Perbandingan Metode Prophet dan SARIMAX untuk Peramalan Harga Pangan di Lombok Barat - Nurramadhan, Aliva; Priyanto, Dadang; Sulistianingsih, Neny (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Fluktuasi harga pangan di Kabupaten Lombok Barat merupakan permasalahan strategis yang berpengaruh terhadap stabilitas ekonomi daerah, kesejahteraan masyarakat, dan ketahanan pangan. Perubahan harga pangan dipengaruhi oleh tren jangka panjang, pola musiman, ketersediaan pasokan, serta dinamika permintaan. Kondisi ini menuntut metode peramalan yang mampu menghasilkan prediksi harga yang akurat dan andal sebagai dasar pengambilan keputusan dan perumusan kebijakan pangan daerah. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja dua metode peramalan deret waktu, yaitu Prophet dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Regressors (SARIMAX), dalam memprediksi harga komoditas pangan utama di Kabupaten Lombok Barat. Data yang digunakan berupa data harga mingguan 13 komoditas pangan selama periode Januari 2021 hingga 5 September 2025 yang diperoleh dari Dinas Ketahanan Pangan Kabupaten Lombok Barat. Data diproses melalui tahapan praproses meliputi integrasi data, penambahan variabel waktu, normalisasi, serta pembentukan variabel eksogen berupa lag ketersediaan, kebutuhan, neraca, dan moving average harga. Pemodelan mempertimbangkan komponen tren, musiman, dan variabel eksternal. Evaluasi kinerja model menggunakan Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara rata-rata seluruh komoditas, model Prophet memiliki kinerja lebih baik dengan MAPE sebesar 3,80% dan MAE sebesar 1.398,25 dibandingkan SARIMAX dengan MAPE sebesar 4,89% dan MAE sebesar 1.524,68. Namun, secara per komoditas, Prophet unggul pada 7 komoditas, sedangkan SARIMAX lebih baik pada 6 komoditas lainnya. Temuan ini menunjukkan bahwa metode Prophet dan metode SARIMAX tidak menunjukkan keunggulan yang konsisten untuk seluruh komoditas pangan, sehingga pemilihan metode peramalan perlu disesuaikan dengan karakteristik data dan dinamika harga masing-masing komoditas.