IMPLEMENTASI METODE REGRESI LINEAR SEDERHANA UNTUK PREDIKSI HARGA BAWANG MERAH DI KABUPATEN PONOROGO BERBASIS WEBSITE

Al Farisi, Salman (2025) IMPLEMENTASI METODE REGRESI LINEAR SEDERHANA UNTUK PREDIKSI HARGA BAWANG MERAH DI KABUPATEN PONOROGO BERBASIS WEBSITE. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Ponorogo.

	Text (SURAT PERSETUJUAN UNGAH KARYA ILMIAH) SURAT.pdf Download (62kB)
	Text (HALAMAN DEPAN) HALAMAN DEPAN.pdf Download (1MB)
	Text (BAB 1) BAB 1.pdf Download (251kB)
	Text (BAB 2) BAB 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (590kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) BAB 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 4) BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) BAB 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (238kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (228kB)
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (269kB) | Request a copy
	Text (SKRIPSI FULL TEXT) SKRIPSI FULL TEXT.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Harga bawang merah di Kabupaten Ponorogo sering berfluktuasi, menimbulkan ketidakpastian bagi petani, pedagang, dan konsumen. Kondisi ini memengaruhi pengambilan keputusan terkait produksi, distribusi, dan konsumsi. Penelitian ini bertujuan membangun sistem prediksi harga berbasis web menggunakan metode Regresi Linear Sederhana sebagai alat bantu merespons perubahan harga secara terukur. Data historis diambil dari Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok (SISKAPERBAPO) periode Juni 2024-Mei 2025. Analisis menghasilkan persamaan Y = 20,466 + 1,393X, dengan X sebagai waktu (bulan) dan Y prediksi harga. Evaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) memperoleh nilai 21,7%, menunjukkan akurasi cukup baik. Sistem dikembangkan dengan Laravel dan MySQL, diuji menggunakan Blackbox Testing dan User Acceptance Testing (UAT), dengan kepuasan pengguna 88,2%. Hasil ini menunjukkan sistem layak digunakan sebagai pendukung keputusan terkait komoditas bawang merah.

Item Type:	Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords:	Prediksi harga, regresi linear sederhana, Laravel, Mean Absolute Percentage Error (MAPE), User Acceptance Testing (UAT)
Subjects:	L Education > L Education (General)
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatic Engineering
Depositing User:	Salman Al farisi
Date Deposited:	05 Nov 2025 01:40
Last Modified:	05 Nov 2025 01:40
URI:	https://eprints.umpo.ac.id/id/eprint/17314

Actions (login required)

View Item