Peramalan Produksi Beras di Provinsi Jawa Tengah
Bibliographic record
Abstract
Ketersediaan beras lokal perlu diprediksi untuk memenuhi kebutuhan pasokan beras di Indonesia. Jawa Tengah sebagai penghasil beras terbesar ketiga di Indonesia merupakan salah satu penopang kebutuhan beras nasional. Besarnya produksi pangan di Indonesia menjadi faktor penting dalam penentuan persediaan pangan yang tepat. Peramalan produksi beras di Jawa Tengah menjadi diperlukan untuk mengetahui kondisi pangan ke depan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan model peramalan produksi beras di provinsi Jawa Tengah dan mengetahui perkiraan produksi beras di Provinsi Jawa Tengah 5 tahun ke depan. Metode time series forecasting digunakan dalam penelitian ini. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data hasil produksi beras dari tahun 1993 hingga tahun 2020. Dari hasil uji fungsi auto korelasi diketahui bahwa data produksi memiliki pola data tren. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode double exponential smoothing dengan dua parameter (Holt’s Methods). Model peramalan yang optimal didapatkan dengan bantuan software solver pada Microsoft Excel. Dengan menggunakan bantuan solver Microsoft Excel diperoleh nilai konstanta optimal α sebesar 0,767 dan β sebesar 0,412 dengan nilai Mean Absolute Precentage Error sebesar 4,82%. Hasil peramalan dari tahun 2021 hingga 2025 diketahui menurun setiap tahunnya. Rata-rata penurunan produksi beras dalam 5 tahun ke depan diperkirakan sebanyak 4,4% per tahunnya. Kata kunci: beras, exponential smoothing, Jawa Tengah, peramalan
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".