## PENDUGAAN MODEL PERAMALAN HARGA EKSPOR KOPI INDONESIA

## ESTIMATION FORECASTING MODEL FOR THE EXPORT PRICE OF INDONESIAN COFFEE

## Emlan Fauzi, Wawan Eka Putra, Andi Ishak dan Herlena Bidi Astuti
Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Bengkulu
Email : emlan.81@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  model  peramalan  terbaik  untuk  harga  ekspor kopi  Indonesia.  Data  yang  digunakan  dalam  kajian  ini  adalah  data  bulanan  harga  kopi  dari bulan  Januari  2012  sampai  dengan  September  2019.  Tiga  model  peramalan  harga  yang digunakan  yaitu  moving  avergae,  pemulusan  eksponensial  tunggal  dan  trend  analisis diterapkan  untuk  menentukan  model  terbaik  berdasarkan  nilai  MAPE,  MAD,  dan  MSE terendah. Hasil penelitian menunjukkan model yang terbaik untuk meramalakan harga ekspor kopi  adalah  model  moving  average  (MA1)  karena  memiliki  nilai  MAPE,  MAD  dan  MSE terkecil dibandingkan dengan model lainnya.
Kata kunci: Harga; Kopi; Peramalan; Ekspor

## ABSTRACT
This  study  aims  to  examine  the  best  forecasting  model  for  the  export  price  of Indonesian coffee. The data used in this study are monthly data on coffee prices from January 2012  to  September  2019.  Three  price  forecasting  models  used  are  moving  average,  single exponential smoothing and trend analysis are applied to determine the best model based on the lowest MAPE, MAD, and MSE values. The results showed the best model for forecasting the  export  price  of  coffee  is  the  moving  average  (MA1)  model  because  it  has  the  smallest MAPE, MAD and MSE values compared to other models.
Keywords: Price; Coffee; Forecasting; Export

## PENDAHULUAN
Kopi merupakan produk perkebunan yang  mempunyai  peluang  pasar,  baik  di dalam negeri maupun di luar negeri. Sejak tahun  1984  pangsa  ekspor  kopi  Indonesia di  pasar  kopi  internasional  menduduki nomor  tiga  tertinggi  setelah  Brazilia  dan Kolombia,  bahkan  untuk  kopi  jenis  robusta ekspor  Indonesia  menduduki  peringkat
pertama  di  dunia.  Sebagian  besar  ekspor kopi  Indonesia  adalah  jenis  kopi  robusta (94%),  dan  sisanya  adalah  kopi  jenis arabika (Chandra et al, 2013).
Pada  era  liberalisasi  perdagangan saat ini, sebenarnya menjadi peluang bagi perdagangan  kopi  robusta  Indonesia  di pasar internasional.Hambatan ekspor dalam  bentuk  tarif  berangsur-angsur  akan
hilang dan hal ini akan mengurangi  beban eksportir kopi nasional, yang selanjutnya   juga  akan  menguntungkan petani kopi Indonesia (Yahmadi, 2005).
Kondisi  ekspor  kopi  Indonesia mempunyai  daya  saing  yang  kuat,  selain itu  komoditas  bijikopi  Indonesia  mampu merebut pangsa pasar komoditas biji kopi di pasar global serta trend ekspor biji kopi
Indonesia mempunyai trend yang menguat dari  tahun  2002  hingga  tahun  2017,  serta Indonesia  mempunyai  biaya  produksi  biji kopi  yang  rendah  dibandingkan  Brazil danVietnam dan mempunyai kondisifaktor yang mendukung daya saing ekspor  kopi  Indonesia  di  pasar  global (Alexander dan Nadapdap, 2019).
Pada  tahun  2009  volume  ekspor kopi robusta Indonesia meningkat menjadi 434.430  ton  dari  tahun  sebelumnya  2008 sebanyak  348.187  ton.  Kemudian  pada tahun  2011  volume  ekspor  kopi  robusta Indonesia  menurun  menjadi  265.368
ton. Nilai ekspor kopi Indonesia
berfluktuatif.  Fluktuasi  nilai  ekspor  lebih dipengaruhi  oleh   perubahan  harga  kopi dibandingkan  dengan   perubahan  volume ekspor  (AEKI,  2012).Sehingga  apabila situasipasar  internasionaltidak  menentu dampaknya  akansangat  dirasakan  oleh petani  kopi  rakyat.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan  upaya  penting  untuk  menjaga stabilitas  ekspor  kopi  adalah  dengan memonitoring harga ekspor dan
peramalan  ekspor.  Dengan  mengetahui harga ekspor dimasa lalu maka akan dapat menduga  harga  ekspor  dimasa  yang  akan datang.  Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka tujuan  dari  kajian  ini  adalah  menentukan modelyang terbaik untuk peramalan harga ekspor kopi indonesia.

## METODE PENELITIAN
Kajian ini menggunakan data bulanan  harga  ekspor  kopi  indonesia dalam  dolar  per  kilogram  (US$/kg)  yang terdiri  dari  93  periode(bulan).  Sumber data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder,  yaitu  data  yang diperoleh  dari  pihak  lain,  dan  diolah kembali  untuk  kepentingan  kajian  ini yaitu  data  harga  ekspor  kopibulanan selama  bulan  Januari  2012  hingga September  2019.  Dalam  menganalisis harga ekspor kopi indonesia ini digunakan metode forecasting (peramalan) yaitu:

## Rata-rata Bergerak (Moving Average)
Peramalan rata-rata bergerak menggunakan  sejumlah  data  aktual  masa lalu untuk menghasilkan peramalan. Rata- rata  bergerak  berguna  jika  kita  dapat mengasumsikan  bahwa  permintaan  pasar akan stabil sepanjang masa yang diramalkan(Gaspersz, 2008). Secara matematis,  rata-rata  bergerak  sederhana
(merupakan  prediksi  permintaan  periode mendatang) dinyatakan sebagai berikut:
S t+1 =  permalan periode ke t +1 X t =  data periode ke t n       =  jangka waktu Moving  averages dan  nilai  n
merupakan  banyaknya  periode  dalam  1+ t
rata-rata bergerak (Garpersz, 2008).
Penghalusan Eksponensial ( Single
Exponential Smoothing )
Penghalusan eksponensial
merupakan  metode  peramalan  rata-rata bergerak denganpembobotan yang
canggih  tetapi  masih  mudah  digunakan.
Metode  ini  menggunakan  pencatatan datamasa lalu yang sangat sedikit. Rumus penghalusan  eksponensial  dasar  dapat ditunjukkan sebagaiberikut:
dengan: F t = peramalan baru Ft-1   = peramalan sebelumnya Α = konstanta penghalusan (pembobotan) (0 = a = 1)
At-1 = permintaan aktual periode lalu
Konstanta penghalusan untuk
penerapan  di  bidang  bisnis  biasanya
berkisar dari 0,05 hingga 0,5. Pendekatan penghalusan eksponensial mudah digunakan  dan  telah  berhasil  diterapkan pada hampir setiap jenis bisnis. Walaupun demikian, nilai yang tepat untuk konstanta penghalusan  dapat  membuat  diferensiasi antara  peramalan  yang  akurat  dan  yang tidak  akurat.  Nilai  a  yang  tinggi  dipilih pada  saat  rata-rata  cenderung  berubah.
Nilai  a  yang  rendah  digunakan  saat  rata- rata  cukup  stabil.  Tujuan  pemilihan  suatu nilai  untuk  konstanta  penghalusan  adalah mendapatkan peramalan yang akurat.

## Analisis Tren (Trend Analysis)
Teknik  ini  mencocokkan  garis  tren pada serangkaian data masa lalu, kemudianmemproyeksikan garis pada masa  datang  untuk  peramalan  jangka menengah atau jangka panjang.
dengan: ŷ    =  nilai terhitung dari variabel yang akan diprediksi (variabel terkait) a    =  persilangan sumbu y b    =  kemiringan garis regresi (tingkat perubahan pada y untuk perubahan yang terjadi di x) x    =  variabel bebas
x =  nilai variabel bebas yang diketahui
y =  nilai variabel terkait yang diketahui
X =  rata-rata nilai x
Y =  rata-rata nilai y n =  jumlah data atau pengamatan

## Pengukuran Akurasi Hasil Peramalan
Menurut Hanke dan Wichern
(2005),  ukuran  akurasi  hasil  peramalan ada 2 ukuran  yang biasa digunakan,  yaitu rata-rata  deviasi  mutlak  ( Mean  Absolute
Devitation = MAD) dan rata- rata kuadrat
kesalahan  ( Mean  square  error =  MSE) .
Lebih  lanjut  Nasution  &  Prasetyawan, (2008);  Krajewski  and  Ritzman,  (1993)
menyatakan bahwa Indikator yang digunakan dalam penentuan model peramalan terbaik adalah rata-rata kesalahan absolut (MAD), rata-rata kesalahan  kuadrat  (MSE),  dan  rata-rata persentase kesalahan absolut (MAPE).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran
Harga Ekspor Kopi

## Indonesia
Volume  ekspor  kopi  Indonesia  per April 2019 mencapai 94,5 ribu ton dengan nilai  sebesar  US$259,5  juta.  Sementara itu,  tahun  2018,  volume  ekspor  sebesar 280  ribu  ton  menurun  sebesar  40  persen dibandingkan  tahun  sebelumnya.  Nilai ekspor  2018  juga  menurun  dari  US$1,2 miliar  menjadi  US$817,8  juta  (BPS, 2019).Nilai  ekspor  kopi  yang  relatif fluktuatif  sangat  dipengaruhi  oleh  harga kopi  dunia.  Harga  tersebut  terdapat
komponen  trend  dan  variasi  musiman. Komponen  trend  dikenali  dengan  adanya kenaikan atau penurunan series yangmonoton atau pun adanya ketidakstabilan pada nilai rata-rata, sementarafaktor musiman berkaitan dengan  fluktuasi  periodik  yang  berulang dalamwaktu  satu  tahun  yang  disebabkan oleh  temperatur,  curah  hujan,  bulan padasuatu  tahun,  dan  lain-lain.  Tabel  1 menunjukkan  ringkasan  statistik  dari dataharga ekspor kopi indonesia.
Dari  Tabel  1  diketahui  bahwa  nilai rata-rata harga ekspor kopi dari periodeJanuari  2012  hingga  september 2019  terus  mengalami  fluktuasi  harga. Sementara,untuk penyimpangan data tersebut  terhadap  rata-ratanya  relatif bervariasiyakni berkisar antara nilai 0,122 hingga 0,752.

## Tabel 1. Hasil Ringkasan Statistik Dari Dataharga Ekspor Kopi Indonesia Bulanan
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Mean 3,047 2,246 2,721 2,439 2,467 2,562 3,103 2,669 Standar Deviasi 0,608 0,247 0,305 0,273 0,177 0,122 0,752 0,356 Sumber: Data diolah, 2019

## Hasil Estimasi Model Peramalan
Untuk  melihat  harga  ekspor  kopi indonesia  pada  beberapa  waktu  ke  depan dapat digunakan beberapa metode
peramalan,  antara  lain  Metode  Moving Average(MA), Metode Exponential
Smoothing  dan  Analisis  Trend.  Berikut
analisis  dan  peramalan  data  ekspor  lada indoensia:

## Metode Moving Average (MA)
Berdasarkan  dari  ketiga  gambar tersebut,  terlihat  bahwa  garis  yang mewakili  nilai  peramalan  yang  hampir
berhimpit  atau  paling  mendekati  garis yang  mewakili  nilai  aktual  adalah  nilai peramalan  yang  dihasilkan  oleh  MA(1).
Sementara  untuk  nilai  peramalan  yang dihasilkan  oleh  MA(2)  dan  MA(3)  tidak terlalu  berhimpit  dengan  garis  yang mewakili  nilai  aktualnya  seperti  terlihat pada gambar 1.
MA(1)  merupakan  model  yang menghasilkan  nilai  ramalan  palingbaik.
Interpretasi  secara  visual  tersebut  sejalan dengan  hasil  yang  diperolehberdasarkan nilai MSE, MAPE dan MAD seperti yang disajikan Tabel 2.
Berdasarkan Tabel 2, didapat bahwa MA(1)  memiliki  nilai  MSE  terkecil dibandingkan  dengan  MA(2)  dan  MA(3).
Begitu  juga  dengan  nilai  MAPE  dan
MAD.    Dengan  demikian,  untuk  kasus peramalan  jumlah  harga  ekspor  kopi indonesia  model  Moving  Average  yang sesuai  yakni  MA(1)  dengan  nilai  ramalan harga  ekspor  untuk  periode  ke-94  (Bulan Oktober
2019), yakni sebesar 1,961US$/kg.  Hasil  peramalan  tersebut menginformasikan  bahwa  harga  ekspor kopi  indonesia  pada  Bulan  Oktober 2019yaitusebesar1,961  US$  per  kilogram atau  sama  dengan  bulan  sebelumnya. Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian Sukiyono dan Rosdiana (2018), yang  menyatakan  model  MA  adalah modelterbaik  untuk  meramalkan  harga beras  pada  tingkat  pedagang  besar  di Provinsi Bengkulu.
Gambar 1. Hasil Estimasi Model Peramalan dengan Model Moving Average

## Tabel 2. Perbandingan Hasil Ramalan dengan Model MA
MA(1) MA(2) MA(3) Nilai Error pada Metode MA MAD 0,19 0,27 0,33 MSE 0,12 0,28 0,46 MAPE 6,71 9,25 11,34 Nilai Peramalan (US$/kg) 1,961 2,158 2,343
Sumber: Data diolah, 2019 - 5,000 10,000 1 20395877 Valu e Time Forecasting Demand Forecast - 5,000 10,000 1 1733496581 Valu e Time Forecasting Demand Forecast MA (1) MA (2) MA (3) - 5,000 10,000 1 17 33 49 65 81 Valu e Time Forecasting Demand Forecast
Penghalusan Eksponensial (Single Exponential Smoothing) Menurut Render dan Heizer (2005),penghalusan exponential adalah
teknik    peramalan  rata-rata  bergerak denganpembobotan  dimana  data  diberi bobot  oleh  sebuah  fungsi exponential.
Metode  ini  hanya  mampu  memberikan ramalan  satu  periode  ke  depan  dan  cocok untuk  data  yang  mengandung  stationer.
Metode  ini  membutuhkan  nilai  alfa  (α) sebagai  nilai  parameter  pemulusan.  Nilai α  dilakukan  dengan  membandingkan menggunakan  interval    pemulusan  antara 0 < α <1, yaitu α (0,1 sampai dengan 0,9).
Hasil estimasi model dengan menggunakan berbagai tingkat α disajikan pada Tabel 3.
Berdasarkan  tabel  3  terlihat  bahwa perhitungan dengan membandingkan nilai α  maka  didapat  koefisien  α  sebesar  0,9 yang  memiliki  nilai  MAD  terkecil  yaitu sebesar  0,19,  nilai  MSE  sebesar  0,12  dan MAPE  sebesar  6,85.  Persamaan  yang terbentuk adalah S t = 0,9y t + (1 – 0,9) S t-1 .
Dari  persamaan  tersebut  maka  dapat ditentukan  nilai  peramalan  satu  periode berikutnya  yaitu  bulan  Oktober  2019 sebesar  2,004US$/kgharga  ekspor  kopi indonesia.Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  penelitian  Sukiyono,  (2018)  yang menyatakan bahwa Metode Single
Exponential  dengan  α  =0.9,  dimana perolehan  nilai  MSE  sebesar  26005.1, MAD  sebesar  120.2,  dan  MAPE  sebesar 120.2.
Tabel  3.  Hasil  Perbandingan  Nilai  Kesalahan  Metode  Single  Eksponential  Smoothing dengan Nilai α Berbeda-Beda.
Alfa (α) MAD MSE MAPE 0,1 0,32 0,22 12,50 0,2 0,25 0,15 9,39 0,3 0,25 0,15 9,39 0,4 0,24 0,13 8,81 0,5 0,23 0,12 8,25 0,6 0,22 0,12 7,79 0,7 0,21 0,12 7,40 0,8 0,20 0,12 7,09 0,9 0,19 0,12 6,85 Sum ber: Data diolah, 2019

## Analisis Tren (Trend Analysis)
Berdasarkan  pola  hubungan  linier antara  harga  ekspor  kopi  sebagai  variabel dependen  dan  periode  waktu  sebagai variabel independen, terlihat bahwa
hubungan variabel tersebut berada diantara  garis  lurus,  berarti  residual berdistribusi  normal  dengan    rata-rata mendekati nol. Dengan nilai MSE sebesar
0,217, nilai  MAD sebesar 0,309 dan nilai
0,000 2,000 4,000 6,000 0 20 40 60 80 100 Regression Series1 Linear (Series1)
MAPE  sebesar  11,39.  Pergerakan  grafik peramalan  menggunakan  metode  trend analysis  dengan  model  regresi  linier sederhana  dengan  harga  ekspor  kopi indonesia  sebagai  dependent  variabel  dan periode waktu sebagai indpendent variabel disajikan pada gambar 2.

## Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan metode terbaik dilakukan dengan  membandingkan  nilai MSE,
MAPE  dan  MAD  dari  masing-  masing metode yang terpilih. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 menunjukkan bahwa berdasar kriteria MSE,  MAD dan MAPE, modelyang  paling  baik  digunakan  untuk meramalkanharga  eksporkopi  indonesia adalah  metode  MA  1.  Harga  ekspor  kopi indonesia  ramalan  pada  Bulan  oktober 2019  diperoleh sebesar  US$.  1,961. Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian Sukiyono  et  al  (2018);  Novanda  et  al
(2018);  Putri  et  al  (2019);  Eka  Ferri
Indayani (2009) dan Mei Taripar Pardamean
(2010) yang  menyatakan  bahwa  model yang terbaik dari dari banyak model yang digunakan dalam peramalan adalah model MA dan ARIMA.
Gambar 2. Grafik Trend Analysis Model Regresi linear.
Tabel 6  Perbandingan Kriteria Kebaikan Antar Metode
Model Peramalan Ukuran Akurasi Kesimpulan MAD MSE MAPE Moving Average (1) 0,19 0,12 6,71 MA (1) Single Exponential Smoothing (a=0,9) 0,19 0,12 6,85 Trend Analysis 0,32 0,22 11,39 Sum ber: Data diolah, 2019

## KESIMPULAN
Hasil kajian di atas dapat disimpulkan  bahwa  model  MA(1)  adalah modelterbaik  jika  peramalan  model  harga ekspor  kopi  indonesia  pada  tingkat internasionaldilakukan
menggunakan model Moving Average. Jika
menggunakan  modelSingle  exponential, model dengan α = 0,9 adalah model yang terbaik. Pemilihan didasarkan pada kriteria  MSE,  MAPE  dan  MAD  terkecil, maka model moving average (1)
adalahmodel  terbaik  jika  dibandingkan model lainnya.

## SARAN
Peramalan  dengan  metode time  series akan  lebih  akurat  jika  data  yang  digunakan lebih  banyak  karena  nilai  MSE  sangat tergantung  pada  banyaknya  data  yang digunakan  dalam  peramalan. Berangkat  dari hasil  kajian  di  atas,  perlu  kehati-hatian dalam pemilihanmodel peramalan terbaik, khusunya jika jumlah data yang
digunakan  jugaberubah.    Perlu  dilakukan perbandinagn  model  lain  yang  mungkin akanmenghasilkan  hasil  yang  berbeda, seperti double exponential smoothing,linear, atau model yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
AEKI. (2012). Areal dan Produksi . AEKI.
Alexander,  Ivan    dan  Nadapdap,  Hendrik Johannes.  2019.  Analisis  Daya Saing Ekspor Biji Kopi Indonesia di
Pasar  Global  Tahun  2002-2017. JSEP 12(2):1-16
Chandra, Devi, R. Hanung Ismono,  Eka Kasymir.  2013. Prospek Perdagangan Kopi Robusta Indonesia di Pasar Internasional. JIIA, 1(1): 10-15.
Gaspersz, V. 2008. Production Planning & Inventory Control, Jakarta, Gramedia. Hanke,  John  E  &  Wichern,  Dean  W.
(2005). Busines  Forecasting .  New Jersey: Pearson Education.
Heizer Jay, Render Barry. 2005. Operations Management . Jakarta: Salemba. Empat.
Indayani,    E.  ,  F.  2009. Peramalan JumlahPenumpang Kereta Api Dengan Menggunakan Metode Box- Jenkins  (Studi  Kasus  di  PT.  Kereta Api (Persero) DAOP VI Yogyakarta).E-journal .  UIN  Sunan Kalijaga Yogyakarta. Kementan. 2018. Potensi Ekspor Komoditas Pertanian Indonesia. Jakarta. Khair,  Aulia.  2011.  Peramalan  Beban Listrik Jangka Pendek
Menggunakan  Kombinasi  Dengan Autoregresive  Integreted  Moving Average  (ARIMA)  dengan  Regresi Linier  Antara  Suhu  dan  Daya  Listr ik. E-jurnal . Universitas Indonesia.
Krajewski,  Lee  J.,  and  Larry  P.  Ritzman. 1993. Operations Management: Strategyand  Analysis ,  5th  Edition.
Pearson Maryadi, Atang Sutandi, Ivanovich Agusta.  2016.  Analisis  Usaha  Tani Lada dan Arahan Pengembangannya di Kabupaten Bangka Tengah. JSEP 9 (2).23-29.
Nasution,  A.  H.,  dan  Prasetyawan.  2008.
Perencanaan dan PengendalianProduksi. Yogyakarta : Graha Ilmu. Novanda, Rizky et al. 2018. A comparisonof  Various  Forecasting Techniquesfor  Coffee  Price.  IOP Publishing.Diakses dari: https://www.researchgate.net/public ation/329490410_A_Comparison_o
f_Various_Forecasting_Techniques _for_Coffee_Prices.
Putri,  Rimadhita  Tiara  et  al.  2019.
Estimation of Indonesian Beef Price Forecasting Model. Jurnal AGRIYTOPICA.diakses dari : https://ejournal.unib.ac.id/index.php /jagritropica/index
Pardamean,  M.,T,.  2010.  Analisa  Box Jenkins  Pada  Pembentukan  Model Produksi Premi Asuransi Kendaraan Bermotor  Roda  Empat.  Jakarta: Ejournal .Universitas Guna Dharma.
Sukiyono  Ketut  et  al.  2018.  Selecting anAccurate Cacao Price Forecasting
Model. IOP Publishing.Diakses dari: ttps://www.researchgate.net/publicat ion/329490444_Selecting_an_Accur ate_Cacao_Price_Forecasting_Mod el/download.
Sukiyono  Ketut.,  dan  Rosdiana.  2018.
Pendugaan  Model  Peramalan  Harga Beras  Pada  Tingkat  Grosir.  Jurnal AGRISEP  17 (1). 23 – 30.
Yahmadi,  M.    2005.    Pemasaran  Kopi
Indonesia di Pasaran Global.
Buletin  No.  6.    AEKI JawaTimur.