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, 2025)
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.