model terbaik untuk meramalkan harga ayam di Yogyakarta. Hasil Peramalan harga ayam di Yogyakarta ditampilkan pada Gambar 12 berikut.
Hasil Peramalan di Kota Yogyakarta
17.000 18.000
19.000 20.000
21.000 22.000
23.000 24.000
25.000 26.000
27.000 28.000
29.000 30.000
Periode bulan ke- Harga Rpkg
Forecast 19.361 19.266 20.402 18.136 18.412 20.437 21.200 22.241 24.988 24.376 23.788 26.339 26.921 28.640 59
60 61
62 63
64 65
66 67
68 69
70 71
72
Gambar 12. Hasil Peramalan Harga Ayam di Yogyakarta
Dilihat dari kecenderungan hasil peramalan harga ayam di Yogyakartaa untuk 14 periode yang akan datang menunjukkan bahwa harga ayam di
Yogyakarta akan mengalami kenaikan secara drastis yang diakibatkan oleh mekanisme pembentukan harga yang terjadi di pasar. Berdasarkan hasil
peramalan diharapkan adanya peran serta dari pihak terkait, agar ketidakstabilan harga dapat dihindari dan tidak merugikan pihak konsumen maupun produsen.
5.5. Peramalan Harga Ayam di Surabaya
5.5.1. Identifikasi Pola Data Harga Ayam di Surabaya
Berdasarkan plot data harga ayam di Surabaya, memperlihatkan bahwa data tersebut memiliki kecenderungan yang positif. Plot data yang memiliki
kecenderungan positif, mengindikasikan bahwa data memiliki unsur trend yang diperlihatkan dari garis rata-rata yang meningkat. Dari plot autokorelasi data
diduga memiliki unsur musiman, tetapi tidak terlihat jelas karena time lag yang berbeda nyata dari nol tidak mempunyai jarak yang sama Lampiran 1. Plot data
juga menunjukkan bahwa harga ayam di Surabaya mengalami fluktuasi yang sangat besar. Permintaan konsumen merupakan salah satu hal yang menyebabkan
harga ayam menjadi meningkat pada saat permintaan melonjak naik. Di sisi lain pasokan dari penjualpeternak dapat menyebabkan harga turun bila ayam yang
dipasok ke pasaran relatif lebih banyak.
Harga Ayam di Surabaya
7000 80
00 9000
10000 11
00 12000
13 00
14 00
15000 16
00 17000
1 3
5 7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57
Periode bulan ke- Harga Rpkg
Gambar 13. Plot Data Harga Ayam di Surabaya
Model tentatif yang digunakan adalah model yang dianggap sesuai dengan pola data harga ayam di Surabaya yang memiliki unsur trend dan musiman.
Beberapa model tentatif akan disajikan sebagai bahan perbandingan dan untuk menentukan model tentatif yang terbaik.
5.5.2. Model Peramalan Harga Ayam di Surabaya
Setelah melakukan langkah identifikasi pola data, tahap berikutnya adalah penerapan model peramalan time series yang sesuai dengan pola data yang akan
dianalisis. Model terbaik yang akan digunakan untuk meramalkan harga ayam di Surabaya ditentukan dengan melihat nilai MSE terkecil. Tabel 10 menyajikan
nilai MSE hasil penerapan beberapa model time series yang dianggap sesuai dengan pola data harga ayam di Surabaya.
Berdasarkan hasil penerapan beberapa model peramalan time series pada Tabel 10, nilai MSE terkecil diperoleh melalui model SARIMA 1,0,02,1,0
12
. Nilai MSE terkecil yang diperoleh berdasarkan model SARIMA 1,0,02,1,0
12
adalah sebesar 548.882. Berdasarkan hasil diagnostik model, terdapat alternatif model ARIMA
yang memenuhi syarat, yaitu ARIMA 1,0,1, SARIMA 1,1,11,1,1
12
, dan SARIMA 0,0,11,1,1
12
. Ketiga model alternatif ARIMA tersebut telah memenuhi kriteria iterasi yang harus konvergen. Hal ini dibuktikan oleh
pernyataan relative change in each estimate less than 0,0010 pada sesion. Kriteria residual acak juga telah dipenuhi oleh ketiga model tersebut, hal ini
ditunjukkan pada indikator modified Box-Pierce Statistic dengan nilai P-value untuk uji statistik lebih besar dari 0,05. Syarat stasioneritas ataupun invertibilitas
terpenuhi oleh ketiga model tersebut. Hal ini dapat dibuktikan dengan mengamati jumlah koefisien MA, AR, SMA atau SAR yang masing- masing harus kurang dari
satu. Parameter yang diestimasi oleh model tersebut sudah signifikan atau berbeda nyata dari nol yang ditunjukkan oleh nilai P-value koefisien masing- masing model
kurang dari 0,05. Kondisi parsimonious dianggap telah dipenuhi oleh model, karena model tersebut telah berada pada bentuk yang paling sederhana.
Tabel 10. Nilai MSE Hasil Penerapan Model Time Series untuk Harga Ayam di Surabaya
Metode Ordo L
MSE
Naïve 1.065.463
Rata-rata Sederhana 2.709.028
Rata-Rata Bergerak Sederhana 3
1.528.144 4
1.598.220 6
1.618.756 12
1.786.373 Rata-Rata Begerak Ganda
3 5.792.051
4 6.048.291
6 6.299.558
12 7.181.031
Pelicinan Eksponensial Tunggal 1.027.080
Pelicinan Eksponensial Ganda 1.052.782
Dekomposisi Aditif 3
1.473.408 4
1.450.825 6
1.415.944 12
1.169.316 Dekomposisi Multiplikatif
3 1.476.638
4 1.454.250
6 1.430.778
12 1.178.881
Winters Aditif 3
21.359.052 4
24.472.131 6
2.692.164 12
1.431.102 Winters Multiplikatif
3 164.000.000
4 35.900.000.000 6
2.753.719 12
1.507.395 ARIMA
1,0,1 974.991
1,1,11,1,1
12
1.006.046 0,0,11,1,1
12
827.388 1,0,02,1,0
12
548.882 Syarat terakhir yang harus dipenuhi oleh model adalah memiliki nilai MSE
yang terkecil dibandingkan dengan model yang lain dan kriteria ini dipenuhi oleh
model SARIMA 1,0,02,1,0
12
. Berdasarkan kriteria tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa model SARIMA 1,0,02,1,0
12
lebih cocok untuk menjelaskan pola data harga ayam di Surabaya. Dari output pada Lampiran 6
persamaan model tersebut adalah:
25 24
13 12
1
8191 ,
986 ,
8191 ,
9149 ,
8191 ,
4 ,
447
− −
− −
−
+ −
+ −
+ =
t t
t t
t
Y Y
Y Y
Y Yt
Dimana:
t
Y = nilai ramalan harga ayam di Surabaya untuk satu periode ke
depan
1 −
t
Y = harga ayam di Surabaya pada periode t-1
12 −
t
Y = harga ayam di Surabaya pada periode t-12
13 −
t
Y = harga ayam di Surabaya pada periode t-13
24 −
t
Y = harga aya m di Surabaya pada periode t-24
25 −
t
Y = harga ayam di Surabaya pada periode t-25
Selain model ARIMA, model pelicinan eksponensial tunggal merupakan pilihan terbaik berikutnya untuk meramalkan data harga ayam di Surabaya. Model
ini memberikan kemudahan tetapi tetap mengutamakan tingkat keakuratan yang tinggi. Model pelicinan eksponensial tunggal menghasilkan nilai MSE terkecil
berikutnya setelah model ARIMA, yaitu sebesar 1.027.080.
5.5.3. Peramalan Harga Ayam di Surabaya dengan Model Peramalan
Terbaik
Berdasarkan penerapan model time series yang disesuaikan dengan pola data harga ayam di Surabaya, model yang menghasilkan nilai MSE paling kecil
adalah model SARIMA 1,0,02,1,0
12
. Model ini selanjutnya digunakan sebagai model terbaik untuk meramalkan harga ayam di Surabaya. Hasil Peramalan harga
ayam di Surabaya ditampilkan pada Gambar 14 berikut.
Hasil Peramalan di Kota Surabaya
10.000 11.000
12.000 13.000
14.000 15.000
16.000 17.000
Periode bulan ke- Harga Rpkg
Forecast 15.838 15.120 15.434 11.804 12.508 15.001 16.011 15.716 16.362 15.064 14.994 14.756 15.288 16.266 59
60 61
62 63
64 65
66 67
68 69
70 71
72
Gambar 14. Hasil Peramalan Harga Ayam di Surabaya
Dilihat dari kecenderungan hasil peramalan harga ayam di Surabaya untuk 14 periode yang akan datang menunjukkan bahwa harga ayam di Surabaya akan
mengalami kenaikan secara perlahan yang diakibatkan oleh mekanisme pembentukan harga yang terjadi di pasar. Berdasarkan hasil peramalan diharapkan
adanya peran serta dari pihak terkait, agar ketidakstabilan ha rga dapat dihindari dan tidak merugikan pihak konsumen maupun produsen.
5.6. Peramalan Harga Ayam di Denpasar
