## PERAMALAN JUMLAH PRODUKSI PADI DI NUSA TENGGARA BARAT MENGGUNAKAN METODE SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED
MOVING AVERAGE (SARIMA)
FORECASTING THE NUMBER OF RICE PRODUCTION IN WEST NUSA TENGGARA USING THE SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED

## MOVING AVERAGE (SARIMA) METHOD
Rifani Nur Sindy Setiawan 1 , Wirajaya Kusuma 2*
1 Prodi Agribisnis, Universitas Mataram, Mataram, Indonesia
2 Prodi Ilmu Komputer, Universitas Bumigora, Mataram, Indonesia *Email Penulis korespondensi: wirajaya@universitasbumigora.ac.id

## ABSTRAK
Peran  sektor  pertanian  di  Indonesia  sangat  penting  karena  sebagai  pendorong  pertumbuhan  ekonomi nasional dan juga merupakan penyumbang terbesar ketiga terhadap Produk Domestik Bruto (PDB). Selama tiga tahun terakhir, sektor ini terus mengalami pertumbuhan yang positif. Salah satu komoditas di sektor pertanian adalah tanaman pangan seperti padi. Produksi padi dipengaruhi oleh berbagai faktor termasuk iklim, tanah dan teknologi pertanian. Namun sumberdaya seperti lahan dan air untuk pertanian padi semakin terbatas  sementara  permintaan  terus  meningkat.  Produksi  padi  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  (NTB) mengalami fluktuasi selama 5 tahun terkahir yaitu dari tahun 2019 sampai tahun 2023. Berdasarkan akan kebutuhan  informasi  mengenai  jumlah  produksi  padi  di  NTB  untuk  masa  mendatang,  pemodelan  dan peramalan  penting  dilakukan  untuk  perencanaan  yang  efektif.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  peramalan jumlah produksi padi di Provinsi NTB menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi NTB yaitu berupa data jumlah produksi padi di NTB periode Januari 2019 sampai Desember 2023. Hasil penelitian ini diperoleh model terbaik yaitu Model SARIMA (2,0,2)(0,1,1) 12 berdasarkan  nilai Mean  Squared  Error (MSE)  terkecil.  Hasil  peramalan  menunjukkan  bahwa  jumlah produksi  padi  tahun  2024  akan  mengalami  penurunan  sebesar  8,58%  dibandingkan  tahun  2023  dimana jumlah produksi padi tertinggi yaitu bulan April 2024 sebesar 385.347 ton sedangkan produksi terendah pada bulan Desember 2024 sebesar 26.882 ton.
Kata Kunci: Produksi Padi, SARIMA, MSE

## ABSTRACT
The role of the agricultural sector in Indonesia is very important because it is a driver of national economic growth and is also the third largest contributor to Gross Domestic Product (GDP). Over the last three years, this sector has continued to experience positive growth. One of the commodities in the agricultural sector is  food  crops  such  as  rice.  Rice  production  is  influenced  by  various  factors  including  climate,  soil  and agricultural technology. However, resources such as land and water for rice farming are increasingly limited while demand continues to increase. Rice production in West Nusa Tenggara (NTB) has fluctuated over the  last  5  years  from  2019  to  2023.  Based  on  the  need  for  information  regarding  the  amount  of  rice production in NTB for the future, modeling and forecasting are important for effective planning. The aim of  this  research  is  to  forecast  the  amount  of  rice  production  in  NTB  using  the  Seasonal  Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) method. The data used in this research is secondary data obtained from the NTB Central Statistics Agency regarding data on the amount of rice production in NTB for the period January 2019 to December 2023. The results of this research obtained the best model, namely the SARIMA (2,0,2)(0,1,1) 12 model based on the lowest Mean Squared Error (MSE) value. Forecasting results show  that  the  amount  of  rice  production  in  2024  will  decrease  by  8.58%  compared  to  2023,  where  the highest amount of rice production is in April 2024, amounting to 385,347 tons, while the lowest production is in December 2024, amounting to 26,882 tons.
Keywords: Rice production, SARIMA, MSE

## PENDAHULUAN
Peran  sektor  pertanian  di  Indonesia  sangat  penting  karena  sebagai  pendorong pertumbuhan  ekonomi  nasional  dan  juga  merupakan  penyumbang  terbesar  ketiga terhadap Produk Domestik Bruto (PDB). Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS), sektor  pertanaian,  kehutanan  dan  perikanan  memberikan  kontribusi  sebesar  12,40% terhadap perekonomian indonesia pada tahun 2022. Selama tiga tahun terakhir sektor ini terus mengalami pertumbuhan yang positif yaitu tumbuh sekitar 1,77% pada tahun 2020, pada tahun 2021 tumbuh sebesar 1,87% hingga pada tahun 2022 mencapai 2,25% (BPS, 2023).  Berdasarkan  hasil  Survei  Angkatan  Kerja  Nasional  pada  Agustus  2022,  sektor pertanian juga merupakan sektor dengan penyerapan tenaga kerja terbesar dibandingkan dengan  sektor  lain  yaitu  sekitar  28,61%  (Badan  Pusat  Statistik,  2022).  Salah  satu komoditas  di  sektor  pertanian  adalah  tanaman  pangan  seperti  padi.  Produksi  padi dipengaruhi oleh berbagai faktor termasuk iklim, tanah dan teknologi pertanian. Namun sumberdaya  seperti  lahan  dan  air  untuk  pertanian  padi  semakin  terbatas  sementara permintaan terus meningkat. Produksi padi di Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) pada tahun 2023 mengalami peningkatan sebesar 5,89% dibanding tahun 2022. Peningkatan jumlah  produksi  padi  yang  cukup  besar  pada  tahun  2023  terjadi  di  beberapa  wilayah potensi  penghasil  padi  seperti  Kabupaten  Sumbawa,  Kabupaten  Bima  dan  Kabupaten Dompu. Hanya Kota Mataram yang mengalami penurunan produksi. Kabupten dengan hasil produksi tertinggi yaitu Kabupaten Lombok Tengah, Kabupaten Lombok Timur dan Kabupaten Sumbawa (BPS Provinsi NTB, 2023).
Berdasarkan  akan  kebutuhan  informasi  mengenai  jumlah  produksi  padi  di Provinsi  NTB  untuk  masa  mendatang,  pemodelan  dan  peramalan  penting  dilakukan. Peramalan jumlah produksi padi menjadi kunci untuk perencanaan yang efektif misalnya seperti  perencanaan  tanam,  distribusi  pangan  dan  kebijakan  harga.  Peramalan  adalah suatu  tindakan  untuk  memperkirakan  kejadian  di  masa  mendatang.  Peramalan  dibagi dalam  2  kategori,  yaitu  peramalan  kualitatif  dan  peramalan  kuantitatif.  Peramalan kualitatif merupakan peramalan yang lebih mengandalkan judgment dan intuisi manusia daripada menggunakan data pada masa lalu. Sedangkan peramalan kuantitatif merupakan peramalan berdasarkan data kuantitatif pada masa lalu. Terdapat dua klasifikasi metode peramalan kuantitatif, yaitu metode kausal (regresi) dan time series (Fauziah et al., 2016). Menurut Heizer dan Render dalam Hernadewita et al., (2020) time series didasarkan pada urutan dari titik-titik data yang berjarak  sama dalam waktu.  Metode ini memanfaatkan data-data terdahulu untuk memberikan prediksi masa depan. Menurut Makridakis dalam Fajri  et  al.,  (2023) time  series merupakan  serangkaian  pengamatan  yang  terurut berdasarkan  waktu  dengan  jarak  yang  sama    Model time  serie s  merupakan  model pendugaan  masa  depan  yang  dilakukan  berdasarkan  pada  nilai  masa  lalu  dari  suatu variabel. Data time series dapat digunakan untuk peramalan melalui metode yang sesuai. Selain itu pada analisis data time series dapat dilakukan peramalan data beberapa periode ke  depan  yang  sangat  membantu  dalam  menyusun  perencanaan  ke  depan.    Terdapat beberapa  metode  peramalan  yang  dapat  digunakan  namun  dalam  pemilihan  metode peramalan yang sesuai harus didasarkan pada pola datanya. Pola data yang yang terlihat mengalami  fluktuasi  berulang  dalam  kurun  waktu  tertentu  disebut  dengan  pola  data musiman.  Model Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (SARIMA) merupakan  model  peramalan   yang mengandung unsur  musiman dan  digunakan  untuk data yang memiliki  efek musiman yang melekat yaitu flutuasi data yang terjadi secara periodik  dalam  kurun  waktu  satu  tahun,  tri  wulan,  bulanan,  mingguan  atau  harian
(Vagropoulos  et  al.,  2016).  Dengan  menggunakan  metode  ini  dapat  mengidentifikasi pola-pola dalam data historis produksi padi dan memprediksi tren masa depan.
Model peramalan menggunakan model SARIMA telah banyak dilakukan, seperti yang dilakukan oleh Alwi et al., (2023) mengenai peramalan produksi padi di Kabupaten Bone,  peramalan  jumlah  produksi  padi  di  Kabupaten  Kendal  yang  dilakukan  oleh Yulianto  &  Najib  (2021),  peramalan  jumlah  pengunjung  wisata  Taman  Nasional Bantimurung  Bulusaraung  Maros  oleh  Anwar  et  al.,  (2021),  peramalan  indeks  harga konsumen  Kota  Semarang  oleh  Dimashanti  &  Sugiman  (2021),  dan  peramalan  curah hujan  di  Kota  Bandung  oleh  Hakiqi  et  al.,  (2023).  Berdasarkan  penelitian-penelitian tersebut,  metode  yang  digunakan  adalah  metode  SARIMA  dan  diperoleh  hasil  model SARIMA  terbaik  untuk  peramalan.  Berdasarkan  uraian  di  atas,  tujuan  penelitian  ini adalah peramalan jumlah produksi padi di Nusa Tenggara Barat menggunakan  metode SARIMA.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  mampu  membantu  dan  memudahkan pemerintah dalam upaya meningkatkan ketahanan pangan, mengoptimalkan sumberdaya pertanian dan menghadapi tantangan-tantangan yang dihadapi dalam pertanian modern.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif  adalah penelitian  dimana  variabel  yang  diteliti  didasarkan  pada  ukuran  numerik  dan menggunakan teknik statistik (Sugeng, 2022). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Nusa  Tenggara  Barat. Data yang digunakan merupakan data runtun waktu ( time series ) yaitu berupa data jumlah produksi padi di Provinsi Nusa Tenggara Barat pada perode bulan Januari 2019 sampai Desember 2023. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalam metode time series model SARIMA, adapun langkah-langkah analisis sebagai berikut :
1. Melakukan analisis deskriptif data jumlah produksi padi
2. Melakukan pengujian stasioneritas data dalam mean atau rata-rata. Uji stasioneritas data dalam mean menggunakan plot ACF. Jika data tidak stasioner dalam rata-rata non musiman dan rata-rata musiman maka dilakukan proses differencing pada non musiman dan musiman.
3. Melakukan  pengujian  stasioneritas  data  dalam  varian.  Data  dikatakan  stasioner dalam  varian  jika  nilai Rounded  Value adalah  1  (  = 1 ).  Jika  data  tidak  stasioner dalam  varian  maka  dilakukan  transformasi  pada  data  menggunakan  transformasi Box-Cox .
4. Menentukan model sementara SARIMA dengan mengidentifikasi plot ACF dan plot PACF.
5. Estimasi parameter model SARIMA yang diperoleh
6. Melakukan Uji diagnostik pada model SARIMA (uji white noise ) dan uji normalitas residual.
7. Menentukan model terbaik dengan menggunakan nilai MSE terkecil.
8. Melakukan peramalan jumlah produksi padi menggunakan model SARIMA terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Data Produksi Padi Provinsi NTB Tahun 2019 - 2023
Produksi  padi  di  Nusa  Tenggara  Barat  setiap  tahun  mengalami  flutuasi  yaitu mengalami kenaikan maupun penurunan yang tajam mulai dari perode bulan Januari 2019 sampai Desember 2023. Grafik hasil produksi padi ditampilkan pada Gambar 1.
Year Month 2023 2022 2021 2020 2019 Jul Jan Jul Jan Jul Jan Jul Jan Jul Jan 500000 400000 300000 200000 100000 0

## Jumlah Produksi Padi (Ton - GKG)
Gambar 1. Hasil Produksi Padi Provinsi NTB Tahun 2019 – 2023
Berdasarkan hasil plot time series pada Gambar 1, dari tahun 2019 sampai tahun 2023  proses  peningkatan  dan  penurunan  hasil  produksi  padi  memiliki  pola  yang  sama yaitu  menunjukkan  adanya  pola  musiman  hal  tersebut  sejalan  dengan  penelitian  yang telah dilakukan oleh (Fortuna & Oktaviarina, 2024). Gambar 1 menunjukkan pola setiap bulan Maret dan April merupakan puncak tertinggi hasil produksi padi sedangkan pada bulan  Desember  dan  Januari  merupakan  hasil  prosuksi  padi  terendah  setiap  tahunnya. Jumlah  produksi  padi  tertinggi  pada  bulan  Maret  2022  yaitu  sebesar  467686,69  ton. Sedangkan jumlah produksi padi terendah yaitu pada bulan Desember 2020 yaitu sebesar 21093,56 ton.

## Identifikasi Model SARIMA
Pada  tahap  identifikasi  model,  langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah menguji stasioneritas data yaitu  uji stasioneritas data terhadap rata-rata dan varian.
Lambda S tD e v 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 Lower CL Upper CL Limit Lambda -0.50 (using 95.0% confidence) Estimate -0.43 Lower CL -0.72 Upper CL -0.08 Rounded Value Box-Cox Plot of Produksi Padi
Gambar 2. Box-Cox Plot Produksi Padi
Gambar 2 merupakan uji stasioneritas data dalam varian menggunakan uji Box- Cox .  Menurut  Aritonang  dalam  Setiawan  et  al  (2023),  data  dikatakan  stasioner  dalam varians jika  nilai Rounded Value ≥ 1.  Hasil uji diperoleh nilai Rounded Value (  ) sebesar -0,50. Hal ini menunjukkan bahwa data belum stasioner terhadap varian sehingga akan dilakukan transformasi data. Tranformasi data yang digunakan jika nilai Rounded Value (  ) sebesar -0,50 adalah 1 √𝑌 𝑡 . Hasil transformasi data dapat dilihat pada Gambar 3.
Lambda S tD e v 5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 0.008 0.007 0.006 0.005 0.004 0.003 0.002 0.001 0.000 Lower CL Upper CL Limit Lambda 1.00 (using 95.0% confidence) Estimate 0.85 Lower CL 0.23 Upper CL 1.52 Rounded Value Box-Cox Plot of Data Transformasi
Gambar 3. Box-Cox Plot Data Transformasi
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  nilai Rounded  Value (  )  setelah  data ditransformasi sebesar 1 Sehingga dapat disimpulakan bahwa data sudah stasioner dalam varian. Selanjutnya adalah memeriksa data apakah data sudah stasioner dalam rata-rata atau  belum.  Jika  data  belum  stasioner  dalam  rata-rata  maka  akan  dilakukan  proses differencing (d=1).  Untuk  melihat  stasioneritas  data  dalam  rata-rata  dilakukan menggunakan  plot  ACF  dan  PACF.  Berikut  adalah  hasil  plot  ACF  dan  PACF  yang disjikan pada Tabel 4.
Lag A u to co rr e la ti o n 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Autocorrelation Function for Data Transformasi (with 5% significance limits for the autocorrelations) Lag P a rt ia l A u to co rr e la ti o n 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Partial Autocorrelation Function for Data Transformasi (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
Gambar 4. Plot ACF dan PACF Data Transformasi Produksi Padi
Berdasarkan  Gambar  4,  pada  Plot  ACF  hanya  terdapat  satu  lag  pertama  yang melewati  batas  signifikan  autokorelasi  dan  menunujukkan  penurunan  dengan  cepat seiring  dengan  meningkatnya lag (k)  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  data  sudah stasioner dalam rata-rata non musiman dan tidak perlu dilakukan proses differensing non musiman (d=0). Namun jika dilihat pada pola musiman, plot ACF menunjukkan pada lag 12  melewati  batas  signifikan  autokorelasi  dan  menunjukkan  penurunan  secara  lambat seiring  dengan  meningkatnya lag (k)  sehingga  perlu  dilakukan  proses differencing musiman  (D=12).  Hasil  Plot  ACF  dan  PACF  data  produksi  padi  setelah  dilakukan diffrencing musiman satu kali ditampilkan pada Gambar 5.
Lag A u to co rr e la ti o n 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Autocorrelation Function for diff-12 (with 5% significance limits for the autocorrelations) Lag P a rt ia l A u to co rr e la ti o n 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 Partial Autocorrelation Function for diff-12 (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) Gambar 5. Plot ACF dan PACF Diffrencing Musiman Produksi Padi
Gambar  5  menunjukkan pada  plot ACF  tidak terdapat  lag  yang  melewati  batas signifikan  autokorelasi  dan  menunujukkan  penurunan  dengan  cepat  seiring  dengan meningkatnya lag (k) sehingga dapat dikatakan bahwa data sudah stasioner dalam rata- rata musiman. Selanjutnya adalah mengidentifikasi model SARIMA yang dapat dibentuk berdasarkan  hasil  plot  ACF  dan  plot  PACF  pada  Gambar  5.  Hasil  dugaan  model sementara yang diperoleh berdasarkan plot ACF dan plot PACF ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Estimasi Parameter Model SARIMA Model Parameter Estimasi Sig. Keterangan SARIMA (1,0,0)(1,1,0) 12 AR1 0,1776 0,246 Tidak Signifikan SAR12 -0,4344 0,009 SARIMA (1,0,0)(0,1,1) 12 AR1 0,1576 0,284 Tidak Signifikan SMA12 0,9453 0,000 SARIMA (0,0,1)(1,1,0) 12 MA1 -0,1984 0,204 Tidak Signifikan SAR12 -0,4408 0,009 SARIMA (0,0,1)(0,1,1) 12 MA1 -0,1516 0,307 Tidak Signifikan SMA12 0,9331 0,000 SARIMA (2,0,2)(0,1,1) 12 AR1 -1,2893 0,000 Signifikan
AR2 -0,761 0,000 MA1 -1,5087 0,000 MA2 -0,9865 0,000 SMA12 1,0296 0,000 SARIMA (2,0,2)(1,1,0) 12 AR1 -1,3595 0,000 Signifikan
AR2 -0,6832 0,000 MA1 -1,6935 0,000 MA2 -1,0538 0,000 SAR12 -0,3787 0.023
Berdasarkan  hasil  estimasi  parameter  model  SARIMA  yang  ditampilkan  pada Tabel 1 diperoleh hasil bahwa parameter model SARIMA (2,0,2)(0,1,1) 12 dan SARIMA (2,0,2)(1,1,0) 12 merupakan  model  yang  signifikan  dikarenakan  semua  nilai  signifikansi pada parameter tersebut kurang dari α = 0,05. Tahap selanjutnya adalah melakukan uji diagnostik terhadap model SARIMA yang sudah signifikan untuk mencari model terbaik yang  memenuhi  asumsi  residual white  noise dengan  menggunakan  uji Ljung-Box dan nilai MSE terkecil.
Tabel 2. Hasil Diagnostic Checking Model Model Lag ke - P- Value Ljung- Box Keterangan MSE SARIMA (2,0,2)(0,1,1) 12 12 0,568 White Noise 3,612 x 10 -7 24 0,874 36 0,370 48 0,425 SARIMA (2,0,2)(1,1,0) 12 12 0,163 White Noise 3,890 x 10 -7 24 0,361 36 0,267 48 0,139
Tabel  2  menunjukkan  hasil Diagnostic  Checking model  dimana  model  terbaik yaitu  model  yang  memenuhi  uji  asumsi  residual white  noise dan  memiliki  nilai  MSE terkecil. Berdasarkan hasil uji Diagnostic Checking pada Tabel 2  menunjukkan bahwa model SARIMA (2,0,2)(0,1,1) 12 dan SARIMA (2,0,2)(1,1,0) 12 memenuhi asumsi residual white  noise dan  model  SARIMA  (2,0,2)(0,1,1) 12 merupakan  model  terbaik    karena memiliki nilai MSE terkecil yaitu sebesar 3,612 x 10 -7 . Tahap selanjutnya adalah setelah mendapatkan  model  terbaik  maka  dilakukan  uji  normlitas  residual  model  SARIMA (2,0,2)(0,1,1) 12 menggunakan uji Kolmogrov-Smirnov yang ditampilkan pada Gambar 6 .
RESIDUAL P e rc e n t 0.002 0.001 0.000 -0.001 -0.002 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 Mean 0.094 0.00006726 StDev 0.0005708 N 48 KS 0.118 P-Value Probability Plot of RESIDUAL Normal
Gambar 6. Uji Normalitas Residual
Gambar 6 menunjukkan bahwa nilai p- value sebesar 0,094 lebih besar dari nilai α = 0,05 yang artinya bahwa residual data berdistribusi normal. Dari hasil analisis model, dapat disimpulkan bahwa Model SARIMA (2,0,2)(0,1,1) 12 merupakan model terbaik.

## Peramalan Jumlah Produksi Padi
Model  terbaik  SARIMA  (2,0,2)(0,1,1) 12 digunakan  untuk  melakukan  prediksi jumlah  produksi  padi  di  Nusa  Tenggara  Barat  untuk  1  tahun  kedapan  yaitu  dari  bulan Januari  2024  sampai  Desember  2024.  Data  hasil  peramalan  jumlah  produksi  padi ditampilkan pada Gambar 7 dan Tabel 3.
D at a Year Month 2024 2023 2022 2021 2020 2019 Jan Jan Jan Jan Jan Jan 500000 400000 300000 200000 100000 0 Variable Prediksi_2024 Produksi Padi Prediksi_2022-2023 Time Series Plot of Produksi Padi, Prediksi_2022-2023, Prediksi_2024
Gambar 7. Plot Hasil Peramalan Model SARIMA Gambar 7 menunjukkan grafik peramalan jumlah produksi padi dimana grafik tahun 2024 bersifat flutuatif  dan membentuk pola musiman dimana jumlah produksi padi tertinggi terjadi pada bulan April 2024 dan terendah pada bulan Desember 2024.
Tabel 3. Hasil Peramalan Jumlah Produksi padi Tahun 2024 Periode Hasil Prediksi Periode Hasil Prediksi Januari 37877 Juli 138558 Februari 48072 Agustus 79734 Maret 307520 September 50587 April 385347 Oktober 58611 Mei 185465 November 40986 Juni 57265 Desember 26882
Berdasarkan Tabel  3  hasil  peramalan  jumlah  produksi  padi  tahun  2024  sebesar 1416904 ton akan mengalami penurunan sebesar 8,58% dibandingkan tahun 2023 yaitu sebesar 1538591 ton, dengan jumlah produksi padi tertinggi yaitu pada bulan April yaitu sebanyak  385347  ton  sedangkan  produksi  padi  terendah  pada  bulan  Desember  yaitu sebesar 26882 ton.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil  analisa pada pemalan jumlah produksi padi di Provinsi Nusa Tenggara  Barat  menggunakan  model  SARIMA,  dapat  disimpulkan  bahwa  model SARIMA  (2,0,2)(0,1,1) 12 merupakan  model  terbaik  karena  memiliki  parameter  yang signifikan, uji diagnostik terpenuhi dan memiliki nilai MSE terkecil sehingga model ini digunakan  untuk  melakukan peramalan jumlah  produksi padi  di  Nusa Tenggara  Barat. Hasil  peramalan  produksi  padi  di Nusa  Tenggara  Barat  menunjukkan  jumlah  produksi padi  tahun  2024  sebesar  1416904  ton  dan  akan  mengalami  penurunan  sebesar  8,58% dibandingkan dengan tahun 2023. Jumlah produksi padi tertinggi yaitu pada bulan April 2024 yaitu sebanyak 385347 ton sedangkan produksi padi terendah pada bulan Desember 2024 sebesar 26882 ton.
Berdasarkan  hasil  peramalan  produksi  padi  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat tahun  2024,  Para pemangku kepentingan  seperti pemerintah  khususnya Pemprov  Nusa Tenggara  Barat,  petani  dan  pelaku  industri  pangan  dapat  mengambil  langkah-langkah yang  sesuai  seperti  perencanaan  tanam,  distribusi  pangan  dan  kebijakan  harga  dibalik sumberdaya seperti lahan dan air untuk pertanian yang semakin berkurang.

## DAFTAR PUSTAKA
Alwi, W., Adiatma, & Hafsari. (2023). Peramalan Produksi Padi Menggunakan Metode Sarima  di  Kabupaten  Bone. Jurnal  MSA  (Matematika  dan  Statistika  Serta Aplikasinya) . https://doi.org/10.24252/msa.v11i2.36163
Anwar, M., Khalilah Nurfadilah, & Wahidah Alwi. (2021). Penerapan Metode SARIMA untuk  Peramalan  Jumlah  Pengunjung  Wisata  Taman  Nasional  Bantimurung Bulusaraung  Maros. Journal  of  Mathematics:  Theory  and  Applications . https://doi.org/10.31605/jomta.v3i1.1221
Badan  Pusat  Statistik.  (2022).  Keadaan  Angkatan  Kerja  di  Indonesia  -  Labor  Force Situation in Indonesia, August 2022. In Badan Pusat Statistik (Issue August 2021). Badan Pusat Statistik. (2023). Berita Resmi Statistik : Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Triwulan IV-2022. In Www.Bps.Go.Id (Issue 15/02/Th. XXIV). Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Barat. (2023). Luas Panen dan Produksi Padi di Provinsi Nusa Tenggara Barat, 2023 (Angka Tetap). Berita Resmi Statistik , 2023 (14), 1–20. https://riau.bps.go.id/pressrelease/2023/03/01/950/luas-panen-dan- produksi-padi-di-provinsi-riau--2022--angka-tetap-.html
Dimashanti,  A.  R.,  &  Sugiman.  (2021).  Peramalan  Indeks  Harga  Konsumen  Kota Semarang Menggunakan SARIMA Berbantuan Software Minitab. Prisma . Fajri,  S.,  Kurniati,  E.,  &  Suhaedi,  D.  (2023).  Pemodelan  Curah  Hujan  Kota  Bandung Menggunakan  Model  Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  pada Data  Time  Series  dengan  Bantuan  Minitab. Bandung  Conference  Series: Mathematics, 3(1), 7-17.
Fauziah, N., Wahyuningsih, S., & Nasution, Y. N. (2016). Peramalan Mengunakan Fuzzy Time Series Chen (Studi Kasus : Curah Hujan Kota Samarinda). Mathematics and Application , 4 (2), 52–61.
Fortuna,  H.  N.  D.,  &  Oktaviarina,  A.  (2024).  Math  Unesa. Jurnal  Ilmiah  Matematika , 12 (2), 418–427. https://media.neliti.com/media/publications/249234-model-infeksi- hiv-dengan-pengaruh-percob-b7e3cd43.pdf
Hakiqi,  M.  I.,  Firmansyah,  A.,  &  Arisanti,  R. (2023).  Peramalan Curah Hujan di  Kota Bandung  dengan  Metode  SARIMA  (Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving Average). Inferensi . https://doi.org/10.12962/j27213862.v1i1.19119
Hernadewita, Hadi, Y. K., Syaputra, M. J., & Setiawan, D. (2020). Peramalan Penjualan Obat Generik Melalui Time Series Forecasting Model Pada Perusahaan Farmasi di Tangerang: Studi Kasus. J. Ind. Eng. Manag. Res. ( Jiemar) , vol. 1, no. 2, pp. 35– 49.
Setiawan, R. N. S., Kusuma, W., Primajati, G., Soraya, S.,  & Dan Aziza, I. F. (2023). Arima Box-Jenkins Method for Forecasting the Number of Foreign Tourist Visits in West Lombok Regency. Agrimansion , 24 (1), 66–74.
Sugeng,  B.  (2022).  Fundamental  Metodologi  Penelitian  Kuantitatif  (Eksplanatif).  In Deepublish Publisher .
Vagropoulos, S. I., Chouliaras, G. I., Kardakos, E. G., Simoglou, C. K., & Bakirtzis, A. G.  (2016).  Comparison  of  SARIMAX,  SARIMA,  modified  SARIMA  and  ANN- based  models  for  short-term  PV  generation  forecasting. 2016  IEEE  International Energy Conference, ENERGYCON 2016 .
https://doi.org/10.1109/ENERGYCON.2016.7514029
Yulianto, S., & Najib, A. J. (2021). Perbandingan Metode Sarima dan Metode Transfer Pada  Produksi  Padi  di  Kabupaten  Kendal. Seminar  Nasional  Official  Statistics . https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.433