Prediksi Harga Beras di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Algoritma Random Forest Regression Berbasis Website - Awal Nur Linda (Fakultas Ilmu Komputer, 2026)
Beras merupakan bahan pokok bagi sebagian besar masyarakat dengan tingkat konsumsi yang tinggi. Menyadari pentingnya komoditas ini, maka diperlukan perhatian khusus terhadap daerah sentra produksi beras, seperti Provinsi Jawa Timur. Namun, harga beras di provinsi Jawa Timur masih berfluktuasi dan menjadi tantangan tersendiri bagi masyarakat. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem prediksi dengan pendekatan berbasis data yang mampu memperkirakan harga beras di masa mendatang dan mudah diakses oleh pengguna untuk mendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi harga beras di Provinsi Jawa Timur menggunakan algoritma Random Forest Regression berbasis website sebagai solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan data harian harga beras di Provinsi Jawa Timur dengan kualitas super, medium, dan bawah yang diperoleh dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional dengan periode Juli 2020 hingga Juni 2025. Selanjutnya, dilakukan preprocessing data dengan memeriksa dan menangani missing value, memeriksa baris data duplikat, mengekstraksi variabel waktu, serta membuat fitur lag 1, lag 7, dan lag 14. Kemudian, dilakukan pembagian data dengan skenario 70:30, 80:20, serta 90:10 dan dilanjutkan dengan pembangunan model Random Forest Regression dengan hyperparameter tuning menggunakan metode Random Search. Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa performa paling optimal untuk beras kualitas super diperoleh dengan R² 0,91 dan MAE 19,79, beras kualitas medium diperoleh dengan R² 0,94 dan MAE 33,72, serta beras kualitas bawah diperoleh dengan R² 0,92 dan MAE 31,75. Selanjutnya, dilakukan pengembangan sistem dimana ketiga model dengan performa paling optimal tersebut diintegrasikan ke dalam sistem berbasis website yang dikembangkan menggunakan framework Flask. Hasil evaluasi sistem menggunakan metode black box testing menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berhasil beroperasi dengan baik sesuai yang diharapkan.
Validasi dan Finalisasi Repositori File 22 Juli 2026_Kholif Basri
Keywords: Rice Price Prediction; Web Based System; Beras; konsumsi; komoditas