Terakreditasi SINTA Peringkat 3 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 72/E/KPT/2024 masa berlaku mulai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023 sampai Volume 14 Nomor 2 Tahun 2027
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 11 No. 1 (2024) 47 - 55 ISSN Media Elektronik: 2443-3640
Prediksi Harga Material Bangunan Dengan Autoregressive Integrated Moving Average (Arima) Pada CV. TJA
Prediction of Building Material Prices Using Autoregressive Integrated Moving Average (Arima) on CV. TJA
Christina Purnama Yanti 1* , Ni Komang Ita Cahyani 2 , Theresia Hendrawati 3 , Yuri Prima Fittryani 4, Dewa Ayu Kadek Pramita 5 1,2,3,4 Teknik Informatika, Teknologi dan Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia
5 Rekayasa Sistem Komputer, Teknologi dan Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia
1 christinapy@instiki.ac.id*, 2 itacahyani280@gmail.com, 3 theresia.hendrawati@instiki.ac.id, 4 yuri.prima@instiki.ac.id,
5 pramita.wayu@instiki.ac.id

## Abstract
The problem most often faced by CV TJA is that the price from the RAB (Cost Budget Plan) calculation is not in accordance with market prices, so it is necessary to predict the price of building materials to help the company prepare the RAB. The aim of this research is to examine predictions of material prices measured using the ARIMA method. The data analysis method in this  study  used  the  MA  parameter  (1)  with  the  ARIMA  model  (0,1,1)  for  dynamix  cement  material,  the  MA  parameter  (1) ARIMA model (0,2,1) for cast sand, the MA parameter (1 ) ARIMA model (0,3,1) for threaded iron 13 and AR parameter (2) ARIMA model (2,1,0) for usuk wood material. By using 3 error testing methods, namely Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD) and Mean Squared Deviation (MSD). The results of this analysis show the lowest accuracy value, namely for dynamic cement material with a MAPE value of 5%, a MAD value of 1.986 and an MSD value is 63.584.667. The results of error tests using MAPE, MAD and MSD can be concluded that the ARIMA method is very accurate because the MAPE value is less than 10%.
Keywords: prediction, price, building material, ARIMA

## Abstrak
Permasalahan yang paling sering dihadapi oleh CV TJA adalah harga dari perhitungan RAB (Rencana Anggaran Biaya) yang tidak  sesuai  dengan  harga  pasar,  maka  perlu  adanya  prediksi  harga  material  bangunan  untuk  membantu  perusahaan  dalam penyusunan RAB. Tujuan penelitian ini untuk mengkaji prediksi harga material yang terukur menggunakan metode ARIMA, sehingga dapat merekomendasikan ketepatan prediksi harga material bangunan untuk bulan - bulan selanjutnya. Metode analisa data pada penelitian ini di gunakan parameter MA (1) dengan model ARIMA (0,1,1) untuk material semen dynamix, parameter MA (1) model ARIMA (0,2,1) untuk Pasir cor, parameter MA (1) model ARIMA (0,3,1) untuk besi ulir 13 dan parameter AR (2) Model ARIMA (2,1,0) untuk material kayu usuk. Dengan menggunakan 3 metode pengujian error yaitu Mean Absolute Percentage  Error (MAPE), Mean  Absolute  Deviation (MAD)  dan Mean  Squared  Deviation (MSD).  Hasil  analisa  ini menunjukkan nilai akurasi terendah yaitu pada material semen dynamix dengan nilai MAPE sebesar 5% nilai MAD sebesar 1.986  dan  nilai  MSD  sebesar  63.584.667.  Hasil  uji  error  menggunakan  MAPE,  MAD  dan  MSD  dapat  disimpulkan  bahwa metode ARIMA sangat akurat karena nilai MAPE kurang dari 10%.
Kata kunci: prediksi, harga, material bangunan, ARIMA

## 1. Pendahuluan
Perkembangan pembangunan infrastruktur di Indonesia khususnya di Provinsi Bali pada saat pandemi Covid-19 mengalami penurunan. Kinerja ekonomi Provinsi Bali pada  triwulan  I  2020  tumbuh  sebesar  -1,14%,  lebih rendah  dibanding  dengan  triwulan  IV  2019  yang
sebesar  5,51%  [1].  Dampak  sosial  ekonomi  yang melanda  Bali  akibat  pandemi  mengakibatkan  seluruh aspek kehidupan masyarakat termasuk aspek pembangunan  mengalami  kemunduran.  Rencana pembangunan yang telah ditetapkan sebelum pandemi berlangsung,  terutama  yang  telah  dituangkan  dalam
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
dokumen  perencanaan  dan  anggaran  terpaksa  harus ditunda  hingga  kondisi  perekonomian  pulih  kembali. Pada pertengahan tahun 2022 pasca pandemi Covid-19, perkembangan  infrastruktur  yang  sempat  tertunda selama  pandemi  dapat  direalisasikan  karena  didukung oleh  pulihnya  perekonomian  masyarakat  di  Bali. Perkembangan  infrastruktur  tersebut  ditandai  dengan melonjaknya  berbagai  proyek  pembangunan  baik  dari pemerintah  maupun  swasta.  Pelaksanaan  proyek pembangunan tersebut tidak terlepas dari penyedia jasa kontruksi yang umumnya disebut Kontraktor. Perusahaan  kontraktor  memiliki  peran  penting  dalam memberikan layanan jasa pelaksanaan dalam pekerjaan kontruksi,  karena  dalam  pelaksanaan  suatu  proyek terdapat rangkaian kegiatan atau rincian kegiatan mulai dari  penyusunan  Rencana  Anggaran  Biaya  (RAB), penyiapan  lapangan  hingga  penyerahan  hasil  akhir pekerjaan kontruksi [2]. CV. TJA merupakan salah satu perusahaan Kontraktor di Bali yang bergerak di bidang kontraktor  yang  telah  berdiri  pada  tahun  2013  hingga saat  ini.  Pada  awalnya  perusahaan  ini  bergerak  pada bidang Mechanical,  Electrical  and  Plumbing serta supplier  AC.  Setelah  bergerak  pada  bidang  tersebut selama  tiga  tahun,  pada  tahun  2016  CV.  TJA melakukan  ekspansi  menjadi General  Contractor hingga  saat  ini.  Sebagai  salah  satu  perusahaan  yang telah  lama  bergerak  di  bidang  Kontruksi,  sebelum memulai  pelaksanaan  sebuah  proyek  selalu  diawali dengan penyusunan RAB sebagai bahan pertimbangan bagi  kontraktor  dan  juga  pemilik  proyek  dalam pengalokasian  biaya  proyek.  Selain  sebagai  bahan pertimbangan, penyusunan RAB bagi pihak kontraktor bertujuan  untuk  memproyeksikan  anggaran  biaya operasional dan juga untuk memperbaiki sistem alokasi dana pada periode proyek yang akan datang [3]. Namun dalam proses penyusunan RAB tidak jarang ditemukan kekeliruan dalam menetapkan harga satuan yang tidak sesuai  dengan  harga  material  terbaru  di  pasaran.  Hal tersebut  dikarenakan  tidak  menentunya  periode kenaikan ataupun penurunan harga material bangunan. Rencana  Anggaran  Biaya  (RAB)  memegang  peranan yang  penting  dalam  penyelesaian  sebuah  proyek. Dalam pembuatan RAB kerap terjadi kenaikan maupun penurunan  harga  material  yang  sulit  untuk  diprediksi sehingga  mengakibatkan  pengalokasian  dana  pada perusahaan  kurang  tepat  dan  akan  berakibat  pada keutungan  yang  diperoleh  oleh  perusahaan  [4],  maka dari  itu  diperlukan  perkiraan  yang  matang  untuk melakukan  proses  penyusunan  anggaran.  Peramalan harga  material  setiap  bulannya  diperlukan  dalam pembuatan RAB untuk mengetahui apakah pada bulan yang  akan  datang  material  yang  akan  digunakan mengalami kenaikan biaya atau mengalami penurunan. Permasalahan  pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana perusahaan  bisa  menyusun  RAB  yang  sesuai  dengan prediksi  atas  kenaikan  maupun  penurun  harga  bahan material  sehingga  perusahaan  dapat  meminimalisir kerugian  [5]. Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,
penelitian  ini  mengusulkan  judul  Peramalan  Harga Material Bangunan dalam Penyusunan RAB Menggunakan  Metode  ARIMA.  Usulan  penelitian  ini menawarkan  prediksi  perhitungan  dengan  metode Metode  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA). Metode  Autoregressive  Integrated  Moving Average (ARIMA)  Berkembang  pertama  kali  oleh George Box dan Gwilym Jenkins [6]. Metode ARIMA merupakan  deret  waktu  yang  menggunakan  model matematis  serta  digunakan  untuk  peramalan  jangka pendek. Metode ARIMA sangat tepat digunakan dalam peramalan  jangka  pendek  karena  memiliki  ketepatan yang  akurat  [7].  Berdasarkan  asumsi  deret  waktu, Model  ARIMA  memiliki  asumsi  bahwa  deret  waktu yang digunakan harus stasioner dengan arti bahwa rata -  rata  variasi  harus  bersifat  konstan  [8]  .  Maka  dalam mengatasi  hal  tersebut  dilakukan  proses differencing agar data tersebut menjadi stasioner [9].

## 2. Metode Penelitian
Untuk  tahapan  penerapan  metode ARIMA dapat diurutkan sebagai berikut :

## Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian Menggunakan ARIMA
Penelitian peramalan pembelian bahan material dengan menggunakan  metode Autoregressive  Integrated Moving  Average ( ARIMA )  ini  digunakan  data  dari perhitungan RAB struktur dimulkai dari bulan Januari 2021 hingga bulan Maret 2023 dimana pada penelitian pembelian  bahan  bangunan  dengan  menggunkan metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average ( ARIMA )  ini  meramalkan  pembelian  bahan  material berupa harga semen, pasir dan besi usuk.
Plot  data  digunakan  mengetahui  pola  data  yang digunakan  dalam  penelitian,  apakah  data  tersebut berpola stasioner, trend , musiman atau siklus [10].
Data  yang  stasioner  dimaksudkan  sebagai  data  yang tidak  terdapat  pertumbuhan  maupun  menurunan  pada data, secara umum sepanjang sumbu waktu data harus horizontal agar dikatakan stasioner [11]. Jika data yang dimiliki  tidak  stasioner  maka  perlu  untuk  melakukan differencing (pembeda) [12].
Tahapan  ini  dilakukan  dalam  proses  verifikasi  model residual digunakan  untuk  melihat  kelayakan  model melalui plot ACF dan PACF [13]. Jika hasil verifikasi model  tidak  sesuai  maka  model  harus  diubah  hingga memperoleh model yang sesuai. ACF berfungsi untuk
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
mengidentifikasi stasioneritas data runtun waktu, selain itu  ACF  juga digunakan  untuk menentukan  parameter MA  (Moving  Average) .  Nilai  koefisien  ACF  yang melebihi interval batas yang dapat diterima digunakan untuk menentukan model dari MA (q). nilai ACF secara manual dapat dihitung dengan Rumus 1.
𝜌 ₖ = ∑ ₌₁(𝑍 𝑡 −𝜇 𝑛−𝑘 𝑡 ) (𝑍 𝑡+𝑘 −𝜇)
∑ ₌₁(𝑍 𝑡 −𝜇 𝑛 𝑡 ) 2
(1)
𝜌 ₖ adalah koefisien ACF, 𝑍 𝑡 adalah data pada waktu ke- t, 𝑍 𝑡+𝑘 adalah data pada waktu ke-t+k, 𝜇 adalah Rata- rata data, dan k adalah Waktu periode time series.
PACF  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keeratan antara 𝑍 𝑡 dan 𝑍 𝑡+𝑘 , dengan asumsi pengaruh time lag 1,2,3…,3  dan  seterusnya  sampai  k  –  1  dianggap terpisah. Rumus 2 adalah PACF manual.
∅ ₖ , ₖ = 𝜌 𝑘 ∑ ∅ 𝑘−1,𝑗 𝑘−1 𝑗=1 𝜌 𝑘−𝑗 1−∑ ∅ 𝑘−1,𝑗 𝑘−1 𝑗=1 𝜌 𝑗
(2) ∅ ₖ , ₖ adalah Koefisien ACF, 𝜌 𝑘−𝑗 adalah Koefisien ACF pada waktu ( k-j) ; k= 1,2…,n;j=1,2,…(k-1)
Hasil estimasi yang telah melakukan uji hipotesis untuk mengetahui  parameter  signifikan  atau  tidak  diperoleh dengan cara menentukan model akhir Metode ARIMA.
Setelah    melakukan    verifikasi  model  tahapan selanjutnya  yaitu  melakukan  peramalan.  Peramalan dilakukan untuk mengetahui berapakah harga material semen  pada  9  bulan  kedepan  yaitu  dari  bulan  April hingga bulan Desember 2023. Metode yang digunakan untuk  memprediksi  harga  bahan  material  adalah ARIMA dengan Rumus 3.
Yt = Yt - Φ1.Yt-1 + Φ2.Yt-2 + Φn.Yt-n + et - (1/n).Yt + Yt-1 + Yt-n (3)
Yt adalah Hasil Ramal ARIMA , Φn  adalah Koefisien parameter, Yt-n adalah Nilai Data, dan et adalah Nilai Error.
Tahapan  evaluasi  dilakukan  dengan  melakukan pengujian  tingkat  eror  dengan  kriteria  MAPE,  MAD dan MSD.
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yaitu rata – rata kesalahan muntlak selama periode yang dikalikan dengan  100%  untuk  menghasilkan  data  secara persentase  yang  akan  digunakan  jika  ukuran  variabel yang diramalkan sangat menentukan akurasi peramalan [14] dengan Rumus 4.
𝑀 AP 𝐸 = 100% 𝑛 ∑ |𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 𝐴 𝑡 | (4)
Mean Absolute Deviation (MAD) merupakan rata rata nilai  absolut  dari  kesalahan  meramal,  dengan  tidak menghiraukan tanda positif serta negatis dengan rumus 5.
MAD = ∑|At−Ft| 𝒏
(5)
At adalah  Permintaan  aktual  periode  t, Ft adalah Peramalan  periode  t,  n  adalah  Jumlah  periode peramalan yang terlibat.
Mean  Squared  Deviation  (MSD) merupakan  nilai terkecil  yang  dihasilkan  dari  alat  ukur  peramalan tersebut,  semakin  kecil  nilai  yang  dihasilkan  maka metode  peramlan  yang  diguakan  semakin  baik  [15]. MSD ( Mean Squared Deviation ) memiliki Rumus 6.
𝑀𝑆𝐷 = 1 𝑛 ∑ = 1 𝑛 𝑡 ( 𝑍 𝑡 − 𝑍 ̂ 𝑡 ) 2 (6)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Karakteristik Plot Data Harga Material
Pola  data  harga  material  Pasir,  Besi  dan  kayu  selama bulan  Januari  tahun  2021  hingga  bulan  Mater  tahun 2023 dapat dilihat pada Gambar  2.

## Gambar 2. Hasil Plot Data pada Harga Pasir Cor
Pada  Gambar  2  terlihat  bahwa  plot  data  pada  harga material  pasir  cor  periode  Januari  2021  hingga  Maret 2023 memiliki pola tren naik, terlihat dari Januari 2021 hingga  Maret  2023  data  pasir  cor  terus  mengalami kenaikan. Pada bulan Januari 2023 hingga bulan Maret 2023  adalah  harga  paling  tinggi  yaitu  sebesar  Rp. 2.400.000  maka  dari  itu  diperlukan  stasioneritas  data agar  data  tersebut  dapat  dilanjutkan  untuk  tahapan selanjutnya.

## Gambar 3. Hasil Plot Data pada Harga Besi Ulir
Pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa  plot  data  pada harga  material  besi  ulir  13  dari  bulan  Januari  2021 hingga  bulan  Maret  2023  memiliki  pola tren dimana terlihat  bahwa  pada  bulan  September  2021  harga  besi ulir  13  menunjukkan  harga  yang  lebih  rendah  namun
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
pada  bulan  selanjutnya  menunjukkan  harga  yang  jauh meningkat.  Maka  plot  data  pada  material  besi  ulir  13 memiliki pola tren .

## Gambar 4. Hasil Plot Data pada Harga Kayu Usuk
Pada Gambar 4 menunjukkan hasil dari plot data harga kayu  usuk  4/6  dari  bulan  Januari  2021  hingga  bulan Maret  2023  yang  menunjukkan  bahwa  data  tersebut hampir stasioner terlihat dari sumbu titik - titik tersebut berfokus  pada  sumbu  0,  namun  yang  membuat  pola tersebut  tidak  stasioner  yaitu  pada  akhir  data  terlihat bahwa data tersebut mengalami penurunan yang sangat signifikan. Hal tersebut membutuhkan uji stasioneritas untuk mengetahui apakah data tersebut telah stasioner atau  tidak.  Untuk  pola  harga  material  diatas  dapat dikatakan bahwa pola tersebut mengalami tren terlihat dari beberapa data yang awalnya mengalami kenaikan namu  dalam  suatu  kondisi  data  tersebut  mengalami penurunan.
3.2 Identifikasi Stasioner Data Harga Material
Setelah melakukan plot data, langkah selanjutnya yaitu melakukan Box-Cox untuk  mengetahui  lebih  lanjut apakah  benar  data  tersebut  memang  belum  stasioner. Data  dapat  dikatakan  stasioner  apabila  hasil  yang dihasilkan dari Rounded value dari masing masing data yang melakukan Box-Cox mendapatkan hasil 1. Apabila Rounded value belum menunjukkan angka 1 maka data tersebut  harus  terus  melakukan  Differencing  hingga menghasilkan angka 1.

## Gambar 5. Hasil Box-Cox Pasir Cor
Pada Gambar 5  terlihat bahwa hasil Box-Cox material pasir cor memiliki nilai rounded value senilai 3,00 yang menyatakn bahwa data pasir cor belum stasioner maka perlu  untuk  melakukan  transformasi  data  atau
melakukan Box-Cox agar data tersebut bernilai 1 atau stasioner.

## Gambar 6. Hasil Box-Cox Besi Ulir
Pada  Gambar  6  terlihat  bahwa  hasil  dari Box-Cox material besi ulir 13 menunjukkan nilai rounded value sebesar 0,50 dimana nilai tersebut kurang dari 1 maka perlu  untuk  melakukan  transformasi  atau  melakukan Box-Cox ulang  hingga  hasil  dari rounded  value menunjukkan angka 1.

## Gambar 7. Hasil Box-Cox Kayu Usuk
Setelah melakukan Plot data untuk mengetahui apakah data  tersebut  telah  stasioner  atau  belum  langkah selanjutnya yaitu untuk  melakukan  uji Box-Cox untuk mengetahi  apakah  data  dari  kayu  usuk  4/6  telah stasioner dengan melihat Rounded Value dari hasil Box- Cox dengan  melihat  Gambar  7  pada  gambar  tersebut terlihat  bahwa rounded  value tersebut  menunjukkan angka 3 yang artinya bahwa data tersebut tidak stasioner dan perlu untuk melakukan differencing terlebih dahulu sehingga hasil dari rounded value menghasilkan angka 1 yang artinya data tersebut telah stasioner.
3.3 Identifikasi Transformasi Data Harga Material
Transformasi  data  bertujuan  untuk  menyetarakan  atau mengubah  data  deret  waktu  yang  asli  menjadi  bentuk yang  lebih  sesuai  dengan  dasar  mode  ARIMA  itu sendiri tanpa mengubah hasil dari data tersebut. Karena pada  peramalan  menggunakan  metode  ARIMA  data yang  dimiliki  harus  bersifat  stasioner  terlebih  dahulu sebelum dilakukan proses peramalan.
Setelah melakukan differencing sebanyak 2 kali, dapat dilihat  bahwa rounded  value dari  harga  material  pasir cor telah menunjukkan angka 1 yang dapat dilihat pada Gambar 8. Dimana hal tersebut dapat dikatakan bahwa data  tersebut  telah  stadioner  dan  dapat  dilanjutkan
Year Month 2023 2022 2021 Jan Sep May Jan Sep May Jan 70000 60000 50000 40000 30000 Ka yu U su k 4/ 6 Time Series Plot of Kayu Usuk 4/6
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
untuk  tahap  selanjutnya  yaitu  menentukan  ACF  dan PACF untuk mengetahui apakah data material pasir cor telah bersifat stasioner rata - rata.
Gambar 8. Hasil Transformasi Data Material Pasir Cor
Gambar 9. Hasil Transformasi Data Material Besi Ulir 13
Dari  data  material  besi  ulir  13  memerlukan  3  kali  tes Box-Cox agar nilai dari rounded value berjumlah 1 pada Gambar 9, dengan demikian langkah selanjutnya dapat dilakukan yaitu menentuan ACF dan PACF dari harga material besi ulir 13.
Gambar 10. Hasil Transformasi Data Material Kayu Usuk 4/6
Setelah  melakukan Box- cox  atau  Transformasi sebanyak  1  kali,  terlihat  bahwa rounded  value pada Gambar  10  telah  menunjukkan  angka  1  yang  artinya bahwa data material kayu usuk 4/6 telah stasioner dalam raga. Maka untuk langkah selanjutnya dapat dilanjutkan yaitu  menentukan  ACF  dan  PACF  dari  material  kayu usuk 4/6.
3.4 Penentuan ACF dan PACF dari Harga Material
ACF  dan  PACF  Material  Pasir  cor:  pada  Gambar  11 menunjukkan  mengenai  perbandingan  plot  ACF  dan PACF dari material pasir cor untuk mengetahui apakah data tersebut telah stasioner dalam rata – rata atau tidak.
Untuk  perbandingan  grafik  ACF  dan  PACF  material pasir cor dapat dilihat pada Gambar11.

## (a) (b)
Gambar 11. ACF dan PACF Material Pasir Cor
Dari Gambar 11 terlihat bahwa grafik Autocorrelation Function  (ACF) (a)  terdapat  2  lag  yang  keluar  dari confidence  interval .  Namun  dengan  demikian  data tersebut  dapat  dikatakan  stasioner  atas  rata  rata dikarenakan  data  yang  keluar  dari  confiden  interfal kurang  dari  3.  Sedangkan  pada  grafik Partial Autocorrelation Function (PACF) (b) hanya terdapat 1 lag  yang  keluar  dari  confiden  interfal.  Hal  tersebut dapat dikatakan bahwa data harga material pasir bersifat stasioner atas rata - rata.
ACF  dan  PACF  Material  Besi  Ulir  13:  Pemeriksaan plot  ACF  dan  PACF  pada  gambar  12    menunjukkan bahwa kedua grafik tersebut hanya memiliki 1 lag yang keluar dari confidence interval . Maka dengan demikian data material besi ulir 13 dapat dikatakan telah stasioner atas  rata  –  rata  dan  dapat  dilanjutkan  untuk  pada langkah selanjutnya yaitu menentukan model ARIMA.
(a) (b)
Gambar 12. ACF dan PACF Material Besi Ulir 13
ACF dan PACF Material Kayu Usuk 4/6: Pada Gambar 13 menunjukkan mengenai perbandingan plot ACF dan PACF  dari  material  Kayu  usuk  untuk  mengetahui apakah  data  tersebut  telah  stasioner  dalam  rata  –  rata atau tidak.
(a) (b)

## Gambar 13. ACF dan PACF Material Kayu Usuk 4/6
Dari hasil pemeriksaan plot data ACF (a) dan PACF (b) pada  Gambar  13  mengenai  material  kayu  usuk  4/6 menunjukkan bahwa hanya terdapat 1 lag yang keluar dari confidence interval dimana hal tersebut
7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A ut oc or re la tio n Autocorrelation Function for Besi Ulir 13 (with 5% significance limits for the autocorrelations) 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la tio n Partial Autocorrelation Function for Besi Ulir 13 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la tio n Partial Autocorrelation Function for Diff 1 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag A ut oc or re la tio n Autocorrelation Function for Diff 1 (with 5% significance limits for the autocorrelations)
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
menunjukkan  bahwa  data  material  kayu  usuk  4/6 bersifat  stasioner  atas  rata  -  rata.  Maka  data  material kayu usuk 4/6 dapat dilanjutkan pada tahap selanjutnya yaitu  dengan  menentukan  model  ARIMA  yang  dapat digunkan dalam proses peramalan.

## 3.5 Estimasi Parameter
Tabel  1. Estimasi Parameter Material Pasir Cor Model Final Estimates of Parameters Type P ARIMA (1,2,1) AR (1) 0,202 Tidak Signifikan MA (1) 0,000 Signifikan ARIMA (1,2,0) AR (1) 0,000 Signifikan ARIMA (0,2,1) MA (1) 0,000 Signifikan
Berdasarkan  Tabel  1  terdapat  2  model  ARIMA  yang signifikan diantaranya yaitu model ARIMA (1,2,0) AR (1) dan ARIMA (0,2,1) MA (1). Karena kedua model ARIMA tersebut signifikan maka kita harus menentukan Residual Sums of Squares pada bagian MS dari  masing  -  masing  model  ARIMA  tersebut  yang dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 2. Residual Sums of Squares ARIMA (1,2,0) DF SS MS 24 5,09482E+19 2,12284E+18 Tabel 3. Residual Sums of Squares ARIMA (0,2,1) DF SS MS 24 3,78863E+19 1,57860E+18
Dari kedua Residual Sums of Squares MS terkecil yaitu Model ARIMA (0,2,1) MA (1). Maka model ARIMA yang  akan  digunakan  melakukan  peramalan  yaitu menggunkan ARIMA (0,2,1) MA (1) yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Final Estimates Material Pasir Cor  ARIMA (0,2,1) Type Coef SE Coef T-Value P-Value MA   1 0,972 0,122 7,95 0 Tabel 4. Estimasi Parameter Material Besi Ulir 13 Model Final Estimates of Parameters Type P ARIMA (1,3,1) AR (1) 0,076 Tidak Signifikan MA (1) 0,000 Signifikan ARIMA (1,3,0) AR (1) 0,003 Signifikan ARIMA (0,3,1) MA (1) 0,000 Signifikan
Pada  Tabel  4  menunjukkan estimasi  parameter dari material besi ulir 13 menunjukkan bahwa model arima yang  signifikan  dalam  melakukan  peramalan  yaitu menggunakan  model  ARIMA  (1,3,0)  dengan  P-Value AR (1) sebesar 0,003 dan model ARIMA (0,3,1) dengan P-Value  MA  (1)  dapat  dikatakan  bahwa  kedua  model ARIMA  tersebut  signifikan.  Maka  perlu  untuk
menentukan  nilai  MS  pada  pada Residual  Sums  of Squares dari kedua model ARIMA tersebut diantaranya dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 5. Residual Sums of Squares ARIMA (0,3,1)
DF SS MS 23 2873636915 124940735
Tabel 6. Residual Sums of Squares ARIMA (1,3,0) DF SS MS 23 4753362184    206667921
Dari hasil nilai MS kedua model ARIMA diatas dapat disimpulkan  bahwa  nilai  MS  dari  model  ARIMA (0,3,1) lebih kecil dibandingkan dengan hasil nilai MS dari  model  ARIMA  (1,3,0).  Maka  model  arima  yang akan  digunakan  untuk  tahap  peramalan  yaitu menggunakan model ARIMA (0,3,1) yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Final Estimates Material Besi Ulir 13 ARIMA (0,3,1) Type Coef SE Coef T-Value P-Value MA   1 0,927 0,138 6,72 0 Tabel 8. Estimasi Parameter Material Kayu Usuk 4/6 Model Final Estimates of Parameters Type P ARIMA (1,1,1) AR (1) 0,984 Tidak Signifikan MA (1) 0,000 Signifikan ARIMA (2,1,1) AR (1) 0,095 Tidak Signifikan AR(2) 0,016 Signifikan MA (1) 0,778 Tidak Signifikan ARIMA (0,1,1) MA (1) 0,000 Signifikan ARIMA (2,1,2) AR (1) 0,174 Tidak Signifikan AR (2) 0,443 Tidak Signifikan MA (1) 0,158 Tidak Signifikan MA (2) 0,000 Signifikan ARIMA (2,1,0) AR (1) 0,008 Signifikan AR (1) 0,003 Signifikan
Pada  Tabel  8  menunjukkan estimasi  parameter dari material  kayu  usuk  4/6  menunjukkan  bahawa  dari  5 model  ARIMA  yang  telah  diujikan,  model  ARIMA (0,1,1)  menunjukkan  signifikan,  dengan  nilai  P-Value MA (1) sebesar 0,000 dan juga model ARIMA (2,1,0) denngan  P-Value  AR  (1)  sebesar  0,008  dan  AR  (2) sebesar  0,003  menunjukkan  bahwa  ARIMA  (2,1,0) bersifat signifikan . Maka dari itu perlu untuk melihat nilai MS dari model ARIMA (0,1,1) dan model ARIMA (2,1,0) diantaranya pada Tabel 9 dan Tabel 10.
Tabel 9. Residual Sums of Squares ARIMA (0,1,1)
DF SS MS
25 856582155 34263286
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
Tabel 10. Residual Sums of Squares ARIMA (2,1,0) DF SS MS 24 795868608 33161192
Dari  kedua  nilai  MS  pada Residual  Sums  of  Squares model  ARIMA  diatas,  nilai  MS  dari  model  ARIMA (2,1,0)  lebih  kecil  dari  nilai  model  ARIMA  (0,1,1) maka model ARIMA yang akan digunakan pada tahap peramalan  yaitu  menggunakan  model  ARIMA  (2,1,0) pada Tabel 11.
Tabel 11. Final Estimates of Parameters ARIMA (2,1,0) Type Coef SE Coef T-Value P-Value AR   1 0,71 0,248 2,87 0,008 AR   2 -0,838 0,256 -3,28 0,003

## 3.6 Peramalan
Pada Tabel 12 menunjukkan hasil peramalan selama 9 bulan  kedepan  dimulai  dari  bulan  April  hingga  bulan Desember  tahun  2023.  Dari  hasil  peramalan  tersebut terlihat  bahwa  harga  tertinggi  dari  material  pasir  cor yaitu  pada  bulan  Desember  sebesar  2.617.270  dengan batas bawah tersendah yaitu sebesar 1. 941.910.
Tabel 12. Peramalan 9 Bulan Kedepan Material Pasir Cor Tahun
95% Limits Bulan Peramalan Batas Bawah Batas Atas April 2.424.140   2.222.130 2.626.150 Mei 2.448.280 2.158.560 2.738.000 Juni 2.472.420 2.112.640 2.832.210 Juli 2.496.560 2.075.370 2.917.750 Agustus 2.520.700 2.043.350 2.998.060 September 2.544.840 2.014.840 3.074.850 Oktober 2.568.990 1.988.830 3.149.140 November 2.596.130 1.964.670 3.221.580 Desember 2.617.270 1.941.910 3.292.620 Tabel 13. Peramalan 9 Bulan Kedepan Material Besi Ulir 13 Tahun 2023 95% Limits Bulan Peramalan Batas Bawah Batas Atas April 106.028 84.115 127.940 Mei 116.083 65.650 166.517 Juni 127.167 40.456 213.878 Juli 139.278 8.989 269.568 Agustus 152.417 -28.523 333.357 September 166.584 -71.969 405.137 Oktober 181.779 -121.314 484.872 November 198.001 -176.563 572.566 Desember 215.252 -237.751 668.254
Pada  Tabel  13  menunjukkan  menunjukkan  hasil peramalan selama 9 bulan kedepan dimulai dari bulan April  hingga  bulan  Desember  tahun  2023.  Dari  hasil peramalan  tersebut  terlihat  bahwa  harga  tertinggi  dari material  pasir  cor  yaitu  pada  bulan  Desember  sebesar
215.252 dengan harga terendah yaitu pada bulan April yaitu sebesar 106.028.
Pada  Tabel  14  menunjukkan  menunjukkan  hasil peramalan selama 9 bulan kedepan dimulai dari bulan April  hingga  bulan  Desember  tahun  2023.  Dari  hasil peramalan  tersebut  terlihat  bahwa  harga  tertinggi  dari material pasir cor yaitu pada bulan Juli sebesar 52.221 dengan  harga  terendah  yaitu  pada  bulan  April  yaitu sebesar 18.848.
Tabel 14. Peramalan 9 Bulan Kedepan Material Kayu Usuk 4/6
Tahun 2023 95% Limits Bulan Peramalan Batas Bawah Batas Atas April 18.848 7.559 30.137 Mei 31.425 9.058 53.792 Juni 52.221 24.983 79.458 Juli 56.453 28.530 84.376 Agustus 42.029 13.983 70.076 September 28.236 - 930 57.401 Oktober 30.526 - 2.168 63.219 November 43.714 7.713 79.716 Desember 51.163 13.899 88.427

## 3.7 Hasil Perhitungan Kesalahan
Pada  Tabel  15,  Tabel  16  dan  Tabel  17  terdapat  hasil perhitungan  kesalahan  material  pasir  cor,  besi  ulir  13 dan  kayu usuk  4/6 nilai  tertinggi dari nilai Error atau nilai kesalahan  MAPE yaitu pada material kayu usuk 4/6  dengan  nilai    MAPE  yaitu  sebesar  11% dibandingkan  dengan  nilai  MAPE  material  Pasir  cor yang sebesar 5% dan nilai MAPE dari material besi ulir 13  yaitu  sebesar  9%.  Untuk  nilai  MAD  dari  material pasir  cor  yaitu  sebesar  Rp.  89.800  dengan  nilai  MSD sebesar 11.788.400. Untuk nilai MAD dari besi ulir 13 yaitu  sebesar  5.666  dengan  nilai  MSD  sebesar  45. 558.496.  dan  yang  terakhir  yaitu  nilai  MAD  dari material  Kayu  usuk  sebesar  5.183  dengan  nilai  MSD sebesar 51.966.422.
Tabel 15. Nilai MAPE, MAD dan MSD Material Pasir Cor
Ukuran Galat Nilai MAPE 5% MAD 89,80 MSD 11.788,40 Tabel 16. Nilai MAPE, MAD dan MSD Material Besi Ulir 13 Ukuran Galat Nilai MAPE 9% MAD 5.666 MSD 45.558.496 Tabel 17. Nilai MAPE, MAD dan MSD Material Kayu Usuk 4/6 Ukuran Galat Nilai MAPE 11% MAD 5.183 MSD 51.966.422
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
3.8  Perbandingan  Harga  Peramalan  dengan  Harga Aktual
Dalam  Tabel  18  adalah  perbandingan  harga  dari  hasil peramlan dan harga actual dari material pasir cor, besi ulir 13 dan kayu usuk 4/6.
Tabel 18. Perbandingan Harga Peramalan dan Harga Actual Pasir Cor
Bulan Nama akun Peramalan Harga Actual April Pasir Cor 2.424.140 2.400.000 Mei Pasir Cor 2.448.280 2.400.000 Juni Pasir Cor 2.472.420 2.450.000 Juli Pasir Cor 2.496.560 2.450.000 Agustus Pasir Cor 2.520.700 2.500.000 September Pasir Cor 2.544.840 2.500.000 Oktober Pasir Cor 2.568.990 2.545.000 November Pasir Cor 2.596.130 2.545.000 Desember Pasir Cor 2.617.270

## Gambar 14. Perbandingan Harga Pasir Cor
Pada  Gambar  14  terlihat  bahwa  harga  dari  pasir  cor setiap  bulannya  mengalami  kenaikan  secara  perlahan dan harga perbandingan dari harga peramala tidak jauh berbeda  dari  harga actual pasir  cor  dapat  dilihat  pada Tabel 19.
Tabel 19. Perbandingan Harga Peramalan dan Harga Actual Kayu Usuk 4/6 Bulan Nama akun Peramalan Harga Actual April Kayu Usuk 18.848 30.000 Mei Kayu Usuk 31.425 35.000 Juni Kayu Usuk 52.221 43.000 Juli Kayu Usuk 56.453 46.000 Agustus Kayu Usuk 42.029 44.000 September Kayu Usuk 28.236 40.000 Oktober Kayu Usuk 30.526 40.000 November Kayu Usuk 43.714 40.000 Desember Kayu Usuk 51.163
Pada  Gambar  20  terlihat  bahwa  harga  peramalan  dari kayu usuk 4/6 tidak jauh berbeda dengan harga actual kayu  usuk  4/6  dimana  harga  tersebut  juga  awalnya mengalami kenaikan dari bulan april – juli namun pada bulan juli – september harga kayu usuk 4/6 mengalami menurunan dan pada bulan september hingga november harga  kayu  usuk  4/6  mengalami  kenaikan.  Tabel  20 menunjukkan hasil perbandingan peramalan harga Besi Ulir 13.
Gambar 20. Perbandingan Harga Kayu Usuk
Tabel 20. Perbandingan Harga Peramalan dan Harga Actual Besi Ulir 13 Bulan Nama akun Peramalan Harga Actual April Besi Ulir 13 106.028 103.000 Mei Besi Ulir 14 116.083 105.000 Juni Besi Ulir 15 127.167 110.000 Juli Besi Ulir 16 139.278 116.000 Agustus Besi Ulir 17 152.417 135.000 September Besi Ulir 18 166.584 150.000 Oktober Besi Ulir 19 181.779 179.000 November Besi Ulir 20 198.001 189.000 Desember Besi Ulir 21 215.252

## Gambar 21. Perbandingan Harga Besi Ulir 13
Pada Gambar 21 terlihat bahwa harga material besi ulir 13   mengalami kenaikan tiap bulannya, harga tertinggi dari  harga  besi  ulir  13  yaitu  pada  bulan  november mencapai  harga  kisaran  Rp.  189.000.  Dari  gambar tersebut juga  terlihat bahwa harga peramalan  besi ulir 13 tidak jauh berbeda dengan harga actual besi ulir 13.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan mengenai peramalan  harga  material  bangunan  menggunakan metode ARIMA pada perusahaan kontraktor CV. TJA menggunakan  4  data  diantaranya  data  harga  material semen dynamix, harga material pasir cor, harga material besi ulir 13 SNI dan yang terakhir yaitu data material kayu usuk 4/6 mahoni. Dari hasil peramalan yang telah
Rp2.200.000 Rp2.300.000 Rp2.400.000 Rp2.500.000 Rp2.600.000 Rp2.700.000 Harga Pasir Cor PERAMALAN HARGA ACTUAL Rp- Rp10.000 Rp20.000 Rp30.000 Rp40.000 Rp50.000 Rp60.000 Harga Kayu Usuk 4/6 PERAMALAN HARGA ACTUAL Rp- Rp50.000 Rp100.000 Rp150.000 Rp200.000 Rp250.000 Harga Besi Ulir 13 PERAMALAN HARGA ACTUAL
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
dilakukan dapat diketahui bahwa harga material semen dynamix  terus  mengalami  kenaikan  dari  bulan  April hingga  bulan  Desember  sama  halnya  dengan  material pasir  cor  mengalami  kenaikan  hingga  mencapai harga tertinggi  sebesar  Rp.  2.617.270.  Untuk  mengetahui tingkat  keakuratan  hasil  peramalan  harga  material bangunan menggunakan 3 metode pengujian error yaitu dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE), Mean Absolute  Deviation (MAD)  dan Mean  Squared Deviation (MSD).  Dari  hasil  evalusai  yang  dilakukan dapat  diketahui  tingkat  akurasi  dari  4  jenis  material bangunan yang digunakan untuk melakukan peramalan dimana diketahui bahwa tingkat akurasi pada material pasir  cor  dan  semen  dynamix  memiliki  nilai  MAPE sebesar  5%  dimana  nilai  MAPE  <  10%  mendakan bahwa  niai  peramalan  yang  dilakukan  sangat  akurat. Dengan  nilai  MAD  semen  pasir  cor  sebesar  89.800 MSD Sebesar 11.788.400. Untuk nilai MAPE dari besi ulir 13 sebesar 9% sama dengan pasir cor menunjukkan < 10% berarti peramalan yang dilakukan sangat akurar. Dengan  nilai  MAD  sebesar  5.666  dan  nilai  MSD sebesar  45.558.496.  terakhir  yaitu  nilai  MAPE  dari kayu usuk 4/6 yaitu  sebesar 11% dimana nilai MAPE dari  <  20%  menunjukkan  bahwa  peramalan  yang dilakukan layak. Dengan nilai MAD sebesar 5.183 dan nilai MSD sebesar 51.966.422

## Daftar Rujukan
[1] L. Perekonomian and P. Bali, “Visi Bank Indonesia.”
[2] I.  A.  P.  S.  Mahapatni, Metode  Perencanaan  Dan Pengendalian Proyek Konstruksi . UNHI PRESS, 2019.
[3] A. Hartanto and D. Sanputra, “Analysis Of Budget Plan ( Rab ) Project As A Planning Tool And Cost Control (Case Study : Pt. Griya Sentosa Property ),” 2020.
[4] V.  Marcelin,  M.  Tisano,  T.  Arsjad,  and  G.  Y.  Malingkas, “Analisis  Rencana  Anggaran  Biaya  Pada  Proyek Pembangunan Rumah Susun Papua 1 Di Distrik Muara Tami Kota Jayapura Provinsi Papua,” Jurnal Sipil Statik , vol. 9, no. 4, pp. 619–624, 2022.
[5] N. A. Pertiwi and R. Puspasari, “Peramalan Penjualan Kartu Dan Voucher Internet Menggunakan Metode Single Moving Average (Studi Kasus: Toko Karya Pulsa),” InfoSys Journal , 2020.
[6] R.  Ayu  Wulandari  dan  Rahmat  Gernowo,  “Metode Autoregressive  Integrated  Movingaverage  (Arima)  Dan Metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (Anfis) Dalam Analisis Curah Hujan,” vol. 22, no. 1, pp. 41–48, 2019.
[7] I. G. I. Sudipa, R. Riana, I. N. T. A. Putra, C. P. Yanti, and M. D. W. Aristana, “Trend Forecasting of the Top 3 Indonesian Bank Stocks Using the ARIMA Method,” SinkrOn , vol. 8, no.
3, pp. 1883–1893, Jul. 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i3.12773.
[8] M. Zidan Rusminto, S. Adi Wibowo, and F. Santi Wahyuni, “Peramalan  Harga  Saham  Menggunakan  Metode  Arima (Autoregressive  Integrated  Moving  Average)  Time  Series,” 2024.
[9] L.  M.  Malihah  and  G.  T.  Meilania,  “Perbandingan  Model Peramalan  Jumlah  Pencari  Kerja  Menggunakan  Arima  Dan Double Exponential Smoothing,” Jurnal Litbang Sukowati : Media Penelitian dan Pengembangan , vol. 7, no. 2, pp. 169– 178, Nov. 2023, doi: 10.32630/sukowati.v7i2.441.
[10] W.  Alwi,  Adiatma,  and  Hafsari,  “Peramalan  Produksi  Padi Menggunakan Metode Sarima  Di Kabupaten Bone,” Jurnal MSA ( Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) , vol. 11, no. 2, pp. 16–22, Aug. 2023, doi: 10.24252/msa.v11i2.36163.
[11] F. Nasirudin, M. Pindianti, D. Indah, S. Said, and E. Widodo, “Peramalan  Jumlah  Produksi  Kopi  Di  Jawa  Timur  Pada Tahun 2020-2021
Menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA),” vol. 25, no. 1, 2022, doi: 10.30596/agrium.v25i1.8211.
[12] M.  Buchori  and  T.  Sukmono,  “Peramalan  Produksi Menggunakan  Metode  Autoregressive  Integrated  Moving Average  (ARIMA)  di  PT.  XYZ,” PROZIMA  (Productivity, Optimization and Manufacturing System Engineering) , vol. 2, no. 1, pp. 27–33, Jun. 2018,
doi:
10.21070/prozima.v2i1.1290.
[13] I. G. I. Sudipa, R. Riana, I. N. T. A. Putra, C. P. Yanti, and M. D. W. Aristana, “Trend Forecasting of the Top 3 Indonesian Bank Stocks Using the ARIMA Method,” SinkrOn , vol. 8, no.
3, pp. 1883–1893, Jul. 2023,
doi:
10.33395/sinkron.v8i3.12773.
[14] A.  Lusiana  and  P.  Yuliarty,  “Penerapan  Metode  Peramalan (Forecasting) Pada Permintaan Atap di PT X.”
[15]  N. Salwa, N. Tatsara, R. Amalia, and A. F. Zohra, “Peramalan Harga Bitcoin Menggunakan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average),” Journal of Data Analysis , vol. 1, no. 1, pp. 21–31, Sep. 2018, doi: 10.24815/jda.v1i1.11874.