Pemodelan STARIMA dan GSTARIMA Luas Serangan Hama Penggerek Batang Padi menggunakan Bobot Clustering spatial

Abstract

Hama Penggerek Batang Padi atau yang biasa disebut Sundep/Beluk merupakan hama utama bagi tanaman padi di Indonesia. Hama ini menyerang tanaman padi pada semua fase pertumbuhan tanaman padi mulai dari persemaian hingga panen. Data dari Dirjen Tanaman Pangan Kementerian Pertanian menunjukkan bahwa selama kurun waktu 6 tahun terakhir yaitu dari tahun 2010 hingga 2015 rata-rata luas serangan hama penggerek batang padi sebanyak 2% dari total luas lahan tanam petani di Indonesia sedangkan rata-rata luas serangan hama tanaman padi lainnya seperti Wereng Batang Coklat, Tikus, Blas, BLB/Kresek, dan Tungro yang hanya berkisar dibawah 1% dari total luas lahan tanam petani. Luas serangan hama penggerek batang pada setiap daerah untuk periode waktu tertentu merupakan salah satu data deret waktu peubah ganda yang di dalamnya terdapat faktor ruang (lokasi) dan waktu. Data deret waktu yang didalamnya terdapat faktor ruang dan waktu disebut model space time. Space time adalah salah satu pemodelan dalam data deret waktu peubah ganda yang merupakan bentuk khusus dari vector autoregressive integrated moving average (VARIMA) dimana model tersebut menggabungkan antara data ruang dan waktu. Model space time autoregressive integrated moving average (STARIMA) pertama kali diperkenalkan oleh Pfeifer dan Deutch (1980). STARIMA itu sendiri merupakan model time series yang dikembangkan dari model autoregressive integrated moving average (ARIMA) Box-Jenkins. Model STARIMA mengasumsikan nilai-nilai parameter sama untuk setiap lokasi sehingga model ini sesuai untuk karakteristik lokasi yang sama (homogen). Model generalized space time autoregressive integrated moving average (GSTARIMA) diperkenalkan oleh Borovkova, et al (2002) sebagai perluasan dari model STARIMA yang mengasumsikan nilai-nilai parameter yang berbeda untuk setiap lokasi yang pada kenyataannya lebih sering ditemukan dalam praktek. Pembobotan spasial berdasarkan informasi jarak atau ketetanggaan merupakan pendekatan spasial secara geografis yang selalu digunakan sebagai pembobot dalam analisis space time. Pendekatan spasial secara geografis sangat bergantung pada letak antar lokasi. Pada penelitian ini digunakan pembobot berdasarkan pendekatan secara alur distribusi. Pendekatan alur distribusi yang digunakan yaitu dengan mengelompokkan lokasi (clustering spatial) pada data luas serangan hama penggerek batang padi berdasarkan kemiripan habitat hama menggunakan analisis cluster fuzzy c-means. Data kemiripan habitat hama yang digunakan adalah data keadaan iklim dan juga data produktivitas padi setiap lokasi. Pusat antar kelompok yang diperoleh dari analisis cluster yang kemudian digunakan untuk menghitung matriks jarak antar lokasi. Model yang digunakan adalah STARIMA musiman (2,0,0;1)(0,0,1;1)6 dan GSTARIMA musiman (2,0,0;1)(0,0,1;1)6. Pembobot yang digunakan adalah bobot langkah ratu dan kebalikan jarak yang diperoleh berdasarkan pendekatan secara geografis serta bobot clustering spatial yang diperoleh berdasarkan pendekatan secara alur distribusi. Model GSTARIMA musiman (2,0,0;1)(0,0,1;1)6 menggunakan bobot clustering spatial adalah model yang terbaik berdasarkan nilai RMSE dan MAPE terkecil yaitu nilai RMSE sebesar 0.450 dan nilai MAPE sebesar 14.898 %.