Analisis Kestasioneran Harga Beras Indonesia Menggunakan Data Time Series
Stationarity Analysis of Rice Prices in Indonesia Using Time Series Data
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20442737Keywords:
Time series; harga beras; kestasioneran dataAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kestasioneran harga beras di Indonesia menggunakan data time series tahun 2025. Data yang digunakan merupakan data sekunder rata-rata harga beras di tingkat perdagangan besar (grosir) yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Data disusun dalam bentuk runtun waktu bulanan periode Januari hingga Desember 2025 dan dianalisis menggunakan aplikasi RStudio. Tahapan analisis meliputi visualisasi grafik time series, pengujian kestasioneran menggunakan metode Augmented Dickey-Fuller (ADF), proses differencing orde pertama, serta analisis Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF). Hasil penelitian menunjukkan bahwa data harga beras pada kondisi awal belum stasioner karena masih mengandung unsur tren. Setelah dilakukan differencing orde pertama, pola data menjadi lebih stabil dan fluktuasi bergerak di sekitar rata-rata yang relatif konstan. Hasil analisis ACF dan PACF juga menunjukkan bahwa hubungan autokorelasi antar lag semakin melemah setelah differencing dilakukan. Dengan demikian, proses differencing orde pertama mampu mengatasi ketidakstasioneran data harga beras sehingga data lebih sesuai digunakan dalam analisis time series lanjutan.
References
Aulia, Q., Haryadi, N., & Audyna, N. (2022). Aplikasi metode ARIMA dalam meramalkan rata-rata harga beras di tingkat perdagangan besar (grosir) Indonesia. Jurnal Agribisnis, 24(2), 145–156.
Badan Pusat Statistik. (2025). Rata-rata harga beras di tingkat perdagangan besar (grosir) Indonesia tahun 2025. Badan Pusat Statistik.
Firdiansyah, R., & Asmunin. (2025). Rancang bangun sistem prediksi harga beras tingkat grosir di Indonesia berbasis web menggunakan metode autoregressive integrated moving average (ARIMA). Jurnal Manajemen Informatika, 14(2), 210–221.
Kurniawan, A., & Rahmawati, I. (2021). Analisis kestasioneran data ekonomi menggunakan pendekatan time series. Jurnal Ekonomi dan Statistik Indonesia, 5(3), 66–74.
Muzakir, N. A., & Yahya, M. Z. (2025). Analisis perbandingan model double exponential smoothing dan ARIMA untuk prediksi harga beras di Indonesia. VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research, 7(1), 34–45.
Popalo, M. S. S., Indriani, R., & Bakari, Y. (2026). Analisis peramalan harga dan produksi beras di Provinsi Gorontalo. AGRINESIA: Jurnal Ilmiah Agribisnis, 10(2), 112–123.
Pratiwi, D., & Wahyudi, A. (2021). Analisis kestasioneran data time series menggunakan uji Augmented Dickey-Fuller. Jurnal Statistika Indonesia, 13(1), 45–53.
Putri, M., & Saputra, H. (2023). Analisis autocorrelation function dan partial autocorrelation function pada data runtun waktu. Jurnal Matematika Terapan Indonesia, 8(1), 55–63.
Ramadhan, F., & Fitriani, S. (2023). Penerapan uji Augmented Dickey-Fuller pada analisis data ekonomi time series. Jurnal Matematika dan Statistika, 9(2), 77–86.
Saputra, R. A., Fuadiyah, T., Nur Aini, D. P. A., Margaretha, D. N., & Susetyo, A. B. (2025). Peramalan dinamika harga beras premium di tingkat penggilingan dengan model ARIMA. Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal of UMUS, 7(2), 88–97.
Sari, N., Putra, R., & Lestari, D. (2022). Analisis data harga beras menggunakan model ARIMA pada data time series. Jurnal Sains Data Indonesia, 4(1), 21–30.
Tarigan, E. D. (2024). Peramalan harga beras di Indonesia dengan ARIMA. Sepren, 5(2), 101–110.
Toy, A. L. (2025). Peramalan harga beras di Kota Kupang dengan menggunakan model autoregressive integrated moving average (ARIMA). MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika, 13(3), 127–137.
Ulhaq, M., Afendi, F. M., & Sumertajaya, I. M. (2022). Study of clustering time series forecasting model for provincial grouping in Indonesia based on rice price. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, 6(1), 50–62.
Wijaya, S. U., & Ngatini. (2020). Pengembangan pemodelan harga beras di wilayah Indonesia bagian barat dengan pendekatan clustering time series. Limits: Journal of Mathematics and Its Applications, 17(2), 95–104.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Nia Elovani Br Munthe, Novaria Saragih, Valeri Agatha Br Sihombing
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
