Prediksi Harga Batu Bara Menggunakan Regresi Kuadratik

Riski Putri Hidayanti; Mustikasari Mustikasari; Hariani Hariani

doi:10.26858/jessi.v3i1.33142

Prediksi Harga Batu Bara Menggunakan Regresi Kuadratik

Riski Putri Hidayanti^(1*), Mustikasari Mustikasari⁽²⁾, Hariani Hariani⁽³⁾,

(1) Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar
(2) Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar
(3) Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar
(*) Corresponding Author

DOI: https://doi.org/10.26858/jessi.v3i1.33142

Abstract

Sumber energi terbesar di Indonesia salah satunya adalah batu bara. Pentingnya bahan bakar batu bara menjadikan kebutuhan batu bara semakin meningkat dengan harga yang mengalami perubahan. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk memprediksi harga batu bara sebagai harga yang akan datang menggunakan regresi kuadratik. Penelitian ini menggunakan metode regresi kuadratik yang merupakan model regresi yang sebaran data dalam scatter plot membentuk lengkung. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif karena data yang digunakan berupa data numerik, pendekatan penelitian yang digunakan adalah kuasi eksperimental, dan data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari hasil ekstrak pada situs investasi.com. Hasil penelitian ini adalah sebuah sistem yang menghasilkan prediksi pada hari selanjutnya menggunakan kuadratik regresi juga menghasilkan nilai kesalahan sebagai evaluasi model dari algoritma yang digunakan. Sistem yang dibuat ini menghasilkan nilai Root Mean Squared Error sebesar 0.424 dan nilai Mean Absolute Percentage Error sebesar 9.031% dengan data sebanyak 3366 data, hasil evaluasi yang diperoleh menghasilkan nilai kesalahan yang kecil, berdasarkan kriteria nilai MAPE nilai kesalahan yang diperoleh lebih kecil dari 10% yang artinya model prediksi yang dihasilkan masuk kriteria sangat baik.

Keywords

Batu bara; prediksi; regresi kuadratik; root mean squared error; mean absolute percentege error

Full Text:

PDF

References

L. U. Nababan, “Penerapan Model Regresi Data Panel Pada Analisis Harga Saham Perusahaan Batubara.,” Akuntabel, vol. 16, no. 1, pp. 81–97, 2019.

H. Harta, “Analisis Swot Dalam Pengelolaan Sumbar Daya Minaral Dan Batubara Indonesia Serta Prospeknya Dalam Menghadapi Masyarakat Ekonomi Asean,” vol. 13, pp. 73–90, 2017.

Bappenas, “Laporan Akhir: Kajian Ketercapaian Target DMO Batubara Sebesar 60% Produksi Nasional pada Tahun 2019,” pp. 1–115, 2019, [Online]. Available: https://www.bappenas.go.id/files/5415/0898/5954/Laporan_Akhir_Kajian_DMO_Batubara_Final.pdf.

E. Pujiati, D. Yuniarti, and R. Goejantoro, “Peramalan Dengan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dari Brown (Studi Kasus : Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Samarinda),” J. Eksponensial, vol. 7, no. 1, pp. 33–40, 2016, [Online]. Available: http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/23.

Nurjannah, F. Faisal, and N. Afif, “Sistem Prediksi Takaran Pupuk Pada Tanaman Padi Berdasarkan Warna Daun Menggunakan Arduino Nano,” Agents, vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2020, [Online]. Available: http://tin.fst.uin-alauddin.ac.id/jurnal/index.php/agents/article/view/14.

M. N. Haq, F. Akib, and N. Afif, “Alat Bantu Pengingat Waktu Digital Bagi Tuna Netra,” vol. 1, no. 1, pp. 20–29, 2020.

N. S. Intizhami and F. Akib, “Transportasi dan navigasi wisata dengan kendali robot fuzzy,” vol. 1, no. 1, pp. 30–38, 2020.

B. Putro, “Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus: PDAM Kota Malang),” Comput. Ind. Eng., vol. 2, no. January, p. 6, 2018, [Online]. Available: http://ieeeauthorcenter.ieee.org/wp-content/uploads/IEEE-Reference-Guide.pdf%0Ahttp://wwwlib.murdoch.edu.au/find/citation/ieee.html%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.cie.2019.07.022%0Ahttps://github.com/ethereum/wiki/wiki/White-Paper%0Ahttps://tore.tuhh.de/hand.

A. Rizal, M. Fajri, and L. S. Yuniar, “Estimasi Biaya Konstruksi Pada Perumahan Tipe 45 di Sulawesi Tengah Menggunakan Regresi Kuadratik,” Rekonstruksi Tadulako Civ. Eng. J. Res. Dev., pp. 31–34, 2020, doi: 10.22487/renstra.v1i2.27.

N. I. A. Renyaan, “Perbandingan Metode Regresi Linier dan Kuadratik Dalam Peramalan Penjualan Sepeda Motor,” vol. 151, no. 2, pp. 10–17, 2018.

H. D. E. Sinaga and N. Irawati, “Perbandingan Double Moving Average Dengan Double Exponential Smoothing Pada Peramalan,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. IV, no. 2, p. 8, 2018.

G. Saksham, Mbridul, and J. Kireet, “Regression Analysis And Future Forecasting Of COVID-19 Using Machine Learnings Algorithm | Enhanced Reader,” IEEE, 2021. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9377065 (accessed Feb. 16, 2022).

A. Hajjah and Y. N. Marlim, “Analisis Error Terhadap Peramalan Data Penjualan,” Techno.Com, vol. 20, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4054.

Y. I. Ajunu, N. Achmad, and M. R. F. Payu, “Perbandingan Metode Autoregressive Integrated Moving Average Dan Metode Double Exponential Smoothing Dari Holt Dalam Meramalkan Nilai Impor Di Indonesia,” Jambura J. Probab. Stat., vol. 1, no. 1, pp. 37–46, 2020, doi: 10.34312/jjps.v1i1.5393.