## PERBANDINGAN METODE-METODE PERAMALAN STATISTIKA UNTUK DATA INDEKS HARGA PANGAN
Aris Gunaryati 1 , Fauziah 2 , Septi Andryana 3
Program Studi Informatika, Universitas Nasional 1, 2, 3
arisgunaryati@yahoo.co.id 1 , mstiziah@gmail.com 2 , septi_andryana@yahoo.com 3

## Abstrak
Masalah  pangan  merupakan  masalah  yang  sangat  penting  terutama  untuk  memprediksi  harga pangan khususnya harga beras di masa yang akan datang. Hal ini karena beras merupakan makanan pokok  di  Indonesia  sehingga  harus  selalu  dijaga  stabilitas  harganya  supaya  terjangkau  di masyarakat.  Untuk  itulah  perlu  dibuat  model  peramalan  yang  tepat  untuk  mengetahui  perkiraan harga beras di masa yang akan datang. Metode peramalan yang sering digunakan dalam penelitian adalah metode peramalan kuantitatif dengan data runtun waktu. Pada penelitian ini akan dilakukan perbandingan  antara  metode-metode  peramalan  statistika,  yaitu  analisis  tren,  eksponensial smoothing,  dan  dekomposisi  untuk  menganalisis  perkembangan  rata-rata  harga  beras  di  tingkat perdagangan besar (grosir) Indonesia tahun 2010 sampai 2016. Dari data yang ada diperoleh  hasil model peramalan yang paling cocok untuk data rata-rata harga beras di tingkat perdagangan besar (grosir) Indonesia tahun 2010 sampai 2016 adalah model statistika  Double Exponential Smoothing (Brown) untuk data out sample, dengan tingkat MSE 188.086,86, dan prediksi harga rata-rata beras tahun 2017 sebesar Rp.11600,- sedangkan harga rata-rata beras tahun 2017 yang sebenarnya adalah Rp. 11534,-
Kata kunci : dekomposisi,eksponensial smoothing, MSE, peramalan, tren

## Abstract
The  food  issue  is  very  important  to  predict  the  price  of  food,  especially  rice,  in  the  future.  This  is because  rice  is  the  Indonesian  staple  food,  the  price  of  which  must  be  always  made  stable  and affordable for the community. Therefore, it is necessary to make a proper forecasting model to know the approximate price of rice in the future. The forecasting method that is often used in researches is a quantitative forecasting method with time series data. This research is conducted to make comparison among  the  statistic  forecasting  methods,  namely  trend  analysis,  exponential  smoothing  and decomposition to analyze the development of average  rice price at Indonesian  wholesaler level from 2010 to 2016.  The existing data shows that the most suitable forecasting model for the average data of  rice  price  at  Indonesian  wholesaler  level  in  2010  to  2016  is  Double  Exponential  Smoothing (Brown),  with  MSE  level  of  188,086.086.  and  that  the  prediction  about  average  rice  price  in  2017 reaches Rp. 11600,- with the actual price of Rp. 11534,- Keywords :decomposition, exponential smoothing, forecasting, MSE, trend

## 1. PENDAHULUAN
Untuk  memprediksi  atau  meramalkan suatu  keadaan  di  masa  mendatang  sangat sulit  karena  faktor  ketidakpastian  sangat besar  pengaruhnya.  Namun  demikian, masih  harus  tetap  diupayakan  caraatau metode  yang  akurat  untuk  prediksiatau peramalan  dengan  mengandalkan  data yang  cukup  guna  pengambilan  keputusan dan perencanaan di masa depan.
Salah satu metode peramalan yang paling dikembangkan  saat  ini  adalah  metode berbasis runtun waktu ( time series ).
Data  runtun  waktu  adalah  data  yang ditampilkan  berdasarkan  waktu,  seperti data  bulanan,  data  harian,  data  mingguan, data  tahunan  atau  jenis  waktu  yang  lain. Ciri  data  runtun  waktu  adalah  adanya rentang  waktu  tertentu  dan  bukannya  data pada  satu  waktu  tertentu.  Analisis  runtun waktu ( time series ) dan peramalan
e-ISSN: 2549 -2837
( forecasting ) adalah bidang penelitian yang aktif  [1].  Artinya,  sampai  saat  ini  masih terus dilakukan penelitian mengenai keakuratan dalam proses peramalan runtun waktu  terkait  dengan  proses  pengambilan keputusan. Beberapa penelitian  melakukan riset  pada  runtun  waktu  menggunakan metode  statistik,  jaringan  syaraf (neural network ), wavelet , maupun system fuzzy .
Model  peramalan  yang  didasarkan  pada model  matematika  statistik  seperti moving average , exponential  smoothing ,  regresi (parametrik  dan  non  parametrik),  serta yang  paling  sering  digunakan  adalah ARIMA  (Box  Jenkins).  Model  peramalan yang  didasarkan  pada  kecerdasan  buatan seperti neural network , algoritma genetika,
simulated
annealing , genetic
programming , klasifikasi dan hybrid . Metode-metode tersebut memiliki kekurangan
dan keunggulan yang berbeda.Terlebih  lagi,  masalah  dalam dunia  nyata seringkali  merupakan  masalah yang  kompleks  dan  satu  model  mungkin tidak  mampu  mengatasi  hal  tersebut dengan baik [2]. Untuk itu telah dilakukan penelitian untuk membandingkan keakuratan hasil peramalan dengan metode-metode tersebut.Di antaranya adalah  Zhang  ,  dkk,  melakukan  analisis peramalan  runtun  waktu  menggunakan Neural Networks vs ARIMA [3].
RM  Atok  dan  Suhartono    melakukan perbandingan antara
metode Neural Networks, ARIMA
Box-Jenkins and
Exponential  Smoothing  Methods untuk peramalan  runtun  waktu  [4].  Selanjutnya, Suhartono,  dkk  juga  melakukan  sebuah studi  komparatif  (studi  perbandingan) terhadap  model  peramalan  runtun  waktu yang  memiliki  tren  dan  pola  musiman untuk  mengetahui  apakah  model  yang lebih kompleks selalu menghasilkan forecast (ramalan) yang lebih baik daripada model statistika.
Dalam studi perbandingan tersebut, metode yang dibandingkan adalah model Winter’s, Decomposition , Time  Series  Regression , ARIMA  dan Neural  Network .  Hasilnya diperoleh  kesimpulan  bahwa  model  yang kompleks tidak selalu menghasilkan forecast (ramalan) yang lebih baik dibandingkan model statistitika sederhana.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian tersebut  adalah  data  penumpang  pesawat internasional  dari  bulan  Januari  1949 sampai  bulan  Desember  1960  [5].Ayodele Ariyo  Adebiyi,  dkk,  melakukan  penelitian untuk membandingkan model ARIMA dan
Artificial Neural Network dalam memprediksi harga
saham ( stock price). Pemilihan  metode-metode  tersebut tergantung  pada  berbagai  aspek  yang mempengaruhi  yaitu  aspek  waktu,  pola data,  tipe  model  sistem  yang  diamati, tingkat  keakuratan forecast atau  ramalan yang diinginkan dan sebagainya [6].
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  dalam penelitian  ini  penulis  tertarik  untuk melakukan studi banding, yaitu
membandingkan apakah model peramalan statistika sederhana seperti metode analisis tren, dekomposisi, dan eksponensial smoothing dapat menghasilkan ramalan/ forecast yang akurat.
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu  data  Rata-rata  Harga  Beras  di Tingkat  Perdagangan  Besar  (Grosir) Indonesia tahun 2010 sampai 2016.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN
Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah non-participant observer ,
dimana peneliti hanya mengamati  data  yang  sudah  tersedia  tanpa ikut menjadi bagian dari suatu sistem data.
Data  yang  dibutuhkan  adalahRata-rata Harga Beras di Tingkat Perdagangan Besar (Grosir)  Indonesia  tahun  2010  sampai
e-ISSN: 2549 -2837
2016. Data diperoleh dari situs www.bps.go.id .
Berdasarkan data yang ada, maka peramalan  rata-rata  harga  beras  di  tingkat perdagangan  besar  (grosir)  Indonesia dilakukan  dengan  metode  statistika  seperti analisis  tren,  eksponensial  smoothing,  dan dekomposisi.  Data  yang  ada  dibagi menjadi  dua  bagian  yaitu  periode  model ( in-sample )  dan  periode  prediksi  ( out- sample ).
Pembentukan  model  dilakukan  dengan menggunakan  data  yang  terdapat  pada periode  model.  Setelah  diperoleh  model terbaik  dari  tiap  metode  maka  dilakukan peramalan  dengan  model  tersebut.Untuk mengetahui performa
tiap metode
peramalan,  dilakukan  perbandingan  hasil peramalan baik pada data periode pembentukan  model  (In  Sample),  maupun periode  testing  (out  sample)  dengan menggunakan  nilai  MSE  (Mean  Squared Error).
Nilai  MSE  dari    metode  yang  digunakan dibandingkan  untuk  mendapatkan  metode yang  memberikan    tingkat  kesalahan  yang lebih  kecil  dibanding  metode  lainnya. Secara  umum  garis  besar  penelitian  ini adalah sebagai berikut :
a. Mempersiapkan data runtun waktu yang akan  dianalisis  yaitu  data  Rata-rata Harga  Beras  di  Tingkat  Perdagangan Besar  (Grosir)  Indonesia  tahun  2010 sampai 2016;
b.Menganalisis data runtun waktu yang ada menggunakan  metode  statistika  dan neural network backpropagation;
c.  Menentukan  model  yang  cocok  untuk setiap  variabel  dan  menguji  kecocokan masing-masing model;
d. Melakukan peramalan dengan menggunakan model yang cocok; dan
e. Melakukan perbandingan tingkat akurasi hasil peramalan dengan tiap model.
Untuk  mengolah  data  dan  analisis  data digunakan  alat  bantu  berupa software atau
perangkat  lunak  statistik  Zaitun  Time Series versi 0.2.1 yang merupakan software khusus yang dikembangkan untuk analisis runtun waktu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  akan  dijelaskan  hasil  analisis data  dan  pemodelan  data  untuk  setiap metode peramalan  yang digunakan dengan menggunakan
Software Zaitun Time Series, yaitu :
1. Pemodelan dengan Analisis Tren
Hasil  pemodelan  dengan  analisis  tren linier,  kuadratik,  kubik  dan  eksponensial dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel  1.  Bentuk  Model  Peramalan dengan Metode Analisis Tren

## Tabel Bentuk Model Peramalan dengan Metode Trend
Analysis
Trend Equatio n Trend Linear Trend Quadratic Trend Cubic Trend Exponentia l Yt = 6660.2 +60.434*t Yt = 6813.3
+49.751*t +0.12568*t**
2 Yt = 6693.1
+66.243*t -
0.35652*t**2 +0.003782*t**
3 Yt = 6875.3 * (1.0066**t) R 0.979871 0.980866 0.981274 0.980145 R- Squared 0.960146 0.962099 0.9629 0.960685 R-Square Adjusted 0.999985 0.999986 0.999986 0.695554 Sum Square Error (SSE) 7486552.62 2 7119832.41 1 6969389.346 0.016676 Mean Squared Error (MSE) 91299.4222 2 87899.1655 7 87117.36683 0.000203
Berdasarkan  model  peramalan  tersebut, terlihat  bahwa  model  tren  kubik  memiliki nilai  MSE  yang  paling  kecil  dibandingkan model  lain,  yaitu  sebesar  87117,37. Selanjutnya  dilakukan  peramalan  untuk nilai  rata-rata  harga  pangan  tahun  2017, pada tabel 2 berikut:
Tabel  2.  Hasil  Peramalan  Data  Tahun  2017 dengan Metode Analisis Tren
Tabel Hasil Peramalan Data tahun 2017 dengan Metode Trend Analysis No Periode Actual Trend Linier Trend Quadratic Trend Cubic Forecast Forecast Forecast 1 Jan-17 11579.00 11797.09 11950.21 12070.47 2 Feb-17 11571.24 11857.52 12021.45 12158.69 3 Mar-17 11494.00 11917.96 12092.94 12248.15 4 Apr-17 11449.00 11978.39 12164.69 12338.87 5 May-17 11465.00 12038.82 12236.68 12430.87 6 Jun-17 11465.00 12099.26 12308.93 12524.18 7 Jul-17 11448.00 12159.69 12381.43 12618.82 8 Aug-17 11411.00 12220.12 12454.18 12714.81 9 Sep-17 11481.84 12280.56 12527.18 12812.17 10 Oct-17 11552.00 12340.99 12600.43 12910.94 11 Nov-17 11665.08 12401.42 12673.94 13011.12 12 Dec-17 11838.00 12461.86 12747.69 13112.75 Rata-rata 11534.93 12129.47 12346.64 12579.32 MSE 4980025.10 9036996.95 14975227.8 Berdasarkan hasil
peramalan yang diperoleh,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa model  peramalan  yang  memiliki  MSE paling  kecil  dalam  peramalan  data  yang akan datang adalah MSE model tren linier, yaitu  sebesar  4.980.025,10.  Selanjutnya akan dibuat gambar grafik yang menunjukkan data aktual, data prediksi dan data  peramalan  dengan  metode  analisis tren seperti pada gambar 3, 4 dan 5berikut :
2. Pemodelan
dengan Analisis Dekomposisi Additive Hasil pemodelan
dengan analisis dekomposisi  aditif  dengan  tren  linier, kuadratik,  kubik  dan  eksponensial  dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 3. Bentuk Model Peramalan dengan Metode Dekomposisi Aditif
Tabel Bentuk Model Peramalan dengan Metode Dekomposisi Additive Analysis
Trend Equatio n Trend Linear Trend Quadratic Trend Cubic Trend Exponen tial Yt = 6660.2 +60.43 4*t
Yt = 6813.3
+49.753*t +0.12568*t **2 Yt = 6692.8 +66.277*t - 0.35746*t** 2 +0.0037893* t**3
Yt =
6875.2 * (1.0066* *t) Sum Square Error (SSE) 7484589 7117868.86 6966841.91 7223646.5 Mean Absolut e Error (MAE) 248.04 239.43 235.77 239.82 Mean Squared Error (MSE) 89102.2 84736.53 82938.59 85995.79 Mean Percent age Error (MPE) -0.09053 -0.103454 -0.098766 -0.052409 Mean Absolut e
Percent age Error (MAPE) 2.70 2.62 2.55 2.63
Berdasarkan  model  peramalan  tersebut, terlihat  nilai  MSE  terkecil  pada  model dekomposisi aditif dengan tren kubik, yaitu
Gambar 3. Grafik Data Aktual, Data Prediksi dan Data Peramalan Model Tren Linier
Gambar 4. Grafik Data Aktual, Data Prediksi dan Data Peramalan Model Tren Quadratik
Gambar 5. Grafik Data Aktual, Data Prediksi dan Data Peramalan Model Tren Cubic
sebesar  82938,59.  Selanjutnya  dilakukan peramalan  untuk  nilai  rata-rata  harga pangan tahun 2017, seperti tabel berikut:

## Tabel 4. Hasil Peramalan Data Tahun 2017 dengan Metode Analisis Dekomposisi Aditif

## Tabel Hasil Peramalan Data tahun 2017 dengan Metode
Dekomposisi Additive Analysis No. Periode Actual Trend Linier Trend Quadratic Forecasted Forecasted 1 Jan-17 11579.0 11799.8 11952.9 2 Feb-17 11571.2 11855.0 12018.9 3 Mar-17 11494.0 11920.7 12095.6 4 Apr-17 11449.0 11975.9 12162.2 5 May-17 11465.0 12041.5 12239.4 6 Jun-17 11465.0 12096.8 12306.4 7 Jul-17 11448.0 12162.4 12384.1 8 Aug-17 11411.0 12217.6 12451.7 9 Sep-17 11481.8 12283.3 12529.9 10 Oct-17 11552.0 12338.5 12597.9 11 Nov-17 11665.1 12404.1 12676.7 12 Dec-17 11838.0 12459.4 12745.2 MSE 4979504.7 8272438.5 No. Periode Actual Trend Cubic Trend Exponential Forecasted Forecasted 1 Jan-17 11579.0 12073.4 12065.7 2 Feb-17 11571.2 12156.4 12140.5 3 Mar-17 11494.0 12251.1 12226.3 4 Apr-17 11449.0 12336.7 12302.2 5 May-17 11465.0 12434.0 12389.1 6 Jun-17 11465.0 12522.1 12466.1 7 Jul-17 11448.0 12622.0 12554.0 8 Aug-17 11411.0 12712.8 12632.1 9 Sep-17 11481.8 12815.4 12721.2 10 Oct-17 11552.0 12909.0 12800.4 11 Nov-17 11665.1 13014.5 12890.5 12 Dec-17 11838.0 13111.0 12970.9 MSE 14986412.9 12995403.2
Berdasarkan  hasil  peramalan  tersebut, dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  peramalan yang  memiliki  MSE  paling  kecil  adalah pada  model  peramalan  dekomposisi  aditif dengan tren linier, yaitu sebesar
4.979.504,74.  Selanjutnya  akan  dibuat gambar  grafik  yang  menunjukkan  data aktual,  data  prediksi  dan  data  peramalan dengan metode analisis dekomposisi aditif. 3. Pemodelan dengan Analisis Dekomposisi Multiplikatif Hasil pemodelan dengan
analisis dekomposisi multiplikatif tren linier, kuadratik,  kubik  dan  eksponensial,  seperti pada tabel  berikut :
Gambar 8. Grafik Data Aktual, Data Prediksi dan Data Peramalan Model Dekomposisi Additive Tren Linier
Gambar 9. Grafik Data Aktual, Data Prediksi dan Data Peramalan Model Dekomposisi Additive
Tren Quadratik
Gambar 10. Grafik Data Aktual, Data Prediksi dan Data Peramalan Model Dekomposisi
Additive Tren Cubic
Gambar 11. Grafik Data Aktual, Data Prediksi  dan Data Peramalan Model Dekomposisi Additive Tren Eksponensial

## Tabel 5. Bentuk Model Peramalan dengan Metode Dekomposisi Multiplicative Analysis
Trend Equation Trend Linear Trend Quadratic Trend Cubic Trend Exponentia l Yt = 6660.1 +60.436*t Yt = 6813.3 +49.75*t +0.12571*t**
2 Yt = 6692.8 +66.272*t -
0.35736*t**2 +0.0037888*t** 3 Yt = 6875.2 * (1.0066**t) Sum Square Error (SSE) 7484290. 7 7117368.2 6966351.4 7223009.5 Mean Absolute Error (MAE) 248.0 239.4 235.7 239.8 Mean Squared Error (MSE) 89098.7 84730.6 82932.8 85988.2 Mean Percentag e Error (MPE) -0.090523 -0.103446 -0.098754 -0.052404 Mean Absolute Percentag e Error (MAPE)
2.7 2.6 2.5 2.6
Berdasarkan  tabel  tersebut,  terlihat  model peramalan yang memiliki nilai MSE paling kecil
adalah
model
dekomposisi multiplikatif  dengan  tren  kubik,  yaitu sebesar  82932,76.  Berdasarkan  model tersebut,  selanjutnya  dilakukan  peramalan untuk  nilai  rata-rata  harga  pangan  tahun 2017, seperti pada tabel  berikut :
Tabel 6. Hasil Peramalan Data tahun 2017 dengan Metode Dekomposisi Multiplicative
Analysis
No. Period Actual Trend Linier Trend Quadratic Trend Cubic Trend Exponenti al Forecast Forecast Forecast Forecast 1 Jan-17 11579 11800.31 11953.51 12074.02 12066.24 2 Feb-17 11571.2 11854.47 12018.40 12155.85 12139.88 3 Mar- 17 11494 11921.21 12096.29 12251.82 12226.93 4 Apr-17 11449 11975.31 12161.61 12336.05 12301.54 5 May- 17 11465 12042.12 12240.08 12434.67 12389.75 6 Jun-17 11465 12096.15 12305.82 12521.40 12465.36 7 Jul-17 11448 12163.02 12384.88 12622.76 12554.74 8 Aug- 17 11411 12216.99 12451.04 12712.07 12631.36 9 Sep-17 11481.8 12283.92 12530.68 12816.26 12721.93 10 Oct-17 11552 12337.83 12597.27 12908.25 12799.56 11 Nov- 17 11665.0 12404.83 12677.48 13015.36 12891.34 12 Dec-17 11838 12458.67 12744.50 13110.12 12970.01 Rata-rata 11534.9 12129.57 12346.80 12579.89 12513.22 MSE 4978936 9036165 14985582 12993832
Berdasarkan hasil peramalan data tersebut, dapat disimpulkan bahwa model peramalan yang  memiliki  nilai  MSE  paling  kecil adalah  model  dekomposisi  multiplikatif dengan tren linier, yaitu sebesar 4.978936,99.Berikut  gambar  grafik  yang menunjukkan data aktual, data prediksi dan data  peramalan  dengan  metode  analisis dekomposisi multiplikatif.
Gambar 14. Grafik Data Aktual, Data Prediksi  dan Data Peramalan Model Dekomposisi Multiplikatif Tren Linier
Gambar 15. Grafik Data Aktual, Data Prediksi  dan Data Peramalan Model Dekomposisi Additive Tren Kuadratik
4. Pemodelan dengan Analisis Eksponensial Smoothing Hasil pemodelan dengan analisis
eksponensial  smoothing,  yaitu  dengan model  Single  ES,  model  Brown,  model Holt,  Winter’s  Additif  dan  Winter’s Multiplicative.
Tabel 7. Bentuk Model Peramalan dengan Metode Eksponensial Smoothing Analysis
Model Type Single ES Double ES (Brown) Double ES (Holt) Triple ES (Winter) Multiplicati ve Triple ES (Winter) Additive Seasonal Length 2 2 Smoothin g Constant : Alpha (for data) 0.900 0.800 0.900 0.900 0.900 Gamma (for trend) 0.100 0.100 0.100 Beta (for seasonal) 0.100 0.200 Accuracy Measures : Mean Absolute Error (MAE) 117.01 105.02 102.71 107.83 107.94 Sum Square Error (SSE) 2026611. 47 1804458. 92 1791602. 49 1882415.80 1883684. 70
Mean Squared Error (MSE) 24126.33 21740.47 21328.60 22409.71 22424.82 Mean Percenta ge Error (MPE) 0.672 0.004 -0.044 -0.269 -0.269 Mean Absolute Percenta ge Error (MAPE) 1.307 1.199827 1.163786 1.231891 1.233497 Berdasarkan tabel di atas, model
peramalan  yang  memiliki  MSE  terkecil adalah  metode  Double  ES  (Holt),  yaitu sebesar 21.328,60. Selanjutnya akan dibuat hasil peramalan berikut ini :
Tabel 8.  Hasil Peramalan Data tahun 2017 dengan Metode Eksponensial Smoothing Analysis
No. Periode Actual Single ES Double ES (Brown) Double ES (Holt) Forecasted Forecasted Forecasted 1 Jan-17 11579.0 11473.2 11494.4 11503.3 2 Feb-17 11571.2 11473.2 11513.7 11530.2 3 Mar-17 11494.0 11473.2 11533.0 11557.2 4 Apr-17 11449.0 11473.2 11552.3 11584.2 5 May-17 11465.0 11473.2 11571.5 11611.1 6 Jun-17 11465.0 11473.2 11590.8 11638.1 7 Jul-17 11448.0 11473.2 11610.1 11665.1 8 Aug-17 11411.0 11473.2 11629.4 11692.0 9 Sep-17 11481.8 11473.2 11648.7 11719.0 10 Oct-17 11552.0 11473.2 11668.0 11746.0 11 Nov-17 11665.1 11473.2 11687.3 11772.9 12 Dec-17 11838.0 11473.2 11706.6 11799.9 Rata-rata 11534.9 11473.2 11600.5 11651.6 MSE 198291.860 188086.861 328570.650
Gambar 16. Grafik Data Aktual, Data Prediksi  dan Data Peramalan Model Dekomposisi
Additive Tren Kubik
Gambar 17. Grafik Data Aktual, Data Prediksi  dan Data Peramalan Model Dekomposisi Additive Tren Eksponensial
Tabel 9. Peramalan Data Tahun 2017 dengan Metode Analisis Triple Eksponensial Smoothing No. Periode Actual Triple ES (Winter) Multiplicative Triple ES (Winter) Additive Forecasted Forecasted 1 Jan-17 11579.0 11515.0 11514.5 2 Feb-17 11571.2 11530.6 11531.1 3 Mar-17 11494.0 11570.5 11570.3 4 Apr-17 11449.0 11586.0 11586.9 5 May-17 11465.0 11625.9 11626.1 6 Jun-17 11465.0 11641.4 11642.7 7 Jul-17 11448.0 11681.4 11681.9 8 Aug-17 11411.0 11696.8 11698.5 9 Sep-17 11481.8 11736.8 11737.7 10 Oct-17 11552.0 11752.2 11754.3 11 Nov-17 11665.1 11792.3 11793.5 12 Dec-17 11838.0 11807.6 11810.1 Rata-rata 11661.4 11662.3 MSE 363779.976 345002.905
Berdasarkan  hasil  peramalan  tersebut terlihat  bahwa  model  yang  memiliki  nilai
MSE  terkecil  adalah  model  peramalan
Double ES (Brown) yaitu sebesar
188.086,86.

## 4. SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  dan  analisis data dengan menggunakan software Zaitun Time  Series,  dapat  disimpulkan  bahwa model  statistika  yang  paling  cocok  untuk data  rata-rata  harga  beras  adalah  model peramalan Double Eksponensial
Smoothing  (Holt) dengan  MSE  sebesar 21.328,6  dan  hasil  peramalan  yang  paling akurat  adalah  model Double  Eksponensial Smoothing  (Brown) dengan  MSE  sebesar 188.086,86.  Sesuai  hasil  tersebut  maka perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan  untuk menghasilkan model peramalan yang lebih cocok dan lebih akurat untuk memperkecil nilai  MSE.  Hal  ini  bisa  dilakukan  dengan cara  menggunakan  metode  jaringan  syaraf
tiruan  atau  mengkombinasikan  beberapa metode  peramalan yang lain untuk mendapatkan  model  peramalan  baru  yang mungkin lebih cocok dan lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lim  Sanny,  Metode  Forecasting  dengan Pendekatan  Program  Minitab, Prosiding Seminar  Nasional  dan  Call  for  Paper Pengentasan  Kemiskinan  Melalui  UMKM :  Komparasi  Model  Indonesia  dan Malaysia, UPN  Veteran  Yogyakarta,
2012.
[2]  DT Wiyanti, R Pulungan, Peramalan Deret Waktu Menggunakan Model Fungsi Basis Radial  (RBF)  dan  Auto  Regessive Integrated  Moving  Average  (ARIMA), Jurnal MIPA 35 (2) : 175-182. 2012.
[3]  Zhang X, Liu Y, Yang M, Zhang T, Young AA,  Li  X.  Comparative  Study  of  Four
Time  Series  Methods  in  Forecasting Typhoid  Fever  Incidence  in  China. Vespignani  A,  ed.  PLoS  ONE.  2013; 8(5) : e63116. doi:10.1371/journal.pone.0063116. [4] Atok, R.M.
and
Suhartono.
Comparisonbetween  Neural  Networks, ARIMA  Box-Jenkins  and  Exponential
Smoothing  Methods  for  Time  Series Forecasting .  Research  Report,  Lemlit: Sepuluh Nopember Institute of Technology. 2000.
[5]    Suhartono,  Subanar  and  Guritno,  S. (2005a).  A  Comparative  Study  of Forecasting  Models  for  Trend  and Seasonal  Time  Series:  Does  complex model  always  yield  better  forecast  than simple  models? JURNAL  TEKNIK INDUSTRI: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi  Teknik  Industri ,  Vol.  7,  No.  1, pp. 27-41. 2005. [6] Ayodele Ariyo Adebiyi, dkk.,
“Comparison  of  ARIMA  and  Artificial Neural Networks Models for Stock Price Prediction  ‘’, Journal  of  Applied
Mathematics ,  vol.  2014,  Article  ID 614342, 7 pages, 2014. doi:10.1155/2014/614342