Rokhtiti, Unsa (2017) Peramalan Impor Beras Menggunakan Metode Campuran Autoregressive Integrated Moving Average Exogeneous Input Dan Adaptive Neuro Fuzzy (ARIMAX-ANFIS) (Studi Kasus : Instansi- XYZ). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
5213100024_Undergraduate_Thesis.pdf - Published Version Download (3MB) | Preview |
Abstract
Beras menjadi bahan pokok di Indonesia. Namun jumlah impor beras di Indonesia dari tahun ke tahun terus mengalami peningkatan dikarenakan adanya kekurangan stok beras untuk kebutuhan masyarakat Indonesia. Faktor yang menyebabkan impor beras antara lain : pemberdayaan petani yang kurang memadai, produksi beras yang sedikit oleh petani Indonesia, jumlah penduduk Indonesia yang meningkat dan harga beras di Indonesia yang tidak menentu. Bea masuk impor beras dapat menjaga jumlah impor beras lokal. Dengan meningkatkan bea masuk impor beras, maka dapat meminimalkan impor beras di Indonesia. Instansi XYZ bisa mengetahui prediksi jumlah impor beras beberapa periode ke depan..
Untuk itu dalam tugas akhir ini dilakukan peramalan jumlah impor beras dengan menggunakan metode campuran ARIMAX-ANFIS. Dalam melakukan peramalan ini digunakan beberapa variabel utama yang berpengaruh pada jumlah impor beras seperti data jumlah impor beras /berat beras dalam (kg). Sedangkan variabel pendukung dalam meramalkan jumlah impor beras adalah harga beras di Indonesia. Perhitungan data yang digunakan adalah data bulanan selama 15 tahun dari tahun 2002-2016. Dalam peramalan dilihat keakuratan peramalan campuran ARIMAX-ANFIS yang paling baik, sehingga mendapatkan nilai error yang rendah. Model ARIMAX digunakan sebagai model peramalan dimana nilai peramalan dari model ARIMAX akan dijadikan sebagai input variabel bersama variabel variabel lain dalam model ANFIS.
Luaran dari tugas akhir ini adalah peramalan jumlah impor beras pada periode yang akan datang dengan mempertimbangkan beberapa variabel yang berpengaruh. Hasil peramalan tersebut dapat memberikan manfaat bagi Instansi XYZ dalam meramalkan impor beras di Jawa Timur. =============== Rice is a staple in Indonesia. However, the number of rice
imports in Indonesia from year to year continues to increase due to the shortage of rice stock for the needs of the people of Indonesia. Factors causing rice imports include: inadequate farmer empowerment, little rice production by Indonesian farmers, increasing population of Indonesia. Xyz Agency as the import goods supervision body should take action if the number of rice imports more and more, it can hurt local farmers that impact from domestic rice prices. Import duties on imported
rice can keep the local rice imported. By increasing import duties on rice, it can minimize rice imports in Indonesia. XYZ Agency also needs to know the prediction of rice import value in the next several periods in order to establish the best rice import duty policy in the coming year.
For that in this final task is to forecast the amount of rice import by using ARIMAX-ANFIS hybrid method. In doing this forecasting used some major variables that affect the amount of rice imports such as heavy data of rice (kg). While the supporting variable in redicting the amount of rice import is the price of rice in Indone
sia. The calculation of data used is monthly data for 15 years from 2002-2016. In forecasting seen the accuracy of hybrid forecasting ARIMAX-ANFIS the best, so get a low error value. The ARIMAX model is used as a forecasting model where the forecasting value of the ARIMAX
model will be used as a variable input alongside other variable variables in the ANFIS model.
The outcome of this final project is to forecast the amount of rice imports in the coming year by considering several influential variables. The results of the forecasting can provide benefits for the XYZ Agency and assist the decision-making process regarding the determination of rice import duties in
Indonesia by considering other supporting variables in predicting rice imports in East Java.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Peramalan, ARIMA, Hibrida, Campuran, ARIMAX-ANFIS, Impor beras, Harga Beras. |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science) Q Science > QA Mathematics > QA248_Fuzzy Sets |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Unsa Rokhtiti . |
| Date Deposited: | 14 Aug 2017 04:59 |
| Last Modified: | 05 Mar 2019 03:53 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/42612 |
Actions (login required)
 |
View Item |