## Peramalan Produksi Kelapa di Indragiri Hilir dengan Pendekatan Model Autoregressive Integrated Moving Average

## Forecasting Coconut Production in Indragiri Hilir with Autoregressive Integrated Moving Average Model
1 Hermiza Mardesci*, 2 Maryam, 3 Khairul Ihwan
1 Teknologi Pangan, Fakultas Pertanian, Universitas Islam Indragiri
2 Teknik Industri Agro, Politeknik ATI Padang
3 Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Islam Indragiri Jalan Provinsi Parit 1 Tembilahan Hulu, Indragiri Hilir, Riau, Indonesia
Jalan Bungo Pasang Tabing, Padang, Sumatera Barat, Indonesia *e-mail: hermizamardesci@unisi.ac.id
( received : 26 Desember 2022, revised : 29 Desember 2022, accepted : 30 Desember 2022)

## Abstrak
Indragiri Hilir adalah salah satu kabupaten di Provinsi Riau yang merupakan penghasil kelapa terbesar di  Indonesia.  Berdasarkan  data  statistik,  jumlah  produksi  kelapa  di  Indragiri  Hilir  tercatat  sekitar 313.396  ton  pada  Tahun  2021,  tetapi  produksinya  menurun  dari  tahun  ke  tahun.  Jumlah  produksi kelapa  yang  akan  datang  perlu  diketahui,  sehingga  bisa  dicarikan  solusi  agar  produksi  kelapa  di Indragiri Hilir bisa kembali meningkat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui perkiraan atau peramalan produksi kelapa untuk 5 tahun yang akan datang. Hal ini berguna untuk mengetahui sejauh mana  penurunan  produksi  kelapa  selama  rentang  waktu  tersebut,  sehingga  bisa  dicarikan  solusinya. Dalam  penelitian  ini,  peramalan  jumlah  produksi  kelapa  dilakukan  dengan  metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adalah  model  yang  secara  penuh  mengabaikan  independen  variabel  dalam  membuat  peramalan. Analisis data pada penelitian ini menggunakan aplikasi EViews sebagai alat bantu untuk  peramalan. Berdasarkan hasil peramalan bahwa jumlah produksi kelapa untuk 5 tahun yang akan datang (2022- 2026)  adalah  menurun.  Jika  hal  ini  dibiarkan,  lama  kelamaan  Indragiri  Hilir  tidak  lagi  menjadi penghasil kelapa terbesar di Riau. Solusi yang diberikan adalah peremajaan atau replanting terhadap lahan tanaman yang rusak dan tua perlu ditingkatkan. Dalam hal ini, perlu peranan pemerintah dalam meningkatkan program peremajaan tanaman, khususnya pada perkebunan rakyat.
Kata kunci: peramalan, kelapa, ARIMA, peremajaan.

## Abstract
Indragiri  Hilir  is  one  of  the  districts  in  Riau  Province  which  is  the  largest  coconut  producer  in Indonesia.  Based  on  statistical  data,  total  coconut  production  in  Indragiri  Hilir  was  recorded  at around 313,396 tons in 2021, but production has decreased from year to year. It is necessary to know the amount of future coconut production, so that a solution can be found so that coconut production in  Indragiri  Hilir  can  increase  again.  The  purpose  of  this  research  is  to  find  out  the  estimation  or forecasting of coconut production for the next 5 years. This is useful to know the extent of the decline in coconut production during this time, so that a solution can be found. In this study, forecasting the amount of coconut production was carried out using the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)  method.  The  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  is  a  model  that completely  ignores  independent  variables  in  making  forecasts.  Data  analysis  in  this  study  uses  the EViews  application  as  a  tool  for  forecasting.  Based  on  the  forecasting  results  that  the  amount  of coconut production for the next 5 years (2022-2026) is decreasing. If this is allowed to continue, over time  Indragiri  Hilir  will  no  longer  be  the  largest  coconut  producer  in  Riau.  The  solution  given  is replanting  of  damaged  and  old  crop  land that  needs  to  be  improved. In  this  case,  the  government's role is needed in increasing plant replanting programs, especially in smallholder plantations.
Keywords: forecasting, coconut, ARIMA, replanting.

## 1 Pendahuluan
Salah  satu  kabupaten  yang  merupakan  penghasil  kelapa  terbanyak  di  Indonesia  adalah Indragiri  Hilir.  Kabupaten  Indragiri  Hilir  ini  terletak  di  Provinsi  Riau.  Jumlah  produksi  kelapa  di Indragiri  Hilir  tercatat  sekitar  313.396  ton  pada  Tahun  2021  [1].  Berdasarkan  data  statistik,  terlihat bahwa  produksi  kelapa  di  Indragiri  Hilir  menurun  setiap  tahunnya.  Penyebab  menurunnya  produksi tersebut adalah banyaknya tanaman kelapa tua yang sudah tidak produktif. Jika hal ini tidak diatasi, lama  kelamaan  Indragiri  Hilir  tidak  lagi  menjadi  kabupaten  terbanyak  yang  menghasilkan  kelapa  di Indonesia. Oleh sebab itu, perlu diketahui atau diramalkan jumlah produksi kelapa yang akan datang, sehingga  bisa  dicarikan  solusi  agar  produksi  kelapa  di  Indragiri  Hilir  bisa  meningkat.  Peramalan produksi  kelapa  ini  perlu  dilakukan  karena  berkaitan  dengan  kebutuhan  bahan  baku  kelapa  bagi industri  nasional.  Menurut  Kepala  Puslitbangbun,  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Pertanian Kementan,  terjadi  kelangkaan  bahan  baku  kelapa  bagi  industri.  Hal  ini  disebabkan  oleh  rendahnya produktivitas  kelapa  per  tahun  [2].  Oleh  sebab  itu,  perlu  dilakukan  peramalan  terhadap  produksi kelapa tersebut.
Peramalan jumlah produksi kelapa dapat dilakukan dengan metode Autoregressive Integrated Moving Average atau yang disingkat dengan ARIMA. ARIMA adalah sebuah metode yang digunakan untuk forecasting atau  peramalan.  Nama  lain  ARIMA  adalah  metode  runtun  waktu  yang  ditemukan oleh Box-Jenkins. Untuk peramalan jangka pendek, ARIMA memiliki ketepatan yang sangat baik [3], namun  kurang  baik  untuk  peramalan  jangka  panjang.  Pada  periode  yang  agak  panjang,  biasanya terdapat hasil yang konstan atau mendatar.
Dalam membuat ramalan, model ARIMA ini secara penuh mengabaikan independen variabel. Untuk  menghasilkan  ramalan  yang  akurat,  model  ARIMA  menjadikan  nilai  masa  lalu  dan  dan  nilai saat ini dari variabel dependen. Jika pengamatan dari deret waktu saling berhubungan secara statistik, maka model ARIMA cocok dijadikan sebagai metode peramalan.
Pada  penelitian  ini,  model  ARIMA  digunakan  untuk forecasting produksi  kelapa  di  Indragiri Hilir. Analisis data dengan model ARIMA dilakukan dengan cara menemukan pola yang sesuai dari sekumpulan  data.  Model  ARIMA  memakai  data  masa  lalu  dan  juga  data  saat  ini  secara  utuh  untuk melakukan forecasting yang tepat dan akurat pada jangka pendek. Tujuan peramalan pada penelitian ini  adalah  untuk  mengetahui  perkiraan  atau  ramalan  produksi  kelapa  untuk  5  tahun  berikutnya, sehingga bisa mengetahui sejauh mana penurunan produksi kelapa selama rentang waktu tersebut. Hal ini berguna untuk memudahkan semua stakeholder dalam pengambilan keputusan untuk mencarikan solusinya berdasarkan hasil peramalan.

## 2 Tinjauan Literatur
Beberapa  analisis  runtun  waktu  bisa  digunakan  untuk  memperkirakan,  meramalkan  atau memprediksi  data  pada  waktu  mendatang.  Untuk  peramalan  tersebut,  bisa  digunakan  metode sederhana, seperti analisis regresi. Namun, analisis regresi biasanya lebih cocok digunakan untuk data trend .  Box  dan  Jenkins  mengembangkan  sebuah  metode  yang  terkenal  dengan  istilah  ARIMA  atau Autoregressive Integrated Moving Average .
Bentuk umum dari model ARIMA adalah ARIMA (p, d, q), dimana p, d, q adalah bilangan bulat positif. Nilai p adalah derajat autoregresi ( lags of the stationarized series ), nilai d adalah derajat integrasi  ( series  which  needs  to  be  differenced  to  be  made  stationary ),  sedangkan  nilai  q  adalah kesalahan  perkiraan  ( lags  of  the  forecast  errors ).  ARIMA  (p,  d,  q)  ini  memiliki  3  kemungkinan model, yaitu AR (p), MA (q), dan ARMA (p, q).
Model  ARIMA  ini  sudah  banyak  digunakan  untuk  berbagai  macam  peramalan,  seperti peramalan  konsumsi  listrik  [4-6],  peramalan  konsumsi  energi  [7-9],  peramalan  permintaan  semen, paving blok, dan juga kipas angin [10-12], dan termasuk juga peramalan tentang inflasi di Indonesia [13]. Selain itu, di bidang pertanian juga digunakan untuk meramalkan produksi kelapa sawit [14, 15], peramalan produksi CPO [16, 17], peramalan jumlah tanaman kelapa sawit [18], peramalan produksi, dan  juga penjualan teh hijau [19, 20] dan peramalan produksi atau penjualan lainnya.
Beberapa penelitian tersebut menunjukkan bahwa model ARIMA sangat cocok digunakan untuk peramalan. Hal ini disebabkan karena model ARIMA bisa meramalkan beberapa variabel secara tepat dan  akurat.  Sejalan  dengan  hal  tersebut,  [21]  juga  menyatakan  bahwa  peramalan  dengan  model ARIMA jauh lebih akurat jika dibandingkan dengan peramalan dengan model GARCH. Nilai average
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
MAPE  dari  peramalan  dengan  model  ARIMA  lebih  rendah  dibandingkan  nilai average MAPE  dari peramalan dengan model GARCH. Hal ini berarti bahwa model ARIMA lebih cocok digunakan untuk peramalan.
Untuk  memudahkan  penggunaan  model  ARIMA,  ada  beberapa  program  komputer  yang  bisa digunakan,  seperti  EViews,  Minitab,  dan  juga  SPSS.  Menurut  [22]  untuk  peramalan  dengan menggunakan  metode  ARIMA,  lebih  baik  dengan  bantuan  EViews  dibandingkan  dengan  minitab, karena  memiliki  nilai Mean  Squared Error  (MSE)  yang  jauh  lebih  kecil  dibandingkan  dengan menggunakan  minitab.  Nilai  MSE  yang  kecil  atau  mendekati  nol  menunjukkan  bahwa  peramalan yang dihasilkan sesuai dengan data aktual, sehingga bisa digunakan untuk perhitungan peramalan di periode mendatang.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  yang  menggunakan  metode  deskriptif,  dimana berdasarkan  fakta  yang  diperoleh  akan  diungkap  suatu  data  apa  adanya.  Penelitian  kuantitatif  ini identik  dengan  penggunaan  angka,  baik  pada  saat  pengumpulan  dan  penafsiran  data,  maupun  pada saat  penyajian  hasilnya  [23].  Menurut  [24]  penelitian  deskriptif  kuantitatif  memberikan  deskripsi keadaan saat ini secara terperinci dan mendalam.
Penelitian deskriptif kuantitatif dalam penelitian ini untuk meramalkan dan mendeskripsikan produksi kelapa di Indragiri Hilir pada periode mendatang berdasarkan data sekunder dari tahun-tahun sebelumnya  yang  terdapat pada  [1].  Data jumlah produksi  kelapa  di  Kabupaten  Indragiri  Hilir  sejak Tahun 2001 sampai Tahun 2021 disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Produksi Kelapa di Indragiri Hilir
Tahun Jumlah Produksi Kelapa (ton) Tahun Jumlah Produksi Kelapa (ton) Tahun Jumlah Produksi Kelapa (ton) 2001 451.867 2008 472.609 2015 357.012 2002 428.365 2009 458.230 2016 357.168 2003 428.365 2010 416.677 2017 317.116 2004 402.950 2011 390.927 2018 317.117 2005 478.965 2012 374.262 2019 315.277 2006 453.583 2013 360.959 2020 313.360 2007 461.576 2014 359.372 2021 313.396

## Sumber : Badan Pusat Statistika Indragiri Hilir
Tabel  1  merupakan  data  jumlah  produksi  kelapa  di  Indragiri  Hilir  dari  Tahun  2001  sampai Tahun  2021.  Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  berdasarkan  studi  pustaka,  yakni mengambil  data  dari  Badan  Pusat  Statistika  dari  Tahun  2002  sampai  Tahun  2022.  Data  yang dikumpulkan  ini  digunakan  untuk  peramalan  jumlah  produksi  kelapa  di  Indragiri  Hilir  pada  tahun berikutnya dengan menggunakan model autoregressive integrated moving average . Model autoregressive  integrated  moving  average atau  yang  sering  dikenal  dengan  ARIMA, adalah  model  yang  dikembangkan  oleh  dua  orang  yang  bernama  George  Box  dan  Gwilyn  Jenkins [25].  Oleh  karena  itu,  model  ini  juga  dikenal  sebagai  model  Box  Jenkins  yang  diambil  dari  nama penemunya.  Model  ARIMA  merupakan  gabungan  dari  model autoregressive (AR)  dengan  model moving  average (MA).  Kedua  model  gabungan  ini  mampu  mewakili time  series atau  deret  waktu, baik yang stasioner maupun non-stasioner.
Setelah  melakukan  plot  data,  maka  ditentukan  apakah  data  yang  digunakan  tersebut  sudah stasioner atau belum. Untuk mengidentifikasi stasioner dalam rata-rata, pada penelitian ini dilakukan uji Augmented  Dickey  Fuller. Uji  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  melihat  apakah  data  runtun waktu  mengandung  akar  unit  atau unit  root .  Hipotesis  uji Augmented  Dickey  Fuller adalah  sebagai berikut:
H 0 : δ = 0 (Terdapat unit root , variabel Y belum stasioner) H 1 : δ ≠ 0 (Tidak terdapat unit root , variabel Y sudah stasioner)
Model  ARIMA  hanya  dapat  diterapkan  pada  deret  waktu  yang  stasioner.  Jika  data  tidak  stasioner, maka dilakukan pemeriksaan pada beberapa data dengan menentukan nilai d. Selain menentukan nilai d, juga dilakukan penentuan jumlah lag residual (q), dan nilai lag dependen (p) yang digunakan untuk model.
Setelah  identifikasi  stasioneritas  data,  maka  dilanjutkan  dengan  identifikasi  model. Identifikasi  model  ini  dilakukan  dengan  membuat  plot  AC  dan  PACF.  ACF  atau autocorrelation function adalah koefisien yang menggambarkan hubungan linier antara Z t dan Z t+k , sedangkan PACF atau partial autocorrelation function adalah fungsi yang digunakan untuk melihat keeratan hubungan linier  antara  Z t dan  Z t+k ,  jika  pengaruh  dari  pengamatan  Z t+1 ,  Z t+2 ,  …,  Z t+k-1 terhadap  Z t+k telah dihilangkan [3]. Koefisien autokorelasi parsial yang berorde m secara matematis didefinisikan sebagai koefisien autoregressive terakhir dari model AR (m). Untuk penentuan model ARIMA (p, d, q) bisa dilihat dari grafik autokorelasi dan autokorelasi parsial, yang telah di- difference -kan [26]. Selanjutnya  dilakukan  estimasi  parameter  model autoregressive dan moving  average .  Jika terdeteksi proses AR adalah murni, maka parameter diestimasi dengan least square (kuadrat terkecil). Namun  jika  teridentifikasi  pola  MA,  maka  dilakukan  dengan  cara  memaksimumkan  fungsi kemungkinan  ( maximum  likelihood ).  Setelah  melaksanakan  estimasi  parameter  model,  maka dilakukan diagnostic checking atau uji kelayakan model. Pada pengujian ini, akan dilihat sejauh mana model yang digunakan, apakah sudah benar atau belum.
Setelah  diperoleh  model  yang  terbaik,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  peramalana  atau forecasting .  Peramalan  merupakan  kegiatan  menerka,  memprediksi  atau  memperkirakan  apa  yang akan  terjadi  pada  masa  mendatang.  Perkiraan  tersebut  merupakan  perhitungan  yang  objektif  yang dilakukan dengan memanfaatkan informasi atau data dari masa lampau [27, 28].
Analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  EViews  sebagai  alat  bantu  untuk forecasting .  EViews  merupakan  sebuah  program  yang  terkomputerisasi.  EViews  bisa  digunakan untuk  pengolahan  data,  baik  ekonometrika  maupun  statistika.  Pada  data  statistika,  EViews  bisa menyelesaikan persoalan dalam bentuk time series, cross section, dan data panel [29].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil  pengumpulan  data  tentang  produksi  kelapa  di  Kabupaten  Indragiri  Hilir  dari  Tahun 2001  sampai  Tahun  2021  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  1,  diolah  dan  dianalisis  dengan menggunakan aplikasi EViews. Plot data produksi kelapa  disajikan pada Gambar 1. Pada Gambar 1 dapat  terlihat  bahwa  produksi  kelapa  di  Kabupaten  Indragiri  Hilir  dari  Tahun  2001  mengalami penurunan sampai Tahun 2021.
0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 2000 2005 2010 2015
2020 2025
Pro d u ksi (T o n ) Tahun Jumlah Produksi Kelapa di Indragiri Hilir
Tahun 2001-2021
e-ISSN:2540-9719

## 4.1 Uji Stasioner
Hasil pengujian stasioner pada tingkat level dapat dilihat pada hasil output ADF ( Augmented Dickey Fuller ) yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Uji Stasioner pada Tingkat Level
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  nilai  p-value    atau  probabilitas  adalah  0.8218  yang  lebih besar dari alpha = 0.05, maka H 0 diterima. Hal ini berarti bahwa data tersebut memiliki unit root, atau data tersebut tidak stationer pada tingkat level. Setelah itu dilakukan pengujian stasioner pada tingkat 1 st difference . Hasil uji ADF pada tingkat 1 st difference disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Stasioner pada Tingkat 1 st Difference
Pada  Tabel  3  terlihat  bahwa  hasil  pengujian  ADF  di  tingkat  1 st difference ,  memiliki  nilai probabilitas  atau  p-value  =  0.0005  yang  artinya  <  alpha  =  0.05,  maka  H 0 ditolak.  Hasil  ini menunjukkan bahwa data tersebut stasioner pada 1 st difference .

## 4.2 Identifikasi Model
Setelah  diperoleh  data  stasioner,  maka  dilanjutkan  dengan  mengidentifikasi  model. Identifikasi model ini dilakukan dengan cara melakukan pengujian korelasi. Hasil pengujian korelasi disajikan pada Tabel 4.
Pada  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  plot    ACF  (autokorelasi)  dan  plot  PACF  (autokorelasi parsial) mengalami turun drastis atau cut off pada baris pertama. Oleh karena 1 st difference itu berarti nilai d =1, maka kemungkinan model pertama adalah p =1, dan q = 0, dan kemungkinan model kedua adalah  p  =0,  dan  q  =1.  Setelah  digabungkan  dengan  nilai  d,  maka  kandidat  model  yang  sesuai  atau kemungkinan nilai ARIMA (p, d, f) dapat berupa ARIMA (1,1,0) atau disingkat dengan AR (1), dan ARIMA (0,1,1) atau disingkat dengan MA (1).
Selanjutnya dilakukan pendugaan parameter terhadap kedua kandidat model yang terdiri dari AR  (1)  dan MA  (1) tersebut.  Hasil  estimasi  parameter  untuk  model  AR  (1)  disajikan  pada  Tabel  5, sedangkan hasil estimasi parameter untuk model MA (1) disajikan pada Tabel 6.
Null Hypothesis: Y has a unit root
Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -0.712055 0.8218 Test critical values: 1% level -3.808546 5% level -3.020686 10% level -2.650413
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 11/02/22   Time: 14:05
Sample (adjusted): 2002 2021 Included observations: 20 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Y(-1) -0.071446 0.100338 -0.712055 0.4856 C 21353.97 40102.44 0.532486 0.6009 R-squared 0.027396     Mean dependent var -6923.550 Adjusted R-squared -0.026637     S.D. dependent var 24621.55 S.E. of regression 24947.32     Akaike info criterion 23.18156 Sum squared resid 1.12E+10     Schwarz criterion 23.28113 Log likelihood -229.8156     Hannan-Quinn criter. 23.20100 F-statistic 0.507022     Durbin-Watson stat 2.322245 Prob(F-statistic) 0.485558 Null Hypothesis: D(Y) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=4) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.267000 0.0005 Test critical values: 1% level -3.831511 5% level -3.029970 10% level -2.655194 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 19
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(Y,2) Method: Least Squares Date: 11/02/22   Time: 14:06
Sample (adjusted): 2003 2021 Included observations: 19 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(Y(-1)) -1.229595 0.233453 -5.267000 0.0001 C -7724.714 5982.401 -1.291240 0.2139 R-squared 0.620038     Mean dependent var 1238.842 Adjusted R-squared 0.597687     S.D. dependent var 39413.57 S.E. of regression 24999.30     Akaike info criterion 23.19038 Sum squared resid 1.06E+10     Schwarz criterion 23.28980 Log likelihood -218.3086     Hannan-Quinn criter. 23.20721 F-statistic 27.74129     Durbin-Watson stat 1.937375 Prob(F-statistic) 0.000063
Volume 12, Nomor 1, Januari 2023: 219-228
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 4. Plot Autokorelasi (ACF) dan Plot Autokorelasi Parisal (PACF)

## Tabel 5. Hasil Pendugaan Parameter pada Model AR (1)
Tabel 6. Hasil Pendugaan Parameter pada Model MA (1)
Pada  Tabel  5  dan  Tabel  6  sudah  dapat  terlihat  nilai  masing-masing  parameter,  seperti  nilai adjusted R-square, sum squared resid , akaike info criterion , schwarz criterion . Keempat parameter ini digunakan  untuk  menentukan  model  mana  yang  cocok  untuk forecasting .  Namun,  sebelum  dipilih model yang cocok, terlebih dahulu dilakukan diagnosa model.
Date: 11/02/22   Time: 14:08 Sample (adjusted): 2002 2021
Included observations: 20 after adjustments Autocorrelation Partial Correlation AC PAC  Q-Stat  Prob 1 -0.229 -0.229 1.2156 0.270 2 0.152 0.105 1.7790 0.411 3 -0.098 -0.046 2.0280 0.567 4 -0.050 -0.101 2.0962 0.718 5 -0.236 -0.269 3.7354 0.588 6 -0.068 -0.187 3.8821 0.693 7 0.054 0.045 3.9811 0.782 8 0.001 0.013 3.9812 0.859 9 -0.014 -0.108 3.9887 0.912 10 -0.039 -0.189 4.0546 0.945 11 0.102 0.011 4.5618 0.951 12 -0.256 -0.242 8.1681 0.772 Dependent Variable: D(Y) Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH) Date: 11/02/22   Time: 14:23
Sample: 2002 2021 Included observations: 20 Convergence achieved after 15 iterations Coefficient covariance computed using outer product of gradients
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6833.786 6431.558 -1.062540 0.3029 AR(1) -0.224321 0.512495 -0.437704 0.6671 SIGMASQ 5.45E+08 1.48E+08 3.689786 0.0018 R-squared 0.053900     Mean dependent var -6923.550 Adjusted R-squared -0.057406     S.D. dependent var 24621.55 S.E. of regression 25318.41     Akaike info criterion 23.25651 Sum squared resid 1.09E+10     Schwarz criterion 23.40587 Log likelihood -229.5651     Hannan-Quinn criter. 23.28567 F-statistic 0.484249     Durbin-Watson stat 1.934575 Prob(F-statistic) 0.624404 Inverted AR Roots -.22 Dependent Variable: D(Y) Method: ARMA Maximum Likelihood (OPG - BHHH)
Date: 11/02/22   Time: 14:17 Sample: 2002 2021
Included observations: 20 Convergence achieved after 12 iterations Coefficient covariance computed using outer product of gradients
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -6852.905 5890.268 -1.163428 0.2607 MA(1) -0.189226 0.473950 -0.399254 0.6947 SIGMASQ 5.50E+08 1.56E+08 3.524272 0.0026 R-squared 0.044136     Mean dependent var -6923.550 Adjusted R-squared -0.068319     S.D. dependent var 24621.55 S.E. of regression 25448.71     Akaike info criterion 23.26602 Sum squared resid 1.10E+10     Schwarz criterion 23.41538 Log likelihood -229.6602     Hannan-Quinn criter. 23.29518 F-statistic 0.392479     Durbin-Watson stat 2.021550 Prob(F-statistic) 0.681344 Inverted MA Roots .19

## 4.3 Diagnosa Model
Diagnosa model digunakan untuk memeriksa apakah kedua model tersebut sudah baik untuk digunakan.  Sebuah  model  dikatakan  baik,  jika  residualnya white  noise .  Salah  satu  teknik  yang digunakan untuk melihat white noise adalah dengan melakukan uji correlogram ACF dan PACF dari residual.  Jika  ACF  dan  juga  PACF  tidak  signifikan,  maka  model  dikatan  cocok  karena mengindikasikan residual white noise. Uji correlogram of residuals pada model AR (1) disajikan pada Tabel 7, sedangkan untuk model MA (1) disajikan pada Tabel 8.
Tabel 7. Hasil Uji Correlogram of Residuals pada Model AR (1)
Tabel 8. Hasil Uji Correlogram of Residuals pada Model MA (1)
Pada Tabel 7 dan Tabel 8 dapat telihat bahwa semua nilai probabilitas lebih besar dari alpa = 0,05. Nilai probabilitas lebih besar dari alpha ini artinya tidak ada lag yang signifikan, atau tidak ada korelasi  antar  residual,  residual  sudah  homogen,  dan  tidak  ada  pola  pada  residual.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  residualnya  adalah white  noise sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  kedua  model tersebut sudah cocok untuk forecasting.
Berdasarkan  4  paramater  yang  terdapat  pada  Tabel  6  dan  Tabel  7,  yaitu  nilai adjusted  R- square, sum squared resid , akaike info criterion , schwarz criterion, maka dapat dipilih model mana yang  paling  cocok.  Pemilihan  tersebut  berdasarkan  perbandingan  dari  keempat  parameter  tersebut. Model terbaik ditandai oleh nilai sum squared residu yang lebih kecil, nilai adjusted R-squared yang lebih besar, nilai akaike info criterion yang lebih kecil, serta nilai schwarz criterion yang lebih kecil. Berdasarkan perbandingan keempat parameter tersebut, maka yang  masuk kriteria adalah model AR (1). Untuk selanjutnya, dilakukan peramalan atau forecasting dengan menggunakan model AR (1).
Date: 11/02/22   Time: 14:23 Sample (adjusted): 2002 2021 Q-statistic probabilities adjusted for 1 ARMA term
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC  Q-Stat  Prob 1 0.018 0.018 0.0073 2 0.089 0.089 0.2026 0.653 3 -0.082 -0.086 0.3783 0.828 4 -0.135 -0.142 0.8785 0.831 5 -0.286 -0.275 3.2728 0.513 6 -0.120 -0.116 3.7227 0.590 7 0.043 0.071 3.7843 0.706 8 0.008 -0.029 3.7867 0.804 9 -0.024 -0.142 3.8103 0.874 10 -0.021 -0.151 3.8290 0.922 11 0.047 -0.004 3.9363 0.950 12 -0.228 -0.248 6.8023 0.815
Date: 11/02/22   Time: 14:18 Sample (adjusted): 2002 2021
Q-statistic probabilities adjusted for 1 ARMA term Autocorrelation Partial Correlation AC PAC  Q-Stat  Prob 1 -0.026 -0.026 0.0154 2 0.130 0.130 0.4307 0.512 3 -0.096 -0.091 0.6672 0.716 4 -0.120 -0.144 1.0638 0.786 5 -0.277 -0.270 3.3106 0.507 6 -0.114 -0.124 3.7215 0.590 7 0.033 0.072 3.7575 0.709 8 0.001 -0.025 3.7575 0.807 9 -0.019 -0.140 3.7722 0.877 10 -0.031 -0.165 3.8145 0.923 11 0.058 0.005 3.9783 0.948 12 -0.229 -0.241 6.8671 0.810
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 4.4 Forecasting
Setelah  model  yang  cocok  diperoleh,  maka  peramalan  ( forecasting )  bisa  dilakukan.  Hasil peramalan untuk 5 tahun mendatang dengan  model AR (1) disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Peramalan dengan Menggunakan Model AR (1)
Tahun Jumlah Produksi Kelapa (ton) 2022 294.743,2 2023 287.909,5 2024 281.075,7 2025 274.241,9 2025 267.408,1
Pada Tabel 9 dapat dilihat bahwa jumlah produksi kelapa menurun dari tahun ke tahun. Kalau hal seperti ini dibiarkan, lama kelamaan Indragiri Hilir tidak lagi menjadi penghasil kelapa terbesar di Riau.  Sementara  itu,  penghasilan  70%  masyarakat  Indragiri  Hilir  berasal  dari  kelapa.  Luas  kebun kelapa  di  Indragiri  Hilir  adalah  11,39%  dari  luas  perkebunan  kelapa  nasional,  dimana  sebanyak 340.778  ha  adalah  kebun  milik  rakyat,  dan  sebanyak  48.264  ha  adalah  milik  perusahaan.  Kebun kelapa  rakyat  masih  ada  yang  sudah  menghasilkan  sekitar  263.445  ha,  sedangkan  tanaman  yang belum menghasilkan 16.303 ha. Namun, masih banyak luas lahan tanaman yang rusak dan sudah tua, yakni mencapai 61.025 ha. Tanaman rusak ini disebabkan oleh genangan air, dan juga serangan hama seperti babi hutan, monyet, kumbang tanduk, tupai, dan lain-lain [30].
Sejalan  dengan  hal  tersebut,  [31]  menyatakan  bahwa  faktor-faktor  yang  memberikan pengaruh pada produksi kelapa di lahan gambut adalah luasnya lahan perkebunan dan jumlah pohon yang produktif, sedangkan faktor yang memberikan pengaruh pada produksi kelapa di lahan mineral adalah  terusi.    Hal  utama  yang  menyebabkan  penurunan  produksi  kelapa  di  Indragiri  Hilir  adalah terjadinya penurunan luas lahan. Penyebab penurunan luas lahan tersebut adalah kurang produktifnya cara pengelolaan, sehingga tidak ada perhatian terhadap tanaman yang sudah rusak dan tua [32].
Oleh sebab itu, perlu dilakukan peremajaan atau replanting terhadap tanaman kelapa. Selama tahun 2021, Kabupaten Indragiri Hilir telah memperoleh alokasi replanting atau peremajaan tanaman kelapa  dengan  luas  200  hektar,  dimana100  hektar  adalah  dana  dari  APBN,  sedangkan  100  hektar bersumber  dari  APBD  [32].  Peremajaan  kelapa  ini  sebenarnya  sudah  dilakukan  sejak  tahun  2009 sebesar  9.481  ha  dari  sumber  APBN,  1.942  ha  dari  APBD  Provinsi,  dan  1.984  ha  dari  APBD kabupaten [30]. Namun, jika dilihat dari luas lahan tanaman rusak dan tua, replanting ini masih perlu ditingkatkan.  Apalagi  tanaman  kelapa  membutuhkan  waktu  6  sampai  8  tahun  untuk  menghasilkan buah, dan membutuhkan waktu sekitar 12 sampai 25 tahun untuk mencapai puncak produksi [33].
Selain  penurunan  luas  lahan,  penyebab  menurunnya  produksi  kelapa  adalah  banyaknya  petani kelapa  beralih  ke  komoditas  sawit  [32].  Untuk  mengantisipasi  hal  ini,  pemerintah  telah memprogramkan  untuk  tidak  memberikan  izin  terkait  alih  fungsi  perkebunan  kelapa  menjadi  kebun sawit  [34].  Program  seperti  ini  seharusnya  bisa  mencegah  para petani  kelapa  beralih  menjadi  petani sawit.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  peramalan  yang  dilakukan  dengan  metode  ARIMA,  diketahui  bahwa  produksi kelapa di Indragiri Hilir terjadi penurunan. Oleh sebab itu, peremajaan atau replanting terhadap lahan tanaman  yang  rusak  dan  tua  perlu  ditingkatkan,  karena  menurut  data  yang  ada,  masih  ada  sekitar 61.025 ha lahan dengan tanaman yang rusak dan tua. Dalam hal ini, perlu peranan pemerintah dalam meningkatkan program peremajaan tanaman, khususnya pada perkebunan rakyat.
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Referensi
[1] BPS, Indragiri Hilir dalam Angka . Tembilahan: Badan Pusat Statistik, 2022.
[2] MediaPerkebunan.id, "Penyebab Industri Kelapa Kekurangan Bahan Baku," 19 Januari 2017.
[3] W.  Wei, Time  Series  Analysis  Univariate  and  Multivariate .  London:  Pearson  Education, 2006.
[4] Suhartono  and  A.  J.  Endharta,  "Peramalan  Konsumsi  Listrik  Jangka  Pendek  dengan  Arima Musiman Ganda dan Elman-Recurrent Neural Network," Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, vol. 7, no. 4, pp. 183-190, 2009.
[5] F.  Mahia,  A.  R.  Dey,  M.  A.  Masud,  and  M.  S.  Mahmud,  "Forecasting  Electricity Consumption  using  ARIMA  Model,"  in 2019  International  Conference  on  Sustainable Technologies  for  Industry  4.0  (STI) ,  24-25  Dec.  2019  2019,  pp.  1-6,  doi: 10.1109/STI47673.2019.9068076.
[6] N.  Izudin,  R.  Sokkalingam,  H.  Daud,  H.  Mardesci,  and  A.  Husin,  "Forecasting  Electricity Consumption in Malaysia by Hybrid ARIMA-ANN," 2021, pp. 749-760.
[7] S.  Barak  and  S.  S.  Sadegh,  "Forecasting  energy  consumption  using  ensemble  ARIMA– ANFIS hybrid algorithm," International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 82, pp. 92-104, 2016/11/01/ 2016, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2016.03.012 .
[8] C.  Nichiforov,  I.  Stamatescu,  I.  Făgărăşan,  and  G.  Stamatescu,  "Energy  consumption forecasting using ARIMA and neural network models," in 2017 5th International Symposium on  Electrical  and  Electronics  Engineering  (ISEEE) ,  20-22  Oct.  2017  2017,  pp.  1-4,  doi: 10.1109/ISEEE.2017.8170657.
[9] S.  Ozturk  and  F.  Ozturk,  "Forecasting  Energy  Consumption  of  Turkey  by  Arima  Model," Journal of Asia Scientific Research, vol. 8, no. 2, pp. 52-60, 2018.
[10] B.  S.  Wirdyacahya  and  M.  Prastuti,  "Peramalan  Permintaan  Semen  di  PT.  XYZ Menggunakan Time Series Regression dan Arima," Jurnal Sains dan Seni ITS, vol. 11, no. 1, pp. D96-D101, 2022.
[11] A.  Nofiyanto,  R.  A.  Nugroho,  and  D.  Kartini,  "Peramalan  Permintaan  Paving  Blok  dengan Metode  Arima,"  in Konferensi  Nasional  Sistem  dan  Informatika ,  Denpasar  -  Bali,  2015: STMIK STIKOM.
[12] D. D. Pangestu, B. Sumartono, and W. T. Bhirawa, "Analisis Peramalan Permintaan Produk Kipas  Angin  dengan  Metode  Arima  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average  untuk Menentukan  Persediaan  Safety  Stock  dan  Service  Level  pada  PT.  Catur  Sukses Internasional," Jurnal Teknik Industri, vol. 8, no. 2, pp. 14-24, 2019.
[13] G.  L.  Ramadhan,  D.  A.  R,  and  H.  Sussanto,  "Peramalan  Inflasi  Indonesia  dengan  Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average," SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi, vol. 10, no. 3, pp. 627-636, 2021.
[14] A. Budiar, "Peramalan Produksi TBS Kelapa Sawit dengan Model Arima dan Model Fungsi Transfer  Input  Ganda,"  Departemen  Statistika  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Bogor, 2013.
[15] W.  Apriani  and  R.  Hayati,  "Metode  Arima  untuk  Memodelkan  Volume  Produksi  Kelapa Sawit pada PT. Socfindo di Kabupaten Aceh Tamiang," Jurnal ABSIS, vol. 3, no. 2, pp. 309- 319, 2021.
[16] T. Oktarina and Rasmila, "Peramalan Produksi Crude Palm Oil (CPO) Menggunakan Metode Arima  pada  PT.  Sampoerna  Agro  Tbk,"  in Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  Indonesia , 2018: Sesindo.
[17] K.  Laia,  "Peramalan  Produksi  Crude  Palm  Oil  (CPO)  di  Provinsi  Riau  dengan  Pendekatan Model  Arima  (Autoregresif  Integrated  Moving  Average),"  Prodi  Agribisnis  Fakultas Pertanian, Universitas Islam Riau, Pekanbaru, 2019.
[18] S.  P.  Elvani,  A.  R.  Utary,  and  R.  Yudaruddin,  "Peramalan  Jumlah  Tanaman  Kelapa  Sawit dengan  Menggunakan  Metode  Arima  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average)," Jurnal Manajemen, vol. 8, no. 1, pp. 95-112, 2016.
[19] S.  Wijaksono  and  W.  Sulistijanti,  "Peramalan  Produksi  Teh  Hijau  dengan  Pendekatan Autoregressive  Integrated  Moving  Average,"  in Seminar  Nasional  Pendidikan,  Sains  dan Teknologi , Semarang, 2018: Universitas Muhammadiyah Semarang.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[20] Zulhamidi and R. Hardianto, "Peramalan Penjualan Teh Hijau dengan Metode Arima (Studi Kasus pada PT. MK," Jurnal PASTI, vol. 11, no. 3, pp. 231-244, 2017.
[21] H. Sugianto, "Akurasi Metode Forecasting ARIMA dan GARCH pada Harga Saham  Indeks LQ-45," Magister Manajemen, Universitas Atmajaya Yogyakarta, Yogyakarta, 2020.
[22] R. Arnitasari, "Komparasi Penggunaan Minitab dan EViews dalam Peramalan dengan Metode Deret  Berkala  ARIMA  Box-Jenkins,"  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan, Universitas Negeri Semarang, Semarang, 2016.
[23] H. Hardani et al. , Buku Metode Penelitian Kualitatif & Kuantitatif . 2020.
[24] A.  M.  Yusuf, Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  &  Penelitian  Gabungan .  Prenada Media, 2016.
[25] G. E. P. Box and G. M. Jenkins, Time Series Analysis Forecasting and Control . Oakland: CA: Holden-Day, 1976.
[26] Cryer, Time  Series  Analysis  Forecasting  and  Control .  United  State:  Springer  Text  in Statistics, 2008.
[27] D.  C.  Frechtling, Forecasting  Tourism  Demand:  Methods  and  Strategies. Oxford-UK: Butterworth-Heinemann, 2001.
[28] L.  Sumayang, Dasar-Dasar  Manajemen  Produksi  dan  Operasi .  Jakarta:  Salemba  Empat, 2003.
[29] W.  W.  Winarno, Analisis  Ekonometrika  dan  Statistika  dengan  EViews .  Yogyakarta:  UPP STIM YKPN, 2017.
[30] MediaPerkebunan.id, "Inhil Sudah Hasilkan 50 Produk Hilir Kelapa," 30 Mei 2021.
[31] Khairizal,  S.  Vaulina,  and  H.  A.  Wahyudi,  "Analisis  Faktor  yang  Mempengaruhi  Produksi Kelapa Dalam ( Cocos nucifera Linn) pada Lahan Gambut dan Lahan Mineral di Kabupaten Indragiri Hilir Provinsi Riau," Jurnal Dinamika Pertanian, vol. 34, no. 3, pp. 191-200, 2018.
[32] Masterplandesa,  "Pengembangan  Potensi  Desa  Perkebunan  Kelapa  Kabupaten  Indragiri Hilir," 27 April 2022.
[33] L. Suhardiono, Tanaman Kelapa . Yogyakarta: Kanisius, 1993.
[34] AntaraRiau, "Disbun: Produksi Kelapa Inhil Menurun," 19 Agustus 2016.