Peramalan Penerima Dana Guru Bantu Di Provinsi Riau Tahun 2022-2023 Menggunakan Fuzzy Time Series Ruey Chyn Tsaur

Rahmawati Bakri; Fitriani Muttakin; Rahmadeni Rahmadeni; Ernila Sari Gulo

doi:10.37859/coscitech.v4i2.4413

Rahmawati Bakri UIN Sultan Syarif Kasim Riau
Fitriani Muttakin UIN Sultan Syarif Kasim Riau
Rahmadeni Rahmadeni UIN Sultan Syarif Kasim Riau
Ernila Sari Gulo UIN Sultan Syarif Kasim Riau

https://doi.org/10.37859/coscitech.v4i2.4413

Abstract

Dana guru bantu merupakan bantuan dari pemerintah berupa uang yang diberikan kepada guru honorer atau non PNS. Dana guru bantu ini bertujuan untuk membantu sekolah agar terpenuhi kebutuhan akan tenaga guru di suatu kabupaten/kota atau Provinsi tertentu melalui sistem seleksi yang telah ditetapkan yang bersifat sementara. Dalam Permasalahan menentukan perkiraan jumlah guru yang menerima dana guru bantu se-Provinsi Riau tahun 2022-2023 ini dapat diatasi dengan menggunakan metode Fuzzy Time Series Ruey Chyn Tsaur yang mendefinisikan himpunan fuzzy pada data historis yang diamati dengan pembentukan interval, fuzzifikasi data historis, menetapkan Fuzzy Logic Relations Group dan melakukan peramalan probabilitas matriks transisi dan defuzzifikasi data fuzzy menghitung nilai menggunakan MAPE. Berdasarkan hasil pembahasan diperoleh hasil MAPE sebesar 0,536073441 dan jumlah guru yang akan mendapat dana bantu pada tahun 2022 sekitar 138-196 orang dan pada tahun 2023 sekitar 110-138 orang dengan hasil rata-rata MAPE 0,168687 % yang termasuk kategori sangat baik.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] AHMAD FAUZI, “PERBEDAAN KINERJA ANTARA GURU PNS DENGAN NON PNS DI SD NEGERI SE-DESA PUTATSARI NASKAH,” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 3, no. 1, pp. 1–15, 2015.
[2] C. Masinambow and Adolfina, “Analisis Perbandigan Kinerja Pegawai PNS dan Non PNS di Politeknik Negeri Manado,” Jurnal EMBA, vol. 5, no. 2, pp. 1093–1101, 2017.
[3] J. Subaygo, “PERLINDUNGAN HUKUM ATAS KESEJAHTERAAN GURU BANTU,” 2006.
[4] Yudi, “Peramalan Penjualan Mesin Industri Rumah Tangga Dengan Metode Fuzzy Time Series Ruey Chyn Tsaur,” Jurnal Informatika Kaputama(JIK), vol. 2, no. 1, pp. 53–59, 2018.
[5] I. Admirani, “Model Ruey Chyn Tsaur Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Pendaftaran Mahasiswa Baru,” 56 Jurnal JUPITER, vol. 12, no. 2, pp. 56–64, 2020.
[6] M. Churrohmah, Peramalan Penjualan Mobil di Indonesia Menggunakan Data Runtun Waktu Dengan Logika Ruey Chyn Tsaur. 2020. [Online].
[7] R. Rahmawati, D. E. Sari, A. N. Rahma, and M. Soleh, “Prediksi Curah Hujan di PPKS Bukit Sentang Dengan Menggunakan Fuzzy

Time Series Ruey Chyn Tsaur,” Jurnal Matematika Integratif, vol. 17, no. 1, p. 51, 2021, doi: 10.24198/jmi.v17.n1.32820.51-61.

[8] Rahmawati, E. P. Cynthia, and K. Susilowati, “Metode Fuzzy Time Series Cheng dalam Memprediksi Jumlah Wisatawan di Provinsi Sumatera Barat,” Journal of Education Informatic Technology and …, vol. 1, no. 1, pp. 11–23, 2019, [Online].
[9] O. Manalu, “Analisa Peramalan Penjualan dan Promosi Penjualan Terhadap Peningkatan Volume Penjualan Pada PT. Cakra Anugerah Arta Alumindo Medan,” Jurnal Ilmiah “JUMANSI STINDO,” vol. 1, no. 1, p. 26, 2019.
[10] M. L. Tauryawati and M. I. Irawan, “Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Cheng dan Metode Box-Jenkins untuk Memprediksi IHSG,” Jurnal Sains dan Seni ITS, vol. 3, no. 2, pp. A34–A39, 2014, [Online]. Available: www.idx.co.id
[11] A. Krisma, M. Azhari, and P. P. Widagdo, “Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing Dan Triple Exponential Smoothing Dalam Parameter Tingkat Error Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Means Absolute Deviation (MAD),” Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 4, no. 2, pp. 81–87, 2019.
[12]S. Makridakis, S. Wheelwright C, and V. E. McGee, “Metode dan Aplikasi Peramalan,” Binarupa Aksara, p. 112, 1999.