PERBANDINGAN METODE AUTOREGRESIF INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN ALGORITMA MONTE CARLO UNTUK MEMPREDIKSI SUATU HARGA BAHAN POKOK

RANGKUTI, M NAUFAL (2023) PERBANDINGAN METODE AUTOREGRESIF INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN ALGORITMA MONTE CARLO UNTUK MEMPREDIKSI SUATU HARGA BAHAN POKOK. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara.

	Text COVER_M__NAUFAL.pdf Download (1MB)
	Text BAB_I.pdf Download (207kB)
	Text BAB_II.pdf Download (461kB)
	Text BAB_III.pdf Download (204kB)
	Text BAB_IV.pdf Download (918kB)
	Text BAB_V.pdf Download (95kB)
	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (596kB)

Abstract

Bahan pokok yang paling sering dikonsumsi oleh manusia adalah bahan pokok, yang merupakan menu wajib untuk manusia. Bahan pokok juga biasa disebut dengan sembako yang merupakan singkatan dari sembilan bahan pokok yang namanya sudah tidak asing lagi bagi Indonesia. Bagaimana menerapkan meztode Autoregressive Integrated Moving Average. (ARIMA) dan Monte Carlo dalam prediksi harga bahan pokok berbasis web Bagaimana tingkat akurasi metode Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA) dan Monte Carlo dalam prediksi harga bahan pokok Bagaimana memodelkan sistem yang dapat prediksi harga bahan pokok menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Monte Carlo berbasis web.Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Monte Carlodengan menggunakan data dari dinas perdagangan kota medanBerdasarkan Metode Monte Carlo hasil prediksi harga dengan menggunakan aplikasi. Metode monte carlo menghasilkan hasil prediksi harga dalam rentang 12000 hingga 13000 yang di hari pertama, kelima dan ke enam senilai 13000 dan hari lainnya adalah 12000, kemudian ketika di lakukan perhitungan nilai MSE dengan harga prediksi dan harga aktual. Metode monte carlo menghasilkan nilai MSE sebesar 300000. Kemudian berdasarkan Metode Arima ketika dilakukan uji stasioneritas data, uji plot ACF dan PACF didapatkan model memungkinkannya adalah Arima(1,1,0), Arima(2,1,0), Arima(3,1,0), Arima(0,1,1),Arima(1,1,1),Arima(2,1,0),danArima(3,1,0).laluketikadilakukan pengujian model terbaik dengan membandingkan nilai MSE terkecil pada model yang memungkinkan tersebut, model terbaiknya adalah metode Arima dengan Model 3,1,1 yang menghasilkan prediksi harga yang stabil di harga 12000 pada peramalan prediksi harga pada hari ke 1 hingga hari ke 10. Dan ketika dilakukan perhitungan harga prediksi dengan harga aktual menghasilkan nilai MSE sebesar 0.

Jenis Item:	Skripsi (Skripsi)
Subjects:	000 Generalities > 004 Data processing Computer science
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Ilmu Komputer
Pengguna yang mendeposit:	Mrs Siti Masitah
Date Deposited:	11 Feb 2025 08:54
Last Modified:	11 Feb 2025 08:54
URI:	http://repository.uinsu.ac.id/id/eprint/25373

Actions (login required)

View Item