Skripsi/Tugas Akhir

Analisis Prediksi Hasil Pertanian di Kepulauan Selayar Menggunakan Metode Time Series Model ARIMA (Studi Kasus pada Produksi Padi)

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprediksi hasil produksi padi di Kepulauan Selayar menggunakan metode Time Series, khususnya model AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA). Dalam konteks pertanian, prediksi produksi merupakan aspek penting untuk perencanaan dan kebijakan pangan. Kepulauan Selayar, sebagai salah satu daerah penghasil padi di Indonesia, memerlukan analisis terkini mengenai tren produksi padi untuk mendukung keberlanjutan produksi dan ketersediaan pangan. Metode ARIMA dipilih karena kemampuannya dalam menganalisis dan memprediksi data Time Series yang bersifat non-stasioner. Penelitian ini menggunakan data historis produksi padi di Kepulauan Selayar dari tahun 2021 hingga 2023, yang meliputi hasil panen (dalam satuan ton) dimana data tersebut digunakan dalam memprediksi hasil produksi padi untuk beberapa periode kedepan. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ARIMA efektif dalam memprediksi produksi padi di Kepulauan Selayar dengan tingkat akurasi sebesar 81.06%. Prediksi ini diharapkan dapat membantu para stakeholder dalam perencanaan strategis dan pengambilan keputusan untuk meningkatkan produktivitas pertanian padi di masa depan.
Kata Kunci: Prediksi, Kepulauan Selayar, Produksi Padi, Time Series, ARIMA

ABSTRACT
This study aims to analyze and predict rice production outcomes in the Selayar Islands using Time Series methods, specifically the AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. In the context of agriculture, production prediction is an important aspect for planning and food policy development. The Selayar Islands, as one of the rice-producing areas in Indonesia, require a current analysis of rice production trends to support the sustainability of production and food availability. The ARIMA method was chosen due to its capability in analyzing and predicting non-stationary Time Series data. This study utilizes historical rice production data in the Selayar Islands from 2021 to 2023, which includes harvest results (in tons) where this data is used to predict rice production outcomes for several future periods. The analysis results show that the ARIMA model is effective in predicting rice production in the Selayar Islands with an accuracy rate of 81.06%. This prediction is expected to assist stakeholders in strategic planning and decision-making to increase rice agricultural productivity in the future.
Keywords: Forecasting, Selayar Islands, Rice Production, Time Series Analysis, ARIMA

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 24-50 RAH a - 0470TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2024

Deskripsi Fisik

xiii + 49 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 24-50

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 06 September 2024

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Forecasting
Autoregressive Integrated Moving Average

Lampiran File