Fluktuasi harga beras sebagai komoditas pangan utama di Indonesia berpengaruh signifikan terhadap stabilitas ekonomi dan ketahanan pan-gan nasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model hybrid ARIMA-Prophet guna memprediksi harga beras nasional dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan implementasi model tunggal. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari da-taset Kaggle "Harga Pangan Indonesia" dengan rentang waktu 2021–2024. Metodologi penelitian meliputi preprocessing data, implementa-si model ARIMA, implementasi model Prophet, pengembangan model hybrid, dan evaluasi performa model menggunakan metrik MAE, RMSE, dan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model hybrid ARIMA-Prophet mampu menangkap pola tren jangka panjang dan fluktuasi musiman dengan lebih efektif, serta meningkatkan akurasi prediksi sebesar 18,5% dibandingkan model ARIMA dan 12,3% dibandingkan model Prophet. Implementasi model hybrid ini menghasilkan nilai MAPE sebesar 3,2%, yang menunjukkan tingkat akurasi yang sangat baik dalam konteks prediksi harga komoditas. Kesimpulan penelitian ini mengonfirmasi keunggulan pendekatan hybrid dalam memodelkan data time series yang kompleks seperti harga beras, yang dipengaruhi oleh berbagai faktor eksternal, musiman, dan tren pasar global.
Copyrights © 2025