<![CDATA[Harga beras di Indonesia memiliki peran penting dalam menjaga ketahanan pangan dan stabilitas ekonomi, karena sebagai makanan pokok, perubahan harga dapat memengaruhi kesejahteraan masyarakat dan laju inflasi. Oleh sebab itu, prediksi harga yang akurat menjadi kebutuhan strategis bagi pemerintah dan pelaku industri untuk menunjang pengambilan keputusan yang tepat. Penelitian ini mengevaluasi kinerja model regresi linear dan Prophet dalam memprediksi harga beras grosir di Indonesia, dengan menggunakan data historis dari BPS. Dengan metode Eksperimen Komparatif Kuantitatif, penelitian ini mengukur performa kedua algoritma menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasilnya menunjukkan Prophet memberikan prediksi lebih akurat dibanding regresi linear, karena mampu mendeteksi pola musiman dan tren jangka panjang yang penting, terutama pada periode-periode khusus seperti hari raya. Hasil prediksi ini dapat memberikan kontribusi bagi perencanaan pengendalian harga beras nasional.]]>
Copyrights © 2025
