## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7610

## Analisis Peramalan Harga Telur Ayam Ras Dengan Menggunakan Metode SARIMA
Ilham Luqman Hakim * , Marlinda Sanglise, Christian Dwi Suhendra
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Papua, Manokwari, Indonesia Email: 1,* ilham.luqman07@gmail.com, 2 m.sanglise@unipa.ac.id, 3 c.suhendra@unipa.ac.id Email Penulis Korespondensi: ilham.luqman07@gmail.com
Abstrak− Telur termasuk sumber protein hewani yang digemari banyak orang. Salah satu jenis yang banyak dikonsumsi yaitu telur ayam ras. Selain mudah diolah, keunggulan dari telur ayam ras adalah harganya yang murah dari pada sumber protein hewani yang lain. Namun, telur ayam ras termasuk dalam bahan makanan yang mengalami fluktuasi harga pada waktu tertentu, seperti hari besar keagamaan. Fluktuasi yang terjadi dapat menyebabkan kerugian bagi produsen maupun konsumen. Salah satu  cara  menghadapi  masalah  tersebut  yaitu  dengan  melakukan  peramalan.  Peramalan  ini  penting  dilakukan  karena  dapat memberikan informasi perkiraan harga di masa depan. Dari informasi tersebut, produsen dan konsumen bisa mempersiapkan strategi yang tepat untuk menghadapi perubahan harga. Fluktuasi harga telur ayam ras berulang pada periode waktu tertentu sehingga metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). SARIMA merupakan metode peramalan yang digunakan khusus pada data yang memiliki  pola musiman. Berdasarkan hasil dari penelitian ini, diperoleh Model SARIMA terbaik yaitu SARIMA(0,1,0)(0,1,1) 12 yang menunjukkan performa sangat baik dengan nilai RMSE sebesar 1491.30 dan MAPE sebesar 3.40%. Dari model tersebut diperoleh harga ramalan telur ayam ras di pasar tradisional kota Manokwari untuk 12 bulan ke depan yaitu pada bulan Maret 2024 – Februari 2025. Berdasarkan hasil peramalan tersebut, harga telur ayam ras  mengalami kenaikan pada bulan Maret  – Juni 2024 dan Desember 2024 – Januari 2025.
Kata Kunci : Peramalan; Harga Telur Ayam Ras; SARIMA; Manokwari; Deret Waktu
Abstract −Eggs are a widely favored source of animal protein. One commonly consumed type is chicken eggs. Besides being easy  to  prepare,  a  notable  advantage  of  chicken  eggs  is  their  affordability  compared  to  other  sources  of  animal  protein. However, chicken eggs are subject to price fluctuations at specific times, such as religious holidays. These fluctuations can lead to losses for both producers and consumers. One way to address this issue is by forecasting. Forecasting is crucial as it provides estimated price information for the future. With this information, producers and consumers can prepare appropriate strategies  to  cope  with  price  changes.  The  price  of  chicken  eggs  fluctuates  periodically,  thus  the  method  employed  in  this research is Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). SARIMA is a  forecasting method specifically used  for  data  exhibiting  seasonal  patterns.  Based  on  the  results  of  this  study,  the  best  SARIMA  model  obtained  is SARIMA(0,1,0)(0,1,1) 12 , demonstrating excellent performance with an RMSE value of 1491.30 and a MAPE of 3.40%. From this model, forecasted prices of chicken eggs in the traditional market of Manokwari city for the next 12 months are obtained, spanning from March 2024 to February 2025. According to the forecast results, the price of chicken eggs is expected to rise in March to June 2024 and December 2024 to January 2025.
Keywords : Forecasting; Broiler Egg Price; SARIMA; Manokwari; Time Series

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu makanan yang mengandung gizi lengkap adalah telur. Selain mudah diperoleh  dan diolah, telur juga memiliki  harga  yang  lebih  terjangkau  dibandingkan  daging  sapi,  ayam  dan  makanan  protein  yang  berasal  dari hewan lainnya. Sehingga, berbagai jenis telur seperti telur ayam ras banyak dikonsumsi oleh banyak orang untuk mencukupi protein yang baik bagi tubuh [1].
Telur ayam ras termasuk dalam komoditas bahan pangan yang harganya sering berubah atau fluktuasi harga sehingga pemerintah selalu memantau perubahan harganya [2]. Berbagai faktor dapat menjadi penyebab terjadinya fluktuasi harga, seperti hari-hari raya keagamaan. Pada hari raya keagamaan seperti hari raya Idul Fitri, beberapa harga bahan pangan cenderung mengalami kenaikan seperti harga telur ayam ras. Kenaikan harga ini disebabkan adanya peningkatan permintaan dan daya konsumsi masyarakat terhadap telur ayam ras pada saat Idul Fitri [3].
Berdasarkan data Sistem Pemantauan Pasar dan Kebutuhan Pokok (SP2KP), bulan Maret 2023 harga rata- rata  telur  ayam  ras  nasional  sebesar  Rp.  29.429/kg.  Memasuki  bulan  April  2023  yang  bertepatan  dengan berlangsungnya hari raya Idul Fitri, harga tersebut mencapai Rp. 30.161/kg [4]. Salah satu daerah yang merasakan dampak fluktuasi harga dari faktor tersebut adalah kabupaten Manokwari. Fluktuasi harga tersebut dapat dilihat pada harga telur ayam ras yang ada di pasar seperti pasar-pasar tradisional kabupaten Manokwari. Menurut data Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional (PIHPS), memasuki bulan April 2023 harga rata-rata telur ayam ras mencapai Rp. 34.403/kg. Harga ini mengalami peningkatan dibandingkan harga di bulan Maret 2023 yaitu Rp. 33.090/kg. Kenaikan harga telur ayam ras seperti ini juga berlangsung pada tahun-tahun sebelumnya, seperti harga pada bulan Mei 2022 yaitu Rp. 33.690/kg yang mengalami peningkatan dari harga pada bulan sebelumnya yaitu Rp. 31.740/kg.
Adanya  fluktuasi  harga  seperti  ini  dapat  menyebabkan  kerugian  bagi  produsen  maupun  konsumen. Melakukan peramalan  merupakan  salah  satu upaya  untuk  menghadapi  masalah tersebut. Peramalan  merupakan suatu proses memprediksi masa depan dengan menggunakan informasi yang ada saat ini dan masa lalu. Peramalan harga berarti memperkirakan harga di masa depan berdasarkan informasi harga saat ini dan masa lalu [5]. Informasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7610
tentang  perkiraan  harga  di  masa  depan  memiliki  banyak  kegunaan,  salah  satunya  adalah  masyarakat  dapat mengetahui perkiraan harga ke depannya dan dapat melakukan tindakan pencegahan maupun antisipatif pada saat lonjakan harga terjadi [6].
Penelitian  sebelumnya  dilakukan  oleh  Herlena  Bidi  Astuti,  dkk  yang  berjudul  “ESTIMASI  HARGA ECERAN  TELUR  AYAM  RAS  DI  KOTA  BENGKULU”.  Penelitian  tersebut  menyimpulkan  model  ARIMA sebagai model terbaik untuk melakukan peramalan dengan mendapatkan nilai MSE dan MAPE yaitu sebesar 1,600 dan 6,23 [7]. Penelitian lainnya dilakukan oleh Tarisya Permata Junita, dkk dengan judul “Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing dan Metode Triple Exponential Smoothing untuk Harga Telur pada Produsen Di Kabupaten Sukabumi”. Penelitian tersebut menyimpulkan metode Triple Exponential Smoothing sebagai metode terbaik dengan memperoleh nilai MSE sebesar 629368,5 dan MAPE sebesar 3,584268% [8].
Penelitian lainnya tentang peramalan harga bahan pokok dilakukan oleh Mungki Astinigrum, dkk dengan judul “PERAMALAN  HARGA BAHAN  POKOK MENGGUNAKAN  SUPPORT VECTOR REGRESSION”. Penelitian itu menggunakan SVR untuk melakukan peramalan harga telur ayam ras dan memperoleh nilai MAPE sebesar 12,878 [9].
Penelitian  lainnya  juga  dilakukan  oleh  Nindian  Puspa  Dewi,  dkk  yang  berjudul  “Implementasi  Holt- Winters Exponential Smoothing untuk Peramalan Harga Bahan Pangan di Kabupaten Pamekasan”. Metode yang digunakan  pada  penelitian  tersebut  dibentuk  menjadi  Multiplikatif  dan  Aditif.  Peramalan  dengan  model Multiplikatif memperoleh nilai MAPE sebesar 0,87% dan model Aditif memperoleh nilai MAPE sebesar 0,78% [10].
Penelitian  tentang  peramalan  harga  pangan  juga  dilakukan  oleh  Rini  Widia  Putri  Z,  dkk  yang  berjudul “FORECASTING  HARGA  BAHAN  PANGAN  AKIBAT  FENOMENA  EL  NINO  DENGAN  LINEAR SQUARE  METHOD”.    Peramalan  dengan  Linear  Square  Method  pada  penelitian  tersebut  mendapatkan  hasil peramalan  yang  sangat  baik  pada  harga  pangan,  seperti  harga  telur  ayam  ras  yang  mendapatkan  nilai  MAPE sebesar 1,056% [11].
Harga  telur  ayam  ras  termasuk  jenis  data  deret  waktu.  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) merupakan salah satu metode yang biasanya digunakan untuk melakukan peramalan suatu data deret waktu berdasarkan data historis. Metode tersebut merupakan perkembangan metode yang dilakukan oleh George Box  dan  Gwilym  Jenkins  dalam  menyatukan  model  Autoregressive  (AR)  dan  Moving  Average  (MA)  [12]. ARIMA digunakan terkait dengan memprediksi jangka pendek.
Namun metode ARIMA tidak memiliki komponen khusus untuk menganalisa pola musiman tertentu yang ada pada suatu data. Oleh karena itu, metode ARIMA memiliki kekurangan dalam memprediksi suatu data yang mempunyai  pola  musiman  pada  suatu  periode  waktu.  Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  harga  telur  ayam  ras memiliki  pola  musiman  yang  berulang  pada  suatu  periode  waktu.  Sehingga  metode  peramalan  yang memperhatikan pola musiman tersebut lebih tepat digunakan, seperti metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) [13].
Penggunaan  SARIMA  sebagai  metode  peramalan  untuk  data  berpola  musiman  telah  dilakukan  pada penelitian  sebelumnya,  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  D.  I.  Purnama  tahun  2021  yang  menggunakan SARIMA untuk melakukan peramalan  curah hujan di kabupaten Parigi Moutong. Hasil penelitian itu diperoleh performa SARIMA yang baik ketika digunakan untuk melakukan peramalan curah hujan [14]. Data curah hujan sama  seperti  data  harga  telur  ayam  ras  yang  memiliki  pola  musiman.  Sehingga  penggunaan  SARIMA  cocok digunakan untuk melakukan peramalan harga telur ayam ras. Untuk membuat model ARIMA maupun SARIMA dapat menggunakan beberapa alat atau bahasa pemrograman, salah satunya adalah bahasa pemrograman Python. Python menyediakan pustaka atau library yang berguna untuk melakukan analisis data deret waktu sehingga dapat mempermudah dalam pembuatan model ARIMA maupun SARIMA.
Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi harga telur ayam ras di pasar tradisional kabupaten Manokwari dengan menggunakan metode peramalan SARIMA. Selain untuk mengetahui kemampuan dari metode SARIMA dalam  melakukan  prediksi  harga  telur  ayam  ras,  hasil  peramalan  pada  penelitian  ini  juga  bisa  berguna  bagi masyarakat untuk mengetahui gambaran harga telur ayam ras di masa depan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada bagian ini diuraikan tahapan-tahapan penelitian yang dilakukan. Langkah pertama dalam penelitian ini yaitu melakukan  proses  pengumpulan  data.  Kemudian  melakukan  preprocessing  data  untuk  mempersiapkan  data sebelum diolah. Kemudian dari data tersebut dibuat model SARIMA yang akan dipergunakan dalam melakukan peramalan  harga  telur  ayam  ras.  Tahapan  terakhir  adalah  melakukan  evaluasi  kinerja  model  untuk  mengetahui kemampuan model dalam melakukan peramalan. Tahapan-tahapan tersebut dibuat pada suatu diagram alir yang dapat dilihat pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7610
Gambar 1. Plot Data Harga Telur Ayam Ras

## 2.2 Pengumpulan Data
Data penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dengan cara mengakses website PIHPS pada situs https://www.bi.go.id/hargapangan/TabelHarga/PasarTradisionalDaerah.  Lalu  mengumpulkan  data  harga  telur ayam  ras  pada  pasar  tradisional  kabupaten  Manokwari  yang  telah  tersedia.  Data  yang  diperoleh  masih  dalam bentuk frekuensi harian dengan rentang waktu 01 Januari 2018 sampai dengan 29 Februari 2024. Data berjumlah 2251 data yang terdiri dari 2 variabel yaitu variabel Tanggal dan Harga.

## 2.3 Preprocessing Data
Sebelum data digunakan pada proses pemodelan, terlebih dahulu dilakukan preprocessing data. Preprocessing data merupakan proses mempersiapkan data agar sesuai dengan pemodelan yang diinginkan. Preprocessing data pada penelitian ini melibatkan penanganan nilai yang hilang (missing value) dan penanganan frekuensi data deret waktu.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7610
Penanganan  nilai  yang  hilang  dilakukan  dengan  imputation  forward  fill  yaitu  mengisi  nilai  yang  hilang  sama dengan  nilai  sebelumnya  [15].  Kemudian  dilakukan  penanganan  frekuensi  data  deret  waktu  dengan  metode resampling yaitu mengubah frekuensi data deret waktu dari harian menjadi bulanan.

## 2.4 Model SARIMA
SARIMA  adalah  metode  peramalan  yang  mempertimbangkan  efek  musiman  pada  data  deret  waktu.  Model  ini dikembangkan untuk mengatasi kekurangan di model sebelumnya yaitu ARIMA. Jika pada model ARIMA hanya terdapat variabel Autoregressive (AR), Integration (I), Moving Average (MA) dengan parameter p, d, dan q, maka pada model SARIMA terdapat tambahan parameter musiman P, D, Q. Parameter tersebut sama dengan parameter pada ARIMA, namun digunakan khusus dalam menganalisa pola musiman dalam suatu data deret waktu. Selain itu ada parameter s sebagai nilai periode musiman terjadi [16][17].
Tabel 1. Komponen dan parameter model SARIMA Komponen Parameter Keterangan Autoregressive (AR) p Banyaknya penggunaan nilai data sebelumnya untuk melakukan peramalan Integration (I) d Jumlah proses differencing yang dilakukan agar data menjadi stasioner Moving Average (MA) q Banyaknya penggunaan error term untuk melakukan peramalan Seasonal AR (SAR) P Banyaknya penggunaan nilai data sebelumnya untuk melakukan peramalan pada periode musiman Seasonal Integration D Jumlah proses differencing data pada periode musiman Seasonal MA (SMA) Q Banyaknya penggunaan error term untuk melakukan peramalan pada periode musiman Seasonality s panjang periode musiman berlangsung
Pada  tabel  1  dijelaskan  setiap  parameter  yang  digunakan  dalam  model  SARIMA.  Parameter  tersebut dibentuk dalam suatu model SARIMA(p, d, q)(P, D, Q) s . Persamaan model SARIMA sebagai berikut.
Φ(B s )Φ p (B)(1 − B) d (1 − B s ) D Z t = Θ q (B)Θ Q (B s )a t (1)
Dimana Φ(B s ) merupakan  Autoregressive  (AR), Φ p (B) merupakan  Seasonal  Autoregressive  (SAR), ( 1 − B ) d merupakan  differencing, (1 − B s ) D merupakan  Seasonal  differencing, Θ q ( B ) merupakan  Moving Average (MA), dan Θ Q ( B s ) merupakan Seasonal Moving Average (SMA).
Penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  untuk  membuat  model  SARIMA.  Bahasa pemrograman Python dipilih karena menyediakan berbagai library yang memudahkan dalam menganalisis data, seperti Pandas dan Statsmodels [18][19]. Berdasarkan gambar 1, tahapan yang dilakukan pada proses pembuatan model SARIMA sebagai berikut.
1. Identifikasi data dengan cara visualisasikan data dalam bentuk plot.
2. Melakukan pengujian stasioner data yang terdiri dari uji stasioner pada varian menggunakan transformasi Box- Cox dengan syarat lambda (λ) = 1. Kemudian memakai uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) untuk pengujian stasioner pada rata-rata dengan syarat p-value > taraf signifikan 0,05 (α = 5%) [20]. Hipotesis yang digunakan adalah hipotesis nol (H 0 ) untuk data belum stasioner pada varian dan rata-rata. Kemudian hipotesis alternatif (H 1 ) untuk data sudah stasioner.
3. Lakukan  transformasi  Box-Cox  apabila  data  belum  stasioner  pada  varian  dan  lakukan  pembedaan (differencing) apabila data belum stasioner pada rata-rata. Persamaan yang digunakan pada proses differencing sebagai berikut.
Y t ′ = Y t a − Y t−1 (2)
Dimana nilai dari differencing pertama ( Y t ′ ) diperoleh dari selisih antara data suatu waktu ( t ) tertentu dan data pada suatu waktu sebelumnya ( t − 1 ).
4. Identifikasi  parameter  model SARIMA(p, d, q)(P, D, Q) s .  Nilai  orde  p,  q,  P,  dan  Q  ditentukan  dengan menganalisa plot Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF). Nilai orde d dan D berdasarkan banyak differencing yang dilakukan.
5. Selanjutnya data dipisah menjadi data training (latihan) dan data testing (pengujian).
6. Membuat model SARIMA sementara dari parameter yang telah ditentukan.
7. Melakukan uji signifikan parameter. Model dikatakan signifikan jika setiap parameter memiliki p-value < taraf signifikan 0,05.
8. Melakukan  pengujian  asumsi  white  noise  menggunakan  pengujian  Ljung-Box.  Model  dikatakan  memenuhi white noise jika p-value > taraf signifikan 0,05 (α = 5%) [21]. Hipotesis yang digunakan adalah hipotesis nol

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7610
(H 0 ) residual  tidak  terdapat  autokorelasi  sehingga  model  bersifat  white  noise.  Persamaan  uji  Ljung-Box sebagai berikut [22]:
Q = n(n + 2) ∑ pi 2 n−1 h i=1 (3)
Dimana n adalah banyaknya data, p i adalah besarnya autokorelasi pada lag ke i dan h adalah banyaknya lag yang sedang di uji.
9. Melakukan peramalan menggunakan model SARIMA yang telah dipilih.

## 2.5 Evaluasi Model
Evaluasi model SARIMA pada penelitian ini menggunakan  metrik Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya, banyak yang menggunakan kedua metrik ini sebagai alat evaluasi. Sehingga penelitian ini juga menggunakan RMSE dan MAPE sebagai alat evaluasinya  agar  dapat  memudahkan  perbandingan  antara  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya. Penggunaan  metrik  RMSE  berguna  mengukur  seberapa  akurat  peramalan  dari  model  dalam  memprediksi  nilai aktual dengan cara menghitung nilai rata-rata selisih kuadrat antara nilai asli dan nilai prediksi. Sedangkan metrik MAPE digunakan  untuk  mengukur tingkat persentase  kesalahan prediksi dari  nilai aktual. Semakin  kecil  suatu nilai RMSE dan MAPE yang dimiliki oleh  model,  maka  model tersebut dikatakan  baik  [23]. Kriteria penilaian MAPE dapat dilihat pada tabel 2 [24].
Tabel 2. Kriteria nilai MAPE MAPE Kriteria < 10% Sangat Baik 10% - < 20% Baik 20% - <50% Cukup >50% Buruk
Berdasarkan tabel 2, diketahui kriteria untuk setiap nilai MAPE seperti kriteria sangat baik apabila MAPE <10% dan Buruk apabila MAPE >50%. RMSE dan MAPE dapat dinotasikan sebagai berikut [25]:
RMSE =   √ ∑ (Xt−Ft)2
n t=1 n (4)
MAPE = ( 1 n ) ∑ | Xt−Ft Xt | n t=1 (5)
Dimana X t merupakan nilai asli pada waktu (t) tertentu, F t merupakan nilai prediksi suatu waktu(t) tertentu dan n merupakan jumlah data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  bersumber  dari  situs  https://www.bi.go.id/hargapangan/TabelHarga/PasarTradisionalDaerah  dalam  bentuk data harga rata-rata harian telur ayam ras pasar tradisional kabupaten Manokwari pada Januari 2018  – Februari 2024.  Penggunaan  data  sebanyak  6  tahun  tersebut  mengacu  pada  penggunaan  jumlah  data  pada  penelitian sebelumnya terkait peramalan dengan metode SARIMA yang juga menggunakan data sebanyak 6 tahun [14].
Tabel 3. Data Harga Rata-Rata Telur Ayam Ras Tanggal Harga 01/01/2018 39450 02/01/2018 39450 03/01/2018 38450 04/01/2018 34200 05/01/2018 36400 Nan Nan Nan Nan 08/01/2018 35550 … … Nan Nan 26/02/2024 34650 27/02/2024 34650 28/02/2024 34650 29/02/2024 34650

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7610
Berdasarkan tabel 3, data terdiri dari 2 variabel yaitu Tanggal dan Harga dengan jumlah data sebanyak 2251 data.  Data  yang  diperoleh  masih  memiliki  missing  value  yang  dapat  mempengaruhi  kualitas  data.  Selain  itu, frekuensi data yang masih berupa data harian dapat menyulitkan dalam menemukan pola musiman pada data.

## 3.2 Preprocessing Data
Data yang telah diperoleh dilakukan preprocessing data berupa penanganan missing value dan frekuensi data deret waktu. Penanganan missing value menggunakan metode forward fill. Selanjutnya data diubah frekuensinya dari harian  menjadi  bulanan.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mempermudah  dalam  menganalisa  pola  musiman  pada  data. Proses  ini  dilakukan  dengan  cara  menghitung  harga  rata-rata  pada  setiap  bulannya.  Hasil  preprocessing  data sebagai berikut.
Tabel 4. Data setelah dilakukan preprocessing Tanggal Harga 2018-01-01 32466 2018-02-01 28575 2018-03-01 27402 2018-04-01 29958 2018-05-01 32523 … … 2023-10-01 34211 2023-11-01 35358 2023-12-01 37224 2024-01-01 37658 2024-02-01 35468
Berdasarkan tabel 4, data sudah terbebas dari missing value dan frekuensinya berubah menjadi data bulanan dengan jumlah data sebesar 74 data.

## 3.3 Identifikasi Data Dengan Menggunakan Plot
Data  yang  sudah  dilakukan  preprocessing,  selanjutnya  divisualisasikan  dalam  bentuk  plot  untuk  dapat  melihat fluktuasi harga telur ayam ras yang terjadi di pasar tradisional Manokwari.
Gambar 2. Plot Data Harga Telur Ayam Ras di Pasar Tradisional Manokwari
Pada  gambar  2,  harga  telur  ayam  ras  menunjukkan  adanya  pola  musiman  tertentu  karena  mengalami fluktuasi harga yang berulang setiap tahun. Untuk memudahkan identifikasi pola musiman yang terjadi, dilakukan proses dekomposisi data menggunakan library statsmodels denga modul seasonal_decompose pada Python. Hasil dekomposisi data sebagai berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7610
Berdasarkan  hasil  dekomposisi  data  pada  gambar  3  terlihat  bahwa  harga  telur  ayam  ras  pada  pasar tradisonal kabupaten Manokwari memiliki fluktuasi yang berulang setiap 12 bulan sekali. Harga cenderung mulai naik pada bulan Maret sampai Juni. Kenaikan harga tersebut bertepatan dengan menjelangnya hari raya Idul fitri hingga setelah hari raya Idul Fitri. Kemudian harga telur mulai turun dan  mengalami kenaikan lagi pada bulan Desember sampai Januari sebagai pengaruh dari hari raya Natal dan Tahun Baru.

## 3.4 Uji Kestasioneran Data
Selanjutnya dilakukan uji stasioner data pada varian dan rata-rata. Apabila nilai λ = 1, data sudah stasioner pada varian. Apabila p-value < taraf signifikan 0,05, data sudah stasioner pada rata-rata. Pengujian stasioner pada varian dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi  boxcox  dari  library  scipy.stats  yang  disediakan  oleh  Python  untuk menghitung  nilai λ .  Kemudian  untuk  pengujian  dalam  rata-rata  menggunakan  fungsi  adfuller  dari  library statsmodels.tsa.stattools yang disediakan oleh Python.
Tabel 5. Hasil uji stasioner pada varian dan rata-rata
Jenis Uji lambda (𝛌) Keterangan Jenis Uji p-value Keterangan Transformasi Box-Cox -0,1 Belum stasioner dalam varian ADF 0,9399 Belum stasioner dalam rata-rata
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 5, data memiliki nilai λ = -0,1 dan p-value = 0,9399. Hasil tersebut membuktikan bahwa data belum stasioner pada varian dan rata-rata. Penyebabnya adalah nilai λ belum sama denga 1 dan p-value > taraf signifikan 0,05. Dengan demikian, H 0 diterima karena data belum stasioner. Untuk membuat data menjadi stasioner pada varian, diterapkan transformasi Box-Cox secara berulang hingga diperoleh λ = 1 pada data.
Tabel 6. Hasil transformasi Box-Cox Jumlah ( 𝛌 ) Keterangan 1 -0,1 Tidak Stasioner 2 0,5 Tidak Stasioner 3 0,9 Tidak Stasioner 4 1,0 Stasioner
Berdasarkan tabel 6, diperoleh nilai λ = 1 setelah dilakukan proses transformasi Box-Cox sebanyak 4 kali. Sehingga data dikatakan sudah stasioner pada varian.  Selanjutnya untuk membuat data stasioner  pada rata-rata, dilakukan proses differencing dengan menggunakan fungsi diff yang disediakan oleh library pandas dan dilakukan uji  ADF  lagi.  Setelah  data  diproses  dengan  differencing  1  kali,  diperoleh  p-value  sebesar  0,1597  dari  hasil  uji ADF. P-value yang diperoleh masih lebih tinggi dari taraf signifikan 0,05.

## Gambar 4. Plot ACF Data Setelah Diproses Differencing 1 kali
Pada  gambar  4,  terlihat  plot  ACF  memiliki  beberapa  lag  yang  signifikan.  Lag  yang  signifikan  ditandai dengan  lag  yang  melebihi  batas  signifikansi.  Batas  signifikansi  yaitu  daerah  berwarna  biru.  Pada  plot  tersebut, terdapat lag musiman 12 yang signifikan dan lag 24 yang hampir signifikan. Lag tersebut menunjukkan adanya pola musiman 12 pada data. Oleh karena itu, dilakukan differencing musiman.
Setelah  data  diproses  dengan  differencing  musiman  12  sebanyak  1  kali,  diperoleh  p-value  sebesar 0,000003288. Dikarenakan p-value < taraf signifikan 0,05, maka data dinyatakan sudah stasioner pada rata-rata. Dengan demikian, berhasil menolak ( H 0 ) ditolak dan (H 1 ) diterima data sudah stasioner.

## 3.5 Identifikasi Parameter Model
Tahapan  berikutnya  adalah  mengidentifikasi  parameter  model  SARIMA.  Nilai  orde  d  dan  D  bernilai  1  karena sebelumnya telah dilakukan differencing non musiman dan differencing musiman sebanyak 1 kali. Untuk orde s

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7610
sebagai pola musiman adalah 12. Kemudian untuk nilai orde p (AR), q (MA), P (SAR) dan Q (SMA) ditentukan dengan menganalisa plot ACF dan PACF.
Nilai orde p dan P ditentukan dengan melihat lag non musiman dan musiman  yang signifikan dalam plot ACF. Sedangkan nilai orde q dan Q ditentukan dengan melihat lag non musiman dan lag musiman yang signifikan dalam plot PACF. Plot ACF dan PACF dibentuk dari data yang telah stasioner menggunakan fungsi plot_acf dan plot_pacf  pada library statstmodels yang disediakan oleh Python.
Gambar 5. Plot ACF
Gambar 6. Plot PACF
Pada gambar 5 dan 6 terlihat bentuk dari plot ACF dan PACF dari data. Lag yang signifikan dalam plot ACF yaitu lag 1. Namun ada kemungkinan lag 1 tidak signifikan karena masih berada dalam batas signifikansi. Hal ini berarti ada kemungkinan orde q (MA) bernilai 1 atau 0. Hal yang sama terjadi pada lag 1 di plot PACF. Ini berarti ada kemungkinan orde p (AR) bernilai 1 atau 0. Namun terjadi signifikan juga pada lag 11. Karena lag 11 bukan lag musiman, maka ada kemungkinan orde p (AR) bernilai 11.
Selanjutnya untuk nilai orde P (SAR) dan Q (SMA) ditentukan pada lag musiman 12, 24 dan seterusnya yang mengalami signifikan. Pada plot ACF terjadi signifikan pada lag 12. Hal ini berarti orde Q (SMA) bernilai 1. Kemudian untuk orde P (SAR) bernilai 0 karena semua lag musiman berada dalam batas signifikansi PACF. Berdasarkan  beberapa  nilai  orde  tersebut,  diperoleh  5  model  SARIMA  yaitu SARIMA(0,1,0)(0,1,1) 12 , (1,1,0)(0,1,1) 12 , (0,1,1)(0,1,1) 12 , (1,1,1)(0,1,1) 12 , (11, 1, 1)(0,1,1) 12 .

## 3.6 Pemilihan model SARIMA
Sebelum  membuat  model, data  yang sudah stasioner dipisah  menjadi 80% untuk penggunaan data  training dan 20% untuk penggunaan data testing. Data training berguna untuk melatih model SARIMA dengan parameter yang sudah diperoleh. Sedangkan data testing berguna ketika melakukan evaluasi model SARIMA yang sudah dibuat.

## 3.6.1 Estimasi Parameter
Kemudian dilakukan pengujian signifikan parameter. Parameter dikatakan signifikan apabila memiliki p-value < taraf signifikan 0,05. Hasil estimasi parameter sebagai berikut.
Tabel 7. Hasil pengujian signifikan parameter No Model Parameter p-value Keterangan 1 SARIMA(0,1,0)(0,1,1) 12 SMA (1) 0,030 Signifikan 2 SARIMA(1,1,0)(0,1,1) 12 AR (1) 0,611 Tidak Signifikan SMA (1) 0,063 Tidak Signifikan 3 MA (1) 0,745 Tidak Signifikan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7610
No Model Parameter p-value Keterangan SARIMA(0,1,1)(0,1,1) 12 SMA (1) 0,021 Signifikan 4 SARIMA(1,1,1)(0,1,1) 12 AR (1) 0,000 Signifikan MA (1) 0,015 Signifikan SMA (1) 0,050 Tidak Signifikan 5 SARIMA(11, 1, 1)(0,1,1) 12 AR (1) 0,311 Tidak Signifikan AR (2) 0,575 Tidak Signifikan AR (3) 0,536 Tidak Signifikan AR (4) 0,465 Tidak Signifikan AR (5) 0,967 Tidak Signifikan AR (6) 0,999 Tidak Signifikan AR (7) 0,821 Tidak Signifikan AR (8) 0,655 Tidak Signifikan AR (9) 0,660 Tidak Signifikan AR (10) 0,260 Tidak Signifikan AR (11) 0,020 Signifikan MA (1) 0,214 Tidak Signifikan SMA (1) 0,786 Tidak Signifikan
Berdasarkan tabel 7 terlihat parameter signifikan dan tidak signifikan. Model 1 memiliki parameter yang signifikan dengan p-value < taraf signifikan 0,05. Model 2 tidak memiliki parameter yang signifikan. Sementara itu, parameter pada model 3, 4 dan 5 tidak semuanya mengalami signifikan. Model dikatakan baik apabila setiap parameternya signifikan. Oleh karena itu, model dengan parameter terbaik yaitu model SARIMA(0,1,0)(0,1,1) 12 .

## 3.6.2 Uji Asumsi White noise
Pengujian asumsi white noise pada model menggunakan uji Ljung-Box. Model yang residualnya tidak memiliki autokorelasi disebut white noise. Hipotesis yang dipakai pada uji asumsi white noise ini yaitu hipotesis nol ( H 0 ) diterima dan model memenuhi white noise, apabila uji Ljung-Box menghasilkan p-value > taraf signifikan 0,05.
Tabel 8. Hasil uji Ljung-Box
Model SARIMA Lag p-value Keterangan SARIMA(0,1,0)(0,1,1) 12 12 0,653289 > 0,05 24 0,985419 > 0,05 36 0,987404 > 0,05
Berdasarkan  tabel  8,  lag  12,  24  dan  36  pada  model SARIMA(0,1,0)(0,1,1) 12 memiliki  p-value  >  taraf signifikan 0,05. Dari hasil tersebut berhasil menerima H 0 dan model memenuhi asumsi white noise. Mengacu pada hasil uji signifikan parameter dan uji asumsi white noise, model SARIMA(0,1,0)(0,1,1) 12 sudah dapat digunakan untuk melakukan peramalan.

## 3.7 Peramalan dan Evaluasi Model
Model SARIMA(0,1,0)(0,1,1) 12 digunakan dalam melakukan peramalan harga telur ayam ras untuk 12 bulan ke depan, yaitu mulai dari Maret 2024 – Februari 2025. Peramalan dilakukan menggunakan fungsi SARIMA yang disediakan oleh library Python.
Tabel 9. Hasil peramalan harga telur ayam ras di pasar tradisional Manokwari
Tanggal Peramalan Harga  Batas Bawah Harga  Batas Atas Harga Maret 2024 35250,01 28879,21 41620,82 April 2024 36377,11 29485,56 43268,66 Mei 2024 37068,19 29692,57 44443,82 Juni 2024 38503,18 30673,35 46333,00 Juli 2024 38282,53 30023,45 46541,62 Agustus 2024 37667,99 29000,88 46335,10 September 2024 38143,21 29086,43 47199,98 Oktober 2024 36187,05 26756,69 45617,40 November 2024 37168,14 27378,46 46957,82 Desember 2024 40163,87 30027,58 50300,15 Januari 2025 41642,54 31171,12 52113,96 Februari 2025 37021,25 25894,44 48148,05

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7610
Gambar 7, Plot Hasil Peramalan Harga
Berdasarkan tabel 9, terlihat hasil peramalan harga rata-rata telur ayam ras di pasar tradisional Kabupaten Manokwari mulai dari Maret 2024 – Februari 2025. Harga telur ayam ras diprediksi naik mulai bulan Maret 2024 – Juni 2024. Kemudian harga akan mengalami penurunan dan mengalami kenaikan pada bulan Desember 2024 – Januari 2025. Selain itu, terdapat juga hasil peramalan batas harga terendah dan tertinggi pada setiap bulannya. Pada gambar 7 terlihat visualisasi dari hasil peramalan yang berhasil dilakukan. Terdapat 2 garis  yang mewakili harga aktual dan harga hasil peramalan, serta daerah berwarna abu-abu sebagai batas peramalan harga bawah dan atas.
Tahapan terakhir adalah melakukan evaluasi model SARIMA yang sudah dibuat. Sebelum itu dilakukan peramalan harga pada interval waktu yang sama dengan data uji. Hasil peramalan kemudian dievaluasi memakai metrik evaluasi RMSE dan MAPE.
Tabel 10. Perbandingan harga aktual dan harga peramalan Tanggal Harga Aktual  Harga Peramalan Februari 2023 35221 33159,71 Maret 2023 34932 33319,24 April 2023 35617 34446,34 Mei 2023 37863 35137,42 Juni 2023 38592 36572.41 Juli 2023 37395 36351,77 Agustus 2023 37308 35737,22 September 2023 35730 36212,44 Oktober 2023 34211 34256,28 November 2023 35358 35237,37 Desember2023 37224 38233,10 Januari 2024 37658 39711,77 Februari 2024 35468 35090,48
Gambar 8. Perbandingan Harga Data Uji Dengan Harga Peramalan
Pada tabel 10 terdapat perbandingan antara harga aktual dengan harga peramalan dengan rentang waktu Februari 2023 – Februari 2024. Visualisasi dari perbandingan tersebut dapat dilihat pada gambar 10. Kemudian Hasil perbandingan ini dievaluasi dengan metrik RMSE dan MAPE dan memperoleh nilai RMSE sebesar 1491,30

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7610
dan  MAPE  sebesar  3.40%.    Berdasarkan  hasil  nilai  MAPE  yang  diperoleh,  model SARIMA(0,1,0)(0,1,1) 12 dikatakan sangat baik karena memenuhi kriteria nilai MAPE kurang dari 10%.
Jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya, hasil pada penelitian ini lebih baik dari penelitian [7], [8] dan  [9]  yang  memiliki  nilai  MAPE  sebesar  6,23%,  3,58%  dan  12,878%.  Namun  hasil  penelitian  [10]  dan  [11] lebih baik dari penelitian ini karena mempunyai nilai MAPE lebih rendah yaitu sebesar 0,78% dan 1,056%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  peramalan  harga  telur  ayam  ras  di  pasar  tradisional  kabupaten  Manokwari menggunakan  metode  SARIMA  berhasil  dilakukan.  Penggunaan  model  SARIMA  terbaik  yaitu SARIMA(0,1,0)(0,1,1) 12 menunjukkan performa sangat baik dengan memperoleh nilai RMSE sebesar 1491.30 dan MAPE yang kurang dari 10% yaitu sebesar 3.40%. Peramalan berhasil dilakukan untuk 12 bulan ke depan yaitu mulai dari bulan Maret 2024 sampai Februari 2025. Hasil peramalan menunjukkan adanya kenaikan harga telur ayam ras pada bulan Maret – Juni 2024 atau menjelang bulan berlangsungnya hari raya Idul Fitri Idul Fitri sampai  beberapa  bulan  setelah  hari  raya  Idul  Fitri.  Kemudian  harga  mengalami  penurunan  secara  berkala  dan kembali mengalami kenaikan pada bulan Desember 2024 – Januari 2025. Kenaikan harga tersebut terjadi karena berlangsungnya  hari  raya  Natal  dan  Tahun  Baru.  Dari  hasil  peramalan  yang  diperoleh  dapat  digunakan  oleh masyarakat  baik produsen atau konsumen  untuk  mengetahui gambaran harga telur ayam  ras beberapa bulan ke depan  di  kota  Manokwari  khususnya  di  pasar  -  pasar  tradisional.  Namun  peramalan  pada  penelitian  ini  hanya menggunakan  variabel  Tanggal  sebagai  variabel  yang  mempengaruhi  harga  telur  ayam  ras.  Diharapkan  untuk penelitian selanjutnya dapat meningkatkan kualitas model dan akurasi hasil peramalan dengan mempertimbangkan variabel  lain  yang  juga  mempengaruhi  harga  telur  ayam  ras  seperti  jumlah  produksi,  harga  pakan  ternak  dan sebagainya.

## REFERENCES
[1]  N. Ramadhani, H. Herlina, and A. C. Pratiwi, “PERBANDINGAN KADAR PROTEIN TELUR PADA TELUR AYAM DENGAN METODE SPEKTROFOTOMETRI VIS,” Kartika : Jurnal Ilmiah Farmasi, vol. 6, no. 2, p. 53, May 2019, doi: 10.26874/kjif.v6i2.142.
[2]  Y. D. S, B. Pramusintho, F. Firmansyah, and F. Hoesni, “Model Peramalan Harga Telur Ayam Ras di Pasar Tradisional dan  Modern  Kota  Jambi,”  Ekonomis:  Journal  of  Economics  and  Business,  vol.  6,  no.  1,  p.  372,  Mar.  2022,  doi: 10.33087/ekonomis.v6i1.521.
[3]  N.  H.  Rahmadia,  “PENGARUH  MOMEN  RAMADHAN  DAN  IDUL  FITRI  TERHADAP  KOMODITAS  UTAMA INFLASI MENURUT KELOMPOK PENGELUARAN DI INDONESIA TAHUN 2014-2019,” Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya, vol. 9, no. 1, 2020.
[4]  A. Ahdiat, “Harga Telur Ayam Naik pada Mei 2023, Dekati Rekor Termahal dalam 5 Tahun,” databoks. Accessed: Feb. 07,  2024.  [Online].  Available:  https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/05/25/harga-telur-ayam-naik-pada-mei- 2023-dekati-rekor-termahal-dalam-5-tahun
[5]  F. Ustadatin, A. Muqtadir, and A. Arifia, “Implementasi Metode Weighted Moving Average (WMA) Pada Prediksi Harga Bahan  Pokok,”  Komputika :  Jurnal  Sistem  Komputer,  vol.  12,  no.  2,  pp.  83–90,  Sep.  2023,  doi: 10.34010/komputika.v12i2.10304.
[6]  N. O. Syamsiah, “Peramalan Harga Telur Ayam Ras Di Jakarta Timur Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan,” CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), vol. 5, no. 1, p. 65, Jan. 2020, doi: 10.24114/cess.v5i1.15554.
[7]  H. B. Astuti, E. Fauzi, W. E. Putra, A. Alfayanti, and A. Ishak, “Estimating Model Forecasting the Price of Chicken Eggs In the City of Bengkulu,” AGRITEPA: Jurnal Ilmu dan Teknologi Pertanian, vol. 8, no. 2, pp. 137–147, Dec. 2021, doi: 10.37676/agritepa.v8i2.1334.
[8]  T. P. J. Tarisya and Arum Handini Primandari, “Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing dan Metode Triple Exponential  Smoothing  untuk  Harga  Telur  pada  Produsen  Di  Kabupaten  Sukabumi,”  Emerging  Statistics  and  Data Science Journal, vol. 1, no. 2, pp. 204–214, May 2023, doi: 10.20885/esds.vol1.iss.2.art21.
[9]  M. Astiningrum, I. K. Putri, and V. N. Wijayaningrum, “Peramalan Harga Bahan Pokok Menggunakan Support Vector Regression,” vol. 12, no. 1, Aug. 2020.
[10] Nindian  Puspa  Dewi,  “Implementasi  Holt-Winters  Exponential  Smoothing  untuk  Peramalan  Harga  Bahan  Pangan  di Kabupaten Pamekasan,” Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 11, no. 2, pp. 223–236, Nov. 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i2.4797.
[11] R.  Widia  Putri,  R.  Al  Maududi,  and  P.  M.  Hartuti,  “FORECASTING  HARGA  BAHAN  PANGAN  AKIBAT FENOMENA EL NINO DENGAN LINEAR SQUARE METHOD,” 2023. doi: 10.15548/map.v5i2.7086.
[12] A. R. Wulandari and R. Gernowo, “METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVINGAVERAGE (ARIMA) DAN  METODE  ADAPTIVE  NEURO  FUZZY  INFERENCE  SYSTEM  (ANFIS)  DALAM  ANALISIS  CURAH HUJAN,” 2019.
[13] D. A. Fajari, M. F. Abyantara, and H. A. Lingga, “PERAMALAN RATA-RATA HARGA BERAS PADA TINGKAT PERDAGANGAN  BESAR  ATAU  GROSIR  INDONESIA  DENGAN  METODE  SARIMA  (SEASONAL  ARIMA),” JURNAL AGRIBISNIS TERPADU, vol. 14, no. 1, p. 88, Jun. 2021, doi: 10.33512/jat.v14i1.11460.
[14] D. I. Purnama, “Peramalan Curah Hujan Di Kabupaten Parigi Moutong Menggunakan Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA),” JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN, vol. 18, no. 2, pp. 136– 147, Dec. 2021, doi: 10.22487/2540766X.2021.v18.i2.15652.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7610
[15] S.  M.  Ribeiro  and  C.  L.  Castro,  “Missing  Data  in  Time  Series:  A  Review  of  Imputation  Methods  and  Case  Study,” Learning and Nonlinear Models, vol. 20, no. 1, pp. 31–46, Oct. 2022, doi: 10.21528/lnlm-vol20-no1-art3.
[16] S. Xu, H. K. Chan, and T. Zhang, “Forecasting the demand of the aviation industry using hybrid time series SARIMA- SVR approach,” Transp Res E Logist Transp Rev, vol. 122, pp. 169–180, Feb. 2019, doi: 10.1016/j.tre.2018.12.005.
[17] I. R. Julianto, Indwiarti, and A. A. Rohmawati, “Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Di Jawa Barat Dengan Model ARIMAX Dan  SARIMAX Menggunakan Data Google Trends,” e-Proceeding of Engineering, vol. 8, no. 4, 2021.
[18] Regina Lo et al., “Penggunaan Bahasa Pemrograman Python dalam Menganalisis Hubungan Kualitas Kopi dengan Lokasi Pertanian  Kopi,”  Jurnal  Publikasi  Teknik  Informatika,  vol.  2,  no.  2,  pp.  100–109,  May  2023,  doi: 10.55606/jupti.v2i2.1752.
[19] Y.  Galahartlambang,  T.  Khotiah,  and  J.  Jumain,  “View  of  Visualisasi  Data  Dari  Dataset  COVID-19  Menggunakan Pemrograman Python,” Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal of UMUS, vol. 3, no. 01, pp. 58–64, 2021, doi: 10.46772/intech.v3i01.417.
[20] R.  Limanto  and  I.  S.  Ahmad,  “Analisis  Faktor  Mempengaruhi  Harga  Rajungan  Menggunakan  Metode  Ecm  (Error Correction Model),” Jurnal Sains dan Seni ITS, vol. 11, no. 6, Apr. 2023, doi: 10.12962/j23373520.v11i6.91306.
[21] M.  B.  Pamungkas,  “APLIKASI  METODE  ARIMA  BOX-JENKINS  UNTUK  MERAMALKAN  KASUS  DBD  DI PROVINSI  JAWA  TIMUR,”  The  Indonesian  Journal  of  Public  Health,  vol.  13,  no.  2,  p.  183,  Feb.  2019,  doi: 10.20473/ijph.v13i2.2018.183-196.
[22] J. Dare, A. O. Patrick, and D. O. Oyewola, “Comparison of Stationarity on Ljung Box Test Statistics for Forecasting,” Earthline Journal of Mathematical Sciences, pp. 325–336, Feb. 2022, doi: 10.34198/ejms.8222.325336.
[23] F. H. Hamdanah and D. Fitrianah, “Analisis Performansi Algoritma Linear Regression dengan Generalized Linear Model untuk  Prediksi  Penjualan  pada  Usaha  Mikra,  Kecil,  dan  Menengah,”  Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika (JANAPATI), vol. 10, no. 1, p. 23, Apr. 2021, doi: 10.23887/janapati.v10i1.31035.
[24] T. Indarwati, T. Irawati, and E. Rimawati, “PENGGUNAAN METODE LINEAR REGRESSION UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SMARTPHONE,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), vol. 6, no. 2, Jan. 2019, doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.369.
[25] A. Kumila, B. Sholihah, E. Evizia, N. Safitri, and S. Fitri, “Perbandingan Metode Moving Average dan Metode Naïve Dalam Peramalan Data Kemiskinan,” JTAM | Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika, vol. 3, no. 1, p. 65, Apr. 2019, doi: 10.31764/jtam.v3i1.764.