PERAMALAN PORT THROUGHPUT MENGGUNAKAN METODE KOMBINASI NONLINIER

Abstract

Port throughput mempunyai pengaruh yang sangat berarti bagi port logistics dan secara tidak langsung berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi. Oleh karena itu, peramalan port throughput sangat diperlukan untuk kepentingan tersebut. Karena data port throughput merupakan data yang mempunyai sifat non linier, maka hasil peramalan akan lebih bagus jika digunakan metode yang dapat menangani sifat data yang non linier tersebut. Dari penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya, terlihat bahwa metode Moving Average dan Exponential Smoothing mempunyai performance yang dapat dikatakan bagus untuk menangani data yang mempunyai sifat seperti port througput. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dicoba untuk menggabungkan metode Moving Average, Exponential Smoothing dan Elman Network. Dalam melakukan prediksi, data dibagi menjadi 2 bagian, yaitu data untuk ujicoba dan data untuk testing. Setelah itu data ujicoba diproses dengan menggunakan Moving Average dan Exponential Smoothing , setelah itu hasilnya digunakan sebagai input dari Elman Network. Dari sini kita akan mendapatkan serangkain bobot yang akan digunakan untuk meramalkan data port throughput untuk beberapa tahun kedepan. Pada akhir uji coba, nilai peramalan dari port throughput yang didapatkan dengan metode kombinasi nonlinier mempunyai tingkat kesalahan yang jauh lebih kecil dari batas Mean Square Error (MSE) normal yang berada disekitar nilai 0.1. Sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil ramalan dengan metode kombinasi nonlinier dapat dikatakan bagus.