Penerapan analisis regresi spline untuk menduga harga cabai di Jakarta

Abstract

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.