## PENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  negara  agraris  tidak terlepas dari sumbangsih berbagai komoditas  yang  dapat  dikembangkan  di Indonesia. Pertanian bagi Indonesia merupakan sektor unggulan yang memegang peran penting dalam pemenuhan kebutuhan dalam negeri, terutama  kebutuhan  pangan.  Hasil  survei Badan Pusat Statistik (2018) terkait pertumbuhan  ekonomi  Triwulan  II  Tahun 2018  yang  menyatakan  kontribusi  pertanian pada  laju  pertumbuhan  produk  domestik bruto (PDB) mencapai 13.63 %.
Sektor pertanian didominasi oleh subsektor tanaman bahan makanan memiliki kontribusi  besar  terhadap  perekonomian
(Fortunika  et  al.,  2017). Peran  padi  sebagai komoditas  penyumbang pendapatan  negara di  Indonesia  ditunjukkan  dengan  tingkat produksi  9.44%  dari  keseluruhan  total produksi dunia (BPS, 2018). Padi merupakan  tanaman  pangan  yang  sangat penting,  karena  beras  masih  digunakan sebagai  bahan  makanan  pokok  serta komoditas  strategis  di  Indonesia  (Djafar  et al,  2017).  Hal  ini  dapat  dilihat  dari indikatornya  sebagai  bahan  pangan  pokok utama  bagi  sebagian  besar  masyarakat (90%),  melibatkan  lebih  atas  14  juta  rumah tangga petani, dan menyerap lebih dari 40% tenaga  kerja  terhadap  total  tenaga  kerja  di Indonesia (Hermawan, 2016).

## Proyeksi Ekspor Beras Nasional Melalui Gerakan Tiga Kali Lipat Ekspor
(Gratieks) Pertanian Indonesia
Siti Aminatus Sa’diah 1 , Novi Diana Badrut Tamami 2 * Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang No 02 Kamal Bangkalan Jawa Timur 69162
*Email: novidiana.agb@gmail.com
Naskah diterima 24 Juli 2020, Revisi 15 September  2020, Terbit 29 Oktober 2020
DOI: doi.org/10.21107/pamator.v13i2.8527

## Abstrak
Indonesia memiliki neraca perdagangan beras yang selalu negatif, artinya impor beras jauh lebih tinggi dari  ekspornya.  Merujuk  pada  strategi  dan  target  Kementerian  Pertanian  Kabinet  Indonesia  Maju, pemerintah  menggalakan  kebijakan  Gerakan  Tiga  Kali  Lipat  Ekspor  (Gratieks)  oleh  petani  dan pengusaha. Tujuan penelitian ini adalah untuk: (1) mengetahui perkembangan produksi, konsumsi, dan impor beras di Indonesia pada tahun 1999-2018, serta (2) mengetahui proyeksi ekspor beras Indonesia pada tahun 2019-2023 dengan metode forecasting Moving Average, Double Exponential Smoothing , dan ARIMA  terhadap  data  ekspor  tahun  1999-2018.  Hasil  peramalan  menunjukkan  bahwa  permodelan terbaik  adalah  ARIMA  ordo  tentatif  p,d,q  101  dengan  MAPE  0,94.  Berdasarkan  target  pemerintah tentang  tiga  kali  lipat  ekspor  dari  tahun  2018,  masih  terdapat  marjin  yang  harus  dicapai  untuk memenuhi target dengan asumsi kebijakan yang diterapkan sama dengan yang berlaku sebelumnya.

## Kata Kunci: Peramalan, beras, ARIMA

## Abstract
Indonesia  always  has  a  negative  rice  trade  balance,  it’s  mean  that  rice  import  is  higher  than  export. Acording  to  the  strategy  and  target  of  the  Ministry  of  Agriculture  of  the  “Indonesia  Maju”s  Cabinet,  the government promoted the policy of the Triple Export Movement (Gratieks) by farmers and entrepreneurs. The purposes of this study are to: (1) find out the development of rice production, consumption and import in Indonesia, and (2) find out the projection of Indonesian rice export in 2019-2023 by forecasting method Moving Average, Double Exponential Smoothing, and ARIMA on export data years 1999-2018. Forecasting results show that the best modeling is  ARIMA tentative ordo p, d, q 101 with MAPE 0.94. Based on the treble targeting  by  goverment  of  export  from  2018,  there  is  still  a  margin  that  must  be  achieved  to  the  target, assuming the policies applied are the same as those previously applied.
Keywords : Forecasting, rice, ARIMA

## Tabel 1. Perkembangan Ketersediaan Beras Dalam Negeri
Tahun Persediaan beras domestik (ton) Konsumsi (ton) Sisa (ton) Stok akhir (ton) (dikurangi stok bulog) Ekspor (ton) Tidak terserap (ton) 2014 42.226.619 32.555.485 9.671.134 8.671.134 2.491 8.668.643 2015 44.939.375 30.919.317 14.020.058 13.020.058 1.902 13.018.156 2016 47.297.822 32.592.392 14.705.430 13.705.430 2.247 13.703.183 2017 48.366.996 31.399.538 16.967.458 15.967.458 4.349 15.963.109 2018 33.698.209 31.399.538 2.298.671 1.298.671 3.996 1.294.675
Terhitung  hingga  tahun  2018,  Indonesia memiliki  neraca  perdagangan  beras  yang selalu  negatif,  artinya  impor  beras  lebih tinggi dari ekspornya.  Merujuk pada strategi dan  target  Kementerian  Pertanian  Kabinet Indonesia  Maju,  pemerintah  menggalakan kebijakan  Gerakan  Tiga  Kali  Lipat  Ekspor (Gratieks)  oleh  petani  dan  pengusaha. Berbagai upaya untuk mencapai percepatan produksi  dan  kualitas  komoditas  pertanian telah  diusung  oleh  pemerintah,    mulai  dari PELITA, Revolusi hijau, hingga saat reformasi  yaitu  bantuan  alsintan,  subsidi input  pertanian,  kartu  tani,  dan  lainnya masih  belum  dapat  menyelesaikan  kasus neraca  perdagangan  beras  yang  selalu negatif. Berdasarkan uraian di atas, adapun tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk:  (1) mengetahui perkembangan produksi, konsumsi,  dan  impor  beras  di  Indonesia tahun  1999-2018,  serta  (2)  mengetahui proyeksi ekspor beras Indonesia pada tahun 2019-2023.
Permintaan  ( demand )  adalah  sejumlah produk yang akan dibeli oleh konsumen dan konsumen dapat membelinya pada berbagai tingkat  kemungkinan  harga  dalam  jangka waktu tertentu dan dengan anggapan hal-hal lain  tetap  sama  atau Cetereis  Paribus (Hanafie, 2010). Faktor-faktor yang mempengaruhi  permintaan  meliputi  harga barang  itu  sendiri,  harga  barang  lain, pendapatan  rumah  tangga  dan  pendapatan rata-rata masyarakat, corak distribusi pendapatan  dalam  masyarakat,  cita  rasa masyarakat,  jumlah  penduduk,  dan  ramalan mengenai    keadaan  di  masa  yang  akan datang  (Sukirno,  2013).  Secara  teorema, kurva  permintaan  bergerak  dari  kiri  atas  ke kanan  bawah,  sesuai  dengan  hukum permintaan  yang  berbunyi  “Semakin  tinggi tingkat  harga,  maka  jumlah  barang  yang
diminta akan semakin sedikit, dan sebaliknya”. Penawaran ( supply ) merupakan sejumlah  produk  tertentu  yang  akan  dijual kepada  konsumen  pada  berbagai  tingkat kemungkinan  harga  dalam  jangka  waktu tertentu  dan  dengan  asumsi  hal-hal  lain tetap  sama  atau Cetereis  Paribus (Hanafie, 2010).  Menurut  Sukirno  (2013),  faktor  para penjual dalam menawarkan produknya pada berbagai tingkat harga ditentukan oleh harga barang  itu  sendiri,  harga  barang  lain,  biaya produksi,  tujuan  operasional  perusahaan, dan  tingkat  teknologi  yang  digunakan. Secara teorema, kurva penawaran bergerak dari  kiri  bawah  ke  kanan  bawah,  sesuai dengan  hukum  penawaran,  semakin  tinggi tingkat  harga,  maka  jumlah  barang  yang ditawarkan akan tinggi pula, sebaliknya, jika tingkat harga semakin rendah,  maka jumlah barang yang ditawarkanpun semakin sedikit.
Faktor  terpenting yang  menentukan ekspor  adalah  kemampuan  dari  negara tersebut  untuk  menghasilkan  produk-produk yang  dapat  bersaing  di  pasar  luar  negeri. Ekspor  secara  langsung  mempengaruhi pendapatan  nasional.  Apabila  nilai  ekspor neto  positif,  berarti  nilai  ekspor  lebih  besar dari  nilai  impor  dan  sebaliknya  (Benny, 2013).  Proses  impor  umumnya  adalah tindakan memasukan barang atau komoditas dari negara lain ke dalam negeri. Impor  barang  secara  besar  umumnya membutuhkan campur tangan dari bea cukai di  negara  pengirim  maupun  penerima. Kegiatan  impor  dilakukan  untuk  memenuhi kebutuhan  penduduk  suatu  negara.  Produk impor  merupakan  barang-barang  yang tidak dapat  dihasilkan  oleh  suatu  negara  atau yang  sudah  dapat  dihasilkan  namun  tidak dapat  mencukupi  kebutuhan  domestiknya (Benny, 2013).
Gambar 1. Kurva perdagangan internasional
Perdagangan  internasional  terjadi  akibat kelebihan  penawaran  di  negara  A  dan kelebihan  permintaan  di  negara  B.  Pada negara  A,  harga  komoditas  sebesar  Pa, sedangkan  harga  komoditas  di  negara  B sebesar Pb, dan cateris paribus . Pada pasar internasional,  harga  yang  dimiliki  oleh negara  A  lebih  kecil  (P*),    sehingga  negara A  akan  mengalami  kelebihan  penawaran ( excess supply ) di pasar internasional. Pada negara  B,  terjadi  harga  yang  lebih  besar dibandingkan harga pada pasar internasional.  Hal  ini  akan  menyebabkan kelebihan  permintaan  ( excess  demand )  di pasar internasional.
Pada keseimbangan di pasar internasional,  kelebihan  penawaran  negara A menjadi penawaran pada pasar internasional  ditunjukkan  pada  kurva  ES. Sedangkan  kelebihan  permintaan  negara  B menjadi permintaan pada pasar internasional  yaitu  sebesar  ED.  Kelebihan penawaran  dan  permintaan  tersebut  akan terjadi  keseimbangan  harga  sebesar  P*. Peristiwa  tersebut  akan  mengakibatkan negara  A  melakukan  ekspor,  dan  negara  B mengimpor  komoditas  tertentu  dengan harga  sebesar  P*  di  pasar  internasional. Perdagangan  internasional  (ekspor-impor) terjadi  karena  terdapat  perbedaan  antara harga  domestik  (Pa  dan  Pb),  dan  harga internasional  (P*);  permintaan  (ED),  dan penawaran  (ES)  pada  suatu  komoditas. Selain  itu,  nilai  tukar  mata  uang  di  pasar internasional  antar  negara  secara  tidak langsung  akan  mempengaruhi  ekspor  dan impor di suatu negara.
Peralaman merupakan kegiatan penerapan  model  yang telah  dikembangkan pada  waktu  yang  akan  datang.  Peramalan digunakan  untuk  memperkirakan  aktivitas atau  kejadian  di  masa  depan  dengan menggunakan  referensi  data  di  masa  lalu untuk meminimumkan pengaruh ketidakpastian. Sedangkan proyeksi menerapkan
model yang telah dikembangkan  pada  waktu  yang  lalu (Aritonang, 2002). Sebelum model dikembangkan,  model  akan  diuji  terlebih dahulu  pada  kegiatan  proyeksi  untuk mengetahui  apakah  model  tersebut  sudah tepat atau belum.
Metode  rata-rata  bergerak  merupakan metode  yang  dilakukan  dengan  menghitung rata-rata  suatu  nilai  runtut  waktu  dan kemudian  menggunakannya  untuk  meramal pada  periode  selanjutnya  (Aritonang,  2002). Double  exponential  smoothing merupakan metode  yang  tepat  bagi  data  yang  memiliki pola  data  musiman  dan trend .  Koefisien yang  digunakan  pada  motode  ini  adalah α (alfa).  Jika  nilai  α  rendah  maka  akan menyebabkan  jarak  lebih  lebar  dengan trend .  Sehingga  akan  menghasilkan  bobot kecil  pada  permintaan  sekarang.  Metode ARIMA  merupakan  analisis  yang  tidak menggunakan variabel independen, melainkan menggunakan nilai sekarang dan nilai  masa  lalu  dari  variabel  independen. ARIMA  merupakan  metode  yang  mampu digunakan  untuk  meramalkan  pola  data trend dan  stasioner  dan  mengatasi  deret waktu  yang  rumit  (terdapat  variasi  dari  pola data).
Penelitian  yang  dilakukan  Indrawati  dan Sutijo  (2012)  menyatakan  bahwa  beras merupakan  salah  satu  kebutuhan  pangan pokok bagi masyarakat Indonesia. Ketersediaan  beras  yang  aman  penting untuk dipenuhi oleh suatu negara. Kebutuhan  beras  berkaitan  dengan  jumlah konsumsi  beras,  yang  merupakan  fungsi dari jumlah penduduk dan konsumsi perkapita.  Model  terbaik  untuk  meramalkan produktivitas  padi  adalah  ARIMA  ordo tentatif  ([3],0,1)  dengan  deteksi  efek  data outliers bertipe Additive . Berdasarkan analisis  data  diketahui  bahwa  jumlah ketersediaan beras Jawa Timur tahun 2011- 2013  menunjukkan  surplus,  sehingga  dapat dijadikan  sebagai  pertimbangan  bahwa Jawa Timur tidak memerlukan impor beras.
Penelitian  Suleman  dan  Sarpong  (2011) menggunakan pendekatan Box-Jenkins untuk  memodelkan  produksi  beras  giling. Permodelan terbaik untuk perkiraan produksi beras giling yang dihasilkan adalah ARIMA  (2,  1,  0).  Meskipun  demikian, ramalan  sepuluh  tahun  dengan  model  ini menunjukkan  tren  yang  meningkat  di produksi  Indonesia,  nilai  perkiraan  pada 2015  (283.16  ribu  ton)  tidak  cukup  baik untuk  dibandingkan  dengan  produksi  di Nigeria (2700 ribu ton).

## METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan data sekunder  yang  diperoleh  dari  Kementerian Pertanian,  Badan  Pusat  Statistik,  dan Kementerian  Perdagangan  RI.  Data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  data ekspor,  impor,  produksi,  dan  konsumsi beras Indonesia. Data-data tersebut merupakan  data time  series tahun  1999- 2018  (dua  puluh  tahun).  Peramalan  data beras  adalah  masalah  yang  menantang dalam  statistik  pertanian.  Kesulitannya terletak  pada  permintaan  dan  penawaran yang  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  yang tidak  pasti  yaitu    kebijakan  ekonomi,  faktor pertanian, kredit langkah-langkah, perdagangan  luar  negeri,  dan  lainnya  yang berinteraksi secara kompleks. Sejak beberapa  dekade  terakhir,  teknik  statistik digunakan  untuk  mengembangkan  model prediksi  memperkirakan  parameter  yang diperlukan (Chauduri, 2013).
Terdapat  tiga  metode  peramalan  yang akan  peneliti  ujikan  terhadap  data  ekspor, diantaranya yaitu: metode rata-rata bergerak ( moving average method ), metode double exsponential smoothing , dan ARIMA ( Box  Jenkins ).  Ketiga  metode  ini  dipilih berdasarkan permodelan terbaik dari penelitian yang  telah  dilakukan  oleh Indrawati dan Sutijo (2012), Andani (2008), Sukiyono  dan  Rosdiana  (2018),  Setyawan et al. (2016), Sugiarto, et al. (2015), Kour et al.  (2018),  Hidayatulloh  (2019),  serta Suleman dan Sarpong (2011).

## Moving Average
Metode moving average secara matematis ditulis sebagai berikut:
M(n) t = Y t+1 = (y t + y t-1 + y t-2 + ... + y t-n+1 ) / n a t = 2Mt- M’t b t = (M t -M' t ) Y t+p = a t +b tp Dimana n merupakan  jumlah  data  aktual ekspor  beras, Mt adalah  nilai moving average pada  periode  t, Y t+p adalah  nilai hasil  ramalan  ekspor  beras, a t adalah  nilai moving  average pada  periode  t, b t merupakan nilai trend moving average pada periode  t,  dan p adalah  jumlah  periode ekspor beras yang diramalkan

## Double Exponential Smoothing
Penggunaan metode double exponential smoothing dapat  digunakan  dengan  rumus sebagai berikut:
S t = αX t + (1 – α) (S t -1 + T t-1 ) T t = β (S t – S t-1 ) + (1 – β) T t-1
Y t+p = S t + p (T t ) S t merupakan nilai pemulusan baru data aktual beras beras, X t adalah nilai aktual, α adalah koefisien pemulusan atau smoothing (0  <α>  1), T t merupakan  nilai  perkiraan trend , β yaitu koefisien pemulusan ( smoothing )  untuk trend (0<β>1), p yaitu jumlah  periode  ekspor  beras  yang  akan diramalkan, Y t+p merupakan  nilai  ramalan ekspor beras untuk periode mendatang.
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Model Autoregressive  Integrated  Moving
Average (ARIMA) merupakan model gabungan  dari  AR  dan  MA.  Model  ini membutuhkan series stasioner  sebagai fungsi  dari  lampaunya  dan  nilai  sekarang
serta kesalahan lampaunya.  Berikut adalah rumusnya:
Yt = b0+b1 yt-1 +…+bp yt-p +et-a1 et-1 - …-aq et-q Yt merupakan  nilai series stasioner, bo, b1…bp adalah  konstanta  dari  koefisien model, yt- 1…yt-p adalah  nilai  lampau series yang  bersangkutan,  dan et…et-q yaitu kesalahan peramalan ekspor  beras di masa lalu.
Model  analisis  peramalan  menggunakan metode  ARIMA  dapat  dilakukan  dengan langkah:  (1)  Mengetahui  dan  menganalisis pola data yang akan digunakan (horizontal, musiman, siklik, atau trend), (2) Melakukan uji stasioneritas dengan uji ACF.  Dikatakan tidak  stasioner  apabila  nilai  uji  ACF  <  nilai kritis  1%,  5%,  dan  10%;  (3)  Melakukan differencing (pembedaan) untuk menstasionerkan data yang dianggap sebagai  nilai  d;  (4)  Menentukan  nilai  p  dan q  pada  model  ARIMA.  Nilai  p  merupakan ordo  AR  yang  memiliki  nilai  konstanta probabilitas  <  5%.  Nilai  q  merupakan  ordo MA  dengan  nilai  probabilitas  <  5%;  (5) Selanjutnya  yaitu  mengestimasi  model ARIMA,  (6)  Mencari  model  ARIMA  yang terbaik  dengan  cara  melihat  nilai  SS terrendah  serta p  value ordo  AR  dan  MA kurang  dari  5%;  (7)  Mengukur  tingkat kesalahan dengan melihat nilai MSE ( Mean Square  Error ),  MAD  ( Mean  Absolute Deviation ), MAPE ( Mean Absolute Percentage  Error ),  atau  MPE.  Peramalan dikatakan valid apabila nilai MAPE mendekati  nol  dan  peramalan  dengan  nilai MAPE  terkecil  itulah  yang  akan  dipilih sebagai hasil dari peramalan.
MAPE ( Mean  Absolute  Percentage Error )  digunakan  agar  dapat  melihat keakuratan suatu peramalan yang membagi nilai  tingkat  kesalahan  peramalan  ( error ) dengan  nilai  variabel.  Nilai  MAPE  yang terkecil  menunjukkan  menunjukkan  bahwa tingkat  kesalahan  peramalan  semakin  kecil sehingga mampu mencerminkan aktualnya. Adapun  rumus  untuk  mengetahui  nilai MAPE adalah:
MAPE = ∑ dengan yi merupakan nilai variabel peramalan  ekspor  beras, y’i adalah  nilai ramalan ekspor beras, (yi- y’i) yaitu kesalahan  ramalan  ekspor  beras  (error), dan n merupakan  jumlah  data  yang digunakan untuk peramalan ekspor beras.

## HASIL PEMBAHASAN
Perkembangan  Produksi,  Konsumsi,  dan Impor Beras di Indonesia
Subsektor  tanaman  bahan  makanan menjadi  sektor  kunci  pada  sektor  pertanian. Subsektor tanaman bahan makanan memiliki  nilai  kepekaan  distribusi,  koefisien distribusi,  luaran,  dan  pendapatan  tertinggi dibandingkan dengan subsektor lainnya. Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  subsektor tanaman bahan makanan dalam meningkatkan luaran dan pendapatan, serta kemampuan mendorong pertumbuhan sektor  industri  hulu  maupun  hilirnya  adalah yang paling tinggi dibanding dengan subsektor  lainnya  (Fortunika  et  al.,  2017). Padi  dan  jagung  adalah  tanaman  yang diproduksi  di  sebagian  besar  wilayah pertanian di Indonesia (Urrutia et  al., 2017). Produksi  beras  di  Indonesia  berasal  dari petani  padi  yang  tersebar  di  berbagai provinsi.  Padi  yang  dihasilkan  dari  panen akan  susut  sebesar  5%  akibat  kegiatan pengangkutan dan pengeringan, yang selanjutnya  disebut  dengan  gabah  siap giling.  Beras  dihasilkan  menjadi  sebesar 62.74%  dari  hasil  total  gabah  siap  giling. Jumlah  beras  inilah  yang  disebut  dengan persediaan    beras  domestik  atau  produksi beras.
Gambar 2. Perkembangan Produksi Beras Domestik (Juta ton per tahun) Gambar  2  menunjukkan  bahwa  produksi beras domestik memiliki tren meningkat. Hal ini  menggambarkan  bahwa  seiring  dengan berbagai  masalah  di  bidang  pertanian, seperti  alih  fungsi  lahan,  keterbatasan alsintan,  dan  lainnya,  komoditas  padi  masih dapat mempertahankan volume produksinya.  Kenaikan  volume  produksi sangat diperlukan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat yang semakin meningkat pula. Tercatat hingga tahun 2017, angka  pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia mengalami  pertumbuhan  sebesar  1.04%
dari  tahun  2013  (Badan  Pusat  Statistik, 2018).  Sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan oleh Rusdiana dan Maesya (2017) yang  menyebutkan  bahwa  pertumbuhan komoditas  pangan  yang  paling  tinggi  setiap tahun  adalah  komoditas  beras  disusul komoditas jagung.
Peningkatan jumlah produksi beras dalam  negeri  diperlukan  untuk  memenuhi kebutuhan dalam negeri serta meningkatkan eksistensi beras Indonesia di pasar inernasional.  Namun,  kendalanya  terdapat pada  kualitas  atau  standart  yang  diinginkan oleh pasar internasional masih belum sesuai dengan  beras  yang  dihasilkan  Indonesia. Negara-negara  di  kawasan  Asia  menjadi sentra  produsen  beras  dunia,  Indonesia bersaing  dengan  negara-negara  penghasil padi dengan berbagai keunggulannya, seperti India dengan luasan panennya yang lebih  besar  dari  Indonesia,  Vietnam  dengan teknik budidaya yang lebih efisien, Myanmar dengan varietas padi unggulan yang banyak diminati  oleh  konsumen  beras.  Oleh  karena itu,  produksi  beras  dalam  negeri  menjadi aspek  yang  penting  untuk  dikembangkan untuk meningkatkan eksistensi beras Indonesia.

## Konsumsi Beras Nasional
Jumlah  konsumsi  beras  nasional  berasal dari konsumsi dalam rumah tangga maupun luar rumah tangga (industri, jasa, peternakan).  Pola  makan  masyarakat  di Indonesia yang mengkonsumsi nasi sebagai makanan sumber karbohidrat utama. Preferensi  penduduk  Indonesia  terhadap beras sangat tinggi, bahkan penduduk yang mempunyai pola pangan pokok bukan beras beralih  ke  beras  karena  beras  dianggap merupakan  sumber  kalori  yang  utama. Disamping itu, beras juga dianggap memiliki citra pangan yang lebih baik secara sosial.
Pertumbuhan ekonomi berpengaruh terhadap  kebutuhan  pangan  sesuai  dengan pertambahan  jumah  penduduk  di  suatu negara (Rusdiana dan Maesya,  2017). Saat pertumbuhan penduduk meningkat, semakin  banyak  orang  yang  akan  mencari penerimaan pekerjaan. Orang yang mendapat pekerjaan akan memiliki daya beli yang  lebih  dalam  konsep  permintaan, karena diiringi oleh bertambahnya pendapatan yang ia terima. Inilah penyebab teorema  permintaan  barang  akan  bergerak.
Sejalan  dengan  pendapat  Sukirno  (2013), pertambahan jumlah penduduk akan mempengaruhi  tingkat  permintaan  suatu barang.
Gambar 3. Perkembangan Konsumsi Beras Nasional Tahun 1999 – 2018 (Juta Ton) Meskipun  terjadi  penurunan  pada  tahun 2013  hingga  2018,  namun  secara  linear, perkembangan konsumsi beras di Indonesia memiliki
slope
positif.
Kurva menggambarkan  bahwa  dengan  semakin bertambahnya volume produksi beras, namun tingkat konsumsi juga turut meningkat.  Pada  skala  rumah  tangga, setidaknya  setiap  orang  harus  memenuhi kebutuhan  karbohidrat  dari  beras  sebesar 330  gram  perhari.  Pada  sektor  lain,  seperti industri,  beras  diolah  menjadi  beragam produk turunan. Masyarakat  Indonesia tergolong sebagai masyarakat yang konsumtif,  maka  dari  itu,  sifat  ini  akan meningkatkan tingkat konsumsi beras pula.

## Impor Beras
Beras menjadi bahan pangan pokok yang esensial  bagi  penduduk  di  Asia  Tenggara, karenanya impor beras masih dilakukan oleh negara-negara Asia Tenggara untuk menjaga stok pangannya meskipun statusnya sebagai negara pengekspor beras (Hermawan,  2013).  Swasembada  pangan atau  lebih  luas  kedaulatan  pangan  telah tercapai  pada  tahun  2016  dengan  surplus sebesar 10%. Pemerintah Indonesia mengimpor  beras  untuk  mengisi  stok  beras nasional,  khususnya  untuk  rastra  dan  untuk mendukung  efektifitas  kebijakan  stabilisasi harga  (Hermawan,  2016).  Namun,  dampak dari  impor  akan  mempengaruhi  stabilisasi harga di pasar domestik (Kusumah, 2019).
Seiring  dengan  peningkatan  volume produksi  beras  dalam  negeri,  hal  ini menyebabkan  tingkat  impor  tiap  tahunnya berubah. Perubahan tingkat impor
mempengaruhi  kurva  permintaan  impor beras, yaitu bergerak dari kiri atas ke kanan bawah.  Pergerakan  kurva  seperti  ini  dapat diartikan sebagai permintaan beras dari luar negeri  mengalami  penurunan.  Stok  beras yang  tersedia  di  dalam  negeri  akan diprioritaskan  untuk  dihabiskan terlebih  dulu dibandingkan  dengan  harus  mengambil langkah  impor  beras.  Selain  itu,  menurut Setyawan  dan  Sugiarti  (2016)  menyatakan bahwa  depresiasi  kurs dollar menyebabkan nilai rupiah juga melemah, sehingga menyebabkan  ekspor  meningkat  dan  impor menurun.  Hal  ini  karena  setiap  unit dollar yang  diperoleh  dari  kegiatan  ekspor  akan memperoleh rupiah yang lebih banyak.
Gambar 4. Perkembangan Impor Beras Di Indonesia (Juta Ton)
Terjadi  penurunan  impor  beras  yang drastis dari tahun 1999-2000. Penurunan ini terjadi  diakibatkan  oleh  krisis  moneter  yang dialami  sejak  akhir  tahun  1997,  yang menyebabkan  nilai  tukar  rupiah  terhadap dollar mengalami depresiasi. Depresiasi nilai tukar  rupiah  membuat  harga  komoditas impor  menjadi  lebih  mahal,  maka  Indonesia mengurangi jumlah impor. Hal ini menjelaskan  bahwa  perekonomian  suatu negara  akan  mempengaruhi  permintaan suatu  produk/  komoditas,  sejalan  dengan pendapat Sukirno (2013).
Thailand  dan  Vietnam  menjadi  negara- negara  pengekspor  utama  beras  di  wilayah Asia Tenggara, sedangkan Indonesia, Malaysia,  dan  Filipina  sebagai  negara- negara  pengimpor  utama  beras  di  wilayah Asia Tenggara. Pemerintah Indonesia berusaha  mencari  sumber  ketersediaan beras  sebesar  3,2  juta  ton  untuk  memenuhi kebutuhan  stok  2  juta  ton  setiap  tahun.  Hal ini  dilakukan  untuk  melanjutkan  intervensi pasar dan program beras miskin (Hermawan, 2013).
Penelitian yang dilakukan oleh Hermawan  pada  tahun  2013  menunjukkan di  wilayah  Indonesia  pada  umumnya  belum memiliki  pola  konsumsi  pangan  yang beragam  dan  bergizi  seimbang.  Konsumsi pangan  penduduk  masih  didominasi  oleh sumber  karbohidrat  beras.  Konsumsi  di beberapa sentra produksi pangan cenderung memiliki kualitas konsumsi pangan  yang  rendah,  seperti  Provinsi  Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sumatera Selatan,  dan  Nusa  Tenggara  Barat.  Hal  ini menggambarkan bahwa ketersediaan pangan yang memadai pada  suatu wilayah belum  menjamin konsumsi pangannya yang berkualitas,  karena  pola  konsumsi  pangan erat  kaitannya  dengan  pengetahuan  gizi, preferensi, pola perilaku, dan budaya makan penduduk.
Proyeksi  Ekspor  Beras  Indonesia  pada Tahun 2019-2023 Gratieks merupakan kebijakan
pemerintah  dalam  upaya  meningkatkan daya  saing  dan  produktifitas  komoditas pertanian  di  Indonesia  yang  didasarkan pada  Peraturan  Menteri  Pertanian  No  19 tahun  2019.  Menurut  Menteri  Pertanian, taraf  tiga  kali  lipat  merupakan  ukuran  yang dikatakan  layak  untuk  sebuah  negara  kaya raya  seperti  Indonesia.  Kebijakan  ini  akan ditunjang  dengan  penggunaan Artificial Intelegent (AI)  dalam  skema  hulu-hilir komoditas  pertanian.  Melalui  gerakan  tiga kali  lipat  ekspor,  maka  akan  mendorong petani  agar  meningkatkan  kuantitas  dan kualitas  produk  yang  dihasilkan.  Jumlah produk  pertanian  yang  tidak  terserap  oleh pasar  ekspor  merupakan  produk  yang  tidak memenuhi  standar  yang  diinginkan  oleh negara  lain.  Hal  ini  menyebabkan  neraca perdagangan menjadi negatif.
Perdagangan  beras  secara  internasional berfungsi untuk menjaga ketersediaan beras yang  cukup  bagi  pemenuhan  kebutuhan domestik  suatu  negara.  Eksportir  dan importir  beras  utama  dunia  di  antaranya berada  di  wilayah  Asia  Tenggara,  sehingga perubahan jumlah beras yang diperdagangkan dapat mempengaruhi aliran perdagangan komoditas beras dari Indonesia.
Gambar 5. Pola data ekspor beras tahun 1999-2018 (ton)
Secara time  series  plot ,  data  ekspor beras  di  Indonesia  memiliki  pola  yang  tidak stasioner.  Model  peramalan  yang  akurat untuk suatu data runtun waktu sulit diperoleh jika  datanya  kompleks  (Gunaryati,  2017). Berdasarkan hasil peralaman yang diperoleh melalui  metode Moving  Average,  Double Exponential Smoothing, dan ARIMA, diperoleh hasil peramalan sebagai berikut: Tabel 2. Hasil Peramalan Data Ekspor (Ton) Tahun MA DES ARIMA 2019 2997.0 175.3 5230.3 2020 2997.0 -318.7 5233.2 2021 2997.0 -812.7 5236.1 2022 2997.0 -1306.8 5239.0 2023 2997.0 -1800.0 5242.0 MAPE 289 559 0.940
Berdasarkan  hasil  pramalan,  selanjutnya menentukan  model  yang  paling  sesuai. Menurut  Makridakis et  al. (1999),  untuk menentukan  model  yang  paling  sesuai adalah dengan membandingkan nilai MAPE, apabila  nilai  MAPE  semakin  kecil,  maka model  tersebutlah  yang  paling  sesuai  atau mendekati nilai aktual. Model terbaik dengan MAPE terpilih juga digunakan untuk menduga  kasus  pada  penelitian  Nugraha
(2017),  Mustabsyiroh  et  al.  (2014),  dan Ramadania  (2018).  Dari  tabel  dapat  dilihat bahwa hasil peramalan ARIMA memiliki nilai MAPE  yang  paling  rendah,  yaitu  sebesar 0.940.  Maka  pada  penelitian  ini  akan memproyeksikan tingkat ekspor beras dengan metode ARIMA dengan ordo tentatif p,d,q 101.
Pada tahun 2023, masih terdapat selisih antara  target  yang  diinginkan  pemerintah dengan  proyeksi  volume  ekspor  di  masa mendatang.  Hal  ini  terjadi  dengan  asumsi bahwa kebijakan dan stategi yang diberlakukan  masih  sama  dengan  yang diterapkan  di  tahun  2018.  Maka,  apabila pemerintah  menargetkan  Indonesia  dapat mencapai Gratieks di akhir periode pembangunan,  pemerintah  disarankan  agar memperbarui  kebijakan  dan  strategi  pada sektor pertanian, terutama untuk meningkatkan  produksi  dan  daya  saing produk pertanian domestik.
Tabel  3.  Prediksi  Marjin  Target  Ekspor Dengan Proyeksi Lima Tahun Mendatang
Tahun Target (Ton) Proyeksi (Ton) Marjin (Ton) 2019 11988 5230 6758
Tahun Target (Ton) Proyeksi (Ton) Marjin (Ton) 2020 11988 5233 6755 2021 11988 5236 6752 2022 11988 5239 6749 2023 11988 5242 6746
Salah  satu  program  unggulan  yang pernah  dijalankan  pada  komoditas  pangan yaitu  program Go  Organic .  Program Go Organic adalah  program  yang  diusung pemerintah  bertujuan  untuk  meningkatkan ketahanan pangan dan kesejahteraan masyarakat, dengan visi mewujudkan Indonesia  sebagai  salah  satu  produsen pangan  organik  terbesar  di  dunia  pernah digalakan  pada  tahun  2010  (Sulistyana et al., 2014). Selain itu, menurut Siswanto et al. (2018),  simulasi  kebijakan  peningkatan subsidi pupuk memiliki dampak yang hampir sama dengan simulasi kebijakan peningkatan  kredit  pertanian,  karena  kedua simulasi  tersebut  merupakan  kebijakan subsidi  input  yang  dapat  dijadikan  insentif bagi  petani  untuk  meningkatkan  produksi. Peningkatan  subsidi  pupuk  dijadikan  petani untuk  meningkatkan  jumlah  produksi  padi, lalu  diikuti  dengan  peningkatan  produksi beras dengan besaran yang sama.
Beberapa  alternatif  dapat  dijalankan berdasarkan  beberapa  hasil  penelitian, meliputi: (1) upaya-upaya untuk meningkatkan  produktivitas  padi  di  masing- masing  negara  melalui  introduksi  jenis  padi varietas  unggul  dan  teknik  budidaya, mendorong  investasi  untuk  meningkatkan infrastruktur  dan  logistisk  perberasan  mulai dari  subsistem  hulu  hingga  hilir  sehingga tingkat  produktivitas  padi  dan  industri  hilir padi  dapat  berkembang  (Hermawan,  2013), (2)  mengupayakan  secara  sistematis  dan struktural  untuk  meningkatkan  daya  saing produk pertanian Indonesia terutama produktivitas dan kualitas, (3)
mempersiapkan  dengan  matang  rencana atau tahapan agar produk pertanian domestik  dapat  menjadi  produk  yang kompetitif di masa mendatang, (4) menambahkan capacity  building dalam beberapa  aspek  (Laksani  dan  Putri,  2015), karena  kebijakan  tunggal  tidak  mampu meningkatkan kesejahteraan produsen maupun konsumen (Siswanto, 2018).

## KESIMPULAN
Perkembangan  produksi  dan  konsumsi beras  di  Indonesia  memiliki  tren  positif. Ketersediaan beras domestik dapat mencukupi  kebutuhan  dalam  negeri,  hal  ini menyebabkan kurva permintaan impor beras meniliki slope yang  negatif.  Meskipun demikian,  masih  terdapat  stok  beras  yang tidak  terserap  oleh  pasar,  baik  domestik maupun  internasional.  Hasil  peramalan terhadap  tingkat  ekspor  dengan  model terbaik  yaitu  ARIMA  ordo  tentatif  p,d,q  101 menunjukkan  tingkat  ekspor  beras  lima tahun  mendatang  belum  dapat  memenuhi target  tiga  kali  lipat  yang  diinginkan, terhitung sebesar 11988 ton yang merupakan  tiga  kali  lipat  dari  tahun  2018 yang  sebesar  3996  ton.  Maka,  pemerintah disarankan  agar  menerapkan  kebijakan terbaru  untuk  memenuhi  marjin  proyeksi ekspor  dengan  target  yang  masih  di  atas 6000  ton.  Kebijakan  yang  mengarah  pada peningkatan  produksi  serta  daya  saing beras Indonesia di pasar internasional.

## DAFTAR PUSTAKA
Andani, A. 2008. Analisis Prakiraan Produksi dan  Konsumsi  Beras  Indonesia . Jurnal AGRISEP Vol. 8 No. 1.
Aritonang,  L.  2002. Peramalan  Bisnis .
Jakarta: Ghalia Indonesia.
Badan  Pusat  Statistik.  2018. Ringkasan Eksekutif  Luas  Panen  dan  Produksi Beras  di  Indonesia  2018 .  Jakarta:  BPS RI.
Benny, J. 2013. Ekspor dan Impor Pengaruhnya  terhadap  Posisi  Cadangan Devisa  di  Indonesia .  Jurnal  EMBA  Vol.  1 No 4.
Chaudhuri,  A.  2013. Forecasting  Rice Production in West Bengal State in India: Statistical  vs.  Computational  Intelligence Techniques. International  Journal  of Agricultural and Environmental Information Systems Vol.  4 (4).
Djafar,  et  al.  2017. Peramalan  Jumlah Produksi  Padi  di  Sulawesi  Tenggara Menggunakan Metode  Fuzzy  Time Series . Jurnal semanTIK . Vol.3 (2).
Fortunika,  S.O.  2017. Kontribusi  Sektor Pertanian  terhadap  Perekonomian
Kabupaten Banjarnegara.
Jurnal
Agraris Vol. 3 (2).
Gunaryati,  A.  2017. Analisis  dan  Model Peramalan  Data  Ekspor  Impor  dengan Metode Gabungan Arima –Neural Network . Jurnal String Vol. 2 (1).
Hanafie,  R.  2010. Pengantar  Ekonomi Pertanian . CV Andi Offset. Yogyakarta.
Hidayatulloh,  A.  2019. Proyeksi  Produksi dan  Konsumsi    Daging  Sapi  Nasional dalam Rangka Swasembada Pangan . Skripsi. Program Studi Agribisnis
Fakultas  Pertanian  Universitas  Trunjoyo
Madura.
Hermawan,  I.  2013. Analisis  Perdagangan Beras dan Ketahanan Pangan di Negara-
Negara  Asia  Tenggara .  Jurnal  Politica
Vol. 4 (2). ----------------------. 2016. Kebijakan Perberasan  Indonesia  dan  Solidaritas Pangan Asean . Jurnal  Politica Vol.  7
No. 1.
Indrawati, F.B.N & Sutijo, B. 2012. Pemodelan  Jumlah  Ketersediaan  Beras dengan  Pendekatan  Fungsi  Transfer . Jurnal Sains dan Seni ITS. Vol.1 (1).
Kusumah, P.F. 2019. Ekonomi Politik dalam Kebijakan  Impor  Beras:  Membaca  Arah Kebijakan Pemerintah 2014-2019 . Jurnal Politika. Vol.10 (2).
Laksani,  D  &  Putri,  E.R.  2015. Tarif  Bea Masuk  Optimal  bagi  Produk  Pertanian Indonesia. Jurnal  Agriekonomika.  Vol.  4 (2).
Makridakis, et al . 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan  Jilid  1 .  Jakarta:  Binarupa Aksara.
Mustabsyiroh, et  al. 2014. Peramalan Tingkat  Produktivitas  Daerah  Potensial Pangan di   Kudus . Universitas Muria Kudus: Prosiding SNATIF Ke-1.
Nugraha,  D.  2017. Ketersediaan  Jagung Berdasarkan  Peramalan  Produksi  dan Produktivitasnya  di  Tengah  Persaingan Penggunaan  Lahan  di  Indonesia .  Pusat Penelitian  dan  Pengembangan  Tanaman Pangan:  Prosiding  Seminar  Nasional Agroinovasi Spesifik Lokasi Untuk
Ketahanan Pangan Pada Era Masyarakat
Ekonomi  ASEAN.  Universitas  Muria Kudus: Prosiding  SNATIF Ke-1  ISBN: 978-602-1180-04-4.
Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian . 2016. Outlook Komoditas Pertanian Padi . Kementerian Pertanian Republik Indonesia. Ramadania,  R.  2018. Peramalan  Harga Beras  Bulanan  di  Tingkat  Penggilingan dengan Metode Weighted Moving
Average. Buletin  Ilmiah  Math.  Stat.  dan Terapannya  (Bimaster).  Volume  7  (4).
329 – 334 pp.
Rusdiana, S & Maesya, A. 2017. Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Kebutuhan Pangan di Indonesia . Jurnal
Agriekonomika. Vol 6 (1).
Sediaoetama,  D  A.  1989. Ilmu  Gizi  II .
Jakarta: Dian Rakyat.
Salvatore,  D.  1990. Ekonomi  Internasional Jilid 1 . Jakarta: Erlangga.
Setyawan,  E.  2016. Analisis  Peramalan (Forecasting)  Produksi  Karet  (Hevea Brasiliensis) di PT Perkebunan Nusantara IX Kebun Sukamangli Kabupaten Kendal . Jurnal Mediagro. Vol. 12 (2).
Setyawan,  E  &  Sugiarti,  T.    2016. Daya Saing  dan  Faktor  Penentu  Ekspor  Kopi Indonesia  ke  Malaysia  Dalam  Skema Cept-Afta. Jurnal  Agriekonomika.  Vol  5 (2).
Siswanto, et  al. 2018. Dampak  Kebijakan Perberasan  pada  Pasar  Beras  dan
Kesejahteraan Produsen dan
Konsumen  Beras  di  Indonesia.  Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia. Vol 23 (2).
Sugiarto,  S,  et  al.  (2015).  Peramalan  Stok
Beras Bulog Pekanbaru dengan Menggunakan  Model  Pemulusan  Winter dan  Arma  (p,q)  (Forecasting  Rice  Stocks Bulog Pekanbaru Using Winter Smoothing  And  Arma  (p,q)  Model). Universitas Tanjungpura Pontianak:
Prosiding  Semirata 2015  bidang  MIPA BKS-PTN Barat Hlm 419 – 429.
Suhardjo,  et  al.  1985. Pangan,  Gizi,  dan Pertanian . Jakarta: UI Press Salemba.
Sukirno,  S.  2013. Mikroekonomi  Teori Pengantar .  Jakarta:  PT  RajaGrafindo Persada.
Sukiyono,  K  &  Rosdiana.  2018. Pendugaan Model  Peramalan  Harga  Beras  pada Tingkat  Grosir. Jurnal  AGRISEP  Vol.  17 (1). 23 – 30 pp.
Sulistyana,  P.  2014. Konsumsi  Beras Organik  pada  Tingkat  Rumah  Tangga  di
Kota  Yogyakarta. Jurnal  Agro  Ekonomi.
Vol. 24 (1).
Suleman, N & Sarpong, S. 2011. Forecasting  Milled  Rice  Production  in GhanaUsing Box-Jenkins Approach . International Journal of Agricultural
Management  &  Development (IJAMAD)
Vol. 2 (2).
Urrutia, et  al. 2017. Forecasting  the Quarterly Production of Rice and Corn in the  Philippines:  A  Time  Series  Analysis . Journal of Physics: Conf. Series 820.