## Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Harga Gabah Kering Panen
Fuzzy Time Series For Price Prediction Of Harvest Dry Grain
Sri Siswanti 1 , Agus Nugroho 2 , Bebas Widada 3 , Andriani Kusumaningrum 4 1,2, Informatika, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
3, Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
4, Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
E-mail: 1 syswanty@sinus.ac.id, 2 18500068.agus@sinus.ac.id, 3 bbswdd@sinus.ac.id,
4 andriani@sinus.ac.id

## Abstrak
Meningkatnya  jumlah  penduduk  membuat  kebutuhan  akan  makanan  pokok  akan  selalu meningkat, terutama beras. Namun di sisi lain, dengan adanya jumlah lahan pertanian semakin menyempit  akibatnya  beralih  fungsi  lahan  pertanian  sebagai  lahan  non  pertanian.  Hal  ini mengakibatkan produksi padi saat ini tidak mampu mengimbangi kebutuhan pangan di Indonesia. Permasalahan yang sering dihadapi petani adalah lemahnya posisi tawar karena kurangnya akses pasar,  informasi  pasar,  dan  permodalan.  Hal  ini  membuat  petani  tidak  berdaya  untuk menegosiasikan harga hasil panennya, sehingga petani menjual hasil panennya secara borongan kepada orang yang bermodal lebih, dimana dalam penetapan harga menjadi tidak menguntungkan bagi  petani.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  suatu  sistem  yang  dapat  memberikan informasi  perubahan  harga  gabah  kering  pada  panen  bulan  berikutnya.  Informasi  ini  akan dijadikan acuan untuk menentukan harga jual gabah kering, sehingga kerugian dapat dikurangi. Hasil perhitungan peramalan menggunakan metode Fuzzy Times Series pada bulan Juni dengan harga gabah Rp. 4544,39 per Kilogram dengan nilai MAPE 2,68% atau akurasi tinggi.
Kata kunci: Fuzzy Time Series, Petani, Prediksi, Gabah Kering

## Abstract
The increasing population makes the need for staple food will always increase, especially rice. But  on  the  other  hand,  with  the  decreasing  amount  of  agricultural  land,  the  result  is  the conversion  of  agricultural  land  to  non-agricultural  land.  This  has  resulted  in  rice  production currently not being able to keep up with food needs in Indonesia. The problem that is often faced by farmers is their weak bargaining position due to lack of market access, market information, and capital. This makes farmers powerless to negotiate the price of their crops, so farmers sell their crops in bulk to people with more capital, which in setting prices becomes unprofitable for farmers. The purpose of this study is to create a system that can provide information on changes in dry grain prices during the next month's harvest. This information will be used as a reference to determine the selling price of dry grain, so that losses can be reduced. Forecasting calculation results using the Fuzzy Times Series in June with a grain price of Rp. 4544.39 per Kilogram with a MAPE value of 2.68% or high accuracy.
Keywords: Fuzzy Time Series, Farmer, Predictions, Dry grain

## 1. PENDAHULUAN
Bertambahnya  jumlah  penduduk  membuat  permintaan  akan  bahan  pangan  pokok khususnya  beras  akan  selalu  meningkat.  Beras  adalah  makanan  pokok  hampir  semua  orang Indonesia,  dengan  bertambahnya  jumlah  penduduk,  maka  konsumsi  beras  dari  tahun  ke  tahun juga   meningkat.  Tingginya  permintaan  beras ini  tidak  diimbangi  dengan  produksi  beras  yang
fluktuatif.  Produksi beras tahun 2019 sebanyak 31,31 juta ton, turun 2,63 juta ton atau 7,75 persen dari tahun 2018. Luas sawah terus menyusut dari 7,75 juta hektar menjadi 7,1 juta hektar pada tahun  2018.  Akibatnya  produksi  padi saat  ini  belum dapat mengimbangi  kebutuhan  pangan  di Indonesia,  dimana  masih  terjadi  impor  beras  yang  cukup  tinggi  [1].  Realisasi  panen  padi sepanjang tahun 2021 sebesar 10,41 juta hektar, atau mengalami penurunan sekitar 245,47 ribu hektar (2,30 persen) dibandingkan 2020 yang mencapai 10,66 juta hektar. [2]. Produksi tanaman padi dapat menurun apabila luas panen rendah yang dapat disebabkan oleh serangan organisme pengganggu tanaman [3]. Peningkatan jumlah luas panen dan populasi akan meningkatkan jumlah produksi  padi,  sedangkan  luas  lahan  dipengaruhi  oleh  hama  tanaman  dan  curah  hujan  akan mengurangi jumlah produksi padi[4].
Tingkat harga hasil panen padi yang tidak memungkinkan bagi petani menjadi kendala yang  sangat  merugikan  petani  bahkan  menguntungkan  para  pedagang  atau  tengkulak  yang memiliki banyak modal. Lemahnya daya tawar petani disebabkan struktur pasar di tingkat petani pada umumnya bersifat monopsoni, yaitu situasi pasar dengan banyak penjual dan satu pembeli. Dalam  struktur  ini,  pedagang  atau  perantara  menguasai  akses  pasar,  informasi  pasar  dan permodalan  yang  cukup,  sedangkan  petani  sebagai  produsen  dan  penjual  tidak  berdaya  untuk menegosiasikan  harga  produknya  karena  kurangnya  akses  pasar,  pengetahuan  pasar  dan permodalan. Karena kelemahan para petani tersebut, para petani menggunakan sistem borongan atau  potong  dan jual,  di mana  pembeli sebagai perantara mendapatkan  keuntungan  yang lebih banyak dengan menetapkan harga yang rendah bagi petani [5].
Prediksi  produksi  padi  di  Indonesia  berdasarkan  luas  lahan  dan  produktivitas  menjadi penting,  untuk  mengembangkan  pertanian  berkelanjutan  di  negeri  ini.  menggunakan  penaksir deret  Fourier  dalam  regresi  semiparametrik  memiliki  kinerja  yang  baik  untuk  memprediksi produksi beras di Indonesia secara teoritis. Secara statistik model memiliki kriteria terbaik dengan nilai sama dengan 4, GCV sama dengan 0,574, UMK sama dengan 0,0000194, dan R2 mendekati 100%.[6].
Fuzzy Time Series yang memiliki keunggulan antara lain bahwa proses perhitungannya tidak  memerlukan  sistem  yang  rumit,  sehingga  lebih  mudah  dikembangkan  dan  dapat memecahkan masalah peramalan data historis berupa nilai linguistic.  [7].
Penggunaan  metode Fuzzy  Time  Series untuk  memprediksi  kasus  penderita  Covid  [8] untuk memprediksi kasus terkonfirmasi baru penderita Covid 19 di Indonesia. Metode ini juga digunakan  untuk  prediksi  curah  hujan  [9],  memprediksi  jumlah  kasus  baru  Covid-19  [10], prediksi  harga  jenis  komoditi,  dimana  hasil  dari  penelitian  ini  berupa  informasi  terkait  harga komoditas  di  pasar  dan  prakiraan  harga  jenis  komoditas  bulan  depan.  [11],  Proyeksi  pekerja migran  di  Indonesia,  hasil  penelitian  ini  berupa  kajian  yang  akan  mendukung  keputusan manajerial  dalam  merumuskan  kebijakan  terkait  penyiapan,  perencanaan,  pemrograman, penempatan dan perlindungan calon pelamar pekerja migran di Indonesia. [12]
Prediksi harga gabah kering giling menggunakan fuzzy mamdani[13], pada penelitian ini menggabungkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  harga  gabah  khususnya  gabah  kering. Penelitian [14] menggunakan  populasi dan sampel harga produsen kelompok padi jenis Gabah Kering  Panen  (GKP)  untuk  prediksi  harga  produsen  padi  menggunakan  fuzzy  time  series  di kabupaten  Deli  Serdang,  peramalan  harga  gabah  dan  beras  ditingkat  produsen  Jawa  Timur, dimana  pada  penelitian  ini  peramalan  harga  pada  tingkat  produsen  berdasarkan  Harga  Gabah Kering Panen (GKP), Gabah Kering Giling (GKG) dan Beras dengan metode Univariate [15].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memprediksi  harga  gabah  kering  di  tingkat  petani menggunakan metode fuzzy time-series berbasis web.  Hasil prediksi harga rata-rata gabah kering panen  dibulan  kedepannya,  serta  dapat  memberikan  informasi  harga  rata-rata  dipasaran  yang diharapkan dapat membantu petani untuk meminimalisasi kerugian.
Manfaat dari hasil penelitian ini adalah sebagai alat bantu bagi  petani dalam melihat data harga saat ini serta prediksi harga rata-rata gabah kering panen menggunakan fuzzy time series yang dapat di akses di website.

## 2. METODE PENELITIAN
a. Implementasi penentuan prediksi menggunakan fuzzy time series
Gambar 1 merupakan alur prediksi menggunakan fuzzy times series
Gambar  1 Sistematika aturan fuzzy time series Tahapan penyelesaian dengan fuzzy time series adalah :
1. Menentukan himpunan semesta dapat dilihat berdasarkan nilai minimum dan nilai maximum dari sebuah data yang dinotasikan sebagai :
𝑈 = [ Min , Max ] …………..……………….(1)
Dimana : 𝑈 adalah himpunan semesta Min adalah data terkecil Max merupakan data terbesar.
2. Menentukan Jumlah Kelas Pembentukan Jumlah Kelas Interval (K) dengan menggunakan rumus sturges .
𝐾 = 1 + 3,332  × log(𝑛) ………..……….(2)
Dimana : 𝐾 adalah jumlah kelas interval 𝑛 adalah jumlah data.
3. Menentukan lebar interval (I) dengan rumus berikut :
𝐼 = 𝐷𝑚𝑎𝑥−𝐷𝑚𝑖𝑛 𝐾 …………………………...(3)
Dimana : 𝐼 adalah lebar interval 𝐾 adalah jumlah kelas interval
4. Menentukan derajat keanggotaan
Keanggotaan fuzzy dapat dinotasikan dengan 𝑢 1 , 𝑢 2 , ....., 𝑢 𝑛 . Selanjutnya mencari nilai tengah dari masing-masing keanggotaan dengan rumus sebagai berikut:
𝑚 = (𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠  𝑏𝑎𝑤𝑎ℎ+𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠) 2 …………….(4)
5. Menentukan Fuzzyfikasi
Mendefinisikan fuzzifikasi A 1, A 2, A 3, …  A n, dari  data  historis  berdasarkan berdasarkan derajat keanggotaan. Misal data historis mempunyai nilai keanggotaan 𝑢 1 , maka pendefinisian fuzzifikasi adalah 𝑢 1 = 𝐴 1 , 𝑢 2 = 𝐴 2 , ......., 𝑢 𝑛 = 𝐴 n.
6. Mendefinisikan Fuzzy Logical Relationship (FLR)
Hasilkan  FLR  berdasarkan  data  historis  fuzzy.  FLR  dapat  dilambangkan  sebagai 𝐴 𝑖 →   𝐴 𝑗 , di mana 𝐴 𝑖 disebut keadaan saat ini dan 𝐴 𝑗 disebut keadaan selanjutnya.
7. Menetukan Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG)
FLRG  merupakan  proses  menyederhanakan  notasi  namun  tidak  merubah  nilai aslinya, seperti jika 𝐴 𝑖 →   𝐴 𝑗 dan 𝐴 𝑖1 →   𝐴 𝑗1 sama, maka yang diambil adalah satu dan jika 𝐴 𝑖 →   𝐴 𝑗 , 𝐴 𝑖 →   𝐴 𝑗1 , maka FLRG menjadi 𝐴 𝑖 →   𝐴 𝑗 , 𝐴 𝑗1 .

## 8. Defuzzifikasi dan hasil prediksi berdasarkan FLRG
Misal  prediksi  dari 𝐹(𝑡) yang  sesuai  adalah  A 1 ,  A 2 ,  …  ,A n dan  nilai  keanggotaan maksimumnya terjadi pada interval U 1 , U 2 , …,U n , defuzifikasi prediksinya adalah sama dengan rata-rata nilai tengah dari U 1 , U 2 , …,U n . Dimana masing-masing nilai tengahnya adalah m 1 , m 2 , …, m n . Untuk persamaannya dapat ditulis sebagai berikut.
𝐹(𝑡) = 𝑚1+𝑚2+⋯+𝑚𝑛
𝑛 …………………..(5)
b. Pengujian
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  uji  fungsional  untuk  menguji  aplikasi  menggunakan metode  black  box,  sedangkan  uji  validitas  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk mengetahui nilai akurasi prediksi yang dihasilkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Metode Fuzzy Time Series
Berikut  langkah-langkah  menghitung fuzzy  time  series untuk  data  bulan  Januari  2019 hinga bulan Mei tahun 2022 pada Tabel 1.
Tabel 1. Data historis rata-rata GKP per bulan
No. Bulan - Tahun Harga Gabah Kering Panen (Rp/Kg) 1 Jan 2019 5352.85 2 Feb 2019 5114.05 3 Mar 2019 4603.82 4 Apr 2019 4356.62 5 Mei 2019 4355.88 6 Jun 2019 4551.80
No. Bulan - Tahun Harga Gabah Kering Panen (Rp/Kg) 7 Jul 2019 4618.43 8 Agu 2019 4758.73 9 Sept 2019 4904.86 ⁞ ⁞ ⁞ 33 Sep 2021 4548.23 34 Okt 2021 4608.44 35 Nov 2021 4650.34 36 Des 2021 4773.08 37 Jan 2022 5009.67 38 Feb 2022 4849.13 39 Mar 2022 4569.86 40 Apr 2022 4368.75 41 Mei 2022 4461.34
1. Menentukan himpunan semesta menggunakan rumus sesuai persamaan (1), dari seluruh data historis, maka himpunan semesta untuk data pada tabel yaitu, nilai min = 4274.90 dan nilai max = 5352.85, jadi
U = [5352.85, 5352.85].
2. Penentuan jumlah interval kelas dan lebar interval. Penentuan jumlah interval kelas memakai rumus sturges memakai persamaan(2).
𝐾 = 1 + 3,332  × log(41) = 6.373 …
• Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  nilai  jumlah  interval  kelas  6,373,  dibulatkan  hasil tersebut menjadi 6. Sehingga jumlah interval kelas pada inteval efektif ialah 6.
• Menentukan lebar interval, diketahui nilai minimum  = 4274.90 dan nilai maksimum  = 5352.85, maka lebar interval menggunaksn persamaan (3).
𝐼 = 5352.85 − 4274.90 6 = 𝟏𝟕𝟗. 𝟔𝟓𝟖𝟑𝟑
3. Membuat interval efektif yang telah ditentukan sebelumnya dan menentukan sub himpunan yang dapat dilihat Tabel 2 dibawah ini.

## Tabel 2. Tabel interval efektif
No Interval Batas Bawah Batas Atas Nilai tengah (m) 1 U1 4274.90 4454.55833 4364.729166 2 U2 4454.55833 4634.2166 4544.3875 3 U3 4634.2166 4813.875 4724.045833 4 U4 4813.875 4993.533 4903.7041 5 U5 4993.533 5173.191 5083.3625 6 U6 5173.191 5352.85 5263.02083
Kemudian menentukan nilai tengah dari masing–masing interval kelas untuk perhitungan deffuzifikasi pada tahap selanjutnya. Untuk mencari nilai tengah dapat menggunakan rumus pada persamaan (4).
𝑚 = (4274.90 + 4454.55833) 2 = 4364.729166
4. Menentukan fuzzifikasi,  berdasarkan interval yang diperoleh dan nilai linguistik yang dapat ditentukan berdasarkan jumlah interval yang terbentuk ditunjukkan pada Tabel 3 di bawah ini.

## Tabel 3. Tabel Fuzzyifikasi
No. Bulan - Tahun Harga GKP (Rp/Kg) Fuzzifikasi 1 Jan 2019 5352.85 A6 2 Feb 2019 5114.05 A5 3 Mar 2019 4603.82 A2 4 Apr 2019 4356.62 A1 5 Mei 2019 4355.88 A1 6 Jun 2019 4551.80 A2 7 Jul 2019 4618.43 A2 8 Agu 2019 4758.73 A3 9 Sept 2019 4904.86 A4 ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ 33 Sep 2021 4548.23 A2 34 Okt 2021 4608.44 A2 35 Nov 2021 4650.34 A3 36 Des 2021 4773.08 A3 37 Jan 2022 5009.67 A5 38 Feb 2022 4849.13 A4 39 Mar 2022 4569.86 A2 40 Apr 2022 4368.75 A1 41 Mei 2022 4461.34 A2
5. Menentukan FLR (Fuzzy Logic Relationship)  diidentifikasi berdasarkan data historis yang telah difuzzifikasikan pada tahap sebelumnya. Maka diperoleh hasil Tabel 4 seperti berikut.
Tabel 4. Tabel FLR No. Bulan - Tahun Harga GKP (Rp/Kg) Fuzzifikasi FLR 1 Jan 2019 5352.85 A6 * 2 Feb 2019 5114.05 A5 A6 → A5 3 Mar 2019 4603.82 A2 A5 → A2 4 Apr 2019 4356.62 A1 A2 → A1 5 Mei 2019 4355.88 A1 A1 → A1 6 Jun 2019 4551.80 A2 A1 → A2 7 Jul 2019 4618.43 A2 A2 → A2 8 Agu 2019 4758.73 A3 A2 → A3 9 Sept 2019 4904.86 A4 A3 → A4 ⁞ ⁞ ⁞
⁞ ⁞ 33 Sep 2021 4548.23 A2 A1 → A2 34 Okt 2021 4608.44 A2 A2 → A2 35 Nov 2021 4650.34 A3 A2 → A3 36 Des 2021 4773.08 A3 A3 → A3 37 Jan 2022 5009.67 A5 A3 → A5 38 Feb 2022 4849.13 A4 A5 → A4 39 Mar 2022 4569.86 A2 A4 → A2 40 Apr 2022 4368.75 A1 A2 → A1 41 Mei 2022 4461.34 A2 A1 → A2
6. Pembentukan  FLRG  dengan  berdasarkan  dari  hasil  FLR  setiap  FLR  dengan  sisi  kiri  yang sama  lalu  gabungkan  dengan  kelompok  yang  sesuai.  Kemudian  diperoleh  hasil  yang ditunjukkan pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5. Tabel FLRG
Group FLRG Group 1 A1 → A1, A2 Group 2 A2 → A1, A2, A3 Group 3 A3 → A3, A4, A5 Group 4 A4 → A2, A3, A4, A5 Group 5 A5 → A2, A4, A5, A6 Group 6 A6 → A4, A5, A6
7. Menentukan  Defuzifikasi  berdasarkan  FLRG,  rata-rata  dari  masing-masing  grup  fuzzy menggunakan persamaan (5), hasil ditunjukkan pada Tabel 6 di bawah ini.
𝐹(𝑡) = 85.75+137.25 2 = 111.50 Tabel 6. Tabel Defuzzifikasi No FLRG Perhitungan 𝑭(𝒕) Nilai Defuzzifikasi 1 A1 → A1, A2 𝑚1 + 𝑚2 2 4454.558 2 A2 → A1, A2, A3 𝑚1 + 𝑚2 + 𝑚3 3 4544.387 3 A3 → A3, A4, A5 𝑚3 + 𝑚4 + 𝑚5 3 4768.960 4 A4 → A2, A3, A4, A5 𝑚2 + 𝑚3 + 𝑚4 + 𝑚5 4 4813.875 5 A5 → A2, A4, A5, A6 𝑚2 + 𝑚4 + 𝑚5 + 𝑚6 4 4948.618 6 A6 → A4, A5, A6 𝑚4 + 𝑚5 + 𝑚6 3 5083.362

## 8. Berikut adalah tabel hasil prediksi dari hasil Defuzzifikasi yang telah didapat seperti Tabel 7.

## Tabel 7 Tabel Prediksi
No. Bulan – Tahun Harga GKP (Rp/Kg) Hasil Prediksi 1 Jan 2019 5352.85 0 2 Feb 2019 5114.05 5083.362 3 Mar 2019 4603.82 4948.618 4 Apr 2019 4356.62 4544.387 5 Mei 2019 4355.88 4454.558 6 Jun 2019 4551.80 4454.558 7 Jul 2019 4618.43 4544.387 8 Agu 2019 4758.73 4544.387 9 Sept 2019 4904.86 4791.417 ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ 33 Sep 2021 4548.23 4454.558 34 Okt 2021 4608.44 4544.387 35 Nov 2021 4650.34 4544.387 36 Des 2021 4773.08 4768.960 37 Jan 2022 5009.67 4768.960 38 Feb 2022 4849.13 4948.618 39 Maret 2022 4569.86 4813.875 40 April 2022 4368.75 4544.387 41 Mei 2022 4461.34 4454.558 Hasil prediksi bulan Juni 4544.387
Berasarkan  Tabel  7,  didapat  hasil rata-rata harga  gabah  kering  panen bulan Mei  tahun 2022 sebesar Rp 4544.387 per Kilogram.

## 3.3 Implementasi
Implementasi sistem aplikasi penerapan metode Fuzzy Time Series dapat dilihat sebagai berikut :
1. Halaman Utama
Halaman  Utama  terdapat  informasi  dari  harga  data  aktual,  hasil  prediksi  harga, tingkat  kesalahan  prediksi,  filter  data  berdasarkan  tahun  dan  grafik  perbandingan  antara harga aktual dan prediksi. Berikut tampilan halaman utama yang terlihat seperti Gambar 2.

## Gambar 2. Halaman Utama
2. Halaman Data Harga Gabah Kering
Pada halaman data GKP menampilkan data aktual dari rata-rata harga panen gabah kering di tingkat petani dan juga menampilkan form untuk melakukan fungsi input data dan edit data. Gambar 3, merupakan tampilan halaman data GKP.
Gambar 3. Halaman Penjualan
3. Halaman Prediksi
Pada halaman prediksi pada Gambar 4, terdapat proses prediksi terjadi. Data yang telah dimasukkan oleh admin akan secara otomatis dihitung oleh sistem yang telah dibuat melalui tahapan-tahapan yang sesuai aturan Fuzzy Time Series dan menghasilkan prediksi.
Gambar 4. Halaman Prediksi

## 3.4 Pengujian
a. Uji Fungsional
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  seluruh  fungsi  yang  ada  pada aplikasi dapat disimpulkan aplikasi dapat dioperasikan sesuai fungsinya.
b. Uji Validitas
Pengujian  ini  digunakan  untuk  tingkat  kesalahan  dari  hasil  prediksi  tersebut  dengan menggunakan MAPE. Tabel 8, merupakan hasil perhitungan MAPE dari data prediksi yang sudah di dapatkan sebelumnya menggunakan metode Fuzzy Time Series.

## Tabel 8. Hasil Nilai MAPE
No. Bulan Data Aktual Peramalan APE (%) 1 Jan 2019 5352.85 - - 2 Feb 2019 5114.05 5083.362 0.6% 3 Mar 2019 4603.82 4948.618 7.5% 4 Apr 2019 4356.62 4544.387 4.3% 5 Mei 2019 4355.88 4454.558 2.7% 6 Jun 2019 4551.80 4454.558 2.1% 7 Jul 2019 4618.43 4544.387 1.6% 8 Agu 2019 4758.73 4544.387 4.5% 9 Sept 2019 4904.86 4791.417 2.8% ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ 33 Sep 2021 4548.23 4454.558 2.1% 34 Okt 2021 4608.44 4544.387 1.4% 35 Nov 2021 4650.34 4544.387 2.3% 36 Des 2021 4773.08 4768.960 0.1% 37 Jan 2022 5009.67 4768.960 4.8% 38 Feb 2022 4849.13 4948.618 2.1% 39 Mar 2022 4569.86 4813.875 5.3% 40 Apr 2022 4368.75 4544.387 4% 41 Mei 2022 4461.34 4454.558 0.2% Hasil Prediksi dan MAPE 514.00 2.68%
Berdasarkan Tabel 8 menunjukkan tingkat persentase error sebesar 2.68% dimana dalam teori  prediksi  menunjukan  bahwa  rata-rata  tingkat  kesalahan  data  prediksi  dibawah  10% mempunyai nilai prediksi yang sangat baik. Seperti yang disebutkan menurut Widiyani 2022 Nilai MAPE yang kecil menunjukkan hasil peramalan yang lebih akurat, jika nilai MAPE kurang dari 10 berarti model bekerja dengan sangat baik, jika 10-20% berjalan dengan baik, jika antara 20- 50% cukup baik dan jika lebih dari 50 % memiliki kinerja buruk. [16]

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan sesuai pembahasan diatas:
1 Sistem peramalan berbasis web tingkat petani untuk harga rata-rata gabah kering dibangun dengan menggunakan metode fuzzy time series dan berjalan dengan baik.
2 Metode fuzzy time series dapat digunakan sebagai alat bantu untuk memprediksi harga rata- rata gabah kering panen di tingkat petani.
3 Hasil prediksi menggunakan metode Fuzzy Time Series didapat nilai prediksi Rp. 4544.3875 untuk rata-rata harga GKP ditingkat petani pada bulan Juni 2022 dengan uji validitas tingkat kesalahan prediksi menggunakan MAPE mendapat nilai 2.68%.
4 Sistem yang dibuat dapat memberikan informasi kepada user tentang prediksi harga rata-rata GKP  ditingkat  petani  dibulan  selanjutnya  untuk  dapat  dijadikan  acuan  meminimalisasi kerugian penjualan gabah kering panen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik, Luas Panen dan Produksi Padi di Indonesia 2019 . 2020.
[2] BPS, “Luas Panen dan Produksi Padi di Indonesia 2021 (Angka Sementara),” Ber. Resmi Stat. , vol. 2021, no. 77, pp. 1–14, 2021.
[3] I. D. Nugrahani, Y. Susanti, and N. Qona’ah, “Modeling of Rice Production in Indonesia Using Robust Regression with The Method of Moments (MM) Estimation,” in Basic and Applied Science Conference (BASC) 2021 NST Proceedings , 2021, vol. 2021, pp. 79–87, doi: 10.11594/nstp.2021.1111.
[4] Z.  Arifin,  N.  Hanani,  D.  Kustiono,  Syafrial,  and  R.  Asmara,  “Forecasting  the  Basic Conditions of Indonesia’S Rice Economy 2019-2045,” Agric. Soc. Econ. J. , vol. 21, no. 02, pp. 111–120, 2021, doi: 10.21776/ub.agrise.2021.021.2.4.
[5] Y. Holle, “Penguatan Kelembagaan Kelompok Tani Untuk Meningkatkan Posisi Tawar Petani,” J. Sosio Agri Papua , vol. 11, no. 1, pp. 35–40, 2022.
[6] M. F. F. Mardianto, E. Tjahjono, M. Rifada, A. Herawanto, A. L. Putra, and K. A. Utama, “The Prediction of Rice Production in Indonesia Provinces for Developing Sustainable Agriculture,”  in Journal  The  First  International  Conference  of  Food  and  Agriculture , 2018, vol., no., pp. 325–333.
[7] Rasna,  I.  W.  Sudarsana,  and  D.  Lusiyanti,  “Forecasting  Of  Crude  Palm  Oil  By  Using Fuzzy Time Series Method (Study Case : PT. Buana Mudantara Plantation),” Param. J. Stat. , vol. 1, no. 1, pp. 31–40, 2021, doi: 10.22487/27765660.2021.v1.i1.15442.
[8] L.  Patria,  “Fuzzy  Time  Series  Application  in  Predicting  the  Number  of  Confirmation Cases of Covid-19 Patients in Indonesia,” Int. J. Quant. Res. … , vol. 2, no. 4, pp. 193– 200, 2021.
[9] Arnita, N. Afnisah, and F. Marpaung, “A Comparison of the Fuzzy Time Series Methods of Chen, Cheng and Markov Chain in Predicting Rainfall in Medan,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1462, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1462/1/012044.
[10] A.  Hadjira,  H.  Salhi,  and  F.  El  Hafa,  “A  Comparative  Study  between  ARIMA  Model, Holt-Winters  –  No  Seasonal  and  Fuzzy  Time  Series  for  New  Cases  of  COVID-19  in Algeria,” Am. J. Public Heal. Res. , vol. 9, no. 6, pp. 248–256, 2021, doi: 10.12691/ajphr- 9-6-4.
[11] A Sumarudin, Adi Suheryadi, Bahrainsyah Oksareinaldi, and Lia Nurfadilah, “Aplikasi Monitoring dan Prediksi Harga Komoditas Pasar Daerah Indramayu Berbasis Fuzzy Time Series,” JITSI    J.  Ilm.  Teknol.  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  15–24,  2020,  doi: 10.30630/jitsi.1.1.4.
[12] S. Solikhin and U. Yudatama, “Fuzzy Time Series dan Algoritme Average Based Length untuk Prediksi Pekerja Migran Indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 4, p. 369, Jul. 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019641177.
[13] N. Ayomi, R. Ambarwati, and A. M. Abadi, “Prediksi Harga Gabah Kering Giling dengan Sistem Fuzzy,” in SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 T , 2017, pp. 143–152.
[14] A.  Widarma  and  Y.  H.  Siregar,  “Sistem  Prediksi  Harga  Produsen  Padi  Menggunakan Fuzzy Time Series,” InfoTekJar  J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 5, no. 1, pp. 179– 185, 2020.
[15] Y. Firdani and B. Sutijo, “Peramalan Harga Gabah Kering Panen (GKP), Gabah Kering Giling (GKG) Dan Beras Di Tingkat Produsen Jawa Timur Dengan Pendekatan Metode Univariate Dan Multivariate Time Series,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 4, no. 2, pp. 2–7, 2016.
[16] W. Widiyani, Y. Setyawan, and M. T. Jatipaningrum, “Perbandingan Metode Fuzzy Time Series-Chen  Dan  Weighted  Fuzzy  Integrated  Time  Series  Untuk  Memprediksi  Data Indeks Harga  Saham Gabungan,” J. Stat. Ind. dan Komputasi , vol. 7, no. 1, pp. 81–87, 2022.