Perbandingan Metode Chen dan Markov Chain untuk Meramalkan Jumlah Kasus Dispensasi Kawin atas Berlakunya UU No.16 Tahun 2019

Signa Elyxirarega Chanso, Sugianto Sugianto, Luluk Rojabiyah, Rizka Rizqi Robby

Abstract


Pada tanggal 14 Oktober 2019, UU No.16/2019 yang menyatakan bahwa batas minimum usia calon suami atau isteri adalah 19th telah disahkan. Bagi calon mempelai yang akan melangsungkan pernikahan dengan usia dibawah batas minimum yang telah ditentukan, harus mengajukan sidang dispensasi kawin di Pengadilan Agama setempat sebagai syarat melangsungkan pernikahan yang sah. Adanya perubahan tersebut berdampak pada jumlah kasus dispensasi kawin menjadi meningkat drastis. Oleh karena itu diperlukan adanya peramalan sebagai pertimbangan oleh Mahkamah Agung dalam pembuatan peraturan batas usia minimum pernikahan yang akan datang. Dalam melakukan peramalan diperlukan suatu metode yang tepat dengan kesalahan minimum, sehingga dilakukan analisis perbandingan dalam menentukan metode apa yang akan digunakan untuk memprediksi jumlah kasus yang akan datang. Pada penelitian ini, kami menggunakan data kasus dispensasi kawin pada Pengadilan Agama Kabupaten Kediri dimana metode Chen akan dibandingkan dengan metode Markov Chain dengan hasil metode Markov Chain adalah metode terbaik dalam meramalkan jumlah kasus dispensasi kawin kedepannya dengan MAE sebesar 0.014.


References


Alfajriani, Masna, dan Novianti. 2020. Penerapan Metode Fuzzy Time Series Chen dan Hsu dalam Memprediksi Kunjungan Wisatawan di Museum Mulawarman. Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi, Vol.4 No.2

Badan Peradilan Agama Mahkamah Agung. 2019. Dispensasi Kawin di Pengadilan Agama Pasca Revisi UU Perkawinan. URL https://badilag.mahkamahagung.go.id/artikel/publikasi/artikel/dispensasi-kawin-di-pengadilan-agama-pasca-revisi-undang-undang-perkawinan-oleh-rio-satria-16-10. Diakses pada 10 September 2021

Esti Un, L.M.M., dan Maria T. Jatipaningrum. 2019. Perbandingan Metode FTS-Chen dan FTS-Markov Chain untuk Memprediksi Curah Hujan di Nusa Tenggara Timur. Jurnal Statistika Industri dan Komputasi, Vol.4, No.2

Khoiri. 2020. Cara Menghitung Mean Absolute Percentage Error (MAPE). URL : https://khoiri.com/2020/12/pengertian-dan-cara-menghitung-mean-absolute-percentage-error-mape. Diakses pada 11 September 2021

Lintang, Suparti, dan Sudarno. 2015. Perbandingan Metode Runtun Waktu Fuzzy-Chen dan Fuzzy-Markov Chain untuk Meramalkan Data Inflasi di Indonesia. Jurnal Gaussian, Vol.4, No.4

Nurmalia R., M.A Muslim, dan Riza A. 2015. Fuzzy Time Series Markov Chain dalam Meramalkan Saham. Seminar Nasional Ilmu Komputer, Semarang.

PA Kabupaten Kediri. 2021. Perkara Putus Tahun 2019-2021. URL : https://pakedirikab.go.id/transparansi/laporan-kepaniteraan/perkara/putus. Diakses pada 10 September 2021

Syafnidawaty. 2020. Batasan Masalah. Universitas Raharja

Tsaur, R.C. 2012. A Fuzzy Time Series- Markov Chain Model with an Application oto Forecast the Exchange Rate Between the Taiwan and US Dollar. International Journal of Innovative Computing, Information and Control, 8(7B):4931-4942

Wang, Weijie dan Yanmin Lu. 2018. Analysis of The Mean Absolute Error (MAE) and The Root Mean Square Error (RMSE). IOP Conference Series Materials Science and Engineering, 324(1):012049




DOI: http://dx.doi.org/10.28926/briliant.v8i1.1179

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Briliant: Jurnal Riset dan Konseptual

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

 

Published by:

Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Universitas Nahdlatul Ulama Blitar