Madewa, Alda Risky (2019) Peramalan Harga Bawang Merah Di Kabupaten Nganjuk Jawa Timur (Desa Sukomoro Kecamantan Sukomoro Kabupaten Nganjuk ). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Salah satu tanaman hotikultura yang banyak dihasilkan petani Kabupaten Nganjuk adalah bawang merah. Petani di Kabupaten Nganjuk, Jawa Timur, mengembangkan bawang merah varietas unggul karena mampu menghasilkan produksi lebih besar dibandingkan varietas lain. Kepala Dinas Pertanian Kabupaten Nganjuk Agoes Soebagijo mengatakan produk yang dikembangkan itu masih dalam tahap uji coba dan varietas baru. Dalam uji coba itu dilakukan dua kelompok tani di Kecamatan Rejoso, Kabupaten Nganjuk. Model yang di gunakan adalah model time series terdiri dari metode trend, single exponential smoothing, double exponential smoothing dan regresi berganda sederhana. Hasil pengolahan dari metode-metode tersebut, metode yang sesuai untuk meramalkan harga bawang merah di Kabupaten Nganjuk Kecamatan Sukomoro. Berdasarkan metode trend yang signifikan dengan mengambil taraf nyata, a = 5% Hal ini ditunjukkan oleh nilai probabilitas dari konstanta dan koefisien regresi yang lebih kecil dari dua kali taraf nyatanya. Dari persamaan regresi tersebut terlihat kecenderungan trend harga bawang merah yang meningkat, ketika t naik satu satuan waktu maka akan meningkatkan harga sebesar Rp 0.3124 atau setiap bulan harga bawang merah mengalami peningkatan sebesar Rp 0.3124/Kg. Berdasarkan hasil perhitungan dari Single Exponential Smoothing dengan menggunakan nilai α = 0.1 sampai α = 1 maka, didapat nilai α saat α = 0.7 juga memiliki presentase MAPE (Mean Absolute Percentage error) 23.87% dengan nilai MSE (Mean Squared Error) dan MAD (Mean Absolute Deviation) terkecil yaitu 41.3886/Kg dan 4.917/Kg. Nilai α inilah digunakan untuk menghitung nilai peramalan pada periode berikutnya. Single Exponential Smoothing digunakan pada peramlan jangka pendek, biasanya satu bulan kedepan. Berdasarkan hasil perhitungan dari Double Exponential Smoothing diatas, nilai terkecil didapatkan pada saat α = 0.3 dengan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage error) sebesar 27.67% dan nilai MAD (Mean Absolute Deviation) dan MSE (Mean Squared Error) adalah 5.49/Kg dan 50.736/Kg. Nilai α inilah yang digunakan untuk menghitung nilai trend pada bobot perhitungan. Berdasarkan hasil uji regresi yang signifikan dan memenuhi regriritas linier adalah harga di tahun 2017 dengan nilai signifikan 0.002 lebih kecil dari signifikan probabilitas 0.05. Metode Peramalan Time Series dengan model Single Exponential smoothing dan Double Exponential Smoothing begitu juga metode regresi linier sederhana yang digunakan dalam penelitian ini dapat dijadikan masukan dan pertimbangan untuk meramalkan harga bawang merah pada periode yang akan datang. Pemerintah selaku pembuat kebijakan hendaknya dapat berkerjasama dengan petani dalam mengatur pola tanam agar pasokan bawang merah yang dipasok ke pasar selalu kontinyu dan stabil dari bulan ke bulan, sehingga diharapkan fluktuasi harga bawang merah dapat diperkecil. Pemerintah hendaknya dapat melakukan pengawasan terhadap harga bawang merah ditingkat konsumen agar harga bawang merah yang sampai ke konsumen sesuai dengan Harga Eceran Tertinggi (HET) bawang merah.
English Abstract
One of the hot plants that is widely produced by Nganjuk farmers is Shallots. Farmers in Nganjuk Regency, East Java, develop superior varieties of shallots because they are able to produce greater production than other varieties. Head of the Nganjuk District Agriculture Office Agoes Soebagijo said the product being developed was still in the testing phase and new varieties. In the trial, two farmers' groups were carried out in Rejoso District, Nganjuk Regency. The model used is the time series model consisting of trend methods, single exponential smoothing, double exponential smoothing and simple multiple regression. The results of the processing of these methods, the appropriate method for forecasting the price of shallots in Nganjuk District, Sukomoro District. Based on the significant trend method by taking the real level, a = 5% This is indicated by the probability value of the constant and the regression coefficient which is smaller than twice the actual level. From the regression equation, it can be seen that the tendency of the shallot price trend to increase, when t increases one unit of time, it will increase the price by Rp. 0.3124 or every month the price of shallots has increased by Rp. 0.3124 / kg. Based on the results of calculations from Single Exponential Smoothing by using the values α = 0.1 to α = 1, the value of α when α = 0.7 also has a percentage of MAPE (Mean Absolute Percentage error) 23.87% with the value of MSE (Mean Squared Error) and MAD (Mean Squared Error) Absolute Deviation) the smallest is 41.3886 / Kg and 4.917 / Kg. This α value is used to calculate the forecast value in the next period. Single Exponential Smoothing is used on short-term forecasting, usually one month ahead. Based on the calculation results from Double Exponential Smoothing above, the smallest value obtained when α = 0.3 with MAPE (Mean Absolute Percentage error) of 27.67% and the value of MAD (Mean Absolute Deviation) and MSE (Mean Squared Error) are 5.49 / Kg and 50.736 / Kg. This α value is used to calculate the trend value at the weight of the calculation. Based on the results of a significant regression test and meeting the linear regression is the price in 2017 with a significant value of 0.002 smaller than the significant probability of 0.05. The Time Series Forecasting Method with the Single Exponential Smoothing and Double Exponential Smoothing models as well as the simple linear regression method used in this study can be used as input and consideration for forecasting the price of shallots in the coming period. The government as a policy maker should be able to work with farmers to regulate cropping patterns so that the supply of shallots supplied to the market is always continuous and stable from month to month, so it is expected that fluctuations in the price of shallots can be reduced. The government should be able to supervise the price of shallots at the consumer level so that the price of shallots reaching consumers is in accordance with the Highest Retail Price (HET) of shallots.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FP/2019/721/051907601 |
| Subjects: | 300 Social sciences > 381 Commerce (Trade) > 381.4 Specific products and services > 381.41 Product of agriculture > 381.415 25 Specific products (Onions) |
| Divisions: | Fakultas Pertanian > Sosial Ekonomi Pertanian |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 24 Aug 2020 07:23 |
| Last Modified: | 24 Aug 2020 07:23 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/173783 |
Actions (login required)
 |
View Item |