Perbandingan Metode Holt-Winter, Grey Model (1,1), Grey Derivative Dan Hybrid HW-GM (1,1) Pada Peramalan Jumlah Penderita HIV/AIDS (Studi Kasus : RSUD Kabupaten Buleleng)

Andika, Gede Doran (2018) Perbandingan Metode Holt-Winter, Grey Model (1,1), Grey Derivative Dan Hybrid HW-GM (1,1) Pada Peramalan Jumlah Penderita HIV/AIDS (Studi Kasus : RSUD Kabupaten Buleleng). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05211440000017_Undergraduate_Theses.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Di kabupaten Buleleng terdapat banyak orang yang menderita penyakit HIV/AIDS, jumlahnya mencapai sekitar 2.569 dan buleleng menjadi peringkat ketiga dengan pengidap HIV/AIDS terbanyak di Bali. Cukup tingginya angka penderita HIV/AIDS di kabupaten Buleleng mengisyaratkan bahwa perlu diadakannya tindakan untuk persiapan penanganan dan dalam upaya bentuk pencegahan. Pada penelitian ini akan dilakukan peramalan jumlah kasus penderita HIV/AIDS di kabupaten Buleleng untuk satu tahun kedepan dengan menggunakan metode Grey Forecasting Model dimana data historis yang digunakan merupakan data jumlah penderita perbulan yang dimulai pada tahun 2013-2017. Data tersebut didapatkan dari RSUD Kabupaten Buleleng. Tugas akhir ini menghasilkan nilai peramalan jumlah penderita HIV/AIDS untuk beberapa periode kedepan.
Metode yang banyak digunakan pada penelitian peramalan data dengan jumlah data yang sedikit atau informasi yang kurang adalah metode Grey Model (1,1). Metode tersebut banyak digunakan pada industri karena dianggap cepat, murah, dan menghasilkan peramalan yang memiliki tingkat akurasi yang baik untuk beberapa karakteristik data tertentu. Kadangkala untuk beberapa kasus, metode ini membutuhkan sebuah improvisasi untuk agar menghasilkan hasil yang lebih baik. Kombinasi metode peramalan secara luas dapat menguntungkan, menghasilkan perkiraan yang lebih akurat, sekaligus mengurangi varians dari residu. Untuk itu, dalam tugas akhir ini digunakan HW, GM (1,1), dan modifikasi GM (1,1) dan Hybrid-GM (1,1) untuk meramalkan data.
Hasil uji coba yang dilakukan menunjukkan bahwa pola data yang berbeda-beda, dapat memberikan pengaruh pada akurasi model. Berdasarkan nilai MAD, MAPE, MSE terkecil didapatkan model terbaik dengan menggunakan metode hybrid HW-GM (1,1). Metode Hybrid HW-GM (1,1) menghasilkan nilai MAPE 3,3%. Metode ini akan menghasilkan akurasi yang lebih baik jika dibandingkan dengan menggunakan metode yang lainnya seperti Holt Winter, GM (1,1) ataupun Grey Derivative. Holt Winter menghasilkan nilai MAPE 5,33% GM (1,1) menghasilkan nilai MAPE 3,35% dan Grey Derivative menghasilkan error sebesar 3,81%. =============== In Buleleng District there are many people suffering from HIV / AIDS, reaching 2,569 and buleleng being ranked with most people living with HIV / AIDS in Bali. The number of people living with HIV / AIDS in Buleleng district is sufficient for prevention measures. As a prevention efforts, this research will predict the number of cases of HIV / AIDS patients in Buleleng District during the next period by using the Grey Forecasting Model method, where the data is historical data the number of people with HIV/AIDS in 2013-2017, all data obtained from RSUD Kabupaten Buleleng. This final project will produce an estimated number of HIV / AIDS sufferers for some future periods.
The most widely used method of data forecasting research with small amount of data or less information is Grey Model (1,1). The method is widely used in the industry because it is considered fast, cheap, and produce a forecast that has a good level of accuracy for some specific data characteristics. Sometimes, for some cases, this method requires an improvisation in order to produce better results. The combination of forecasting methods can be widely advantageous, yielding more accurate estimates, while reducing the variance of residuals. For that, in this final project used Hotl Winter, GM (1,1), and modification of GM (1,1) and Hybrid-GM (1,1) to predict the data.
The experimental results show that different data patterns, can have an effect on the accuracy of the model. Based on the value of the smallest MAD, MAPE, and MSE obtained the best model HW-GM (1,1). The hybrid method HW-GM (1,1) shows a MAPE value 3,3%. This method will produce better accuracy, when compared using the other methods such as HW, GM (1,1) or Grey Derivative. Holt Winter produces MAPE 5.33%, GM (1,1) yields MAPE value 3.35% and Gray Derivative yields an error of 3.81%.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Forecasting, HIV/AIDS, Holt-Winter, Grey Model (1,1), Grey Derivative, Hybrid HW-GM (1,1), Peramalan, HIV/AIDS, Holt - Winter, Grey Model (1,1), Grey Derivative
Subjects:	H Social Sciences > HB Economic Theory > Economic forecasting--Mathematical models. T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Information and Communication Technology > Information Systems > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Gede Doran Andika
Date Deposited:	06 Sep 2018 09:27
Last Modified:	06 Sep 2018 09:27
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/52366

Actions (login required)

View Item