PERAMALAN JUMLAH KETERSEDIAAN BAHAN BAKU INDUSTRI GULA KELAPA KABUPATEN PURBALINGGA DENGAN METODE REGRESI LINIER

  

Tema: 5 (kewirausahaan, koperasi dan UMKM)

PERAMALAN JUMLAH KETERSEDIAAN BAHAN BAKU

  

INDUSTRI GULA KELAPA KABUPATEN PURBALINGGA DENGAN

METODE REGRESI LINIER

Oleh

  

Maria Krisnawati, Niko Siameva Uletika

Fakultas Teknik Universitas Jenderal Soedirman

maria.krisnawati@unsoed.ac.id

  

ABSTRAK

  Indonesia unggul dalam kuantitas produksi gula kelapa dengan produksi terbesar di dunia, diikuti oleh Thailand, India dan Filipina. Untuk dapat bersaing di pasar bebas, selain perlu menjaga kualitas produk, ketersediaan bahan baku menjadi faktor yang tidak kalah penting untuk kelangsungan industri gula kelapa. Banyaknya pengrajin yang menggantungkan hidupnya dengan industri pembuatan gula kelapa ini, mendorong penulis untuk melakukan analisis terhadap ketersediaan bahan baku nira untuk beberapa tahun kedepan. Makalah ini bertujuan untuk mengetahui jumlah ketersediaan nira sebagai sumber utama produksi gula kelapa di Kabupaten Purbalingga. Penelitian dilakukan dengan analisis regresi linier dengan berbagai pengujian tingkat kesalahan peramalan, seperti MAPE, MSE dan MAD. Penelitian menunjukan hasil peramalan dengan metode regresi linier menunjukkan tingkat kesalahan yang kecil yaitu 0.87% dengan MAPE. Bahan baku gula kelapa yang berupa nira pohon kelapa masih kurang yaitu sebesar 55,770.53 ton atau sekitar 18.000 ton gula. Sehingga perlu adanya perluasan area tanam dan regenerasi tanaman

  Kata Kunci : Persediaan, Regresi linier, Nira kelapa, Gula kelapa ABSTRACT

  Indonesia is superior in the quantity of palm sugar production with the largest production in the world, followed by Thailand, India and Philippines. To be able to compete in the free market, in addition to maintaining product quality, the availability of raw materials becomes a factor that is not less important for the sustainability of the palm sugar industry. The number of labor who depend on the palm sugar manufacturing industry, encouraging the writer to analyze the availability of raw materials for sap for several years. This paper aims to determine the availability of neera as the main source of coconut sugar production in Purbalingga Regency. The study was conducted by linear regression analysis with various testing of forecasting errors, such as MAPE, MSE and MAD. Research shows the results of forecasting with linear regression method shows a small error rate that is 0.87% with MAPE. The raw material of palm sugar in the form of coconut tree palm is still less that is equal to 55,770.53 ton or about 18.000 ton sugar. So it is necessary to expand the planting area and plant regeneration

  Keywords: Inventory, Linear Regression, Nira coconut, Coconut Sugar

  PENDAHULUAN

  Indonesia merupakan Negara yang memiliki lahan tanaman kelapa terbesar di dunia dengan luas areal 3,88 juta Ha (97% merupakan perkebunan rakyat). Perkebunan kelapa rakyat dicirikan memiliki lahan yang sempit dengan pemeliharaan seadanya atau tidak sama sekali dan tidak pada skala komersial. (Direktorat Jenderal Industri Agro dan Kimia Departemen Perindustrian, 2009). Jumlah pohon kelapa di Kabupaten Purbalingga sebanyak 1.958.507 batang dengan luas areal 15.300,75 Ha, sedangkan yang disadap atau diambil niranya seluas 2.606,60 Ha atau 337.645 batang. Kabupaten purbalingga termasuk daerah yang mempunyai potensi industri gula kelapa berskala besar, baik dilihat dari tingkat lokal, regional maupun nasional. Jumlah produk gula kelapa diperkirakan 30.000 ton per tahun, dengan nilai total produksi per tahun sebesar Rp 90.000.000.000,-. Ini merupakan kontribusi dengan jumlah yang cukup besar bagi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Purbalingga. (Lamp Surat Bupati Purbalingga, 2003 dalam Supomo, 2007).

  Indonesia unggul dalam kuantitas produksi gula kelapa dengan produksi terbesar di dunia, diikuti oleh Thailand, India dan Filipina. Saat ini produk gula kristal yang merupakan pengembangan dari produk gula kelapa Kabupaten Purbalingga telah dapat mengekspor produknya ke Jepang. Sektor industri ini menyerap tenaga kerja ± 42.000 orang. Meskipun pada umumnya para pengrajin gula kelapa mempunyai pekerjaan sambilan, namun kenyataannya mereka lebih menggantungkan hidupnya pada usaha pembuatan gula kelapa. (Supomo, 2007) Untuk dapat bersaing di pasar bebas, selain perlu menjaga kualitas produk, ketersediaan bahan baku menjadi faktor yang tidak kalah penting untuk kelangsungan industri gula kelapa. Banyaknya pengrajin gula kelapa yang menggantungkan hidupnya pada pembuatan gula kelapa, maka perlu dilakukan suatu kajian tentang kelangsungan ketersediaan bahan baku utama industri gula kelapa ini.

  Berbagai metode telah digunakan dalam peramalan, seperti metode silver meal yang digunakan oleh Hary (2011) pada perencanaan persediaan bahan baku kayu gelondongan, Algoritma Genetika berdasarkan Neural Network (Noersasongko, dkk, 2016), dan regresi linier telah banyak dilakukan, seperti yang dilakukan oleh wedasari (2015) yaitu analisis persediaan barang pada Andis Griya Kebaya, peramalan beban jangka pendek untuk hari libur menggunakan metode fuzzy regresi linier (Song, dkk, 2005), peramalan konsumsi listrik di Itali menggunakan model regresi linier (Bianco, dkk, 2009). Peramalan persediaan bahan baku gula kelapa pada penelitian ini dipengaruhi oleh jumlah pohon kelapa deres. Sehingga pada analisis persediaan bahan baku gula kelapa pada penelitian ini menggunakan analisis regresi linier sederhana.

METODE PENELITIAN

  Penelitian ini menggunaan data BPS on-line Kabupaten Purbalingga untuk jumlah lahan kelapa deres tahun 2009 – 2014. Peramalan jumlah ketersediaan bahan baku diprediksi dengan metode regresi linier dengan jumlah lahan kelapa deres sebagai input model. Pada penelitian ini juga dilakukan perhitungan hubungan variabel keeratan dengan perhitungan koefisien koreksi. Langkah selanjutnya adalah dilakukan perhitungan tingkat kesalahan hasil peramalan dengan metode MAPE, MAD dan MSE.

HASIL DAN PEMBAHASAN

  Draper and Smith (1992) pada wedasari (2015) mengemukakan bahwa analisis regresi linier sederhana adalah analisis regresi yang dilakukan untuk data dengan satu variabel terikat dan satu variabel bebas. Secara matematis, model ini dirumuskan sebagai berikut :

  Dimana Y = perkiraan jumlah bahan baku X = tahun perhitungan a = konstanta Y bila x = 0 b = derajat kemiringan persamaan garis regresi

  Dengan menggunakan metode Least Square nilai koefisien a dan b dapat diperoleh dengan model matematika sebagai berikut :

   b = n ΣXY - ΣX ΣY n ΣX² - (ΣX)² a = ΣY - b ΣX n n

  Analisis ketersediaan dilakukan dengan menghitung jumlah lahan yang digunakan untuk kelapa deres di Kabupaten Purbalingga. Data (Tabel 1) diperoleh dari BPS on line Kabupaten Purbalingga dari tahun 2009 hingga 2014 untuk jumlah lahan kelapa deres Kabupaten Purbalingga.

  Tabel 1. Data BPS Luas Lahan Kelapa Deres 2009 – 2014

Tahun Kelapa Deres (Ha) Gula (Ton) Produktifitas(kg/Ha)

  2008 5,249.67 54,398.44 10,362.26 2009 5,249.67 54,942.44 10,465.88 2010 5,249.67 54,942.44 10,465.88 2011 5,219.86 56,580.41 10,839.45 2012 5,249.67 56,110.44 10,688.37 2013 5,411.34 57,653.34 10,654.17

  Total 31,629.88 334,627.51 10,579.34

  Sumber : BPS Tahun 2009 - 2014 Berikut adalah perhitungan model matematika ketersediaan Bahan Baku Nira :

  

Tabel 2 Perhitungan Model Matematematis Ketersediaan Bahan Baku

₂ Tahun Y Kelapa Deres (X)

  XY

  X 2008

  1 5,249.67 5,249.67 27,559,035.11

  2009

  2 5,249.67 10,499.34 27,559,035.11

  2010

  3 5,249.67 15,749.01 27,559,035.11

  2011

  4 5,219.86 20,879.44 27,246,938.42

  2012

  5 5,249.67 26,248.35 27,559,035.11

  2013

  6 5,411.34 32,468.04 29,282,600.60

  Total

  21 31,629.88 111,093.85 166,765,679.45 Sehingga diperoleh model matematis ketersediaan bahan baku Gula Kelapa : Derajat hubungan variabel keeratan hubungan ini dihitung dengan perhitungan koefisien koreksi sebagai berikut :

2 Nilai r merupakan bagian variasi dari Y yang menunjukkan keeratan hubungan dengan X

  ₂ sedangkan sisanya ( 1- r ) merupakan pelanggaran factor diluar variabel X. Hubungan kedekatan (nilai korelasi) ketersediaan bahan baku dengan tahun adalah sebesar 0.358875. Perhitungan tingkat kesalahan dari model matematis ini adalah sebagai berikut :

  

Tabel 3 Perhitungan Tingkat Kesalahan Hasil Peramalan

Tahun Kelapa Deres (X) Peramalan MAD MSE MAPE

2008 5,249.67 5,271.65

  23.28 19,514.23 0.02581

  MAPE

  13.49 MSE 4,021.33

  MAD

  Hasil peramalan dengan metode regresi linier menunjukkan bahwa bahan baku gula kelapa yaitu nira pohon kelapa samoai dengan tahun 3010 sebesar 55,770.53 ton atau dapat menghasilkan gula kelapa sekitar 18,000 ton per tahun. Padahal jumlah potensi permintaan gula sekitar 60,459 ton per tahun (Wicaksono, dkk, 2017). Oleh karena itu perlu perluasan lahan untuk area kelapa deres.

  

Tabel 4. Peramalan Ketersediaan Bahan Baku Gula Kelapa

Tahun Peramalan (Ha) Kapasitas Produksi (ton)

2014 5,271.65 55,770.53 2015 5,271.65 55,770.53 2016 5,271.65 55,770.53 2017 5,271.65 55,770.53 2018 5,271.65 55,770.53 2019 5,271.65 55,770.53 2020 5,271.65 55,770.53 2021 5,271.65 55,770.53 2022 5,271.65 55,770.53 2023 5,271.65 55,770.53 2024 5,271.65 55,770.53 2025 5,271.65 55,770.53 3007 5,271.65 55,770.55 3008 5,271.65 55,770.55 3009 5,271.65 55,770.55 3010 5,271.65 55,770.55

  80.91 24,127.98 0.05248 Penggunaan peramalan dengan metode regresi linier menghasilkan tingkat kesalahan yang cukup kecil, ditunjukkan dengan nilai MAPE sebesar 0.87% dibandingkan nilai aktualnya. Berikut adalah hasil peramalan ketersediaan bahan baku gula kelapa :

  Total 31,629.88 31,629.88

  2013 5,411.34 5,271.65

  21.98 482.97 0.00419

  4.40 482.97 0.00419

  2012 5,249.67 5,271.65

  12.95 2,681.86 0.00992

  2011 5,219.86 5,271.65

  7.33 482.97 0.00419

  2010 5,249.67 5,271.65

  10.99 482.97 0.00419

  2009 5,249.67 5,271.65

  0.87 Pohon kelapa dapat hidup selama 36 tahun dan dapat disadap (diambil niranya) pada umur 8 tahun. Pohon kelapa yang ada saat ini memiliki berbagai tingkatan umur. Untuk menjaga kelangsungan ketersediaan bahan baku perlu adanya regenerasi untuk tanaman kelapa yang ada untuk kelapa deres.

  KESIMPULAN

  Peramalan yang dilakukan dengan metode Regresi Linier menunjukkan tingkat Kesalahan MAPE yang kecil yaitu 0.87%. Hasil peramalan menunjukkan jumlah ketersediaan bahan baku masih perlu penambahan kapasitas, yaitu dengan perluasan lahan dan regenerasi tanaman kelapa.

DAFTAR PUSTAKA

  Bianco, V., Manca, O., & Nardini, S. 2009. Electricity consumption forecasting in Italy using linear regression models. Energy, 34(9), 1413-1421. Hary, F.A. 2011. Perencanaan persediaan bahan baku kayu gelondongan dengan metode silver meal (Studi kasus PT. Katingan Timber Celebes Makasar). Tugas Akhir Program Studi

  Teknik Industri Universitas Hasanuddin Makassar. Tidak dipublikasikan.

  Noersasongko, E., F.T. Julfia, A. Syukur, Purwanto, R.A. Pramunendar, C. Supriyanto. 2016. A tourism arrival forecasting using Genetic Algorithm based Neural Network. Indian Journal

  of Science and Technology , Vol 9(4), January 2016.

  Song, K., Y. Back, D. H. Hong, G. Jang. 2005. Short-term load forecasting for the holidays using fuzzy linier regression method. IEEE Transaction on Power Systems, Vol 20, No. 1, February 2005. Supomo. 2007. Meningkatkan Kesejahteraan Pengrajin Gula Kelapa di Wilayah Kabupaten

  Purbalingga. Jurnal Ekonomi Pembangunan Kajian Ekonomi Negara Berkembang, 12 (2) Agustus 2007: 149- 162 Wendasari, N. L. N. M. 2015. Perancangan prediksi persediaan barang pada Andis Griya Kebaya.

  Prosiding Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 . Bali.

  BPS Kabupaten Purbalingga tahun 2014. Statistik Indonesia 2014. www.bps.go.id . Diakses pada 31 Agustus 2014. Wicaksono, M., K. Isna, G. M. Finesso. 2017. Taruhan nyawa demi nira. Kompas 11 Maret 2017.

   Diakses pada 1 Nopember 2017