Meningkatkan Produktivitas Pertanian dengan Double Exponential Smoothing

Meningkatkan Produktivitas Pertanian dengan Double Exponential Smoothing

Dalam era di mana ketahanan pangan menjadi isu global yang semakin mendesak, teknologi informasi memainkan peran yang krusial dalam mendukung perencanaan dan pengambilan keputusan terkait produksi pangan. Artikel ilmiah yang ditulis oleh Dovel Pirmanto berjudul "Double Exponential Smoothing Forecasting Food Crop Yields Using Geographic Information Systems" menggarisbawahi pentingnya integrasi teknologi prediksi dengan Sistem Informasi Geografis (SIG) dalam memprediksi hasil panen. Penelitian yang dipublikasikan pada Juni 2024 di Jurnal SISFOKOM ini menyoroti masalah utama yang dihadapi oleh Kota Sungai Penuh, yaitu kurangnya akurasi dalam memprediksi hasil panen yang berdampak langsung pada ketahanan pangan daerah tersebut.

Sungai Penuh, seperti banyak wilayah agraris lainnya, mengalami kesulitan dalam memprediksi hasil panen akibat keterbatasan informasi terkait produktivitas dan kesesuaian lahan. Data yang dihasilkan secara manual seringkali tidak mempertimbangkan tren historis dan variabel lain yang mempengaruhi hasil panen. Dalam periode 2018-2023, ketidakakuratan dalam prediksi ini menyebabkan ketergantungan pada bantuan pangan dari daerah lain, yang menunjukkan adanya kelemahan signifikan dalam manajemen sumber daya lahan.

Pirmanto mengusulkan solusi melalui penerapan metode Double Exponential Smoothing (DES) yang diintegrasikan dengan SIG. Pendekatan ini tidak hanya memberikan prediksi yang lebih akurat, tetapi juga memungkinkan visualisasi data dalam bentuk peta, yang mempermudah pengambilan keputusan. Melalui penelitian ini, penulis menggarisbawahi pentingnya teknologi dalam menciptakan sistem pertanian yang lebih efisien dan berkelanjutan. Penggunaan DES dengan nilai dan optimal menghasilkan prediksi dengan Mean Error (ME) serendah 80,92 dan Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 5,58, menegaskan efektivitas pendekatan ini dalam meminimalkan kesalahan prediksi. Ini menjadi langkah awal yang penting dalam memperkuat ketahanan pangan lokal dan nasional.

***

Penerapan metode Double Exponential Smoothing (DES) yang diintegrasikan dengan Sistem Informasi Geografis (SIG) dalam penelitian Pirmanto merupakan inovasi penting dalam memprediksi hasil panen yang lebih akurat. DES, sebagai teknik peramalan, memiliki keunggulan dalam menangkap tren data historis dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti level dan tren. Dalam penelitian ini, penggunaan nilai = 0,1 dan = 0,1 menunjukkan hasil yang paling akurat dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) serendah 11% untuk prediksi hasil panen jagung di Kecamatan Kumun Debai. Hasil ini menunjukkan bahwa metode ini dapat secara signifikan mengurangi kesalahan prediksi dibandingkan dengan metode peramalan tradisional.

Keakuratan prediksi yang ditawarkan oleh DES sangat penting dalam konteks ketahanan pangan. Ketika prediksi hasil panen mendekati realitas, pemerintah dan para petani dapat merencanakan penggunaan lahan dan distribusi sumber daya dengan lebih efektif. Misalnya, dengan prediksi yang lebih akurat, pemerintah dapat menghindari kelebihan atau kekurangan produksi yang bisa berujung pada kerugian finansial atau kekurangan pangan. Dalam konteks penelitian ini, hasil prediksi yang dihasilkan oleh DES memprediksi bahwa pada tahun 2024, Kecamatan Kumun Debai akan menghasilkan sekitar 45 ton jagung, sementara pada tahun 2025 hasil panen diperkirakan turun menjadi 40 ton, dan pada tahun 2026 menjadi 35 ton. Prediksi ini memberikan wawasan berharga bagi pengambil keputusan di tingkat lokal.

Selain itu, integrasi SIG dengan metode peramalan ini menambahkan dimensi baru dalam analisis data pertanian. SIG memungkinkan hasil prediksi tidak hanya disajikan dalam bentuk tabel dan grafik, tetapi juga divisualisasikan dalam bentuk peta yang menggambarkan distribusi hasil panen di berbagai wilayah. Visualisasi ini sangat membantu dalam memahami pola geografis yang mungkin mempengaruhi produktivitas lahan. Sebagai contoh, peta yang dihasilkan dapat menunjukkan area-area yang konsisten memberikan hasil panen tinggi, sehingga dapat dijadikan prioritas untuk intervensi lebih lanjut, seperti penerapan teknologi pertanian yang lebih canggih atau penyaluran sumber daya tambahan.

Penggunaan teknologi seperti DES dan SIG juga berkontribusi pada perencanaan jangka panjang. Dengan data yang lebih akurat dan visualisasi yang lebih jelas, para pembuat kebijakan dapat mengembangkan strategi pertanian yang lebih responsif terhadap perubahan iklim dan dinamika pasar. Ini penting mengingat ketidakpastian yang semakin tinggi dalam konteks perubahan iklim, yang dapat mempengaruhi pola cuaca dan, pada gilirannya, hasil panen. Penelitian ini, dengan semua keunggulannya, menawarkan kerangka kerja yang bisa diterapkan secara lebih luas, tidak hanya di Kota Sungai Penuh tetapi juga di wilayah-wilayah lain yang menghadapi tantangan serupa dalam ketahanan pangan.

***

Penelitian yang dilakukan oleh Dovel Pirmanto menunjukkan bahwa penggunaan metode Double Exponential Smoothing (DES) yang diintegrasikan dengan Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat menjadi solusi efektif dalam menghadapi tantangan ketahanan pangan, khususnya dalam hal prediksi hasil panen yang akurat. Dengan mengurangi kesalahan prediksi hingga MAPE 11%, pendekatan ini memungkinkan perencanaan yang lebih baik dalam penggunaan lahan dan distribusi pangan, serta memberikan data yang dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan.

Lebih jauh lagi, integrasi SIG tidak hanya memperkaya analisis data tetapi juga mempermudah pemahaman visual tentang bagaimana hasil panen terdistribusi di berbagai wilayah. Dengan visualisasi ini, para pengambil kebijakan dapat lebih mudah mengidentifikasi area yang memerlukan perhatian khusus dan merespons kebutuhan lokal secara lebih cepat dan tepat.

Secara keseluruhan, penelitian ini berkontribusi penting dalam memperkuat ketahanan pangan, tidak hanya di tingkat lokal tetapi juga sebagai model yang dapat diadopsi di tingkat nasional. Peningkatan akurasi prediksi dan visualisasi data yang lebih baik akan membantu pemerintah dan petani dalam merespons tantangan ketahanan pangan yang semakin kompleks di masa depan. Dengan implementasi yang tepat, inovasi ini dapat membantu mencapai tujuan ketahanan pangan yang berkelanjutan di berbagai wilayah Indonesia.

Referensi

Pirmanto, D. (2024). Double exponential smoothing forecasting food crop yields using geographic information systems. Jurnal SISFOKOM (Sistem Informasi dan Komputer), 13(2), 179-185. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v13i2.2069