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.
5.4. Peramalan Harga Ayam di Yogyakarta
5.4.1. Identifikasi Pola Data Harga Ayam di Yogyakarta
Berdasarkan plot data harga ayam di Yogyakarta, 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 Yogyakarta 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 Yogyakarta
90 00
10 00
11000 12
00 13000
14000 15
00 16000
17 00
18000
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 11. Plot Data Harga Ayam di Yogyakarta
Model tentatif yang digunakan adalah model yang dianggap sesuai dengan pola data harga ayam di Yogyakarta yang memiliki unsur trend dan musiman.
Beberapa model tentatif akan disajikan sebagai bahan perbandingan dan untuk menentukan model tentatif yang terbaik.
5.4.2. Model Peramalan Harga Ayam di Yogyakarta
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 Yogyakarta ditentukan dengan melihat nilai MSE terkecil. Tabel 9 menyajikan
nilai MSE hasil penerapan beberapa model time series yang dianggap sesuai dengan pola data harga ayam di Yogyakarta.
Berdasarkan hasil penerapan beberapa model peramalan time series pada Tabel 9, nilai MSE terkecil diperoleh melalui model SARIMA 1,1,02,1,1
12
. Nilai MSE terkecil yang diperoleh berdasarkan model SARIMA 1,1,02,1,1
12
adalah sebesar 239.728.
Tabel 9. Nilai MSE Hasil Penerapan Model Time Series untuk Harga Ayam di Yogyakarta
Metode Ordo L
MSE
Naïve 878.780
Rata-rata Sederhana 2.440.280
Rata-Rata Bergerak Sederhana 3
1.306.311 4
1.415.109 6
1.414.903 12
1.656.797 Rata-Rata Begerak Ganda
3 6.196.484
4 6.541.275
6 6.586.603
12 7.547.691
Pelicinan Eksponensial Tunggal 851.886
Pelicinan Eksponensial Ganda 852.107
Dekomposisi Aditif 3
1.315.544 4
1.320.910 6
1.272.592 12
1.150.298 Dekomposisi Multiplikatif
3 1.315.847
4 1.320.554
6 1.292.125
12 1.169.741
Winters Aditif 3
6.777.837 4
7.798.440 6
1.468.435 12
1.669.401 Winters Multiplikatif
3 7.217.715
4 8.816.364
6 1.509.286
12 1.704.577
ARIMA 0,1,02,1,1
12
257.457 1,1,02,1,1
12
239.728 Berdasarkan hasil diagnostik model, terdapat alternatif model ARIMA
yang memenuhi syarat, yaitu SARIMA 0,1,02,1,1
12
. 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.
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 1,1,02,1,1
12
.Berdasarkan kriteria tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa model SARIMA 1,1,02,1,1
12
lebih cocok untuk menjelaskan pola data harga ayam di Yogyakarta. Dari output pada Lampiran 5
persamaan model tersebut adalah:
12 25
24 13
12 1
7179 ,
3431 ,
9901 ,
3431 ,
8892 ,
3431 ,
2 ,
233
− −
− −
− −
+ +
− +
− +
=
t t
t t
t t
t
Y Y
Y Y
Y Y
ε Dimana:
t
Y = nilai ramalan harga ayam di Yogyakarta untuk satu periode ke
depan
1 −
t
Y = harga ayam di Yogyakarta pada periode t-1
12 −
t
Y = harga ayam di Yogyakarta pada periode t-12
13 −
t
Y = harga ayam di Yogyakarta pada periode t-13
12 −
t
Y = harga ayam di Yogyakarta pada periode t-12
24 −
t
Y = harga ayam di Yogyakarta pada periode t-24
12 −
t
ε = nilai error pada periode t-12
Selain model ARIMA, model pelicinan eksponensial tunggal merupakan pilihan terbaik berikutnya untuk meramalkan data harga ayam di Yogyakarta.
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 851.886.
5.4.3. Peramalan Harga Ayam di Yogyakarta dengan Model Peramalan
Terbaik
Berdasarkan penerapan model time series yang disesuaikan dengan pola data harga ayam di Yogyakarta, model yang menghasilkan nilai MSE paling kecil
adalah model SARIMA 1,1,02,1,1
12
. Model ini selanjutnya digunakan sebagai
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