Sambel Terasi, Nasi Pulen, dan Model AI untuk Prediksi Ekonomi Negeri

Saya punya hipotesa bahwa sambal terasi dan nasi putih pulen punya andil yang cukup signifikan dalam dinamika laju inflasi, purchasing power parity, dinamika serta volatilitas ekonomi, baik di ranah fiskal maupun moneter.

Mengapa?

Karena saya sendiri tak sanggup membayangkan harus makan siang roti gandum dengan irisan timun, selada, tomat, dan ikan Makarel, selama 365 hari secara berturut-turut.

Hampir dapat dipastikan saya akan memimpikan hadirnya menu ikan asin Peda, sambal terasi, beuleum peteuy, bakakak hayam, dan kalau bisa pais tahu dan jamur. Dan semuanya itu disajikan dengan dilengkapi sebakul nasi putih pulen yang masih hangat mengepul.

Jika mayoritas orang Indonesia punya pendapat yang sama dengan saya terkait sambal dan nasi, seperti dabu-dabu dan Cakalang Fufu di Sulawesi Utara, atau Arsik dan sambal Tuktuk di Sumatera Utara, juga colo-colo di Maluku Utara, serta Plecing di Nusa Tenggara, maka cabai merah akan mendapat panggung utama di setiap pentasnya bukan?

Lalu sambal dan nasi atau cabai dan beras akan menjadi komoditas pangan utama yang bisa membuat ekonomi negara panas dingin jika keberadaannya langka, atau bahkan menghilang dari dunia persilatan bahan pangan.

Di sisi lain, sambel terasi dan persaudaraan sambal Nusantara lainnya yang kaya akan unsur Capsaicin di dalamnya akan meningkatkan nafsu makan alias kadar ke- gusto an kita semua.

Makan mencangkung di bangku panjang angkringan, mencolek sambel dengan jurus tangan kosong, dan memasukkannya ke mulut bersama dengan rombongan nasi, pete, dan ikan asin adalah momen yang akan selalu dikenang untuk diulang. Diulang dan terus diulang. Dari jaman didulang sampai penghasilan dan jabatan telah tinggi menjulang. Bahkan mungkin sampai saat-saat menjelang berpulang.

Di sisi lain, cabai (merah) dan nasi pun perlahan tapi pasti mulai menjadi agen patologi. Patogen istilahnya. Patogen ekonomi dan patogen epidemi metabolik.

Cabai merah (Capsicum annum) merupakan komoditas sayuran yang memiliki peranan penting bagi pertanian di Indonesia.

Cabai merah biasa digunakan dalam bentuk segar maupun olahan. Cabai dalam bentuk segar dapat digunakan sebagai bumbu masakan, sambal dan penghias makanan.

Sedangkan bentuk olahannya seperti saus sambal dan bubuk cabai. Cabai merah diminati pasar karena rasa pedasnya yang khas.

Penawaran komoditas cabai merah ini, masih sangat tergantung dari jumlah cabai yang diproduksi. Sedangkan jumlah produksi cabai yang dihasilkan sangat ditentukan oleh luas panen dan produktivitas lahan.

Cabai merah merupakan salah satu komoditas yang memiliki fluktuasi harga yang cukup besar. Fluktuasi harga cabai merah dapat disebabkan oleh besarnya jumlah penawaran dan besarnya jumlah permintaan.

Semakin tinggi jumlah penawaran maka harga akan rendah, sedangkan semakin sedikitnya jumlah penawaran harga akan semakin meningkat (ceteris paribus).

Misal contoh kasus jika harga cabai merah yang sangat fluktuatif menjadikan komoditas ini sulit untuk dapat diprediksi. marga rata -rata tertinggi bulanan cabai merah besar di Jawa-Bali dicapai pada tingkat harga Rp 18.775,00/Kg, sedangkan harga terendah dicapai pada tingkat harga Rp 3.635,00/Kg.

Perbedaan nilai antara harga tertinggi dan harga terendah adalah sebesar Rp 15.140,00/Kg, nilai tersebut dirasa sangat tinggi. Hal tersebut dapat dihindari apabila tingkat penawaran dapat disesuaikan dengan tingkat permintaan.

Harga riil cabai merah saat ini jauh lebih tinggi lagi. Pada Juni 2024, harga rata-rata 1 kg cabai merah berkisar antara Rp34.000–Rp89.900. Harga cabai merah keriting 1 kg berkisar antara Rp55.000–Rp72.000.

Beras pun kerap menjadi isu nasional terkait dengan kelangkaannya ataupun peningkatan harga jualnya yang punya peran signifikan sebagai pemantik meningkatnya laju inflasi.

Pada tahun 2023, produksi beras nasional Indonesia mencapai 31,10 juta ton, menurut Badan Pusat Statistik (BPS). Terjadi penurunan 440 ribu ton, atau 1,39 persen, dari tahun 2022. Produksi beras giling (milled rice) Indonesia pada tahun 2023 juga turun 1,2 persen dari tahun 2022, menjadi 34 juta metrik ton.

Akibatnya? Tentu saja akan terjadi peningkatan harga jual di pasar dan stok cadangan yang semakin menipis.

Lalu bagaimana kita dapat memprediksi pengaruh harga cabai dan beras pada laju inflasi dan berbagai indikator ekonomi lainnya? Salah satunya adalah dengan memanfaatkan model-model kecerdasan artifisial sederhana.

Inflasi harga cabai di Indonesia seringkali menunjukkan pola yang bersifat pulsatif dan dapat mempengaruhi stabilitas ekonomi secara keseluruhan. Pengunaan model AI sederhana bertujuan untuk memprediksi inflasi harga cabai dalam quadran tahun berjalan dengan menggunakan model Recurrent Neural Network (RNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM).

Hasil prediksi dari implementasi model ini diharapkan dapat membantu dalam pengembangan strategi moneter dan fiskal untuk pengendalian laju inflasi serta menjaga stabilitas daya beli (Purchasing Power Parity).

Kajian dapat mencakup teori dasar tentang inflasi, model RNN dan LSTM, serta implementasinya dalam memprediksi harga komoditas.

Inflasi merupakan fenomena ekonomi yang mengacu pada kenaikan harga secara umum dalam periode tertentu. Salah satu komoditas yang kerap mengalami fluktuasi harga signifikan di Indonesia adalah cabai.

Fluktuasi ini sering bersifat pulsatif, dengan lonjakan harga yang tiba-tiba diikuti oleh penurunan yang cepat, yang dapat mengganggu stabilitas ekonomi dan daya beli masyarakat.

Oleh karena itu, prediksi inflasi harga cabai menjadi krusial dalam pengambilan keputusan ekonomi.

Inflasi dan Stabilitas Ekonomi

Inflasi adalah kenaikan harga secara umum dan terus-menerus dalam suatu perekonomian. Inflasi dapat berdampak pada daya beli masyarakat, stabilitas ekonomi, serta kebijakan moneter dan fiskal yang diimplementasikan oleh pemerintah. Inflasi yang tidak terkendali dapat menyebabkan ketidakpastian ekonomi, yang berdampak negatif pada investasi dan konsumsi.

Recurrent Neural Network (RNN)

RNN adalah tipe jaringan syaraf tiruan yang memiliki koneksi yang membentuk siklus. Hal ini memungkinkan RNN untuk memproses data dalam urutan waktu dan mengingat informasi dari langkah-langkah sebelumnya. Namun, RNN memiliki kelemahan dalam menangani masalah long-term dependencies.

Long Short-Term Memory (LSTM)

LSTM adalah varian dari RNN yang dirancang untuk mengatasi masalah long-term dependencies. LSTM menggunakan struktur yang lebih kompleks yang disebut “sel memori”, yang dapat menyimpan informasi untuk jangka waktu yang lebih panjang dibandingkan dengan RNN biasa. Ini menjadikannya cocok untuk memprediksi data deret waktu yang panjang dan kompleks, seperti harga cabai yang bersifat pulsatif.

Data yang dapat digunakan dalam penelitian ini adalah harga harian cabai dan beras dari tahun sebelumnya hingga quadran tahun berjalan. Data ini diperoleh dari sumber-sumber resmi seperti Badan Pusat Statistik (BPS) dan instansi terkait lainnya.

Model RNN dan LSTM

1. Preprocessing Data: Melakukan normalisasi data untuk memastikan model dapat belajar dengan efektif.
2. Training Model: Menggunakan data historis harga cabai untuk melatih model RNN dan LSTM.
3. Evaluation: Menggunakan metrik seperti Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE) untuk mengevaluasi kinerja model.

Implementasi

1. Model RNN: Menggunakan arsitektur standar RNN dengan satu atau beberapa lapisan tersembunyi.
2. Model LSTM: Menggunakan arsitektur LSTM dengan beberapa lapisan memori untuk menangkap dependencies jangka panjang.

Setelah melatih model dengan data historis, beberapa literatur terkait prediksi harga komoditas, menunjukkan bahwa model LSTM lebih akurat dibandingkan dengan RNN dalam menangani pola harga yang bersifat pulsatif.

Hal ini karena kemampuan LSTM dalam menangkap dependencies jangka panjang yang lebih baik daripada RNN.

Model LSTM terbukti lebih efektif dalam memprediksi inflasi harga cabai yang bersifat pulsatif dibandingkan dengan RNN. Prediksi yang akurat ini dapat digunakan sebagai instrumen pengembangan strategi moneter dan fiskal untuk mengendalikan laju inflasi dan menjaga stabilitas daya beli. Implementasi model ini diharapkan dapat membantu pemerintah dalam mengambil keputusan yang lebih informasional dan strategis.

Tentu dalam memprediksi dinamika harga komoditas seperti cabai merah dan beras, ada banyak faktor yang terlibat, berpengaruh, dan perlu dianalisis. Termasuk dinamika cuaca dan iklim tentu saja.

Dinamika cuaca memiliki pengaruh signifikan terhadap produksi dan distribusi cabai merah. Model kecerdasan buatan (AI) dapat digunakan untuk memprediksi dampak cuaca ekstrem terhadap suplai cabai merah.

Kita akan coba membahas penggunaan model AI dalam memprediksi pengaruh cuaca pada produksi, distribusi, dan faktor-faktor yang mempengaruhi suplai cabai merah, serta bagaimana hasil prediksi ini dapat membantu dalam pengambilan keputusan strategis untuk menjaga stabilitas suplai.

Penggunaan Model AI untuk Prediksi Cuaca

Model AI, seperti jaringan saraf tiruan (Neural Networks), Long Short-Term Memory (LSTM), dan Random Forest, dapat digunakan untuk memprediksi pengaruh dinamika cuaca pada suplai cabai merah.

Model-model ini dapat mengolah data cuaca historis, data produksi, dan data distribusi untuk membuat prediksi yang akurat.

Pengaruh Dinamika Cuaca pada Produksi Cabai Merah

1. Hujan Lebat dan Banjir

– Dampak pada Tanaman: Hujan lebat dan banjir dapat menyebabkan kerusakan pada tanaman cabai dan mengurangi hasil panen.
– Prediksi Pengaruh dengan AI: Model LSTM dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan dan mengidentifikasi periode risiko tinggi banjir. Data historis curah hujan dan output model digunakan untuk meramalkan hasil panen.

2. Kekeringan

– Dampak pada Irigasi: Kekeringan dapat mengurangi pasokan air dan menyebabkan stress pada tanaman cabai.
– Prediksi Pengaruh dengan AI: Model Neural Networks dapat digunakan untuk memprediksi kekeringan berdasarkan data cuaca seperti suhu, kelembaban, dan curah hujan. Hasil prediksi digunakan untuk merencanakan penggunaan air yang lebih efisien.

3. Suhu Ekstrem

– Dampak pada Pertumbuhan: Suhu yang terlalu tinggi atau rendah dapat menghambat pertumbuhan tanaman cabai.
– Prediksi Pengaruh dengan AI: Random Forest dapat digunakan untuk memprediksi suhu ekstrem dan dampaknya pada produksi cabai merah. Data suhu historis dan parameter pertanian digunakan untuk melatih model.

Pengaruh Dinamika Cuaca pada Distribusi Cabai Merah

1. Gangguan Infrastruktur

– Dampak pada Transportasi: Cuaca buruk dapat merusak infrastruktur transportasi dan menghambat distribusi cabai.
– Prediksi Pengaruh dengan AI: Model AI dapat memprediksi kondisi cuaca ekstrem yang berpotensi mengganggu infrastruktur transportasi. Data cuaca real-time digunakan untuk memprediksi kemungkinan gangguan distribusi.

2. Penundaan Pengiriman

– Dampak pada Kualitas: Penundaan pengiriman dapat menurunkan kualitas cabai karena kerusakan selama transportasi.
– Prediksi Pengaruh dengan AI: Algoritma AI dapat digunakan untuk mengoptimalkan rute pengiriman dan waktu pengiriman berdasarkan prediksi cuaca. Ini membantu mengurangi risiko kerusakan produk.

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Suplai Cabai Merah

1. Ketersediaan Bibit dan Teknologi Pertanian

– Faktor Pengaruh: Kualitas bibit dan teknologi pertanian mempengaruhi produktivitas cabai merah.
– Prediksi Pengaruh dengan AI: AI dapat menganalisis data produksi historis untuk mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang mempengaruhi hasil panen. Ini membantu dalam pengembangan varietas bibit yang tahan cuaca dan teknologi pertanian yang lebih efisien.

2. Kebijakan Pemerintah

– Faktor Pengaruh: Kebijakan subsidi dan bantuan teknis mempengaruhi kemampuan petani untuk mengatasi dampak cuaca ekstrem.
– Prediksi Pengaruh dengan AI: Model AI dapat digunakan untuk mengevaluasi dampak kebijakan pemerintah terhadap produksi dan distribusi cabai merah. Data historis kebijakan dan produksi dianalisis untuk memprediksi efektivitas kebijakan.

3. Pasar dan Permintaan

– Faktor Pengaruh: Fluktuasi permintaan pasar mempengaruhi suplai cabai merah.
– Prediksi Pengaruh dengan AI: Algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk memodelkan permintaan pasar dan tren harga, membantu petani dan distributor dalam perencanaan produksi dan distribusi yang lebih baik.

Implementasi dan Strategi Adaptasi

1. Teknologi Pertanian

– Penggunaan Irigasi Modern: Implementasi sistem irigasi tetes dan penyimpanan air dapat membantu mengatasi masalah kekeringan.
– Pengembangan Varietas Tahan Cuaca: Penelitian dan pengembangan varietas cabai merah yang tahan terhadap kondisi cuaca ekstrem dapat meningkatkan ketahanan produksi.

2. Peningkatan Infrastruktur

– Perbaikan Infrastruktur Transportasi: Membangun dan memelihara infrastruktur transportasi yang tahan terhadap bencana alam dapat meminimalkan gangguan distribusi.
– Sistem Logistik yang Adaptif: Menggunakan teknologi informasi untuk memantau dan mengelola distribusi secara real-time dapat membantu merespon perubahan cuaca dengan cepat.

3. Asuransi Pertanian dan Bantuan Finansial

– Asuransi Cuaca: Memberikan perlindungan finansial kepada petani terhadap kerugian akibat cuaca ekstrem.
– Program Bantuan Pemerintah: Bantuan teknis dan finansial dari pemerintah dapat membantu petani mempersiapkan dan memitigasi dampak cuaca buruk.

Dinamika cuaca memiliki dampak signifikan terhadap produksi dan distribusi cabai merah. Penggunaan model AI untuk memprediksi pengaruh cuaca dapat memberikan wawasan berharga untuk mengatasi tantangan ini. Dengan mengadopsi teknologi pertanian yang canggih, meningkatkan infrastruktur, dan menyediakan asuransi pertanian, risiko yang terkait dengan cuaca ekstrem dapat diminimalisir, sehingga stabilitas suplai cabai merah dapat terjaga.

Tak berhenti sampai di situ saja. Karena persoalan permintaan, rantai pasok, dan tingginya asupan pada gilirannya akan berdampak pada terjadinya inflasi karbohidrat yang memiliki ekses pada peningkatan kadar gula darah dan perubahan profil lemak darah yang berkorelasi dengan meningkatnya resiko untuk terjadinya sindroma metabolik.

Apakah model AI dapat digunakan untuk memprediksi prevalensi Sindroma Metabolik ?

Sindroma metabolik adalah kumpulan kondisi yang terjadi bersamaan dan meningkatkan risiko penyakit jantung, stroke, dan diabetes tipe 2. Kondisi-kondisi ini mencakup peningkatan tekanan darah, kadar gula darah tinggi, kelebihan lemak tubuh di sekitar pinggang, dan kadar kolesterol atau trigliserida yang tidak normal. Salah satu faktor yang berkontribusi signifikan terhadap sindroma metabolik adalah asupan kalori yang berlebihan.

Mekanisme Prediksi

Prediksi peningkatan kasus sindroma metabolik berdasarkan data asupan kalori dapat dilakukan melalui beberapa tahapan berikut:

1. Pengumpulan Data

Data asupan kalori dikumpulkan dari populasi yang dipelajari. Data ini dapat berasal dari survei diet, jurnal makanan, atau perangkat pemantau kalori seperti aplikasi kesehatan. Data tambahan yang diperlukan meliputi:
– Profil demografis (usia, jenis kelamin, dll.)
– Riwayat kesehatan individu
– Aktivitas fisik
– Indeks massa tubuh (BMI)
– Pengukuran lingkar pinggang

2. Preprocessing Data

Data yang dikumpulkan perlu diproses untuk menghilangkan ketidakakuratan dan inkonsistensi. Langkah-langkah preprocessing meliputi:
– Pembersihan data untuk menghapus atau memperbaiki entri yang hilang atau salah
– Normalisasi data untuk menyamakan skala pengukuran
– Pengkodean fitur kategoris

3. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif dilakukan untuk memahami distribusi data asupan kalori dan hubungan awal dengan komponen sindroma metabolik. Ini mencakup:
– Statistik deskriptif (rata-rata, median, standar deviasi, dll.)
– Visualisasi data (histogram, boxplot, scatter plot)

4. Model Prediksi

Model prediksi dibangun untuk mengidentifikasi hubungan antara asupan kalori dan peningkatan risiko sindroma metabolik. Beberapa model yang dapat digunakan meliputi:

a. Model Regresi

– Regresi Linear: Digunakan untuk memprediksi variabel kontinu seperti kadar gula darah atau tekanan darah berdasarkan asupan kalori.
– Regresi Logistik: Digunakan untuk memprediksi probabilitas terjadinya sindroma metabolik (variabel biner) berdasarkan asupan kalori.

b. Model Pembelajaran Mesin

– Random Forest: Algoritma berbasis pohon keputusan yang dapat menangani fitur-fitur yang berinteraksi kompleks dan memiliki akurasi tinggi.
– Support Vector Machine (SVM): Digunakan untuk klasifikasi dan regresi dengan mencari hyperplane yang memisahkan data ke dalam kelas-kelas berbeda.

c. Model Jaringan Saraf Tiruan

– Neural Networks: Model ini dapat menangkap hubungan non-linear yang kompleks antara asupan kalori dan sindroma metabolik. Deep learning dengan beberapa lapisan tersembunyi dapat meningkatkan akurasi prediksi.

5. Pelatihan dan Validasi Model

Data dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian. Model dilatih menggunakan set pelatihan dan dievaluasi kinerjanya menggunakan set pengujian. Metode cross-validation dapat digunakan untuk memastikan model tidak overfitting.

6. Evaluasi Model

Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik seperti:
– Akurasi: Persentase prediksi yang benar.
– Precision: Proporsi prediksi positif yang benar-benar positif.
– Recall (Sensitivity): Proporsi kasus sindroma metabolik yang berhasil diidentifikasi.
– F1-Score: Harmonic mean dari precision dan recall.
– ROC-AUC: Area under the receiver operating characteristic curve, yang menggambarkan kinerja model secara keseluruhan.

7. Implementasi dan Pemantauan

Setelah model yang paling akurat dipilih, model ini dapat diimplementasikan untuk memprediksi risiko sindroma metabolik dalam populasi. Pemantauan rutin dan pembaruan model diperlukan untuk memastikan prediksi tetap akurat seiring perubahan data asupan kalori dan pola hidup populasi.

Prediksi peningkatan kasus sindroma metabolik berdasarkan data asupan kalori memerlukan pendekatan multi-tahap yang melibatkan pengumpulan data, preprocessing, analisis deskriptif, pembangunan model prediksi, dan evaluasi model. Dengan menggunakan metode statistik dan pembelajaran mesin, prediksi ini dapat membantu dalam pengambilan keputusan kesehatan masyarakat dan pencegahan sindroma metabolik.

Akhirnya tulisan kita yang diawali dari pembahasan soal sambel terasi dan nasi pulen serta hubungannya dengan inflasi dan situasi ekonomi negeri kita pungkasi dengan kajian tentang implementasi AI.

Semoga perkembangan AI dapat membantu para pengambil kebijakan negeri untuk merencanakan strategi solusi yang inovatif dan berdayaguna tinggi dengan memanfaatkan teknologi, hingga kualitas determinasi program pada upaya peningkatan kualitas sumber daya manusia juga akan terakselerasi.

Masyarakat Indonesia akan semakin sehat, dan daya saing negarapun akan terangkat.

Daftar Pustaka

1. Alberti, K. G. M. M., Zimmet, P., & Shaw, J. (2005). The metabolic syndrome—a new worldwide definition. The Lancet, 366(9491), 1059-1062.
2. Mendis, S., Puska, P., & Norrving, B. (2011). Global atlas on cardiovascular disease prevention and control. World Health Organization.
3. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5-32.
4. Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine Learning, 20(3), 273-297.
5. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.

6. Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). (2023). Laporan Tahunan Cuaca Ekstrem di Indonesia. Diakses dari [https://www.bmkg.go.id](https://www.bmkg.go.id).
7. Food and Agriculture Organization (FAO). (2016). Climate Change and Food Security: Risks and Responses. FAO Report.
8. Ministry of Agriculture, Indonesia. (2022). Statistik Pertanian: Produksi Cabai Merah. Diakses dari [https://www.pertanian.go.id](https://www.pertanian.go.id).
9. Yunita, S., & Nugraha, D. (2020). Impact of Climate Change on Agriculture in Indonesia: Case Study of Chili Production. Journal of Agricultural Science, 12(4), 50-63.
10. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
11. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5-32.
12. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735-1780.
13. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
14. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735-1780.
15. Lipton, Z. C., Berkowitz, J., & Elkan, C. (2015). A critical review of recurrent neural networks for sequence learning. arXiv preprint arXiv:1506.00019.
16. Badan Pusat Statistik. (2023). Statistik Harga Komoditas. Diakses dari [https://www.bps.go.id](https://www.bps.go.id).
17. McKinney, W. (2010). Data structures for statistical computing in Python. In Proceedings of the 9th Python in Science Conference.