Peramalan (Forecasting) Harga Produsen Bawang Merah di Provinsi Jawa Tengah dengan Pendekatan Triple Exponential Smoothing (Holt-Winters)
Keywords:
bawang merah, harga produsen, peramalan, trend analysis, triple exponential smoothingAbstract
Bawang merah merupakan komoditas hortikultura strategis dengan perubahan harga yang fluktuatif, khususnya di tingkat produsen. Perubahan harga yang tidak stabil berpengaruh terhadap kesejahteraan petani serta ketahanan pangan nasional. Oleh sebab itu, diperlukan pendekatan matematis yang mampu memberikan hasil peramalan (forecasting) yang tepat dan akurat guna mengantisipasi dinamika harga pada periode selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola perkembangan harga produsen bawang merah selama periode pengamatan (2016 – 2025), menganalisis metode peramalan (forecasting) dengan pendekatan Triple Exponential Smoothing (TES) berdasarkan skenario parameter (α, β, dan γ) manual dan hasil solver, serta meramalkan harga produsen bawang berdasarkan parameter (α, β, dan γ) terbaik melalui indikator uji akurasi Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Data yang digunakan adalah data sekunder terkait harga produsen bawang merah pada periode Januari 2016 – Desember 2025 (120 observasi). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola harga produksi bawang merah sangat dinamis dengan fluktuasi musiman yang berulang. Metode TES (α=0,71; β=0,01; γ= 0,88) merupakan metode terbaik dengan nilai error MAD 1.543,35, MSE 4.594.472,28, dan MAPE 10,23%, jauh lebih kecil dibandingkan TES (α=0,3; β=0,2; γ= 0,3) dengan nilai error MAD 2.082,75, MSE 7.486.252,64, dan MAPE 14,00%. Hasil peramalan (forecasting) sepanjang tahun 2026 menunjukkan bahwa harga produsen bawang merah selalu berfluktuasi, dengan puncak pada Juni 2026 (Rp27.274,35/kg) dan terendah pada September 2026 (Rp21.439,81/kg). Terjadinya fluktuasi harga produsen bawang merah di tingkat petani menegaskan pentingnya kebijakan stabilisasi harga untuk menjaga kedaulatan pangan nasional. Harga yang stabil tidak hanya melindungi kesejahteraan petani, tetapi juga kemandirian pangan bangsa.
References
Arista, D., Prayuningsih, H., & Hadi, S. (2020). Analisis Permintaan dan Penawaran Bawang Merah di Indonesia. Skripsi. Universitas Muhammadiyah Jember.
Aurelia, M., Sahara, S., & Hakim, D. B. (2022). Covid 19 Pandemi dan Dinamika Harga Bawang Merah Di Provinsi-Provinsi di Indonesia. Policy Brief Pertanian, Kelautan, Dan Biosains Tropika, 4(1), 179–183.
Daniswari, D. (2022). 5 Daerah Penghasil Bawang Merah Terbesar di Indonesia, dari Brebes hingga Solok.Kompas.com.
Febrayanto, C. R., Hirbasari, I. A., & Perdani, A. E. (2023). Dinamika Harga Bawang di Kabupaten Brebes.
Jurnal Ilmiah Ultras, 7(1), 48–58.
Firdaus, M. (2021). Disparitas Harga Pangan Strategis Sebelum dan. Jurnal Ekonomi Indonesia, 10(2), 107–120.
Heizer, J., Render, B., & Munson, C. (2017). Operations Management (12th ed.) (12th ed.). Pearson Education, Inc.
Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & McGee, V. E. (1983). Forecasting: Methods and Applications (2nd ed.).
Marina, I., Sukmawati, D., Juliana, E., & Safa, N. (2024). Dinamika Pasar Komoditas Pangan Strategis : Analisis Fluktuasi Harga Dan Produksi. Paspalum: Jurnal Ilmiah Pertanian, 12(1), 160–168.
Mgale, Y. J., Yan, Y., & Timothy, S. (2021). A Comparative Study of ARIMA and Holt-Winters Exponential Smoothing Models for Rice Price Forecasting in Tanzania. Open Access Library Journal, 8, 1–9. https://doi.org/10.4236/oalib.1107381
Milla, A. N., Marina, I., Andayani, S. A., & Sandora, N. S. (2023). Keunggulan Komparatif dan Kompetitif Usahatani Bawang Merah Berbasis Wilayah dan Musim. AGROMIX, 14(1), 20–27.
Nurasa, T., & Darwis, V. (2007). Analisis Usahatani dan Keragaan Marjin Pemasaran Bawang Merah di Kabupaten Brebes. Jurnal Akta Agrosia, 10(1), 40–48.
Nurjati, E., & Wiryawan, F. S. (2024). Strategi Meningkatkan Daya Saing Bawang Merah Melalui Prediksi Harga ( The Strategy to Enhance Shallot Competitiveness Based on Predictive Prices ). Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia (JIPI), 29(3), 342–355. https://doi.org/10.18343/jipi.29.3.342
Plenos, M. C. F. (2022). Time Series Forecasting Using Holt-Winters Exponential Smoothing: Application to Abaca Fiber Data. Scientific Journal Warsaw University of Life Sciences, 2, 17–29.
Pranata, I. G., & Sunaryanti, D. P. (2025). Mitigasi Risiko Volatilitas Harga Bawang Merah di Jawa Timur.
Jurnal Ilmiah Agribisnis (JIA), 10(1), 50–59.
Sudarwati, L., & Nasution, N. F. (2024). Upaya Pemerintah dan Teknologi Pertanian dalam Meningkatkan Pembangunan dan Kesejahteraan Petani di Indonesia. Jurnal Kajian Agraria Dan Kedaulatan Pangan, 3(1), 1–8. https://doi.org/10.32734/jkakp.v3i1.15847
Sugiyono. (2023). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D.
Sunarmi, N., Hasanah, R., Fitriana, R., & Hamidah, I. N. (2022). Analisis Unsur Cuaca pada Pertanian Bawang Merah Kabupaten Nganjuk Tahun 2019 dengan Principal Component Analysis. Prodising SENKIM: Seminar Nasional Karya Ilmiah Multidisiplin, 2(1), 40–50.
Tenriawaru, A. N., Annisa, A. J., Salam, M., & Viantika, N. M. (2020). Trends of Shallot Retail Prices at Traditional Market in Makassar. IOP Conference Series: Earth and Enviromental Science. https://doi.org/10.1088/1755-1315/575/1/012058
Tomek, W. G., & Kaiser, H. M. (2014). Agriculture Product Price (5th ed.).
