Implementasi Holt-Winters Exponential Smoothing untuk Peramalan Harga Bahan Pangan di Kabupaten Pamekasan
Abstract
Naik turunnya harga bahan pangan bisa menjadi penentu bagi setiap orang dalam menentukan makanan yang akan dikonsumsi, menyesuaikan dengan keadaan finansial mereka. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan harga bahan pangan di masa mendatang dengan menggunakan data harga bahan pangan di masa sebelumnya. Dengan adanya peramalan harga, diharapkan dapat bermanfaat untuk membuat perencanaan pembelanjaan seperti perencanaan belanja bulanan dan penentuan harga jual makanan. Metode peramalan yang digunakan adalah Metode Holt-Winters Exponential Smoothing. Metode ini merupakan metode peramalan yang selain memperhatikan faktor trend juga melihat faktor musim. Penelitian ini hanya menggunakan harga bahan pangan di Kabupaten Pamekasan untuk periode 2012-2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peramalan dengan menggunakan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing menghasilkan nilai akurasi yang cukup baik dengan rata-rata nilai MAPE 1.2% untuk Model Multiplikatif dan 1.02% untuk Model Aditif. Hal ini menunjukkan bahwa Model Aditif lebih baik daripada Model Multiplikatif karena memiliki nilai MAPE yang lebih kecil.
Kata kunci: holt-winters, penghalusan eksponensial, peramalan, harga, bahan pangan
Abstract
The fluctuation of food prices can be a determinant for everyone to choose what food they will consume, according to their financial condition. This study aims to forecast food prices in the future by using data on food prices in the past. With price forecasting, it can be useful for planning expenditures such as monthly shopping planning and determining the selling price of food. The method used in this research is the Holt-Winters Exponential Smoothing Method, which in addition to paying attention to trend factors, also observes season factors (seasonal). This study only uses food prices in Pamekasan Regency for the period 2012-2019. The results show that forecasting using the Holt-Winters Exponential Smoothing Method has a good accuracy value with an average MAPE value of 1.2% for the Multiplicative Model and 1.02% for the Additive Model. This result shows that Additive Model is better than Multiplicative Model.
Keywords: holt-winters, exponential smoothing, forecasting, price, food.
Downloads
References
E. Sondakh, R. . Kaunang, and P. A. Pangemanan, “Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Pedagang Beras Dalam Menghadapi Fluktuasi Harga Di Kota Manado,” Agri-Sosioekonomi, vol. 12, no. 1A, p. 103, 2016.
D. C. Montgomery, C. L. Jennings, and M. Kulahci, Introduction to Time Series Analysis and Forecasting, no. 1. Canada: ohn Wiley & Sons.Inc, 2003.
E. Prasetyo, “Aplikasi Simulasi Persediaan Teri Crispy Prisma Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Sist. dan Teknol. Inf. Indones., vol. 01, pp. 43–49, 2016.
E. Prasetyowati and B. Said, “Penentuan Stok Batik Madura Berdasarkan Keterbatasan Produksi Menggunakan Holt-Winters Model Dan Simplex Method,” Semin. Nas. Inov. dan Apl. Teknol. di Ind. 2019, pp. 7–14, 2019, doi: 2085-4218.
F. Andrian, S. Martha, and S. Rahmayuda, “Sistem Peramalan Jumlah Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing,” J. Komput. dan Apl., vol. 08, no. 01, pp. 112–121, 2020.
N. P. Dewi and I. Listiowarni, “Peramalan Harga Bahan Proyek Menggunakan Metode Least Square (Studi Kasus : CV Rizky Mulya),” J. Teknol. Inform., vol. 2617, no. 1, pp. 27–33, 2019.
R. Sistem, I. Mardianto, M. I. Gunawan, D. Sugiarto, and A. Rochman, “Perbandingan Peramalan Harga Beras Menggunakan Metode ARIMA pada Amazon Forecast dan Sagemaker,” J. Resti (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 1, no. 10, 2021.
A. Fahlevi, F. A. Bachtiar, and B. D. Setiawan, “Perbandingan Holt ’ s dan Winter ’ s Exponential Smoothing untuk Peramalan Indeks Harga Konsumen Kelompok Transportasi , Komunikasi dan Jasa Keuangan,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 12, pp. 6136–6145, 2018,
A. R. Nisa, Tarno, and A. Rusgiyono, “Peramalan Harga Cabai Merah Menggunakan Model Variasi Kalender Regarima dengan Moving Holiday Effect (Studi Kasus: Harga Cabai Merah Periode Januari 2012 Sampai Dengan Desember 2019 Di Provinsi Jawa Barat),” Junal Gaussian, vol. 9, pp. 170–181, 2020.
F. N. Hadiansyah, “Prediksi Harga Cabai dengan Pemodelan Time Series ARIMA,” Ind. J. Comput., vol. 2, no. 2010, pp. 71–78, 2017, doi: 10.21108/indojc.2017.21.144.
S. N. Hamidah, N. Salam, D. S. Susanti, J. A. Yani, K. Kampus, and U. Banjarbaru, “Teknik Peramalan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Holt-Winters,” J. Mat. Murni dan Terap. “epsilon,” vol. 07, no. 02, pp. 26–33,2017
S. Lima, A. M. Gonçalves, and M. Costa, “Time series forecasting using Holt-Winters exponential smoothing: An application to economic data,” AIP Conf. Proc., vol. 2186, no. 1, 2019.
M. A. Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ,” J. Sist. dan Inform., vol. 13, no. 2, pp. 36–45, 2019.
M. W. Prihatmono and E. Utami, “Analysis of moving average and holt-winters optimization by using golden section for ritase forecasting,” J. Theor. Appl. Inf. Technol., vol. 95, no. 23, pp. 6575–6584, 2017.
Y. Rismawanti and M. Y. Darsyah, “Perbandingan Peramalan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing Holt Winter Untuk Menentukan Peramalan Inflasi di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Mhs. Unimus, vol. 1, no. January 2018, pp. 330–335, 2020.
R. J. Hyndman and G. Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, 2nd Editio. Melbourne, Australia.: OTexts, 2018.
K. Suppalakpanya, R. Nikhom, A. Booranawong, and T. Booranawong,“An Evaluation Of Holt- Winters Methods With Different Initial Trend Values For Forecasting Crude Palm Oil Production And Prices In Thailand,” Suranaree J. Sci. Technology, vol. 26, no. 1, pp.13-22, December 2018.
R. Bertananda and B. D. Setiawan, “Implementasi Performance Improved Holt-Winters Untuk Prediksi Jumlah Keberangkatan Domestik di Bandar Udara Soekarno Hatta,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 12, pp. 7032–7038, 2018.
Christnatalis, Rinaldi, Andy, B. Seteven, Darmanto, and D. G. Sitorus, “Perbandingan Metode Multiplicative, Additive dan Double Seasonal Holt-Winters untuk Prediksi Penjualan Mobil,” J. Tek. Kesehat. dan Ilmu Sos., vol. 1, no. 1, pp. 89–95, 2019.
Copyright (c) 2020 Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Digital Zone is licensed under aCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
