasi Gondang Outbond (WEGO)  pada  awalnya  tempat  wisata  ini merupakan kawasan  hutan  tropis  yang  di penuhi pohon jati, sebagian merupakan area persawahan,  dan  tegalan.Pengolahan  lahan pertanian di lokasi tersebut menjadi penghasilan  utama  bagi  masyarakat  di sekitar  kawasan  Wego  Lamongan  tersebut. Menariknya  kawasan  ini  berdekatan  dengan waduk  gondang  yang  merupakan  salah  satu tempat  wisata  alam  yang  fenomenal  di  kota yang  akrab  disapa  dengan  Jaka  Tingkir  ini. Dari  lokasi  tampak  indah  pemandangan  air waduk  gondang  yang  dikelilingi  dengan ratusan  pepohonan  hijau  serta  persawahan yang  akan  menjadi  penandangan  alam  yang sangat menarik (Yunfa,2016)
Fuzzy  logic jika  di  atau  dalam  bahasa Indonesia logika Fuzzy adalah
teknik/metode yang dipakai untuk mengatasi hal yang tidak pasti pada masalah – masalah yang  mempunyai  banyak  jawaban. Pada dasarnya  Fuzzy  logic  merupakan  logika bernilai  banyak/multivalued  logic  yang mampu mendefinisikan nilai diantara keadaan  yang  konvensional  seperti  benar atau  salah,  ya  atau  tidak,  putih  atau  hitam dan  lain-lain.  Penalaran  Logika  Fuzzy memnyediakan cara untuk memahami kinerja  system  dengan  cara  menilai  input dan  output  system  dari  hasil  pengamatan. Logika  Fuzzy  menyediakan  cara  untuk menggambarkan  kesimpulan  pasti  dari informasi  yang  samar-samar,  ambigu  dan tidak  tepat.  Fuzzy  logic  Pertama  kali dikembangkan  oleh  Lotfi  A.  Zadeh  tahun 1965. Keunggulan dari Logika Fuzzy adalah konsep  logika  Fuzzy  mudah  dimengerti,
memiliki  Logika  yang  fleksibel,  Logika Fuzzy  mampu  memodelkan  fungsi-fungsi nonlinear  yang  sangat  kompleks (Nugroho, 2016).
Fuzzy  time  series adalah  sebuah  konsep baru yang diusulkan oleh Song dan Chissom berdasarkan  teori  fuzzy  set  dan  konsep variabel  linguistik  dan  aplikasinya  oleh Zadeh.  Fuzzy  time  series  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  peramalan  yang mana data historis adalah nilai-nilai linguistik.Misalnya, dalam masalah peramalan,  data  historis  tidak  dalam  bentuk angka  real,  namun  berupa  data  linguistik. Dalam  hal  ini,  tidak  ada  model  time  series konvensional  yang  dapat  diterapkan,  akan tetapi  model  fuzzy  time  series  dapat diterapkan  dengan  lebih  tepat. Perbedaan utama  antara  fuzzy  time  series  dan konvensional  time  series  yaitu  pada  nilai yang  digunakan  dalam  peramalan,  yang merupakan  himpunan  fuzzy  dari  bilangan- bilangan  real  atas  himpunan  semesta  yang ditentukan (Fauziah, 2016).
Microsoft  Visual  Basic  .NET  adalah sebuah  alat  untuk  mengembangkan  dan membangun  aplikasi  yang  bergerak  di  atas sistem .NET Framework,
dengan menggunakan  bahasa  BASIC.  Dengan menggunakan  alat  ini,  para  programmer dapat membangun aplikasi Windows Forms, Aplikasi  web  berbasis ASP.NET,  dan  juga aplikasi  command-lineNET.  Visual  Basic .NET merupakan sebuah
bahasa
pemrograman yang mendukung fitur “Bahasa  Pemrograman  Berorientasi  Objek” secara  penuh,  karena  memang  didukung oleh  arsitektur  Microsoft  .NET  Framework, yang  mengandung  kombinasi  dari  Common Language Runtime dan Base Class Library. aplikasi  web  berbasis  database  secara mudah. Program XAMPP banyak diaplikasikan  dan  digunakan  oleh  kalangan pengguna komputer di bidang pemrograman web.XAMPP merupakan software gratis.

## METODE PENELITIAN
Pada  metode  penelitian  ini terdapat metode  penelitian yaitu:
1. Analisis desain sisem
2. Analisis desain program
Yogyakarta, 10 Maret 2012
input data pengunjung output prediksi report Admin Kepala 1 sistem
Gambar 1. Diagram Konteks
Pada  diagram  konteks Gambar  1 tersebut terdapat  2  entitas  yaitu  admin  yang
mengelola  seluruh data  dan  kepala  yang menerima laporan.
1 data jumlah pengunjung 2 Admin hasil prediksi report melakukan cek cek sukses terverifikasi input simpan proses output prediksi admin kepala 2 data jumlah pengunjung 3 prediksi 4 laporan 1 Login
Gambar 2. DFD Level 0 Sistem Prediksi
Dari Gambar 2 dfd level 0 di atas maka disimpulkan  bahwa  pada  DFD  tersebut terdapat 3 proses yaitu:
1. Admin menginpukan data jumlah pengunjung ke database. 2. Admin menjalankan Sistem Prediksi. 3. Kepala  mendapat  output  report  dari system
start proses Y T end input data pengunjung eror output prediksi
Gambar 3. Flowchart Sistem Prediksi
Berdasarkan  gambar 3 flowchart  di  atas dapat  dijabarkan  sebagai  berikut.  Start program,  input  data  pengunjung  kemudian melakukan  proses  data  training  yang selanjutnya dilakukan jika memenuhi
criteria  maka  akan  keluar  hasil  berupa output  hasil  prediksi  dan  jika  tidak memenuhi  maka  proses  kembali  dilakukan dari awal.
data pengunjung
# o o id bulan jumlah Variable characters (50) Variable characters (30) Integer Admin # o User password Variable characters (15) Variable characters (20) input
Gambar 4. CDM Sistem Prediksi
Dari  gambar 4  CDM di  atas maka disimpulkan  bahwa  pada  CDM  tersebut terdapat    entitas  yaitu  admin  dan  data pengunjung yang akan dip roses sistem.
data pengunj ung i d User bul an j um l ah varchar(50) varchar(15) varchar(30) i nteger <pk> <fk> Adm i n User password varchar(15) varchar(20) <pk>
Gambar 5. PDM Sistem Prediksi
Dari  gambar di  atas maka  disimpulkan bahwa  pada  CDM  tersebut    terdapat  2 entitas yaitu:
1. Admin
2. Data pengunjung
Perhitungan Manual Langkah 1. Input data Pengunjung Langkah 2. Partisikan himpunan semesta U menjadi beberapa interval u 1 ,u 2 ,u 3 ,…,u n
Menjumlahkan tiap bulan untuk mempermudah perhitungan. Tabel 1. Data Aktual Partisi Pengunjung No Data perbulan Data aktual 1 November 13558 2 Desember 14254 3 Januari 30125 4 Februari 13124 5 Maret 14600 6 April 14383 Jumlah 100044 Langkah 3. Definisikan universe of discourse (mencari  nilai  minimal  dan maksimal)
Nilai  minimal  dan  maksimal  dari  data aktual berdasarkan nilai-nilai tersebut maka universe of discourse U dapat didefinisikan sebagai U=[13124,30125] Langkah  4. Menghitung  interval  dan himpunan fuzzy Menghitung  nilai  interval  himpunan  fuzzy dengan mencari rata-rata selisih:
Diperoleh t=rata rata selisih sebesar 2876,6 ntuk memperoleh besar basis
maka nilai rata-rata dibagi dua dan hasilnya adalah  1438,3.  Jadi  basis  yang  digunakan adalah  1000.  Selanjutnya  diperoleh  jumlah interval yaitu 2 dengan perhitungan sebagai berikut:
Dan diperoleh Himpunan fuzzy sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Himpunan Fuzzy
Himpunan Fuzzy A1 (13558,14558) A2 (14558,15558) A2 (15558,16558) A3 (16558,17558) A4 (17558,18558) A5 (18558,19558) A6 (19558,20558) A7 (20558,21558) A8 (21558,22558) A9 (22558,23558) A10 (23558,24558) A11 (24558,25558) A12 (25558,26558) A13 (26558,27558) A14 (27558,28558) A15 (28558,29558) A16 (29558,30558)
Langkah 5. Fuzzifikasi data aktual
Berdasarkan  himpunan  fuzzy di  atas maka akan diperoleh fuzzifikasi data-data aktual seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 3. Hasil Fuzzifikasi Data Aktual Data Jumlah interval Fuzzifikasi 1 13558 (13558,14558) A1 2 14254 (13558,14558) A1 3 30125 (29558,30558) A16 4 13124 (13558,14558) A1 5 14600 (14558,15558) A2 6 14383 (14558,15558) A2 Langkah  6.  Menentukan  Fuzzy  Logical Relation Berdasarkan  tabel di  atas diperoleh  fuzzy logical relation yaitu: Langkah  7.  Menentukan  fuzzy  logical relation group
Dari  hasil  fuzzy  logical  relation  kemudian menentukan
fuzzy
logic relation group,yaitu  mengambil  nilai  dari  jarak relation: Tabel 4. Hasil Fuzzy logical relation group No Relation Nilai 1 A1 →A1 13558 2 A1 →A1 14254 3 A1 →A16 2774 4 A16 →A1 2703 5 A1 →A2 13862 6 A2 →A2 14383 Langkah 8.Menghitung hasil  peramalan Menghitung  menggunakan
maka akan mendapat hasil sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Peramalan Data Hasil peramalan 1 13620 2 14316 3 2836 4 2765 5 13924 6 14445 Jumlah 61906
Data tahun 2016 yaitu 100044 pengunjung, sementara hasil prediksi 61906.  Maka  jumlah  pengunjung  Wego diperkirakan turun 38138.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  fitur  merupakan  kajian yang dilakukan untuk memberikan gambaran utama aplikasi. Adapun
komponen-komponen  utama  yang  ada aplikasinya adalah sebagai berikut: 1. Menu  login  berfungsi  untuk  masuk kedalam  proses  aplikasi  agar  bisa menghapus,mengedit  dan  menambah data yang akan diperlukandengan memasukkn  username  dan  password yang  tepat  admin  akan  masuk  ke  menu utama.
Gambar 6. Menu Login
2. Menu  Utama  mempunyai  5  sub  menu yaitu  input  data  pengunjung,  prediksi, report, setting dan about.
Gambar 7. Menu Utama
3. Form input data pengunjung
Gambar 8. Input Data Pengunjung
A1 →A1 A1 →A1 A1 →A16 A16 →A1 A1 →A2 A2 →A2
Form input data pengunjung ini memiliki beberapa fungsi tombol yaitu:
 Simpan: digunakan  untuk  menyimpan data yang akan ditambahkan
 Ubah: digunakan  untuk  mengubah  data yang sudah ada
 Hapus:  digunakan  untuk  menghapus data
 Reset: digunakan  untuk  mengosongkan kembali kolom
 Cari : digunakan untuk mencari data
 Keluar: keluar dari form
4. Form Setting
Gambar 9. Setting User
Form  ini  memiliki  tombol  save  yang memiliki fungsi menyimpan/mengganti
password  ke  baru  dan  tombol  back  untuk kembali ke menu utama.
5. Form Prediksi
Pada form prediksi ini memiliki beberapa  proses,  yang  pertama  adalah tampilan awal:
Gambar 10. Tampilan Awal
Ke dua, adalah tampilan setelah fuzzifikasi  dan  hasil  muncul  maka  akan muncul data jumlah:
Gambar 11. Data Prediksi
Yang  terakhir  setelah  mengklik  tombol hasil  prediksi  maka  hasil  prediksi  akan muncul seperti berikut:
Gambar 12. Hasil Predksi

## KESIMPULAN
Setelah melalui beberapa proses berdasarkan    analisis,  desain,  implementasi perangkat  lunak  dan  pembahasan,  maka dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  yaitu: Metode Fuzzy Time Series dapat diterapkan di Visual Basic.Net dengan baik. Perangkat lunak Sistem  Prediksi  Jumlah  Pengunjung
Wisata  Wego  Kec.Sugio  Kab.Lamongan menggunakan  metode  Fuzzy  Time  Series telah  berhasil  di  jalankan  dan  dapat mempermudah  proses  penyimpanan  data pengunjung.

## REFERENSI
[1] Fauziah, Normalita, 2016, Peramalan  Mengunakan  Fuzzy  Time Series  Chen ,UNIMUS,  Vol  4, http://jurnal.unimus.ac.id/index.php/sta tistik/article/view/2234 (diakses tanggal 22-maret 2017) [2] Herdianto,  2013, Metode  Prediksi, http://digilib.mercubuana.ac.id/manage r/n@file_skripsi/Isi2200481714326.pd f (diakses tanggal 22-maret 2017)
[3] Nugroho,Kristiawan, 2016, Model Analisis Prediksi Menggunakan Metode Fuzzy Time Series http://amikjtc.com/jurnal/index.php/jur nal/article/download/91/85 (diakses tanggal 19-maret 2017) [4] Yunfa,Indira  Ningtias ,2016, WEGO Lamongan, Wisata Edukatif yang Unik Sekaligus Menarik. https://alimustikasari.com/wego-
lamongan -wisata-edukatif-yang-unik- sekaligus- menarik. (diakses  tanggal 22-maret 2017)