Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal Peqguruang: Conference Series
Bamba, Elniwati Arruan
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
SISTEM PERAMALAN HASIL PERTANIAN PADA KABUPATEN MAMASA BERBASIS WEB Bamba, Elniwati Arruan; Syarli, Syarli; Harianto, Harianto
Journal Peqguruang: Conference Series Vol 3, No 1 (2021): Peqguruang, Volume 3, No.1, Mei 2021
Publisher : Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (468.784 KB) | DOI: 10.35329/jp.v3i1.2091

Abstract

Peramalan adalah kegiatan guna memprediksi nilai yang akan datang melalui memanfaatkan data rekam jejak yang ada. Karet. Tujuan penelitian ini merancang sistem peramalan hasil pertanian pada kabupaten mamasa berbasis web. Adapun manfaat dari Penelitian ini bagi pengguna yaitu dapat menjadi bahan dalam peningkatan kualitas hasil pertanian dan komoditas panen karena adanya sistem peramalan. Penelitian ini akan dilaksanakan di Kabupaten Mamasa Provinsi Sulawesi Barat pada bulan Januari sampai April 2021. Peramalan hasil yang dilakukan menggunakan metode Weighted Moving Average yang memprediksi masa depan dengan menggunakan data lama yang diberikan bobot berbeda pada masing-masing data tersebut. Metode Forecasting kuantitatif yang merupakan perhitungan secara sistematis. Hasil penelitian yang telah penulis lakukan yaitu sebuah aplikasi Sistem Peramalan Hasil Pertanian Pada Kabupaten Mamasa. Dari hasil Penelitian tersebut, setelah dilakukan proses prediksi hasil pertanian pada tahun 2019 dengan jumlah 130824.67 ton, dan data aktual sebesar 117638.89 ton sehingga tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 89,92%.
Co-Authors Harianto Harianto Syarli, Syarli