Penerapan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Menggunakan Fungsi Keanggotaan Generalized Bell Untuk Peramalan Data Time Series

Abstract

Analisis deret waktu merupakan teknik analisis dalam statistika yang menggunakan data observasi dari beberapa periode secara beruntun dalam interval waktu yang tetap.  Dalam analisis ini, model dibangun dan diidentifikasi dari pola data peristiwa dari masa lalu.  ANFIS merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan data time series, ANFIS sendiri merupakan salah satu jenis neural network yang berbasis pada sistem inferensi fuzzy Takagi Sugeno.  Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan ANFIS untuk meramalkan data time series menggunakan fungsi keanggotaan generalized bell.  Selanjutnya menduga model ANFIS dan memperoleh tingkat akurasi dari model peramalan Indeks Harga Konsumen (IHK) dengan metode ANFIS.  Variabel prediktor yang digunakan adalah inflasi dan uang beredar, untuk variabel respon yang digunakan adalah IHK.  Model terbaik dipilih berdasarkan pada nilai RMSE.  Hasil analisis menunjukan bahwa penggunaan metode ANFIS sudah baik untuk peramalan data karena hasil prediksi sudah cukup mendekati data aktual dan RMSE model ANFIS dengan 2-cluster memberikan tingkat keakuratan yang baik untuk meramalkan IHK dengan nilai RMSE sebesar 5,29907.

Kata Kunci:  data time series, ANFIS, indeks harga konsumen, peramalan