Prediksi Harga Cabai dengan Menggunakan pemodelan Time Series ARIMA

  • Fikri Nur Hadiansyah Telkom University
Abstract views: 4610 , PDF downloads: 6962
Dataset downloads: 0

Abstract

Pada penelitian kali ini harga cabai diprediksi dengan menggunakan pemodelan time series ARIMA sehingga dapat diprediksi kemungkinan-kemungkinan terjadinya peningkatan harga cabai. Data akan dianalisis untuk ditentukan model ARIMA mana saja yang memungkinkan untuk dimodelkan sehingga akan didapatkan model yang efisien untuk pemodelan harga cabai ini. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah model yang paling efisien untuk memprediksi kapan harga cabai mengalami peningkatan sehinnga para konsumen dapat melakukan pencegahan kelangkaan mendapat cabai.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Fikri Nur Hadiansyah, Telkom University
Mahasiswa s1 universitas telkom jurusan Ilmu Komputasi

References

Wei, W. S. 2006. Time Analysis Univariate and Multivariate Methods, New York : Addison Wesley Publishing Company, Inc

Halim, Siana dan Chandra, Arief. 2011. Pemodelan Time Series Multivariat secara Automatis. Jurnal Teknik Industri Vol 13

Perdana, Sukma. 2010. Perbandingan Metode Time Series Regression Dan Arimaxpada Pemodelan Data Penjualan Pakaian Di Boyolali. Surabaya

Huang, Theresa. 2013. The Box-Jenkins Methodology for Time Series Models.SAS Global Forum, 2013

Box, G.E.P., & Jenkins, G.M. 1976. Time SeriesAnalysis, Forecasting and Control. HoldenDay: San Francisco.

Octora, Metta & Kunotoro. 2013. Perbandingan Metode ARIMA (Box Jenkins) dan Metode Winter dalam Peramalan Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue. Jurnal Biometrika dan Kependudukan, Vol. 2, No. 1 Juli 2013: 88–98

Willmott J Cort dan Matsuura Kenji. 2005. Advantages of the Mean Absolute Error (MAE) Over the Root Mean Square Error (RMSE) in Assessing Average Model Performance. Department of Geography, University of Delaware. Newark USA.

Pakaja, F., Naba, A., Purwanto. (2012), Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor, Jurnal EECCIS, Vol.6, No.1, Juni 2012.

A. Colin & A.G. Frank. 1995. An R-squared measure of goodness of fit for some common nonlinear regression models.

Febri, kiki; Hoyyi, Abdul & Mukid, Adbul. 2014. Verifikasi Model Arima Musiman Menggunakan Peta Kendali Moving Range. JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 701 - 710 .

Published
2017-09-14
How to Cite
Nur Hadiansyah, F. (2017). Prediksi Harga Cabai dengan Menggunakan pemodelan Time Series ARIMA. Indonesia Journal on Computing (Indo-JC), 2(1), 71-78. https://doi.org/10.21108/INDOJC.2017.2.1.144
Section
Computer Science