PREDIKSI HARGA CABAI RAWIT MENGGUNAKAN FUZZY TIME SERIES MODEL CHEN

Dalam 3 tahun terakhir, kenaikan harga cabai di kabupaten Ponorogo bersifat fluktuatif. Kondisi naiknya harga bahan baku makanan khususnya cabai rawit sangat berdampak buruk bagi semua kalangan. Petani cabai akan mengalami kerugian karena cuaca ekstrim yang sedang terjadi di Indonesia. Penawaran akan cabai dan bahan pangan lain yang semakin tinggi, tidak diimbangi dengan permintaan dan minat para pembeli. Para pengusaha rumah makan yang menjadikan cabai rawit sebagai komoditas pendukung usahanya akan mengalami kerugian. Alur metode penelitian yang digunakan untuk membangun sistem adalah Identifikasi sistem, desain fuzzy, implementasi sistem, pengujian, dan kesimpulan. Hasil prediksi harga cabai rawit menggunakan fuzzy time series model chen mendapatkan nilai ketepatan keakuratan MAPE sebesar 16,40% dengan data 2018-2020. Hasil pengujian sistem menggunakan Black Box testing metode Equivalence Partitions memberikan hasil sesuai yang diharapkan sedangkan hasil pengujian algoritma meggunakan kinerja model menunjukkan hasil 11,33% dengan sampel 2018-2019. Luaran hasil dari output ini berupa aplikasi prediksi harga cabai rawit berbasis Web. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma fuzzy time series model chen dan ketepatan peramalan dengan menggunakan Mape adalah metode yang baik digunakan untuk memprediksi harga cabai rawit.