Forecasting the Exchange Rate of Farmers in North Sumatera Province Using the Hybrid Autoregeressive Integrated Moving Average - Artificial Neural Network (ARIMA - ANN) Method: Peramalan Nilai Tukar Petani Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Metode Hybrid Autoregeressive Integrated Moving Average - Artificial Neural Network (ARIMA - ANN) - KEVIN SYNAGOGUE PANJAITAN KEVIN (Universitas Merdeka Madiun, 2025)
Indonesia merupakan negara dengan jumlah penduduk yang besar dan sebagian besar masyarakatnya masih menggantungkan hidup pada sektor pertanian. Sektor ini memiliki kontribusi signifikan terhadap perekonomian nasional melalui penyerapan tenaga kerja, ekspor, serta sumbangan terhadap Produk Domestik Bruto (PDB). Untuk mengukur kesejahteraan petani, digunakan indikator Nilai Tukar Petani subsektor Pangan (NTPP). Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan NTPP di Provinsi Sumatera Utara menggunakan metode Hybrid Autoregressive Integrated Moving Average – Artificial Neural Network (ARIMA - ANN). Metode ini mengombinasikan kekuatan ARIMA dalam menangkap pola linier dengan kemampuan ANN dalam memodelkan pola nonlinier dari residual ARIMA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik untuk meramalkan NTPP, yang terdiri dari komponen ARIMA (0,1,1) dan ANN. Model ini terbukti efektif dalam menghasilkan peramalan yang akurat, sehingga dapat dijadikan rujukan bagi pengambil kebijakan dalam upaya meningkatkan kesejahteraan petani di wilayah perdesaan, khususnya di Provinsi Sumatera Utara.