Peramalan Persediaan Beras Provinsi Jawa Timur Menggunakan Winter Dan Autoregressive Integrated Moving Average

Septiana Wiji Lestari, Moh. Yamin Darsyah

Abstract


Beras merupakan kebutuhan pangan utama Indonesia yang di hasilkan dari sektor pertanian. Fenomenapertumbu han penduduk menuntut ketersediaan beras dalam pemenuhan kebutuhan domestik. Jawa Timur adalah provinsi dengan jumlah penduduk tersebar kedua di Indonesia tahun 2016, maka dirasa perlu untuk melakukan peramalan persediaan beras. Penelitian ini bertunjuan untuk meramalkan Persediaan Beras di Provinsi Jawa Timur menggunakan metode peramalan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan pemulusan Winter. Kedua metode tersebut dibandingkan untuk melihat metode yang lebih baik dalam peramalan persediaan beras dengan melihat nilai MAPE dari masing-masing metode. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data persediaan beras tahun 2013 hingga 2016 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistika provinsi Jawa Timur. Hasil penelitian diperoleh model terbaik adalah ARIMA (2,0,0) dengan nilai MAPE sebesar 5,15%, sedangkan peramalan menggunakan Winter diperoleh nilai MAPE sebesar 15,67%. Hal ini berarti bahwa, metode ARIMA lebih baik daripada metode Winter dalam hal menaksir pasokan beras di Provinsi JawaTimur pada tahun 2017.

Kata kunci: persediaan beras, time series, winter, arima

Abstract

Rice is Indonesia's main food requirement which is produced from the agricultural sector. The phenomenon of population growth demands the availability of rice in meeting domestic needs. East Java is the province with the second largest population in Indonesia in 2016, so it is deemed necessary to forecast rice supplies. This study aims to forecast Rice Inventory in East Java Province using the forecasting method of Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Winter. Both methods are compared to see a better method of forecasting rice
inventory by looking at the MAPE value of each method. The data used in this study is secondary data, namely rice inventory data from 2013 to 2016 obtained from the East Java Provincial Statistics Agency. The results
obtained by the best model is ARIMA (2.0.0) with a MAPE value of 5.15%, as well as forecasting using Winter obtained the MAPE value of 15.67%. This means that, the ARIMA method is better than the Winter method for
forecasting rice supplies in East Java Province in 2017.


Keywords


rice preparation; time series; Winter; ARIMA

Full Text:

PDF

References


Darsyah, M. Y. & Nur, M. S. 2016. Model Terbaik Arima dan Winter pada Peramalan Data Saham Bank. Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 4(1).

Markidakis, S., S. C. Wheelwright & V. E. McGee. 1999. Forecasting Method and Application, 2nd Ed [Untung Sus Andriyanto & Abdul Basith, trans]. Jakarta: Penerbit Erlangga.

Prawira, A. E. 2013. Orang Indonesia TerlaluBerlebihanKalauMakanNasi.

http://health.liputan6.com/read/521271/. Diakses pada tanggal 5 Juli 2018.

Syofya, H. 2018. PengaruhProduksi Dan Konsumsi terhadap Impor Komoditi Beras di Provinsi Jambi. EKSIS: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, 9(1), 45-52.

Sugiarto, S., Gamal, M. D. H., & Sanjaya, A. Peramalan Stok Beras Bulog Pekanbaru dengan Menggunakan Model Pemulusan Winter dan Arma (P, Q). SEMIRATA 2015, 1(1).


Refbacks

  • There are currently no refbacks.