Prediksi Produksi Biofarmaka Menggunakan Model Fuzzy Time Series dengan Pendekatan Percentage Change dan Frequency Based Partition

Masa depan biofarmasi semakin cerah. Akibat mahalnya harga obat modern, maka permintaan tanaman obat meningkat di dalam dan luar negeri. Hal ini karena biofarmaka banyak digunakan di industri lain, seperti makanan, minuman, dan kosmetik. Konsumen di seluruh dunia termasuk di Indonesia bergerak menuju produk makanan dan kesehatan yang lebih sehat dengan slogan "kembali ke alam". Dengan demikian permintaan tanaman obat sebagai bahan baku industri lainnya juga meningkat. Untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan suatu prediksi untuk menentukan besaran kenaikan atau penurunan jumlah produksi komoditas strategis biofarmaka untuk beberapa tahun ke depan, sehingga Memungkinkan analisis pergerakan tren dari perkembangan data sebelumnya. Saat ini belum dijumpai studi peramalan deret waktu untuk memprediksi produksi biofarmaka dengan tingkat akurasi baik. Dalam eksperimen ini kami mengusulkan model peramalan fuzzy time series berdasarkan pendekatan percentage change sebagai himpunan semesta dan frequency-based partition yang dapat memberikan tingkat akurasi peramalan yang tinggi. Prediksi difokuskan pada biofarmaka untuk empat jenis rimpang yaitu Jahe, Lengkuas, Kencur, dan Kunyit yang dinilai menjadi prioritas utama pengembangan tanaman obat di Indonesia. Dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistika tahun 1997-2020. Tujuan dari survei adalah untuk memprediksi dan menganalisa perkembangan produksi biofarmaka untuk empat jenis rimpang. Hasil prediksi menunjukan akurasi luar biasa dengan nilai Mean Absolute Percentage Error yang sangat kecil yakni Jahe 0,03%, Lengkuas 0,02%, Kencur 0,14%, dan Kunyit 0,03%. Dengan demikian hasil eksperimen ini dapat berkontribusi dan digunakan bagi pihak yang berkompeten untuk membantu dalam menentukan kebijakan strategis di masa depan. AbstractBiopharmaceuticals' future is brightening. Due to the exorbitant cost of modern treatment, the desire for medicinal herbs is growing. due to their widespread use in different industries such as food, beverages, and cosmetics. Consumers worldwide, especially in Indonesia, are gravitating towards healthier food and health goods. So the demand for medicinal plants as raw materials increases. To solve this issue, a forecast is required for the next few years on the increase or decline in production of strategic biopharmaca commodities. Currently, no reliable time series forecasting study exists for biopharmaca production. To achieve high predicting accuracy, we present a fuzzy time series forecasting model based on percentage change as a universal set and frequency-based partition. Ginger, Galangal, Kencur, and turmeric are predicted to be the most important rhizomes for biopharmaca research in Indonesia. Secondary statistics from the Central Statistics Agency for 1997–2020 This study's goal was to anticipate and analyze biopharmaca synthesis in four rhizomes. The prediction results are incredibly accurate, with Mean Absolute Percentage Error values of just 0.03%, 0.02%, 0.14%, and 0.03% for Ginger, Galangal, Kencur, and Turmeric, respectively. Thus, competent parties can use the outcomes of this experiment to help determine future strategic policies

Modelos de pronósticos de la demanda turística: una revisión de los estudios actuales

Tourism has gained vital importance in recent times as it is one of the economic activities that brings the greatest benefits to a country, both in the social, economic and environmental spheres. Consequently, demand forecasting models in the sector are adequate tools that support decision-making. In this sense, several authors have made important contributions in the field of science that help improve tourism management. This leads to the objective of analyzing current trends in tourism forecasting models using the R bibliometrix tool, covering 254 research articles published between 2017 and 2021. The main results show that the models for forecasting tourism demand they are constantly evolving and there is no single model that works well for all situations. It can also be seen that due to the COVID-19 pandemic, the forecast models for that year were unusable; however, it was the year with the most publications. Similarly, this research allowed to identify the main countries, scientific journals and authors who address the study of tourism demand.El turismo ha cobrado vital importancia en los últimos tiempos al ser una de las actividades económicas que mayores beneficios aportan a un país, tanto en el ámbito social, económico como ambiental. Consecuentemente, los modelos de pronósticos de la demanda en el sector constituyen herramientas adecuadas que sirven de soporte en la toma de decisiones.  En este sentido, varios autores han realizado importantes aportes en el campo de la ciencia que ayudan a mejorar la gestión turística. Lo que conlleva a plantear como objetivo el análisis de las tendencias actuales de los modelos de previsión turística mediante la herramienta R bibliometrix, cubriendo 254 artículos de investigación publicados entre 2017 y 2021. Los principales resultados arrojan que los modelos para el pronóstico de la demanda turística se encuentran en una evolución constante y no existe un modelo único que funcione bien para todas las situaciones. También se puede apreciar que a causa de la pandemia de COVID-19, los modelos de pronóstico para ese año fueron inservibles; sin embargo, fue el año de más publicaciones. De igual modo, la presente investigación permitió identificar los principales países, revistas científicas y autores que abordan el estudio de la demanda turística