PERBANDINGAN METODE AUTOREGRESIF INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN ALGORITMA MONTE CARLO UNTUK MEMPREDIKSI SUATU HARGA BAHAN POKOK - M. Naufal Rangkuti; Yusuf Ramadhan Nasution; Muhammad Siddik Hasibuan (JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH, 2024)
Abstract: The most frequently consumed staple food by humans is staple food which is a mandatory menu for humans. Staple food is also commonly called sembako which is an abbreviation of nine staple foods whose names are already familiar to Indonesia. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Monte Carlo use data from the Medan City Trade Office. Based on the Monte Carlo method, the price prediction results using the application produce price prediction results in the range of 12000 to 13000 on the first, fifth and sixth days worth 13000 and the other days are 12000, then when the MSE value calculation is carried out with the predicted price and actual price, the Monte Carlo method produces an MSE value of 300000. Then based on the Arima Method when the data stationarity test is carried out, the ACF and PACF plot tests are obtained, the possible models are Arima (1,1,0), Arima (2,1,0), Arima (3,1,0), Arima (0,1,1), Arima (1,1,1), Arima (2,1,0) and Arima (3,1,0). Then when the best model test is carried out by comparing the smallest MSE value in the possible models, the best model is the Arima method with Model 3,1,1 which produces a stable price prediction at a price of 12000 in the price prediction forecast on day 1 to day 10. And when the predicted price calculation is carried out with the actual price, it produces an MSE value of 0. Keywords: Website, Staple Materials, Arima, Monte Carlo Methods, Python. Abstrak: Bahan pokok yang paling sering dikonsumsi oleh manusia adalah bahan pokok yang merupakan menu wajib untuk manusia. Bahan pokok juga biasa disebut dengan sembako yang merupakan singkatan dari sembilan bahan pokok yang namanya sudah tidak asing lagi bagi Indonesia. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Monte Carlo menggunakan data dari Dinas Perdagangan Kota Medan. Berdasarkan metode Monte Carlo, hasil prediksi harga dengan menggunakan aplikasi menghasilkan hasil prediksi harga dalam rentang 12000 hingga 13000 di hari pertama, kelima dan ke enam senilai 13000 dan hari lainnya adalah 12000, kemudian ketika di lakukan perhitungan nilai MSE dengan harga prediksi dan harga actual, metode Monte Carlo menghasilkan nilai MSE sebesar 300000. Kemudian berdasarkan Metode Arima ketika dilakukan uji stasioneritas data, uji plot ACF dan PACF didapatkan model memungkinkannya adalah Arima (1,1,0), Arima (2,1,0), Arima (3,1,0), Arima (0,1,1), Arima (1,1,1), Arima (2,1,0) dan Arima (3,1,0). Lalu ketika dilakukan pengujian model terbaik dengan membandingkan nilai MSE terkecil pada model yang memungkinkan tersebut, model terbaiknya adalah metode Arima dengan Model 3,1,1 yang menghasilkan prediksi harga yang stabil di harga 12000 pada peramalan prediksi harga pada hari ke 1 hingga hari ke 10. Dan ketika dilakukan perhitungan harga prediksi dengan harga aktual menghasilkan nilai MSE sebesar 0. Kata kunci: Website, Bahan Pokok, Metode Arima, Monte Carlo, Python