Open AccessPrediksi Harga Bahan Pokok Nasional Jangka Pendek Menggunakan ARIMA
Author(s) -
Mohammad Arif Rasyidi
Publication year - 2017
Publication title -
journal of information systems engineering and business intelligence/journal of information systems engineering and business intelligence
Language(s) - English
Resource type - Journals
eISSN - 2598-6333
pISSN - 2443-2555
DOI - 10.20473/jisebi.3.2.107-112
Subject(s) - autoregressive integrated moving average , mathematics , econometrics , statistics , time series
Abstrak— Fluktuasi harga bahan pokok yang tidak terkendali dapat menyebabkan kerugian bagi konsumen maupun produsen. Salah satu langkah untuk mengatasi permasalahan tersebut yaitu dengan membuat prediksi harga yang akurat sehingga tindakan preventif dapat dilakukan untuk meminimalkan gejolak harga. Dalam studi ini, ARIMA digunakan untuk memprediksi harga bahan pokok nasional dalam jangka pendek. Data harga harian dari dua belas bahan pokok pada empat horizon prediksi (1 hingga 30 hari ke depan) digunakan untuk menguji kinerja ARIMA dalam memprediksi harga bahan pokok. Hasil eksperimen menujukkan bahwa model ARIMA yang dihasilkan mampu memprediksi harga dengan tingkat error rata-rata sebesar 2.22%. Kata Kunci— ARIMA, Bahan Pokok, Prediksi, PeramalanAbstract— Uncontrolled price fluctuation of basic commodities can harm both consumers and producers. One way to overcome the problem is by making accurate price prediction so that preventive actions can be conducted to minimize the price fluctuation. In this study, ARIMA is used to make short-term price prediction of national basic commodities. Daily pricing data of twelve commodities in four prediction horizons (1 to 30 days ahead) is used to test the performance of ARIMA in predicting the commodity prices. The experimental results showed that the ARIMA model was able to predict the price quite accurately with an average error rate of 2.22%. Keywords— ARIMA, Basic Commodities, Forecast, Prediction