Implementasi Fuzzy Time Series pada Prediksi Jumlah Penjualan Rumah

Abstract

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.

Prediksi Penjualan Bisnis Rumah Properti Dengan Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

“…Prediksi penjualan dapat menjadi tolak ukur dalam menentukan strategi perusahaan di masa depan karena dapat mengendalikan perencanaan dan ketersediaan pada produksi rumah agar memenuhi kebutuhan dari konsumen (Ramadhan et al, 2020). Prediksi yang akurat dapat memberikan keuntungan tersendiri bagi perusahaan berupa penghematan biaya dari sisi produksi rumah dan tidak mengeluarkan biaya yang berlebih untuk produksi.…”

“…Tujuan analisis time series adalah untuk mengidentifikasi pola, tren, dan fluktuasi dalam data seiring waktu. Dengan memahami pola dan karakteristik data time series, kita dapat membuat prediksi dan prediksi untuk nilai-nilai masa depan, mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan dalam data, dan membuat keputusan yang lebih baik dalam konteks analisis berbasis waktu (Ramadhan et al, 2020).…”

Prediksi Jumlah Penduduk menggunakan Metode Fuzzy Time Series

“…Kemudian menghitung interval berbasis rata-rata. Untuk menentukan interval berbasis rata-rata dengan cara menghitung setengah dari hasil rata-rata nilai selisih antara data historis kemudian dibulatkan berdasarkan tabel basis interval (Ramadhan, Tursina, and Novriando 2020). Adapun tabel dari basis interval dapat dilihat pada Tabel 2.…”

Prediksi Jumlah Pendapatan Daerah Pada Kantor BPKPAD Dengan Metode Fuzzy Time Series

“…Fuzzy Time Series merupakan metode peramalan data yang menggunakan prinsip-prinsip fuzzy sebagai dasarnya. Secara kasar himpunan fuzzy dapat diartikan sebagai suatu kelas bilangan dengan batasan samar (Rahmawati et al, 2021); (RIZALMA, 2022); (Ramadhan et al, 2020). Konsep fuzzy time series dijelaskan sebagai berikut (Ella et al, 2020); (Safitri et al, 2018):…”