Skripsi

Implementasi metode trend projection pada prediksi nilai tukar petani subsektor tanaman pangan di Provinsi Jawa Timur / Syahadian Yusril Isha

Abstrak
RINGKASAN Isha Syahadian Yusril. 2018. Implementasi Metode Trend Projection pada Prediksi Nilai Tukar Petani Subsektor Tanaman Pangan di Provinsi Jawa Timur. Skripsi. S1 Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang. Pembimbing (I) I Made Wirawan S.T. S.S.T. M.T. (II) M. Zainal Arifin S.Si. M.Kom. Kata kunci Prediksi Nilai Tukar Petani Time Series Trend Projection. Sebagai negara dengan mayoritas penduduk yang hidup dari sektor pertanian Indonesia selalu merencanakan pembangunan pertanian dengan tujuan mensejahterakan petani agar mampu mencukupi kebutuhan yang terasa semakin sulit. Indeks Nilai Tukar Petani (NTP) menjadi salah satu indikator yang digunakan mengukur tingkat kesejahteraan petani. Prediksi indeks NTP perlu dilakukan agar pihak terkait dapat mempersiapkan tindakan pencegahan saat indeks NTP menurun hal ini diharapkan dapat menjadi motor penggerak pertumbuhan ekonomi yang mampu meningkatkan kesejahteraan petani. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi prediksi indeks NTP Subsektor Tanaman Pangan Provinsi Jawa Timur berbasis web menggunakan metode trend projection. Rancangan aplikasi ini menggunakan model waterfall yang diawali dengan tahap analisis kebutuhan sistem tahap perancangan sistem tahap implementasi dari perancangan sistem tahap pengujian sistem dan yang terakhir yaitu tahap maintenance untuk menjaga sistem tetap berjalan dengan baik saat ada data baru dan sistem dapat beradaptasi dengan kebutuhan pengguna. Metode pengujian aplikasi ini menggunakan angket validasi oleh ahli media ahli algoritma dan pengguna. Selain menggunakan angket validasi juga dilakukan white box testing dan black box testing. Hasil pengembangan aplikasi ini dapat memprediksi indeks NTP Subsektor Tanaman Pangan Provinsi Jawa Timur menggunakan metode trend projection sampai dengan periode enam bulan kedepan. Dari hasil pengujian menggunakan angket validasi aplikasi yang dikembangkan telah mendapatkan predikat valid. Dari hasil white box testing dan black box testing aplikasi telah mendapat predikat valid dan telah mengikuti spesifikasi serta prosedur yang telah dirancang. Hasil perhitungan akurasi prediksi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menunjukkan error rate sebesar 2 62% dan akurasi sebesar 97 38%. Berdasarkan tabel The Signification of MAPE tingkat akurasi yang didapat tersebut menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan memiliki kemampuan prediksi yang sangat baik.

Informasi Detail

DDC

Rs 519.520285 ISH i

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2018.

Deskripsi Fisik

xv, 100 lembar : il., tab. ; 30 cm

Bahasa

Indonesia

No Reg

05993/KI/18

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2018

Subjek

1. PROBABILITAS ( INFORMATIKA )
2. KOMPUTER - BAHASA PROGRAM
3. TANAMAN PANGAN - PREDIKSI NILAI TUKAR
4. PROBABILITY ( INFORMATICS )

Pembimbing

1. I Made Wirawan ; 2. M. Zainal Arifin

Lampiran Berkas