## ANALISIS FORECASTING PRODUKSI DAN KONSUMSI BERAS DI PROPINSI SUMATERA UTARA
Oleh : Eduard Nupuku 1)
Satia Negara Lubis 2)
Bilter Sirait 3)
Universitas Darma Agung, Medan. 1,2,3)
E-mail:
enupuku@gmail.com 1) satia_waspada@yahoo.com 2)
dapejel@yahoo.com 3)

## ABSTRACT
This study aims at predicting the amount of production and demand for rice consumption in North  Sumatra  Province  from  2020  to  2024  based  on  time  series  data  on  the  amount  of production  and  consumption  needs  of  rice  in  North  Sumatra  Province  from  2003  to  2018. This  research  was  carried  out  in  North  Sumatra  Province  from  February  2020  until  March 2020.  The  method  used  to  process  the  data  in  this  study  is  the  Simple  Linear  Regression method. The results showed that the projection of rice production in North Sumatra Province in 2020-2024 experienced a positive trend. In addition, the results of the Forecasting analysis show that the trend of the projected demand for rice consumption in North Sumatra Province in 2020-2024 is experiencing a positive trend with a significant difference between the results of forecasting analysis of rice production and consumption of North Sumatra Province so that rice self-sufficiency can be achieved.
Keywords: forecasting analysis, rice production, rice consumption

## ABSTRAK
Penelitian  ini  ditujukan  untuk  meramalkan  jumlah  produksi  dan  jumlah  kebutuhan  akan konsumsi  beras  di  Propinsi  Sumatera  Utara  tahun  2020  hingga  2024  berdasarkan  data  time series jumlah produksi dan kebutuhan konsumsi beras di Propinsi Sumatera Utara tahun 2003 sampai  2018.  Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Propinsi  Sumatera  Utara  mulai  Februari  2020 hingga Maret 2020. Metode yang digunakan untuk mengolah data pada penelitian ini adalah dengan  metode  Regresi  Linier  Sederhana.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  proyeksi produksi  beras  di  Propinsi  Sumatera  Utara  pada  tahun  2020-  2024  mengalami  trend  positif. Selain  itu,    hasil  analisis  Forecasting  menunjukkan  tren  hasil  proyeksi  kebutuhan  akan konsumsi  komoditas  beras  di  Propinsi  Sumatera  Utara  pada  tahun  2020-  2024  mengalami trend positif dengan perbedaan besar  yang cukup  signifikan antara hasil analisis forecasting produksi  dan  konsumsi  beras  Propinsi  Sumatera  Utara  sehingga  swasembada  beras  dapat terlaksana.
Kata kunci : analisis forecasting, produksi beras, konsumsi beras.

## 1. PENDAHULUAN
Pemenuhan kebutuhan pangan merupakan  hal  yang  paling  dasar  dalam pembangunan  manusia  di  suatu  negara. Untuk mewujudkan terlaksananya ketahanan  pangan  bagi  rumah  tangga,
sektor  pertanian  menjadi  sektor  penyedia kebutuhan  pangan  utama  terutama  pada negara  berkembang.  Pertanian  selama  ini selalu  menjadi  sasaran  utama  dalam pembangunan sektor ekonomi di Indonesia.  Kondisi  ketahanan  pangan
menjadi gambaran terjaminnya akses akan kebutuhan  pangan  yang  dimulai  dari inovasi dalam kemajuan ilmu pengetahuan dan  teknologi  termasuk  juga  tenaga  kerja yang  produktif.  Ketahanan  pangan  juga menjadi wujud kondisi lingkungan perekonomian  yang  stabil  dan  kondusif dalam  pembangunan  suatu  negara.  Semua negara  berlomba-lomba  dan  berusaha membangun  sistem  ketahanan  pangan yang  kuat  dan  tepat  bagi  penduduknya. Dengan  demikian  menjadi  sangat  rasional dan  wajib  kalau  Indonesia  menjadikan program  perwujudan  ketahanan  pangan  di negara  kita  sebagai  sasaran  utama  dalam pembangunan negara.
Kesuksesan pemerintah dalam membangun  sektor  pertanian  suatu  daerah terlihat  dari  kemampuan  daerah  tersebut dalam  mewujudkan  swasembada  pangan demi  terwujudnya  ketahanan  pangan. Sektor pertanian menyediakan pangan bagi seluruh  rakyat  sehingga  menjadi  sektor andalan  penyumbang  devisa  negara  dari sektor  nonmigas.  Pengembangan  sektor pertanian  berdampak  pada  spektrum  luas terhadap program pengentasan kemiskinan,  peningkatan  kualitas  sumber daya  manusia,  pemerataan  semua  sektor pembangunan  dan  terwujudnya  keadilan sosial (DKP Nasional, 2010).
Langkanya stok ataupun persediaan komoditas beras berdampak pada meningkatnya harga beras sehingga secara langsung  ataupun  tidak  akan  berpengaruh timbulnya  krisis  ekonomi.  Penyediaan komoditas  beras  bisa  dilakukan  melalui dua  metode,  yaitu  yg  pertama  dengan memproduksi  sendiri  komoditas  beras tersebut di dalam negeri dengan memanfaatkan  seluruh  sumber  daya  yang dimiliki dan pemanfaatan teknologi. Metode  kedua  yaitu  dengan  melakukan impor  dari  negara  lain  (DKP  Nasional, 2010). Produksi komoditas pangan khususnya komoditas beras cukup bervariasi  dari  periode  yang  satu  ke periode  berikutnya.  Tingkat  curah  hujan, timbulnya  wabah  penyakit,  munculnya
serangga  perusak  tanaman,  cuaca  yang berubah-ubah  dan  metode  usaha  tani  yang digunakan  sangat  mempengaruhi  hasil panen baik segi kualitas maupun kuantitasnya  setiap  tahun.  Konsumsi pangan  manusia,  dengan  sendirinya  tidak dapat bervariasi sejauh itu. Orang membutuhkan  tingkat  persediaan  pangan yang  kurang  lebih  tetap  berdasarkan konsumsi  yang  teratur  dari  jumlah  pangan yang  diperlukan.  Maka  dari  itu,  tiap masyarakat selalu dihadapkan pada masalah  yakni  bagaimana  memperoleh jumlah pangan yang cukup dalam kombinasi  yang  sesuai.  Oleh  karena  itu, meskipun  terjadi  produksi  pangan  yang meningkat,  masalah  yang  muncul  akibat pertambahan penduduk yang cepat seharusnya  dapat  disesuaikan  dengan jumlah  persediaan pangan yang dihasilkan (Harper,  et.al,  1986).  Dari  sisi  konsumsi dapat  kita  pahami  bahwa  konsumsi  akan beras  dapat  menjadi  indikator  masyarakat maju. Hal ini dapat menyebabkan pergeseran  kebiasaan  dalam  konsumsi pangan akan beras. Juga dapat menimbulkan ketergantungan akan komoditas  beras.  Bahkan  pergeseran  dan perubahan kebiasaan yang dipaksakan dari makanan  pokok  non-beras  ke  beras  ini mengakibatkan  ketergantungan  terhadap beras yang tidak didukung oleh kemampuan suatu daerah dalam menyediakan produksi pangannya.
Kondisi  ini  menyebabkan  beban  swadaya beras  akan  menjadi  lebih  besar  (Sudana, 2000).
Penambahan jumlah  penduduk  dan peningkatan
kesejahteraan rakyat Indonesia juga meningkatkan akan kebutuhan  konsumsi  pangan.  Tingkat kecukupan  penyediaan  kebutuhan  pangan sangat penting perannya dalam meningkatkan  taraf  hidup,  kecerdasan  dan kesejahteraan penduduk. Kebutuhan konsumsi  pangan  tidak  akan  menjadi sebuah  permasalahan  nantinya  jika  dalam penyediaannya mampu memenuhi konsumsi  pangan  masyarakat.  Dalam kondisi  ini  diharapkan  pangan  selalu
tersedia  baik  jumlah  maupun  kualitasnya dan  tersalur  secara  merata  di  seluruh daerah  pemukiman  penduduk,  dan  semua masyarakat mampu menjangkau  dan membeli pangan tersebut untuk dikonsumsinya (sumodiningrat, 2001). Analisis forecasting produksi dan kebutuhan konsumsi beras penting dilakukan  untuk  mengetahui  kesenjangan serta langkah kedepan guna mengantisipasi dampak  yang  mungkin  terjadi.  Indonesia merupakan  negara  kepulauan  dengan beragam kondisi lahan yang akan mempengaruhi  jumlah  produksi  yang berbeda di setiap daerah maupun propinsi. Maka  dari  itu,  memungkinkan  adanya subsidi silang antar provinsi yang kelebihan  beras  dengan  provinsi  yang kekurangan beras. Berdasarkan latar belakang  tersebut  maka  penulis  tertarik untuk  melakukan  penelitian  lebih  lanjut dengan judul “Analisis Forecasting Produksi  dan  Konsumsi  Beras  di ProPinsi Sumatera Utara”

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Menurut  Santoso  (2009)  definisi forecasting sebenarnya beragam, yaitu:
a. Prediksi  timbulnya  kejadian  di masa  depan,  berdasarkan  data yang ada di masa lalu.
b. Pengolahan data masa lampau dan data saat ini untuk tujuan
penentuan tren pada masa mendatang.
c. Proses  estimasi/perkiraan  dalam suatu situasi yang tidak diketahui.
d. Pernyataan  yang  dibuat  tentang masa yang akan datang.
e. Pemakaian  ilmu  dan  teknologi untuk  memprediksi  situasi  di masa mendatang.
f. Strategi  dan  usaha  sistematis untuk  mengantisipasi  kejadian  di masa depan.
Forecasting digunakan karena adanya  perbedaan  waktu  antara  siatuasi dan  keadaan  sehingga  dapat  dihasilkan sebuah kebijakan sebagai upaya sistematis.
Apabila  jarak  ataupun  perbedaan  rentang waktu tersebut cukup panjang, maka peran peramalan  ini  bisa  menjadi  sangat  penting dan  sangat  dibutuhkan  khususnya  dalam menentukan  waktu/kapan  terjadinya  suatu peristiwa  sehingga  dapat diantisipasi dengan perlakuan yang tepat. Manfaat dari pemakaian  teknik  peramalan  dapat  dilihat pada  saat  kita  akan  mengambil  dan menentukan keputusan.
Sugiarto  dan  Harijono  (2000), banyak  keputusan  penting  yang  dilakukan secara pribadi maupun perusahaan mengarah  kepada  kejadian-kejadian  di masa  mendatang  sehingga  memerlukan peramalan  tentang  keadaan  lingkungan masa  depan  tersebut.  Dalam  dunia  usaha, peramalan  tentang  masa  depan  suatu perusahaan  dapat  memungkinkan  pihak manajemen  perusahan  untuk  menyusun planning, menciptakan  peluang  usaha maupun  mengatur  sistem  investasi  bisnis mereka pada perusahaan tersebut. Keakuratan  hasil  dari  suatu  forecasting ataupun  peramalan  dalam  dunia  usaha dapat  meningkatkan  peluang  tercapainya profit  ataupun  keuntungan  yang  lebih besar.  Dengan  semakin  tingginya  nilai akurasi yang dicapai oleh suatu peramalan, semakin  meningkat  pula  peran  peramalan tersebut  dalam  perusahaan.  Hal  ini dikarenakan  hasil  dari  sebuah  peramalan dapat  memberikan  arah  dan  tujuan penyusunan  perencanaan  dalam  suatu perusahaan.
Yang  menjadi  tujuan  utama  dalam sebuah proses forecasting/peramalan adalah  memberikan  gambaran  bagi  para pengambil keputusan dan pembuat kebijakan  sehingga  mereka  menjadi  lebih melihat  dan  memahami  ketidakpastian  di masa  yang akan datang. Dengan demikian ketidakpastian  dan  resiko  yang  timbul dapat diminimalisir dan dapat dipertimbangkan  dikala  mereka  menyusun perencanaan ataupun mengambil keputusan  yang  berorientasi  ke  masa mendatang.  Dengan  melakukan  peramalan ini,  para  perencana  dan  pengambil keputusan dapat mempertimbangkan
strategi  dan  upaya  sistematis  yang  lebih luas  daripada  tanpa  melakukan  peramalan sebelumnya.  Dengan  demikian  berbagai rencana strategi dan aksi dapat dikembangkan untuk menghadapi berbagai kemungkinan  yang  bisa  terjadi  di  masa mendatang (Sugiarto dan Harijono, 2000).
Menurut  Makridakis  (1999),  ada dua  hal  utama  yang  wajib  diperhatikan dalam melakukan tahapan peramalan yang akurat  dan  berguna.  yang  pertama  adalah proses  pengumpulan  data  yang  relevan yaitu berupa data dan informasi yang dapat menghasilkan  peramalan  dengan  tingkat akurasi yang tinggi. Kedua adalah pemilihan  teknik  peramalan  yang  tepat sehingga  memanfaatkan  informasi  data yang  diperoleh  dari  tahap  sebelumnya dengan optimal.
Menurut Heizer dan Render (2006), secara  umum  jangka  waktu  peramalan dapat  dibedakan  menjadi  tiga  kategori, yaitu:
a. Peramalan  dengan  rentang  waktu pendek,  yakni  peramalan  untuk jangka  waktu  kurang  dari  tiga bulan.
b. Peramalan  dengan  rentang  waktu menengah,  yaitu  peramalan  untuk jangka  waktu  antara  tiga  bulan sampai tiga tahun
c. Peramalan  dengan  rentang  waktu panjang,  yaitu  peramalan  untuk jangka waktu lebih dari tiga tahun Selain berdasarkan waktu diatas,
peramalan juga dapat dibedakan berdasarkan metode peramalan yang digunakan, peramalan dapat dibedakan atas dua jenis yaitu:
a. Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang digunakan berdasarkan pada pengamatan kejadian-kejadian  dimasa  lampau lalu  dikaitkan  dengan  intuisi  dan ketajaman perasaan  dari si peramal sehingga dihasilkan suatu informasi yang  diperkirakan  akan  terjadi  di masa mendatang. Data masa lampau  yang  ada  menjadi  tidak begitu  penting  dalam  penggunaan
teknik  ini.  Secara  umum,  hasil peramalan kualitatif juga berbentuk informasi  yang  bersifat  kualitatif meskipun  tidak  selalu  demikian. Peramalan  kualitatif  ini  terdiri  dari dua jenis yaitu metode eksplanatoris dan metode normatif.
b. Peramalan  kuantitatif,  yaitu  teknik peramalan yang menggunakan data bersifat    kuantitatif  yang  diperoleh berdasarkan pengamatan nilai- nilai sebelumnya  dengan  didukung  oleh sejumlah data dan informasi kuantitatif maupun kualitatif.
Teknik peramalan kuantitatif sangat  mengandalkan  data  historis yang dimiliki dalam tahap pengolahan datanya. Hasil peramalan  ini  secara  relatif  lebih disukai karena memberikan pandangan  dan  gambaran  yang lebih  riil  dan  lebih  objektif  dalam keakuratan nilai hasil peramalannya. Menurut  Sihotang  (2013),  ada beberapa metode peramalan yang berhubungan  dengan  deret  waktu  adalah sebagai berikut :
1. Metode
Smoothing. Metode
smoothing ini dipakai untuk mengurangi  ataupun  mengeliminasi ketidakteraturan  musiman  dari  data historis maupun kedua–duanya, dengan  menghitung  nilai  rata–rata tertimbang  dari  sederetan  data  masa lalu. Keakuratan dari metode peramalan  ini  akan  terlihat  pada peramalan  dengan  waktu  jangka pendek.  Sedangkan  untuk  peramalan dengan jangka panjang keakuratannya akan berkurang. Data yang dibutuhkan untuk  dianalisis  dalam  penggunaan metode  ini  haruslah  minimal  selama periode dua tahun.
2. Metode Box Jenkins. Dalam pengolahan  data  dengan  Metode  Box Jenkins  ini  digunakan  dasar  deret waktu  dengan  model  matematis, dengan  tujuan  kesalahan  yang  terjadi dapat  diminimasi.  Oleh  karena  itu
penggunaan metode ini membutuhkan identifikasi  model  dan  estimasi  dari parameternya.  Metode  ini  sangat  baik keakuratannya untuk peramalan dengan waktu jangka pendek,
sedangkan  peramalan  untuk  jangka panjang  ketepatannya  kurang  baik.
Data yang dibutuhkan untuk penggunaan  metode  peramalan  ini digunkan  minimum  dua  tahun  dan lebih  baik  lagi  apabila  data  yang dianalisis menggunakan lebih dari dua tahun.
3. Metode  Proyeksi  Trend  dengan regresi. Metode proyeksi trend dengan  regresi  ini  merupakan  dasar dari garis trend yg diperoleh menggunakan suatu persamaan matematis.  Nantinya  dengan  dasar persamaan  tersebut  dapat  dihasilkan secara  proyeksi  berupa  data  yang diteliti  untuk  masa  yang  akan  datang.
Dalam  penggunaan  metode  ini,  baik untuk peramalan jangka pendek maupun jangka panjang, akan diperoleh  ketepatan  hasil  peramalan sangat  baik.  Data  yang  digunakan dalam  analisis  metode  ini  haruslah minimum selama lima tahun.

## 3. METODE PELAKSANAAN
Penentuan    lokasi  penelitian  dengan menggunakan  metode purposive atau secara  sengaja.  Penelitian  ini  dilakukan  di Sumatera  Utara  yang  merupakan  sentra produksi beras di beberapa Kabupaten.
Data  yang  diolah  dalam  penelitian ini  adalah  berupa  data time  series ataupun deret  waktu dengan range tahun  2006- 2018  yang  dianalisis  dengan  alat  bantuan program  SPSS  ( Statistical  Package  for Sosial Science ) dan berupa data sekunder. Data  yang  berhasil  dikumpulkan dalam  penelitian  ini  menggunakan  data sekunder. Menurut Rokhmana (2012), data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan dengan maksud tujuan selain menyelesaikan  permasalahan  yang  sedang dihadapi.  Data  sekunder  yg  digunakan
dalam  penelitian  ini  bersumber  dari sejumlah  literatur,  beberapa  artikel,  jurnal ilmiah  serta  sejumlah  situs  terkait  di internet  yang  berkenaan  dengan  penelitian yang dilakukan.Untuk analisis yang digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan analis  deskriptif.
Menurut  Saifullah  (2014),  Metode penelitian  deskriptif  merupakan  suatu metode  penelitian  yang  ditujukan  untuk mendeskripsikan fenomena-fenomena yang  ada,  yang  berlangsung  pada  saat  ini ataupun saat yang sudah lewat.
1. Penelitian deskriptif lebih menggambarkan  suatu  fenomena yang  apa  adanya  dengan  cara menelaah  secara  teratur  dan  ketat, menggunakan objektivitas dan dilakukan secara cermat.
2. Tidak  adanya  perlakuan  yang diberikan  ataupun  dikendalikan sehingga tidak adanya uji h . Analisis Forecasting produksi  dan konsumsi beras di Kota Medan menggunakan  Regresi  Linier  Sederhana. Menurut Pasaribu (1981), persamaan garis Trend linier  dapat  dibentuk  sebagai berikut:
Nilai-nilai  α  dan  b  dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus:
∑    (∑  )(∑  ) ∑ (∑  )
dimana: y =  Produksi  dan  Konsumsi  Beras  di Sumatera Utara
α   =   Koefisien intercept
b   =   Koefisien regresi dari x
x   =  Tahun  yang  diramalkan  (dinotasikan dengan angka)
n   =   Jumlah data

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan Tabel 4.1 dapat dilihat bahwa produksi dan konsumsi beras dalam kurun  waktu  22  tahun  yaitu  pada  tahun
y = α + bx
2003-  2024  mengalami  peningkatan  yang fluktuatif. Pada tahun 2008- 2018 produksi mengalami  peningkatan  yang  signifikan kecuali  pada  tahun  2014  yang  mengalami penurunan.  Pada  tahun  2020-  2024 produksi meningkat seiring dengan bertambahnya  tahun.  Hal  ini  dikarenakan produksi  beras  sangat  diperhatikan  oleh
pemerintah agar kebutuhan konsumsi beras masyarakat dapat selalu terpenuhi sehingga  produksi  beras  mengalami trend positif. Produksi beras yang terus meningkat  setiap  tahunnya  tetap  harus diperhatikan serta ditingkatkan kualitasnya agar ketersediaan beras mampu memenuhi kebutuhan konsumsi masyarakat.
Tabel 4.1 Produksi dan Kebutuhan Konsumsi Beras Provinsi Sumatera
Utara Tahun 2003-2024 Tahun Produksi Beras (Ton) Kebutuhan Konsumsi Beras (Ton) 2003 2.109.906 1.617.094 2004 2.119.644 1.648.776 2005 2.137.384 1.676.428 2006 1.864.734 1.719.515 2007 2.024.817 1.745.474 2008 2.071.292 1.773.755 2009 2.187.297 1.801.780 2010 2.221.027 1.817.508 2011 2.236.589 1.821.399 2012 2.303.618 1.823.725 2013 2.310.894 1.827.990 2014 2.251.244 1.844.758 2015 2.507.793 1.867.664 2016 2.858.069 1.889.790 2017 2.908.534 1.911.127 2018 3.184.435 1.931.662 2020 3.509.334 1.973.089 2021 3.687.444 1.993.798 2022 3.865.553 2.014.507 2023 4.043.662 2.035.216 2024 4.221.772 2.055.925
Sumber : Badan Pusat Statistik, 2018
Kebutuhan konsumsi beras Propinsi Sumatera  Utara  mengalami trend positif tetapi  nilai  peningkatan  tersebut  relatif kecil karena berjalannya program diversifikasi oleh pemerintah dan kemajuan teknologi  seiring  perkembangan  zaman, sehingga banyak masyarakat mulai menerapkan  pola  hidup  sehat  dengan  cara mengurangi konsumsi gula yang terkandung dalam beras (nasi). Masyarakat
mulai  mencari  konsumsi  alternatif  berupa produk-produk olahan gandum dan kentang seperti  mie,  oat  dan  roti.  Oleh  karena  itu dengan  semakin  meningkatnya  produksi beras  dan  diiringi  jumlah  kebutuhan konsumsi beras diharapkan Propinsi
Sumatera  Utara  tidak  perlu  impor  lagi  dan mampu swasembada beras.

## 5. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan,  maka  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Data  pada  tahun  2003-2018 menunjukkan  produksi  beras lebih  besar  dari  konsumsi beras Propinsi Sumatera Utara.
2. Hasil analisis
deskriptif menunjukkan bahwa pada tahun  2003-2018  di  Propinsi Sumatera Utara, produksi
beras  mengalami trend positif dan  untuk  konsumsi  beras mengalami trend positif.
3. Hasil analisis Forecasting menunjukkan  bahwa  proyeksi
produksi  beras  di  Propinsi
Sumatera  Utara  pada  tahun 2020-  2024  mengalami trend positif.
4. Hasil analisis Forecasting menunjukkan  bahwa  proyeksi kebutuhan  konsumsi  beras  di
Propinsi  Sumatera  Utara  pada tahun  2020-  2024  mengalami
trend positif dengan perbedaan besar  yang  cukup  signifikan antara hasil analisis forecasting produksi dan konsumsi beras Propinsi Sumatera Utara sehingga swasembada beras dapat terlaksana.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Atikah,  F.  2015. Analisis Forecasting Penawaran  Dan  Permintaan Ekspor Biji Kakao (Theobroma Cacao L.) Sumatera  Utara  Ke  Malaysia
Tahun  2020.    Medan  :
Universitas Sumatera Utara.
Dewi,  N.  2014.  Untung  Segunung Bertanam  Aneka  Bawang. Yogyakarta  :  Pustaka  Baruu Press.
Djauhari,  M.H.  1986.  Buku  Materi Pokok  Metode  Peramalan. Jakarta : Universitas Terbuka.
Doll,  John  P  dan  Orazem,  1984. Production Economics Theory With Application . John Wiley & Sons inc, New York.
Ginting,  R.  2000.  Metode  Peramalan. Fakultas  Teknik.  Medan  : Universitas Sumatera Utara. Hariani, Y. S. 2015. Analisis Forecasting
Ketersediaan Daging  Sapi  di  Sumatera Utara Tahun 2020. Kartasudjana,  R.  2005. Manajemen Ternak Unggas. Fakultas
Peternakan. Universitas Padjajaran Press, Bandung. Makridakis. 1999. Metode dan aplikasi  peramalan .  Edisi  2. Binarupa Aksara: Jakarta
Nugraheni,  R.A.  2015.  Diakses  dari: http://repository.unisba.ac.id/ bitstream/ handle/123456789/711/06bab 2_nugraheni_10090211003_s kr_2015.pdf?sequence=6&is
Allowed=y Pasaribu, A. 1967. Pengantar Statistik Edisi Revisi. Ghalia Indonesia : Jakarta Timur.
Rosyidi,  S.  2005. PENGANTAR
TEORI-TEORI  EKONOMI:
Pendekatan  kepada  Teori Makro dan Mikro . PT
Rajawali  Grafindo  Persada: Jakarta. Santoso, S. 2009. Business Forecasting Metode Peramalan  Bisnis  Masa  Kini dengan  MINITAB  dan  SPSS . PT. Elex Media Komputindo: Jakarta.
Setiadi,  Nugroho  J.  2005. Perilaku
Konsumen .  Cetakan  kedua. Prenada Media: Jakarta.
Sihotang,  K.  2013. Analisa  Deret
Waktu  Konsumsi  Kalori  di Provinsi Suamtera Utara pada Tahun 2002-2012 . Diakses dari: http://repository. usu.ac.id/ bitstream/123456789/40276/ 4/Chapter%20II.pdf Siregar,  S.  2008. Peramalan  Tingkat Kebutuhan Beras pada
Tahun  2008  di  Kabupaten Tapanuli  Selatan .  Diakses dari: http://repository.
usu.ac.id/
bitstream/123456789/14007/ 1/09E00397.pdf