## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan)
Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4890

## PENERAPAN HOLT-WINTERS UNTUK PERAMALAN HARGA BERAS DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN TIME SERIES
Frisda Dita Isnaini 1* , Yisti Vita Via 2 , Eka Prakarsa Mandyartha 3
1,2,3 Informatika; Fakultas Ilmu Komputer; Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur; Jl. Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya, Jawa Timur; 0318706369/0318706372
Received: 12 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords:
Time Series; Forecasting;
Harga Beras; Holt-Winters

## Corespondent Email:
yistivia.if@upnjatim.ac.id
Abstrak. Beras  adalah  makanan  pokok  mayoritas  masyarakat  Indonesia,  dengan  padi sawah sebagai komoditas utama. Pada 2024, harga beras mencapai Rp19.550 di seluruh Indonesia,  termasuk  Jawa  Timur,  karena  masa  paceklik.  Pola  pergerakan  harga  beras penting untuk diketahui guna membantu pengambil kebijakan dan petani dalam menjaga stabilitas  harga.  Penelitian  ini  bertujuan  memodelkan  peramalan  harga  beras  di  20 wilayah Provinsi Jawa Timur dari 2017 – 2023 menggunakan Holt-Winters Exponential Smoothing,  yang  mempertimbangkan  komponen  level,  tren,  dan  musiman.  Hasil penelitian menunjukkan harga beras cenderung naik saat pergantian tahun dan menurun di pertengahan tahun. Pengujian dilakukan dengan K-Fold (k = 3 dan k = 5) dan menguji rentang parameter alpha, beta, dan gamma dari 0,1 – 0,9 dan 0,01 – 0,9. Parameter optimal ditemukan  pada  nilai  alpha  0,9,  beta  0,01,  dan  gamma  0,9  dengan  k  =  5.  Model  ini menghasilkan nilai error MAPE terbaik di Banyuwangi sebesar 0,03%.
Abstract. Rice is the staple food for the majority of the Indonesian population, with paddy rice being the main commodity. In 2024, rice prices reached Rp19,550 across Indonesia, including East Java, due to a drought period. Understanding the pattern of rice price movements is crucial for policymakers and farmers to maintain price stability. This study aims to model rice price forecasting in 20 regions of East Java Province from 2017 to 2023 using Holt-Winters Exponential Smoothing, which considers the level, trend, and seasonal components. The results show that rice prices tend to rise at the turn of the year and fall in the middle of the year. Testing was conducted using K-Fold (k = 3 and k = 5) and examining the parameter ranges of alpha, beta, and gamma from 0.1 – 0.9 and 0.01 – 0.9. The optimal parameters were found at alpha 0.9, beta 0.01, and gamma 0.9 with k = 5. This model achieved the best MAPE error rate in Banyuwangi at 0.03%.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  dikenal  sebagai  negara  agraris  dengan jumlah penduduk yang bekerja di sektor pertanian per tahun  2022  adalah  88,89%.  Jumlah  rumah  tangga usaha pertanian mencapai 15.550.786 per tahun 2023, dengan  padi  sawah  sebagai  komoditas  yang  paling banyak  ditanam [1] .  Padi  menjadi  komoditas  utama karena  mayoritas  penduduk  Indonesia  menjadikan beras sebagai makanan pokok, namun per tahun 2021 ketersediaan  beras  menurun  dan  berakibat  pada kenaikan  harga.  Pada  tahun  2021,  harga  beras
tertinggi  mencapai  Rp13.550,  namun  per  Februari 2024 sudah mencapai Rp19.550 di pasar tradisional. Kenaikan  harga  beras  terjadi  secara  nasional  di seluruh  wilayah,  termasuk  Jawa  Timur  sebagai penghasil  beras  terbesar.  Apabila  tidak  ditangani maka  kenaikan  harga  beras  akan  berdampak  pada ketahanan  pangan  nasional  dan  mempengaruhi stabilitas  ekonomi  serta  politik.  Ketahanan  pangan nasional  berkaitan  dengan  terpenuhinya  kebutuhan pangan  dengan  mutu  dan  akses  yang  terjangkau secara  berkelanjutan  sesuai  UU  Nomor  18  Tahun 2012.  Ketahanan  pangan  berkontribusi  dalam
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## pencapaian tujuan.
Sustainable  Development  Goals (SDG’s)  kedua, yaitu  tidak  ada  kelaparan,  mencapai  ketahanan pangan, perbaikan nutrisi, serta mendorong budidaya pertanian  yang  berkelanjutan [2] .  Indeks  ketahanan pangan Indonesia pada tahun 2022 sebesar 60,2 lebih rendah  dibandingkan  pada  tahun  2018  –  2020  yang mencapai 62,4, rata-rata global sebesar 62,2, dan rata- rata Asia Pasifik sebesar 63,4. Hal ini menunjukkan bahwa ketahanan pangan masih menjadi isu penting bagi  Indonesia  sebagai  satu  dari  negara  dengan jumlah penduduk terbesar.
Ketahanan  pangan  penting  dalam  menjaga stabilitas  ekonomi  dan  politik,  ketersediaan  pangan dengan  harga  yang  terjangkau,  serta  mendorong peningkatan  produksi  [3].  Ketahanan  pangan  juga berkaitan  dengan  stabilitas  ekonomi  dan  kebijakan stabilitas  nasional  [4].  Menurut  Kementerian Pertanian  (2022),  komoditas  pangan  yang  paling dibutuhkan  oleh  mayoritas  penduduk  Indonesia adalah  beras  sebagai  makanan  pokok  yang  belum tergantikan oleh komoditas lainnya. Pada tahun 2023, jumlah  penduduk  bertambah  sebesar  2.922,4 dibandingkan  tahun  2022  meningkatkan  kebutuhan beras.  Kebutuhan  akan  beras  tersebut  tidak  diiringi dengan  peningkatan  produksi  beras  yang  akhirnya berimbas pada kenaikan harga beras hingga saat ini. Menurut  Pusat  Sosial  Ekonomi  dan  Kebijakan Pertanian  Kementerian  Pertanian  (2023),  siklus produksi padi sedang pada periode paceklik sehingga terjadi  ketidakseimbangan  antara  kebutuhan  dan ketersediaan  yang  menyebabkan  harga  terus  naik. Kementerian Keuangan menyatakan bahwa kenaikan harga  beras  akan  berdampak  pada  penurunan ketahanan  pangan  dan  peningkatan  inflasi  karena kenaikan  biaya  hidup,  kenaikan  Indeks  Harga Konsumen (IHK) harga komoditas lainnya. Selain itu, data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  menunjukan beras  memberikan  andil  terbesar  pada  peningkatan inflasi.  Beras  memberikan  andil  sebesar  0,38%  dari 2,85%  indeks  total  inflasi  kelompok  makanan, minuman,  dan  tembakau  sebagai  inflasi  terbesar [1] .Pernyataan  terkait  inflasi  diperkuat  dengan penelitian  berjudul  “Analisis  Pengaruh  Jumlah Persediaan  Beras  dan  Harga  Beras  Terhadap Pembentukan  Inflasi  di  Provinsi  DKI  Jakarta” menunjukan  bahwa  harga  beras  berpengaruh signifikan terhadap inflasi [5].
Kenaikan harga beras perlu dilakukan penanganan dengan  mencipatakan  kebijakan  yang  dapat menstabilkan harga beras agar tidak berdampak pada stabilitas  nasional  dan  kesejahteraan  rakyat.  Dalam pengambilan keputusan untuk menciptakan kebijakan terkait harga beras dapat didukung dengan peramalan. Peramalan merupakan kegiatan yang dapat
mengetahui  kejadian  di  masa  depan.  Dengan melakukan  peramalan  pergerakan  harga  beras  ke depannya  dapat  diketahui  dan  pihak  terkait  dapat menciptakan  kebijakan  yang  sesuai,  seperti  mitigasi risiko kenaikan harga beras, pembenahan kebijakan, atau  pun  lainnya.  Peramalan  harga  beras  dapat dilkakukan dengan model Holt-Winters  Exponential Smoothing yang  memiliki  kemampuan  untuk memecah  pola  tersembunyi  dari  data  sehingga  pola pergerakan  beras  dapat  terdefinisi  dengan  jelas. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Muna & Kuntoro (2021) dalam melakukan peramalan Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) di Kota Surabaya menggunakan Holt-Winters  Exponential Smoothing cocok  untuk  data  yang  memiliki  musiman.  Hal tersebut ditunjukan dengan nilai MAPE yang sangat baik, sebesar 0,104355 [6] . Harga beras memiliki tren yang  bergerak  bersamaan  dengan  jumlah  produksi padi.  Apabila  produksi  padi  rendah  seperti  saat  ini maka harga beras akan naik. Produksi padi dan beras akan dipengaruhi oleh iklim yang bersifat musiman. Untuk itu, dipilih metode Holt-Winters  Exponential Smoothing yang  berfokus  pada  proses  perhitungan level, tren, dan musiman dari data.
Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi peramalan  harga  beras  di  Jawa  Timur  dengan mengimplementasikan Holt-Winters  Exponential Smoothing , mengidentifikasi pola, tren, dan fluktuasi harga  beras  berdasarkan  data  historis,  serta mengevaluasi  tingkat  akurasi  prediksi  dibandingkan dengan  data  aktual.  Dengan  peramalan  ini,  akan diketahui  apakah  harga  beras  akan  mengalami kenaikan  atau  penurunan,  yang  dapat  membantu pihak terkait dalam mengambil kebijakan yang tepat. Manfaat  penelitian  ini  adalah  menyediakan  prediksi harga beras di Jawa Timur yang dapat digunakan oleh pengambil  kebijakan,  petani,  dan  pemangku kepentingan  lainnya  di  sektor  pertanian  untuk mengambil  keputusan  terkait  produksi,  distribusi, serta kebijakan dalam rangka menjaga stabilitas harga beras.  Penelitian  ini  dibatasi  dengan  menggunakan dua puluh  wilayah yang  memiliki jumlah penduduk di atas rata-rata penduduk Jawa Timur sebagai sampel untuk peramalan harga beras dengan data harga beras medium dari tahun 2017 hingga 2023, yang diambil dari Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan  Harga  Bahan  Pokok  di  Jawa  Timur (SISKAPERBAPO)  milik  Dinas  Perindustrian  dan Perdagangan Jawa Timur. Dengan menggunakan data tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan gambaran yang lebih jelas tentang pergerakan harga beras, khususnya di wilayah dengan jumlah penduduk yang tinggi, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan  yang  lebih  baik  dalam  menjaga  stabilitas harga beras.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Harga Menurut Badan Pengembangan dan
Pembinaan  Bahasa,  harga  adalah  nilai  barang  yang ditentukan  atau  dirupakan  dengan  uang  [7].Harga yang  adil  menguntungkan  kedua  pihak,  memberikan keuntungan  bagi  penjual  dan  manfaat  bagi  pembeli (Said Habibi Harahap, 2024). Sejak tahun 2021, harga beras  di  Indonesia  mengalami  kenaikan  karena permintaan  yang  meningkat  tidak  diimbangi  oleh produksi.  Harga  beras  tertinggi  pada  tahun  2021 adalah  Rp13.550,  sedangkan  pada  tahun  2024 mencapai Rp19.550 [9]. Kenaikan ini terjadi merata di seluruh provinsi.

## 2.2. Time Series Analysis
Analisis  Deret  Waktu (Time  Series  Analysis) menggunakan  teknik  statistik  untuk  memprediksi kejadian di masa depan berdasarkan data historis [10]. Analisis ini mengidentifikasi tren dan pola dalam data dari waktu ke waktu. Metodenya termasuk smoothing , proyeksi  regresi,  metode  musiman,  metode  tren,  dan dekomposisi[11].
2.3. Holt-Winters Exponential Smoothing
Holt-Winters digunakan  untuk  meramalkan data  dengan  pola  tren  dan  musiman.  Metode  ini mendekomposisi data deret waktu untuk mengantisipasi tren dan variasi musiman, memberikan hasil  yang  lebih  baik  untuk  data  non-stasioner  [12]. Metode ini mempertimbangkan tiga komponen, yaitu level,  tren,  dan  musiman,  serta  menawarkan  variasi aditif atau multiplikatif tergantung pada pola musiman data.
Rumus Peramalan:
𝒚 𝒕+𝒌 = 𝑳 𝒕 + 𝑻 𝒕 + 𝑺 𝒕+𝒌−𝒔 (1)
Pemulusan level:
𝑳 𝒕 = 𝜶 × (𝒚 𝒕 − 𝑺 𝒕−𝒔 ) + (𝟏 − 𝜶) × (𝑳 𝒕−𝟏 +
𝑻 𝒕−𝟏 ) ;0 > α >1 (2)
Pemulusan Tren:
𝑻 𝒕 = 𝜷 × (𝑳 𝒕 − 𝑳 𝒕−𝟏 ) + (𝟏 − 𝜷) × 𝑻 𝒕−𝟏 ; 0 > β >1 (3)
Pemulusan Musiman:
𝑺 𝒕 = 𝜸 × (𝒚 𝒕 − 𝑳 𝒕 ) + (𝟏 − 𝜸) × 𝒔 𝒕−𝒔 ; 0 > γ > 1 (4)
Dimana:
𝑠 𝑡−𝑠 :Perkiraan musiman pada periode t
𝛼, 𝛽, 𝛾 :Parameter pemulusan musiman
𝑆 𝑡+𝑘−𝑠 :Bilangan  bulat  yang  memastikan  bahwa perkiraan  indeks  musiman  yang  digunakan  untuk peramalan berasal dari periode terakhir data sampel
2.4. Confidence Interval
Confidence interval adalah rentang nilai yang menunjukkan  seberapa  yakin  peneliti  terhadap perkiraan  parameter  populasi  [13].  Interval  ini memberikan  rentang  di  mana  nilai  sebenarnya  dari parameter  diharapkan  berada,  berdasarkan  data sampel.
𝑿 ̅ ± 𝒛 𝝈 √𝒏 (5) Dimana: 𝑋̅ : mean dari sample 𝑧 : nilai-z untuk confidence-level 𝜎 : standard deviasi populasi
n : jumlah observasi di dalam sample Dalam hal ini, x mewakili rata-rata sampel dan z mewakili nilai kritis.

## 2.5. Grid Search
Grid search adalah metode optimasi hyperparameter yang mengevaluasi semua kombinasi yang  mungkin  dalam  rentang  yang  diberikan  untuk menemukan parameter terbaik bagi model [14].
2.6. K-Fold
K-Fold  Cross  Validation adalah  teknik evaluasi kinerja model dengan membagi data menjadi k bagian yang sama, secara bergantian menggunakan setiap bagian sebagai set uji sementara melatih model dengan  data  lainnya.  Teknik  ini  memberikan  ukuran akurasi rata-rata [15].

## 2.7. Evaluasi Model
Akurasi model dievaluasi menggunakan Mean Absolute  Percentage  Error  (MAPE),  yang  mengukur kesalahan  prediksi  relatif  terhadap  nilai  aktual. Kategori  MAPE  dapat  dikelompokan  berdasarkan nilainya,  semakin  kecil  makan  semakin  baik.  Nilai MAPE  berkisar  dari  (<10%)  sangat  akurat  hingga (>50%) tidak akurat [16].
𝟏𝟎𝟎% 𝒏 ∑ | 𝒚 𝒕 −𝒇 𝒕 𝒚 𝒕 𝒏 𝒕=𝟏 | (6)
Dimana: 𝑦 𝑡 : nilai aktual pada periode t
𝑓 𝑡 : nilai forecast pada periode t
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian,  penulis  melalui beberapa  tahapan,  seperti  pengumpulan  data, pre- processing, penentuan  model, processing, serta evaluasi dan validasi model. Berikut adalah gambaran metode  penelitian  secara  umum  yang  dilakukan penulis.

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  kuantitatif  berupa  angka  yang  dapat diukur  dan  dihitung.  Data  yang  digunakan  adalah harga  beras  dari  dua  puluh  wilayah  di  Jawa  Timur. Data diambil dari Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan  Harga  Bahan  Pokok  di  Jawa  Timur (SISKAPERBAPO)  milik  Dinas  Perindustrian  dan Perdagangan Jawa Timur yang dapat diakses melalui SISKAPERBAPO  (jatimprov.go.id).  Data  dari  situs akan  dimasukkan  ke  dalam  Microsoft  Excel  untuk dilakukan  tahap pre-processing dan  diteruskan pengerjaan dengan Google Colab. Situs SISKAPERBAPO menampilkan data seluruh wilayah di Jawa Timur per hari. Tahapan pre-processing data mencakup  pengubahan  format  kolom  harga, pengurangan  informasi  yang  dibutuhkan,  dan penggabungan data agar menjadi data time series .

## 3.2. Pre-processing Data
Data  yang  didapatkan  dari  SISKAPERBAPO merupakan  data  mentah  yang  tidak  dapat  langsung dipahami  oleh  mesin.  Oleh  karena  itu,  diperlukan tahap  pre-processing  untuk  mengubah  data  mentah menjadi format yang sesuai dan dapat dipahami oleh mesin.  Tahapan  pre-processing  data  mencakup  lima tahap berikut.

## 3.2.1. Data Reduction
Pada tahap ini, dilakukan pengurangan jumlah informasi  dengan  menurunkan  ukuran  sampel  tanpa mempengaruhi  hasil  analisis  data.  Pengurangan dilakukan  melalui feature  selection dengan  memilih 20  dari  38  wilayah  sebagai  sampel  dengan  syarat jumlah  penduduk  wilayah  tersebut  lebih  dari  jumlah penduduk rata-rata di Provinsi Jawa Timur.

## 3.2.2. Data Integration
Pada tahap ini, dilakukan penggabungan semua data  yang  didapatkan  dengan  memastikan  kesamaan format  antar  data.  Data  dari website ditampilkan  per hari,  sehingga  diperlukan  penggabungan  agar  dapat melihat pola data secara utuh dari tahun 2017 hingga 2023.

## 3.2.3. Handling Missing Value
Pada data yang didapatkan, kemungkinan ada variabel  yang  hilang  atau  tidak  tercatat.  Untuk  itu, dilakukan handling missing value dengan menyamakan  nilai  kosong  berdasarkan  nilai sebelumnya.  Hal  ini  dilakukan  karena  harga  beras biasanya  tidak  berubah  drastis  dalam  waktu  singkat. Tujuan  dari handling  missing  value adalah  untuk memastikan  data  lengkap  sehingga  dapat  terbentuk pola pergerakan harga beras.

## 3.2.4. Data Standarization
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengubahan  tipe data  agar  sesuai  dengan  ketentuan  yang  diperlukan oleh sistem. Tipe data pada website SISKAPERBAPO adalah  string,  sehingga  akan  diubah  menjadi  integer dengan menghapus tanda koma.

## 3.2.5. Data Transformation
Pada  tahap  ini,  dilakukan  transformasi  data menggunakan  logaritma  natural  untuk  membuat distribusi  data  menjadi  normal  dan  memudahkan proses  peramalan.  Transformasi  dilakukan  karena pergerakan  data  berubah  sejak  tahun  2020,  dengan
Gambar 1. Metode Penelitian
Gambar 2. Alur Pre-processing Data
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
pola yang berbeda dari tahun 2017-2019. Transformasi  dilakukan  dengan  mencari  hasil logaritma  natural  dari  data  asli  ditambah  satu  untuk menghindari  hasil  logaritma  bernilai  0.  Dengan transformasi  ini,  rentang  data  menjadi  lebih berdekatan.

## 3.3. Penentuan Model
Data hasil pre-processing akan didekomposisi untuk  memastikan  data  memiliki  komponen  sesuai model Holt-Winters Exponential Smoothing . Dekomposisi akan membagi data menjadi komponen observed , tren, seasonal , dan residual.
1. Pemanggilan data Data harga beras yang berbentuk numerik akan diubah ke dalam bentuk plot untuk melihat pola pergerakan data.
2. Mencari nilai tren Nilai  tren  menggambarkan  pergerakan  data dalam  satuan  waktu,  dicari  melalui double moving  average . Window  size yang  digunakan adalah  dua  belas  bulan  sesuai  dengan  jumlah bulan dalam satu tahun.
3. Mencari nilai seasonal Nilai seasonal didapatkan dari pengurangan data aktual atau nilai observasi dengan nilai tren. Nilai seasonal  murni  dicari  dengan  menghitung  rata- rata  nilai seasonal dan  residual  di  bulan  yang sama.
4. Mencari nilai residual Nilai residual adalah nilai sisa dari data observasi setelah dikurangi dengan nilai tren dan seasonal.
3.4. Processing
Tahapan processing akan  melalui  pembagian data menggunakan K-Fold, forecasting dengan Holt- Winters  Exponential  Smoothing, dan  menghitung confidence interval .

## 3.4.1. Pembangian Data dengan K-Fold
Data  dibagi  menjadi  data  latih (training) dan data  uji (test) melalui  K-Fold.  Data  latih  digunakan untuk  melatih  model,  sedangkan  data  uji  digunakan untuk  menguji  model  peramalan.  Berikut  adalah contoh implementasi pembagian data dengan K-Fold.
1. Menentukan jumlah fold , misalkan nilai dalam penelitian ini nilai k adalah 3 dan 5 yang juga digunakan sebagai skenario pengujian.
2. Menentukan jumlah data di setiap fold dengan membagi jumlah semua data dengan nilai k.
3. Menentukan fold yang  menjadi  data  latih  dan data uji.

## 3.4.2. Forecasting
Proses peramalan akan melewati tahap berikut
ini. Gambar 3. Alur Penentuan Model Gambar 4. Alur Processing
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Berikut  ini adalah  penjelasan setiap tahap yang dilalui dalam forecasting .
1. Deklarasi rentang parameter
Parameter alpha, beta, dan gamma yang digunakan ada  menggunakan  2  macam  rentang.  Pertama, berada di rentang 0,1 – 0,9 dengan step 20. Kedua, berada di rentang 0,01 – 0,9 dengan step 20. Kedua rentang ini juga akan menjadi skenario pengujian dengan melihat rentang mana yang menghasilkan nilai error MAPE terbaik.
2. Inisialisasi komponen awal
Mencari komponen level dengan menghitung rata- rata  harga  beras  di  periode  pertama,  tren  dicari dengan  menghitung  selisih  rata-rata  periode pertama dan kedua, serta seasonal dicari per bulan untuk  periode  pertama  melalui  pembagian  data observasi dengan nilai tren.
3. Pelatihan data
Nilai  komponen  periode  pertama  akan  menjadi acuan menghitung nilai komponen periode kedua dan  seterusnya  dengan  rumus Holt-Winters. Setelah  nilai  komponen  diperbarui  maka  akan dilakukan forecasting data  pelatihan  dengan mencoba semua rentang parameter dan membandingkan  hasil error MAPE.  Parameter yang  menghasilkan error terkecil  akan  disimpan dan digunakan sebagai parameter untuk
forecasting data uji.
4. Forecasting
Forecasting data uji akan dilakukan menggunakan parameter  yang  paling  optimal  pada  proses sebelumnya.
5. Confidence Interval Hasil forecasting akan dibandingkan dengan data aktual  untuk  dihitung error  standard dan  dikali dengan nilai 1.96 sebagai nilai confidence interval . Nilai confidence interval ini akan menjadi rentang peramalan dimana data aktual akan jatuh. Selama berada  di  rentang  peramalan  maka  dinyatakan hasil peramalan dan data aktual sesuai.

## 3.5. Evaluasi dan Validasi Model
Hasil  peramalan  akan  dihitung  nilai error MAPE  untuk  setiap  skenario  pengujian.  Terdapat  4 skenario pengujian yang melibatkan proses pembagian data  dengan  K-Fold  dan  optimalisasi  parameter dengan grid search . Adapun skenario pengujian yang pertama  adalah  data  akan  dibagi  menjadi  3  bagian (k=3)  dengan  rentang  parameter  0,1  –  0,9 step 20, kedua data akan dibagi menjadi 3 bagian (k=3) dengan rentang parameter 0,01 – 0,9 step 20, ketiga data akan dibagi  menjadi  5  bagian  (k=5)  dengan  rentang parameter  0,1  –  0,9 step 20,  dan  data  akan  dibagi
menjadi 5 bagian (k=5) dengan rentang parameter 0,01 –  0,9 step 20.  Dari  keseluruhan  hasil  akan  dilihat berapa  nilai  parameter  paling  optimal  beserta  nilai MAPE terbaiknya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  adalah  hasil  dari  setiap  tahapan penelitian yang dilakukan oleh penulis.
4.1. Pre-processing Data
Pada  penelitian  ini,  pada pre-processing  data dilakukan dalam lima tahapan. Berikut ini adalah hasil dari setiap tahapan.

## 4.1.1. Data Reduction
Data  yang  didapatkan  dari  SISKAPERBAPO menampilkan 38 wilayah dan akan dikurangi menjadi 20 wilayah, berikut adalah hasilnya.
Tabel 1. Hasil Data Reduction Januari 2017 Wilayah Harga Kab Bangkalan 8,666 Kab Banyuwangi 9,600 Kab Blitar 8,500 Kab Bojonegoro 8,700 Kab Gresik 9,000 Kab Jember 8,833 Kab Jombang 8,466 Kab Kediri 8,500 Kab Lamongan 8,250 Kab Lumajang 8,733 Kab Malang 9,800 Kab Mojokerto 8,750 Kab Nganjuk 8,500 Kab Pasuruan 9,300 Kab Probolinggo 8,500 Kab Sidoarjo 9,250 Kab Sumenep 8,850 Kab Tuban 8,833 Kab Tulungagung 9,066 Kota Surabaya 9,500 4.1.2. Data Integration Data yang didapatkan dari situs SISKAPERBAPO  hanya  menampilkan  dalam  satu waktu saja. Untuk itu, akan dilakukan penggabungan data  dari  Januari  2017  –  Desember  2023  untuk membentuk pola data time series .
Tabel 2. Data Integration 2017 - 2023 Wilayah 2017-01- 01 … 2023-12- 01 Kab Bangkalan  8,666 … 11,133
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Wilayah 2017-01- 01 … 2023-12- 01 Kab Banyuwangi 9,600 … 10,900 Kab Blitar 8,500 … 11,000 Kab Bojonegoro 8,700 … 11,200 Kab Gresik 9,000 … 10,933 Kab Jember 8,833 … 10,860 Kab Jombang 8,466 … 11,300 Kab Kediri 8,500 … 11,300 Kab Lamongan  8,250 … 11,525 Kab Lumajang 8,733 … 12,633 Kab Malang 9,800 … 11,570 Kab Mojokerto  8,750 … 11,475 Kab Nganjuk 8,500 … 11,500 Kab Pasuruan 9,300 … 11,000 Kab Probolinggo 8,500 … 12,000 Kab Sidoarjo 9,250 … 12,200 Kab Sumenep 8,850 … 12,000 Kab Tuban 8,833 … 11,483 Kab Tulungagung 9,066 … 10,866 Kota Surabaya 9,500 … 10,900

## 4.1.3. Handling Missing Value
Handling missing value hanya dilakukan untuk wilayah yang memiliki nilai kosong, yaitu Kabupaten Kediri, Pasuruan, dan Probolinggo.
Tabel 3. Hasil Handling Missing Value Tanggal Kediri Pasuruan Probolinggo 2017-01- 01 8,500 9,300 8,500 2017-02- 01 8,500 9,266 8,600 2017-03- 01 8,500 9,066 8,566 2017-04- 01 8,500 9,066 8,566 2017-05- 01 8,500 9,000 8,566 2017-06- 01 8,500 9,000 8,566 2017-07- 01 8,500 9,000 8,750 2017-08- 01 8,500 9,000 8,650 2017-09- 01 8,500 9,000 8,650
4.1.4. Data Standarization
Pada  tahap data  standardization data  pada  tahap sebelumnya  seperti  pada  tabel  1-3  yang  bertipe  data string dengan  tanda  koma  yang  memisahkan  nilai ribuan dan ratusan akan dihilang dan menjadi bertipe data integer agar  sesuai  dengan  model  yang  akan mengolah data .
Tabel 4. Data Standarization 2017 - 2023 Wilayah 2017-01- 01 … 2023-12- 01 Kab Bangkalan  8666 … 11133 Kab Banyuwangi 9600 … 10900 Kab Blitar 8500 … 11000 Kab Bojonegoro 8700 … 11200 Kab Gresik 9000 … 10933 Kab Jember 8833 … 10860 Kab Jombang 8466 … 11300 Kab Kediri 8500 … 11300 Kab Lamongan  8250 … 11525 Kab Lumajang 8733 … 12633 Kab Malang 9800 … 11570 Kab Mojokerto  8750 … 11475 Kab Nganjuk 8500 … 11500 Kab Pasuruan 9300 … 11000 Kab Probolinggo 8500 … 12000 Kab Sidoarjo 9250 … 12200 Kab Sumenep 8850 … 12000 Kab Tuban 8833 … 11483 Kab Tulungagung 9066 … 10866 Kota Surabaya 9500 … 10900
4.1.5. Data Transformation Pada tahap data transformation akan dilakukan pengubahan rentang nilai data untuk harga beras. Hal ini dilakukan untuk menyederhanakan atau memperkecil  luas  rentang  harga  beras  agar  lebih homogen atau seragam.
Tabel 5. Data Transformation 2017 - 2023 Wilayah 2017-01- 01 … 2023-12- 01 Kab Bangkalan  9.06727 … 9.39274 Kab Banyuwangi 9.16962 … 9.29661 Kab Blitar 9.04793 … 9.30574 Kab Bojonegoro 9.07119 … 9.32375 Kab Gresik 9.10509 … 9.29963
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Wilayah 2017-01- 01 … 2023-12- 01 Kab Jember 9.08636 … 9.29293 Kab Jombang 9.04393 … 9.33264 Kab Kediri 9.04793 … 9.33264 Kab Lamongan  9.33264 … 9.35236 Kab Lumajang 9.07497 … 9.44414 Kab Malang 9.19024 … 9.35625 Kab Mojokerto  9.07692 … 9.04739 Kab Nganjuk 9.04793 … 9.35018 Kab Pasuruan 9.13787 … 9.30574 Kab Probolinggo 9.30574 … 9.26549 Kab Sidoarjo 9.13248 … 9.40927 Kab Sumenep 9.08828 … 9.39274 Kab Tuban 9.39274 … 9.34871 Kab Tulungagung 9.34871 … 9.29348 Kota Surabaya 9.15915 … 9.29661
Hasil  dari  tahap data  transformation pada tabel  5  menunjukan  perbedaan  rentang  nilai  harga beras jika dibandingkan dengan tabel 1-4. Pada tabel 1-4  rentang  nilai  harga  beras  adalah  7500  –  12700. Sedangkan  pada  tabel  5  rentang  nilai  harga  beras menjadi  8.000  –  9.500.  Dengan  luas  rentang  nilai harga  beras  yang  lebih  sempit  maka  data  lebih homogen, sehingga menghindari hasil peramalan yang tidak stabil atau tidak sesuai data aktual.

## 4.2. Penentuan Model
Penentuan model mendekomposisinya menjadi empat komponen akan dilakukan untuk setiap wilayah  agar  terlihat  bagaiman  pola  pergerakan  data harga  beras  pada  wilayah  tersebut  dan  apakah memiliki komponen yang sesuai dengan model Holt- Winters Exponential Smoothing. Berikut adalah hasil dekomposisi salah satu wilayah.
Hasil dekomposisi dari Kabupaten Bangkalan menunjukan  terdapat  pergerakan  yang  cenderung meningkat,  dilihat  dari  kenaikan  pada  grafik  merah
tren,  grafik  hijau  menggambarkan  terdapat  pola berulang  atau seasonal dimana  naik  pada  pergantian tahun dan menurun saat pertengahan tahun. Residual menggambarkan  sisa  data  yang  tidak  termasuk  tren atau pun seasonal . Untuk wilayah lain memiliki pola yang hampir sama. Berikut adalah hasil penggabungan grafik dari 20 wilayah.
Kecenderungan harga beras meningkat terjadi setelah  tahun  2021  dengan  pola  naik  pada  saat pergantian tahun dan turun di pertengahan tahun. Pola yang cukup konstan menandakan akan sesuai dengan Holt-Winters Additive
4.3. Processing Data, Evaluasi, dan Validasi

## Model
Pada  tahap  ini  proses  peramalan  akan dilakukan untuk setiap wilayah sesuai dengan skenario pengujian yang ada pada sub bab 3.5. Setiap wilayah akan menghasilkan 16 grafik atau 16 hasil peramalan dari 4 skenario pengujian. Setiap hasil peramalan akan digambarkan dengan grafik dan dibandingkan dengan confidence  interval dan  data  aktual  untuk  dilakukan validasi.  Berikut  ini  adalah  hasil  terbaik  dari  setiap wilayah.
Tabel 6. Hasil Evaluasi Forecasting Terbaik Wilayah MAPE K Parameter Kab Bangkalan 0,14% K=5, fold=5 Alpha: 0,9
Gambar 7. Dekomposisi 20 Wilayah
Gambar 6. Dekomposisi Kabupaten Bangkalan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Wilayah MAPE K Parameter Beta:0,01 Gamma:0,9 Kab Banyuwangi 0,03% K=5, fold=2 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 Kab Blitar 0,14% K=5, fold=2 Alpha: 0,9 Beta:0,0056 Gamma:0,8 Kab Bojonegoro 0,31% K=5, fold=1 Alpha: 0,9 Beta:0,01, Gamma:0,9 Kab Gresik 0,05% K=5, fold=4 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 Kab Jember 0,14% K=5, fold=2 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 Kab Jombang 0,21% K=3, fold=1 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 Kab Kediri 0,15% K=5, fold=4 Alpha: 0,9 Beta:0,0056 Gamma:0,7 Kab Lamongan 0,10% K=5, fold=1 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 Kab Lumajang  0,11% K=5, fold=2 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 Kab Malang 0,04% K=5, fold=3 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 K=5, fold=5 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 Kab Mojokerto 0,17% K=3, fold=1 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 Kab Nganjuk 0,13% K=3, fold=1 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 Kab Pasuruan 0,07% K=5, fold=2 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 Wilayah MAPE K Parameter Kab Probolinggo 0,15% K=5, fold=4 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 Kab Sidoarjo 0,23% K=5, fold=3 Alpha: 0,9 Beta:0,056 Gamma:0,7 Kab Sumenep 0,25% K=5, fold=3 Alpha: 0,9 Beta:0,056 Gamma:0,8 Kab Tuban 0,22% K=3, fold=1 Alpha: 0,9 Beta:0,01 Gamma:0,9 Kab Tulungagung 0,20% K= 5, fold=2 Alpha: 0,9 Beta:0,056 Gamma:0,7 Kota Surabaya 0,06% K= 3, fold=2 Alpha: 0,9, Beta:0,01, Gamma:0,9 K= 5, fold=3 Alpha: 0,9, Beta:0,01, Gamma:0,9 K= 5, fold=4 Alpha: 0,9, Beta:0,01, Gamma:0,9 Keterangan MAPE       : Menggambarkan nilai error
Nilai   k    :  Pembagian  data  yang  dilakukan,  dibagi menjadi  3  atau  5. Fold menggambarkan  bagian  ke berapa yang menjadi data test .
Parameter  : Menunjukan parameter optimal Berdasarkan tabel 6 menunjukan nilai MAPE terbaik  ada  pada  0,03%  dengan  nilai  bagian  atau  k untuk  pemabagian  data  terbaik  adalah  5  dengan rentang parameter 0,01 – 0,9 karena terdapat 15 dari 23 peramalan yang menggunakan kombinasi tersebut. Berikut  ini  adalah  grafik  yang  menggambarkan peramalan dengan nilai MAPE terbaik dari Kabupaten Banyuwangi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Pada hasil peramalan harga beras di Kabupaten Banyuwangi  terlihat  bahwa  posisi  hasil  peramalan sangat  dekat  dengan  data  aktual.  Hal  ini  dapat  dilihat dari  garis  biru  yang  menggambarkan  data  aktual menyatu  bersama  garis  merah  yang  menggambarkan hasil peramalan. Selain itu, dari semua hasil peramalan menggunakan  data 2017  – 2023 untuk setiap  wilayah akan  mengalami  peningkatan  pada  masa  pergantian tahun  dan  baru  menurun  ketika  pertengahan  tahun. Pergerakan tersebut dapat dilihat dari gambar 3 dimana terjadi kenaikan pada bulan November sampai dengan April  dan  baru  mulai  turun  kemudian  stabil  setelah bulan  April.  Pergerakan  harga  beras  untuk  setiap wilayah  memiliki  musiman  yang  sama  dimana  akan mengalami  kenaikan  ketika  pergantian  tahun  mulai bulan September – Februari dan baru turun atau stabil ketika melewati bulan Februari.

## 5. KESIMPULAN
a. Pola  pergerakan  harga  beras  yang  secara seragam  mengalami  naik  turun  dalam  satu periode.  Berdasarkan  data  harga  beras  2017  – 2023  kenaikan  harga  beras  akan  terjadi  pada akhir  tahun  sampai  dengan  awal  tahun  atau biasanya dimulai pada bulan September sampai dengan  Februari.  Pergerakan  harga  beras  akan kembali  stabil  atau  mengalami  penurunan  pada pertengahan tahun pada bulan Maret atau April.
b. Tingkat akurasi pada model yang diukur melalui nilai  error  terkecil  dengan  Mean  Absolute Percentage  Error  (MAPE)  mendapatkan  hasil 0,03%  dan  terbesar  adalah 1,31%.  Berdasarkan predikat  model  yang  digunakan  sangat  akurat sesuai dengan klasifikasi hasil MAPE oleh Lewis (1982).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  “Bps,”  Badan  Pusat  Statistik.  [Online].  Available: Https://Www.Bps.Go.Id/Id
[2]  “Fao,”  Food  And  Agriculture  Organization  Of  United States.  Accessed:  Mar.  08,  2024.  [Online].  Available: Https://Www.Fao.Org/Home/En
[3]  E. Pusvita, S. Sriati, And D. Adriani, “Analisis Strategi Penguatan  Ketahanan  Pangan  Beras  Di  Kabupaten Ogan  Komering  Ulu,” Sepa:  Jurnal  Sosial  Ekonomi Pertanian Dan Agribisnis , Vol. 15, No. 2, P. 97, Aug. 2019, Doi: 10.20961/Sepa.V15i2.27862.
[4]  Tranggono, R. M. Januar Ibnu Akbar, V. Zakiah Rahma Putri,  N.  Arifah,  O.  Galih  Wikarsa,  And  R.  Jadwa Ramadhan,  “Krisis  Ketahanan  Pangan  Penyebab Ketergantungan Impor Tanaman Pangan Di Indonesia,” Azzahra: Scientific Journal Of Social Humanities , Vol. 1, Pp. 73–81, 2023, Accessed: Feb. 08, 2024. [Online].
Available:
Https://Journal.Csspublishing/Index.Php/Azzahra
[5]  R. Rahman Farizi, Y. Kornitasari, And Y. Komilasari, “Analisis Pengaruh Jumlah Persediaan Beras Dan Harga Beras  Terhadap  Pembentukan  Inflasi  Di  Provinsi  Dki Jakarta,” Journal Of Development Economic And Social
Studies , Vol. 2, 2023, Doi: 10.21776/Jdess.2023.02.2.14.
[6]  S.  Muna  And  Kuntoro,  “Application  Of  The  Holt- Winters  Exponential  Smoothing  Method  On  The  Air Pollution  Standard  Index  In  Surabaya,” Jurnal Biometrika Dan Kependudukan , Vol. 10, No. 1, Pp. 53– 60, Jun. 2021, Doi: 10.20473/Jbk.V10i1.2021.53-60.
[7]  “Kamus Bahasa Indonesia,” Badan Pengembangan Dan Pembinaan Bahasa. [Online]. Available: Https://Kbbi.Kemdikbud.Go.Id/
[8]  Said  Habibi  Harahap,  “Analisis  Peran  Bulog  Dalam Kebijakan  Stabilitas  Harga  Beras  Pada  Kerangka Maqashid  Syariah  (Studi  Kasus  Perum  Bulog  Kantor Wilayah Sumut),” Wawasan: Jurnal Ilmu Manajemen, Ekonomi Dan Kewirausahan , Vol. 2, Pp. 60–70, 2024.
[9]  “Pihps,”  Bank  Indonesia.  [Online].  Available: Https://Www.Bi.Go.Id/Hargapangan/Home
[10] S. B. Pasaribu, R. H. S. Aji, K. W. Utomo, And A. Herawati, Statistika Ekonomi Dan Bisnis . 2021.
[11] A. Lusiana And P. Yuliarty, “Penerapan Metode
Peramalan  (Forecasting)  Pada  Permintaan  Atap  Di  Pt X,” Industri  Inovatif  -  Jurnal  Teknik  Industri  Itn Malang , 2020.
[12] N.  Nurhamidah,  N.  Nusyirwan,  And  A.  Faisol, “Forecasting  Seasonal  Time  Series  Data  Using  The Holt-Winters  Exponential  Smoothing  Method  Of Additive Models,” Jurnal  Matematika  Integratif ,  Vol. 16, No. 2, P. 151, Dec. 2020, Doi: 10.24198/Jmi.V16.N2.29293.151-157.
[13] L. Hidayati, N. Chamidah, And I. N. Budiantara, “Estimasi  Selang  Kepercayaan  Nilai  Ujian  Nasional Berbasis  Kompetensi  Berdasarkan  Model  Regresi Semiparametrik Multirespon Truncated Spline,” Media Statistika , Vol. 13, No. 1, Pp. 92–103, Jun. 2020, Doi: 10.14710/Medstat.13.1.92-103.
[14] T.  A.  E.  Putri,  T.  Widiharih,  And  R.  Santoso, “Penerapan  Tuning  Hyperparameter  Randomsearchcv Pada Adaptive Boosting Untuk Prediksi Kelangsungan Hidup  Pasien  Gagal  Jantung,” Jurnal  Gaussian ,  Vol. 11,  No.  3,  Pp.  397–406,  Jan.  2023,  Doi: 10.14710/J.Gauss.11.3.397-406.
[15] T. E. Naldy And Andri, “Penerapan Data Mining Untuk  Analisis  Daftar  Pembelian  Konsumen  Dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi Penjualan Toko Bangunan Mdn,” Jurnal Nasional Ilmu Komputer , Vol. 2, 2021.
[16] I. G. Anjani, A. B. Saputri, A. N. P. Armeira, And D. Januarita, “Analisis Konsumsi Dan Produksi Minyak Kelapa  Sawit  Di  Indonesia  Dengan  Menerapkan Metode  Moving  Average,” Jurikom  (Jurnal  Riset Komputer) ,  Vol.  9,  No.  4,  P.  1014,  Aug.  2022,  Doi: 10.30865/Jurikom.V9i4.4506.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062