Astrid Novita Putri, Anindya Khrisna Wardhani
{"title":"PENERAPAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE UNTUK PERAMALAN HARGA CABAI RAWIT HIJAU","authors":"Astrid Novita Putri, Anindya Khrisna Wardhani","doi":"10.24176/IJTIS.V2I1.5653","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Harga cabai yang kurang menentu dan bahkan cenderung terus mengalami kenaikan pada beberapa waktu tertentu akan berakibat buruk. Oleh karena itu informasi naik turunnya harga cabai pada waktu-waktu sebelumnya, dapat menjadi variable baru yang dipertimbangkan dalam peramalan harga cabai. Melihat permasalahan tersebut di harapkan metode single moving average dapat digunakan dengan baik untuk memprediksi fluktuasi tren harga cabai, sebagai langkah antisipasi permintaan pasar. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode single moving average dengan menggunakan ordo yang berbeda. Pada metode Single Moving Average berordo 10 didapatkan nilai et 199.600, MSE 7.677 dan RMSE 14.12799. Sedangkan metode Single Moving Average berordo 5 didapatkan nilai et 118.200, MSE 3.813 dan RMSE 10.87198. Dari tersebut, diantara dua metode yang digunakan dalam peramalan harga cabai di Kota Semarang dengan mengunakan metode Single Moving Average berordo 5 dan Single Moving Average berordo 10, terbukti bahwa metode Single Moving Average berordo 5 lebih baik dibandingkan dengan metode Single Moving Average berordo 10.Kata kunci: single moving average, time series, MSE, RMSE","PeriodicalId":178541,"journal":{"name":"Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS)","volume":"88 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-12-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"7","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24176/IJTIS.V2I1.5653","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 7

摘要

辣椒的价格不稳定,甚至可能在一段时间内继续上涨,这将是灾难性的。因此,随着时间的推移,辣椒价格的下跌,可能会在辣椒价格的估算中考虑到新的可变因素。考虑到上述问题,单次移动平均方法可以很好地预测辣椒价格趋势的波动,这是预测市场需求的一步。本研究旨在比较单一的移动平均方法与使用不同的顺序。对于第十次移动平均分配方法,得到et 199,600, MSE 7677和RMSE 14.12799。而单移动平均分配方法5获得et 118,200, MSE 3813和RMSE 102.87198的价值。其中,在三宝朗市辣椒价格的两种方法中,使用了单移动平均步法5和单移动平均步法10,证明单移动平均步法比单移动平均步法10更好。关键词:单身平均运动,时间系列,MSE, RMSE
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
PENERAPAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE UNTUK PERAMALAN HARGA CABAI RAWIT HIJAU
Harga cabai yang kurang menentu dan bahkan cenderung terus mengalami kenaikan pada beberapa waktu tertentu akan berakibat buruk. Oleh karena itu informasi naik turunnya harga cabai pada waktu-waktu sebelumnya, dapat menjadi variable baru yang dipertimbangkan dalam peramalan harga cabai. Melihat permasalahan tersebut di harapkan metode single moving average dapat digunakan dengan baik untuk memprediksi fluktuasi tren harga cabai, sebagai langkah antisipasi permintaan pasar. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode single moving average dengan menggunakan ordo yang berbeda. Pada metode Single Moving Average berordo 10 didapatkan nilai et 199.600, MSE 7.677 dan RMSE 14.12799. Sedangkan metode Single Moving Average berordo 5 didapatkan nilai et 118.200, MSE 3.813 dan RMSE 10.87198. Dari tersebut, diantara dua metode yang digunakan dalam peramalan harga cabai di Kota Semarang dengan mengunakan metode Single Moving Average berordo 5 dan Single Moving Average berordo 10, terbukti bahwa metode Single Moving Average berordo 5 lebih baik dibandingkan dengan metode Single Moving Average berordo 10.Kata kunci: single moving average, time series, MSE, RMSE
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信