V. PERAMALAN HARGA AYAM ENAM KOTA BESAR DI JAWA-BALI
Data yang dianalisis dalam penelitian ini adalah data harga daging ayam broiler di tingkat konsumen pada enam kota besar di Jawa-Bali. Pemilihan enam
kota besar di Jawa-bali didasarkan bahwa enam kota tersebut dapat mewakili harga ayam tingkat konsumen di wilayah Indonesia. Data yang digunakan adalah
data harga konsumen dalam bentuk bulanan yang bersumber dari Badan Ketahanan Pangan BKP DEPTAN. Rentang data yang dianalisis dari Januari
2002 sampai Oktober 2006.
5.1. Peramalan Harga Ayam di DKI Jakarta
5.1.1. Identifikasi Pola Data Harga Ayam di DKI Jakarta
Harga Ayam di DKI Jakarta
10000 11
00 12
00 13000
14000 15000
16000 17
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 5. Plot Data Harga Ayam di DKI Jakarta
Berdasarkan plot data harga ayam di DKI Jakarta, 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 DKI Jakarta 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. Model tentatif yang digunakan adalah model yang dianggap sesuai dengan
pola data harga ayam di DKI Jakarta yang memiliki unsur trend dan musiman. Beberapa model tentatif akan disajikan sebagai bahan perbandingan dan untuk
menentukan model tentatif yang terbaik.
5.1.2. Model Peramalan Harga Ayam di DKI Jakarta
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 DKI Jakarta ditentukan dengan melihat nilai MSE terkecil. Tabel 6 menyajikan
nilai MSE hasil penerapan beberapa model time series yang dianggap sesuai dengan pola data harga ayam di DKI Jakarta.
Berdasarkan hasil penerapan beberapa model peramalan time series pada Tabel 6, nilai MSE terkecil diperoleh melalui model SARIMA 0,1,02,1,1
12
. Nilai MSE terkecil yang diperoleh berdasarkan model SARIMA 0,1,02,1,1
12
adalah sebesar 142.213.
Tabel 6. Nilai MSE Hasil Penerapan Model Time Series untuk Harga Ayam di DKI Jakarta
Metode Ordo L
MSE
Naïve 287.194
Rata-rata Sederhana 1.419.666
Rata-Rata Bergerak Sederhana 3
517.145 4
579.855 6
654.909 12
833.106 Rata-Rata Begerak Ganda
3 4.867.404
4 5.030.331
6 5.289.820
12 6.610.899
Pelicinan Eksponensial Tunggal 261.872
Pelicinan Eksponensial Ganda 289.931
Dekomposisi Aditif 3
610.909 4
618.126 6
607.303 12
561.208 Dekomposisi Multiplikatif
3 610.838
4 618.470
6 608.507
12 560.128
Winters Aditif 3
321.200 4
333.624 6
306.475 12
262.962 Winters Multiplikatif
3 321.319
4 331.902
6 314.176
12 271.324
ARIMA 1,1,1
256.884 1,1,2
243.951 0,1,2
258.221 0,1,02,1,0
12
174.636 0,1,02,1,1
12
142.213
Berdasarkan hasil diagnostik model, terdapat beberapa alternatif model ARIMA yang memenuhi syarat, yaitu ARIMA 1,1,1, ARIMA 1,1,2, ARIMA
0,1,2, dan SARIMA 0,1,02,1,0
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 ataup un 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 0,1,02,1,1
12
. Berdasarkan kriteria tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa model SARIMA 0,1,02,1,1
12
lebih cocok untuk menjelaskan pola data harga ayam di DKI Jakarta. Dari output pada Lampiran 2
persamaan model tersebut adalah:
12 24
12
7531 ,
9904 ,
9708 ,
2 ,
141
− −
−
+ −
− =
t t
t t
Y Y
Y ε
Dimana:
t
Y = nilai ramalan harga ayam di DKI Jakarta untuk satu periode ke depan
12 −
t
Y = harga ayam di DKI Jakarta pada periode t-12
24 −
t
Y = harga ayam di DKI Jakarta 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 DKI Jakarta.
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 261.872.
5.1.3. Peramalan Harga Ayam di DKI Jakarta dengan Model Peramalan
Terbaik
Berdasarkan penerapan model time series yang disesuaikan dengan pola data harga ayam di DKI Jakarta, model yang menghasilkan nilai MSE paling kecil
adalah model SARIMA 0,1,02,1,1
12
. Model ini selanjutnya digunakan sebagai model terbaik untuk meramalkan harga ayam di DKI Jakarta. Hasil Peramalan
harga ayam di DKI Jakarta ditampilkan pada Gambar 6 berikut.
Hasil Peramalan di Kota DKI Jakarta
16.000 16.500
17.000 17.500
18.000 18.500
19.000 19.500
20.000 20.500
Periode bulan ke- Harga Rpkg
Forecast 17.070 16.749 16.945 17.014 17.695 18.042 17.739 18.223 19.410 19.526 18.938 19.004 19.060 19.992 59
60 61
62 63
64 65
66 67
68 69
70 71
72
Gambar 6. Hasil Peramalan Harga Ayam di DKI Jakarta
Dilihat dari kecenderungan hasil peramalan harga ayam di DKI Jakarta untuk 14 periode yang akan datang menunjukkan bahwa harga ayam di DKI
Jakarta 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.
5.2. Peramalan Harga Ayam di Bandung
Kategori