## PREDIKSI PASOKAN BAWANG MERAH MENDUKUNG DESAIN PENGEMBANGAN AGROINDUSTRI DI PROVINSI ACEH

## SHALLOT SUPPLY PREDICTION SUPPORTING AGROINDUSTRY DEVELOPMENT DESIGNS IN ACEH PROVINCE
Rizki Ardiansyah 1)* , Rachman Jaya 1) , Yusriana 2) , Cut Hilda Rahmi 1)
1) Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Aceh Jl. Panglima Nyak Makam No. 27 Lampineung, Banda Aceh, Indonesia 23125, Indonesia
* Email: ardiansyah.rizki@gmail.com
2) Jurusan Teknologi Hasil Pertanian, Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala, Darussalam, Banda Aceh 23111, Indonesia
Makalah: Diterima 16 Desember 2020; Diperbaiki 23 Maret 2021; Disetujui 06 April 2021

## ABSTRACT
One of the important of agricultural commodities to be developed is shallot. It has significantly contributed on national and regional inflation. Although, Aceh Povince is not a national production centre of shallot, it has some shallot production centres, namely at Pidie, Aceh Tengah, and Aceh Besar districts. The main characteristics of shallot are seasonal and perishable, thus they should be effectively handled. The objectives of this research were to obtain production shallot pattern and to design an agroindustrial model which suitable with shallot production characteristics.  Method  used  was  Auto  Regresive  Moving  Average  (ARIMA),  the  data  used  were  time-series (monthly) for 6 month, whereas option design model and product used Analitical Hierarcy Process (AHP). The result of study shows that a model of ARIMA (p,d,q) was (0,0,1) with mean square of 20,682,669. Meanwhile, the prediction of production t +1 =6.662 kuintal. The options of model designs were micro scale agroindustry with a weight (0.59) and small scale agroindustry (0.25), whereas the main products were pasta (0.41), shallot (0.26), and cutted shallot (0.19).

## Key words: agroindustrial, ARIMA, AHP, shallot

## ABSTRAK
Bawang  merah  merupakan  salah  satu  komoditas  hortikultura  penting  dan  mendapatkan  perhatian pemerintah  karena  komoditas  ini  memiliki  kontribusi  terhadap  inflasi,  baik lokal maupun  nasional. Walaupun bukan  merupakan  sentra  produksi  nasional,  Provinsi  Aceh  memilki  sentra  produksi  bawang  merah,  yaitu  di Kabupaten  Pidie,  Aceh  Tengah,  dan  Aceh  Besar.  Karakteristik  menonjol  produk  pertanian  antara  lain  adalah musiman  dan  mudah  mengalami  kerusakan  sehingga  diperlukan  penggelolaan  yang  efektif.  Tujuan  kajian  ini adalah untuk mengetahui pola produksi bawang merah dan merancang desain agroindustri yang sesuai dengan karakteristik  produksi.  Metode  yang  digunakan  adalah Auto  Regresive  Moving  Average (ARIMA),  data  yang digunakan  adalah time-series (bulanan)  selama  6  tahun  terakhir,  sedangkan  desain  opsi  bentuk  dan  produk agroindustri  menggunakan Analitical  Hierarcy  Process (AHP).  Hasil  penelitian  menunjukkan  model  ARIMA (p,d,q)  yang  sesuai  adalah  (0,0,1),  dengan Mean-Square 20,682,669.  Prediksi  produksi  t +1 =  6.662  kuintal, sedangkan  opsi  desain  skala  agroindustri  adalah  mikro  dengan  bobot  (0,59)  dan  kecil  (0,25)  dengan  prioritas produk utama adalah pasta (0,41), bawang utuh (0,26), dan bawang iris (0,19).
Kata kunci: agroindustri, ARIMA, AHP bawang merah

## PENDAHULUAN
Bawang  merah  ( Allium  cepa L .) merupakan salah  satu  komoditas  penting  di  Indonesia. Kementerian  Pertanian  Republik  Indonesia  telah menetapkan 7 komoditas utama sektor pertanian, dan salah  satunya  adalah  bawang  merah.  Dari  sisi ekonomi, Bank Indonesia (2020), menyatakan bahwa bawang  merah  adalah  salah  satu  komoditas  yang berkontribusi dalam inflasi dengan nilai 5,04 persen. Khusus  untuk  Provinsi  Aceh,  fakta  Mei-Juni  2020 harga  komoditas  ini  di  pasar-pasar  tradisional  rata- rata  berkisar  Rp.45.000-65.000/kg.  Pada  sisi  yang lain  saat  panen  raya,  harga  bawang  merah  berkisar Rp.20.000-30.000/kg  (Syafa’at et  al., 2006;
Kemendag, 2016; BPS, 2019). Hal ini menunjukkan bahwa  fluktuasi  harga  komoditas  bawang  merah sangat tinggi, untuk itu diperlukan cara mengatasi hal tersebut, yaitu dengan memperpanjang umur simpan (self-life) ,  mengolahnya  menjadi  produk  siap  untuk digunakan (ready to use) sebagai bumbu, atau dengan produk olahan lainnya, seperti bawang goreng. Dalam rangka  optimalisasi  sumberdaya  pertanian  dan meningkatkan  nilai  tambah  bawang  merah  maka perlu  didorong  hilirisasi  produk  pertanian  melalui pengembangan agroindustri.
Agroindustri  adalah  industri  yang  mengolah hasil  pertanian  (Austin,  1992;  Brown,  1994), dalam bentuk  bahan  setengah  jadi  atau  bahan  jadi. Agroindustri  menjadi  pendekatan  yang  sangat
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 31 (1): 46-52, April 2021 DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2021.31.1.46 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
0 200 400 600 800 1000 1200 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 Lu as Pa nen (h a)
penting,  dalam  pembangunan  pertanian  secara keseluruhan.  Titik  tolak  pembangunan  agroindustri adalah  peningkatan  nilai  tambah (value-added) , sehingga manfaat yang didapatkan oleh pelaku jauh lebih  besar  dibandingkan  dengan  produk  primer. Desain  agroindustri  berbasis  komoditas  bawang merah telah dilakukan oleh Herman (2007) di wilayah sentra produksi bawang merah nasional, agroindustri bawang  merah  berbasis  klaster  (Sofiyessi et  al., 2020),  sedangkan  daya  saing  komoditas  ini  dikaji oleh Aldila et al. (2017).
Dilihat  dari  segi  geografis,  Provinsi  Aceh tidak  termasuk  sentra  produksi  bawang  merah nasional,  akan  tetapi  komoditas  ini  penting  dalam pembangunan  sektor  pertanian  secara  regional. Permintaan  bawang  merah  Aceh  diperkirakan mencapai  33.000  ton/tahun,  dengan  harga  rata-rata Rp. 35.000/kg, maka dibutuhkan dana sampai Rp 1.1 Trilyun  untuk  memenuhi  kebutuhan  Provinsi  Aceh. Dari  sisi  pasokan,  tidak  lebih  dari  20%  kebutuhan tersebut  dapat  dipenuhi  secara  lokal  dengan  luas panen  1.133  ha  (Gambar  1),  tetapi  proporsi  20% tersebut  menyebabkan  harga  turun  secara  drastis, sehingga diperlukan langkah teknis untuk mengatasi hal tersebut. Sentra produksi komoditas ini terdapat di Kabupaten  Pidie,  Aceh  Besar  dan  Aceh  Tengah. Berdasarkan  penggunaanya,  umumnya  bawang merah  sepenuhnya  digunakan  untuk  bumbu,  dalam pengertian bahwa penggunaan bawang merah dalam keadaan segar.
Alternatif  yang  dapat  dilakukan  oleh  pelaku bisnis/agroindustri  adalah  mengolah  bawang  merah pada saat musim panen/harga turun. Beberapa kajian olahan komoditas bawang merah telah dilakukan oleh Anggarini et  al. (2014)  pada  produk puree , Permatasari et  al. (2017)  untuk  produk  pasta  atau dalam produk utuh bawang merah (umbi) dalam brine (larutan garam) (Risfaheri et al., 2018). Secara umum opsi  olahan  ini  menggambarkan  bahwa  fungsi
bawang  merah  sebagai  bumbu  dan  obat  tradisional tetap terjaga. Olahan lain yang juga memiliki prospek untuk  dikembangkan  adalah  bawang  goreng ( Khamidah dan Murni, 2017; Tulipa et al., 2020) dan acar (Minh, 2019).
Pada bagian awal telah diuraikan bahwa harga dapat  berfluktuasi  secara  signifikan  pada  satuan waktu  tertentu.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  salah satu cara yang dapat dilakukan adalah mengembangkan  agroindustri  berbasis  komoditas bawang merah. Hal mendasar yang harus dilakukan adalah  dengan  mengetahui  dan  memastikan  bahwa kategori  agroindustri  seperti  apa  yang  cocok  untuk dikembangkan  serta  produk  olahan  apa  yang  sesuai dengan  keinginan  mayoritas  masyarakat  Provinsi Aceh.  Untuk  menjawab  permasalahan  tersebut diperlukan  kajian  desain  pembentukan  agroindustri bawang merah di Provinsi Aceh. Kajian ini dibatasi pada  desain  dasar  berbasis  prediksi  pasokan,  opsi produk  olahan  dan  kategori  industri  yang  memiliki prospek  baik  untuk  dikembangkan.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  memprediksi  pasokan  bawang merah  sebagai  bahan  baku  industri  olahan  bawang merah.

## METODE PENELITIAN

## Kerangka Pemikiran
Dasar  pelaksanaan  kajian  adalah  pentingnya pengembangan  agroindustri  bawang  merah  di Provinsi  Aceh. Titik  tolak  kajian  adalah  tingginya fluktuasi harga bawang merah saat musim panen dan paceklik  bersifat  inelastisitas  (Kustiari,  2017).  Pada sisi  yang  lain,  terdapat  sentra  produksi  di  Provinsi Aceh, yaitu Kabupaten Pidie, Aceh Tengah dan Aceh Besar.  Hal  penting  lainnya  adalah  fungsi  bawang merah sebagai bumbu yang tidak tergantikan, dengan pengertian  bahwa  kondisi  bawang  merah  saat digunakan dalam keadaan basah.
Gambar 1. Luas panen bawang merah Provinsi Aceh ([Distanbun] Provinsi Aceh, 2020)
Hasil  kajian  menunjukkan  terdapat  beberapa alternatif olahan yang cukup potensial seperti puree, pasta  dan  bawang  merah  dalam  bentuk  utuh (Anggarini et  al., 2014;  Permatasari et  al., 2017). Beberapa  hasil  kajian  menunjukkan  bahwa  terdapat beberapa  opsi  olahan  yang  masih  mendeskripsikan fungsi bawang merah sebagai bumbu belum berubah. Beberapa opsi tersebut antara lain: puree , pasta dan bawang merah dalam bentuk utuh.
Dalam  kajian  ini  prediksi  pasokan  (lokal) merupakan  produksi  bawang  merah  Provinsi  Aceh, sedangkan  opsi  olahan  mengacu  pada  usaha memperpanjang  umur  simpan  tanpa  merubah  sifat fungsional  dari  bawang  merah,  sedangkan  kategori industri  merujuk  pada  kriteria  industri  yang  sesuai Peraturan  Menteri  Perindustrian  Nomor:  20/2016 tentang industri rumah tangga, industri kecil, industri menengah  (Kemenperin,  2016). Tujuan  ( goal )  yang ingin dicapai adalah fluktasi harga dapat diturunkan melalui aplikasi beberapa olahan, adanya peningkatan nilai  tambah,  dan  sebagai  solusi  atas  ketersediaan bawang  merah  sebagai  bumbu  dan  obat  tradisional dari waktu ke waktu.

## Tata Laksana Kajian
Prediksi pasokan
bawang merah menggunakan  data  runut  waktu  ( time-series )  2014- 2018 (BPS, 2019). Metode prediksi yang digunakan adalah autoregressive moving average (ARIMA) atau yang  lebih  dikenal  dengan  metode  Box-Jenkins (Nochai,  2006).  Kelebihan  dari  metode  ini  adalah kemampuan  menduga  pola  dari  data  runut  waktu, termasuk  juga  yang  sering  terjadi  pada  komoditas pertanian,  yaitu  adanya  pola  musiman  ( seasonal ). Desain  opsi  produk  dan  kategori  industri  yang diaplikasikan  diformulasi  dengan  teknik Analytical Hierarchy  Process (AHP).  Teknik  ini  cukup  baik digunakan pada proses seleksi berdasarkan beberapa opsi dan kriteria (García et al., 2014).
Kajian  dilaksanakan  Bulan  Mei-Juli  2020. Proses  prediksi  pasokan  bawang  merah  dilakukan dengan  alat  bantu  aplikasi  Minitab  versi  16 for window , sedangkan seleksi jenis produk dan kategori industri  diformulasi  berdasarkan  pendapat  pakar. Jumlah  pakar  yang  terlibat  3  orang  dengan  profesi sebagai peneliti, akademisi dan praktisi.
Gambar 2. Tata laksana kajian
Mulai Data produksi bawang merah Aceh Prediksi produksi bawang merah ARIMA Desain opsi produk & kategori agroindustri AHP Sesuai Desain agroindustri bawang merah Aceh Selesai Analisis situasional kajian

## Pemodelan ARIMA
Kualifikasi  peneliti  dan  akademisi  bergelar Doktor pada bidang agroindustri, sedangkan praktisi minimal bergelar sarjana dan telah menekuni bidang pengembangan agroindustri minimal 10 tahun. Secara umum,  Model  ARIMA  dikelompokkan  dalam  3 unsur,  yaitu: Model  autoregresif (AR), moving average (MA),  dan  Integrasi  (I).  Ketiga  unsur  ini dapat dimodifikasi sehingga membentuk model baru misalnya  model  autoregresif  dan moving  average (ARMA).  Namun,  apabila  dibuat  dalam  bentuk umumnya  menjadi  ARIMA  (p,d,q),  maka p menyatakan  ordo  AR, d menyatakan  ordo  integrasi dan q menyatakan  ordo Moving  average .  Jika modelnya  menjadi  AR,  maka  model  umumnya menjadi ARIMA (1,0,0), untuk lebih jelasnya berikut uraian untuk masing-masing unsur.
1. Autoregresif
Bentuk  umum  dari  model  autoregresif  dengan ordo  p  (AR(p))  atau  model  ARIMA(P,0,0) dinyatakan sebagai berikut:
𝑋𝑡 = 𝜇 ′ + ∅ 1 𝑋𝑡 − 1 + ∅ 2 𝑋𝑡 − 2 + ⋯ + ∅𝑝 𝑋𝑡 − 𝑝 + 𝑒𝑡 ....................................................... (1)
Keterangan: 𝜇 ′ = suatu konstanta ∅𝑝 = parameter autoregresif ke-p 𝑒𝑡 = nilai kesalahan pada saat t, pengertian dari  autoregresif  yaitu  nilai  X  dipengaruhi  oleh nilai x periode sebelumnya hingga periode ke-p, sehingga yang berpengaruh disini adalah variabel itu sendiri.
2. Moving average Bentuk umum dari model moving average dengan ordo  q  (MA(q))  atau  model  ARIMA(0,0,q) dinyatakan sebagai berikut:
𝑋𝑡 = 𝜇 ′ + 𝑒𝑡 − 𝜃 1 𝑒𝑡 − 1 − 𝜃 2 𝑒𝑡 − 2 − ⋯ − 𝜃𝑡 − 𝑘 ............................................................... (2)
Keterangan: 𝜇 ′ =  suatu  konstan 𝜃 1  sampai 𝜃𝑞 adalah parameter-parameter moving  average 𝑒𝑡 − 𝑘 = nilai  kesalahan  pada  saat  -k.  Pengertian  dari moving average yaitu nilai variabel x dipengaruhi oleh error dari varibel x tersebut.

## 3.  Integrasi
Bentuk umum dari model integrasi dengan ordo d (I(d))  atau  model  ARIMA  (0,d,0).  Pengertian integrasi menyatakan difference dari data. Dalam membuat  model  ARIMA  syarat  yang  harus dipenuhi  adalah  stasioneritas  data.  Jika  data stasioner pada level maka ordonya sama dengan 0, namun apabila stasioner pada different pertama maka  ordonya  1,  demikian  seterusnya.  Model ARIMA  dibagi  dalam  2  bentuk,  yaitu  model ARIMA  tanpa  musiman  dan  model  ARIMA musiman.  Model  ARIMA  tanpa  musiman merupakan model ARIMA yang tidak
dipengaruhi  oleh  faktor  waktu  musim.  Bentuk umum dapat dinyatakan dalam persamaan berikut:
1 − 𝐵 1 − ∅ 1 𝐵 𝑋𝑡 = 𝜇 ′ +  1 − 𝜃 1 𝐵 𝑒
.................................................................      (3)
ARIMA  musiman  merupakan  model  ARIMA yang  dipengaruhi  oleh  faktor  waktu  musim. Model  ini  biasa  disebut Season ARIMA (SARIMA).  Bentuk  umum  dinyatakan  sebagai berikut:
1 − 𝐵 1 − 𝐵ⁱ 2 𝑋𝑡 =  1 − 𝜃𝑡𝐵 1 − 𝜃 1 𝐵ⁱ 2 𝑒𝑡 .......................................................................   (4)

## Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP  adalah  suatu  teknik  pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Model  berbasis  pendekatan  multi  kriteria  dalam bentuk  struktur  hirarki.  Menurut  (Saaty,  2008), hirarki  didefinisikan  sebagai  suatu  representasi  dari sebuah  permasalahan  yang  kompleks  dalam  suatu struktur  multi-level,  dimana  level  pertama  adalah sebagai  dasar  level  pada  olahan  produk  bawang merah. Dalam kajian ini penentuan alternatif produk olahan  dan  kategori  industri  hanya  berbasis  pada kriteria.
Secara  teknis  operasional,  AHP  adalah penyusunan  struktur  hirarki  yang  terdiri  dari  tujuan (goal) ,  kriteria  dan  alternatif  (opsi).  Pada  masing- masing  kriteria  dan  opsi  alternatif  dilakukan perbandingan  berpasangan  ( pairwaise  comparison ) melalui  alat  bantu  kuesioner,  yang  kemudian  diisi oleh pakar yang terlibat. Skala pengukuran (Tabel 1) berupa  tingkat  kepentingan  (1-9).  Pengolahan  data dengan  bantuan  perangkat  lunak excel-solver  for window 2010. Demikian juga pengukuran konsistensi rasio dari pendapat pakar, jika terjadi ketidakkonsistenan  pendapat,  maka  akan  dilakukan penyesuaian/perbaikan pendapat terhadap pakar.

## Tabel 1. Skala Penilaian
Skala Penilaian Definisi 1 Kedua kriteria sama penting 3 Kriteria  satu  sedikit  lebih  penting dari pada yang lainnya 5 Kriteria  satu  sangat  penting dibandingkan yang lainnya
7 Kriteria  satu  jelas  lebih  penting dari kriteria yang lainnya
9 Kriteria  satu  mutlak lebih  penting dari kriteria yang lainnya
2,3,4,6,8 Nilai  di  antara  keduanya  jika terjadi keraguan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Prediksi pasokan bawang merah
Pokok  bahasan  pasokan  digunakan  untuk memprediksi  jumlah  pasokan  lokal  berdasarkan
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6 1 25000 20000 15000 10000 5000 0 Index Pr od uk si ( kw in ta l) Time Series Plot of Produksi (kwintal) 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A u to co rr e la ti o n Autocorrelation Function for C2 (with 5% significance limits for the autocorrelations) 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag P a rt ia l A u to co rr e la ti o n Partial Autocorrelation Function for C2 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
jumlah  dan  waktu  yang  dapat  digunakan  oleh agroindustri. Diketahuinya jumlah pasokan, agroindustri dapat menyusun skenario pasokan, jika terjadi  kekurangan  pasokan.  Secara  umum,    pada pasokan/produksi  bawang  merah  Provinsi  Aceh terjadi fluktuasi (Gambar 3a). Hal ini disebabkan oleh musim  panen  yang  berbeda  antara  wilayah  sentra produksi,  yaitu  Kabupaten  Pidie,  Aceh  Tengah  dan Aceh Besar. Fluktuasi pasokan juga disebabkan oleh terhentinya  proses  budidaya  bawang  karena  pada periode  musim  tanam  (Oktober-Maret)  lahan digunakan  untuk  menanam  padi,  hal  ini  terjadi  di Kabupaten  Pidie.  Fluktuasi  produksi  ini  yang menyebabkan juga terjadinya fluktuasi harga.
Gambar  3a.  Pasokan  lokal  bawang  merah  Provinsi Aceh (2014-2018)
Gambar  3b.  ACF  pasokan  bawang  merah  Provinsi Aceh
Gambar  3a,  b,  c,  menunjukkan  bahwa  data pasokan stasioner terhadap nilai tengah ( mean value ), sehingga  tidak  perlu  dilakukan  pembedaan ( differencing ).  Dalam  hal  ini  model  ARIMA  yang
dipilih adalah (0,0,1), dengan parameter dapat dilihat pada  Tabel  2.  Berdasarkan  Tabel  2,  terlihat  bahwa model  ARIMA  yang  dapat  digunakan  adalah (0,0,1)/MA 1, dengan nilai p 0,000 (sangat signifikan pada α 5%)  dan  MS  20,682,669  serta  dengan  nilai forecast pada  lag  61  sebesar  6,662  kuintal/bulan. Estimasi  produksi  tertinggi  15,557  kuintal  dan terendah  2,253  kuintal.  Data  ini  akan  digunakan sebagai  salah  satu  input  untuk  membuat  desain agroindustri bawang merah di Provinsi Aceh.
Gambar  3c.  PACF  pasokan  bawang  merah  Provinsi Aceh

## Penentuan Alternatif Jenis Olahan
Selain fokus pada sistem produksi (pasokan), desain pengembangan agroindustri bawang merah di Provinsi Aceh juga membahas aspek seleksi terhadap opsi jenis olahan yang dapat diimplementasikan oleh agroindustri.  Dasar  penentuan  opsi  adalah  kriteria (Gambar  4)  yang  dikembangkan  atas  kesiapan  dan kemudahan  teknologi  (inovasi)  serta  kesesuaian dengan pengguna, dalam hal ini mengacu pada aspek sosial-budaya (kewilayahan) (Anggarini et al. ,  2014; Permatasari et al. , 2017).

## Penentuan Alternatif Skala Agroindustri
Salah satu point penting dari kajian ini adalah skala agroindustri yang cocok untuk dikembangkan di Provinsi Aceh. Acuan penentuan berupa kriteria yaitu tenaga kerja, aset dan modal yang dimiliki (Herman, 2007).  Alternatif  skala  agroindustri  yang  akan diimplementasi  disusun  berdasarkan  klasifikasi industri  kecil,  yang  pada  dasarnya  dapat dikelompokkan  menjadi medium  enterprise , small enterprise dan micro enterprise (Gambar 5).
Tabel 2. Tabel estimasi model ARIMA (0,0,1)
Tipe Coef. SE Coef. T p MS Forecast MA1 -0,438 0,118 -3,71 0,000 20,682,669 61: 6,662 kuintal
Ket: MS ( mean square ), Forecast : 6,662 kuintal
Goal
Ket: bawang utuh adalah bawang direndam dalam larutan garam
Gambar 4. Struktur hirarki penentuan alternatif jenis olahan
Gambar 5. Struktur hirarki penentuan alternatif skala agroindustri
Tabel 3. Matrik alternatif jenis olahan dan skala industri
Alternatif jenis olahan Kriteria Opsi alternatif Ketersediaan teknologi Kemudahan teknologi Kesesuaian pengguna Puree Pasta Bawang utuh Bawang iris Bobot 0,4 0,3 0,26 0,12 0,41 0,26 0,19 Alternatif skala agroindustri Jumlah tenaga kerja terampil Aset yang dimiliki Modal Menengah Kecil Mikro Bobot 0,11 0,51 0,37 0,14 0,25 0,59
Berdasarkan  hasil  analisis  AHP,  penentuan alternatif  jenis  olahan  (Tabel  3)  dengan  nilai Consistency  Ratio (CR)  0,41  (ambang  batas  0,58) menunjukkan  bahwa,  dari  aspek  kriteria,  secara umum  bobot  tertinggi  terdapat  pada  ketersediaan teknologi  (0,40),  kemudian  kemudahan  teknologi (0,32).  Hal  ini  menunjukan  bahwa  secara  umum dalam  perencanaan  pembangunan  agroindustri bawang merah  di  Provinsi  Aceh  aspek  ketersediaan dan  kemudahan  teknologi  sangat  penting  untuk menjadi perhatian bagi stakeholder yang terlibat. Dari sisi  jenis  olahan  yang  akan dikembangkan,   produk pasta  dengan  bobot  kepentingan  (0,41)  merupakan prioritas utama, kemudian bawang utuh (0,26).
Dari  aspek  alternatif  skala  industri  yang dikembangkan  berdasarkan  kriteria,  prioritas  utama
pembangunan  agrindustri  mencakup  aset  yang dimiliki  dengan  bobot  (0,51),  selanjutnya  aspek modal  kerja  (0,37)  dan  prioritas  terakhir  adalah jumlah  tenaga  kerja  (0,11).  Secara  umum  dalam penyusunan  desain  pembangunan  agroindustri bawang  merah  di  Provinsi  Aceh,  alternatif  utama skala agroindustri adalah skala industri-mikro dengan bobot  (0,59),  kemudian  industri  kecil  (0,25)  dan menengah  (0,14).  Alternatif  skala  agroindustri menjadi sangat penting seperti apa wujud agroindustri yang  akan  dikembangkan  karena  berhubungan dengan  kriteria-kriteria  utama  pembangunan  suatu agroindustri. Walaupun dalam jangka panjang dapat dilakukan  penyesuaian-penyesuaian  (skenario)  oleh stakeholder terhadap skala agroindustri sesuai dengan dinamika situasi terkini.
Penentuan jenis olahan bawang merah Ketersediaan teknologi Kesesuaian dengan pengguna Kemudahan teknologi Puree bawang Pasta bawang Bawang utuh Bawang iris Kriteria Alternatif Penentuan skala industri Jumlah tenaga kerja terampil Modal yang usaha dimiliki Aset yang dimiliki Medium enterprise Small
enterprise
Micro enterprise Alternatif

## KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  yang  telah  dilakukan, disimpulkan bahwa model prediksi pasokan bawang merah  memiliki  pola  stasioner  dengan  nilai  Arima (0,0,1) dengan prediksi lag 61 6,662  kuintal.  Untuk itu  prioritas  jenis  olahan  bawang  merah  adalah produk  pasta  bawang  merah  dengan  skala  industri mikro di Provinsi Aceh.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Secara khusus tim kajian mengucapkan terima kasih kepada Safwan Fahmi dari Dinas Pertanian dan Perkebunan  Provinsi  Aceh  yang  telah  mambantu dalam  penyediaan  dan  sinkronisasi  data  produksi bawang merah Provinsi Aceh.

## DAFTAR PUSTAKA
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2019. Aceh  Dalam Angka 2019 . Banda Aceh.
[Kemendag] Kementerian Perindustrian. 2016. Profil Komoditas  Barang  Kebutuhan  Pokok  dan Barang  Penting,  Komoditas  Bawang  Merah . Jakarta.
[Kemenperin]  Kementerian  Perindustrian.  2016. Perubahan  Ketiga  Atas  Peraturan  Menteri Perindustrian Restrukturiasasi Mesin dan/atau  Peralatan  Industri  Kecil  dan Menengah . Jakarta.
[Distanbun]  Dinas  Pertanian  dan  Perkebunan Provinsi  Aceh.  2020. Produksi  dan  Luas Panen Bawang Merah di Provinsi Aceh . Aldila HF, Fariyanti A, dan Tinaprilla N. 2017. Daya saing  bawang  merah  di  wilayah  sentra produksi  di  Indonesia. Jurnal  Manajemen  &
Agribisnis
14(1):43–53. doi: 10.17358/JMA.14.1.43.
Anggarini  S,  Pamungkas  ETGD,  dan  Wignyanto. 2014. Pembuatan puree bawang merah dalam kajian  kombinasi  faktor  konsentrasi  sodium metabisulfit  pada  proses  perendaman  dan penambahan  maltadekstrin. Jurnal  Industria 3(3):138–144.
Austin  JE.  1992. Agroindustrial  Project  Analysis : Critical  Design  Factors .  Economic  D. Maryland: Johns Hopkins University Press. Brown  J.  1994. Agroindustrial  Investment  and Operation . Washington DC: The World Bank.
García  JL,  Alvarado  A,  Blanco  J,  Jimenez  E,
Maldonado  AA,  Cortez  G . 2014.  Multi-
attribute  evaluation and  selection  of  sites  for agricultural  product  warehouses  based  on  an Analytic  Hierarchy  Process. Computers  and Electronics  in  Agriculture 100:60–69.  doi:
10.1016/j.compag.2013.10.009.
Herman AS. 2007. Model agroindustri bawang merah brebes. Riset Industri 1(1):45–58.
Khamidah  A  dan  Murni  WS.  2017.  Pembuatan bawang  merah  goreng  untuk  mengurangi kehilangan hasil di saat panen raya. in Seminar Nasional dan Gelar Produk. 1182–1192. Kustiari R. 2017. Perilaku harga dan integrasi pasar bawang  merah  di  Indonesia. Jurnal  Agro Ekonomi. 35(2):77–87. Marimin  2004. Teknik  dan  Aplikasi  Pengambilan
Keputusan  Kriteria  Majemuk .  Jakarta: Penerbit Grasindo. doi: 10.13140/RG.2.1.3743.2800. Minh NP. 2019. Technical Factors affecting to pickle shallot  (allium  ascalonicum)  fermentation. Journal Pharm. Sci. & Res 11(3):879–881. Nochai  R.  2006.  ARIMA  Model  Forecasting  Oil Palm Price. in Proceeding of the 2nd IMT-GT Regional  Conference  on  Mathematics, Statistics and Application 1-8. Penang. Permatasari  NA,  Yuliasih  I,  dan  Suryani  A.  2017. Proses  pembuatan  pasta  bawang  merah (Allium cepa var. aggregatum) dan penentuan umur simpannya dalam kemasan gelas. Jurnal Teknologi Industri Pertanian. 27(2):200–208. doi: 10.24961/j.tek.ind.pert.2017.27.2.200.
Risfaheri,  Handayani  AA,  dan  Setyadjit.  2018. Optimasi  produksi  bawang  merah  utuh (Allium  ascalonicum  L)  in  Brine. Jurnal Penelitian  Pascapanen  Pertanian. 15(1):25– 35.
Saaty  TL.  2008.  Decision  making  with the analytic hierarchy  process. International  Journal Services Sciences 1(1):83–98. doi:
10.1504/IJSSCI.2008.017590.
Syafa’at N,  Hadi PU, Purwoto A, Sadra DK, Frans BD, Situmorang J . 2006. Proyeksi permintaan dan  penawaran  komoditas  utama  pertanian, 2005-2020. Pangan . 46(15):21–40. Tulipa D, Rachmawati D, Ellitan L, Srianta I. 2020. Market  research  and  cost  analysis  of production  of  fried  shallot  as  local  superior product in Semau Island, East Nusa Tenggara, Indonesia. Food Research. 4(2):343–348.