## Gorontalo Development Review

## Vol. 4  No. 2,  Oktober 2021
P-ISSN: 2614-5170, E-ISSN: 2615-1375

## Peramalan Harga Cabai Merah Besar Keriting dengan Metode ARIMA Box-Jenkins
The ARIMA Box-Jenkins Method has been used to predict the Price of Large Curly Red Chilis
Vinca Ayu Setyowati 1) Yustirania Septiani 2) Fakultas Ekonomi Universitas Tidar 1,2) email: vincasetyowati@gmail.com 1) , email: yustirania_septiani@untidar.ac.id 2)

## Abstract
Chili is one of the potential commodities based on market demand and high economic value. The price of chili has fluctuated every month so that this commodity  contributes  to  inflation  in  food  that  can  affect  overall  general inflation. Thus, an analysis of forecasting prices for large curly red chili is needed so thar people and farmers do not need to worry and can prepare for future risks. Price forecasting in this study uses the Box-Jenkins ARIMA method.  The  data  used  is  the  price  of  lare  curly  red  chili  prices  from December 2015 to April 2020. The data to be analyzed is then made into several  forms  of  the  ARIMA  model  and  one  will  be  chosen  as  the  best ARIMA model. Based on the results of the study, ARIMA (1,1,3) is the best model. Thus  the forecast results obtained for  the  price of large curly red chili in Magelang City from May 2020 to February 2021. With this research it is expected ti be able to assist the Depasrtment of Industry and Trade of Magelang City in making decisions related to the price of lare curly red chilli which fluctuates every year.
Keywords : Forcasting; Chili Prices; ARIMA
Submit: 11 Mei 2021; Direvisi; 6 September 2021; Publish; 1 Oktober 2021

## 1. PENDAHULUAN
Cabai  merupakan  tanaman  hortikultural  sayuran  yang  banyak  diminati masyarakat Indonesia sehingga cabai dijadikan sebagai usaha pertanian. luas panen  capaiannya  juga  memiliki  peringkat  tertinggi  dibandingkan  dengan sayuran lain. Selain itu, jika dilihat dari jumlah produksinya, cabai merupakan sayuran yang memiliki produksi tertinggi di Indonesia (Badan Pusat Statistik, 2015).  Namun,  komoditas ini  menjadi  penyumbang utama inflasi  pada  bahan makanan.  Besarnya inflasi  pada bahan makanan  berpengaruh pada  besarnya inflasi  umum  secara  keseluruhan  di  Indonesia.  Kenaikan  harga  cabai dipengaruhi oleh faktor eksternal yaitu  kondisi alam. Kondisi alam yang tidak menentu dapat mempengaruhi pasokan cabai di sejumlah daerah khususnya di Kota  Magelang.  Kota  Magelang  merupakan  salah  satu  kota  yang  terletak  di Provinsi Jawa Tengah dengan luas wilayah sebesar 16.06 km 2 . Kota Magelang memiliki letak yang strategis secara geografis, yaitu berada di persilangan jalur transportasi  dan  ekonomi  antara  Semarang,  Magelang,  Yogyakarta,  dan Purworejo. Kenaikan harga cabai di Kota Magelang membuat inflasi pada bahan makanan meningkat 3.96 persen menjadi 6.56 persen di tahun 2019 sehingga peningkatan  ini  menyebabkan  perubahan  tingkat  inflasi  umum  sebesar  2.19 persen per tahun (Badan Pusat Statistik Kota Magelang, 2020).

## Abstrak
Cabai  merupakan  salah  satu  komoditas  unggulan  yang  potensial berdasarkan permintaan pasar dan nilai ekonomisnya yang tinggi. Harga cabai  setiap  bulan  mengalami  perubahan  secara  fluktuatif  sehingga, komoditas  ini  menjadi  penyumbang  inflasi  pada  bahan  makanan  yang dapat  mempengaruhi  inflasi  umum  secara  keseluruhan.  Dengan demikian, analisis mengenai peramalan harga cabai merah besar keriting diperlukan agar masyarakat dan petani tidak perlu khawatir dan dapat mempersiapkan risiko yang akan terjadi dimasa mendatang. Peramalan harga  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  ARIMA Box-Jenkins. Data yang digunakan adalah data harga cabai merah besar keriting pada bulan  Desember  2015  sampai  bulan  April  2020.  Data  yang  akan dianalisis kemudian dibuat kedalam beberapa bentuk model ARIMA dan akan dipilih salah satu yang menjadi model ARIMA terbaik. Berdasarkan hasil  penelitian,  ARIMA  (1,1,3)  adalah  model  terbaik.  Dengan  begitu diperoleh  hasil  peramalan  harga  cabai  merah  besar  keriting  di  Kota Magelang  pada  bulan  Mei  2020  sampai  bulan  Februari  2021.  Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu Dinas Perindustrian dan Perdagangan Kota Magelang dalam pengambilan keputusan terkait dengan  harga  cabai  merah  besar  keriting  yang  mengalami  perubahan secara fluktuatif setiap tahunnya.
Kata kunci : Peramalan; Harga Cabai;  ARIMA
Jenis  cabai  di  Kota  Magelang  sangat  beragam,  namun  cabai  merah  besar keriting  merupakan  salah  satu  cabai  dengan  harga  yang  paling  mahal  jika dibandingkan dengan harga cabai lainnya (SiHati, 2020). Meskipun harga cabai cenderung  meningkat  setiap  bulannya,  hal  ini  tidak  mengurangi  jumlah konsumen. Rata-rata para konsumen ini hanya mengurangi porsi pembeliannya saja. Jadi, meskipun harga cenderung meningkat konsumen akan tetap membeli dengan mengurangi porsinya.  Hal ini terjadi karena belum ada bahan pangan yang dapat mensubtitusi kebutuhan cabai. Cabai tidak hanya digunakan untuk konsumsi pangan sehari-hari, tetapi juga dapat digunakan untuk bahan baku dalam industri makanan sehingga nilai konsumsinya relatif besar (Rahmanta & Maryunianta, 2020).
Harga sering digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam dunia perdagangan.  Hasil  pertanian  cenderung  mengalami  fluktuasi  harga  setiap tahunnya. Perubahan harga cabai yang tidak menentu sering membuat petani, penjual, dan pembeli khawatir. Dengan demikian, maka perlu adanya analisis peramalan  harga  (Sukiyono  dkk,  2018).  Ketidakpastian  harga  cabai  dan pengaruhnya terhadap perekonomian menjadi informasi yang sangat penting di masa  yang  akan  datang.  Peramalan  harga  dapat  menjadi  informasi  penting sebagai dasar pengambilan keputusan dan penyusunan strategi sehingga dapat mengantisipasi  adanya  kenaikan  harga  cabai  yang  mendadak  (Sukiyono  & Janah, 2019). Peramalan  atau forecasting adalah  suatu  teknik  atau  cara  yang  bersifat kuantitatif dalam memprediksi sesuatu yang akan terjadi pada masa yang akan datang, dan dalam penerapannya menggunakan data-data sebelumnya sebagai pedoman atau data historis (Lestari & Wahyuningsih, 2012). Dengan demikian, metode  peramalan  yang  dapat  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode ARIMA Box-Jenkins, sebab  metode  ini  merupakan  model  statistik  yang  baik digunakan  untuk  meramal  satu  atau  lebih  variabel  secara  cepat,  sederhana, murah, dan akurat. Model yang akan dipilih adalah model terbaik yang sudah diuji dengan menggunakan data-data pada masa sebelumnya sehingga hasilnya lebih akurat. Metode ARIMA memiliki ketepatan yang baik jika digunakan dalam jangka pendek (Perihatini dkk, 2018).
Banyak penelitian yang membahas mengenai peramalan harga suatu produk atau  komoditas  tertentu  dengan  menggunakan  metode  ARIMA Box-Jenkins. Berikut merupakan beberapa penelitian terdahulu mengenai peramalan harga diantaranya  adalah  Perihatini  dkk,  (2018)  yang  mengatakan  bahwa  model terbaik  yang  diperoleh  dalam  penelitiannya  adalah  ARIMA  (2,0,0).  Dengan menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins , maka diperoleh hasil peramalan dari harga cabai merah besar keriting di Banyumas selama 10 periode kedepan yaitu pada bulan Maret 2017 sampai bulan Desember 2017.
Selanjutnya  Hadiansyah  (2017),  berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut, penulis  melakukan  pengujian  untuk  memperoleh  model  terbaik  dengan mengunakan  bentuk  ARIMA  (1,2,1),  AR  (1),  ARI  (1,2)  dan  IMA  (2,1) . dengan menentukan  nilai  RMSE,  MAPE,  dan R-square. Tujuan  penelitian  ini  adalah menemukan  model  terbaik  dengan  skenario testing dan training sehingga diperoleh  hasil  bahwa  ARIMA  merupakan  model  dengan  performa  yang  baik. Selain  itu,  Setyawan,  dkk  (2016)  dalam  penelitiannya  menyebutkan  bahwa berdasarkan pengujian ARIMA (2,1,1) dan ARIMA (24,1,12) keduanya memiliki nilai MSE terkecil. Hal tersebut dapat diketahui dari hasil overfitting pada model
yang menunjukkan bahwa model tersebut memiliki nilai residual yang bersifat acak atau random melalui indikator Ljung-Box statistic dengan nilai P lebih besar dari alfa lima persen, maka data dapat dikatakan stasioner.
Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan, terdapat hal menarik yang ingin penulis kaji sehingga penulis ingin melakukan penelitian yang berkaitan dengan  peramalan  harga  pada  salah  satu  komoditas  unggulan,  yaitu  cabai merah  besar  keriting  di  Kota  Magelang  dengan  menggunakan  metode  ARIMA Box-Jenkins .  Kota  Magelang  dipilih  karena  penulis  melakukan  pengamatan dalam lingkup Dinas Perindustrian dan Perdagangan Kota Magelang. Selain itu, harga cabai di Kota Magelang sering mengalami perubahan sehingga khawatir terjadi inflasi yang tinggi. Dengan adanya penelitian ini, penulis berharap hasil penelitian ini dapat dijadikan bahan pertimbangan bagi Dinas Perindustrian dan Perdagangan  Kota  Magelang  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  dengan harga cabai merah besar keriting yang mengalami perubahan secara fluktuatif setiap tahunnya. Sehingga masyarakat tidak perlu khawatir dengan perubahan harga  cabai  merah  besar  keriting  dimasa  mendatang  dan  para  petani  dapat mempersiapkan  risiko  terkait  dengan  perubahan  harga  yang  mengalami perubahan secara fluktuatif setiap tahunnya.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  mengenai  harga  cabai merah besar keriting yang mengalami perubahan fluktuatif setiap tahun, maka penulis  memperoleh  beberapa  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini, diantaranya adalah bagaimana pemilihan model ARIMA terbaik dan bagaimana hasil peramalan harga cabai merah besar keriting di Kota Magelang pada bulan Mei 2020 sampai bulan Februari 2021.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  berbentuk  data  runtut waktu  atau time  series .  Data time  series merupakan  kumpulan  data  hasil pengamatan suatu variabel dari periode waktu yang berbeda. Data time series berbentuk data runtut waktu, seperti data harian, data mingguan, data bulanan, data  kuartalan,  data  tahunan,  atau  bahkan  data  sepuluh  tahunan  (Gujarati, 2015).  Data time series dipilih dalam penelitian ini karena metode ARIMA Box- Jenkins ini merupakan metode peramalan data time series . Metode ini juga akan memberikan  hasil  yang  akurat  jika  data  yang  digunakan  adalah  data  dalam jangka  pendek.  Dengan  demikian,  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  harga  cabai  merah  besar  keriting  dari  bulan  Desember  2015  sampai bulan  April  2020  di  Kota  Magelang.  Data  ini  diperoleh  dari  Sistem  Informasi Harga dan Produksi Komoditi Provinsi Jawa Tengah ( https://hargajateng.org/ ) dan  Dinas  Perindustrian  dan  Perdagangan  Kota  Magelang.  Data  yang  akan digunakan  untuk  melakukan  peramalan  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data in sample dan  data out  sample. Data in  sample menunjukkan  data  harga  cabai merah besar keriting pada bulan Desember 2015 sampai bulan April 2020 dan data out sample pada penelitian ini adalah data harga cabai merah besar keriting dari bulan Mei 2020 sampai bulan Februari 2021.
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  bersifat  kuantitatif  dengan menggunakan  metode  analisis  peramalan  ARIMA Box-Jenkins .  Model  ARIMA merupakan suatu model dengan menggunakan data pada masa lalu yang telah stasioner  melalui  proses differencing .  Dengan  demikian,  jika  data  yang
digunakan stasioner pada proses differencing , maka tingkat differencing sering dilambangkan dengan ordo ( d ) baik pada tingkat first difference maupun second difference . Sehingga model tersebut dapat ditulis menjadi ARIMA ( p,d,q ) dimana p adalah tingkat Auotoregressive Model atau AR, d adalah suatu tingkatan ketika membuat  data  menjadi  stasioner,  dan q merupakan  tingkat Moving  Average Model atau MA  (Widarjono, 2018).
Dalam pembentukan model ARIMA terbaik terdapat beberapa tahapan yang perlu dilakukan. Berikut adalah diagram alur dari tahapan pembentukan model terbaik menggunakan metode ARIMA :
Sumber : Widarjono, (2018) Gambar 1. Diagram alur
Tahap  pertama  yaitu  melakukan  identifikasi  model.  Pada  tahap  ini  penulis harus mencari terlebih dahulu nilai p, d, dan q dengan pengujian correlogram. Tahap kedua yaitu melakukan estimasi parameter model. Pada tahap ini peneliti harus mengestimasi model ARIMA yang sudah dipilih pada tahap pertama. Hal ini  juga  dilakukan  setelah nilai p dan q dipereoleh.  Estimasi  parameter  dapat dilakukan dengan cara melihat nilai R-square yang paling kecil atau bisa juga dengan  metode  estimasi  lain,  misalnya maximum  likehood. Tahap  ketiga  yang harus  dilakukan  dalam  pembentukan  model  ARIMA  terbaik  adalah  dengan melakukan pengujian diagnosis. Setelah estimator model ARIMA diperoleh, maka penulis  harus  memilih  model  ARIMA  mana  yang  terbaik  yang  mampu menjelaskan  data  secara  lebih  akurat.  Memilih  model  ARIMA  terbaik  dapat dilakukan dengan cara melihat apakah data residual bersifat acak. Jika tidak maka harus kembali lagi pada tahap pertama untuk memilih model lain. Tahap yang  terakhir  adalah  melakukan  prediksi.  Setelah  model  terbaik  didapatkan, maka  selanjutnya  model  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  atau meramalkan suatu data yang diinginkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Penelitian
Sebelum  melakukan  peramalan  harus  menentukan  model  terbaik  terlebih dahulu  dengan  menggunakan  data in  sample .  Melihat  stasioneritas  data diperlukan  pada  tahap  pertama  untuk    menentukan  model  terbaik.  Untuk melihat stasioneritas suatu data dapat dilihat dengan menggunakan dua cara,
Identifikasi Model Estimasi Parameter Model Uji Diagnosis Prediksi tidak ya
yaitu dengan melihat stasioneritas data terhadap variansi dan juga dapat melihat stasioneritas  data  terhadap  rata-rata.  Berikut  adalah  grafik  untuk  melihat stasioneritas data terhadap variansi.
10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000 IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II
2016 2017 2018 2019 2020
CABAI_MERAH_BESAR_KERITING
Sumber : Sistem Informasi Harga dan Produksi Komoditi Provinsi Jawa Tengah, 2019
Gambar 2. Grafik Stasioneritas
Berdasarkan gambar 2 di atas terlihat bahwa data tersebut tidak dipengaruhi secara  signifikan  oleh  unsur  musiman.  Pola  data  pada  gambar  di  atas menunjuknan  bahwa  data  tidak  stasioner.  Asumsi  stasioneritas  data  baik terhadap variansi maupun rata-rata harus dipenuhi dalam metode analisis ini. Selanjutnya  melihat  stasioneritas  data  terhadap  rata-rata  dapat  dilakukan dengan uji correlogram .
Tabel 1. Correlogram pada Tingkat Level Date: 05/28/20   Time: 23:06 Sample: 2015M12 2020M04 Included observations: 53
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob 1 0.728 0.728 29.731 0.000 2 0.337 -0.413 36.203 0.000 3 0.019 -0.069 36.224 0.000 4 -0.175 -0.074 38.042 0.000 5 -0.224 0.023 41.093 0.000 6 -0.216 -0.108 43.998 0.000 7 -0.198 -0.069 46.478 0.000 8 -0.187 -0.083 48.737 0.000 9 -0.143 0.034 50.100 0.000 10 -0.058 0.029 50.331 0.000 11 0.027 -0.007 50.381 0.000 12 0.044 -0.113 50.517 0.000 13 0.053 0.088 50.725 0.000 14 0.046 -0.038 50.884 0.000 15 0.036 0.015 50.981 0.000 16 0.005 -0.092 50.983 0.000 17 -0.014 0.052 50.998 0.000 18 -0.037 -0.065 51.115 0.000 19 -0.046 0.043 51.295 0.000 20 -0.046 -0.069 51.486 0.000 21 -0.051 -0.016 51.726 0.000 22 -0.031 0.027 51.816 0.000 23 -0.040 -0.081 51.974 0.001 24 -0.058 -0.048 52.314 0.001
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan Eviews 10
Dalam  metode  peramalan Box-Jenkins suatu  data  harus  memiliki  sifat stasioner  saat  dilakukan  pengujian Correlogram .  Stasioneritas  data  dalam  uji Correlogram dapat  dilihat  dari  probabilitasnya  apakah  nilai  probabilitas  lebih dari alfa 5% atau tidak, jika iya maka data dapat dikatakan stasioner. Pada tabel 1 terlihat bahwa nilai probabilitas dari kelambanan 1 hingga 22 nilainya 0.000 dan pada kelambanan 23 sampai 24 memiliki nilai probabilitas 0.001. sehingga data  di  atas  dapat  dikatakan  tidak  stasioner  pada  tingkat  level  karena  nilai probabilitasnya mendekati nol atau kurang dari alfa 5%. Selain melihat dari nilai probabilitas, menentukan stasioneritas atau tidaknya suatu data dapat dilihat juga melalui uji Ljung-Box (LB). Berdasarkan pengujian tersebut, dapat diketahui bahwa nilai statistik LB sampai kelambanan 24 sebesar 52.314 sedangkan nilai statistik 𝑋 2 dengan degree of freedom (df) kelambanan 24 pada alfa 5% adalah 36.41.  Hasil  pengujian  tersebut  menunjukkan  bahwa  data  masih  belum stasioner  pada  tingkat  level  karena  nilai  statistik  LB  lebih  besar  dari  nilai statistik distribusi chi squares 𝑋 2 .
Tabel 2. Correlogram pada Tingkat 1 st Difference Date: 05/28/20   Time: 23:07
Sample: 2015M12 2020M04 Included observations: 52
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat  Prob 1 0.295 0.295 4.7953 0.029 2 -0.095 -0.199 5.2981 0.071 3 -0.241 -0.170 8.6220 0.035 4 -0.293 -0.211 13.657 0.008 5 -0.111 -0.019 14.389 0.013 6 -0.015 -0.090 14.403 0.025 7 0.032 -0.055 14.468 0.043 8 0.006 -0.097 14.471 0.070 9 -0.136 -0.203 15.673 0.074 10 -0.068 -0.045 15.983 0.100 11 0.026 -0.040 16.030 0.140 12 0.013 -0.121 16.042 0.189 13 0.038 -0.077 16.144 0.241 14 0.026 -0.062 16.192 0.302 15 0.100 0.063 16.952 0.322 16 0.003 -0.120 16.953 0.389 17 -0.002 0.007 16.953 0.458 18 -0.008 -0.058 16.959 0.526 19 -0.041 -0.036 17.101 0.583 20 0.009 0.012 17.108 0.646 21 -0.042 -0.099 17.268 0.695 22 0.012 0.021 17.282 0.748 23 0.023 -0.031 17.332 0.793 24 0.075 0.119 17.901 0.808
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan Eviews 10
Hasil  dari  pengujian Correlogram pada  tabel  2  disimpulkan  bahwa  masih terdapat  data  yang  belum  stasioner  sehingga  perlu  pengujian  dengan first difference .  Jika  dilihat  dari  nilai  probabilitasnya,  dapat  diketahui  bahwa  nilai probabilitas pada kelambanan satu sampai tujuh masih mendekati nol, sehingga data tersebut masih ada yang belum stasioner. Sedangkan kelambanan 8 sampai 24 data dapat dikatakan stasioner. Namun jika dilihat melalui uji Ljung-Box (LB), pengujian correlogram pada  tingkat first  difference di  atas  terlihat  bahwa  nilai statistik LB sampai kelambanan 24 sebesar 17.901 sedangkan nilai statistik 𝑋 2 dengan degree of freedom (df) kelambanan 24 pada alfa 5% adalah 36.41. Dari
pengujian Ljung-Box (LB) tersebut dapat disimpulkan bahwa  nilai statistik LB memiliki  nilai  yang  lebih  kecil  dari  nilai  statistik  distribusi chi  squares 𝑋 2 sehingga data tersebut dapat dikatakan stasioner pada tingkat first difference . Penarikan  kesimpulan  stasioneritas  data  terhadap  rata-rata  berdasarkan tampilan  pada  tabel  2 correlogram bersifat  subjektif,  dengan  demikian  perlu dilakukan  pengujian  kembali  secara  statistik  menggunakan  uji Augmented Dickey-Fuller sehingga  kesimpulan  mengenai  stasioneritas  suatu  data  dapat diterima dengan baik . Berikut adalah pengujian Augmented Dickey-Fuller .
Tabel 3. Uji Augmented Dickey-Fuller
Null Hypothesis: D(CABAI) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.025084 0.0001 Test critical values: 1% level -3.565430 5% level -2.919952 10% level -2.597905 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(CABAI,2) Method: Least Squares Date: 05/30/20   Time: 04:51 Sample (adjusted): 2016M02 2020M04 Included observations: 51 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(CABAI(-1)) -0.693922 0.138092 -5.025084 0.0000 C -260.7147 1180.545 -0.220843 0.8261 R-squared 0.340080     Mean dependent var -111.7255 Adjusted R-squared 0.326613     S.D. dependent var 10270.65 S.E. of regression 8428.117     Akaike info criterion 20.95496 Sum squared resid 3.48E+09     Schwarz criterion 21.03072 Log likelihood -532.3515     Hannan-Quinn criter. 20.98391 F-statistic 25.25147     Durbin-Watson stat 1.818348 Prob(F-statistic) 0.000007

## Sumber : Data sekunder yang diolah dengan Eviews 10
Suatu data dapat dikatakan stasioner atau tidak dalam pengujian Augmented Dickey-Fuller dapat diketahui dari nilai probabilitas dan nilai kritisnya, apabila nilai probabilitas lebih besar dari alfa 5% dan t-statistiknya lebih kecil dari nilai kritisnya  maka  data  tersebut  dapat  dikatakan  stasioner.  Berdasarkan  tabel  3 pada pengujian Augmented Dickey-Fuller di atas, dapat diketahui bahwa nilai probabilitas sebesar 0.001 lebih kecil dari alfa 5% dan t-statistiknya kurang dari nilai  kritis  baik  di  1%  level,  5% level,  dan 10%  level  yaitu sebesar  -5.025084. Jadi,  nilai  statistik  memiliki  nilai  negatif  dari  nilai  kritisnya  sehingga  dapat dikatakan bahwa data tersebut telah stasioner terhadap rata-rata.
Setelah  dilakukan  pengujian  stasioneritas  data  dan  diperoleh  hasil  bahwa data  tersebut  stasioner  baik  terhadap  variansi  maupun  rata-rata,  langkah selanjutnya yaitu melihat plot ACF dan plot PACF pada tabel Correlogram untuk mengestimasi model awal. Berdasarkan gambar di atas terlihat bahwa plot ACF dan PACF meluruh secara eksponensial. Selain menganalisis adanya dies down dan cuts off , estimasi model ARIMA dapat dilakukan secara trial and error dengan cara megkombinasikan angka lag pada tabel correlogram . Berikut adalah hasil trial and error .
Tabel 4. Rangkuman Permodelan ARIMA
Sumber : Data sekunder yang diolah dengan Eviews 10
Besarnya nilai AIC dan nilai SC dapat digunakan untuk menentukan model ARIMA terbaik. Model ARIMA terbaik adalah yang memiliki nilai AIC dan nilai SC paling kecil. Selain itu, nilai Adj 𝑅 2 juga dapat dijadikan sebagai perbandingan, nilai yang digunakan adalah nilai yang paling besar jika dibandingkan dengan model  lain.  Dengan  begitu,  model  ARIMA  (1,1,3)  adalah  model  ARIMA  terbaik yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan harga cabai merah besar keriting dimasa yang akan datang. Sebenarnya, model ARIMA (2,1,2) memiliki nilai  AIC  dan  nilai  SC  lebih  kecil  jika  dibandingkan  dengan  yang  lain,  tetapi model ini tidak memenuhi residual diagnoctis . Model persamaan yang terbentuk adalah
𝑌 𝑡 =   𝛽 0 +   𝛽 1 𝐴𝑅(1) + 𝛽 2 𝑀𝐴(1) +   𝑒 𝑡
Atau
𝑌 𝑡 = −18.49097 +  0.164482𝑌 𝑡−1 −  0.413884
Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan cross  validation untuk  menguji seberapa baik ketepatan model dalam melakukan peramalan. Cross validation dilakukan  dengan  melakukan  peramalan  untuk  10  periode  ke  depan.  Hasil peramalan  yang  diperoleh  kemudian  dibandingkan  dengan  data out  sample selanjutnya dicari nilai error- nya.
Tabel 5. Cross Validation Model Terbaik ARIMA Waktu Data aktual Data peramalan Juli 2019 50348 27963.38923810244 Agustus 2019 60333 27944.89826963842 September 2019 40952 27926.40730117439 Oktober 2019 30182 27907.91633271036 November 2019 27895 27889.42536424634 Desember 2019 28778 27870.93439578231 Januari 2020 45682 27852.44342731828 Februari 2020 48250 27833.95245885426 Maret 2020 27250 27815.46149039023 April 2020 14952 27796.97052192621 Sumber : Data sekunder yang diolah dengan Eviews 10
Berdasarkan hasil cross validation di atas dapat diketahui bahwa meskipun menggunakan  model  terbaik,  nilai  peramalan  tidak  terlalu  akurat.  Hasil peramalan  agak  berbeda  dengan  nilai  asli.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa meskipun menggunakan model terbaik, hasil peramalan tidak selalu medekati nilai asli. Berikut adalah hasil peramalan harga cabai merah besar keriting pada bulan Mei 2020 sampai bulan Februari 2021 di Kota Magelang yang dilakukan untuk mengetahui fluktuasi harga cabai.
Tabel 6. Peramalan Harga Cabai Merah Besar Keriting pada Bulan Mei 2020
sampai Februari 2021 Waktu Harga Mei 2020 27778.47955346218 Juni 2020 27759.98858499816 Juli 2020 27741.49761653413 Agustus 2020 27723.0066480701 September 2020 27704.51567960608 Oktober 2020 27686.02471114205 November 2020 27667.53374267803 Desember 2020 27649.042774214 Januari 2021 27630.55180574997 Februari 2021 27612.06083728595 Sumber : Data sekunder yang diolah dengan Eviews 10

## 3.2. Pembahasan
Data  harga  cabai  merah  besar  keriting  di  Kota  Magelang  selama  bulan Desember  2015  sampai  bulan  April  2020  merupakan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini. Gambar 3 menunjukkan bahwa harga cabai merah besar keriting mengalami  perubahan  secara  fluktuatif  setiap  bulan.  Kenaikan  harga tertinggi  terjadi  pada  bulan  Agustus  2019,  yaitu  mencapai  Rp  60.000,00  dan harga cabai terendah terjadi pada bulan April tahun 2019 yaitu mencapai Rp 12.000,00. Umumnya jumlah penawaran dan permintaan cabai menjadi salah satu faktor yang mempengaruhi harga cabai. Jika penawaran cabai lebih sedikit dari  permintaan  maka  harga  meningkat,  sebaliknya  ketika  penawaran  lebih besar dari permintaan maka harga menjadi rendah (harga cabai elastis terhadap penawaran) (Pratiwi & Rosyid, 2020).
Sumber : Sistem Informasi Harga dan Produksi Komoditi Provinsi Jawa Tengah, 2019
Gambar 3. Perkembangan Harga Cabai Merah Besar Keriting
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 2015 (12) 2016 (2) 2016 (4) 2016 (6) 2016 (8) 2016 (10) 2016 (12) 2017 (2) 2017 (4) 2017 (6) 2017 (8) 2017 (10) 2017 (12) 2018 (2) 2018 (4) 2018 (6) 2018 (8) 2018 (10) 2018 (12) 2019 (2) 2019 (4) 2019 (6) 2019 (8) 2019 (10) 2019 (12) 2020 (2) 2020 (4)
H ar ga Bulan Perkembangan Harga Cabai Merah Besar Keriting
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  kebutuhan  komoditas  cabai  sering mengakibatkan  ketidakseimbangan  antara  produksi  tanaman  dan  jumlah kebutuhan.  Hal  tersebut  mempengaruhi  permintaan  yang  tinggi  pada  periode tertentu  tetapi  produksi  hasil  panen  petani  tidak  dapat  mencukupi,  maka  ini akan berdampak pada perubahan harga pasar, sedangkan pada waktu tertentu jumlah  produksi  tanaman  melebihi  harga  pasar  (Abinowi  &  Sumitra,  2018). Harga bahan pangan pokok khususnya cabai dapat menjadi trending topik di pasaran  dan  mempengaruhi  beberapa  produk  lain.  Prediksi  fluktuasi  harga cabai  memang penting  bagi petani,  konsumen,  bahkan  pemerintah.  Fluktuasi harga  cabai  dapat  menimbulkan  keresahan  semua  orang  dan  mengancam stabilitas  pemerintahan.  Harga  pangan  pokok  cabai  yang  stabil  membawa berbagai manfaat bagi negara berkembang, misalnya dapat membuat petani dan konsumen  miskin  meningkatkan  taraf  hidup  ekonominya  dan  terhindar  dari jeratan  kemiskinan  (Asnhari  dkk,  2019).  Perubahan  harga  cabai  membuat peneliti ingin melakukan peramalan harga cabai merah besar keriting di masa mendatang untuk mengantisipasi keresahan masyarakat akan kebutuhan dan resiko pasar.
Naik turunnya harga cabai dipengaruhi oleh faktor eksternal salah satunya kondisi  alam.  Pergantian  musim  kemarau  dan  tiba-tiba  hujan  menyebabkan tanaman  cabai  sulit  matang  dan  berwarna  merah.  Tentu  saja  hal  ini  akan membuat petani gagal panen dan pasokan cabai jadi menipis. Jika musim hujan tiba, curah hujan yang tinggi juga akan membuat petani gagal panen sehingga pasokan cabai menurun. Naik turunnya harga cabai tidak hanya dipengaruhi oleh kondisi alam, tetapi hari perayaan keagamaan juga dapat mempengaruhi peningkatan harga cabai di suatu daerah.
Pada  bulan  November  tahun  2019,  harga  cabai  di  Kota  Magelang  sangat murah.  Dinas  Perindusrian  dan  Perdagangan  Kota  Magelang  dalam  Magelang Ekspres,  (2019)  menyatakan  bahwa  penurunan  harga  cabai  memang  sudah terpantau  dari  minggu  sebelumnya.  Para  pedagang  mengatakan  bahwa penurunan harga cabai ini terjadi karena stok cabai yang melimpah. Penurunan harga cabai ini juga diikuti dengan lemahnya pemintaan terhadap cabai sebab para konsumen sudah membeli stok cabai dalam jumlah yang banyak sehingga saat ini belum ingin membeli lagi. Pada awal tahun 2020, Dinas perindustrian dan perdagangan kota magelang dalam  Jogja  Tribun  News,  (2020)  menilai  bahwa  meskipun  harga  cabai meningkat, daya beli masyarakat masih tetap tinggi. Kenaikan harga yang terjadi dimulai sejak sebelum natal. Sudah terpantau harga cabai per kilo adalah sekitar 40 ribuan, kemudian agak menurun dan karena adanya tahun baru harga cabai mulai  meningkat  lagi.  Harga  cabai  yang  meningkat  ini  juga  disebabkan  oleh curah hujan yang tinggi sehingga petani cabai gagal panen dan pasokan menjadi berkurang. Hal ini juga sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Yuliati & Hutajulu, (2020) bahwa pada musim hujan, petani cenderung memilih tanaman yang tidak berisiko karena tanaman cabai saat musim hujan mudah terserang hama dan jamur sehingga hasil panen cabai menurun.
Berdasarkan hasil peramalan di atas, diperoleh model ARIMA terbaik. Hasil peramalan  harga  cabai  merah  besar  keriting  dari  model  ARIMA  (1,1,3)  pada bulan  Mei  2020  sampai  bulan  Februari  2021  di  Kota  Magelang  yaitu  Rp 27.778,47;  Rp  27.759,98;  Rp  27.741,49;  Rp  27.723,01;  Rp  27.704,51;  Rp
27.686,02;  Rp  27.667,53;  Rp  27.649,04;  Rp  27.630,55;  dan  Rp  27.612,06. Peramalan harga cabai cenderung menurun. Peramalan harga dilakukan dengan melihat  kejadian  yang  terjadi  sebelumnya.  Dengan  begitu,  harga  cabai  yang mulai  menurun  di  tahun  2020  diprediksi  terjadi  karena  kelebihan  pasokan sebab  sentra  cabai  di  Kota  Magelang  sudah  memasuki  masa  panen  sehingga persediaan  cabai  melimpah.  Pada  saat  harga  cabai  menurun  sebaiknya konsumen membeli cabai dalam porsi yang cukup. Meskipun pembelian dalam porsi banyak dapat digunakan untuk berjaga-jaga apabila harga meningkat lagi, namun hal ini dapat menyebabkan penurunan permintaan terhadap cabai.

## 4. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian mengenai peramalan harga cabai merah besar keriting di  Kota  Magelang  dapat  disimpulkan  bahwa  diramalkan  akan  mengalami penurunan.  Hal  ini  terjadi  karena  adanya  kelebihan  persediaan  dan  mulai memasuki masa panen sehingga persediaan cabai melimpah. Meskipun terdapat faktor  eksternal  lainnya  yang  menjadikan  naik  turunnya  harga  cabai  merah besar keriting salah satunya kondisi alam. Selain itu, perayaan keagamaan juga dapat mempengaruhi peningkatan harga cabai di suatu daerah.

## 4.2 Saran
Dalam  penelitian  ini  tentu  saja  masih  terdapat  banyak  kekurangan.  Untuk  itu penulis memberikan saran kepada pembaca dan peneliti agar penelitian selanjutnya dapat lebih baik. Untuk penelitian selanjutnya, penulis berharap apabila ada yang ingin melakukan penelitian dengan menggunakan metode peramalan, maka dapat menggunakan data yang lebih lengkap yaitu dengan menggunakan data harian atau data  mingguan  karena  dengan  banyaknya  data  yang  digunakan  maka  hasil peramalan  menjadi  lebih  akurat.  Apabila  ada  peneliti  yang  ingin  mengambil  tema sama dalam penelitiannya yaitu mengenai peramalan harga pangan atau komoditas disarankan  untuk  melakukan  perbandingan  dengan  metode  peramalan  lain  yang menggunakan data time series berdasarkan data harian atau mingguan agar hasilnya lebih  akurat  dan  peneliti  juga  dapat  menggabungkan  metode  peramalan  ARIMA dengan metode peramalan yang lain.

## 5. DAFTAR PUSTAKA Jurnal :
Abinowi, E., & Sumitra, I. D. (2018). Forecasting Chilli Requirement with ARIMA Method. IOP  Conf.  Series :  Materials  Science  and  Engineering , 407 ,  1 – 6. https://doi.org/10.1088/1757-899X/407/1/012156 Asnhari, S. F., Gunawan, P. H., & Rusmawati, Y. (2019). Predicting Staple Food Materials Price Using Multivariables Factors (Regression and Fourier Models with  ARIMA). 2019  7th  International  Conference  on  Information  and Communication Technology, ICoICT , 1 – 5. https://doi.org/10.1109/ICoICT.2019.8835193 Hadiansyah, F. N. (2017). Prediksi Harga Cabai dengan Pemodelan Time Series ARIMA. Ind. Journal On Computing , 2 (2010), 71 – 78. https://doi.org/10.21108/indojc.2017.21.144
Perihatini, D. I., Lestari, I. F., & Primandari, A. H. (2018). Peramalan Harga Cabai Merah  Besar  Keriting  Kabupaten  Banyumas  Menggunakan  Metode  Arima
Box-Jenkins. KNPMP , 567 – 576.
Pratiwi,  L.  F.  L.,  &  Rosyid,  A.  H.  Al.  (2020).  Forecasting  Of  Chili  Prices  In  The Special Region Of Yogyakarta, Indonesia Based On Harga Pangan Applications (Arima  Approach). Proceeding  International  Conference  on  Green  Agro- Industry , 4 , 39 – 47.
Rahmanta, & Maryunianta, Y. (2020). Pengaruh Harga Komoditi Pangan Terhadap Inflasi Di Kota Medan. Agrica (Jurnal Agribisnis Sumatera Utara) , 13 (1), 35 – 44. https://doi.org/10.31289/agrica.v13i1.3121
Setyawan,  E.,  Subantoro,  R.,  &  Prabowo,  R.  (2016).  Analisis  Peramalan (Forecasting) Produksi Karet (Hevea Brasiliensis) di PT Perkebunan Nusantara IX  Kebun  Sukamangli  Kabupaten  Kendal. Jurnal  Ilmu-Ilmu  Pertanian , VOL. 12. (2), 11 – 19.
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
Sukiyono,  K.,  Nabiu,  M.,  Sumantri,  B.,  &  Novanda,  R.  R.  (2018).  Selecting  an Accurate Cacao Price Forecasting Model. IOP Conf. Series : Journal of Physics , 1114 , 1 – 7.
Yuliati, R., & Hutajulu, D. M. (2020). Pengaruh Harga Komoditas Pangan Terhadap Inflasi di Kota Magelang. Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil : JWEM , 10 (2), 103 –
116

## Buku
Badan Pusat Statistik. (2015). Statistik Indonesia 2015. In Badan Pusat Statistik . Jakarta: Badan Pusat Statistik Widarjono, A. (2018). Ekonometrika Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan EViews (Lima). Yogyakarta: UPP STIM YKPN. Website :
Badan  Pusat  Statistik  Kota  Magelang.  (2020).  Laju  Inflasi  per  Bulan  Menurut Kelompok Pengeluaran di Kota Magelang (2012=100), 2015-2019. Retrieved September  5,  2021,  from  Badan  Pusat  Statistik  Kota  Magelang  website: https://magelangkota.bps.go.id/statictable/2018/01/26/304/laju-inflasi- per-bulan-menurut-kelompok-pengeluaran-di-kota-magelang-2012-100- 2015-2019.html
Gujarati, D. N. (2015). Dasar-Dasar Ekonometrika . Jakarta: Salemba Empat SiHati. (2020). Perkembangan Harga Cabai Merah Besar Keriting. Retrieved May 12, 2020, from Sistem Informasi Harga dan Produksi Komoditi Provinsi Jawa Tengah website: https://hargajateng.org/.
Jogja  Tribun  News.  (2020).  Disperindag  Sebut  Kenaikan  Harga  Cabai  di  Kota Magelang  Tak  Terlalu  Berpengaruh. Jogja  Tribun  News .  Retrieved  from https://jogja.tribunnews.com/2020/01/12/disperindag-sebut-kenaikan- harga-cabai-di-kota-magelang-tak-terlalu-berpengaruh
Lestari,  N.,  &  Wahyuningsih,  N.  (2012).  Peramalan  Kunjungan  Wisata  dengan Pendekatan Model SARIMA ( Studi kasus : Kusuma Agrowisata ). Jurnal Sains Dan Seni ITS , 1 (1), 29 – 33.
Magelang  Ekspres.  (2019).  Harga  Cabai  di  Pasar  Kota  Magelang  Anjlok,
Permintaan Justru Lesu. Magelang Ekspres . Retrieved from https://magelangekspres.com/harga-cabai-di-pasar-kota-magelang-anjlok- permintaan-justru-lesu/