Peramalan Harga Komoditas Pasir dengan Menggunakan Nonlinear Bernoulli Grey Model

Rahman, Dimas Arief (2023) Peramalan Harga Komoditas Pasir dengan Menggunakan Nonlinear Bernoulli Grey Model. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05211940000099-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2026. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Indonesia merupakan negara dengan sumber daya alam yang melimpah dan memiliki potensi yang besar dalam sektor galian dan tambang, salah satunya adalah pasir. Namun melimpahnya sumber daya tersebut masih memiliki keterbatasan, sehingga menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi timbulnya fluktuasi harga. Seiring dengan semakin banyaknya pembangunan yang dilakukan untuk menciptakan pertumbuhan ekonomi dan menunjang sektor industri, maka akan berpotensi untuk meningkatkan kebutuhan akan bahan dasar konstruksi. Dengan kondisi tersebut, muncul kekhawatiran baik dari konsumen dan pelaku usaha karena kesulitan dalam membeli dan menjual komoditas ini. Untuk mengatasi hal ini, peramalan dilakukan agar bisa memprediksi perkiraan harga dari komoditas ini yang berpotensi fluktuatif. Dalam Tugas Akhir ini dibangun model peramalam harga komoditas pasir menggunakan Nonlinear Grey Bernoulli Model (NGBM). Model peramalan ini dipilih karena terbukti memiliki kemampuan yaitu dapat memahami struktur data dalam jangka pendek dan juga memiliki kinerja yang baik dalam melakukan peramalan data runut waktu keuangan seperti data harga komoditas. Model peramalan dibuat menggunakan data bulanan harga komoditas pasir Provinsi Jawa Timur dalam kurun waktu tujuh tahun mulai dari bulan Januari 2015 sampai dengan Desember 2021. Berbagai skenario uji coba telah dilakukan untuk memperoleh model peramalan NGBM yang dapat memberikan kinerja yang optimal. Hasil uji coba menggunakan proporsi data 90:10 menunjukkan nilai MAPE sebesar 5.61404%. Sedangkan pada metode Optimized NGBM dengan proporsi data 90:10 mampu menghasilkan nilai MAPE yang lebih kecil yaitu sebesar 5.54957%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model peramalan yang dibangun mampu memberikan akurasi yang cukup baik.
====================================================================================================================================
Indonesia is a country with abundant natural resources and has great potential in the excavation and mining sector, one of them is sand. However, the abundance of these resources still has limitations. Therefore, it becomes one of the factors that influence the emergence of price fluctuations. Along with the increasing number of development carried out to create economic growth and support the industrial sector, it will potentially increase the need for construction basic materials. With these conditions, concerns emerged both from the buyer community, construction companies, and producing producers due to difficulties in buying and selling this commodity. To overcome this, forecasting is proposed in order to predict the estimated price of this commodity which has the potential to fluctuate. In this final project, the sand commodity prices use the Nonlinear Grey Bernoulli Model (NGBM). This forecasting model was chosen because of its ability to understand the structural data on a small scale and also had good performance in forecasting financial time such as commodity price data. The forecasting model was made using monthly data on the price of sand commodity in East Java Province in a period of seven years from January 2015 to December 2021. Some trial scenarios have been carried out to obtain the NGBM forecasting model that can provide optimal performance. The trial results using the proportion of data 90:10 showed a MAPE value of 5,61404%. Whereas in the Optimized NGBM method with the proportion of 90:10 data, it is able to produce a smaller MAPE value of 5,54957%. These results show that the forecasting model that was built was able to provide a fairly good accuracy.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Sand, Construction, NGBM, Forecasting, Economic Growth, Pasir, Konstruksi, NGBM, Peramalan, Pertumbuhan Ekonomi
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T174 Technological forecasting
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Dimas Arief Rahman
Date Deposited:	06 Feb 2024 08:47
Last Modified:	06 Feb 2024 08:47
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/106344

Actions (login required)

View Item