Penerapan Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Untuk Prediksi Hasil Panen Jamur Tiram Berbasis Data Historis - Pangestu, Bayu Maulana; Kamarudin, Kamarudin; Windarsyah, Windarsyah (Digital Transformation Technology, 2025)
Prediksi hasil panen yang akurat sangat penting bagi petani jamur tiram untuk mendukung perencanaan produksi, distribusi, dan pengelolaan sumber daya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model prediksi hasil panen jamur tiram menggunakan algoritma SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) berbasis data historis periode 2020–2023. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah pendekatan berbasis data dengan tahapan pengumpulan data, pra-pemrosesan, pemodelan, dan evaluasi. Data panen harian dari 253 catatan dikumpulkan melalui dokumentasi dan dianalisis menggunakan Python dengan library pandas, numpy, matplotlib, dan statsmodels. Model SARIMA dievaluasi menggunakan metrik akurasi, menghasilkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 18.28% (akurasi 81.72%), koefisien determinasi (R²) 0.71, AIC 4402.74, BIC 4433.95, dan Theil's U 0.9978, menunjukkan performa model yang lebih baik dibandingkan prediksi naif. Model ini mampu memprediksi tren panen untuk tiga bulan ke depan dengan interval kepercayaan 95%. Sistem ini memberikan rekomendasi strategis bagi petani, seperti penyiapan tenaga kerja pada periode puncak panen dan perencanaan distribusi berdasarkan tren produksi. Penelitian ini berkontribusi pada pengambilan keputusan berbasis data untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas budidaya jamur tiram.