Prediksi Hasil Panen Kopi di Sulawesi Menggunakan Analisis Rantai Markov
Abstract
Penelitian ini membahas tentang prediksi hasil panen kopi di Sulawesi menggunakan analisis rantai markov. Rantai Markov merupakan salah satu teknik analisis yang dapat digunakan untuk memprediksi perubahan dimasa mendatang atas perubahan-perubahan dimasa lalu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi hasil panen kopi di Sulawesi pada tahun 2020 sampai tahun 2022 berdasarkan rantai markov. Hasil penelitian ini menyatakan pada tahun 2020 hasil panen kopi di Provinsi Sulawesi Utara sebesar 3,3 ribu ton, Provinsi Sulawesi Tengah sebesar 2,9 ribu ton, Provinsi Sulawesi Selatan sebesar 32,2 ribu ton, Provinsi Gorontalo sebesar 0,4 ribu ton, Provinsi Sulawesi tenggara sebesar 2,6 ribu ton dan Provinsi Sulawesi Barat sebesar 3,4 ribu ton. Pada tahun 2021 hasil panen kopi di Provinsi Sulawesi Utara sebesar 3,4 ribu ton, Provinsi Sulawesi Tengah sebesar 2,8 ribu ton, Provinsi Sulawesi Selatan sebesar 32,2 ribu ton, Provinsi Gorontalo sebesar 0,2 ribu ton, Provinsi Sulawesi tenggara sebesar 2,7 ribu ton dan Provinsi Sulawesi Barat sebesar 3,2 ribu ton. Pada tahun 2022 hasil panen kopi di Provinsi Sulawesi Utara sebesar 3,7 ribu ton, Provinsi Sulawesi Tengah sebesar 2,8 ribu ton, Provinsi Sulawesi Selatan sebesar 34,2 ribu ton, Provinsi Gorontalo sebesar 0,2 ribu ton, Provinsi Sulawesi tenggara sebesar 2,5 ribu ton dan Provinsi Sulawesi Barat sebesar 3,2 ribu ton. Dengan probabilitas steady state hasil panen kopi untuk Sulawesi Utara sebesar 0,0743, Sulawesi Tengan sebesar 0,0656, Sulawesi Selatan sebesar 0,7167, Gorontalo sebesar 0,0091, Sulawesi Tenggara sebesar 0,0582 dan Sulawesi Barat sebesar 0,0761.References
Kahpi, Ashabul. 2012. Budidaya dan produksi kopi di Sulawesi bagian selatan pada abad ke-19. Journal of cultural science.
Badan Pusat Statistik. Luas tanaman perkebunan menurut provinsi (ribu hektar), 2011-2019 (https://www.bps.go.id/indicator/ 54/131/1/luas-tanaman-perkebunan-menurut-provinsi.html diakses: 20 april 2020)
Gella, Netty J. Marlin dan Yusak I. Bien. 2020. Aljabar linear dasar berbasis IT (SCILEB, GEOGEBRA dan MICROSOFT MATHEMATICS). Yogyakarta: Deepublish Publisher
Rifa’I, Rusdian. 2016. Aljabar matriks dasar. Yogyakarta: Deepublish
Andari, Ari. 2017. Aljabar linear elementer. Malang: UB Press
Indriati, Kumala. 2019. Matriks, vector dan program linier. Jakarta: penerbit Universitas Katolik Indonesia Jaya
Saputra, Andri. 2020. Komputasi untuk teknik kimia menggunakan matlab. Palembang: andri saputra
Kartika, Hendra. 2017. Aljabar matrik (teori dan aplikasinya dengan scilab). Yogyakarta: DEEPHUPLISH
Ermawati dkk. 2019. Analisis persaingan industri televisi berbayar menggunakan rantai markov (studi kasus: PT. Indonusa Telemedia (Tranvision) versus televisi berbayar lainnya dikota Makassar tahun 2017). Jurnal MSA Vol. 7 No. 1
Sudaryono. 2012. Statistika probabilitas - teori & aplikasi. Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET
Nugroho, Sigit. 2008. Dasar-dasar metode statistika. Jakarta: Grasindo
Kesuma, Zulnila Marli dkk. 2018. Pengantar biostatistika dan aplikasinya pada status kesehatan gizi remaja. Banda aceh: Syiah Kuala University press Darussalam
Siswanto. 2007. Operation research jilid II. Jakarta: Erlangga
Suhartono, Derwin. Markov chain. (https://socs.binus.ac.id/2013/06/markov-chain/ diakses: 30 agustus 2020)
Noeryanti dkk. 2018. Memprediksi kemiskinan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta menggunakan metode analisis rantai markov. Jurnal Teknologi Vol. 12 No. 1
Rahma, Nidaur. Pengertian markov chain dan contoh pengaplikasiannya. (https:// www.pengadaanbarang.co.id/2020/10/pengertian-markov-chain-dan-contoh.html?m=1 diakses: 18 februari 2021)
Anton, Howard dan Cris Romes. 2005. Aljabar linear elementer versi aplikasi edisi delapan jilid 2. alih bahasa: Irzam Harmein, Julian Gressando. Jakarta: Erlangga
Anton, Howard. 2005. Aljabar Linear Elementer Edisi kedelapan. Jakarta: Erlangga
Kulkarni, V.G. 2011. Introduction to Modeling And Analysis Of Stochastic Systems Second Edition. New York: Springers
Rizanti, Ikhtiyari Navila dan Soehardjoepri. 2017. Prediksi produksi kayu bundar Kabupaten Malang dengan menggunakan mtode markov chain. Jurnal Sains dan Seni ITS Vol. 2 No. 2
Hiller, Frederick S. dan Gerald J. Lieberman. 2001. Introduction to operations research seventh edition. New York: McGraw-Hill
Copyright (c) 2021 Jurnal MSA ( Matematika dan Statistika serta Aplikasinya )
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.