## Analisis dan Peramalan FTS terhadap Zinc-Carbon Accumulator dan Yuasa Accumulator Model 6N4-2A-4
Anggri Sartika Wiguna 1 ,  Kurriawan Budi Pranata 2
1,2 Jurusan Teknik Informatika,Unikama 4n66121@gmail.com 1 , Kurriawan@gmail.com 2 ,

## ABSTRAK
Telah  dilakukan  Analisis  dan  Peramalan  FTS terhadap  Zinc-Carbon  dan  Yuasa  Accumulator  dengan peramalan  Fuzzy  tipe Average  Based untuk  data  yang bersifat  random.  Data  yang  didapatkan  adalah  dari pengukuran charge dan discharge untuk  6  jam  pada Zinc-Carbon  Accumulator  dan  Yuasa  Accumulator Model 6N4-2A4.
Analisis peramalan FTS terbukti efektif digunakan dengan hasil kesalahan relatif kurang dari 5%. Kata kunci = Peramalan, FTS Average Based

## I. P ENDAHULUAN
Penggunaan baterai kering dan aki sebagai sumber  energi  saat  ini  menimbulkan  masalah serius  dengan  limbah  sisa  yang  dihasilkannya karena  mengandung  B3  (Bahan  Berbahaya  dan Beracun).
B3  berdasarkan  BAPEDAL  (1995)    ialah setiap  bahan  sisa  (limbah)  suatu  kegiatan  proses produksi  yang  mengandung  bahan  berbahaya  dan beracun  (B3)  karena  sifat  (toxicity,  flammability, reactivity  dan  corrosivity)  serta  konsentrasi  atau jumlahnya  yang  baik  secara  langsung  maupun tidak  langsung  dapat  merusak,  mencemarkan lingkungan, atau membahayakan kesehatan manusia.  Contoh  limbah  B3  ialah  logam  berat seperti  Al,  Cr,  Cd,  Cu,  Fe,  Pb,  Mn,  Hg,  dan  Zn serta  kimia  seperti  pestisida,  sulfide,  fenol  dan sebagainya.
Meningkatnya  kepedulian  lingkungan  dan bahan  baku  konsumsi  mengakibatkan  diperketat peraturan  untuk  baterai  primer  yang  dihabiskan diseluruh dunia. Semua peraturan ini dan berbagai isu –  isu  lingkungan  yang  mendorong pengumpulan  baterai  primer  yang  dihabiskan bertujuan  untuk  pemulihan  penggunaan  lebih lanjut  dari  logam.  Salah  satunya  dinegara  Turki, peraturan  tentang  Pengawasan  Menghabiskan
Baterai  dan  Akumulator  diterbitkan  pada  bulan Agustus  2004.  Di  Indonesia,  peraturan  tentang pencemaran  lingkungan  hidup  oleh  baterai  sel kering  telah  diterbitkan  oleh  keputusan  menteri negara  lingkungan  hidup  dan  peraturan  daerah provinsi  daerah  istimewa  Yogyakarta  nomor  2 tahun  2012  tentang  pengelolaan  limbah  bahan berbahaya dan beracun.
Banyak  penelitian  yang  dilakukan  untuk mengetahui  karakteristik  baterai  kering  maupun aki  untuk  mendukung  bahan  habis  pakainya. Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  “Komparasi Performa  Akumulator  Zinc  –  Karbon  dan Perbandingan  ke  Akumulator  Yuasa  Model  6N4- 2A-4” melakukan  perbandingan  komparasi penggunaan  elektroda  Zn-C  dengan  akumulator Yuasa  Model  6N4-2A-4.  Sistem  sel  Akumulator yang  dibuat  dengan  dua  metode  yaitu  konfigurasi susunan  sel  seri  dan  paralel  menggunakan elektrolit  asam  sulfat.  Sehingga  terdapat  tiga  tipe Accumulator  yang  diteliti  yaitu  sistem  sel konfigurasi  seri,  parallel  dan  Yuasa  Model  6N4- 2A-4.  Tegangan  operasional  masing-  masing Accumulator berkisar antara 1,39 Volt sampai 7,96 Volt  (seri).  1,06  Volt  sampai  2,69  Volt  (parallel). 1,73 Volt sampai 7,55 Volt (Yuasa Model 6N4-2A- 4).  Kapasitas  masing  –masing  Accumulator sebesar  1,3  Ah  (seri),  2,7  Ah  (paralel),  2,4  Ah (Yuasa  Model  6N4-2A-4).  Setelah  mengalami  3 siklus  pengisian  –  pengosongan  selama  36  jam, efisiensi energi rerata masing-masing Accumulator sebesar  35,3  %  (seri),  63,3  %  (parallel),  dan  67,9 % (Yuasa Model 6N4-2A-4).
Penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan tujuan  menggunakan  Zinc  menghasilkan  data Tegangan charge-discharge selama  36  jam  . Metode  yang  dilakukan    kurang  efektif  karena waktu  pengambilan  data  yang  relatif  lama sehingga  rentan  terhadap  kesalahan  relatif  data. Untuk  memperkecil  kesalahan  relatif  data  yang diperoleh  dari  penelitian  diatas  maka  perlu
dilakukan proses analisis data dan peramalan data tegangan  terhadap  waktu  dengan Fuzzy  Time Series (FTS).
Logika fuzzy adalah  suatu  logika soft computing yang dapat digunakan untuk mengekspresikan nilai yang tidak pasti dan parsial. Keunggulan  logika  fuzzy  diantaranya  bersifat flexibel  terhadap  masukan,  memiliki  toleransi terhadap data-data yang tidak tepat atau acak(Kusumadewi dan Purnomo, 2010). Peramalan  yang  melibatkan  logika fuzzy terutama untuk  data time  series (FTS)  pada  awalnya diperkenalkan  oleh  Song,  dkk  (1993),  kemudian Chen  (1996)  juga  memaparkan  logika  FTS menggunakan operasi aritmatika sederhana (Chen, 1996).

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Limbah B3 ( Bahan Berbahaya dan Beracun )
Limbah adalah bahan sisa yang dihasilkan dari suatu  kegiatan  dan  proses  produksi,  baik  pada skala  rumah  tangga,  industri,  pertambangan  dan sebagainya. Bentuk limbah tersebut dapat berupa gas dan debu, cair atau padat. Di antara berbagai jenis  limbah  ini  ada  yang  bersifat  beracun  atau berbahaya  dan  dikenal  sebagai  limbah  Bahan Berbahaya dan Beracun (B3).
Definisi dari limbah B3 berdasarkan BAPEDAL  (1995)  ialah  setiap  bahan  sisa (limbah)  suatu  kegiatan  proses  produksi  yang mengandung  bahan  berbahaya  dan  beracun  (B3) karena sifat (toxicity, flammability, reactivity, dan corrosivity) serta konsentrasi atau jumlahnya yang baik  secara  langsung  maupun    tidak  langsung dapat  merusak,  mencemarkan  lingkungan,  atau membahayakan  kesehatan  manusia.  Contoh limbah  B3  ialah  logam  berat  seperti  Al,  Cr,  Cd, Cu,    Fe,  Pb,  Mn,  Hg,  dan  Zn  serta  zat  kimia seperti  pestisida,  sianida,  sulfide,  fenol  dan sebagainya.

## B. Baterai
Baterai  adalah  perangkat  yang  mengandung  sel listrik  yang  dapat  menyimpan  energi  yang  dapat dikonversi  menjadi  daya.  Baterai  menghasilkan listrik  melalui  proses  kimia.  Baterai  atau akkumulator  adalah  sebuah  sel  listrik  dimana didalamnya berlangsung proses elektrokimia yang reversible (dapat berkebalikan ) dengan efisiensinya  yang  tinggi.  Yang  dimaksud  dengan reaksi  elektrokimia reversibel adalah  didalam baterai  dapat  berlangsung  proses  pengubahan kimia menjadi tenaga listrik ( proses pengosongan ) dan sebaliknya dari tenaga listrik menjadi tenaga
kimia  (  proses  pengisian  )  dengan  cara  proses regenerasi  dari  elektroda  -  elektroda  yang  dipakai yaitu,  dengan  melewatkan  arus  listrik  dalam  arah polaritas  yang  berlawanan  didalam  sel.  Baterai terdiri  dari  dua  jenis  yaitu,  baterai  prime r  dan baterai  sekunder.  Baterai primer  merupakan baterai  yang  hanya  dapat  dipergunakan  sekali pemakaian saja dan tidak dapat diisi ulang. Hal ini terjadi karena reaksi kimia material aktifnya tidak dapat  dikembalikan.  Sedangkan  baterai  sekunder dapat diisi ulang, karena material aktifnya didalam dapat diputar kembali. Kelebihan dari pada baterai sekunder  adalah  harganya  lebih  efisien  untuk penggunaan jangka waktu yang panjang.

## C. Konsep dan Jenis Data
Terdapat  tiga  kelompok  jenis  data  dalam ekonometrika  yaitu  data  runtun  waktu  ( time series ), data silang ( cross section ), dan data panel ( polled data ) (Winarno, 1997), ketiganya dijelaskan sebagai berikut :
1. Data time series merupakan data yang terdiri atas  satu  objek  tertentu  meliputi  beberapa periode waktu.
2. Data Cross  section merupakan  beberapa objek data pada suatu waktu.
3. Data Polled adalah data yang
menggabungkan  antara  data  runtun  waktu ( time series ) dan data silang ( cross section ).
Berdasarkan  sifatnya,  dalam  ilmu  statistika data dibagi menjadi : ( Harinaldi, 2005)
1. Data Kualitatif
Data  kualitatif  adalah  data  yang  berbentuk kata-kata,  bukan  dalam  bentuk  angka.  Data kualitatif  diperoleh  melalui  berbagai  macam teknik pengumpulan Data misal wawancara yang telah  dituangkan dalam  catatan  lapangan  (transkrip).  Bentuk lain  dari  data  kualitatif  adalah  gambar  yang diperoleh  melalui  pemotretan  atau  rekaman video.
2. Data Kuantitatif
Data  Kuantitatif  adalah  data  yang  berbentuk angka atau bilangan. Sesuai dengan bentuknya,  data  kuantitatif  dapat  diolah  atau dianalisis  menggunakan  teknik  perhitungan matematika atau statistika.
Berdasarkan  proses  nya  data  dikelompokkan dalam dua bentuk:
1. Data Diskrit Adalah  data  dalam  bentuk  angka  (bilangan) yang diperoleh dengan cara membilang.
2. Data kontinu
Data  Kontinum  adalah  data  dalam  bentuk angka  /  bilangan  yang  diperoleh  berdasarkan hasil pengukuran.

## D. Peramalan
Peramalan ( forecasting )  merupakan  kegiatan memprediksi nilai-nilai sebuah variabel
berdasarkan  nilai  yang  diketahui  dari  variabel tersebut  atau  variabel  yang  berhubungan.  (Ai, 1999).
Peramalan sering dikaitkan dengan aktivitas  fungsi  bisnis  yang  memperkirakan penjualan  dan  penggunaan  produk  sehingga produk-produk  itu  dapat  dibuat  dalam  kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan dating berdasarkan variabel peramal,  sering  berdasarkan  data  deret  waktu historis.
Peramalan  menggunakan  teknik-teknik peramalan  yang  bersifat  formal  dan  informal (Gaspersz, 1998).
Kegiatan  peramalan  merupakan  bagian integral  dari  pengambilan  keputusan  manajemen. Peramalan  mengurangi  ketergantungan  pada  hal- hal yang belum pasti (intuitif). Peramala memiliki sifat  saling  ketergantungan  antar  divisi  atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran  operasi,  arus  kas,  persediaan,dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan  dalam  proses  peramalan  yang  akurat dan bermanfaat (Makriadis, 1999) :
1. Pengumpulan  data  yang  relevan  berupa informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat.
2. Pemilihan  teknik  peramalan  yang  tepat yang  akan  memanfaatkan  informasi  data yang diperoleh semaksimal mungkin. Forecasting adalah peramalan atau perkiraan  mengenai  sesuatu  yang  belum  terjadi. Ramalan  yang  dilakukan  pada  umumnya  akan berdasarkan  data  yang  terdapat  di  masa  lampau yang  dianalisis  dengan  mengunakan  metode- metode  tertentu. Forecasting diupayakan  dibuat dapat  meminimumkan  pengaruh  ketidakpastian tersebut,  dengan  kata  lainbertujuan  mendapatkan ramalanyang  bisa  meminimumkan  kesalahan meramal  ( forecast  error )  yang  biasanya  diukur dengan Mean  Absolute  Deviation , Absolute  Error , dan  sebagainya.  Peramalan  merupakan  alat  bantu yang  sangat  penting  dalam  perencanaan  yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986).
Peramalan permintaan memiliki karakteristik  tertentu  yang  berlaku  secara  umum. Karakteristik  ini  harus  diperhatikan  untuk  menilai hasil  suatu  proses  peramalan  permintaan  dan metode  peramalan  yang  digunakan.  Karakteristik peramalan  yaitu  faktor  penyebab  yang  berlaku  di masa  lalu  diasumsikan  akan  berlaku juga  di  masa
yang  akan  datang,  dan  peramalan  tak  pernah sempurna,  permintaan  aktual  selalu  berbeda dengan  permintaan  yang  diramalkan  (Baroto, 2002).
Menurut  sifatnya,  teknik  peramalan terbagi  menjadi  dua  jenis  yaitu  teknik  kualitatif dan teknik kuantitatif. Teknik kualitatif merupakan teknik  peramalan  berdasarkan  pendapat  suatu pihak,  dan  data  pada  teknik  kualitatif  tidak  dapat direpresentasikan  secara  tegas  ke  dalam  suatu angka  atau  nilai.  Teknik  peramalan  tersebut misalnya  adalah judgment  forecast .  Sebaliknya, teknik  peramalan  kuantitatif  merupakan  teknik peramalan berdasarkan data masa lalu atau disebut data historis dan dapat dibuat dalam bentuk angka (Jumingan, 2009).
Teknik kuantitatif dikelompokkan dalam dua jenis (Ai, 1999) :
1. Model Time Series (Runtun Waktu)
Pada  model  ini  peramalan  masa  mendatang dilakukan berdasarkan nilai data masa lalu atau disebut data historis. Tujuan metode ini adalah menemukan pola dalam deret data historis dan memanfaatkan  pola  deret  tersebut  untuk peramalan  masa  mendatang.  Keuntungan dalam menggunakan model ini adalah peramalan  dapat  dilakukan  secara  lebih sederhana dibandingkan dengan model kausal. 2. Model Regresi Kausal
Model  ini  merupakan  suatu  model  yang mengasumsikan faktor yang diramalkan menunjukkan  suatu  hubungan  sebab  akibat dalam  satu  atau  lebih  variabel  bebas  dan menggunakannya  untuk  meramalkan  nilai mendatang  dari  suatu  variabel  tak  bebas. Keuntungan  dalam  menggunakan  model  ini adalah  Metode  untuk  mengevaluasi  metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Peramalan pada data time series menggunakan  teknik  peramalan  kuantitatif  yang merupakan  teknik  peramalan  yang  didasarkan pada  data  masa  lalu  (data  historis)  dan  dapat dibuat  dalam  bentuk  angka  yang  biasa  disebut sebagai data time series (Jumingan, 2009).
Makridakis,  Wheelwright dan McGee (1992)  menjelaskan  bahwa  pada  umumnya peramalan  kuantitatif  dapat  diterapkan  bila terdapat tiga kondisi berikut
1. Tersedia  informasi  tentang  masa  lalu  (data historis)
2. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik
3. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan berlanjut di masa mendatang.
2.3       Logika Fuzzy
Sri Kusumadewi  dan  Hari  Purnomo (2010)  dalam  bukunya  menjelaskan  bahwa  logika fuzzy adalah  suatu  bahasan soft  computing yang memiliki  karakteristik  dan  keunggulan  dalam menangani  permasalahan  yang  bersifat tidak  pasti dan  kebenaran  parsial.  Ada  beberapa  alasan mengapa  orang  menggunakan  logika fuzzy ,  antara lain (Yulyantari , 2012):
1. Konsep  logika fuzzy mudah  dimengerti.
Konsep matematis yang mendasari
penalaran fuzzy sangat  sederhana  dan mudah dimengerti.
2. Logika fuzzy sangat fleksibel.
3. Logika fuzzy memiliki  toleransi  terhadap data-data yang tidak tepat.
4. Logika fuzzy mampu  memodelkan fungsi- fungsi nonlinear yang sangat kompleks.
5. Logika fuzzy dapat  membangun  dan mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman para  pakar  secara  langsung  tanpa  harus melalui proses pelatihan.
6. Logika fuzzy dapat  bekerjasama  dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.
7. Logika  fuzzy  didasarkan  pada  bahasa alami

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  dapat  dikategorikan  ke  dalam penelitian  pengembangan,  dimana  data  Zinc Carbon  Accumulator  dan  Yuasa  Accumulator Model  6N4-2A-4  dilakukan  peramalan  dengan metode  Fuzzy.  Konsep  penelitian  di  gambarkan pada bagan di bawah ini.
Peramalan FTS terhadap Zinc- Carbon Accumulator dan Yuasa Accumulator Model 6N4-2A-4
Karakteristik Accumulator
Kecerdasan Buatan
Ant Colony Djikstra Logika Fuzzy FTS Standar Average Based Sugeno Tahani Mamdani Tsukamoto Tujuan Penelitian

## Konsep (Concept)
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  awal  yang menentukan  tujuan  dan  pengguna  dari  aplikasi yang  dibangun,  dalam  artian  bahwa  proses identifikasi  user  dilakukan  pada  tahap  ini. Beberapa  kegiatan  yang  dilakukan  adalah  proses observasi  terhadap  beberapa  aplikasi  yang  sudah ada.  Kemudian  melakukan  identifikasi  terhadap permasalahan yang ada dan selanjutnya memberikan alternatif solusi.
1. Melakukan  penelitian  pendahuluan  berupa studi  literatur  dan  diskusi  dengan  ahli mengenai  sistem  peramalan  data time  series dengan menggunakan FTS average based.
2. Melakukan identifikasi masalah.
3. Perancangan  berbasis  pengetahuan  dengan menganalisis  serta  merancang  perangkat lunak  menggunakan  FTS  dengan  penentuan interval berbasis rata-rata.
4. Melakukan pengujian sistem.
5. Penarikan  kesimpulan  dan  saran  dengan mengevaluasi dan menganalisa sistem.

## IV. H ASIL P ENELITIAN DAN P EMBAHASAN
A. Data

## AKI CYCLE
Time (Second) Voltage (V) 0 2.693 1 4.521 2 4.569 3 4.569 4 4.617 5 4.665 6 4.713 7 4.738 8 … 9 … 20520 7.479 21420 7.551 21600 7.551

## SERI Zn-CARBON
0 3.776 1 6.902 2 6.926 3 7.022 4 7.022 5 7.022 6 7.07 7 7.094 8 … 9 … 10 … 21600
7.96

## PARALEL Zn-CARBON
0 1.635 1 2.501 2 2.501 3 2.501 4 2.501 5 2.501 6 2.501 7 2.501 8 … 9 … 10 … 21600 2.693

## B. Data dan Pengolahan Data
Data Hasil Fuzzyfikasi
Data Learning = AKI CYCLE
Gambar 1. Proses Average Based
Gambar 2. Proses Fuzzifikasi
Gambar 3. Proses Deffuzifikasi

## V. SIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian diatas didapatkan beberapa kesimpulan:
Peramalan  Fuzzy  efektif  dilakukan  pada  data charge Carbon dan Zinc Series

## VI. D AFTAR P USTAKA
Agus,  S.,  Saptono.,  (2012),  “Geoimage  Journal”. Jurnal  Geografi.  Volume  1,  no  1, http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/geo image,
Agus, M., (2005)., “Pemodelan Tingkat Inflasi di Indonesia dengan menggunakan Sistem Fuzzy”., Jurnal UNY., Jogyakarta.
Ai., (1999).,“Optimasi Peramalan Pemulusan Eksponensial Satu Parameter Dengan
Menggunakan Algoritma
NonlinearProgramming”. JURNAL
TEKNOLOGI INDUSTRI. VOL. III, No. 3, hal 139  – 148. <URL:http://www.uajy.ac.id/jurnal/jti/1999
/3/3/do/
A Word Bank Country Study, (1994), “Indonesia : Environment and Development”. The Word
Bank. Wahington – USA.
Baroto, T., (2002), “Perencanaan dan Pengendalian Produksi”., Ghalia Indonesia., Jakarta Balsys, dkk (2010)., ”Traffic Flow detection and Forecasting”., ISSN 1392-1215 Electronic and Electrical Engineering, Vol. 5, hal. 101. Cahya, S., (2010).,” Data dan Jenis Penelitian” ., / Chen, S., (1996).,“ Forecasting enrollments based on fuzzy time series - Fuzzy Sets and Systems ” ., International Journal of Applied Science and Engineering. Chen., (1996)., “Forecasting Enrollments Based on Fuzzy Time Series”, Fuzzy Sets and Systems, vol. 81, pp. 311-319 Chunshien, dkk (2012)., “A new ARIMA-based neuro-fuzzy approach and swarm intelligence for time series forecasting, Engineering Applications of Artificial Intelegence”., Vol. 25, Hal 295-308 Clarkson, H., Oglesby, (1999), “ Highway Engineering”., John Wiley and Sons., New York Fang, dkk.,  (2001)., “Fuzzy ARIMA model for forecasting the foreign exchange”., Fuzzy Sets and Systems, Vol.118, Hal 9-19 Feng, dkk., (2013)., “The research of ARMA Model in CPI Time Series”., Applied Mechanics and Materials, Vol 347-350, Hal. 3099-3103 Gaspersz, (1998), “ Manajemen Produktivitas Total”., Gramedia., Jakarta Harinaldi, (2005), “Prinsip-Prinsip Statistik untuk Teknik dan Sains”. Erlangga.Jakarta Hanifah, U., (2013)., “Transcript of Copy of Implementasi Artificial Neural Network (ANN) Dengan Metode Backpropagation Dalam Peramalan Harga Logam Mulia Pada Emas B”., Prezi Press