Forecasting Produksi Perikanan Budidaya Di Kota Palembang Dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Rahma Mulyani 1 , Yulia Puspita Sari 2* , Sumantriyadi 3 *e-mail: yulia_puspita@kemenhub.go.id
1,3 Program Studi Budidaya Ikan, Fakultas Perikanan dan Kelautan Universitas PGRI Palembang
2 Politeknik Transportasi Sungai, Danau Dan Penyeberangan Palembang

## ABSTRACT
The number of aquaculture households in Palembang City continues to increase from 2017 only 682 households to 1,050 households in 2018. But on the contrary in terms of  the  amount  of  aquaculture  production,  the  total  production  decreased  by  24,259 tons in 2014 and only 20,327 tons in 2017 (BPS, 2018). One of the steps that can be taken to determine the condition of aquaculture in Palembang is by doing forecasting. This  is  useful  for  knowing  or  predicting  the  results  of  aquaculture  production  with precise  accuracy.  This  study  aims  to  determine  the  prediction  of  aquaculture production  in  Palembang  City  using  the  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) method. The results of the ACF and PACF plots show that both plots have a tail off pattern. the predictive model obtained is ARIMA (1,0,1) but after over fitting the  model,  the  ARIMA  model  (2,0,1)  is  the  best  model  because  it  has  the  smallest MAPE value, which is 48,30. Based on the ARIMA model (2,0.1), the forecast values for aquaculture production in Palembang City from 2021 to 2030 are 19542,598 tons, 12846,331  tons,  50682,093  tons,  43389,831  tons,  15352,492  tons.  ,  9595,313  tons, 26140,949 tons, 36258,543 tons, 29041,898 tons, and 19548.050 tons
Keywords : Aquaculture Fish Production, ARIMA, Forecasting,  Palembang City

## ABSTRAK
Jumlah  rumah  tangga  perikanan  budidaya  di  Kota  Palembang  terus  mengalami peningkatan  dari  tahun  2017  hanya  682  rumah  tangga  menjadi  1.050  rumah  tangga menjadi  pada  tahun  2018.  Namun  sebaliknya  dalam  hal  jumlah  produksi  perikanan budidaya,  mengalami  penurunan  jumlah  produksi  yakni  sebanyak  24.259  ton  pada tahun 2014 dan hanya 20.327 ton pada tahun 2017 (BPS, 2018). Langkah yang dapat dilakukan  untuk  mengetahui  kondisi  perikanan  budidaya  di  Kota  Palembang  salah satunya yaitu dengan melakukan forecasting (peramalan). Hal tersebut berguna untuk mengetahui atau memprediksi hasil produksi perikanan budidaya dengan akurasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi produksi perikanan budidaya di Kota Palembang menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Hasil plot ACF dan PACF menunjukkan kedua plot memiliki pola tail off. model  prediktif  yang  diperoleh  yaitu  ARIMA  (1,0,1)  namun  setelah  dilakukan overfitting  model  diperoleh  model  ARIMA  (2,0,1)  adalah  model  terbaik  karena memiliki  nilai  MAPE  terkecil  yaitu  48,30.  Berdasarkan  model  ARIMA  (2,0,1) diperoleh nilai peramalan produksi perikanan budidaya di Kota Palembang tahun 2021 sampai  tahun  2030  berturut  yaitu  19542,598  ton,  12846,331  ton,  50682,093  ton, 43389,831  ton,  15352,492  ton,  9595,313  ton,  26140,949  ton,  36258,543  ton, 29041,898 ton, dan 19548,050 ton.
Kata Kunci: ARIMA, Kota Palembang, Peramalan, Produksi Ikan Budidaya
Forecasting Produksi Perikanan … ,Yulia P.S., Rahma M dan Sumantriyadi,...Sainmatika,...Volume 19,...No.2,...Desember 2022,...163-174

## PENDAHULUAN
Perikanan  di  Kota  Palembang bersumber  dari  perikanan  tangkap  dan perikanan budidaya. Namun, permasalahannya  yaitu  fluktuatifnya produksi perikanan tangkap yang disebabkan  oleh  banyaknya  faktor  salah satunya  karena  iklim  dan  cuaca  yang berubah-ubah  menyebabkan  kesulitan bagi  nelayan  untuk  mendapatkan  ikan (Azizi dkk 2017).
Data  tahun  2017,  produksi perikanan  tangkap  di  Kota  Palembang hanya  sebanyak  843  ton,  nilai  tersebut hanya  meningkat  sedikit  dari  produksi sebelumnya  yakni  759  ton  pada  tahun 2016 (BPS 2018). Kota Palembang dalam hal  kebutuhan  perikanan  tangkap  juga masih  bergantung  dengan  provinsi tetangga  sebagai  pemasok  perikanan tangkap.  Salah  satu  usaha  yang  dapat dilakukan  untuk  pemenuhan  kebutuhan perikanan  di  Kota  Palembang  adalah dengan meningkatkan produksi perikanan budidaya.
Berdasarkan data Kota Palembang dalam  Angka,  pada  tahun  2018  terdapat 1.050  rumah  tangga  perikanan  budidaya di  Kota  Palembang  (BPS  2020),  jumlah tersebut meningkat dari tahun sebelumnya  yaitu  sebanyak  682  rumah tangga  perikanan  budidaya  di  Kota Palembang  tahun  2017  (BPS  2018). Namun  dalam  hal  hasil  produksi perikanan  budidaya  di  Kota  Palembang mengalami  penurunan  dari  tahun  2014 sampai  dengan  tahun  2017,  yakni  pada tahun  2014  produksi  perikanan  budidaya sebanyak  24.259  ton  menurun  menjadi 20.327 ton pada tahun 2017 (BPS 2018). Hal  ini  tentu  saja  menjadi  sebuah tantangan bagi pemerintah untuk
menyikapi  penurunan  jumlah  produksi perikanan  budidaya  tersebut.  Langkah yang  dapat  dilakukan  untuk  mengetahui kondisi  perikanan  budidaya  di  Kota Palembang  salah  satunya  yaitu  dengan melakukan forecasting (peramalan).  Hal
tersebut  berguna  untuk  mengetahui  atau memprediksi  hasil  produksi  perikanan budidaya dengan akurasi yang tepat.
Peramalan merupakan suatu  studi data historis untuk menemukan hubungan,  kecenderungan  dan  pola  dari data  yang  sistematis  sebagai  langkah untuk  menentukan  rencana  yang  akan diambil  ke  depannya  (Sugiarto  & Harijono,  dalam  Rizkinanda,  2020). Salah satu metode peramalan yang dapat digunakan  adalah  metode  peramalan
Autoregressive Integrated
Moving Average (ARIMA).      Dalam  Penelitian Bangun 2016, penerapan metode ARIMA dilakukan  untuk  peramalan  produksi kedelai  di  Sumatera  Utara.  Hasil penelitian  tersebut  dapat  digunakan  oleh pemerintah  untuk  melakukan  tindakan dalam  rangka  peningkatan  produksi kedelai di Sumatera Utara.
ARIMA  digunakan  untuk  meramalkan jangka  pendek  dan  data  yang  digunakan bukan berupa data musiman serta berupa time  series .  Metode  ARIMA  merupakan salah  satu  teknik  peramalan  deret  waktu yang  hanya  berdasarkan  perilaku  data peubah  yang  diamati.  Metode  ARIMA mengabaikan  peubah  independen  karena metode  ini  menggunakan  nilai  sekarang dan  nilai-nilai  lampau  dari  peubah dependen untuk menghasilkan peramalan yang  memiliki  akurasi  tinggi.  Model ARIMA  merupakan  gabungan  antara model Autoregressive (AR)  ordo- 𝑝 dan model Moving  Average (MA)  ordo- 𝑞 . Pembeda ordo- 𝑑 dilakukan jika data deret waktu  tidak  stasioner  (Theodore et  al 2002).
Prosedur  iteratif  dalam  membangun model ARIMA yaitu : 1. Identifikasi model Model  tentatif  didasarkan  pada plot Autocorrelation  Function (ACF) untuk  ordo 𝑞 pada  MA( 𝑞 )  dan  plot Partial Autocorrelation Function (PACF) untuk ordo 𝑝 pada AR( 𝑝 ) dari data deret
Forecasting Produksi Perikanan … ,Yulia P.S., Rahma M dan Sumantriyadi,...Sainmatika,...Volume 19,...No.2,...Desember 2022,...163-174
waktu yang telah stasioner. Plot ACF dan PACF memiliki pola tails off dan cuts off . Ciri dari proses AR( 𝑝 ) yaitu cuts off pada plot ACF setelah lag ke- 𝑝 sedangkan ciri proses  MA( 𝑞 )  yaitu  pola cuts  off pada plot  PACF  setelah lag ke- 𝑞 .  Jika  pada kedua plot ACF dan PACF menunjukkan perilaku tails off , hal tersebut menunjukkan  ciri  proses  ARMA( 𝑝 , 𝑞 ) (Cyrer and Chan 2008). 2. Pendugaan parameter model Berdasarkan  model  tentatif  yang telah  terbentuk  pada  proses  identifikasi model,  dilakukan  pendugaan  parameter dari model tersebut. Pendugaan parameter dilakukan dengan menggunakan pendekatan metode
kuadrat  terkecil.  Proses  pendugaan parameter  dilakukan  secara  iteratif  dan berhenti  ketika  koreksi  pada  nilai penduga  parameter  sangat  kecil  serta Jumlah  Kuadrat  Galat  (JKG)  mendekati minimum (Makridakis et al . 1983).
3. Diagnostik Model
Diagnsotik model dilakukan untuk memeriksa kesesuaian model yang telah  diidentifikasi.Diagnostik  model didasarkan  pada  analisis  sisaan  yang mengecek kebebasan sisaan dan kenormalan sisaan. a. Uji Ljung-Box
Uji Ljung-Box digunakan untuk memeriksa kebebasan sisaan.
1) Hipotesis
𝐻 0 : tidak terdapat autokorelasi sisaan;
𝐻 1 : terdapat autokorelasi sisaan;
2) Statistik uji (Montgomery et al . 2008)
𝑄 = 𝑛 ( 𝑛 + 2)
Keterangan : 𝑛 : banyaknya data;
𝑘 : lag ke- 𝑘 ;
𝐾 : lag maksimum;
: koefisien autokorelasi antar sisaan pada lag ke- 𝑘 ;
3) Kriteria pengambilan keputusan
Jika  nilai 𝑄 <
dengan p adalah  ordo  dari  AR  dan q adalah  ordo dari MA atau p- value > 𝛼 maka tak tolak
𝐻 0 berarti  tidak  terdapat  autokorelasi sisaan.
b.Uji Kolmogorov Smirnov
Uji  Kolmogorov  Smirnov  dilakukan untuk mengecek kenormalan sisaan.
1) Hipotesis
𝐻 0 : sisaan berdistribusi normal;
𝐻 1 : sisaan tidak berdistribusi normal; 2) Statistik Uji
𝐷 = 𝑠𝑢𝑝 x | |
Keterangan : 𝐹 n (x)  :  fungsi  kumulatif  banyaknya amatan;
𝐹 ( 𝑥 )  : fungsi kumulatif amatan.
3) Kriteria pengambilan keputusan Jika nilai 𝐷 lebih kecil dari nilai kritis KS  atau  p- value > 𝛼 maka  dapat disimpulkan  bahwa  sisaan  berdistribusi normal.
4 . Overfitting model
Overfitting model dilakukan dengan  menambah lag orde  dari  model tentatif  awal  untuk  memperoleh  model terbaik.  Model  tentatif  ARIMA  hasil overfitting dipilih jika pendugaan parameter  signifikan  pada  nilai  taraf nyata  tertentu  dan  uji  diagnostik  model terpenuhi (Cryer dan Chan 2008). Kriteria Pemilihan Model  dalam ARIMA dapat menggunakan Akaike’s Information  Criterion (AIC). AIC  adalah kriteria untuk memilih model yang dapat dihitung dengan rumus:
𝐴𝐼𝐶 = ln
Keterangan :
: kuadrat residual ;
𝑘 : jumlah peubah bebas;
𝑛 : banyaknya observasi.
Model  terbaik  adalah  model dengan  nilai  AIC  terkecil  (Montgomery et al .2008). Setelah melakukan peramalan,  ketepatan  peramalan  dapat dicari dengan menghitung Mean Absolute Percentage  Error (MAPE).  Semakin kecil nilai MAPE menunjukkan data hasil peramalan  semakin  mendekati  nilai aktual.  Nilai  MAPE  dapat  dihitung
Forecasting Produksi Perikanan … ,Yulia P.S., Rahma M dan Sumantriyadi,...Sainmatika,...Volume 19,...No.2,...Desember 2022,...163-174
dengan  menggunakan  rumus  berikut (Montgomery et al . 2008) :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = x 100 (y t # 0)
Keterangan : 𝑦 t : nilai pengamatan pada waktu ke-t ;
: nilai dugaan pada waktu ke-t ;
𝑡 : 1,2,3,....,n.
MAPE  sebagai  kriteria  yang sering  digunakan  untuk  melihat  akurasi dari  metode  peramalan  karena  dapat memberikan hasil yang relatif akurat.

## METODE
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  data  sekunder yang  bersumber  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Kota  Palembang  pada publikasi  “Kota  Palembang  Dalam Angka”.
Data  berupa  hasil  produksi perikanan  budidaya  di  Kota  Palembang tahun  2010-2020.  Perikanan  budidaya merupakan  hasil  produksi  ikan  yang diperoleh  melalui  cara  budidaya  di ladang, di sawah atau ditempat lain yang berada  di  daratan.  Menurut  Badan  Pusat Statistik  Sumatera  Selatan  (2020), Perikanan  budidaya  diklasifikasikan  atas jenis  jaring  apung  laut,    jaring  apung tawar,  jaring  tancap  tawar,  keramba, kolam  air  deras,  kolam  air  tenang, minapadi  sawah,  rumput  laut,  tambak intensif,  tambak  sederhana,  tambak  semi intensif.
Data di analisis untuk mendapatkan  prediksi  jumlah  produksi perikanan  budidaya  di  Kota  Palembang pada tahun 2021-2030. Metode
peramalan/ forecasting yang  digunakan adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).  Proses  analisis  data menggunakan Software R.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Eksplorasi  Data  Produksi  Perikanan
Budidaya Peramalan produksi perikanan budidaya  sepuluh  tahun  ke  depan menggunakan  data  historis  produksi perikanan  budidaya  di  Kota  Palembang selama  11  tahun  terakhir,  yaitu  tahun 2010  hingga  tahun  2020.  Pola  data produksi  perikanan  budidaya  Kota Palembang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 dibawah ini.
Gambar 1. Plot Data Deret Produksi Perikanan Budidaya di Kota Palembang
Pada Gambar 1 Produksi perikanan budidaya  di  Kota  Palembang  setiap tahunnya cenderung mengalami peningkatan.  Meskipun  selamat  tahun 2010 sampai tahun 2017 jumlah produksi perikanan  budidaya  terlihat  lambat, namun  pada  tahu  2018  produksinya mengalami  peningkatan  yang  sangat signifikan  dan  pada  tahun  2019 produksinya  mengalami  peningkatan yang  sangat  tajam  bahkan  mencapai puncaknya  pada  tahun  tersebut.  Akan tetapi  pada  tahun  2020  angka  produksi perikanan  budidaya  di  Kota  Palembang kembali  mengalami  penurunan  yang sangat tajam.
2. Peramalan Model Autoregressive
Integrated Moving Average (ARIMA)
Asumsi  awal  yang  harus  terpenuhi untuk  melakukan  proses  pemodelan ARIMA  yaitu  data  yang  dimiliki  harus bersifat  stasioner  dan  tidak  ada  korelasi antar galat. Proses pengecekan
Forecasting Produksi Perikanan … ,Yulia P.S., Rahma M dan Sumantriyadi,...Sainmatika,...Volume 19,...No.2,...Desember 2022,...163-174
kestasioneran data menggunakan uji ADF dengan hipotesis :
H o : Data tidak stasioner H 1 : Data Stationer Berikut hasil uji ADF yang diperoleh : Augmented Dickey-Fuller Test
data:  train_df Dickey-Fuller = -4.1267, Lag order = 2, p-value = 0.01883
Hasil  uji  ADF  Didapatkan  hasil  p- value  =  0.01  <  alpha  =  0.05  maka  tolak H 0 ,  dapat  disimpulkan  bahwa  data stasioner  pada  taraf  nyata  5%.  Karena data  sudah  stasioner,  artinya  tidak diperlukan  proses differencing sehingga dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya. Model ARIMA dapat di identifikasi berdasarkan  plot  ACF  dan  PACF  yang diperoleh  dari  data  yang  telah  stasioner. Plot  ACF  dan  PACF  dari  data  produksi perikanan  budidaya  di  Kota  Palembang yang  telah  stasioner  dapat  dilihat  pada Gambar 4.3.
Gambar 2 Plot ACF dan PACF
Berdasarkan  hasil  plot  ACF  dan  PACF terlihat bahwa pada plot ACF dan PACF membentuk  pola  menurun  eksponensial (tails-off).  Sehingga  model  tentatif  yang akan  didapatkan  yaitu  ARIMA  (1,0,1). Inisiasi  model  awal  akan  dicoba  dengan ARIMA(1,0,1)  atau  dapat  pula  disebut dengan model ARMA(1,1). Hasil  fitting  model  ARIMA  (1,0,1) diperoleh  plot  nilai  historis  dengan  nilai peramalan seperti terlihat pada Gambar 3
Gambar 3 Plot Nilai Aktual dan Prediksi dengan ARIMA (1,0,1)
Hasil  uji  signifikansi  koefisien  model ARIMA  (1,0,1)  didapatkan  AR1,  MA1 dan  intercept  tidak  signifikan  pada  taraf 5%  sehingga  akan  dicobakan  model  lain pada overfitting.
Langkah selanjutnya yaitu melakukan  pengujian  sisaan  model dengan  melakukan  pengujian  dengan Jarquebera test.

## Hipotesis
H 0 : Sisaan menyebar normal H 1 : Sisaan tidak menyebar normal
Hasil  uji Jarquebera menyatakan bahwa sisaan menyebar normal pada taraf nyata  5%.  Terlihat  dari  p-value  (0,4857)
>  alpha  =  0.05.  hal  ini  juga  terlihat  dari
Forecasting Produksi Perikanan … ,Yulia P.S., Rahma M dan Sumantriyadi,...Sainmatika,...Volume 19,...No.2,...Desember 2022,...163-174
hasil histogram dan pada Q-Q plot sisaan berada pada sepanjang garis lurus.
Gambar 4 Histogram dan Q-Q Plot Sisaan ARIMA (1,0,1)
Pada  Gambar  4  hasil  visualisasi dari  sisaan  menggunakan  Histogram  dan Q-Q Plot juga telah terlihat bahwa sisaan menyebar  normal.  Selain  itu  asumsi lainnya yang harus terpenuhi yaitu ragam sisaan homogen dan sisaan saling bebas.
Gambar 5 Plot Ragam Sisaan ARIMA (1,0,1)
Secara  eksploratif,  plot  pada Gambar 5 diatas terlihat bahwa lebar pita terlihat  relatif  sama  yang  menandakan
ragam  dari  sisaan  masih  bisa  dikatakan homogen.
Gambar 6 Plot Sisaan ARIMA (1,0,1)
Pada Gambar 6 secara eksploratif, sisaan  tidak  membentuk  pola  yang sistematis.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa antar sisaan saling bebas. Hal  ini sejalan dengan  hasil  uji  Ljung  Box  yang diperoleh  nilai  p-value  (0,6745)  >  alpha (0.05)  yang  berarti  bahwa  antar  sisaaan saling bebas pada taraf 5%.
Selanjutnya  dilakukan  overfitting model  menggunakan  ARIMA  (1,0,1),
ARIMA (2,0,1), ARIMA (1,0,2), ARIMA  (2,0,2)  yang  diperoleh  nilai MAPE untuk masing-masing model yang dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini.

## Tabel 1 Nilai MAPE Model Overfitiing
Model MAPE RMSE ME MASE ARIMA(1,0,1) 48.36847 41601.877 33536.1626 11.05305 ARIMA(2,0,1) 48.30341 41589.23 33517.188 11.046794 ARIMA(1,0,2) 51.70953 42696.566 34810.0002 11.4728867 ARIMA(2,0,2) 67.56189 46186.267 39661.39444  13.0718380 Berdasarkan hasil akurasi
peramalan  keempat  model.  Performa model  ARIMA(2,0,1)  memiliki  MAPE paling kecil diantara yang lainnya sebesar 48.30341 sedikit lebih baik dibandingkan model  ARIMA(1,0,1)  dan  plot  prediksi dari model tersebut lebih mendekati data aslinya  dibandingkan  data  yang  lain. Sehingga  model  yang  dipilih  untuk
digunakan yaitu ARIMA(2,0,1). Diterapkan ARIMA(2,0,1) pada
keseluruhan  data,  yaitu  gabungan  antara data train dan data test. Berdasarkan nilai MAPE  yang  diperoleh  maka  model ARIMA  (2,0,1)  adalah  model  terbaik yang akan digunakan
untuk meramalkan/ forecasting semua data produksi  perikanan  budidaya  di  Kota Palembang tahun 2021-2030.
Forecasting Produksi Perikanan … ,Yulia P.S., Rahma M dan Sumantriyadi,...Sainmatika,...Volume 19,...No.2,...Desember 2022,...163-174
Gambar 7 Plot Nilai Aktual dan Prediksi
ARIMA (2,0,1) ARIMA (2,0,1) merupakan model terbaik yang didapatkan untuk
meramalkan  produksi  ikan  budidaya  di Kota  Palembang  tahun  2021-2030. Berdasarkan plot nilai aktual dan prediksi pada  Gambar  7  sudah  terlihat  prediksi dan  nilai  aktual  sudah  cukup  memiliki pola  yang  mirip  dibandingkan  dengan plot  pada  Gambar  3  yang  menggunakan model ARIMA (1,0,1).
Gambar 8 Histogram dan Q-Q Plot Sisaan ARIMA (2,0,1)
Pada  Gambar  8  disajikan  hasi pengujian asumsi model ARIMA (2,0,1). Dari  histogram  dan  Q-Q  Plot  dapat dikatakan  bahwa  sisaan  menyebar normal. Pada Q-Q Plot sisaan ada berada pada  sepanjang  garis  lurus  yang menyatakan sisaan menyebar normal.
Untuk  lebih  meyakinkan  bahwa asumsi sisaan menyebar normal digunakan pengujian formal menggunakan Jarquebera test.
Jarque Bera Test
data:  sisaan X-squared = 1.5652, df = 2, p-value = 0.4572
Hasil  uji Jarquebera menyatakan bahwa sisaan menyebar normal pada taraf nyata  5%.  Terlihat  dari  nilai  p-value  =
0.4572  >  alpha  =  0.05.  Asumsi  lainnya yang  harus  terpenuhi  yaitu  ragam  sisaan homogen dan sisaan saling bebas.
Gambar 9 Plot Ragam Sisaan ARIMA (2,0,1)
Secara  eksploratif,  pada  plot diatas  terlihat  bahwa  lebar  pita  terlihat relatif  sama  yang  artinya  sisaan homogen.
Gambar10 Plot Sisaan ARIMA (2,0,1)
Secara  eksploratif  pada  Gambar 4.10,  terlihat  sisaan  tidak  membentuk pola  yang  sistematis,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  antar  sisaan  saling bebas.  Hasil  uji  Box-Ljung  juga menghasilkan  nilai  p-value  >  alpha  5%, artinya sisaan saling bebas
Box-Ljung test data:  sisaan X-squared = 2.2025, df = 4, p-value = 0.6986
Setelah  ditetapkan  bahwa  model ARIMA (2,0,1) merupakan model terbaik untuk  peramalan  produksi  perikanan budidaya di Kota Palembang, selanjutnya dilakukan  penyusunan  model  peramalam ARIMA (2,0,1).
Forecasting Produksi Perikanan … ,Yulia P.S., Rahma M dan Sumantriyadi,...Sainmatika,...Volume 19,...No.2,...Desember 2022,...163-174
Berdasarkan  hasil  uji  signifikansi koefisien model ARIMA(2,0,1) didapatkan  Koefisien  AR2,  MA1,  dan Intercept  signifikan pada taraf nyata 5%, sedangkan Koefisien AR1 tidak signifikan  pada  taraf  nyata  5%.  Model akhir  yang  terbentuk  adalah  sebagai berikut: Berdasarkan hasil peramalan menggunakan  model  ARIMA  (2,0,1) didapatkan nilai dugaan produksi perikanan  budidaya  di  Kota  Palembang tahun  2021  sebanyak    19542,598  ton, tahun  2022  sebanyak  12846,331  ton, tahun  2023  sebanyak  50682,093  ton,
tahun  2024  sebanyak  43389,831  ton, tahun  2025  sebanyak  15352,492  ton, tahun 2026 sebanyak 9595,313 ton, tahun 2027  sebanyak  26140,949  ton,  tahun 2028  sebanyak  36258,543  ton,  tahun 2029 sebanyak 29041,898 ton, dan tahun
2030 sebanyak 19548,050 ton.
Gambar 11 Plot Prediksi Produksi Perikanan Budidaya Tahun 2021-2030
Berdasarkan hasil peramalan yang telah  diperoleh  terlihat  pada  Gambar  11 grafik  produksi  perikanan  budidaya menunjukkan  pada  tahun  2021  masih mengalami penurunan dari tahun sebelumnya.  Kemudian  nilainya  mulai mengalami  kenaikan  pada  sekitar  tahun 2023.
Namun  dari  hasil  peramalan menunjukkan  bahwa  produksi  perikanan budidaya  di  Kota  Palembang  masih fluktuatif dan belum menunjukkan grafik kenaikan  produksi  yang  baik.  Hal  ini tentu  menjadi  sumber  informasi  bagi pihak  terkait  baik  pemerintah  maupun pembudidaya  untuk  tetap  mencari  solusi untuk  meningkatkan  hasil  produksi perikanan budidaya di Kota Palembang.
Berdasarkan kriteria MAPE, pemodelan  dengan  ARIMA  (2,0,1)
memiliki MAPE 48,3% artinya model ini cukup  baik  untuk  digunakan  sebagai model  peramalan  produksi  perikanan budidaya  di  kota  palembang.  Nilai MAPE  yang  tinggi  ini  dimungkinkan terjadi karena data perikanan budidaya di Kota  Palembang  hanya  tersedia  dalam bentuk  data  hasil  per  tahun  saja,  hasil pemodelan  yang  lebih  baik  dapat diperoleh  dengan  ketersediaan  data produksi  budidaya  perikanan  budidaya yang lebih rinci dan lengkap, seperti data produksi perikanan budidaya per bulan di Kota Palembang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan model ARIMA (2,0,1) diperoleh nilai peramalan produksi  perikanan  budidaya  di  Kota Palembang  tahun  2021  sampai  tahun 2030  berturut  yaitu  19542,598  ton,
Forecasting Produksi Perikanan … ,Yulia P.S., Rahma M dan Sumantriyadi,...Sainmatika,...Volume 19,...No.2,...Desember 2022,...163-174
12846,331 ton, 50682,093 ton, 43389,831 ton,  15352,492  ton,  9595,313  ton, 26140,949 ton, 36258,543 ton, 29041,898 ton, dan 19548,050 ton.  Hasil peramalan masih  menunjukkan  pola  fluktuatif  dan belum  terlihat  terjadi  peningkatan  yang signifikan  dibandingkan  data  11  tahun sebelumnya.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terimakasih kepada  Rektor  dan  Kepala  LPPKM Universitas  PGRI  Palembang  atas pemberian  Pendanaan  Hibah  Internal Penelitian  Dosen  Universitas  PGRI Palembang.  Penulis  juga  mengucapkan terima kasih kepada BPS Kota Palembang  yang  telah  menyediakan  data pada  publikasi  “Kota  Palembang  Dalam Angka”.

## DAFTAR PUSTAKA
Azizi.,  Putri,  E.I.,  Fahrudin,  A.  (2017). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perubahan Pendapatan Nelayan Akibat Variablitas  Iklim.  Jurnal  Sosial Ekonomi  Kelautan  dan  Perikanan, 12(2):225-233.
Badan Pusat Statistik (BPS). (2015). Kota
Palembang  Dalam  Angka  Tahun
2015. Kota Palembang.
______________________. (2021). Kota Palembang  Dalam  Angka  Tahun 2021. Kota Palembang. Bangun RHB. (2016). Penerapan Autoregressive Integrated Average (ARIMA) Pada Peramalan  Produksi  Kedelai  di Sumatera Utara. Jurnal Agribisnis  Sumatera  Utara,  9(2)
2016 :90-100, ISSN : 1979-8164 Chang, P., Wang, Y. and Liu, C. (2007). The  Development  of  a  Weighted Evolving  Fuzzy  Neural  Network for PCB Sales Forecasting. Expert Systems with Applications. 32(1): 86-96.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.200 5.11.02 Cryer  JD  and  Chan  KS.  (2008). Time Series  Analysis  With  Application in R. New York (US): Springer. Makridakis  S,  SC  Wheelwright,  McGee VE.  (1983).  Forecasting  : Methods  and  Applications .  2 nd Edition .  New  York  (US):  John Wiley and Sons, Inc.
Montgomery  DC,  Jennings  CL,  Kulahci M.  (2008). Introduction  to  Time Series  Analysis  and  Forecasting . New Jersey (US): Wiley Rizkinanda,  A.  (2020). Metode  ARIMA dan  Fungsi  Transfer  Pada Pemodelan  Produktivitas Padi  Di Kabupaten  Indramayu. Skripsi. Institut Pertanian Bogor.
Rosyidah.,  Raditya,  S.,  (2018).  Aplikasi
Metode Autoregressive Integrated Average (ARIMA) Pada Peramalan Stabilitas Bank Syariah di  Indonesia  . Jurnal  Ekonomi Syariah  Teori  dan  Terapan,  5(3) 2018 :200-215
Theodore R, Jeremy W. Lichstein., Susan A.  and  Kathleen  E.  Franzreb. (2002).  Spatial  Autocorrelation and  Autoregressive  Models  in Ecology.  Ecological  Monographs Vol. 72, No. 3. Hlm. 445-463.