BAB 1 PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang Pertanian memiliki peranan penting dalam perekonomian di Indonesia.
Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) kontribusi pertanian terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) cukup signifikan yaitu sebesar 15.34% pada tahun 2010. Hal ini membuat pertanian menempati peringkat kedua setelah sektor industri pengolahan. Pasa saat krisis ekonomi, sektor pertanian merupakan sektor yang cukup kuat dalam menghadapi goncangan ekonomi. Perkebunan merupakan salah satu sub sektor dari pertanian yang cukup berpotensi, walaupun pengaruh dari sub sektor perkebunan terhadap PDB belum terlalu signifikan yaitu sebesar 2.11% persen pada tahun 2010. Sub sektor perkebunan merupakan urutan ketiga di sektor pertanian setelah sub sektor tanaman bahan makanan dan perikanan (BPS, 2011). Kelapa sawit merupakan salah satu komoditi utama hasil perkebunan di Indonesia. Hal ini didukung oleh struktur tanah dan curah hujan yang cocok untuk pembudidayaan kelapa sawit. Pesatnya perkembannya industri kelapa sawit ini, menjadikan Indonesia sebagai salah satu negara produsen kelapa sawit utama di dunia. Hal ini dapat dibuktikan dari data yang diperoleh dari Direktorat Jenderal Perkebunan (Ditjenbun) pada tahun 2010 yang menunjukkan bahwa Indonesia mampu menghasilkan sebesar 19,844,901 ton buah sawit dari total luas lahan keseluruhan baik pemerintah maupun swasta sebesar 7,824,623 Ha. Dari fakta-fakta tersebut, industri kelapa sawit juga memberikan kontribusi untuk menambah devisa negara di sektor non migas. Untuk hasil dari produksi kelapa sawit sendiri, selain
1
2 sebagai bahan baku minyak goreng, juga sebagai bahan baku oleochemical (Ditjenbun, 2012). PT. Perkebunan Nusantara V (PTPN V) adalah salah satu perusahaan BUMN yang bergerak di bidang perkebunan di Provinsi Riau. Perusahaan berdiri pada tanggal 11 Maret 1996 sebagai hasil konsolidasi kebun pengembangan PT. Perkebunan II (PTP II), PTP IV dan PTP V di provinsi Riau. Secara efektif perusahaan ini mulai beroperasi sejak tanggal 9 April 1996 dengan kantor pusat di Pekanbaru. Perusahaan ini bergerak di bidang perkebunan kelapa sawit dan karet. Kegiatannya meliputi pembukaan lahan, penanaman, pemeliharaan, pemanenan sampai dengan pengolahan hasil produksinya menjadi barang jadi dan setengah jadi. Kebun Sei Siasam merupakan salah satu unit kerja dari PTPN V yang bergerak di bidang pembudidayaan kelapa sawit. Kebun ini memiliki luas areal produktif sebesar 2150 Ha. Dalam ruang lingkup perusahaan perkebunan yang ada di BUMN, dikenal istilah RKAP yang merupakan singkatan dari Rencana Kerja dan Anggaran Perusahaan. Dalam rapat pembahasan RKAP yang dilakukan setahun sekali selain menentukan target produksi untuk setahun ke depan, juga dilakukan penentuan besarnya anggaran biaya yang diperlukan. Oleh karena itu peramalan produksi yang akurat sangat dibutuhkan untuk menyesuaikan besarnya anggaran yang diperlukan untuk biaya operasional perkebunan. Pada RKAP kebun Sei Siasam tahun 2010, target produksi yang diramalkan adalah sebesar 51,172 ton, akan tetapi realisasinya sebesar 39,197 ton. Dalam hal ini terjadi kesenjangan yang cukup besar antara ramalan dan realisasinya, sehingga mengakibatkan kelebihan pada alokasi biaya operasional. Begitu juga yang terjadi pada tahun 2011, dalam RKAP target produksi adalah sebesar 52,108 ton, akan tetapi realisasinya sebesar 43,976 ton. Berdasarkan
3 kasus ini, peneliti ingin melakukan peramalan terhadap produksi kelapa sawit dengan menggunakan teknik peramalan causal dan time series (deret berkala). Untuk teknik peramalan causal menggunakan metode regresi ganda, sedangkan untuk teknik peramalan time series menggunakan metode Exponential Smoothing. Penelitian tentang peramalan dengan metode Exponential Smoothing sudah pernah dilakukan oleh para peneliti. Penelitian tersebut di antaranya dilakukan oleh Sidik (2010), Jalil et al (2013), dan Suwanvijit (2011). Nur Sidik meramalkan produksi tanaman pangan, tanaman perkebunan rakyat kabupaten Magelang dengan metode ES berbantu Minitab. Berdasarkan hasil penelitian, nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada metode Double Exponential Smoothing lebih kecil dibandingkan dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing, sehingga metode Double Exponential Smoothing lebih baik digunakan untuk meramalkan produksi tanaman pangan dan tanaman perkebunan rakyat di kabupaten Magelang. Jalil et al meramalkan permintaan kebutuhan akan listrik di Malaysia dengan menggunakan metode Exponential Smoothing. Metode Exponential Smoothing yang digunakan adalah Holt-Winters Taylor, Holt Winters, dan Holt-Winters yang telah dimodifikasi.
Untuk
membandingkan
metode-metode
menggunakan
Mean Absolute Percentage Error
tersebut,
Jalil
et al
(MAPE) sebagai tingkat
keakuratannya. Suwanvijit meramalkan penjualan jangka panjang terhadap minuman bersoda di 14 propinsi di Thailand Selatan. Suwanvijit menggunakan metode LeeCarter dan Holt-Winters Exponential Smoothing untuk meramalkannya. Model yang dihasilkan dapat memprediksi dengan sangat akurat untuk 24 bulan ke depan dibandingkan dengan menggunakan metode peramalan secara terpisah yang digunakan sebelumnya.
4 Untuk penelitian dengan menggunakan metode regresi ganda juga sudah pernah dilakukan oleh Berniati (2011) dan Gan et al (2011). Berniati melakukan analisa terhadap variabel-variabel yang mempengaruhi hasil produksi sawit dengan beberapa variabel bebas, antara lain luas lahan, curah hujan, dan pemupukan. Berniati menggunakan analisis regresi linear ganda untuk mengetahui pengaruh dan hubungan antara hasil produksi terhadap variabel-variabel yang ada. Gan et al melakukan peramalan terhadap neraca perdagangan di Sabah, Malaysia dengan menggunakan metode regresi linear ganda. Dari hasil model regresi yang didapat, selanjutnya akan digunakan untuk meramalkan neraca perdagangan untuk tahun 2011 ke atas. Seiring dengan berkembangnya dunia teknologi yang semakin maju, dengan adanya bantuan komputer maka pekerjaan manusia menjadi lebih mudah. Kebutuhan akan peramalan yang mendesak, mengakibatkan perlunya mempercepat proses peramalan dan juga para pengambil keputusan membutuhkan hasil peramalan dalam waktu yang relatif singkat pula. Dalam hal ini peramalan tentunya tidak dapat dilakukan secara manual, akan tetapi dapat menggunakan bantuan komputer untuk mempercepat proses peramalannya. Oleh sebab itu peneliti juga merancang suatu program aplikasi komputer yang dapat meramalkan produksi kelapa sawit dengan menggunakan bahasa pemrograman Java dan dan R language. Program aplikasi komputer tersebut akan dapat meramalkan produksi kelapa sawit dengan menggunakan dua metode yang berbeda, yaitu metode regresi ganda dan Exponential Smoothing. 1.2
Perumusan Masalah Berdasarkan dari latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya, maka
peneliti merumuskan masalah dalam penelitian ini sebagai berikut:
5 1. Berapakah peramalan produksi sawit kebun Sei Siasam satu tahun ke depan dengan menggunakan metode regresi ganda? 2. Berapakah peramalan produksi sawit kebun Sei Siasam satu tahun ke depan dengan menggunakan metode Exponetial Smoothing? 3. Metode peramalan manakah yang cocok untuk meramalkan produksi kelapa sawit di kebun Sei Siasam ? 1.3
Ruang Lingkup Adapun batasan-batasan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data produksi kebun Sei Siasam mulai tahun 2002 sampai 2012. 2. Peramalan hanya dilakukan untuk satu tahun ke depan. 3. Hasil peramalan yang didapatkan hanya digunakan sebagai informasi atau acuan dalam pengambilan keputusan bagi pihak perusahaan. 4. Pembuatan
program
pada
penelitian
ini
menggunakan
bahasa
pemograman Java dan R Language. 1.4
Tujuan dan Manfaat Tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Mengetahui model regresi yang dapat digunakan untuk menduga produksi kelapa sawit di kebun Sei Siasam. 2. Meramalkan produksi kelapa sawit setahun ke depan. 3. Membuat program aplikasi peramalan produksi kelapa sawit. Manfaat dari penelitian ini adalah: 1. Bagi perusahaan, menjadi acuan dalam menetapkan target produksi.
6 2. Bagi masyarakat, dengan adanya program peramalan, masyarakat yang memiliki kebun/ladang dan ingin meramalkan produksi kelapa sawit, juga dapat meramalkan produksi dengan mudah dan cepat.
