Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Analisis Peramalan Box Jenkins | Winny | Armijal | Mutia | Mar’ruf

## ANALISIS PERAMALAN BOX JENKINS
TERHADAP PENJUALAN DI UMKM IM LELE, PAYAKUMBUH
Winny Alna Marlina 1) , Armijal 2) , Mutia Khairun Nisa 3 , Mar’ruf Ardy 4
1) Prodi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Andalas
2) Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Andalas Email: winnyalnamarlina@eb.unand.ac.id
Abstrak: Im  Lele  adalah  salah  satu  usaha  pertenakan  ikan  lele  berdiri  tahun  2017  yang  ada  di Kota  Payakumbuh  yang  belamat  di  Batu  Nan  Limo,  Koto  Tangah  Simalanggang,  Kecamatan Payakumbuh,  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota,  Sumatera  Barat.  Permasalahan  yang  dihadapi  oleh UMKM  Im  Lele  ialah  penurunan  penjualan  ikan  lele  sejak  bulan  Agustus  2022.  Penurunan penjualan  ini  menyebabkan  berkurangnya  keuntungan  yang  dihasilkan  oleh  pemilik  UMKM karena  harga  pakan  semakin  naik  dan  biaya  tidak  terduga  lainnya.  Dalam  usaha  ini  belum menerapkan  peramalan (forescasting) penjualan  sehingga  jumlah  produksi  dan  permintaan  ikan lele mengalami fluktuasi. Tujuan penelitian untuk meramalkan permintaan dari usaha ikan lele Im untuk  6  periode.  Metode  penelitian  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  pendekatan forecasting dengan model ARIMA. Hasil penelitian model forecasting yang  cocok ialah dengan model  ARIMA  atau  Box  Jenkins  (1,  1,  1)  dengan  jumlah  peramalah  selama  6  bulan  sebanyak 6.481 lele Kata Kunci: Peramalan, Box Jenkins ARIMA

## PENDAHULUAN
Peternakan  Ikan  Lele  yang  bernama  Im Lele merupakan salah satu peternakan lele di
Kota Payakumbuh yang belamat di Batu Nan Limo, Koto Tangah Simalanggang, Kecamatan  Payakumbuh,  Kabupaten  Lima Puluh Kota, Sumatera Barat. Peternakan Ikan Im  Lele  berdiri  sejak  tahun  2017.  Pemilik peternakan  Im  Lele  bernama  Muarif. Peternakan  ikan  lele  ini  dikelola  oleh keluarga  pemilik  yang  sering  membantu dalam hal memanen ikan, mengantarkan ikan kepada  para  pembeli  diluar  daerah,  dan memberi pakan ikan secara teratur. Pemasaran  ikan  lele  yang  dilakukan  oleh pemilik  untuk  memenuhi  permintaan  di dalam dan di luar kota tergantung permintaan pesanan  oleh  pelanggan  maupun  supplier seperti data Tabel 1.
Tabel 1. Jenis Pelanggan dan Daerah Penjuala n No  Jenis Orderan
Daerah Penjualan 1. Warga Setempat Langsung ke tempat 2. Supplier Kabupaten 50 Kota Tanah Datar Agam Payakumbuh ( Sumber: Data UMKM,2022)
Permasalahan yang dihadapi oleh UMKM Im Lele adalah penurunan penjualan ikan  lele  sejak  tahun  2022.  Karena  harga pakan  yang  naik  dan  biaya  tidak  terduga lainnya, penurunan penjualan ini mengurangi keuntungan pemilik UMKM. Jumlah produksi  dan  permintaan  ikan  lele  berubah karena usaha ini tidak melakukan peramalan penjualan  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar  1.  Permintaan  dan  Produksi  Ikan Lele  di  Lima  Puluh  Kota  (Dalam: Ekor) Sumber: (Data diolah, 2022)
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Analisis Peramalan Box Jenkins | Winny | Armijal | Mutia | Mar’ruf
Gambar 1 menunjukkan bahawa peternakan ikan lele Im mengalami kekurangan  produksi  di  bulan  Februari, Maret, April, Juni, Juli, Agustus dan Oktober 2022  dan  kelebihan  produksi  di  bulan Januari, Mei, September.
Fluktuasi  yaitu  penurunan  yang  berlebihan dan  pertumbuhan  yang  lambat  dari  suatu output  merupakan  masalah  yang  bersifat fenomena  global.  Fluktuasi  ini  menciptakan inefisiensi  yang  menimbulkan  kebangkrutan suatu usaha (McCaffer, R. (2016).
Menurut  Marlina  (2018),  jika  sebuah usaha/perusahaan  mengalami  kelebihan  atau kekurangan produksi maka dapat mengakibatkan  kerugian  bagi  pengusaha. Penelitian ini menggunakan metode peramalan time series  dengan  hasil  metode siklis  merupakan  metode  peramalan  yang terbaik  dalam  penentuan  jumlah  sanjai sehingga dengan adanya peramalan, pengusaha  dapat  menghindari  terjadinya kelebihan dan kekurangan permintaan.
Di bidang manufaktur, peramalan permintaan  adalah  salah  satu  isu  paling krusial  dalam  manajemen  yang  digunakan dalam berbagai aktivitas perencanaan operasional selama proses produksi:
perencanaan  kapasitas,  manajemen  akuisisi produk (Fattah, 2018).
Peramalan  ( Forecasting) adalah  seni  dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan (Heizer dan Render, 2009).
Peramalan  ( forecasting )  adalah  alat bantu  dalam  memperkirakan  kebutuhan  di masa  yang  akan  dating  sebagai  panduan dalam  pengambilan  keputusan  (Marlina, 2022).
Beberapa  metode  dalam  peramalan  suatu data  time  series,  seperti  metode  smoothing, Box-Jenkins, dan sebagainya Safitri (2017). Berbagai  metode  analisis  deret  waktu meliputi  Regresi  Deret  Waktu,  Metode Dekomposisi,
Rata-Rata Pergerakan,
Pemulusan  Eksponensial,  dan  Box-Jenkins. Regresi  Deret  Waktu  dan  Prosedur  Box– Jenkins  yang  menganalisis  deret  waktu dengan memeriksa ketergantungan antar titik data. Metode ARIMA ( Autoregressive Integrated  Moving  Average )  merupakan metode  analisis  deret  berkala  yang  dikenal sebagai Box-Jenkins. Metode ini berasal dari penggabungan  antara  model Autoregressive
(AR)  dan Moving  Average (MA)  yang dikembangkan oleh George Box dan Gwilym Jenkins. Menurut Box-Jenkins metode ARIMA  terdiri  dari  empat  tahap  yaitu identifikasi  metode time  series ,  pendugaan parameter-parameter  bagi  metode  alternatif, pengujian  metode,  dan  prakiraan  nilai  time series (Ayu, 2019).
Prosedur  Box–Jenkins  menghasilkan hasil  yang  lebih  baik  dengan  memodelkan ketergantungan  titik  data  dan  kesalahan peramalan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini memilih Prosedur Box–Jenkins untuk meramalkan  penjualan  selama  6  bulan kedepan  (Chen,  2014).  Data  yang  dimiliki UMKM  terbatas  dan  lele  sekali  ternak berkisar 3 sampai 4 bulan.
Salah  satu  keunggulan  model  ARIMA adalah sifat statistiknya dan metodologi Box- Jenkins yang terkenal dalam proses pembuatan model.
ARIMA dapat mengimplementasikan berbagai model pemulusan  eksponensial.  Hasil  penelitian (Rafiu,  2014)  mendapatkan  metode  ARIMA telah  terbukti  benar  sebagai  alat  untuk memprediksi  emisi  metana  dari  hewan.  Para pengambil kebijakan dapat menggunakannya untuk  mengambil  tindakan  nyata  untuk mengurangi emisi.
Pemodelan ARIMA cocok untuk peramalan  jangka  pendek,  dan  meramalkan tren  masa  depan  pasar.  Dalam  penelitian (Arvydas,  J.,  &  Simon,  H,  2015)  dengan metode  Arima  dapat  menilai  pasar  secara menyeluruh  tentang  perubahan  harga  dan dapat  digunakan  untuk  meramalkan  inflasi harga  rumah  nasional  oleh  pemerintah  dan bank sentral.
Secara  umum  model  Box  –  Jenkins dirumuskan  (Nurfadila,  K.,  &  Ilham  Aksan. (2020) dengan:
1. p = Orde atau derajat AR
( Autoregressive ).
2. d = Orde atau derajat pembeda ( Differencing ).
3. q  =  Orde  atau  derajat  MA  ( Moving Average )
Model ARIMA (p,d,q) secara matematika:
y t = c t + +
Dimana: c t  = suku  konstanta  ct, berarti  rata-rata deret waktu stokastik.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Analisis Peramalan Box Jenkins | Winny | Armijal | Mutia | Mar’ruf
Φm  =  singkatan  dari  koefisien  parameter autoregresif ke-m. θn = singkatan dari koefisien parameter rata- rata bergerak ke-n. yt = singkatan dari nilai prediksi sinyal pada waktu t. yt−i = singkatan dari nilai sinyal aktual pada suatu waktu t – i =   waktu ðt − iÞ et−j berarti kesalahan dalam nilai prediksi (Quartey, 2020)

## METODE
Penelitian ini adalah penelitian
deskriptif  kuantitatif  yang  sama  dengan penelitian Marlina (2018) dengan pendekatan peramalan  dimana  menggunakan  angka untuk  memperkirakan  kondisi  yang  akan datang lalu dianalisis dan ditarik kesimpuan.
Populasi  Penelitian  ialah  keseluruhan jumlah penjualan ikan lele. Menurut Sugiono
(2019)  populasi  adalah  wilayah  generalisasi yang  terdiri  dari  objek  atau  subjek  yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu  yang  ditentukan  oleh  peneliti  untuk dipelajari dan kemudian
diambil kesimpulannya.
Sampel  dari  penelitian  data  penjualan Ikan Lele Im Tahun 2022.
Pemodelan  deret  waktu  yang  digunakan adalah Autoregressive  Integrated  Moving Average (ARIMA)  (Susanti,  R.,  &  Adji,  A. R, 2020).
Flow Penelitian seperti Gambar 2.
Gambar 2.  Flow Penelitian Sumber : (Iskandar, 2018)
Tahapan  dalam  melakukan  Peramalan Box  Jenkins  (Makridakis,  &  Wheelwrigt, S,1999) yaitu:
1. Menentukan  Plot  Runtun  Waktu  dan Menguji Kestationeran
Pengujian stasioner terhadap mean menggunakan  difference  dilakukan  jika data  yang  ada  mengalami  perubahan seiring  dengan  waktu  yang  berubah. Sedangkan  pengujian  stasioner  terhadap varian menggunakan transformasi
dilakukan  jika  nilai  ( ( 𝜆 )  ≠  1.  Selanjutnya stasioner juga diuji dengan uji Augmanted Dickey Fuller.
2. Identifikasi Model
a. Menentukan orde Autoregressive
(AR),  dan Moving  Average (MA). Pengamatan dilakukan
pada korelogram  ACF  dan  PACF  untuk melihat pola grafik dan tentukan orde dengan mengikuti ketentuan pemilihan orde.
b. Memilih model terbaik untuk dianalisis
3. Estimasi Parameter Model
4. Diagnosis Model dengan pengujian terhadap residual model.
Setelah  penduga  parameter  diperoleh, agar  model  dimanfaatkan  untuk  peramalan, perlu  dilewati  tahap diagnostic  checking , yaitu memeriksa atau menguji apakah model telah  dispesifikasi  secara  benar  atau  apakab telab dipilih p, d, dan q yang benar.
Ada beberapa cara yang digunakan yaitu :
1. Jika  model  dispesifikasi  dengan  benar, kesalahannya  harus  random  atau  tidak berhubungan.
Jika  pemeriksaan  ini  menyimpulkan bahwa  kesalahannya  random,  spesifikasi model  yang  lain  bisa  juga  diduga  dan diperiksa  untuk  dibandingkan  dengan spesifikasi benar yang pertama.
2. Menggunakan modified
Box-Pierce (Ljung-Box ) Q  statistik  untuk  menguji  apakah  fungsi autocorrelation kesalahan semuanya tidak berbeda dari nol. Rumusnya adalah :
Keterangan : = koefisien autocorrelation Memeriksa perikiraan residu Forecasting Memperkirakan parameter dari model yang dipilih Identifikasi Model (memilih alternative p,d,q)
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Analisis Peramalan Box Jenkins | Winny | Armijal | Mutia | Mar’ruf

## = banyaknya observasi
3. Menggunakan  statistik  t  untuk  menguji apakah  koefisien  model  secara  individu berbeda dari nol.
Seperti  halnya  dalam  regresi,  ciri  model yang  baik  adalab  jika  semua  koefisien modelnya  secara  statistik  berbeda  dari nol.  Jika  tidak,  variabel  yang  dilekati koefisien  itu  seharusnya  dilepas  dan spesifikasi  model  yang  lain  diduga  dan diuji.
Keterangan :
= banyaknya observasi = banyaknya parameter model
= nilai ramalan model
= nilai series
MSE  yang  lebih  kecil  menunjukkan bahwa  model  lebih  cocok  dengan  data.  Jika MSE  di  antara  model-model  itu  tidak menunjukkan  perbedaan  menonjol,  semua model  terpilih  dipertahankan  dan  seleksi didasarkan pada hasil ex post forecasts .
4. Model  yang  memadai  bersifat  random ( white noise ):
a) Uji Independensi
b) Uji Normalitas
5. Peramalan  menggunakan  model  yang terpilih.
Untuk tahapan pemilihan model peramalan  ARIMA  (1,  1,  1)  dengan  3 langkah, yaitu: Langkah  1:  mengidentifikasi  model  rata-rata bergerak terintegrasi regresi otomatis terbaik Langkah  2:  meramalkan  indeks  gabungan dengan  model  rata-rata  bergerak  terintegrasi regresi otomatis (1, 1, 1) (Rostan, 2020).
Sebelum menerapkan ARIMA ke model,  dekomposisi  musiman  dilakukan untuk  menguji  perilaku  musiman  dalam kumpulan data. Setelah dekomposisi, ditemukan  pola  musiman  yang  tepat  (Dave, E.,  Leonardo,  A.,  Jeanice,  M.,  &  Hanafiah, N. (2021).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  wawancara  langsung  yang dilakukan  dengan  pemilik  UMKM  Im  Lele, maka  diperoleh  data  penjualan  lele  selama tahun 2022 seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Penjualan Im Lele
Periode  Jumlah Penjualan 1 179 2 187 3 201 4 289 5 233 6 433 7 289 8 678 9 779 10 800
Sumber : (Data UMKM Im Lele, 2022)
Dari  data  penjualan  maka  dilakukan beberapa uji, yaitu:

## Uji Runtun Waktu Plot
Setelah  memasukkan  data  tersebut, maka  dilakukan  uji  runtun  waktu  plot  dan diperoleh grafik sepert Gambar 3.
Gambar 3. Time Series Plot Data

## Penjualan Lele
Gambar 3 menjelaskan bahwa terjadinya  peningkatan  penjualan  dari  bulan ke  bulan  sehingga  mencapai  titik  puncak yaitu di bulan ke 10 atau bulan Oktober.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Analisis Peramalan Box Jenkins | Winny | Armijal | Mutia | Mar’ruf
Analisis Trend Plot Data Penjualan Lele Analisis ini diperlukan
untuk menentukan data aktual yang ternyata belum stationer sesuai gambar 4.
Gambar 4. Analisis Trend Plot

## Melakukan  Transformasi  Agar  Data
Stationer Dengan Box Cox Plot Data yang belum stationer harus segera di stationerkan dengan
melakukan transformasi menggunakan alat dalam Minitab  16  yang  bernama Box  Cob  Plot . Oleh karena itu, diperoleh data seperti Tabel 3.
Tabel 3. Data Transformasi 1 Data Lele Transformasi 1 179 5.187386 187 5.231109 201 5.303305 289 5.666427 233 5.451038 433 6.070738 289 5.666427 678 6.519147 779 6.6.58011 800 6.684612
Gambar  5  merupakan  bentuk  grafik dalam transformasi 1 data penjualan lele.
Data yang didapatkan dari perbandingan analisis trend dimasukkan ke dalam perhitungan box cox plot yang berguna untuk menghitung  transformasi  atau  perubahan data tersebut yang nilai minimalnya adalah 1. Gambar di atas menunjukkan bahwa Rounded  Value nya  masih  0.00  yang  berarti belum memenuhi syarat.

## Gambar 5. Grafik Transformasi 1

## Melakukan Transformasi kedua
Transformasi  kedua  dilakukan  karena dalam  transformasi  pertama, Rounded  Value tidak memenuhi syarat percobaan
diferensiasi yaitu 1 kali seperti pada Tabel 4
Tabel 4. Data Transformasi Kedua Data Lele Transformasi 1 Transformasi 2 179 5.187386 0,492693 187 5.231109 0,490918 201 5.303305 0,474331 289 5.666427 0,46048 233 5.451038 0,474331 433 6.070738 0,446584 289 5.666427 0,474331 678 6.519147 0,446584 779 6.6.58011 0,442555 800 6.684612 0,441797
Adapun  bentuk  grafik  yang  diperoleh seperti Gambar 6.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Analisis Peramalan Box Jenkins | Winny | Armijal | Mutia | Mar’ruf
Data  yang  didapatkan  berdasarkan transformasi  pertama  yang  diujikan  kembali sebagai nilai dalam transformasi yang kedua. Gambar  6  menunjukkan  bahwa  pengujian transformasi  kedua  ini  sudah  memenuhi syarat  dengan Rounded  Value 1.00  yang sesuai  dengan  syarat  nilai  nya  yaitu  1. Namun, masih diperlukan pengujian transformasi  ketiga  untuk  menentukan  nilai yang melebihi syarat.

## Transformasi Ketiga
Transformasi  kedua  hanya  memenuhi syarat minimal. Oleh karena itu,
dilakukannya  transformasi  selanjutnya untuk mendapatkan  hasil  yang  terbesar  sesuai dengan data pada Tabel 5
Tabel 5. Data Transformasi Ketiga Data Lele Transform asi 1 Transfor masi 2 Transfor masi 3 179 5.187386 0,492693 0,492693 187 5.231109 0,490918 0,490918 201 5.303305 0,474331 0,488033 289 5.666427 0,46048 0,474331 233 5.451038 0,474331 0,482301 433 6.070738 0,446584 0,46048 289 5.666427 0,474331 0,474331 678 6.519147 0,446584 0,446584 779 6.6.58011 0,442555 0,442554 800 6.684612 0,441797 0,441796 Bentuk grafik yang diperoleh seperti Gambar
7.
Gambar 7. Grafik Transformasi Ketiga
Data ini didapatkan berdasarkan transformasi  kedua  untuk  mendapatkan  data transformasi  ketiga.  Berdasarkan  gambar  7, maka  pengujian  transformasi  ketiga  inilah
yang paling tepat karena, Rounded Value nya sesuai dengan syarat minimal yaitu 1.00 dan sudah  menunjukkan  nilai  yang  terbesar. Maka  data  transformasi  ketiga  dikatakan sudah stationer.

## Menghitung Diferensiasi
Proses  diferensiasi  dilakukan  dengan memasukkan  data  dari  transformasi  ketiga yang  sudah  stationer  dan  memiliki Rounded Value yang bernilai 1 seperti Tabel 6.
Tabel 6. Data Diferensiasi dari Transformasi 3 Data Lele Transf2 Trans 3 Diffrence 179 0,492693  0,492693 187 0,490918  0,490918  -0,00177497 201 0,474331  0,488033  -0,002884918 289 0,46048  0,474331  -0,013702122 233 0,474331  0,482301  0,007970176 433 0,446584 0,46048  -0,021821102 289 0,474331  0,474331  0,013850926 678 0,446584  0,446584  -0,027747351 779 0,442555  0,442554  -0,004029136 800 0,441797  0,441796  -0.000758122

## Melakukan Uji Auto Korelasi
Terdapat dua kali uji auto korelasi yang dilakukan masing-masing kepada data transformasi ketiga yang sudah stationer dan data  pada  diferensiasi.  Hal  ini  dilakukan untuk  menganalisis  keterkaitan  antara  satu variabel dengan variabel lainnya.
Gambar  8.  Auto  Kolerasi  data  Transformasi Ketiga
Gambar  8  menunjukkan  nilai  auto korelasi  dari  transformasi  ketiga  yang  tinggi ditunjukkan  oleh  garis  merah  putus-putus berada  diatas  lag  atau  garis  yang  berwarna
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Analisis Peramalan Box Jenkins | Winny | Armijal | Mutia | Mar’ruf
biru.  Selanjutnya,  menentukan  auto  korelasi data diferensiasi.
Gambar  9.  Auto  Korelasi  dari  Data Diferensiasi
Berdasarkan  9,  maka  auto  korelasi  dari data  diferensiasi  sudah  mendekati  lag  yang berwarna  biru  sehingga  dapat  dibandingkan antara  kedua  data  tersebut  adalah  data diferensiasi  yang  lebih  kecil  daripada  data transformasi  ketiga  yang  lag  nya  masih berjauhan. Auto korelasi ditemukan pada lag 1 atau periode pertama.

## Menentukan Model ARIMA
Penjualan yang  menurun  dapat  dihitung dengan  model  ARIMA  yang  cocok  dalam meramalkan penjualan beberapa bulan kedepan.  Hal  ini  dapat  ditentukan  dengan melakukan  uji try  and  error sampai mendapatkan model ARIMA yang cocok.
Model ARIMA (0,1,0)
Model  ARIMA  (0,1,0)  merupakan model  peramalan  yang  menggunakan  data difference dengan  nilai Auto  Reggressive yaitu 0, nilai Difference yaitu 1, nilai Moving Average yaitu 0 seperti Gambar 10.
Gambar 10. Model ARIMA (0, 1, 0)
Setelah  menentukan  model  ARIMA yang akan di try and error , maka didapatkan data seperti Gambar 11.
Gambar 11. Data Model ARIMA (0,1,0)
Berdasarkan gambar 11, maka PV Value dan  MS  tidak  dapat  ditentukan  karena  tidak sesuai dengan data.

## Model ARIMA (1,1,1)
Model  ARIMA  (1,1,1)  merupakan model  peramalan  yang  menggunakan  data difference  dengan  nilai Auto  Reggressive yaitu 1, nilai Difference yaitu 1, nilai Moving
Average yaitu 1 seperti gambar 12.

## Gambar 12. MODEL ARIMA (1,1,1)
Setelah  menentukan  model  ARIMA yang akan di try and error , maka didapatkan data seperti Gambar 13:
Gambar 13. Data Model ARIMA (1, 1, 1)
Berdasarkan  gambar  yang  ditunjukkan diatas, maka didapatkan PV Value * dan MS 0,00011
Model ARIMA (1,1,0) Model  ARIMA  (1,1,0)  merupakan model  peramalan  yang  menggunakan  data difference  dengan  nilai  Auto  Reggressive yaitu  1,  nilai  Difference  yaitu  1,  nilai Moving Average yaitu 0 seperti Gambar 14.
Gambar 14. Model ARIMA (1,1,0)
Setelah  menentukan  model  ARIMA yang akan di try and error , maka didapatkan data seperti Gambar 15.
Gambar 15. Data Model ARIMA (1,1,0)
Sesuai  dengan  gambar  diatas,  maka diperoleh PV Value * dengan MS 0,00022. Setelah  melakukan  pengujin  dalam menentukan  model  ARIMA  yang  sesuai dengan permasalahan UMKM Im Lele, maka diperoleh data seperti Tabel 7.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Analisis Peramalan Box Jenkins | Winny | Armijal | Mutia | Mar’ruf
Tabel 7.  Analisis Data Model ARIMA Data Lele ACF1 TSTA1 LBQ1 ACF2 TSTA2 LBQ2 179 0,586098 1,853403 4,580138 -0,78039 -2,34116 7,536412 187 0,411184 1.001096 7,116218 0,477778 0,962427 10,76485 201 0,016307 0,036237 7,120777 289 233 433 289 678 779 800
Berdasarkan pengolahan data dan analisis  data  di  atas  maka  metode  ARIMA yang  cocok  untuk  menentukan  jumlah penjualan  lele  untuk  6  bulan  ke  depan  yaitu metode  ARIMA  (1,1,1)  yang  memiliki PV Value *  dengan MS yaitu  0,00011  yang menghasilkan  sedikit  kegagalan  atau error yang  minimal.  Oleh  karena  itu,  diperoleh data untuk peramalan Box Jenkins penjualan lele selama 6 bulan kedepan dalam Tabel 8.
Tabel 8. Peramalan Penjualan Bulan Peramalan Penjualan November 2022 903.35 ekor Desember 2022 962.67 ekor Januari 2023 1044.54 ekor Februari 2023 1114.86 ekor Maret 2023 1191.10 ekor April 2023 1264.30 ekor Total  Peramalan selama 6 bulan 6480.827 ekor Dari  hasil  peramalan  didapatkan  bahwa jumlah permintaan lele pada bulan November  2022  ialah  sebanyak  903  ekor. Sementara  produksi  ikan  lele  bisa  mencapai 10.000  ekor.  Hal  ini  dikarenakan  pemilik memiliki  20  kolam  ikan  dengan  jumlah  11 buah  kolam  ikan  yang  siap  dijual  ke  pasar dan  dalam  1  kolam  terdiri  dari  1.000  ekor. Pada bulan September 2022, 10 kolam panen sehingga  terjadinya  kelebihan  produksi. Dengan  adanya  perhitungan  peramalan permintaan sehingga pemilik bisa melakukan strategi  terutama  mengubah  rantai  pasok dalam penjualan produk.
Dari  Tabel  8  didapatkan  jumlah peramalan  permintaan  untuk  enam  bulan sebanyak 6.481 ikan lele dengan menggunakan Model ARIMA (1,1,1). Hal ini sejalan  dengan  penelitian  Fattah  (2018)
mengembangkan  model  ARIMA  untuk memodelkan  peramalan  permintaan  produk jadi  dalam  manufaktur  makanan  dengan menggunakan  pendekatan  deret  waktu  Box– Jenkins dengan model Arima (1,0,1).
Nepal  (2019)  mendapatkan  hasil  bahwa model ARIMA digunakan untuk
meningkatkan akurasi peramalan. Rostan (2020) mendapatkan dengan ARIMA
(1,1,1)  bisa  mendapatkan  keuntungan  bagi perusahaan trading.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Peramalan  permintaan  sangat  penting dalam  rantai  pasokan  agar  pemenuhan permintaan  konsumen  dapat  tercapai  dan meredam  fluktuasi  persediaan.  Dengan adanya  peramalan  maka  pengusaha  dapat merencanakan  dan  memprediksi  permintaan ikan  lele  di  masa  depan.  Dalam  konteks  ini, data  historis  permintaan  digunakan  untuk meramalkan  permintaan  dengan  model ARIMA  atau  Box  Jenkins  (1,  1,  1).  Hasil yang  diperoleh  membuktikan  bahwa  model ini  dapat  digunakan  untuk  memodelkan  dan meramalkan  permintaan  6  bulan  kedepan  di UMKM  IM  Lele  sebanyak  6481  lele.  Hasil ini  bisa  digunakan  oleh  pemilik  sebagai pedoman  dalam  mengambil  keputusan  dan menerapkan strategi perusahaan.
Implikasi  penelitian  UMKM  agar  Im  Lele melakukan pencatatan semua kas masuk dan keluar seperti data penjualan, data permintaan,  dan  data  lainnya.  Pemilik  juga harus  membatasi  produksi  dari  ikan  lele dengan hanya memanfaatkan 1 kolam karena dari  tren  data  yang  ada,  jumlah  permintaan rata-rata  sebanyak  1.080  ekor.  Hal  ini berguna  untuk  pemenuhan  permintaan  ikan lele dan mengurangi persediaan. Kemampuan  memproduksi  ikan  lele  cukup besar  dibandingkan  dengan  permintaan
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Analisis Peramalan Box Jenkins | Winny | Armijal | Mutia | Mar’ruf
sehingga pemilik mengubah strategi penjualan  dengan  menambah  pasar  untuk ikan lele ini. Metode peramalan ARIMA atau Box-jenkins adalah metode yang valid untuk peramalan  jumlah  permintaan  ikan  lele. Temuan ini dapat dikonfirmasi oleh penelitian terdahulu.

## DAFTAR PUSTAKA
Arvydas,  J.,  &  Simon,  H.  (2015).  ARIMA modelling  of  Lithuanian  house  price index. International Journal of Housing  Markets  and  Analysis , 8 (1), 135–147.
Ayu,  R.,  Gernowo,  R.,  Fisika,  D.,  Sains,  F., Diponegoro,  U.,  &  E-,  S.  (2019).
Metode Autoregressive Integrated Movingaverage  (Arima)  dan  Metode
Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System  (Anfis)  Dalam  Analisis  Curah Hujan. Berkala Fisika , 22 (1), 41–48. Chen,  Y.,  Friedman,  R.,  &  Tony  Simons. (2014).  What  caused  the  decrease  in RevPAR  during  the  recession?  An ARIMA  with  intervention  analysis  of room  supply  and  market  demand.
Managerial  Auditing  Journal , 28 (2), 2–3.
Dave,  E.,  Leonardo,  A.,  Jeanice,  M.,  &
Hanafiah,  N.  (2021).  Forecasting Indonesia  Exports  using  a  Hybrid Model ARIMA-LSTM. Procedia Computer  Science , 179 (2020),  480– 487.
Fattah,  J.,  Ezzine,  L.,  Aman,  Z.,  El Moussami, H., & Lachhab, A. (2018). Forecasting  of  demand  using  ARIMA model. International Journal of
Engineering  Business  Management , 10 , 1–9. Hedayani, R., Saputra, R. S., Permana, F. I., & Mahardhika, G. N. (2016). Analisis
Peramalan Kebutuhan Persediaan
Untuk  Keunggulan  Bersaing  Pada Perusahaan  Orca. Jurnal  Manajemen ,
5 (2), 93–104.
Iskandar,  I.,  Willett,  R.,  &  Xu,  S.  (2018). The  development  of  a  government cash  forecasting  model. Journal  of Public  Budgeting,  Accounting  and Financial  Management , 30 (4),  368– 383.
Marlina,  W.  A.,  Susiana,  S.,  N,  E.,  & Ahmad,  F.  A.  (2018).  Forecasting
technique  using  time  sequence:  model penentuan  volume  produksi  Sanjai  di UKM Rina Payakumbuh. Jurnal
Manajemen, 9(2), 187. Marlina,  Winny  Alna.  (2022).  Manajemen Operasional dan Penerapan Pada UMKM  (ed.  1,  cet.  1.).  Depok:
Rajawali Pers.
Makridakis,  S.,  S.C.  Wbeelwrigbt,  dan  V.E.
McCree,  1983,  Forecasting  :  Methods and  Applications,  John  Wiley  and Sons, New York.
McCaffer, R. (2016). Forecasting construction  output:  A  comparison  of artificial  neural  network  and  Box- Jenkins model. Engineering, Construction and Architectural Management , 21 (2).
Nepal,  B.,  Yamaha,  M.,  Yokoe,  A.,  & Yamaji,  T.  (2019).  Electricity  load forecasting using clustering and ARIMA model for energy management  in  buildings. Japan Architectural Review , 3 (1), 62–76. Nurfadila,  K.,  &  Ilham  Aksan.  (2020).
Aplikasi  Metode  Arima  Box-Jenkins Untuk Meramalkan Penggunaan Harian  Data  Seluler. Journal  of Mathematics : Theory and Application , 2 (1), 5–10. Pandey, K., & Basu, B. (2020). Mathematical modeling  for  short  term  indoor  room temperature  forecasting  using  Box- Jenkins  models:  An  Indian  evidence.
Journal  of  Modelling  in  Management , 15 (3), 1105–1136.
Quartey-Papafio, T. K., Javed, S. A., & Liu, S. (2020).
Forecasting cocoa production  of  six  major  producers through  ARIMA  and  grey  models.
Grey Systems , 11 (3), 434–462.
Rafiu O. Yusuf, Zainura Zainon Noor, A. H.
A. and M. A. A. H. (2014). Predicting methane  emissions  from  livestock  in Malaysia  using  the  ARIMA  model. Emerald Publishing Limited , 25 .
Rostan,  P.,  Rostan,  A.,  &  Nurunnabi,  M. (2020). Options trading strategy based on ARIMA forecasting. PSU Research Review , 4 (2), 111–127.
Safitri,  T.,  Dwidayati,  N.,  &  Kunci,  K.
(2017). Perbandingan Peramalan
Menggunakan  Metode  Exponential Smoothing  Holt-Winters  dan  Arima.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Analisis Peramalan Box Jenkins | Winny | Armijal | Mutia | Mar’ruf
Unnes  Journal  of  Mathematics , 6 (1), 48–58. http://journal.unnes.ac.id/sju/index.ph p/ujm
Sugiyono.  (2019).  Metodelogi  Penelitian
Kuantitatif  dan  Kualitatif  Dan  R&D. Bandung: ALFABETA Susanti,  R.,  &  Adji,  A.  R.  (2020).  Analisis
Peramalan  Ihsg  Dengan  Time  Series
Modeling  Arima. Jurnal  Manajemen Kewirausahaan , 17 (1), 97.
Wahyuni,  T.,  Indahwati,  I.,  &  Sadik,  K.
(2021).  Perbandingan  Arima  Dan Artificial  Neural  Networks  Dalam Peramalan Jumlah Positif Covid-19 Di Dki  Jakarta. Xplore:  Journal  of Statistics , 10 (3), 288–301.