Model Waterfall dalam Mendukung Rancang Bangun Sistem Informasi Prediksi Produksi Beras

Ida Darwati; Ratih  Yulia Hayuningtyas

doi:10.31294/reputasi.v5i1.3331

Authors

Ida Darwati
Ratih Yulia Hayuningtyas Universitas Nusa Mandiri

DOI:

https://doi.org/10.31294/reputasi.v5i1.3331

Keywords:

Python, Information Systems, Streamlit, Waterfall, Weighted Moving Average

Abstract

Prediksi merupakan suatu proses untuk mengetahui kondisi yang akan datang demi persiapan yang lebih baik lagi, seperti prediksi produksi beras yang bertujuan untuk mengetahui produksi beras pada periode yang akan datang agar persediaan beras dapat tetap memenuhi kebutuhan masyarakat akan beras. Pada penelitian ini penulis melanjutkan penelitian penulis terdahulu yaitu dengan membuat rancang bangun sistem informasi diperuntukkan memprediksi produksi beras menggunakan metode Weighted Moving Average, sesuai dengan metode terbaik hasil penelitian terdahulu yaitu dengan membandingkan dua metode dalam memprediksi produksi beras, hasil dari penelitian terdahulu penulis mendapatkan metode terbaik dengan melihat nilai RMSE yang terkecil yaitu metode Weighted Moving Average dibandingkan dengan metode Simple Moving Average. Dalam membuat rancang bangun sistem informasi prediksi produksi beras pada penelitian ini penulis menggunakan framework streamlit dengan bahasa pemrograman python dan model waterfall dalam pengembangan perangkat lunak, dengan harapan dapat mempermudah dan mempercepat dalam proses perhitungan prediksi produksi beras untuk periode yang akan datang.

References

Abram, G. M. B., Adrian, A. M., & Angdresey, A. (2021). APLIKASI PREDIKSI HARGA JUAL KOMODITI MENGGUNAKAN WEIGHTED MOVING AVERAGE. Jurnal Ilmiah Realtech, 17(1), 18–23.

Andrean, D., & Hakim, L. (2022). APLIKASI FORECASTING MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE DAN WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PENJUALAN MINYAK GORENG. Jurnal Algoritma, Logika Dan Komputasi, V(2), 495–502.

Ardaneswari, A., & Sediyono, E. (2020). Pemanfaatan Aplikasi Point of Sales Untuk Prediksi Stock Barang Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Komputer Dan Informatika, 15(1), 238–249.

Asendra, I., Witanti, W., & Ilyas, R. (2023). Prediksi Potensi Populasi Domba Menggunakan Metode Weighted Moving Average. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(5), 3363–3368.

Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur. (2023). Produksi Beras Menurut Kabupaten/Kota, 2020-2022. https://jatim.bps.go.id

Darwati, I., & Hayuningtyas, R. Y. (2023). Metode Simple Moving Average dan Weighted Moving Average Dalam Memprediksi Produksi Beras. Evolusi: Jurnal Sains Dan Manajemen, 11(2), 34–41.

Iwan, S. (2021). RANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN PERSEDIAAN STOK BARANG MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE (WMA) PADA TOKO BARANG XYZ. Jurnal Tenik Informatika, 13(3), 1–9.

Kartika, I., Sapri, S., & Fredricka, J. (2023). Aplikasi Peramalan Jumlah Pendaftaran Siswa Di SMA IT IQRA’ Kota Bengkulu Menggunakan Metode Weight Moving Average (WMA). Jurnal Media Infotama, 19(2), 415–421. https://doi.org/10.37676/jmi.v19i2.4317

Nurhayati, S., & Syafiq, A. (2022). Sistem Prediksi Jumlah Produksi Baju Menggunakan Weighted Moving Average. Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA), 12(1), 14–24. https://doi.org/10.34010/jamika.v12i1.6680

Rinanto, R. B., & Setiyaningsih, W. (2020). RANCANG BANGUN SISTEM PREDIKSI CUACA PENDUKUNG PROSES TANAM KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN WATERFALL. RAINSTEK (Jurnal Terapan Sains & Teknologi), 2(1), 53–60.

Sukamto, R. A., & Shalahuddin, M. (2016). Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek). Bandung: Informatika Bandung.