Sistem Prediksi Produksi Kedelai Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average

Abstract

Kedelai merupakan salah satu komoditas yang paling berharga di Indonesia. Terdapat banyak produk yang dihasilkan dari bahan baku kedelai seperti tahu, tempe, kecap, dan susu kedelai yang merupakan menu sehari-hari bagi masyarakat Indonesia. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS), jumlah konsumsi kedelai di Indonesia semakin meningkat setiap tahun namun jumlah produksi dalam negeri semakin menurun. Untuk memenuhi permintaan masyarakat, pemerintah harus mengimpor produksi kedelai dari luar negeri. Terdapat banyak pelaku yang terlibat dalam rantai pasok kedelai dari petani ke konsumer. Pada proses bisnis itu sendiri infomasi peramalan produksi menjadi hal yang penting bagi rantai pasokan untuk menentukan keswasembadaan produksi dalam negeri. Hal ini bisa melakukan dalam pemasaran; Permasalah ketahanan dan kedaulatan pangan dapat dianalisi dengan menggunakan metode regresi dari data produksi, konsumsi, impor, harga dan luas panen yang jadi faktor yang mempengaruhi produksi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan ketersedian informasi peramalan produksi berbentuk aplikasi web menggunakan metode berorientasi objek dan analisis data dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk meramal produksi kedelai Indonesia. Data yang digunakan adalah data terkait produksi kedelai tahunan yang termasuk produksi, kebutuhan, impor, luas panen yang diambil dari lembaga FAO dan BPS dari tahun 1961 sampai dengan tahun 2013. Penelitian ini telah menghasilkan sebuah sistem berbasis web untuk memberi informasi produksi kedelai. Sistem yang dibangun telah memberikan kemudahan serta dapat mempercepat tampilan informasi prediksi kedelai yang sesuai dengan kriteria model ARIMA untuk beberapa tahun berikutnya. Sistem dapat melakukan estimasi model dengan pilihan model fit yang paling baik berdasarkan nilai AIC yang paling rendah. Setelah dibandingkan nilai AIC yang diperoleh dari fungsi forecast dalam pemerograman R dari beberapa model maka didapatkan model ARIMA (2,2,1) adalah model yang punya nilai AIC terkecil untuk data produksi. Model ARIMA dan regresi dapat disajikan dalam sistem informasi berbasis web dengan menampilkan hasil berbentuk visualisasi yang lebih dimengerti oleh pengguna. Dari hasil yang dapat dari sistem ini, disimpulkan bahwa sistem ini dapat memberikan manfaat bagi pengguna untuk mengambil keputusan atau perencanaan untuk masa yang akan datang agar mendapatkan produksi lokal untuk memenuhi kebutuhan masyarakat Indonesia.