ABSTRAK
NUR AINI AWAD, Prediksi Harga Barang Kebutuhan Pokok Menggunakan Pemodelan Auto Regressive Integrated Moving Average (dibimbing oleh Syaharullah Disa dan Tatik Maslihatin)

Permasalahan yang terjadi pada prediksi harga barang kebutuhan pokok menggunakan pemodelan auto regressive integrated moving average yaitu resiko terjadinya perubahan harga kebutuhan barang pokok, maka dari itu diusulkan penerapan model Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) menjadi pendekatan utama untuk meramalkan dan memperkirakan tren harga barang kebutuhan pokok berdasarkan data historis. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat analisis untuk memprediksi fluktuasi harga barang kebutuhan pokok secara lebih tepat. Data ini diperoleh melalui (1) penelitian lapangan, (2) penelitian pustaka, (3) wawancara. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model ARIMA yang dihasilkan mampu memprediksi harga barang kebutuhan pokok dengan tingkat error rata-rata