Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika)
E-ISSN: 2622-6375
Forecasting Category in Public School Staff Students and Spending in 2018 with Comparison Method: Support Vector Machine and

## Autoregressive Integrated Moving Average with Python
Cholifatur Rozzika 1 , Amrina Rosyada 2 , Wanda Alifiyah Pramesti 3 , Dwi Rolliawati 4
Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya Gunung Anyar, Surabaya, 60294
e-mail: 1 09020620026@student.uinsby.ac.id , 2 09020620020@student.uinsby.ac.id ,
3 09040620068@student.uinsby.ac.id , 4 dwi-roll@uinsby.ac.id ,

## Abstract
Education is one of the efforts to develop capabilities and shape the character and civilization of a dignified nation. Increasingly  expensive  education costs require parents to prepare  more maturely. Therefore, the purpose of this study is to show forecasting of rill costs per student in 2018 using the Timeseries Public School Staff, Students, and Spending 1970-2017 data. In this study, the ARIMA and the SVM model are used to forecast rill costs per student in 2018. ARIMA is one of the simplest models and the most widely used method. This model will be compared using   machine   learning,   namely   SVM.   From   the   experimental   results   that   compare   the performance of SVM and ARIMA. In the calculation above, the MAPE results from the Arima and   SVM   models   are   0.142   and   0.0029.   Whereas   for   RMSE   the   results   of   the   ARIMA calculations obtained results of 36.625, while for SVM the RMSE results obtained were 7.470. The results of the study concluded that the SVM model has a better performance in predicting crude oil prices compared to the ARIMA method.
Keyword: ARIMA, Forecasting, Machine Learning, SVM, Timeseries

## PENDAHULUAN
Pendidikan   merupakan   salah   satu   upaya   untuk   mengembangkan   kemampuan   dan membentuk watak serta peradaban bangsa yang bermartabat. Pendidikan juga pada dasarnya merupakan   konsep   yang   mendefinisikan   proses   menciptakan   perubahan   dalam   perilaku   dan struktur pemikiran serta keterampilan (Karacor, dkk. 2018). Pendidikan juga dapat menentukan nilai negara di pasar global dengan keterampilan tenaga kerja dan harga keterampilan tersebut. Struktur Human Capital sebagian besar dibentuk oleh pendidikan.
Berdasarkan Human Capital maka menjadi dasar pentingnya investasi manusia dalam bidang pendidikan. Seiring berkembangnya zaman, individu ingin belajar lebih banyak karena dengan lebih banyak pelatihan berarti mendapat pekerjaan yang lebih baik dan pendapatan yang lebih tinggi. Namun, diketahui pula untuk mendapatkan pendidikan terdapat pula biaya yang harus   dikeluarkan   setiap   individunya.   Dalam   penelitian   ini,   peneliti   mencoba   untuk menunjukkan  peramalan  biaya   pendidikan rill  untuk  tahun  2018  dengan  menggunakan data selang waktu pengeluaran sekolah umum untuk siswa dan staff sepanjang 1970-2017.
Gambar 1 menunjukkan pergerakan jumlah Non-Teaching Staff, Teachers, Students, dan Real cost per pupil selama rentan tahun 1970-2015. Namun demikian, Real cost per pupil dapat diramalkan kedepannya, dan memungkinkan untuk membuat keputusan di masa depan. Pergerakan real cost per pupil merupakan bagian yang akan dianalisis menggunakan variabel dari data Non-Teaching Staff, Teachers, dan Students,
E-ISSN: 2622-6375
Gambar 1 . Menampilkan Data Public School Dari Tahun 1970-2015
Dalam artikel ini, model ARIMA ( Autogressive Integrated Moving Average ) dan model SVM  ( Support Vector Machine )  digunakan untuk melakukan forecasting Real cost per Pupil pada tahun 2018. ARIMA merupakan salah satu model yang paling sederhana dan metode yang banyak digunakan. Model ini akan dikomparasi menggunakan machine learning yaitu SVM. Pemilihan kedua metode ini didasarkan pada penelitian yang dilakukan Makala & Li (2021) dan Pratiwi & Hadijati  (2021)  yang melakukan prediksi harga emas menggunakan ARIMA dan SVM. Pada penelitian tersebut diketahui bahwa SVM memiliki kinerja yang jauh lebih baik daripada ARIMA. Kemudian penelitian  Lestari et al.,  (2022)  melakukan forecasting terhadap harga   minyak   mentah   dengan   pengaruhnya   pada   peristiwa   ekstrim.   Penelitian   tersebut menyimpulkan   bahwa   model   SVM   memiliki   kinerja   lebih   baik   dalam   memprediksi   harga minyak mentah daripada metode ARIMA.

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian yang dilakukan tahapan dimulai dengan menentukan dataset yang akan digunakan. Pada penelitian ini menggunakan data Time Series Public School Staff , Students and Spending 1970-2017. Data yang digunakan memiliki ciri seri waktu dan memiliki kategori. Data yang digunakan telah disosialisasikan oleh Flourish (flourish.studio). Flourish merupakan salah satu   tool   online   yang   digunakan   untuk   memvisualisasikan   data  (Mapes   &   Topham,   2020). Sebelum   menerapkan   metode   peramalan   tahapan  sebelumnya  adalah  studi   literatur.  Ulasan literatur  adalah   proses   menganalisis   data   penelitian   terhadap   suatu   topik   khusus   sehingga memahami topik penelitian tersebut. Paper yang telah di review mengenai model peramalan seperti time series, simple moving average, linear regression, Support Vector Machine (SVM), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), dan lainnya. Dari berbagai metode yang telah   di   review,   penelitian   ini   merupakan   komparasi   dari   dua   metode   yaitu   SVM   ( Support Vector Machine ) dan ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ).  Penggunaan dua metode ini dirasa peneliti sudah seduai dengan kebutuhan penelitian.

## 1.ARIMA
ARIMA  ( Autoregressive Integrated Moving Average ) adalah salah satu teknik statistik yang menangani tren, musim, siklus, dan aspek non stasioner lainnya dari data set. ARIMA sering disebut timeseries box-jenkins (Kurniawan et al., 2021). ARIMA adalah model peramalan dalam bidang statistika dan ekonomi yang disajikan dalam deret waktu sehingga memudahkan dalam   fluktuasi   data.   ARIMA   biasanya   digunakan   dalam   meramalkan   data   jangka   pendek karena dinilai memiliki nilai keakuratan yang tinggi  (Statistika et al., 2022). Sedangkan utuk
E-ISSN: 2622-6375
jangka   waktu,   ketepatan   peramalannya   cenderung   konstan   atau   mendatar   sehingga   dinilai kurang akurat.  ARIMA menggunakan nilai  sebelumnya  dan saat ini dari  variabel  dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. Penggunaan ARIMA akan sesuai dengan   Model   time   series   yang   terhubung   antara   satu   dengan   yang   lain.   ARIMA   hanya menggunakan dataset yang univariat.   Box-jenkins terbagi menjadi tiga yaitu AR, MA, dan ARIMA. Dari ketiganya AR dan MA hanya berlaku pada AR karena lebih stasioner Hal ini berarti, stasioner tidak terdapat pertumbuhan atau penurunan pada data.
Dari   penjelasan   sebelumnya   dapat   diketahui   bahwa   time   series   dataset   yang   tidak stasioner dapat dilakukan differencing untuk menghitung perubahan. ARIMA memiliki 3 model perhitungan, yaitu:
Model Autoregressive (AR) Zt =+ 1 Zt − 1 + at (1)
Model Moving Average (MA)
Zt =− 1 at − 1 − 2 at − 2 − … − qat − q + at (2)
Kemudian jika ditemukan data yang dimiliki tidak stasioner, maka perlu tindakan differencing dengan rumus ARIMA (1,1,1) sebagai berikut:
Zt =+ ( 1 + 1 ) Zt − 1 = ( 1 ) Zt − 2 − 1 at − 1 + at (3)

## 2. SVM
SVM  ( Support  Vector  Machine )   merupakan salah satu  algoritma  machine  learning yang bertujuan menemukan hyperplane terbaik serta memaksimalkan hasil peramalan lebih jauh (Puspita,   2017). Hyperplane adalah   fungsi   yang   digunakan  untuk   pemisah  antar   kelas  atau kategori. Hyperplane dapat berupa line pada two dimensional dan dapat berupa flat plane pada multiple dimensions (Witanti et al., 2022) .
Menurut pendapat Santoso SVM adalah teknik pembelajaran yang hanya menganalisis data untuk klasifikasi dan regresi, hal ini dikarenakan SVM lebih tepat dalam hal kategorisasi. SVM didasarkan pada linear regression tetapi dapat mengatasi masalah kategorisasi dan regresi dengan   linier   maupun   non   linear.   SVM   dapat   diartikan   sebagai   teknik   untuk   melakukan prediksi,   baik   dalam   kasus   klasifikasi   maupun   regresi.   SVM   memiliki   prinsip   dasar   linear berkategori dimana untuk kasus kategori  secara linear akan dipisahkan. SVM telah berkembang dengan dapat bekerja pada kasus non-linear dengan menggunakan konsep kernel berdimensi tinggi. Dimensi tinggi akan dicarikan hyperlane untuk memaksimalkan margin antara kelas data. SVM hyperplane dapat dinotasikan sebagai berikut :
f ( x )= w T x + b (1)
Dari notasi hyperlane tersebut, diperoleh persamaan : ¿ + b ¿ ≥ 1 untuk y i =+ 1 (2)
¿ + b ¿ ≤ − 1 untuk y i =− 1 (3)
Gambar 2. Alur Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Hasil Eksperimen ARIMA
Gambar 3 . Hasil Dari Visualisasi Pada Real Cost Per Pupil Yang Diperoleh Dari Perhitungan Arima Dengan Menggunakan Python
Dari   hasil   visualisasi   data   dapat   diketahu   MAPE   lebih   kecil   dari   MAE.   Metode peramalan   mengandung   bias   sehingga   dibandingkan   dengan   nilai   deret   asli   akan   jauh. Berdasarkan deklarasi data di awal terdapat salah satu library yang ditambahkan yaitu seaborn. Seaborn merupakan library untuk membuat grafik dan statistik dengan menggunakan Python (Waskom, 2021). Seaborn dibangun berdasarkan library matplotlib yang terintegrasi datanya secara terstruktur pada panda. Seaborn juga bertujuan agar visualisasi data yang ditampilkan meningkatkan dalam pemahaman data. Berdasarkan hal tersebut library Seaborn dapat diketahui berorientasi pada fungsi plotting berdasarkan dataset yang diproses pada dataframe dan array yang melakukan semantik dan agregasi statistik untuk menghasilkan grafik yang informatif.
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika)
E-ISSN: 2622-6375 Tabel 1 . Hasil SARIMAX coef std error z P> |z| [0.025 0.975] ar.L1 0.8237 0.120 6.858 0.000 0.588 1.059 ma.L1 0.1072 0.230 0.467 0.641 -0.343 0.558 sigma2 5.3043 1.785 2.971 0.003 1.805 8.804 Prob(Q) = 0.63 Prob (JB) = 0.76 Heteroskedascity (H) = 1.18 Skew = 0.06
Dari   tabel   1   terdapat   hasil   SARIMAX   yang   merupakan   rangkaian   perhitungan peramalan  deret   waktu  dengan  ARIMA   untuk   analisis  sehingga   dapat   menghasilkan  hasil penelitian yang lebih komprehensif.  Pada bagian ini digunakan untuk memprediksi jumlah biaya nyata untuk peramalan sampai akhir tahun 2018.
Tabel 2 . Hasil Perhitungan ARIMA MAPE 0.142 MAE 33.664 MPE -0.142 MSE 1341.386 RMSE 36.625
Sebelum menentukan MAPE ( Mean Percentage Absolute Error ), MAE ( Mean Absolute Error ), MPE ( Mean Percentage Error ), MSE ( Mean Square Error ), dan RMSE ( Root Mean Square Error ) hal pertama yang dilakukan adalah mendeklarasikan matriks dengan mengimpor nilai   tengah   sebagai   acuan   menentukan   nilai-nilai   tersebut.   Berdasarkan   percobaan   yang dilakukan mendapatkan 0, 142 untuk MAPE. Kemudian untuk MAE mendapatkan nilai 33, 664. Untuk MPE menghasilkan -0,142. Sedangkan untuk MSEnya  mendapatkan 1341,  386.  Dan pada RMSE menghasilkan 36.625 sesuai dengan tabel 2.

## 2. Hasil Eksperimen SVM
Vector Machine dikatakan sebagai salah satu model terbaik dari bahasa mesin.Di sini, dalam model ini digunakan tiga jenis kernel dan menentukan mana yang lebih baik dengan membandingkan satu sama lain dan model Arima.
Gambar 4. Pair Plot
Pemetaan   semantik   dilakukan   untuk   memudahkan   dalam   visualisasi   data   ke   tahap berikutnya (K-means et al., 2022).
Gambar 5. Plot Marjinal
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika)
E-ISSN: 2622-6375
Menambahkan   pemetaan   semantik   dan   mengubah   plot   marjinal   default   menjadi perkiraan kepadatan kernel berlapis (KDE). Untuk memvisualisasikan data tersebut, maka perlu memulai   seaborn   terlebih   dahulu.   Dari   visualisasi   data   tersebut   dapat   merepresentasikan berbagai data dalam satu gambar. Fungsi pairplot akan menggabungkan gambar gabungan dan marginal. Fungsi ini tidak hanya terfokus pada relation antar data tetapi juga memvisualisasikan setiap kombinasi secara bersama.
Tabel 3. Perhitungan SVM MAPE 0.003 MAE 5.6000 MPE 0.0019 MSE 55.8 RMSE 7.467
SVM hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3 dimana dengan SVM menunjukkan kinerja yang jauh lebih baik dari ketiga model  dengan memiliki  0,003 MAPE dan RMSE 7,467. Dengan  perolehan  hasil   pada   MAPE   pada   perhitungan  SVM   yang   lebih   kecil,   persentase kesalahan yang terjadi juga kecil.

## KESIMPULAN
Peramalan   deret   waktu   sangat   penting   untuk   peramalan   masa   depan   karena   terlibat dalam   proses   pengambilan   keputusan.   Sebelumnya   kebutuhan   data   dan   informasi   untuk meramalkan   masa   depan.   Di   ringkasan,   langkah   utama   untuk   peramalan   adalah   untuk menganalisis   data   deret   waktu   historis   atau   lampau   untuk   mengidentifikasi   pola   yang   bisa digunakan.
Hasil percobaan yang membandingkan kinerja SVM dan ARIMA  adalah perhitungan SVM   yang   menghasilkan   kinerja   lebih   efektif   karena   menyediakan   teknik   alternatif.  Pada perhitungan   diatas,   diperoleh   hasil   MAPE   dari   model   Arima   dan   SVM   yakni   0.1421   dan 0.0028. Sedangkan hasil yang diperoleh untuk RMSE dari perhitungan ARIMA adalah 36.6249, sedangkan pada SVM diperoleh hasil RMSE 7.4699. Hal ini menunjukkan bahwa SVM lebih unggul dari model ARIMA.

## DAFTAR PUSTAKA
Karaçor,   Zeynep.,   Güvenek,   Burcu.,   Ekinci,   Esra   and   Konya   ,   Sevilay.   2018.   PANEL ESTIMATION   FOR   THE   RELATIONSHIP   BETWEEN   EDUCATION EXPENDITURE   AND   ECONOMIC   GROWTH   FOR   OECD   COUNTRIES. Forum Scientiae Oeconomia . 6(2), http://dx.doi.org/10.23762/FSO_vOL6NO2_18_1
K-means, K. M. A., Kurniadewi, H., Hakim, R. A., Jajuli, M., & Jaman, J. H. (2022). Pemetaan UMKM dalam Upaya Pengentasan Kemiskinan dan Penyerapan Tenaga . 6 (2), 113–119.
Kurniawan, A. F., Pane, S. F., & Awangga, R. M. (2021). Prediksi Jumlah Penjualan Rumah di Bojongsoang   ditengah   Pandemi   Covid-19   dengan   Metode   ARIMA . 5 ,   1479–1487. https://doi.org/10.30865/mib.v5i4.3121
Lestari,   I.,   Sumargo,   B.,   &   Ladayya,   F.   (2022). Pemodelan   ARIMA   Intervensi   untuk Meramalkan Harga Minyak Mentah Dunia . 22 (2), 133–146.
Mapes, K., & Topham, K. (2020). Exploring Data Visualization with Flourish . Pratiwi,   D.,   &   Hadijati,   M.   (2021). Prediction   of   gold   price   with   ARIMA   and   SVM . https://doi.org/10.1088/1742-6596/1767/1/012022
Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika)
E-ISSN: 2622-6375
Puspita,   V.   (2017). Time   Series   untuk   Peramalan   Konsumsi   Listrik   Menggunakan   Metode Support Vector Machine ( SVM ) . 3 (1), 261–264. Statistika, P. S., Matematika, F., Ilmu, D. A. N., Alam, P., & Indonesia, U. I. (2022). ANALISIS SENTIMEN   UU   CIPTA   KERJA   MENGGUNAKAN   METODE   SUPPORT   VECTOR MACHINE ( SVM ) . Waskom,   M.   L.   (2021). seaborn :   statistical   data   visualization   Statement   of   need . 6 ,   1–4. https://doi.org/10.21105/joss.03021
Witanti, A., D. (2022). ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP VAKSINASI COVID-19   PADA   MEDIA   SOSIAL   TWITTER   MENGGUNAKAN   ALGORITMA SUPPORT   VECTOR   MACHINE (SVM). Jurnal   Sistem   Informasi   Dan   Informatika (Simika) P-ISSN , 5 , 2622–6901.