Penerapan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables pada peramalan produksi padi di Jawa Barat

INDONESIA:

Peramalan merupakan suatu metode yang digunakan untuk memperkirakan nilai suatu variabel pada masa mendatang berdasarkan pola data historis yang dimiliki. Produksi padi merupakan salah satu komoditas strategis yang perlu diperkirakan secara akurat guna mendukung perencanaan dan pengambilan kebijakan di sektor pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan produksi padi di Provinsi Jawa Barat menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variable (SARIMAX) dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang diduga memengaruhi produksi padi, yaitu luas panen, curah hujan, suhu udara, kelembapan udara, lama penyinaran matahari, dan Oceanic Niño Index (ONI). Hasil seleksi variabel menunjukkan bahwa luas panen, curah hujan, suhu udara, lama penyinaran matahari, dan ONI memenuhi kriteria sebagai variabel eksogen. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh model SARIMAX (0,1,2)(0,1,1)₁₂ dengan variabel eksogen luas panen, curah hujan, lama penyinaran matahari, dan ONI. Hasil estimasi menunjukkan bahwa luas panen dan curah hujan berpengaruh positif terhadap produksi padi, sedangkan lama penyinaran matahari dan ONI berpengaruh negatif terhadap produksi padi. Model yang diperoleh menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 12,62%, yang menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi peramalan yang baik. Dengan demikian, model SARIMAX (0,1,2)(0,1,1)₁₂ dapat digunakan untuk meramalkan produksi padi di Provinsi Jawa Barat dan diharapkan dapat menjadi salah satu dasar dalam mendukung perencanaan produksi padi pada periode mendatang.

ENGLISH:

Forecasting is a method used to estimate the future values of a variable based on its historical patterns. Rice production is one of the strategic agricultural commodities that needs to be accurately forecasted to support planning and decision-making in the agricultural sector. This study aims to forecast rice production in West Java Province using the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (SARIMAX) method by considering factors that are assumed to influence rice production, namely harvested area, rainfall, air temperature, humidity, sunshine duration, and the Oceanic Niño Index (ONI). The results of variable selection indicate that harvested area, rainfall, air temperature, sunshine duration, and ONI met the criteria as exogenous variables. Based on the analysis, the SARIMAX (0,1,2)(0,1,1)₁₂ model was obtained with harvested area, rainfall, sunshine duration, and ONI as exogenous variables. The estimation results show that harvested area and rainfall have a positive effect on rice production, while sunshine duration and ONI have a negative effect on rice production. The resulting model achieved a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 12.62%, indicating good forecasting accuracy. Therefore, the SARIMAX (0,1,2)(0,1,1)₁₂ model can be used to forecast rice production in West Java Province and is expected to serve as a reference for supporting rice production planning in future periods.

ARABIC:

عَدُّ التنبؤُ أحدَ الأساليبِ المستخدمةِ لتقديرِ قيمِ المتغيراتِ في المستقبلِ اعتمادًا على الأنماطِ التاريخيةِ للبيانات. وعَدُّ إنتاجُ الأرزِّ من السلعِ الزراعيةِ الاستراتيجيةِ التي تتطلبُ تقديراتٍ دقيقةً لدعمِ التخطيطِ واتخاذِ القراراتِ في القطاعِ الزراعي. هدفت هذه الدراسةُ إلى التنبؤِ بإنتاجِ الأرزِّ في إقليمِ جاوة الغربية باستخدامِ نموذجِ الانحدارِ الذاتيِّ التكامليِّ والمتوسطاتِ المتحركةِ الموسميِّ مع المتغيراتِ الخارجية، وذلك من خلالِ مراعاةِ العواملِ التي يُفترضُ أن تؤثرَ في إنتاجِ الأرزِّ، وهي المساحةُ المحصودةُ، وهطولُ الأمطارِ، ودرجةُ حرارةِ الهواءِ، والرطوبةُ، ومدةُ سطوعِ الشمسِ، ومؤشرُ النينيو المحيطي. وأظهرت نتائجُ اختيارِ المتغيراتِ أن المساحةَ المحصودةَ، وهطولَ الأمطارِ، ودرجةَ حرارةِ الهواءِ، ومدةَ سطوعِ الشمسِ، ومؤشرَ النينيو المحيطي استوفت معاييرَ استخدامها كمتغيراتٍ خارجية. وبناءً على نتائجِ التحليلِ، تم الحصولُ على النموذجِ (0،1،2)(0،1،1)₁₂ باستخدامِ المساحةِ المحصودةِ، وهطولِ الأمطارِ، ومدةِ سطوعِ الشمسِ، ومؤشرِ النينيو المحيطي كمتغيراتٍ خارجية. وأظهرت نتائجُ التقديرِ أن المساحةَ المحصودةَ وهطولَ الأمطارِ لهما تأثيرٌ إيجابيٌّ على إنتاجِ الأرزِّ، في حين أن مدةَ سطوعِ الشمسِ ومؤشرَ النينيو المحيطي لهما تأثيرٌ سلبيٌّ على إنتاجِ الأرزِّ. وقد حقق النموذجُ قيمةً لمتوسطِ النسبةِ المئويةِ للخطأِ المطلق بلغت 12.62%، مما يدلُّ على أن النموذجَ يتمتعُ بدقةٍ جيدةٍ في التنبؤ. و استخدامُ هذا النموذجِ للتنبؤِ بإنتاجِ الأرزِّ في إقليمِ جاوى الغربية، ومن المتوقعِ أن يُسهمَ في دعمِ تخطيطِ إنتاجِ الأرزِّ خلالَ الفتراتِ المستقبلية.