SISTEM PREDIKSI HARGA PANGAN DI KABUPATEN BENGKALIS BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE SARIMA

Fluktuasi harga pangan seperti cabai, bawang, dan komoditas pokok lainnya di Kabupaten Bengkalis sering terjadi secara tidak menentu akibat pengaruh cuaca, distribusi, pasokan, serta peningkatan permintaan pada periode tertentu seperti hari besar keagamaan. Data historis harga pangan harian yang digunakan dalam penelitian ini menunjukkan adanya pola musiman mingguan dan tahunan, sehingga sesuai dimodelkan menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi harga pangan berbasis web yang mampu menyajikan informasi harga harian serta prediksi harga beberapa hari ke depan. Data yang digunakan merupakan data harian periode Januari 2022 hingga Oktober 2025 yang diperoleh dari Dinas Ketahanan Pangan Kabupaten Bengkalis. Data diproses melalui tahap data cleaning, uji kestasioneran, pelatihan model, dan prediksi menggunakan bahasa pemrograman Python dengan pustaka statsmodels. Sistem dikembangkan menggunakan framework Flask dan database MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SARIMA mampu menghasilkan prediksi harga yang mengikuti tren dan pola musiman data historis. Evaluasi akurasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE) menunjukkan bahwa komoditas Minyakita memiliki RMSE sebesar 1.415,04 atau sekitar 8–9% dari harga rata-rata, sedangkan komoditas dengan fluktuasi tinggi seperti cabai rawit dan kedelai impor menunjukkan tingkat kesalahan yang lebih besar.