Optimasi Prediksi Harga Telur Ayam Ras di Kota Makassar menggunakan Perbandingan Metode Analisis Trend dan Exponential Smoothing


St. Hartina Tahir(1*); Arwini Arisandi(2); Ismail Gaffar(3);

(1) Pengolahan dan Penyimpanan Hasil Perikanan, Politeknik Pertanian Negeri Pangkajene Kepulauan, Pangkep, Indonesia
(2) Agroindustri, Politeknik Pertanian Negeri Pangkajene Kepulauan, Pangkep, Indonesia
(3) Agroindustri, Politeknik Pertanian Negeri Pangkajene Kepulauan, Pangkep, Indonesia
(*) Corresponding Author

  

Abstract


Telur merupakan komoditas pangan hewani strategis yang banyak dikonsumsi masyarakat, khususnya telur ayam ras, sehingga peramalan harga telur ayam ras penting untuk mendukung perencanaan produksi, distribusi, dan stabilisasi pasar. Penelitian ini bertujuan untuk memilih model terbaik yang digunakan untuk meramalkan harga telur yam ras periode selanjutnya. Data dari Dinas Ketahanan Pangan Kota Makassar, yang diukur pada kurun waktu Maret 2021 hingga Juni 2025 dengan metode peramalan yang digunakan adalah model trend linier, trend kuadratik, single exponential smoothing, dan double exponential smoothing. Model terbaik dipilih berdasarkan nilai MSE, RMSE, dan MAPE minimum. Hasil peramalan berdasarkan model terbaik yaitu model single exponential smoothing (SES) menunjukkan perkiraan harga Rp 25.713/kg. Kenaikan harga telur ayam ras dapat mendorong harga-harga komoditas lainnya meningkat sehingga dapat memicu inflasi. Hal ini dapat menjadi perhatian bagi pemerintah untuk dapat menekan harga komoditas telur ayam ras di Kota Makassar.

Keywords


Telur ayam ras; Trend linier; Trend kuadratik; Single exponential smoothing; Double exponential smoothing

  
  

Full Text:

PDF
  

Article Metrics

Abstract view: 57 times
PDF view: 26 times 		     

Digital Object Identifier

doi  https://doi.org/10.33096/busiti.v7i3.3380 		  

Cite

How to cite item

References


Reflis, “Analisis Tren Harga Telur Ayam Ras di Kota Bengkulu,” Suluh Abdi J. Ilm. Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 3, no. 2, pp. 94–98, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.um-palembang.ac.id/suluh_abdi

D. P. dan K. H. P. S. Selatan, Konsumsi Pangan Penduduk Provinsi Sulawesi Selatan. Sulawesi Selatan: Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan, 2021.

B. P. S. (BPS) K. Makassar, Kota Makassar Dalam Angka 2023. Makassar: Badan Pusat Statistik Kota Makassar, 2023.

F. Aulia, D. Mulyadi, S. Pertiwi, and H. Sandi, “Business Analisis Dampak Fluktuasi Harga Telur Terhadap Pendapatan Pada Grosir Telur ‘Sukses Jaya,’” Indones. J. Digit. Bus., vol. 5, no. 1, pp. 176–190, 2025.

N. Ilham, “Fluctuations in the Chicken Egg Price and Its Determining Factors,” Anal. Kebijak. Pertan., vol. 17, no. 1, pp. 27–38, 2019.

M. Lagi, Y. Bar-Yam, K. Z. Bertrand, and Y. Bar-Yam, “The Food Crises: A Quantitative Model of Food Prices Including Speculators and Ethanol Conversion,” SSRN Electron. J., 2012, doi: 10.2139/ssrn.1932247.

R. P. Nugraheni, E. Rimawati, and R. T. Vulandari, “Peramalan harga telur ayam dengan metode exponensial smoothing winters di kabupaten sukoharjo,” vol. 13, no. 1, 2025.

D. Ardelia and A. Sugandha, “Peramalan Harga Telur Ayam Ras Di Kabupaten Banyumas Dari Bulan Mei 2023-Januari 2026 Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Brown,” pp. 1–6, 2026.

D. C. Pangestuti and R. F. Pasaribu, “Analysis forecasting sales of tart products,” Inovasi, vol. 17, no. 4, pp. 792–801, 2021, doi: 10.30872/jinv.v17i4.10180.

F. Fitrini, A. Andri, and A. N. Yanti, “Analisis Permintaan Telur Ayam Ras di Kota Padang dan Faktor Yang Mempengaruhinya. J Peternak Indones (Indonesian J Anim Sci. 2006;11(2):112. empengaruhiny,” J. Peternak. Indones. (Indonesian J. Anim. Sci., vol. 11, no. 2, p. 112, 2006.

N. Khairunnisa, G. Mulyasari, M. Z. Yuliarso, and E. Sulistyowati, “Analisis Sistem Agribisnis Pada Komoditi Telur Ayam Ras,” J. Peternak. Sabana, vol. 3, no. 3, pp. 136–142, 2025, doi: 10.58300/jps.v3i3.1008.

I. S. Machfiroh, “Peramalan Penjualan Produk Cup 220 Ml Menggunakan Metode Least Square Pada PT . Panen Embun Kemakmuran Tahun 2022,” vol. 10, no. 2, 2022.

S. I. Apriyanti, Linda; Setiadi, Agus; Santoso, “Analisis Peramalan Volume Ekspor Melon di PT. Bumi SariLestari Temanggung Jawa Tengah,” J. Ekon. Pertan. dan Agribisnis, vol. 5, no. 4, pp. 1051–1058, 2021, doi: 10.21776/ub.jepa.2021.005.04.8.

M. Lutfi, H. Muttaqien, A. Apriliani, H. Zainuddin, and S. T. Manajemen, “Application of the Naïve Bayes Algorithm and Simple Exponential Smoothing for Food Commodity Prices Forecasting,” 2019, doi: 10.4108/eai.2-5-2019.2284613.

K. Nurfadilah, A. Sauddin, and W. Saputri, “Rice Production Forecasting using Exponential Smoothing Method,” Eigen Mathematics Journal, vol. 5, no. 1, pp. 1–6, 2025.

N. A. Muzakir and M. Z. Yahya, “Analisis Perbandingan Model Double Exponential Smoothing dan ARIMA untuk Prediksi Harga Beras di Indonesia,” VARIANSI, vol. 7, no. 1, pp. 7–20, 2025, doi: 10.35580/variansiunm.

M. Montgomery, Douglas C.; Jennings, Cheryl; Kulahci, Intorduction to Time Series Analysis and Forecasting. New York: John Wiley & Sons.Inc., 2008.

A. Arisandi, I. Gaffar, and R. Mayapada, “Analisis Trend dan Single Exponential Smoothing dalam Meramalkan Harga Komoditas Beras di Kota Makassar,” BUSITI, vol. 6, no. 2, pp. 74–80, 2025.

R. J. Hyndman and G. Athanasopoulus, Forecasting: Principles and Practice. Melbourne, Australia: OTexts, 2021.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2026 Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.