Gumelar, Frans Agum (2017) Implementasi Fuzzy Time Series Pada Prediksi Harga Daging Di Pasar Kabupaten Malang. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Daging sapi merupakan salah satu bahan pokok yang sering dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia. Kelangkaan daging sapi lokal merupakan salah satu penyebab terjadinya kenaikan harga. Menstabilkan harga daging sapi adalah tugas dari DISPERINDAG. DISPERINDAG tersebar hampir di setiap daerah di Indonesia, salah satunya adalah di Kabupaten Malang. Kabupaten Malang yang kian taun jumlah penduduknya kian bertambah mengakibatkan kebutuhan pangan khususnya konsumsi daging sapi mengalami peningkatan. Meningkatnya permintaan harga daging sapi juga mempengaruhi kenaikan harga daging sapi tersebut. Sehingga DISPERINDAG harus mengontrol kenaikan harga daging sapi supaya tidak mengalami peningkatan yang drastis. Oleh karena itu salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah melakukan peramalan kenaikan harga daging sapi. Sehingga pihak DISPERINDAG dapat mempertimbangkan jumlah harga daging sapi di bulan mendatang berdasarkan hasil ramalan. Proses peramalkan didasarkan pada data data historis yang sudah ada. Peramalan ini disebut peramalan data time series. Peramalan data time series lebih menekankan pada relasi antar data-data. Metode yang digunakan untuk peramalan adalah Fuzzy Time Series (FTS). Berdasarkan hasil pengujian menggunakan 21 data harga daging di Kabupaten Malang pada tahun 2016 dan 2017, akurasi yang didapat dari peramalan sebesar 57%. Dengan nilai eror terkecil terletak di bulan juni 2017 sebesar 16,129 dan nilai eror terbesar terletak di bulan maret 2016 sebesar 65,610,000.
English Abstract
Beef is one of the staples that are always consumed by the people of Indonesia. The scarcity of local beef is one of the causes of rising prices. Stabilize the price of beef is the duty of DISPERINDAG. DISPERINDAG spreads almost in every region of Indonesia, one of them is in Malang. Its population is increasing annually so that the demand of food especially beef also increasing. Rising demand of beef also affects the rise in beef prices. So DISPERINDAG should control the increase of beef prices as action to anticipate the increasing price. Therefore, one of the efforts that can be done is to forecast increasing price of beef. So that DISPERINDAG can consider the next month price based on forecast result.The forecasting process is based on historical data. This forecasting that is used is called time series data forecasting. The relations between data are emphasized in time series forecasting. The method used for forecasting is the Fuzzy Time Series (FTS). Based on the results of the test using 21 data of meat prices in Malang Regency in 2016 and 2017, the accuracy obtained from forecasting of 57%. With the smallest error value lies in june 2017 of 16,129 and the biggest error value lies in march 2016 of 65,610,000.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/790/051712539 |
| Uncontrolled Keywords: | Kenaikan Harga Daging, DISPERINDAG, Peramalan, FTS, RMSE |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 003 Systems > 003.2 Forecasting and forecasts |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 12 Jan 2018 02:57 |
| Last Modified: | 21 Oct 2020 05:54 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/7936 |
Actions (login required)
 |
View Item |