## Grey Forecasting Model Untuk Peramalan Harga Ikan Budidaya
Muhammad Shodiq * , Bagus Dwi Saputra
Fakultas Sains Teknologi dan Pendidikan, Program Studi Teknik Komputer, Universitas Muhammadiyah, Lamongan, Indonesia Email: 1,* shodiqmuhammad13@gmail.com, 2 badaisaga@gmail.com Email Penulis Korespondensi: shodiqmuhammad13@gmail.com Submitted 13-11-2022 ; Accepted 08-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Harga  merupakan  faktor  penting  untuk  dipertimbangkan  karena  menentukan  untung  atau  rugi  dari  menjual  suatu  produk.  Sulitnya mengendalikan volatilitas harga ikan terkait dengan banyak faktor, antara lain ketersediaan stok, faktor alam, dan tingkat permintaan. Salah satu cara untuk mengatasi masalah volatilitas harga ikan adalah dengan memprediksi harga ikan di masa depan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan metode grey forecasting pada peramalan harga ikan khususnya pada industri akuakultur. Grey forecasting adalah metode untuk membuat model peramalan dengan sejumlah kecil data yang memberikan peramalan yang akurat. Kajian ini menggunakan data harian harga ikan budidaya  periode Juni 2022 untuk analisa perhitungan grey forecasting. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  grey  forecasting  memberikan  prediksi yang sangat  akurat  dengan  nilai  MAPE  sebesar  2,39% dari  harga  ikan mujair
Kata Kunci: Harga; Ikan Budidaya; Peramalan; Grey Forecasting; Mujair

## Abstract
Price is an important factor to consider because it determines the profit or loss from selling a product. The difficulty of controlling the volatility of fish prices is related to many factors, including stock availability, natural factors, and the level of demand. One way to solve the problem of fish price volatility is to predict fish prices in the future. The purpose of this study is to apply the gray forecasting method to forecasting fish prices, especially in the aquaculture industry. Gray forecasting is a method for creating forecasting models with a small amount of data that provides accurate forecasts. This study uses daily data on prices of Tilapia fish for the period of June 2022 for analysis of gray forecasting calculations. The results show that gray forecasting provides very accurate predictions with aa mafe value of 2.39% of the price of Tilapia fish.
Keywords : Price; Farmed Fish; Forecast; Grey Forecasting; Tilapia Fish

## 1. PENDAHULUAN
Sektor perikanan, baik perikanan budidaya maupun perikanan tangkap, merupakan salah satu sektor yang peduli terhadap ketahanan pangan karena kemampuannya dalam memenuhi kebutuhan pangan dunia [1][2][3][4]. Perbandingan antara budidaya ikan air asin dan ikan air tawar, cenderung murah dari segi biaya untuk budidaya air tawar dan budidaya ikan air tawar relatif mudah dan murah, karena ikan air tawar bergizi, terjangkau konsumen, dan sumber makanan yang mudah dicerna oleh manusia [5].
Banyaknya budidaya ikan air tawar memenuhi permintaan konsumen yang tinggi. Masalahnya, di beberapa daerah waktu panen relatif dekat atau bahkan sama. Hal ini secara tidak langsung berdampak pada harga ikan karena banyaknya jumlah ikan di pasar/pelelangan ikan. Harga merupakan faktor penting yang harus diperhatikan. Harga yang rendah dapat berdampak pada pendapatan petani, sehingga terjadi ketidakseimbangan antara anggaran yang dikeluarkan untuk bertani dengan pendapatan yang dihasilkan, sehingga pendapatan berkurang. Naik atau turunnya harga disebabkan oleh banyak variabel yang menciptakan volatilitas antara penawaran dan permintaan. Volatilitas harga yang tinggi dapat membuka peluang bagi pedagang untuk melakukan kecurangan harga kepada petani, yang dapat merugikan petani. Oleh karena itu, harga ikan dan faktor-faktor yang berhubungan dengan harga ikan harus dikumpulkan dan digunakan untuk menentukan tingkat harga ikan, yang dapat digunakan sebagai acuan dalam menentukan harga ikan periode berikutnya.
Peramalan digunakan  untuk menggambarkan kondisi atau peristiwa masa depan berdasarkan data historis dengan menggunakan pendekatan matematis [6]. Peramalan umumnya digunakan sebagai alat dalam pengambilan keputusan di banyak bidang termasuk ekonomi, keuangan, pemerintahan, dan bisnis [7].
Secara umum, ada dua jenis model yang digunakan untuk peramalan: kuantitatif dan kualitatif. Model kualitatif didasarkan  pada  pendapat  dan  pemikiran  orang,  dan  data  tidak  dapat  diwujudkan  sebagai  nilai,  sedangkan  model kuantitatif adalah pendekatan yang didasarkan pada data deret waktu, yang dapat diwujudkan sebagai angka dan nilai. Peramalan deret waktu adalah kegiatan mengetahui keadaan masa depan dari data masa lalu [8]. Beberapa metode yang digunakan  dalam  peramalan  deret  waktu  antara  lain  rata-rata  aritmatika,  Naive  Bayes,  rata-rata  bergerak,  rata-rata bergerak tertimbang, pemulusan eksponensial, variasi musiman, dan metode model abu-abu [9][10].
Grey forecasting (model abu-abu) merupakan pendekatan yang digunakan untuk meramalkan jumlah data yang pendek (terbatas). Metode ini dapat digunakan untuk prakiraan musiman, prakiraan garis, prakiraan interval, prakiraan pasar modal, dan prakiraan bencana alam [11]. Kelebihan dari grey forecasting dibandingkan dengan model analisis deret waktu adalah metode grey forecasting dapat diterapkan pada data pendek (terbatas) dengan sifat peramalan jangka pendek yang  memberikan  hasil  peramalan  yang  baik  dan  akurat,  selain  itu, grey  forecasting juga  tidak  memperhitungkan distribusi statistik terhadap data yang diproses [12].
Beberapa contoh kasus yang menerapkan metode grey forecasting yaitu peramalan produksi perikanan tangkap menggunakan grey forecasting menunjukkan bahwa metode yang digunakan menghasilkan peramalan sangat akurat [12],
peramalan syphilis  incidence di  China  menunjukkan  bahwa grey  forecasting menghasilkan  peramalan  akurat  [13], peramalan konsumsi listrik di ASEAN menunjukkan bahwa grey forecasting memiliki MAPE sebesar 5,76 yang berarti memiliki tingkat akurasi sangat akurat [14], peramalan sangat akurat dihasilkan dari peramalan penumpang kereta api menggunakan grey  forecasting [15],  dan  penerapan  metode grey  forecasting untuk  permintaan  produk  suku  cadang menghasilkan peramalan sangat akurat dengan tingkat kesalahan sebesar 3,2% [16].
Pada penelitian sebelumnya, grey forecasting banyak digunakan pada kasus peramalan listrik, permintaan produk, kejadian penyakit, transportasi dan perikanan. Dalam penelitian ini, grey forecasting diterapkan pada sektor perikanan budidaya khususnya pada harga ikan. Penelitian ini bertujuan untuk menguji tingkat akurasi grey forecasting pada kasus harga ikan.
Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan sebuah model peramalan harga ikan menggunakan metode grey forecasting . Peramalan harga ikan dapat digunakan sebagai tahap awal untuk menghasilkan informasi harga ikan di masa mendatang yang dapat dijadikan acuan dalam perencanaan, strategi, dan pembuatan kebijakan [12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Peramalan
Peramalan adalah ilmu memprediksi masa depan peristiwa yang dilakukan secara terus menerus urutan penelitian  [6]. Peramalan juga bisa diartikan sebagai alat yang digunakan untuk membuat kebijakan tentang peristiwa yang akan datang dengan menggunakan data masa lalu dan memproyeksikannya ke masa yang akan datang dengan pendekatan matematis sehingga  hasil  yang  diperoleh  dapat  digunakan  untuk  memecahkan  permasalahan  di  berbagai  bidang,  antara  lain ekonomi,fisika, dan teknologi [12].

## 2.2 Grey Forecasting
Grey forecasting merupakan metode yang digunakan untuk  peramalan yang bersifat jangka pendek dan menggunakan jumlah data pendek (minimal 4 data) yang menghasilkan peramalan yang baik/akurat dan tidak harus meninjau distribusi statistik (pola data) pada data yang digunakan [13]. Prosedur grey forecasting dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut [14]. a. Membangun seri data asli sesuai urutan deret waktu
𝑥 (0) = (𝑥 (0) (1), 𝑥 (0) (2), … , 𝑥 (0) (𝑘)) , 𝑘 ≥ 4
(1)
b. Mengambil  akumulasi  dengan  orde  pertama  sehingga  menghasilkan  operasi  (1-sebelumnya)  pada 𝑥 (0) , maka diperoleh deret data baru 1-AGO ( Accumulated Generating Operation ), yaitu :
𝑥 (1) = (𝑥 (1) (1), 𝑥 (1) (2), … , 𝑥 (1) (𝑘)) , 𝑘 ≥ 4
dengan
𝑥 (1) (𝑘) = ∑ 𝑥 0 𝑘 𝑖=1 (𝑖), 𝑘 = 2, 3, … , 𝑛 (2)
c. Hitung nilai 𝑧 (1) atau nilai latar belakang yang dibentuk dengan pendekatan generasi berdasarkan pada nilai rataan dari dua data 𝑥 (1) (𝑘) yang berdekatan.
𝑧 (1) (𝑘) = 0.5 (𝑥 (1) (𝑘 − 1) +   𝑥 (1) (𝑘)), 𝑘 =  2, 3, … , 𝑛 (3)
d. Selanjutnya  untuk  setiap  pasang  nilai 𝑥 (0) (𝑘) dan 𝑧 (1) (𝑘) dibuat  untuk  mengimplementasikan  persamaan grey differensial dalam grey forecasting . Tetapi sebelum membentuk grey forecasting perlu dipahami arti dari persamaan diferensial  orde  pertama grey adalah 𝑑𝑥(1)(𝑘) 𝑑𝑘 +   𝑎𝑥 (1) (𝑘) = 𝑏. Jika  diintegralkan 𝑑𝑥(1)(𝑘) 𝑑𝑘 +   𝑎𝑥 (1) (𝑘) = 𝑏 pada interval [𝑘 − 1, 𝑘], ∫ 𝑑𝑥(1) 𝑑𝑘 𝑘 𝑘−1 𝑑𝑘 + 𝑎  ∫ 𝑥 (1) 𝑑𝑘 = 𝑏, 𝑘 𝑘−1 maka diperoleh 𝑥 (1) (𝑘) −   𝑥 (1) (𝑘 − 1) + 𝑎  ∫ 𝑥 (1) 𝑑𝑘 = 𝑏, 𝑘 𝑘−1 yaitu :
𝑥 (0) (𝑘) + 𝑎 ∫ 𝑥 (1) 𝑑𝑘 = 𝑏 𝑘 𝑘−1 dan perbedaan yang ditampilkan sebagai shadow equation :
𝑥 (0) (𝑘) + 𝑎𝑧 (1) (𝑘) = 𝑏,
(4)
dengan
𝑧 (1) (𝑘) =   ∫ 𝑥 (1) 𝑑𝑘, 𝑘 = 2,3, … 𝑛. 𝑘 𝑘−1
Dengan parameter a adalah development coefﬁcient , sedangkan parameter b adalah grey control variable.
e. Gunakan metode kuadrat terkecil ( least square estimate) 𝑎 ̂ = [ 𝑎 𝑏 ] untuk memperoleh nilai parameter a dan b 𝑎 ̂ = (𝐵 𝑇 𝐵) -1 𝐵 𝑇 𝑌, (5)
dengan
𝑌 = [ 𝑥 (0) (2) 𝑥 (0) (3) ⋮ 𝑥 (0) (𝑛)] 𝐵 = [ −𝑧 (1) (2) 1 −𝑧 (1) (3) 1 ⋮ ⋮ −𝑧 (1) (𝑛) 1] (6)
f. Pada kondisi awal, dimisalkan 𝑥 (1) (1) =   𝑥 (0) (1), maka solusi dari persamaan diferensial grey forecasting :
𝑥̂ (1) (𝑘) =   (𝑥 (0) (1) − 𝑏 𝑎 ) 𝑒 −𝑎(𝑘−1) + 𝑏 𝑎 , 𝑘 = 2, 3, … , 𝑛 (7)
g. Gunakan IAGO ( Inverse Accumulated Generating Operation ) untuk menghasilkan nilai peramalan 𝑥̂ (0) (𝑘) 𝑥̂ (0) (𝑘) =   𝑥̂ (1) (𝑘) −   𝑥̂ (1) (𝑘 − 1) , 𝑘 = 2, 3, … , 𝑛
(8)

## 2.3 Pengujian Akurasi
Tingkat akurasi sangat dibutuhkan dalam peramalan, karena untuk mengukur seberapa cocok antara model yang dipakai dengan  contoh  kasus  yang  digunakan.  Semakin  kecil  nilai  kesalahan  perhitungan  model,  maka  akurasi  model  yang digunakan semakin akurat. Hal ini dapat dikatakan bahwa model peramalan yang dipakai cocok dengan contoh kasus yang diujikan.
Untuk  mengetahui  akurasi  suatu  model  peramalan  yang  digunakan,  maka  dilakukan  pengukuran  kesalahan menggunakan Absolute    Percentage  Error (APE),  untuk  menentukan  nilai  kesalahan  peramalan  baik  negatif  maupun positif. Selain itu, dapat pula menggunakan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) untuk menunjukkan seberapa akurat model peramalan yang dapat dilihat dari besarnya nilai  rataan persentase kesalahan mutlak. Berikut ini tahapan dalam menghitung tingkat akurasi peramalan [15].
∈ (𝑘) =   𝑥 (0) (𝑘) −   𝑥̂ (0) (𝑘) (9)
𝐴𝑃𝐸 (𝑘) = |∈(𝑘)| 𝑥(0)(𝑘) 𝑥 100% (10)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛−1 ∑ |∈(𝑘)| 𝑥(0)(𝑘) 𝑛 𝑘=2
(11)
Keterangan : 𝑥 (0) (𝑘) = nilai data asli 𝑥̂ (0) (𝑘) = nilai peramalan | ∈ (𝑘)| = nilai kesalahan mutlak.
Berikut ukuran tingkat akurasi suatu pendekatan permalan seperti yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Standar ukuran akurasi peramalan [15] MAPE (%) Daya Peramalan >50 Tidak akurat 20-50 Cukup 10-20 Akurat <10 Sangat akurat

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Implementasi
Hasil dari penelitian ini berupa sistem berbasis web yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman Php dan basisdata MySQL dan menyajikan informasi data harga ikan harian dan hasil peramalan harga ikan menggunakan pendekatan grey forecasting . Gambar 1 menunjukkan tampilan awal sistem peramalan harga ikan budidaya.
Gambar 1. Tampilan awal sistem peramalan
Untuk melakukan peramalan, pilih menu hitung prediksi, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan melakukan peramalan
Selanjutnya, sistem akan melakukan perhitungan menggunakan metode grey forecasting dan menampilkan hasil perhitungan, seperti yang ditunjukkan Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Perhitungan grey forecasting
Selain itu, sistem juga menampilkan grafik perbandingan antara data harga ikan asli dengan data hasil perhitungan grey forecasting , dapat dilihat pada Gambar 4.
Sistem  peramalan  yang  dibangun  juga  menampilkan  tingkat  akurasi  perhitungan grey  forecasting .  Hal  ini bertujuan untuk menguji seberapa akurat metode grey forecasting yang digunakan untuk memprediksi harga ikan, seperti pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tingkat akurasi grey forecasting

## 3.2 Perhitungan Grey Forecasting
Pada penelitian ini, digunakan 30 data harian harga ikan (30 hari) yaitu pada periode 1 Juni 2022 – 30 Juni 2022 yang diperoleh dari Pasar Ikan Lamongan. Berikut ini data harga ikan  yang didapat, seperti yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Harga ikan mujair Periode Harga ikan mujair (Rp) per Kg 1 Juni 2022 28.000 2 Juni 2022 27.000 3 Juni 2022 28.000 4 Juni 2022 29.000 5 Juni 2022 28.000 6 Juni 2022 29.000 7 Juni 2022 28.000 8 Juni 2022 28.000 9 Juni 2022 29.000 10 Juni 2022 30.000 11 Juni 2022 29.000 12 Juni 2022 29.000 13 Juni 2022 28.000 14 Juni 2022 28.000 15 Juni 2022 27.000 16 Juni 2022 27.000 17 Juni 2022 28.000 18 Juni 2022 27.000 19 Juni 2022 26.000 20 Juni 2022 28.000 21 Juni 2022 28.000 22 Juni 2022 27.000 23 Juni 2022 27.000 24 Juni 2022 28.000 25 Juni 2022 27.000 26 Juni 2022 28.000 27 Juni 2022 29.000 28 Juni 2022 28.000 29 Juni 2022 29.000 30 Juni 2022 28.000
Dari Tabel 2, dilakukan contoh perhitungan menggunakan grey forecasting model pada ikan mujair dengan sample 10 data. Langkah awal perhitungan dimulai dari : a. Membangun seri data asli berdasarkan urutan waktu.
Tabel 3. Data asli ikan mujair
k Periode Harga Mujair (Rp) 1 1 Juni 2022 28.000 2 2 Juni 2022 27.000 3 3 Juni 2022 28.000 4 4 Juni 2022 29.000 5 5 Juni 2022 28.000 6 6 Juni 2022 29.000 7 7 Juni 2022 28.000 8 8 Juni 2022 28.000 9 9 Juni 2022 29.000 10 10 Juni 2022 30.000
Dari Tabel 3 diperoleh nilai 𝑥 (0) = (28.000, 27.000, 28.000, 29.000, 28.000, 29.000, 28.000, 28.000, 29.000, 30.000).
b. Menentukan AGO ( Accumulated Generating Operation ) yang diperoleh dari nilai 𝑥 (0) , yaitu : 𝑥 (1) = (55.000, 83.000, 112.000, 140.000, 169.000, 197.000, 225.000, 254.000, 284.000) c. Menghitung nilai 𝑧 (1) yang  dibangun dengan metode generasi berdasarkan pada nilai  rataan  dari dua data 𝑥 (1) (𝑘) yang berdekatan sehingga diperoleh hasil : 𝑧 (1) = ( 41.500, 69.000, 97.500, 126.000, 154.500, 183.000, 211.000, 239.500, 269.000 ) d. Menghitung least square estimate dilakukan dengan menentukan matriks B dan Y kemudian mengalikannya. 1. Perkalian matriks B T *B
𝐵 𝑇 𝐵 = [ 2.63467𝐸 + 11 −1391000 −1391000
9 ]
2. Perkalian invers matriks [B T *B] -1
[B T *B] -1 = [ 2.0627𝐸 − 11 3.18801𝐸 − 06 3.18801𝐸 − 06 0.603836158 ]
3. Perkalian matriks B T *Y
𝐵 𝑇 𝑌 = [ −39936000000 256000 ]
e. Menentukan parameter a dan b menggunakan perkalian matriks ( [B T *B] -1 * B T* Y ) sehingga diperoleh nilai : Parameter a =  -0.00762739 Parameter b = 27265.58826
f. Gunakan persamaan diferensial grey forecasting sehingga diperoleh :
𝑥̂ (1) = (55.584, 83.380, 111.388, 139.611, 168.049, 196.706, 225.582, 254.679, 283.999, 313.543)
g. Untuk menghasilkan nilai peramalan 𝑥̂ (0) (𝑘) , gunakan IAGO  ( Inverse Accumulated Generating Operation )
𝑥̂ (0) = (28.000, 27.584, 27.795, 28.008, 28.223, 28.439, 28.657, 28.876, 29.097, 29.320, 29.544)
Dari  nilai  IAGO,  nilai 29.544 adalah  peramalan  harga  ikan  mujair  pada  periode 11  Juni  2022 .  Setelah  nilai peramalan  didapat,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  mengukur  kesalahan  peramalan  atau  tingkat  akurasi  peramalan, seperti yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Akurasi Peramalan
k Harga ikan mujair
( 𝒙 (𝟎) )
Harga peramalan ikan mujair ( 𝒙 ̂ (𝟎) ) Error (e) Error absolute (|e|) Absolut Percentage Error (APE) 1 28.000 28.000 0 0 0 2 27.000 27.584 -584 584 2 3 28.000 27.795 205 205 1 4 29.000 28.008 992 992 3 5 28.000 28.223 -223 223 1 6 29.000 28.439 561 561 2 7 28.000 28.657 -657 657 2 8 28.000 28.876 -876 876 3 9 29.000 29.097 -97 97 0 10 30.000 29.320 680 680 2 11 29.544 ΣAPE 17,1 Mean Absolute  Percentage Error (MAPE) 1,9
Berdasarkan  data  pada  Tabel  4,  dapat  dibandingan  antara  nilai  asli  dan  nilai  perhitungan grey  forecasting . Perbedaan antara nilai asli ( 𝑥 (0) ) dan nilai peramalan ( 𝑥̂ (0) ) dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik perbedaan nilai asli dan peramalan
Berdasarkan Tabel 4 diperoleh nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 1,9%. Hal ini mengacu pada Tabel 1, dapat dikatakan bahwa metode grey forecasting yang digunakan untuk meramalkan ikan mujair memiliki daya peramalan sangat akurat.

## 3.3 Pengujian Model (Akurasi)
Pada tahap ini akan dilakukan analisa tingkat keakuratan metode yang digunakan terhadap kasus harga ikan mujair. Analisa  akurasi  ini  menggunakan  30  data  harga  ikan  mujair.  Analisa  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  akurat metode  yang  digunakan  dalam  sistem  peramalan.  Berikut  ini  hasil  perhitungan grey  forecasting dan  tingkat  akurasi (MAPE) menggunakan data panjang (30 data), seperti yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Peramalan harga ikan mujair
k Periode Harga ikan mujair (Rp) ( 𝒙 (𝟎) ) Harga peramalan ikan mujair (Rp)  ( 𝒙 ̂ (𝟎) ) 1 1 Juni 2022 28.000 28.000 2 2 Juni 2022 27.000 28.284 3 3 Juni 2022 28.000 28.264 4 4 Juni 2022 29.000 28.243 5 5 Juni 2022 28.000 28.223 6 6 Juni 2022 29.000 28.202 7 7 Juni 2022 28.000 28.182 8 8 Juni 2022 28.000 28.162 9 9 Juni 2022 29.000 28.141 10  10 Juni 2022 30.000 28.121 11  11 Juni 2022 29.000 28.100 12  12 Juni 2022 29.000 28.080 13  13 Juni 2022 28.000 28.060 14  14 Juni 2022 28.000 28.039 15  15 Juni 2022 27.000 28.019 … ……. …… ........... 28  28 Juni 2022 28.000 27.756 29  29 Juni 2022 29.000 27.736 30  30 Juni 2022 28.000 27.716 31 1 Juli 2022 27.696 MAPE (%) 2,39
Berdasarkan Tabel 5, pada periode 1 Juli 2022 harga peramalan mujair sebesar Rp. 27.696. Oleh karena itu, sesuai dengan perbandingan hasil perhitungan grey forecasting dan data harga asli ikan mujair yang diproses, maka diperoleh MAPE <10% sehingga bisa dikatakan daya peramalan menggunakan grey forecasting menghasilkan peramalan sangat akurat. Berikut ini grafik perbedaan data asli ikan mujair dan data hasil perhitungan menggunakan grey forecasting model (Tabel 5), seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik perbandingan data asli dan data hasil perhitungan grey forecasting

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  metode grey  forecasting tidak  hanya  bisa  diimplementasikan  pada  peramalan  listrik,  permintaan produk,  kejadian  penyakit,  transportasi  dan  perikanan,  tapi  pada  penelitian  ini  mengimplementasikan  metode grey forecasting pada kasus harga ikan. Berdasarkan percobaan yang sudah dilakukan, hasil implementasi grey forecasting terhadap peramalan harga ikan bisa dikatakan memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi karena memiliki MAPE <10%. Penelitian ini diharapkan bisa dijadikan bahan masukkan dalam pembuatan kebijakan mengenai harga ikan budidaya di Pasar Ikan Lamongan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dibiayai  oleh  Kemdikbudristek  pada  Program  Penelitian  Kompetitif  Nasional  Penelitian  Dosen  Pemula sesuai dengan Kontrak Induk pada tanggal 10 Mei 2022, Nomor Kontrak Induk : 159/E5/P6.02.00.PT/2022.

## REFERENCES
[1] D. Belhabib, U. R. Sumaila, and P. Le Billon, “The fisheries of Africa: Exploitation, policy, and maritime security trends,” Mar. Policy, vol. 101, no. December, pp. 80–92, 2019.
[2] A. Dzulkarnain, E. Suryani, and M. R. Aprillya, “Analysis of flood identification and mitigation for disaster preparedness: A system thinking approach,” Procedia Comput. Sci., vol. 161, pp. 927–934, 2019.
[3] M. R. Aprillya, E. Suryani, and A. Dzulkarnain, “The analysis of quality of paddy harvest yield to support food security: A system thinking approach (case study: East Java),” Procedia Comput. Sci., vol. 161, pp. 919–926, 2019.
[4] M. R. Aprillya, E. Suryani, and A. Dzulkarnain, “The analysis of quality of paddy harvest yield to support food security: A system thinking approach (case study: East Java),” Procedia Comput. Sci., vol. 161, pp. 919–926, 2019.
[5] B. D. Saputra, “a Fuzzy Time Series-Markov Chain Model To Forecast Fish Farming Product,” Kursor, vol. 9, no. 4, pp. 129– 138, 2019.
[6] L. R. J. Hyndman, “Forecasting : Principles & Practice,” no. September, 2014.
[7] F. Diebold, “Forecasting in Economics , Business , Finance and Beyond,” p. 206, 2016.
[8] J. P. Sepúlveda-Rojas, F. Rojas, H. Valdés-González, and M. S. Martín, “Forecasting models selection mechanism for supply chain demand estimation,” Procedia Comput. Sci., vol. 55, no. Itqm, pp. 1060–1068, 2015.
[9] M. A. Bianto, K. Kusrini, and S. Sudarmawan, “Perancangan Sistem Klasifikasi Penyakit Jantung Mengunakan Naïve Bayes,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 6, no. 1, p. 75, 2020.
[10]  J. J. Zhou, “The application of grey forecasting model based on excel modeling and solving in logistics demand forecast,” 2013 10th Int. Comput. Conf. Wavelet Act. Media Technol. Inf. Process. ICCWAMTIP 2013, pp. 362–365, 2013.
[11]  S. Liu, J. Forrest, and Y. Yang, “A brief introduction to grey systems theory,” Proc. 2011 IEEE Int. Conf. Grey Syst. Intell. Serv. GSIS’11 - Jt. with 15th WOSC Int. Congr. Cybern. Syst., pp. 1–9, 2011.
[12]  M. Shodiq, B. Warsito, and R. Gernowo, “the Implementation of Grey Forecasting Model for,” vol. 9, no. 4, pp. 169–176, 2018.
[13]  L. Wu, S. Liu, L. Yao, and S. Yan, “The effect of sample size on the grey system model,” Appl. Math. Model., vol. 37, no. 9, pp. 6577–6583, 2013.
[14]  J.  Kluabwang,  S.  Kothale,  and  S.  Yukhalang,  “Using  Basic  Grey  Prediction  Model  to  Forecast  Electricity  Consumption  of ASEAN,” Proc. 2019 Int. Conf. Power, Energy Innov. ICPEI 2019, no. Icpei, pp. 82–85, 2019.
[15]  Y. Wei and X. Li, “Forecast of railway passenger transport turnover based on GM(1,1) model,”  Proc. - 2019 Int. Conf. Econ. Manag. Model Eng. ICEMME 2019, pp. 347–350, 2019.
[16]  C.  Yang,  Q.  Xu,  H.  Qin,  and  K.  C.  Xuan,  “Grey  Forecasting  Method  of  Equipment  Spare  Parts  Demand  Based  on  Swarm Intelligence Optimization,” IEEE Adv. Inf. Technol. Electron. Autom. Control Conf., vol. 2021, pp. 41–45, 2021.
[17]  S. J. Wang, W. L. Wang, C. T. Huang, and S. C. Chen, “Improving inventory effectiveness in RFID-enabled global supply chain with Grey forecasting model,” J. Strateg. Inf. Syst., vol. 20, no. 3, pp. 307–322, 2011.
[18]  S. L. Ou, “Forecasting agricultural output with an improved grey forecasting model based on the genetic algorithm,” Comput. Electron. Agric., vol. 85, pp. 33–39, 2012.
[19]  S.  Ding,  K.  W.  Hipel,  and  Y.  guo  Dang,  “Forecasting  China’s  electricity  consumption  using  a  new  grey  prediction  model,” Energy, vol. 149, pp. 314–328, 2018.