Peramalan Harga Ayam di Semarang

Hasil Peramalan di Kota Bandung 15.000 16.000 17.000 18.000 19.000 20.000 21.000 22.000 23.000 24.000 25.000 Periode bulan Ke- Harga Rpkg Forecast 19.827 19.462 19.816 17.904 18.264 20.105 21.825 21.904 23.505 22.736 21.632 22.592 22.415 24.484 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 Gambar 8. Hasil Peramalan Harga Ayam di Bandung Dilihat dari kecenderungan hasil peramalan harga ayam di Bandung untuk 14 periode yang akan datang menunjukkan bahwa harga ayam di Bandung 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.

5.3. Peramalan Harga Ayam di Semarang

5.3.1. Identifikasi Pola Data Harga Ayam di Semarang

Berdasarkan plot data harga ayam di Semarang, 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 Semarang 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 Semarang 90 00 10 00 11 00 12000 13 00 14000 15 00 16 00 17000 18 00 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 9. Plot Data Harga Ayam di Semarang Model tentatif yang digunakan adalah model yang dianggap sesuai dengan pola data harga ayam di Semarang yang memiliki unsur trend dan musiman. Beberapa model tentatif akan disajikan sebaga i bahan perbandingan dan untuk menentukan model tentatif yang terbaik.

5.3.2. Model Peramalan Harga Ayam di Semarang

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 Semarang ditentukan dengan melihat nilai MSE terkecil. Tabel 8 menyajikan nilai MSE hasil penerapan beberapa model time series yang dianggap sesuai dengan pola data harga ayam di Semarang. Berdasarkan hasil penerapan beberapa model peramalan time series pada Tabel 8, nilai MSE terkecil diperoleh melalui model SARIMA 0,1,12,1,1 12 . Nilai MSE terkecil yang diperoleh berdasarkan model SARIMA 0,1,12,1,1 12 adalah sebesar 165.082. Tabel 8. Nilai MSE Hasil Penerapan Model Time Series untuk Harga Ayam di Semarang Metode Ordo L MSE Naïve 560.315 Rata-rata Sederhana 1.914.803 Rata-Rata Bergerak Sederhana 3 1.051.501 4 1.169.675 6 1.290.645 12 1.550.031 Rata-Rata Begerak Ganda 3 5.994.676 4 6.279.346 6 6.550.192 12 7.470.560 Pelicinan Eksponensial Tunggal 493.395 Pelicinan Eksponensial Ganda 513.731 Dekomposisi Aditif 3 1.108.177 4 1.122.530 6 1.108.606 12 900.549 Dekomposisi Multiplikatif 3 1.108.076 4 1.124.409 6 1.122.195 12 898.535 Winters Aditif 3 662.639 4 734.387 6 531.135 12 444.162 Winters Multiplikatif 3 663.468 4 741.563 6 551.901 12 459.572 ARIMA 1,1,2 443.860 0,1,11,1,1 12 446.683 0,1,00,1,1 12 502.349 0,1,12,1,1 12 165.082 0,1,11,1,0 12 481.018 Berdasarkan hasil diagnostik model, terdapat beberapa alternatif model ARIMA yang memenuhi syarat, yaitu ARIMA 1,1,2, SARIMA 0,1,11,1,1 12 , SARIMA 0,1,00,1,1 12 dan SARIMA 0,1,11,1,0 12 . Keempat 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 keempat 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 keempat 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 keempat 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 keempat model, karena model tersebut telah berada pada bentuk yang paling sederhana. 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 0,1,12,1,1 12 . Berdasarkan kriteria tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa model SARIMA 0,1,12,1,1 12 lebih cocok untuk menjelaskan pola data harga ayam di Sema rang. Dari output pada Lampiran 4 persamaan model tersebut adalah: 13 12 1 24 12 3871 , 6839 , 3871 , 9853 , 8244 , 3 , 204 − − − − − + + + − − = t t t t t t Y Y Y ε ε ε Dimana: t Y = nilai ramalan harga ayam di Semarang untuk satu periode ke depan 12 − t Y = harga ayam di Semarang pada periode t-12 24 − t Y = harga ayam di Semarang pada periode t-24 1 − t ε = nilai error pada periode t-1 12 − t ε = nilai error pada periode t-12 13 − t ε = nilai error pada periode t-13 Selain model ARIMA, model winters aditif dengan ordo L 12 merupakan pilihan terbaik berikutnya untuk meramalkan data harga ayam di Semarang. Model ini memberikan kemudahan tetapi tetap mengutamakan tingkat keakuratan yang tinggi. Model winters aditif menghasilkan nilai MSE terkecil berikutnya setelah model ARIMA, yaitu sebesar 444.162.

5.3.3. Peramalan Harga Ayam di Semarang dengan Model Peramalan

Terbaik Berdasarkan penerapan model time series yang disesuaikan dengan pola data harga ayam di Semarang, model yang menghasilkan nilai MSE paling kecil adalah model SARIMA 0,1,02,1,0 12 . Model ini selanjutnya digunakan sebagai model terbaik untuk meramalkan harga ayam di Semarang. Hasil Peramalan harga ayam di Semarang ditampilkan pada Gambar 10 berikut. Hasil Peramalan di Kota Semarang 15.000 16.000 17.000 18.000 19.000 20.000 21.000 22.000 23.000 24.000 25.000 Periode bulan ke- Harga Rpkg Forecast 18.218 17.779 18.681 16.734 16.995 18.632 20.164 20.831 23.021 24.170 23.550 23.358 24.407 25.398 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 Gambar 10. Hasil Peramalan Harga Ayam di Semarang Dilihat dari kecenderungan hasil peramalan harga ayam di Semarang untuk 14 periode yang akan datang menunjukkan bahwa harga ayam di Semarang 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