PERAMALAN HARGA KOMODITAS BAHAN PANGAN DIY MENGGUNAKAN DATA MINING DENGAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING WINTER MULTIPLICATIVE (STUDI KASUS BADAN KETAHANAN PANGAN PENYULUHAN DIY)

Satyaputra, Muhammad Rizaldi (2018) PERAMALAN HARGA KOMODITAS BAHAN PANGAN DIY MENGGUNAKAN DATA MINING DENGAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING WINTER MULTIPLICATIVE (STUDI KASUS BADAN KETAHANAN PANGAN PENYULUHAN DIY). Other thesis, Univesitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta.

Preview	Text Abstrak.pdf Download (57kB) | Preview
Preview	Text Cover.pdf Download (144kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR ISI.pdf Download (50kB) | Preview
Preview	Text Halaman Pengesahan Pembimbing.pdf Download (212kB) | Preview
Preview	Text Halaman Pengesahan Penguji.pdf Download (217kB) | Preview

Abstract

Kebutuhan akan sembako meningkat setiap tahunnya, setiap tahun sembako mengalami naik turun harga. Perubahan harga sembako yang fluktuatif ini dipengaruhi faktor internal maupun eksternal. Dengan meramalkan harga bahan pokok pangan pada kurun waktu yang mendatang, pemerintah akan mendapatkan informasi prediksi harga pangan. Peramalan ini dengan cara mengumpulkan data data harga pokok pangan masa lalu untuk diolah menjadi informasi prediksi harga pangan pada tahun mendatang. Metode yang digunakan menggunakan Triple Eksponential Smoothing Winter Multiplicative. Pada metode ini inputan berupa harga bahan pokok pangan dan pembobot α,β,γ. Dilakukan perhitungan forecast error dengan mencari nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Mean Square Error (MSE). perbandingan hasil peramalan harga bahan pokok pangan 2017 dengan harga aktual 2017, salah satu contoh daging ayam mendapatkan nilai mape 6,094150341%, mse 3837847,038, rata-rata hasil peramalan dengan harga aktual sebesar Rp. 127,17 dengan kombinasi alpha = 0,40, beta = 0,01, gamma = 0,90, menunjukan bahwa metode triple eksponential smoothing model winter tepat digunakan untuk meramalkan harga bahan pokok pangan yang memiliki pola data trend dan musiman. Kata kunci : Sembako, Fluktuatif, Peramalan, Triple Eksponential Smoothing, forecast error, mape, mse

Item Type:	Thesis (Other)
Subjects:	T Technology > TN Mining engineering. Metallurgy
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	Eny Suparny
Date Deposited:	18 Jan 2019 02:41
Last Modified:	18 Jan 2019 02:41
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/18033

Actions (login required)

View Item