PERBANDINGAN FORECASTING HARGA DAGING AYAM BROILER DI PASAR KRANGGAN DENGAN METODE ARIMA DAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING

Iva Agustiyani, Elly Arliani

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan model yang cocok dalam melakukan peramalan harga daging ayam broiler di Pasar Kranggan sehingga diperoleh hasil peramalan yang tidak berbeda jauh dengan harga aktualnya. Jenis penelitian ini kuantitatif dengan objeknya yaitu harga daging ayam broiler di Pasar Kranggan. Terdapat 2 metode pada penelitian ini, metode yang digunakan yaitu metode ARIMA dan Double Exponential Smoothing dengan dibantu oleh software Rstudio. Kedua metode tersebut kemudian akan dibandingkan nilai keakuratan peramalannya dengan melihat nilai pengukuran kesalahannya. Metode dengan nilai pengukuran kesalahan terkecil, dapat dikatakan bahwa metode tersebut merupakan metode yang tepat untuk meramalkan harga daging ayam broiler di Pasar Kranggan. Dalam penelitian ini, nilai pengukuran kesalahan terkecilnya terdapat pada metode ARIMA dengan MAPE sebesar 0,4851034, MSE sebesar 0,02195757 dan RMSE sebesar 0,06482779. Pada metode ini model ARIMA (2,1,1) menunjukan model terbaik dalam melakukan peramalan harga daging ayam Broiler di Pasar Kranggan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode ARIMA merupakan metode terbaik dalam melakukan peramalan harga daging ayam Broiler di Pasar Kranggan dibandingkan dengan metode Double Exponential Smoothing.

Kata kunci: Harga Ayam Broiler, ARIMA, Double Exponential Smoothing, Rstudio.


Full Text:

PDF

References


Afiati, F. (2015). Pilih Pilih Daging Asuh. Biotrends, 4(1), 19-25.

Destiarni, R. P. (2018). Peramalan Harga Telur Ayam Ras pada Hari Besar Keagamaan di Pasar Jawa Timur. Berkala Ilmiah AGRIDEVINA, 7(1), 62-76.

Nurlifa, A., & Kusumadewi, S. (2017). Sistem peramalan jumlah penjualan menggunakan metode moving average pada rumah jilbab Zaky. INOVTEK Polbeng-Seri Informatika, 2(1), 18-25.

Dewi, N. P., & Listiowarni, I. (2020). Implementasi Holt-Winters Exponential Smoothing untuk Peramalan Harga Bahan Pangan di Kabupaten Pamekasan. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 11(2), 219-231.

Putramawan, M. R. (2019). Sistem Peramalan Jumlah Persediaan Minuman Menggunakan Metode Moving Average. CYCLOTRON, 2(1).

Pamungkas, M, B., & Wibowo, A. (2018). Aplikasi Metode Arima Box-. The Indonesian Journal of Public Health, 13, 181-194.

Dewi, E. N. S., & Chamid, A. A. (2019). Implementation of Single Moving Average Methods For Sales Forecasting Of Bag In Convection Tas Loram Kulon. Jurnal Transformatika, 16(2), 113-125.

Alfarisi, S. (2017). Sistem Prediksi penjualan gamis toko qitaz menggunakan metode single exponential smoothing. JABE (Journal of Applied Business and Economic), 4(1), 80-95.

Hariyono, Latipah, & Achmad Zakki Falani. (2017). IMPLEMENTASI METODE EXPONENTIAL SMOOTHING SEBAGAI FORECASTING PERMINTAAN OBAT PADA DINAS KESEHATAN KOTA SURABAYA. Insand Comtech: Information Science and Computer Technology Journal, 2(2), 1-8.

Elvani, S. P., Utary, A. R., & Yudaruddin, R. (2016). Peramalan jumlah produksi tanaman kelapa sawit dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Jurnal Manajemen, 8(1), 95-112.

Saputra, M. F. E., & Rizky, M. (2019). Forecasting Number of Cases of Acute Respiratory Infection (Ari) in 2019 Using Arima Method. Jurnal Biometrika Dan Kependudukan, May, 18-145.

Kemendag RI. (2020). Peraturan Menteri Perdagangan Republik Indonesia Nomor 07 Tahun 2020 Tentang Harga Acuan Pembelian Di Tingkat Petani dan Harga Acuan Penjualan Di Tingkat Konsumsi.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


 

Online ISSN (e-ISSN): 3031-1152

Creative Commons LicenseJurnal Kajian dan Terapan Matematika by https://journal.student.uny.ac.id/index.php/jktm/index is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.