SUPENA, Deden (2025) Prediksi Harga Teh menggunakan Model Hybrid ARIMA-BP Neural Network. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.
![[img]](http://repository.unsoed.ac.id/style/images/fileicons/other.png) |
PDF (Cover)
COVER-Deden Supena-C1B021116-Skripsi-2025.pdf Download (137kB) |
|
PDF (Legalitas)
LEGALITAS-Deden Supena-C1B021116-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
PDF (Abstrak)
ABSTRAK-Deden Supena-C1B021116-Skripsi-2025.pdf Download (87kB) |
|
PDF (BabI)
BAB-I-Deden Supena-C1B021116-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 31 January 2026. Download (340kB) |
|
PDF (BabII)
BAB-II-Deden Supena-C1B021116-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 31 January 2026. Download (344kB) |
|
PDF (BabIII)
BAB-III-Deden Supena-C1B021116-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 31 January 2026. Download (272kB) |
|
PDF (BabIV)
BAB-IV-Deden Supena-C1B021116-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (982kB) |
|
PDF (BabV)
BAB-V-Deden Supena-C1B021116-Skripsi-2025.pdf Download (150kB) |
|
PDF (DaftarPustaka)
DAFTAR PUSTAKA-Deden Supena-C1B021116-Skripsi-2025.pdf Download (311kB) |
|
PDF (Lampiran)
LAMPIRAN-Deden Supena-C1B021116-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (607kB) |
Abstract
Penelitian ini berjudul "Prediksi Harga Teh Menggunakan Model Hybrid ARIMA-BP Neural Network." Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas model hybrid yang menggabungkan ARIMA dan Back Propagation Neural Network (BP NN) dalam memprediksi harga teh dunia. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui studi pustaka dan dokumentasi. Populasi penelitian adalah harga teh dunia dari tahun 2015 hingga 2023, yang diperoleh melalui portal data Index Mundi. Analisis data menggunakan model ARIMA untuk menangkap pola linier dan BP Neural Network untuk mendeteksi pola non-linear, yang kemudian digabungkan dalam model hybrid. Evaluasi hasil prediksi dilakukan dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model hybrid ARIMA-BP NN memberikan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan model ARIMA tunggal, dengan MAPE sebesar 6,32% dibandingkan 12,79% pada ARIMA. Model hybrid ini memungkinkan identifikasi pola harga yang lebih kompleks, memberikan prediksi harga yang lebih akurat. Implikasi dari penelitian ini adalah bahwa model hybrid dapat membantu para pemangku kepentingan di industri teh dalam mengelola fluktuasi harga, membuat keputusan strategis, dan mengurangi risiko finansial.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Nomor Inventaris: | C25126 |
| Uncontrolled Keywords: | Prediksi Harga, ARIMA, BP Neural Network, Hybrid Model, Fluktuasi Harga Teh |
| Subjects: | B > B425 Business forecasting P > P509 Prices |
| Divisions: | Fakultas Ekonomi dan Bisnis > S1 Manajemen |
| Depositing User: | Mr. Deden Supena |
| Date Deposited: | 31 Jan 2025 08:10 |
| Last Modified: | 31 Jan 2025 08:10 |
| URI: | http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/31851 |
Actions (login required)
 |
View Item |
