PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HARGA BERAS DI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL MARKOV

NURFITRIANTI, 11453205012 (2019) PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HARGA BERAS DI INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL MARKOV. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img] Text
BAB V.pdf

Download (779kB)
[img] Text
NURFITRIANTI.pdf

Download (1MB)

Abstract

Indonesia merupakan negara yang memiliki sumber daya alam yang melimpah. Sektor sumber daya alam yang dapat dikembangkan dari Indonesia adalah sektor pertanian. Pertanian Indonesia dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan warga negara Indonesia seperti penenuhan kebutuhan pangan. Dengan memprediksi harga beras, pemerintah dapat memperkirakan besar produksi beras agar tidak terjadi kenaikan harga karena kekurangan produksi dan penurunan harga karena kelebihan produksi. Prediksi harga beras juga berguna dalam strategi penyimpanan dan pendistribusian beras di Indonesia serta membantu pemerintah memantau dan mengontrol harga beras, dengan informasi data yang dapat berguna dalam memprediksi perkembangan harga beras di Indonesia, informasi ini akan menjadi salah satu dasar dalam pengambilan keputusan bagi pemerintah. Teknik markov chain dapat digunakan untuk memperkirakan perubahan-perubahan diwaktu yang akan datang dalam variabel-variabel dinamis tersebut diwaktu yang lalu. Perhitungan final Rantai Markov untuk prediksi tahun 2018 diperoleh hasil 35,1% kategori 1, 42,6% kategori 2, 19,1% ketegori 3,3,0% kategori 4 dan 0,3% kategori 5. Sedangkan prediksi harga beras di Indonesia pada tahun 2019 diperoleh hasil 37,1% kategori 1, 51,9% kategori 2, 10,1% kategori 3, 0,9% kateori 4 dan 0,1% kategori 5. Kata Kunci: Harga Beras, Markov Chain, Prediksi

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 000 Karya Umum > 005 Program Komputer, program-program, data
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 04 Dec 2019 05:33
Last Modified: 04 Dec 2019 05:33
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/23008

Actions (login required)

View Item View Item