Vol.  17,  No. 2, June 2024,  pp. 179~187 eISSN:  2502-339X,  pISSN:  1979-276X, DOI: 10.30998/fa ktore xacta.v17i2.22408  179
Komparasi  Metode Grey  GM (1.1) dan Grey  Verhulst  untuk Prediksi  Harga Sembako
Diah  Ayu  Fatimatus  Zahro 1 ,  Asfan Muqtadir 2 ,  Andik  Adi  Suryanto 3 1,2,3 Informatics Engineering,  Universitas PGRI  Ronggolawe, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received Feb 18,  2024 Revised Apr 30,  2024 Accepted May 13,  2024 The problem of availability  and affordability  of basic necessities  is the main problem  that  receives  complaints  from  the  public,  with  a  focus  on  price fluctuations  which  are influenced  by factors such as seasonal variations and weather  conditions.  The  pressing  problem  of  increasing  demand  for  food amidst  Indonesia's population  growth  is  exacerbated  by  price  fluctuations. This  research  uses  gray  forecasting  methods,  namely  GM  (1.1)  and  gray Verhulst  to predict  prices  of basic  commodities  in East  Java. This research aims to determine the level of accuracy of the Gray Model  and Gray Verhulst methods for predicting  basic food prices.  The comparison results show that gray Verhulst is superior in predicting the price of certain commodities, such as Premium Rice, while  GM (1.1) is proven to be more effective  for the sugar category.  This finding  was obtained  from analysis  of the  ARPE  value which shows the accuracy of the model in price prediction. The lowest error rate for gray Verhulst was 1.9471% for premium rice, and the highest  was 64.535% for sugar. For GM (1.1), the  lowest error rate  was 2.184% for medium rice and the highest was 6.633% for premium rice.
Keywords: Sembako GM  (1.1)
Grey Verhulst Fluk tuasi harga
Peramalan  harga
Copyright © 2024 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.
Corresponding Author:
Asfan Muqtadir, Informatics  Engineering, Universitas PGRI  Ronggolawe,
Jl.  Manunggal 61,  Wire, Gedongombo, Kec. Semanding,  Kabupaten Tuban, Jawa Timur Email:asfanme@g ma il.co m

## 1. PENDAHULUAN
Sembilan  bahan kebutuhan  pangan yang dijual  belikan  bebas di  pasar  untuk  memenuhi  kebutuhan pangan sehari-hari disebut sebagai sembako [1],  yang meliputi   beras, telur, ayam, daging sapi, bawang merah , cabai, minyak  goreng, gula, dan jagung. Dari sembako tersebut yang terdiri dari beras, gula, bawang putih, dan merah  merupakan  komoditas yang digunakan untuk forcasting harga sembako [2]. Jumlah  kebutuhan pangan terus meningkat  setiap tahun, dan peningkatan ini  sebanding dengan jumlah penduduk, khususnya penduduk Indonesia  yang  berjumlah  265  juta  jiwa.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  seiring  bertambahnya  jumla h penduduk maka  kebutuhan pangan pun meningkat  [3].
Permasalahan ketersediaan dan keterjangkauan bahan kebutuhan pokok merupakan permasalahan utama yang  mendapat  keluhan  dari  masyarakat.  Oleh  karena  itu,  elemen  penting  yang  harus  diperhatikan  oleh pemerintah  adalah penetapan harga kebutuhan pokok  [4].  Salah  satu penyebab naik    turunnya harga bahan pokok yang terjadi setiap tahunnya adalah hari raya Idul Fitri. Harga bahan pokok berubah dari waktu ke waktu. Produsen, pemasok,  konsumen,  dan pemangku  kepentingan lainnya  sangat rentan  terhadap fluktuasi  harga pangan yang disebabkan oleh berbagai faktor [5].
Statistik mencakup  berbagai  jenis data, salah satunya adalah  data deret waktu, yang bergantung pada waktu  pengumpulannya. Data  deret waktu  adalah  nilai  suatu variabel  yang kontinu dalam  waktu  (mis alny a hari,  minggu,  bulan, tahun) [6].  Penelitian  ini  menggunakan data harga bahan pokok bulanan Provinsi Jawa Timur  untuk tahun 2022  sampai  2023.  Data ini  diambil  dari  harga bahan pokok  bulan Januari  2022  hingga Desember 2023.  Data time  series harga bahan pokok bulanan Provinsi Jawa Timur  untuk tahun 2022  dan 2023
180
sangat penting untuk memprediksi  inflasi  bahan pokok  di  masa  mendatang.  Data  ini  mencakup  harga dari Januari  hingga Desember  2023,  memberikan  dasar yang kuat untuk analisis pola  dan tren serta  pemahaman tentang perubahan harga.
Peramalan  atau forcasting mempunyai  peranan penting dalam  memperkirakan  inflasi  bahan kebutuhan pokok  di  masa  depan berdasarkan  data masa  lalu  [7].  Peramalan  ini  digunakan  untuk mencegah  produksi berlebihan  atau stok  out. Dalam  hal  ini  membutuhkan  hasil  yang maksimal  untuk mencegah hal  yang tidak diharapkan.  Terdapat nilai  error  yang diperlukan  untuk mendapatkan  output peramalan  sistem  yang akurat selama proses kalkulasi  peramalan  menggunakan metode ini  [8]
Pada penelitian sebelumnya  menggunakan metode gray dan membandingkan  hasil prediksinya dengan metode moving  average .  Tujuan  digunakannya  metode gray dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji seberapa baik  metode teori gray yang telah dilakukan  kemudian  dikomparas ikan  dengan metode deret waktu dalam  perencanaan  kebutuhan  bahan  bakar  alternatif,  terutama  ketika  volume  data  terbatas dan  periode perkiraan  singkat  [9].  Dalam  penelitian-penelitian  sebelumnya ,  grey  forecasting banyak  digunakan  untuk peramalan listrik,  permintaan produk, transportasi dan perikanan [10].
Sebagai  contoh dalam  jurnal  “Research on Logistics Demand  Forecast Based on the Combination  of Grey  GM  (1.1)  and BP  Natural  Network”  tahun 2019,  menggunakan kombinasi  metode Gray  GM  (1,  1)  dan BP  Neural  Network  untuk menganalisis permintaan logistik  berdasarkan volume  surat nasional yang diterima selama  20 tahun terakhir  (1997-2017).  Hasil  dari penelitian ini   menunjukkan  bahwa model  gabungan khusus ini memberikan  prediksi yang lebih akurat. Namun penelitian ini memiliki  keterbatasan dalam hal transparansi data, kejelasan metodologi, dan validasi model [11].
Penelitian  dengan judul  “Implementasi  Metode Grey  Verhulst  Untuk  Mendukung Kebijakan  Dala m Mengantisipasi  Mahasiswa  Dropout”  menggunakan  metode  Grey  Verhulst  untuk  memprediksi  jumla h mahasiswa  dropout di  Politeknik  NSC  Surabaya.  Data yang digunakan adalah  data asli  mahasiswa  dropout disusun berdasarkan tahun ajaran, dan melalui  enam langkah perhitungan Grey Verhulst, termasuk penyusunan data  asli,  perhitungan  rata-rata,  dan  prediksi  berdasarkan  model  differensial.  Hasil  analisis  menunjukka n peningkatan jumlah  mahasiswa  dropout setiap tahun, dengan akurasi prediksi  mencapai  90.13%  berdasarkan perhitungan ARPE  [12].
Penelitian  yang berjudul  " Peramalan  Harga  Sembako  di  Kota  Malang Menggunakan Metode Single Exponential  Smoothing"  menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  untuk  meramalkan  harga sembako  di  Kota  Malang  berdasarkan data harga  sembako  dari  tahun 2016-2017.  Data  menunjukkan  pola horisontal, sesuai dengan metode  yang digunakan. Hasilnya  menunjukkan  bahwa metode  tersebut memilik i rata-rata  MAPE  sebesar  0,8%.  Dengan  demikian,  tingkat  akurasi  peramalan  menggunakan  metode  ini mencapai 99,2%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa model  peramalan  y ang dikembangkan  memiliki  tingkat akurasi yang tinggi dalam  memprediksi  harga sembako di Kota Malang [4].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  metode forcasting yang  efektif  untuk  memproyeks i perubahan harga sembako,  terutama  bahan pokok seperti beras premium,  medium,  gula,  bawang merah,  dan bawang putih. Selain  itu, penelitian  ini bertujuan untuk mengevaluasi keefektifan  dan keakuratan  [13]metod e grey Theory , khususnya grey GM  (1.1)  dan grey Verhulst . Alasan utama   penelitian ini  adalah fluk tuasi harga yang dipengaruhi  oleh  musim  dan cuaca.  Dimana,  harga  sembako  cenderung naik  atau  turun drastis pada waktu-waktu  tertentu dalam  setahun[14]  Berdasarkan  permasalahan  tersebut, penelitian  tentang peramalan harga sembako dengan metode grey model  GM  (1.1)  dan Verhulst harus dilakukan.

## 2. METODE

## 2.1 GM  (1.1)
Peramalan  sekuens, interval,  bencana alam,  cuaca,  dan  pasar modal  dapat dilakukan  dengan gray forecasting model  GM  (1,1).  Pada  model  ini  terdapat  beberapa  keuntungan,  seperti  jumlah  data  yang dibutuhkan sedikit, proses pemodelan yang sederhana, serta mudah dipelajari,  dan digunakan [18].  Model ini merupakan  model  proyeksi seri waktu.  Persamaan diferensial  dari  model  GM  (1,1)  memiliki  koefisien waktu yang bervariasi.  Dengan kata lain,  model diperbarui saat data baru tersedia untuk model prediksi  [19] Operasi yang pertama accumulated generating operation (AGO) barisan 𝑥 (1)
𝒙 (𝟎) = ( 𝒙 (𝟎) (1), 𝒙 (𝟎) (2),  …, 𝒙 (𝟎) ( 𝒏 )  ) (1)
Dimana:
𝒙 (𝟏) (𝒌) = ∑ 𝒙 (𝟏) (𝒊) 𝒌 𝒊=𝟏 , 𝒌 = 1,2,3  …  … 𝒏
(2)
Urutan rata-rata yang dihasilkan 𝑧 (1) dari 𝑥 (1) didefinisikan  sebagai:
181
𝑧 (1) (𝑘) = ( 𝑧 (1) (1), 𝑧 (1) (2), … … , 𝑧 (1) (𝑛))
Dimana 𝑧 (1) (𝑘) adalah nilai  rata-rata dari 𝑥 (1) , yaitu :
𝑧 (1) (𝑘) = 0.5 (𝑥 (1) (𝑘) +  𝑥 (1) (𝑘 − 1)) (3)
Urutan estimasi kuadrat terkecil  dari persamaan perbedaan abu-abu GM(1,1)  didefinisikan  sebagai berikut (Deng, 1989):
𝑥 (0) (𝑘) + 𝑎𝑧 (1) (𝑘) = 𝑏
Diikuti  dengan Persamaan :
Di  atas, [𝑎, 𝑏] 𝑇
T adalah barisan parameter  yang dapat ditemukan sebagai berikut:
(4)
Dimana
𝐵 = [ −𝑧 (1) (2) 1 −𝑧 (1) (3) 1 … −𝑧 (1) (𝑛) … 1 ] 𝑌 = [ 𝑥 (0) (2) 𝑥 (0) (3) … 𝑥 (0) (𝑛) ] ,
Penyelesaian 𝑥 (1) (𝑡) pada waktu k:
𝑥 𝑝 (1) (𝑘 + 1) = [𝑥 (0) (1) - 𝑏 𝑎 ] 𝑒 𝑎𝑘 - 𝑏 𝑎 (5)
Untuk mendapatkan nilai  yang diramalkan  dari data primitif  pada waktu (k + 1),  IAGO  digunakan untuk menetapkan model abu-abu berikut:
𝑥 𝑝 (1) (𝑘 + 1) = [𝑥 (0) (1) - 𝑏 𝑎 ] 𝑒 𝑎𝑘 (1 −  𝑒 𝑎 )
Dimana 𝑥 (1) (𝑘 + 1) adalah simulasi  dari 𝑥 (1) (𝑘 + 1) , 𝑥 (0) adalah urutan dari simulasi  dari 𝑥 (0) .
Keterangan:
𝑥 (0) : barisan data asli 𝑥 (1) : barisan data setelah AGO
𝑧 (1) : barisan rata-rata data setelah AGO 𝑥 (0) (𝑘)
: data asli pada waktu (𝑘) 𝑥 (1) (𝑘) : data setelah AGO  pada waktu ( 𝑘 )
𝑧 (1) (𝑘) : rata-rata data setelah AGO  pada waktu (𝑘)
𝑥 𝑝 (1) (𝑘 + 1)
: nilai  prediksi pada waktu (𝑘 + 1)
𝑎 dan 𝑏 : nilai  parameter  model grey
2.2 Model Grey Verhulst Seorang  ahli  biologi  Jerman  bernama Pierre  Franois  Verhulst adalah  orang  pertama  yang memperkenalkan  model grey Verhulst . Tujuan model Velhulst adalah untuk membatasi seluruh pengembangan
[𝑎, 𝑏] 𝑇 = (𝐵 𝑇 𝐵 ) −1 𝐵 𝑇 𝑌
𝑑𝑥 (1) (t) 𝑑𝑡 + 𝑎𝑥 (1) (𝑡) = 𝑏
182 untuk sistem yang sebenarnya. [19]. Model grey Verhulst juga adalah model prediksi seri waktu, dan kita dapat membangun  model grey Verhulst seperti  yang di  atas GM  (1,1)  dengan menetapkan  persamaan  diferensial urutan pertama.  Proses pembuatan model gray Verhulst dijelaskan di bawah [20]: Menyatakan barisan asli nonnegative dengan:
𝑥 (0) = ( 𝑥 (0) (1), 𝑥 (0) (2),  …, 𝑥 (0) ( 𝑛 ))
Ak umulasi generate operation (AGO) pembentukan 𝑥 (0) didefinisikan  sebagai berikut:
𝑥 (1) = ( 𝑥 (1) (1), 𝑥 (1) (2),…, 𝑥 (1) ( 𝑛 )  ) (6)
Dimana:
𝑥 (1) (𝑘) = ∑ 𝑥 (1) (𝑖) 𝑘 𝑖=1 , 𝑘 = 1,2,3  …  … 𝑛
Model grey Verhulst dapat dibentuk dengan membuat  persamaan diferensial  orde pertama untuk 𝑥 (1)
𝑑𝑥 (1) 𝑑𝑡 + 𝑎𝑥 = (𝑏𝑥 (1) ) 2 (7)
Solusi dari Persamaan (3)  dapat diperoleh  dengan menggunakan metode kuadrat terkecil,  yaitu:
𝑥 (1) (𝑘 + 1) = 𝑎𝑥(0) (1) 𝑏𝑥(0) (1) +(𝑎−𝑏𝑥(0) (1) )𝑒𝑎𝑘 (8)
Dimana:
[𝑎, 𝑏] 𝑇 = (𝐵 𝑇 𝐵 ) −1 𝐵 𝑇 𝑌 𝐵 = [ −𝑧 (1) (2) (𝑧 (1) (2)) 2 −𝑧 (1) (3) (𝑧 (1) (3)) 2 … −𝑧 (1) (𝑛) … (𝑧 (1) (2)) 2 ] 𝑌 = [ 𝑥 (0) (2) 𝑥 (0) (3) … 𝑥 (0) (𝑛) ] 𝑧 (1) (𝑘) = 0.5 (𝑥 (1) (𝑘) +  𝑥 (1) (𝑘 − 1))
Model  grey  Verhulst  yang disesuaikan  dan  nilai  yang  diprediksi  diperoleh  dengan menggunakan inverse accumulated generating operation (IAGO)  :
𝑥 (0) (𝑘) =   𝑥 (0) (𝑘 + 1) −  𝑥 (0) (𝑘)           (𝑘 = 2,3, ) … (9) 𝑥 (0) (1) = 𝑥 (0) (1)
Diasumsikan  bahwa  urutan asli 𝑥 (0) sendiri  meningkat  dalam  kurva  dengan S-tipe  atau peningkatan urutan asal berada dalam  tahap saturasi, urutan aslinya dapat diambil  sebagai 𝑥 (1) , IAGO urutan Asli  dapat diambil  seperti 𝑥 (0) .
Keterangan :
𝑥 (1) : barisan data asli
𝑥 (0) : barisan data setelah IAGO
𝑧 (1) : barisan rata-rata data setelah AGO
𝑥 (0) (𝑘)
: data asli pada waktu (𝑘)
𝑥 (1) (𝑘) : data setelah AGO  pada waktu ( 𝑘 )
183
𝑧 (1) (𝑘) : rata-rata dari data asli pada waktu (𝑘) 𝑥 𝑝 (1) (𝑘 + 1)
: nilai  prediksi pada waktu (𝑘 + 1)
𝑎 dan 𝑏 : nilai  parameter  model grey

## 2.3 Penguji Akurasi
Dalam  memproyeksikan  tingkat akurasi dinilai  sangat penting karena digunakan untuk mengukur kesesuaian antara model  dan kasus yang digunakan. Keakuratan model yang digunakan berkorelasi  positif dengan nilai  kesalahan yang dihitung [10].  Persamaan untuk memverifikasi  keakuratan  proyeksi dan model adalah sebagai berikut  [12]  .
Menghitung selisih dari actual yang disebut ∈ (𝑘)
∈ (𝑘) = 𝑥 (0) (𝑘) − 𝑥 𝑝 (1) (𝑘) (10)
Menentukan Nilai relative percentage error (RPE)
𝑅𝑃𝐸(𝑘) = | ∈ | 𝑥 (0) (𝑘) × 100% (11)
Untuk  mengetahui  keakuratan  model,  besarnya average  relative percentage error  (ARPE) dapat  dihitung dengan menggunakan rumus berikut  :
𝐴𝑅𝑃𝐸 = 1 𝑛 −1 ∑ |∈| 𝑥(0)(𝑘) 𝑛 𝑘=2 (12)
Keterangan  :
𝑥 (0) (𝑘) : data asli pada waktu (𝑘 ) 𝑥 𝑝 (1) (𝑘) : nilai  prediksi pada waktu (𝑘)
∈ (𝑘) : sisaan pada waktu (𝑘)
𝑅𝑃𝐸  (𝑘) : relative percentage error pada waktu (𝑘)

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Dalam  menerapkan  model grey  forcasting ,  perlukan  dataset harga  sembako  dari  aplikasi  system informasi  perkembangan harga bahan pokok secara harian di 38  Kabupaten / Kota se-Jawa Timur.  Penelitian ini  menggunakan data harga bahan pokok selama  24  bulan dari  Januari 2022  sampai dengan Desember 2023 sebagai berikut:
Tabel 2. Data Asli Harga Sembako  Tahun 2022  – 2023
k Harga Beras Premium Harga Beras Medium Harga Gula 1 11.262 9.413 12.077 2 11.301 9.558 13.397 3 11.257 9.561 13.197 4 11.293 9.569 13.654 5 11.293 9.569 13.569 6 11.295 9.545 13.624 7 11.317 9.566 13.259 8 11.321 9.512 13.029 9 11.411 9.669 12.921 10 11.788 10.022 12.834 11 11.827 10.054 12.88 𝑥 (0) 𝑥 (0) 𝑥 (0)
184
k Harga Beras Premium Harga Beras Medium Harga Gula 12 11.816 10.125 12.966 13 12.122 10.431 12.973 14 12.367 10.774 13.108 15 12.485 9.898 13.147 16 12.573 10.18 13.136 17 12.613 10.401 13.138 18 12.6 10.419 13.295 19 12.582 10.355 13.291 20 12.617 10.269 13.332 21 13.086 10.731 13.396 22 13.792 11.571 14.283 23 13.912 11.386 15.222 24 13.933 11.286 16.416 3.1 Perhitungan Grey Forcasting
Dari  Tabel 1.  terdapat contoh perhitungan menggunakan grey forcasting model  GM(1.1)  pada harga sembako dengan menggunakan sample 24  data yaitu harga beras premium,  beras medium,  dan gula.  Kalkulas i dilakukan  sesuai dengan langkah  -langkah pada persamaan 1  sampai dengan persamaan 5 untuk metode grey model  GM (1.1)  [19],  dan persamaan 6 sampai 9 untuk perhitungan menggunakan metode grey verhulst [20] . Dengan output yang diperoleh seperti yang ditunjuk pada Table 2.
Tabel 2. Perhitungan Grey Forcasting GM  (1.1)  dan Grey Verhulst k Beras Premium Beras Medium Gula Nilai Asli GM (1.1) Grey Verhulst Nilai Asli GM (1.1) Grey Verhulst Nilai Asli GM (1.1) Grey Verhulst 2 11.301 9.395 11.316 9.558 9.312 9.464 13.397 12.818 11.814 3 11.257 9.636 11.374 9.561 9.388 9.517 13.197 12.876 11.472 4 11.293 9.843 11.436 9.569 9.464 9.572 13.654 12.935 11.034 5 11.293 10.055 11.501 9.569 9.541 9.629 13.569 12.994 10.486 6 11.295 10.271 11.572 9.545 9.618 9.688 13.624 13.053 9.816 7 11.317 10.491 11.647 9.566 9.696 9.750 13.259 13.112 9.026 8 11.321 10.716 11.728 9.512 9.775 9.815 13.029 13.172 8.129 9 11.411 10.947 11.814 9.669 9.855 9.882 12.921 13.232 7.154 10 11.788 11.182 11.906 10.022 9.935 9.952 12.834 13.292 6.144 11 11.827 11.422 12.006 10.054 10.015 10.025 12.88 13.353 5.148 12 11.816 11.667 12.112 10.125 10.097 10.102 12.966 13.414 4.211 13 12.122 11.918 12.227 10.431 10.179 10.182 12.973 13.475 3.371 14 12.367 12.174 12.350 10.774 10.261 10.265 13.108 13.536 2.646 15 12.485 12.435 12.483 9.898 10.345 10.352 13.147 13.598 2.044 16 12.573 12.702 12.627 10.18 10.429 10.444 13.136 13.659 1.558 17 12.613 12.975 12.783 10.401 10.513 10.539 13.138 13.722 1.175 18 12.6 13.254 12.951 10.419 10.599 10.639 13.295 13.784 0.879 19 12.582 13.539 13.134 10.355 10.685 10.744 13.291 13.847 0.653 20 12.617 13.829 13.332 10.269 10.771 10.854 13.332 13.910 0.483 21 13.086 14.126 13.549 10.731 10.859 10.970 13.396 13.973 0.356 22 13.792 14.430 13.785 11.571 10.947 11.092 14.283 14.037 0.262 23 13.912 14.740 14.044 11.386 11.036 11.219 15.222 14.101 0.192 24 13.933 15.056 14.327 11.286 11.126 11.354 16.416 14.165 0.140
185
Gambar  1.  Grafik  Perhitungan Peramalan Grey Pada Harga Beras Premium
Grafik  ini  menunjukkan  perbandingan  antara  nilai  asli  dan  prediksi  harga  Beras  Premium  dari Februari  2020  hingga  Desember  2023  menggunakan  dua metode  prediksi grey Model  GM  (1.1)  dan grey Verhulst .  Kedua  model  ini  memberikan  prediksi  yang sangat akurat,  sehingga menunjukkan  bahwa  kedua model  ini efektif  untuk memprediksi  harga Beras Premium.
Gambar  2.  Grafik  Perhitungan Peramalan Grey pada Harga Beras Medium
Grafik  ini  memperlihatkan  perbandingan antara  nilai  asli  dan  prediksi  harga  Beras  Medium  dari Februari  2020  hingga Desember 2023  menggunakan dua model  prediksi, Grey  Verhulst  dan GM  (1,1).  Kedua model ini menunjukkan  tingkat akurasi yang tinggi dalam mengikuti  tren harga yang stabil, dengan model GM (1,1)  lebih akurat dalam menggambarkan  fluktuasi harga dibandingkan dengan model Grey  Verhulst.
186
Grafik  tersebut  membandingkan  harga  asli  dan  prediksi  pada  gula  dari  Februari  2020  hingga Desember 2023  menggunakan model gray GM (1,1)  dan gray Verhulst . Model GM(1,1)  menunjukkan prediksi yang akurat dan mengikuti  tren nilai  aslinya, memastikan  efektivitasnya dalam  menganalisis  data harga yang stabil.  Model gray  Verhulst menunjukkan  tren  penurunan  yang  terus  menerus  dengan  perbedaan  secara signifikan  dari nilai  aslinya, menunjukkan  bahwa model  tersebut tidak cocok dengan data ini.

## 3.3 Evaluasi  Keakuratan
Melakukan kalkulasi  keakuratan pada masing – masing kategori. Tujuan dari analisis ini adalah untuk mengetahui  keakurat  teknik  yang digunakan dalam grey forcasting . Pemeriksaan  Keakuratan  GM  (1.1)  dan grey Verhulst dengan sisaan diperoleh menggunakan persamaan 11  dan nilai  RPE  (k)  diperoleh menggunakan persamaan 12  dan menghitung ARPE  menggunakan persamaan 13.
Tabel 3. Perbandingan Nilai  ARPE
Kategori ARPE GM  (1.1) Grey Verhulst Beras Premium 6.632631  % 1.947059  % Beras Medium 2.18359492  % 2.076104  % Gula 4.088882342% 64.53485  %
Berdasarkan Tabel 3 nilai  ARPE  untuk beras premium  adalah  6,63263%  hal ini  menunjukkan bahwa keakuratan dari prediksi  menggunakan model  GM(1.1)  mencapai  93,367  %  sehingga output prediksi  dengan menggunakan grey forecasting model GM  (1.1)  menghasilkan forcasting akurat, dan nilai  ARPE pada prediksi menggunakan  model grey  Verhulst sebesar  1.947059  %  keakuratan  yang  didapatkan  dari  prediksi menggunakan model grey Verhulst mencapai 98,053  %  sehingga output menggunakan grey forecasting model grey Verhulst menghasilkan peramalan  sangat akurat, seperti yang ditunjukkan  pada Gambar  1.
Untuk harga beras medium,  nilai  ARPE  adalah 2,183595%  keakuratan yang diperoleh dari  prediksi menggunakan  model  GM(1.1)  mencapai  97,816%    sehingga  output  yang  didapatkan  dari  peramalan menggunakan grey  forecasting model  GM  (1.1)  menghasilkan  peramalan  sangat  akurat,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Dan  nilai  ARPE  pada  prediksi  menggunakan  model grey  Verhulst sebesar 1,9471%  berarti  keakuratan  dari  prediksi  menggunakan  model grey Verhulst mencapai  98,053  %  sehingga dapat dikatakan  bahwa  peramalan  menggunakan grey  forecasting model Verhulst menghasilkan  peramalan sangat akurat, seperti yang ditunjukkan pada Gambar  2.
Sedangkan  besarnya nilai  ARPE  pada  harga  gula  adalah  4.099%  bisa  dikatakan  keakuratan  dari prediksi  menggunakan  model  GM(1.1)  mencapai  95.91%  sehingga  keluaran  hasil  dari  peramalan  dengan menggunakan model GM (1.1)  menunjukkan tingkat keakuratan tinggi, seperti yang ditunjukkan pada Gamb a r 3, Peramalan  menggunakan model grey Verhulst menghasilkan output forcasting yang tidak akurat. Ini karena nilai ARPE  pada prediksi menggunakan model grey Verhulst sebesar 64,535%  dan keakuratan prediksi sebesar 35.47  %.

## 4. PENUTUP
Dengan  menghitung hasil analisis keakuratan prediksi  menggunakan ARPE,  dapat disimpulkan  bahwa  grey Verhulst  menunjukkan  keunggulan dalam  meramalkan  harga Beras Premium  dan Beras Medium,  sementara GM(1.1)  lebih unggul dalam  meramalkan  harga Gula.  Dengan tingkat kesalahan terendah pada grey Verhulst adalah 1,9471%  untuk Beras Premium,  dan tertinggi sebesar 64,535%  untuk Gula.  Untuk GM  (1.1),  tingkat kesalahan terendah sebesar 2,184%  untuk Beras Medium,  dan tertinggi sebesar 6,633%  untuk Beras Premiu m. Evaluasi  ARPE  menunjukkan  bahwa kedua metode memb erikan  tingkat akurasi yang baik,  namun pemiliha n metode harus disesuaikan dengan karakteristik  pada kategori harga sembako dan jenis pola data yang ada.  Dari hasil tersebut dapat disimpulkan  bahwa model grey Verhulst mempunyai  nilai  kesalahan lebih kecil  dibanding dengan GM  (1.1)  untuk Beras Premium.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] K. Puteri and A. Silvanie,  “Machine Learning Untuk Model Prediksi Harga Sembako Dengan Metode Regresi Linier  Berganda 1),”  Vol.  1, No. 2, pp. 82-94,  2020.
[2] K.  Syadiah, Y.  Herry  Chrisnanto, G.  Abdillah  Nama,  J.  Teknik  Informatika,  and F.  S.  Universitas Jenderal Achmad Yani Jl Terusan Sudirman,  “Prediksi  Harga Sembako  di DKI  Jakarta Menggunakan Artificial  Neural  Network,”  vol. 3, no. 2,  pp. 34–41,  2019.
187
[3] M.  Rizaldi  Satyaputra,  F.  Richard  Kodong,  O.  Samuel  Simanjuntak,  and  J.  Teknik  Informatika , “Seminar  Nasional Informatika  2018  (semnasIF 2018)  UPN  ‘Veteran’  Yogyakarta,” 2018.
[4] V.  A. Fitria,  “Peramalan  Harga Sembako  di Kota Malang Menggunakan Metode Single  Exponential Smoothing,” Jurnal Sains Matematik a dan Statistika , vol. 5, no. 1,  2019.
[5] M. Astinigrum,  I. Kusumaning Putri,  V.  Nur Wijayaningrum,  J. Teknologi  Informasi,  and P.  Negeri Malang, “Peramalan  Harga Bahan Pokok Menggunakan Support Vector Regression,” Vol.  12, ISSN: 2085-2347,  2020.
[6] Machmud, Baharudin, “Analisis Peramalan  Grey-markov  untuk Data Kecil  ”, 2017.
[7] I. Alfalihin,  A. B. Osmond, A. Sis wo, and R. Ansori, “Estimasi  Harga Bahan Pokok Makanan Di Kota Bandung Dan  Di  Provinsi  Jawa Barat  Menggunakan Metode Algoritma  Regresi  Estimation  Of  The Price  Of  Food Processing In  West Java  Province  And Bandung City  Using  Regression Algorith m Method.” Vol.7,  No.1,  2020.
[8] G.  F.  Fitri,  F.  Agustina, and R.  Marwati,  “Penerapan Metode Grey  System Pada Peramalan  Produk Olefins  (Studi Kasus PT. Chandra Asri Petrochemical  Tbk),”   Vol.6,  No.2,  2018.
[9] N.  L.  Nariswari,  D.  Cucuk,  and N.  Rosyidi,  “Aplikasi  Metode Grey  Forecasting  Pada  Peramalan Kebutuhan Bahan Bakar  Alternatif  Ramah  Lingkungan  di PT.  Indocement  Tunggal Prakarsa  Tbk,” Vol.  14,  No.2:  99-106,  2015.
[10] M.  Shodiq and B.  D.  Saputra, “Grey  Forecasting Model Untuk  Peramalan  Harga  Ikan  Budidaya,” JURIKOM (Jurnal  Riset Komputer) ,  vol. 9, no.  6, p. 1770, Dec. 2022, doi: 10.30865/ju riko m.v 9i6.5120.
[11] S.  Bramasto,  D.  Khairiani,  J.  Raya,  P.  Serpong,  and  T.  Selatan,  “Prediksi  Daya  Output  Sistem Pembangkit  Listrik  Tenaga Surya (PLTS)  Menggunakan Regresi Linea r  Berganda,”  vol.  15,  no. 3, pp. 1979–276,  2022.
[12] N.  P.  Dewi  and  I.  Lispptiowarni,  “Implementasi  Holt-Winters  Exponential  Smoothing  untuk Peramalan  Harga Bahan Pangan di Kabupaten Pamekasan”.
[13] A.  Muqtadir,  S.  Suryono, and V.  Gunawan,  “The Implementation  of  Grey  Forecasting Model  for Forecast Results Food Crop  Agricultural,” Scientific Journal of Informatics ,  vol. 3,  no. 2,  pp. 159– 166,  Nov. 2016.
[14] H. Zhang and Y. Chen, “Analysis and Application of Grey-Markov  Chain Model in Tax  Forecasting,” Journal of Mathematics , vol. 2021,  2021.
[15] N. L.  Nariswari  and C.  N. Rosyidi, “Studi Perbandingan Hasil Peramalan  Grey  Forecasting Gm  (2.1) Dengan  Gm  (1,1)  Pada  Peramalan  Kebutuhan Bahan  Bakar  Alternatif  Ramah  Lingkungan  Di  Pt. Indocement Tunggal Prakarsa Tbk,” Vol.  11,  No.2,  Nov 2020.
[16] B. Zeng, X. Ma, and J. Shi, “Modeling Method of the Grey  GM(1,1)  Model with Interval Grey  Action Quantity and Its Application,” Complexity , vol. 2020,  2020.
[17] E.  Kayacan, B. Ulutas, and O. Kaynak, “Grey  system theory-based models in time  series prediction,” Expert Syst Appl , vol. 37,  no. 2,  pp. 1784–1789,  Mar. 2010.
[18] Z. Guo,  X. Song, and J. Ye,  “A Verhulst Model on Time  Series Error  Corrected for Port Throughput Forecasting,” Vol.  6, pp. 881  - 891,  2005.
[19] Zhou Deqiang, “Grey  Verhulst Model Based on Bp  Neural  Networkoptimization  for  Oil  Production Forecasting,” Vol.2  Iss.3 2012.
[20] A. Fitro and H. Prasetyo, “Implementasi  Metode Grey Verhulst Untuk Mendukung Kebijakan  Dalam Mengantisipasi Mahasiswa Dropout the Application of the Gray Verhulst Method to Support Policies in  Anticipating  Students Dropping Out  of  School,” Jurnal Ilmiah  Intech: Information  Technology Journal of UMUS , vol. 3, no. 02,  pp. 180–187,  2021.