Sektor perdagangan komoditas pertanian, peternakan, perikanan dan hortikultura memegang peranan penting bagi negara agraris dan maritim, seperti Indonesia. Sektor-sektor tersebut diperlukan untuk menjaga serta meningkatkan ketahanan pangan, stabilitas ekonomi dan perdagangan. Di Indonesia, kontribusi pertanian, peternakan, perikanan, dan hortikultura selalu meningkat terhadap capaian pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) nasional. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS), pada tahun 2018 komoditas pertanian menjadi salah satu komoditas yang berkontribusi tertinggi terhadap peningkatan capaian PDB dari 10,96% menjadi 11,42% pada tahun 2019.
Di Indonesia, kebijakan harga dasar masih menjadi kebijakan yang populer, namun dalam pelaksanaannya harus bersamaan dengan kemampuan pengelolaan persediaan oleh pemerintah sehingga kestabilan harga dapat tetap terjaga. Kenaikan harga komoditas berdampak pada inflasi. Kenaikan harga komoditas dapat dijelaskan oleh siklus musiman yang terkait dengan kondisi tertentu seperti masa panen dan tingkat permintaan setiap komoditas. Fluktuasi harga komoditas menimbulkan berbagai dampak, jika tidak diprediksi pola perubahannya di masa mendatang. Prediksi dapat dilakukan untuk menentukan harga komoditas pada periode mendatang, berdasarkan data periode sebelumnya. Hasil prediksi tersebut berguna untuk mengevaluasi kebijakan pemerintah terkait ketahanan pangan nasional.
Bawang merah merupakan salah satu komoditas unggulan yang memperkuat ketahanan pangan nasional. Komoditas tersebut berkontribusi pada peningkatan perekonomian daerah penghasil. Berdasarkan BPS, pada tahun 2018, bawang merah menjadi produksi komoditas nabati tahunan terbesar. Sejak tahun 2013 hingga 2018 perkembangan produksi bawang merah terus meningkat. Pada tahun 2018 produksi bawang merah mengalami kenaikan sebesar 2,26 kali dibandingkan tahun 2017. Permintaan bawang merah akan terus bertambah seiring dengan meningkatnya kebutuhan masyarakat, karena kondisi yang berkaitan dengan pertumbuhan penduduk setiap tahunnya. Peningkatan permintaan bawang merah merupakan peluang pasar dan inovasi petani dalam memproduksi bawang merah.
Prediksi harga komoditas bawang merah dapat dilakukan dengan pendekatan parametrik dan nonparametrik. Karakteristik pendekatan parametrik adalah sederhana dan mudah diinterpretasikan. Namun pendekatan parametrik membutuhkan asumsi-asumsi yaitu stationer, residual yang berdistribusi normal dan varians yang konstan. Terkadang tidak semua data yang diprediksi dengan pendekatan parametrik memenuhi asumsi, sehingga digunakan pendekatan nonparametrik sebagai salah satu alternatif. Dalam pendekatan nonparametrik yang melibatkan bentuk regresi, kurva regresi diasumsikan mulus dan memiliki fleksibilitas dalam memperkirakan pola data. Beberapa estimator regresi nonparametrik yang digunakan antara lain spline, polinomial lokal, lokal linier, wavelet, kernel, dan deret Fourier.
Penelitian ini menggunakan pendekatan parametrik dan nonparametrik berdasarkan estimator kernel dan deret Fourier untuk data deret waktu guna memodelkan harga komoditas bawang merah di Indonesia. Sebelumnya telah dilakukan penelitian oleh Mardianto, Kartiko, dan Utami (2019) dengan membandingkan kinerja estimator kernel dan deret Fourier. Namun penelitian tersebut hanya menggunakan data simulasi sehingga perlu didukung dengan data aktual. Penelitian ini memprediksi harga komoditas bawang merah berdasarkan pendekatan parametrik dan pendekatan regresi nonparametrik dengan estimator kernel terbaik dan deret Fourier. Data yang digunakan bersumber dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis (PIHPS) Nasional berupa data harga bawang merah mingguan di Indonesia mulai bulan Agustus 2016 sampai dengan Januari 2020. Data mulai minggu pertama bulan Agustus 2016 sampai dengan minggu keempat bulan Desember 2019 digunakan sebagai data training dan data mulai minggu kelima bulan Desember 2019 sampai dengan minggu keempat bulan Januari 2020 digunakan sebagai data testing.
Hasil yang diperoleh dengan pendekatan parametrik didapatkan model ARIMA (1,1,1). Namun model tersebut tidak memenuhi asumsi white noise. Oleh sebab itu dilakukan pemodelan dengan pendekatan nonparametrik sebagai alternatif. Berdasarkan estimator kernel didapatkan nilai MSE 757,722 dan R2 sebesar 99,95%. Sedangkan dengan estimator deret Fourier didapatkan nilai MSE 2.646,848 dan R2 sebesar 79,96%. Hal ini menunjukkan bahwa nilai MSE dan R2 estimator kernel Gaussian lebih baik dari pada deret Fourier dikarenakan memiliki nilai MSE minimum dan nilai R2 maksimum. Selain itu hasil prediksi dengan estimator kernel memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang kecil yaitu 1,088%. Artinya metode tersebut memiliki kemampuan prediksi yang sangat baik. Dengan demikian, estimator kernel cocok digunakan untuk memperkirakan harga bawang merah nasional.
Kesimpulan yang diperoleh adalah pendekatan parametrik tidak dapat digunakan dalam memprediksi harga komoditas bawang merah nasional dikarenakan tidak memenuhi asumsi white noise. Oleh karena itu, dilakukan prediksi dengan pendekatan nonparametrik estimator kernel dan deret Fourier. Hasilnya dipilih estimator kernel, dikarenakan memiliki kinerja yang baik serta memiliki nilai MAPE yang kecil. Dengan adanya prediksi harga bawang merah tersebut, pemerintah dapat melakukan kebijakan seperti penetapan standar harga jual bawang merah di pasaran selama periode peramalan dan penetapan standar harga dilakukan untuk menjaga stabilitas harga, sehingga dapat menjaga dan meningkatkan ketahanan pangan, stabilitas ekonomi, dan perdagangan.
Penulis: M. Fariz Fadillah Mardianto
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada artikel ilmiah berikut:
Estimated Price of Shallots Commodities National Based on Parametric and Nonparametric Approaches published in AIP Conference Proceedings 2329, 060009 (2021). Authors: M. Fariz Fadillah Mardianto, Nurul Afifah, Siti Amelia Dewi Safitri, Idrus Syahzaqi, Sediono dengan link berikut:
