Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Sedya Utami, Erni Unggul Sedya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Metode Regresi Linier dan Exponential Smoothing dalam Memprediksi Harga Minyak Goreng Kemasan di Indonesia Handayani, Sri; Nugroho, Bangkit Indarmawan; Sedya Utami, Erni Unggul Sedya
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 3 (2025): Agustus - October
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i3.2171

Abstract

Transportasi Minyak goreng merupakan komoditas strategis yang berdampak langsung terhadap pengeluaran rumah tangga dan sektor usaha. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga minyak goreng kemasan di Indonesia menggunakan dua metode, yaitu Regresi Linier dan Exponential Smoothing (ETS), serta membandingkan akurasinya. Data yang digunakan berupa harga rata-rata tahunan minyak goreng kemasan bermerek di 34 provinsi Indonesia selama tahun 2020 hingga 2024. Proses analisis dilakukan menggunakan Python, termasuk tahapan pra-pemrosesan data, pemodelan, prediksi harga tahun 2025–2026, dan evaluasi model menggunakan MAE, MSE, dan RMSE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ETS memberikan performa yang lebih baik dibandingkan Regresi Linier. Hal ini terlihat dari nilai MAE, MSE, dan RMSE ETS yang lebih rendah, menunjukkan prediksi yang lebih akurat dan stabil. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemilihan metode prediksi harga komoditas strategis serta dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan kebijakan pengendalian harga.
Co-Authors Bangkit Indarmawan Nugroho Handayani, Sri