Peramalan Harga Bawang Merah Di Balikpapan Menggunakan Metode Hybrid SARIMA Neural Network
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Institut Teknologi Kalimantan
Author
Charistian, Haryanto Arnol
Subject
QA Mathematics
Datestamp
2023-07-20 07:11:15
Abstract :
Bawang merah merupakan komoditas rempah yang berfungsi sebagai bumbu penyedap makanan serta bahan obat tradisional. Menurut Yusral dalam penelitiannya di tahun 2017, pertumbuhan masyarakat di Indonesia yang semakin meningkat membuat konsumsi bawang merah di Indonesia juga terus mengalami peningkatan setiap tahunnya. Sedangkan dari segi produksi, pada tahun 2022 produksi bawang merah mengalami penurunan dari tahun sebelumnya. Hal ini dikarenakan curah hujan tinggi yang mengakibatkan tanaman bawang merah diserang hama. Hal ini mengakibatkan melonjaknya harga bawang merah di Indonesia, terutama di Kalimantan Timur. Pada penelitian ini dilakukan peramalan harga bawang merah di Balikpapan dengan tujuan untuk mengantisipasi gejolak harga bawang merah yang ada di Balikpapan dan juga mengantisipasi kerugian terkait hal hal yang akan terjadi. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Metode Hybrid SARIMA Neural Network. Metode Hybrid SARIMA Neural Network merupakan metode peramalan yang menggabungkan model linier dan non-linear dalam analisis time series. Hasil penelitian ini diperoleh empat model SARIMA, antara lain model SARIMA(0,1,0)(1,1,0)^12, model SARIMA([2],1,0)(0,1,0)^12, model SARIMA(0,1,0)(0,1,1)^12 dan model SARIMA(0,1,[2])(0,1,0)^12 Selanjutnya, dilakukan perbaikan model menggunakan backpropagation neural network dan diperoleh model terbaik yaitu BPNN(2-4-1). Setelah dilakukan prediksi diperoleh nilai MAPE sebesar 19,64% (hasil peramalan baik).
Bawang merah merupakan komoditas rempah yang berfungsi sebagai bumbu penyedap makanan serta bahan obat tradisional. Menurut Yusral dalam penelitiannya di tahun 2017, pertumbuhan masyarakat di Indonesia yang semakin meningkat membuat konsumsi bawang merah di Indonesia juga terus mengalami peningkatan setiap tahunnya. Sedangkan dari segi produksi, pada tahun 2022 produksi bawang merah mengalami penurunan dari tahun sebelumnya. Hal ini dikarenakan curah hujan tinggi yang mengakibatkan tanaman bawang merah diserang hama. Hal ini mengakibatkan melonjaknya harga bawang merah di Indonesia, terutama di Kalimantan Timur. Pada penelitian ini dilakukan peramalan harga bawang merah di Balikpapan dengan tujuan untuk mengantisipasi gejolak harga bawang merah yang ada di Balikpapan dan juga mengantisipasi kerugian terkait hal hal yang akan terjadi. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Metode Hybrid SARIMA Neural Network. Metode Hybrid SARIMA Neural Network merupakan metode peramalan yang menggabungkan model linier dan non-linear dalam analisis time series. Hasil penelitian ini diperoleh empat model SARIMA, antara lain model SARIMA(0,1,0)(1,1,0)^12, model SARIMA([2],1,0)(0,1,0)^12, model SARIMA(0,1,0)(0,1,1)^12 dan model SARIMA(0,1,[2])(0,1,0)^12 Selanjutnya, dilakukan perbaikan model menggunakan backpropagation neural network dan diperoleh model terbaik yaitu BPNN(2-4-1). Setelah dilakukan prediksi diperoleh nilai MAPE sebesar 19,64% (hasil peramalan baik).
File :
02191014_cover.pdf
02191014_statement_of_authenticity.pdf
02191014_notations.pdf
02191014_chapter_1.pdf
02191014_chapter_2.pdf
02191014_chapter_3.pdf
02191014_chapter_4.pdf
02191014_conclusions.pdf
02191014_bibliography.pdf
02191014_enclosure.pdf
02191014_presentation.pdf
02191014_Form Publikasi Mandiri.pdf
02191014_publishing_agreement.pdf
02191014_approval_sheet.pdf
02191014_preface.pdf
02191014_abstract_id.pdf
02191014_abstract_en.pdf
02191014_table_of_content.pdf
02191014_illustrations.pdf
02191014_tables.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
