PERAMALAN PRODUKSI KOPI BERBASIS MODEL FUNGSI TRANSFER MENGGUNAKAN PENDEKATAN DATA SCIENCE TERHADAP VARIABILITAS CURAH HUJAN DI PROVINSI LAMPUNG

Abstract

Produksi kopi di Provinsi Lampung sangat dipengaruhi oleh perubahan iklim, khususnya variabilitas curah hujan, sehingga diperlukan metode peramalan yang mampu mengakomodasi pengaruh faktor eksternal tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model fungsi transfer dalam meramalkan produksi kopi bulanan dengan curah hujan sebagai variabel input, menggunakan data periode Januari 2017 hingga Desember 2023 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Data dibagi menjadi data latih sebesar 80% dan data uji sebesar 20%. Tahapan analisis meliputi uji stasioneritas menggunakan uji Augmented Dickey–Fuller (ADF) dan transformasi Box–Cox, pemodelan SARIMA, proses prewhitening, serta analisis Cross-Correlation Function (CCF). Hasil analisis menunjukkan bahwa data curah hujan dan produksi kopi telah stasioner terhadap rataan dengan nilai p-value ADF kurang dari 0,05 serta stasioner terhadap ragam setelah dilakukan transformasi. Model terbaik untuk curah hujan adalah ARIMA(1,0,0)(1,0,1)[12], sedangkan produksi kopi mengikuti model ARIMA(0,0,4)(0,0,4)[12]. Analisis CCF menunjukkan adanya hubungan yang signifikan pada lag ke-1 (t−1). Model fungsi transfer terbaik diperoleh dengan orde b = 1, r = 2, dan s = 0, dengan nilai Akaike Information Criterion (AIC) sebesar 1214,448. Meskipun model mampu menangkap pola musiman produksi kopi, evaluasi hasil peramalan menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 95,5%. Tingginya nilai MAPE ini disebabkan oleh kelemahan rumus MAPE yang sangat sensitif ketika membagi selisih galat dengan nilai aktual produksi (Yt) yang mendekati nol pada saat di luar musim panen (off-season), sehingga menghasilkan lonjakan persentase galat yang ekstrem.