## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 5, October 2022, page 205-213 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i5.4114

## Prediksi Jumlah Pendapatan Daerah Pada Kantor BPKPAD Dengan Metode Fuzzy Time Series

## Sry Winda Gultom
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: srywindagultom@gmail.com
Abstrak− Pendapatan daerah merupakan faktor penting yang sangat memengaruhi keuangan daerah yang berguna sebagai penambah nilai kekayaan daerah. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui apa saja yang termasuk Pendapatan Asli  Daerah, hal-hal apa saja yang memengaruhi pendapatan asli daerah dan bagaimana mengelola pendapatan asli daerah. Penelitian ini menggunakan data-data yang  diperoleh  dari  Kantor Badan Pengelola  Keuangan Pendapatan dan  Aset Daerah  Kabupaten  Humbang Hasundutan.  Data-data aktual  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  realisasi  pendapatan  dari  tahun  2018  hingga  tahun  2020.  Pada  penelitian  ini, penulis  menggunakan  metode  fuzzy  time  series  cheng  untuk  melakukan  prediksi.  Dengan  menggunakan  metode  ini,  penulis  akan melakukan  proses  prediksi  atau  peramalan  jumlah  pendapatan  dari  tahun  2021  hingga  tahun  2023.  Dengan  menggunakan  metode fuzzy  time  series  ini,  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  penulis  menghasilkan  kesimpulan  dengan  kinerja  peramalan  layak  yakni dalam  rentang  nilai  MAPE  20-50  %  yaitu  nilai  error  sebesar  32,86  %.  Dengan  ini  kesalahan  absolut  11,83  dan  nilai  ketepatan prediksi sebesar 67,17 %.
Kata Kunci: Prediksi; Pendapatan Daerah; Fuzzy Time Series Cheng
Abstract− Regional income is an important factor that greatly influences regional finances which is useful as adding value to regional wealth. This research aims to find out what is included in Original Regional Income, what things influence original regional income and  how  to  manage  original  regional  income.  This  research  uses  data  obtained  from  the  Regional  Revenue  and  Asset  Financial Management Agency Office of Humbang Hasundutan Regency. The actual data used in this research is realized income from 2018 to 2020. In this research, the author uses the fuzzy time series method to make predictions. By using this method, the author will carry out  a  process  of  predicting  or  forecasting  the  amount  of  income  from  2021  to  2023.  By  using  this  fuzzy  time  series  method,  the calculations carried out by the author produce conclusions with decent forecasting performance, namely in the MAPE value range of 20-50%, namely the error value is 32.86%. With this the absolute error is 11.83 and the prediction accuracy value is 67.17%.
Keywords: Prediction; Regional Income; Fuzzy Time Series Cheng

## 1. PENDAHULUAN
Pendapatan Asli Daerah adalah penerimaan dari sumber-sumber di dalam wilayah suatu daerah tertentu, yang dipungut berdasarkan undang-undang yang berlaku. Pendapatan daerah juga merupakan suatu komponen penting dalam laporan keuangan daerah. Pendapatan Asli Dae rah merupakan pendapatan asli yang bersumber dari hasil pajak daerah, retribusi daerah, pengelolaan kekayaan daerah dan lain-lain.
Pendapatan  Asli  Daerah  adalah  penerimaan  yang  diperoleh  dari  sektor  pajak  daerah,  retribusi  daerah,  hasil perusahaan milik daerah, hasil pengelolaan kekayaan daerah yang dipisahkan, dan lain-lain pendapatan asli daerah yang sah.  Secara  umum  dapat  disimpulkan  bahwa  pendapatan  asli  daerah  adalah  pendapatan  yang  diperoleh  dari  aktivitas pengelolaan potensi asli daerah sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku.
Pengelolaan  sumber-sumber  pendapatan  terutama  yang  berasal  dari    pendapatan  asli  daerah  idealnya  dapat menjadi  sumber  utama  dalam  menunjang  penyelenggaraan  pemerintahan,  pembangunan,  dan  pelayanan  masyarakat. Tingkat  pendapatan  merupakan  salah  satu  kriteria  maju  tidaknya  suatu  daerah.  Bila  pendapatan  suatu  daerah  relatif rendah,  dapat  dikatakan  bahwa  kemajuan  dan  kesejahteraan  daerah  tersebut  akan  rendah  pula.  Demikian  pula  bila pendapatan suatu daerah relatif tinggi, maka tingkat kesejahteraan dan kemajuan suatu daerah tersebut tinggi pula.
Jumlah  penerimaan  pendapatan  daerah  tidak  selalu  tetap  dari  waktu  ke  waktu.  Kadang  ada  saat  dimana pendapatan suatu daerah  meningkat namun terkadang  juga  mengalami penurunan. Oleh karena  itu, diperlukan adanya prediksi  jumlah  pendapatan  daerah  untuk  waktu  selanjutnya.  Prediksi  atau  forecasting  adalah  salah  satu  hal  yang dipertimbangkan dalam membuat perencanaan. Suatu perencanaan prediksi yang tepat adalah memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang.
Hasil penerimaan pendapatan asli daerah  yang  berubah dari waktu ke waktu,  seringkali  menyebabkan prediksi tidak  selalu  tepat  pada  kenyataannya.  Dalam  pemilihan  metode  prediksi  dibutuhkan  ketepatan  metode  agar implementasi prediksi mendekati kenyataan. Metode Fuzzy Time Series(FTS) atau metode peramalan kuantitatif adalah suatu konsep yang digunakan untuk meramalkan masalah dimana data aktual dibentuk dalam nilai-nilai linguistik. Oleh karena itu metode Fuzzy Time Series tepat untuk menyelesaikan masalah prediksi Pendapatan Asli Daerah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan  langkah-langkah  yang  dibuat  untuk  mempermudah  penyelesaian  masalah  yang akan dibahas. Kerangka penelitian harus dibuat terlebih dahulu sebelum membuat tahap-tahap penelitian, ini berfungsi

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 5, October 2022, page 205-213 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i5.4114
agar persiapan dalam  penelitian  lebih  matang. Adapun kerangka kerja penelitian  yang digunakan dalam penelitian  ini dapat dilihat pada gambar 1. di bawah ini:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2 Prediksi
Peramalan  adalah  seni  dan  ilmu  untuk  memprediksi  kejadian  dimasa  depan  dengan  melibatkan  pengambilan    data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan model pendekatan sistematis. Selain itu metode  prediksi dapat memberikan cara pengerjaan  yang teratur terarah, dengan demikian dapat dimungkinkannya  penggunaan teknik analisis  yang  lebih  maju.  Dengan  teknik  ini  maka  diharapkan  dapat  memberikan  tingkat  kepercayaan  dan  keyakinan yang lebih besar(Puspita et al., n.d.); (Siburian & Mulyana, 2019); (Eska, 2018).

## 2.3 Fuzzy Time Series
Fuzzy  Time  Series  adalah  metode  yang  merupakan  konsep  yang  digunakan  untuk  meramalkan  dimana  data  aktual dibentuk  dalam  bentuk  nilai-nilai  linguistik.  Fuzzy  Time  Series  merupakan  konsep  baru  yang  dikenal  dengan  istilah kecerdasan  buatan  yang  digunakan  untuk  meramalkan  masalah  dimana  data  peramalan  yang  lebih  akurat.  Peramalan dengan  fuzzy time series  menangkap pola dari data yang telah  lalu kemudian digunakan untuk  memproyeksikan data yang  akan  datang.  Fuzzy  Time  Series  merupakan  metode  peramalan  data  yang  menggunakan  prinsip-prinsip  fuzzy sebagai  dasarnya.  Secara  kasar  himpunan  fuzzy  dapat  diartikan  sebagai  suatu  kelas  bilangan  dengan  batasan samar(Rahmawati  et  al.,  2021);  (RIZALMA,  2022);  (Ramadhan  et  al.,  2020).  Konsep  fuzzy  time  series  dijelaskan sebagai berikut(Ella et al., 2020); (Safitri et al., 2018):
Sebuah himpunan fuzzy A di defenisikan dalam semesta pembicaraan (universe of discourse) U = {u1,u2,...,un} yang dapat dipresentasikan dengan:
A = ƒA(u1)/u1 +  ƒA(u2)/u2+...+ƒA(un)/un (1) Keterangan: ƒA = fungsi keanggotaan fuzzy A
ƒA(ui)    = derajat keanggotaan milik ui untuk himpunan fuzzy A ƒA(ui)€[0,1] dan 1≤ i ≤ n.
Beberapa  defenisi  dan  teori  tentang  fuzzy  time  series  dari  metode  yang  diajukan  Song  dan  Chissom  adalah sebagai berikut(Safitri et al., 2018); (Yudi, 2018);(Kartini et al., 2019) :
Defenisi  1:  Misalkan  Y(t)(t=...,0,1,2,...)menjadi  semesta  pembicaraan  dan  menjadi  bagian  dari  R.  Asumsikan  bahwa ƒi(t)(i=1,2,...) yang didefenisikan dari Y(t) dan F(t) adalah kumpulan dari ƒi(t), maka F(t) adalah sebuah fuzzy time series pada Y(t).
Defenisi 2:  Asumsikan bahwa F(t) adalah sebuah fuzzy time series dan F(t) = F(t-1) × R(t,t-1), dimana R(t,t-1) adalah sebuah  relasi  fuzzy  dan  ×  adalah  sebuah  operator,  maka  dikatakan  F(t)  disebabkan  oleh  F(t-1). Hubungan(relationship) antara F(t) dan F(t-1) dapat dilambangkan dengan F(t-1)→F(t) dan F(t)=F(t-1) × R(t,t-1) disebut sebagai model orde pertama(first-order) fuzzy time series F(t).
Defenisi  3:  Misalkan  F(t) adalah  sebuah  fuzzy time  series,  jika untuk setiap t, F(t) =  F(t-1) dan  F(t) hanya  memiliki elemen terbatas, maka F(t) disebut time-invariant fuzzy time series atau time-variant fuzzy time series. Defenisi  4:  Jika  F(t)  disebabkan  oleh  F(t-1),  F(t-2),...,F(t-n),  fuzzy  relationship  diwakili  oleh  F(t-1),  F(t-2),...,F(t-
n)→F(t) disebut dengan model orde ke n fuzzy time series.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 5, October 2022, page 205-213 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i5.4114
Defenisi 5: Misalkan F(t-1) = Ai1, F(t-2) =  Ai2,....,F(t-n) = Ain dan F(t) = Aj, relationship antara n + 1 data berurutan dilambangkan dengan Ai1, Ai2,....,Ain→Aj dimana Ai1,Ai2,....,Ain disebut left-hand side (LHS) dan Aj disebut right-hand side (RHS). Jika ada fuzzy relationship dengan LHS yang sama Ai1,Ai2,...,Ain: Ai1,Ai2,....,Ain→Aj1 Ai1,Ai2,....,Ain→Aj2 Fuzzy  relationship  dapat  dikelompokkan  kedalam  fuzzy  relationship  group  Ai1,  Ai2,  .....,Ain  →  Aj1, Aj2,....
Berikut tahapan-tahapan peramalan pada data time series dengan menggunakan fuzzy time series cheng (Perwira et al., 2020); (Arvie, 2022); (Cynthia, 2019):
1. Menentukan himpunan semesta data aktual U= [ ] (1) 2. Menentukan lebar interval menggunakan distribusi frekuensi, dengan langkah sebagai berikut:
a. Menentukan Rentang(Range) R= - (2) b. Menentukan banyaknya interval kelas dengan menggunakan persamaan Sturges
K= 1+3,322×log n (3) c. Menentukan lebar interval
I = (4) d. Mencari nilai tengah
= (5)
3. Himpunan fuzzy dibentuk dengan melihat jumlah frekuensi yang berbeda, maka pada frekuensi terbanyak pertama dibagi  menjadi  h  interval  yang  sama.  Berikutnya,  frekuensi  terbanyak  kedua  dibagi  atas  h-1  interval  yang  sama, interval  pada  frekuensi  terbanyak  ketiga  dibagi  menjadi  h-2  interval  yang  sama.  Hal  ini  dilakukan  sampai  pada interval dengan frekuensi yang tidak dapat dibagi lagi.
4. Mendefenisikan  himpunan  fuzzy dan  melakukan  fuzzyfikasi  pada  data  aktual  yang  diamati.  Misalkan ...., adalah  himpunan  fuzzy  yang  mempunyai  nilai  linguistik,  maka  pendefenisian  himpunan  fuzzy  pada semesta pembicara U adalah:
=  { |1} + { |0,5}+ { |0}+{ |0}+.........+{ |0}
=  { |0,5} + { |1}+ { |0,5}+{ |0}+.........+{ |0}
=  { |0} + { |0,5}+ { |1}+{ |0}+.........+{ |0}
=  { |0} + { |0}+ { |0}+.........+{ |0,5}+{ |1}
5. Membuat tabel  Fuzzy  Logical Relationship(FLR) berdasarkan data aktual. FLR dapat dilambangkan dengan → , dimana disebut current state dan disebut next state.
6. Menentukan Fuzzy Logical Relationship Group(FLRG)
7. Menentukan  defufuzzyfikasi  nilai  peramalan.  Untuk  menghasilkan  nilai  peramalan,  matriks  pembobot terstandarisasi(W*) dikalikan dengan( ). Pada interval himpunan fuzzy dapat menggunakan persamaan:
= *( )+ *( )+......+ *( ) (6)
Dimana adalah hasil peramalan; dengan = ∑
Apabila  hasil  fuzzyfikasi  periode  ke-i  adalah dan tidak  memiliki  FLR  pada  FLRG  dengan  kondisi → ø, dimana nilai maksimum derajat keanggotaannya berada pada , maka nilai peramalan ( ) adalah nilai tengah dari atau didefenisikan dengan (Sulpaiyah et al., 2022); (Agustina, 2021).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  merupakan  suatu  langkah  dalam  penyelesaian  dan  mengidentifikasi  masalah  dengan  mengembangkan  sebab- sebab  yang  mungkin  dari  suatu  permasalahan  dengan  menggunakan  pengalaman  dan  logika  dari  deskripsi  masalah tersebut. Analisa dalam  hal  ini dibutuhkan untuk  mengidentifikasi  masalah-masalah  yang dihadapi  para staf dan  juga karyawan  untuk  mengelola  laporan  pendapatan.  Disamping  itu,  laporan  keuangan  pada  instansi  yang  terkadang  tidak sinkron dengan bank yang bersangkutan menyebabkan sulitnya para staf untuk mengelola laporan keuangan daerah.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 5, October 2022, page 205-213 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i5.4114
Dalam memprediksi jumlah pendapatan asli daerah kabupaten Humbang Hasundutan dibutuhkan kriteria-kriteria yang  digunakan.  Adapun  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  memprediksi  jumlah  pendapatan  antara  lain  pajak  daerah, retribusi daerah, hasil pengelolaan kekayaan yang dipisahkan dan lain-lain PAD yang sah. Dengan adanya kriteria ini, akan  lebih  memudahkan  penulis  untuk  memprediksi  jumlah  pendapatan  daerah  kabupaten  Humbang  Hasundutan. Dengan  menerapkan  metode fuzzy time series untuk memprediksi  jumlah pendapatan diharapkan dapat menghasilkan prediksi  yang  lebih  akurat.  Penulis  dapat  mengantisipasi  hal-hal  yang  akan  terjadi  pada  suatu  keadaan  tertentu  dan merupakan input  bagi proses perencanaan dan pengambilan keputusan. Dengan ini dapat  membantu melakukan hal-hal yang dapat meningkatkan jumlah pendapatan asli daerah.

## 3.1 Penerapan Metode Fuzzy Time Series (FTS)
Metode 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. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan sampel data yang diperoleh dari Kantor Badan Pengelola Keuangan  Pendapatan  dan  Aset  Daerah  Kabupaten  Humbang    Hasundutan.  Adapun  realisasi  pendapatan  daerah Kabupaten Humbang Hasundutan pada Tahun 2018-2020 adalah sebagai  berikut:
Tabel 1. Realisasi PAD Humbang Hasundutan Tahun 2018-2020 Tahun Bulan Pendapatan 2018 Januari Rp 13.049.217.650,00 Februari Rp 4.244.107.066.00 Maret Rp 2.201.028.462.,00 April Rp 4.496.000.172,00 Mei Rp 8.378.902.293,00 Juni Rp 2.242.320.530,00 Juli Rp 8.030.821.180,00 Agustus Rp 7.240.786.986,00 September Rp 9.067.472.264,00 Oktober Rp 8.766.199.846,00 November Rp 8.706.759.308,00 Desember Rp 16.512.238.115,93 2019 Januari Rp 7.792.863.230,00 Februari Rp 7.019.078.694,00 Maret Rp    906.017.656,00 April Rp 7.015.573.951,00 Mei Rp 3.356.307.109,00 Juni Rp 3.677.495.920,00 Juli Rp 3.870.828.117,00 Agustus Rp 9.687.772.069,00 September Rp 5.073.701.730,00 Oktober Rp 4.821.801.974,00 November Rp 10.104.712.826,00 Desember Rp 10.431.778.354,04 2020 Januari Rp 7.333.134.394,00 Februari Rp 6.017.036.808.00 Maret Rp 4.653.657.442,00 April Rp 4.548.824.194,00 Mei Rp 4.487.753.559,00 Juni Rp 6.124.080.596,00 Juli Rp 4.575.256.369,00 Agustus Rp 4.472.722.151,00 September Rp 4.932.894.735,00 Oktober Rp 5.165.670.082,00 November Rp 6.504.189.141,00 Desember Rp 9.122.475.275,72
Selanjutnya data aktual di atas dibuatkan dalam data deskriptif seperti tabel di bawah ini:
Tabel 2. Data Deskriptif Jumlah Pendapatan Daerah Tahun 2018-2020 Tabel deskriptif Data aktual Jumlah data 36

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 5, October 2022, page 205-213 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i5.4114
Tabel deskriptif Data aktual Nilai minimum 906.017.656,00 Rata-rata 19.535.956.682
Berikut langkah-langkah perhitungan metode Fuzzy Time Series Cheng: 1. Himpunan semesta dari data aktual Dengan  menggun    akan  rumus  pada  persamaan  sehingga  diperoleh  himpunan  semesta  dari  data  aktual  sebagai berikut:
U = [ , ] = [906.017.656,00 , 16.512.238.115,93]
2. Panjang interval menggunakan distribusi frekuensi memiliki langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menghitung Range
R = –
= 16.512.238.115,93 – 906.017.656,00
= 15.606.220.459,93
b. Menghitung interval kelas
K = 1+3,322× log n
= 1+3,322×log 36 = 1+ 5,17 = 6,17~ 6
c. Menghitung interval
l = Range data(R)
K
= = 2.529.356.095,23
d. Himpunan fuzzy dibentuk dengan melihat jumlah frekuensi yang berbeda Mencari Nilai Tengah
Mi =
=
= 2.170.695.703,62 Tabel 3. Interval Fuzzy menggunakan kepadatan frekuensi Batas Bawah Batas Atas Nilai Tengah( ) 906.017.656,00 3.435.373.751,23 2.170.695.703,62 3.435.373.751,23 5.964.729.846,47 4.700.051.798,85 5.964.729.846,47 8.494.085.941,70 7.229.407.894,09 8.494.085.941,70 11.023.442.036,94 9.758.763.989,32 11.023.442.036,94 13.552.798.132,17 12.288.120.084,55 13.552.798.132,17 16.082.154.227,41 14.817.476.179,79
Berdasarkan tabel di atas, dapat dilihat bahwa batas bawah pada adalah jumlah pendapatan paling sedikit yaitu 906.017.656,00  sedangkan  interval  nya  adalah  2.529.356.095,23  sehingga  diperoleh  batas  atasnya  dengan menjumlahkan batas bawah dengan interval maka diperoleh hasilnya 3.435.373.751,23. Hal ini berlaku sampai 3. Nilai linguistik dan himpunan fuzzy
berikut ini adalah himpunan fuzzy yang terdefenisi
= { |1}+{ |0,5}+{ |0}+{ |0}+{ |0}+{ |0}
={ |0,5}+{ |1}+{ |0,5}+{ |0}+{ |0}+{ |0}
={ |0}+{ |0,5}+{ |1}+{ |0,5}+{ |0}+{ |0}
={ |0}+{ |0}+{ |0,5}+{ |1}+{ |0,5}+{ |0}
={ |0}+{ |0,5}+{ |0}+{ |0,5}+{ |1}+{ |0,5}
={ |0}+{ |0,5}+{ |0}+{ |0}+{ |0,5}+{ |1}

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 5, October 2022, page 205-213 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i5.4114
Tabel 4. Nilai Linguistik dan Himpunan Fuzzy
Fuzzyfikasi Nilai linguistik Cukup sedikit Sedikit Sedang Cukup banyak Banyak Sangat banyak
4. Fuzzyfikasi dan Fuzzy Logical Relationship(FLR)
Tahap fuzzyfikasi berdasarkan banyaknya interval yang terbentuk. Hasil fuzzyfikasi data jumlah pendapatan daerah kabupaten Humbang Hasundutan yang dinotasikan kedalam bilangan linguistik.
Tabel 5. Fuzzyfikasi dan FLR Tahun Bulan Pendapatan fuzzyfikasi FLR 2018 Januari Rp 13.049.217.650,00 5→2 Februari Rp 4.244.107.066.00 2→1 Maret Rp 4.201.028.462.,00 1→2 April Rp 4.496.000.172,00 2→3 Mei Rp 8.378.902.293,00 3→1 Juni Rp 3.942.320.530,00 1→3 Juli Rp 8.030.821.180,00 3→3 Agustus Rp 7.240.786.986,00 3→4 September Rp 9.067.472.2 64,00 4→4 Oktober Rp 8.766.199.846,00 4→4 November Rp 8.706.759.308,00 4→6 Desember Rp 16.512.238.115,93 6→3 2019 Januari Rp 7.792.863.230,00 3→3 Februari Rp 7.019.078.694,00 3→1 Maret Rp    906.017.656,00 1→3 April Rp 7.015.573.951,00 3→1 Mei Rp 3.356.307.109,00 1→2 Juni Rp 3.677.495.920,00 2→2 Juli Rp 3.870.828.117,00 2→4 Agustus Rp 9.687.772.069,00 4→2 September Rp 5.073.701.730,00 2→2 Oktober Rp 4.821.801.974,00 2→4 November Rp 10.104.712.826,00 4→4 Desember Rp 10.431.778.354,04 4→3 2020 Januari Rp 7.333.134.394,00 3→2 Februari Rp 6.017.036.808.00 2→2 Maret Rp 4.653.657.442,00 2→2 April Rp 4.548.824.194,00 2→2 Mei Rp 4.487.753.559,00 2→3 Juni Rp 6.124.080.596,00 3→2 Juli Rp 4.575.256.369,00 2→2 Agustus Rp 4.472.722.151,00 2→2 September Rp 4.932.894.735,00 2→2 Oktober Rp 5.165.670.082,00 2→ 3 November Rp 6.504.189.141,00 3→ 4 Desember Rp 9.122.475.275,72 Ø 5. Fuzzy Logical Relationship Group(FLRG)
Himpunan fuzzy yang memiliki current state yang sama adalah sebagai berikut:
Tabel 6. FLRG Group Relasi Prediksi , 5.964.729.846,47 , , 5.964.729.846,47 , , 5.964.729.846,47 , , , 9.126.424.965,51

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 5, October 2022, page 205-213 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i5.4114
Group Relasi Prediksi 4.700.051.798,85 7.229.407.894,09
Berdasarkan tabel di atas, nilai prediksi diperoleh dengan menjumlahkan nilai tengah dari dan kemudian dibagikan  dengan  jumlah  relasi yaitu  2.  Nilai  tengah  dari dan dapat  dilihat  pada  tabel  4.3  di  atas.
Sehingga  prediksi Adalah  =
maka  di  dapat  hasilnya  5.964.729.846,47.  Hal  ini berlaku sampai . 6. Defuzzyfikasi Nilai Prediksi
Pada  tahap  ini  ada  dua  proses  yang  digunakan  yaitu  pertama  mencari  nilai  tengah  setiap  interval  dan  yang  kedua menghitung nilai peramalan atau prediksi yang dilihat dari fuzzyfikasi data sebelumnya.
Tabel 7. Nilai Peramalan Pada Setiap Interval Tahun Bulan Pendapatan Fuzzyfi kasi FLR Prediksi 2021 Januari Rp 13.049.217.650,00 5→2 4.700.407.894,09 Februari Rp 4.244.107.066.00 2→1 5.964.729.846,47 Maret Rp 4.201.028.462.,00 1→2 5.964.729.846,47 April Rp 4.496.000.172,00 2→3 5.964.729.846,47 Mei Rp 8.378.902.293,00 3→1 5.964.729.846,47 Juni Rp 3.942.320.530,00 1→3 5.964.729.846,47 Juli Rp 8.030.821.180,00 3→3 5.964.729.846,47 Agustus Rp 7.240.786.986,00 3→4 5.964.729.846,47 September Rp 9.067.472.2 64,00 4→4 9.126.424.965,51 Oktober Rp 8.766.199.846,00 4→4 9.126.424.965,51 November Rp 8.706.759.308,00 4→6 9.126.424.965,51 Desember Rp 16.512.238.115,93 6→3 7.229.407.894,09 2022 Januari Rp 7.792.863.230,00 3→3 5.964.729.846,47 Februari Rp 7.019.078.694,00 3→1 5.964.729.846,47 Maret Rp    906.017.656,00 1→3 5.964.729.846,47 April Rp 7.015.573.951,00 3→1 5.964.729.846,47 Mei Rp 3.356.307.109,00 1→2 5.964.729.846,47 Juni Rp 3.677.495.920,00 2→2 5.964.729.846,47 Juli Rp 3.870.828.117,00 2→4 5.964.729.846,47 Agustus Rp 9.687.772.069,00 4→2 9.126.424.965,51 September Rp 5.073.701.730,00 2→2 5.964.729.846,47 Oktober Rp 4.821.801.974,00 2→4 5.964.729.846,47 November Rp 10.104.712.826,00 4→4 9.126.424.965,51 Desember Rp 10.431.778.354,04 4→3 9.126.424.965,51 2023 Januari Rp 7.333.134.394,00 3→2 5.964.729.846,47 Februari Rp 6.017.036.808.00 2→2 5.964.729.846,47 Maret Rp 4.653.657.442,00 2→2 5.964.729.846,47 April Rp 4.548.824.194,00 2→2 5.964.729.846,47 Mei Rp 4.487.753.559,00 2→3 5.964.729.846,47 Juni Rp 6.124.080.596,00 3→2 5.964.729.846,47 Juli Rp 4.575.256.369,00 2→2 5.964.729.846,47 Agustus Rp 4.472.722.151,00 2→2 5.964.729.846,47 September Rp 4.932.894.735,00 2→2 5.964.729.846,47 Oktober Rp 5.165.670.082,00 2→ 3 5.964.729.846,47 November Rp 6.504.189.141,00 3→ 4 5.964.729.846,47 Desember Rp 9.122.475.275,72 Ø 9.126.424.965,51
Berdasarkan tabel di atas, maka hasil prediksi diperoleh dengan fuzzyfikasi dari masing-masing prediksi. Misalkan pada Januari 2021 fuzzyfikasinya adalah maka prediksi dari dapat dilihat pada tabel 4.6 maka hasilnya adalah 4.700.051.798,85  ,  pada  Februari  2021  fuzzyfikasinya
maka  hasilnya  adalah  5.964.729.846,47  ,  begitu selanjutnya  hingga  Desember  2023.  Sehingga    hasil  prediksi  yang  diperoleh  dengan  menjumlahkan  total  prediksi setiap  tahun  nya  dimana  pada  tahun  2021  jumlah  total  pendapatan  yang  diperoleh  adalah  sebesar  Rp 81.062.199.609,8,    pada  tahun  2022  sebesar  Rp  81.061.843.514,64      dan  pada  tahun  2023  adalah  sebesar    Rp 74.738.453.276,68.  Sehingga  diperkirakan  jumlah  pendapatan  daerah  pada  kabupaten  Humbang  Hasundutan  pada tahun 2021 akan mengalami kenaikan dari tahun sebelumnya.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 5, October 2022, page 205-213 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i5.4114
Gambar 2. Grafik Perbandingan Data Aktual dan Prediksi

## 3.2 Pengukuran Ketepatan Hasil
Pengukuran ketepatan hasil ini menunjukkan seberapa akurat hasil peramalan yang diperoleh. Perhitungan nilai error ini menggunakan Mean Absolute Percentage Error. Dapat dilihat pada tabel   sebagai berikut:
Tabel 8. Ketepatan Hasil Peramalan Jumlah Pendapatan Daerah
Tahun Bulan Pendapatan Prediksi |At-Ft| (|At-Ft|/At) 2 0 2 1 Januari 13.049.217.650,00 4.700.407.894,09 8.348.809.755.91 0,63 Februari 4.244.107.066.00 5.964.729.846,47 1.720.622.780,47 0,40 Maret 4.201.028.462.,00 5.964.729.846,47 1.763.701.384,47 0,41 April 4.496.000.172,00 5.964.729.846,47 1.468.729.674,47 0,32 Mei 8.378.902.293,00 5.964.729.846,47 2.414.172.446,53 0,28 Juni 3.942.320.530,00 5.964.729.846,47 2.022.409.316,47 0,18 Juli 8.030.821.180,00 5.964.729.846,47 2.066.091.333,53 0,30 Agustus 7.240.786.986,00 5.964.729.846,47 1.276.057.139,53 0,21 September 9.067.472.264,00 9.126.424.965,51 58.952.701,51 0,03 Oktober 8.766.199.846,00 9.126.424.965,51 360.225.119,51 0,07 November 8.706.759.308,00 9.126.424.965,51 419.665.657,51 0,07 Desember 16.512.238.115,93 7.229.407.894,09 9.282.830.221,46 0,15 2 0 2 2 Januari 7.792.863.230,00 5.964.729.846,47 1.828.133.383,53 0,27 Februari 7.019.078.694,00 5.964.729.846,47 1.054.348.847,53 0,18 Maret 906.017.656,00 5.964.729.846,47 5.058.712.190,47 5,06 April 7.015.573.951,00 5.964.729.846,47 1.050.844.104,53 0,19 Mei 3.356.307.109,00 5.964.729.846,47 2.608.422.737,47 0,02 Juni 3.677.495.920,00 5.964.729.846,47 2.287.233.926,47 0,17 Juli 3.870.828.117,00 5.964.729.846,47 2.093.901.729,47 0,19 Agustus 9.687.772.069,00 9.126.424.965,51 561.347.103,49 0,03 September 5.073.701.730,00 5.964.729.846,47 891.028.116,47 0,20 Oktober 4.821.801.974,00 5.964.729.846,47 1.142.927.872,47 0,27 November 10.104.712.826,00 9.126.424.965,51 978.287.860,53 0,08 Desember 10.431.778.354,04 9.126.424.965,51 1.305.353.388,53 0,10 2 0 2 3 Januari 7.333.134.394,00 5.964.729.846,47 1.368.404.547,53 0,22 Februari 6.017.036.808.00 5.964.729.846,47 52.306.961,53 0,01 Maret 4.653.657.442,00 5.964.729.846,47 1.311.072.404,47 0,31 April 4.548.824.194,00 5.964.729.846,47 1.118.905.652,47 0,14 Mei 4.487.753.559,00 5.964.729.846,47 1.476.976.287,47 0,27 Juni 6.124.080.596,00 5.964.729.846,47 159.350.749,53 0,08 Juli 4.575.256.369,00 5.964.729.846,47 1.389.473.477,47 0,23 Agustus 4.472.722.151,00 5.964.729.846,47 1.492.007.695,47 0,33 September 4.932.894.735,00 5.964.729.846,47 1.031.835.111,47 0,20 Oktober 5.165.670.082,00 5.964.729.846,47 799.059.764,47 0,15 November 6.504.189.141,00 5.964.729.846,47 539.459.294,53 0,08 Desember 9.122.475.275,72 9.126.424.965,51 3.949.689,79 0,0004 Jumlah 11,83
0,00 5.000.000.000,00 10.000.000.000,00 15.000.000.000,00 2021 2022 2023

## Data Aktual Dan Prediksi Jumlah Pendapatan Daerah
Data aktual Prediksi

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 5, October 2022, page 205-213 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i5.4114
Berdasarkan tabel di atas, At dalam hal ini merupakan pendapatan sedangkan Ft adalah prediksi maka nilai |At- Ft|  merupakan  hasil  dari  pendapatan  dikurangi  dengan  prediksi.  Dalam  hal  ini  At-Ft  diberikan  tanda  mutlak  yang artinya  hasil  yang  di  dapat  dari  pengurangan  itu  akan  tetap  positif  sekalipun  hasilnya  negatif.  Kemudian  |At-Ft|/At didapat  dari  hasil  |At-Ft|  dibagi  dengan  jumlah  pendapatan.    Misal  pada  Januari  2021  pendapatan  13.049.217.656,00 dikurang  prediksi  4.700.407.894,09  adalah  8.348.809.755,09  maka  hasil  |At-Ft|/At  adalah  8.348.809.755,09  dibagi 13.049.217.656,00 hasilnya 0,63. Dari tabel di atas maka dapat diproleh nilai error sebagai berikut:
MAPE =
MAPE = 32,86
Sehingga diperoleh:
Ketepatan peramalan = 100% - MAPE
= 100% - 32,86
= 67,17%
Berdasarkan  tabel  di  atas  maka  diperoleh  nilai  kesalahan  absolute  sebesar  11,83.  Maka  diperoleh  nilai  error sebesar 32,86  dan ketepatan hasil peramalan sebesar 67,17%.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh penulis maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut Kriteria yang digunakan dalam  prediksi  jumlah  pendapatan  daerah  ini  adalah  pendapatan  asli  daerah  yang  diantaranya  pajak  daerah,  retribusi daerah,  hasil pengelolaan kekayaan daerah  yang  dipisahkan dan  lain-lain PAD  yang sah. Dalam  memprediksi  jumlah pendapatan daerah ini digunakan metode fuzzy time series dimana data yang digunakan adalah data jumlah pendapatan pada  tahun  2018-2020  sehingga  diperoleh  prediksi  jumlah  pendapatan  pada  tahun  2021  adalah  sebesar  Rp 81.062.199.609,83  dengan  kesalahan  absolute  sebesar  11,83,  nilai  error  sebesar  32,86  disebut  peramalan  layak  dan ketepatan hasil peramalan sebesar 67,17%.

## REFERENCES
Agustina,  D.  (2021). Perbandingan  Model  Cheng  Dan  Ruey  Chyn  Tsaur  Pada  Metode  Fuzzy  Time  Series  Untuk Memprediksi Nilai Tukar Petani Di Provinsi Jawa Tengah . Muhammadiyah University, Semarang. Arvie, D. (2022). Peramalan Import Migas Dan  Non-Migas  Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Model Cheng.
JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 9 (4), 3519–3528.
Cynthia, E. P. (2019). Metode Fuzzy Time Series Cheng dalam Memprediksi Jumlah Wisatawan di Provinsi Sumatera Barat. Journal of Education Informatic Technology and Science , 1 (1), 11–23.
Ella, A. P., Arifianto, D., Kom, S., & Kom, M. (2020). Penerapan Fuzzy Time Series Dalam Peramalan Harga Minyak Serai Pada Cv Agam Jaya Atsiri. K. Elissa,“Title of Paper If Known,” Unpublished .
Eska, J. (2018). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4. 5 . Kartini, D., Rusdiani, H., & Farmadi, A. (2019). Analisis Pengaruh Banyak Orde pada Metode Multivariate High-Order Fuzzy Time Series untuk Prediksi Duga Muka Air Waduk. JEPIN (Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika) , 5 (1), 9–17.
Perwira, R. I., Yudhiantoro, D., & Wahyurini, E. (2020). Fuzzy Time Series Model Cheng Untuk Meramalkan Volume Hasil Panen Pada Tanaman Garut. Telematika: Jurnal Informatika Dan Teknologi Informasi , 17 (1), 11–17. Puspita,  R.,  Putri,  S.,  Waspada,  I.,  Ilmu,  D.,  Informatika,  K.,  &  Sains,  F.  (n.d.). khazanah  informatika  Penerapan Algoritma C4 . 5 pada Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Prodi Informatika . 1–7. Rahmawati, R., Sari, D. E., Rahma, A. N., & Soleh, M. (2021). Peramalan Curah Hujan di PPKS Bukit Sentang Dengan Menggunakan Fuzzy Time Series Ruey Chyn Tsaur. Vol , 17 , 51–61.
Ramadhan,  M.  R.,  Tursina,  T.,  &  Novriando,  H.  (2020).  Implementasi  Fuzzy  Time  Series  pada  Prediksi  Jumlah Penjualan Rumah. JUSTIN (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi) , 8 (4), 418–423. RIZALMA, A. K. (2022). METODE FUZZY TIME SERIES MODEL CHEN UNTUK PERAMALAN NILAI EKSPOR DI INDONESIA .
Safitri, Y., Wahyuningsih, S., & Goejantoro, R. (2018). Peramalan Dengan Metode Fuzzy Time Series Markov Chain. EKSPONENSIAL , 9 (1), 51–58.
Siburian,  V.  W.,  &  Mulyana,  I.  E.  (2019).  Prediksi  Harga  Ponsel  Menggunakan  Metode  Random  Forest. Annual Research Seminar (ARS) , 4 (1), 144–147.
Sulpaiyah, S., Bahri, S., & Harsyiah, L. (2022). Peramalan Harga Beras dengan Metode Double Exponential Smoothing dan  Fuzzy Time Series (Study  Kasus:  Harga Beras di  Kota Mataram). EIGEN MATHEMATICS JOURNAL , 58– 69.
Yudi, Y. (2018). Peramalan Penjualan Mesin Industri Rumah Tangga Dengan Metode Fuzzy Time Series Ruey Chyn Tsaur. Jurnal Informatika Kaputama (JIK) , 2 (1), 53–59.