Skripsi
Analisis weighted fuzzy time series untuk memodelkan harga beras di tingkat grosir indonesia / Lya Ayu Pramesti
Abstrak
Beras merupakan komoditi pertanian yang paling banyak dikonsumsi masyarakat Indonesia. Oleh karena itu ketersedian beras menjadi hal yang krusial. Tingginya jumlah permintaan terhadap beras yang tidak sebanding dengan jumlah produksi beras dalam negeri mengharuskan pemerintah melakukan kebijakan impor beras. Hal ini menyebabkan harga beras menjadi fluktuatif. Fluktuasi harga beras yang tidak terkendali memberikan dampak negatif bagi masyarakat Indonesia. Untuk mengatasi permasalahan tersebut pemantauan harga beras perlu dilakukan. Dalam hal ini peramalan menjadi sarana utama untuk melakukan pemantauan tersebut. Peramalan didasarkan pada data historis yang dapat dipercaya sehingga mampu digunakan untuk menggambarkan kondisi yang sesuai di masa mendatang. Pada studi ini mengkaji prediksi harga beras di tingkat grosir Indonesia dengan metode Weighted Fuzzy Time Series algoritma Lee. Data yang digunakan merupakan data rata-rata harga beras di tingkat grosir Indonesia periode Januari 2015 sampai Juni 2023 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Indonesia. Berdasarkan hasil analisis peramalan diperoleh pembobot terbaik adalah c 2 dengan nilai MAPE dan RMSE terkecil. Nilai MAPE untuk data training dan data testing berturut-turut adalah 0 721% dan 0 412%. Sedangkan nilai RMSE untuk data training dan data testing berturut-turut adalah 207 968 dan 72 5443. Ini artinya model memiliki kinerja yang baik. Dari hasil tersebut didapatkan hasil peramalan untuk periode Juli 2023 adalah 12.056 935 (dalam ribuan rupiah).