Analisis Peramalan Produksi Gambir di Sumatera Barat Menggunakan Model ARIMA

Abstract

Tanaman gambir adalah salah satu tanaman yang memiliki potensi ekspor yang tinggi di Indonesia dan sebagian besar berasal di Sumatera Barat. Tanaman gambir memiliki banyak manfaat yaitu diantaranya sebagai bahan campuran menyirih, buah gambir juga dapat dimanfaatkan sebagai bahan baku obat-obatan, bahan kosmetik, pewarna tekstil, dan sebagai bahan baku perekat kayu lapis dan papan. Namun tanaman gambir memiliki kendala dalam hal produksi yang masih dilakukan secara sederhana sehingga jumlah produksi gambir mengalami fluktuasi sepanjang tahun. Tujuan penelitian ini untuk meramalkan produksi selama 5 periode. Metode penelitian merupakan penelitian kuantitatif dengan pendekatan forecasting menggunakan model ARIMA. Teknik pemodelan ARIMA merupakan salah satu indikator yang banyak digunakan untuk peramalan dan merupakan metode yang menghasilkan prediksi berdasarkan sintesis pola data historis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model forecasting yang cocok ialah dengan model ARIMA atau Box Jenkins (1, 1, 2) dengan jumlah peramalan selama 5 tahun sebanyak 70.539,69 Ton. Hasil peramalan menunjukkan produksi gambir meningkat selama periode tahun 2023-2027. ARIMA merupakan pemodelan deret waktu yang hanya akurat untuk prediksi jangka pendek, sehingga perlu mempertimbangkan faktor-faktor lain yang terkait untuk investasi jangka panjang.

Gambier is one of the plants that has high export potential in Indonesia and mostly comes from West Sumatra. The gambier plant has many benefits, including as a mixture of stirring, gambier fruit can also be used as a raw material for medicines, cosmetic materials, textile dyes, and as raw materials for plywood and board adhesives. However, gambier plants have obstacles in terms of production that are still carried out simply so that the amount of gambier production fluctuates throughout the year. The purpose of this study is to forecast production for 5 periods. The research method is a quantitative research with a forecasting approach using the ARIMA model. The ARIMA modeling technique is one of the indicators that is widely used for forecasting and is a method that produces predictions based on the synthesis of historical data patterns. The results of the study show that the forecasting model is suitable for the ARIMA or Box Jenkins model (1, 1, 2) with a 5-year forecast of 70,539.69 tons. The forecast results show that gambier production will increase for 5 periods of 2023-2027. ARIMA is a time series modeling that is only accurate for short-term predictions, so it is necessary to consider other factors related to long-term investments.