MODEL HIDDEN MARKOV UNTUK MEMPREDIKSI HARGA BERAS DAN PERPINDAHAN KONSUMEN BERAS DI PROVINSI SUMATERA BARAT - Binti Karomah (Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 2019)
ABSTRAKModel hidden Markov merupakan pengembangan dari rantai Markov. Rantai Markov merupakan salah satu proses stokastik yang memiliki sifat prediktif. Sifat prediktif tersebut dapat dipahami sebagai suatu kejadian dimasa akan datang yang sangat bergantung pada perilaku masa sekarang. Parameter dari model ini adalah matriks probabilitas transisi, matriks probabilitas awal, ekspektasi, dan varians dari proses observasi. Model diterapkan untuk memprediksi harga beras Solok nonsubsidi dan memprediksi perpindahan konsumen beras Solok. Diasumsikan bahwa faktor penyebab kejadian perubahan harga beras Solok dan perpindahan konsumen beras Solok tidak diamati secara langsung dan membentuk rantai Markov. Keadaan seperti ini dapat dimodelkan dengan model hidden Markov dan algoritma Viterbi dengan mengimplementasikannya menggunakan software Delphi. Prediksi harga beras Solok menggunakan 36 data harga beras dari tahun 2016, 2017, 2018 setiap bulannya, sedangkan untuk data prediksi perpindahan konsumen beras menggunakan kuesioner dengan total 420 orang responden yang tersebar di dua kelurahan di kota Solok. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa prediksi harga beras Solok ini mendapatkan hasil yang sangat baik. Nilai MAPE yang cukup kecil yaitu 6.11% (kurang dari 20%) sehingga data prediksi yang dihasilkan mendekati data aktual atau data sebenarnya. Prediksi perpindahan konsumen beras menghasilkan barisan hidden state yang sesuai dengan alasan harga dan kualitas beras. Harga dan kualitas beras sangat mempengaruhi konsumen beras dalam menentukan pilihan beras yang akan dikonsumsi. Dengan demikian model hidden Markov dengan algoritma Viterbi dapat memprediksi dengan baik pada masalah harga dan perpindahan konsumen beras Solok.