## Peramalan Jumlah Permintaan Pengisian Tabung Oksigen di Jawa Timur Menggunakan Metode ARIMA
Elisabeth Vianey Mali 1 , Wanda Nur Hamidah 2 , Fenny Fitriani 3
1 Prodi Statistika, Universitas PGRI Adi Buana, elisavianey13@gmail.com
2 Prodi Statistika, Universitas PGRI Adi Buana, wandanurh20@gmail.com
3 Prodi Statistika, Universitas PGRI Adi Buana, fenny_f@unipasby.ac.id
Abstract. The  cause  of  the  high  Covid-19  death  rate  in  Indonesia  is  because COVID-19 patients experience respiratory problems and there are still many people who  do  not  comply  with  PPKM  rules  and  the  5M  health  protocol.  The  Covid-19 pandemic  has  had  a  negative  impact  on  the  health,  social  and  economic  aspects  of society. In the health aspect, one obvious impact is that many people have difficulty filling oxygen cylinders, especially in the East Java area. To overcome this, in July 2021  the  provincial  government  opened  free  oxygen  filling  stations  in  4  areas, namely  Surabaya,  Sidoarjo,  Gresik,  and  Malang.  This  study  aims  to  predict  the number of oxygen cylinders that will fill  in the future. This research is intended to minimize  the  shortage  or  excess  stock  of  oxygen  demand.  One  way  of  forecasting that  can  be  done  is  to  use  the  Time  Series  method,  namely  ARIMA.  It  was  found that  the  best  model  for  oxygen  fulfillment  data  had  an  MSE  value  of  51.6  with ARIMA  (2,1,2).  The  results  of  the  forecasting  show  that  the  oxygen  supply  in October  is  almost  the  same  for  every  day  and  only  depends  on  fluctuations  in  the oxygen supply that day..
Keywords: ARIMA, Covid-19, oxygen, supplies.
Abstrak. Penyebab tingginya angka kematian Covid-19 di Indonesia karena pasien COVID-19  mengalami  gangguan  pernapasan  dan  masih  banyak  masyarakat  yang belum mematuhi aturan PPKM dan protokol kesehatan 5M. Pandemi Covid-19 telah memberikan dampak negatif pada aspek kesehatan, sosial, dan ekonomi masyarakat. Pada  aspek  kesehatan,  salah  satu  dampak  yang  jelas  adalah  banyak  masyarakat kesulitan  mengisi  tabung  oksigen,  terutama  di  wilayah  Jawa  Timur.  Untuk mengatasi  hal  tersebut, maka pada Juli 2021 pemerintah provinsi  membuka stasiun pengisian oksigen gratis di 4 wilayah, yakni Surabaya, Sidoarjo, Gresik, dan Malang. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  jumlah  tabung  oksigen  yang  akan melakukan  pengisian  di  masa  yang  akan  datang.  Penelitian  ini  ditujukan  untuk meminimalisir  kekurangan  atau  kelebihan  stok  kebutuhan  oksigen.  Salah  satu  cara peramalan  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  menggunakan  metode  Time  Series yaitu  ARIMA.  Didapatkan  bahwa  model  terbaik  untuk  data  pemenuhan  oksigen memiliki  nilai  MSE  sebesar  51,6  dengan  ARIMA  (2,1,2).  Hasil  peramalan didapatkan  bahwa  suplai  oksigen  pada  bulan  oktober  hampir  sama  untuk  setiap harinya dan hanya tergantung fluktuasi suplai oksigen hari itu.
Kata Kunci: ARIMA, Covid-19, oksigen, persediaan.

## 1  Latar Belakang
Pandemi  Covid-19  yang  dialami  semenjak  tahun  2020  tidak  hanya  dirasakan oleh  sebagian  wilayah  di  dunia,  akan  tetapi  hampir  semua  wilayah  dunia  telah terdampak  dari  pandemi.  Salah  satu  negara  yang  terdampak  adalah  Indonesia. Kasus  Covid-19  di  Indonesia  termasuk  kedalam  kasus  yang  cukup  tinggi. Indonesia memiliki jumlah kasus terbanyak nomor 18 dari seluruh negara di dunia [6]. Tingginya kasus ini didasarkan pada kurangnya kesadaran  masyarakat  untuk mematuhi  aturan  PPKM  dan  protokol  kesehatan  5M.  Masih  banyak  masyarakat yang tidak menggunakan masker, masih berkerumun, dan tidak menjaga jarak. Adanya pandemi Covid-19 memberikan dampak negatif pada aspek kesehatan, sosial,  maupun  ekonomi  pada  masyarakat.  Pada  aspek  kesehatan,  salah  satu dampak  yang  harus  segera  ditangani  adalah  masalah  pengisian  tabung  oksigen. Hal  ini  karena  sulitnya  masyarakat  untuk  melakukan  pengisian  tabung  oksigen khususnya  di  wilayah  Jawa  Timur.  Sehingga  pada  bulan  Juli  2021,  pemerintah provinsi  membuka  tempat  pengisian  ulang  oksigen  gratis  yang  berada  di  4 wilayah yakni Surabaya, Sidoarjo, Gresik dan Malang. Pemprov Jawa Timur akan memasok  500  m 3 setiap  harinya  dan  masing-masing  warga  diperbolehkan mengambil maksimal 2 m 3 /orang. Hal ini didasarkan untuk antisipasi penimbunan yang  dilakukan  oleh  masyarakat.  Masyarakat  yang  bisa  mendapatkan  fasilitas oksigen  gratis  ini  merupakan  masyarakat  yang  telah  terlebih  dahulu  mendaftar melalui laman infocovid19.jatimprov.go.id atau menghubungi call center 1500117 dan langsung dilayani oleh petugas.
Meyikapi  hal  tersebut,  maka  perlu  tindakan  peramalan  dari  jumlah  tabung oksigen  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  pengisian.  Dengan  mengetahui jumlah  tabung  tersebut,  maka  dapat  dilakukan  perkiraan  penyiapan  kesediaan dengan  jumlah  yang  cukup  sesuai  dengan  perkiraan  kebutuhan.  Salah  satu  cara peramalan yang dapat dilakukan adalah dengan menggunakan metode Time Series yaitu  ARIMA.  Beberapa  topik  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan  metode  ARIMA  antara  lain  peramalkan  pergerakan  inflasi  [2], peramalan  harga  dari  Bitcoin  [5],  peramalan  penjualan  teh  hijau  [7],  peramalan data saham [4], peramalan nilai tukar petani [3], dan peramalan jumlah penduduk berdasarkan jenis kelamin [1]
Pada artikel ini dibahas tentang peramalan jumlah permintaan pengisian tabung gas  okisgen  di  Jawa  Timur  dimana  data  yang  digunakan  adalah  data  jumlah tabung  oksigen  yang  melakukan  pengisian.  Data  tersebut  didapatkan  dari  dari Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  Provinsi  Jawa  Timur  dari  bulan  Agustus- September 2021 dimana kapasistas satu tabung yang digunakan sebagai pengisian adalah tabung ukuran 2 m 3 .

## 2 Metode Penelitian
2.1 Sumber Data
Sumber  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  diperoleh dari  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  Provinsi  Jawa    Timur  yakni  data  total tabung oksigen ukuran 2 m 3 selama 2 bulan dari bulan Agustus-September 2021.

## 2.2 Langkah Analisis
Langkah analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
1. Mengidentifikasi stasioneritas data dalam varians dan dalam mean . Apabila tidak stasioner dalam varians dilakukan transformasi dan jika tidak stasioner dalam mean dilakukan differencing .
2. Membuat grafik ACF dan PACF dari data yang sudah stasioner.
3. Membuat dugaan model ARIMA dengan melihat grafik ACF dan PACF.
4. Mengestimasi parameter.
5. Melakukan pemilihan model terbaik.
6. Meramalkan kebutuhan jumlah tabung oksigen untuk bulan Oktober 2021.

## 3 Hasil dan Pembahasan
3.1 Statistika Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan analisis data yang digunakan untuk mengetahui karakterisrik dari suatu data. Berikut ini merupakan tabel hasil analisis deskriptif
Tabel 3.1 Statistika Deskriptif Pengisian Oksigen Variabel  Mean St. Dev Min Maks Skewness  Kurtosis Oksigen  121,18  9,19 33 253 0,43 `-1.39
Tabel  3.1  menunjukkan  bahwa  data  total  jumlah  pengisian  tabung  oksigen memiliki  rata-rata  sebesar  121,18.  Nilai  rata-rata  merupakan  salah  satu  dari ukuran  pemusatan  data.  Sedangkan  untuk  ukuran  penyebaran  data  dapat  dilihat melalui  nilai  minimal,  maksimal  ataupun  standard  deviasi.  Dari  nilai  standard deviasi  dapat  diketahui  bahwa  tingkat  keragaman  yang  dihasilkan  sebesar  9,19. Nilai  skewness  menunjukkan  derajat  kemiringan  grafik  data.  Pada  data  yang dimiliki,  nilai  skewness  0,43  bernilai  positif artinya  kemiringan  grafik  adalah  ke kanan.  Nilai  kurtosis  adalah  nilai  yang  menunjukkan  tingkat  kelancipan  dari grafik distribusi normal. Pada jumlah pengisian tabung oksigen ini bernilai negatif, yakni bernilai -1,39. Hal ini menunjukkan grafik lebih landai dari kurva normal. Grafik jumlah total pengisian tabung oksigen selama bulan Agustus-September 2021  ditampilkan  dalam  bentuk time  series plot  seperti  pada  Gambar  3.1  dapat diketahui plot time series memiliki fluktuasi yang cenderung turun.
60 54 48 42 36 30 24 18 12 6 1 250 200 150 100 50 Index o ks ig e n Time Series Plot of oksigen Gambar 3.1 Plot Time Series
Berdasarkan  plot time  series dapat  diduga  bahwa  data  belum  stasioner  baik dalam mean dan varians. Sebab  plot time  series menunjukkan  data  dengan

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
fluktuasi  yang  rendah,  dari  dugaan  ini  akan  dilanjutkan  dengan  analisis stasioneritas data melalui box cox dan plot ACF atau PACF.
3.2 Pemodelan  Time  Series  dengan  Metode  Autoregressive  Integrated Moving Average (ARIMA)
Tahap  tahap  dalam  pemodelan  ARIMA  dimulai  dari  identifikasi,  estimasi parameter, cek residual, lalu dilanjutkan dengan pemilihan model terbaik. Ketika model terbaik sudah ditemukan, maka dapat dilanjutkan untuk peramalan.

## 3.2.1 Identifikasi Model
Langkah  awal  pemodelan time  series  Autoregressive  Integrated  Moving Average  (ARIMA)  adalah  melakukan  identifikasi  terhadap  data  pada  variabel yang  digunakan.  Identifikasi  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  data  yang digunakan sudah memenuhi asumsi stasioner dalam varians atau stasioner dalam mean. Proses  identifikasi  stasioner  dalam  varians  dapat  dilihat  melalui box  cox transformation seperti  pada  Gambar  3.2,  sedangkan  untuk  melihat  stasioneritas dalam mean dapat dilihat melalui plot ACF ( Autocorrelation Function ) 5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 0.162 0.160 0.158 0.156 0.154 0.152 0.150 Lambda S tD e v Lower CL Limit Estimate 1.48 Lower CL -2.47 Upper CL * Rounded Value 1.00 (using 95.0% confidence) Lambda Box-Cox Plot of Box Cox 2 Gambar 3.2 Box Cox Data Oksigen
Rounded  value yang  dihasilkan  pada box  cox  transformation bernilai  1 sehingga  mengindikasikan  bahwa  data  sudah  stasioner  dalam  varians.  Setelah mengetahui  asumsi  stasioner  dalam  varians  maka  dilanjutkan  dengan pemerikasaan  asumsi  stasioner  dalam mean melalui  plot  ACF  ( Autocorrelation Function ) dan PACF (Partial Autocorrelation Function )
15 14 13 12 11 10 9 8 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 u to co rr e la ti o n Autocorrelation Function for diff 2 (with 5% significance limits for the autocorrelations)
Gambar 3.3 Plot ACF Data Oksigen

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
ACF cut off (terpotong) apabila data mendekati nilai 0 pada lag-lag awal atau terlihat gambar yang langsung menurun drastis. Plot ACF pada data oksigen yang menunjukkan bahwa ACF cut off yaitu pada lag ke 1.
15 14 13 12 11 10 9 8 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 P a rt ia l A u to co rr e la ti o n Partial Autocorrelation Function for DIFF (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) Gambar 3.4 Plot PACF Data Oksigen
Plot  PACF  pada  data  oksigen  menunjukkan  bahwa  PACF cut  off (terpotong) pada  lag  ke  1  dan  2.  Sehingga  model  dugaan  adalah  ARIMA  (0,1,1),  ARIMA (1,1,0) dan ARIMA (2,1,2).

## 3.2.2 Uji Signifikansi Parameter
Parameter  dalam  model  yang  sesuai  kemudian  diestimasi  menggunakan metode conditional least square . Parameter yang diestimasi kemudian harus diuji untuk  mengetahui  signifikansinya  dalam  model.  Pengujian  hipotesis  untuk menguji signifikansi parameter.
Sesudah  melakukan  pendugaan  model,  langkah-langkah  selanjutnya  adalah melakukan uji signifikansi parameter, yakni melihat apakah parameter-parameter dari  hasil  dugaan  signifikan  pada  model  atau  tidak  signifikan.  Hasil  estimasi parameter dapat dilihat dalam tabel berikut.
Tabel 3.2 Estimasi dan Uji Signifikansi Parameter Variabel Model Estimasi P Value Jumlah tabung Oksigen ARIMA (0,1,1) 0,1079 0,000 ARIMA (1,1,0) 0,1117 0,000 ARIMA (2,1,2) 0,1604 0,000 Tabel  3.2  menunjukkan  bahwa  semua  parameter  signifikan  terhadap  model, yang dibuktikan dengan p value kurang dari alpha . Estimasi parameter inilah yang akan digunakan dalam pemodelan, dengan syarat residual memenuhi asumsia.

## 3.2.3 Pemilihan Model Terbaik
Kriteria pemilihan model terbaik didapatkan dengan menggunakan nilai MSE. Model  yang  memiliki  nilai  MSE  yang  terkecil  merupakan  model  terbaik. Pemilihan  model  terbaik  dilakukan  pada  variabel  yang  memiliki  dua  model dugaan.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Tabel 3.3 Nilai MSE Variabel Model MSE Jumlah tabung Oksigen ARIMA (0,1,1) 56,7 ARIMA (1,1,0) 54,5 ARIMA (2,1,2) 51,6
Menentukan  model  ARIMA  yang  akan  dipilih  yaitu  dengan  melihat  MSE paling kecil dari model  ARIMA yang telah ditentukan. Semakin kecil nilai MSE semakin  baik  model  yang  didapat.  Pada  Tabel  3.3  nilai  MSE  yang  paling  kecil dari  model  ARIMA  diatas  adalah  model  ARIMA  (2,1,2).  Angka  pertama menunjukkan derajat AR, angka kedua derajat integrasi, angka ketiga derajat MA, sehingga biasa disebut ARIMA (p,d,q) dimana nilai p dan q ditentukan oleh nilai ACF  dan  PACF  sedangkan  q  diperoleh  dari  banyaknya  melakukan  diferensiasi. Selanjutnya akan dituliskan model matematis sebagai berikut.
1 1 1 1 0,1604 t t t t t t t t Z Z a Z Z a    − − − − = + − = + −
Keterangan: Z t = Data time series sebagai variabel dependen pada waktu ke- t Z t-1 = Data time series pada kurun waktu ke-(t-1) α t = Konstanta θ  = Parameter autoregressive
Model  yang  diperoleh,  digunakan  untuk  mengetahui  ramalan.  Berikut  adalah hasil ramalan data jumlah tabung oksigen selama 31 hari kedepan (bulan Oktober).
Tabel 3.4 Forecast Pemenuhan Oksigen No Tanggal Forecast Pemenuhan Jumlah Tabung Oksigen 1 1 Oktober 2021 36 2 2 Oktober 2021 33 3 3 Oktober 2021 36 4 4 Oktober 2021 34 5 5 Oktober 2021 35 6 6 Oktober 2021 34 7 7 Oktober 2021 35 8 8 Oktober 2021 35 9 9 Oktober 2021 35 10 10 Oktober 2021 35 11 11 Oktober 2021 33 12 12 Oktober 2021 33 13 13 Oktober 2021 35 14 14 Oktober 2021 35 15 15 Oktober 2021 35 16 16 Oktober 2021 35 17 17 Oktober 2021 32 18 18 Oktober 2021 32 19 19 Oktober 2021 32 20 20 Oktober 2021 32 21 21 Oktober 2021 33 (1)
No Tanggal Forecast Pemenuhan Jumlah Tabung Oksigen 22 22 Oktober 2021 33 23 23 Oktober 2021 33 24 24 Oktober 2021 33 25 25 Oktober 2021 31 26 26 Oktober 2021 31 27 27 Oktober 2021 31 28 28 Oktober 2021 31 29 29 Oktober 2021 31 30 30 Oktober 2021 31 31 31 Oktober 2021 30

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa pemilihan  model  terbaik  data  pemenuhan  tabung  oksigen  memiliki  nilai  MSE sebesar  51,6  model  yang  diperoleh  adalah  ARIMA  (2,1,2).  Sehingga  model matematis yang terbentuk adalah
1 1 0,1604 t t t t Z Z a  − − = + −
Model  yang  telah  diperoleh  digunakan  untuk  mengetahui  ramalan.  Hasil peramalan  untuk  31  hari  kedepan.  Hasil  ramalan  pemenuhan  tabung  oksigen hampir  sama  untuk  setiap  harinya,  tergantung  dari  fluktuasi  hari  pemenuhan oksigen tersebut.

## 5 Daftar Pustaka
[1]  Fejriani,  F.,  Hendrawansyah,  M.,  Muharni,  L.,  Handayani,  S.  F.,  & Syaharuddin,  S.  (2020).  Forecasting  Peningkatan  Jumlah  Penduduk Berdasarkan  Jenis  Kelamin  Menggunakan  Metode  ARIMA. GEOGRAPHY: Jurnal Kajian Penelitian & Pengembangan Pendidikan, 8 (1), 27-36.
[2]  Hartati.  (2017).  Penggunaan  Metode  Arima  Dalam  Meramal  Pergerakan Inflasi. Jurnal Matematika, Saint, dan Teknologi, 18 (1), 1-10.
[3]  Pradana, M. S., Rahmalia, D., & Prahastini, E. D. A. (2020). Peramalan Nilai Tukar Petani Kabupaten Lamongan dengan Arima. J. Mat , 10 (2), 91-104.
[4]  Rezaldi, D. A., & Sugiman. (2021). Peramalan Metode ARIMA Data Saham PT.  Telekomunikasi  Indonesia. PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika (pp.  2613-9189).  Semarang:  Jurusan  Matematika,  Universitas Negeri Semarang.
[5]  Salwa, N., Tatsara, N., Amalia, R., & Zohra, A. F. (2018). Peramalan Harga Bitcoin  Menggunakan  Metode  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving Average). Journal of Data Analysis , 1(1), 21-31.
[6]  Worldometers.  (2021).  worldometers.  Retrieved  Oktober  12,  2021,  from https://www.worldometers.info/coronavirus/
[7]  Zulhamidi, & Hardianto, R. (2017). Peramalan Penjualan Teh Hijau Dengan Metode ARIMA (Studi Kasus Pada PT. MK). Jurnal PASTI, XI (3), 231-244.

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science Jurusan Matematika, UNISDA, Lamongan