## Peramalan Harga Cabai Merah Indonesia: Pendekatan ARIMA
Forecasting Indonesian Red Chilli Prices: The ARIMA Approach
Adhis Millia Windhy* 1 , Ahmad Syariful Jamil 2
1 Balai Besar Pelatihan Pertanian Ketindan, Kementerian Pertanian
2 Balai Pelatihan Pertanian Jambi, Kementerian Pertanian e-mail: * 1 adhismillia@pertanian.go.id,

## ABSTRAK
Cabai merah ini juga menjadi salah satu komoditas penyumbang inflasi karena fluktuasi harganya  yang  bersifat  musiman.  Fluktuasi  harga  tersebut  akan  berpengaruh  terhadap efektivitas kebijakan stabilisasi harga komoditas pertanian. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan  untuk:  1)  menganalisis  keragaan  cabai  merah  di  Indonesia,  2)  menganalisis peramalan  harga  cabai  merah  di  Indonesia.  Metode  yang  digunakan  untuk  menjawab tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  Metode  deskriptif  dan  metode  peramalan  harga menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  berupa  harga  rata-rata cabe merah nasional secara mingguan sebanyak 540 series. Rentang data tersebut dari Minggu ke-1 Bulan  Januari  2010  hingga  Minggu  ke-5  Bulan  Desember  2018.  Model  ARIMA digunakan dalam penelitian ini dalam rangka menjawab tujuan penelitian. Harga rata-rata cabai  merah  Indonesia  secara  rata-rata  mengalami  fluktuasi  yang  relatif  tinggi  selama rentang  periode  penelitian.  Hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  model  ARIMA  terbaik untuk  memprediksi  harga  cabai  merah  nasional  adalah  model  ARIMA  (1,1,0).  Harga cabai merah prediksi menunjukkan bahwa di masa yang akan datang harga cabai merah cenderung menurun. Penurunan harga cabai diduga diakibatkan menurunnya permintaan setelah  libur  tahun  baru.  Oleh  karena  itu,  untuk  meminimalisasi  fluktuasi  harga  cabai merah  perwakilan  pemerintah  seperti  Bulog  seharusnya  dapat  menjadi buffer atau penyangga pasokan dan sebagai penstabil harga.

## Kata kunci—Fluktuasi harga, Peramalan, ARIMA

## ABSTRACT
Red chilli is one of the commodities contributing to inflation due to seasonal fluctuations in its price. These price fluctuations will affect the effectiveness of the price stabilization policy  for  agricultural  commodities.  Therefore,  this  study  aims  to:  1)  analyze  the performance of red chilli in Indonesia, 2) analyze the forecasting of red chilli prices in Indonesia. The method used to answer the objectives in this study is a descriptive method and  price  forecasting  method  using  the  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) model. The data used in this study is secondary data in the form of an average weekly price of national red chillies as many as 540 series. The data range is from the 1st week of January 2010 to the 5th week of December 2018. The ARIMA model is used
Peramalan Harga Cabai Merah di Indonesia: Pendekatan ARIMA ………….... Adhis Millia Windhy, dkk
in this study in order to answer the research objectives. The average price of Indonesian red chillies has relatively high fluctuations throughout the study period. The estimation results show that the best ARIMA model to predict the price of national red chilli is the ARIMA model (1,1,0). The prediction of red chilli prices shows that the price of red chilies will tend to decline in the future. The decline in chilli prices is thought to be due to lower demand after the New Year holidays. Therefore, to minimize price fluctuations for red chilli peppers, government representatives such as Bulog should be able to act as a buffer or supply buffer and as a price stabilizer.

## Keywords—Price fluctuations, Forecasting, ARIMA

## PENDAHULUAN
Cabai  merah  merupakan  salah satu  dari  beberapa  komoditas  strategis yang  ada  di  Indonesia.  Namun,  cabai merah  ini  juga  menjadi  salah  satu komoditas  penyumbang  inflasi  karena fluktuasi harganya yang bersifat musiman dimana potensi kenaikan harga terjadi  pada  saat  musim  penghujan, bulan Ramadhan, menjelang tahun baru ataupun  hari-hari  besar  dan  keagamaan lainnya.  Menurut  data  (Pusdatin,  2016) kenaikan  harga  pada  cabai  merah  di musim-musim tertentu cukup signifikan sehingga  mempengaruhi  tingkat  inflasi di  masyarakat.  Harga  cabai  merah domestik  uang  terus  meningkat  dan semakin  fluktuatif  sehingga  terjadi pergeseran  waktu  harga  tertinggi  cabai merah  Indonesia  yang  jauh  lebih  tinggi daripada  harga  cabai  merah  di  pasar inetrnasional  yang  mengakibatkan  daya saing cabai merah Indonesia yang lebih rendah dibandingkan dengan negara lain.
Bagi masyarakat Indonesia, dalam  kehidupan  sehari-hari  canai merah  merupakan  komodtas  pertanian yang  dibutuhkan  bukan  hanya  untuk dikonsumsi  sebagai  bahan  masakan tetapi  juga  sangan  disukai  dari  segi bisnis panen cabai yang dapat mendatangkan  keuntungan  bagi  petani. Adanya  karakteristik  sifat  dari  cabai merah  berupa  ketidakstabilan  harga cabai  merah  yang  berfluktuasi  yang
dapat  berakibat  buruk  bagi  masyarakat (Puspatika & Kusumawati, 2018)
Menurut Nugrahapsari dan
Arsanti  (2019)  fluktuasi  harga  cabai akan  berpengaruh  terhadap  efektivitas kebijakan  stabilisasi  harga  komoditas pertanian  sebagai  salah  satu  kebutuhan pokok yang ditetapkan melalui Peraturan Presiden  (Perpres)  Nomor  71  Tahun 2015 tentang
Penetapan dan
Penyimpanan  Harga  Kebutuhan  Pokok dan  Barang  Penting,  maka  pemerintah wajib  melakukan  upaya-upaya  untuk menjamin
ketersediaan dan keterjangkauan  harga  cabai  sepanajng waktu.  Oleh  sebab  itu,  diperlukan informasi yang lengkap mengenai harga cabai  untuk  mendukung  kebijakan stabilisasi  harga  komoditas  pertanian  di Indonesia.
Nur Hadiansyah (2017) menyebutkan  dalam  mengkaji  data prediksi harga cabai dengan menggunakan model time series ARIMA baik dengan testing dan training model  ARIMA  memiliki  performasi yang  baik  untuk  memprediksi  harga cabai  di  masa  mendatang,  sebagai langkah  antisipasi  permintaan  pasar yang  fluktuatif.  Sedangkan  penelitian yang dilakukan Puspatika dan Kusumawati  (2018)  membahas  tentang peramalan  harga  cabai  dengan  metode ARIMA  ARCH  GARCH  dan Single Moving  Average di  kota  Semarang didaptkan  hasil  penggunaan  Metode
ARIMA  ARCH  GARCH  lebih cocok digunakan untuk data cabai rawit merah  karena  data  memiliki  volatilitas yang tinggi dan Single Moving Average ARIMA  lebih  cocok  untuk  cabai teropong, keriting dan rawit hijau karena data  tidak  jauh  berbeda  dari  data aktualnya.  Peramalan  harga  cabai  ini dapat  membantuk stakeholder dalam mengurangi  dampak  buruk  fluktuasi harga  cabai.  Pengamatan  tentang  harga cabai  merah  juga  dilakukan  oleh Irnawati  dan  Trisusanto  (2019)  yang berfokus  di  10  kota  yakni  Medan, Bandar  Lampung,  Jakarta,  Bandung, Semarang,
Surabaya, Denpasar, Pontianak,  Samarinda  dan  Makassar dalam penelitiannya menggunakan model ARIMA sebagai dalah satu model yang dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan- kemungkinan terjadinya kenaikan harga cabai merah sehingga dapat
menganalisis  dan  mengetahui  arah kecenderungan  harga  cabai  merah selama  empat  bulan  kedepan  dan Pemerintah  dapat  mengambil  upaya- upaya  dalam  mengantisipasi  dengan mengupayakan kestabilan pasokan cabai merah sepanjang tahun.
Permasalahan harga cabai merah yang  tidak  menentu  dan  cendering  naik dapat  mengakibatkan  kerugian  bagi negara  maupun  masyarakat.  Salah  satu solusi  yang  dapat  digunakan  untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan  melakukan  peramalan  harga yang  dapat  memprediksi  kemungkinan kenaikan  harga  cabai  merah  secara cepat,  tepat  dan  akurat  (Adiatmaja, Setiawan, dan Wihandika, 2019)
Berdasarkan hal
tersebut penelitian  ini  buat  bertujuan  untuk:  1) Menganalisis  keragaan  cabai  merah  di Indonesia,  2)  Menganalisis  peramalan harga cabai merah di Indonesia

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder  time  series  berupa  harga  rata- rata  cabe  merah  nasional  secara mingguan sebanyak 540 series. Rentang data  tersebut  dari  Minggu  ke-1  Bulan Januari 2010 hingga Minggu ke-5 Bulan Desember 2018. Data penelitian tersebut didapatkan  secara  online  pada  Pusat Data Pertanian.
Data  series  tersebut  kemudian dilakukan pengecekan stasioneritas sebagai tahapan awal proses analis data. Pengecekan  stasioneritas  merupakan salah satu hal yang paling mendasar dan paling  penting  dalam  melihat  perilaku data  time  series  (Sugiarto  et  al.,  2017). Terdapat dua perilaku stasioneritas pada data time series yaitu stasioneritas pada rata-rata dan variansi. Dimana perlakuan untuk kedua kasus tersebut berbeda yaitu pada rata-rata diperlukan proses differencing,  sementara  untuk  varians diperlukan  transformasi  (Pamungkas  & Wibowo, 2018).
Pengecekan  stasioneritas  data harga cabai  dilakukan menggunakan uji akar    unit  Augmented  Dickey  Fuller (Rabbani,  2021).  Data  yang  sudah stasioner  baik  dalam  rata-rata  dan varians,  dilakukan  estimasih  model ARIMA  sementara  (tentative)  ( p,d,q ) yang  sesuai.  Penetapan  ordo p,d,q ditentukan  melalui  pengamatan  pola Autocorrelation  Function  (ACF)  dan
Partial Autocorrelation Function (PACF). Model ARIMA terbaik selanjutnya dilakukan pemeriksaan diagnostic  yaitu  uji  white  noise  dan  uji normalitas. Uji white noise pada residual menggunakan Ljung-Box dengan hipotesis  yang  diuji  adalah  residual sudah  white  noise  (Pamungkas  &
Wibowo,  2018).  Residual  telah  white noice  jika  nilai  p-value  lebih  besar  dari nilai alpha (5%). Uji statistic
Peramalan Harga Cabai Merah di Indonesia: Pendekatan ARIMA ………….... Adhis Millia Windhy, dkk
Kolmogorov-Smirnov selanjutnya
digunakan  untuk  menguji  normalitas residual. Residual dikatakan terdistribusi normal  jika  p-value  lebih  dari  alpha (5%).  Model  yang telah  lolos  kedua  uji tersebut  selanjutnya  digunakan  untuk meramalkan harga cabai.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Keragaan Harga Cabai Merah Nasional Cabai  merah  sebagai  salah  satu tanaman komersial penting bagi masyarakat Indonesia. Sebagai
komoditas  penting  bagi  perekonomian Indonesia cabai merah sering mengalami kenaikan  harga  yang  tajam  sehingga memberikan  sumbangan  inflasi  yang tinggi (Sukiyono & Janah, 2019).
Tingginya tingkat konsumsi masyarakat  Indonesia  terhadap  cabai
merah sehingga Pemerintah menetapkan cabai merah  termasuk dalam komoditas strategis  yang  memiliki  kontribusi signifikan  dalam  pembentukkan  angka inflasi,  khususnya  untuk  inflasi volatile food .  Sebagai  komoditas  strategis,
fluktuasi  harga  cabai  merah  yang  naik turun  ini  dapat  mempengaruhi  perilaku masyarakat  baik  dalam  mengusahakan maupun  mengkonsumsi  cabai  merah juga  efektivitas  kebijakan  stabilitas harga komoditas pertanian.
Berdasarkan data dari (Pusdatin, 2019), perkembangan harga cabai merah nasional pada rentang data dari minggu I bulan  Januari  2010  hingga  minggu  V bulan  Desember  2018  menunjukkan perubahan harga cabai merah di tingkat konsumen  mengalami  perubahan  harga yang  terus  berfluktuasi  dengan  adanya kecenderungan/tren fluktuasi harga yang naik (Gambar 1).
Gambar 1. Keragaan Harga Cabai Merah Nasional
Rata-rata harga cabai merah pada rentang  data  tersebut  sebesar  Rp. 24.863,20. Fluktuasi harga cabai terlihat dengan  adanya  penurunan  harga  cabai merah,  harga  terendah  cabai  merah terjadi  pada  Maret  2010  minggu  ke  IV sebesar  Rp.11.564,94.  Kenaikan  harga cabai  merah  yang  paling  tinggi  terjadi
pada  tahun  2014  bulan  Desember minggu  ke  IV  berada  pada  harga  Rp. 63.181,42. Peningkatan harga cabai dari tahun  ketahun  menggambarkan  bahwa cabai  merah  sangat  disenangi  oleh konsumen  di  Indonesia.  Pada  musim tertentu  (musim  hujan,  musim  hajatan, tahun  baru  serta  perayaan  hari  besar)
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 1 16 31 46 61 76 91 106 121 136 151 166 181 196 211 226 241 256 271 286 301 316 331 346 361 376 391 406 421 436 451 466 481 496 511 526
Peramalan Harga Cabai Merah di Indonesia: Pendekatan ARIMA ………….... Adhis Millia Windhy, dkk
biasanya  harga  cabai  merah  akan meningkat  secara  tajam  sehingga  dapat mempengaruhi  tingkat  inflasi  (Saptana et al., 2012) Peramalan
Harga
berdasarkan
ARIMA
Sebelum  mengestimasi  model ARIMA,  terlebih  dahulu  dilakukan  uji stasionertias  data  menggunakan  uji Augmented Dicky Fuller (ADF) dengan tingkat  signifikansi  5  persen.  Kriteria pengujian  yaitu  apabila  p-value  kurang dari  5%,  maka  dapat  disimpulkan  tolak H0 atau data series telah stasioner. Hasil pengujian ADF disajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Uji Statsioneritas
Variabel Nilai ADF Level First Difference P_Cabai 0.1617 0.0000**
**Stasioner pada taraf nyata 1%
Tabel  1  menunjukkan  bahwa variabel  harga  rata-rata  cabai  merah nasional  tidak  stasioner  pada  level. Setelah  dilakukan  pembedaan  pertama (1 st differencing ),  diperoleh  kesimpulan bahwa  variabel  telah  stasioner.  Hal  ini ditunjukkan  dari  nilai  p-value  (0,0000) yang  kurang  dari  tingkat  signifikansi (alpha  =  10%).  Hasil  uji  stasioneritas mengindikasikan  nilai  d  =1,  maka analisis ARIMA dapat dilanjutkan. Setelah  data  stasioner,  tahap  berikutnya dilakukan  identifikasi  model  ARIMA tentative. Identifikasi tersebut dilakukan dengan  menganalisis  perilaku  atau  pola dari autocorrelation function (ACF) dan partial autocorrelation function (PACF).
Gambar 2. ACF pada level
Gambar 3. PACF pada Level Gambar menunjukkan ACF harga  rata-rata  cabai  merah  nasional bersifat dying down . Hal ini mencerminkan  data  pada  asli  (level) tidak  stasioner.  Dimana  hasil  ini  juga telah  dikonfirmasi  oleh  hasil  uji stasioneritas  ADF.  Oleh  karena  itu, penentuan  pola  ACF  dan  PACF dilanjutkan  pada  tangkat  pembedaan pertama  (1 st differencing )  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5 berikut.
Peramalan Harga Cabai Merah di Indonesia: Pendekatan ARIMA ………….... Adhis Millia Windhy, dkk

## Gambar 5. PACF pada Pembedaan Pertama
Hasil pola ACF setelah
dilakukan  pembedaan  pertama  bersifat damped sine wave . (Gambar 4). Hal ini mencerminkan  bahwa  data  harga  rata- rata  cabai  nasional  telah  stasioner. Sementara itu, pola PACF telah terlihat menunjukkan  pola cut  off pada  lag  1 Gambar  5).  Berdasarkan  kedua  pola korelogram  ACF  dan  PACF  dapat disimpulkan,  model  tentatif    ARIMA yang diperoleh adalah AR murni. Dalam rangka  mengestimasi  model  terbaik, pada  penelitian  ini  dilakukan  estimasi model ARIMA lebih  lanjut dan membandingkan  model  tentative  yang didapatkan.  Proses  estimasi  model tentative  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan  bantuan  software  E-views  dan minitab. Hal ini dilakukan dalam rangka memberikan gambaran
yang komprehensif terkait uji diagnostic.
Hasil  estimasi  model  ARIMA tentative disajikan pada Tabel 2. Setelah dilakukan  estimasi  model  ARIMA selanjutnya  dilakukan  evaluasi  dalam rangka  memastikan  model  terbaik. Evaluasi  penentuan  model  ARIMA
terbaik  dari  beberapa  model  didasarkan pada kriteria antara lain (Firdaus 2011):
1. Residual atau error peramalan bersifat random.  Hal  ini  ditunukkan  grafil ACF dan PACF menunjukkan adanya pola cut  off .  Berdasarkan  pola  ACF dan  PACF  di  atas,  model  ARIMA (1,1,0) telah menunjukkan pola cut off pada lag 1 baik pada ACF dan PACF.
2. Model parsimonious. Model ARIMA (1,1,0)  telah  menunjukkan      model
relatif dalam bentuk paling sederhana.
3. Parameter  yang  diestimasi  berbeda nyata  dengan  nol.  Model  ARIMA (1,1,0)  telah  memenuhi  kriteria  ini, dimana parameter AR telah signifikan dengan  p-value  (0.0000)  kurang  dari alpha 1% (Tabel 2).
4. Kondisi invertibilitas ataupun stasioneritas harus terpenuhi, dimana jumlah  koefisien  MA  atau  AR masing-masing  harus  kurang  dari  1. Model ARIMA (1,1,0) telah memenuhi kriteria invertibilitas dengan  nilai  koefisien  AR  sebesar
0.3049.
5. Proses iterasi harus convergence . Bila ini  terpenuhi  maka  pada session terdapat  pernyataan relative  change in  each  estimate  less  than 0,0010.
Pada output minitab, estimasi ARIMA  (1,1,0) telah  dipenuhi.
6. Model harus memiliki nilai AIC dan
SC  terkecil.  Tabel  1  menunjukkan bahwa model ARIMA (1,1,0)
memiliki  nilai  AIC  dan  SC  terkecil dibandingkan dengan model tentative lainnya.

## Tabel 2 Model ARIMA Tentatif
Model ARIMA Signifikansi Parameter AIC SC AR MA (1,1,0) V - 18.33249 18.35022 (2,1,0) V - 18.42.128 18. 43904 (3,1,0) X - 18.43252 18.45031 (0,1,1) - V 18.34343 18.36113 (0,1,2) - V 18.42128 18.43904 (0,1,3) - X 18.43252 18.45031
Peramalan Harga Cabai Merah di Indonesia: Pendekatan ARIMA ………….... Adhis Millia Windhy, dkk
(1,1,1) V X 18.33668 18.36327 (1,1,2) V X 18.33548 18.36207 (2,1,1) V V 18.33729 18.36392 (2,1,2) X X 18.42540 18.45203 (3,1,1) X V 18.34817 18.37485 (1,1,3) V X 18.33408 18.35667 (3,1,2) X V 18.42249 18.44917 (2,1,3) V X 18.41994 18.44657 (3,1,3) V V 18.42070 18.44738 Berdasarkan hasil evaluasi kriteria  model  ARIMA,  selanjutnya dapat dilakukan peramalan untuk beberapa  minggu  ke  depan.    Hasil estimasi  peramalan  4  minggu  model ARIMA  (1,1,0)  kedepan  menunjukkan harga  yang  cenderung  menurun.  Hasil peramalan  harga  cabai  merah  nasional ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3 Peramalan Harga Cabai Merah Nasional
Period Forcast Lower Upper Actual 541 23636,9 19123,4 28150,3 542 23281,6 15989,1 30574,2 543 23197,6 13719,0 32676,2 544 23186,6 11891,5 34481,6 Tabel  3  menunjukkan  bahwa pada  periode  ke-544  harga cabai  merah nasional cenderung mengalami
penurunan. Periode ke-544 pada penelitian ini adalah minggu ke-4 Bulan
Januari  2019.  Penurunan  harga  tersebut diakibatkan adanya penurunan permintaan  cabai  merah,  setelah  terjadi lonjakan pada libur natal dan tahun baru pada akhir Bulan Desember hingga awal Bulan Januari.

## Implikasi Kebijakan
Cabai  merah  merupakan  salah satu komoditas sayuran unggulan nasional dengan daya adaptasi dan nilai ekonomi  tinggi  yang  mendapatkan perhatian serius dari pemerintah maupun pelaku  usaha  karena  kontribusinya terhadap perekonomian nasional (Wulandari,  2020).  Cabai  merah  juga
merupakan  satu  dari  11  komoditas pangan yang memiliki kontribus signifikan  dalam  pembentukan  angka inflasi  terutama  inflasi  volatile  food (Pusdatin,  2019).  Hal  ini  dikarenakan fluktuasi  harga  cabai  merah  nasional yang  bersifat  musiman  dimana  potensi kenaikan harga terjadi pada saat musim penghujan, bulan Ramadhan dan menjelang  tahun  baru  sehingga  cukup signifikan dalam mempengaruhi tingkat inflasi  nasional.  (Nugrahapsari  dan Arsanti,  2019).  Adanya  sifat  musiman cabai  merah  sedangkan  konsumsi  cabai merah terjadi  sepanjang tahun  sehingga cabai merah memerlukan biaya penyimpanan  dan  penanganan  yang lebih besar dibandingkan produk pertanian  yang  tidak  musiman.  Selain juga cabai merah merupakan komoditas yang tidah tahan lama, mudah rusak atau busuk  ( perishable )  sehingga  perlu penanganan khusus.
Ketidakpastian  harga  cabai  dan pengaruhnya  terhadap  perekonomian Indonesia mengakibatkan informasi harga cabai pada masa yang akan datang menjadi  sangat  penting  (Sukiyono  &
Janah,  2019).  Harga  cabai  yang  tidak menentu  dan  bahkan  cenderung  terus mengalami  kenaikan  pada  beberapa waktu  tertentu  bisa  berpengaruh  buruk bagi  masyarakat  dan  negara  (Putri  & Wardhani,  2020).  Fluktuasi  harga  cabai ini disebabkan oleh banyak faktor antara lain  faktor  cuaca,  penyerangan  hama, spekulasi tengkulak, buruknya pengelolaan  stok  pangan  nasional  dan
Peramalan Harga Cabai Merah di Indonesia: Pendekatan ARIMA ………….... Adhis Millia Windhy, dkk
lemahnya regulasi pengaturan harga oleh Pemerintah (Nisa et al., 2020).
Fluktuasi harga cabai merah juga disebabkan oleh besarnya jumlah permintaan  dan  sedikitnya  jumlah penawaran. Tingginya jumlah penawaran maka harga cabai merah akan rendah,  sedangkan  semakin  sedikitnya jumlah  penawaran  cabai  merah  maka harga akan semakin meningkat (Sukmawati  et  al.,  2017).  Fluktuasi harga cabai ini  juga akan memengaruhi dalam  efektivitas  kebijakan  stabilisasi harga  komoditas  pertanian.  Melalui Peraturan  Presiden  (Perpres)  Nomor  71 Tahun  2015  tentang  Penetapan  dan Penyimpanan  Harga  Kebutuhan  Pokok dan  Barang  Penting,  maka  pemerintah wajib  melakukan  upaya-upaya  untuk menjamin ketersediaan dan
keterjangkauan  harga  cabai  sepanjang waktu.  Oleh  karena  itu,  diperlukan informasi yang lengkap mengenai harga cabai  untuk  mendukung  kebijakan stabilisasi  harga komoditas pertanian di Indonesia  (Nugrahapsari  &  Arsanti, 2019).
Oleh karena itu perlunya upaya- upaya  dalam  menjaga  kestabilan  harga cabai merah dipasaran. Adapun kebijakan-kebijakan yang dapat diimplementasikan oleh Pemerintah sebagai berikut:
1. Untuk meminimalisasi fluktuasi harga  cabai  perwakilan  pemerintah seperti  Bulog  seharusnya  dapat berfungsi menjadi buffer atau
penyangga  pasokan  dan  sebagai penstabil harga
2. Pemerintah sebaiknya dapat
memberikan  kebijakan  mengenai penetapan harga jual yang stabil baik dikalangan  petani  maupun  pedagang (Fina & Yuliawati, 2019)
3. Memperkuat implementasi kebijakan pembatasan  impor  cabai  merah
sebagai salah satu upaya perlindungan terhadap petani
domestik  perlu  diimbangi  dengan manajemen  distribusi  pasokan  yang baik  sebagai  langkah  antisipasi gejolak  harga.  Manajemen  distribusi pasokan  ini  dapat  dilakukan  dengan cara  melakukan  pengaturan  pola produksi, pola tanam dan pengembangan  daerah  produksi  baru sebagai buffer  zone .  Upaya  ini  juga diikuti  dengan  perbaikan  sistem logistik, pasca panen, dan tata niaga, khususnya dalam mengurangi tingkat kehilangan hasil panen (Nugrahapsari & Arsanti, 2019).
4. Memperkuat pengembangan kawasan penanaman cabai merah pada sentra- sentra hortikultura agar bisa menjaga kestabilan produksi.
5. Upaya  menyediakan  cabai  merah dengan  tetap  melakukan  penanaman di  sepanjang  musim  termasuk  pada musim penghujan dan musim kemarau  agar  dapat  meningkatkan dan  menjaga  kestabilan  produksi cabai  merah  pada  musim-musim tertentu.
6. Menerapkan  upaya  intensifikasi  dan ekstensifikasi lahan agar dapat menjaga  kestabilan    produksi  cabai merah.  Misalnya  dengan  penanaman cabai merah di lahan perkarangan dan budidaya  cabai  merah  secara green house ,  dengan  cari  ini  diharapkan diperoleh  kontinuitas  pasokan  tanpa terpengaruh iklim dan lebih terkontrol dari  resiko  serangan  hama  penyakit (Sukmawati et al., 2017).
7. Menerapkan  teknologi  pasca  panen seperti  penyimpanan  pada  suhu dingin  di  saat  terjadi  panen  raya supaya  dapat  meningkatkan  daya simpan,  mengurangi  kerusakan  dan harga yang tetap terjangkau sehingga ketersediaan  pasokan  cabai  merah tetap terjaga.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  peramalan  harga cabai merah nasional dengan pendekatan ARIMA dapat disimpulkan : 1. Rata-rata  perkembangan  harga  cabai merah  dalam  rentang  tahun  2010- 2018 mengalami fluktuasi harga yang cenderung meningkat.
2. Hasil  analisis  peramalan  harga  cabai merah nasional menggunakan pendekatan ARIMA didapatkan hasil estimasi  menunjukkan  bahwa  model ARIMA  terbaik  untuk  memprediksi harga  cabai  merah  nasional  adalah model  ARIMA  (1,1,0).  Harga  cabai merah  prediksi  menunjukkan  bahwa di masa yang akan datang harga cabai merah cenderung
menurun.
Penurunan harga cabai diduga diakibatkan  menurunnya  permintaan setelah libur tahun baru.

## SARAN
Cabai  merah  merupakan  satu  dari  11 komoditas pangan yang memiliki kontribus signifikan dalam pembentukan angka  inflasi  terutama  inflasi  volatile food.  Oleh  karena  itu,  pemerintah sebaiknya  dapat  memantau  fluktuasi pergerakan  harganya,  dimana  salah satunya melalui pemodelan
ekonometrika.  Selain  itu,  pemerintah dapat  mengimplementasikan  kebijakan pengandalian harga antara lain:
1. Mengoptimalisasi fungsi buffer yang dimiliki  oleh  Lembaga  pemerintah seperti Bulog melalui operasi pasar.
2. Pada  kondisi  tertentu  diharapkan pemerintah  dapat  mulai  menginisasi kebijakan harga dasar dan harga atap masing-masing  bagi  petani  dan konsumen.
3. Memperbaiki  system  distribusi  cabai nasional melalui pemberdayaan produsen dan pedagang.
4. Memperkuat pengembangan kawasan penanaman cabai merah pada sentra- sentra hortikultura agar bisa menjaga kestabilan produksi.

## DAFTAR PUSTAKA
Adiatmaja,  P.  B.,  Setiawan,  B.  D.,  &
Wihandika, R. C. (2019). Peramalan  Harga  Cabai  Merah Besar Wilayah Jawa Timur Menggunakan  Metode  Extreme Learning Machine. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer , 3 (6), 5444–5449.
Fina, F., & Yuliawati, Y. (2019). Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Harga  Cabai  Rawit  Di  Pasar Ngablak,  Kabupaten  Magelang.
SEPA:  Jurnal  Sosial  Ekonomi Pertanian  dan  Agribisnis , 15 (2),
164. https://doi.org/10.20961/sepa.v15i 2.28134
Irnawati,  &  Trisusanto,  T.  (2019).
Peramalan  Harga  Eceran  Cabai Merah  Dengan  Permodelan  Time Series  ARIMA. Jurnal  Pilar Ketahanan Pangan , 01 (02 Desember 2019), 39–48. Nisa, A. R., Tarno, T., & Rusgiyono, A. (2020).  Peramalan  Harga  Cabai Merah Menggunakan Model Variasi Kalender Regarima Dengan  Moving  Holiday  Effect (Studi Kasus: Harga Cabai Merah Periode  Januari  2012  Sampai Dengan Desember 2019 Di Provinsi  Jawa  Barat). Jurnal Gaussian , 9 (2), 170–181. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v 9i2.27819 Nugrahapsari,  R.  A.,  &  Arsanti,  I.  W. (2019).  Analisis  Volatilitas  Harga Cabai  Keriting  Di  Indonesia Dengan Pendekatan ARCH
Peramalan Harga Cabai Merah di Indonesia: Pendekatan ARIMA ………….... Adhis Millia Windhy, dkk
GARCH. Jurnal  Agro  Ekonomi ,
36 (1), 25–37.
Nur  Hadiansyah,  F.  (2017).  Prediksi Harga Cabai dengan Menggunakan  pemodelan  Time Series ARIMA. Indonesian Journal  on  Computing  (Indo-JC) , 2 (1), 71. https://doi.org/10.21108/indojc.20 17.2.1.144
Pamungkas,  M.  B.,  &  Wibowo,  A. (2018).  Aplikasi  Metode  Arima Box-Jenkins  Untuk  Meramalkan
Kasus  Dbd  Di  Provinsi  Jawa Timur. The Indonesian Journal of Public Health , 13 (2), 183.
https://doi.org/10.20473/ijph.v13i 2.2018.183-196
Pusdatin.  (2016).  Outlook  Cabai  2016.
Sekretariat  Jenderal  Kementerian
Pertanian . Pusdatin.  (2019).  Statistik  Pertanian 2019. Sekretariat Jenderal Kementerian  Pertanian , 53 (9), 382.
Puspatika,  K.,  &  Kusumawati,  Y.
(2018).  Peramalan  Harga  Cabai
Dengan  Metode  Arima  Arch- Garch Dan Single Moving Average  Di  Kota  Semarang.
Journal  of  Information  System ,
03 (02), 192–201.
Putri, A. N., & Wardhani, A. K. (2020).
Penerapan Metode Single Moving
Average  Untuk  Peramalan  Harga Cabai  Rawit  Hijau. Indonesian Journal of Technology, Informatics  and  Science  (IJTIS) , 2 (1), 37–40. https://doi.org/10.24176/ijtis.v2i1.
5653
Rabbani,  M.  I.  (2021). Pemodelan Harga  Komoditi  Kopi  Arabika Menggunakan  Pendekatan  Model ARIMA-GARCH Asimetris . Institut Pertanian Bogor.
Saptana, O., Agustin, N. K., & Ar-rozi, A.  M.  (2012).  Kinerja  Produksi
Dan  Harga  Komoditas  Cabai
Merah.
Pse.Litbang.Pertanian.Go.Id , 5 , 1–10.
Sugiarto,  S.,  Bustami,  &  Effendi,  E.
(2017). Penduga  Model  Arima Untuk  Peramalan  Harga . 15 (1), 35–40.
Sukiyono,  K.,  &  Janah,  M.  (2019).
Forecasting  Model  Selection  of
Curly  Red  Chili  Price  at  Retail Level. Indonesian  Journal  of Agricultural Research , 2 (1), 1–12. https://doi.org/10.32734/injar.v2i1 .859 Sukmawati, D., Sulistyowati, L., Karmana, M. H., & Wikarta, E. K. (2017).  Fluktuasi  Harga  Cabai Merah Keriting (Capsicum annum L)  Di  Sentra  Produksi  Dan  Pasar Induk  (Tinjauan  Harga  Cabai Merah  Keriting  Di  Kecamatan Cikajang Dan Pasar Induk Kramat Jati Jakarta). MIMBAR AGRIBISNIS:  Jurnal  Pemikiran Masyarakat  Ilmiah  Berwawasan Agribisnis , 1 (2), 165. https://doi.org/10.25157/ma.v1i2. 58 Wulandari,  S.  A.  (2020).  Fluktuasi
Harga  Cabai  Merah  Di  Masa Pandemi Covid 19 di Kota Jambi. Jurnal  MeA  (Media  Agribisnis) , 5 (2), 112–120. https://doi.org/10.33087/mea.v5i2 .82