Prediksi Beras dan Cabai Rawit Provinsi Jawa Timur Menggunakan Brown’s Double Exponential Smoothing dan Brown’s Weighted Exponential Moving Average
Keywords:
komoditi beras, komoditi cabai rawit, RMSE, brown’s double exponential smoothing, brown’s weighted exponential moving averageAbstract
Harga beras dan cabai rawit di Indonesia masih mengalami naik turun sedangkan angka kebutuhan pangan mengalami peningkatan setiap tahunnya, hal ini sebanding dengan meningkatnya jumlah penduduk Indonesia. Fluktuasi harga dapat merugikan sektor UMKM dan masyarakat menengah ke bawah sehingga membutuhkan solusi yang dapat mengurangi dampak tersebut. Salah satunya adalah dengan melakukan peramalan periode ke depan menggunakan beberapa metode yaitu Brown’s Double Exponential Smoothing dan Brown’s Weighted Exponential Moving Average. Tujuan penelitian adalah mengetahui panjang periode optimal dalam sekali peramalan dan metode terbaik untuk meramalkan beras dan cabai rawit. Penelitian ini menggunakan data harga beras dan cabai rawit provinsi Jawa Timur mulai 1 Januari 2020 hingga 31 Juni 2023 yang diambil dari website resmi PIHPS Nasional. Perbandingan hasil peramalan data testing selama 174 hari harga komoditi beras menunjukkan bahwa metode B-DES menghasilkan prediksi lebih akurat dengan rerata terkecil RMSE Rp 290, sedangkan prediksi cabai rawit lebih akurat menggunakan metode B-WEMA dengan rerata terkecil RMSE sebesar Rp 2.386.
References
Abidin, A., & Adi, S. (2023). Puluhan Warga Serbu Operasi Pasar di Banyuwangi, Antusias Harga Bahan Pokok Lebih Murah dari Pasar. TribunBayuwangi.Com. https://jatim.tribunnews.com/2023/07/20/puluhan-warga-serbu-operasi-pasar-di-banyuwangi-antusias-harga-bahan-pokok-lebih-murah-dari-pasar
Akbar, E. (2023). Jelang Ramadhan, Sejumlah Harga Sembako Alami Kenaikan. https://www.pasuruankab.go.id/isiberita/jelang-ramadhan-sejumlah-harga-sembako-alami-kenaikan
Akbari, F., Setyanto, A., & Wibowo, F. W. (2018). Optimasi Parameter Pemulusan Algoritma Brown Menggunakan Metode Golden Section Untuk Prediksi Data Tren Positif dan Negatif. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 2(1), 307–314. https://doi.org/10.29207/resti.v2i1.263
Ariwanda, G., Cholissodin, I., & Tibyani. (2019). Prediksi Harga Cabai Rawit di Kota Malang Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine ( ELM ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, III(6), 5291–5298.
Deswita, D. R., Hoyyi, A., & Widiharih, T. (2020). Pemodelan Metode Brown’S Double Exponential Smoothing (B-Des) Dan Brown’S Weighted Exponential Moving Average (B-Wema) Menggunakan Optimasi Levenberg-Marquardt Pada Jumlah Wisatawan Di Jawa Tengah. Jurnal Gaussian, 9(3), 316–325. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v9i3.27956
Halide, H. (2009). Esensi Predikasi. Pustaka Pena Press Makassar.
Hansun, S. (2016). A New Approach of Brown’s Double Exponential Smoothing Method in Time Series Analysis. Balkan Journal of Electrical and Computer Engineering, 4(2). https://doi.org/10.17694/bajece.14351
Kurnia, N. (2022). Penerapan Peramalan Penjualan Sembako Menggunakan Metode Single Moving Average (Studi Kasus Toko Kelontong Dedeh Retail). Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 8(17), 307–316. https://doi.org/10.5281/zenodo.7076573
Makridakis, S., Steven, C. W., & Victor, E. M. G. (2003). Metode dan Aplikasi Peramalan. Binarupa Aksara.
Mukhlasin, P. A. R. (2019). BROWN’S WEIGHTED EXPONENTIAL MOVING AVERAGE (B-WEMA) DENGAN OPTIMASI LEVENBERG-MARQUARDT DALAM PREDIKSI RATE OF RETURN SAHAM. Universitas Islam Indonesia Yogyakarta.
Mustakim, & Yanti, N. H. (2022). ANALISIS PENGARUH KENAIKAN HARGA CABAI TERHADAP KONSUMSI USAHA MIKRO KECIL DAN MENENGAH (UMKM) DI KUALA TUNGKAL. Al-Mizan : Jurnal Ekonomi Syariah, 5, 39–49.
Putri, D. I., Prasetijo, A. B., & Rochim, A. F. (2021). Prediksi Harga Saham Menggunakan Metode Brown’s Weighted Exponential Moving Average dengan Optimasi Levenberg-Marquardt. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi, 10(1), 11–18. https://doi.org/10.22146/jnteti.v10i1.678
Sanjaya, F. I., & Heksaputra, D. (2020). Prediksi Rerata Harga Beras Tingkat Grosir Indonesia dengan Long Short Term Memory. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 7(2), 163–174. https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i2.388
Utami, R., Pratama, K. D., & Atmojo, S. (2022). Comparison of Exponential Moving Average and Brown’s Double Exponential Smoothing Method for Forecasting Glass Craft Sales. Procedia of Engineering and Life Science, 2(2). https://doi.org/10.21070/pels.v2i2.1229
Wijaya, S. U., & Ngatini, N. N. (2020). Pengembangan Pemodelan Harga Beras di Wilayah Indonesia Bagian Barat dengan Pendekatan Clustering Time Series. Limits: Journal of Mathematics and Its Applications, 17(1), 51. https://doi.org/10.12962/limits.v17i1.5994
Yani, T. A. R., Wahyuningsih, S., & Siringoringo, M. (2022). Optimasi Parameter Pemulusan Pada Metode Peramalan Double Exponential Smoothing Holt Menggunakan Golden Section ( Studi Kasus : NTPT Provinsi Kalimantan Timur Tahun 2014-2019 ) Optimization of Smoothing Parameters in the Double Exponential Smoothing Holt. Jurnal Eksponensial, 13(1), 51–56. http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/880%0Ahttp://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/download/880/361
Published
How to Cite
Issue
Section
Categories
License
Copyright (c) 2025 Sustainability and Social Impact
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
