Perbandingan Metode ARIMA dan Prophet dalam Prediksi Harga Cabai Rawit di Provinsi Jawa Timur

Abstract

Harga cabai rawit merupakan komoditas hortikultura yang bersifat musiman, sehingga ketersediaannya tidak konsisten sepanjang tahun yang menyebabkan harganya mengalami fluktuasi. Adanya fluktuasi, ketidakstabilan, serta tidak ada kepastian harga cabai rawit di masa mendatang menyebabkan kerugian bagi masyarakat, terutama masyarakat yang tergolong miskin. Oleh karena itu, perlu dilakukan pemodelan prediksi menggunakan metode yang tepat berdasarkan data masa lalu. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Prophet merupakan salah satu metode prediksi berbasis time series. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan ARIMA dan Prophet untuk mendapatkan model yang optimal dalam memprediksi harga cabai rawit di Provinsi Jawa Timur selama tiga bulan mendatang. ARIMA efektif dalam memodelkan tren dan pola musiman dalam data historis yang stabil serta unggul dalam prediksi jangka pendek. Sementara itu, Prophet dapat melakukan prediksi dengan baik untuk data dengan efek musiman maupun tidak serta tahan terhadap outlier, missing value, dan unggul dalam mengatasi perubahan tren secara otomatis. Berdasarkan penelitian, diperoleh hasil bahwa ARIMA (7, 1, 7) lebih unggul daripada Prophet dengan nilai RMSE sebesar 18723.92 dan MAPE sebesar 19.48%. Hasil prediksi menunjukkan adanya penurunan harga cabai rawit secara berkala dimulai dari Mei hingga Juli 2024. Hasil ARIMA yang lebih unggul daripada Prophet dapat disebabkan karena data tidak memiliki nilai outlier, sehingga keunggulan Prophet dalam menangani data outlier tidak relevan. Selain itu, ARIMA memungkinkan penyesuaian model yang lebih spesifik melalui pemilihan parameter (p, d, q) yang optimal untuk data pengamatan.