Penerapan analisis regresi spline untuk menduga harga cabai di Jakarta
View/ Open
Date
2016Author
Wulandari, Hestiani
Kurnia, Anang
Sumantri, Bambang
Kusumaningrum, Dian
Waryanto, Budi
Metadata
Show full item recordAbstract
Cabai merupakan komoditas penting di Indonesia yang memiliki fluktuasi
harga cukup besar. Fluktuasi harga seringkali menimbulkan resiko kerugian
bahkan memiliki kontribusi terhadap inflasi. Data harga cabai merupakan data
deret waktu yang bersifat tidak saling bebas antar amatan (autokorelasi) dan tidak
menyebar normal. Selain itu, data harga cabai tidak memiliki keragaman data
yang homogen. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menduga pola data
tersebut adalah regresi spline. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data
rataan harga cabai mingguan di Jakarta mulai bulan Januari 2010 hingga Oktober
2015. Model spline terbaik yang dihasilkan adalah model spline orde dua dengan
tiga knot. Model tersebut memiliki nilai Mean Absolut Percentage Error (MAPE)
sebesar 9.57% dan koefisien determinasi sebesar 86.41%. Model yang didapatkan
pada penelitian ini sudah baik dalam menduga pola harga cabai, namun baru
mampu memprediksi dengan baik untuk jangka waktu satu bulan. Prediksi harga
cabai di Jakarta untuk bulan November 2015 berada pada kisaran Rp35.565.