p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Implementasi Fuzzy Time Series pada Prediksi Jumlah Penjualan Rumah
M. Ridho Ramadhan #1 , Tursina #2 , Haried Novriando #3
# Program Studi Sarjana Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 ridho.ra97@student.untan.ac.id
2 tursina@informatika.untan.ac.id
3 haried@informatika.untan.ac.id

## Abstrak
Rumah  adalah  bangunan  gedung  yang  berfungsi  sebagai  tempat  tinggal  yang  layak  huni,  sarana  pembinaan keluarga,  cerminan  harkat  dan  martabat  penghuninya,  serta  aset  bagi  pemiliknya.  Menurut  Direktur  Jenderal Pembiayaan  Perumahan  Kementerian  Pekerjaan  Umum  Perumahan  Rakyat,  perumahan  di  Indonesia  masih mengalami  defisit  pasokan  sebesar  7,6  juta  pada  2015  dan  menargetkan  akan  mengurangi  angka  kebutuhan rumah atau backlog perumahan di 2019 mendatang menjadi 5,4 juta agar masyarakat Indonesia bisa mempunyai rumah sendiri. Tingginya kebutuhan rumah yang harus dipenuhi memerlukan kerjasama seluruh stakeholder di bidang  perumahan  seperti  developer  properti.  Dalam  rangka  menghadapi  para  pesaing  dan  mempertahankan kelangsungan perusahaan, dibutuhkan manajemen yang baik di bidang perencanaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk  memprediksi  jumlah  penjualan  rumah  sehingga  dapat  dijadikan  acuan  oleh  developer  properti  dalam menyusun perencanaan. Memprediksi  adalah suatu teknik analisa perhitungan untuk memperkirakan kejadian dimasa depan dengan menggunakan referensi data-data di masa lalu. Metode yang digunakan dalam memprediksi jumlah  penjualan  rumah  adalah  metode fuzzy  time  series.  Metode  Fuzzy  Time  Series  (FTS)  merupakan  suatu konsep yang digunakan untuk meramalkan masalah di mana data historis diubah ke dalam nilai linguistik. Adapun hasil  pengujian Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  yang  sudah  dilakukan  menunjukkan  tingkat  akurasi prediksi sebesar 85,79% dengan menggunakan margin sebesar 5% sehingga perancangan ini dapat diterapkan oleh developer properti.
Kata kunci: Rumah, Fuzzy Time Series, Data Historis, Peramalan, MAPE

## Fuzzy Time Series Implementation in Predicting Number of Home Sales

## Abstract
The house is a building that serves as a habitable residence, a means of family development, a reflection of the dignity of the occupants, and assets for the owner. According to the Director General of Housing Financing of the Ministry  of  Public  Works  and  Public  Housing,  housing  in  Indonesia  is  still  experiencing  a  supply  deficit  of  7.6 million in 2015 and targeting will reduce the need for home or backlog housing in the upcoming 2019 to 5.4 million so  that  Indonesian  people  can  have  their  own  home.  The  high  housing  needs  that  must  be  met  require  the cooperation of all stakeholders in the housing sector such as property developers. To deal with competitors and keep up company continuity, good management is needed in the planning field. The purpose of this research is to predict the number of home sales so that it can be used as a reference by property developers in preparing plans. Forecasting is a calculation analysis technique for estimating future events using reference data in the past. The method used in predicting the number of home sales is the Fuzzy time series method. The Fuzzy Time Series (FTS) method is a concept used to predict an issue where actual data is formed in linguistic values. The results of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) tests that have been done show a prediction accuracy level of 85.79% by using 5% of margin so that this design can be applied by property developers.
Keywords: House, Fuzzy Time Series, Historical Data, Forecasting, MAPE

## I. P ENDAHULUAN
Pada  dasarnya  setiap  manusia  pasti  memiliki  berbagai kebutuhan  untuk  tetap  dapat  menjalankan  kehidupannya,
seperti  yang  kita  ketahui  bahwa  kebutuhan  pokok manusia  itu  meliputi  tiga  yaitu  kebutuhan  pangan, sandang  dan  papan.  Rumah  merupakan  termasuk  ke dalam  bentuk  kebutuhan  pokok  manusia  yakni  sebagai
kebutuhan  papan  [1].  Rumah  dapat  dimengerti  sebagai tempat  perlindungan,  untuk  menikmati  kehidupan, beristirahat  dan  bersuka  ria  bersama  keluarga.  Rumah adalah struktur fisik terdiri dari ruangan untuk berlindung, halaman  dan  area  sekitarnya  yang  digunakan  sebagai tempat  tinggal  dan  sarana  pembinaan  keluarga,  menjaga kesehatan  jasmani  dan  rohani  serta  keadaan  sosial. Perumahan  adalah  kelompok  rumah  yang  berfungsi sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan hunian yang  dilengkapi  dengan  prasarana  dan  sarana  lingkungan [2].
Perusahaan maupun perorangan yang bergerak di bidang real estate dan properti disebut sebagai developer properti atau  pengembang  perumahan  dan  berfungsi  sebagai penyedia perumahan bagi masyarakat. Dalam menjalankan bisnisnya, developer properti memerlukan sebuah perencanaan,  perencanaan  ini  sebagai  tolak  ukur  untuk menilai  realisasi  kegiatan-kegiatan  perusahaan  dengan membandingkan  perencanaan  yang  termuat  dengan realisasi  yang  telah  dilakukan  [3].  Walaupun  realisasi terkadang  tidak sesuai dengan perkiraan namun memperkirakan  sesuatu  diperlukan  untuk  perencanaan yang  lebih  luas.  Untuk  memperkirakan  jumlah  penjualan rumah dimasa yang akan datang diperlukan sebuah prediksi yang  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi  sehingga dapat  menyesuaikan  jumlah  produksi  sesuai  kebutuhan konsumen.  Dikarenakan data yang digunakan adalah data historis maka untuk memprediksi jumlah penjualan rumah ini dapat menggunakan metode fuzzy time series. Penelitian menggunakan fuzzy time series untuk memprediksi jumlah penjualan  rumah  hingga  saat  ini  belum  ada  berdasarkan pencarian  pada  garuda.ristekbrin.go.id  sehingga  data  ini tidak dapat dibandingkan dengan penelitian lain yang tidak apple to apple.
Peramalan merupakan perkiraan mengenai sesuatu yang belum  terjadi.  Peramalan  diperlukan  dalam  proses pengambilan  keputusan,  sehingga  dengan  melakukan peramalan akan memberikan dasar dalam perencanaan dan pengambilan  keputusan  untuk  meningkatkan  keuntungan serta mencegah terjadinya kerugian [4]. Metode peramalan (forecasting) terdiri dari  metode kualitatif dan kuantitatif. Salah satu metode yang termasuk metode kuantitatif adalah metode time  series atau  runtun  waktu. Time  series atau runtun  waktu  adalah  himpunan  observasi  data  terurut dalam  waktu  [5],  sedangkan  prediksi  data  runtun  waktu ( time series ) adalah jenis data yang dikumpulkan menurut urutan  waktu  dalam  suatu  rentang  waktu  tertentu  [6], sehingga  data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini berupa data historis.

## II. M ETODOLOGI
Penelitian dilakukan dengan  beberapa  langkah-langkah sistematis,  berikut  langkah  penelitian  diperlihatkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram alir penelitian

## A. Identifikasi Masalah
Identifikasi Masalah mengenai latar belakang permasalahan  yang  berhubungan  dengan  prediksi  jumlah penjualan rumah dengan menggunakan metode fuzzy time series .

## B. Studi Literatur
Studi literatur dilakukan untuk mencari berbagai sumber tertulis seperti buku-buku, jurnal, atau dokumen-dokumen yang  berkaitan  dengan  data time  series, logika fuzzy dan metode fuzzy time series yang akan dijadikan sebagai kajian terkait dan landasan teori.
1) Data  Time  Series: Data time  series merupakan runtunan  data  berdasarkan  suatu  periode  waktu  seperti harian, mingguan, bulanan, tahunan, dan lain-lain. Analisis data berkala memungkinkan untuk mengetahui perkembangan  suatu  atau  beberapa  kejadian  serta hubungan/pengaruhnya  terhadap  kejadian  lainnya  [7]. Analisis time series juga dapat  diterapkan pada data yang bernilai  nyata,  kontinu,  data  numerik  diskrit,  atau  data simbolis  diskrit  [8].  Pola  gerakan  data  atau  nilai-nilai variabel  dapat  diikuti  atau  diketahui  dengan  adanya  data berkala,  sehingga  data  berkala  dapat  dijadikan  sebagai dasar  untuk  pembuatan  keputusan,  peramalan  keadaan perdagangan  dan  ekonomi  pada  masa  yang  akan  datang, serta perencanaan kegiatan dimasa yang akan datang [9].
2) Logika Fuzzy: Logika fuzzy dipahami sebagai  suatu proses  pengambilan  keputusan  berbasis  aturan  yang bertujuan  untuk  memecahkan  masalah.  Logika fuzzy disebut sebagai logika kabur atau samar karena logika fuzzy menangkap  informasi-informasi  yang  tidak  pasti  menjadi nilai-nilai  logika  yang  harus  diperhitungkan  [10].  Nilai keanggotaan  atau  derajat  keanggotaan  ( membership function ) menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy [11].  Dua  hal  yang  perlu  diperhatikan  agar  metode logika fuzzy dapat  bekerja  dengan  baik  yaitu  menentukan himpunan fuzzy dan aturan fuzzy [12].

## C. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan  data historis  penjualan  rumah  dengan  cara  mewawancarai  staf
administrasi penjualan dari PT. Pal Dua Asri. Adapun data historis yang telah didapat bias dilihat pada Tabel I.
TABEL I
D ATA H ISTORIS Waktu Data Waktu Data Waktu Data Jan-16 11 Jan-17 19 Jan-18 16 Feb-16 14 Feb-17 15 Feb-18 15 Mar-16 18 Mar-17 13 Mar-18 17 Apr-16 14 Apr-17 15 Apr-18 18 Mei-16 15 Mei-17 10 Mei-18 12 Jun-16 17 Jun-17 10 Jun-18 10 Jul-16 11 Jul-17 14 Jul-18 13 Ags-16 9 Ags-17 11 Ags-18 13 Sep-16 12 Sep-17 9 Sep-18 15 Okt-16 7 Okt-17 10 Okt-18 11 Nov-16 11 Nov-17 16 Nov-18 13 Des-16 13 Des-17 16 Des-18 20

## D. Implementasi Fuzzy Time Series
Fuzzy  Time  Series (FTS)  merupakan  rangkaian  waktu yang  disusun  berdasarkan  istilah  linguistik  fuzzy  atau termasuk  metode  peramalan  non-parametrik.  Metode  ini mudah  diterapkan  dan  sangat  fleksibel,  memberikan  cara untuk  menangani  data  numerik  dan  non-numerik  [13]. 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 [14]. Konsep  himpunan fuzzy awalnya  digunakan  untuk mewakili  atau  mengelola  semua  ketidakpastian  [15]. Langkah-langkah  perhitungan fuzzy  time  series dapat dilihat pada Gambar 2.
1) Himpunan  Semesta: Himpunan  semesta  merupakan himpunan yang memuat keseluruhan data dari data terkecil hingga  data  terbesar  dengan  notasi  U  =  [D min ,  D max ], sehingga  berdasarkan  data  histori  pada  Tabel  I  maka himpunan semesta yang terbentuk adalah U = [7, 20].
2) Pembentukan Interval: Menentukan interval berbasis rata-rata dengan cara menghitung setengah dari hasil rata- rata  nilai  selisih  antar  data  histori  kemudian  dibulatkan berdasarkan  Tabel  II.  Jumlah  interval  diperoleh  dengan membagi  jangkauan  dengan  nilai  perhitungan  yang  telah dibulatkan berdasarkan Tabel II.
TABEL II B ASIS I NTERVAL
Jangkauan Basis 0.1 – 1.0 0.1 1.1 – 10 1 10.1 – 100 10 100.1 - 1000 100
Dari data historis pada Tabel I didapat selisih rata-rata sebesar  2.88,  dari  rata-rata  absolut  tersebut  dibagi  dua menjadi  1.44  dan  dibulatkan  berdasarkan  basis  interval pada  Tabel  II  menjadi  1  sebagai  panjang  interval  efektif. Jumlah  interval  didapat  dari  selisih  batas  atas  dan  bawah himpunan semesta yang telah dipengaruhi margin sebesar 5%. Selisih batas atas dan bawah himpunan semesta yaitu (D max + 5%D max ) – (D min – 5% D min ) = (20+1) – (7-0.35) = 14.35  yang  kemudian  dibagi  panjang  interval  maka diperoleh  14.35/1  =  14.35  yang  dibulatkan  menjadi  14 sebagai jumlah interval efektif.
3) Fuzzifikasi: Data  historis  akan  dikonversi  ke  dalam keanggotaan himpunan bilangan fuzzy berdasarkan grafik fuzzy  sets  yang  telah  terbentuk  sehingga  didapat  nilai fuzzifikasi  dari  setiap  data  historis.  Tabel  fuzzy  sets terdapat  pada Tabel  III.  Grafik  fuzzy  sets  yang  terbentuk dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Grafik fuzzy sets
Hasil fuzzifikasi dapat dilihat pada Tabel III.
4) Fuzzy  Logic  Relationship  (FLR):  Fuzzy  logic relationship merupakan sebuah hubungan antar data yang telah  melalui  tahap  fuzzifikasi  pada  data  historis. Dua fuzzifikasi yang berurutan A i (t-1) dan A j (t) dapat dijadikan kedalam sebuah fuzzy logic relationship dengan  notasi  A i → A j dimana A i merupakan current state atau left hand side (LHS)  dan  A j merupakan next  state atau right  hand  side (RHS).  Tabel fuzzy  logic  relationship dapat  dilihat  pada Tabel IV.

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 08, No. 4, Oktober 2020
TABEL III
F UZZIFIKASI Waktu Data Fuzzifikasi Jan-16 11 A 4 Feb-16 14 A 7 Mar-16 18 A 11 Apr-16 14 A 7 Mei-16 15 A 8 Waktu Data Fuzzifikasi … … … Ags-18 13 A 6 Sep-18 15 A 8 Okt-18 11 A 4 Nov-18 13 A 6 Des-18 20 A 13
TABEL IV F UZZY L OGIC R ELATIONSHIP
Waktu FLR
Jan-15 → Feb-15 A 4 → A 7 Feb-15 → Mar-15 A 7 → A 11
Mar-15 → Apr-15 A 11 → A 7 Apr-15 → Mei-15 A 7 → A 8 Mei-15 → Jun-15 A 8 → A 10 … … Ags-18 → Sep-18 A 6 → A 8 Sep-18 → Okt-18 A 8 → A 4 Okt-18 → Nov-18 A 4 → A 6 Nov-18 → Des-18 A 6 → A 13 Des-18 → Jan-19 - 5) Fuzzy Logic Relationship Group (FLRG):
Pembentukan fuzzy  logic  relationship  group berdasarkan pada fuzzy  logic  relationship yang  telah  terbentuk sebelumnya. Semua fuzzy logic relationship yang memiliki current state atau left hand side yang sama akan digabung menjadi  satu fuzzy  logic  relationship  group yang  sama. Tabel fuzzy  logic  relationship  group dapat  dilihat  pada Tabel V.
TABEL V
F UZZ Y L OGIC R ELATIONSHIP G ROUP
LHS RHS LHS RHS
A 0 →   A 4 A 7 → A 11 , A 4 , A 8
A 1 → - A 8 → A 10 , A 3 , A 4 , A 6 A 2 → A 3 , A 5 A 9 → A 8 , A 9
A 3 → A 3 , A 6 , A 7 , A 9 A 10 → A 11 , A 4 A 4 → A 2 , A 6 , A 7 A 11 → A 5 , A 7
A 5 →
A 0 , A 3 A 12 → A 8 A 6 → A 12 , A 13 , A 6 , A 8 A 13 → -
6) Pembobotan: Pembobotan  dihitung  berdasarkan banyaknya  perulangan  yang  terjadi  pada fuzzy  logic relationship. Nilai pembobotan dapat dilihat pada Tabel VI.
TABEL VI P EMBOBOTAN LHS RHS A 0 → A 4 (1) A 1 → -
A 2 → A 3 (1/2), A 5 (1/2) A 3 → A 3 (1/4), A 6 (1/4), A 7 (1/4), A 9 (1/4) A 4 → A 2 (2/5), A 6 (2/5), A 7 (1/5)
A 5 → A 0 (1/2), A 3 (1/2) A 6 → A 12 (1/5), A 13 (1/5), A 6 (1/5), A 8 (2/5)
A 7 → A 11 (1/3), A 4 (1/3), A 8 (1/3) A 8 → A 10 (2/5), A 3 (1/5), A 4 (1/5), A 6 (1/5)
A 9 → A 8 (1/3), A 9 (2/3)
A 10 → A 11 (1/2), A 4 (1/2) A 11 → A 5 (1/2), A 7 (1/2)
A 12 → A 8 (1) A 13 → -
7) Defuzzifikasi: Defuzzifikasi  merupakan  proses menghitung nilai peramalan dari fuzzifikasi setiap left hand side pada  masing-masing group yang  telah  terbentuk. Menghitung  defuzzifikasi  dapat  menggunakan  persamaan 2 sebagai berikut.
(1)

## E. Pengujian dan Analisis Hasil
Hasil  peramalan  yang  telah  didapat  akan  diuji menggunakan  metode mean  absolute  percentage  error (MAPE).  MAPE  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil peramalan  terhadap  permintaan  aktual  selama  periode tertentu  yang  akan  memberikan  informasi  persentase kesalahan  [16].  MAPE dihitung dengan  mencari  selisih absolut  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  pada  tiap periode  dibagi  dengan  nilai  aktual  pada  periode  itu  dan kemudian  nilai  tersebut  dirata-ratakan.  Secara  matematis, MAPE dirumuskan seperti persamaan 1 berikut:
(2)
dengan: n = jumlah data At = Data actual Ft = Hasil prediksi
Analisis  hasil  dilakukan  untuk  menganalisa  hasil  dari penelitian  yang  telah  dilakukan.  Selain  itu  juga  untuk melihat seberapa besar akurasi yang didapat.

## F. Penarikan Kesimpulan
Kesimpulan  dirumuskan  berdasarkan  pengujian  dan hasil dari implementasi fuzzy time series dan mengacu pada tujuan  pada  prediksi  jumlah  penjualan  rumah  yang  telah dilakukan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian
Hasil  prediksi  akan  diuji  dengan  menggunakan  MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error ).  Perhitungan  MAPE
yaitu  dengan  membandingkan  hasil  prediksi  dengan  data aktual  atau  yang  sebenarnya  sehingga  akan  didapat  nilai error dari hasil prediksi tersebut. Semakin kecil nilai error yang  dihasilkan  maka  semakin  baik  pula  tingkat  akurasi dari hasil prediksi tersebut. Pengujian ini dilakukan untuk menilai  seberapa  besar  tingkat  akurasi  hasil  prediksi  dari perhitungan  yang  telah  dirancang.  Dalam  melakukan pengujian  digunakan  beberapa  variasi  margin  batas  atas dan bawah himpunan semesta yaitu dari 0-10%.
Hasil pengujian terbaik terdapat pada pengujian dengan menggunakan  margin  sebesar  5%  pada  batas  atas  dan bawah  himpunan  semesta  serta  dengan  jumlah  interval sebanyak 14 interval. Nilai MAPE pada pengujian tersebut adalah sebesar 14.21% sehingga didapat nilai akurasi atau ketepatan sebesar 85.79%. Hasil pengujian MAPE dengan error terbesar terjadi pada margin sebesar 8% serta jumlah interval sebanyak 15 interval dengan error mencapai 18.07 dan akurasi atau ketepatan sebesar 81.93%. Jumlah interval yang tidak sama karena menyesuaikan dengan margin dan perhitungan  interval  berbasis  rata-rata.  Gambar  grafik perbandingan nilai data aktual dengan hasil prediksi dapat dilihat pada Gambar 4. dan Gambar 5.
Gambar 4. Grafik perbandingan data aktual dan hasil prediksi dengan margin 5%
Gambar  5.  Grafik  perbandingan  data  aktual  dan  hasil  prediksi  dengan margin 8%

## B. Analisis Hasil Pengujian
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan dengan berbagai variasi margin dan jumlah interval, maka rangkuman hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel VII.
Dari pengujian yang telah dilakukan, adapun hasil analisis yang didapat dari hasil pengujian adalah sebagai berikut:
1. Besaran persentase batas atas dan bawah dari himpunan semesta U mempengaruhi jumlah interval serta hasil prediksi yang akan terbentuk.
2. Semakin besar persentase margin maka semakin besar juga jumlah interval yang terbentuk namun
untuk perubahan hasil prediksi tidak memiliki pola yang jelas.
3. Bertambahnya jumlah interval dikarenakan jarak atau rentang di dalam himpunan semesta U yang semakin melebar.
4. Hasil MAPE terbaik yaitu dengan akurasi sebesar 85.79% dengan jumlah interval sebanyak 14 interval dan dengan margin batas atas dan bawah himpunan semesta sebesar 5%.
5. Hasil MAPE dengan error terbesar yaitu 18.072% dengan jumlah interval sebanyak 15 interval dan dengan margin batas atas dan bawah himpunan semesta sebesar 8%
6. Rancangan ini hanya menghasilkan satu hasil prediksi dimana data aktualnya belum diketahui yaitu satu bulan setelah data historis terakhir.
7. Metode yang digunakan dalam menentukan panjang dan jumlah interval sangat mempengaruhi hasil prediksi.
8. Penentuan jumlah interval dengan menggunakan metode berbasis rata-rata akan lebih cocok pada data yang memiliki selisih rata-rata yang kecil.
TABEL VII H ASIL P ENGUJIAN Margin Jumlah Interval Skor MAPE 0% 13 14.77% 1% 13 15.04% 2% 14 14.47% 3% 14 14.46% Margin Jumlah Interval Skor MAPE 4% 14 14.46% 5% 14 14.21% 6% 15 15.28% 7% 15 15.16% 8% 15 18.07% 9% 15 16.10% 10% 16 15.16%

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian  terhadap prediksi  jumlah  penjualan  rumah  dengan  menggunakan fuzzy  time  series ,  dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini dapat  menghasilkan  prediksi  jumlah  penjualan  rumah hingga satu bulan setelah data terakhir yaitu bulan Januari 2019. Pada bulan Januari 2019 diprediksi jumlah penjualan rumah adalah sebanyak 20 unit sedangkan data aktualnya adalah  sebanyak  18  unit,  sehingga  menghasilkan error sebesar 11,11% dan akurasi sebesar 88,89%.
Dengan menggunakan margin sebesar 5% dari batas atas dan  bawah  menghasilkan  rata-rata error terkecil  yaitu 14.21%  dari  35  data  (Februari  2016  –  Desember  2018) dengan menggunakan pengujian MAPE sehingga rancangan ini dapat diterapkan pada developer properti.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Ratningsih, “Forecasting Penjualan Rumah Dengan Menggunakan
Metode Trend Moment Pada PT.Rumakita Prima Karsa,”
Perspektif , vol. 15, no. 1, 2017.
[2] H. Tama, “Perumahan Pusat Kota dengan Konsep Efisiensi di Pontianak,” vol. 4, no. 1, 2016.
[3] M. Munandar, Budgeting: Perencanaan Kerja, Pengkoordinasian
Kerja, Pengawasan Kerja . Yogyakarta: BPFE Universitas Gajahmada, 2001.
[4] N. Rukhansah, M. A. Muslim, & A. Riza, “Peramalan Harga Emas Menggunakan Fuzzy Time Series Markov Chain Model,” KOMPUTAKI , vol. 1, no. 1, 2016.
[5] M. N. Saleh, M. A. Irwansyah, & H. H. Anra, “Implementasi
Peramalan Menggunakan Fuzzy Time Series pada Aplikasi
Helpdesk Inventaris Perangkat Teknologi Informasi,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN) , vol. 1, no. 2, 2017.
[6] M. Y. Fathoni, “Implementasi Metode Fuzzy Time Series Cheng untuk prediksi Kosentrasi Gas NO2 Di Udara,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 2017.
[7] I. Halimi & W. A. Kusuma, “Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Menggunakan Algoritma Neural Network,”
Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 4, no. 1, 2018.
[8] J. Lin, E. Keogh, S. Lonardi, & B. Chiu, “A symbolic
representation of time series, with implications for streaming algorithms,” Proceedings of the 8th ACM SIGMOD Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery , 2003.
[9] J. R. Hwang, S. M. Chen, & C. H. Lee, “Handling forecasting problems using fuzzy time series,” Fuzzy Sets and Systems , vol. 100, no. 1–3, 1998.
[10]  E. A. Nugroho, “Sistem Pengendali Lampu Lalulintas Berbasis Logika Fuzzy,” Jurnal SIMETRIS , vol. 8, no. 1, 2017.
[11]  I. G. A. D. Saryanti, “Perancangan Sistem Klasifikasi Tingkat Hipertensi Manusia dengan Metode Logika Fuzzy,” Proceeding Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , vol. 1, no. 1, 2018.
[12]  M. C. C. Utomo, W. F. Mahmudy, & S. Anam, “Kombinasi
Logika Fuzzy dan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Prakiraan Curah Hujan Timeseries di Area Puspo – Jawa Timur,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 4, no. 3, 2017.
[13]  P. C. L. Silva, H. J. Sadaei, R. Ballini, & F. G. Guimaraes,
“Probabilistic Forecasting With Fuzzy Time Series,” IEEE
Transactions on Fuzzy Systems , 2019.
[14]  N. Nikentari, M. Bettiza, & H. Sastypratiwi, “Prediksi Kecepatan Angin Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy (ANFIS) dan Radial
Basis Function Neural Network (RBFNN),” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 4, no. 1, 2018.
[15]  P. Singh, “A Brief Review of Modeling Approaches Based on Fuzzy Time Series,” International Journal of Machine Learning and Cybernetics , vol. 8, no. 2, 2017.
[16]  W. Kurniadi, “Pendukung Keputusan Dalam Peramalan Penjualan Ayam Broiler Dengan Metode Trend Moment Dan Simple Moving Average Pada CV. Merdeka Adi Perkasa,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 2, no. 3, 2018.