Analisis Kinerja Fuzzy Inference dalam Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani pada Prediksi Nilai Ekspor Hortikultura Indonesia

Abstract

Forecasting the value of exports based on the previous 1 year in general already exists, but only uses the variable type of horticulture and the value of the value is not calculated in detail which makes the predicted value much different from the actual value. This research aims to build a combination of rule evaluation method and the method used for defuzzyfication in the process of predicting export values to obtain optimal predictions from the previous four years of export data. This model includes prediction of export value in the following year. So that it can be found a combination that produces accuracy values from several methods used in fuzzy inference Mamdani performance by involving several variables such as rainfall and horticultural production by applying the Max-Min and Probabilistic methods in the implication process and the defuzzification process using the Centroid method. With this model, it can be found the accuracy value from the combination of rule evaluation with defuzzyfication, namely Maximum with Centroid. By applying a different implication method each year, the membership value is not affected and with this combination in the prediction case the accuracy value is 81.03% with an error value of 18.97% and with probor have accuracy 85% and error value 14.81%.

Peramalan nilai ekspor berdasarkan 1 tahun sebelumnya secara umum sudah ada, namun hanya menggunakan variabel jenis hortikultura dan nilai kenggotaaan tidak dihitung secara detail yang membuat nilai prediksi jauh berbeda dengan nilai aktualnya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu kombinasi antara metode yang digunakan pada tahapan rule evaluation (komposisi aturan fuzzy) dengan metode yang digunakan untuk tahapan defuzzyfikasidalam proses prediksi nilai ekspor untuk mendapatkan prediksi yang optimal dari empat tahun data ekspor sebelumnya. Model ini meliputi prediksi nilai ekspor ditahun berikutnya. Sehingga dapat ditemukan sebuah kombinasi yang menghasilkan nilai akurasi dari beberapa metode yang digunakan dalam kinerja fuzzy inference Mamdani dengan melibatkan beberapa variabel seperti curah hujan dan produksi hortikultura dengan menerapkan metode Max-Min dan Probabilistik pada proses implikasi dan proses defuzzifikasi menggunakan metode Centroid. Dengan adanya model ini, dapat ditemukan nilai akurasi dari kombinasi rule evaluation (komposisi aturan fuzzy) dengan defuzzyfikasi yaitu Max-Min dengan Centroid. Dengan menerapkan metode implikasi yang berbeda pada tiap tahunnya, namun nilai keanggotaan tidak terpengaruh dan dengan kombinasi tersebut dalam kasus prediksi nilai keakuratannya adalah 81.03% dengan nilai eror 18.97% dan keakuratan menggunakan probor 85% dengan nilai eror 14.81%.