<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="108131">
 <titleInfo>
  <title>PENERAPAN METODE FUZZY TIME SERIES DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG UPT PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS SYIAH KUALA</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Rizkia Nuranisa</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas MIPA Matematika</publisher>
   <dateIssued>2023</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Perpustakaan perguruan tinggi merupakan salah satu sarana penunjang civitas akademik yang dipergunakan sebagai pusat informasi dan sumber ilmu pengetahuan. Setiap tahunnya pengunjung UPT Perpustakaan Universitas Syiah Kuala mengalami kenaikan dan penurunan pada saat-saat tertentu, seperti pada saat pandemik covid-19. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi jumlah pengunjung perpustakaan pada bulan selanjutnya. Prediksi jumlah pengunjung UPT Perpustakaan USK dapat diselesaikan dengan metode fuzzy, yaitu fuzzy time series. Fuzzy time series tidak membutuhkan sistem yang rumit sehingga mudah untuk dikembangkan dan proses prediksinya tidak dalam bentuk real, namun disajikan dalam bentuk linguistik. Hal terpenting dalam metode fuzzy time series adalah dalam menentukan panjang interval. Prediksi terhadap jumlah pengunjung dibagi kedalam tiga periode data, yaitu September 2020-Mei 2022 yang mendapatkan hasil prediksi untuk metode Sturgess dan average-based length berturut-turut adalah 1.204 orang dengan MAPE 97,54 % dan 472 orang dengan MAPE 70%, periode Januari 2021- Mei 2022 didapatkan prediksi sebesar 1.205 orang dengan MAPE 56,39% dan 1.261 orang dengan MAPE 46,70%, periode Januari 2022-Mei 2022 didapatkan hasil prediksi sebesar 611 orang dengan MAPE sebesar 17,79% dan 572 orang dengan MAPE 15,23%. Dapat disimpulkan bahwa prediksi terbaik adalah dengan menggunakan data periode Januari 2022-Mei 2022 dengan penentuan Panjang interval menggunakan metode average-based length.&#13;
Kata kunci: Fuzzy Time Series, Prediksi, MAPE, Perpustakaan.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>108131</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2023-01-10 20:03:45</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2023-01-11 08:47:05</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>