## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA
Muhammad Faisal Akbar
Program Studi Ekonomi, Fakultas Ekonomi, Universitas Bangka Belitung,
33172, Bangka, Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, Indonesia

## ABSTRAK
Sektor Pertanian merupakan salah satu sektor yang berperan penting dalam  perekonomian  nasional.  Indonesia  telah  menetapkan  beberapa komoditas  unggulan  potensial  berdasarkan  nilai  ekonomi  dan  permintaan pasar  yang  tinggi.  Beberapa  komoditas  hortikultura  yang  telah  ditetapkan menjadi  komoditas  unggulan  oleh  Indonesia  adalah  aneka  cabai,  bawang merah  dan  jeruk.  Penelitian  ini  bermaksud  untuk  melakukan  studi  tentang proyeksi  (peramalan)  harga  cabai  rawit  di  Pulau  Sumatera  dan  Pulau  Jawa dengan  menggunakan  metode  pendekatan  analisis  time-series.  Data  time- series memiliki keunggulan dalam hal analisis dan proyeksi sehingga peneliti dapat  memberikan  gambaran  umum  tentang  perilaku  harga  cabai  rawit  di pasar.  Metode  yang  di  gunakan  dalam  menganalisis  proyeksi  adalah menggunakan  metode  Analisis  Trend  (Linier),  Moving  Avarage,  dan Polynomial.  Hasil  pembahasan  dari  metode  AnalisisTrend  (Linier),  Moving Avarage,  dan  Polynomial,  yang  unggul  hasil  nya  jika  melihat  dari  hasil  R Squared  adalah  Pulau  Jawa.  Hasil  Analisis  Deskriptif  dilihat  dari  rata- rata(mean), standar deviasi, nilai minimum dan maksimum, yang unggul adalah Pulau Sumatera.
Kata Kunci: Peramalan, Harga, Cabai, Sumatera, Jawa

## COMPARATIVE STUDY OF CHILLI PRICE PROJECTIONS IN SUMATERA VS JAVA ISLAND

## ABSTRACT
The  agricultural  sector  is  a  sector  that  plays  an  important  role  in  the national  economy.  Indonesia  has  determined  several  potential  superior commodities  based  on  economic  value  and  high  market  demand.  Several

## Journal of Integrated Agribusiness
Website Jurnal: http://journal.ubb.ac.id/index.php/jia
http://journal.ubb.ac.id/index.php/jiahttp://journal.ubb.
ac.id/index.php/jia
P-ISSN: 2656-3835
http://journal.ubb. ac.id/index.php/jia http://journal.ubb.
ac.id/index.php/jia
E-ISSN: 2686-2956
http://journal.u bb.ac.id/index.p hp/jiahttp://jour nal.ubb.ac.id/in dex.php/jia

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA
horticultural commodities that  have been designated as leading commodities by  Indonesia  are  various  chilies,  shallots  and  oranges.  This  study  intends  to conduct a study on the projection (forecasting) of cayenne pepper prices on the island of Sumatra and Java island using a time-series analysis approach. Time- series  data  has  advantages  in  terms  of  analysis  and  projection  so  that researchers can provide an overview of the price behavior of cayenne pepper in the market. The method used in analyzing projections is using Trend Analysis (Linear), Moving Average, and Polynomial methods. The final results from the Trend Analysis (Linear), Moving Average, and Polynomial methods, which have superior results if you look at the results of R Squared, are Java. Descriptive analysis  results  seen  from  the  average  (mean),  standard  deviation,  drinking value and maximum, which is superior is the island of Sumatra.
Keywords: Forecasting, Prices, Chili, Sumatra, Java

## PENDAHULUAN
Sektor Pertanian merupakan salah satu sektor yang berperan penting dalam  perekonomian  nasional.  Lebih  dari  40  persen  masyarakat  Indonesia menggantungkan  hidupnya  pada  sektor  pertanian  baik  secara  langsung maupun tidak. Oleh karena itu pertanian adalah salah satu sektor yang memiliki kontribusi  besar  terhadap  total  PDB  nasional.  Covid  19  cukup  membuat ekonomi  mengalami  kontraksi  yang  cukup  besar,  namun  sector  pertanian menjadi penopang utama bahkan terus bertumbuh secara positif.
Indonesia  telah  menetapkan  beberapa  komoditas  unggulan  potensial berdasarkan  nilai  ekonomi  dan  permintaan  pasar  yang  tinggi.  Beberapa komoditas hortikultura yang telah ditetapkan menjadi komoditas unggulan pada periode  2015-2019  adalah  aneka  cabai,  bawang  merah  dan  jeruk.  Menurut data  dari  Direktorat  Jenderal  Hortikultura  (2015),  Cabai  sebagai  komoditas unggulan potensial merupakan salah satu komoditi penting di Indonesia.
Seperti yang diketahui cabai merupakan salah satu komoditas strategis di Indonesia. Namun, komoditas ini menjadi salah satu komoditas penyumbang inflasi  karena  fluktuasi  harganya  yang  bersifat  musiman  di  mana  potensi kenaikan  harga  terjadi  pada  saat  musim  penghujan,  bulan  Ramadhan,  dan menjelang tahun baru. Rosy (2022) menyatakan bahwa Cabai merah berada pada urutan teratas penyumbang inflasi di kelompok ini. Berbekal andil sebesar 0,15 persen, Komoditas ini memberikan pengaruh terkereknya inflasi pada Juli. Gangguan  suplai  domestik  akibat  pengaruh  cuaca  ditengarai  menjadi penyebab tingginya kenaikan harga cabai merah .
Harga komoditas dapat dijadikan sebagai leading indicator inflasi karena harga  komoditas  mampu  merespons  secara  cepat  goncangan  yang  terjadi dalam  perekonomian  secara  umum  (shock)  dan  peristiwa  lain  yang menghambat  jalur  distribusi  komoditas  (non-economic  shock)  (Furlong  dan Ingenito1996). Hal ini khususnya terjadi pada komoditas pertanian dan industri

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA
di  mana  komoditas  tersebut  merupakan  komoditas  yang  sangat  sensitif terhadap perubahan dan ketidakpastian makroekonomi (Joëts et al ., 2017). Pada Juli 2019 di Jawa Timur tiga komoditas utama yang mendorong terjadi  inflasi  ialah  cabai  rawit,  emas  perhiasan,  dan  daging  ayam  ras.  Pada Juli 2019, harga cabai rawit naik drastis disebabkan menipisnya pasokan yang ada  di  pasaran.  Kenaikan  harga  cabai  rawit  membuat  komoditas  cabai  rawit menjadi komoditas utama pendorong inflasi pada Juli 2019 di Jawa Timur.
Tahun 2021 badan Pusat Statistik (BPS) menyebutkan kenaikan harga komoditas  cabai  rawit  yang  masuk  dalam  kelompok  pengeluaran  makanan, minuman dan tembakau mendorong terjadinya inflasi pada Juli 2021 sebesar 0,08  persen.  Margo  (2021)  menjelaskan  cabai  rawit  memiliki  andil  besar terhadap inflasi karena beberapa pendorong seperti adanya faktor cuaca dan memasuki musim peralihan dari pancaroba.Kemudian jika dilihat dari 90 kota yang  dipantau  oleh  BPS,  kenaikan  harga  cabai  rawit  tertinggi  terjadi  di Probolinggo  (Jawa  Timur)  Pulau  Jawa  sebesar  68  persen  dan  di  Meulaboh (Aceh) Pulau Sumatera sebesar 61 persen. Tidak hanya itu Januari 2022 Kota Yogyakarta mengalami inflasi sebesar 0,71 persen yang disebabkan naiknya indeks  harga  konsumen  (IHK)  pada  Desember  2021.  Andil  terbesar  yang mendorong  terjadi  inflasi  tersebut  adalah  cabai  rawit  naik  sebesar  118,92 persen.  Tingkat  inflasi  tahun  kalender  dan  tingkat  inflasi  dari  tahun  ke  tahun (Desember 2021 terhadap Desember 2020) sebesar 2,29 persen.
Beberapa penelitian telah mengkaji terkait peramalan (proyeksi) harga cabai rawit, yaitu Fatihah (2020), yang melakukan kajian menggunakan metode causal  forcesting di  wilayah  Sleman,  perbedaan  dengan  penelitian  tersebut penelitian  ini  menggunakan  metode analisis  trend  (linier),  moving  average, polynomial, dan  analisis  deskriptif,  dengan  membandingkan  Pulau  Sumatera dan Pulau Jawa. Di kutip dari penelitian Putra (2017).)menurut penelitian Palar dkk  (2016)  yang  berjudul,  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Harga  Cabai Rawit  di  Kota  Manado”  yang  dikaji  menggunakan  metode    analisis    regresi linier    berganda  dapat  diketahui  variabelyang  mempengaruhi    harga    cabai rawit.Hasil    penelitian    menunjukkan    bahwa    secara  simultan  variabel independent  permintaan,  harga  tomat,  harga  cabai  keriting,  dan  selera masyarakat mempengaruhi harga cabai rawit dengan nilai f hitung 37,545 > 2,59 ftabel.  Secara  parsial  variabel  independen  permintaan  cabai  rawitdengan t hitung 4,153  >  1,681  tabel yang  berarti  permintaan  cabai  rawit  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  harga  cabai  rawit.  Menurut  penelitian  (Putri  & Wardhani,  2020), yang  berjudul  “penerapan  metode  single  moving  average untuk  permalan  harga  cabai  rawit  hijau,  dari  antara  dua  metode  yang digunakan  dalam  peramalan  harga  cabai  di  Kota  Semarang  dengan mengunakan  metode  Single  Moving  Average  berordo  5  dan  Single  Moving Average berordo 10, terbukti bahwa metode Single Moving Average berordo 5 lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  Single  Moving  Average  berordo  10. Menurut Penelitian  (Teguh Erlangga & Yamin  Darsyah,  2018), yang berjudul

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA
Peramalan  Harga  Cabai  Rawit  Merah di  Jakarta Pusat  Mengunakan  Metode Moving Average dan Single Exponential Smoothing Forecasting the Prices of Cayenne  Pepper  in  Central  Jakarta  Using  the  Moving  Average  Method  and Single  Exponential  Smoothing,  di  dapatkan  hasil  dengan  membandingkan metode  mana  yang  lebih  cocok  untuk  digunakan  pada  data  harga  cabai  ini. Dari metode yang digunakan didapatkan hasil analisa, dimana data dijadikan sebagai  input  untuk  masing-masing  model  sehingga  nilai-nilai  prediksi  akan keluar sebagai output dari masing-masing model tersebut, penelitian ini hampir sama dengan penelitian ini, yang membedakan adalah dibagian metode dan penilitian ini menggunakan cabai rawit sebagai penelitian.
Peramalan  Ruspriyanty  &  Oktaviarina,  (2018 ) yaitu  kegiatan  untuk melakukan  prediksi  (peramalan)  kejadian  di  masa  mendatang  dengan menggunakan  data  historis  dan  memproyeksikannya  ke  masa  yang  akan datang  dengan  model  pendekatan  sistematis.  Metode  peramalan  digunakan untuk  menaksir  kejadian  di  masa  mendatang  (Herjanto,  2007).  Peramalan bukan hanya dilakukan untuk menentukan jumlah barang produksi yang akan dibuat  atau  kapasitas  jasa  yang  akan  disediakan,  namun  juga  diperlukan  di berbagai  bidang  (seperti  pengadaan,  penjualan,  personalia,  termasuk  untuk peramalan teknologi, ekonomi).
Penelitian  ini  bermaksud  untuk  melakukan  studi  tentang  proyeksi (peramalan) harga cabai rawit di Pulau Sumatera dan Pulau Jawa. DIketahui bahwa  Pertanian  Cabai  di  Sumatera  masih  tergolong  rendah  apabila dibandingkan  dengan  pertanian  di  wilayah  jawa.  Tercatat  bahwa  Provinsi Dengan Penghasilan Cabai tertinggi masih didominasi oleh Jawa Timur, Jawa Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Aceh. Skema Analisis akan dilakukan dengan menggunakan  metode  pendekatan  analisis  time-series.  Data  time-series memiliki keunggulan dalam hal analisis dan proyeksi sehingga peneliti dapat memberikan  gambaran  umum  tentang  perilaku  harga  cabai  rawit  di  pasar. Metode  yang  di  gunakan  dalam  menganalisis  proyeksi  adalah  menggunkan metode Analisi Trend (Linier), Moving Avarage, dan Polynomial.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  penelitian  kuantitatif  dan menggunakan data sekunder yang bersifat time series, yaitu data harga cabai rawit  di  Pulau  Sumatera  dan  Pulau  Jawa  yang  diambil  pada bulan  Juli  2017 sampai Oktober 2022 dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional (PIHPS).  Variabel  yang  digunakan  untuk  meprediksi  harga  cabai  rawit  yaitu rekapitulasi harga cabai rawit di  Pulau Sumatera dan Pulau Jawa pada tiap bulan selama periode Juli  2017 hingga bulan Oktober 2022, data   diperoleh dari  Pusat  Informasi  Harga  Pangan  Strategis  (PIHPS)    periode  Juli  2017-

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA
Oktober  2022.  Adapun  alur  metodologi  peneitian  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :

## A. Linier
Analisis trend merupakan model trend umum untuk data time series dan untuk meramalkan data pada masa yang akan datang. Analisis trend adalah analisis  yang  digunakan  untuk  mengamati  kecenderungan  data  secara menyeluruh pada suatu kurun waktu yang cukup panjang (Putri dan Watemin, 2014). Jika kecenderungan perubahan data menunjukkan trend pertambahan atau kenaikan maka disebut dengan trend positif, namun jika perubahan data menunjukkan trend penurunan maka disebut trend negatif.
Beberapa metode yang dapat dipergunakan untuk memodelkan trend, diantaranya model linear (linear Model), Penelitan ini menggunakan penentuan garis  trend  dengan  metode  garis  trend  linier.  Trend  garis  lurus  (linier) menggambarkan peramalan naik turunnya trend secara garis lurus. Garis trend pada  dasarnya  merupakan  garis  regresi  dengan  variabel  bebas  (x)  adalah variabel waktu yang dapat menggunakan waktu tahunan, semesteran, bulanan maupun mingguan. Pada penelitian ini variabel bebas (x) menggunakan waktu tahunan  dan  metode  trend  yang  digunakan  adalah  metode  kuadrat  terkecil (least square method), dengan formulasi sebagai berikut:
Y ₜ = β ₀ + β ₁ T (1)
Dimana X merupakan Periode waktu, Y ₜ adalah Nilai data pada tahun , β ₀ adalah Intercep/konstanta, yang menunjukkan nilai data pada tahun awal, β ₁ adalah besarnya perubahan data/variabel Y yang terjadi  dari waktu ke waktu, dan adalah  tahun.

## B. Polynomial
Regresi polinomial merupakan model regresi linier yang dibentuk dengan menjumlahkan pengaruh masing-masing variabel prediktor (X) yang dipangkatkan meningkat sampai orde ke- k . Secara umum, model regresi polinomial ditulis dalam bentuk :
Y = b 0 + b 1 X + b 2X 2 + ․․․ + bₙXⁿ + ε (2)
Dimana Y adalah variabel respons, b 0 adalah intersep, b 1 , b 2 , bₙ adalah koefisien-koefisien  regresi, X =  variabel  predictor,  dan ε adalah  faktor pengganggu yang tidak dapat dijelaskan oleh model regresi.

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA

## C. Moving Avarage
Aplikasi metode moving average dalam peramalan dimaksudkan untuk mengurangi acakan dalam deret waktu. Metode moving average dilaksanakan melalui  tahapan  pengambilan  suatu  kumpulan  nilai  yang  diobservasi, menghitung  rata-rata  nilai,  dan  menggunakannya  sebagai  ramalan  untuk periode  selanjutnya  (Assauri,  1984;  dalam  Wardah  dan  Iskandar,  2016). Perhitungan ramalan melalui metode moving average dilakukan menggunakan rumus berikut:
Fₜ₊₁ = 1 N ∑ Xᵢ t i=t−N+1 (3)
Dimana t adalah nilai terakhir, t+1 adalah nilai periode berikutnya, F ₜ₊₁ adalah ramalan untuk periode berikut, t+1, X ₜ , t-1, t-2 adalah nilai actual dari variabel itu pada periode t, t-1, t- 2,…., N adalah jumlah observasi yang digunakan.

## D. Analisis Deskriptif
Metode  deskriptif  analisis  menurut  (Sugiono:  2009;  29)  adalah  suatu metode  yang  berfungsi  untuk  mendeskripsikan  atau  memberi  gambaran terhadap  objek  yang  diteliti  melalui  data  atau  sampel  yang  telah  terkumpul sebagaimana  adanya  tanpa  melakukan  analisis  dan  membuat  kesimpulan yang berlaku untuk umum
HASIL DAN PEMBAHASAN
Sumber: Data PIHPS diolah, (2022)
Grafik 1
y = 7.3988x - 281505 R² = 0.1107 y = 0.0042x 2 - 363.57x + 8E+06 R² = 0.1198 Rp- Rp10,000 Rp20,000 Rp30,000 Rp40,000 Rp50,000 Rp60,000 Rp70,000 Rp80,000 Rp90,000 Ju l-17 O ct -17 Jan -18 A p r-18 Ju l-18 Oc t- 18 Jan -19 A p r-19 Ju l-19 O ct -19 Jan -20 A p r-20 Ju l-20 O ct -20 Jan -21 A p r-21 Ju l-21 O ct -21 Jan -22 A p r-22 Ju l-22 O ct -22 Jan -23 A p r-23 Ju l-23 O ct -23 . sumatera Linear (sumatera) 14 per. Mov. Avg. (sumatera)
Poly. (sumatera)

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA

## Proyeksi Harga Cabai Rawit di Pulau Sumatera sampai Desember 2023
Grafik  1  di  atas  adalah  hasil  proyeksi  harga  Cabai  Rawit  di  Pulau Sumatera  pada  Periode  Oktober  2022  hingga  Desember  2023.  Proyeksi dilakukan  menggunakan  tiga  metode  proyeksi  yang  dianggap  representative dalam menggambarkan gejolak harga Cabai Rawit di wilayah Pulau Sumatera. Metode  pertama  menggunakan  Analisis  trend  secara  Linear,  hasil menunjukkan  bahwa  pada  bulan  September  2022  sampai  bulan  November 2023,  harga  cabai  rawit  mengalami  kenaikan  yang  stabil,  dari  Oktober  2022 harga  cabai  rawit  sekitar  Rp.  51.000/kg  sampai  dengan  Desember  2023 menjadi  sekitar  Rp.  55.000/kg,  mengikuti  harga  pada  tahun  sebelumnya. Selanjutnya,  setelah  menggunakan  Analisis  secara Moving  Avarage ,  hasil analisis  menunjukkan  terjadi  fluktuasi  di  tahun  2023,  pada  bulan  Juli  tahun 2023  terjadi  kenaikan  harga  cabai  rawit  sekitar  Rp.  59.000/kg  dan  Kembali stabil  pada  bulan  Agustus  2023.  Metode Polynomial menunjukkan  terjadi kenaikan  secara  gradual  pada  harga  cabai  rawit  di  Pulau  Sumatera  sampai dengan akhir tahun .

## Sumber: Data PIHPS diolah, (2022) Grafik 2

## Proyeksi Harga Cabai Rawit di Pulau Jawa sampai Desember 2023
Grafik 2 di atas adalah hasil proyeksi harga Cabai Rawit di Pulau Jawa pada  Periode  Oktober  2022  hingga  Desember  2023.  Proyeksi  dilakukan menggunakan  tiga  metode  proyeksi  yang  dianggap  representative  dalam menggambarkan  gejolak  harga  Cabai  Rawit  di  wilayah  Pulau  Jawa.  Metode pertama menggunakan Analisis trend secara Linear, hasil menunjukan bahwa pada bulan September 2022 sampai bulan November 2023, harga cabai rawit mengalami kenaikan yang stabil sama dengan yang terjadi di Sumatera, dari Oktober  2022  harga  cabai  rawit  sekitar  Rp.  50.000/kg  sampai  dengan Desember  2023  menjadi  sekitar  Rp.  54.000/kg,  mengikuti  harga  pada  tahun
y = 11.449x - 464363
R² = 0.1565
y = 0.0014x 2 - 108.61x + 2E+06 R² = 0.1571 Rp- Rp10,000 Rp20,000 Rp30,000 Rp40,000 Rp50,000 Rp60,000 Rp70,000 Rp80,000 Rp90,000 Ju l-17 O ct -17 Jan -18 A p r-18 Ju l-18 O ct -18 Jan -19 A p r-19 Ju l-19 O ct -19 Jan -20 A p r-20 Ju l-20 O ct -20 Jan -21 A p r-21 Ju l-21 O ct -21 Jan -22 A p r-22 Ju l-22 O ct -22 Jan -23 A p r-23 Ju l-23 O ct -23
Proyeksi Harga Cabai Rawit di Pulau Jawa sampai Desember 2023
jawa Linear (jawa) 14 per. Mov. Avg. (jawa)
Poly. (jawa)

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA
sebelumnya. Selanjutnya menggunakan analisis secara Moving Avarage , hasil analisis  menunjukkan  terjadi  fluktuasi  di  tahun  2023,  pada  bulan  Juli  tahun 2023  terjadi  kenaikan  harga  cabai  rawit  sekitar  Rp.  55.000/kg  dan  Kembali stabil pada bulan Agustus 2023. Metode Polynomial , hasil analisis metode ini menunjukkan terjadi kenaikan secara gradual pada harga cabai rawit di Pulau Sumatera sampai dengan akhir tahun .

## Perbandingan
Tabel 1 Nilai R Square metode Liner & Polynomial Wilayah Linier R Square Polynomial R square Sumatera y = 7,3988x - 281505 0,1107 y= 0,0042x 2 - 363,57x + 8E+06 0,1198 Jawa y = 11,449x - 464363 0,1571 y= 0,0014x 2 - 108,61x + 2E+06 0,1565

## Sumber: Data PIHPS Diolah, 2022
Koefisien determinasi dilakukan dengan maksud mengukur kemampuan model  dalam  menerangkan  seberapa  pengaruh  variabel  independent  secara simultan mempengaruhi variabel dependen yang dapat diindikasikan oleh nilai adjusted R-square (Ghozali, 2016).  Koefisien determinasi menunjukkan sejauh mana  kontribusi  variabel  bebas  dalam  model  regresi  mampu  menjelaskan variasi dari variabel terikatnya. Koefisien determinasi dapat dilihat melalui nilai R-square  (R 2 )  pada  tabel  Model  Summary.  Menurut  Ghozali  (2016)  nilai koefisien  determinasi  yang  kecil  memiliki  arti  bahwa  kemampuan  variabel – variabel  independen  dalam  menjelaskan  variabel  dependen  sangat  terbatas, Sebaliknya  jika  nilai  mendekati  1  (satu)  dan  menjauhi  0  (nol)  memiliki  arti bahwa  variabel –  variabel  independen  memiliki  kemampuan  memberikan semua  informasi  yang  dibutuhkan  untuk  memprediksi  variabel  dependen (Ghozali,  2016).  Uji  koefisien  determinasi  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa  besar  variabel  endogen  secara  simultan  mampu  menjelaskan variabel eksogen. Semakin tinggi nilai R 2 berarti semakin baik model prediksi dari  model  penelitian  yang  diajukan.  Uji  koefisien  determinasi  (R 2 )  dilakukan untuk  menentukan  dan  memprediksi  seberapa  besar  atau  penting  kontribusi pengaruh  yang  diberikan  oleh  variabel  independen  secara  bersama –  sama terhadap variabel dependen. Nilai koefisien determinasi yaitu antara 0 dan 1. Jika nilai mendekati 1, artinya variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen. Namun, jika nilai  R2  semakin  kecil,  artinya  kemampuan  variabel –  variabel  independen dalam menjelaskan variabel dependen cukup terbatas (Ghozali, 2016).
Berdasarkan  hasil  uji  Koefisien  Determinasi  (R Square)  seperti  tabel yang  didapat  melalui  analisis  metode linier dan polynomial didapatkan  hasil

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA
perbandingan  antara  Sumatera  dan  Jawa.  Menunjukkan  R-square  (R 2 )    di Pulau  Jawa  lebih  unggul  dengan  hasil  linier    0,1571  > dibandingkan  dengan Sumatera  yang  hanya  0,1107.  Pada  analisis  menggunakan Polynomial R- square (R 2 ) Pulau Jawa juga lebih unggul dengan selisih 5 yaitu 0,1571> dari Pulau  Sumatera  dengan  R Squared  0,1198.  Ini  berarti  secara  simultan  R- square (R 2 ) Pulau Jawa memberikan informasi yang lebih akurat dibandingkan Pulau Sumatera yang terbatas jika dilihat  dari hasil R-square  nya.  Dari table juga  diketahui  bahwa  analisis  menggunakan  metode Polynomial lebih  baik (besar) R-square nya diband ingkan dengan analisis trend (linier). Hasil Analisis Forcasting  menggunakan  Moving  Average,  Trend  dan  Polynomial  lebih menekankan pada basis Sequensial data dihitung dengan pola deviasinya.
Tabel 2 Nilai Analisis Deskriptif Wilayah Mean Std. Deviation Minimum Maksimum Sumatera 43127,34 12601,55 26500 84900 Jawa 37957,03 16399,93 19700 83200
Sumber: Data PIHPS Diolah, 2022
Statistik  deskriptif  adalah  analisis  yang  memberikan  gambaran  atau deskripsi  suatu  data  dilihat  dari  nilai  rata-rata  (mean),  standar  deviasi, maksimum dan minimum dari masing-masing variabel (Ariefianto, 2012).
Mean  adalah  indikator  yang  digunakan  untuk  melihat  rata-rata  suatu variable,  dapat  dilihtat  pada  table  1  hasil  rata-rata  Pulau  Sumatera  sebesar 43127,34> dari Pulau Jawa yang hasil mean (rata-rata) nya sebesar 37957,03. Berarti dalam perbandingan menggunakan rata-rata (mean), yang lebih unggul adalah  Pulau  Sumatera,  hal  ini  juga  di  pengaruhi  oleh  banyaknya  jumlah provinsi yang ada di pulau sumatera yakni berjumlah 10 (sepuluh)  provinsi dan Pulau Jawa hanya berjumlah 6 (enam) provinsi.
Indikator  teknik  Standar  Deviation  merupakan  sebuah  teknik  yang digunakan  untuk  mengukur  pergerakan  perubahan  pasar  atau  mengukur volatilitas  instrumen  pasar.  Indikator  ini  dapat  digunakan  untuk  mengukur fluktuasi rata-rata pergerakan harga antara sebuah level harga (high, low, close dan open). Semakin besar nilai standard deviasi maka semakin beragam nilai- nilai  pada  item  atau  semakin  tidak  akurat  dengan  mean  sehingga  semakin rendah  standar deviasi  dan  volatilitasnya,  sebaliknya  semakin  kecil  standard deviasi maka semakin serupa nilai-nilai pada item atau semakin akurat dengan mean, maka semakin tinggi juga standar deviasi dan volatilitasnya.

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA
Hasil nilai Standar deviasi Pulau Sumatera menunjukkan angka sebesar 12601,55sedangkan pulau jawa menunjukkan hasil 16399,93. Ini berarti nilai standar  deviasi  sumatera  lebih  akurat  dan  mendekati  mean  dari  pada  nilai standar  deviasi  Pulau  Jawa.  Semakin  kecil  hasil  nilai  standar  deviasi  maka nilainya  semakin  akurat,  Berarti  dari  hasil  analisis  deskriptif  standar  deviasi antara  Pulau  Sumatera  dan  Pulau  Jawa  yang  lebih  akurat  adalah  Pulau Sumattera  dengan  hasil  standar  deviasi  12601,55.  Standar  deviasi menggambarkan volatilitas harga yang terjadi di Pulau Sumatera mengalami fluktuasi  harga  yang  rendah  pada  instrument  harga  cabai  rawit  yang  berarti resiko yang kecil akan terjadi fluktuasi di Pulau Sumatera. Sedangkan standar deviasi  Pulau  Jawa  menggambarkan  volatilitas  harga  cabai  rawit  akan mengalami fluktuasi.
Harga  minimum  atau  harga  dasar  merupakan  batas  seberapa  rendah harga dapat dikenakan pada suatu produk melalui kesepakatan bersama atau ketentuan  pemerintah.  Supaya  harga  dasar  bisa  efektif,  maka  harga  dasar harus  lebih  besar  dari  harga  equilibrium.  Harga  maksimum  merupakan perubahan  tertinggi  yang  diperbolehkan  terhadap  suatu  harga  barang  yang telah ditetapkan dalam suatu kontrak dalam suatu masa perdagangan sesuai dengan  aturan  perdagangan  yang  ada.  Harga  pasar  yang  terkena  harga maksimum  tidak  diperboleh  kan  untuk  menaikkan  harga  di  atas  harga maksimum yang telah ditetapkan.
Nilai minimum harga Cabai Rawit di Pulau Sumtera terdapat pada harga 26.500 dan nilai minimum Pulau Jawa di angka harga 19.700. Nilai minimum harga  Cabai  Rawit  Pulau  Jawa  terdapat  pada  nilai  harga  19.700  dan  nilai maksimum  Pulau  Jawa  di  angka  harga  83.200.  Dilihat  dari  hasil  minimum antara nilai Pulau Sumatera dan Pulau Jawa, kebijakan untuk harga minimum di Pulau Sumatera lebih baik dibandingkan Pulau Jawa, karena apabila harga jual  di  pasar  terlalu  kecil  akan  menyebabkan  produsen  takut  untuk memperbanyak kapasitas produksi dan cenderung menyimpan barang mereka menuggu  harga  pasar  pulih.  Jadi  dari  kebijakan  harga  minimum  Pulau Sumatera yang harga minimum nya 26.500> dibandingkan Pulau Jawa dengan harga minimum 19.700.
Harga maksimum antara nilai Pulau Sumatera dan Pulau Jawa di dapat hasil Pulau Sumatera dengan nilai maksimum 84.900 dan Pulau Jawa 83.200, hasil perbadingan antara Pulau Sumatera dan Pulau Jawa diketahui kebijakan harga  secara  maksimum  bila  dibandingkan  dengan  harga  maksimum  Pulau Jawa. Hal ini sesuai dengan kebijakan harga minimum yang telah ditetapkan di awal, Pulau Sumatera dan Pulau Jawa yang kebijakan harga minimumnya lebih baik Pulau Sumatera.

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA

## SIMPULAN
Melihat  dari  presentase  peramalan  harga  cabai  rawit  Pulau  Sumatera dari  bulan  Oktober  2022  sampai  Desember  2023  akan  meningkat  sebanyak 57,60%, dan Pulau Jawa akan meningkat sebnayak 72,30% dari bulan Oktober sampai Desember 2023. Berarti akan terjadi kenaikan harga cabai pada 2023 baik  di  Pulau  Sumatera  maupun  Pulau  Jawa,  Kenaikan  harga  cabai  rawit  di Pulau  Jawa  akan  mengalami  kenaikan  yang  yang  tinggi  bila  di  bandingkan dengan kenaikan yang yang terjadi di Pulau Jawa yakni dengan selisih  sekitar 14,7% bila dibandingkan dengan Pulau Sumatera. Jadi pada 2023 yang paling tinggi  kenaikan  harga  cabai  rawit  nya  terjadi  di  Pulau  Jawa.  Sesuai  dengan hasil  metode  linier  dan  polynomial  yang  menunjuukan  Pulau  Jawa  hasil  R Squared  (R 2 )  lebih  unggul  dibandingkan  Pulau  Jawa.  Nilai  Standar  deviasi menunjukkan  bahwa  Pulau  Jawa  akan  menglami  fluktuatif  harga  cabai  rawit dtahun  2023,  hal  ini  dikarenakan  hasil  Standar  Deviasi  Pulau  Jawa menunjukkan  hasil  yang  lebih  kecil  dibandingkan  Pulau  Sumatera.  Hasil Standar  Deviasi  yang  kecil  menggambarkan  volatilitas  harga  yang  terjadi  di Pulau Jawa mengalami fluktuasi harga yang tinggi pada isnturmen harga cabai rawit yang berarti resiko yang besar akan terjadi fluktuasi harga di Pulau  Jawa. Saran  kepada  peneiliti  kedepannya,  karena  hasil  penlitian  didapatkan  hasil bahwa terjadi kenaikan harga cabai rawit  di beberapa bulan tertentu di tahun 2023,  yang  mengindikasikan  bahwa  terjadi  pola  efek  musiman  harga  cabai rawit  tahun  2023.  Disarankan  untuk  penelitian  sebelumnya  menggunakan metode  SARIMA,  yang  merupakan  pengembangan  metode  ARIMA  yang memiliki efek musiman bisa digunakan dalam penelitian selanjutnya, penelitiian ini  telah  baik  karena  telah  menggabungkan  3  metode  yaitu  Linier,  Moving average,  dan  Polynomial,  jika  ditambahkan  dengan  metode  SARIMA  maka penelitian ini akan semakin memberikan hasil yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dapat  terlaksana  dengan  baik  berkat  dukungan  dari Para Mahasiswa yang berkontribusi secara aktif dalam penelitian ini baik dari sisi editorial , pengumpulan data serta pengolahan data. Adapun mahasiswa yang aktiv terlibat  dalam penelitian ini antara lain Wina,  Khair Affandi Akbar, Dede  Hendriano,  Annisak,  Fieska  Yollanda.  Selanjutnya  peneliti  juga berterimakasih banyak kepada Pusat  Informasi  Harga  Pangan  Strategis yang menyediakan data secara terbuka sehingga proyeksi dapat terlaksana dengan baik.

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA

## DAFTAR PUSTAKA
Adiyono,  S.,  &  Novianto,  S.  (2022).  Prediksi  Komoditas  Pangan  Pada  Masa  Pandemi  Dengan Metode Forecasting dan Moving Average. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 7 (3), 155 –163. https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i3.2021.155-163
Akbar, M. F., & Fahria, I. (2022). Study on Identification and Projection of Food Commodity Price Cycles  during  the  COVID-19  Pandemic  Period  as  a  Study  of  Supervision  Aspects  of  Food Product Marketing in Bangka Belitung.
Society , 10 (1), 45 –64. https://doi.org/10.33019/society.v10i1.322
Andi .  (2014).  Analisis  Kelayakan  Usaha  Tani  Padi  Monokultur  Tadah  Hujan  Pada  Lahan Berkemiringan Tinggi Di Desa Pucungkerep Kecamatan Kaliwiro Kabupaten Wonosobo
Ariefianto, Moch. Doddy. (2012). Ekonometrika esensi dan aplikasi dengan menggunakan EViews.
Jakarta: ERLANGGA.
Ariwanda, G., & Cholissodin, I. (2019). Prediksi Harga Cabai Rawit di Kota Malang Menggunakan Algoritme Extreme Learning Machine (ELM) (Vol. 3, Issue 6). http://j-ptiik.ub.ac.id
Darma Jaya, J., Teknologi Industri Pertanian, J., Negeri Tanah Laut, P., Yani, J. A., Panggung, D., Pelaihari, K., Tanah Laut, K., & Selatan, K. (2019). Peramalan Jumlah Populasi Sapi Potong di Kalimantan Selatan Menggunakan Metode Moving Average, Exponential Smoothing dan Trend  Analysis  Forecasting  of  Beef  Cattle  Population  Using  Moving  Average,  Exponential Smoothing and Trend Analysis Methods .
Debora Br Barus, M., Soufika Thahirah Prodi Akuntansi, F., & Sosial Sains, F. (n.d.). NUSANTARA: Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial ANALISIS TREND PRODUKSI DAN HARGA KOMODITAS CABAI  UNTUK  MENINGKATKAN  PRODUKTIVITAS  DESA  LAU  GUMBA  KABUPATEN KARO 1 . https://doi.org/10.31604/jips.v9i2.2022.527-531
Furlong F, Ingenito R. (1996). Commodity price and inflation. FRBSF Econ Rev. 2:27-47.
Fajar  M.  (2020)  PERAMALAN  HARGA  CABAI  DENGAN  MENGGUNAKAN  TBATS. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.19145.49760
Fatihah  A.  (2020)  PERAMALAN  PRODUKSI  CABAI  MERAH  KERITING  MENGGUNAKAN
METODE CAUSAL FORECASTING (Studi Kasus pada Pasar Lelang Cabai Sleman).
Ghozali.  (2016).  Aplikasi  Analisis  Multivariete  Dengan  Program  IBM  SPSS.  Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Herjanto, Eddy. (2007). Manajemen Operasi. Graindo
Hadiansyah,  F.  N.  (n.d.). Prediksi  Harga  Cabai  dengan  Pemodelan  Time  Series  ARIMA . https://doi.org/10.21108/indojc.2017.21.144
Joëts  M,  Mignon  V,  Razafindrabe  T.  (2017).  Does  the volatility    of   commodity    prices reflect    macro-economic   uncertainty Energy   Econ[Internet]

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA
Lubis, R. M. F., Situmorang, Z., & Rosnelly, R. (2021). Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA-Box  Jenkins)  Pada  Peramalan  Komoditas  Cabai  Merah  di  Indonesia. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 5 (2), 485. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2927
Malensang,  J.  S.,  Komalig,  H.,  &  Hatidja,  D.  (n.d.). PENGEMBANGAN  MODEL  REGRESI POLINOMIAL  BERGANDA  PADA  KASUS  DATA  PEMASARAN  DEVELOPMENT  OF MULTIPOLYNOMIAL REGRESSION MODEL ON MARKETING DATA CASE .
Maula, L. R., Surya, T., & Rianti, M. (2021). Media Agribisnis Fluktuasi dan Peramalan Harga Cabai Rawit
di Kabupaten Malang ARTICLE LICENCE . https://doi.org/10.35326/agribisnis.v5i1.1179
Miftahuddin, L., Ekowati, T., & Setiawan, B. M. (2020). ANALISIS PERMINTAAN CABAI RAWIT MERAH (Capsicum frutescens) DI KABUPATEN SEMARANG. SOCA: Jurnal Sosial, Ekonomi Pertanian , 14 (1), 66. https://doi.org/10.24843/soca.2020.v14.i01.p06
Palar,  N.,  Pangemanan,  P.  A.,  &  Tangkere,  E.  G.  (2016). FAKTOR-FAKTOR  YANG MEMPENGARUHI HARGA CABAI RAWIT DI KOTA MANADO (Vol. 12).
Purnama, Y., Affendi, F. M., & Soleh, A. M. (2021). Pemodelan Pola Produktivitas Cabai Rawit di Kabupaten Magelang. Xplore: Journal of Statistics , 10 (1), 1 –11. https://doi.org/10.29244/xplore.v10i1.358
Puspatika,  K.,  Kusumawati,  Y.  S.,  &  Studi  Sistem Informasi  Fakultas Ilmu  Komputer,  P. (2018). Peramalan Harga Cabai Dengan Metode Arima Arch-Garch Dan Single Moving Average Di Kota  Semarang  Forecasting  Of  Chili’s  Price  With  Arima  Arch-Garch  And  Single  Moving Average Methods In Semarang. Journal of Information System , 03 (207), 3569684.
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
Rahmad  Himawan,  Z.,  Pertanian,  F.,  Abdjurachman,  U.,  &  Situbondo,  S.  (2019).  ANALISIS FAKTOR  FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  HARGA  CABAI  RAWIT  DI  PASAR  BESUKI (STUDI  KASUS  DI  DESA  BESUKI  KECAMATAN  BESUKI  KABUPATEN  SITUBONDO).  In AGRIBIOS : Jurnal Ilmiah (Vol. 17, Issue 1).
Rosy, T. (2022). Inflasi dan Pedasnya Harga Cabai. News Detik.Com . https://news.detik.com/kolom/d-6247193/inflasi-dan-pedasnya-harga-cabai
Ruspriyanty, D. I., & Oktaviarina, A. (2018). PERAMALAN PERSEWAAN KASET VIDEO DENGAN MENGGUNAKAN MOVING AVERAGE A’yunin Sofro. Jurnal Ilmiah Matematika , 6 (2).
Stevanus,  H.,  Wahyuni,  D.,  Razaf  Eriko  Simbolon,  Y.,  Ririn  Amelia  Jurusan  Matematika,  dan, Bangka  Belitung  Kampus Terpadu  UBB,  U.,  Bangka,  K.,  &  Kepulauan  Bangka  Belitung,  P. (2021). PERAMALAN  HARGA  CABAI  RAWIT  PADA  MASA  PANDEMI  COVID-19  DI PANGKALPINANG PROVINSI KEPULAUAN BANGKA BELITUNG . Sugiono. (2009). Metodologi Penelitian Kualitatif dan R&D. Bandung. Alfabeta.
Teguh Erlangga, L., & Yamin Darsyah, M. (2018). Peramalan Harga Cabai Rawit Merah di Jakarta Pusat Mengunakan Metode Moving Average dan Single Exponential Smoothing Forecasting

## STUDI KOMPARASI PROYEKSI HARGA CABAI RAWIT DI PULAU SUMATERA VS PULAU JAWA
the  Prices  of  Cayenne  Pepper  in  Central  Jakarta  Using  the  Moving  Average  Method  and Single Exponential Smoothing. In Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Unimus (Vol. 1).
Putra U. (2017) Analisis Trend Dan  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Harga  Cabai  Rawit  Di Provinsi Jawa Timur - 121510601168_.
Wardah,  S.  (2016).  ANALISIS  PERAMALAN  PENJUALAN  PRODUK  KERIPIK  PISANG KEMASAN  BUNGKUS  (Studi  Kasus :  Home  Industry  Arwana  Food  Tembilahan).  In Jurnal Teknik Industri: Vol. XI (Issue 3).