PENDEKATAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE TERHADAP PERKIRAAN HARGA BAWANG MERAH DI KOTA PANGKALPINANG

Abstract

Bawang Merah (Allium Cepa) merupakan komoditas hortikultura yang memiliki nilai ekonomis tinggi dan peluang pasar yang besar. Bawang merah mempunyai andil sekitar 17,72% sebagai penyumbang inflasi di Kota Pangkalpinang. Permasalahan utama komoditas bawang merah adalah sifat musiman yang berpengaruh terhadap ketersediannya di pasar. Ketersediaan jumlah bawang merah tersebut juga berpengaruh terhadap fluktuatif harga bawang yang tidak menentu. Oleh karena itu diperlukan penelitian dalam memprediksi harga bawang merah. Metode penelitian bisa digunakan untuk meramalkan harga bawang merah yaitu pendekatan metode Autoregressive Integrated Moving Avarage(ARIMA) . Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang didapatkan dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategi Nasional (PIHPS Nasional) dari bulan Januari tahun 2020 hingga bulan Mei 2023. Pada penelitian ini akan dilakukan perkiraan harga bawang merah pada Pasar Pagi dan Pasar Pembangunan di Kota Pangkalpinang. Hasil penelitian ini didapatkan bahwa model yang terbaik dalam memprediksi harga bawang merah adalah model ARIMA (3,3,1) untuk harga bawang merah di Pasar Pagi dan model ARIMA (3,3,3) untuk harga bawang merah di Pasar Pembangunan. Hal ini bisa terjadi dikarenakan nilai Root Mean Square Error (RMSE) yang dimiliki setiap pasar lebih kecil dari nilai RMSE yang lainnya. Nilai RMSE terkecil pada harga bawang merah Pasar Pagi adalah Model ARIMA (3,3,1) dengan RMSE sebesar 7941,783 dan Model ARIMA (3,3,3) untuk harga merah Pasar Pembanguan dengan nilai RMSE sebesar 6454,093. Hasil prediksi dari bulan Juni 2023 hingga Mei 2024 harga jual bawang merah di Pasar Pagi lebih mahal dibandingkan harga jual bawang merah di Pasar Pembangunan.