Implementasi Fuzzy Time Series Untuk Memprediksi Pertambahan Penduduk Pada Kabupaten Kaur

Feri  Saputra; Jusuf  Wahyudi; Devi  Sartika

doi:10.53842/juki.v5i1.214

Authors

Feri Saputra Universitas Dehasen Bengkulu
Jusuf Wahyudi Universitas Dehasen Bengkulu
Devi Sartika Universitas Dehasen Bengkulu

DOI:

https://doi.org/10.53842/juki.v5i1.214

Keywords:

Fuzzy Time Series, Prediksi Pertambahan Penduduk, Kabupaten Kaur

Abstract

Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kabupaten Kaur, proses perhitungan jumlah penduduk masih dilakukan secara manual yaitu melalui sensus penduduk. Penyelenggaraan sensus penduduk dalam pelaksanaannya membutuhkan biaya yang sangat besar dan waktu yang lama. Oleh karena itu untuk mempermudah dalam menghitung peningkatan jumlah pertumbuhan penduduk setiap tahunnya dibutuhkan suatu peramalan jumlah penduduk sebagai perhitungan ilmiah guna keperluan perencanaan dan analisis yang berhubungan dengan kependudukan. Aplikasi prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur merupakan suatu aplikasi yang dapat membantu pihak Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil Kabupaten Kaur dalam mengetahui pertumbuhan penduduk di Kabupaten Kaur setiap tahunnya. Prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur dianalisis melalui pendekatan Metode Fuzzy Time Series dengan mengambil data sebanyak 4 tahun terakhir yaitu 2018, 2019, 2020, 2021. Aplikasi prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur dibangun menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic .Net dan Database SQL Server 2008r2. Berdasarkan pengujian blackbox yang telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa fungsionalitas dari aplikasi prediksi pertambahan penduduk pada Kabupaten Kaur berjalan dengan baik sesuai harapan dan mampu menganalisis data melalui Metode Fuzzy Time Series

Downloads

Download data is not yet available.

References

. Blazing, A., 2018. Pemrograman Windows Dengan Visual Basic .Net : Praktikum Pemrograman VB.Net. s.l.:Google Book.

. Elisawati & Masrizal, 2017. Penerapan Fuzzy Time Series Model Chen Untuk Memprediksi Jumlah Penduduk. Dumai Sumatera Barat, Prosiding Seminar Nasional Sekolah Tinggi Teknologi Dumai Vol.1 No.1 ISSN:2581-267X.

. Febrialdi, R., Toharudin, T. & Sudartianto, 2020. Penerapan Metode Fuzzy Time Series Dalam Peramalan Curah Hujan di Kabupaten Padang Pariaman. Bandung, Seminar Nasional Statistika IX Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran.

. Firman, A., 2019. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi. Surabaya: Penerbit Qiara Media.

. Fyanda, D. A., Ula, M. & Asrianda, 2017. Implementasi Fuzzy Time Series Pada Peramalan Penjualan Tabung Gas LPG di UD. Samudera LPG Lhokseumawe. Jurnal Sistem Informasi, Volume Vol.1 No.1 ISSN:2598:599X.

. Helmud, E., 2021. Optimasi Basis Data Oracle Menggunakan Complex View Studi Kasus : PT. Berkat Optimis Sejahtera (PT.BOS) Pangkalpinang. Jurnal Informatika, Volume Vol.7 No.1 ISSN.2407-1730.

. Huda, A. S., 2020. Prediksi Penerimaan Pegawai Baru Metode Naive Bayes. Bandung: Kreatif Industri Nusantara.

. Pamungkas, C. A., 2017. Pengantar dan Implementasi Basis Data. Yogyakarta: Penerbit Deepublish.

. Seruni, D. S., Furqon, M. T. & Wihandika, R. C., 2020. Sistem Prediksi Pertumbuhan Jumlah Penduduk Kota Malang Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour Regression. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komputer, Volume Vol.4 No.4 e-ISSN:2548-964X.

. Siagian, Y., 2018. Implementasi Metode Least Square Untuk Peramalan Pertumbuhan Penduduk Pada Kabupaten Asahan. Kisaran, Asahan, Sumatera Utara, Seminar Nasional Royal (SENAR) ISSN:2622-6510.

. Suprapto, U., 2021. Pemodelan Perangkat Lunak (C3) Kompentesi Keahlian : Rekayasa Perangkat Lunak Untuk SMK/MAK Kelas XI. Jakarta: Grasindo.

. Vivianti, Aidid, M. K. & Nusrang, M., 2020. Implementasi Metode Fuzzy Time Series Untuk Peramalan Jumlah Pengunjung di Benteng Fort Rotterdam. Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research, Volume Vol.2 No.1 ISSN:2684-7590.