Saphira, Nadia (2024) PERBANDINGAN HASIL METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DENGAN TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MEMPREDIKSI HARGA CABAI. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text NADIA SAPHIRA_200170023_Cover.pdf Download (116kB)
	Text NADIA SAPHIRA_200170023_Abstrak.pdf Download (142kB)
	Text NADIA SAPHIRA_200170023_Bab 1.pdf Download (213kB)
	Text NADIA SAPHIRA_200170023_Daftar Pustaka.pdf Download (172kB)
	Text NADIA SAPHIRA_200170023_Perbandingan Hasil Metode Double Exponential Smoothing dengan Triple Exponential Smoothing Untuk Memprediksi Harga Cabai .pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Double Exponential Smoothing (DES) merupakan metode peramalan yang menggabungkan dua komponen utama, yaitu level dan trend, sehingga cocok untuk data yang memiliki pola trend. Sebaliknya, Triple Exponential Smoothing (TES) menggabungkan tiga komponen utama, yaitu level, trend, dan musiman, sehingga lebih cocok untuk data dengan pola musiman dan trend. Penelitian ini menggunakan data historis harga cabai dari tahun 2020 hingga 2023, yang diperoleh dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional (PIHPS) milik Bank Indonesia. Tujuan penelitian adalah membandingkan efektivitas metode DES dan TES dalam memprediksi harga cabai di Kota Medan. Nilai alpha dan beta terbaik untuk DES adalah 1 dan 0.1, sedangkan TES menggunakan alpha 1, beta 0.1, dan gamma bervariasi antara 0.1 hingga 1 untuk masing-masing jenis cabai. Kombinasi parameter ini diterapkan untuk menghasilkan prediksi yang akurat, mencerminkan pola data dengan baik, dan mendukung pengambilan keputusan. Evaluasi dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai MAPE untuk DES adalah: Cabai Merah Besar 5.74%, Cabai Merah Keriting 6.26%, Cabai Rawit Hijau 6.06%, dan Cabai Rawit Merah 5.92%. TES memberikan nilai MAPE sebagai berikut: Cabai Merah Besar 4.53%, Cabai Merah Keriting 4.41%, Cabai Rawit Hijau 3.7%, dan Cabai Rawit Merah 3.67%. Nilai MAE untuk DES adalah: Cabai Merah Besar 1721.32, Cabai Merah Keriting 1800.21, Cabai Rawit Hijau 1700.48, dan Cabai Rawit Merah 1676.86. Sementara itu, TES memberikan nilai MAE yang lebih rendah pada beberapa kasus, yaitu: Cabai Merah Besar 1642.68, Cabai Merah Keriting 1567.13 Cabai Rawit Hijau 1332.87, dan Cabai Rawit Merah 1330.54. Kedua metode menunjukkan akurasi tinggi, namun TES lebih unggul dalam beberapa skenario. Penelitian ini menyimpulkan bahwa TES adalah metode yang lebih efektif untuk memprediksi harga cabai dibandingkan DES dalam beberapa kasus. Kata Kunci: Double Exponential Smoothing, Triple Exponential Smoothing, Prediksi Harga, Cabai, MAPE, MAE.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Nadia Saphira
Date Deposited:	21 Jan 2025 07:58
Last Modified:	21 Jan 2025 07:58
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/9302

Actions (login required)

View Item