## PEMODELAN STATISTICAL CONTROL DETECTION ADAPTIVE (SCDA) UNTUK MONITORING DAN PREDIKSI VOLUME PRODUKSI CRUDE PALM OIL (CPO) NASIONAL

## STATISTICAL CONTROL DETECTION ADAPTIVE (SCDA) MODELING FOR MONITORING AND PREDICTION OF NATIONAL CRUDE PALM OIL (CPO) VOLUME
Wahyu Widji Pamungkas 1)* , M. Syamsul Maarif 2) , Tun Tedja Irawadi 3) , Yandra Arkeman 2)
1) Lembaga Ketahanan Nasional RI, Jl. Medan Merdeka Selatan No. 10, Jakarta 10110, Indonesia Email: wahyuwidji@gmail.com
2) Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor, Bogor, Jawa Barat, Indonesia
3) Departemen Kimia, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia
Makalah: Diterima 21 Juni 2016; Diperbaiki 28 Agustus 2016; Disetujui 20 September 2016

## ABSTRACT
Achievement of national palm oil industry as a producer and exporter of crude palm oil (CPO) in the world, it is now giving birth insecurity issues. This is because the growth of upstream and downstream industries of national palm oil that has not been balanced, which in turn encourages the national palm oil industry players to be oriented to the export of CPO which eliminates the added value in the country. On the other hand, though bring  in  foreign  exchange  for  the  country,  but  is  prone  commodity  export  orientation  encountered  a  barriers problem in the international market. It is therefore important to provide a means of monitoring, prediction and assessment  to  facilitate  the  formulation  of  policies  more  about  the  marketing  of  national  CPO  industry.  This research proposed the development of a model framework called adaptive threshold statistical control detection adaptive  (SCDA)  as  a  means  of  monitoring,  prediction,  and  assessment  of  the  movement  of  national  CPO production volume. SCDA idea is to determine the dynamic threshold based mapping pattern historical data and predictions  from  the  aspect  of  the  frequency  and  trends.  SCDA  model  adapted  the  techniques  of  statistical process  control  (SPC),  while  the  values  of  the  predictions  generated  from  the  simulation  prediction  model developed using the techniques of artificial neural network back propagation (ANN-BP) based on historical data of  the  national  CPO  production  volume.  The  data  used  was  the  average  volume  of  annual  national  CPO production  period  1967  to  2015.  The  simulation  results  showed  that  the  prediction  model  of  national  CPO production  volume  in  2016  until  2018  predicted  were31.025  million,  32.214  million,  and  34.504  million  tons, respectively,  while  the  values  of  maximum  and  minimum  threshold  that  was  formed  in  the  model  predictions SCDA  for  the  period  2016-2018  each  sequence  were  33,322,065  and  29,246,547,  respectively.  As  far  as  the literature  search  results,  modeling  SCDA  has  never  been  done  in  the  research  included  for  monitoring  and prediction  of  national  production  volume  of  CPO.  Therefore,  research  on  the  modeling  of  SCDA  was contributing both to the development of knowledge about modeling as well as in the management of the national supply of CPO.
Keywords: adaptive threshold, modelling, artificial neural network, palm oil

## ABSTRAK
Prestasi  industri  minyak  sawit  nasional  sebagai  produsen  sekaligus  eksportir crude  palm  oil (CPO) terbesar di dunia, ternyata kini melahirkan kerawanan persoalan. Hal ini disebabkan karena pertumbuhan industri hulu  dan  hilir  minyak  sawit  nasional  yang  belum  seimbang,  yang  pada  akhirnya  mendorong  pelaku  industri minyak sawit nasional untuk berorientasi kepada ekspor CPO yang menghilangkan nilai tambah di dalam negeri. Pada  sisi  lain  meskipun  mendatangkan  devisa  bagi  negara,  namun  orientasi  ekspor  komoditi  ini  rawan menghadapi hambatan di pasar internasional. Oleh karena itu penting menyediakan sarana monitoring, prediksi dan  penilaian  untuk  memudahkan  dalam  perumusan  kebijakan  lebih  lanjut  tentang  tata  niaga  industri  CPO nasional.  Penelitian  ini  mengusulkan  pengembangan  model  kerangka  ambang  batas  adaptif  yang  disebut statistical  control  detection  adaptive (SCDA)  sebagai  sarana  monitoring,  prediksi  dan  penilaian  tentang pergerakan  volume  produksi  CPO  nasional.  Gagasan  SCDA  adalah  menentukan  ambang  batas  dinamis berdasarkan  pemetaan  pola  data  historikal  dan  prediksi  yang  dilihat  dari  aspek  frekuensi  dan  tren  tebaranya. Model  SCDA  mengadaptasi  teknik statistical  process  control (SPC),  sedangkan  nilai-nilai  prediksi  dihasilkan dari  simulasi  model  prediksi  yang  dikembangkan  menggunakan  teknik artificial  neural  network backpropagation (JST-BP) berbasis data historikal volume produksi CPO nasional. Adapun data yang digunakan adalah  volume  rata-rata  tahunan  produksi  CPO  nasional  periode  1967  hingga  2015.  Hasil  simulasi  model prediksi  menunjukkan  bahwa  volume  produksi  CPO  nasional  pada  2016  hingga  2018  diprediksi  berturut-turut adalah  31.025.000,  32.214.000,  34.504.000  ton,  sedangkan  nilai  ambang  batas  maksimum  dan  minimum  yang
ISSN 0216-3160    EISSN 2252-3901 Terakreditasi DIKTI No 56/DIKTI/Kep/2012
terbentuk  dalam  model  SCDA  untuk  periode  prediksi  2016-2018  masing-masing  secara  berurutan  adalah 33.322.065 dan 29.246.547. Sejauh hasil penelusuran literatur, pemodelan SCDA belum pernah dilakukan dalam penelitian  termasuk  untuk  monitoring  dan  prediksi  volume  produksi  CPO  nasional.  Oleh  karena  itu  penelitian tentang  pemodelan  SCDA  ini  memberikan  kontribusi  baik  bagi  perkembangan  ilmu  pengetahuan  tentang pemodelan maupun dalam pengelolaan pasokan CPO nasional.
Kata kunci: ambang batas adaptif, pemodelan,  jaringan saraf tiruan, CPO

## PENDAHULUAN
Crude  palm  oil (CPO)  kini  telah  menjadi komoditi  strategis  yang  bukan  hanya  di  tingkat nasional  tetapi  juga  di  tingkat  dunia.  Komoditi  ini memiliki tingkat produktifitas yang sangat tinggi dan juga paling efisien dalam produksinya dibandingkan dengan  minyak  nabati  yang  lain  (DPC,  2013; GAPKI,  2013).  Tingkat  produksi  CPO  Nasional mencapai  5.950  L/ha/th  dan  biaya  produksinya hanya  sekitar  30  sampai  40%  dari  biaya  produksi minyak nabati lain yang diproduksi secara komersial di dunia.
Selama  periode  2011-2015,  produksi  dan konsumsi CPO dunia terus tumbuh,  meningkat rata- rata  mencapai  4,81%  dan  5,54%  pertahun  (USDA, 2016).  Peningkatan  rata-rata  konsumsi  lebih  tinggi dari  produksi  ini  menggambarkan,  di  tingkat  dunia, industri CPO terus tumbuh dan semakin diperhitungkan.  Tentunya  pertumbuhan  tersebut tidak terlepas dari keberadaan industri CPO nasional dan  Malaysia  yang  memberikan  kontribusi  tingkat share produksi  rata-rata  masing-masing  sebesar 51,85% dan 33,33% pertahun. Sementara itu, tingkat share produksi  CPO  nasional  terhadap  produksi CPO  dunia  terus  meningkat  rata-rata  sebesar  1,28% pertahun.  Akan  tetapi  sebaliknya  terjadi  dengan Malaysia,  dimana  tingkat share produksinya terhadap  produksi  CPO  dunia  justru  menurun sebesar  1,45%  pertahun  (USDA,  2016).  Pada  sisi lain,  data  Ditjenbun  2015,  menunjukkan  bahwa sepanjang  tahun  1967  hingga  2015,  komoditi  CPO nasional  selalu  terkonsentrasi  menjadi  komoditi ekspor.  Sementara  itu,  pengalaman  menunjukkan bahwa  ekspor  CPO  nasional  sering  menghadapi persoalan-persoalan  baik  yang  dipicu  oleh  isu-isu iklim,  lingkungan,  ekonomi,  dan  lain  sebagainya. Industri  CPO  nasional  beberapa  kali  mengahdapi masalah Oversupply akibat  penilaian  sepihak  atas kualitas  yang  tidak  memenuhi  standar,  juga industrinya  dianggap  merusak  lingkungan.  Begitu pula  pernah  mengalami shortage akibat  aksi eksportir  yang  membabi  buta  mengejar  keuntungan atas jatuhnya nilai mata uang rupiah di situasi resesi ekonomi  beberapa  waktu  lalu.  Dengan  demikian sangat  penting  untuk  mampu  memonitor  dan mengetahui tren fluktuasi yang mungkin akan terjadi kedepan  khususnya  terhadap  volume  produksi  CPO nasional.  Sementara  itu  berdasarkan  studi  literatur, penelitian-penelitian  tentang  pemodelan  ambang batas  adaptif  belum  pernah  dilakukan,  termasuk didalamnya  untuk  memonitor  dan  memprediksi volume produksi CPO nasional.
Pemodelan SCDA mengembangkan konsep bahwa  pergerakan  volume  produksi  CPO  nasional dapat  dipandang  sebagai  suatu  proses  kinerja  dari industri  CPO  nasional  dan  dapat  diukur  serta dianalisis  menggunakan  kerangka  teknik statistical process  control (SPC).  Filosofi  SPC  sendiri dikembangkan  berdasarkan  konsepsi  variabilitas proses,  yang  diterapkan  secara  luas  tidak  hanya dalam  proses  manufaktur  tetapi  juga  dalam  operasi proses untuk tujuan kualitas keberlanjutan (Mostafaeipour et  al., 2012).  Tujuan  pemodelan SCDA  adalah  menghasilkan  model  penentuan ambang  batas  ( threshold )  adaptif  berbasis  pemetaan data  historikal  volume  produksi  CPO  nasional  yang berdasarkan  hasil  penelusuran  studi  literatur  tidak ditemukan.  Pemetaan  ini  dilakukan  secara  periodik bergerak  mengkuti  perubahan  waktu  sehingga pengukuran  model  bersifat  adaptif.  Kerangka threshold ini  selanjutnya  digunakan  untuk  menilai tebaran  nilai-nilai  prediksi  volume  CPO  yang dipetakan kedalamnya. Nilai-nilai threshold menjadi fungsi  pengendali  kewajaran  secara  periodik  agar terus  berada  pada  jangkauan  episentrum  yang terbentuk.  Fluktuasi  nilai-nilai  prediksi  yang  berada diluar threshold nya  dinilai  sebagai  kejutan  yang mengganggu stabilitas kinerja proses.

## METODE PENELITIAN

## Kerangka Pemikiran
Model SCDA diperlukan sebagai instrumen pengukuran  prediksi  potensi  persoalan supply CPO di  dalam  negeri.  Pengukuran  dilakukan  dengan memetakan  nilai-nilai  prediksi  volume  produksi CPO  nasional  kedalam  kerangka threshold model. Apabila  nilai-nilai  prediksi  berada  di  luar threshold (di  bawah  minimal  atau  di  atas  maksimal)  maka menunjukkan  pada  periode  prediksi  ada  potensi persoalan supply ( oversupply atau shortage ), sedangkan  bila  berada  di  dalam threshold maka menunjukkan  tidak  ada  potensi  persoalan supply . Dengan  demikian  input  model  SCDA  adalah  data nilai-nilai  periode  prediksi  dan  outputnya  adalah informasi  tentang  ada  atau  tidaknya  potensi persoalan supply. Sementara  itu,  proses  modelnya adalah  memetakan  nilai-nilai  prediksi  kedalam model  SCDA  dan  mengevaluasinya  melalui  kriteria nilai threshold (minimum dan maksimum).
Nilai-nilai  prediksi  diperoleh  dari  simulasi model  prediksi  yang  dikembangkan  dengan  teknik JST-BP. Teknik JST-BP ini dipilih dalam pemodelan  prediksi  karena  merupakan  bagian  dari teknik  komputasi  heuristik  yang  telah  dikenal  luas
memiliki  kemampuan  lebih  baik  dalam  mengenali pola data yang banyak dan tidak beraturan. Sehingga diharapkan  mampu  menghasilkan  prediksi  dengan akurasi  yang  tinggi.  Pengembangan  model  prediksi berbasis  pada  data  tahunan  historikal  volume produksi  CPO  nasional  periode  1967  hingga  2015 (Ditjenbun, 2015). Sementara itu, nilai-nilai threshold untuk  periode  prediksi  dalam  model SCDA,  dibentuk  berdasarkan  pemetaan  nilai-nilai statistik  volume  produksi  CPO  nasional  periode eksisting  dan  historikal  serta  memformulasikan rentang  nilai threshold minimum  dan  maksimum serta menariknya agar mendekati nilai rata-rata (nilai pusat pergerakan) data selama periode eksisting dan historikal.
Gambar 1.  Kerangka pemikiran pemodelan
Adapun periode yang digunakan adalah tiga tahunan dengan  asumsi  durasi  waktu  tiga  tahunan  adalah waktu  ideal  yang  cukup  bagi  setiap  stakeholder untuk menyiapkan dan mengimplementasikan regulasi.

## Tahapan Pemodelan
Adapun  tahapan  pemodelan  dalam  penelitian ini disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2.  Tahapan pemodelan
Pertama,  mengumpulkan  dan  mengolah Data. Data yang dikumpulkan dan diolah merupakan data  tahunan  volume  produksi  CPO  nasional  secara historikal  dari  tahun  1967  hingga  2015.  Data dikumpulkan dari sumber resmi Statistik Perkebunan 2015  yang  diterbitkan  oleh  Direktorat  Jenderal Perkebunan Kementerian Pertanian.
Kedua,  menghitung  nilai-nilai  parameter statistik.  Berdasarkan  data  historikal,  selanjutnya dihitung  nilai-nilai  maksimum,  minimum,  rata-rata, dan median. Nilai data tahun 2015 dianggap sebagai nilai  akhir  yang  menjadi  pembatas  antara  periode eksisting  dengan  tahun  awal  periode  prediksi.  Satu periode  ditentukan  sebagai  kurun  waktu  3  tahunan yang  dinilai  representatif  terhadap  deret  waktu tahunan  yang  digunakan  untuk  mengamati  pola sekaligus  memperhatikan  kecepatan  perubahan dalam  implementasi  kebijakan  disektor  perkebunan khususnya industri CPO nasional.
Ketiga,  melakukan  ploting  data  historikal ke  dalam control chart .  Berdasarkan  data  historikal yang  telah  dilengkapi  dengan  nilai-nilai  parameter statistik  standar,  selanjutnya  dilakukan  ploting  ke dalam control  chart (bagan  pengendali).  Ploting  ini dimaksudkan  untuk  memetakan  nilai-nilai  data kedalam  kerangka threshold yang  nilai-nilainya ditentukan  berdasarkan  pola  data  dua  periode terakhir,  yaitu  periode  eksisting,  dan  satu  periode historikal  terakhir  (periode  historikal  tepat  sebelum periode eksisting).
Keempat,  memodelkan  kerangka adaptive threshold dalam control  chart. Berbasis  pada  pola data  dua  periode  terakhir  yang  digunakan  sebagai basis  prediksi,  dan  dengan  memperhatikan  nilai akhir  dari  data  tahun  terakhir  periode  eksisting dihitung dan digambarkan threshold maksimum dan minimumnya untuk selama periode prediksi.
Kelima, merancang model prediksi JST-BP. Berbasis  data  runtun  waktu,  dilakukan  perancangan model prediksi JST-BP terbaik yang dapat diketahui melalui  parameter-parameter  kinerja  ( performance ) model  JST.  Model  jaringan  yang  merupakan representasi struktur neuron dalam lapisan- lapisannya  yang  ditentukan  secara  random  dengan beberapa  kali  pilihan  struktur  neuron  dan  jumlah lapisannya serta penggunaan fungsi aktivasi. Dengan menggunakan  parameter  kinerja  model  JST  berupa MSE  ( mean  squared  error )  training,  validasi,  dan testing,  maka  diperoleh  statistik  MSE  secara keseluruhan  dari  rancangan  model,  yang  kemudian ditentukan  untuk  struktur  neuron  dengan  MSE terkecil sebagai model yang terbaik.
Keenam,  simulasi  model  prediski  JST-BP terbaik.  Simulasi  model  prediksi  JST-BP  yang terbaik digunakan untuk menghasilkan atau membangun  nilai-nilai  prediksi  volume  CPO nasional  selama  kurun  waktu  tiga  tahun  prediksi (2016-2018).
Ketujuh, ploting nilai-nilai hasil prediksi ke dalam control  chart  adaptive  threshold. Terhadap
nilai-nilai  prediksi  hasil  simulasi  model  JST-BP, ditambahkan  ke  dalam  ploting control  chart adaptive  threshold ,  untuk  mengetahui  keberadaan prediksi  terhadap  nilai threshold maksimum  dan minimumnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemodelan  SCDA  untuk  monitoring  dan prediksi  volume  produksi  dikembangkan  untuk menjawab  pertanyaan  tentang  apakah  pergerakan volume  produksi  CPO  nasional  periode  mendatang (2016-2018)  akan  mendorong  munculnya  persoalan supply ( oversupply atau shortage )  industri  CPO nasional.  Adapun  data  yang  digunakan  untuk mengembangkan  model  SCDA  adalah  data  tahunan volume  CPO  nasional  kurun  waktu  1967  hingga 2015.  Periode  yang  digunakan  adalah:  periode eksisting,  periode  historikal,  dan  periode  prediksi, dimana  tetiap  periode  merupakan  kurun  waktu  3 tahunan, seperti disajikan dalam Gambar 3.
Gambar 3.  Periode analisis
Selanjutnya berdasarkan data periode tersebut  dihitung  nilai-nilai  parameter  statistik standar yang mencakup nilai akhir, nilai maksimum, nilai  minimum,  nilai  rerata,  dan  nilai  tengah  atau median,  untuk  periode  enam  tahun  terakhir  (satu periode  eksisting  dan  satu  periode  historikal terakhir)  diperoleh  ploting  data  dan  nilai-nilai parameter statistik standar disajikan pada Gambar 4.
Gambar  4.  Ploting  data  periode  eksisting  dan historikal
• Minimum (maks) : 21,958,119
• Maksimum (min)
: 31,284,306
• Rerata (R)
: 26,569,113 • Median (M) : 26,898,761
• Nilai Akhir (NA) :  31,284,306  =>  NA  = maks.
Pemodelan SCDA
Proses prediksi dan deteksi merupakan proses menilai  pola  perubahan  nilai-nilai  variabel  pada rentang  waktu  historis  tertentu  menuju  waktu  yang akan  datang  terhadap  kerangka  ambang  batas ( threshold )  yang  digunakan.  Nilai-nilai threshold ditentukan  berdasarkan  distribusi  nilai-nilai  periode eksisting  dan  satu  periode  historis  sebelumnya. Pergerakan nilai-nilai prediksi yang melampaui nilai threshold- nya,  merupakan  suatu  kejutan  yang mengindikasikan adanya potensi masalah yang akan merugikan.  Rentang  nilai-nilai threshold ditentukan sedemikian  rupa  sehingga  batas  kewajaran  ditarik mendekat  ke  pusat  distribusinya  (rerata).  Kenaikan maupun  penurunan  volume  produksi  CPO  nasional secara drastis atau ekstrim adalah kejutan yang akan menciptakan sentimen negatif, oleh karena itu harus dihindari.  Secara  matematis  nilai-nilai threshold ditentukan dengan formulasi:
(i) untuk NA = Maks atau NA = Min digunakan formulasi sebagai berikut: n-thres = NA -(( NA - M )/2)–  {(( Maks  -  Min )  / Maks ) *( Maks - R )} m-thres = NA +(( NA - M )/2)–  {(( Maks  -  Min )  / Maks ) *( Maks - R )}
(ii) sedangkan  untuk NA # Maks dan NA # Min digunakan formulasi sebagai berikut: n-thres = NA + {( Max - M ) / 2} m-thres = NA –{( M - Min ) / 2}
dimana: NA =  nilai akhir periode berjalan Max =  nilai  maksimum  periode  historis dan eksisting Min =  nilai  minimum periode historis dan eksisting M =  nilai  median  atau  rata-rata  periode historis dan berjalan m-thres =  nilai threshold maksimal  periode prediksi n-thres =  nilai threshold minimal  periode prediksi
Mengacu  pada  ploting  data  diatas,  diketahui bahwa  nilai  akhir  (NA)  sama  dengan  maksimum (maks),  dengan  demikian  penentuan  nilai  ambang batas  ( threshold )  maksimum  dan  minimumnya adalah menggunakan formulasi (i), yaitu: n-thres = NA –(( NA - M )/2)– {(( Maks - Min ) / Maks ) *( Maks - R )} =  31,284,306 - ((31,284,306 – 26,569,113) / 2) -
{((31,284,306 – 21,958,119) / 31,284,306) * (31,284,306 –
26,569,113)}
= 29,246,547 m-thres = NA +(( NA - M )/2)– {(( Maks - Min ) / Maks ) *( Maks - R )} =  31,284,306 + ((31,284,306 – 26,569,113) / 2) -
{((31,284,306 – 21,958,119) /
31,284,306) * (31,284,306 – 26,569,113)} = 33,322,065 selanjutnya  dilakukan  ploting  kembali,  maka menghasilkan  kerangka adaptive  threshold seperti yang disajikan pada Gambar 5.
Gambar  5.  Kerangka threshold model  SCDA prediksi 2016-2018

## Validasi Model SCDA
Validasi  model  SCDA  dilakukan  dengan cara  membandingkan  hasil  simulasi  model  SCDA pada  periode  sebelumnya  yakni  periode  histori (2007-2009),  periode  eksisting  (2010-2011),  dan periode prediksi (2012-2015).
Gambar  6. Kerangka threshold model  SCDA prediksi 2013-2015
Gambar 6 memperlihatkan  kerangka  model prediksi  2013-2015  yang  terbentuk  menghasilkan parameter  nilai-nilai threshold adalah  23.513.487 (untuk n-threshold )  dan  28.517.549  (untuk m- threshold ).  Fakta  volume  produksi  CPO  nasional yang  terjadi  pada  periode  2013-2015  yang  menjadi periode  prediksi  pada  model  tersebut,  menunjukkan berturut-turut  sebesar  27.782.004,  29.278.190,  dan 31.284.306  yang  bila  dipetakan  ke  dalam  SCDA menunjukkan  indikasi  akan  terjadinya  persoalan supply .  Prediksi  ini  ternyata  sejalan  dengan  fakta yang diungkapkan GAPKI (2013) bahwa pada 2013 industri  CPO  nasional  menghadapi  gencarnya kampanye lingkungan yang berdampak pada tekanan
ekspor  CPO  di  pasar  internasional,  dan  sepanjang Januari 2014 ekspor CPO nasional kembali  tertekan hingga  menimbulkan oversupply .  Dengan  demikian membandingkan  fakta  yang  terjadi  terhadap  hasil simulasi  model  SCDA  menunjukkan  bahwa  model SCDA valid untuk digunakan dalam monitoring dan prediksi volume produksi CPO nasional.
Keberadaan threshold minimum dan
threshold maksimum prediksi rata-rata yang terbentuk adalah proporsional (nilai tengah threshold ) tepat berada pada nilai akhir periode yang digunakan  untuk  memprediksi.  Adapun  jangkauan nilai threshold minimum  dan  maksimum  ditentukan berdasarkan  formulasi  proporsi  antara  rata-rata  tren pergerakan  historikal  menuju  eksisting  terhadap rentang  fluktuasi  yang  terjadi.  Dengan  demikian posisi  dan  besaran  jangkauan threshold akan bergerak  mengikuti  pola  dan  menariknya  ke  pusat data.  Semakin  besar  pola  fluktuasi  maka  semakin kecil  jangkauan threshold prediksi  yang  terbentuk, dan  sebaliknya  semakin  kecil  pola  fluktuasi  maka akan  semakin  besar  jangkauan threshold prediksi yang  terbentuk.  Oleh  karena  itu,  rentang threshold bersifat  dinamis  dan  adaptif  mengikuti  pola  yang diumpankan  untuk  membentuk  nilai-nilai threshold . Threshold dinamis  dan  adaptif  ini  tentu  saja  lebih mencerminkan akomodatif terhadap fakta perubahan yang  terjadi,  tidak  seperti  apabila  nilai-nilai threshold ditentukan  secara  statis  (menggunakan nilai mutlak). Hal ini relevan dengan kondisi operasi industri CPO yang dinamis dipengaruhi oleh faktor- faktor  global  dunia.  Dengan  demikian  SCDA  ini memiliki  keunggulan  karena  sifatnya  yang  dinamis dan adaptif.

## Perancangan Model Prediksi JST-BP
Rancangan  arsitektur  menentukan  baik- buruknya  suatu  model  JST  yang  dihasilkan.  Namun demikian  jumlah  dan  susunan  neuron-neuron  dalam lapisan tidak dapat ditentukan secara pasti melainkan melalui  cara  coba-coba  ( trial  and  error )  dan bergantung  pada  pengalaman  perancang  dalam mengaplikasikan JST (Heri et al., 2014). Berdasarkan  beberapa  percobaan  yang  dilakukan melalui  paramater-parameter  rancangan  model  JST- BP:
• goal =  1e-10 • learning rate =  0.01 • maxepoch =  1000 • fungsi transfer =  purelin untuk semua lapisan • algoritma =  training Levenberg- Marqurdt, performance MSE, data division Random • data input =  matrik 3x49 • data output =  matrik 1x49 • data normalized =  zScore
• validation metode =  K-Fold Cross Validation 60% training, 20%
validasi dan 20% testing • performance =  MSE
• data division
=  random
Diperoleh  hasil  struktur  model  prediksi  JST-BP terbaik yaitu ([ input ]:10:8:1[ output ]) yang berarti:
• Memiliki  total  3  layer  yakni:  1  layer input ,  1 layer tersembunyi, dan 1 layer output
• Memiliki  total  neuron  sebanyak  19,  dengan susunan: 10 neuron pada layer input, 8 neuron pada  layer  tersembunyi,  dan  1  neuron  pada layer output .
Adapun  nilai-nilai  parameter  validasi  model prediksi  JST-BP  yang  dihasilkan,  adalah  sebagai berikut: Performance  training,  testing ,  dan  validasi ditunjukkan  dalam  Gambar  7,  dimana  tingkat performance validasi terkecil dicapai pada epoch ke- 2  dengan  nilai  MSE  (kuadrat error )  sebesar 0,00032991  menunjukkan  bahwa  model  baik  untuk menghasilkan prediksi (Devi, 2012).
Gambar 7.  Grafik kinerja model
Koefisien  korelasi r yang  menunjukkan makna  kekuatan,  signifikansi,  dan  arah  hubungan antara  output  dengan  target  (Budiwati et  al., 2010) yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
• R Training  : 0,99481 atau 99,48%
• R Validasi  : 0,99961 atau 99,96%
• R Test : 0,99888 atau 99,89%
• R All : 0,99637 atau 99,64%
Dengan  demikian  seluruhnya  menunjukkan  angka korelasi r mendekati  1,  yang  berarti  korelasi  antara output  dengan  targetnya  selama  proses  training, validasi,  test,  dan  secara  keseluruhan  adalah  sangat kuat  (Budiwati et  al., 2010).  Grafik  korelasi output dengan target disajikan pada Gambar 8.
Simulasi Model Prediksi
Simulasi terhadap hasil model prediksi JST- BP,  menunjukkan  bahwa  prediksi (n) =  sim  (net, data (n) )  berturut-turut  menghasilkan  nilai  prediksi volume  CPO  nasional  P1,  P2,  dan  P3  seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Gambar 8.  Grafik korelasi output dengan target
Selanjutnya nilai-nilai hasil prediksi volume produksi minyak sawit nasional untuk tahun 2016  hingga  2018  (P1,  P2,  dan  P3)  di  ploting  ke dalam  kerangka adaptive  threshold adalah  seperti pada Gambar 9.
Gambar  9 . Ploting  hasil  prediksi  dalam  kerangka threshold adaptif
Dengan  demikian  dapat  diketahui  bahwa volume  produksi  minyak  sawit  nasional  diprediksi pada  periode  2016  akan  mengalami  penurunan  tipis sebesar  0,83%,  dan  kemudian  meningkat  3,83% pada  2017  serta  meningkat  lebih  tajam  lagi  yaitu sebesar  7,11%  pada  2018.  Pergerakan  volume produksi  ini  jika  dilihat  dari  kerangka adaptive threshold di atas maka pada tahun prediksi 2016 dan 2017  adalah  wajar  karena  masih  berada  dalam ambang  batas  (tidak  berpotensi  menimbulkan persoalan)  sedangkan  pada  tahun  prediksi  2018 adalah tidak wajar (berada di luar ambang batas).
Tabel 1 . Hasil simulasi model periode prediksi 2016-2018
Tahun 2013 2014 2015 2016 2017 2018 27.782.004 29.278.190 31.284.306 31.025.000 29.278.190 31.284.306 31.025.000 32.214.000 31.284.306 31.025.000 32.214.000 34.504.000
Potensi  peningkatan  volume  produksi  yang melebihi  ambang  batas  kewajaran  tersebut  jika dihadapkan pada tren peningkatan rata-rata permintaan  CPO  Nasional  periode  5  tahun  terakhir (2011-2015)  yang  hanya  sebesar  1,32% (diolah  dari data Ditjenbun, 2015), maka  jelas hal ini berpotensi menimbulkan  persoalan  kelebihan  volume  pasokan di  dalam  negeri.  Oleh  karena  itu  perlu  disiapkan langkah-langkah  untuk  mengatasinya,  yang  antara lain diusulkan sebagai berikut:
a. Fasilitasi  oleh  pemerintah  dalam  kemitraan internasional untuk memperlancar dan meningkatkan  kapasitas  serta  perluasan  pasar ekspor minyak sawit nasional.
b. Meninjau kembali regulasi-regulasi yang menghambat  arus  ekspor  CPO  nasional  melalui simplifikasi  administrasi  kepabeanan,  pemberian insentif  atas  pajak  maupun  biaya  keluar  komoditi CP, dan lain-lain.
c. Meninjau kembali regulasi-regulasi untuk diarahkan  mampu  mendorong  perluasan  investasi industri  hilir  CPO  nasional  secara  bertahap  dan berkelanjutan melalui insentif perpajakan, simplifikasi perijinan
usaha,
fasilitasi pengembangan  dan  pemasaran  produk-produk hilir CPO nasional, dan lain-lain.
d. Menyediakan  akses  modal  secara  kompetitif  bagi pelaku industri hilir CPO nasional.
e. Meningkatkan  dukungan  kapasitas  infrastruktur dasar bagi operasi industri hilir CPO nasional.
f. Menjamin  stabilitas  nasional  baik  keamanan, politik,  maupun  perekonomian  (tingkat  inflasi, suku bunga bank, nilai tukar rupah, dan lain-lain).
g. Mendorong  budaya  masyarakat  untuk  terus  yakin dan  bangga  dalam  utilisasi  produk  hilir  CPO nasional

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Ploting  data  pergerakan  volume  produksi CPO  periode  historikal  (2010-2012)  dan  periode eksisting  (2013-2015)  menghasilkan  nilai-nilai parameter  statistik  standar  yaitu:  minimum  = 21.958.119,  maksimum  =  31.284.306,  rerata  = 26.569.113, median = 26.898.761, dan nilai_akhir = 31.284.306.  Sementara  itu  tren  peningkatannya dalam  dua  periode  terakhir  (2010-2012  dan  2013- 2015)  menunjukkan  kecenderungan  peningkatan ekstrim.  Kecenderungan  ini  membentuk  nilai threshold maksimum  ( m-threshold =33.322.065)  dan minimum  ( n-threshold =29.246.547)  pada  parameter model  SCDA  yang  mendekat  ke  episentrum  rata- ratanya.  Selanjutnya,  hasil  simulasi  model  prediksi menunjukkan  bahwa  pada  periode  prediksi  (2016- 2018)  untuk  tahun  pertama  mengalami  penurunan tipis  yang  kemudian  meningkat  terus  menerus  pada tahun  kedua  dan  ketiga,  dimana  dari  tiga  frekuensi nilai  prediksi  tersebut  menunjukkan  perilaku  yang semula  dua  frekuensi  nilai  pertama  berada  di  dalam
threshold kemudian  satu  frekuensi  nilai  terakhir keluar  dari threshold -nya.  Hal  ini  menggambarkan bahwa  pola  volume  produksi  CPO  nasional  pada periode  prediksi  kurang  baik  sehingga  dapat mendorong terjadinya persoalan supply pada industri CPO nasional.

## Saran
Hasil  validasi  menunjukan  model  SCDA valid  digunakan  dalam  monitoring  dan  prediksi volume  produksi  CPO  nasional,  namun  demikian penentuan prediksi terjadinya persoalan supply CPO baru  diperhitungan  dari  aspek  volume  produksi nasional  dan  belum  mengakomodasi  aspek-aspek yang lain. Agar lebih komprehensif maka diperlukan pengembangan  model  SCDA  lebih  lanjut  dengan mengakomodasi faktor-faktor supply secara representatif.
Pemodelan SCDA masih perlu pengembangan  lebih  lanjut  dengan  menggunakan data  historikal  yang  horison  waktunya  lebih  rinci, agar  gradasi  pola  data  dapat  diketahui  lebih  detil. Sedangkan  untuk  model  prediksi  dapat  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  menggunakan  parameter struktur  neuron  yang  lebih  bervaiasi  dan  jumlah layer  yang lebih banyak,  karena perancangan  model JST  yang  bersifat  random  memungkinkan  untuk menemukan  model  yang  lebih  baik  pada  variasi struktur yang lebih banyak.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  terima  kasih  kepada Direktorat Jenderal Perkebunan Kementerian Pertanian  yang  telah  membantu  penelitian  ini melalui penyediaan data statistik perkebunan.

## DAFTAR PUSTAKA
Amit  G,  Kosta  YP,  Gaurang  P,  Chintan  G.  2011. Initial clasification through back propagation  in  a  neural  network  following optimization  through  GA  to  evaluate  the fitness of an algorithm. Int J Comp Sci Infor Technol . 3(1): 98-116.
Budiwati T, Budiyono A, Setyawati W, Indrawati A.
2010.  Analisis  korelasi  pearson  untuk unsur-unsur  kimia  air  hujan  di  Bandung. J Sains Dirgantara . 7(2): 101-112.
Devi  CJ.  2012.  ANN  approach  for  weather prediction  using  back  propagation. Int  J Eng Trends Technol . 3(1): 19-23.
[DPC] Director of Perennial Crops. 2013.
Conference  Program  ICEPO  2013.  Palm Oil  Industry  for  Planet  and  Prosperity. Ministry of Agriculture. Jakarta Convention Center, May 9 th 2013.
[Ditjenbun]  Direktorat  Jenderal  Perkebunan.  2015. Statistik  Perkebunan  Indonesia  ( Tree  Corp
Estate Statistics of Indonesia ) Kelapa Sawit ( Palm Oil ). Jakarta. Ditjenbun.
Febrianto  DC  dan  Mustafidah  H.  2013.  Penerapan jaringan  saraf  tiruan  untuk  mengetahui tingkat  kualifikasi  calon  siswa  pada  sistem informasi penerimaan siswa baru di MAN 2 Banjarnegara. J Informatika . 2(3): 189-197.
[GAPKI]  Gabungan  Pengusaha  Kelapa  Sawit Indonesia. 2013. Indonesia dan Perkebunan Kelapa  Sawit  dalam  Isu  Lingkungan Global. Jakarta.
[GAPKI]  Gabungan  Pengusaha  Kelapa  Sawit Indonesia.  2014.  Ekspor  CPO  Indonesia Tergerus  Dampak  Melimpahnya  Stok Minyak  Nabati  Dunia. GAPKI [internet]: News  Press  Release . (diperbaharui  2014 Feb 21. [2014 Mar 14]).
Heri  EP,  Rintis  H,  dan  Setiono.  2014.  Analisis  data runtun  waktu  debit  menggunakan  jaringan saraf  tiruan  di  DAS  Wuryantoro  pada AWLR Kecamatan Wuryantoro. Electron J Matriks . 2(2): 64-71.
Irvan M dan  Aziz M. 2015. Sistem prediksi  tagihan listrik  usaha  jasa  laundry  menggunakan jaringan  saraf  tiruan  backpropagation. J Matematika . 4(1): 58-66.
Jayalakshmi  T  dan  Santhakumaran.  2011.  statistical normalization  and  back  propagation  for classification. Int J Comp Theory Eng . 3(1): 89-93.
Jonas  EG,  Rintis  H,  dan  Setiono.  2014.  Prediksi potensi  debit  berdasarkan  data  hujan maksimum bulanan dengan metode jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation  di das alang. Electron J Matriks. 2(1): 55-62. Jumarwanto  A.  2010.  Aplikasi  jaringan  saraf  tiruan backpropagation untuk
memprediksi penyakit  THT  di  Rumah  Sakit  Mardi Rahayu  Kudus. J  Teknik  Elektro .  1(1):  11- 21.
Kartika  H.  2013.  Analisis  pengendalian  kualitas produk  cpe  film  dengan  metode statistical process  control pada  PT  MSI. J  Teknik Indus . 1(1): 50-58.
Maria  A  dan  Toni  P.  2012.  Penggunaan  jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk seleksi penerimaan  mahasiswa  baru  pada  jurusan teknik  komputer  di  Politeknik  Negeri Sriwijaya. J  Sistem  Informasi  Bisnis . 2(1):89-97.
Matondang  ZA.  2013.  Jaringan  saraf  tiruan  dengan algoritma backpropagation untuk penentuan kelulusan sidang skripsi. J Pelita Informatika . 4(1): 84-93.
Mostafaeipour A, Sedaghat A, Hazrati A, Vahdatzad MA.  2012.  The  use  of  statistical  process control  technique  in  the  ceramic  tile manufacturing:  a  case  study. Int  J  Appl Infor Syst . 2(5):14-19.
Nurul  MS,  Panji  WW,  dan  Satriya  A.  2014.
Perancangan  dan  implementasi  jaringan saraf tiruan backpropagation untuk mendiagnosa  penyakit  kulit. J  Masy Informatika . 5(10): 9-18.
[USDA]  United  States  Department  of  Agriculture. 2016. Foreign Agricultural Service, Approved  by  the  World  Agricultural Outlook  Board.  Oilseeds:  World  Markets and  Trade.  [internet].  [Data  Created  9  Feb 2016]. Tersedia di: http://apps.fas.usda.gov/ psdonline/ .