PERAMALAN HARGA CABAI RAWIT DI KABUPATEN KARO TAHUN 2024-2025 DENGAN METODE SIKLIS, DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT DAN DOUBLE MOVING AVERANGE

Abstract

Cabai merupakan komoditas agribisnis yang besar pengaruhnya terhadap dinamika perokonomian nasional sehingga dimasukkan dalam jajaran komoditas penyumbang inflasi yang terjadi setiap tahun. Cabai salah satu komoditas yang paling banyak digemari baik untuk budidaya pertanian, perdagangan, bahkan dikonsumsi. Adanya permasalahan mahalnya harga komoditi cabai rawit yang sering berfluktuasi khususnya di Kabupaten Karo, salah satu karakteristik cabai adalah memiliki harga yang tidak stabil dan berfluktuasi tinggi. Ketidakstabilan harga cabai rawit membawa dampak terhadap daya beli masyarakat dan menyebabkan beberapa stakeholder kesulitan dalam membuat keputusan harga. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan fluktuasi harga cabai rawit perminggu di Kabupaten Karo mulai dari bulan Januari tahun 2022 sampai bulan Maret tahun 2024. Untuk meramalkan harga cabai rawit di Kabupaten Karo pada tahun 2024-2025 menggunakan metode Siklis metode Double Eksponential Smoothing Holt dan metode Double Moving Averange. Hasil penelitian menunjukkan dari hasil analisis yang dilakukan harga berfluktusi hampir setiap minggunya sehingga jenis pola data tersebut memiliki unsur pola siklis. Metode Siklis menghasilkan nilai ramalan harga yang naik dan turun setiap minggunya. Kenaikan harga ramalan tertinggi terjadi pada 12 Agustus 2024 yang akan datang dengan harga Rp 41.921,- dan harga ramalan terendah akan terjadi pada 22 Juli 2024 dengan harga Rp 33.806,-. Metode Double Eksponential Smoothing Holt alpha (α) = 1,0 dan beta (β) = 0,01, setiap minggunya mengalami peningkatan sebesar Rp 99,29. Tetapi tidak dapat menangkap efek siklikal. Hasil peramalan harga cabai rawit menggunakan metode Double Moving Averange 3 periode setiap minggunya mengalami peningkatan sebesar Rp 2.444,44, juga tidak dapat menangkap efek siklikal. Ketiga metode ini dikategorikan dengan kriteria yang baik dalam meramalkan harga cabai rawit, karena nilai akurasi prediksi 10% < MAPE ≤ 20%. Meskipun metode siklis (18%) yang memiliki nilai MAPE lebih besar dibandingkan metode Double Exponential Smoothing Holt (13,30%) dan metode Double Moving Averange (17,26%), tetapi menunjukkan bahwa menggunakan metode siklis tersebut lebih dapat menangkap efek siklikal pada data harga sebelumnya.