MODEL FORECASTING PRODUKSI JAGUNG PIPILAN KERING DI PROVINSI GORONTALO: PENDEKATAN KOMPARATIF METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) DAN SARIMAX

Abstract

Provinsi Gorontalo merupakan salah satu sentra produksi jagung nasional yang memiliki peran strategis dalam menjaga ketahanan pangan. Namun, produksi jagung di wilayah ini menunjukkan fluktuasi yang sangat ekstrem akibat pengaruh luas panen dan variabilitas curah hujan, sehingga menyulitkan perencanaan pasokan secara akurat. Permasalahan tersebut menuntut adanya model peramalan yang mampu menangkap pola non-linier pada data produksi jagung. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tingkat akurasi metode Support Vector Regression (SVR) dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Regressors (SARIMAX) dalam memprediksi produksi jagung di Provinsi Gorontalo. Metode penelitian menggunakan data deret waktu bulanan periode 2018–2025 dari enam kabupaten/kota, dengan variabel produksi jagung sebagai target serta luas panen dan curah hujan sebagai variabel eksogen. Data dipartisi menjadi data latih (75%) dan data uji (25%). Kinerja model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVR dengan kernel Radial Basis Function (RBF) secara konsisten menghasilkan tingkat kesalahan yang lebih rendah dibandingkan SARIMAX, dengan nilai MAPE terendah sebesar 3,61% di Kabupaten Pohuwato. Dengan demikian, SVR dinilai lebih adaptif dan akurat untuk peramalan produksi jagung yang bersifat fluktuatif ekstrem