Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 9 No. 2, Desember 2017, hal. 95-110 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422; https://jmpunsoed.com/

## METODE SSA PADA DATA PRODUKSI PERIKANAN TANGKAP DI PROVINSI JAWA BARAT

## Fadhilah Fitri
Program Studi Magister Statistika Terapan, Universitas Padjadjaran fadhilahfitri14@gmail.com

## Nurul Fiskia Gamayanti
Program Studi Magister Statistika Terapan, Universitas Padjadjaran

## Gumgum Darmawan
Program Studi Magister Statistika Terapan, Universitas Padjadjaran
ABSTRACT. Indonesia  is  an  archipelagic  country  where  2/3  of  its  territory  is ocean.  The  vastness  of  Indonesia's  oceans  is  expected  to  produce  abundant  sea products  that  can  meet  the  needs  of  Indonesian  consumers,  especially  fish. Adequacy of the amount of fish consumption can be assessed through the number of  fish  catch.  Based  on  data  at  the  Ministry  of  Marine  Affairs  and  Fisheries  in 2015,  West  Java  has  a  low  growth  of  fish  consumption,  6.05%  in  2010-2014. Therefore,  it  is  necessary  to  forecast  the  results  of  fish  catch  for  several  years ahead  so  it  can  be  known  whether  the  provision  of  fish  consumption  will  be fulfilled or not. One method that can be used is Singular Spectrum Analysis (SSA). The SSA method is a flexible method because it uses a nonparametric approach. That is, in its application, this method does not require the model specification of time  series  data,  as  well  as  parametric  assumptions.  Forecasting  accuracy  of  a method  is  said  to  be good if it has a MAPE  value less than  20%. MAPE  of  SSA method forecast is 6.19% so that SSA method is suitable for forecasting of capture fishery production in  West  Java Province.  The forecast  for  fishery production in West  Java  Province  in  2015  for  the first,  second,  third,  and  fourth  quarter  were 53,978.49 Ton, 54,406.91 Ton, 50,889.11 Ton, and 56,896.96 Ton, respectively.
Keywords : Capture fisheries, SSA, MAPE
ABSTRAK. Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  di  mana  2/3  wilayahnya merupakan lautan. Luasnya daerah lautan Indonesia diharapkan dapat memberikan hasil laut  yang  berlimpah  sehingga  dapat  memenuhi  kebutuhan  konsumsi  masyarakat Indonesia,  khususnya  ikan.  Kecukupan  jumlah  penyediaan  konsumsi  ikan  dapat  dinilai salah  satunya  melalui  jumlah  hasil  tangkap  ikan.  Berdasarkan  data  pada  Kementerian Kelautan  dan  Perikanan  tahun  2015,  Jawa  Barat  merupakan  salah  satu  provinsi  yang memiliki  pertumbuhan  penyediaan  konsumsi  ikan  yang  rendah  yaitu  6.05%  pada  tahun 2010–2014.    Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  peramalan  mengenai  hasil  tangkap  ikan untuk  beberapa  tahun  ke  depan  sehingga  dapat  diketahui  apakah  penyediaan  konsumsi ikan akan tercukupi atau tidak. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Singular
96                                                                                                            Fadhilah Fitri d.k.k.
Spectrum  Analysis (SSA).  Metode  SSA  merupakan  metode  yang  fleksibel  karena menggunakan pendekatan non-parametrik. Artinya, dalam pengaplikasiannya, metode ini tidak  membutuhkan  spesifikasi  model  dari  data  deret  waktu,  serta  asumsi-asumsi parametrik.  Akurasi  peramalan  sebuah  metode  dikatakan  baik  apabila  memiliki  nilai MAPE  kurang  dari  20%.  MAPE  dari  ramalan  metode  SSA  adalah  6.19%  sehingga metode  SSA  cocok  digunakan  pada  peramalan  produksi  perikanan  tangkap  di  Provinsi Jawa  Barat.  Hasil  ramalan  untuk  produksi  perikanan  tangkap  di  Provinsi  Jawa  Barat tahun 2015 untuk kuartal I adalah 53.978,49 Ton, kuartal II adalah 54.406,91 Ton, kuartal III adalah 50.889,11 Ton, dan kuartal IV adalah 56.896,96 Ton.
Kata Kunci : Perikanan tangkap, SSA, MAPE.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  dimana  2/3  wilayahnya merupakan  lautan.  Daerah  lautan  Indonesia  yang  luas  diharapkan  dapat menghasilkan  hasil  laut  yang  sangat  berlimpah  sehingga  dapat  memenuhi kebutuhan masyarakat Indonesia dalam mengkonsumsi hasil laut khususnya ikan. Ikan merupakan salah satu hasil laut yang merupakan sumber protein hewani bagi masyarakat  Indonesia.  Namun  kenyataannya,  tingkat  konsumsi  ikan  masyarakat Indonesia masih rendah jika dibandingkan dengan negara–negara maju lainnya.
Jumlah penyediaan konsumsi ikan diharapkan lebih besar daripada tingkat konsumsi  ikan  dan  diikuti  dengan trend naik  untuk  setiap  tahunnya.  Pada  lima tahun terakhir, terjadi peningkatan yang cukup signifikan terhadap konsumsi ikan masyarakat Indonesia. Hal ini tidak terlepas dari dukungan berbagai pihak dalam mensosialisasikan  pentingnya  mengkonsumsi  ikan  kepada  masyarakat.  Sehingga diharapkan ke depannya jumlah penyediaan konsumsi ikan akan selalu mencukupi permintaan  masyarakat.  Kecukupan  jumlah  penyediaan  konsumsi  ikan  dapat dinilai salah satunya melalui jumlah hasil tangkap ikan di laut.
Berdasarkan  data  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  pada  tahun  2015, Jawa  Barat  merupakan  salah  satu  provinsi  yang  memiliki  pertumbuhan penyediaan  konsumsi  ikan  yang  rendah  yaitu  6.05%  dari  tahun  2010  –  2014. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  peramalan  terhadap  hasil  tangkap  ikan  di Provinsi  Jawa  Barat  di  tahun-tahun  berikutnya  sehingga  dapat  diketahui  apakah ketersediaan ikan akan memenuhi kebutuhan konsumsi masyarakat atau tidak.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah  metode Singular Spectrum Analysis (SSA). Metode SSA merupakan metode yang fleksibel karena menggunakan  pendekatan  non-parametrik.  Artinya,  dalam  pengaplikasiannya, metode  ini  tidak  membutuhkan  spesifikasi  model  dari  data  deret  waktu,  serta asumsi-asumsi  parametric,  sehingga  diharapkan  metode  SSA  dapat  memberikan hasil  peramalan  yang  akurat.  Namun,  data  yang  digunakan  harus  memiliki  efek musiman.
Jumlah  hasil  tangkap  ikan  di  Provinsi  Jawa  Barat  ini  sebelumnya  juga pernah  diramalkan  menggunakan Autoregressive  Distributed  Lag  Modelling (ARDL) dengan melibatkan curah hujan sebagai variabel bebas (Fitri, 2016). Pada penelitian  tersebut  didapatkan  nilai  keakuratan  model,  dalam  hal  ini  penulis menggunakan MAPE, yaitu sebesar 16.21%.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang diambil dari Dinas Perikanan dan Kelautan Provinsi Jawa Barat dari kuartal satu tahun 2004 sampai dengan kuartal empat tahun 2014.

## 2.2   Algoritma Singular Spectrum Analysis
Singular  Spectrum  Analysis adalah  suatu  teknik  nonparametrik  yang digunakan  untuk  mengamati  suatu  data  deret  waktu  yang  tidak  linier,  tidak stasioner,  dan  memiliki  sifat  berubah-ubah  setiap  saat  ataupun  sementara  (Khan dan Poskitt, 2011).

## 2.2.1   Dekomposisi
Dekomposisi adalah tahapan  awal  pada Singular Spectrum  Analysis yang melibatkan  komponen trend ,  musiman,  siklis,  dan error pada  peramalan. Dekomposisi  terdiri  dari  dua  tahapan  yaitu embedding dan Singular  Value Decomposition (SVD).
98                                                                                                            Fadhilah Fitri d.k.k.

## 2.2.1.1 Embedding
Embedding adalah tahapan di mana data deret waktu awal diubah menjadi matriks trajectory , maksudnya mengubah data awal yang berupa data satu dimensi menjadi data berbentuk multidimensi. Matriks trajectory memiliki dimensi L x K , di mana L merupakan window length menjadi baris matriks, sedangkan K= N-L+1 menjadi kolom matriks. Rentang pemilihan nilai L adalah , serta asumsi bahwa data deret waktu sepanjang periode N tidak mengandung data hilang, serta { } (Golyandina, 2001).
Matriks trajectory ( ) yang terbentuk merupakan matriks Hankel. Matriks Hankel  adalah  matriks  yang  semua  elemen  di  sepanjang  diagonal
konstan. Matriks trajectory dapat ditulis sebagai berikut:
[ ] (1)

## 2.2.1.2 Singular Value Decomposition
Singular  Value  Decomposition bertujuan  untuk  memperoleh  pemisahan komponen  dalam  dekomposisi  dari  data  deret  waktu. Singular  Value Decomposition pada penerapannya memiliki kesamaan dengan analisis komponen utama  ( principal  component  analysis )  yaitu  bersifat  untuk  mereduksi  komponen dari data awal serta mengurangi dimensi.
Singular  Value  Decomposition dimulai  dengan  menentukan  nilai
eigenvalue ( )  dari  matriks di  mana , serta eigenvector ( )  dari  matriks  S  tersebut. Singular  Value Decomposition pada Matriks trajectory akan menghasilkan:
. (2)
di mana
:  matriks ortonormal
:  matriks diagonal orde L
√ : matriks ortonormal bujursangkar
sehingga menghasilkan:
∑ √ (3) dengan dan { } .
Ketiga  komponen  dalam  matriks yaitu singular  value ( √ ), eigenvector ( ) , dan principal  component ( )  disebut eigentriple ke- i dari Singular Value Decomposition . Selanjutnya, Singular Value Decomposition untuk trajectory matrix dapat dituliskan sebagai berikut:
(4)

## 2.2.2   Rekonstruksi
Rekonstruksi  adalah  tahapan  di  mana  data  direkonstruksi  menjadi  data deret  waktu  yang  baru  berdasarkan  nilai-nilai  yang  diperoleh  pada  tahap sebelumya  pada  tahap  dekomposisi  melalui  proses grouping dan diagonal averaging .

## 2.2.2.1 Grouping
Grouping adalah  tahapan  pemisahan  komponen-komponen  aditif  seperti trend , seasonal ,  bulanan,  dan noise yang  terdapat  pada  data  deret  waktu.  Proses grouping dilakukan  dengan  cara  mengelompokkan  set-set  indeks  {1,2,... d } menjadi m subset  yang  dapat  dilambangkan  dengan
yang selanjutnya  membentuk  matriks  yang  didasarkan  pada Singular  Value Decomposition untuk trajectory matrix sebagai berikut:
(5)
Tahapan untuk memilih set
disebut dengan eigentriple grouping.

## 2.2.2.2 Diagonal Averaging
Diagonal averaging merupakan tahapan terakhir  pada Singular Spectrum Analysis . Tahapan diagonal averaging ini adalah tahapan merekonstruksi masing- masing  matriks  yang  terdapat  pada  matriks menjadi  data  deret  waktu  yang baru dengan panjang N.
100                                                                                                           Fadhilah Fitri d.k.k.
Misalkan  matriks .  Matriks Y diubah menjadi deret waktu melalui diagonal averaging yaitu:
{ ∑ ∑ ∑ (6) dengan {
dan merupakan  rata-rata  dari  elemen  matriks  di sepanjang  diagonal .  Untuk akan  dihasilkan  bahwa , akan  dihasilkan bahwa , dan seterusnya.

## 2.2.3   Peramalan
Peramalan  hasil  tangkap  ikan  di  daerah  Jawa  Barat  menggunakan R- forecasting .  Peramalan R-Forecasting berkaitan  dengan  penaksiran Linier Recurrent  Formula (LRF);  yaitu
yang  merupakan eigenvectors yang diperoleh  dari  tahapan  SVD.  Apabila  dimisalkan  U  =
,
,  dan adalah  komponen  terakhir  dari eigenvectors U atau  dapat  ditulis maka  koefisien  LRF  dapat  dihitung  menggunakan persamaan
= U = ∑ (7) dengan ∑
.
Data  deret  waktu  yang  digunakan  pada R-forecasting merupakan  hasil rekonstruksi  yang  diperoleh  dari diagonal  averaging. Langkah  selanjutnya  yaitu menentukan M buah titik baru untuk diramalkan. Sehingga deret hasil peramalan dapat ditunjukkan oleh
(8) Hasil peramalan diperoleh berdasarkan
{ ̅ ∑ (9)

## 2.3  Menentukan Akurasi Peramalan

## 2.3.1  Ukuran Akurasi MAPE
Akurasi  peramalan pada  penelitian ini menggunakan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
∑ |( )     |
(10)
dengan
: data deret waktu aktual
: data hasil peramalan
Ketika  menganalisis  kesalahan  suatu  metode  peramalan  yang  digunakan, sebaiknya  MAPE  dihitung  karena  lebih  mudah  untuk  diinterpretasikan  nilainya yang  merupakan  presentase  dari  keseluruhan.  Interpretasi  nilai  MAPE  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Interpretasi Nilai MAPE MAPE Interpretasi < 10 Peramalan dengan akurasi tinggi 10 – 20 Peramalan yang baik 20 – 30 Peramalan yang layak > 50 Peramalan yang tidak akurat (Sumber: Lewis, 1982)

## 2.3.2  Ukuran Akurasi Tracking Signal
Salah  satu  alat  pengukuran  akurasi  peramalan  lainnya  untuk  data  deret waktu  adalah nilai tracking signal . Tracking  signal adalah ukuran toleransi  yang
102                                                                                                           Fadhilah Fitri d.k.k.
dapat  digunakan  untuk  menentukan  kemungkinan  apakah  hasil  dari  peramalan dapat  digunakan.  Batas  toleransi  dari  nilai tracking  signal yang  dapat    diterima yaitu ± 5 (Bovas dan Ledolter,1983).
∑ ∑ |  | (11)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perhitungan Window Length (Nilai L )
Penentuan window  length (nilai L )  sangatlah  penting  dalam  metode Singular  Spectrum  Analysis (SSA). Window  length (nilai L )  merupakan  dimensi dari  matriks trajectory dari  data.    Pada  penelitian  ini  penetuan Window  length (nilai L )  dilakukan  berdasarkan  proses trial and  error. Dari  44  data  yang  ada, dilakukan pengecekan trial and error sehingga mendapatkan nilai L yang sesuai.

## 3.2 Dekomposisi
Tahapan dekomposisi melibatkan 2 tahapan  yaitu tahapan embeddin g dan Singular Value Decomposition.
a. Embedding
Tahapan embedding adalah  tahapan  dimana  data  awal  yang  berupa data  satu  dimensi  diubah  menjadi  sebuah  data  yang  berbentuk multidimensi  hal  ini  dilakukan  dengan  cara  membentuk  matriks trajectory yang  berdimensi . Pada penelitian ini Window length (nilai L )  yang  digunakan  adalah  20  yang  didapatkan  dari  hasil trial
and error .  Sehingga  nilai
. Matriks trajectory yang  akan  terbentuk  berdimensi .  Bentuk
matriks trajectory -nya adalah sebagai berikut:
[
]
b. Singular Value Decomposition
Matriks trajectory yang  dihasilkan  pada  proses embedding sebelumnya  kemudian  digunakan  untuk  memperoleh  nilai-nilai eigentriple yang dibutuhkan pada tahap singular value decomposition .
Langkah  awal  yang dilakukan  pada  tahapan SVD adalah membentuk matriks .  Langkah  selanjutnya  adalah  memperoleh  nilai- nilai eigentriple:
- Singular Value ( √ )
Singular  value merupakan  hasil  dari  akar  kuadrat eigenvalue pada matriks .  Nilai eigenvalue dan singular  value yang diperoleh adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Nilai Eigenvalues dan Singular Values No. Eigenvalues Singular Values 1 792368147881 890150.632 2 1747884039 41807.703 20 2570713 1603.344 - Eigenvector ( )
Setelah  mendapatkan  nilai singular  value maka  selanjutnya dilanjutkan  ke  tahap  perhitungan nilai  eigenvector .  Tahapan  ini bertujuan untuk mempermudah pemilihan karakteristik dari data. Dari hasil perhitungan didapatkan nilai eigenvector sebagai berikut :
Tabel 3. Nilai Eigenvectors
No. 1 -0.2092041    0.30868142    0.009424004 0.08707780 2 -0.2086041  -0.06913445    0.331638550 -0.03831941 20 -0.2442256    0.36530317 -0.037079073 -0.22305066
Kemudian setiap nilai eigenvector yang ada dibentuk menjadi grafik seperti berikut :
104                                                                                                           Fadhilah Fitri d.k.k.
Gambar 1. Grafik Eigenvector
Pada  Gambar  1  setiap  nilai eigenvector di  atas  terlihat  bahwa  setiap eigenvector membentuk  pola–pola  tertentu.    Hal  ini  memperlihatkan bahwa  data  hasil  tangkap  ikan  di  Provinsi  Jawa  Barat  dari  tahun 2004–2014  melibatkan  beberapa  komponen  aditif.  Oleh  karena  itu, untuk  mempermudah  identifikasi  pola  siklis  dan  musiman  yang terbentuk  sebaiknya  dibentuk  grafik  dua  dimensi eigenvector berpasangan.
Gambar 2. Grafik Dua Dimensi Eigenvector Berpasangan
Berdasarkan  grafik  dua  dimensi Eigenvector berpasangan pada Gambar  2  di  atas, eigenvector ke-1  memiliki  pola  horisontal  dan dijadikan  sebagai  kelompok  pertama,  namun  untuk  kelompok
selanjutnya  memiliki  pola  yang  tidak  beraturan  sehingga  untuk pengelompokan  selanjutnya  dilakukan  melalui  pengecekan  periode untuk masing–masing eigenvector .
- Principal Component ( )
Nilai principal  component dapat  dihitung  berdasarkan singular  value dan eigenvector yang  telah  diketahui  lebih  dulu.  Nilai principal component dapat dihitung dengan menggunakan persamaan
√ .
Nilai principal component yang didapatkan nantinya bersifat mewakili keseluruhan  proses  dekomposisi  yang  telah  dilakukan.  Hal  ini berdasarkan  dari  nilai  masing-masing  komponen  sehingga  dapat digunakan pada tahap grouping.
Tabel 4. Nilai principal component
No. 1 -181127.6    12454.7931 71.42456 2 -181817.9      120.4136 21 -211946.6     2677.0791 -344.81248

## 3.3 Rekonstruksi
Tahapan  rekonstruksi  melibatkan  4  tahapan  yaitu  tahapan grouping , diagonal averaging , dan R-forecasting.
a. Grouping
Dengan  menggunakan window  length (nilai L ) sebesar  20  dan didasarkan  pada eigentriple ,  data  perlu  dibagi  menjadi  beberapa kelompok  berdasarkan trial  and  error .  Berdasarkan trial  and  error yang  telah  dilakukan,  diperoleh  parameter grouping yang  optimal pada
,  sehingga  data  dikelompokkan  ke  dalam  4  kelompok berdasarkan pola-pola yang ada.
106                                                                                                           Fadhilah Fitri d.k.k.

## b. Diagonal Averaging
Tahapan  akhir  pada  SSA  adalah  tahapan diagonal  averaging. Pada tahap  ini,  akan  dibentuk  data  deret  dengan  satu  dimensi  dan  dengan panjang N berdasarkan  lima  buah  kelompok.  Setiap  kelompok  yang ada akan direkonstruksi sesuai dengan pola kelompok masing–masing. Diagonal  averaging dapat  dihitung  dengan  menjumlahkan  hasil rekonstruksi untuk tiap kelompok.
Tabel 5. Hasil Rekonstruksi
No Data Hasil Rekonstruksi Diagonal Averaging Horizontal Periodik   Periodik Siklis 1 40221.61 37892.65    2860.058   -111.366    -478.549 40162.79 2 42671.50 37910.51    1949.076   1760.174     928.039 42547.80 40  56892.68 51762.79    5425.604  -194.709     47.194 57040.87

## c. R-forecastings
Algoritma pada peramalan R-forecasting berkaitan dengan penaksiran koefisien Linear  Recurrent  Formula (LRF)  atau yang  dihitung berdasarkan eigenvector pada tahap SVD. Data  yang digunakan pada tahap R-forecasting adalah data hasil rekonstruksi pada tahap diagonal averaging .
Tabel 6. Koefisien Linear Recurrent Formula (LRF)
0.097640356 -0.327205165
-0.202024832
Tahapan  selanjutnya  adalah  peramalan  untuk  hasil  tangkap  ikan  di  Jawa Barat  pada  tahun  2014  untuk  kuartal  I,  II,  III,  dan  IV  dengan  model  peramalan sebagai berikut:
{ ̅ ∑
Berdasarkan  perhitnungan  dengan  model  peramalan  diatas  maka  dapat dihasilkan peramalan untuk hasil tangkap ikan di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2014 untuk kuartal I, II, III dan IV.
Tabel 7. Hasil Peramalan untuk Data Outsample Kuartal Data Aktual ( Outsample ) Data Ramalan I 47754.18 52203.15 II 52418.77 52128.02 III 50169.16 57462.12 IV 55814.59 55626.19

## 3.4 Akurasi Peramalan
Akurasi  peramalan pada penelitian ini menggunakan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan tracking signal :
a. MAPE
Menurut  Lewis  (1982)  di  dalam  Tsai  (2012),  jika  MAPE  bernilai kurang dari 10% maka hal ini menunjukkan bahwa metode peramalan yang  digunakan  sangat  baik,  sedangkan  apabila  nilai  MAPE  berada pada rentang 10%-20% maka metode peramalan yang digunakan baik. Nilai MAPE pada penelitian sebesar 6.19% artinya kurang dari 10%, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  peramalan  dengan menggunakan  metode Singular  Spectrum  Analysis (SSA)  dengan window length 20 sudah sangat baik untuk meramalkan hasil tangkap ikan di Provinsi Jawa Barat.

## b. Tracking Signal
Tahapan  selanjutnya  untuk  menguji  keandalan  peramalan  adalah dengan  melihat  nilai tracking  signal .  Batas  toleransi  nilai tracking signal yang diterima adalah ± 5 (Bovas dan Ledolter,1983).
Tabel 8. Nilai Tracking Signal Kuartal  Data Aktual ( Outsample )  Data Ramalan Tracking Signal I 47754.18 52203.15 -1 II 52418.77 52128.02 -1.7201 III 50169.16 57462.12 -2.8336 IV 55814.59 55626.19 -3.6239
108                                                                                                           Fadhilah Fitri d.k.k.
Dari    tabel  8  terlihat  bahwa  nilai tracking  signal berada  dalam  batas toleransi  sehingga  metode  peramalan  SSA  masih  bisa  digunakan untuk meramalkan m periode waktu ke depan.

## 3.5  Hasil Ramalan
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  peramalan  hasil  tangkap  ikan  di Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2015.  Hasil  peramalan  menggunakan  metode  SSA untuk  kuartal I hingga kuartal IV adalah sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil ramalan menggunakan SSA Kuartal Hasil Ramalan I 53978.49 II 54406.91 III 50889.11 IV 56896.96

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Proses peramalan terhadap data hasil tangkap ikan di Provinsi Jawa Barat telah  dilakukan  menggunakan  metode  yaitu  metode  SSA.  Akurasi  hasil  ramalan dihitung  menggunakan  MAPE.  MAPE  dari  ramalan  untuk  metode  SSA  adalah 6.19%.  Berdasarkan  nilai  MAPE  tersebut,  maka  dapat  dikatakan  metode  SSA cocok  digunakan  pada  peramalan  selanjutnya.  Hasil  ramalan  untuk  produksi perikanan  tangkap  di  provinsi  Jawa  Barat  tahun  2015  untuk  kuartal  I  adalah 53.978,49  Ton,  kuartal  II  54.406,91  Ton,  kuartal  III  50.889,11  Ton,  dan  kuartal IV 56.896,96 Ton.

## DAFTAR PUSTAKA
Amdayani,  N. J., Penentuan  Window Length  (L)  Terbaik pada  Metode Singular Spectrum  Analysis  (SSA), Skripsi,  Program  Studi  Statistika,  FMIPA Universitas Padjadjaran, 2016.
Abraham, B. dan Ledolter, J., Statistical Method for Forecasting , John Wiley and Son Inc., New York, 1983.
Fitri, F., Aplikasi Autoregressive Distributed Lag Modelling pada Data Produksi Perikanan  Tangkap  dan  Intensitas  Curah  Hujan  di  Provinsi  Jawa  Barat , Skripsi, Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Padjadjaran, 2016. Golyandina,  N.,  Nekrutkin,  V.,  dan  Zhigljavsky,  A., Analysis  of  Time  Series Structure: SSA and Related Technique , Chapman & Hall, London, 2001. Kementerian Perikanan dan Kelautan.
Khan, M. A. R. dan Poskitt, D. S., Moment Tests for Window Length Selection in Singular Spectrum Analysis , Monash University, Australia, 2011.
Lewis,  C.  D., International  and  Business  Forecasting  Methods ,  Butterworths, London, 1982.
Liao, T. W., Clustering of Time Series Data-A Survey , Lousiana State University, Los Angeles, 2005.
Mulyana, Analisis Data Deret Waktu , Universitas Padjadjaran, Bandung, 2004.
Zhigljavsky, A., Singular Spectrum Analysis for Time Series: Introduction to This Special Issue , Statistics and Its Interface, 3 (2010) .
110                                                                                                           Fadhilah Fitri d.k.k.