Abstrak —Harga  cabai  sebagai  komoditas  pangan  utama  di Indonesia,  dari  tahun  ke  tahun  terus  mengalami  fluktuasi, namun  cenderung meningkat selama beberapa tahun terakhir. Hal  ini  mengharuskan  pihak  Disperindag  untuk  melakukan tindakan guna menjaga stabilisasi harga.  Ketika pasokan cabai di  pasar  kurang,  harganya  dapat  jauh  melambung  tinggi  dari harga  normal.  Dan  sebaliknya  ketika  pasokannya  berlebihan, harganya  akan  turun  jauh  di  bawah  harga  normal.  Hal  ini dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti musim panen, jumlah pasokan, konsumsi masyarakat dan lain-lain. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode peramalan untuk dapat memperkirakan  harga  dari  komoditas  strategis  ini  sehingga dapat  digunakan  untuk  mendukung  pembuatan  keputusan terkait  dengan masalah harga. Untuk itu, dalam penelitian ini dilakukan  peramalan  harga  beras  dengan  menggunakan metode  ARIMA-QR.  Penggunaaan  metode  ARIMA  adalah karena  metode  ini  memiliki  sifat  yang  fleksibel  (mengikuti pola data), dan memiliki tingkat akurasi peramalan yang cukup tinggi.  S edangkan  alasan  penambahan  metode  QR  adalah karena  dalam  studi  ini  melibatkan  beberapa  variabel  yang berpengaruh  dan  agar  dapat  melihat  secara  lebih  rinci  pada setiap  kuantil  atau  poin  peramalan  sehingga  dibutuhkan analisis  regresi  yaitu  quantile  regression.  Tujuan  utama  dari studi  ini  ialah  untuk  mengetahui  harga  cabai  di  periode berikutnya  sehingga  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan  ataupun  kebijakan  terbaik  yang  perlu  diterapkan terkait  harga,  sehingga  dapat  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat  Indonesia.  Dalam  melakukan  peramalan  ini digunakan  beberapa  variabel  yang  berpengaruh  terhadap fluktuasi  harga  cabai  seperti  produksi,  konsumsi,  luas  panen, dan  nilai  peramalan  harga  beras  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Data  yang  digunakan  adalah  data bulanan mulai dari  tahun  2000  hingga  tahun  2016.  Hasil  evaluasi  model menggunakan MAPE membuktikan bahwa metode yang dipilih baik  ARIMA  maupun  ARIMA-QR  memiliki  tingkat  akurasi yang  tinggi,  karena  nilai  MAPE  masih di bawah 20%. Adapun peramalan  dengan  menggunakan  metode  ARIMA-QR  dengan melibatkan semua variabel pada studi kasus ini untuk keempat provinsi selain Jawa Barat adalah lebih baik jika dibandingkan metode  ARIMA-QR  tanpa  variabel  hari  besar  nasional.  Jika
dibandingkan  dengan metode ARIMA, hasil peramalan ARIMA adalah lebih baik jika dibandingkan metode ARIMA-QR dengan quantile 0.25 dan 0.75. S ementara ARIMA-QR yang melibatkan seluruh variabel dengan quantile 0.50 (median) untuk keempat provinsi  selain  Jawa  Barat  memiliki  nilai  MAPE  yang  lebih baik  dari  metode ARIMA. Adapun bila hasil peramalan diukur dengan  MDA,  metode  ARIMA  menunjukkan  hasil  yang  lebih baik daripada ARIMA-QR. Dengan kata lain, peramalan dengan metode  ARIMA  dapat  lebih  mengikuti  pola  data  aktual dibandingkan metode ARIMA-QR.
Kata  Kunci — Peramalan,  komoditas  strategis  pertanian, harga  cabai  merah,  ARIMA,  Quantile  regression,  ARIMA- QR.

## I. PENDAHULUAN
ALAH  satu  komoditas  atau  tanaman  hortikultura  yang memiliki  nilai  ekonomi  penting  di  Indonesia  ialah  cabai ( Capsicum  Annum ),  karena  buahnya  selain  dijadikan sayuran atau  bumbu  masak  juga  mempunyai  kapasitas  menaikkan pendapatan  petani,  sebagai  bahan  baku  industri,  memiliki peluang ekspor, serta sebagai sumber vitamin C [1].
Cabai  merupakan  salah  satu  komoditi  yang  menjadi primadona pasar dan termasuk komoditi strategis di Indonesia. Dari  sisi  konsumsinya,  cabai  mempunyai  pangsa  yang cukup signifikan,  tercermin  dari  bobot  inflasinya.  Pada  tahun  2010, cabai  merah merupakan tiga besar komoditas penyebab inflasi [2].
Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS), produksi cabai besar segar dengan tangkai tahun 2014 sebesar 1,075 juta ton. Apabila dibandingkan dengan tahun 2013, terjadi kenaikan produksi  sebesar  61,73  ribu  ton  (6,09  %).  Kenaikan  ini disebabkan  oleh  kenaikan  produktivitas  sebesar  0,19  ton  per hektar  (2,33  %)  dan peningkatan luas panen sebesar 4,62 ribu hektar (3,73 %) dibandingkan tahun 2013 [3]. Namun meskipun melimpahnya  jumlah  produksi,  permintaan  terhadap  komoditi tersebut  juga  sangat  tinggi.  Berdasarkan  data  yang disampaikan  oleh  Menteri  Dalam Negeri (Mendagri) RI Tjahjo Kumolo,  jumlah  penduduk  Indonesia  per  30  Agustus  2017

## Penerapan Metode Campuran Autoregressive Integrated Moving Average dan Quantile Regression (ARIMA-QR) untuk Peramalan Harga Cabai Sebagai Komoditas Strategis Pertanian Indonesia
Maria Cendanasari Kurniawan Putri dan Wiwik Anggraeni Departemen Sistem Informasi, Fakultas Tekonologi Informasi dan Komunikaasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : wiwik@is.its.ac.id
S
sebanyak  261.142.385 jiwa [4]. Dengan jumlah penduduk yang sangat  banyak  tersebut,  dapat  dipastikan  bahwa  kebutuhan akan komoditas strategis pertanian akan sangat tinggi.
Berdasarkan  fakta-fakta  di  atas,  secara  otomatis  pasokan cabai dari pertanian tidak bisa stabil setiap saat sehingga harga cabai  di  pasaran  pun  cenderung  tidak  stabil  dan  sering mengalami  lonjakan.  Lonjakan  harga  cabai  di  atas  100%  pun sudah  sangat  sering  terjadi.  Pada saat musim tertentu (musim hujan  dan  musim  hajatan  /  perayaan  hari  besar  agama), biasanya harga cabai meningkat tajam sehingga mempengaruhi tingkat  inflasi  [5].  Harga  yang  cenderung  berfluktuasi menyebabkan  resiko  kerugian  petani  menjadi  besar.  Petani selaku  produsen  membutuhkan  kepastian  haga  jual  sebelum mereka  memutuskan  untuk  menanam  cabai  atau  tidak.  Hal  ini dilakukan  untuk  mengurangi  resiko  kerugian  jatuhnya  harga. Hal  yang  sama  juga  dialami  oleh  konsumen,  khususny a konsumen  industri. Mereka memerlukan kepastian harga cabai untuk  mengendalikan  biaya  bahan  baku  mereka dalam proses produksi.  Sementara  para  pedagang  perantara  menghadapi resiko  kerugian  akibat  harga  beli  dan  harga  jual  yang  tidak pasti  sehingga  mereka  juga  membutuhkan  kepastian  harga untuk mengurangi resiko tersebut. Namun fluktuasi harga cabai merah (yang bahkan bisa terjadi dalam rentang waktu singkat) membuat  kepastian  harga  tidak  dapat  diperoleh  baik  para petani,  pedagang,  maupun  konsumen.  Oleh  karen a  itu, diperlukan suatu metode untuk dapat memperkirakan harga dari komoditas  strategis  ini  sehingga  dapat  digunakan  untuk pendukung  pembuatan  keputusan  terkait  dengan  masalah harga.
Menurut [6], metode peramalan dari Box-Jenkins merupakan teknik  uji  linier  yang  istimewa  yang  mana  sama  sekali  tidak menggunakan  variabel  independen,  melainkan  menggunakan nilai-nilai  sekarang  dan  nilai-nilai  lampau  dari  variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat.  Metode  ini  berbeda  dengan  metode  peramalan  lain karena metode ini tidak mensyaratkan suatu pola data tertentu supaya  model  dapat  bekerja  dengan  baik.    Sementara  alasan penambahan  metode  QR  adalah  karena  dalam  studi  ini melibatkan  beberapa  variabel  yang  berpengaruh  dan  agar dapat  melihat  secara  lebih  rinci  pada  setiap  kuantil  atau poin peramalan  sehingga  dibutuhkan analisis regresi yaitu quantile regression.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  ialah  untuk mengetahui  harga beras di periode berikutnya sehingga dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  ataupun  kebijakan terbaik  yang  perlu  diterapkan  terkait  harga,  sehingga  dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat Indonesia.

## II. DASAR TEORI

## A. Peramalan
Peramalan  adalah  proses  memperkirakan  nilai  di  masa mendatang  dengan  menggunakan  data  yang  ada  di  masa lampau. Data di masa lampau secara sistematis dikombinasikan dan  diolah  untuk  memperkirakan  suatu  nilai  di  masa
mendatang.  Terdapat  dua  pendekatan  untuk  melakukan peramalan, yaitu dengan pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif [7].
a. Metode  peramalan  kualitatif  yang  menggabungkan  faktor- faktor  seperti  intuisi  pengambilan  keputusan,  emosi, pengalaman pribadi b. Metode  peramalan  kuantitatif yang menggunakan satu atau lebih  model  matematis  dengan  data  masa  lalu  dan  variabel sebab  akibat  untuk  meramalkan  permintaan.  Pada  dasarnya metode peramalan kuantitatif dibagi menjadi dua, yaitu model deret waktu ( time series ), dan model kausal.
Metode  peramalan  kuantitatif juga  dapat  dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu :
1) Model deret waktu/time series Pada  model  ini,  suatu  variabel  diramalkan  berdasarkan nilai variabel itu sendiri di periode sebelumnya
2) Model kausal/explanatory
Pada  model  ini,  suatu  variabel  diramalkan  berdasarkan nilai dari satu atau lebih variabel lain yang berpengaruh. Atau dengan kata lain model kausal adalah memasukkan dan  menguji  variabel-variabel  yang  diduga  akan mempengaruhi  variabel  dependen.  Model  ini  biasanya menggunakan  analisis  regresi  untuk menentukan mana variabel yang  signifikan  mempengaruhi  variabel dependen.  Selain  menggunakan  analisis  regresi, model kausal  juga  dapat  menggunakan  metode  ARIMA  atau Box-Jenkins  untuk  mencari  model  terbaik  yang  dapat digunakan dalam peramalan
Secara  umum,  dalam  melakukan  peramalan  terdiri  dari beberapa  tahapan  khususnya  jika  menggunakan  metode kuantitatif [8].Tahapan tersebut adalah:
a) Mendefinisikan tujuan dari peramalan
b) Membuatdiagram pencar ( Plot Data )
c) Memilih  model  peramalan  yang  tepat  sesuai  dengan plot data
d) Melakukan peramalan
e) Menghitung kesalahan ramalan ( forecast error)
f) Memilih  metode  peramalan  dengan  kesalahan  yang terkecil
g) Melakukan verifikasi peramalan
Perhitungan nilai kesalahan peramalan untuk melihat tingkat akurasi  peramalan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan MDA dan MAPE dengan persamaan berikut.

## B. Box Jenk ins (ARIMA)
ARIMA  ( Autoregressive  Integrated  Moving Average ) atau Model  Box-Jenkins  merupakan  salah  satu  teknik  model peramalan timeseries yang  hanya  berdasarkan  perilaku  data variabel  yang  diamati.  ARIMA  memiliki  sifat  yang  fleksibel (mengikuti  pola data), memiliki tingkat akurasi peramalan yang cukup tinggi. Mengikuti pola data disini maksudnya adalah jika data  tidak  stasioner,  data  tersebut  dapat  disesuaikan menjadi
data  stasioner  dengan  melakukan differencin g.  Adapun langkah-langkah  yang  harus  diambil  dalam  menganalisis  data dengan  teknik  Box-Jenkins  atau  ARIMA  adalah  sebagai berikut [8]:
Langkah 1. Identifikasi Model Pada  tahap  ini,  kita  memilih  model  yang  tepat  yang  bisa mewakili  deret  pengamatan.  Identifikasi  model  dilakukan dengan:
a. Membuat plot data time series agar dapat diketahuiapakah  data  mengandung  trend,  musiman, outlier, variansi tidak konstan. Jika data time series tidak stasioner  maka  data  harus  distasionerkan  terlebih dahulu.  Jika  data  tidak  stasioner  dalam  varians  dan mean,  maka  langkah  pertama  harus  menstabilkan variansinya.
b. Menghitung  dan  mencocokkan sampel ACF dan PACF dari  data  time  series  yang  asli. Sampel ACF dan PACF dari  data  time  series  yang  asli  dapat  digunakan  untuk menentukan  tingkat  differencing  yang  sebaiknya digunakan.
c. Menghitung  dan  mencocokkan sampel ACF dan PACF dari  data  time  series  yang  telah  ditransformasikan  dan didiferencing.
Langkah 2. Estimasi Parameter
Pada  tahap  ini,  kita  memilih  taksiran  model yang baik dengan melakukan uji hipotesis untuk parameter. Hipotesis :
H 0 : parameter tidak signifikan H 1 : parameter signifikan Level toleransi (  ) = 5% = 0,05 Kriteria uji : Tolak H 0 jika p-value <  . Langkah 3. Uji Diagnosis Setelah mendapatkan estimator ARIMA, langkah selanjutnya  adalah  memilih  model  yang  mampu  menjelaskan data  dengan  baik.  Caranya  adalah  dengan  melihat  apakah residual  bersifat  random  sehingga  merupakan  residual  yang relatif  kecil. Jika tidak, maka harus kembali ke langkah pertama untuk memilih model yang lain.
Langkah 4. Prediksi (Peramalan)
Setelah didapatkan model terbaik yang sesuai, maka langkah selanjutnya  adalah  menggunakan  model  tersebut  untuk melakukan peramalan.

## C. Regresi
Regresi  merupakan  teknik  statistika  untuk  menentukan persamaan garis atau kurva dengan meminimumkan penyimpangan  antara  data  pengamatan  dan  nilai-nilai dugaannya  [9].  Secara  luas,  analisis  regresi  diartikan  sebagai suatu  analisis  ketergantungan  antara  variabel  tergantung (independent  variable)  kepada  variabel  bebas  (dependent variable).  Analisis  regresi  diartikan  sebagai  analisis  variabel bebas  dalam  rangka  membuat  estimasi  atau  prediksi  dari nilai variabel  tergantung  dependent  variable) dengan diketahuinya nilai variabel bebas [10].

## D. Quantile Regression
Regresi  kuantil  sebagai  suatu  pendekatan  dalam  analisis regresi [11]. Regresi kuantil dapat dianggap sebagai perluasan dari model Ordinary Least Square. Secara khusus regresi OLS hanya  memperkirakan  bagaimana  variabel  prediktor  terkalit dengan  nilai  rata-rata  variabel  respon,  sedangkan  regresi kuantil  memungkinkan  untuk  model  prediktor  terhadap berbagai lokasi/pengukuran variabel respon [11].

## II. METODOLOGI

## A. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data harga  cabai,  produksi,  konsumsi,  luas  panen,  hari  besar nasional, dari tahun 2008-2016.

## B. Tahapan Penelitian
Berikut  adalah  tahapan  dalam  penelitian  yang  dilakukan untuk peramalan ARIMA-QR:
1. Persiapan Data
a. Membagi  data  menjadi  70% training  set dan 30% testing set
2. Peramalan menggunakan ARIMA a. Identifikasi Model Pada tahap identifikasi model dilakukan pembuatan plot  data  time  series.  Kemudian  dilakukan  uji stasioner  ragam  dan  uji  stasioner  rataan.  Jika data belum stasioner dalam ragam, maka perlu dilakukan proses  transformasi.  Jika  data  belum  stasioner terhadap mean , maka dilakukan proses differencing .
Identifikasi model ARIMA dapat dilakukan dengan menggunakan fungsi ACF maupun PACF  dari data yang  sudah  stasioner  untuk  menentukan  model awal (penentuan orde AR dan MA).
b. Estimasi Parameter
Parameter  dikatakan  signifikan  jika  memiliki nilai p- value < α atau p-value < 0,05. Jika telah menemukan parameter  yang  sesuai,  maka  dilanjutkan  dengan proses uji diagnosa
c. Uji Diagnosa
Uji diagnosa dapat dilakukan dengan membuat plot ACF  dan  PACF  untuk  res idualnya.  Uji  diagnosa dapat dilihat dari nilai p pada correlogram q-statistic dan squared residual. Nilai p > 0,05 pada q-statistic menandakan  bahwa  residual  atau  sisaan  bersifat random  atau  acak,  yang  berarti  model  dapat diterima.  Nilai  p  >  0.05  pada  squared  residual menandakan  bahwa  sisaan  bersifat  homogen. Model yang telah memnuhi kriteria dapat digunakan untuk melakukan peramalan.
d. Peramalan
Setelah  mendapatkan  model  terbaik  dari  hasil  uji parameter dan uji diagnosa, maka proses selanjutnya  adalah  melakukan  peramalan  dengan menggunakan  model tersebut. Peramalan dilakukan
untuk memperkirakan atau memprediksi harga beras hingga tahun 2018.
3. Peramalan menggunakan metode Quantile
Regression (QR)
a. Menentukan quantile
quantile yang digunakan dalam penelitian ini adalah 0.25, 0.50, dan 0.75.
b. Menganalisis variabel
Menganalisis variabel yaitu terkait variabel independen dan regressor  (variabel  bebas), termasuk menganalisis hubungan antar variabel. c. Mencari nilai prediksi
d. Menghitung kesalahan peramalan
4. Analaisa Hasil dan penarikan kesimpulan Menganalisa  dan  membandingkan  metode  antara ARIMA saja dan metode campuran ARIMA -QR.

## III. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Pemodelan ARIMA
Pada  tahapan ini model yang telah dihasilkan dibandingkan dengan  menggunakan  data  pelatihan  (training)  unt uk menentukan  model  terbaik.  Tabel  1  menunjukkan  hasil pengukuran  kinerja  model  dengan  menggunakan  nilai MAPE. Hasil  uji  coba  model  untuk  data  harga  cabai  terangkum pada Tabel III.1.
T abel 1 Hasil Uji Coba Model Data T raining Set Harga Cabai Provinsi Model MAPE Sumatera Barat ARIMA(1,0,12) 9,801% Jawa Barat ARIMA(1,1,1) 9,243% Jawa T imur ARIMA(0,1,1) 3,961% Jawa T engah ARIMA(1,1,1) 12,102% Sulawesi Selatan ARIMA(3,1,0) 6,236%
Pada  Tabel 1 didapatkan bahwa MAPE uji coba model  data harga cabai untuk provinsi Jawa Tengah dapat dikatakan baik, sementara  untuk  MAPE  di  keempat  provinsi  lainnya  ≤  10% sehingga  kemampuan  peramalan  dikatakan  sangat  baik.  Hasil validasi  model  untuk  data  harga  cabai  di  lima  provinsi terangkum pada Tabel 2.
T abel 2. Hasil Validasi Model Data T esting Set Harga Caba i
Dari  Tabel  2  didapatkan  seluruh  provinsi  kecuali  Jawa Tengah  memiliki  nilai  MAPE  dengan  kemampuan  peramalan sangat baik dan nilai MAPE untuk data harga di Jawa Tengah emampuan peramalannya baik  sehingga  model  dapat digunakan  untuk  peramalan  periode  selanjutnya.  Hasil
peramalan  periode  mendatang  menggunakan  ARIMA.  Model terbaik  ARIMA  yang  dipilih  digunakan  untuk  melakukan peramalan hingga tahun 2018.
Adapun  nilai  rata-rata  MAPE  pada  peramalan  5  provinsi adalah  7,327%  (sangat  baik).  Dengan  kata  lain,  s eluruh  data harga  di  kelima  provinsi  rata-rata  menunjukkan  hasil  MAPE dengan  kemampuan  peramalan  sangat  baik  sehingga  model dapat diterima dan digunakan untuk peramalan data.

## B. Permodelan Quantile Regression
Model  yang  dipilih  dalam  metode  quantile regression pada penelitian  ini  adalah  mengacu  pada  teori  Trimean,  yaitu menggunakan quantile 0.25, 0.5, dan 0.75.
Hubungan  antar  variabel  dapat  dihitung  dengan  uji  korelasi melalui  perhitungan  regresi  linier  berganda.  Adapun  hasil perhitungan  untuk  uji korelasi secara manual dengan bantuan Microsoft  Excel  antara  variabel  hari  besar  terhadap  harga ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Sementara  dari  Tabel  III.4 didapatkan  hasil  bahwa  dari  kelima  provinsi,  hasil  peramalan ARIMA memiliki pengaruh yang paling tinggi diantara variabel lain sedangkan variabel hari besar nasional merupakan variabel yang pengaruhnya sangat rendah / paling kecil.
T abel 3. Hubungan Variabel X terhadap Variabel Y
T abel 4. Keterangan Hubungan Variabel X terhadap Variabel Y
Adapun  regresi  OLS  ( Ordinary  Least  Square )  dapat digunakan  untuk  memperkirakan  bagaimana variabel prediktor atau  variabel  pengaruh  terkait  dengan  nilai  rata-rata  variabel respon.
Gambar 1. Hasil Regresi OLS Data di Sumatera Barat
Gambar  1  merupakan  hasil  dari  regresi  OLS  yang menunjukkan  bahwa  variabel  yang  berpengaruh  secara signifikan  untuk  data  di Jawa Timur adalah variabel konsumsi dan hasil peramalan menggunakan metode ARIMA yang telah didapatkan  sebelumnya.  Tingkat  signifikansi  masing -masing variabel tersebut berbeda-beda. Untuk variabel hasil peramalan ARIMA  dan  juga  konsumsi  merupakan  variabel  yang berpengaruh  terhadap  harga  cabai  dalam  level  signifikansi (toleransi  kesalahan  / error )  sebesar  0.001  atau  dengan  kata lain  sebesar  99.9%  variabel  tersebut  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  harga  cabai.  Sementara  variabel  produksi memiliki  pengaruh  secara  signifikan  pada  level  signifikansi sebesar 0.05. Kemudian untuk variabel lainnya, yakni produksi, luas  panen,  dan  hari  besar nasional tidak berpengaruh secara signifikan terhadap harga cabai.

## C. Perbandingan Metode
Analisa  hasil  peramalan  dilakukan  untuk  metode  ARIMA, dan metode campuran ARIMA-QR. Untuk melihat perbandingan  antara  kedua  metode  tersebut,  maka  dilakukan perbandingan MAPE pada data aktual. Nilai MAPE yang lebih kecil menunjukkan bahwa metode tersebut dapat menghasilkan nilai  peramalan  yang  lebih  baik.  Tabel  5  berikut  ini menunjukkan  hasil  perbandingan  MAPE  antara  metode ARIMA dan ARIMA-QR.
T abel 5. Perbandingan MAPE ARIMA dan ARIMA-QR
Dari  hasil  keseluruhuan  nilai  MAPE  di  atas,  dapat disimpulkan bahwa baik metode ARIMA, maupun ARIMA -QR dapat  dikatakan  baik  untuk  digunakan  karena  memiliki  nilai MAPE di bawah 20%. Jika diperinci setiap provinsi, peramalan ARIMA  di  keempat  provinsi  selain  Jawa  Tengah  dapat dikatakan sangat baik karena nilai MAPE-nya kurang dari 10%. Namun,  jika  dibandingkan  dengan  metode  ARIMA -QR  yang melibatkan semua variabel, untuk keempat provinsi selain Jawa Barat,  terdapat  nilai  MAPE  yang  lebih  rendah  dari peramalan ARIMA, yakni pada quantile 0.50 atau median.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  studi  ini,  maka  didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Didapatkan  model  ARIMA  terbaik  untuk  peramalan harga  cabai  di  setiap  provinsi.  Hasil  pemodelan ARIMA dikatakan baik, karena baik data training set , testing  set , maupun keseluruhan memiliki nilai MAPE di bawah 20% untuk setiap provinsi.
2. Peramalan  dengan  menggunakan  metode  ARIMA -QR dengan  melibatkan  semua  variabel  pada  studi  kasus ini  untuk  keempat  provinsi  selain  Jawa  Barat  adalah lebih baik jika dibandingkan dengan metode ARIMA - QR tanpa variabel hari besar nasional.
3. Secara  keseluruhan,  hasil  pemodelan  ARIMA -QR  ini dapat  dikatakan  baik,  karena untuk setiap quantile di kelima provinsi memiliki nilai MAPE di bawah 20%.
4. Peramalan dengan menggunakan metode ARIMA pada studi kasus ini untuk kelima provinsi adalah lebih baik jika  dibandingkan  metode  ARIMA-QR  dengan quantile  0.25  dan  0.75.  Sementara  ARIMA-QR  yang melibatkan  seluruh  variabel  dengan  quantile  0.50 (median)  untuk  keempat  provinsi  selain  Jawa  Barat memiliki  nilai  MAPE  yang  lebih  baik  dari  metode ARIMA.  Adapun  bila  menggunakan  pengukuran MDA  di  keempat  provinsi  selain  Sulawesi  Selatan, metode  ARIMA  menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik daripada  ARIMA-QR.  Dengan  kata  lain,  peramalan dengan  metode  ARIMA  dapat  lebih  mengikuti  pola data aktual dibandingkan metode ARIMA -QR.

## Saran
Berdasarkan hasil penelitian pada studi ini, maka saran untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Hasil penelitian (model ARIMA yang ditemukan) dapat dioptimalkan  dengan  menggunakan  metode  lanjutan lainnya.
2. Perlu  adanya  penelitian dan analisis lebih lanjut terkait variabel-variabel lain yang mungkin memiliki pengaruh terhadap peningkatan harga cabai.
3. Untuk  variabel  hari  besar  nasional  yang  digunakan pada penelitian ini hanya terbatas pada hari raya Idul Fitri  dan  Natal  saja,  oleh  karenanya  tidak  banyak berpengaruh  terhadap  harga  cabai.  Untuk  penelitian selanjutnya, dapat mengembangkan variabel ini untuk data  hari-hari  besar  nasional  lainnya  sehingga dapat lebih terlihat bagaimana pengaruhnya terhadap harga.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada pihak Perum BPS sebagai  sumber  data,  inspirasi,  dan  studi  kasus  dalam penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
LIPT AN  LPT P  Koya  Barat,  “Budidaya  T anaman  Cabe. Lembar Informasi Pertanian,” 2017.
[2] Pusat  Data  dan Sistem Informasi Pertanian Sekretariat Jenderal Kementerian  Pertanian,  “Outlook  Cabai  2016,”  2016.
[Online]. Available: http://epublikasi.setjen.pertanian.go.id/epublikasi/outlook/2016/ Hortikultura/OUT LOOK ,CABAI ,2016/files/assets/common/downloads/OUT LOOK ,CABAI ,2016.pdf. [3] Badan  Pusat  Statistik,  “Badan  Pusat Statistik,” 2015. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/brs/view/id/1168.
[4] Kementrian  Dalam  Negeri,  “ Mendagri  Lebih  175  Juta  WNI
T elah Merekam Data Kependudukan,” 2017.
[5]
E.  L.  Saptana et  al. ,  “Pengembangan  model  kelembagaan kemitraan  usaha  yang  berdaya  saing di kawasan sentra produksi hortikultura,” Bogor, 2005.
[6] S.  Assauri, Teknik  dan  Metode  Peram alan .  Jakarta:  Fakultas Ekonomi UI, 1984.
[7] J.  Heizer  and  B.  Render, Operation  Managem ent ,  7th  ed. New Jersey: Prentice Hal, Inc, 2005.
[8] A.  A.  Juan  and  C.  Serrat, Tim e Series Analysis C5 Arim a (Box-
Jenkins) Models . 2007. [9]
R.  Rahmawati,  W.  Widiarti,  and  P.  Novianti,  “ Regresi Kuantil (Studi  Kasus  Padadata  Suhu  Harian),”  in Prosiding  Sem inar Nasional Statistika Universitas Diponegoro , 2011.
[10] A.  T .  Basuki  and  N.  Prawoto, Analisis  Regresi  dalam Penelitian  Ekonom i  &  Bisnis .  Jakarta:  PT   Raja  Grafindo Persada, 2016.
[11] I.  Z.  Ika  Septiana  Windi  Antari,  Wahyu,  and  Wibowo, “Pemodelan  Indeks  Prestasi  Kumulatif  T ahap  Persiapan Mahasiswa  IT S  Jalur  Seleksi  Nasional  Masuk  Perguruan  T inggi Negeri Menggunakan Pendekatan,” POMMITS , pp. 1–7.