## PERAMALAN HARGA TELUR AYAM RAS PADA HARI BESAR KEAGAMAAN DI PASAR JAWA TIMUR

## The Forecasting of Broiler Egg Price on Religious Holiday In East Java Market
Resti Prastika Destiarni Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jalan Raya Rungkut Madya, Gunung anyar, Gunung Anyar, Surabaya
Corresponding author : restidestiarni.agribis@upnjatim.ac.id

## ABSTRACT
This  research  was  conducted  to  forecast  broiler  egg  price  when  religious  holidays moment came in East Java market. This research was conducted using time series data during  January  2014  –  July  2018.  Amount  of  data  which  was  used  were  55  data  and would be conducted forecasting till the next 10 months. The data was obtained from  the agency  of  industry  and  trade  East  Java  province  by  using  the  average  price  from  all central  market  which  was  existed  in  East  Java.  This  research  would  be  conducted through  econometrics  approach  by  using  autoregressive  integrated  moving  average (ARIMA) and holt winters (HW) exponential smoothing. Based on data processing result, the  best  ARIMA  model  based  on  AIC  and  SC  criteria  was  ARIMA  (2,  1,  2).  MAPE calculation  was  used  to  view  the  forecasting  result  which  was  the  closest  one  to  actual value,  there  was  HM  additive  exponential  smoothing model  because  it  had the  smallest MAPE value, was 4.061 percent. The result of HW additive exponential smoothing model shows the suitability of broiler egg price fluctuation pattern during the last three years. The policy of broiler egg price determining which is determined nationally every year has to be reviewed again related to the broiler egg price fluctuation in consumer level which is  able  to  increase  more  than  the  determined  price  by  government  and  the  existance  of market operation continuity need to be reviewed for a year.
Keywords: ARIMA, broiler egg, exponential smoothing, forecasting, MAPE

## INTISARI
Penelitian ini dilakukan untuk meramalkan harga telur ayam ras ketika momen hari besar keagamaan tiba di pasar Jawa Timur. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data runtun  waktu  ( time  series )  selama  kurun  waktu  dari  bulan  Januari  2014  –  Juli  2018. Jumlah data yang digunakan sebanyak 55 data dan akan dilakukan peramalan hingga 10 bulan ke depan. Data diperolah dari Dinas Perindustrian dan Perdagangan Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan harga rata-rata dari seluruh pasar induk yang ada di Provinsi Jawa  Timur.  Penelitian  ini  akan  dilakukan  melalui  pendekatan  ekonometrika  dengan menggunakan  analisis autoregressive  integrated  moving  average (ARIMA)  dan holt winters (HW) exponential smoothing. Berdasarkan hasil pengolahan data, m odel ARIMA terbaik  berdasarkan  kriteria  AIC  dan  SC  adalah  ARIMA  (2,  1,  2).  Perhitungan  MAPE ( mean absolute percentage error ) digunakan untuk melihat hasil peramalan yang paling mendekati  nilai  aktual,  yaitu  model  HW additive  exponential  smooting karena  memiliki nilai  MAPE  terkecil  yaitu  sebesar  4.061  persen.  Hasil  dari  model  HW additive exponential  smooting menunjukkan  kesesuaian  dengan  pola  fluktuasi  harga  telur  ayam ras  selama  tiga  tahun terkhir.  Kebijakan penetapan  harga  penjualan  telur  ayam  ras  yang
ditetapkan  secara  nasional  setiap  tahunnya  harus  dikaji  kembali  berkaitan  dengan fluktuasi harga telur ayam ras di tingkat konsumen yang dapat meningkat melebihi harga yang  telah  ditetapkan  oleh  pemerintah  dan  adanya  operasi  pasar  perlu  dikaji keberlangsungannya dalam setahun.
Kata kunci: ARIMA, telur ayam ras, exponential smoothing, peramalan, MAPE

## PENDAHULUAN
Ketahanan  pangan  masih  menjadi  sebuah  isu  yang  strategis  dalam  hubungannya dengan pemenuhan kebutuhan pangan masyarakat Indonesia. Dalam rangka mewujudkan ketahanan  pangan,  ada  tiga  aspek  penting  yang  harus  dipenuhi  antara  lain  ketersediaan, akses,  dan  penyerapan  pangan  (Chang  dkk.  1997).  Setiap  lapisan  masyarakat  harus mampu  mendapatkan  komoditas  pangan  tersebut  dengan  mudah,  beragam,  bergizi, jumlah yang tercukupi, mutu yang baik dan aman untuk dikonsumsi (Suharyanto, 2011). Salah  satu  sub  sektor  yang  menjadi  fokus  untuk  membangun  ketahanan  pangan  di Indonesia adalah sub sektor peternakan.
Sub  sektor  peternakan  merupakan  salah  satu  sub  sektor  yang  penting  dalam mewujudkan  ketahanan  pangan  karena  diyakini  bahwa  sub  sektor  ini  memiliki  potensi sebagai  penggerak  ekonomi  nasional  (Yulia  dkk.,  2015).  Efek  pengganda  sub  sektor peternakan  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  peningkatan  output  bruto,  nilai  tambah komoditas,  dan  peningkatan  pendapatan  rumah  tangga  (Ilham,  2007).  Selain  itu,  sub sektor  peternakan  merupakan  salah  satu  sub  sektor  yang  penting  bagi  pemenuhan kebutuhan  protein  hewani  masyarakat  Indonesia.  Protein  hewani  memiliki  keunggulan tersendiri  dibandingkan  protein  nabati  karena  terdiri  dari  sembilan  macam  asam  amino yang  dibutuhkan  oleh  tubuh  (Lestari  dkk.,  2015).  Sub  sektor  peternakan  terdiri  dari peternakan  unggas,  ruminansia  besar,  dan  ruminansia  kecil  dengan  hasil  produksi utamanya  adalah  daging,  telur,  dan  susu  yang  merupakan  sumber  protein  hewani  utama (Ernawati dkk., 2016).
Telur  sebagai  hasil  produksi  sub  sektor  peternakan  merupakan  komoditas  yang dapat dijangkau oleh lapisan masyarakat (Febrianto dkk., 2017). Telur merupakan bahan pangan  hasil  ternak  unggas  yang  memiliki  rasa  lezat,  mudah  dicerna,  dan  bergizi (Agustina dkk., 2013). Telur yang banyak dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia adalah telur  ayam  ras  (Suharyanto  dkk. , 2016).  Tingkat  konsumsi  telur  ayam  di  Indonesia berfluktuatif  dengan  kecenderungan  meningkat  terutama  pada  hari-hari  tertentu  seperti hajatan  atau  hari  besar  keagamaan.  Tingkat  konsumsi  telur  nasional  pada  tahun  2017 sebesar 6.53 kg/kapita/tahun dengan tren peningkatan konsumsi telur ayam sebesar 3.57
persen  per  tahunnya.  Dibandingkan  komoditas  hasil  peternakan  lainnya,  telur  ayam  ras memiliki harga yang lebih murah di tingkat konsumen (harga di tingkat nasional sebesar Rp22  679/kg  tahun  2017)  dibandingkan  daging  dan  susu.  Namun  harga  ini  telah mengalami peningkatan sebesar 11.25 persen per tahun (Kementerian Pertanian, 2017).
Telur  ayam  termasuk  dalam  salah  satu  komoditas  sumber  bahan  pangan  pokok yang  perkembangan  harganya  diamati  oleh  pemerintah.  Pemerintah  melakukan pengawasan  pada  komoditas  sumber  bahan  pangan  pokok  di  Indonesia  karena  untuk menjaga  stabilisasi  harga  pada  bahan  pangan  pokok  di  Indonesia.  Stabilisasi  harga merupakan  salah  satu  komponen  dalam  terwujudnya  ketahanan  pangan.  Pemerintah melalui  Peraturan  Menteri  Perdagangan  Republik  Indonesia  Nomor  58  Tahun  2018 mengatur  tentang  Penetapan  Harga  Acuan  Pembelian  di  Petani  dan  Harga  Acuan Penjualan  di  Konsumen.  Hal  ini  dilakukan  untuk  melindungi  baik  petani  (peternak) maupun konsumen. Bagi konsumen, stabilisasi harga merupakan hal yang penting karena menyangkut pada kemampuan mereka untuk memenuhi kebutuhan pangan rumah tangga. Adanya  fluktuasi  harga  terutama  pada  sumber  bahan  pangan  pokok  akan  menimbulkan permasalahan baik secara mikro maupun makro.
Pemerintah melalui Peraturan Menteri Perdagangan Republik Indonesia Nomor 58 Tahun  2018  menetapkan  harga  acuan  penjualan  di  konsumen  untuk  telur  ayam  ras sebesar Rp 22 000,00/kg. Namun harga tersebut masih lebih rendah dibandingkan harga yang  terbentuk  di  pasar  ketika  hari  besar  keagamaan  tiba.  Telur  ayam  ras  cenderung terkena  dampak  inflasi  ketika  hari  besar  keagamaan  tiba.  Inflasi  ini  diakibatkan  karena tingginya permintaan dan kecenderungan perilaku konsumen yang kurang elastis terhadap harga  pada  masa  tersebut  dan  ekspektasi  pedagang  karena  adanya  persaingan  antar pedagang dalam menaikkan harga komoditas pangan (Santoso dkk., 2013).
Provinsi  Jawa  Timur  merupakan  provinsi  penyumbang  produksi  telur  ayam  ras terbesar di Indonesia dengan kontribusi produksi sebesar 27.37 persen. Pada bulan April 2018, harga telur ayam ras di pasar Jawa Timur berada pada level Rp 19 475,00/kg. Level harga tersebut masih di bawah harga konsumen yang ditetapkan oleh pemerintah. Namun, memasuki bulan Mei 2018 yang bertepatan dengan Bulan Ramadhan harga telur ayam ras meningkat  sekitar  15.6  persen  pada  level  Rp  23  075,00/kg.  Level  harga  tersebut  telah melebihi harga konsumen yang ditetapkan oleh pemerintah. Sebagai penghasil telur ayam ras  terbesar  di  Indonesia,  kenaikan  harga  yang  terjadi  pada  hari  besar  keagamaan  tidak dapat  dihindari.  Hipotesis  yang  terbentuk  adalah  harga  telur  ayam  ras  memiliki kecenderungan meningkat bertepatan dengan adanya hari besar keagamaan. Peningkatan
tersebut  terjadi  menjelang  hari  besar  keagamaan  tersebut  tiba  dan  akan  mulai  menurun secara perlahan setalah momen tersebut terlewat.
Penelitian ini dilakukan untuk meramalkan harga telur ayam ras ketika momen hari besar  keagamaan  tiba  di  pasar  Jawa  Timur  yang  merupakan  provinsi  dengan  produksi telur ayam ras tertinggi di Indonesia. Penelitian ini dapat memberikan gambaran kepada konsumen  pergerakan  harga  telur  dan  kisaran  harga  telur  yang  akan  terjadi  pada  masa yang  akan  datang.  Hal  tersebut  bermanfaat  bagi  pengetahuan  konsumen  sehingga konsumen  tidak  hanya  berasumsi  namun  dapat  memutuskan  kapan  waktu  yang  tepat untuk  melakukan  persediaan  atau  tidak.  Kemampuan  konsumen  dalam  melakukan keputusan pembelian telur ayam ras merupakan salah satu wujud dari ketahanan pangan. Selain  itu,  peramalan  ini  dapat  menjadi  pertimbangan  pemerintah  dalam  melakukan operasi  pasar  dan  menentukan  batas  harga  pembelian  konsumen.  Pemerintah mendapatkan  perkiraan  harga  yang  akan  terjadi  untuk  dapat  menyusun  kebijakan pedoman harga selanjutnya.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data runtun waktu ( time series ) pada harga telur ayam ras di Provinsi Jawa Timur selama kurun waktu dari bulan Januari 2014 – Juli 2018. Jumlah data yang digunakan sebanyak 55 data dan akan dilakukan peramalan hingga 10 bulan ke depan. Dalam kurun waktu 55 bulan dapat dilihat pola fluktuasi harga yang  terbentuk  terutama  mendekati  hari  besar  keagamaan.  Peramalan  selama  10  bulan mencakup  dua  hari  besar  keagamaan  dan  dua  hari  libur  nasional  yaitu  Hari  Raya  Idul Adha, Hari Natal, Tahun Baru, dan Imlek. Pasar di Provinsi Jawa Timur dipilih sebagai studi  kasus  karena  produksi  telur  ayam  ras  di  provinsi  ini  merupakan  yang  terbesar  di Indonesia. Data diperolah dari Dinas Perindustrian dan Perdagangan Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan harga rata-rata dari seluruh pasar induk yang ada di Provinsi Jawa Timur. Penelitian ini akan dilakukan melalui pendekatan ekonometrika dalam menjawab tujuannya,  dengan  menggunakan  analisis autoregressive  integrated  moving  average (ARIMA)  dan holt  winters  exponential  smoothing .  Data  tersebut  akan  diolah  dengan menggunakan software eviews.
Model ARIMA atau yang lebih dikenal dengan model box jenkins merupakan suatu model peramalan pada data runtun waktu yang bersifat stasioner maupun non – stasioner. Model  ARIMA  menggabungkan  model autoregressive (AR)  dengan  orde p dan  model moving  average (MA)  dengan  orde q serta  proses differencing dengan  orde d. Proses
differencing ini  dilakukan  apabila  data  runtun  waktu  yang  digunakan  tidak  stasioner sehingga  harus  diubah  menjadi  stasioner  sehingga  dapat  dilakukan  pemodelan  dengan ARIMA.  Penentuan  nilai  orde p dan q dapat  dilihat  menggunakan correlogram pada komponen autocorrelation  function (ACF)  dan partial  autocorrelation  function (PACF) serta penentuan orde d ditentukan melalui banyaknya proses differencing yang dilakukan untuk  mendapatkan  data  yang  stasioner.  Secara  umum  model  ARIMA  ( p,  d,  q )  ditulis dengan persamaan:
(1)
Dimana koefisien AR ( p ) yang telah stasioner adalah:
(2)
Dan koefisien MA ( q ) yang telah stasioner adalah:
(3)
Gambar 1 menunjukkan skema dalam pendekatan ARIMA dimana pada gambar tersebut  ditunjukkan  tahapan  dalam  awal  pembentukan  model  hingga  model  ARIMA dapat digunakan sebagai model peramalan.

## Gambar 1. Skema Pendekatan ARIMA
Langkah pertama yang dilakukan dalam pemodelan ARIMA adalah melakukan uji stasioneritas  data.  Uji  stasioneritas  data  digunakan  untuk  menghindari  model  regresi spurious yang berakibat pada hasil regresi yang tidak signifikan dan bias. Uji stasioneritas
Tahap 1 : Identifikasi Tahap 2 : Penaksiran dan Pengujian Tahap 3 : Penerapan Rumuskan model yang umum Penetapan model sementara Tidak Gunakan model untuk peramalan Pemeriksaan diagnosa Ya Penaksiran parameter model sementara
data  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan unit  root test (uji  akar  unit)  dengan melakukan augmented dickey fuller test (uji ADF). Data disebut  sudah stasioner apabila data tersebut tidak mengandung akar unit dengan hipotesis:
H 0 = data mengandung akar unit (tidak stasioner)
H 1 = data tidak mengandung akar unit (stasioner)
Pengujian  hipotesis  dengan  membandingkan  ADF  statistik  dengan critical  value yang  mana  apabila  ADF  statistik  lebih  besar  daripada critical  value maka  data  telah stasioner  dan  tidak  perlu  dilakukan differencing .  Apabila  sebaliknya,  maka  perlu dilakukan proses differencing sampai data tersebut stasioner. Setelah data stasioner maka selanjutnya melakukan pemodelan ARIMA sementara dengan menentukan orde p, q, dan d. Penentuan  orde  maksimal  AR  ( p )  yang  perlu  diamati  adalah  PACF,  penentuan  orde maksimal  MA  ( q )  yang  perlu  diamati  adalah  ACF,  dan  penentuan  orde  maksimal differencing ( d ) adalah tingkat stasioneritas data. Dalam memilih model ARIMA terbaik dengan  melihat  nilai  terkecil  dari akaike  information  criteria (AIC)  dan schwartz criterion (SC) (Gayawan dan Ipinyomi, 2009)
Exponential  smoothing merupakan  salah  satu  metode  peramalan  dengan memberikan bobot menurun secara eksponensial pada data seiring bertambahnya waktu. Dengan kata lain, data penelitian saat ini diberikan bobot yang lebih besar dibandingkan data  penelitian  yang  pada  waktu  selanjutnya. Exponential  smoothing terdiri  dari single exponential smoothing, double exponantial smoothing, dan triple exponential smoothing . Triple  exponential  smoothing digunakan  ketika  data  menunjukkan  tren  dan  bersifat musiman  sehingga  untuk  menghadapi  sifat  musiman  pada  data  harus  ditambahkan parameter ketiga (tiga parameter yang digunakan adalah α, β, dan γ). Pemodelan tersebut lebih  dikenal  dengan  sebutan holt  winters (HW) exponential  smoothing .  Model  HW terdiri dari dua macam yaitu multiplicative dan additive seasonal model . Perbedaan dari keduanya  adalah  pada multiplicative ukuran  fluktuasi  musiman  bervariasi  bergantung pada  tingkatan  waktu  keseluruhan  sedangkan  pada additive ukuran  fluktuasi  musiman cenderung statis bagaimanapun kondisi data runtun waktunya (Kalekar, 2004).
Pada multiplicative, model runtun waktu yang terbentuk adalah :
(4)
Faktor musiman ditentukan sehingga panjangnya musim adalah :
Pada additive, model runtun waktu yang terbentuk adalah :

## (6)
Faktor musiman ditentukan sehingga panjangnya musim adalah :
(7)
Untuk  mengevaluasi  teknik  peramalan  yang  sesuai  akan  dilihat  melalui mean absolute  percentage  error (MAPE).  Pendekatan  ini  berguna  jika  ukuran  peramalan merupakan  faktor  penting  dalam  mengevaluasi  akurasi  peramalan  sehingga  dapat memberikan  petunjuk  seberapa  besar  kesalahan  peramalan  dibandingkan  dengan  nilai sebenarnya dari data runtun waktu yang dimodelkan (Darsyah dkk., 2016). Semakin kecil nilai  MAPE  yang  dihasilkan  menunjukkan  bahwa  hasil  peramalan  semakin  mendekati fakta. Nilai MAPE yang terletak antara 10 persen sampai 20 persen dinyatakan memiliki model  peramalan  dengan  kinerja  yang  baik  (Nurhayati,  2013).  MAPE  dapat  dihitung sebagai berikut :
(8)
Dengan perhitungan persentase eror sebagai berikut :
(9)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Harga Telur Ayam Ras
Stabilisasi  harga  telur  ayam  ras  dapat  terganggu  salah  satu  faktornya  adalah mendekati  hari  besar  keagamaan  nasional  (HBKN).  Ketika  HKBN,  harga  –  harga kebutuhan  pokok  cenderung  meningkat  dan  menjadi  salah  satu  komponen  terjadinya inflasi (Santoso dkk., 2013). Konsumen cenderung memiliki pola konsumsi yang berbeda ketika  menjelang  HKBN  karena  menjadi  kurang  elastis  yang  mana  adanya  perubahan harga  tidak  secara  langsung  direspon  dengan  adanya  perubahan  permintaan.  Adanya peningkatan  harga  bahan  pangan  pokok  tidak  direspon  dengan  penurunan  permintaan terhadap barang itu sehingga hal tersebut menyebabkan terjadinya inflasi.
Secara  nasional,  rata  –  rata  harga  eceran  telur  ayam  ras  selama  periode  2010  – 2014  mengalami  pertumbuhan  sebesar  6.88  persen  per  tahun  dengan  kenaikan  tertinggi dicapai  pada  tahun  2011  (Pusdatin,  2015).  Provinsi  Jawa  Timur  sebagai  produsen  telur
ayam  ras  di  Indonesia  tidak  terlepas  dari  adanya  fluktuasi  harga  terutama  menjelang HBKN.  Berdasarkan  perhitungan standart  deviasi dan  varian  inflasi,  Jawa  Timur memiliki volatilitas inflasi harga telur ayam ras yang tinggi ketika Bulan Ramadhan tiba (Santoso dkk., 2013). Dalam kurun waktu dari Januari 2014 – Juli 2018, kenaikan harga telur  yang  terjadi  sebesar  27  persen.  Pada  gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  garis  tren cenderung  meningkat  dari  tahun  ke  tahun  dengan  peningkatan  yang  signifikan  terjadi pada  harga  telur  ayam  ras  Bulan  Januari  2016  dibandingkan  dengan  bulan  –  bulan sebelumnya ataupun pada Bulan Januari di tahun sebelumnya.
Peningkatan harga telur ayam ras  cenderung terjadi menjelang dan setelah HBKN dan  tren  tersebut  dapat  dilihat  dari  gambar  2.  Pada  tahun  2014,  Bulan  Ramadhan  jatuh pada  Bulan  Juni,  Hari  Raya  Idul  Fitri  jatuh  pada  bulan  Juli,  dan  Hari  Raya  Idul  Adha jatuh  pada  bulan  Oktober.  Pada  Bulan  Juni  2014  harga  telur  ayam  ras  meningkat  dan cenderung  mulai  menurun  pada  bulan  Juli  selanjutnya  mulai  meningkat  kembali menjelang Idul Adha. Setelah Idul Adha,  harga telur ayam ras mulai menurun dan pada bulan  antara  November  –  Desember  (menjelang  Natal)  harga  telur  meningkat  kembali. Penurunan  harga  mulai  terjadi  pada  Bulan  Februari  dan  meningkat  kembali  menjelang bulan  Ramadhan  dan  pola  tersebut  berulang  sampai  tahun  2018.  Harga  telur  ayam  ras cenderung  akan  meningkat  menjelang  HBKN  dan  akan  mengalami  penurunan  secara perlahan ketika HBKN usai.

## Peramalan Harga Telur Ayam Ras: ARIMA
Harga  telur  ayam  ras  yang  akan  diramalkan  adalah  harga  telur  ayam  pada  Bulan Agustus  2018  –  Mei  2019.  Sebelum  melakukan  peramalan  harga  telur  ayam,  terlebih dahulu  data  harga  tersebut  dilakukan  uji  stasioneritas.  Adanya  tren  peningkatan  harga
Gambar 2. Harga Telur di Pasar Jawa Timur
telur  ayam  ras  menunjukkan  adanya  perubahan  pada  rata-rata  yang  artinya  bahwa  data tidak  stasioner.  Berdasarkan  Uji  ADF  menunjukkan  bahwa  pada  data  level, p-value (probabilitas) lebih besar dibandingkan taraf nyata (α = 5 persen) yaitu pada nilai 0.0854 (0.0854  >  0.05).  Hal  tersebut  menunjukkan  data  tidak  stasioner  dan  perlu  dilakukan differencing . Pada 1 st differencing menunjukkan bahwa p-value lebih kecil dari taraf nyata (0.00 < 0.05) sehingga dapat disimpulkan bahwa data stasioner pada 1 st differencing .
Tabel 1. Hasil Uji ADF Pada Data Harga Telur Ayam Ras
Variabel Intercept t-Statistic Probabilitas I (0) -2,6724 0,0854 I (1) -6,5731 0,0000
Setelah  data  stasioner,  selanjutnya  dilakukan  pemodelan  sementara  dari  ARIMA. Pembentukan  model  ARIMA  sementara  dengan  menentukan  orde  AR  ( p )  dan  MA  ( q ). Dalam menentukan orde tersebut dapat dilihat dari ACF dan PACF. Apabila PACF pada suatu  periode time  lag melanggar  garis  batas  maka  periode time  lag tersebut  menjadi kandidat  orde  maksimum  bagi  AR.  Untuk  menentukan  orde  maksimal  MA  maka  yang diamati adalah ACF dengan melihat suatu periode time lag yang melanggar batas.
Tabel 2. Hasil Correlogram Untuk Menentukan Orde AR dan MA
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . | .    | . | .    | 1 -0,049 -0,049 0,1362 0,712 **| .    | **| .    | 2 -0,322 -0,325 6,1717 0,046 **| .    | ***| .    | 3 -0,306 -0,385 11,740 0,008 . | .    | **| .    | 4 0,012 -0,233 11,749 0,019 . |**    | . | .    | 5 0,277 -0,002 16,489 0,006 . | .    | .*| .    | 6 0,041 -0,116 16,592 0,011 . | .    | . |*.    | 7 0,059 0,141 16,818 0,019 .*| .    | . | .    | 8 -0,180 -0,043 18,943 0,015 .*| .    | . | .    | 9 -0,068 0,004 19,258 0,023 . |*.    | . |*.    | 10 0,111 0,102 20,103 0,028
Berdasarkan correlogram dapat  dilihat  orde  maksimal  yang  bisa  menjadi  model ARIMA  sementara. Model  ARIMA  terbaik  dipilih dengan  memenuhi  kriteria  pemilihan yaitu memiliki nilai akaike information criteria (AIC) dan schwartz criterion (SC) yang terkecil (Fakhriyana dkk., 2016).
Tabel 3. Hasil ARIMA Model ARIMA AIC SC R-Squared ARIMA (2, 1, 2) -2,4642 -2,2432 37,724 ARIMA (2, 1, 3) -2,4354 -2,1777 38,415 ARIMA (3, 1, 2) -2,4373 -2,1794 38,575 ARIMA (3, 1, 3) -2,4062 -2,1116 40,123 ARIMA (4, 1, 2) -2,3816 -2,0869 35,715 ARIMA (4, 1, 3) -2,4219 -2,0903 44,936
Model ARIMA sementara dapat dilihat pada tabel 3 dan berdasarkan kriteria AIC dan  SC  ditentukan  bahwa  model  ARIMA  terbaik  adalah  ARIMA  (2,  1,  2).  Peramalan dapat dilakukan setelah model ARIMA terbaik ditentukan.
Tabel 4. Hasil Peramalan Harga Telur Ayam Ras Bulan Agustus 2018 – Mei 2019 dengan
ARIMA Tahun Bulan Harga Peramalan (Rp) 2018 Agustus 21.878 September 22.015 Oktober 22.154 November 22.293 Desember 22.434 2019 Januari 22.576 Februari 22.718 Maret 22.861 April 23.005 Mei 23.150

## Peramalan Harga Telur Ayam Ras: Holt Winters (HW) Exponential Smoothing
HW model mengandung tiga unsur yaitu stasioneritas, tren, dan musiman sehingga terdapat tiga parameter yang digunakan pada peramalan pada HW model yaitu α, β, dan γ (Raihan dkk., 2016). α merupakan parameter yang mengontrol penghalusan ( smoothing ) relatif pada pengamatan yang baru dilakukan; β merupakan parameter yang mengontrol penghalusan  relatif  pada  pengamatan  yang  baru  dilakukan  untuk  estimasi  kemunculan
Gambar 3. Perbandingan Harga Aktual dan Harga Peramalan Menggunakan ARIMA
unsur  tren;  dan  γ  merupakan  parameter  yang  mengontrol  penghalusan  relatif  pada pengamatan  yang  baru  dilakukan  untuk  mengestimasi  kemunculan  unsur  musiman (Gardner,  2006).  Besarnya  koefisien  parameter  tersebut  antara  0  sampai  1  yang ditentukan  secara  subjektif  atau  meminimalkan  nilai  kesalahan  estimasi  (Makridakis, 1999).
Tabel 5. Nilai Parameter HW Model ( multiplicative dan additive ) Parameter Multiplicative model Additive model Α 0.4 0.4 Β 0 0 Γ 0 0
Setelah nilai paramater terbaik ditentukan, peramalan harga telur ayam ras di pasar Jawa Timur dapat dilakukan.
Tabel 6.   Hasil  Peramalan  Harga  Telur  Ayam  Ras  Bulan  Agustus  2018  –  Mei  2019
dengan HW Model Tahun Bulan Harga Peramalan (Rp) ( Multiplicative model ) Harga Peramalan (Rp) ( Additive model ) 2018 Agustus 21 816 21 824 September 21 692 21 702 Oktober 21 427 21 438 November 22 260 22 253 Desember 24 416 24 378 2019 Januari 23 074 23 065 Februari 22 327 22 332 Maret 21 068 21 104 April 21 491 21 520 Mei 22 381 22 393
Gambar 4. Perbandingan Harga Aktual dan Harga Peramalan HW Additive Model

## Pemilihan Model Peramalan Berdasarkan Nilai MAPE
Perhitungan  MAPE  ( mean  absolute  percentage  error )  digunakan  untuk  melihat, diantar  ketiga  model  peramalan  yang  memiliki  hasil  peramalan  terbaik  yang  lebih mendekati  pada  hasil  aktual.  MAPE  memperlihatkan  berapa  besar  eror  ramalan dibandingkan dengan nilai aktual data.
Tabel 7. Perbandingan Nilai MAPE Pada ARIMA dan HW Model
Model Peramalan Nilai MAPE (persen) ARIMA 6,100 Multiplicative model 4,066 Additive model 4,061
Berdasarkan  tabel  7  hasil  peramalan  yang  paling  mendekati  nilai  aktual  adalah dengan  model holt  winters  additive  exponential  smooting karena  berdasarkan  nilai MAPE,  persentase  eror  dari  model  tersebut  sebesar  4.061  persen  yang  merupakan  nilai terkecil  dan  berada  di  bawah  10  persen  (Faisol dan Aisah,  2016).  Hasil  dari  model holt winters  additive  exponential  smooting menunjukkan  kesesuaian  dengan  pola  fluktuasi harga telur ayam ras selama empat tahun yang mana harga telur tersebut berfluktuasi naik menjelang HBKN dan turun setelah HBKN namun memiliki tren yang positif.
Gambar 5. Perbandingan Harga Aktual dan Harga Peramalan HW Muliplicative Model
Gambar 6. Tren Harga Peramalan Telur Ayam Ras

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Peramalan  telur  ayam  ras  memilih  Provinsi  Jawa  Timur  karena  wilayah  ini merupakan penghasil telur ayam ras terbesar di Indonesia. Peramalan harga telur ayam ras dilakukan  untuk  memberikan  pandangan  bagi  konsumen  mengenai  fluktuasi  harga  telur ayam  ras  terutama  menjelang  dan  setelah  HBKN  serta  bagi  pembuat  kebijakan mengenangi  harga  dasar  penjualan  telur  ayam  ras  di  tingkat  konsumen.  Peramalan  ini dilakukan dengan menggunakan tiga model peramalan yaitu ARIMA, HW multiplicative model, dan HW additive Model. Ketiga peramalan tersebut memberikan hasil peramalan yang  berbeda  beda.  Pada  model  ARIMA,  model  yang  sesuai  yang  digunakan  untuk mendapatkan  hasil  peramalan  adalah  ARIMA  (2,  1,  2).  Pada  HW  model,  besaran  nilai dari ketiga parameter (α, β, dan γ) berada pada kisaran 0 dan 1 yang akan mempengaruhi hasil peramalan yang didaptkan. Untuk menentukan hasil peramalan dengan eror terkecil yang  mana  hasilnya  mendekati  nilai  aktualnya,  digunakan mean  absolute  percentage error (MAPE) sebagai ukuran akurasi ketepatan model. Berdasarkan perhitungan MAPE, hasil peramalan yang digunakan adalah HW additive model karena memiliki nilai MAPE terkecil  diantara  dua  model  lainnya.  Hasil  peramalan  HW additive model  menunjukkan fluktuasi  yang  sama  dengan  kurun  waktu  tiga  tahun  terakhir  dimana  harga  telur  akan meningkat  menjelang  HKBN  dan  mulai  menurun  setelah  HBKN.  Tren  harga  yang ditunjukkan oleh hasil peramalan tersebut juga menunjukkan kecenderungan peningkatan setiap bulannya.

## Saran
Kebijakan  penetapan  harga  penjualan  telur  ayam  ras  yang  ditetapkan  secara nasional setiap tahunnya harus dikaji kembali berkaitan dengan fluktuasi harga telur ayam ras di tingkat konsumen yang dapat meningkat melebihi harga yang telah ditetapkan oleh pemerintah. Pada saat Hari Besar Keagamaan Nasional, harga rata  – rata telur ayam ras per dapat meningkat pada kisaran Rp 1.000,00 – 2.000,00 per bulan. Namun peningkatan ini akan lebih signifikan jika dilihat pada fluktuasi harga per hari dan per minggu. Adanya operasi  pasar  yang  menjadi  salah satu  solusi  untuk  menjaga  stabilisasi  harga  telur  ayam ras  perlu  dikaji  keberlangsungannya  dalam  setahun  karena  sejauh  ini  operasi  pasar dilakukan  pada  Bulan  Ramadhan  sedangkan  peningkatan  harga  telur  ayam  ras  yang signifikan sebagai dampak dari HBKN berlangsung sebanyak tiga kali.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustina,  N.,  Thohari,  I.,  dan  Rosyidi,  D.  (2013).  Evaluasi  Sifat  Putih  Telur  Ayam Pasteurisasi  Ditinjau  dari  PH,  Kadar  Air,  Sifat  Emulsi  dan  Daya  Kembang  Angel Cake. Jurnal Ilmu – Ilmu Peternakan , 23(2), 6 – 13.
Chung,  K.,  Haddad,  L.,  Ramakrishna,  J.,  dan  Riely,  F.  (1997).  Identifying  The  Food Insecure: The Application of Mixed – Method Approaches In India. Washington D. C.: Internasional Food Policy Research Institute.
Dinas Perindustrian dan Perdagangan Jawa Timur. (2018). Sistem Informasi Ketersediaan dan  Perkembangan  Harga  Bahan  Pokok  Di  Jawa  Timur.  13  Agustus  2018. http://siskaperbapo.com/harga/tabel.
Ekananda, M. (2014). Analisis Data Time Series : Untuk Penelitian Ekonomi, Manajemen, dan Akuntansi. Jakarta: Mitra Wacana Media.
Ernawati, F., Prihatini, M., dan Yuriestia, A. (2016). Gambaran Konsumsi Protein Nabati dan  Hewani  Pada  Anak  Balita  Stunting  dan  Gizi  Kurang  di  Indonesia. Penelitian Gizi dan Makanan 39(2), 95 – 102.
Faisol dan Aisah S. (2016). Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Jumlah Klaim di BPJS Kesehatan Pamekasan. Jurnal Matematika (MANTIK) 2(1), 45 – 51.
Fakhriyana,  D.,  Hoyyi,  A.,  dan  Widiharih,  T.  (2016).  Perbandingan  Model ARCH/GARCH  Model  ARIMA  dan  Model  Fungsi  Transfer. Jurnal  Gaussian , 5(4), 633 – 640.
Febriyanto, N., dan Putritamara, J. A. (2017) Proyeksi Elastisitas Permintaan Telur Ayam Ras di Malang Raya. Jurnal Ilmu – Ilmu Peternakan, 27(3), 81 – 87. Gardner, E. (2006). Exponential Smoothing: The State Of The Art Part II.  Internasional Journal of Forecasting 22(4), 637 – 666. Gayawan,  E.  dan  Ipinyomi,  R.  A.  (2009).  A  Comparison  of  Akaike,  Schwarz  and  R Square  for  Model  Selection  Using  Some  Fertility  Models. Australian  Journal  of Basic and Applied Sciences, 3(4), 3524 – 3530.
Ilham,  Nyak.  (2007).  Alternatif  Kebijakan  Peningkatan  Pertumbuhan  PDB  Subsektor Peternakan di Indonesia. Analisis Kebijakan Pertanian , 5(4), 335 – 357. Kalekar,  P.  S.  (2004).  Time  Series  Forecasting  Using  Holt  –  Winters  Exponential Smoothing. 27 Agustus 2018. https://labs.omniti.com/people/jesus/papers /holtwinters.pdf
Kementerian  Pertanian.  (2015).  Buletin  Analisis  Perkembangan  Harga  Komoditas Pertanian. Jakarta: Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian.
Kementerian  Pertanian.  (2017).  Outlook  Telur:  Komoditas  Pertanian  Sub  Sektor Peternakan. Jakarta: Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian.
Makridakis, S., Whelwright, S. C., dan McGee, V. E. (1999). Forecasting Methods And Applicaton. Jakarta: Erlangga.
Menteri  Perdagangan  Republik  Indonesia.  (2018).  Peraturan  Menteri  Perdagangan Republik  Indonesia  Nomor  58  Tahun  2018  Tentang  Penetapan  Harga  Acuan Pembelian  Di  Petani  dan  Harga  Acuan  Penjualan  Di  Konsumen.  Jakarta: Kementerian Perdagangan.
Lestari,  A.  M.,  Hudoyo,  A.,  Kasymir,  E.  Proyeksi  Produksi  dan  Konsumsi  Telur  Ayam Ras di Provinsi Lampung. Jurnal Ilmu – Ilmu Agribisnis (JIIA), 3(3), 287 – 293. Nurhayati,  A.,  Nohe,  D.  A.,  dan  Syaripuddin.  (2013).  Peramalan  Menggunakan  Model ARIMA  Musiman  dan  Verifikasi  Hasil  Peramalan  Dengan  Grafik  Pengendali Moving  Average (Studi  Kasus:  Produksi  Air  Bersih  Tirta  Kencana  Samarinda). Jurnal Eksponensial 4(1), 55 – 62.
Priyanti,  A.,  dan  Inounu,  I.  (2016).  Perilaku  Harga  Produk  Peternakan  Pada  Hari  Besar Keagamaan Nasional. Analisis Kebijakan Pertanian 14(2), 149 – 162.
Raihan,  Eff,  M.  S.,  dan  Hendrawan,  A.  (2016).  Forcasting  Model  Exsponensial Smoothing Time Series Rata Rata Mechanical Availibility Unit Off Highway Truk Cat 777D Caterpillar. Jurnal Poros Teknik 8(1), 1 – 9.
Santoso, W., Suselo, S.L., Nurhemi, dan Suryani, G. (2013). Pengaruh Hari Besar Pada Komoditas Utama Inflasi di Indonesia. Working Paper Bank Indonesia Nomor 16 (2013). Jakarta: Bank Indonesia
Suharyanto,  H.  (2011).  Ketahanan  Pangan. Jurnal  Sosial  Humaniora (JSH)  4(2),  186  – 194.
Suharyanto,  Sulaiman,  N.  B.,  Zebua,  C.  K.  N.,  dan  Arief,  I.  I.  (2016).  Kualitas  Fisik,
Mikrobiologis, dan Organoleptik Telur Konsumsi yang Beredar di Sekitar Kampus IPB, Darmaga, Bogor. Jurnal Ilmu Produksi dan Teknologi Hasil Peternakan 4(2),
275 – 279.
Yulia,  Baga,  L.  M.,  dan  Tinaprilla,  N.  (2015).  Peran  dan  Strategi  Pengembangan  Sub Sektor Peternakan Dalam Pembangunan Kabupaten Agam Sumatera Barat. Jurnal Agribisnis Indonesia 3(2), 159 – 176.