Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 2711-2720 DOI 10.30865/klik.v4i6.1863 https://djournals.com/klik

## Analisis Data Time Series Untuk Prediksi Harga Komoditas Pangan Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average
Ester Ivo Sihombing * , Christian Dwi Suhendra, Lion Ferdinand Marini
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Papua, Manokwari, Indonesia Email: 1,* estong618@email.com, 2 c.suhendra@unipa.ac.id, 3 l.marini@unipa.ac.id Email Penulis Korespondensi: estong618@email.com
Abstrak− Bawang dan cabai merupakan dua dari banyak komoditas pangan yang kerap digunakan oleh masyarakat Indonesia dalam kehidupan sehari-hari. Tingginya angka permintaan masyarakat dipasaran membuat terjadinya ketidakstabilan harga jual yang relatif naik turun atau tidak stabil. Hal ini dapat mengakibatkan para petani mengalami kerugian saat menjual hasil pertanian mereka. Oleh karena itu dilakukan peramalan untuk memprediksi harga bawang dan cabai di masa  mendatang. Sehingga dapat menjadi informasi tentang  perkiraan  harga  yang  akan  ditetapkan  oleh  petani  untuk  dijual  kepada  pedagang,  yang  diharapkan  dapat  mengatasi ketidakstabilan  harga  dipasar.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memperoleh  model  terbaik  dari Autoregressive  Integrated  Moving Average (ARIMA) dalam meramalkan harga bawang dan cabai di Kabupaten Manokwari pada tahun 2024. Data pada penelitian ini bersumber dari website SP2KP (Sistem Pemantauan Pasar dan Kebutuhan Pokok) yang terdiri dari data harga bawang merah, bawang putih, dan cabai rawit sejak bulan Januari 2016 sampai Desember 2023. Model ARIMA terbaik berdasarkan nilai AIC terkecil yaitu model ARIMA (2,0,0) dengan  nilai AIC 1341.784, model ARIMA (3,0,0) dengan nilai AIC 1278.688, dan model ARIMA (1,0,0) dengan nilai AIC 1466.834 berturut-turut untuk bawang merah, bawang putih dan cabai rawit dengan nilai masing-masing RMSE yaitu 7447.06, 3501.71, dan 13787.59. Dari model tersebut diperoleh prediksi harga ke tiga komoditas pada tahun 2024 dari bulan Januari sampai Desember  yaitu bawang merah berkisar antara harga Rp 50.000/kg, bawang putih berkisar antara  harga Rp 40.000/kg, dan cabai rawit berkisar antara harga Rp 50.000 – Rp 70.000/kg.
Kata Kunci: ARIMA; Peramalan; Bawang; Cabai; RMSE
Abstract− Onions and chilies are two of the many food commodities frequently used by Indonesian people in their daily lives. The high demand in the market leads to price instability, causing prices to fluctuate or remain unstable. This can result in farmers suffering losses when selling their agricultural products. Therefore, forecasting is conducted to predict future prices of onions and chilies. This can provide information on the estimated prices that farmers will set for sale to traders, which is expected to address market price instability. This research aims to obtain the best model from the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) for forecasting the prices of onions and chilies in Manokwari Regency in 2024. The data for this study is sourced from the SP2KP (Market and Basic Needs Monitoring System) website, consisting of price data for red onions, garlic, and bird's eye chilies from January 2016 to December 2023. The best ARIMA models based on the smallest AIC values are ARIMA (2,0,0) with an AIC of 1341.784, ARIMA (3,0,0) with an AIC of 1278.688, and ARIMA (1,0,0) with an AIC of 1466.834 for red onions, garlic, and bird's eye chilies respectively, with RMSE values of 7447.06, 3501.71, and 13787.59 respectively. From these models, the predicted prices of the three commodities in 2024 from January to December are as follows: red onions around Rp 50,000/kg, garlic around Rp 40,000/kg, and bird's eye chilies between Rp 50,000 and Rp 70,000/kg.
Keywords : ARIMA; Forecasting; Onion; Chili; RMSE

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia termasuk negara agraris dengan mayoritas penduduknya bekerja di sektor pertanian. Sektor pertanian menjadi sektor penting dalam menunjuang kebutuhan pangan di Indonesia. Pemenuhan kebutuhan pangan sehari-hari masyarakat tidak  terlepas  dari  komoditas  pertanian  seperti  bawang  dan  cabai.  Pentingnya  kebutuhan  bawang  dan  cabai  bagi masyarakat  menyebabkan  tingginya  permintaan  akan  komoditas  tersebut.  Selain  itu,  kebutuhan  yang  tinggi  juga menyebabkan  komoditas  ini  mempunyai  nilai  ekonomi  yang  tinggi  sehingga  pengembangan  komoditas  ini  memiliki prospek pasar yang sangat menarik.
Jumlah  ketersediaan  bawang  dan  cabai  yang  tidak  sesuai  dengan  jumlah  kebutuhan  masyarakat  di  pasar mengakibatkan harga komoditas ini melonjak naik tinggi dan sering tidak stabil. Kesulitan dalam membuat  keputusan mengenai  harga  kedua  komoditas  ini  menyebabkan  terjadinya  ketidakstabilan  pasar.  Dalam  upaya  meminimalkan ketidakstabilan  pasar  yang  terjadi  karena  harga  jual  tidak  stabil,  perlu  dilakukan  peramalan  untuk  melihat  tren  harga bawang dan cabai di masa mendatang.
Penelitian terhadap peramalan harga bawang dan cabai telah dilakukan sebelumnya dengan judul “Prediksi Harga Cabai  Rawit  di  Provinsi  Jawa  Timur  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series  Model  Lee”. Menurut  hasil  yang dilaporkan dalam jurnal tersebut, dalam peramalan harga cabai rawit merah menggunakan model fuzzy time series Lee, didapatkan  hasil  error  yaitu  MAE  sebesar  4.469,04,  RMSE  sebesar  6.138,64,  dan  MAPE  sebesar  13,09%.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  nilai  MAPE  termasuk  dalam  kategori  baik,  sementara  peramalan  harga  cabai  rawit  hijau menunjukkan  MAE  sebesar  1.486,15,  RMSE  sebesar  2.211,06,  dan  MAPE  sebesar  6,72%,  yang  secara  klasifikasi termasuk sangat baik [1]. Penelitian lainnya yaitu mengenai prediksi harga bawang merah dengan judul “Perbandingan Performa Algoritma Linear Regresi dan Random Forest untuk Prediksi Harga Bawang Merah di Kota Samarinda. Prediksi Linear  Regresi  dan Random  Forest pada  penelitian  ini  menghasilkan  nilai  RMSE  53.74842694081432  dan  RMSE 841.1322301347325 [2].
Peramalan harga bawang dan cabai dapat dilakukan dengan menggunakan time series analysis atau analisis deret waktu. Tujuan utama dari analisis ini adalah untuk memahami pola dan tren dalam data dari masa lalu untuk membuat
Ester  Ivo  Sihombing,  Analisis  Data  Time  Series  Untuk  Prediksi  Harga  Komoditas  Pangan  Menggunakan

## Autoregressive Integrated Moving Average
peramalan  atau  prediksi  tentang  masa  depan. Ada  berbagai  model  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  peramalan dengan  data  deret  waktu .  Salah  satu  model  yang  biasa  digunakan  yaitu Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA). ARIMA  yang  sering  dikenal  sebagai  metode  Box-Jenkins,  adalah  sebuah  teknik  yang  dikembangkan  oleh George Box dan Gwilym Jenkins untuk menganalisis serta meramalkan data runtun waktu [3]. ARIMA adalah metode peramalan yang memiliki sifat fleksibel (mengikuti pola data) karena hanya memerlukan data historis untuk peramalannya [4].
Pada  penelitian  sebelumnya  mengenai  peramalan,  metode  ARIMA  telah  digunakan  di  antaranya “Penerapan Metode ARIMA dalam Peramalan Harga Produksi Karet di Provinsi Riau” dengan model ARIMA (1,1,2). Hasil ramalan menunjukan harga produsen karet diprovinsi Riau selama tahun 2023 mencapai angka 7454,025 (Rp/Kg) dan terus naik hingga  7541,329  (Rp/Kg)  [5].  Selanjutnya  penelitian  yang  berjudul  “Peramalan  Metode  ARIMA  Data  Saham  PT. Telekomunikasi Indonesia” hasil penelitian menunjukan model ARIMA (0,2,1) sebagai model terbaik dalam meramalkan harga close saham  PT. Telekomunikasi  Indonesia dengan nilai MSE 3,070 [6].  Kemudian penelitian “Prediksi Jumlah Kasus  Covid-19  Menggunakan  Metode  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  (STUDI  KASUS KABUPATEN  SIDOARJO)”. Dari  hasil  yang  ditemukan,  pada  jumlah  keseluruhan  kasus  pasien  positif  COVID-19, model ARIMA (2,2,1) menghasilkan MSE sebesar 1540,51. Sementara itu, pada jumlah keseluruhan kasus pasien sembuh dari COVID-19, model ARIMA (3,1,2) menghasilkan MSE sebesar 526,81 [7]. Penelitian berikutnya berjudul “Penerapan Metode  Arima  Untuk  Prediksi  Harga  Komoditi  Bawang  Merah  Di  Kota  Tegal”  hasil  yang  diperoleh  yaitu  biaya pemanfaatan bawang merah dikota Tegal secara umum akan meningkat dari tahun 2017 - 2023. Kondisi ini disebabkan oleh  meningkatnya  minat  terhadap  bawang  merah  dikota  Tegal  khususnya  dan  di  berbagai  daerah  secara  keseluruhan yang tidak dapat  diimbangi dengan produksi  bawang merah  [8].  Kemudian penelitian lainnya berupa  [9]  “Pendekatan Metode Autoregressive Integrated Moving Average Terhadap Perkiraan Harga Bawang Merah Di Kota Pangkalpinang”. Hasil penelitian ini mendapat model peramalan ARIMA (3,3,1) dan (3,3,3) dengan nilai masing-masing RMSE 7941,783 dan 6454,093.
Berdasarkan penelitian sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa metode ARIMA terbukti berhasil digunakan untuk meramalkan harga di masa mendatang. Oleh sebab itu, pada penelitian kali ini metode ARIMA dipilih untuk memprediksi harga komoditas bawang  merah, bawang putih  dan cabai rawit di  Kabupaten Manokwari  pada tahun 2024.  Perbedaan penelitian ini dari penelitian sebelumnya terletak pada fokus peramalan harga yang lebih spesifik pada harga komoditas pertanian  di  Kabupaten  Manokwari  menggunakan  model  ARIMA.  Hasil  prediksi  dari  penelitian  ini  nantinya  dapat menjadi informasi tentang perkiraan pemberian harga yang akan ditetapkan oleh petani untuk memasarkan bawang dan cabai  kepada  para  pedagang  yang  diharapkan  dapat  mengatasi  ketidakstabilan  harga  jual  dipasaran.  Penelitian  ini dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  pada  Jupyter  Notebook  untuk  mencari  model  ARIMA paling baik dalam melakukan prediksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 ARIMA
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  deret  waktu ( time  series ) [10].  Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adalah model yang digunakan untuk prediksi data yang bersifat time series [11]. Model ARIMA sepenuhnya mengabaikan variabel independen (bebas) dalam proses prediksi. Model ini menggunakan nilai-nilai masa lalu dan saat ini dari variabel dependen (terikat) untuk membuat prediksi jangka pendek. Namun, dalam jangka panjang, keakuratan prediksi menggunakan model ARIMA bisa jadi kurang optimal [10] . Model ARIMA adalah kombinasi dari model AR dan MA [12]. Model ARIMA ditulis dalam bentuk ARIMA (p, d,  q),  di  mana  p mewakili  urutan  Autoregressive  (AR),  q  mewakili  urutan  Moving  Average  (MA),  dan  d  merupakan urutan Differencing [13]. Notasi p mewakili urutan koefisien autokorelasi, sementara d menunjukkan urutan atau jumlah diferensiasi yang diterapkan (hanya relevan jika data tidak stasioner), dan q mengacu pada urutan dalam koefisien rata- rata bergerak [14].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Dalam  menerapkan  ARIMA  terdapat  beberapa  tahapan  yang  harus  dilalui.  Tahapan  dari  model  prediksi  ARIMA ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Pengumpulan Data
Data  harga  bawang  merah,  bawang  putih,  dan  cabai  rawit  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bersumber  dari website SP2KP  (Sistem  Pemantauan  Pasar  dan  Kebutuhan  Pokok)  yang  berada  dibawah  naungan  Direktorat  Barang
Pengumpulan Data Uji Stasioneritas Data Identifikasi Model Estimasi Model ARIMA Peramalan

## Ester  Ivo  Sihombing,  Analisis  Data  Time  Series  Untuk  Prediksi  Harga  Komoditas  Pangan  Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average
Kebutuhan Pokok dan Barang Penting Kementerian Perdagangan RI. Data harga ke-3 komoditas tersebut diambil dari tahun 2016-2023 per tiap bulan. Data bawang merah sebanyak 95 data bulanan, bawang putih sebanyak 92 data bulanan, dan cabai rawit sebanyak 95 data bulanan.
b. Uji Stasioneritas Data
ARIMA adalah model peramalan dengan menggunakan data stasioner [5]. Jika data tidak memiliki sifat stasioner, langkah  yang  harus  dilakukan  adalah  melakukan  perubahan  untuk  menghasilkan  data  yang  stasioner,  yaitu  dengan melakukan  proses differencing [14].  Untuk  memastikan  apakah  data  sudah  stasioner  dapat  dilakukan  tes Augmented Dickey-Fuller (ADF)  untuk  ke-3  komoditas.  H0  ditolak  jika  nilai p-value <  0,05  maka  data  sudah  stasioner  [13]. Persamaan uji stasioner ADF sebagai berikut :
𝑡 = 𝛿 𝑆𝐸(𝛿) , (1)
Dimana 𝑡 merupakan test statistik ADF, 𝛿 skala AR, dan 𝑆𝐸(𝛿) merupakan standar error dari 𝛿 [15].
c. Identifikasi Model
Alat yang digunakan untuk menemukan nilai q yaitu ACF ( autocorrelation function ) dan p adalah PACF ( partial autocorrelation function ) . Nilai d merupakan banyaknya proses differencing. Jika data sudah stasioner maka tidak perlu dilakukan differencing sehingga nilai d diisi 0 [16]. Pada langkah ini, kita dapat menghitung jumlah lag residual (q) dan lag dependen (p) yang akan digunakan dalam model. Identifikasi ACF dan PACF dapat dilakukan dengan membuat plot data.

## d. Estimasi Model ARIMA
Setelah  model  ARIMA  diperoleh,  maka  langkah  berikutnya  yaitu  mengestimasi  parameter-parameter  model. Dimana  model  ARIMA  diestimasi  agar  cocok  dengan  data  yang  diamati  dengan  sebaik  mungkin.  Kemudian  model dievaluasi untuk memastikan bahwa telah memenuhi standar kualitas. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik Akaike Information Criterion (AIC). Ini adalah metrik yang digunakan dalam statistika dan analisis data, terutama dalam konteks  pemodelan  statistik  dan  pemilihan  model.  Tujuannya  adalah  untuk  membandingkan  sejumlah  model  statistik yang  berbeda  dan  menentukan  model  mana  yang  lebih  baik  dalam  menggambarkan  data  yang  diamati. Model  yang memiliki nilai AIC terkecil dianggap sebagai model terbaik . Persamaan AIC sebagai berikut :
𝐴𝐼𝐶: 𝑐 𝑛 (𝑘) = 2 ( 𝑘 𝑛 ) − 2𝑙𝑛(𝐿) 𝑛 , (2)
Dimana 𝐿 merupakan fungsi likelihood dari model, 𝑘 jumlah parameter model, dan 𝑛 jumlah observasi dalam data [17].
Pada tahap ini dilakukan juga cek nilai Root Mean Square Error (RMSE) untuk mengukur seberapa baik model statistik atau prediksi  numerik  memprediksi  nilai yang sebenarnya. RMSE adalah metrik evaluasi  yang dipakai  dalam statistik untuk mengukur seberapa model regresi numerik cocok dengan data observasional. Ini memberikan perkiraan tentang seberapa besar kesalahan prediksi model. Rumus RMSE sebagai berikut :
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 2 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 , 𝑛 𝑖=1 (3)
Dimana n merupakan jumlah observasi, 𝑦 𝑖 nilai aktual dari data observasional, 𝑦̂ 𝑖 nilai yang diprediksi oleh model, dan ∑ 𝑛 𝑖=1 menunjukan penjumlahkan dari 𝑖 = 1 hingga 𝑛 . Semakin rendah RMSE, semakin baik suatu model cocok data observasional.
e. Peramalan ( forecasting )
Setelah model terbaik diperoleh, kemudian dilakukan peramalan menggunakan model yang terpilih. Namun, perlu diperhatikan bahwa model runtun waktu ARIMA lebih baik digunakan untuk peramalan dengan jangkauan yang pendek.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada tahap awal dilakukan pemeriksaan data berupa data selection, data cleaning, dan data transformation . Pemeriksaan data dilakukan untuk mengecek apabila terdapat data yang tidak diperlukan dan terdapat nilai yang missing value atau data yang tidak memiliki nilai (NaN).
Pada data selection akan dilakukan penghapusan data yang tidak dipakai dalam penelitian sehingga hanya akan menyisahkan  kolom  yang  diperlukan.  Kemudian  pada data  cleaning akan  dilakukan  perubahan  nilai  pada  data  yang bernilai kosong (NaN), nilai tersebut akan diisi atau diganti dengan nilai rata-rata harga pada ketiga komoditas . Terakhir, pada tahap transformasi data kolom tanggal dalam dataset akan diubah menjadi indeks datetime . Ini diperlukan karena ARIMA membutuhkan data dalam bentuk deret waktu, di mana ada jarak yang terbentuk antara satu titik data dengan titik data berikutnya . Berikut tabel data harga yang diperoleh setelah dilakukan pemeriksaan data dari ketiga komoditas.
Ester  Ivo  Sihombing,  Analisis  Data  Time  Series  Untuk  Prediksi  Harga  Komoditas  Pangan  Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average
Tabel 1. Data harga bawang merah, bawang putih, dan cabai rawit (Rp/Kg)
Data Bawang Merah Data Bawang Putih Data Cabai Rawit Tanggal Harga Tanggal Harga Tanggal Harga 1/1/2016 37500 1/1/2016 30000 1/1/2016 41650 1/2/2016 38250 1/2/2016 31200 1/2/2016 32125 1/3/2016 45100 1/3/2016 39875 1/3/2016 37425 1/4/2016 56050 1/4/2016 44850 1/4/2016 39975 1/5/2016 58250 1/5/2016 46850 1/5/2016 38925 … 1/8/2023 50650 1/4/2023 42625 1/8/2023 78950 1/9/2023 45250 1/5/2023 44675 1/9/2023 55650 1/10/2023 38850 1/6/2023 49250 1/10/2023 70900 1/11/2023 40875 1/7/2023 50000 1/11/2023 52950 1/12/2023 46950 1/8/2023 50000 1/12/2023 79700
Berdasarkan data harga pada Tabel 1 dapat dilihat bahwa pada ketiga komoditas bawang merah, bawang putih, dan cabai rawit di kabupaten Manokwari memiliki harga jual yang relatif naik turun atau tidak stabil dari tahun 2016 – 2023. Dari  data yang ada akan dilakukan analisis terhadap  data time series menggunakan model ARIMA pada ketiga komoditas untuk memprediksi harga jual selama 12 bulan kedepan (1 tahun).

## 3.2 Uji Stasionaritas
Perlu diperhatikan bahwa deret waktu berkala biasanya tidak stasioner, dan untuk memperoleh nilai AR dan MA pada model  ARIMA,  data  harus  berada  dalam  kondisi  stasioner.  Data  yang  belum  stasioner  harus  diubah  terlebih  dahulu menjadi stasioner melalui proses differencing. Differencing dilakukan untuk  menghitung selisih antara nilai observasi. Selanjutnya, nilai selisih tersebut diperiksa untuk ditentukan apakah data telah stasioner atau belum.
Sebelum melakukan uji stasioner perlu dilakukan pengecekan  dengan membuat  plot data harga bawang merah, bawang putih, dan cabai rawit untuk melihat apakah terdapat unsur tren atau musiman pada data yang digunakan. Model ARIMA  dapat  dibentuk  jika  plot  data  yang  dihasilkan  tidak  menunjukan  adanya  unsur  tren  dan  musiman. Pola  tren seringkali  terlihat  pada  tahap  kemakmuran  produk  dalam  siklus  hidupnya.  Pada  fase  ini,  pola  tersebut  cenderung menunjukkan  kenaikan.  Sebaliknya,  saat  produk  mengalami  penurunan,  pola  trennya  menunjukkan  kecenderungan penurunan. Di sisi lain, pola musiman terbentuk karena permintaan produk dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti cuaca, musim liburan, dan hari-hari besar. Pola ini sering terjadi dalam periode tahunan, tetapi juga dapat terjadi dalam skala bulanan dan mingguan .

## Ester  Ivo  Sihombing,  Analisis  Data  Time  Series  Untuk  Prediksi  Harga  Komoditas  Pangan  Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average
Berdasarkan Gambar 2 dapat disimpulkan bahwa pada ketiga komoditas tidak terdapat unsur tren dan musiman karena plot yang dihasilkan tidak menggambarkan adanya peningkatan atau penurunan dalam jangka panjang serta tidak terdapat pola berulang yang terjadi dalam rentan waktu tertentu sehingga model ARIMA dapat digunakan pada penelitian ini.
Setelah melihat plot data, selanjutnya dilakukan pemeriksaan kestasioneran data. Sebelum menganalisis data, perlu diperiksa terlebih dahulu  apakah data deret  waktu  yang digunakan sudah stasioner [18]. Dalam penelitian ini, metode Augmented Dickey-Fuller (ADF) digunakan untuk mengevaluasi kestasioneran data yang dianalisis [19] . Dalam metode ADF, jika nilai p-value < 0,05 maka H0 ditolak, menandakan bahwa data bersifat stasioner. Sebaliknya, jika nilai p-value > 0,05 maka H0 diterima, menunjukkan bahwa data tidak bersifat stasioner.

## Gambar 3. Hasil Uji Stasioneritas Data Menggunakan ADF
Dari Gambar 3 dapat dilihat bahwa pada ketiga komoditas bawang merah, bawang putih dan cabai rawit masing- masing memiliki nilai p-value yaitu 0.000048, 0.000256, dan 0.000360. Berikut tabel yang menampilkan hasil nilai p- value dari uji stasioneritas beserta keputusan hipotesis pada ketiga komoditas :
Tabel 2. Nilai p-value Komoditas P-value alpha Keputusan Bawang Merah 0.000048 0.05 H0 Ditolak Bawang Putih 0.000265 0.05 H0 Ditolak Cabai Rawit 0.000360 0.05 H0 Ditolak
Berdasarkan Tabel 2 dapat dilihat bahwa nilai p-value pada ketiga komoditas lebih kecil dari nilai alpha yaitu 0.05 sehingga dapat  dinyatakan bahwa H0 ditolak atau data sudah stasioner. Maka pada data ini tidak perlu  lagi dilakukan differencing .

## 3.3 Identifikasi Model
ACF  ( autocorrelation )  mengukur  hubungan  antara  nilai-nilai  dalam  suatu  deret  waktu  dengan  nilai-nilai  pada  waktu sebelumnya. ACF  digunakan  untuk  menentukan  orde moving  average (MA)  dalam  model  ARIMA . Pada  data  yang stasioner, nilai ACF akan menurun hingga mencapai  nol setelah lag waktu kedua atau ketiga. Namun, pada data yang tidak stasioner, nilai ACF akan tetap signifikan dari nol selama beberapa periode waktu.
PACF (partial  autocorrelation) memberikan  ukuran  korelasi  antara  dua  variabel  dalam  deret  waktu  dengan mempertimbangkan pengaruh variabel antara keduanya. PACF digunakan untuk menentukan orde autoregressive (AR) dalam model ARIMA.
Dengan memeriksa pola ACF dan PACF dapat diperkirakan nilai-nilai orde autoregressive (p) dan orde moving average (q) dalam model ARIMA yang tepat [15] . Plot ACF maupun PACF dimulai dari lag 0, yang merupakan korelasi

## Ester  Ivo  Sihombing,  Analisis  Data  Time  Series  Untuk  Prediksi  Harga  Komoditas  Pangan  Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average
deret  waktu  terhadap  plot  tersebut  sehingga  menghasilkan  korelasi  sebesar  1.  Area  biru  pada  plot  ACF  dan  PACF menggambarkan interval kepercayaan dan merupakan indikator ambang batas signifikan.

## Gambar 4. Plot ACF dan PACF
Dari Gambar 4 dapat dilihat bahwa pada ketiga komoditas bawang merah, bawang putih, dan cabai rawit terdapat beberapa  autokorelasi  yang  secara  signifikan  bukan  nol  (berada  diluar  area  biru).  Pada  plot  ACF  autokorelasi  tingkat tinggi terdapat pada lag  = 1 dan observasi berdekatan pada lag = 2. Kemudian pada plot PACF autokorelasi tingkat tinggi terdapat pada lag = 1.
Penurunan lag pada plot ACF dan PACF tidak terjadi perbedaan nilai-nilai secara signifikan dari lag = 0 selama beberapa periode waktu tertentu. Penurunan nilai sampai nol terjadi sesudah lag = 3 pada ACF dan lag = 2 pada PACF sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai ACF dan PACF sudah pada data stasioner.

## 3.4 Estimasi Model ARIMA
Estimasi atau perkiraan parameter model adalah proses untuk menentukan nilai-nilai parameter model sehingga model interim yang dibuat dapat  digunakan dengan baik. Langkah ini dimaksudkan untuk  menentukan nilai-nilai  pendugaan parameter model ARIMA. Setelah nilai-nilai tersebut diestimasi, langkah selanjutnya adalah menguji signifikansi masing- masing  parameter  dalam  model  dengan  menguji  hipotesis  apakah  parameter  tersebut  signifikan  atau  tidak.  Setelah melakukan  estimasi  model,  langkah  berikutnya  yaitu  melakukan  uji  signifikansi  parameter  untuk  menentukan  apakah

## Ester  Ivo  Sihombing,  Analisis  Data  Time  Series  Untuk  Prediksi  Harga  Komoditas  Pangan  Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average
parameter-parameter  yang  diestimasi  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dalam  model  atau  tidak. Estimasi  parameter dilakukan untuk menemukan model ARIMA yang terbaik dari rentang orde yang telah ditetapkan.
Model  terbaik  diperoleh  dengan  melihat  nilai  AIC  yang  paling  kecil.  Akaike  pertama  kali  memperkenalkan Kriteria Informasi Akaike (AIC) untuk mengenali model dari data yang diberikan. Pendekatan ini merupakan salah satu metode yang menggunakan penalized maximum likelihood [20]. AIC memberikan penilaian tentang seberapa baik suatu model  cocok  dengan  data  yang  diamati.  Nilai  AIC  yang  lebih  rendah  dianggap  lebih  baik  dalam mempertimbangkan jumlah parameter dalam model tersebut [17].

## Gambar 5. Model ARIMA Terbaik
Berdasarkan Gambar  5  dapat  dilihat  bahwa  model  terbaik dari  ketiga komoditas bawang merah, bawang putih, dan  cabai  rawit  berturut-turut dengan  masing-masing  nilai  AIC  terkecil  yaitu  model  ARIMA  (2,0,0)  dengan  AIC 1341.784, model ARIMA (3,0,0) dengan AIC 1278.688, dan model ARIMA (1,0,0) dengan AIC 1466.834 .
Kemudian dilakukan pengecekan nilai Root Mean Square Error (RMSE) untuk mengukur seberapa baik model statistik atau prediksi numerik memprediksi nilai yang sebenarnya. Hasil pengecekan nilai RMSE dilakukan pada ketiga komoditas bawang merah, bawang putih dan cabai rawit secara berturut-turut yang ditunjukkan pada gambar dibawah.

## Ester  Ivo  Sihombing,  Analisis  Data  Time  Series  Untuk  Prediksi  Harga  Komoditas  Pangan  Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average
Berdasarkan Gambar 6 maka diperoleh nilai RMSE pada ketiga komoditas yaitu bawang merah bernilai 7447.06, bawang putih bernilai 3501.71, dan cabai rawit bernilai 13787.59. Nilai RMSE tersebut menggambarkan seberapa besar kesalahan prediksi dari model ARIMA yang digunakan.
Setelah dilakukan pemilihan model ARIMA terbaik, kemudian dilakukan prediksi harga ketiga komoditas bawang merah, bawang putih, dan cabai rawit pada data asli dari tahun 2016 – 2023 untuk melihat perbandingan nilai antara data asli dengan data prediksi menggunakan model yang telah terpilih. Perbandingan nilai kedua data dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Data Asli dan Data Prediksi Data Bawang Merah Data Bawang Putih Data Cabai Rawit Tanggal Asli Prediksi   Selisih Tanggal Asli Prediksi Selisih Tanggal Asli Prediksi Selisih 1/1/2016 37500 50975 -13475 1/1/2016 30000 44514 -14514 1/1/2016 41650 59219 -17569 1/2/2016 38250 40802 -2552 1/2/2016 31200 32913 -1713 1/2/2016 32125 47680 -15555 1/3/2016 45100 42602 2498 1/3/2016 39875 35021 4854 1/3/2016 37425 41425 -4000 1/4/2016 56050 49183 6867 1/4/2016 44850 44068 782 1/4/2016 39975 44906 -4931 1/5/2016 58250 57901 349 1/5/2016 46850 47903 -1053 1/5/2016 38925 46580 -7655 … 1/8/2023 50650 52394 -1744 1/4/2023 42625 43212 -587 1/8/2023 78950 74590 4360 1/9/2023 45250 49607 -4357 1/5/2023 44675 43250 1425 1/9/2023 55650 72177 -16527 1/10/2023 38850 45378 -6528 1/6/2023 49250 45242 4008 1/10/2023 70900 56875 14025 1/11/2023 40875 40728 147 1/7/2023 50000 49502 498 1/11/2023 52950 66890 -13940 1/12/2023 46950 44785 2165 1/8/2023 50000 49412 588 1/12/2023 79700 55101 24599
Tabel  3  menampilkan nilai data asli, data prediksi, dan hasil selisih keduanya sebanyak  5  data awal dan 5 data terakhir. Hasil selish dari data yang diperoleh diplotkan pada gambar dibawah ini :
Gambar 7. Plot Data Asli (Biru) dan Hasil Prediksi (Merah)
Gambar 7 menunjukan plot hasil prediksi harga bawang merah, bawang putih, dan cabai rawit dari Januari 2016 sampai dengan Desember 2023. Berdasarkan Gambar 6 terlihat bahwa plot yang dihasilkan dari prediksi menggunakan model ARIMA terpilih memiliki pola yang tidak berbeda jauh dengan pola pada data asli sehingga dapat disimpulkan bahwa model ARIMA yang digunakan sudah baik.
Ester  Ivo  Sihombing,  Analisis  Data  Time  Series  Untuk  Prediksi  Harga  Komoditas  Pangan  Menggunakan

## Autoregressive Integrated Moving Average

## 3.5 Peramalan
Peramalan adalah upaya untuk memperkirakan kemungkinan terjadinya peristiwa di masa depan berdasarkan data dan informasi  yang  ada  saat  ini.  Tujuannya  adalah  untuk  menentukan  waktu  terjadinya  suatu  peristiwa,  sehingga memungkinkan pengambilan tindakan yang tepat untuk mendukung keputusan [20].
Setelah  model  terbaik  dari  ARIMA  diperoleh  dan  dilakukan  uji  coba  pada  data  asli  maka  dapat  dilakukan peramalan pada ketiga komoditas bawang merah, bawang putih, dan cabai rawit untuk masa mendatang. Peramalan ketiga komoditas ini dilakukan selama kurun waktu 12 bulan (1 tahun) kedepan. Berikut hasil prediksi harga yang diperoleh dari model ARIMA yang terpilih :
Tabel 4. Hasil Prediksi Bawang Merah Bawang Putih Cabai Rawit Tanggal Prediksi Tanggal Prediksi Tanggal Prediksi 1/1/2024 50284 1/9/2023 48321 1/1/2024 72606 1/2/2024 51587 1/10/2023 46313 1/2/2024 67984 1/3/2024 51782 1/11/2023 44592 1/3/2024 64973 1/4/2024 51548 1/12/2023 43547 1/4/2024 63011 1/5/2024 51253 1/1/2024 43206 1/5/2024 61733 1/6/2024 51038 1/2/2024 43378 1/6/2024 60900 1/7/2024 50922 1/3/2024 43799 1/7/2024 60357 1/8/2024 50878 1/4/2024 44240 1/8/2024 60004 1/9/2024 50873 1/5/2024 44564 1/9/2024 59774 1/10/2024 50882 1/6/2024 44723 1/10/2024 59624 1/11/2024 50893 1/7/2024 44738 1/11/2024 59526 1/12/2024 50900 1/8/2024 44666 1/12/2024 59462
Tabel 4 memperlihatkan hasil prediksi harga untuk ketiga komoditas bawang merah, bawang putih, dan cabai rawit selama 1 tahun (12 bulan) dari Januari sampai Desember 2024. Berdasarkan hasil prediksi yang diperoleh dapat dilihat bahwa harga ketiga komoditas tersebut untuk prediksi 12 bulan kedepan mengalami harga jual yang tidak terlalu berbeda jauh sepanjang 1 tahun. Untuk prediksi harga bawang merah berkisar diantara harga Rp50.000/kg, bawang putih berkisar diantara Rp40.000/kg, dan cabai rawit berkisar diantara harga Rp50.000 – Rp70.000/kg. Hasil prediksi ini dapat menjadi acuan bagi petani untuk memberikan kisaran harga jual pada ketiga komoditas tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, peramalan terhadap ketiga komoditas bawang merah, bawang putih, dan  cabai  rawit  dilakukan  menggunakan  model  ARIMA  untuk  periode  12  bulan  ke  depan. Penerapan  model  ARIMA merupakan solusi  pemecahan masalah yang terjadi  pada harga penjualan bawang dan cabai  yang ralatif berubah-ubah (naik turun). Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data harga bawang merah, bawang putih, dan cabai rawit di kabupaten Manokwari dari tahun 2016 – 2023 per tiap bulan. Penentuan model yang tepat dilakukan dengan menganalisis data time  series. Pada  penelitian  ini  tidak  dilakukan differencing karena  data  sudah  bersifat  stasioner  sehingga  d  =  0. Kemudian setelah diolah maka diperoleh model terbaik yaitu ARIMA (2,0,0) untuk bawang merah, ARIMA (3,0,0) untuk bawang  putih,  dan  ARIMA  (1,0,0)  untuk  cabai  rawit. Pemilihan  ARIMA  terbaik  dilakukan  dengan  melihat  nilai  AIC terkecil  dari  setiap  model  yang  diperoleh.  Nilai  AIC  yang  kecil  mengindikasikan  bahwa  model  yang  dipilih  dapat dikatakan sudah cukup baik dalam meramalkan harga pada ketiga komoditas tersebut. Kemudian dilakukan pengecekan nilai RMSE untuk ketiga model ARIMA yang terpilih. Hasil yang didapat akan digunakan sebagai informasi bagi para petani untuk  memprediksi kisaran harga bawang merah, bawang putih dan cabai rawit ditahun 2024.  Berdasarkan hal tersebut maka diharapkan ketidakstabilan harga pada ketiga komoditas dipasaran dapat diatasi.

## REFERENCES
[1] V. Komaria, N. El Maidah, and M. A. Furqon, “Prediksi Harga Cabai Rawit di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Fuzzy Time  Series  Model  Lee,”  Komputika :  Jurnal  Sistem  Komputer,  vol.  12,  no.  2,  pp.  37–47,  Sep.  2023,  doi: 10.34010/komputika.v12i2.10644.
[2] M.  Aditya  Pratama,  M.  Munawaroh,  W.  Joko  Pranoto,  P.  Studi  Teknik  Informatika,  F.  Sains  dan  Teknologi,  and  U. Muhammadiyah  Kalimantan  Timur,  “Perbandingan  Performa  Algoritma  Linear  Regresi  dan  Random  Forest  untuk  Prediksi Harga Bawang Merah di Kota Samarinda,” Jurnal Ilmu Teknik, vol. 1, no. 2, pp. 172–182, 2024, doi: 10.62017/tektonik.
[3] R. Yuliyanti, P. Matematika, F. Uny, and E. Arliani, “Peramalan jumlah penduduk menggunakan model arima Forecasting the number of population using the arima,” 2022. [Online]. Available: http://journal.student.uny.ac.id/ojs/index.php/jktm:
[4] A.  I.  La  Murdani  and  Y.  W.  A.  Nanlohy,  “IMPLEMENTASI  MODEL  AUTOREGRESSIVE  INTEGRATED  MOVING AVERAGE  (ARIMA)  UNTUK  PERAMALAN  JUMLAH  PENUMPANG  KAPAL  LAUT  DI  PELABUHAN  AMBON,” VARIANCE:  Journal  of  Statistics  and  Its  Applications,  vol.  3,  no.  2,  pp.  81–90,  May  2022,  doi: 10.30598/variancevol3iss2page81-90.
Ester  Ivo  Sihombing,  Analisis  Data  Time  Series  Untuk  Prediksi  Harga  Komoditas  Pangan  Menggunakan

## Autoregressive Integrated Moving Average
[5] S. P. Fauzani and D. Rahmi, “Penerapan Metode ARIMA Dalam Peramalan Harga Produksi Karet di Provinsi Riau,” Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan (JTMIT), vol. 2, no. 4, pp. 269–277, 2023.
[6] D.  Ayu  Rezaldi,  “PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional  Matematika  Peramalan  Metode  ARIMA  Data  Saham  PT. Telekomunikasi  Indonesia,”  Peramalan  Metode  ARIMA  Data  Saham  PT.  Telekomunikasi  Indonesia.  PRISMA,  Prosiding Seminar Nasional Matematika, vol. 4, pp. 611–620, 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[7] L. Ainiyah and M. Bansori, “PREDIKSI JUMLAH KASUS COVID-19 MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (STUDI KASUS KABUPATEN SIDOARJO)” 2021. [Online]. Available: http://infocovid19.jatimprov.go.id/.
[8] H.  Afridar  and  W.  Andriani,  “PENERAPAN  METODE  ARIMA  UNTUK  PREDIKSI  HARGA  KOMODITI  BAWANG MERAH DI KOTA TEGAL,” 2022. [Online]. Available: https://hargapangan.id/tabel-harga/pedagang-besar/daerahdengan
[9] I.  Izzulsyah  et  al.,  “PENDEKATAN  METODE  AUTOREGRESSIVE  INTEGRATED  MOVING  AVERAGE  TERHADAP PERKIRAAN HARGA BAWANG MERAH DI KOTA PANGKALPINANG,” Pangkalpinang, Dec. 2023. Accessed: May 30, 2024. [Online]. Available: https://journal.ubb.ac.id/snppm/article/view/4823
[10]  R. P. Dhenanta and I. B. Kholifah, “Prediksi Curah Hujan Bulanan Kabupaten Trenggalek Tahun 2022 dan 2023 Menggunakan Metode  ARIMA,”  Seminar  Nasional  Official  Statistics,  vol.  2022,  no.  1,  pp.  1135–1144,  Nov.  2022,  doi: 10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1368.
[11]  I.  Mardiyah,  W.  Dianita  Utami,  D.  C.  Rini  Novitasari,  Moh.  Hafiyusholeh,  and  D.  Sulistiyawati,  “ANALISIS  PREDIKSI JUMLAH  PENDUDUK  DI  KOTA  PASURUAN  MENGGUNAKAN  METODE  ARIMA,”  BAREKENG:  Jurnal  Ilmu Matematika dan Terapan, vol. 15, no. 3, pp. 525–534, Sep. 2021, doi: 10.30598/barekengvol15iss3pp525-534.
[12]  F. Zundina Ulya, A. Rony Wijaya, and P. Laras Puspita, “Peramalan Harga Cabai dan Bawang di Pasar Tradisional Purwokerto dengan  Model  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA),”  Purwokerto,  Oct.  2023.  Accessed:  May  30,  2024. [Online].
Available: https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=id&user=0PHIkpMAAAAJ&citation_for_view=0PHIkpMA
AAAJ:u5HHmVD_uO8C
[13]  S.  R.  Catur  Putri  and  L.  Junaedi,  “Penerapan  Metode  Peramalan  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  Pada  Sistem Informasi Pengendalian Persedian Bahan Baku,” Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis, vol. 13, no. 1, pp. 164–173, May 2022, doi: 10.47927/jikb.v13i1.293.
[14]  R. Hardianto, “PERAMALAN PENJUALAN TEH HIJAU DENGAN METODE ARIMA (STUDI KASUS PADA PT. MK),”
Padang. Accessed: May 30, 2024. [Online]. Available:
https://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/pasti/article/view/2752/1611
[15]  A. Cherrly and R. Somya, “Prediksi Penjualan Tiket Wisata Taman Bermain Menggunakan Metode ARIMA,” Techno.Com, vol. 22, no. 2, pp. 312–322, May 2023, doi: 10.33633/tc.v22i2.7950.
[16]  Y. D. Cahyani, “PENERAPAN METODE ARIMA (AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE) BERBASIS MINITAB  UNTUK  MEMPREDIKSI  TINGKAT  PENGAJUAN  KLAIM  ASURANSI  KECELAKAAN  DI  PT  JASA RAHARJA  PERWAKILAN  MALANG,”  Malang,  Jul.  2023.  Accessed:  May  30,  2024.  [Online].  Available: http://conference.um.ac.id/index.php/LAS/article/view/8252/2556
[17]  R. R. Elhakim, “PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH KE DOLLAR AS MENGGUNAKAN METODE ARIMA,” MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika, vol. 8, no. 2, pp. 145–150, Jun. 2020, doi: 10.26740/mathunesa.v8n2.p145-150.
[18]  A.  H.  Al  Rosyid,  C.  D.  N.  Viana,  and  W.  A.  Saputro,  “PENERAPAN  MODEL  BOX  JENKINS  (ARIMA)  DALAM PERAMALAN HARGA KONSUMEN BAWANG MERAH DI PROVINSI JAWA TENGAH,” Agri Wiralodra, vol. 13, no. 1, pp. 29–37, Apr. 2021, doi: 10.31943/agriwiralodra.v13i1.19.
[19]  J. J. Pangaribuan, F. Fanny, O. P. Barus, and R. Romindo, “Prediksi Penjualan Bisnis Rumah Properti Dengan Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA),” Jurnal Sistem Informasi Bisnis, vol. 13, no. 2, pp. 154–161, Oct. 2023, doi: 10.21456/vol13iss2pp154-161.
[20]  S. W. Suseno, “PENERAPAN METODE ARIMA BOX-JENKINS UNTUK Pasien Rawat Jalan Rsud Kartini, Peramalan DI,” Semarang, Feb. 2017. Accessed: May 30, 2024. [Online]. Available: http://lib.unnes.ac.id/id/eprint/32221