MODEL PREDIKSI HARGA LAMPU GEDUNG DALAM PENYUSUNAN PENAWARAN HARGA LELANG BUILDING MANAGEMENT MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM : STUDI KASUS PT GARUDA KARYA MANDIRI
DOI:
https://doi.org/10.33592/jutis.Vol4.Iss2.63Keywords:
Prediksi Harga, ANFIS, Fuzzy Prediksi, Adaptive Neuro Network, Fuzzy Inference SystemAbstract
Prediksi harga lampu dalam pembuatan penawaran harga lelang building management memainkan peranan penting dalam
kesuksesan proyek yang akan di kerjakan nanti. Prediksi harga secara tepat menyebabkan optimalnya proses alokasi
sumber daya, peningkatan efisiensi, dan peningkatan pendapatan perusahaan. Ternyata untuk meramalkan harga lampu
gedung adalah jenis prediksi non-linear. Pada penelitian ini, data berbentuk periode (1 periode = 4 bulan) dengan rentang
waktu data dari Januari 2009 sampai Desember 2015 yang digunakan sebagai parameter proses prediksi menggunakan
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Metode penelitian dimulai dengan pemetaan data menjadi 4 parameter
input dan 1 hasil output, yang selanjutnya dilakukan suatu training dan testing sebanyak 3 kali dengan klasifikasi data
periode 1-19, 2-20, dan 3-21. Hasil penelitian Prediksi harga menggunakan Model ANFIS berdasarkan 63 data dengan 3
varian lampu dan parameter input yang meliputi jumlah membership function sebanyak 2, tipe membership function
Trapesium (Trapmf), error goal 0, dan epoch Maksimal 100 mampu memberikan nilai hasil pengujian Root Mean Square
Error (RMSE) sebesar 0,05, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 5,62, dan hasil uji coba simulasi prediksi harga
lampu gedung dengan Metode ANFIS menghasilkan harga prediksi yang sesuai dengan data aktualnya dengan persentasi
selisih harga sebesar 1,65 x 10-3.
References
Ata dan Kocyigit,2010. An Adaptive Neuro-Fuzzy
Inference System Approuch FOr Prediction of Tip
Speed Ratio in Wind Turbine. Celal Bayar
University Turkey
Erdman, Denise., Fuzzy Logic more than a play on
words, Chemical Engineering, McGraw-Hill Pub,
[Fithri Dkk., 2012] Faisal Dkk.,2012. Anaalisa
Flustuasi dan Prediksi Harga Beras Menggunakan
Fuzzy Cognitive Maps Untuk Meningkatkan
Kesejahteraan Petani Beras, Instituts Teknologi
Sepuluh November.
Gurney, Kevin.2012. An Introduction to neural
networks. London. Taylor & Francis E-Library.
Jang Dkk., 1997. Neuro-fuzzy and Soft Computing.
Prentice-Hall
Marimin Dkk., 2013. Teknik dan Analisa
Pengambilan Keputusan Fuzzy Dalam Manajemen
Rantai Pasok. Jakarta : Percetakan IPB.
Marthasari, 2012. Prediksi Harga Emas
Menggunakan Metode Generalized Regression
Neural Network Dan Algoritma Genetika. ITS.
Naderloo Dkk.,2012.Aplication of ANFIS to
Predict Crop Yield Based on Different energy
Inputs.Razi University Iran.
Normalisa, 2012.Sistem Prediksi Harga Mobil
Avanza (Bekas) Menggunakan Fuzzy Inference
System Dengan Metode Mamdani. University
Pemalang.
Pradana ,2012. Forecasting / Peramalan.
https://fariedpradhana.wordpress.com/2012/06/28
/forecasting-peramalan/. Di Akses
pada:26/06/2015 13:14.
Vanajakshi dan Rilett,2004. A Comparasion of
The performance of artificial neural networks and
support vector machines for the prediction of
traffic speed. In : IEEE intelegent vehicles
symposium.pp 194-199
Wu Dkk,.2008. Investing Risk Prediction By
Using of Multistage Combination Techniques
ANFIS and Dematel. Islamic Azad University