IMPLEMENTASI GREY SYSTEM DAN SARIMA PADADATA PENGUNJUNG DI PERPUSTAKAAN NASIONAL

MIFTAHUL JANNAH, . (2023) IMPLEMENTASI GREY SYSTEM DAN SARIMA PADADATA PENGUNJUNG DI PERPUSTAKAAN NASIONAL. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (245kB)
	Text BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (285kB) | Request a copy
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (911kB) | Request a copy
	Text BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (246kB) | Request a copy
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (218kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (193kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini membahas tentang penerapan metode peramalan dengan membandingkan kedua metode yaitu Grey System dan SARIMA pada data pengunjung di Perpustakaan Nasional. Kemudahan mencari informasi secara online memberikan dampak berkurangnya minat membaca buku secara fisik atau cetak dan mempengaruhi jumlah orang yang berkunjung ke perpustakaan sehingga dibutuhkan alat ukur untuk meramalkan jumlah pengunjung di masa mendatang. Model peramalan Grey system yang digunakan adalah tipe GM(1,1) dan model peramalan SARIMA yang terbaik adalah SARIMA(1,1,1)(1,1,1)(12). Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data jumlah pengunjung Perpustakaan Nasional periode bulanan, Januari 2019 hingga Juni 2023. Analisis pemilihan model peramalan terbaik dapat dilihat dari nilai ketetapan metode peramalan yaitu MAPE dan MSE yang lebih kecil, model terbaik untuk data jumlah pengunjung perpustakaan yaitu tipe GM (1,1) dengan nilai MAPE adalah 0,53% dan MSE adalah 871,7822. This study discusses the application of forecasting methods by comparing two methods namely Grey System and SARIMA on visitor data at the National Library. The ease of finding information online has an effect on decreasing interest in reading books both physically and in print and has an effect on the number of library visitors, so a measuring tool is needed to predict the number of visitors in the future. The Grey system forecasting model used is GM(1,1) and the best SARIMA forecasting model is SARIMA (1,1,1)(1,1,1)(12). The data used in this study are data on the number of visitors to the National Library for the monthly period from January 2019 to June 2023. The analysis of choosing the best forecasting model can be seen from determining the forecasting method, namely MAPE and MSE, which are smaller. The best model for data on the number of library visitors, namely GM type (1,1) with a MAPE value of 0,53% and an MSE of 871,7822.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1). Dr. Eti Dwi Wiraningsih, S.Pd., M.Si. 2). Dr. Yudi Mahatma, M.Si.
Subjects:	Sains > Matematika
Divisions:	FMIPA > S1 Matematika
Depositing User:	Users 18958 not found.
Date Deposited:	08 Sep 2023 05:13
Last Modified:	08 Sep 2023 05:13
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/41657

Actions (login required)

View Item