RANCANG BANGUN SISTEM PREDIKSI HARGA BERAS TINGKAT GROSIR DI INDONESIA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA)

Abstract

Harga beras yang fluktuatif menjadi tantangan dalam distribusi dan ketahanan pangan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan membangun sistem prediksi harga beras berbasis web menggunakan metode ARIMA dengan pendekatan Rapid Application Development (RAD). Data diperoleh dari sumber resmi dan diolah sebagai data deret waktu. Model ARIMA dipilih karena mampu menganalisis tren historis dan mengatasi data non-stasioner melalui teknik differencing. Sistem dikembangkan menggunakan Python dan framework Flask, serta menampilkan hasil prediksi dalam bentuk grafik dan evaluasi akurasi menggunakan MAPE,RMSE, dan MAE. Berdasarkan pengujian, model ARIMA(1,1,0) memberikan hasil terbaik dengan nilai MAPE 0,53% (5 bulan), 0,69% (1 tahun), dan 13,00% (5 tahun). Hasil ini menunjukkan kemampuan generalisasi yang baik untuk prediksi jangka pendek hingga panjang. Sistem ini bertujuan dapat membantu pengambilan keputusan terkait harga beras secara tepat dan responsif.

Kata kunci— Prediksi Harga Beras, ARIMA, Time series, Web-Based System, Rapid Application Development