Analisis Forecasting Beras Harumas Untuk Memprediksi Penjualan dengan Algoritma Regresi Linear
Keywords:
Regresi Linear, Forecasting, Sales PredictionAbstract
One of the world's top producers of rice is Indonesia. According to information collected by the Central Statistical Agency (BPS), the country would produce approximately 54.65 million tons of dry milled grain (GKG) in 2022, of which 31.36 million tons will be converted into rice. But the high rate per capita. Indonesians consume around 114.6 kg of rice annually per person, therefore regular production is necessary to meet domestic demand. Indonesia can produce significant amounts of rice, but due to obstacles like harsh weather, climate change, and a lack of arable land, the nation still needs to import rice in order to maintain domestic supply and prices. By 2022, Indonesia would import around 1.0 million tonnes of rice, the majority of which will come from Thailand.
References
“Analisis Error Terhadap Peramalan Data Penjualan,” Techno.Com, vol. 20, no. 1, pp. 1–9.
Aryani, D. (2021). “Instrumen Pengendalian Harga Beras di Indonesia: Waktu Efektif yang Dibutuhkan,” pp. 75–86.
Ayuni, G. N. And Fitrianah, D. (2019). “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ,” J. Telemat., vol. 14, no. 2,
Basuki, Agus Tri. ( 2016). Analisis Regresi dalam Penelitian Ekonomi & Bisnis: Dilengkapi Aplikasi SPSS & Eviews. Jakarta: Rajawali Pers.
Dhumway, D. a. (2010). Time Series Analysis and its Application. 3rd Edn. New York.
Dima Ariq Fajari, M. F. (2021). Peramalan Rata-Rata Harga Beras Pada Tingkat Perdagangan Besar Atau Grosir Indonesia Dengan Metode Sarima (Seasonal Arima).
Eska, J. (2016). PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN WALLPAPER MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5.
Harahap, F. (2015). Penerapan Data Mining dalam Memprediksi Pembelian cat. Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK, 1(1), 856–862.
Hox, JJ, & Boeije, HR (2005). Pengumpulan data, primer versus sekunder Ensiklopedia sosial Pengukuran (Vol.1): Elsevier.
I. Bandung, Ed.). Bandung: Informatika Bandung
Indonesia, B. P. (2020). https://www.bps.go.id/indicat or/20/295/1/rata-rata- hargaberas-di-tingkatperdagangan- besar-grosirindonesia.html. Retrieved from www.bps.go.id.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), 2(2), 9– 13
Kabir, SMS (2016). Metode Pengumpulan Data Pedoman Dasar untuk Penelitian: Pengantar Pendekatan untuk Semua Disiplin Ilmu (edisi pertama, hlm. 201-275).
MARJUKI, F. A. (2008). "ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HARGA BERAS DI INDONESIA TAHUN 1981-2006,"
Niski, Marcus D. (25 August, 2021). Barthes and the Fountain Pen: An Intimate Obsession, LUXE Magazine, Issue 11
Penguatan Pengelolaan Stok Beras Pemerintah,” no. 2, pp. 227–238.
pp. 79–86.
Putra, R. E. and Sinaga, A. S. (2006). “Perkiraan Harga Beras Premium DKI Jakarta Menggunakan Regresi Linier.”
Rosela, Y. (2019). IMPLEMENTASI KLASIFIKASI DECISION TREE MENGANALISA STATUS PENJUALAN
Saqib, M., Bashir, Z., Sherazi, S. T., & Imran, M. (2023). Journal of Education and Social Studies.Analysis, E. Sales, T. and Forecasting, D. (2021)
Spencer, D. E. (1993). "Developing a Bayesian vector autoregression forecasting model," International Journal of Forecasting , vol. 9, pp. 407-421.
Suyanto, D. (2017). Data Mining Untuk Klasifikasi Dan Klasterisasi Data (1st ed.;
Tiara Dewi, M. A. (2016). Penggunaan Beberapa Model Peramalan (Forecasting) untuk Produksi Gula Kristal Putih di PT. Perkebunan Nusantara X.
