## PEMODELAN NILAI TUKAR PETANI SUBSEKTOR HORTIKULTURA DI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT MENGGUNAKAN TIME SERIES BOX JENKINS

## MODELING OF FARMERS’ TERMS OF TRADE IN HORTICULTURE SUBSECTOR IN NUSA TENGGARA BARAT PROVINCE USING TIME SERIES BOX JENKINS
Baiq Rika Ayu Febrilia * , Rifani Nur Sindy Setiawan
Program Studi Agribisnis Jurusan Sosial Ekonomi Fakultas Pertanian Universitas Mataram, Jalan Majapahit No. 62 Gomong, Kec. Selaparang, Kota Mataram, Nusa Tenggara Barat *Email Penulis korespondensi: rika.febrilia@unram.ac.id

## ABSTRAK
Nilai  Tukar  Petani  (NTP)  merupakan  indikator  penting  yang  digunakan  untuk  mengukur kesejahteraan  petani.  Oleh  karena  itu,  pemodelan  terhadap  NTP  perlu  dilakukan  untuk mengamati pergerakannya dari waktu ke waktu dalam rangka mengantisipasi kemungkinan yang terjadi. Pemodelan NTP dapat dilakukan dengan menggunakan time series Box-Jenkins. Data  yang  digunakan  adalah  data  bulanan  NTP  subsektor  hortikultura  di  Provinsi  Nusa Tenggara Barat dari bulan Januari 2017 hingga Desember 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  model  terbaik  yang  diperoleh  adalah  model  ARIMA  (0,2,1).  Berdasarkan  hasil peramalan,  diperoleh  informasi  bahwa  NTP  subsektor  hortikultura  mengalami  peningkatan untuk satu tahun ke depan.
Kata Kunci: Nilai Tukar Petani (NTP), Permodelan, Time Series

## ABSTRACT
Farmers' Terms of Trade (FTT) is an important indicator used to measure the welfare of farmers.  Therefore,  modeling  of  NTP  needs  to  be  done  to  observe  its  movement  from time to time in order to anticipate the possibility that it might occur. NTP modeling can be done using the Box-Jenkins time series. The data used is monthly NTP data for the horticulture subsector in West Nusa Tenggara Province from January 2017 to December 2021. The results show that the best model obtained is the ARIMA model (0,2,1). Based on  the  forecasting  results,  information  is  obtained  that  the  NTP  in  the  horticulture subsector will increase for the next year.
Keywords: : Farmers’ Terms of Trade (FTT), Modeling, Time Series

## PENDAHULUAN
Nilai Tukar Petani (NTP) merupakan salah satu komponen yang dapat digunakan dalam mengukur seberapa besar tingkat kesejahteraan dari petani (Pradana, Rahmalia & Prahastia, 2020). NTP dijadikan sebagai ukur karena NTP begitu terkait dengan kemampuan petani dalam membiayai  kebutuhan  rumah  tangganya  melalui  daya  belinya.  Dengan  kata  lain,  NTP mengindikasikan suatu hubungan yang terjadi antara hasil pertanian yang dijual oleh petani dengan barang dan jasa yang mampu dibeli oleh petani tersebut (Nirmala, Hanani & Muhaimin, 2016).  Hal  ini  berarti,  jika  petani  memiliki  pendapatan  yang  lebih  besar  dari  peningkatan produksi pertanian yang kemudian memberikan dampak kepada daya beli yang dimilikinya,
maka hal ini menunjukkan bahwa terdapat kenaikan pendapatan petani atau kemampuan yang dimiliki petani lebih baik (Keumala & Zainuddin, 2018).
NTP diperoleh dengan menghitung perbandingan antara indeks harga yang diterima oleh petani  (IT)  dan  indeks  harga  yang  dibayar  petani  (IB).  IT  adalah  indeks  yang  didapat  dari indikator tingkat  pendapatan produsen petani, sedangkan  IB diperoleh  dari  kebutuhan yang diperlukan  oleh  petani  baik  dari  apa  yang  dikonsumsi  maupun  biaya  produksi.  Adapun indikator yang digunakan pada IT adalah data kuantitas  produksi, harga produsen dan nilai komoditas  pertanian  yang  dijual.  Sedangkan  indikator  yang  digunakan  pada  IB  adalah pengeluaran konsumsi rumah tangga, biaya produksi dan penambahan barang modal (BPS, 2021).
Nilai  IT  NTP  diperoleh  dari  beberapa  subsector  pertanian,  seperti  subsektor  tanaman pangan,  tanaman  hortikultura,  tanaman  perkebunan  rakyat,  peternakan  dan  perikanan. Subsektor hortikultura merupakan salah satu subsektor dengan penyumbang nilai NTP terbesar dibandingkan subsektor lainnya. Berdasarkan data terbaru Bulan April 2023 yang diperoleh dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  NTB,  nilai  NTP  subsektor  hortikultura  sebesra 140,06 dan nilai ini merupakan nilai tertinggi dibandingkan subsektor lainnya. BPS Provinsi NTB juga merilis berita bahwa NTP pada Bulan April 2023 sebesar 111,90 atau naik sebesar 1,15  persen  dibandingkan  bulan  sebelumnya  (BPS  NTB,  2023).  Oleh  karena  subsektor hortikultura  merupakan  subsector  yang  penting,  maka  subsector  ini  perlu  mendapatkan perhatian  lebih.  Untuk  melihat  pergerakan  NTP  pada  subsector  ini  sekaligus  mencegah kemungkinan  buruk  yang  dapat  terjadi  terhadap  NTP  secara  meluruh,  maka  diperlukan pemodelan NTP.
Salah satu metode yang dapat digunakan dalam memodelkan NTP adalah dengan metode time series box Jenkins atau biasa juga dikenal sebagai ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ). Dalam ARIMA, data yang digunakan adalah satu variabel dependen dari data  sebelumnya  (masa  lalu)  hingga  data  saat  ini  terhadap  waktu  yang  akan  dilakukan peramalan  dalam  jangka  pendek  (Desvina  &  Meijer,  2018).  Peramalan  NTP  dengan menggunakan  metode  ARIMA  telah  dilakukan  oleh  Desvina  &  Meijer  (2018)  untuk meramalkan NTP di Provinsi Sulawesi Utara. Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Pradana, Rahmalia & Prahastini (2020) juga melakukan peramalan NTP di Kabupaten Lamongan. Oleh karena ARIMA merupakan metode yang cocok digunakan dalam peramalan, maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan nilai tukar petani subsektor hortilultura di Provinsi Nusa Tenggara Barat dengan menggunakan time series Box-Jenkins.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh melalui laman  http://bps.go.id  tentang  Nilai  Tukar  Petani  Tanaman  Hortikultura.  Data  yang digunakan  merupakan  data  bulanan  pada  Januari  2017  hingga  Desember  2021.  Pada penelitian  ini,  data  Nilai  Tukar  Petani  Tanaman  Hortikultura  akan  dimodelkan  dengan menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins. Adapun beberapa langkah yang dilakukan dalam  pemodelan  data  menggunakan  metode  ARIMA  Box  Jenkins  adalah  sebagai berikut:
1. Melakukan identifikasi model.
2. Pengujian parameter.
3. Pemeriksaan diagnostik.
4. Pemodelan data menggunakan model terbaik

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam  identifikasi  model  menggunakan  metode ARIMA Box Jenkis adalah melihat tren pola dari time series plot dan nilai Rounded Value (lambda). Berikut ini adalah hasil time series plot pada data Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultura.
Gambar 1. Time Series Plot Data Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultura
Pada  Gambar  1  menunjukkan  bahwa  pola  data  memiliki  pola  tren  menurun  sejak januari 2017 hingga desember 2019. Namun, sejak awal 2020 pola data Nilai Tukar Petani Tanaman  Hortikultura  mengalami  peningkatan  yang  tajam,  hal  ini  bisa  dikarenakan adanya pandemi Covid-19. Secara visual plot data yang memiliki kecenderungan turun menunjukkan bahwa data belum stasioner dalam mean.
Data dapat digunakan untuk pemodelan apabila telah stasioner dalam mean maupun varians. Jika data belum stasioner dalam varian maka dibutuhkan transformasi, sedangkan apabila data belum stasioner dalam mean maka perlu dilakukan differencing (Pamungkas dan Wibowo, 2018) . Selajutnya pada Gambar 2 berikut akan ditampilkan plot Box-Cox dari data Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultura.
Gambar 2. Plot Box-Cox Data Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultuta
Pada Gambar 2 menunjukkan bahwa Rounded Value pada data Nilai Tukar Tanaman Petani Hortikultuta sebesar -4,00. Dari nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa data belum stasioner  dalam  varians.  Data  yang  telah  stasioner  dalam  varians  seharusnya  memiliki nilai Rounded Value sebesar 1 atau lebih besar dari 1 Sehingga data Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultura harus di dilakukan transformasi agar data stasioner dalam varians.
Transformasi  yang  dilakukan  adalah 1 (𝑍 𝑡 ) 4 .  Berikut  ini  adalah  plot Box-Cox setelah dilakukan transformasi.
Gambar 3. Plot Box--Cox Data Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultura Setelah dilakukan transformasi
Berdasarkan  Gambar  3,  dapat  dilihat  bahwa Rounded  Value setelah  dilakukan transformasi adalah sebesar 1,00. Hal tersebut menunjukkan bahwa data telah stasioner dalam varian. Langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian kestasioneran data dalam mean yang dapat dilihat melalui plot ACF ( Autocorrelation Function ). Berikut ini adalah ACF dari data Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultura.
Gambar 4. Plot ACF Data Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultura
Berdasarkan  Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  lag  mengalami dies  down (pola  lag mengalami penurunan secara perlahan) dan terdapat 4 lag pertama melewati garis. Garis
tersebut  adalah  selang  kepercayaan  atau  batas  signifikan  autokorelasi.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa masih terdapat autokorelasi dan data belum stasioner dalam mean. Sehingga  dibutuhkan differencing agar  data  memenuhi  kriteria  stasioner  dalam  mean. Berikut  ini  akan  ditampilkan  time  series  plot  dan  ACF  dari  data  yang  telah  dilakukan differencing sebanyak 2 kali.
Gambar 5. Time Series Plot Data Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultura Setelah dilakukan differencing 2 kali
Gambar 6. Plot ACF Data Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultura Setelah dilakukan differencing 2 kali
Berdasarkan  Gambar  5  dan  6  dapat  dilihat  bahwa  time  series  plot  data  NTP  (Nilai Tukar Petani) Tanaman Hortikultura sudah tidak memiliki tren naik ataupun turun. Plot ACF sudah tidak memiliki pola dies down ataupun tidak terdapat banyak lag yang keluar selang kepercayaan atau batas signifikan autokorelasi. Hal tersebut menunjukkan bahwa data  telah  stasioner  dalam  mean.  Setelah  data  stasioner  dalam  mean  dan  varian, selanjutnya dapat dilakukan pendugaan model sementara dengan melihat plot ACF dan PACF. Berdasarkan plot ACF dan PACF pada Gambar 6 dan 7, didapatkan model dugaan sementara adalah ARIMA(1,2,1), ARIMA(1,2,0), ARIMA(0,2,1)
Gambar 7. Plot PACF Data Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultura Setelah dilakukan differencing 2 kali
Setelah  didapatkan  model  dugaan  sementara,  kemudian  dilakukan  pengujian signifikansi  parameter.  Pengujian  signifikansi  parameter  digunakan  untuk  mengetahui apakah  parameter  pada  model  dugaan  awal  telah  signifikan  terhadap  model,  sehingga layak  untuk  dijadikan  model  untuk  melakukan  peramalan.  Uji  signifikansi  parameter yang digunakan adalah student-t , dengan kriteria tolak H 0 apabila nilai p-value kurang dari α sebesar 0,05
Tabel 1. Uji Signifikansi Parameter Model Type Coef p-value ARIMA(1,2,1) AR(1) 0,0475 0,742 MA(1) 0,9576 0,000 ARIMA(1,2,0) AR(1) -0,5118 0,000 ARIMA(0,2,1) MA(1) 0,9598 0,000 Tabel 2. Pengujian Asumsi White Noise Model Residual Lag 𝜒 2 p-value ARIMA(1,2,0) 12 4,8 0,940 24 15,5 0,876 36 18,4 0,991 48 21,1 1,000 ARIMA(0,2,1) 12 7,7 0,744 24 14,0 0,927 36 15,8 0,998 48 18,2 1,000
Berdasarkan Tabel 1 dapat diketahui bahwa pada model ARIMA(1,2,0) dan ARIMA(0,2,1) semua parameter signifikan karena memiliki nilai p.value yang lebih kecil dari α  sebesar 0,05. Sedangkan pada model ARIMA (1,2,1) terdapat 1 parameter yang tidak signifikan yaitu parameter AR(1) yang memiliki nilai p.value yang lebih besar dari α  sebesar 0,05. Setelah
dilakukan  uji  signifikansi  parameter,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pemeriksaan diagnostik. Pemeriksaan diagnostik dilakukan untuk menguji apakah residual sudah memenuhi asumsi white noise dengan menggunakan L-Jung Box Test (Iqbalullah dan Winahju, 2014) . Pada Tabel 2 berikut ditampilkan hasil pengujian asumsi residual model.
Pada Tabel 2 tentang pengujian asumsi white noise menunjukkan bahwa pada kedua model, pada setiap lag 12, 24, 36, dan 48 memiliki nilai p.value yang lebih besar dari 0,05. Sehingga dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  residual  model  ARIMA(1,2,0)  dan  ARIMA(0,2,1)  telah memenuhi asumsi white noise. Langkah selanjutnya adalah menentukan model terbaik dengan menggunakan kriteria SSE dan MSE.
Tabel 3. Pemilihan Model Terbaik Model SSE MSE ARIMA(1,2,0) 4,23 x 10 -16 7,41 x 10 -18 ARIMA(0,2,1) 3,18 x 10 -16 5,57 x 10 -18
Berdasarkan Tabel 3 dapat diketahui bahwa nilai SSE dan MSE pada model ARIMA(0,2,1) lebih kecil dibandingkan SSE dan MSE pada model ARIMA(1,2,0). Sehingga dapat ditarik kesimpulan  bahwa  model  ARIMA(0,2,1)  dipilih  untuk  menjadi  model  terbaik  dalam meramalkan Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultura di Provinsi Nusa Tenggara Barat. Dari  model  tersebut,  berikut  adalah  hasil  peramalan  Nilai  Tukar  Petani  Tanaman Hortikultura di Provinsi Nusa Tenggara Barat pada tahun 2022.
Tabel 4. Hasil Peramalan Nilai Tukar Petani Tanaman Hortikultura di Provinsi Nusa Tenggara Barat pada tahun 2022 Bulan Peramalan Bulan Peramalan Jan 106,169 Juli 109,649 Feb 106,711 Agust 110,288 Mar 107,268 Sep 110,945 Apr 107,839 Okt 111,623 Mei 108,426 Nov 112,321 Juni 109,029 Des 113,042
Pada  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  hasil  peramalan  Nilai  Tukar  Petani  Tanaman Hortikultura  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  mengalami  peningkatan  jika  dibandingkan dengan  tahun-tahun  sebelumnya.  Pola  tersebut  serupa  dengan  hasil  NTP  di  Provinsi Sulawesi Utara yang diramalkan oleh Sorlury, Mongi & Nainggolan (2022).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  data  yang  telah  dilakukan,  disimpulkan  bahwa  model  terbaik  yang digunakan  untuk  peramalan  Nilai  Tukar  Petani  Tanaman  Hortikultura  di  Provinsi  Nusa Tenggara Barat adalah ARIMA (0,2,1). Model tersebut telah memenuhi asumsi uji signifikansi parameter, pemeriksaan diagnostik, dan memiliki nilai SSE serta MSE yang paling kecil jika dibandingkan  dengan  model  lainnya.  Untuk  nilai  peramalan  Nilai  Tukar  Petani  Tanaman Hortikultura menunjukkan kenaikan dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS NTB. (2023). Perkembangan Nilai Tukar Petani April 2023. BPS NTB. Mataram. https://ntb.bps.go.id/pressrelease/2023/05/02/886/ntb--april-2023--perkembangan- nilai-tukar-petani.html
Desvina,  A.  P.,  &  Meijer,  I.  O.  (2018).  Penerapan  Model  ARCH/GARCH  untuk Peramalan Nilai Tukar Petani. Jurnal Sains Matematika dan Statistika , 4 (1), 43-54. Iqbalullah, J., & Winahju, W. S., (2014). Peramalan Jumlah Penumpang Pesawat Terbang Di  Pintu  Kedatangan  Bandar  Udara  Internasional  Lombok  Dengan  Arima  Box- Jenkins, Arimax, Dan Regresi Time Series. Jurnal Sains dan Seni Pomits 3 (2) , 212- 217. 10.12962/j23373520.v3i2.8138.
Keumala,  C.  M.,  &  Zainuddin,  Z.  (2018).  Indikator  kesejahteraan  petani  melalui  nilai tukar  petani  (NTP)  dan  pembiayaan  syariah  sebagai  solusi. Economica:  Jurnal Ekonomi Islam , 9 (1), 129-149.
Nirmala,  A.  R.,  Hanani,  N.,  &  Muhaimin,  A.  W.  (2016).  Analisis  faktor  faktor  yang mempengaruhi nilai tukar petani tanaman pangan di Kabupaten Jombang. Habitat , 27 (2), 66-71.
Pamungkas,  M.  B.,  &  Wibowo,  A.  (2019).  APLIKASI  METODE  ARIMA  BOX- JENKINS  UNTUK  MERAMALKAN  KASUS  DBD  DI  PROVINSI  JAWA TIMUR. The Indonesian Journal of Public Health , 13 (2), 183–196. https://doi.org/10.20473/ijph.v13i2.2018.183-196
Pradana,  M.  S.,  Rahmalia,  D.,  &  Prahastini,  E.  D.  A.  (2020).  Peramalan  Nilai  Tukar Petani Kabupaten Lamongan dengan Arima. J. Mat , 10 (2), 91-104.
Sorlury,  F.  N.,  Mongi,  C.  E.,  &  Nainggolan,  N.  (2022).  Penggunaan  Model Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  Untuk  Meramalkan  Nilai Tukar Petani (NTP) di Provinsi Sulawesi Utara. d'CARTESIAN: Jurnal Matematika dan Aplikasi , 59-66.