Ketahanan pangan menjadi prioritas utama dalam menyongsong Nusantara, ibu kota baru Indonesia yang berlokasi di Kalimantan Timur. Dengan populasi yang terus bertambah dan tuntutan akan pembangunan yang masif, memastikan pasokan pangan yang memadai bukan hanya sebuah keharusan tetapi juga fondasi bagi keberlanjutan kehidupan di kawasan ini. Salah satu kunci keberhasilan terletak pada kemampuan mengelola produksi padi sebagai salah satu komoditas pangan utama bangsa.
Tren Produksi Padi di Kalimantan Timur: Gambaran Data
Selama tiga dekade terakhir, rata-rata produksi padi di Kalimantan Timur mencapai 399.627 ton per tahun. Meski terlihat stabil, analisis lebih dalam menunjukkan fluktuasi signifikan. Tahun 2010 mencatatkan produksi tertinggi sebesar 588.879 ton, sementara 2023 menjadi tahun terendah dengan 170.256 ton. Setelah mencapai puncaknya pada 2010, tren produksi menunjukkan penurunan yang konsisten.
Model Peramalan untuk Produksi Padi
Untuk memahami dan memproyeksikan masa depan produksi padi, penelitian menggunakan dua pendekatan utama: Analisis Tren Linier dan Error, Trend, Seasonal (ETS). Keduanya adalah metode statistik yang terbukti efektif dalam peramalan data deret waktu.
1. Analisis Tren Linier
Pendekatan ini sederhana namun kuat, menggunakan regresi linier untuk memperkirakan perubahan produksi dari tahun ke tahun. Hasilnya menunjukkan potensi peningkatan produksi sekitar 1.102 ton per tahun, mencerminkan tren positif yang moderat.
Namun, model ini memiliki keterbatasan dalam menangkap pola fluktuasi kompleks yang mungkin muncul akibat faktor eksternal, seperti cuaca ekstrem atau kebijakan yang berubah-ubah.
2. Model ETS
Sebagai alternatif yang lebih fleksibel, model ETS berhasil menangkap pola produksi yang lebih kompleks. Model ini memanfaatkan komponen kesalahan, tren, dan musiman dalam data untuk memberikan proyeksi yang lebih akurat.
Menggabungkan Model: Pendekatan Hibrida
Inovasi terbesar dalam penelitian ini adalah pengembangan model hibrida dengan menggabungkan pendekatan linier dan non-linier. Residu dari model linier digunakan sebagai input untuk model Neural Network Autoregression (NNAR), yang mampu menangkap pola non-linier yang kompleks.
Hasilnya? Model ETS-NNAR muncul sebagai yang paling akurat, dengan tingkat kesalahan prediksi terkecil (SMAPE hanya 4,77%). Kombinasi ini mengintegrasikan keunggulan model statistik tradisional dengan kekuatan pengenalan pola dari jaringan saraf buatan.
Dampak dan Rekomendasi
Hasil penelitian ini memberikan peta jalan yang jelas untuk memastikan ketahanan pangan Nusantara:
1. Mendukung Perencanaan Pangan di Ibu Kota Baru Hasil penelitian ini memberikan wawasan berbasis data untuk mendukung perencanaan strategis ketahanan pangan di Nusantara. Informasi tentang tren produksi padi membantu pemerintah menentukan kebutuhan dan langkah intervensi untuk memastikan pasokan pangan yang memadai.
2. Pengembangan Kebijakan Pertanian yang Tepat Sasaran Dengan memahami pola produksi padi, pemerintah dan pemangku kepentingan dapat mengembangkan kebijakan pertanian yang lebih efektif, seperti alokasi lahan, subsidi pupuk, atau investasi dalam teknologi pertanian.
3. Inovasi dalam Metodologi Peramalan Penelitian ini memperkenalkan pendekatan model hibrida (ETS-NNAR) yang mengintegrasikan keunggulan metode linier dan non-linier. Inovasi ini dapat diterapkan pada komoditas lain atau wilayah lain, memperluas cakupan aplikasi ilmiah.
4. Peningkatan Efisiensi dan Produktivitas Pertanian Dengan menggunakan hasil peramalan yang akurat, petani dan institusi terkait dapat merencanakan musim tanam, alokasi sumber daya, dan strategi pemasaran yang lebih baik, sehingga meningkatkan produktivitas dan mengurangi pemborosan.
5. Memitigasi Risiko Krisis Pangan Proyeksi jangka panjang tentang produksi padi memungkinkan deteksi dini potensi penurunan hasil panen. Dengan demikian, langkah-langkah mitigasi dapat dilakukan lebih cepat untuk mencegah krisis pangan yang berdampak luas.
6. Meningkatkan Kesadaran tentang Tantangan Pangan Penelitian ini juga berfungsi sebagai bahan edukasi bagi masyarakat dan pembuat kebijakan tentang pentingnya menjaga keberlanjutan sektor pertanian, terutama dalam menghadapi perubahan iklim dan peningkatan populasi.