Prediksi Beras dan Cabai Rawit Provinsi Jawa Timur Menggunakan Brown’s Double Exponential Smoothing dan Brown’s Weighted Exponential Moving Average - Ngatini; Islamiyah, Adindatul; Andayani, Puji; Riskajaya, Yohanes Indra (Sustainability and Social Impact, 2025)
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.