## ESTIMASI HARGA ECERAN TELUR AYAM RAS DI KOTA BENGKULU

## Estimating Model Forecasting the Price of Chicken Eggs In the City of Bengkulu
Herlena Bidi Astuti, E Fauzi, Wawan Eka Putra, Alfayanti dan A.Ishak Balai Pengkajian Teknologi Pertanian (BPTP) Bengkulu
Email: lenabidi@gmail.com
ARTICLE HISTORY : Received [26 April 2021]   Revised [22 November 2021]  Accepted [24 December 2021]

## ABSTRAK
Permintaan  akan  telur  selalu  tinggi  namun  ketersediaan  barang  sering  tidak  seimbang dengan  tersedianya  produk  di  pasaran.  Tidak  seimbangnya  jumlah  permintaan  telur  dengan penawaran membuat harga menjadi tidak stabil. Telur ayam adalah salah satu komoditas pangan yang  memilki  fluktuasi  harga  bervariasi.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  perkiraan  harga  masa depan.  Berbagai  model  dapat  digunakan  sebagai  metode  peramalan  harga  telur.  Penelitian dilakukan untuk mengetahui serta menguji model peramalan terbaik harga eceran telur ayam ras di  Kota Bengkulu.  Nilai jual eceran telur ayam  di  Ibu Kota Provinsi  Bengkulu  dari  awal  tahun 2010 sampai dengan Mei 2020 dijadikan variabel utama untuk dianalisis. Lima model peramalan harga  yang  digunakan  untuk  menentukan  model  terbaik  berdasarkan  nilai  MAD,  MSE  dan MAPE  terendah.  Hasil  penelitian  menunjukkan  model  yang  terbaik  untuk  meramalakan  harga eceran  telur  ayam  ras  di  Kota  Bengkulu  adalah  model  ARIMA  karena  memiliki  nilai  MAPE, MAD dan MSE terkecil dibandingkan dengan model lainnya .
Kata kunci: Harga, Telur ayam, Peramalan

## ABSTRACT
The  demand  for  eggs  is  always  high,  but  the  availability  of  goods  is  often  not  balanced with the availability of products on the market. The imbalance between the demand for eggs and the supply makes the price unstable. Chicken eggs are a food commodity that has variable price fluctuations. . Therefore an estimate of future prices is required. Various models can be used as a  method  of  forecasting  egg  prices.  The  study  was  conducted  to  determine  and  test  the  best forecasting model for the retail price of eggs in Bengkulu City. The retail selling value of chicken eggs in the capital city of Bengkulu Province from early 2010 to May 2020 was used as the main variable to be analyzed. ima price forecasting model used to determine the best model based on the lowest MAD, MSE and MAPE values. The results showed that the best model for predicting the retail price of eggs in Bengkulu City is the ARIMA model because it has the smallest MAPE, MAD and MSE values compared to other models.
Keywords: Price, Chicken Eggs, Forecasting.

## PENDAHULUAN
Telur  ayam  termasuk  dalam  9  bahan pokok  masyarakat  yang  memiliki  harga berfluktuasi.  Harganya  yang  relative  murah dibandingkan  sumber  protein  hewan  yang lainnya menyebabkan komoditas ini digemari masyarakat (Fadilah dan Soebroto, 2018). Pemerintah berupaya untuk menstabilkan  harga  telur  ayam  agar  tetap terjangkau  sehingga  hal  ini  menjadi  salah satu  issu  kebijakan  nasional  (Nuryati  dan Nur,  2012).  Menurut  Ilham  dan  Saptana (2019),  harga  telur  ayam  pada  tingkat konsumen (eceran) lebih bervariasi dibandingkan  dengan  harga  di  tingkat produsen.
Fluktuasi  harga  telur  ayam  dapat terjadi  kapan  saja.  Sebagai  contoh,  Badan Pengkajian dan Pengembangan Perdagangan (2019)  mencatat  kenaikan  harga  telur  ayam cukup  besar  yaitu  31,47  %  pada  Desember 2019 dibandingkan dengan November 2018.
Perubahan  nilai  jual  ditingkat  konsumen seringkali  tidak  dapat  ditebak.  Oleh  karena itu,  fluktuasi  harga  telur  ayam  perlu diperkirakan agar tidak merugikan produsen maupun konsumen.
Ketepatan prediksi harga dapat digunakan  sebagai  dasar  kebijakan  untuk mengurangi fluktuasi harga (Rasyidi, 2017).
Oleh  karena  itu,  informasi  tentang  prediksi harga  telur  ayam  pada  masa  yang  akan datang  diperlukan.  Prediksi  atau  peramalan
harga adalah kajian penentuan harga dengan menggunakan  informasi  yang  relevan  dan metode  yang  tepat  sehingga  kesimpulannya valid  (Ginting,  2007;  Tampubolon,  2014). Teguh  (2002),  membagi  metode  peramalan atas dua yaitu kualitatif dan kuantitatif.
Peramalan  harga  produk  pertanian dengan  metode  kuantitatif  telah  banyak digunakan. Metode peramalan harga tersebut  perlu  memperhatikan  3  aspek  yaitu properti,  keakuratan,  dan  biaya  (Gujarati, 2003).  Berbagai  metode  dalam  peramalan yang  sering  digunakan  dalam  penelitian antara lain Metode moving average (Hyndman, 2009), model pemulusan eksponensial  (Taylor,  2003),  serta  ARIMA dan model komposit (Tomek & Myers 1993; Khan et  al .,  2010;  Xin  &  Can,  2016).
Peramalan tersebut menggunakan data deret waktu.
Beberapa peramalan sebelumnya telah menggunakan data deret waktu. Halim dan  Chandra  (2011)  memprediksi  model berdasarkan  data time  series berbasis multivariet  secara  otomatis,  Putri et  al . (2019)  meramalkan  harga  daging  sapi,
Fadillah dan Soebroto (2018) serta
Syamsiah  (2020)  meramalkan  harga  eceran
telur ayam ras. Rachmawati (2015) menggunakan  beberapa  model  pendugaan
untuk memperkirakan pertumbuhan penduduk,  sedangkan  Siswipraptini  dan Rahayu  (2015)  menerapkan  model  tren
linier  untuk memperkirakan  penjualan produk  di  masa  mendatang.  Lebih  lanjut Taylor  (2008)  menggunakan  pendekatan
smoothing untuk memperkirakan permintaan  listrik  Inggris  menit  demi  menit dan  menemukan  bahwa  adaptasi  Holt- Winters dan metode smoothing eksponensial memberikan  hasil  terbaik  untuk  prediksi jangka  pendek.  Sementara  itu,  Gould et  al .
(2005)  mengadaptasi  model  pemulusan eksponensial  umum  untuk  memperkirakan deret waktu dengan pola musiman majemuk. Selain  metode  smoothing  eksponensial, model  yang  paling  banyak  digunakan  dan terkenal  adalah  model  ARIMA.  Model  ini bisa  digunakan  untuk  memprediksi  data keuangan  dan  non  keuangan  seperti  harga kopi,  harga  minyak  sawit  (Adebiyi et  al .,
2014),  harga  minyak  (Morana,  2001),  dan harga karet alam (Sukiyono et al ., 2019).
Tingkat akurasi menentukan
pemilihan  metode  peramalan  yang  akan digunakan.  MAPE  direkomendasikan  oleh kebanyakan hasil penelitian karena kesederhanaannya  (Hanke et  al 2005;
Bowerman et  al .,  2004)  Tujuan  penelitian ini adalah menguji model peramalan terbaik harga eceran telur ayam ras dikota Bengkulu berdasarkan data time series.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menganalisa  data  harga eceran  telur  ayam  ras  dalam  periode  waktu
Januari 2010 sampai dengan Mei 2020 (125 bulan)  di  Ibu  Kota  Provinsi  Bengkulu  yang bersumber  dari  Kementerian  Pertanian. Analisa  harga  eceran  telur  ayam  ras menggunakan  5  metode  peramalan  yaitu estimasi  rata-rata  bergerak,  pemulusan eksponensial tunggal, pemulusan eksponensial  ganda  dan  trend  analisis  serta ARIMA.
Estimasi berdasarkan rata-rata bergerak  ditujukan  untuk  memprediksi harga  berdasarkan  data  yang  bergerak sederhana dengan asumsi bahwa permintaan pasar  stabil  sepanjang  waktu  peramalan (Gaspersz, 2008). Single exponential smoothing menggunakan pembobotan dalam meramalkan  rata-rata  bergerak  dengan  data yang relatif sedikit dengan nilai pembobotan (konstanta)  umumnya  antara  0,05  hingga 0,5. Penentuan konstanta menentukan keakuratan  peramalan.  Konstanta  besar apabila  nilai  rata-rata  cenderung  berubah sedangkan konstanta kecil jika nilai rata-rata stabil.  Double  Exponential  Smoothing merupakan  metode  yang  menggunakan  dua parameter  pemulusan  (α  dan  β)  dalam peramalan. Trend Analysis digunakan untuk meramalkan  trend  atau  kecenderungan  pada waktu berikutnya menggunakan trend sebelumnya.  Model  ARIMA  menggunakan data stasioner, sehingga diperlukan trasformasi  dari  data  yang  tidak  stasioner. Oleh  karena  itu,  dalam  model  ARIMA  data
11600 23300 0 5000 10000 15000 20000 25000 1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 81 89 97 10 5 11 3 12 1
H ar ga e ce ran te lu r ay am r as (R p /K g) Periode Waktu (Januari 2010 - Mei 2020) Harga Linear (Harga)
April 2020
yang  dianalisis  bukan  data  asli.  Tahapan analisis  ARIMA  sebagai  berikut  :  1) identifikasi  untuk  penentuan  orde,  model dan  uji  stasioner,  2)  estimasi  parameter  AR dan MA pada model, 3) tes diagnostik untuk menguji  residual  model,  4)  melakukan peramalan.
Penentuan  model  terbaik  didalam peramalan  menggunakan  angka  paling  kecil dari  MAD,  MSE  dan  MAPE  (Hanke  dan Wichern, 2005).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Nilai Jual Eceran Telur Ayam Ras di Kota Bengkulu
Nilai  jual  eceran  cukup  berfluktuasi
dan  sering  tidak  bisa  ditebak  di  Kota
Bengkulu.  Harga  eceran  rata-rata  tertinggi terjadi  pada  tahun  2016.  Pada  awal  Januari 2016  harga  ditingkat  konsumen  sangat tinggi  sebesar  Rp.22.800/kg.  Kenaikan harga  diduga  karena  kenaikan  permintaan pasokan  telur  ayam  ras,  terutama  pada  hari hari  besar  keagamaan  maupun    menjelang pergantian  tahun.  Selain  hal  tersebut, kenaikan  harga  juga  dipicu  oleh  biaya transportasi yang cukup tinggi. Harga eceran telur  ayam  ras  senantiasa  mengalami kenaikan  dalam  rentang  periode  Januari 2010  sampai  dengan  Mei  2020,  dengan besar  kenaikan  yang  berfluktuasi  (Gambar 1).
Gambar 1. Gambaran Harga Eceran Telur Ayam di Kota Bengkulu
J
Harga  eceran  dalam  periode  Januari
2010  hingga  Mei  2020  berfluktuasi  antara Rp.  11.600  sampai  dengan  Rp.  23.300  per kilogram  dengan  rata-rata  Rp.  18.347  per kilogram.  Sejak  bulan  Januari  2010  hingga April  2018  harga  cenderung  naik,  namun sejak bulan Mei 2018 harga mulai turun dan cenderung  stabil  hingga  bulan  Oktober 2019.  Pada  tahun  2020  harga  cenderung naik kembali diatas harga rata-rata.
Fluktuasi  harga  telur  yang  terjadi  ini diduga  karena  saluran  distribusi  yang  tidak selalu  sesuai  permintaan  konsumen  di  Kota Bengkulu.  Hal  ini  karena  produsen  telur ayam  ras  dijual  dipasaran  ibukota  Provinsi berasal  dari  luar  provinsi  yaitu  Sumatera Barat  dan  Sumatera  Utara.  Sehingga  sangat tergantung pada besarnya biaya pengangkutan  jika. BPS (2019) menyatakan bahwa  nilai  Margin  Perdagangan  dan Pengangkutan  (MPP)  telur  ayam  ras Provinsi Bengkulu sebesar 33,93 %.
Pada  tahun  2020  harga  cenderung meningkat  yang  diduga  karena  produksi telur di tingkat produsen menurun. Pandemi covid-19  yang  mulai  terjadi  sejak  awal tahun  akan  mempengaruhi  perdagangan telur ayam ras terutama dari sektor produsen yang  sangat  terkait  dengan  harga  pakan impor.  Berdasarkan  penjelasan  diatas  maka harga telur ayam ras akan terus berfluktuasi sesuai  dengan  kondisi  yang  ada  di  pasar.
Oleh  karena  itu  berbagai  metode  peramalan
perlu  digunakan  untuk  menentukan  metode terbaik  dalam  menduga  nilai  jual  ditingkat konsumen  pada  waktu  tertentu  di  Kota Bengkulu.  Beberapa  hasil  estimasi  model peramalan dijelaskan di bawah ini.

## Hasil Estimasi Model Peramalan

## Metode Moving Average (MA)
Metode  ini  merupakan  salah  satu metode peramalan kuantitatif yang menggunkan  model  matematis  dengan  data masa  lalu  dan  variabel  sebab  akibat  untuk meramalkan  nilai  pada  masa  yang  akan datang.  Metode  ini  dikerjakan  dengan  cara setiap  didapatkan  data  actual  baru  maka rata-rata  yang  baru  dapat  dihitung  dengan mengeluarkan  data  pada  periode  lama  serta memasukkan rata-rata baru sebagai perkiraan untuk periode yang akan datang.
Metode  ini  dimulai  dari  pergerakan order  1  dan  peramalan  hanya  untuk  satu periode  berikutnya  yaitu  periode  126.  Pada model  Moving  Average  harga  eceran  telur ayam  ras  di  Kota  Bengkulu,  jenis  MA  1 adalah  tipe  terbaik  dengan  nilai  MAD (1130,20),  MSE  (3356284)  dan  MAPE (6,57%),  dengan  memperkirakan  harga eceran  telur  ayam  ras  di  Kota  Bengkulu pada periode 126 yaitu Rp. 20.347/kilogram. Hasil  peramalan  ini  menginformasikan  jika nilai  jual  ditingkat  konsumen  atau  eceran telur  ayam  ras  periode  Juni  2020  sebesar
Rp.20.347/kg. Hasil perhitungan nilai MAD,
MSE dan MAPE (Tabel 1).

## Single Exponential Smoothing
Render et  al (2005)  menyatakan bahwa model Single Exponential Smoothing
digunakan dengan memanfaatkan pembobotan  data  oleh  sebuah fungsi
exponential dengan nilai α  sebagai
parameter  pemulusan.  Analisis  model  ini menggunakan  nilai  α  antara  (0  <  α  <1) ditampilkan pada Tabel 2.

## Tabel 1. Hasil Ramalan dengan Model MA
Tipe MAD MSE MAPE (%) Nilai (Rp/Kg) MA 1 1130,20 3356284 6,57 20347,00 MA 2 1343,12 4697625 7,80 21823,50 MA 3 1456,00 6049915 8,52 21897,33 MA 4 1558,64 7806028 9,23 22127,50 MA 5 1669,95 9661138 10,04 22145,40 Sumber: Data diolah, 2020
Tabel 2. Hasil nilai peramalan menggunakan single eksponential Smoothing . Alfa (α) MAD MSE MAPE (%) Nilai Peramalan (Rp/Kg) 0.1 1581,93 5013335 9,06 18534,06 0.2 1280,93 3672973 7,26 20003,68 0.3 1178,51 3102054 6,66 20928,56 0.4 1151,48 2863355 6,51 21315,22 0.5 1134,45 2785091 6,43 21393,05 0.6 1116,64 2794675 6,35 21302,63 0.7 1113,72 2861152 6,38 21121,32 0.8 1112,19 2972664 6,40 20890,56 0.9 1114,62 3127312 6,45 20630,39
Sumber: Data diolah, 2020
Metode  ini  menggunakan  koefisien alfa  (α)  untuk  menunjukkan  nilai  koefisien pemulusan dan beta (β) untuk nilai koefisien trend.  Kombinasi  terbaik  dari  kedua koefisien tersebut yang menghasilkan
kesalahan ( error ) terkecil dari model double eksponential smoothing adalah α = 0,6 dan β = 0,01. Kombinasi ini memiliki angka MAD 1118.92,  MSE  2814461  dan  MAPE  6.37 persen (Tabel 3).
Tabel 3. Hasil analisis harga telur ayam ras dengan metode double eksponential Smoothing pada kombinasi nilai α dan β.
α β MAD MSE MAPE (%) Nilai Peramalan (Rp/Kg) 0.1 0.01 1565,70 5169462 9,08 18543,80 0.2 0.01 1280,30 3742586 7,28 20037,08 0.3 0.01 1185,29 3136398 6,71 21009,99 0.4 0.01 1156,61 2886028 6,55 21406,49 0.5 0.01 1137,39 2804708 6,45 21478,19 0.6 0.01 1118,92 2814461 6,37 21376,49 0.7 0.01 1116,49 2882522 6,40 21183,00 0.8 0.01 1116,33 2996498 6,43 20940,76 0.9 0.01 1119,21 3154474 6,47 20670,21 Sumber: Data diolah, 2020

## Perkiraan  harga  telur  ayam  pada  bulan  Juni
2020 di Kota
Bengkulu dengan menggunakan model ini  sebesar Rp. 21.376 per kilogram. Harga tersebut meningkat 5,06 persen  jika  dibandingkan  dengan  harga bulan Mei 2020 yaitu sebesar Rp. 20.347 per kilogram.

## Analisis Tren (Trend Analysis)
Analisis dengan menggunakan metode trend harga menunjukkan bahwa harga telur ayam ras pada bulan Juni 2020 diperkirakan Rp.19.522,17  per  kilogram  (Gambar  2), dengan  MSE  7223770,  MAD 2190,69 dan
MAPE 12,84%.
Gambar 2. Grafik Trend Analysis Model Regresi linear.

## Model ARIMA
Data distasionerkan sebelum
menggunakan model ARIMA untuk mengestimasi  harga.  Proses  stasioner  data
dilakukan  dengan  pembedaan  ( differencing ) dengan  mempertimbangkan  nilai  fungsi autokorelasi  dan  fungsi  parsial  autokorelasi
(Gambar 3).
Gambar 3. Nilai Autokorelasi (AC) dan parsial autokorelasi (PAC) harga telur ayam
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  nilai  AC dan PAC sudah stasioner setelah dilakukan satu kali  diferensiasi  sehingga  dapat  dilanjutkan analisis  penentuan  model  ARIMA  (Tabel  4).
Berdasarkan  hasil  analisis  diketahui  bahwa harga  telur  ayam  ras  pada  bulan  Juni  2020
(periode  ke  126)  sebesar  Rp.  20.550,92  per kilogram. Model ARIMA terbaik diperoleh pada autoregresi  2,  satu  kali  diferensiasi  dan  periode ketiga  moving  average  atau  dapat  dituliskan sebagai ARIMA (2,1,3).
Tabel  4.  Nilai  MAD,  MSE  dan  MAPE  model  ARIMA  Harga  Eceran  Telur  Ayam  Ras  di
Kota Bengkulu. Model ARIMA MAD MSE MAPE (0,1,1) 1,138 1,684 6,495 (0,1,2) 1,124 1,690 6,422 (0,1,3) 1,132 1,695 6,453 (1,1,0) 1,162 1,731 6,654 (1,1,1) 1,127 1,690 6,433 (1,1,2) 1,125 1,697 6,423 (2,1,0) 1,153 1,699 6,567 (2,1,1) 1,128 1,695 6,433 (2,1,2) 1,108 1,686 6,346 (2,1,3) 1,082 1,600 6,227 (3,1,0) 1,136 1,696 6,472 (3,1,2) 1.135 1.695 6.457 Sumber: Data diolah, 2020

## Pemilihan Model Terbaik
Model  terbaik  dipilih  berdasarkan perbandingan  nilai  MAD,  MSE  dan  MAPE dari setiap model peramalan yang dianalisis.
Sukiyono  dan  Rosdiana  (2018)  menerapkan
metode  ini  untuk  menentukan  model peramalan  terbaik  untuk  harga  grosir  beras. Perbandingan kriteria kebaikan antar metode tersaji pada Tabel 5.

## Tabel 5  Perbandingan Kriteria Antar Model
Model Peramalan Ukuran Akurasi Kesimpulan MAD MSE MAPE Moving Average (MA 1) 1130.20 3356284 6,57 ARIMA (2,1,3) Single Exponential Smoothing (a=0,6) 1116.64 2794675 6,35 Single Exponential Smoothing (a=0,6 & γ=0,01) 1118.92 2814461 6,37 Trend Analysis 2190,69 7223770 12,84 ARIMA (2,1,3) 1,082 1,600 6,23 Sumber: Data diolah, 2020
Tabel 5 memperlihatkan bahwa metode  ARIMA  (2,1,3)  merupakan  model terbaik  dengan  angka  MSE,  MAD  dan MAPE paling kecil dari pada empat metode lainnya.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian
Sukiyono et  al .  (2018),  Putri et  al. (2019),
Indayani (2009) dan Pardamean (2010) yang seluruhnya  menyatakan  bahwa  model  yang terbaik  dari  banyak  model  yang  digunakan dalam peramalan adalah model ARIMA.

## KESIMPULAN
Hasil penelitian menyimpulkan bahwa model terbaik untuk peramalan harga eceran telur  ayam  ras  di  Kota  Bengkulu  adalah model  ARIMA  karena  nilai  MAD,  MSE, MAPE  terkecil  dibandingkan  dengan  4 model lainnya. Hasil penelitian ini
menyarankan bahwa model ARIMA sebaiknya  digunakan  untuk  menduga  harga telur ayam ras pada masa yang akan datang

## DAFTAR PUSTAKA
Adebiyi  AA,  Adewumi  AO,  &  Ayo  CK (2014).  Stock Price Prediction Using the ARIMA Model.  Paper presented at  the  2014  UKSim-AMSS  16th
International Conference on Computer Modelling and Simulation. DOI: 10.1109/UKSim.2014.67. Badan  Pengkajian  dan  Pengembangan Perdagangan. 2019. Analisis Perkembangan  Harga  Bahan  Pokok di Pasar Domestik dan Internasional. Jakarta.
Fadilah  Nuriya  dan  A    A  Soebroto.  2018.
Peramalan  Harga  Pasar  Telur  Ayam Ras  Di  Kota  Malang  Dengan Menggunakan Metode “SVR – PSO. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer .  2 (12).
7580-7587. http://j-
ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4025/1603.
Gaspersz,  V.  2008.  Production  Planning  & Inventory Control, Gramedia
Jakarta,.
Ginting  Rosnani.  (2007),  Sistem  produksi,
Penerbit: Graha Ilmu, Yogyakarta.
Gould, P. G., Koehler, A. B., Vahid-Araghi, F.,  Snyder,  R.  D.,  Ord,  J.  K.  & Hyndman,  R.  J.  2005.    Forecasting Time-Series  with  Multiple  Seasonal Patterns.  Working  Paper  28/04.
Department  of  Econometrics  and Business Statistics. Monash University,  Melbourne,  Australia. Available at http://www.buseco.monash.edu.au/d epts/ebs/pubs/wpapers/.
Gujarati,  Damodar.  2003.  Ekonometrika
Dasar.  Terjemahan:  Sumarno  Zain.
Erlangga. Jakarta.
Halim,  Siana  dan  A  Chandra.  2011. Pemodelan  Time  Series  Multivariat secara  Automatis. Jurnal  Teknik Industri. 13 (1). 19-26 . Heizer  Jay  dan  B  Render.  2005.  Operations Management. Salemba Empat.
Jakarta.
Hyndman,  R.  J.  &  Koehler,  A.  B.  (2006).
Another look at measures of forecast accuracy.  International Journal  of
Forecasting. 22, 679 –  688. DOI:10.1016/j.ijforecast.2006.03.00 1. Hyndman,  Rob  J  .2009.  Moving  averages. Retrieved from https://robjhyndman.com/papers/mov ingaverage.pdf. Ilham,  N  dan  Saptana.  2019.  Fluktuasi Harga  Eceran  Telur  Ayam  Ras  dan Faktor Penyebabnya. Analisis Kebijakan  Pertanian.  17(1).27-38. DOI: http://dx.doi.org/10.21082/akp.v17n1
Indayani,    E.  ,  F.  2009.    Peramalan
JumlahPenumpang Kereta Api Dengan  Menggunakan  Metode  Box- Jenkins  (Studi  Kasus  di  PT.  Kereta Api (Persero) DAOP VI
Yogyakarta). E-journal .  UIN  Sunan
Kalijaga Yogyakarta.
Khan,  T.  F.,  Sayem,  S.  M.  &  Jahan,  M.  S.
2010. Forecasting Price of Selected Agricultural Commodities In
Bangladesh:  An  Empirical  Study.
ASA  University  Review,    January–
June 2010  4(1): 15 – 22 . Retrieved from http://www.asaub.edu.bd/data/asau breview/v4n1sl2.pdf.
Krajewski,  Lee  J.,  and  Larry  P.  Ritzman.
1993. Operations Management: Strategy  and  Analysis,  5th  Edition. Pearson Morana, C. 2001 A semiparametric approach  to  short-term  oil  price forecasting,  Energy  Economics,  23 (3), 325 – 338. https://doi.org/10.1016/S0140- 9883(00)00075-X
Adebiyi, A. A., Adewumi, A. O., & Ayo, C. K.  (2014).    Stock  Price  Prediction
Using  the  ARIMA  Model.    Paper presented  at  the  2014  UKSim- AMSS 16th International Conference on Computer Modelling  and  Simulation.  DOI: 10.1109/UKSim.2014.67. Nasution,  A.  H.,  dan  Prasetyawan.  2008. Perencanaan dan Pengendalian
Produksi. Graha Ilmu. Yogyakarta Nuryati  Yati  dan  Y.  H.  Nur.  2012.
Variabilitas  Harga  Eceran  Telur Ayam  Ras  di  Indonesia. Buletin Ilmiah.  Litbang  Perdagang.  6(2), 235-252.
https://doi.org/10.30908/bilp.v6i2.1
33. Pardamean,  M.,T,.  2010.  Analisa  Box Jenkins  Pada  Pembentukan  Model Produksi Premi Asuransi Kendaraan  Bermotor  Roda  Empat. Ejournal. Universitas Guna
Dharma. Jakarta.
Putri,  Rimadhita  Tiara.  K  Sukiyono  dan  E Sumartono.  2019.  Estimation  of Indonesian  Beef  Price  Forecasting Model. Jurnal AGRIYTOPICA . diakses dari
https://ejournal.unib.ac.id/index.ph p/jagritropica/index .
Rahmawati.  2015.  Model  Trend  untuk Peramalan Jumlah Penduduk: Studi kasus pada Pertumbuhan Penduduk Kabupaten  Gowa, JTRISTE,  2(2):
46 – 52
Rasyidi, M.  A. 2017. Prediksi Harga  Bahan Pokok  Nasional  Jangka  Pendek Menggunakan  ARIMA .  Journal  of Information  Systems  Engineering and  Business  Intelligence.  3  (2). Hal. 107-112 . doi: http://dx.doi.org/10.20473/jisebi.3.
2.107-112.
(http://creativecommons.org/license s/by/4.0/). Render,  Barry  dan  Jay  Heizer,(  2005). Manajemen Operasi. Jakarta: Salemba Empat. Siswipraptini,  P.  C.  &  S.  Rahayu      (2015).
Aplikasi  Simulasi  Dan  Pemodelan Menggunakan  Metode  Linier  Trend Pada  CV.  Bina  Multi  Barokah . Jurnal Ilmiah FIFO. 7(1):15-27 .
Sukiyono  Ketut  dan  Rosdiana.  2018. Pendugaan  Model  Peramalan  Harga Beras  Pada  Tingkat  Grosir. Jurnal Agrisep 17 (1). 23-30 .
Sukiyono,  K.,  M.  Nabiu,  B.  Sumantri,  R.R. Novanda,  N.  N.  Arianti,  Sriyoto,
M. Z. Yuliarso, R. Badrudin, M. M. Romdhon,  H.  Mustamam.  2018. Selecting  an  Accurate  Cacao  Price Forecasting  Model.  IOP  Conf.
Series: Journal  of  Physics :  Conf. Series 1114 (2018) 012116 DOI:10.1088/1742- 6596/1114/1/012116 Retrieved from https://iopscience.iop.org/article/10. 1088/1742-
6596/1114/1/012116/pdf
Sukiyono,  K.,  M.  Z.  Yuliarso,  S.P.  Utama, E.  Yuliarti,  R.R.  Novanda.  B.S. Priyono.  2019.  Possible  Method For  Monthly  Natural  Rubber  Price
Forecasting  Journal  of  Advanced
Research in Dynamical and Control
Systems  – JARDCS,  11(07): 387  – 395. 2019. https://www.jardcs.org/abstract.php ?id=2555  (Scopus Q4). Syamsiah, Nurfia Oktaviani. 2020.
Peramalan  Harga  Telur  Ayam  Ras di  Jakarta  Timur  Berbasis  Jaringan Syaraf Tiruan. Journal of Computer Engineering  System  and  Science.  5 (1). 65-69 .
Tampubolon,  M.  P.  2014.  Manajemen Operasional  dan  Rantai  Pemasok.
Mitra Wacana Media.  Jakarta.
Taylor,  J.W.  2003.  Short-Term  Electricity Demand  Forecasting  Using  Double Seasonal  Exponential  Smoothing. The  Journal  of  the  Operational
Research  Society,  54(8),  799-805 . Retrieved from http://www.jstor.org/stable/410165 0.
________.    (2008).  An  evaluation  of methods  for  very  short-term  load forecasting using minute-by-minute British  data. International  Journal of  Forecasting.  24,  645–  658 https://doi.org/10.1016/j.ijforecast. 2008.07.007
Teguh,  Baroto.  2002.  Perencanaan  dan pengendaliann  produksi.  Ghalia Indonesia. Jakarta.
Tomek,  W.  G.,  &  Myers,  R.  J.  1993. Empirical  Analysis  of  Agricultural Commodity  Prices:  A  Viewpoint.
Proceedings of the NCR-134 Conference on Applied Commodity Price  Analysis,  Forecasting,  and Market Risk Management. Chicago, IL. http://www.farmdoc.uiuc.edu/nccc1 34. Xin, W. & Can, W. (2016). Empirical Study on  Agricultural  Products  Price Forecasting based on Internet-based Timely Price Information.
International  Journal  of  Advanced Science and Technology. 87, 31-36. http://dx.doi.org/10.14257/ijast.201 6.87.04.