Judul: Study on EMD Method for Predicting the Price of Curly Red Chili in Indonesia.
Abstrak: Total konsumsi cabai di Indonesia mencapai 90.000 ton perbulan, dan meningkat 10-20% pada hari besar keagamaan (Bappenas 2013). Kebutuhan terhadap cabai memberikan pengaruh terhadap fluktuasi harga cabai, salah satunya cabai merah keriting. Fluktuasi harga cabai selain karena fluktuasi kebutuhan terhadap cabai, juga disebabkan fluktuasi pasokan akibat perubahan musim serta distribusi dari daerah sentra penghasil cabai (Bappenas 2013). Tingginya fluktuasi harga cabai merah keriting memberikan pengaruh yang signifikan terhadap laju inflasi di Indonesia pada waktu-waktu tertentu seperti ketika terjadi kegagalan panen dan hari besar keagamaan. Untuk mengendalikan inflasi maka ketersediaan komoditi harus dijaga agar tidak mengakibatkan kelangkaan atau memberi konsekuensi harga menjadi tinggi, sehingga diperlukan kebijakan perencanan produksi dan manajemen pola produksi cabai merah keriting di Indonesia. Upaya stabilisasi pasokan dan harga cabai ini dapat dilakukan dengan mengetahui karakteristik dasar dari pergerakan harga serta peramalan yang tepat terhadap harga cabai merah keriting. Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) adalah suatu metode dekomposisi yang mampu mentransformasi serangkaian fungsi waktu dari suatu sinyal data menjadi sejumlah sub-sinyal yang mencerminkan keadaan fisik yang dimilikinya, sehingga sesuai dengan data harga cabai dipengaruhi banyak faktor. EEMD dikembangkan oleh Wu dan Huang (2005) menggunakan pendekatan ensemble untuk memperoleh sejumlah Intrinsic Mode Function (IMF) dan sisaan. Dalam penerapannya, proses merata-ratakan untuk memperoleh IMFs akhir pada EEMD mengganggu keortogonalan IMFs akhir. Untuk itu, Wijayanto et al. (2015) melakukan modifikasi sebagai upaya memperoleh komponen hasil dekomposisi yang saling ortogonal dengan memanfaatkan prinsip penggerombolan berhirarki. Data hasil dekomposisi dapat digunakan untuk memprediksi data awal dengan melakukan prediksi terhadap masing-masing komponen hasil dekomposisi, kemudian menjumlahkan semua hasil prediksi tersebut. Untuk memperoleh hasil prediksi digunakan metode ARIMA dan trend polinomial. Penelitian ini bertujuan untuk menelaah perilaku harga mingguan cabai merah keriting di Indonesia periode 1 Januari 2008 – 10 Mei 2015 dan mengkaji kestabilan hasil peramalan menggunakan ARIMA terhadap IMFs, serta peramalan dengan trend polinomial terhadap komponen sisaan hasil dekomposisi menggunakan metode EEMD dan EEMD yang dimodifikasi. Telaah terhadap harga cabai merah keriting di Indonesia yang dilakukan menggunakan EEMD yang dimodifikasi menghasilkan 4 IMFs dan sisaan. IMF3 merupakan komponen hasil dekomposisi yang memiliki korelasi paling tinggi yaitu 0.78. Persentase rasio ragam juga menunjukkan bahwa IMF3 memberikan kontribusi sebesar 42.1% terhadap harga mingguan cabai merah keriting di Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa faktor musim dan musim tanam merupakan faktor yang paling mempengaruhi perilaku harga mingguan cabai merah keriting di Indonesia. Kejadian-kejadian berperiode 0.5 tahunan ini dapat mempengaruhi perubahan harga dengan penurunan hingga Rp 10.000,- dan kenaikan harga mencapai Rp 20.000,-. Kebaikan suatu peramalan sangat bergantung pada deret data testing yang digunakan untuk evaluasi kebaikan model, sehingga dilakukan variasi pembagian data training dan data testing yakni 95:05, 90:10, 85:15, 80:20, 90:5, 85:10, 80:15, 85:5 dan 80:10 untuk melihat kestabilan nilai peramalan terhadap data yang telah di dekomposisi. Data training didekomposisi menggunakan EEMD dan EEMD yang dimodifikasi kemudian IMF hasil dekomposisi di prediksi menggunakan model Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan sisaannya menggunakan trend polinomial. Kebaikan peramalan dilihat menggunakan Mean Absolute Persentage Error (MAPE). Pada data training, data hasil dekomposisi menggunakan metode EEMD yang dimodifikasi mampu memberikan model ARIMA dan trend polinomial yang lebih baik pada penggunaan 80%
Keyword: ARIMA, EEMD, Modified EEMD, Polynomial trend, Chili price, Intrinsic mode function, EEMD method