Di Kabupaten 
  
Mojokerto Ary 
  
Miftakhul Huda 
  
Achmad Choiruddin 
  
Osaliana Budiarto 
  
Sutikno Sutikno 
  
Ary Miftakhul Huda 
email: ary.huda@gmail.com
  
Data Peramalan 
  
Hujan Curah 
  
Seasonal Dengan 
  
Integrated Autoregressive 
  
Average Moving 
  
Dengan De- Teksi Outlier 
  
Upaya Optimalisasi 
  
Kedaulatan Pangan 
  
Pertanian Di 
  
Kabupaten Mojokerto 
  
Ary Miftakhul Huda 
  
Dan Sutikno 
  
Oleh Dinas 
  
Masa Tanam Kedua Memiliki Masa Sekitar 
  
Dengan 
  
Kata 
  
ekonomi, perairan, klimatologi, kadar air PENDAHULUAN Ketahanan Pangan 
  
Jawa Timur 
  
Bps Jatim 
  
) Salah 
  
Mojokerto Adalah Kecamatan 
  
Pungging Namun 
  
Mojokerto Kabupaten 
  
Mengalami Penurunan Sebesar 
  
Persen ( Dinas 
  
  
  
  
  
  
  
  
Seminar Nasional

Keywords: Peramalan Data Curah Hujan dengan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dengan Deteksi Outlier sebagai Upaya Optimalisasi Produksi Pertanian, Saat ini BMKG sering kali menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam meramalkan curah hujan, Metode ARIMA belum mampu mengakomodasi adanya data ekstrim, Oleh karena itu, diperlukan metode yang mampu mengakomodasi adanya data ekstrim, Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dengan deteksi outlier berbasis

ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt  

Juni, 2012

Seminar Nasional : Kedaulatan Pangan dan Energi Fakultas Pertanian Universitas Trunojoyo Madura Pertanian Mojokerto, 2009). Salah satu penyebab kegagalan panen adalah cuaca ekstrim yang mengacaukan kalender tanam padi.

Berdasarkan hasil wawancara dengan petani, perkiraan masa tanam padi hanya didasarkan pada pengalaman masa lalu dan intuisi. Kalender tanam padi sangat menentukan tingkat keberhasilan panen, khususnya di Kecamatan Pungging. Saat ini kalender tanam tersebut disusun oleh Dinas Pertanian Kabupaten Mojokerto berdasarkan data curah hujan bulanan yang dicatat dan diramalkan oleh BMKG Karangploso Malang, khususnya di Pos Pengamatan Mojosari. Hasil ramalan curah hujan yang dilakukan oleh BMKG memiliki akurasi yang masih rendah sehingga berpengaruh terhadap keakuratan kalender tanam padi. Penyebab rendahnya akurasi kalender tanam padi adalah penggunaan basis data pada periode waktu yang terlalu lebar dan penggunaan metode yang kurang sesuai.

Penelitian curah hujan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) telah dilakukan di Indonesia, beberapa diantaranya [START_REF] Mauludiyanto | Pemodelan Varima dengan Efek Deteksi Outlier Terhadap Data Curah Hujan[END_REF], [START_REF] Kalfarosi | Pemodelan Curah Hujan dan Redaman Hujan Dengan Model ARIMA di Surabaya[END_REF], [START_REF] Sutrisno | Pemodelan Curah Hujan Non Stasioner di Kota Surabaya Menggunakan Model ARIMA[END_REF]), dan Nail (2009). [START_REF] Sutrisno | Pemodelan Curah Hujan Non Stasioner di Kota Surabaya Menggunakan Model ARIMA[END_REF] meramalkan curah hujan di Surabaya dengan metode ARIMA dan menghasilkan model peramalan curah hujan yang non-stasioner melalui proses differencing. Namun model ARIMA yang terbentuk belum menitikberatkan kejadian musiman (seasonal) yang merupakan sifat data curah hujan. Padahal menurut S.J. Vermeulen, et all (2012) memasukkan faktor musiman sangat penting karena sangat mempengaruhi peramalan. [START_REF] Mauludiyanto | Pemodelan Varima dengan Efek Deteksi Outlier Terhadap Data Curah Hujan[END_REF] menggunakan model ARIMA untuk satu lokasi curah hujan. Namun, penggunaan metode ARIMA seringkali belum mampu memberikan residual yang memenuhi uji normalitas Kolmogorov-Smirnov karena adanya outlier.

Saat ini BMKG seringkali menggunakan metode ARIMA dalam meramalkan curah hujan. Metode ARIMA mampu memberikan hasil yang baik, namun harus memenuhi beberapa asumsi, diantaranya adalah white noise, berdistribusi normal, stasioner dalam mean dan varians [START_REF] Wei | Time Series Analysis : Univariate and Multivariate Methods[END_REF]. Faktanya asumsi-asumsi tersebut sering terlanggar. Selain itu, metode ARIMA belum mampu mengakomodasi adanya data ekstrim. Oleh karena itu, diperlukan metode yang mampu mengakomodasi adanya data ekstrim yang selanjutnya dapat digunakan sebagai basis data penyusunan kalender tanam. Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) merupakan metode alternatif untuk menutupi kelemahan metode ARIMA. Metode SARIMA pernah digunakan oleh [START_REF] Hermanto | Analisis Peramalan Tingkat Penjualan Motor Menggunakan Metode Sarima Berdasarkan Pola Data Seasonality Pada PT[END_REF] untuk meramalkan tingkat penjualan motor sebuah dealer dan [START_REF] Yanto | Analisis Perencanaan Pengendalian Persediaan Tomat Bandung Di Supermarket Super Indo Muara Karang Jakarta Utara[END_REF] untuk meramalkan permintaan tomat di Bandung. Pendekatan dengan SARIMA memberikan pendekatan yang paling baik karena permintaan dan penjualan tersebut memiliki fluktuasi tinggi dan sifat musiman Penelitian ini bertujuan untuk menyusun model peramalan curah hujan dasa harian terbaik di Kecamatan Pungging Mojokerto, serta menyusun kalender masa tanam padi tahun 2012-2013 berdasarkan hasil ramalan curah hujan dasa harian dengan metode SARIMA. 

HASIL DAN PEMBAHASAN Gambaran Umum Produksi Padi di Kecamatan Pungging dan Solusi Dinas Pertanian Mojokerto

Kecamatan Pungging memiliki lahan luas untuk pertanian sebagai mata pencaharian utama warganya. Selama ini petani hanya memperkirakan waktu datangnya musim hujan, jika mereka merasa musim hujan akan datang, maka mereka akan mulai menanam. Masalah mulai timbul ketika prediksi yang mereka gunakan bertahun-tahun menjadi tidak berlaku akibat cuaca ekstrim. Padi yang terlanjur ditanam terancam mati karena ternyata hujan tidak turun, begitu pula sebaliknya, ketika tidak menanam, hujan turun dengan deras sehingga membuat petani sering merasakan kerugian.

Dinas Pertanian Mojokerto yang bertanggung jawab atas kemajuan pertanian di kabupaten Mojokerto memiliki beberapa solusi berupa membuat kalender tanam dan menggunakan teknologi canggih. Kalender masa tanam merupakan kalender dimana di dalamnya terdapat perkiraan hari yang cocok untuk menanam padi maupun palawija lainnya. Sejak terjadi cuaca ekstrim dimana musim sulit diprediksi, Dinas Pertanian menggunakan teknologi lain yang disosialisasikan terhadap masyarakatnya untuk menangani efek cuaca ekstrim.

Pemodelan Curah Hujan Basis Data Bulanan

Berdasarkan plot time series, data curah hujan bulanan mengindikasikan adanya pola musiman, seperti yang disajikan pada Gambar 3a. Gambar 5b menunjukkan bahwa terdapat cut off after lag 1 dan cut off after lag seasonal 36. Gambar 5c menjelaskan bahwa titik-titik observasi data curah hujan turun cepat atau dies down. Dengan demikian, model peramalan data curah hujan dasa harian yang diduga adalah SARIMA (0,0,2)(0,1,1) 36 dengan deteksi outlier. Persamaan model SARIMA (0,0,2)(0,1,1) 36 dengan deteksi outlier adalah sebagai berikut. Gambar 6 menjelaskan bahwa model SARIMA (0,0,2)(0,1,1) 36 dengan deteksi outlier memberikan hasil prediksi yang baik karena nilai empiris data curah hujan pada

  Kedaulatan Pangan dan Energi Fakultas Pertanian Universitas Trunojoyo Madura Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) merupakan pengembangan model ARIMA. Berikut ini adalah langkah-langkah seasonal pada SARIMA: (1) Mengidentifikasi seasonal data dengan menggunakan ACF/PACF pada seasonal lags, (2) Melakukan differencing pada data sesuai dengan season yang diambildifferencing pada season digunakan untuk menghilangkan seasonality dikarenakan ada kemungkinan data yang dipakai membutuhkan differencing. Model dari seasonal ARIMA (SARIMA) yaitu: ΦP(BS)φp(B)(1-B)d(1-BS)DZt = ΘQ(BS)θq(B)at (1) ΦP(BS)φp(B)Wt = ΘQ(BS)θq(B)at (2) Artikel ini telah di presentasikan pada Seminar Nasional Kedaulatan Pangan dan Energi 2012 Fakultas Pertanian, Universitas Trunojoyo Madura, Juni 2012 Seminar Nasional : Kedaulatan Pangan dan Energi Fakultas Pertanian Universitas Trunojoyo Madura Juni, 2012

  Gambar 3. Plot time series Curah Hujan Bulanan tahun 2005-2010 (a) dan Hasil Peramalan untuk validasi model (b) Sumber : Analisis Data, 2012

  Gambar 6. Validasi Model Peramalan Data Curah Hujan Sumber : Analisis Data, 2012

  

  Penelitian dilakukan pada bulan Februari 2012 hingga Juni 2012. Penelitian dilakukan di kecamatan Pungging, Dinas Pertanian Mojokerto, dan BMKG Karangploso Malang Pos Pengamatan Mojosari.Penelitian ini menggunakan metode yang mampu mengakomodasi kejadian ekstrim yakni metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dengan deteksi nilai ekstrim (outlier). Disamping itu, akan digunakan data curah hujan dasa harian untuk mengatasi periode waktu yang terlalu lebar. Dengan metode ini diharapkan dapat meningkatkan akurasi hasil ramalan yang dapat meningkatkan keakuratan kalender tanam padi. Data dalam penelitian ini adalah data sekunder dari Dinas Pertanian Mojokerto yang berupa data curah hujan bulanan tahun 2005-2010 dan data BMKG Karangploso Malang Pos Pengamatan Mojosari yang berupa data curah hujan dasa harian stasiun pengamatan Mojosari tahun 1990-2011. Kedua data tersebut merupakan data yang menjadi variabel input untuk memodelkan ramalan curah hujan.Tahapan penelitian adalah : (1) Pengumpulan data yang terdiri atas observasi lapangan, wawancara, dan pengambilan data, (2) Penyusunan model, (3) validasi model, (4) penyusunan kalender masa tanam padi. Tahapan penelitian selengkapnya disajikan pada Gambar 1. Sedangkan tahapan penyusunan model meliputi : (1) Identifikasi stasioner dan deteksi outlier, (2) penyusunan model tentatif, (3) pendugaan dan pengujian model, dan (4) validasi model seperti pada Gambar 2.

	Seminar Nasional : Kedaulatan Pangan dan Energi Fakultas Pertanian Universitas Trunojoyo Madura	Juni, 2012
	METODE	

Artikel ini telah di presentasikan pada Seminar Nasional Kedaulatan Pangan dan Energi 2012 Fakultas Pertanian, Universitas Trunojoyo Madura, Juni 2012 Artikel ini telah di presentasikan pada Seminar Nasional Kedaulatan Pangan dan Energi 2012 Fakultas Pertanian, Universitas Trunojoyo Madura, Juni 2012

Artikel ini telah di presentasikan pada Seminar Nasional Kedaulatan Pangan dan Energi 2012Fakultas Pertanian, Universitas Trunojoyo Madura, Juni 2012

The author has requested enhancement of the downloaded file. All in-text references underlined in blue are linked to publications on ResearchGate. The author has requested enhancement of the downloaded file. All in-text references underlined in blue are linked to publications on ResearchGate.

Gambar 7 menjelaskan bahwa hujan lebih banyak turun pada Januari-Mei 2012 dan 2013. Hal ini menunjukkan bahwa petani lebih baik menghindari penanaman padi pada bulan Juni-Oktober. Musim tanam pertama dapat dilakukan hingga Maret 2012 dan musim tanam kedua harus dibantu sistem pengairan secara mandiri. Selama bulan Juni-Oktober, petani dapat mengganti padi dengan palawija karena palawija membutuhkan air yang lebih sedikit.

KESIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN Kesimpulan

1. Model terbaik SARIMA (0,0,2)(0,1,1) 36