## PERAMALAN PRODUKSI DAN HARGA BAWANG PUTIH DI KABUPATEN LOMBOK TIMUR

## FORECASTING OF GARLIC PRODUCTION AND PRICES IN EAST LOMBOK DISTRICT
Bq. Lisa Indrawati Putri 1* , Anas Zaini 2 , Anwar 3
1,2,3 Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Mataram *E-mail korespondensi: bqlisaindrawatiput@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Menganalisis pola perkembangan prouksi dan harga bawang putih  di  Kabupaten  Lombok  Timur.  (2)  Menganalisis  metode  peramalan  kuantitatif  yang  paling  sesuai untuk meramalkan produksi dan harga bawang putih 5 tahun kedepan di Kabupaten Lombok Timur. Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  sekunder.  Kemudian  untuk  mengolah  data  digunakan metode peramalan time series . Pola data produksi dan harga menunjukkan adanya unsur trend dan setelah dilihat  ACF  dan  PACF  menunjukkan  bahwa  data  stasioner.  Peramalan  terbaik  untuk  produksi menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing karena  memiliki  nilai error terkecil.  Hasil perhitungan produksi didapatkan nilai MAD-nya sebesar 13.414, nilai MSE-nya sebesar 477.560.765, dan nilai MAPE-nya sebesar 17% dan memiliki nilai rata-rata produksi sebesar 6.088.9 ton. Sedangkan hasil perhitungan harga didapatkan nilai MAD-nya sebesar 4.090, nilai MSE-nya sebesar 31.075.403, dan nilai MAPE-nya sebesar 8% namun hasil peramalan harga relatif konstan sebesar Rp 40.000.
Kata kunci: bawang putih, peramalan, produksi, harga

## ABSTRACT
This study aims to: (1) analyze the pattern of development of garlic production and prices in East Lombok  Regency.  (2)  Analyzing  the  most  suitable  quantitative  forecasting  method  to  predict  the production and price of garlic in the next 5 years in East Lombok Regency. The data used in this research is secondary data. Then to process the data used time series forecasting method. The pattern of production and price data shows that there is an element of trend and after viewing the ACF and PACF, it shows that the data is stationary. The best forecasting for production uses the Single Exponential Smoothing method because it has the smallest error value. The results of the production calculation show that the MAD value is  13,414,  the  MSE  value  is  477,560,765,  and  the  MAPE  value  is  17%  and  has  an  average  production value of 6.088.9 ton. While the results of the price calculation, the MAD value is 4,090, the MSE value is 31,075,403, and the MAPE value is 8%, but the results of price forecasting are relatively constant at Rp 40,000.
Keywords: garlic, forecasting, production, price

## PENDAHULUAN
Indonesia  dikenal  sebagai  negara  agraris  dimana  sebagian  besar  masyarakat masih  menjadikan  sektor  pertanian  sebagai  mata  pencaharian  utama  (Nursan  & Septiadi, 2020). Salah satu subsektor pertanian  yang  memiliki  peran  yang cukup besar dalam  pembangunan  perekonomian  adalah  sub  sektor  hortikultura.  Subsektor  ini meliputi  komoditas  sayur-sayuran,  buah-buahan,  tanaman  bunga,  tanaman  hias  dan tanaman obat. Pembangunan subsektor hortikultura di Indonesia memiliki potensi yang cukup  besar  karena  di  dukung  oleh  payung  hukum/regulasi,  keanekaragaman  hayati, ketersediaan  lahan  pertanian,  agriklimat  (iklim  yang  sesuai),  dukungan  teknologi,
ketersediaan  pasar,  ketersediaan  komoditas  prioritas  hortikultura,  dukungan pengembangan  system  pembentukan  hortikultura  dan  dukungan  sistem  hortikultura (Dirjen Hortikultura, 2015).
Kabupaten Lombok Timur merupakan daerah produksi bawang putih terbesar di Pulau  Lombok,  dengan  produksi  bawang  putih  mencapai  sebesar  17.235.9  ton  pada tahun 2019 (BPS Kabupaten Lombok Timur, 2020). Komoditas bawang putih memiliki peran  yang  sangat  penting  bagi  masyarakat  karena  merupakan  salah  satu  rempah- rempah  yang  digunakan  untuk  bumbu-bumbu  masakan  serta  obat-obatan  tradisional. Namun  petani  memproduksi  bawang  putih  pada  jumlah  dan  waktu  tertentu  saja sehingga  berimbas  pada  jumlah  pasokan  dan  harga  bawang  putih,  yang  dimana  jika harga  bawang  putih  meningkat  maka,  petani  akan  meningkatkan  jumlah  produksinya dan begitupun sebaliknya. Oleh karena itu,  flukuasi harga terhadap bawang putih tidak dapat dipungkiri.
Penelitian ini bertujuan untuk: (1) Menganalisis pola perkembangan prouksi dan harga bawang putih di Kabupaten Lombok Timur, (2) Menganalisis metode peramalan kuantitatif  yang  paling  sesuai  untuk  meramalkan  produksi  dan  harga  bawang  putih  5 tahun ke depan di Kabupaten Lombok Timur.

## METODE PENELITIAN

## Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Time Series. Metode Time  Series merupakan  metode  peramalan  dengan  menggunakan  asumsi  bahwa  masa depan adalah fungsi dari masa lalu. Tujuannya untuk menentukan pola dalam deret data historis  dan  menerjemahkan  pola  tersebut  ke  masa  depan.  Metode  peramalan Time Series menggunakan  pola  berdasarkan  pada  asumsi  deret  waktu  yang  terdiri Trend, Siklus/ Cycle, Pola  musiman/ Season, Variasi  Acak/ Random (Heizer  &  Render, 2009).

## Unit Analisis
Dalam  penelitian  ini  unit  yang  dianalisis  adalah  produksi  dan  harga  bawang putih di Kabupaten Lombok Timur dari tahun 2013-2022.

## Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  kualitatif  dan  data kuantitatif. Data kualitatif merupakan data yang dibutuhkan dalam melakukan penelitian yang berbentuk kata, kalimat, maupun gambar bukan berbentuk angka atau perhitungan. Sedangkan data kuantitatif merupakan data yang dibutuhan dalam melakukan penelitian dalam bentuk angka-angka maupun perhitungan statistika mengenai produksi dan harga bawang putih yang akan diramalkan.

## Pengolahan dan Teknik Analisis Data
Pengolahan  dan  teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  data  kuantitatif  yang  diperoleh  dengan  cara  pengolahan  melalui  program Microsoft  Excel dan SPSS karena  program  tersebut  lebih  mudah  pengoperasiannya dibandingkan program yang lain.

## Identifikasi Pola Data Harga dan Produksi Bawang Putih
Tahap  awal  dari  pengolahan  data  yakni  menyediakan  serial  data  produksi  dan harga tahunan dalam plot produksi dan harga terhadap kurun waktu. Dengan melakukan plot  produksi  dan  harga,  maka  dapat  diprediksi  pola  data  sementara,  oleh  karena  itu selanjutnya akan diketahui jenis pola data musiman atau sklis, data stasioner, dan trend. Tahap  ini  bertujuan  untuk  membuat  pertimbangan  tahap  awal  untuk  membantu  dalam pemilihan metode peramalan kuantitatif dan mengamati adanya kecendrungan fluktuasi pola  produksi  dan  harga  bawang  putih  dimulai  dari  data  tahun  2013  sampai  dengan 2021.

## Metode Peramalan Time Series
Metode  peramalan time  series yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  terdiri  dari  model  rata-rata  bergerak  sederhana  ( Simple  moving  average) , model rata-rata bergerak ganda ( Double moving average) , Trend Linier , Trend Non- Linier ,  model ARIMA (1,0,0 ), dan Single Exponential  Smoothing . Teknik  peramalan time  series yang  menghasilkan  nilai  MSE  terkecil,  maka  akan  model  tersebut disarankan sebagai model peramalan yang terbaik.
1. Model Rata-rata Bergerak Sederhana ( Simple moving average )
Peramalan  model Simple  moving  average merupakan  suatu  metode  peramalan dengan  menggunakan  sekelompok  data  pengamatan,  kemudian  mencari  nilai  rata- rata  dari  data tersebut  sebagai  ramalan  untuk  periode  yang  akan  mendatang.  Model peramalan ini mempunyai karakteristik yang khusus yakni sebagai berikut:
a. Model Simple  moving  average dalam  menentukan  ramalan  pada  periode mendatang  membutuhkan  data  historis  dalam  jangka  wakti  tertentu. Contohnya,  untuk  4 tahun  data Moving  average ,  maka  untuk  ramalan tahun ke-6  dibuat  setelah  tahun  ke-5  berakhir.  Seandainya  tahun moving  average untuk tahun ke-8 baru bisa dibuat setelah tahun ke-7 berakhir.
b. Semakin  panjang  jangka  waktu Moving  average ,  maka  efek  pelicinannya akan semakin terlihat pada peramalan.
Ŷ t+1 = 1/n ∑ 𝑋𝑖 𝑡 𝑖=𝑡+1
Keterangan : Ŷ t+1 = Nilai ramalan untuk satu periode ke depan X i = Nilai aktual pada waktu ke-i
n = Ordo dari rata-rata bergerak
2. Model Rata-Rata Bergerak Ganda ( Double moving average)
Dalam  model Double  moving  average ini  pertama-tama  dicari Moving average, hasil ramalan ditaruh pada bulan terakhir, kemudian dicari Moving average yang pertama, baru kemudian dibuat forecast ( Sidik, 2010). Berikut langkah-langkah untuk menghitung model Double moving average :
a. Menghitung rata-rata bergerak pertama
𝑀 𝑡 = 𝑌 𝑡 +𝑌 𝑡−1 +⋯+𝑌 𝑡−𝑛−1 𝑛 b. Menghitung rata-rata bergerak kedua
𝑀′ 𝑡 = 𝑀 𝑡 +𝑀 𝑡−1 +⋯+𝑀 𝑡−𝑛−1 𝑛 Menentukan besarnya nilai konstanta, slope, dan peramalan
𝑎 𝑡 = 2𝑀 𝑡 − 𝑀′ 𝑡

## Keterangan:
𝑀 𝑡 = Rata-rata bergerak periode t n      = Jumlah periode dalam moving average
𝑌 𝑡 = Nilai sebenarnya pada periode t
P     = Jumlah periode ke depan yang akan diramalkan
3. Metode Trend Linier
Metode Trend linier menggunakan  garis  kecenderungan  apabila  pola  data menunjukkan suatu kecenderungan, baik berpola  turun atau naik (Tanaddy  &  Andrew, 2013).
Y’ = a + b x Keterangan : Untuk Σx = 0 Y’ = Ramalan pada periode tertentu a = Intercept b = Kemiringan garis x = Kode periode waktu
Σ = Tanda penjumlahan
Total = Jumlah data atau pengamatan
4. Metode Trend Non Linier ( Trend Kuadratik )
Metode Trend  non  linier (Trend  Kuadratik)  adalah trend yang  digambarkan berbentuk garis  lengkung. Metode ini  biasainya digunakan untuk data historis dimana jika  digambarkan  akan  membentuk  garis  tidak  lurus  atau  membentuk  parabola (Suharyadi & Parwanto, 2007).
Y’ = a +bX + cX 2
Keterangan : Y’ = Variabel yang akan diramalkan a,  b,  c  =  Konstanta  yang  akan  digunakan  menunjukkan  besarnya  harga  Y
(ramalan)
X = Waktu atau periode
5. Model Teknik Box-Jenkins (ARIMA-SARIMA)
Model Teknik  Box-Jenkins  (ARIMA-SARIMA) ini  dibagi  menjadi  4  jenis  yaitu model  MA  ( Moving  average ),  AR  ( Auto  regressive ),  ARMA  ( Auto  regressive  moving average ),  dan  ARIMA  ( Auto  regressive  integrated  moving  average ).  Persamaan  dari jenis-jenis model Teknik Box-Jenkins (ARIMA-SARIMA) ini yakni sebagai berikut:
a. Model AR
Y t = b 0 + b 1 Y t-1 + b 2 Y t-2 +…+ b p Y t-p + e t Keterangan :
Y t = Nilai series yang stasioner
Y t-1 ..Y t-p = Nilai sebelumnya b t-1 .. b t-p = Konstanta dan koefisien model
e t = Kesalahan peramalan p = Merupakan bilangan asli tak terhingga (1,2,3,…dst)
b. Model MA
Y t = a 0 + e t – a 1 e t-1 – a 2 e t-2 - … - a q Y t-q Keterangan : Y t = Nilai series yang stasioner
e t = Kesalahan peramalan
e t-1 ....e t-q = Kesalahan masa lalu a 0 , a 1 …a q = Konstanta dan koefisien model
q
= Merupakan bilangan asli tak terhingga (1,2,3,…dst)
c. Model ARMA
Y t = b 0 + b 1 Y t-1 …b p Y t-p + e t – a 1 e t-1 - … - a q e t-q Keterangan: Y t = Nilai series yang stasioner
Y t-1 … Y t-p = Nilai sebelumnya e t-1 … e t-q = Kesalahan masa lalu b 0 ,b 1 ,b 1 ,a 1 ,a q = Konstanta dan koefisien model e t = Kesalahan peramalan
b t-1 … b t-p = Konstanta dan koefisien model
p dan q = Merupakan bilangan asli tak terhingga (1,2,3, …dst)
d. Model ARIMA
Y t-1 = BY t …………… persamaan (1)
Y t-2 = BY t-1
= BBY t = B 2 Y t ….................... persamaan (2) Dengan demikian proses differensiasi dapat ditulis sebagai berikut : Z t = Y t – Y t-1 = Y t – BY t = (1 – B) Y t ………... persamaan (3)
(1 – B) dapat disebut sebagai first order difference
W t = Z t – Z t-1 Z t = (Y t – Y t-1 ) - (Y t-1 – Y t-2 ) Z t = Y t - 2Y t-1 + Y t-2 Memasukkan persamaan (1) dan (2), maka diperoleh : = (1 – 2B + B2) Y t = (1 – B2) Y t ………. persamaan (4)
(1 – B 2 ) disebut sebagai second order difference
Keterangan : Y t = Nilai series yang tidak stasioner
Y t-1 dan Y t-2 = Nilai series yang tidak stasioner pada periode sebelumnya
Z t = Nilai differensiasi tingkat satu W t = Nilai differensiasi tingkat dua e t = Simbol alternatif untuk perkalian ( backward shift operator )
Menggunakan  operator  B,  secara  umum  model ARIMA (p,d,q)  dapat  ditulis sebagai berikut : ARIMA (p,d,q) = b(B) (1 – B) d Y t = b 0 + a(B) e t Keterangan : p     = Menunjukkan ordo/derajat autoregressive (AR) d     = Menunjukkan ordo/derajat differencing (pembeda) q     = Menunjukkan ordo/derajat moving average (MA) b(B) = 1 – b 1 B – b 2 B 2 - … - b p B p
a(B) = 1 – a 1 B – a 2 B 2 - … - a q B q

## 6. Teknik Single Exponential Smoothing
Teknik  ini  menghasilkan  ramalan  yang  lebih  cocok  dan  tepat  untuk  pola  data historis  yang  memiliki  pola  trend  linear  dan  pola  musiman.  Persamaan-persamaan dalam teknik ini adalah :
St = α (Xt / It-L) + (1 – α) (S’t-1 + Tt-1) Tt = β (St – St-1) + (1-β) Tt-1 It = γ (X / St) + (1- γ) It-L Ŷt+m = (St + Tt-L+m) Keterangan : Ŷt+m = Ramalan untuk m periode ke depan L = Banyaknya periode dalam satuan waktu(tahun) St = Pelicinan terhadap desseasonalized data pada periode t Tt = Pelicinan terhadap dugaan trend pada periode t It = Pelicinan terhadap dugaan musim pada periode t It-L = Pelicinan terhadap dugaan musim pada periode t telah dikurangi oleh banyaknya periode dalam satuan waktu 19 α = Koefisien pelicinan untuk St (0 < α < 1) β = Koefisien pelicinan untuk trend (0 < β < 1) γ = Koefisien pelicinan untuk musiman (0 < γ < 1)

## Identifikasi Model Peramalan Kuantitatif
Tahap  akhir  setelah  semua  jenis  pola  data  di  olah  dan  di  identifikasi  kemudian diketahui  metode-metode yang efektif untuk digunakan  sesuai dengan pola data  maka, metode-metode  tersebut  akan  dibandingkan  dengan  cara  menghitung  MSE  (Mean Square Error) bertujuan untuk mendapatkan  metode peramalan kuantitatif  yang terbaik dan terakurat. Berikut rumus menghitung nilai kesalahan peramalan pada periode ke-t:
e t = X t - F t Keterangan : e t = Nilai kesalahan peramalan ( error ) pada periode ke-t X t = Nilai aktual pada periode ke-t F t = Nilai ramalan periode ke-t Metode MSE ( Mean Square Error) digunakan untuk mengecek  nilai kesalahan pada  peramalan.  Nilai  MSE  berkisar  dari  nilai  0  sampai  mendekati  nilai  1.  Semakin kecil  nilai  MSE ( Mean Square Error) maka hasil ramalan tersebut semakin  mendekati nilai  aktual.  Sehingga    hasil  peramalan  tersebut  bisa  dijadikan  sebagai  model perhitungan peramalan di masa yang akan mendatang. Berikut rumus untuk menghitung nilai MSE ( Mean Square Error):
MSE = [ ∑ 𝑒𝑡 𝑛 𝑖=1 2 ]/n

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi Pola Data
Penelitian ini meninjau produksi dan harga bawang putih di Kabupaten Lombok Timur dimasa yang akan datang, dengan periode 9 tahun terakhir. Dalam penelitian ini menggunakan dua data yakni data produksi bawang putih di Kabupaten Lombok Timur dan data harga bawang putih di Kabupaten Lombok Timur. Identifikasi pola data perlu dilakukan  untuk  mengetahui  jenis  data  dan  deret  waktu  ( Time  Series )  produksi  dan
harga bawang putih di Kabupaten Lombok Timur. Data produksi dan harga yang diteliti berupa  data  tahunan  dari  tahun  2013  sampai  dengan  tahun  2021  dengan  jumlah  data observasi  sebanyak  9  data.  Identifikasi  plot  data  produksi  dan  harga  bawang  putih  di Kabupaten Lombok Timur yaitu sebagai berikut:

## Identifikasi  Pola  Data  Terhadap  Produksi  Bawang  Putih  di  Kabupaten  Lombok Timur
Pola data Time Series pada produksi bawang putih di Kabupaten Lombok Timur menunjukkan adanya unsur trend . Dapat dilihat pada pola data produksi  bawang putih di  Kabupaten  Lombok  Timur  terjadi  fluktuasi  yakni  pada  periode  tahun  2015  sampai periode  2019  mengalami  kenaikan    produksi.  Produksi  bawang  putih  tertinggi  terjadi pada  periode  2019  dengan  tingkat  produksi  17.235.9  ton  dan  produksi  bawang  putih terendah  terjadi  pada  periode  2015  dengan  tingkat  produksi  3.047,9  ton.    Agar  lebih jelasnya  plot  pola  data  produksi  bawang  putih  di  Kabupaten  Lombok  Timur  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Pola Data Produksi Bawang Putih di Kabupaten Lombok Timur
(Sumber: Dinas .Pertanian Provinsi NTB)
Gambar 1 menunjukkan bahwa pola data produksi terus mengalami peningkatan dari arah kiri ke kanan. Menurut Raharja (2010), pola data stasioner terjadi jika terdapat data yang berfluktuasi disekitar nilai rata-rata yang konstan. Berdasarkan hasil uji pola data, dapat diketahui  bahwa data produksi  bawang putih di  Kabupaten Lombok Timur stasioner  dan  mengandung  unsur trend ,  terlihat  dari  pergerakan  data  yang  berada diantara garis rata-rata yang konstan. Menurut Ajeng (2011), pola data trend terjadi jika terdapat  kenaikan  atau  penurunan  dalam  jangka  panjang  selama  periode  waktu  yang diamati.
Berdasarkan  hasil  uji  pola  data  menggunakan  SPSS  diketahui  pula  bahwa  data produksi bawang putih di Kabupaten Lombok Timur memiliki pola data yang stasioner, dimana  dapat  diketahui  melalui  ACF  yang  menunjukkan  data  awal  yang  menurun menuju nilai  nol dan PACF  yang cut  off . Tujuan dari uji pola data menggunakan ACF dan  PACF  ini  yakni  agar  pola  data  yang  di  analisis  hasilnya  lebih  jelas  dan  akurat. Untuk lebih jelasnya ACF dan PACF harga bawang putih di Kabupaten Lombok Timur.
Identifikasi Pola Data Terhadap Harga Bawang Putih di Kabupaten Lombok Timur
Pola  data Time  Series pada  harga  bawang  putih  di  Kabupaten  Lombok  Timur menunjukkan  adanya  unsur trend. Dapat  dilihat  pada  pola  data  harga  bawang  putih  di Kabupaten  Lombok  Timur  terjadi  fluktuasi  yakni  pada  periode  tahun  2018  sampai periode  2021  mengalami  penurunan  harga.  Harga  bawang  putih  tertinggi  terjadi  pada periode 2018 dengan tingkat harga Rp.65.819 dan harga bawang putih terendah terjadi pada periode 2015 dengan tingkat harga Rp.28.649. Agar  lebih  jelasnya plot pola data harga bawang putih di Kabupaten Lombok Timur dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Pola Data Harga Bawang Putih di Kabupaten Lombok Timur.
(Sumber: Dinas Pertanian Provinsi NTB)
Gambar 2  menunjukkan bahwa data harga bawang putih di Kabupaten Lombok Timur terus mengalami kenaikan. Sama halnya dengan data produksi, hasil uji pola data harga  juga  menunjukkan  data  yang  stasioner  dan  mengandung  adanya  unsur trend , dikarenakan  data  yang  terus  mengalami  peningkatan  dari  arah  kiri  ke  arah  kanan  dan berada diantara garis rata-rata yang konstan. Sama halnya dengan data produksi, untuk mengetahui  pola  data  yang  stasioner  atau tidak  stasioner  maka,  peneliti  melakukan  uji pola data harga bawang putih dengan ACF dan PACF agar hasil analisisnya lebih jelas dan  akurat.  Untuk  lebih  jelasnya  ACF  dan  PACF  harga  bawang  putih  di  Kabupaten Lombok Timur dapat.

## Pemilihan Metode Time Series
Pendekatan  ukuran  akurasinya  dilakukan  dengan  menghitung  nilai error -nya yang dimana  merupakan selisih  nilai dari data yang ada dengan nilai proyeksinya bagi tiap periode yang terkait. Error yang digunakan sebagai ukuran akurasi peramalan yakni MAD  ( Mean  Absolute  Deviation ),  MSE  ( Mean  Squared  Error ),  dan  MAPE  ( Mean Absolute  Percentage  Error ).  Dimana,  semakin  kecil  ukuran error -nya,  maka  semakin akurat teknik peramalannya (Aritonang, 2009). Setelah data produksi dan harga bawang putih di  Kabupaten  Lombok Timur dianalisis  menggunakan  metode Time Series yakni metode  Single Moving  Average , Double  Moving  Average , Trend  Linier , Trend Kuadratik ,  dan  metode ARIMA  (1,0,0 ),dan Single  Exponential  Smoothing .  Kemudian langkah  selanjutnya  yakni  membandingkan  nilai  MAD,  MSE,  dan  MAPE  yang  telah diolah dan dihitung pada masing-masing metode tersebut.
Ukuran Error yang  digunakan  didalam  penelitian  ini  yakni  MAD,  MSE,  Dan MAPE.  Kemudian  metode  yang  menghasilkan  nilai error terkecil  adalah  metode  yang terbaik dan terakurat untuk meramalkan produksi dan harga bawang putih di Kabupaten Lombok  Timur.  Berikut  disajikan  tabel  nilai  MAD,  MSE,  dan  MAPE  pada  metode peramalan produksi dan harga bawang putih di Kabupaten Lombok Timur.
Tabel  1.    Nilai  MAD,  MSE,  MAPE  Metode  Peramalan  Produksi  dan  Harga  Bawang
Putih  di Kabupaten Lombok Timur Peramalan Metode  Peramalan Tingkat Kesalahan Peramalan MAD MSE MAPE (%) Produksi Moving Average 39.741 3.015.705.093 50 Double Moving Average 85.356 10.359.145.912 112 Trend Linier 25.180 1.253.719.755 38 Trend Kuadratik 26.403 1.291.747.316 43 ARIMA (1,0,0) 28.333 1.531.137.492 42 Single Exponential Smoothing (α=0.5) 13.414 477.560.765 17 Harga Moving Average 10.536 148.844.374 21 Double Moving Average 16.875 298.215.990 32 Trend Linier 7.363 83.842.077 17 Trend Kuadratik 8.850 135.696.609 42 ARIMA (1,0,0) 6.822 76.090.949 16 Single Exponential Smoothing (α=0.5) 4.090 31.075.403 8 Sumber: Data Sekunder, Diolah (2022)
Berdasarkan hasil perhitungan nilai MAD, MSE, dan MAPE pada tabel 1 di atas, diperoleh  metode  peramalan  produksi  dan  harga  bawang  putih  di  Kabupaten  Lombok Timur  yang  terbaik  dan  akurat  yakni  metode Single  Exponential  Smoothing ,  karena metode  ini  memiliki  nilai error terkecil  dibandingkan  metode  yang  lain.  Hasil perhitungan produksi didapatkan nilai MAD-nya sebesar 13.414, nilai MSE-nya sebesar 477.560.765,  dan  nilai  MAPE-nya  sebesar  17%.  Sedangkan  hasil  perhitungan  harga didapatkan nilai MAD-nya sebesar 4.090, nilai MSE-nya sebesar 31.075.403, dan nilai MAPE-nya  sebesar  8%.  Sehingga  metode  terbaik  yang  digunakan  untuk  meramalkan produksi dan harga bawang putih yaitu metode Single Exponential Smoothing. Metode tersebut digunakan agar hasil ramalan yang dilakukan mendekati nilai aktualnya.

## Ramalan Produksi Bawang Putih di Kabupaten Lombok Timur
Metode Single  Exponential  Smoothing merupakan  metode  peramalan  yang digunakan untuk meramalkan produksi dan harga pada masa  yang akan datang dengan cara melakukan proses pemulusan ( Smoothing ) sehingga akan menghasilkan nilai error yang  lebih  kecil.  Kelebihan  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing ini yaitu  persyaratan  data  yang  dibutuhkan  lebih  sedikit  dibanding  metode  yang  lain  serta memiliki perhitungan yang lebih sederhana.
Dalam  penelitian  ini,  jumlah  data  yang  digunakan  untuk  peramalan  harga bawang putih di Kabupaten Lombok Timur yakni sebanyak 9 data dimulai dari periode tahun  2013  sampai  dengan  periode  tahun  2021.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  dan analisis  produksi  bawang  putih  di  Kabupaten  Lombok  Timur  dengan  metode Single Exponential  Smoothing menggunakan  persamaan  F t+1 =  (0.5*X t )+(1-0.5)*F t. Dengan tingkat error MAD-nya  sebesar  13.414,  nilai  MSE-nya  sebesar  477.560.765,  dan  nilai MAPE-nya sebesar 17%. Sehingga hasil peramalannya sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Peramalan Produksi Bawang Putih di  Kabupaten Lombok Timur Tahun
2022-2026 Tahun Produksi (Ton) 2022 7.017.3 2023 6.259.4 2024 5.880.5 2025 5.691.0 2026 5.596.2

## Sumber: Data Sekunder, Diolah (2022)
Berdasarkan  tabel  2  tersebut,  diperoleh  hasil  peramalan  produksi  bawang  putih di  Kabupaten  Lombok  Timur  secara  linier  semakin  menurun.  Dimana  pada  periode tahun  2022  diperoleh  hasil  peramalan  sebesar  7.017.3 ton, tahun  2023  sebesar  6.259.4 ton,  tahun  2024  diperoleh  5.880.5  ton,  tahun  2025  sebesar  5.691  ton,  dan  tahun  2026 diperoleh  5.596.2 ton.  Dari  hasil  ramalan  tersebuat  dapat  dilihat  bahwa  hasil  produksi terbesar terjadi pada tahun 2022 yakni sebesar 7.017.3 ton.

## Ramalan Harga Bawang Putih di Kabupaten Lombok Timur
Sama  halnya  dengan  peramalan  produksi,  peramalan  harga  juga  menggunakan metode Single  Exponential  Smoothing karena  memiliki  nilai error terkecil  dibanding dengan  metode-metode  yang  lain.  Dalam  penelitian  ini,  jumlah  data  yang  digunakan untuk  peramalan  harga  bawang  putih  di  Kabupaten  Lombok  Timur  yakni  sebanyak  9 data  dimulai  dari  peridoe  tahun  2013  sampai  dengan  periode  tahun  2021.  Persamaan Autoregresinya yakni F t+1 = (0.5*X t )+(1-0.5)*F t dengan tingkat Error MAD-nya sebesar 4.090,  nilai  MSE-nya  sebesar  31.075.403,  dan  nilai  MAP-nya  sebesar  8%.  Sehingga hasil peramalannya sebagai berikut:
Tabel  3.  Hasil  Peramalan  Harga  Bawang  Putih  di  Kabupaten  Lombok  Timur  Tahun
2022-2026 Tahun Harga (Rp) 2022 46.620 2023 45.174 2024 44.451 2025 44.089 2026 43.908
Sumber: Data Sekunder, Diolah (2022)
Berdasarkan  tabel  3  tersebut,  diperoleh  hasil  peramalan  harga  bawang  putih  di Kabupaten  Lombok  Timur  secara  linier  semakin  menurun,  namun  kisaran  hasil ramalannya  menunjukkan  hasil  yang  relatif  konstan  yaitu  sebesar  Rp  40.000.  Dimana pada  tahun  2022  diperoleh  hasil  ramalan  sebesar  Rp  46.20,  tahun  2023  sebesar  Rp 45.174, tahun 2024 sebesar Rp 44.451, tahun 2025 sebesar Rp  44.089, dan tahun 2026 sebesar Rp.43.908. Dari data hasil ramalan tersebut dapat dilihat bahwa harga tertinggi terjadi pada tahun 2022 yakni sebesar Rp 46.620.
Pola Peramalan Produksi dan Harga Bawang Putih di Kabupaten Lombok Timur Sebagai  salah  satu  sentra  penghasil  bawang  putih  di  NTB,  pada  tahun  2020 bawang  putih  menduduki  peringkat  kelima  kriteria  tanaman  sayuran  semusim  dengan luas panen sebesar 1.151 ha, sehingga Kabupaten Lombok Timur memproduksi bawang putih  sekitar  113.157  kuintal  bawang  putih.  Oleh  karena  itu  bawang  putih  memiliki peran  yang  besar  dalam  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  di  Lombok  Timur. Perkembangan  bawang  putih  di  Kabupaten  Lombok  Timur  mengalami  fluktuasi  yang dimana  terjadi  pada  periode  2013  sampai  dengan  2021.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada gambar 7 berikut.
20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000 160,000 180,000 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

## HARGA_KG
PERAMALAN_HARGA_KG PRODUKSI_KUINTAL PERAMALAN_PRODUKSI_KUINT
Gambar    3.    Pola  Data  Peramalan  Produksi  dan  Harga  Bawang  Putih  di Kabupaten  Lombok Timur
(Sumber: Data Sekunder, Diolah 2022)
Sebagai  salah  satu  sentra  produksi  bawang  putih,  Kabupaten  Lombok  Timur perlu  meningkatkan  jumlah  produksinya  untuk  membantu  dalam  menstabilkan  harga bawang putih tersebut. Melalui hasil peramalan produksi bawang putih yang dilakukan, diharapkan dapat dibuat suatu kebijakan yang mengatur tentang perkembangan produksi komoditas bawang putih di Kabupaten Lombok Timur ke masa  yang akan datang agar terus meningkat. Sehingga untuk mewujudkan hal tersebut perlu dilakukan upaya-upaya yakni  seperti  perluasan  areal  tanam,  penggunaan  benih  unggul,  serta  teknik  budidaya yang baik, terlepas dari faktor iklim dan cuaca yang tidak dapat diubah dan direkayasa.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan penelitian  yang telah dilakukan dengan  hasil  yang telah dianalisis, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Perkembangan  produksi  dan  harga  bawang  putih  di  Kabupaten  Lombok Timur  dihitung  dari  tahun  2013-2021  mengalami  fluktuasi  dan  pola  data perkembangan  produksi  dan  harga  bawang  putih  menunujukkan  adanya unsur trend ,  kemudian  setelah  data  produksi  dan  harga  diuji  melalui SPSS, data  tersebut  menunjukkan  data  yang  stasioner  dilihat  dari  pola  data  ACF yang menunjukkan data awal yang menurun secara perlahan menuju nol dan PACF yang cut off .
2. Peramalan  produksi  dan  harga  menggunakan  metode Single  Exponential Smoothing karena  memiliki  nilai error terkecil.  Hasil  perhitungan  produksi didapatkan  nilai  MAD-nya  sebesar  13.414,  nilai  MSE-nya  sebesar 477.560.765, dan nilai MAPE-nya sebesar 17% dan  memiliki  nilai rata-rata produksi sebesar 6.088.9 ton. Sedangkan hasil perhitungan harga didapatkan nilai  MAD-nya  sebesar  4.090,  nilai  MSE-nya  sebesar  31.075.403,  dan  nilai MAPE-nya sebesar 8% namun hasil peramalan harga relatif konstan sebesar Rp 40.000.

## Saran
Adapun saran yang dapat diberikan berdasarkan penelitian ini yakni sebagai berikut:
1. Diharapkan  kepada  petani  agar  tetap  menjaga  kualitas  serta  kuantitas usahatani  bawang putihnya dengan pengelolaan  lahan  yang tepat  agar dapat meningkatkan produksi bawang putih di Kabupaten Lombok Timur.
2. Diharapkan  agar  pemerintah  memberikan  kemudahan  akses  teknologi  bagi petani  dalam  pengelolaan lahan-lahannya  yang  berpotensi  untuk meningkatkan produksi bawang putih.
3. Diharapkan  kepada  mahasiswa  ataupun  peneliti  lain  agar  dapat  mengkaji lebih  dalam  tentang  penelitian  ini  baik  dari  pengolahan  data  hingga  ke analisisnya,  agar  penelitian  yang  dihasilkan  lebih  akurat  terutama  dalam menganalisis  produksi  dan  harga  bawang  putih  di  Kabupaten  Lombok Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
Ajeng,  S.  2011. Peramalan  Penjualan  Untuk  Perencanaan  Pengadaan  Persediaan Buah  Durian  di  Rumah  Durian  Harum  Bintaro  Jakarta .  Skripsi.  (Tidak dipublikasikan).  Jakarta.  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Jurusan  Agribisnis. Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Aritonang L.R. (2009). Peramalan Bisnis .  Edisi Kedua. Bogor: Ghalia Indonesia. Arifin,  B,  Tanaya,  I.GL.P.,  &  Usman,  A.  (2021). Peramalan  Harga  Kelapa  Sawit Dunia  Pada  Tahun  2020-2024. Prosiding  SAINTEK 3  (2021):  349-368. https://jurnal.lppm.unram.ac.id/index.php/prosidingsaintek/article/view/238/237 (di akses pada 10 Desember 2021).
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Lombok  Timur.  (2020). Kabupaten  Lombok  Timur
Dalam Angka 2020 . Selong. Badan Pussat Statistik Lombok Timur. Heizer, J & Render. 2009. Manajemen Operasi Buku 1 Edisi 9. Jakarta: Salemba Empat. Nugraha,  D.  S.,  &  Suteki,  S.  (2018).  Politik  Hukum  Penanganan  Konflik  Perkebunan Oleh Pemerintah Yang Berkeadilan Sosial. Kanun Jurnal Ilmu Hukum , 20 (1), 103- 122.
Nursan,  M.,  &  Septiadi,  D.  (2020).  Penentuan  Prioritas  Komoditas  Unggulan Peternakan  di  Kabupaten  Sumbawa  Barat. Jurnal  Agribisnis  Dan  Ilmu  Sosial Ekonomi Pertanian , 5 (1), 29–34.
Raharja,  A.,  W.  Anggraeni.,  &  Vinarti,  R.  A.  (2010).  Penerapan  Metode  Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon di PT. Telkomsel Divre3 Surabaya. Jurnal Sistem Informasi SISFO , 14 (2) : 1–9.
Suharyadi,  &  Purwanto  S.H.  (2009).  Statistik  untuk  ekonomi  dan  Keuangan  Modern. Edisi 2. Jakarta. Salemba Empat.
Tanaddy, H., & Andrew, F. (2013). Analisis Perbandingan Metode Regresi Linier Dan Exponential  Smoothing  Dalam  Parameter  Tingkat  Error. Jurnal  Teknik  dan  Ilmu Komputer, 7 (2) : 242-250.