Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penelitian ini membandingkan kinerja metode SARIMAX dan Random Forest dalam memprediksi harga bahan pokok di DKI Jakarta, menggunakan data harga bulanan Bawang Merah, Cabai Merah Keriting, dan Cabai Rawit Merah dari April 2021 hingga Maret 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang lebih rendah dibandingkan SARIMAX, dengan MAPE masing-masing sebesar 2,18% dan 13,43% untuk Bawang Merah, 16,59% dan 23,79% untuk Cabai Merah Keriting, serta 17,07% dan 37,38% untuk Cabai Rawit Merah. Temuan ini menunjukkan bahwa Random Forest lebih efektif dalam menangani fluktuasi harga bahan pokok, memberikan kontribusi praktis bagi pengambilan keputusan dalam manajemen rantai pasok dan kebijakan harga bahan pokok. ......This study compares the performance of the SARIMAX and Random Forest methods in forecasting commodity prices in DKI Jakarta, using monthly price data for Shallots, Red Curly Chili, and Red Cayenne Pepper from April 2021 to March 2024. The results show that Random Forest has a lower Mean Absolute Percentage Error (MAPE) compared to SARIMAX, with MAPE values of 2.18% and 13.43% for Shallots, 16.59% and 23.79% for Red Curly Chili, and 17.07% and 37.38% for Red Cayenne Pepper, respectively. These findings indicate that Random Forest is more effective in handling commodity price fluctuations, providing practical contributions to decision-making in supply chain management and commodity pricing policies.

Abstrak :
Bahan bakar pesawat terbang merupakan salah satu komponen biaya yang menyumbang bagian terbesar terhadap keseluruhan biaya operosi pada suatu maskapai penerbangan. PT Garuda Indonesia sebagai salah satu maskapai penerbangan yang bersifat internasional tidak terlepas dari hal tersebut. Aadapun besarnya bioya bahan bakar pesawat terbang dibandingkan bìaya operasi dalam satu tahun rata-rata mencapai 20%. Harga bahan bakar pesawat terbang sangat bergejolak tergantung dan kondisi pasar. Meskipun dihadapkan pada kondisi harga bahan bakar pesawat terbang yang selalu bergejolak seperti itu, PT Garuda indonesia sampai saat ini belum melakukan upaya pengamanan, sebagai antisipasi dan gejolak hongo bahan bakar pesawat terbang tersebut. Hal tersebut juga mengakibatkan tingginya tingkat ketidak-pastian (Uncertaìnty), dalam Arus Kas PT. Garuda Indonesia. Mengingat hal-hat tersebut maka sebagai Iangkah antisipasi gejolak fluktuasi harga bahan bakar pesawat udara maka PT Garuda indonesia perlu mengkaji kemungkinan melaksanakan upaya pengamanan (Hedging). Sebagai langkah awal dalam melakukan Upaya pengamanan, Hedging maka secara internal PT Garuda Indonesia harus dapat meramalkan harga bahan bakar pesawat udara dimasa mendatang. Penelitian ¡ni mencoba menyusun model peramalan barga bahan bakar pesawat udara serta mengkaji beberapa metode Upaya pengamanan (Hedging) yang umum terdapat di pasaran. Dalam menyusun model peramalan diambil stasiun HonoIulu dan Los AngeIes sebagai contoh kasus. Setelah mencoba beberapa model yaitu metode Exponential Smoothing, Moving Average serta Regresi Linier ternyata hasil terboik ialah dengan metode Moving Average dengan penode 2 (duo), yang setelah diuji tingkat akurasi diperoleh nilai RMSE 7,424 untuk stasiun Honolulu dan RMSE 4,852 untuk stasiun Los Angeles. Pada periode Januori-September 1996 harga bahan bakar pesawat udara ternyata menanjak tinggi diatas harga patokan yang diapakai dalam menyusun anggaran biaya bahan bakar pesawat udara. Hal ini terutama disebabkan oleh menaikknya ketegangan politik di kawasan Timur Tengah. Setelah mengamati gejolak harga bahan bakar pesawot udara serta pemikiran pemikiran yang melandasi adanya praktek Upaya pengamanan, Hedging di dunia penerbangan yang telah dilakukan sebagian besar maskapai penerbongan tingkat dunia, maka disarankan bahwa PT Garuda Indonesia juga melaksanakan Upaya pengamanan, Hedgïng. Tujuan utama utoma melokukan hal tersebut ialah mengurangi faktor resiko yang akan dihadapi sebagai okibat gejolak harga bahan bakar pesawat udara dan bukan sebagai upaya penghemotan biaya atau motif mencari keuntungan. Setelah mengkaji beberapa metode Upaya pengamanan, Hedging maka dipilih metode Cops and Floor sebagai alternatif terbaik, dengan tidak menutup kemungkinan adanya modifikasi metode tersebut agar benar-benar sesuai dengan kondisi PT Garuda Jndonesia.

Abstrak :
ABSTRAK
Industri kemasan adalah sektor industri yang diproyeksi akan terus bertumbuh, khususnya industri kemasan plastik. Dengan plastik merupakan turunan dari minyak mentah, plastik dan bahan bakunya yang berupa resin tergolong sebagai produk petrokimia. Harga resin berfluktuasi dan sensitif terhadap pergerakan harga minyak mentah sehingga deret waktunya bersifat nonstasioner. Kondisi ini dapat membuat konverter plastik sebagai pihak yang mengkonversi resin menjadi produk plastik mengalami kesulitan dalam memasingkan harga resin pada harga produk kepada pelanggannya serta berpotensi mengalami kerugian. Hal ini memicu peneliti untuk memodelkan peramalan harga resin. Literatur menunjukkan peramalan harga produk petrokimia dengan model tradisional maupun komputasi lunak, namun masih memiliki keterbatasan yang berefek pada akurasi peramalan. Selain itu, kebanyakan peneliti memodelkan peramalan pada harga minyak mentah dan tidak ada yang ditemukan menggunakan harga resin sebagai objek peramalan. Penelitian ini mengajukan peramalan harga resin dengan model neuro-fuzzy yaitu ANFIS dan membandingkan hasilnya dengan sebuah model tradisional, ARIMA, dan sebuah model tunggal komputasi lunak, NN. Hasil peramalan menunjukkan model ANFIS memiliki tingkat error dalam bentuk MAPE yang relatif sangat kecil yaitu 1.06% dan juga tingkat akurasi arah yang tinggi yaitu 93%. Ini menunjukkan bahwa model peramalan ANFIS dapat merepresentasikan karakteristik harga resin. Selain itu, hasil uji statistik juga menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara akurasi peramalan ANFIS jika dibandingkan dengan ARIMA dan NN.

---

ABSTRACT
The packaging industry is an industrial sector that is projected to continue growing, especially the plastic packaging industry.While plastic is a derivative of crude oil, plastic and its raw material which is called resin are categorized as petrochemical products. The resin price is fluctuating and sensitive to crude oil price movement so that the time series is nonstationary. This condition may cause the plastic converters as the ones converting resin to plastic products to experience the difficulty in passing the resin price into the product price for the customers and have the potential to suffer loss. This triggers the researcher to model the forecasting of resin price. Literatures show petrochemical product price forecasting by using traditional as well as soft computing models, but they still have limitations that affect the forecasting accuracy. In addition, most researchers model forecasting on crude oil price and none of them found to use the resin price as forecasting object. This research proposes resin price forecasting using neuro-fuzzy model that is ANFIS and compare the result with a traditional model, ARIMA, and a standalone soft computing model, NN. Forecasting result shows that ANFIS model has a relative low error in terms of MAPE that is 1.06% and also a high directional accuracy which is 93%. This shows that ANFIS forecasting model can represent the resin price characteristic. Moreover, statistical test also shows that there is significant difference in ANFIS forecasting accuracy if compared to ARIMA and NN.