2.6. Penelitian Terdahulu
Penelitian yang terkait dengan peramalan telah dilakukan oleh para peneliti sebelumnya. Hasil penelitian Ricky 2001, Hartono 2001, Sugiharta
2002 dan Hasibuan 2003, sedangkan data penel hasil penelitian Safitri 2004 akan diuraikan secara ringkas berikut ini.
Ricky 2001 melakukan penelitian dengan judul Peramalan Permintaan Paprika untuk perencanaan Produksi pada PT Saung Mirwan PT SM. Data
yang digunakan adalah data permintaan paprika selama 95 minggu. Pola data paprika memiliki unsur tren dan musiman. Unsur tren permintaan paprika
disebabkan oleh beberapa hal. Paprika memiliki tren permintaan yang meningkat. Hal tersebut dikarenakan permintaan paprika selain untuk memenuhi
pasar lokal, juga untuk memenuhi permintaan pasar ekspor. Selain itu PT SM merupakan perusahaan yang identik dengan produksi paprika berkualitas,
sehingga hal tersebut yang mendorong naiknya permintaan. Untuk unsur musiman, biasanya permintaan paprika cenderung meningkat saat hari raya,
tahun, baru, liburan sekolah dan ketika negara Belanda sebagai negara produsen paprika tidak berproduksi November-Februari. Metode peramalan
yang digunakan adalan metode winter dan dekomposisi. Peramalan permintaan paprika PT SM dengan menggunakan metode
winter memberikan hasil yang terbaik. Galat peramalan untuk permintaan oranye lokal, paprika hijau lokal, kuning lokal, merah lokal, kuning ekspor dan merah
ekspor dengan pendekatan MAPE adalah 42.19 persen, 37 persen, 24 persen, 40 persen dan 40 persen. Penelitian yang dilakukan Ricky hanya menggunakan
dua metode time series yaitu metode winter dan dekomposisi pada komoditi paprika. Dalam penelitian ini peneliti menyarankan agar penggunaan metode
peramalan terpilih, memberikan batasan beberapa persen galat peramalan yang masih diterima dan mengamati perubahan terhadap permintaan yang terjadi.
19
Hartono 2001 melakukan penelitian dengan judul Aplikasi Metode Peramalan Time series dalam Pendugaan Harga Saham pada perusahaan
Agribisnis di PT Bursa Efek Jakarta BEJ. Peneliatian ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan perusahaan agribisnis yang terdaftar di BEJ,
menerapkan dan menetukan metode peramalan time series untuk menduga harga saham perusahaan agribisnis di BEJ dan mempelajari prospek
pengembangan investasi saham yang dikaitkan dengan pengembangan agrisbisnis di Indonesia. Data sekunder yang digunakan terdiri dari serial data
harga saham penutupan yang terdaftar pada tanggal 1 januari -30 juni 2001. Fluktuasi harga saham pada perdagangan saham harian merupakan
cerminan dari kekuatan permintaan dan penawaran transaksi jual dan beli di lantai bursa. Salah satu cara yang dilakukan untuk mendorong investor dalam
memprediksi pergerakan harga saham di masa yang akan datang adalah menggunakan metode peramalan.
Peramalan harga saham perusahaan PT Astra Agrolestari Tbk, PT Cipendawa Farm Enterprises, PT Multibreeder Adirama Indonesia Tbk, \PT
Indofood Sukses Makmur Tbk, PT Ultrajaya Milk Tbk, sebaiknya menggunakan metode wighted moving average. Saham-saham PT Bakrie Sumatera Plentation
Tbk dan PT H.M. Samporna T bk Mengunakan Metode simple average. PT Gudang Garam Tbk menggunakan metode Brown. Sedangkan untuk PT London
Sumatera Tbk dan PT Bahtera Adirama Samudera Tbk masing-masing menggunakan metode single exponential smoothing dan winter. Dalam penelitian
ini tidak menggunakan metode Bob Jenkins ARIMA yang sebenarnya sesuai dengan data yang memiliki jangka waktu pendek.
Hasibuan 2003 melakukan penelitian dengan judul Peramalan Produksi CPO di PT Sucofindo Medan, Sumatera utara Suatu Pendekatan Metode
Peramalan Kuantitatif. Metode yang terbaik dengan nilai MSE terendah adalah
20
metode ARIMA. Selain itu, adanya pertimbangan kemudahan dalam penggunaan dan keakuratan yang dihasilkan, sebaiknya perusahaan menggunakan metode
winter. Metode ini tidak tergantung pada ketersediaan dugaan jumlah tanaman belum menghasilkan dan tidak harus diolah kembali dengan adanya data baru,
selama konstanta yang digunakan optimal. Safitri 2004 mengidentifikasi perilaku volme ekspor komoditas pertanian
Indoensia ke Negara Singapura, Malaysia dan Thailand serta menetukan metode peramalan terbaik. Penelitian ini dilakukan di Badan Pusat Statistik Jakarta untuk
observasi data ekspor dari tahun 1970 sampai 2002. metode peramalan yang digunakan adalah metode time series. ARIMA dipilih sebagai metode terbaik
pada hampir semua komoditas ekspor ke Singapura, yaitu tembakau, kopi, kakao rempah kecuali karet dengan metode DES Holt. Metode terbaik peramalan
ekspor ke Malaysia adalah DES pada komoditas teh dan ikan, DES holt pada tembakau dan ARIMA 2,2,2 pada rempah. Permalan ekspor ke Thailand dipilih
ARIMA 2,1,2 pada komoditas ikan dan AR pada kayu sebagai metode terbaik. Penulis merasa topik penelitian yang digunakan baru pertama kalinya dan
belum pernah dilaksanakan. Sehingga akan memperdalam atau menyempurnakan penelitian terdahulu. Kesamaan penelitiaan ini dengan
penelitian terdahulu adalah dari alat analisis yang digunakan yaitu memakai analisis time series dan kausal regresi
21
BAB III KERANGKA PEMIKIRAN
Indonesia telah terlibat dalam kesepakatan perdagangan bebas, hal ini mengakibatkan negara-negara di dunia memiliki hubungan perdagangan dengan
Indonesia. Salah satu hubungan perdagangan tersebut adalah impor, dalam hal ini adalah impor produk pertanian salah satunya adalah buah-buahan.
Berdasarkan data impor buah-buahan selama lima tahun ke belakang, impor buah-buahan Indonesia mengalami peningkatan, walaupun mengalami
peningkatan dalam setiap tahunya, akan tetapi dalam tiap bulannya dalam satu tahun volume impor sangat berfluktuasi.
Peningkatan dan fluktuasi volume impor buah-buahan dapat beresiko dapat mengancam sustainabilitas pertanian buah-buahan dan komoditas
subsitusi impor lainnya di Indonesia, bahkan apabila tanpa dilakukan penanggulangan yang serius dapat mengancam perekonomian. Salah satu cara
untuk mengantisipasi atau mengurangi resiko negatif dari adanya impor dengan mengetahui perkembangan impor buah-buahan pada masa mendatang. Salah
satunya dengan melakukan peramalan terhadap impor buah-buahan. Sehingga dengan mengetahui keadaan di masa yang akan datang dapat membuat
kebijakan-kebijakan yang tepat untuk meminimalkan resiko negatif tersebut. Peramalan merupakan upaya memperkirakan hal-hal yang menjadi
perhatian di masa depan. Secara garis besar, peramalan dibedakan menjadi peramalan kuantitatif dan kualitatif. Hasil peramalan kualitatif didasarkan pada
pengamatan kejadian-kejadian di masa sebelumnya yang digabungkan dengan intuisi maupun ketajaman peramal dalam menghasilkan suatu informasi yang
diperkirakan akan terjadi di masa depan. Sebaliknya, peramalan kuantitatif menggunakan data kuantitatif yang diperoleh dari pengamatan nilai sebelumnya
Kategori