Vol 2, No 6, November 2021, Hal 373-377 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Analisa Dan Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Jumlah Material Bangunan Menggunakan Algoritma Autoreggresive Intergrated Moving Average (ARIMA)

## Ester Mangisi Tumanggor
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: melati@gmail.com
Abstrak− Prediksi (Forecasting) dilakukan hampir oleh semua orang, baik itu pemerintah, pengusaha, maupun orang awam. Masalah yang diramalkan pun bervariasi, seperti perkiraan curah hujan, kemungkinan pemenang dalam pemilihan presiden, skor pertandingan, jumlah penjualan  ataupun  tingkat  inflasi.  Metode  ARIMA  adalah  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengatasi  sesuatu  hal  yang berhubungan dengan deret dan situasi peramalan. Perlu dipahami bahwa ARIMA sangat baik ketepatannya dalam ramalan. ARIMA adalah suaru  metode  yang  dikembangkan  oleh  Box-Jenkins  merupakan  gabungan  antara  metode  proyeksi,  metode  regresi  dan  metode dekomposisi. Metode ARIMA hanya menggunakan satu variabel sebagai dasar untuk melakukan prediksi sehingga dalam model ini tidak ada istilah variabel bebas yang digunakan untuk memprediksi nilai variabel tergantung. Model ini menggunakan nilai -nilai pada masa lampau dan sekarang sebagai dasar prediksi. Oleh karena itu, sangat tepat untuk digunakan dalam memprediksi.

## Kata Kunci : Prediksi; Material; ARIMA
Abstract− Prediction  (Forecasting)  is  done  by  almost  everyone,  be  it  the  government,  businessmen,  or  ordinary  people.  Forecasted problems also vary, such as forecasted rainfall, possible winners in the presidential election, game scores, sales numbers or inflation rates. The  ARIMA  method is  one  method  that  can  be used  to  overcome  something  related to  series  and  forecasting  situations.  It  should  be understood that ARIMA is very good at forecasting. ARIMA is a method developed by Box-Jenkins which is a combination of projection method, regression method and decomposition method. The ARIMA method only uses one variable as the basis for making predictions so that in this model there is no independent variable term used to predict the value of the dependent variable. This model uses values in the past and present as a basis for prediction. Therefore, it is very appropriate to use in predicting.
Keywords: Prediction; Material; ARIMA

## 1. PENDAHULUAN
Sebuah perusahaan didirikan mempunyai  tujuan untuk  menghasilkan barang dan jasa yang menjadi  kebutuhan konsumen dan  sekaligus  untuk  mendapatkan  keuntungan  dari  usaha  tersebut.  Selain  untuk  mendapatkan  keuntungan  juga  bertujuan untuk membantu pemerintah dalam mengurangi angka pengangguran dengan membuka lapangan pekerjaan serta bertujuan untuk  mempertahankan  dan  meningkatkan  kelangsungan  hidup  perusahaaan  di  masa  mendatang.  Untuk  mewujudkan  itu semua, pemimpin perusahaan harus menetapkan suatu kebijakan yang tepat dalam mengelolah perusahaan.
Wiraland Property Group adalah perusahaan yang bergerak dibidang real estate development yang  berkantor  pusat Jl. T. Amir Hamzah Blok A No. 1A- 1B, Medan 20114 Sumatera Utara, Indonesia dan kini melebarkan  sayapnya ke ibu kota  Jakarta  dan  Batam.  Perusahaan  Wiraland  Property  Group  berkembang  bersama  partnernya,  Harun  Widjaja,  Michael Wirawan merintis Wiraland dengan komitmen untuk  memberikan yang terbaik kepada pelanggan, baik  dari segi  kualitas, fungsi  maupun  inovasi.  Dengan background pengalaman  lebih  dari  15  tahun  di  bisnis real  estate ,  Wiraland  selain mengembangkan area hunian dan komersial yang sehat juga mempunyai misi untuk memberikan nilai tambah pada setiap proyeknya demi membangun komunitas masyarakat dalam lingkungan yang hijau dan asri.
Persediaan material atau bahan baku selalu terjadi pada pelaksanaan suatu  proyek konstruksi. Memiliki  persediaan material  yang  terlalu  berlebihan  akan  mengakibatkan  berkurangnya  benefit  dari    suatu    perusahaan.    Sebaliknya    jika persediaan  material  mengalami  kekurangan  di dalam  suatu  tahap  pelaksanaan  proyek  konstruksi  maka  kelancaran pelaksanaan  akan terganggu  sehingga  berakibat  waktu  penyelesaian  proyek  bergeser  dan  menjadi  tidak tepat  waktu. Terlihat  jelas  bahwa  biaya-biaya  yang  dikeluarkan  untuk  mengadakan suatu persediaan material  ternyata cukup besar dan sering hal ini luput dari perhatian pihak pelaksana proyek.
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Djoni Hatidja (2015) yang berjudul “Penerapan Model Arima Untuk Memprediksi Harga Saham PT. Telkom Tbk”, mengatakan bahwa kemampuan  untuk  memprediksi  atau forecast merupakan salah satu teknik analisis yang bisa membantu para pelaku pasar modal untuk  menentukan  dasar  pengambilan keputusan stategis  yang  bisa  memberikan mereka  keuntungan.  Suatu  pendugaan secara ilmiah  terhadap  masa depan akan  jauh lebih berarti  ketimbang  pendugaan  hanya mengandalkan intuisi  saja [1]. Peramalan ( Forecasting) didefinisikan sebagai alat atau teknik untuk memprediksi atau memperkirakan suatu nilai pada masa yang akan datang dengan memperhatikan data atau informasi yang relevan, baik data atau informasi masa lalu maupun data atau informasi saat ini [2]. Prediksi juga sering di lakukan pada ramalan atau prediksi penjualan atau sales forecasting . Definisi dari ramalan atau prediksi penjualan berarti menentukan  perkiraan  besarnya  volume  penjualan  pada  waktu  yang  akan  datang.  Untuk  memprediksi  jumlah  material bangunan pada perusahaan property group menggunakan algoritma ARIMA.
ARIMA  adalah  metode  yang  dikembangkan  oleh  Box  dan  Jenkins  sehingga  disebut  ARIMA  Box-Jenkins. Autoregressive  integrated  moving  average (ARIMA)  merupakan  salah  satu  teknik  analisis  derat  waktu  yang  banyak digunakan  untuk peramalan  data  masa  depan.  Model  ARIMA  secara  penuh mengabaikan independen  variabel  dalam
Vol 2, No 6, November 2021, Hal 373-377 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
membuat peramalan.  ARIMA menggunakan  nilai masa  lalu  dan  sekarang  dari  variabel dependen  untuk  menghasilkan peramalan  jangka  pendek  yang  akurat [3].
Adanya prediksi maka perusahaan dapat mencapai tujuan serta pengambilan keputusan. Prediksi dilakukan dengan melihat data penjualan sebelumnya

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Prediksi
Setiap  perusahaan  selalu  menghadapi  masa  depan  dalam  aktivitasnya,  guna  mencapai  misinya.  Oleh  karenanya  semua perusahaan  dituntut  untuk  memperkirakan  atau  meramalkan  besarnya  permintaan  pelanggan  akan  produknya.  Peramalan permintaan merupakan usaha untuk mengetahui jumlah produk atau sekelompok produk di masa yang akan datang dalam kendala  atau  kondisi  tertentu  serta  untuk  mengurangi  resiko  atau  ketidakpastian  yang  dihadapi.  Peramalan  ( forecasting ) adalah : seni dan ilmu untuk memprediksi kejadian di masa mendatang”. Peramalan atau prediksi dalam dunia bisnis dapat diganti dengan istilah proyeksi. Kegunaan dari peramalan adalah dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada waktu keputusan itu dilaksanakan. Apabila peramalan dilakukan kurang tepat, maka keputusan akan kurang baik pula, sehingga diperlukan suatu kemampuan menguasai teknik dan metode secara benar [3].

## 2.2  Metode ARIMA
Moving Average sering  juga disebut  model rata-rata bergerak terpadu autoregresif. Model moving average (MA) pertama kali digunakan oleh Slutzky pada tahun 1973. Akan tetapi Wold lah pada tahun 1938 yang menghasilkan dasar-dasar teoritis dari  proses  kombinasi  ARMA.  Wold  membentuk  model  MA  yang  dikembangkan  pada  tiga  arah  identifikasi  efisien  dan prosedur  penaksiran  (untuk  proses  AR  dan  MA).  Sedangkan  menurut  pendapat  Victor  E.  McGee  defines  dari  Moving Average adalah terdapat dua arti berbeda untuk istilah ini, yang pertama untuk deret berkala kita dapat definisikan rata-rata bergerak ordo K sebagai nilai rata-rata dari K pengamatan terakhir. Kedua dalam pemodelan MA adalah “rata-rata bergerak” dan berarti bahwa nilai deret berkala pada waktu dipengaruhi oleh unsur kesalahan pada saat ini dan mungkin  unsur kesalahan terbobot pada masa lalu.  Model Ma merupakan model yang menggambarkan bahwa variabel tersebut dipengaruhi oleh nilai residual waktu yang lampau. Dengan demikian model MA pada prinsipnya sama dengan model regresi tetapi yang bertindak sebagai variabel bebas adalah variabel residual periode sebelumnya. Model umum dari Moving Average (MA) adalah sebagai berikut [2]:
q t q t t t t e m t m e m e c Y − − − + + − − + = ..... 2 2 1 1 .. (1)
Di mana:
Y t = Nilai variabel dependen pada waktu t e = Konstanta e t = Nilai residual pada period ke t m 1 ,m 2 ,m 3 = Koefisien atau parameter dari model Moving Average e t-1 ,e t-2 ,e t-q’ = Nilai residual sebelumnya ( lag )
Besarnya  orde  model  moving  average  tergantung  pada  jumlah  lag  residual  yang  dimasukkan  ke  dalam  model persamaan. Untuk lebih jelasnya, lihat model berikut ini:
1 1 − − + = t t t e m e c Y (2)
Model tersebut merupakan model MA orde 1 atau ARIMA (0,0,1).
2 2 1 1 − − − − + = t t t t e m e m e c Y (3)
Model tersebut merupakan model MA orde 2, atau ARIMA (0,0,2).

## 2.2.1   Model Campuran ARIMA
ARIMA  merupakan  kepanjangan  dari Autoregressive  Integrated  Moving  Average dimana  metode  ini  diterapkan  untuk analisis deret berkala, peramalan dan pengendalian. Dikembangkan oleh George Box dan Gwilym Jenkins sehingga disebut ARIMA Box-Jenkins. Metode ARIMA merupakan metode proyeksi yang merupakan gabungan antara metode pemulusan, metode regresi dan metode dekomposisi (Suliyanto, SE, M.Si, “Teknik Proyeksi Bisnis Teori dan Aplikasi dengan Microsoft Excel, 2008 : 365). Model ARIMA merupakan kombinasi dari model AR dan model MA sehingga dalam model ini yang menjadi variabel bebas adalah nilai sebelumnya dari variabel dependen (lag) dan nilai residual periode sebelumnya.
t q t q t t p t p t t t e e m e m e m Y b Y b Y b a Y + − −
− − + + + = − − − − − − ..... .... 2 2 1 1 2 2 1 1 (4)
Peramalan dengan menggunakan ARIMA dilakukan melalui lima tahapan, yaitu :
1. Pemeriksaaan kestasioneran data
2. Pengidentifikasian model
3. Pengestimasikan parameter model
4. Pengujian model, dan
Vol 2, No 6, November 2021, Hal 373-377 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 5. Penggunaan model

## 2.3.2  Kestasioneran Data
Kestasioneran data dapat diperiksa dengan analisa autokorelasi dan autokorelasi parsial. Data yang dianalisa dalam model ARIMA Box-Jenkins adalah data yang bersifat stasioner yaitu data yang rata-rata dan variansinya relative konstan dari satu periode ke periode selanjutnya. Autokorelasi-autokorelasi dari data yang tidak stasioner berbeda secara signifikan dari nol dan mengecil secara perlahan membentuk garis lurus, sedangkan Autokorelasi-autokorelasi dari data yang stasioner mengecil secara drastis membentuk garis lengkung kearah nol setelah periode kedua atau ketiga. Jadi bila autokorelasi pada periode satu, dua maupun periode ketiga tergolong signifikan sedangkan autokorelasi-autokorelasi pada periode lainnya tergolong tidak signifikan, maka datanya bersifat stasioner.

## 2.3.3  Tahap Identifikasi Model
Fungsi autokorelasi dan fungsi autokorelasi parsial dapat digunakan untuk mengetahui cirri, pola data dan jenis data, sehingga fungsi  autokorelasi dan fungsi  autokorelasi  parsial dapat memenuhi maksud untuk mengidentifikasi  suatu  model tentative atau model sementara yang dapat disesuaikan dengan data. Atau dengan kata lain fungsi autokorelasi dan autokorelasi parsial yang melebihi batas interval penerimaan dapat digunakan untuk mengidentifikasi model ARIMA Box-Jenkins.

## 2.3.4  Fungsi Autokorelasi
Koefisien autokorelasi adalah menyatakan hubungan atau asosiasi antara nilai-nilai variabel Y t dengan variabel Y t-k . Menurut Pindyck dan Rubinfield (1981) secara matematis rumus untuk koefisien autokorelasi dapat dituliskan dengan rumus seperti persamaan sebagai berikut :
Koefisien autokorelasi dilambangkan dengan 𝑟 𝑘 , sementara koefisien autokorelasi dilambangkan dengan 𝑟 𝑘 " . Untuk menghitung  autokorelasi  parsial  harus  dihitung  terlebih  dahulu  koefesien  autokorelasinya.  Koefisien  autokorelasi  dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut:
  = − − = − − −       −       −       − = n t t k n t k t t k Y Y Y Y Y Y r 1 2 1 (5)
Di mana: r k = Koefisien autokorelasi tingkat  k Y t = Nilai observasi pada waktu t Y t-k = Nilai observasi pada k periode sebelumnya (t-k)
Y − = Nilai rata-rata serial data
y = Y t - Y −
Koefisien  autokorelasi perlu diuji untuk menentukan apakah secara statistik nilainya berbeda secara signifikan dari nol atau tidak. Nilai Standat Error  (SE) dari nilai r k adalah :
      = n SE rk 1 (6)               − n Z n Z r k 1 1
(7) 96 , 1 1 96 , 1         − r k n
(8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Persediaan  material  atau  bahan  baku selalu  terjadi  pada  pelaksanaan  suatu  proyek konstruksi.  Persediaan  material yang  tidak terkontrol  sering  menjadi  kendala  dalam pelaksanaan suatu proyek konstruksi.  Memiliki persediaan material yang  terlalu  berlebihan  akan  mengakibatkan  berkurangnya  benefit   dari    suatu    perusahaan.   Hal    ini  disebabkan   karena terjadi  peningkatan  yang signifikan  terhadap  biaya  penyimpanannya.

## 3.1 Data Rencana Anggaran dan Biaya
Pada    bagian    ini    akan   dilakukan    perhitungan   kebutuhan    bahan    untuk    1   (satu)    unit  perumahan    tipe    Ascot,    dan selanjutnya  dihitung  keseluruhan  total kebutuhan bahan untuk 25 (dua puluh lima) unit tinjauan. Adapun jumlah material dan biaya dapat dilihat pada tahapan dibawah ini:
Vol 2, No 6, November 2021, Hal 373-377 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Gambar 1. Rencana Anggaran dan Biaya

## 3.2 Penerapan Metode ARIMA
Pada perhitungan ARIMA terlihat ukuran sampel percobaan N =3, Semen = 23,642 sak, pasir = 2,278 m 3 , kerikil = 4,86 Data aktual 𝑌 𝑡 = 23,642, 2,278, dan 4,86 maka,
Dimana :
𝑁 = banyaknya data ∑ 𝑌 𝑡 = 30,78 𝑁 𝑡=1 adalah jumlah ataupun total keseluruhan dari data aktual ∑ 𝑌 𝑡 2 𝑁 𝑡=1 = 947,40 adalah hasil perpangkatan dari masing-masing data aktual
(∑ 𝑌 𝑡 𝑁 𝑡=1 ) 2 = 9897582
adalah hasil perpangkatan dari total data aktual sehingga :
𝑁' = ( 20√𝑁 ∑ 𝑌 𝑡 2 − (∑ 𝑌 𝑡 2 𝑁 𝑡=1 ) 𝑁 𝑡=1 ∑ 𝑌 𝑡 𝑁 𝑡=1 2 ) 2 𝑁' = ( 20√5(947,40) − (30,78) 2 30,78 ) 2
𝑁' = ( 20√4743 − 947 30,78 ) 2
𝑁' = ( 20√3796 30,78 ) 2
𝑁' = ( 849,21 30,78 ) 2
𝑁' = (27,58) 2 = 760,6564
Untuk menghitung nilai koefisien autokorelasi dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑟 𝑘 = ∑ (𝑌 𝑡 −𝑌 − )(𝑌 𝑡+𝑘 −𝑌 − ) 𝑛−𝑘 𝑡=1
∑ (𝑌 𝑡 −𝑌 − ) 2 𝑛 𝑡=1
Dengan : 100 . 96 947,40 78 , 30 3 2 1 1 2 1 =       = = =    = = = N t t N t t N t t Y Y Y N
Vol 2, No 6, November 2021, Hal 373-377 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
𝑌 − = ∑ 𝑌 𝑡 𝑛 𝑡=1 𝑛 Maka :
𝑌 − = 23,642 + 2,278 + 4,86 3
𝑌 − = 30,78 3 𝑌 − = 10,26
Berikut bentuk penerapan metode ARIMA pada program SPSS.
Gambar 2. Tampilan Output Hasil Analisis Model ARIMA (1, 0 , 0)
Setelah tahapan Model  (1, 0, 0) maka dengan cara yang sama lakukan terhadap model ARIMA (0, 0, 1) dan model ARIMA (1, 0,1 ). Dengan menggunakan forecast atau prediksi menggunakan tools SPSS , maka di peroleh model yang tepat, nilai estimasi parameter dan nilai MSE terkecil sehingga diketahui penggunaan model yang tepat untuk peramalan. nilai MSE model ARIMA (1, 0, 0) sebesar 26.124, nilai MSE model ARIMA (0, 0, 1) sebesar 21.525 dan nilai MSE  model ARIMA (1, 0,1 ) sebesar 26.553. terlihat bahwa yang memiliki nilai MSE terkecil yaitu model ARIMA (0, 0 ,1).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  penerapan  model  ARIMA  dengan  data jumlah material bangunan disimpulkan bahwa data jumlah material bangunan sudah stasioner tidak perlu dilakukan proses pembedaan ( differencing ). Dari  plot  nilai  koefisien autokorelasi  dan nilai  koefisien autokorelasi  data asli memperlihatkan juga bahwa data sudah stasioner . Selanjutnya dengan memperhatikan plot nilai koefisien autokorelasi untuk mengidentifikasi proses Moving Average (MA (q) = 1), plot nilai koefisien autokorelasi parsial untuk mengidentifikasi proses Autoregressive (AR (p) = 1), sehingga diperoleh tiga model ARIMA yakni ARIMA (1, 0 , 0), ARIMA (0, 0, 1) dan ARIMA (1, 0, 1). Metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  diterapkan  dalam  aplikasi SPSS .  Hasil  prediksi  didapatkan  setelah menginput data penjualan yang telah disimpan dalam excel , kemuadian data tersebut diimport ke dalam SPSS.

## REFERENCES
[1] D. Nachrowi, 2004, “Teknik Pengambilan Serta Teknik Analisis Dan Pengolahan Data Menggunakan Paket Program LINDO dan SPSS”, Penerbit: Gramedia Widiasaran Indonesia, Jakarta. [2]   Herawaty,  Rita,  2016, “Penerapan  Autoregressive  Integred  Moving  Average  (ARIMA)  Pada  Peramalan  Produksi  Kedelai  di Sumatera Utara” jurnal Agribisnis Sumatera Utara, Vol. 9, No.2
[3] Hatimah, Isnul, dkk, 2013, “Perbandingan Metode Double Moving Average dan  Pemulusan Eksponensial Ganda dari Holt dalam Peramalan Harga Saham”, Jurnal Eksponensial, Vol. 4, No. 1
[4] S S. Ulyanto, 2009,” Pedoman Analisis Data Dengan SPSS ”, Candi Gebang Permai Blok R/6, Yogyakarta.