Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.829
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Informatika Komputer UG Journal Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Jurnal Informasi Sains dan Teknologi (ISAINTEK) Jurnal Ilmiah Teknik (JUIT) Jurnal Teknik dan Science (JTS) Jurnal Ilmiah Multidisiplin (JUKIM) Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa
Nelly Sofi
Universitas Gunadarma
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmiah KOMPUTASI

 1 
Perbandingan Regresi Linear dan Prophet untuk Prediksi Harga Beras Grosir di Indonesia Chandra, Reza; Maulana, Faizal; Sofi, Nelly
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 24 No. 3 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 3, September 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.24.3.3857

Abstract

Harga beras di Indonesia memiliki peran penting dalam menjaga ketahanan pangan dan stabilitas ekonomi, karena sebagai makanan pokok, perubahan harga dapat memengaruhi kesejahteraan masyarakat dan laju inflasi. Oleh sebab itu, prediksi harga yang akurat menjadi kebutuhan strategis bagi pemerintah dan pelaku industri untuk menunjang pengambilan keputusan yang tepat. Penelitian ini mengevaluasi kinerja model regresi linear dan Prophet dalam memprediksi harga beras grosir di Indonesia, dengan menggunakan data historis dari BPS. Dengan metode Eksperimen Komparatif Kuantitatif, penelitian ini mengukur performa kedua algoritma menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasilnya menunjukkan Prophet memberikan prediksi lebih akurat dibanding regresi linear, karena mampu mendeteksi pola musiman dan tren jangka panjang yang penting, terutama pada periode-periode khusus seperti hari raya. Hasil prediksi ini dapat memberikan kontribusi bagi perencanaan pengendalian harga beras nasional.
Co-Authors Anacostia Kowanda Arimbi, Yuti Dewita Chandra, Reza Dwi Widiastuti Dwi Widiastuti, Dwi Erma Sova Faramita Dwitama Fathullah, Fahmi Maulana, Faizal Mohammad Faizul Irsyad Muhammad Achsan Isa AL Anshori Muhammad Nazaruddin Onny Marleen Rahmayana, Emellika Revida Iriana Ridwan, Anggraeni Riza Dharmawan Tri Sulistyorini Viliananda Tripita Claur