Implementasi Data Mining untuk Estimasi Produksi Cabai menggunakan Metode Exponential Smoothing

Abstract

Cabai merupakan komoditas hortikultura yang banyak dibudidayakan dan berpengaruh pada fluktuasi ekonomi di Kabupaten Sleman. Dalam upaya menstabilkan fluktuasi harga dan pertumbuhan ekonomi di Kabupaten sleman, maka perlu dilakukan estimasi produksi cabai untuk periode ke depan. Estimasi produksi cabai yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan tiga jenis metode Exponential Smoothing dengan kombinasi parameter alpha, beta, dan gamma. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model estimasi produksi cabai dengan menggunakan Single, Double, dan Triple Exponential Smoothing. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Triple Exponential Smoothing adalah metode yang paling tepat digunakan untuk mengestimasi produksi cabai di masa mendatang, dengan persentase tingkat error sebesar 6.5%

Similar works

Full text

This paper was published in Jurnal Buana Informatika.

Having an issue?

Is data on this page outdated, violates copyrights or anything else? Report the problem now and we will take corresponding actions after reviewing your request.

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0