## PENJADWALAN  MASA  TANAM  PADI  DAN  JAGUNG BERDASARKAN  HASIL  PREDIKSI  CURAH  HUJAN MENGGUNAKAN ARIMA DI WILAYAH SLEMAN
George Recksy Sandy Pratama 1* , Irfan Pratama 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta; Gg. Jembatan Merah No.84C, Soropadan, Condongcatur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55283; Telepon: (0274) 550703
Riwayat artikel: Received: 21 Juli 2023 Accepted: 10 Agustus 2023
Published: 11 September 2023

## Keywords:
Penjadwalan Masa Tanam, Prediksi, ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ), Curah
Hujan
Corespondent Email: 191210039@student.mercub uana-yogya.ac.id
Abstrak. Kabupaten Sleman didukung oleh irigasi teknis dan sebagian besar wilayahnya  merupakan  lahan  pertanian.  Iklim  tropis  dan  kelembaban  yang tinggi  akan  berdampak  pada  produksi  pertanian  di  beberapa  daerah.  Untuk mendukung produksi pertanian di wilayah Sleman, hasil prediksi curah hujan digunakan  untuk  menentukan  penjadwalan  tanam  yang  tepat.  Untuk memprediksi  curah  hujan  dilakukan  dengan  metode  ARIMA,  karena  data curah  hujan  berasal  dari  himpunan  waktu  yang  tidak  stasioner,  ARIMA digunakan  untuk  menghimpun  waktu  yang  tidak  stasioner.  Dengan  model ARIMA  dalam  memprediksi  curah  hujan  dan  mendapatkan  penjadwalan musim  tanam  pertanian,  harus  ditentukan  nilai  minimum  AIC  ( Akaike Information  Criterion )  dan  BIC  ( Bayesian  Information  Criterion )  yang ditentukan  dari  beberapa  model  ARIMA  yang  digunakan.  Kemudian menghitung  nilai  RMSE  dan  MAPE  hasil  perhitungan  presisi.  Petani  dapat mempersiapkan  perubahan  curah  hujan  dalam  produksi  pertanian  dengan prediksi curah hujan di masa mendatang. Selain itu, berdasarkan hasil prediksi curah hujan wilayah Sleman dapat membantu  menentukan penjadwal tanam tanaman yang tepat.
Abstract. Sleman Regency is supported by technical irrigation and most of the area is agricultural land. Sleman's tropical climate and high humidity will impact  agricultural  production  in  several  areas.  To  support  agricultural production in the Sleman region, the results of rainfall predictions are used to determine the right planting schedule. The ARIMA method is used to predict rainfall, because the rainfall data comes from non-stationary time sets, and ARIMA  is  used  for  non-stationary  time  sets.  With  the  ARIMA  model  in predicting rainfall and obtaining agricultural planting season scheduling, the minimum  values  of  AIC  (Akaike  Information  Criterion)  and  BIC  (Bayesian Information Criterion) must be determined from the several ARIMA models used.  Then  calculate  the  RMSE  and  MAPE  values  from  the  precision calculation  results.  Farmers  can  prepare  for  changes  in  rainfall  in agricultural production by predicting future rainfall. In addition, based on the results of predicted rainfall in the Sleman area, it can help determine the right crop planting schedule.

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian  merupakan  bagian  penting  dari perekonomian  nasional  dan  memainkan  peran
penting  dalam  pembangunan  bangsa  melalui penyerapan tenaga kerja, sumber devisa, bahan baku  industri,  bahan  pangan,  dan  gizi,  serta
mendorong  gerak  sektor  ekonomi  lainnya. Banyak  peneliti  melakukan  penelitian  tentang hal-hal yang dibutuhkan untuk pertanian seiring berjalannya  waktu.  Dalam  penelitian  dengan judul “Analisis Vegetasi Tumbuhan Liar Yang Berpotensi Sebagai Refugia Di Area Pertanian Padi  Kecamatan  Jombang  Untuk  Penyusunan E-Katalog”,  penelitian  ini  termasuk  jenis penelitian kuantitatif untuk mengetahui kerapatan  relatif,  jenis,  frekuensi  relatif, dominasi  relatif,  dan  indeks  nilai  penting refugia[1]. Selanjutnya, penelitian dengan judul "Rancang  Bangun  Alat  Penyiraman  Dan Pembasmi  Hama  Otomatis  Pada  Tanaman Bayam Dengan Monitoring Berbasis Website" berfokus  pada  penerapan  alat  penyiraman  dan pembasmi hama otomatis pada tanaman bayam yang  menggunakan  sensor  kelembaban  tanah dan  PIR,  yang  dapat  dimonitor  melalui  web. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengurangi  tingkat  kerusakan  daun  yang disebabkan  oleh  serangan  hama  dan  untuk memantau kelembaban tanah pada tanaman[2].
Kabupaten  Sleman  hampir  setengah  dari luasnya  adalah  tanah  pertanian  yang  subur, dengan wilayah barat dan selatan didukung oleh irigasi  teknis.  Jenis  tanahnya  berbeda-beda, seperti  sawah,  tegal,  pekarangan,  hutan,  dan sebagainya. Dalam proses pertanian, Kabupaten Sleman adalah salah satu sumber bahan pokok. Produksi  pertaniannya  meliputi  padi,  jagung, ubi  jalar,  dan  kedelai[3].  Luas  panen  dan produksi  pertanian  terutama  pada  wilayah Sleman  Yogyakarta  yaitu  hasil  pertanian  padi sawah,  jagung,  ubi  jalar,  dan  kedelai.  Pada wilayah  Sleman,  pertanian  padi  memiliki  luas panen (ha) sekitar 49.870 dengan hasil produksi (ton)  326.819,  pertanian  jagung  memiliki  luas panen (ha) sekitar 3.227 dengan hasil produksi (ton) 22.576, pertanian ubi jalar memiliki luas panen  (ha)  sekitar  152  dengan  hasil  produksi (ton) 2.071, dan pertanian kedelai memiliki luas panen (ha) 58 dengan hasil produksi (ton) 88[4].
Wilayah Kabupaten Sleman memiliki iklim tropis basah. Sleman memiliki curah hujan yang signifikan hampir di setiap bulannya dan hanya memiliki musim kemarau yang singkat. Karena Indonesia  memiliki  iklim  tropis  dengan kelembaban  tinggi  sepanjang  tahun,  hal  ini mempengaruhi  produksi pertanian  di  beberapa daerah.  Jumlah  curah  hujan  yang  bervariasi setiap  musim  mempengaruhi  jenis  tanaman yang  dapat  tumbuh  di  daerah  tersebut.
Meningkatnya  perubahan  iklim global juga berdampak  besar  pada  pertanian  Indonesia. Perubahan  pola  curah  hujan,  suhu  dan kelembaban dapat mengganggu pola tanam dan mempengaruhi produksi pertanian[5].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah membahas  mengenai  prediksi  curah  hujan menggunakan metode ARIMA untuk mengetahui  masa  tanam  tanaman  pertanian. Penelitian  dengan  judul  Prediksi  Curah  Hujan Bulanan  Kabupaten  Trenggalek  Tahun  2022 dan  2023  Menggunakan  Metode  ARIMA[6], dimana penelitian ini memprediksikan penanaman  padi  untuk  sawah  tadah  dapat dimulai pada bulan Oktober tahun 2022. Hasil prediksi  menunjukkan  musim  penghujan  akan berlangsung  sekitar  enam  bulan  dan  akan berakhir  pada  awal  April  tahun  2023.  Metode ARIMA yang digunakan dapat memprediksikan  curah  hujan  bulanan  yang turun untuk mengetahui masa tanam padi sawah tadah di wilayah tersebut.
Prediksi  menggunakan  Metode  ARIMA ( Autoregressive  Integrated  Moving  Average) sangat  tepat  untuk  data  dengan  distribusi  nilai tidak  teratur.  ARIMA  juga  telah  banyak digunakan  dalam  analisis  dan  peramalan  data cuaca  dan  iklim,  termasuk  peramalan  curah hujan.  Prediksi  curah  hujan  dipilih  karena kondisi  tiap  bulan  yang  tidak  menentu  dapat mengganggu  aktivitas  masyarakat  wilayah Sleman,  hal  ini  pun  juga  akan  mengganggu pada  produksi  pertanian  di  wilayah  Sleman. Dengan adanya prediksi curah hujan maka akan membantu masyarakat dalam mengetahui curah hujan  yang  akan terjadi  serta  dapat  membantu pada  bidang  pertanian  dalam  melakukan produksi  dan  dapat  meningkatkan  omset produksi  pada  produsen.  Pada  kasus  ini  juga akan  digunakan  penjadwalan  padi  dan  jagung, hal  ini  dikarenakan  sebagian  besar  wilayah pertanian  Sleman  merupakan  tanah  pertanian sawah dan perkebunan untuk padi dan jagung. Hal  tersebut  juga  merupakan  penghasilan terbesar  untuk  para  petani  di  wilayah  Sleman sebagai  penghasil  oalahan  pokok  terbesar  di Yogyakarta.
Karena itu, ARIMA dapat digunakan untuk memprediksi curah hujan, terutama ketika data curah  hujan  memiliki  tren  yang  dapat diidentifikasi, pola musiman, dan fluktuasi acak sehingga metode ini akan diadaptasi untuk studi kasus penjadwalan masa tanam padi dan jagung
di wilayah Sleman dan mengetahui masa tanam yang  sesuai  kebutuhan  curah  hujan  pada tanaman pertanian dengan hasil prediksi curah hujan  bulanan.  Sehingga  dalam  penelitian  ini diharapkan dapat membuat sebuah model yang dapat  memprediksi  kondisi  curah  hujan  di Sleman dengan baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah suatu proses menemukan  hubungan  yang  berarti,  pola,  dan kecenderungan  dengan  memeriksa  dalam sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan  dalam penyimpanan  dengan  menggunakan  teknik pengenalan  pola  seperti  teknik  statistik  dan matematika[7].

## 2.2 Prediksi/Forecasting
Prediksi  menurut  Herdianto  adalah  suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu  yang  paling  mungkin  terjadi  dimasa depan  berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan sekarang  yang  dimiliki,  agar  kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil[8].
Tujuan dari peramalan pada awal berdirinya adalah untuk menyebarkan informasi mengenai perubahan yang akan datang terhadap lingkungan  yang  akan  berdampak  pada bagaimana  kebijakan  yang  sesuai  akan dilaksanakan  serta  konsekuensinya.  Untuk  itu, sebelum  rekomendasi  diformalkan,  perlu  ada kebijakan  peramalan  sehingga  hasilnya  akan menjadi rekomendasi yang intinya dijamin akan terlaksana  di  lain  waktu.  Dalam  memprediksi kebutuhan  yang  akan muncul  dengan  hati-hati di masa depan, perlu untuk memiliki seseorang dengan  kesadaran  sensorik  akut  dan  kapasitas untuk  memahami  potensi  bahaya  yang  ada  di depan.

## 2.3 Time Series
Time  series adalah  berbagai  pengamatan yang disajikan pada berbagai waktu. Data time series adalah  informasi  yang  berasal  dari pengamatan yang dilakukan pada berbagai titik waktu.  Data time  series mungkin  mencakup informasi  kuantitatif  atau  kualitatif.  Selain penampang  data  dan  panel  data,  deret  waktu data  dikenal  sebagai  tipe  data  tunggal  yang paling penting berdasarkan dimensi waktu.
Beberapa teknik umum untuk analisis deret waktu meliputi[9]:
1) Visualisasi  Data:  Plot  deret  waktu  dapat membantu  mengidentifikasi  komponen data visual dan temporal.
2) Peramalan  dan  Pemodelan:  menggunakan teknik  seperti  ARIMA  ( Autoregressive Integrated  Moving  Average )  atau  model regresi untuk memprediksi nilai drawdown untuk waktu saat ini. 3) Analisis Spektral: menggunakan Transformasi Fourier untuk mengidentifikasi frekuensi dominan dalam deret waktu.
4) Analisis  Komponen  Utama:  menjadikan deret waktu sebagai komponen utama yang menghasilkan tren, musiman, dan fluktuasi
sisa.
5) Analisis Autokorelasi: Memperkuat hubungan  antara  nilai-nilai  yang  ada sepanjang hari.
2.4 ARIMA Model ARIMA merupakan model gabungan antara Autoregressive (AR) orde p dan Moving Average (MA) orde q serta proses differencing orde d untuk data pada level musiman maupun non  musiman  dan  termasuk  dalam  kelompok pemodelan linier[10].
Model  ARIMA  (p,  d,  q)  yang  dikenalkan oleh  Box  dan  Jenkins  dengan p sebagai  orde operator  dari  AR, d merupakan  orde differencing dan q sebagai  orde  operator  dari MA.  Model  ini  digunakan  untuk  data  time series  yang  telah  stasioner  setelah  dilakukan differencing  sebanyak d kali  yaitu  dengan menghitung selisih pengamatan dengan pengamatan sebelumnya dimana bentuk persamaan untuk model ARIMA adalah sebagai berikut: 𝜙𝑝 ( 𝐵 )(1  − 𝐵 ) 𝑑𝑍𝑡 = 𝜃 0  + 𝜃𝑞 ( 𝐵 ) 𝑎𝑡 Apabila  model  ARIMA  mempunyai  pola musiman (seasonal) maka model yang dibentuk secara  umum  adalah  sebagai berikut:  Φ 𝑃 ( 𝐵 𝑠 )(1  − 𝐵 𝑠 ) 𝐷𝑍𝑡 =  Θ 𝑄 ( 𝐵 𝑠 ) 𝑎𝑡 .  Prakiraan ARIMA  tentang  permintaan  jangka  pendek cenderung  mengikuti  arus  penjualan  aktual, sedangkan  prakiraan  dinamis  jangka  panjang tidak sepenuhnya mampu menjelaskan penjualan aktual[11].

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1 CRISP-DM
Dalam  pengembangan  jalannya  suatu sistem ini peneliti menggunakan model CRISP- DM  cocok  digunakan  sebagai  model  jalan penelitian  karena  merupakan  sebuah  metode data  mining  yang  memiliki  beberapa  tahapan yang  akan  membantu  dalam  meminimalisir kesalahan  dalam  melakukan.  Pada  gambar  1 dapat  dijelaskan  tahapan-tahapan  sebagai berikut.
1. Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Pada tahap ini digunakan untuk menentukan  tujuan  proyek  dan  kebutuhan secara  detail  dalam  lingkup  curah  hujan. Tahap  ini  juga  digunakan  sebagai  strategi awal  untuk  mencapai  tujuan  dan  akan menjadi  batasan  formula  dari  sebuah permasalahan data mining.
2. Data Understanding (Pemahaman Data) Tahap ini dimulai dari mengumpulkan data curah hujan yang diperoleh dari tahun 2017 - 2022 kemudian dilakukan proses integrasi data, mengembangkan analisis dari sebuah data  dalam  mengetahui  proses time  series pada  data  tersebut,  mengevaluasi  data dalam  menguji  coba  ARIMA,  memeriksa data dan melakukan pembersihan data yang tidak valid.
3. Data Preparation (Pengolahan Data)
Pada  tahap  ini  merupakan  tahapan  untuk memperbaiki  masalah  yang  terdapat  pada data sebelum data masuk ke tahap modeling sehingga  menghasilkan  modeling  yang bagus.  Langkah  pertama  yang  dilakukan pada proses data preparation adalah proses
pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari Statiun Klimatologi Kelas IV D.I Yogyakarta, kemudian data yang diperoleh dikoneksikan  ke  tahap  selanjutnya  sesuai proses. 4. Modeling (Permodelan)
Mengolah  data  sesuai  dengan  dengan teknik  pemodelan  yang  dilakukan.  Pada modeling dilakukan pengecekan time series untuk  mengetahui kestasioneran  data  serta mengetahui  hasil  testing  Dickey-Fuller, kemudian  menentukan  data  train  dan testing  sebagai  uji  coba  prediksi  data. Setalah  melakukan  pengujian time  series , selanjutnya  melakukan  uji  coba  model ARIMA hingga menentukan model
ARIMA terbaik sesuai data.
5. Evaluation (Evaluasi)
Tahap ini dilakukan dengan pengujian nilai RMSE  dan  MAPE  yang  didapatkan  dari tiap  model  ARIMA  yang  digunakan. RMSE  dan  MAPE  adalah  dua  metrik evaluasi  yang  cocok  digunakan  sebagai akurasi dalam error peramalan curah hujan karena keduanya dapat mengukur kesalahan  peramalan  dalam  satuan  yang sama dengan data aktual. RMSE mengukur seberapa  dekat  prediksi  dengan  nilai sebenarnya  dalam  satuan  yang  sama. Sedangkan  MAPE  mengukur  seberapa akurat  prediksi  dalam  persentase.  Hasil model  ARIMA  dengan  nilai  RMSE  dan MAPE yang baik akan dijadikan sebagai uji prediksi curah hujan bulanan nantinya.
6. Deployment (Penyebaran)
Hasil  prediksi  yang  didapatkan  kemudian akan  dicocokan  dengan  jenis  tanaman pertanian  yang  dipilih  untuk  mengetahui masa  tanam  sesuai  dengan  hasil  prediksi curah  hujan.  Kemudian,  hasil  prediksi curah  hujan  akan  di  tampilkan  dalam streamlit . Streamlit adalah sebuah framework  open-source untuk  membuat antarmuka  pengguna  interaktif  dalam bahasa pemrograman Python.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
a. Karakteristik Curah Hujan Untuk  melakukan  peramalan  curah hujan pertama kali adalah mengetahui data curah  hujan  tahun  sebelumnya.  Peneliti
menggunakan  data  curah  hujan  dari  tahun 2017 hingga 2022 pada tabel 1.
Tabel 1 Data Curah Hujan 2017-2022 Sleman
Bulan Tahun 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Jan 408 611 449 290 408 272 Feb 355 631 193 281 397 323 Mar 294 327 417 533 372 631 Apr 405 143 180 245 324  379.5 Mei 72 55 0 198 23 457.5 Jun 36 29 0 61 210 269 Jul 38 0 0 5 5 6 Ags 0 0 0 23 37 31 Sept 77 10 0 60 167 62 Okt 205 0 0 195 149 541 Nov 684 361 131 321 643 537 Des 437 349 316 498 305 382
Sumber  data  berikut  akan  digunakan untuk  eksekusi  prakiraan  curah  hujan  dan dapat ditemukan pada grafik gambar 2.

## Gambar 2 Grafik Curah Hujan
Berdasarkan  grafik  gambar  2  curah hujan  bulanan  menunjukkan  bahwa  curah hujan tertinggi terjadi pada bulan November 2017 yaitu 684 mm dan terendah pada  bulan  Agustus  2017,  bulan  Juli, Agustus, dan Oktober 2018, dan pada bulan Mei hingga Oktober 2019.
b. Data Time Series Setelah  data  berhasil  ditransfer  ke Python, transformasi data deret waktu dari data curah hujan asli dilakukan. Data time series adalah  informasi  yang  dinyatakan, dikumpulkan,  dan  dianalisis  berdasarkan seluruh  jumlah  waktu.  Data time  series digunakan  untuk  menentukan  bentuk  data dari  periode  sebelumnya  dan  untuk melakukan  analisis  signifikansi  data  dari periode  mendatang.  Pemanggilan  ini  akan menghasilkan  plot  yang  terdiri  dari komponen-komponen  hasil  dekomposisi
musiman,  termasuk  komponen  trend, musiman, dan residu.
Gambar 3 Data Time Series
Berdasarkan  hasil  tampilan  data  time series pada gambar 3, pada komponen trend dapat dilihat bahwa terjadi penurunan pada pertengahan  tahun  dan  pada  komponen seasonal terlihat  pola seasonal yang  sama dan tidak berubah disetiap tahunnya.
c. Pengujian Dickey Fuller
Salah  satu  metode  yang  paling  umum
digunakan  untuk  menguji  keberadaan kestasioneran  dalam  deret  waktu  adalah Dickey-Fuller ,  yang  digunakan  dengan memanggil  hasil testing  Dickey-Fuller untuk  menguji  keberadaan  kestasioneran dalam  suatu  rangkaian  data.  Pengujian  ini sangat  penting  untuk  analisis  deret  waktu karena banyak metode analisis deret waktu memerlukan  asumsi  kestasioneran  dalam data.  Jika  suatu  rangkaian  data  tidak stasioner, itu menunjukkan bahwa terdapat pola  atau  tren  dalam  data  yang  dapat berubah  seiring  waktu.  Kondisi  ini  dapat menyebabkan kesulitan dalam menganalisis atau memprediksi data karena asumsi dasar dalam banyak metode analisis deret  waktu  adalah  bahwa  data  stasioner. Beberapa  konsekuensi  ketidakstasioneran dalam deret waktu adalah perubahan dalam mean,  variabilitas,  dan  tren  yang  dapat menyebabkan kesalahan dalam analisis.

## Tabel 2 Pengujian Dickey-Fuller
Hasil Testing Dickey-Fuller Test Statistic -0.561512 p-values 0.879444 Lags Used 11.000000 Number of Observations Used 60 Critical Value (1%) -3.544369
Critical Value (5%)             -2.911073 Critical Value (10%)            -2.593190
Hasil tes tabel 2 menunjukkan tidak ada bukti yang cukup untuk menolak hipotesis nol.  Ini  karena  nilai test  statistic (- 0.561512) lebih besar dari semua nilai kritis yang  tercantum,  dan  p-value  (0.879444) lebih besar dari tingkat signifikansi umum seperti 0.05 atau 0.01. Oleh karena itu, data dianggap tidak stasioner. Dalam pengujian Dickey-Fuller , nilai p-value mengindikasikan  seberapa  kuat  bukti terhadap  keberadaan  unit  root  atau kestasioneran..  Nilai  p-value  harus  lebih kecil dari tingkat signifikansi yang dipilih, misalnya, 0.05 atau 0.01. Jika nilai p-value lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  yang dipilih,  maka  cukup  bukti  untuk  menolak hipotesis nol, maka dapat dikatakan bahwa data tersebut stasioner.
Untuk mengetahui kestasioneran, pengujian  kedua  menguji  deret  waktu differenced (diferensiasi).

## Tabel 3 Pengujian Diferensiasi Dickey-Fuller
Hasil Testing Dickey-Fuller Test Statistic -6.570023e+00 p-values 7.979179e-09 Lags Used                       1.000000e+01 Number of Observations Used 6.000000e+01 Critical Value (1%) -3.544369 e+00
Critical Value (5%)             -2.911073 e+00
Critical Value (10%)            -2.593190 e+00
Hasil  tes  tabel  3  menunjukkan  bahwa terdapat perubahan dalam hasil uji Dickey- Fuller setelah melakukan differencing pada data. Nilai statistik uji Dickey-Fuller adalah -6.570023e+00,  dan  nilai  p-value  adalah 7.979179e-09.  Nilai  p-value  yang  sangat kecil  menunjukkan  bahwa  terdapat  cukup bukti  untuk  menolak  hipotesis  nol,  yang berarti data terdapat cukup bukti yang kuat untuk  menolak  hipotesis  nol.  Akhirnya, data  yang  telah  didifferensiasi  dapat dianggap stasioner.
d. Uji ARIMA (1,1,1) Model  ARIMA  (1,1,1)  adalah  sebagai
uji  ARIMA  untuk  menganalisis  dan memprediksi  data  deret  waktu.  Model ARIMA (1,1,1) berguna untuk menganalisis  dan  memprediksi  data  deret waktu
karena mempertimbangkan
hubungan  antara  nilai-nilai  sebelumnya, differencing  untuk  membuat  deret  waktu stasioner,  dan  menggunakan  nilai-nilai residual untuk memperbaiki prediksi.

## Tabel 4 Sarimax Results (1,1,1)

## SARIMAX RESULTS
Model AIC BIC ARIMA (1,1,1)  942.946  949.734
Hasil  fitting  model  ARIMA  tabel  4 menunjukkan bahwa model tersebut menghasilkan nilai AIC ( Akaike Information Criterion ) sebesar 942.946 dan nilai BIC ( Bayesian Information Criterion ) sebesar  949.734.  Dengan  nilai  tersebut, menunjukkan  bahwa  nilai-nilai  AIC  dan BIC,  semakin  rendah  nilainya,  semakin baik  model  tersebut.  Hal  ini  pula  sebagai acuan untuk kecocokan model dengan data, dan  pertimbangkan  interpretasi  statistik untuk  menentukan  apakah  model  ARIMA (1,  1,  1)  yang  dihasilkan  memadai  atau memerlukan evaluasi lebih lanjut.
e. ARIMA (5,1,1) Pada model selanjutnya peneliti mendapatkan  model p,d,q ARIMA  (5,1,1) melalui  analisis  ACF  dan  PACF.  Analisis ACF  dan  PACF  memungkinkan  untuk menemukan  nilai  p  ( orde  autoregressive ) dan  q  ( orde  moving  average) yang signifikan. Selanjutnya, merupakan pendugaan  orde  AR  dan  MA  untuk pemodelan  ARIMA  dengan  melihat  plot ACF dan PACF. Berdasarkan plot ACF dan PACF  diperoleh sepuluh model  sementara dan  satu  model  terbaik  yaitu  ARIMA (5,1,1)  yang  kemudian  dilanjutkan  dengan uji signifikansi.
Setelah  menghilangkan  korelasi  yang disebabkan  oleh lag-lag sebelumnya,  plot PACF digunakan untuk menemukan korelasi  parsial  antara  nilai-nilai  yang diamati pada lag-lag yang berbeda. Nilai p pada  model  ARIMA  dapat  ditemukan dengan menghitung lag-lag yang signifikan dalam plot PACF. Lag-lag yang berada di luar interval keyakinan dapat menunjukkan bahwa komponen autoregressive ada dalam data.  Pada  hasil  gambar  PACF  tersebut dapat dilihat bahwa garis biru memotong 5 garis autocorrelation sehingga  dapat disimpulkan secara langsung bahwa nilai p ( orde autoregressive ) memiliki nilai p =5.
Plot ACF digunakan untuk menentukan korelasi  antara  nilai-nilai  observasi  pada berbagai lag-lag . Lag-lag yang  signifikan dalam plot  ACF dapat menentukan nilai q pada  model  ARIMA,  dan lag-lag di  luar confidence  interval dapat  menunjukkan bahwa  ada  komponen moving  average dalam data.

## Gambar 5 Autocorrelation
Pada  hasil  gambar  5  dapat  dilihat bahwa  terdapat  1  nilai  tertinggi  dalam Autocorrelation yang  sudah  mengalami differencing.

## Gambar 6 Partial Autocorrelation
Pada hasil gambar Autocorrelation dan Partial  Correlation  tersebut  dapat  dilihat bahwa  terdapat  1  nilai  tertinggi  dalam autocorrelation yang  sudah  mengalami differencing sehingga  dapat  disimpulkan secara langsung bahwa nilai q ( orde moving average )  memiliki  nilai q =1.  Berikut merupakan hasil nilai tiap lag ACF.
Model  ARIMA  (5,1,1)  adalah  model uji  ARIMA  yang  di  peroleh  melalui  hasil analisis  ACF  dan  PACF  oleh  peneliti. Kemudian peneliti menggunakan panggilan perintah SARIMAX Results untuk mencetak  ringkasan  hasil  pemasangan model ARIMA yang telah selesai. Tabel 5 Sarimax Results (5,1,1) SARIMAX RESULTS Model AIC BIC ARIMA (5,1,1)  927.102  942.941
Hasil  fitting  model  ARIMA  (5,1,1) pada  tabel  5  menunjukkan  bahwa  model tersebut  menghasilkan  nilai  AIC  ( Akaike Information Criterion ) sebesar 927.102 dan nilai BIC ( Bayesian Information Criterion ) sebesar  942.941.  Dengan  nilai  tersebut, menunjukkan  bahwa  nilai-nilai  AIC  dan BIC,  memiliki  nilai  yang  lebih  baik  dari sebelumnya (ARIMA (1,1,1)). Hal ini juga akan  menjadi  acuan  untuk  kecocokan model  dengan  data,  dan  pertimbangan interpretasi  statistik  untuk  menentukan apakah  model  ARIMA  (5,  1,  1)  yang dihasilkan  memadai  atau  memerlukan evaluasi lebih lanjut.
f. ARIMA (2,0,2)
Pada  model  berikut,  peneliti  memilih
model ARIMA (2,0,2) berdasar best model
ARIMA  yang  terpilih  berdasarkan  nilai AIC  ( Akaike  Information  Criterion )  dan BIC  ( Bayesian  Information  Criterion ) terkecil. Semakin kecil nilai AIC dan BIC maka semakin baik model ARIMA tersebut sebagai nilai uji prediksi nantinya.

## Gambar 7 Hasil ARIMA Terbaik
Berdasarkan  pemanggilan  sebelumnya maka  selanjutnya  akan  menampilkan ringkasan  model  ARIMA  yang  telah dipilih, yang mencakup parameter estimasi model,  metrik  evaluasi  seperti  AIC  atau BIC, dan informasi penting lainnya tentang model yang telah dibuat.
Tabel 6 Sarimax Results (2,0,2) SARIMAX RESULTS Model AIC BIC ARIMA (2,0,2)  926.642  940.302
Hasil  fitting  model  ARIMA  (2,0,2) pada  tabel  6  menunjukkan  bahwa  model tersebut  menghasilkan  nilai  AIC  ( Akaike Information Criterion ) sebesar 926.642 dan nilai BIC ( Bayesian Information Criterion ) sebesar  940.302.  Dengan  nilai  tersebut, menunjukkan  bahwa  nilai  AIC  dan  BIC, memiliki  nilai  yang  lebih  baik  dari  dari model ARIMA (1,1,1) dan model ARIMA (5,1,1).  Hal  ini  juga  akan  menjadi  acuan untuk  kecocokan  model  dengan  data,  dan pertimbangan  interpretasi  statistik  untuk menentukan  model  ARIMA  (2,0,2)  dapat dijadikan  acuan  prediksi  curah  hujan  di tahun 2023.

## 4.2 Hasil Prediksi
Tahap ini dilakukan dengan pengujian nilai RMSE  dan  MAPE  yang  didapatkan  dari  tiap model  ARIMA  yang  digunakan.  RMSE  dan MAPE adalah dua metrik evaluasi yang cocok
digunakan  sebagai  akurasi  dalam error peramalan curah hujan karena keduanya dapat mengukur  kesalahan  peramalan  dalam  satuan yang  sama  dengan  data  aktual.  RMSE mengukur seberapa dekat prediksi dengan nilai sebenarnya dalam satuan yang sama. Sedangkan  MAPE  mengukur  seberapa  akurat prediksi dalam persentase. Hasil model ARIMA dengan nilai RMSE dan MAPE yang baik akan dijadikan  sebagai  uji  prediksi  curah  hujan bulanan nantinya.
Tabel 7 Hasil Forecasting ARIMA FORECASTING Model RMSE MAPE ARIMA (1,1,1)  2.90444  6.75823 ARIMA (5,1,1)  2.91620  2.01636 ARIMA (2,0,2)  2.88337  0.59796
Berdasarkan  hasil  tabel  7,  maka  model ARIMA yang baik berdasarkan nilai RMSE dan MAPE  yang  terkecil  yaitu  model  ARIMA (2,0,2). Selanjutnya, peneliti akan menggunakan  model  ARIMA  (2,0,2)  sebagai uji prediksi curah hujan bulanan tahun 2023 di wilayah  Sleman.  Untuk  melihat  hasil  prediksi curah  hujan  bulanan  di tahun  2023 di  wilayah Sleman pada tabel 2.
Tabel 8 Data Hasil Prediksi Curah Hujan 2023 Sleman
Bulan Data Asli Tahun 2022 Hasil Prediksi ARIMA (2,0,2) Tahun 2023 Januari 272 439.125 Februari 323 431.957 Maret 631 372.515 April 379.5 276.580 Mei 457.5 169.592 Juni 269 79.909 Juli 6 31.287 Agustus 31 36.588 September 62 94.378 Oktober 541 189.316 November 537 296.223 Desember 382 386.765
Berdasarkan  tabel  8  hasil  prediksi  ARIMA (2,0,2)  tahun  2023  curah  hujan  bulanan  di wilayah  Sleman  menunjukkan  bahwa  akan memprediksi curah hujan tertinggi terjadi pada bulan  Januari  2023  yaitu  439  mm  dan memprediksi  curah  hujan terendah  pada  bulan Juli 2023 yaitu 31 mm.
Setalah  mendapatkan  model  prediksi  curah hujan  bulanan,  selanjutnya  memprediksi  masa penjadwalan tanam padi dan jagung di wilayah Sleman. Data hasil prediksi curah hujan akan di slice dan  dibagi  per  4  bulan  sesuai  masa pertumbuhan padi yaitu 110 hari – 130 hari (4 bulan).  Tanaman  padi  membutuhkan  rata-rata curah  hujan  200mm/bulan[12].  Hasil slice curah hujan per 4 bulan akan akan dijumlahkan kemudian  di  kurang  800mm/4bulan  sesuai kebutuhan curah hujan tanaman padi sehingga mendapatkan  hasil  tersebut.  Maka  dapat disimpulkan, tanaman  padi  tepat  di  tanam  dan panen  di  wilayah  Sleman  Yogyakarta  pada prakiraan bulan maret, april, mei dan juni (3).
Sedangkan,  masa  pertumbuhan  hingga panen  pada  tanaman  jagung  99  hari–109  hari bahkan  normal  121  hari  (4  bulan).  Tanaman jagung membutuhkan curah hujan selama masa tanam  hingga  panen  100mm-200mm/bulan dengan perairan yang merata[13]. Untuk masa penjadwalan  tanaman  pertanian  jagung,  hasil slice  curah  hujan  per  4  bulan  akan  akan dijumlahkan  kemudian  di  kurang  100mm– 200mm/bulan  atau  rata-rata  600mm/4bulan sesuai  kebutuhan  curah  hujan  tanaman  jagung sehingga  mendapatkan  hasil  tersebut.  Maka dapat disimpulkan, jagung cocok dimasa tanam hingga  panen  di  wilayah  Sleman  Yogyakarta pada  prakiraan  bulan  agustus,  september, oktober dan november (8).

## Gambar 8 Prediksi Penjadwalan Tanam Padi dan Jagung
Hasil gambar 8 menunjukan untuk penjadwalan  masa  tanam  padi  dan  jagung sesuai  hasil  prediksi  curah  hujan  yang  akan datang. Bar chart warna abu-abu menunjukkan prediksi curah hujan, bar chart  hijau menunjukkan  penjadwalan  masa  tanam  padi dan warna kuning menunjukkan masa penjadwalan masa tanam jagung.
Gambar 9 Penjadwalan Tanam Padi dan Jagung 2022
Hasil gambar 9 menunjukan untuk penjadwalan masa tanam padi dan jagung tahun 2022  memiliki  hasil  masa  tanam  yang  hampir serupa  dengan  hasil  forecasting  masa  tanam padi dan jagung di tahun 2023. Bar chart warna abu-abu menunjukkan prediksi curah hujan, bar chart  hijau  menunjukkan  penjadwalan  masa tanam padi bar chart warna kuning menunjukkan  masa  penjadwalan  masa  tanam jagung  dan  bar  chart  merah  masa  tanam  padi dan jagung yang memiliki masa tanam di bulan yang sama.

## 5. KESIMPULAN dan SARAN
a. Kesimpulan Berdasarkan hasil yang diperoleh pada penelitian ini, terdapat kesimpulan sebagai berikut.
1. Prediksi curah hujan bulanan di wilayah Sleman  menggunakan  model  ARIMA berdasarakan  dataset  dari  tahun  2017- 2022 mendapatkan hasil model ARIMA terbaik  dengan  model  ARIMA  (2,0,2) dengan  nilai  AIC  sebesar  926.642  dan nilai BIC sebesar 940.302.
2. Prediksi  curah  hujan  bulanan  dengan model  ARIMA  (2,0,2)  mendapatkan nilai Test RMSE yaitu 2.883374636010586  dan  nilai  Test
MAPE yaitu 0.5979602533713545.
3. Hasil  prediksi  curah  hujan  bulanan  di tahun  2023  dapat  menjadi  acuan  bagi para  petani  di  wilayah  Sleman  dalam memilih  penjadwalan  masa  tanam hingga  panen  untuk  tanaman  pertanian padi  prakiraan  bulan  maret,  april,  mei dan  juni  dan  tanaman  pertanian  jagung pada  prakiraan  bulan  pada  bulan agustus, september, oktober dan november 2023.
b. Saran
Penjadwalan  Masa  Tanam  Padi  Dan Jagung Berdasarkan Hasil Prediksi Menggunakan ARIMA Di Wilayah
Sleman,  memiliki  beberapa  saran  dari penulis, diantaranya sebagai berikut.
1.  Mencari  dan  mengumpulkan  lebih banyak  dataset  curah  hujan  yang  akan di  jadikan  sebagai  uji  train  dan  uji testing  agar  nilai  prediksi  yang ditentukan  bisa  lebih  maksimal  dan akurat.
2.  Menggunakan  banyak  variabel  cuaca yang digunakan sebagai nilai ukur yang lebih baik.
3.  Menguji dengan metode-metode
prediksi lainnya sebagai uji perbandingan untuk mendapatkan hasil dan nilai prediksi yang maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Jurnal et  al. , “Analisis Vegetasi Tumbuhan Liar Yang Berpotensi Sebagai Refugia Di Area Pertanian  Padi  Kecamatan  Jombang  Untuk Penyusunan E-Katalog,” vol. 3, no. 2, pp. 208– 211, 2023.
[2]  J.  Jurnal et  al. ,  “Rancang  Bangun  Alat Penyiraman  Dan  Pembasmi  Hama  Otomatis Tanaman Bayam Dengan Monitoring Berbasis Website  Pada,”  vol.  3,  no.  1,  pp.  178–183, 2023.
[3]  E.  T.  Wibowo,  “Pembangunan  Ekonomi Pertanian Digital Dalam Mendukung Ketahanan  Pangan  (Studi  di  Kabupaten Sleman:  Dinas  Pertanian,  Pangan,  dan
Perikanan,  Daerah  Istimewa  Yogyakarta),” J.
Ketahanan  Nas. ,  vol.  26,  no. 2,  p. 204,  2020, doi: 10.22146/jkn.57285.
[4]  BPS  Kabupaten  Sleman-Tanaman  Pangan,
“Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Sleman,”
34040.1702 ,
2022.
https://slemankab.bps.go.id/subject/53/tanama n-pangan.html#subjekViewTab3
(accessed Jun. 14, 2023).
[5]  M. Rizki Fardiansyah and R. Dwi Pramoedya,
“Analisis Lahan Pertanian Pada Daerah Fluvial Kecamatan Depok Kabupaten Sleman
Yogyakarta,” no. April, pp. 8–10, 2021.
[6]  R.  P.  Dhenanta  and  I.  B.  Kholifah,  “Prediksi Curah  Hujan  Bulanan  Kabupaten  Trenggalek Tahun  2022  dan  2023  Menggunakan  Metode ARIMA,” Semin. Nas. Off. Stat. , vol. 2022, no.
1, pp. 1135–1144, 2022, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1368.
[7]  D.  Larose  and  C.  Larose, Data  Mining  anda Predictive  Analytics .  Canada:  John  Wiley  &
Sons,  Inc.,  Hoboken,  New  Jersey  Published, 2005.
[8]  Herdianto,  “Prediksi  Prakiraan  Mahasisawa Baru  Jenjang  Masuk  Perkuliahan  Universitas Muhammadiyah  Gresik  Dengan  Metode Fuzzy,” pp. 6–26, 2013.
[9]  R. Hakim, D. Despa, and L. Hakim, “Prediksi Beban  Listrik  Jangka  Pendek  Menggunakan Metode  Autoregressive  Integrated  Moving Average (Arima),” Electrician , vol. 14, no. 1, pp. 26–33, 2020, doi: 10.23960/elc.v14n1.2143.
[10]  M.  P.  Sari,  “Penggunaan  Metode  ARIMA (Autoregressive  Integrated  Moving  Average) Untuk Prakiraan Penderita Pneumonia Balita di Kota  Semarang  Tahun  2019-2021,”  pp.  1–59, 2021.
[11]  E.  Tan  and  I.  Astuti,  “Metode  Autoregressive Integrated Moving Average untuk Meramalkan Penjualan,” EKOMABIS  J.  Ekon.  Manaj. Bisnis , vol. 1, no. 02, pp. 149–158, 2020, doi:
10.37366/ekomabis.v1i02.43.
[12]  Cybex  Pertanian,  “Budidaya  Tanaman  Padi,”
Cybex Pertanian , 2019. http://cybex.pertanian.go.id/artikel/65391/pan en-pada-tanaman-padi/  (accessed  Jun.  26, 2023).
[13]  Cybex Pertanian, “Budidaya tanaman jagung,” 2019.
http://cybex.pertanian.go.id/mobile/artikel/905 85/Cara-Tepat-Panen-Jagung-Manis/
(accessed Jun. 26, 2023).