EVALUASI MODEL HYBRID CLUSTERING LARGE APPLICATIONS DAN FUZZY TIMESERIES MARKOV CHAIN PADA PERAMALAN POLUSI UDARA PARTICULAR MATTER DI KOTA JAKARTA

Analisis timeseries merupakan metode statistika dalam memperkirakan peristiwa yang akan terjadi di masa depan. Fuzzy timeseries markov chain merupakan pendekatan yang menggabungkan konsep logika fuzzy dengan model rangkaian (chain) untuk meramalkan nilai di masa depan berdasarkan partisi fuzzy pada data timeseries. Partisi memungkinkan berbagai keadaan yang terjadi dalam timeseries dan konsep fuzzy memungkinkan kita untuk mengukur derajat keanggotaan dalam setiap partisi. Namun, FTS memiliki beberapa masalah, seperti penggunaan jumlah partisi dan panjang interval yang berubah-ubah untuk semesta wacana. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi model hybrid clustering large applications dan fuzzy timeseries dalam meramalkan polusi udara particular matter di Kota Jakarta. Metode yang digunakan adalah hybrid clustering large applications dan fuzzy timeseries markov chain. Analisis membentuk lima cluster, dengan pemilihan medoid berhenti pada iterasi pertama dan membentuk matriks probabilitas transisi berordo 5x5. Hasil ketepatan model untuk data PM10 dan PM2.5 berdasarkan MAPE dikategorikan baik.