DETAIL KOLEKSI

Peramalan harga minyak goreng curah untuk 20 kabupaten/kota di provinsi sumaterautara menggunakan metode autoregressive integrated moving average (ARIMA)


Oleh : Helmonica Simanjuntak

Info Katalog

Penerbit : FTI - Usakti

Kota Terbit : Jakarta

Tahun Terbit : 2023

Pembimbing 1 : Is Mardianto

Pembimbing 2 : Syandra Sari

Subyek : Inventory control

Kata Kunci : bulk cooking oil, arima, auto arima, acf & pacf plot.

Status Posting : Published

Status : Lengkap


File Repositori
No. Nama File Hal. Link
1. 2023_TA_SSI_065001900024_Halaman-Judul.pdf 15
2. 2023_TA_SSI_065001900024_Lembar-Pengesahan.pdf 2
3. 2023_TA_SSI_065001900024_Bab-1_Pendahuluan.pdf 3
4. 2023_TA_SSI_065001900024_Bab-2_Tinjauan-Pustaka.pdf 6
5. 2023_TA_SSI_065001900024_Bab-3_Metodologi-Penelitian.pdf 3
6. 2023_TA_SSI_065001900024_Bab-4_Hasil-dan-Pembahasan.pdf 35
7. 2023_TA_SSI_065001900024_Bab-5_Penutup.pdf 2
8. 2023_TA_SSI_065001900024_Daftar-Pustaka.pdf 2
9. 2023_TA_SSI_065001900024_Lampiran.pdf 6

M enggoreng merupakan cara pengelolaan makanan yang sangat digemari oleh masyarakat Indonesia baik itu untuk makan di rumah tangga ataupun camilan yang dibeli di luar rumah. Di Indonesia terdapat minyak goreng curah yang tidak memiliki merek dan harganya lebih murah sehingga Sesuai penggunaan minyak goreng curah lebih banyak dari pada minyak goreng bermerek. Dari data yang dipublikasi oleh BPS (Badan Pusat Statistika) pada tahun 2021 konsumsi minyak goreng per kapita di Indonesia mencapai 0,393L/ Kapita/minggu. Konsumsi minyak goreng di Sumatera Utara juga terbilang tinggi namun tingkat kemiskinan di Sumatera Utara masih terbilang tinggi di angka 1.268,19 ribu jiwa.Metode ARIMA memiliki kelebihan dimana peramalan yang dilakukan mengikuti pola data atau bersifat fleksibel dengan akurasi yang cukup tinggi, prosesnya cepat, dan sederhana (Hutasuhut 2014). Pada ARIMA memiliki dua cara dalam menentukan model yaitu dengan menggunakan fungsi Auto Arima dan analisa plot ACF & PACF. Data yang digunakan data harga minyak goreng curah dari Januari 2021 sampai dengan Januari 2023 yang berbentuk excel dan berasal dari Sistem Harga Pangan Komoditas Utama Sumatera Utara.Berdasarkan penelitian yang dilakukan akurasi dari model yang dihasilkan oleh fungsi auto arima dan plot ACF&PACF relatif sama namun dalam beberapa kasus model yang dihasilkan oleh fungsi auto arima tidak signifikan meski akurasi yang dihasilkan lebih tinggi dari pada model yang dihasilkan dari plot ACF&PACF. Tingkat akurasi model yang paling tinggi adalah kabupaten Nias Utara dengan akurasi sebesar 99.67% dengan model ARIMA(3,1,5) dan tingkat akurasi model yang paling rendah adalah Kabupaten Nias Barat dengan akurasi sebesar 75.26% dengan model ARIMA(2,0,0).

F rying is a popular method of food preparation in Indonesian society, whether it's for home-cooked meals or snacks bought outside. In Indonesia, there is bulk cooking oil available without a brand, which is cheaper. As a result, the usage of bulk cooking oil is higher compared to branded cooking oil. According to data published by BPS (Central Statistics Agency) in 2021, the per capita consumption of cooking oil in Indonesia reached 0.393L/Capita/week. The consumption of cooking oil in North Sumatra is also relatively high, but the poverty rate in North Sumatra is still high, with a figure of 1,268.19 thousand people.ARIMA method has advantages where the forecasting follows the data pattern and is flexible with relatively high accuracy. It is a quick and simple process (Hutasuhut, 2014). In ARIMA, there are two ways to determine the model, which are using the Auto Arima function and analyzing the ACF & PACF plots. The data used is the bulk cooking oil price data from January 2021 to January 2023 in Excel format, obtained from the Main Commodity Price System of North Sumatra.Based on the conducted research, the accuracy of the models generated by the Auto Arima function and the ACF & PACF plots are relatively similar. However, in some cases, the models generated by the Auto Arima function are not significant, although they have higher accuracy than the models generated from the ACF & PACF plots. The highest accuracy level is in Nias Utara district with an accuracy of 99.67% using the ARIMA(3,1,5) model, while the lowest accuracy level is in Nias Barat district with an accuracy of 75.26% using the ARIMA(2,0,0) model.

Bagaimana Anda menilai Koleksi ini ?