Peramalan Harga Minyak Goreng Menggunakan Metode ARIMA (Studi Kasus: Data Tahunan Tingkat Fluktuasi di Pasar Sukun Kota Malang)

Fadillah, Muhammad Yahya and Dr. Drs. Sobri Abusini, M.T., (2024) Peramalan Harga Minyak Goreng Menggunakan Metode ARIMA (Studi Kasus: Data Tahunan Tingkat Fluktuasi di Pasar Sukun Kota Malang). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Minyak goreng merupakan sumber bahan pokok yang sering digunakan oleh banyak orang. Namun minyak goreng termasuk dalam bahan makanan yang mengalami fluktuasi harga pada waktu tertentu, seperti hari besar keagamaan. Fluktuasi yang terjadi dapat menyebabkan kerugian bagi produsen maupun konsumen. Salah satu cara menghadapi masalah tersebut yaitu dengan melakukan peramalan. Peramalan ini penting dilakukan karena dapat memberikan informasi perkiraan harga di masa depan. Dari informasi tersebut, produsen dan konsumen bisa mempersiapkan strategi yang tepat untuk menghadapi perubahan harga. Fluktuasi harga minyak goreng berulang pada periode waktu tertentu sehingga metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). ARIMA merupakan metode peramalan yang digunakan khusus pada data yang memiliki pola stasioner atau horizontal. Berdasarkan hasil dari penelitian ini, diperoleh Model ARIMA terbaik yaitu ARIMA(0,2,1) yang menunjukkan performa sangat baik dengan nilai Root Mean Squarred Error (RMSE) sebesar 634,67 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 4.24%. Dari model tersebut diperoleh harga minyak goreng dipasar tradisional kota Malang untuk 5 tahun ke depan yaitu pada tahun 2024 - 2029. Berdasarkan hasil peramalan tersebut, harga minyak goreng mengalami kenaikan pada tahun 2024 – 2029.

English Abstract

Cooking oil is a staple source that many people often use. However, cooking oil is included in food ingredients that experience price fluctuations at certain times, such as religious holidays. Fluctuations that occur can cause losses for producers and consumers. One way to deal with this problem is by doing forecasting. Forecasting is important because it provides information on future price estimates. Producers and consumers can prepare the right strategy to deal with price changes from this information. Fluctuations in cooking oil prices recur over some time, so the method use in this study is Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). ARIMA is a forecasting method that is used specifically for data that has a stationary or horizontal pattern, the model is obtained, namely ARIMA(0,2,1) which shows very good performance with a Root Mean Squarred Error (RMSE) value of 634,67 and a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 4.24%. From this model, the price of cooking oil in the tradisional market of Malang City is obtained for the next 5 years, namely in 2024 – 2029. Based on the forecasting results, cooking oil prices increased in 2024-2029.

Text (DALAM MASA EMBARGO) Muhammad Yahya Fadillah.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Actions (login required)

View Item