Peramalan Harga Bahan Pangan Menggunakan Fuzzy Times Series

Rini Widia Putri Z, Roni Al Maududi, Purni Munah Hartuti

Abstract


Ketidakstabilan harga merupakan salah satu masalah penting dalam pemenuhan kebutuhan pangan masyarakat Indonesia. Perlu upaya dalam mengambil keputusan yang lebih baik guna memprediksi ketidakpastian masa depan, salah satunya dengan metode peramalan. Tujuan penelitian ini adalah untuk meramalkan harga bahan pangan di waktu akan datang menggunakan Fuzzy Time Series yang dikembangkan oleh Chen (1996). Peramalan menggunakan data historis bahan pangan (beras, minyak goreng, gula pasir, ayam potong, daging sapi, dan telur ayam ras) periode Januari 2019 – November 2023, kemudian diubah menjadi nilai linguistik agar nilai permalan yang diperoleh lebih akurat. Hasil peramalan harga bahan pangan (beras medium, minyak goreng premium, gula pasir, ayam potong, daging sapi, dan telur ayam ras) pada periode selanjutnyaberturut-turut (dalam rupiah/ kg) adalah  14907,80273; 16844,40540; 16073,89574; 35583,30727; 136038,4927; 30302,34563. Sedangkan tingkat keakuratan prediksi harga bahan pangan dengan metode MAPE, diperoleh bahwa semuanya akurat. Dengan adanya hasil peramalan ini, dapat dijadikan salah satu pertimbangan dalam menentukan kebijakan oleh pihak berwenang guna mencukupi kebutuhan pangan masyarakat Indonesia.

Keywords


Harga Bahan Pangan; Peramalan; Fuzzy Time Series

Full Text:

PDF

References


B. Ghulam, A. Shidiq, M. T. Furqon, dan L. Muflikhah, “Prediksi Harga Beras menggunakan Metode Least Square,” 2022. [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id

“https://sp2kp.kemendag.go.id/komoditas.”

A. Oktavia, S. Nita, dan R. T. Putra, “Prediksi Penjualan Tabung Gas LPG 5,5 kg di PT. Parafin Energi Mandiri dengan Menggunakan Metode Least Square,” JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN, vol. 20, no. 1, hlm. 31–37, Jun 2023, doi: 10.22487/2540766x.2023.v20.i1.16209.

H. Lutkepohl, New Introduction to Multiple Time Series Analysis, 2005 ed. 2005.

A. Fausan Khofi, D. Arifianto, dan I. Saifudin, “PERBANDINGAN MODEL CHEN DAN MODEL LEE PADA METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK PERAMALAN HARGA BERAS,” Jurnal Smart Teknologi, vol. 3, no. 2, hlm. 2774–1702, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST

D. Desmonda, M. Azhar Irwansyah, J. H. Hadari Nawawi, dan K. Barat, “Prediksi Besaran Curah Hujan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series,” vol. 6, no. 4, 2018.

M. N. Saleh, M. Azhar Irwansyah, dan H. H. Anra, “Implementasi Peramalan Menggunakan Fuzzy Time Series pada Aplikasi Helpdesk Inventaris Perangkat Teknologi Informasi,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JUSTIN), vol. 5, no. 2, hlm. 123–128, 2017.

A. Ikhsanudin, K. Imam Santoso, dan S. Wahyudiono, “METODE FUZZY TIME SERIES MODEL CHEN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH KASUS AKTIF COVID-19 DI INDONESIA,” Jurnal TRANSFORMASI, vol. 18, no. 1, hlm. 40–53, 2022.

N. Fauziah, S. Wahyuningsih, dan Y. N. Nasution, “PERAMALAN MENGUNAKAN FUZZY TIME SERIES CHEN (STUDI KASUS: CURAH HUJAN KOTA SAMARINDA),” 2016.

R.-C. Tsaur, “A Fuzzy Time Series-Markov Chain Model with an Application to Forecast The Exchange Rate Between The Taiwan and US Dollar,” International Journal of Innovative Computing, Information and Control ICIC International c, vol. 8, no. 7, hlm. 4931–4942, 2012.

R. Aspriyani dan M. Ahmad, “Prediksi Jumlah Siswa Baru Menggunakan Least Square Method,” Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika, vol. 6, no. 1, hlm. 1–12, 2023.

U. Lenisa Rizki Daryanti, I. Puji Astuti, dan M. Ponorogo Jl Budi Utomo No, “Prediksi Harga Cabai Menggunakan Fuzzy Time Series Model Chen,” Jurnal Rekayasa Teknologi dan Komputasi.




DOI: https://doi.org/10.15548/jostech.v4i2.9728

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 JOSTECH Journal of Science and Technology

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