## PERAMALAN MENGUNAKAN FUZZY TIME SERIES CHEN
(STUDI KASUS: CURAH HUJAN KOTA SAMARINDA)
1 Normalita Fauziah, 2 Sri Wahyuningsih, 3 Yuki Novia Nasution 2
1,2 Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Mulawarman Samarinda
3 Laboratorium Statistika Terapan, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Mulawarman Samarinda
Email : normalitafauziah@gmail.com

## ABSTRAK
Peramalan merupakan metode yang digunakan untuk memprediksi ketidakpastian masa depan sebagai upaya untuk mengambil keputusan yang lebih baik. Fuzzy time series merupakan konsep baru yang dikenal dengan istilah kecerdasan buatan yang digunakan untuk meramalkan masalah dimana data historis tersebut dibentuk dalam nilai-nilai linguistik dan menghasilkan peramalan yang lebih akurat. Pada penelitian ini membahas mengenai metode fuzzy time series yang dikembangkan oleh Chen (1996) untuk meramalkan curah hujan Kota Samarinda bulan Juni 2016. Dalam fuzzy time series , panjang interval telah ditentukan di awal proses. Dalam proses ini panjang interval sangat berpengaruh untuk hasil prediksi. Metode untuk penentuan panjang interval yang efektif adalah dengan metode berbasis rata-rata atau average based . Berdasarkan metode fuzzy time series Chen dengan penentuan interval berbasis rata-rata, peramalan curah hujan Kota Samarinda berdasarkan data bulan Januari 2011-Mei 2016 diperoleh hasil peramalan untuk bulan Juni 2016 adalah 268 mm. Peramalan curah hujan Kota Samarinda berdasarkan data bulan Januari 2013-Mei 2016 diperoleh hasil peramalan untuk bulan Juni 2016 adalah 287,5 mm. Untuk peramalan curah hujan Kota Samarinda berdasarkan data bulan Januari 2014-Mei 2016 diperoleh hasil peramalan untuk bulan Juni 2016 adalah adalah 300 mm. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan diperoleh jumlah sampel yang terbaik untuk digunakan pada kasus curah hujan Kota Samarinda adalah sebanyak 29 data yaitu periode Januari 2014-Mei 2016.
Kata Kunci : Average based , curah hujan, fuzzy time series , metode Chen, peramalan

## PENDAHULUAN
Analisis data runtun waktu digunakan untuk melakukan analisis data yang mempertimbangkan pengaruh waktu. Analisis data runtun waktu dapat dilakukan peramalan data beberapa periode ke depan yang sangat membantu dalam menyusun perencanaan ke depan. Metode peramalan kuantitatif dibagi menjadi dua jenis peramalan utama yaitu metode kausal (regresi) dan metode time series . Metode time series yang telah
berkembang antara lain: ARIMA, Moving Average, Exponential Smoothing , dan Time Series Regression . Metode time series ini disebut sebagai metode time series klasik [4].
Konsep artificially intelligence atau kecerdasan buatan adalah alat baru untuk peramalan. Konsep ini terbagi menjadi beberapa metode yakni: Fuzzy Time Series , Neural Network , dan Genetic Algorithm . Fuzzy Time Series adalah metode yang diperkenalkan oleh [6] yang merupakan konsep baru untuk peramalan
dengan menggunaakan logika fuzzy dalam masalah peramalan time series yang mampu memberikan penjelasan pada data yang samar dan disajikan dalam nilai-nilai linguistik.
Curah hujan merupakan hujan yang sampai ke permukaan tanah yang diukur berdasarkan volume air hujan per satuan luas. Peramalan banyaknya curah hujan dapat menunjang kegiatan sosial ekonomi di Indonesia yang kemudian hasilnya dapat dijadikan informasi yang berguna bagi berbagai macam aktifitas kehidupan seperti: keselamatan masyarakat, produksi
pertanian, perkebunan, perikanan, penerbangan, dan sebagainya [7].
Dalam penelitian ini akan dilakukan peramalan curah hujan Kota Samarinda (dalam mm) menggunakan fuzzy time series yang dikembangkan oleh Chen dengan penentuan intervalnya berbasis dengan rata-rata.
Analisis runtun waktu adalah salah satu prosedur statistika yang diterapkan untuk meramalkan struktur probabilistik keadaan yang akan terjadi di masa yang akan datang dalam rangka pengambilan keputusan. Data runtun waktu merupakan serangkaian data pengamatan yang terjadi berdasarkan indeks waktu secara berurutan dengan interval waktu tetap [1].
Peramalan merupakan teknik untuk memperkirakan suatu nilai pada masa yangakan datang dengan memperhatikan data masa lalu maupun data masa ini [1]. peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien [4].
Konsep logika fuzzy atau disebut dengan logika samar pertama kali diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh dari University of California, Barkeley pada tahun 1965, yang merupakan alternatif dari logika tegas ( crisp logic ). Dalam kamus Oxford, istilah fuzzy didefinisikan sebagai blurred (kabur atau remang- remang),
imprecisely defined
(didefinisikan secara tidak presisi), vague (tidak jelas). Dalam teori logika fuzzy , sistem fuzzy tidak dimaksudkan untuk mengacu pada sistem yang tidak jelas atau kabur. Sebaliknya, yang dimaksud dengan sistem fuzzy adalah sebuah sistem yang dibangun dengan definisi, cara kerja, dan deskripsi yang jelas berdasar pada teori logika fuzzy . Sistem logika fuzzy adalah sebuah metodologi “berhitung” dengan variabel kata-kata ( linguistic variable ), sebagai pengganti berhitung dengan bilangan [5].
Fuzzy time series adalah sebuah konsep baru yang diusulkan oleh Song dan Chissom berdasarkan teori himpunan fuzzy ( fuzzy set ) dan konsep variabel linguistik. fuzzy time series merupakan konsep yang dapat digunakan untuk meramalkan masalah di mana data historis tersebut dibentuk dalam nilai- nilai linguistik, dengan kata lain data- data terdahulu dalam fuzzy time series adalah data linguistik, sedangkan data terkini sebagai hasilnya berupa angka- angka riil.
Secara kasar himpunan fuzzy dapat diartikan sebagai suatu kelas bilangan dengan batasan samar. Jika U adalah himpunan semesta, U = [ u 1 , u 2 , …, u p ], maka suatu himpunan fuzzy A ୧ dari U dengan fungsi keanggotaan umumnya dinyatakan sebagai berikut:
A ୧ = μ ୅ ౟ ( ݑ ଵ )/ ݑ ଵ + ⋯ + μ ୅ ౟ ( ݑ ୮ )/ ݑ ୮ (1)
di mana μ ୅ ౟ adalah fungsi keanggotaan dari himpunan fuzzy A i dan μ ୅ ౟ ( ݑ ୧ ) adalah derajat keanggotaan dari u i ke A ୧ , dimana μ ୅ ౟ ( ݑ ୧ ) ∈ [0,1] dan 1 ≤ i ≤ p .
Nilai derajat keanggotaan dari μ ୅ ౟ ( ݑ ୧ ) ditentukan berdasarkan aturan seperti di bawah ini:
Aturan 1 : Jika data historis X t termasuk dalam u i , maka nilai derajat keanggotaan untuk u i adalah 1, dan u i+1 adalah 0,5 dan jika bukan u i dan u i+1 , berarti dinyatakan nol.
Aturan 2 : Jika data historis X t termasuk dalam u i , 1 ≤ i ≤ p maka nilai derajat keanggotaan untuk u i adalah 1, untuk u i-1 dan u i+1 adalah 0,5 dan jika bukan u i , u i-
1 dan u i+1 berarti dinyatakan nol.
Jika data historis X t termasuk dalam
Aturan 3 : Jika data historis X t termasuk dalam u p , maka nilai derajat keanggotaan untuk u p adalah 1,
untuk u p-1 adalah 0,5 dan jika bukan u p dan u p-1 , berarti dinyatakan nol [2]. Langkah-langkah peramalan menggunakan time series Chen, adalah sebagai berikut:
1. Menentukan universe of discourse (semesta pembicaraan) data
distoris,yaitu:
ܷ = [X ୫ ୧୬ − D ଵ , X ୫ ୟ୶ + D ଶ ] (2) di mana:
X ୫ ୧୬ : Data minimum X ୫ ୟ୶ : Data maksimum D ଵ dan D 2 adalah bilangan positif sembarang yang ditentukan oleh peneliti untuk menentukan himpunan semesta dari himpunan data historis . 2. Mendefinisikan himpunan fuzzy A i dan melakukan fuzzifikasi pada data historis yang diamati. Misal A 1 , A 2 , …, A k adalah himpunan fuzzy yang mempunyai nilai linguistik dari suatu variabel linguistik,
pendefinisian himpunan fuzzy A 1 , A 2 , …, A k pada semesta pembicaraan U adalah sebagai berikut:
A 1 = 1 ݑ ଵ + / 0,5 ݑ ଶ + 0 ݑ ଷ + 0 ݑ ସ + / / … + 0 ݑ ୮ / / A ଶ = 0,5 ݑ ଵ + / 1 ݑ ଶ + 0,5 ݑ ଷ + 0 ݑ ସ + / / … + 0 ݑ ୮ / / A ଷ = 0 ݑ ଵ + / 0,5 ݑ ଶ + 1 ݑ ଷ + 0 ݑ ସ + / / … + 0 ݑ ୮ / / ⋮ A ୮ = 0 ݑ ଵ + / 0 ݑ ଶ + 0 ݑ ଷ + / … + 0,5 ݑ ୮ିଵ + / 1 ݑ ୮ / / (3) (3)
di mana u i (i=1, 2, .., p) adalah elemen dari himpunan semesta ( U ) dan bilangan yang diberi simbol “ / ” menyatakan derajat keanggotaan μ ୅ ౟ ( ݑ ୧ ) terhadap A i (i=1, 2, ..,p) yang di mana nilainya ialah 0, 0,5 atau 1.
3. Melakukan dan membuat tabel Fuzzy Logical Relationsip (FLR) berdasarkan data historis.
4. Mengklasifikasikan FLR yang telah diperoleh dari tahap ke-3 ke dalam grup-grup sehingga terbentuk Fuzzy
Logical Relationship Group (FLRG) dan mengkombinasikan hubungan
yang sama.
5. Defuzzifikasi nilai peramalan Pada metode fuzzy time series Chen terdapat beberapa aturan peramalan yang harus diperhatikan, antara lain:

## Aturan 1
Jika hasil fuzzifikasi pada tahun ke t adalah A j dan terdapat himpunan fuzzy yang tidak mempunyai relasi logika fuzzy, misal jika A i → ∅ , di mana nilai maksimum fungsi keanggotannya dari A i berada pada interval u i dan nilai tengah u i adalah m i , maka hasil peramalan F t+1 adalah m i .
Aturan 2 Jika hasil fuzzifikasi tahun ke t adalah A i dan hanya terdapat satu FLR pada FLRG, misalnya jika A i →A j di mana A i dan A j adalah himpunan fuzzy dan nilai maksimum fungsi keanggotaan dari A j berada pada interval u j dan nilai tengah dari u j adalah m j , maka hasil peramalan F t+1 adalah m j . Aturan 3 Jika hasil fuzzifikasi pada tahun ke t adalah A j dan A j memiliki beberapa FLR pada FLRG, misalnya A i →A j1 , A j2 , …, A jk di mana A i , A j1 , A j2 , …, A jk adalah himpunan fuzzy dan nilai maksimum fungsi keanggotaan dari A j1 , A j2 , …, A jp berada pada interval u j1 , u j2 , .., u jk dan m j1 , m j2 , …, m jk , maka hasil peramalan F t+1 adalah sebagai berikut:
F t ା 1 = m j1 ା m j2 ା ⋯ ା m jk k (4)
di mana k adalah banyaknya jumlah nilai tengah ( midpoint ) dan untuk mencari nilai tengah (m i ) pada interval himpunan fuzzy dapat digunakan persamaan (5) berikut:
m ୧ = ( ୠୟ୲ୟୱୟ୲ୟୱାୠୟ୲ୟୱୠୟ୵ ୟ୦ ) ଶ (5)
Salah satu metode untuk penentuan panjang interval yang efektif adalah dengan metode berbasis rata-rata ( average based ), yang memiliki algoritma sebagai berikut [8]: 1. Menghitung semua nilai absolut selisih antara X t+1 dan X t (t=1,….,n-1) sehingga diperoleh rata-rata nilai selisih absolut seperti berikut:
ܯ ݁ܽ݊ = ∑ | X t శ 1 ି X t | n i స 1 n (6)
di mana:
Mean : nilai rata-rata n : jumlah observasi X t : data pada waktu ke-t
2. Menentukan setengah dari rata-rata yang diperoleh dari langkah pertama untuk kemudian dijadikan sebagai panjang interval dengan persamaan berikut:
ℓ = ெ ௘௔௡ 2 (7)
di mana ℓ adalah panjang interval 3. Berdasarkan panjang interval yang diperoleh dari langkah kedua, ditentukan basis dari panjang interval sesuai dengan tabulasi basis. Tabel 1 menjelaskan tentang
panjang jangkauan dan basisnya, lebih jelasnya ditunjukkan pada tabel di bawah ini. Tabel 1. Tabel Berbasis Interval Jangkauan Basis 0,1-1,0 0,1 1,1-10 1 11-100 10 101-1000 100 4. Panjang interval kemudian dibulatkan sesuai dengan tabel basis interval.
5. Kemudian menentukan jumlah interval (bilangan fuzzy ), dihitung dengan persamaan berikut:
p = ( X max ା D 2 ି X min ି D 1 ) ℓ (8)
di mana p adalah jumlah kelas
Suatu model deret waktu dikatakan baik apabila telah sesuai dengan kenyataan. Dengan kata lain, apabila kesalahan ( error ) model semakin kecil maka model bisa dikatakan baik. Ketepatan model peramalan dapat
dihitung dengan menggunakan Root
Mean of Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE) untuk mengukur ketepatan model peramalan tersebut [4].
1. Root Mean of Squared Error (RMSE)
RMSE = ට 1 n ∑ e t 2 n t ୀ 1 (9)
di mana: e t = X t − F t = kesalahan pada periode ke-t
X t = nilai data historis pada periode ke- t F ୲ = nilai ramalan pada periode ke-t n = banyaknya pengamatan
2. Mean Absolute Error (MAE)
MAE = 1 n ∑ | e t | n t ୀ 1 (10)
di mana: e t = X t − F t = kesalahan pada periode ke-t X t = nilai data historis pada periode ke- t F ୲ = nilai ramalan pada periode ke-t n = banyaknya pengamatan

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Dalam penelitian ini, data yang digunakan data sekunder yang diperoleh dari dari rekapitulasi data di Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) Bandara Temindung, Kota Samarinda. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh data curah hujan Kota Samarinda (mm), sedangkan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan Kota Samarinda (dalam mm) dari bulan Januari 2011 sampai dengan Mei 2016. Di mana sebagai variasi sampel maka dilakukan
pemisahan atau pembagian sampel menjadi tiga sampel yang di mana sampel pertama yaitu data curah hujan Kota Samarinda dari bulan Januari 2011 sampai dengan Mei 2016 sebanyak 65 data, sampel kedua yaitu data curah hujan
Kota Samarinda dari bulan Januari 2014 sampai dengan Mei 2016 sebanyak 41 data, dan sampel ketiga yaitu data curah hujan Kota Samarinda dari bulan Januari 2014 sampai dengan Mei 2016 sebanyak 29 data.

## Metode Analisis
Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan fuzzy time series Chen dengan penentuan interval berbasis rata- rata, adapun langkah-langkah dalam
analisis data sebagai berikut: 1. Analisis Statistika Deskriptif Analisis statistika deskriptif adalah statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data sampel atau populasi sebagaimana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum.
2. Metode Fuzzy Time Series Chen dengan Penentuan Interval Berbasis Rata-rata Adapun langkah-langkah peramalan menggunakan time series Chen
dengan penentuan interval berbasis rata-rata adalah sebagai berikut:
a. Menentukan semesta pembicaraan
U ( Universe of Discourse ). b. Menentukan panjang interval yang
efektif menggunakan metode berbasis rata-rata ( average based )
dan bagi ke dalam beberapa
interval yang memiliki interval yang sama.
c. Menentukan nilai linguistik yang difuzzifikasi dan mendefinisikan himpunan fuzzy pada U.
d. Melakukan fuzzifikasi pada data curah hujan Kota Samarinda.
e. Mengklasifikasikan FLR yang telah diperoleh pada tahap sebelumnya ke dalam kelompok- kelompok sehingga terbentuk Fuzzy Logical Relationship Group
(FLRG).
f. Melakukan proses defuzzifikasi dan melakukan perhitungan peramalan curah hujan Kota Samarinda bulan Juni 2016 berdasarkan aturan-aturan peramalan. g. Menghitung nilai error mengunakanRMSE dan MAE untuk pengukuran ketepatan hasil ramalan.

## HASIL PENELITIAN

## Analisis Statistika Deskriptif
Analisis ini dilakukan dengan melihat ukuran pemusatan, ukuran penyebaran, serta melihat secara visual dalam bentuk plot deret waktu. Pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa curah hujan terendah Kota Samarinda dari ketiga data adalah sebesar 0 mm sedangkan curah hujan tertinggi untuk ketiga periode data tersebut adalah sebesar 447,8 mm. Rata-rata data curah hujan Kota Samarinda bulan Januari 2011-Mei 2016 adalah sebesar 207,1 mm dengan deviasi standar sebesar 97,4 mm. Rata-rata data curah hujan bulan Januari 2014-Mei 2016 adalah sebesar 206,8 mm dengan deviasi standar sebesar 106,6 mm. Sedangkan rata-rata data curah hujan bulan Januari 2014-Mei 2016 adalah sebesar 192,5 mm dengan deviasi standar sebesar 112,6 mm
Tabel 2. Deskripsi Data Curah Hujan Kota Samarinda (dalam mm) Data Min Max Mean Std. Deviaton Januari 2011-Mei 2016 0 447,8 207,1 97,4 Januari 2013-Mei 2016 0 447,8 206,8 106,6 Januari 2014-Mei 2016 0 447,8 192,5 112,6
(a)
(b) (c)
Gambar 1. plot deret waktu curah hujan Kota Samarinda (a) bulan Januari 2011-Juni 2016 ; (b) bulan Januari 2013-Juni 2016 ; (c) bulan Januari 2014-Juni 2016.
Plot time series pada Gambar 1 menunjukkan bahwa gerakan yang tidak tertentu atau pada data curah hujan tersebut tidak menunjukkan pola tertentu. Hal ini dapat disebabkan faktor-faktor yang tidak terduga seperti halnya, arah angin, kelembapan, tekanan udara, dan sebagainya. Dari Gambar 1 dapat dilihat pula bahwa curah hujan Kota Samarinda paling rendah terjadi pada bulan September 2015 yaitu sebesar 0 mm.
Sebaliknya curah hujan Kota Samarinda paling tinggi terjadi pada bulan Desember 2014 yaitu sebesar 447,8 mm. Fuzzy Time Series Chen dengen Penentuan Interval Berbasis Rata-rata Curah Hujan Kota Samarinda Bulan Januari 2011-Mei 2016 1. Semesta Pembicaraan U ( Universe of Discourse ) Setelah mengurutkan data historis curah hujan maka didapat nilai minimum dan maksimum dari data tersebut yakni X min =0 mm dan X max =447,8 mm. Berdasarkan persamaan (2) di mana D 1 dan D 2 merupakan bilangan positif sembarang, maka penulis menentukan nilai D 1 =0 dan D 2 =72,2, maka: ܷ = [0 − 0 , 447,8 + 72,2] = [0 , 520]
maka, semesta pembicaraan U = [0,520]
2. Panjang Interval Berbasis Rata-rata ( Average Based ) Tabel 3 . Selisih Data Historis No. Bulan Curah Hujan (X t ) Selisih (lag) |X t+1 -X t | 1 Januari 2011 261,9 77 ,0 2 Februari 2011 184,9 26 ,0 3 Maret 2011 210,9 108,3 4 April 2011 319,2 55,9 5 Mei 2011 375,1 277,7 6 Juni 2011 0 97,4 143,2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 64 April 2016 366,6 127,3 65 Mei 2016 239,3 Jumlah 5.463 ,0 Berdasarkan panjang interval berbasis rata-rata pada data curah hujan Kota Samarinda, diperoleh 40 sebagai panjang interval efektif. Dengan himpunan semesta yang diperoleh yaitu U =[0,520]. Himpunan semesta U akan dibagi menjadi beberapa interval dengan panjang interval sama dengan 40, sehingga diperoleh jumlah interval sebanyak 13.
3. Nilai Linguistik dan Himpunan Fuzzy
Tabel 4. Nilai Linguistik dan Fuzzifikasi Fuzzifikasi Nilai Linguistik A ଵ Terendah A ଶ Sangat-sangat rendah A ଷ Sangat rendah A ସ Cukup rendah A ହ Sedikit rendah A ଺ Rendah A ଻ Menengah A ଼ Tinggi A ଽ Sedikit Tinggi A ଵ଴ Cukup tinggi A ଵଵ Sangat tinggi A ଵଶ Sangat-sangat tinggi A ଵଷ Tertinggi Himupunan fuzzy yang terdefinisi berdasarkan persamaan (3):
A ଵ = 1 ݑ ଵ / + 0,5 ݑ ଶ / + ⋯ + 0 ݑ ଵଶ / + 0 ݑ ଵଷ / A ଶ = 0,5 ݑ ଵ / + 1 ݑ ଶ / + ⋯ + 0 ݑ ଵଶ / + 0 ݑ ଵଷ / A ଷ = 0 ݑ ଵ / + 0,5 ݑ ଶ / + ⋯ + 0 ݑ ଵଶ / + 0 ݑ ଵଷ / A ସ = 0 ݑ ଵ / + 0 ݑ ଶ / + 0,5 ݑ ଷ / + ⋯ + 0 ݑ ଵଶ / + 0 ݑ ଵଷ / ⋮ A ଵଶ = 0 ݑ ଵ / + ⋯ + 0,5 ݑ ଵଵ + / 1 ݑ ଵଶ / + 0,5 ݑ ଵଷ / A ଵଷ = 0 ݑ ଵ / + ⋯ + 0 ݑ ଵଵ / + 0,5 ݑ ଵଶ / + 1 ݑ ଵଷ /
4. Fuzifikkasi Tahap fuzzifikasi berdasarkan interval efektif yang diperoleh dapat ditentukan nilai linguistik sesuai dengan banyaknya interval yang terbentuk. Hasil fuzzifikasi data curah hujan Kota Samarinda yang dinotasikan ke dalam bilangan linguistik dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Fuzzifikasi No. Bulan Curah Hujan Fuzzifikasi 1 Januari 2011 261,9 A 7 2 Februari 2011 184,9 A 5 3 Maret 2011 210,9 A 6 4 April 2011 319,2 A 8 5 Mei 2011 375,1 A 10 6 Juni 2011 0 97,4 A 3 7 Juli 2011 240,6 A 7 8 Agustus 2011 106,1 A 3 9 September 2011 131,6 A 4 10 Oktober 2011 190,5 A 5 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 64 April 2016 366,6 A 10 65 Mei 2016 239,3 A 6 5. Proses Fuzzy Logical Relationship
(FLR)
FLR yang terbentuk memperhatikan hubungan fuzzy A i dari bulan ke bulan untuk 1 ≤ i ≤ 13.
Tabel 6. FLR Deret Waktu FLR Januari 2011 → Februari 2011 A 7 → A 5 Februari 2011 → Maret 2011 A 5 → A 6 Maret 2011 → April 2011 A 6 → A 8 April 2011 → Mei 2011 A 8 → A 10 Mei 2011 → Juni 2011 A 10 → A 3 Juni 2011 → Juli 2011 A 3 → A 7 Juli 2011 → Agustus 2011 A 7 → A 3 Agustus 2011 → September 2011 A 3 → A 4 September 2011 → Oktober 2011 A 4 → A 5 Oktober 2011 → November 2011 A 5 → A 5 November 2011 → Desember 2011 A 5 → A 7 Desember 2011 → Januari 2012 A 7 → A 9 Januari 2012 → Februari 2011 A 9 → A 6 ⋮ ⋮ Februari 2016 → Maret 201 6 A 2 → A 3 Maret 2016 → April 2016 A 3 → A 10 April 2016 → Mei 2016 A 10 → A 6 6. Membentuk Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG) FLRG dilakukan dengan cara mengelompokkan himpunan fuzzy yang memiliki current state sama lalu dikelompokkan menjadi satu grup pada next state berdasarkan Tabel 6.
Tabel 7. FLRG
Grup Relasi Logika Fuzzy 1 A 1 → A 2 2 A 2 → A 1 , A 2 , A 3 , A 5 3 A 3 → A 3 , A 4 , A 6 , A 7 , A 8 , A 10 4 A 4 → A 2 , A 3 , A 4 , A 5 , A 8 5 A 5 → A 2 , A 4 , A 5 , A 6 , A 7 , A 9 6 A 6 → A 5 , A 6 , A 7 , A 8 , A 10 7 A 7 → A 3 , A 5 , A 6 , A 7 , A 9 , A 10 8 A 8 1 → A 4 , A 5 , A 9 , A 10 , A 12 9 A 9 1 → A 5 , A 6 , A 8 10 A 10 → A 3 , A 4 , A 6 , A 7 11 A 11 → ∅ 12 A 12 → A 9 13 A 13 → ∅ 7. Proses Defuzzifikasi Nilai Peramalan
Ada dua tahap dalam proses defuzzifikasi yaitu pertama, mencari nilai tengah setiap interval berdasarkan persamaan (5) dan kedua, menghitung nilai peramalan berdasarkan 3 aturan deffuzifikasi. Maka, diperoleh hasil defuzzifikasi dari FLRG pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Defuzzifikasi FLRG
Peramalan Curah Hujan (mm) A 1 → 60 .0 A 2 → 90 ,0 A 3 → 233,3 A 4 → 156 ,0 A 5 → 200 ,0 A 6 → 268 ,0 A 7 → 246,7 A 8 1 → 300 ,0 A 9 1 → 233,3 A 10 → 180 ,0 A 11 → 420 ,0 A 12 → 340 ,0 A 13 → 500 ,0 Hasil peramalan curah hujan Kota Samarinda dari bulan Februari 2011 sampai dengan Juni 2016 dapat dilihat pada Tabel 9 seperti berikut:
Tabel 9. Data Curah Hujan dan Peramalan
Bulan Data Fuzzifikasi Peramalan (mm) Januari 2011 261,9 A 7 Februari2011 184,9 A 5 246,7 Maret 2011 210,9 A 6 200 ,0 April 2011 319,2 A 8 268 ,0 Mei 2011 375,1 A 10 300 ,0 Juni 2011 0 97,4 A 3 180 ,0 Juli 2011 240,6 A 7 233,3 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ Mei2016 239,3 A 6 180 ,0 Juni2016 - - 268 ,0
Karena proses peramalan untuk bulan Juni 2016 menggunakan tiga jumlah sampel yang berbeda maka perbandingan dari ketiga sampel tersebut ditampikan pada Tabel 10 seperti berikut:
Tabel 10. Perbandingan Hasil Peramalan Data atau Jumlah Data Peramalan (mm) Januari 2011-Mei 2016 (65 data) 268 ,0 Januari 2013-Mei 2016 (41 data) 287,5 Januari 2014-Mei 2016 (29 data) 300 ,0
Plot data historis dan data hasil peramalan curah hujan Kota Samarinda menggunakan Microsoft Excel .
(a) (b) (c)
Gambar 2. Plot data historis dan hasil peramalan curah hujan Kota Samarinda (a) bulan Januari 2011-Juni 2016 ; (b) bulan Januari 2013-Juni 2016 ; (c) bulan Januari 2014-Juni 2016.
Berdasarkan pada Gambar 2 dapat dibandingkan data historis dengan data hasil peramalan curah hujan Kota Samarinda. Bentuk plot hasil peramalan tiap periode untuk Gambar 2(b) memiliki nilai yang jauh berbeda dengan data historisnya sedangkan pada Gambar 2(a) dan Gambar 2(c) bentuk plot hasil peramalan tiap periode memiliki nilai yang tidak jauh berbeda dengan data historisnya.

## Pengukuran Ketepatan Hasil Peramalan
Perhitungan nilai error menggunakan
Root Mean of Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE) menggunakan persamaan 9 dan
persamaan 10 yang disajikan dalam
Tabel 11 . Tabel 11. Nilai Ketepatan Peramalan Data atau Jumlah Data RMSE MAE Januari 2011-Mei 2016 (65 data) 79,96 64,7 Januari 2013-Mei 2016 (41 data) 84,91 64,4 Januari 2014-Mei 2016 (29 data) 73,68 53,9 Berdasarkan Tabel 11 dapat disimpulkan bahwa untuk peramalan curah hujan Kota Samarinda pada kasus ini lebih baik menggunakan data dari bulan Januari 2014 sampai dengan Mei 2016 yakni sebanyak 29 data dikarenakan menghasilkan nilai RMSE dan MAE yang paling kecil apabila dibandingkan dengan menggunakan data dari bulan Januari 2011 sampai dengan Mei 2016 dan dari bulan Januari 2013 sampai dengan Mei.

## KESIMPULAN
Berdasarkan pada hasil analisis dan pembahasan yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Peramalan curah hujan Kota Samarinda menggunakan fuzzy time series Chen dengan penentuan interval berbasis rata-rata berdasarkan data curah hujan Kota Samarinda bulan Januari 2011-Mei 2016 diperoleh hasil peramalan untuk bulan Juni 2016 adalah sebesar 268 mm.
2. Peramalan curah hujan Kota Samarinda menggunakan fuzzy time series Chen dengan penentuan interval berbasis rata-rata berdasarkan data curah hujan Kota Samarinda bulan Januari 2013-Mei 2016 diperoleh hasil peramalan untuk bulan Juni 2016 adalah sebesar 287,5 mm.
3. Peramalan curah hujan Kota
Samarinda menggunakan fuzzy time
series Chen dengan penentuan interval berbasis rata-rata berdasarkan data curah hujan Kota Samarinda bulan Januari 2014-Mei 2016 diperoleh hasil peramalan untuk bulan Juni 2016 adalah sebesar 300 mm.
4. Berdasarkan penelitian pada kasus ini maka, jumlah sampel yang paling tepat digunakan untuk menghasilkan peramalan curah hujan Kota Samarinda terbaik adalah sebanyak 29 data yaitu data curah hujan Kota Samarinda bulan Januari 2014-Mei 2016 karena menghasilkan nilai error atau kesalahan paling kecil dibandingkan menggunakan data dengan jumlah sampel yang lebih banyak.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih diucapkan kepada para pembimbing dan pihak- pihak terkait yang telah membantu penulis dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aswi dan Sukarna. 2006. Analisis Deret Waktu: Teori dan Aplikasi . Makassar: Andira Publisher.
[2] Boaisha, S. M., dan S. M. Amatik. 2010. Forecasting Based on Fuzzy Time Series Approach. Proceeding ACIT . University of Garyounis.
[3] Chen, S. M. 1996. Forecasting
Enrollments Based on Fuzzy Time Series. International Journal of
Fuzzy Sets and Systems . Vol. 81: 311- 319.
[4] Makridakis, S., S, C. Wheelwright., dan V. E. McGee. 1999 . Metode dan Aplikasi Peramalan , Jilid 1 Edisi Revisi (terjemahan), Alih Bahasa:
Hari Suminto. Jakarta: Binarupa Aksara. [5] Naba, A. 2009. Belajar Cepat Fuzzy Logic
Menggunakan Matlab . Yogyakarta: ANDI.
[6] Song, Q., dan B. S. Chissom. 1993. Fuzzy Time Series and Its Models.
International Journal of Fuzzy Sets and Systems . Vol. 54: 269-277.
[7] Wirjohamidjojo, S., dan Y. S.
Swirinoto. 2007. Praktek Meteorologi Pertanian . Jakarta: Badan Meteorologi dan Geofisika.
[8] Xihao, S., dan L. Yimin. 2008. Average-Based Fuzzy Time Series Models for Forecasting Shanghai
Compound Index. World Journal of Modelling and Simulation . Vol. 4: 104-111.