Prediksi harga pupuk subsidi menggunakan metode autoregressive integrated moving average (ARIMA)

INDONESIA:

Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi harga pupuk subsidi di Indonesia, yang memiliki peran penting dalam mendukung ketahanan pangan dan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Metode ARIMA dipilih karena dapat memodelkan pola dan tren data historis dengan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA dengan ordo (4, 1, 4) dapat memprediksi harga pupuk subsidi dengan akurasi yang cukup baik, dengan nilai root mean square error (RMSE) sebesar 170,59. Menurut hasil prediksi, harga pupuk pada tahun 2024 diproyeksikan mencapai 2208,90, tahun 2025 sebesar 2225,65, dan tahun 2026 sebesar 2217,78. Namun, perlu dipertimbangkan nilai informasi kriteria seperti AIC untuk memastikan ketepatan model terhadap data empiris yang ada. Pada penelitian ini, ditemukan bahwa model ARIMA dengan ordo (4, 1, 4) memiliki nilai AIC yang lebih kecil dibandingkan model ARIMA dengan ordo lainnya, sehingga dapat disimpulkan bahwa model ARIMA dengan ordo (4, 1, 4) adalah model yang paling sesuai untuk memprediksi harga pupuk subsidi di Indonesia. Selain itu, hasil penelitian juga menunjukkan bahwa pembagian data dengan rasio tertentu dapat memengaruhi performa model ARIMA (4, 1, 4). Pada penelitian ini, rasio 60:40 memberikan nilai RMSE terendah, yaitu sebesar 170,59. Temuan ini memberikan informasi berharga bagi para pemangku kepentingan, terutama petani, untuk merencanakan anggaran pertanian dan menghadapi fluktuasi harga pupuk subsidi pada masa mendatang.

ENGLISH:

This study aims to build a system for predicting subsidized fertilizer prices in Indonesia, which plays an important role in supporting food security and economic growth in Indonesia. The ARIMA method was chosen because it can well model the patterns and trends of historical data. The results of the study show that the ARIMA model with order (4, 1, 4) can predict subsidized fertilizer prices with a good accuracy, with a root mean square error (RMSE) of 170.59. According to the prediction results, the price of fertilizer in 2024 is projected to reach 2208.90, 2225.65 in 2025, and 2217.78 in 2026. However, it is important to consider information criteria values such as AIC to ensure the accuracy of the model against the existing empirical data. In this study, it was found that the ARIMA model with order (4, 1, 4) has a lower AIC value compared to other ARIMA models with order, so it can be concluded that the ARIMA model with order (4, 1, 4) is the most suitable model for predicting subsidized fertilizer prices in Indonesia. In addition, the results of the study also show that dividing the data with a certain ratio can affect the performance of the ARIMA (4, 1, 4) model. In this study, a ratio of 60:40 gives the lowest RMSE value, which is 170.59. These findings provide valuable information for stakeholders, especially farmers, for planning agricultural budgets and dealing with fluctuations in subsidized fertilizer prices in the future.

ARABIC:

يهدف هذا البحث إلى بناء نظام تنبؤي لأسعار الأسمدة المدعومة في إندونيسيا والذي له دور مهم في دعم الأمن الغذائي والنمو الاقتصادي في إندونيسيا. تم اختيار طريقة ARIMA لأنها تستطيع نمذجة أنماط واتجاهات البيانات التاريخية بشكل جيد. أظهرت نتائج البحث أن نموذج ARIMA ذو الترتيب (4، 1، 4) يمكنه التنبؤ بأسعار الأسمدة المدعومة بدقة جيدة إلى حد ما، مع قيمة جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) تبلغ 170.59. وبحسب نتائج التنبؤ، من المتوقع أن يصل سعر الأسمدة في عام 2024 إلى 2208.90، وفي عام 2025 سيصل إلى 2225.65، وفي عام 2026 سيصل إلى 2217.78. ومع ذلك، فمن الضروري النظر في قيمة المعلومات لمعايير مثل AIC لضمان مدى ملاءمة النموذج للبيانات التجريبية الموجودة. في هذا البحث وجد أن نموذج ARIMA ذو الترتيب (4, 1, 4) كان له قيمة AIC أصغر من نموذج ARIMA ذو الترتيب (4, 1, 4) كان النموذج الأنسب للتنبؤ بأسعار الأسمدة المدعومة في إندونيسيا. بالإضافة إلى ذلك، تظهر نتائج البحث أيضًا أن تقسيم البيانات بنسبة معينة يمكن أن يؤثر على أداء نموذج (4, 1, 4) ARIMA في هذه الدراسة، أعطت نسبة 60:40 أدنى قيمة RMSE، وهي 170.59. وتوفر هذه النتائج معلومات قيمة لأصحاب المصلحة، وخاصة المزارعين، لتخطيط الميزانيات الزراعية والتعامل مع التقلبات في أسعار الأسمدة المدعومة في المستقبل.