## PENDUGAAN MODEL PERAMALAN VOLUME IMPOR PAKAN TERNAK

## FORECASTING MODELS VOLUME OF ANIMAL FEED IMPORT
Herlena Bidi Astuti , Linda Harta, Wawan Eka Putra, Emlan Fauzi dan Yesmawati

## Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Bengkulu
Corresponding author : lenabidi@gmail.com

## ABSTRAK
Pakan  merupakan  unsur  penting  dalam  pengembangan  usaha  peternakan  dan  untuk memenuhi  kebutuhan  dalam  negeri  masih  harus  dilakukan  impor.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menguji  model  peramalan  terbaik  volume  impor  pakan  ternak.  Data  yang  digunakan adalah volume impor bulanan dari 2015:1-2019:9. Tiga model dalam  analisis  yaitu Moving Average , exponensial  smoothing dan simple  linear  regression .  Pemilihan  model  terbaik didasarkan pada pada nilai MAPE, MAD dan MSD atau MSE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model peramalan terbaik adalah metode Simple Linear Regression.
Kata kunci: pendugaan; impor; pakan; ternak;

## ABSTRACT
Feed is an important element in developing livestock business. At present, imports are still needed to meet domestic needs. This study aims to examine the best forecasting model for the volume of animal feed imports. The data used are monthly import volume data from 2015: 1-2019:  9  used  for  this  study  and  three  models  namely  Moving  Average,  exponential smoothing and simple linear regression. the selection of the best model is based on the value of MAPE, MAD and MSD or MSE. The results showed that the best forecasting model was the Simple Linear Regression method.
Keywords: estimation, import, feed, livestock.

## PENDAHULUAN
Pakan  adalah  bahan  yang  dapat dimakan,  dicerna  dan  diserap  baik  secara keseluruhan  atau  sebagian  dan  tidak menimbulkan keracunan atau tidak mengganggu kesehatan hewan ternak yang mengkonsumsinya  (Kamal,  1998).  Pakan harus  memiliki  persyaratan  disukai,  dapat dicerna  dan  diabsorpsi  serta  memberikan manfaat  bagi  ternak.  Pakan  berfungsi
sebagai  pembangunan  dan  pemeliharaan tubuh,  sumber  energi,  produksi,  dan pengatur  proses-proses  dalam  tubuh. Kandungan zat  gizi  yang harus ada dalam pakan  adalah  protein,  lemak,  karbohidrat, mineral,  vitamin  dan  air.  Berdasarkan kandungan  zat  gizinya  bahan  pakan  dapat dikelompokkan  dalam  5  kelompok  yaitu  :
1)  pakan  sumber  energi  yaitu  pakan  yang mengandung  protein  kurang  dari  20%,
serat  kasar  kurang  dari  18%  dan kandungan dinding sel kurang dari 39% 2) pakan  sumber  protein  yaitu  pakan  yang mengandung  protein  lebih  dari  20%  3) sumber  mineral  4)  sumber  vitamin  5) pakan  tambahan/Feed  aditif  (Subekti, 2009).
Saat  ini  negara  kita  masih mengimpor  hasil  ternak  berupa  daging, susu, dan telur guna memenuhi kebutuhan protein  hewani  masyarakat.  Penyebab belum mampunya negara kita untuk  dapat memenuhi  kebutuhan  protein  hewani masyarakat  tersebut  disebabkan  oleh karena  jumlah  ternak  yang  masih  kurang juga  disebabkan  oleh  karena  masih rendahnya  tingkat  produktivitas  ternak yang diusahakan oleh masyarakat (Syam et al., 2016).    Penyebab  masih  rendahnya tingkat  produktivitas  ternak  kita  tersebut dipengaruhi oleh banyak faktor, diantaranya  adalah  ketersediaan  pakan yang  tidak  menentu.  Untuk  memenuhi ketersediaan  ini  pemerintah  masih  harus impor.  Lebih  lanjut  untuk  menjaga kestabilan  produktivitas  ternak  diperlukan monitoring  terhadap  kebutuhan  pakan ternak  terutama  ketika  pakan  tidak  bisa dipenuhi  oleh  produksi  dalam  negeri. dengan  demikian  penelitian  ini  adalah untuk  menentukan  metode  peramalan terbaik dari volume impor pakan ternak.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data bulanan  volume  impor  pakan  ternak bersumber  dari  Pusat  Data  dan  Sistem Informasi  Pertanian  yang  terdiri  dari  57 periode (bulan) dari tahun 2015-2019 atau 57  observasi.  Model  yang  digunakan dalam model ini adalah sebagai berikut:

## Model Moving Average (MA)
Metode rata-rata bergerak merupakan metode peramalan
menggunakan  sejumlah  data  aktual  dari permintaan  yang lalu dengan kurun waktu jenjang  periode  tertentu  (Sukiyono  dan Rosdiana, 2018). Metode ini paling sering digunakan  dan  paling  standar.  Tujuan utama dari penggunaaan rata-rata bergerak adalah untuk menghilangkan atau mengurangi  acakan  dalam  deret  waktu. Teknik  rata-rata  bergerak  dalam  deret waktu  terdiri  dari  pengambilan  suatu kumpulan  nilai-nilai  yang  diobservasi, mendapatkan  rata-rata  dari  nilai  ini,  dan kemudian  menggunakan  nilai  rata-rata tersebut  sebagai  ramalan  untuk  periode yang  akan  datang Moving  average adalah suatu metode peramalan umum dan mudah untuk menggunakan alat-alat yang tersedia untuk  analisis  teknik,  (Wardah  dan Iskandar,  2016).  Secara  statistik,  model moving  average dapat  ditulis  sebagai berikut:
Dimana S t-1 = peramalan untuk period ke t + 1 ; X t = data pada periode t; n = jangka waktu  moving  average  dan  nilai  n merupakan  banyaknya  periode  dalam rata-rata  bergerak  (Garpersz,  2008  dalam Sukiyono dan Rosdiana, 2018).

## Model Exponential Smoothing
Metode exponential  smoothing adalah prosedur perbaikan yang dilakukan secara  terus-menerus  pada  peramalan terhadap  data  yang  terbaru  (Faisol  dan Aisah,  2016).  Dapat  dijelaskan  bahwa selanjutnya  setiap  data  diberi  bobot dimana bobot yang digunakan disimbolkan dengan a. Simbol a bisa ditentukan secara bebas,  yang  mengurangi forecast  error .
Nilai  konstanta  pemulusan  a  dapat  dipilih diantara nilai 0 dan 0 < a < 1.    (Garpersz, 2008 dalam Sukiyono dan Rosdiana, 2018)
Dimana  S t+1 =  Merupakan  nilai ramalan  untuk  periode  berikutnya;  a  = konstanta  penulisan  (0-1);  X t =  data  pada perode  t;  St  =  nilai  penulisan  yang  lama atau  rata-rata  yang  dimuluskan  hingga periode  t-1.  Nilai  a  yang  menghasilkan tingkat  kesalahannya  yang  paling  kecil adalah yang dipilih dalam peramalan

## Model Simple Linear Regression
Metode  simple  linear  regression berusaha  untuk  menyesuaikan  garis
melalui berbagai data dari waktu kewaktu, Analisis  regresi  telah  lama  dikembangkan untuk  mempelajari  pola  dan  mengukur hubungan  statistik  antara  dua  atau  lebih peubah  (variabel).  Teknik  analisis  yang mencoba  menjelaskan  hubungan  antara dua  peubah  atau  lebih  khususnya  antara peubah-peubah  yang  mengandung  sebab akibat disebut analisis regresi. (Sulistyono dan Sulistiyowati,
2017). secara matematika dapat ditulis sebagai berikut :
Yt = a + βX
Dimana  Yt  merupakan  nilai peramalan    a adalah nilai konstanta dan β merupakan nilai koefisensi regresi variable independen.

## Pengukuran Akurasi Hasil Peramalan
Indikator  yang  digunakan  dalam penentuan  model  peramalan  terbaik adalah  dengan  melihat  nilai  rata-rata kesalahan  absolut,  (MAD),  rata-rata kesalahan  kuadrat  (MSE),  dan  rata-rata persentase  kesalahan  absolut  (MAPE). Nilai  MSE  ini  diperoleh  melalui  selisih antara  nilai  aktual  dengan  nilai  peramalan yang dikuadratkan dibagi dengan banyaknya  deret  waktu  peramalan.  Nilai MSE  (Mean  Sqared  Error)  digunakan ketika  besarnya  residual  merata  sepanjang pengamatan. Nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) digunakan untuk melihat sejauh  mana  bias  metode  peramalan  yang digunakan. (Nugraha dan Suletra,    2017).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistik  Deskripsi  Data  Volume  Impor

## Pakan
Berdasarkan  data  volume  impor
pakan ternak terjadi fluktuasi dan tidak stabil.  Hasil  ringkasan  statistic  data volume  impor  pakan  ternak  bulanan ditampilkan pada tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Ringkasan Statistic Data Volume Impor Pakan Ternak Bulanan
Uraian Nilai Mean 62.612.225 Median 61.600.408 Standar Deviasi 11.783.821,6 Maksimum 95.234.285 Minimum 38.958.222 Metode Moving Average (MA) Pada dasarnya, Moving
Average atau  Rata-rata  bergerak  adalah metode  peramalan  yang  menghitung rata-rata  suatu  nilai  runtut  waktu  dan kemudian digunakan untuk
memperkirakan nilai pada periode selanjutnya (Rizal, 2018) dan (Nurlifa dan Kusumadewi, 2017). Moving Average atau
Rata-rata  Bergerak  diperoleh  melalui penjumlahan  dan  pencarian  nilai  rata-rata dari  sejumlah  periode  tertentu,  kemudian menghilangkan  nilai  terlamanya  dan menambah  nilai  baru.  Metode moving average dilakukan untuk melihat peramalan trend dari volume impor  pakan ternak dan didapatkan hasil pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Ramalan dengan Metode MA
No. Uraian Nilai 1. Nilai Peramalan (Kg) 70.874.524 2. Kriteria Nilai Error pada Metode MA a. MSE atau MSD 2,53 b. MAPE 19,05 c. MAD 11.563.149,89 d. Bias 426.416,9

## Metode Exponential Smooting
Penghalusan  exponensial  adalah teknik  peramalan  rata-rata  bergerak dengan  pembobotan  dimana  data  diberi bobot  oleh  sebuah  fungsi  exponential. Penghalusan  eksponensial  mirip  dengan metode  peramalan  rata-rata.  Setiap  data diberi  bobot,  dimana  bobot  yang digunakan  disimbolkan  dengan  α.  Simbol α  bisa  ditentukan  secara  bebas,  yang mengurangi  forecast  error. Nilai konstanta
pemulusan, α, dapat dipilih diantara nilai 0 dan, karena berlaku:  0 < α < 1 (Hadinata. 2017). Hasil estimasi dengan berbagai nilai α ditampilkan pada tabel 3.
Berdasar tabel 3 dapat dilihat bahwa nilai kriteria kebaikan model dengan  nilai  error  yang  paling  kecil adalah  metode  Single  Exponential dengan  α  =  0,2.  Dimana  perolehan nilai  MSE  1,49,  MAD  sebesar 9028325 dan MAPE sebesar 14,62.
Tabel 3. Nilai Eror pada Metode Single Exponential Smoothing α MSE atau MSD MAPE MAD 0,1 1,51 14,81 9.333.272 0,2 1,49 14,62 9.028.325 0,3 1,52 14,99 9.207.582 0,4 1,57 15,36 9.405.556 0,5 1,64 15,82 9.650.903 0,6 1,74 16,25 9.880.844 0,7 1,87 16,65 10.087.447 0,8 2,04 17,10 103.32.225 0,9 2,24 17,86 10.805.175

## Metode Simple Linear Regression
Tabel 4. Hasil Ramalan dengan Metode Simple Linear Regression No. Uraian Nilai 1. Nilai Peramalan (Kg) 67.844.201,8 2. Kriteria Nilai Error pada metode MA a. MSE atau MSD 1,33 b. MAPE 14,29 c. MAD 8.548.125

## Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan  model  terbaik  dilakukan dengan  membandingkan  nilai  MSE, MAPE  dan  MAS  dari  masing-masing terpilih  seperti  yang  ditampilkan  pada Tabel 5.
Dari  tabel  5  dapat  dilihat  bahwa model peramalan terbaik untuk  digunakan
dalam  meramal  volume  impor  pakan ternak  adalah  metode Simple  Linear Regression dengan  nilai  MSE  1,33.  Dan nilai peramalan volume impor 67.844.201,8 Kg. Secara grafik perbandingan  ketiga  metode  ini  dapat dilihat pada gambar 1, 2, dan 3. Tabel 5.Perbandingan Kriteria Kebaikan Antar Metode. Model Peramalan MSE MAPE MAD MA 2,53 19,05 11.563.149,89 Exponential Smooting (α=0,2) 1,49 14,62 9.028.325 Simple Linear Regression 1,33 14,29 8.548.125
Gambar 1.
Simple Linear Regression Gambar 2. Exponential Smooting (α = 0,2) Gambar 3. Moving Average

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa  model  simple  linear  regression adalah  model  terbaik.  jika  peramalan model  yang  digunakan  adalah  model Single exponential,  maka model dengan α = 0,2 adalah model yang terbaik. Dari hasil kajian  ini  dapat  dilihat  bahwa  perlu kehati-hatian  dalam  pemilihan  model
terutama  dengan  data  yang  berubah  ubah, sehingga  perlu  dilakukan  perbandingan dengan  model  lain  yang  mungkin  akan menghasilkan nilai yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Faisol    dan  Aisah  Siti.  2016.  Penerapan Metode  Exponential  Smoothing Untuk  Peramalan  Jumlah  Klaim  di
BPJS Kesehatan Pamekasan.
Jurnal MANTIK (2)1:46-51. Hadinata  Novri.  2017.  Penerapan  Metode Exponential  Smoothing  Dalam Peramalan Biaya Pengolahan Peternakan  Ayam. Jurnal  SISFOKOM 6(1):51-54. Kamal,  M.  1998.  Bahan  Pakan  dan Ransum Ternak. Fakultas Peternakan,  Universitas  Gadjah Mada, Yogyakarta. Nugraha  YE  dan  Suletra  IW.  2017. Analisis Metode Peramalan Permintaan Terbaik Produk Oxycan pada PT. Samator Gresik. Prosiding Seminar  dan  Konferensi  Nasional IDEC. Halaman 414-422. Rachman Rizal. 2018. Penerapan Penerapan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing pada Peramalan Produksi    Industri  Garment. Jurnal INFORMATIKA 5(1): 211-220. Subekti  Endah.  2009.  Ketahanan  Pakan
Ternak Indonesia. Jurnal Ilmu-Ilmu
Pertanian 5(2):63-71.
Sukiyono  K  dan  Rosdiana.  2018. Pendugaan Model Peramalan
Harga  Beras  Pada  Tingkat  Grosir.
Jurnal Agrisep 17(1):23-30. Sulistyono  dan  Sulistiyowati  W.  2017. Peramalan Produksi dengan Metode  Regresi  Linier  Berganda. Jurnal Prozima 1(2): 82-89 Wardah  S  dan  Iskandar.  2016.  Analisis Peramalan Penjualan Produk Keripik  Pisang  Kemasan  Bungkus (Studi  Kasus  :  Home  Industry
Arwana  Food  Tembilahan). Jurnal Teknik Industri 11(3):135-142.
Nurlifa  AZ  dan  Kusumadewi  S.  2017.
Sistem Peramalan Jumlah Penjualan  Menggunakan  Metode Moving  Average  Pada  Rumah Jilbab. Jurnal INOVTEK POLBENG 2(1):18-25. Syam  J,  Tolleng  AL  dan  Umar.  2016. Pengaruh Pemberian Pakan Konsentrat Dan Urea Molases Blok (UMB)  Terhadap  Hematokrit  Sapi Potong. JIP  Jurnal  Ilmu  dan Industri Peternakan 2(3):1-6.