Peramalan Data Runtun Waktu menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System

Abstract

This study aims to determine the application of the Hybrid SARIMA-ELM model to train passenger data and determine the level of forecasting accuracy. Forecasting is based on data on the number of passengers disembarking at Bandung Station in the period before Covid-19 (August 2014-December 2018) and the period during Covid-19 (January 2020-December 2021). Forecasting begins with finding the best SARIMA model, then the residuals from SARIMA are modeled with ELM. Hybrid SARIMA-ELM model forecasting results are measured for accuracy using MAPE. The best SARIMA model is SARIMA (0,1,1)(0,1,0)¹² for the phase before Covid-19 and ARIMA (2,0,0) model for the phase during Covid-19. With a data ratio of 80:20, 3 input features, 1 hidden layer neuron, and 1 output in the ELM model, a MAPE value of 5.27% is obtained, which means that forecasting is highly accurate for the model before Covid-19 and a MAPE of 13.43%, which means good forecasting for the model during Covid-19.

Keywords: ELM, Forecasting, Number of Passengers, SARIMA

Abstrak

PT. Asuransi Jiwasraya merupakan salah satu perusahaan asuransi jiwa yang ada di Indonesia. Pada setiap tahunnya, PT. Asuransi Jiwasraya mempunyai target premi. Keberadaan target premi ini, bertujuan untuk mencapai visi dan misi dari PT. Asuransi Jiwasraya. Karena PT. Asuransi Jiwasraya merupakan perusahaan milik negara, maka setiap tahunnya perusahaan harus memberikan kontribusi kepada negara. Oleh karena itu, PT Asuransi Jiwasraya harus meramalkan pendapatan premi pada setiap tahunnya. Pada artikel ini, akan dibahas mengenai peramalan jumlah premi PT Asuransi Jiwasraya dengan tujuan untuk memprediksi jumlah premi periode selanjutnya berdasarkan data jumlah premi menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Metode ANFIS merupakan metode yang mengkombinasikan konsep Neural Network dan Fuzzy Logic. Ramalan yang tepat berguna untuk membuat kebijakan yang tepat agar tercapainya visi dan misi dari PT Asuransi Jiwasraya. Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa nilai MAPE untuk metode ANFIS sebesar 0.858820136%. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa metode ANFIS sudah cukup baik digunakan untuk meramalkan jumlah premi PT. Asuransi Jiwasraya Cabang Bandung Timur.