Jurnal hasil penelitian terapan yang di diterbitkan oleh Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar
JURNAL AHLI MUDA
INDONESIA

## JURNAL AHLI MUDA INDONESIA
AKN PUTRA SANG FAJAR
BLITAR
ISSN (p) : 2722 -4414
ISSN (e) : 2722 -4406

## 20
21
Vol. 2 No. 2

## Table of Contents
JAMI : Jurnal Ahli Muda Indonesia JAMI Vol. 2 No. 2 (2021) journal homepage: https://journal.akb.ac.id/
Title: Analisa Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Minat Calon Mahasiswa Dalam Memilih Akademi Komunitas
Authors: Nunuk Latifah, Adiguna Sasama Wahyu Utama, Hindra Kurniawan 105-120 Title: Implementasi Pelayanan Kesehatan Masyarakat Melalui Program BPJS Kesehatan
Authors: Hasrillah, Yaqub Cikusin, Hayat 121-136 Title: Forensik Digital Sistem Informasi Berbasis Web Authors: Andria, Sekreningsih Nita 137-149 Title: Pembuatan Media Interaktif Alur Proses Pengolahan Kelapa Sawit Menjadi CPO
Authors: Andri Nofiar.Am, Fenty Kurnia Oktorina 150-165 Title: Inovasi Bisnis Digital di Tengah Pandemi Covid-19 Authors: Yuliana 166-177
Title: Strategi Pengembangan Bisnis dengan Pendekatan Business Model Canvas Pada CV
Ganteng Revolution
Authors: Lukluk Mukhoyaroh, Y. Anton Nugroho 178-185 Title: Perbandingan Metode Arima dan Sarima Dalam Peramalan Penjualan Kelapa Authors: Sara Septiana Aruan, Yohanes Anton Nugroho 186-198
Title: Perancangan Sistem Informasi Penjualan Berbasis E-Commerce dengan Menggunakan
Metode Waterfall Pada KWT Rahayu Jurug
Authors: Rudi Antoro, Yohanes Anton Nugroho 199-214 Title: Pengaruh Produksi Kebun Petani Kelapa Sawit Rakyat Terhadap Kesejahteraan
Authors: Heri Setyawan, Koko Setiawan, Nurlaila Fatmawati 215-226
Title: Analisis Peramalan Permintaan Produk Minuman Herbal dengan Metode Arima pada
CV. Gentong Mas
Authors: Nanda Nurfadilah, Yohanes Anton 227-223

## JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia
ISSN 2722-4406(p)/2722-4414(e)
DOI Number 10.46510 Published by Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar Address Jalan dr. Sutomo No. 29 Kota Blitar Website https://journal.akb.ac.id/index.php/jami
Email jami@akb.ac.id
JURNAL AHLI MUDA INDONESIA
journal homepage: https://journal.akb.ac.id/

## PERBANDINGAN METODE ARIMA DAN SARIMA DALAM PERAMALAN PENJUALAN KELAPA
Sara Septiana Aruan 1 , Yohanes Anton Nugroho 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta e-mail : sarseparuan@gmail.com 1 , yohanesanton@uty.ac.id 2
Penulis Korespondensi. Sara Septiana Aruan, Program Studi Teknik Industri, Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Teknologi Yoguakarta e-mail : sarseparuan@gmail.com A R T I K E L   I N F O

## A B S T R A K
Artikel History: Menerima 2 7 Mei 2021 Revisi 17 Juni 2021
Diterima 20 August 2021 Tersedia Online 31 December 2021 Objektif. Peramalan dilakukan untuk memprediksi kejadian yang akan terjadi  dimasa  depan  berdasarkan  data  masa  lalu.  Dalam  hal  ini dilakukan peramalan penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan untuk membantu UKM tersebut memprediksi penjualan kelapa di tengah pendemi Covid 19. Peramalan dilakukan untuk memprediksi penjualan  kelapa  pada  bulan  Januari  -Maret  2021.  Selanjutnya,  hasil peramalan yang diperoleh akan divalidasi dengan data aktual penjualan kelapa.  Validasi  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  metode peramalan yang digunakan sesuai untuk meramalkan penjualan di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan. Jika hasil peramalan dan validasi sesuai maka  metode  peramalan  yang  dipilih  tepat  untuk  digunakan  sebagai metode  peramalan  penjualan  kelapa  di  UKM  Pak  Balen  Pasar  Kandak Medan.
Material  and  Metode. Metode  peramalan  yang  digunakan  untuk meramalkan penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan adalah metode ARIMA dan SARIMA. Kemudian dilakukan serangkaian uji untuk memilih metode yang tepat yang terdiri dari uji stasioneritas ragam, uji stasioneritas rata-rata, uji white noise , pemodelan sementara, dan uji signifikansi.
Hasil. Berdasarkan  pengolahan  data  penjualan  kelapa  di  UKM  Pak Balen Pasar Kandak Medan diperoleh peramalan dengan metode ARIMA yang sesuai untuk meramalkan penjualan kelapa pada bulan Januari – Maret  2021  masing-masing  adalah  520  kelapa,  486  kelapa,  dan  459 kelapa. Sedangkan, metode SARIMA berdasarkan pengolahan data tidak memenuhi untuk peramalan, karena pada pengolah data uji signifikansi tidak terdapat model SARIMA yang signifikan.
Kesimpulan. Metode yang paling sesuai untuk meramalkan penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan adalah metode ARIMA dengan model (1, 1, 1). Dari validasi peramalan ARIMA dan penjualan aktual  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  ARIMA  sesuai  untuk meramalkan penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan. Karena hasil peramalan ARIMA mendekati data penjualan kelapa aktual pada bulan Januari – Maret 2021 yaitu masing-masing 572 kelapa, 490 kelapa, dan 451 kelapa.
Kata kunci : Peramalan, ARIMA, SARIMA

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa merupakan buah tropis yang banyak tersebar di dataran rendah Indonesia dan  memiliki  banyak  nutrisi  yang  baik  bagi  tubuh.  Masyarakat  dapat  dengan  mudah memperoleh kelapa, terutama di pasar tradisional untuk dapat digunakan kebutuhan sehari- hari. Namun, pandemi Covid 19 yang melanda Indonesia membuat para pedagang kelapa di Pasar  Kandak  Medan  mengalami  penurunan  penjualan  kelapa.  Salah  satu  pedagang  yang mengalami  penurunan  penjualan  kelapa  adalah  UKM  Pak  Balen  Pasar  Kandak  Medan. Penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan pada tahun 2018 adalah 13.407 Kelapa dan Tahun 2019 adalah 13.631 Kelapa, namun terjadi penurunan pada Tahun 2020 yaitu 6.764 Kelapa.
Penurunan  penjualan  yang  dialami  oleh  UKM  Pak  Balen  Pasar  Kandak  Medan membuat  UKM  tersebut  kewalahan  dalam  memprediksi  persediaan  kelapa  untuk  dijual setiap bulannya. Berdasarkan pendekatan yang dilakukan terkait pandemi Covid 19 yang

## A R T I C L E   I N F O A B S T R A C T
Artikel History : Received 2 7 th May 2021 Revision 17 th June 2021 Accepted 20 th August 2021 Available Online 31 st December 2021 Objective Forecasting is done to predict events that will occur in the future based on past data. In this case, forecasting coconut sales at UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan to help these SMEs predict coconut sales during the Covid 19 pandemic. Forecasting is done to predict coconut sales in January -March 2021. Furthermore, the results obtained will be validated with actual sales of coconut. This validation aims to determine whether the forecasting method used is suitable for predicting sales at Pak Balen UKM, Pasar Kandak Medan if the forecasting and validation results are in accordance with the correct forecasting method used as a forecasting method for coconut sales in Pak Balen UKM, Pasar Kandak Medan.
Materials  and  Methods. The  forecasting  method  used  to  predict coconut sales in Pak Balen UKM, Pasar Kandak Medan is the ARIMA and SARIMA methods. Then a series of tests were carried out to choose the proper technique, which consisted of the variance stationarity test, the average stationarity test, the white noise test, the provisional modeling, and the significance test. Results. Based  on  the  processing  of coconut  sales  data  at  UKM  Pak Balen Pasar Kandak Medan, it is obtained forecasting using the ARIMA method, which is suitable for predicting coconut sales in January - March 2021, respectively, are 520 coconuts, 486 coconuts, and 459 coconuts.
Meanwhile, the SARIMA method based on data processing does not meet forecasting because the significance test data processor does not have a significant SARIMA model.
Conclusion. The most suitable method for predicting coconut sales in Pak  Balen  UKM,  Pasar  Kandak  Medan,  is  the  ARIMA  method  with  the model  (1,  1,  1).  From  the  validation  of  ARIMA  forecasting  and  actual sales,  it  can  be  concluded  that  the  ARIMA  method  is  suitable  for predicting  coconut  sales  in  Pak  Balen  UKM,  Pasar  Kandak  Medan because the ARIMA forecasting results are close to the actual coconut sales data in January - March 2021, namely 572 coconuts, 490 coconuts,
and 451 coconuts.
Keywords : Forecasting, ARIMA, SARIMA
mempengaruhi penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan, maka dilakukan penelitian berupa peramalan ( forecasting ) penjualan kelapa. Peramalan penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan bertujuan untuk meramalkan penjualan kelapa yang akan digunakan untuk memprediksi jumlah penjualan kelapa pada bulan Januari – Maret 2021.  Dalam  mengolah  data  penjualan  kelapa  di  UKM  Pak  Balen  Pasar  Kandak  Medan menggunakan  metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA).

## 2. MATERIAL DAN METODE

## 2.1 Material
Material  yang  digunakan  dalam  peramalan  penjualan  di  UKM  Pak  Balen  Pasar Kandak Medan adalah kelapa utuh yang akan diramalkan penjualannya untuk bulan Januari – Maret  2021.  Data  penjualan  kelapa  di  UKM  Pak  Balen  Pasar  Kandak  Medan,  sebagai berikut:
Tabel 1. Data Penjualan Kelapa Bulan Tahun (Kelapa) 2018 2019 2020 Januari 1.128 1.097 1.105 Februari 967 989 929 Maret 1.012 853 311 April 1.279 995 372 Mei 1.274 1.782 788 Juni 1.868 1.537 426 Juli 956 1.034 693 Agustus 1.096 1.119 468 September 921 980 403 Oktober 890 1.051 320 November 932 1.008 378 Desember 1.084 1.186 571

## 2.2 Metode
Metode ARIMA dan SARIMA sering juga disebut dengan metode Box-Jenkins. Model ARIMA merupakan model ARMA untuk data tidak stasioner hasil differencing . Model ARMA
itu sendiri merupakan gabungan dari model AR ( Autoregressive ) yaitu metode untuk melihat pergerakan suatu variabel melalui variabel itu sendiri dan MA ( Moving Average ) yaitu model untuk mengetahui pergerakan suatu variabel dengan residualnya di masa lalu (Salwa et al., 2018). Seasonal ARIMA (SARIMA) adalah metode perkembangan dari metode ARIMA untuk meramalkan  data  yang  berpola  musiman  (Assidiq  et  al.,  2017).  Kedua  metode  ini  dipilih karena memiliki keakuratan peramalan yang baik untuk peramalan jangka pendek. Metode ARIMA  digunakan  untuk  data  dengan  pola  data  konstan,  sedangkan  metode  SARIMA umumnya digunakan pada data dengan pola musiman. Tahapan pemodelan dengan metode Box-Jenkins adalah (Fransiska et al., 2020):
1. Membuat plot data deret waktu ( time series plot ), ACF dan PACF.
2. Menguji kestasioneran data dengan melihat plot data deret waktu ( time series plot ), plot ACF, plot Box-cox dan melakukan uji akar unit menggunakan uji ADF.
3. Melakukan transformasi data yaitu dengan menggunakan metode transformasi Box-Cox apabila  data  yang  digunakan  tidak  stasioner  dalam  varian.  Melakukan  pembedaan ( differencing ) pada data apabila data yang digunakan tidak stasioner dalam rata-rata. Selanjutnya megecek kestasioneran data yang telah di transformasi ataupun pembedaan ( differencing ). Tahapan ini dilakukan hingga data stasioner.
4. Menetapkan  model  dugaan  sementara.  Menentukan  ordo  model  dengan  melihat  plot ACF serta PACF data yang telah stasioner.
5. Melakukan pendugaan parameter kemudian diuji signifikan parameter model dengan menggunakan uji t atau melihat nilai p- value .
6. Melakukan  pemeriksaan  diagnostik  untuk  melihat residual model  telah  memenuhi asumsi sifat white noise dan berdistribusi normal.
7. Melakukan pemilihan model terbaik dengan menggunakan beberapa kriteria pemilihan model terbaik. Kriteria pemilihan model terbaik ini dilakukan apabila terdapat lebih dari satu  model  yang  memenuhi  syarat  yaitu  yang  memenuhi  signifikasin  parameter (langkah 5) dan yang memenuhi asumsi (langkah 6).
8. Melakukan overfitting dengan cara meningkatkan ordo p, q, P, dan Q dari model dugaan sementara  sehingga  diperoleh  beberapa  model  dengan  tetap  melihat  model  yang memenuhi signifikansi parameter dan asumsi residual model.
9. Memilih model terbaik berdasarkan seluruh tahapan yang telah dilakukan.
10. Melakukan peramalan dengan menggunakan model terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan memiliki tahapan dalam mengolah data penelitian, diantaranya:

## 3.1 Identifikasi Pola data
Identifikasi pola data bertujuan untuk  mengetahui jenis dari pola data penjualan kelapa  di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan, apakah sesuai dengan metode penelitian yang digunakan.
Year Month 2020 2019 2018 Jul Jan Jul Jan Jul Jan 2000 1500 1000 500 P e n ju a la n Time Series Plot of Penjualan
Gambar 1. Pola Data Penjualan Kelapa UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan Pada  Gambar  1  merupakan  pola  data  penjualan  kelapa  di  UKM  Pak  Balen  Pasar Kandak Medan pada Januari 2018 – Desember 2020, menunjukkan bahwa data penjualan di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan berpola konstan dan musiman. Dimana pola musiman terjadi pada bulan Juni 2018 dan Mei 2019. Namun, terjadi penurunan penjualan kelapa yang sangat  signifikan  yaitu  pada  bulan  Maret  2020  yang  disebabkan  pendemi  Covid  19  di Indonesia.

## 3.2 Stasioneritas Ragam
Stasioneritas ragam dilakukan untuk mengetahui apakah data penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan stasioner terhadap ragam/varian.
5.0 2.5 0.0 -2.5 -5.0 9 8 7 6 5 4 3 Lambda S tD e v Lower CL Upper CL Limit Estimate 0.92 Lower CL -0.23 Upper CL 2.26 Rounded Value 1.00 (using 95.0% confidence) Lambda Box-Cox Plot of Penjualan Kelapa
Gambar 2. Box-Cox Panjualan Kelapa
Gambar  2  menunjukkan  Box-Cox  penjualan  kelapa  dimana  nilai Rounded  Value adalah 1. Nilai ini diperoleh dari satu kali transformasi terhadap data penjualan kelapa. Nilai Rounded Value 1 menunjukkan bahwa data penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan telah stasioner terhadap ragam.

## 3.3 Stasioneritas Rata – Rata
Stasioneritas rata-rata dilakukan untuk mengetahui apakah data penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan stasioner terhadap rata-rata. Stasioneritas rata-rata menggunakan plot ACF dan PACF untuk menunjukkan autokorelasi data pada ARIMA dan SARIMA.
a. ARIMA
30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A ut oc or re la ti o n Autocorrelation Function for Diff ARIMA (with 5% significance limits for the autocorrelations)
Gambar 3. ACF ARIMA
30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag P a rt ia l A u to co rr e la ti o n Partial Autocorrelation Function for Diff ARIMA (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)

## Gambar 4. PACF ARIMA
Gambar  3  menunjukkan  plot  data  ACF  setelah  dilakukan  satu  kali differencing , begitu  juga  Gambar  4  menunjukkan  plot  PACF  setelah  dilakukan  satu  kali differencing . Satu kali differencing yang dilakukan pada ARIMA akan menentukan ordo d pada model ARIMA. Berdasarkan Gambar 3 dan Gambar 4 dapat dilihat plot PACF  lebih dying  down dibandingkan  plot  ACF  maka  data  cenderung  AR
( Autoregressive ). Karena data cenderung AR ordo p pada model ARIMA adalah 1.
b. SARIMA
22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag A u to co rr e la ti o n Autocorrelation Function for Diff SARIMA (with 5% significance limits for the autocorrelations)
Gambar 5. ACF ARIMA
22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag P a rt ia l A u to co rr e la ti o n Partial Autocorrelation Function for Diff SARIMA (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
Gambar 6. PACF ARIMA
Gambar  5  menunjukkan  plot  data  ACF  setelah  dilakukan  satu  kali differencing , begitu  juga  Gambar  6  menunjukkan  plot  PACF  setelah  dilakukan  satu  kali differencing . Satu kali differencing yang dilakukan pada SARIMA akan menentukan ordo D pada model SARIMA. Berdasarkan Gambar 5 dan Gambar 6 dapat dilihat plot  PACF  lebih dying  down dibandingkan  plot  ACF  maka  data  cenderung  AR
( Autoregressive ). Karena data cenderung AR ordo P pada model SARIMA adalah 1.

## 3.4 Identifikasi Model ARIMA Dan SARIMA Sementara
a. ARIMA
Pada  model  ARIMA  memiliki  notasi  (p,  d,  q).  Dimana  ordo  p  merupakan Autoregressive (AR),  d  merupakan difference ,  dan  q  merupakan Moving  Average (MA). Berdasarkan Gamabe 3 dan Gambar 4 diperoleh model  ARIMA sementara adalah p = 1 (plot PACF dying down ), d = 1 (satu kali differencing ), dan q = 0. Maka, diperoleh model ARIMA sementara adalah (1, 1, 0)
b. SARIMA
Pada  model  SARIMA  memiliki  notasi  (p,  d,  q)(P,  D,  Q) S .  Dimana  dimana  p merupakan Autoregressive (AR) dan q merupakan Moving Average (MA) untuk ordo non musiman. P merupakan Autoregressive (AR) dan Q merupakan Moving Average (MA) untuk ordo musiman. d merupakan difference untuk ordo non musiman, D merupakan difference untuk ordo musiman, dan S adalah lambang dari seasonal .
Berdasarkan Gambar 5 dan Gambar 6 diperoleh model SARIMA sementara adalah P bernilai 1 (PACF dying down ), D bernilai 1 (satu kali differencing ), dan S bernilai 12 ( seasonal ). Maka, model SARIMA sementara adalah (1, 1, 0)(1, 1, 0) 12 .

## 3.5 Estimasi Parameter Model ARIMA dan SARIMA
Estimasi parameter pada ARIMA dan SARIMA dilakukan dengan pengujian signifikansi pada model ARIMA dan SARIMA, sebagai berikut:
Tabel 2. Uji Signifikansi ARIMA No Model Hasil Pengujian Signifikan Type P P 1. (1, 1, 0) AR 1 0,102 Tidak signifikan 2. (1, 1, 1) AR 1 0,031 Signifikan MA 1 0 3. (1, 1, 2)
AR 1 0,367 Tidak signifikan MA 1 0,045 MA 2 0,810
4. (1, 1, 3) AR 1 0,966
Tidak signifikan MA 2 0,500 MA 3 0,732 MA 4 0,519
Hasil uji signifikansi pada Tabel 2 menunjukkan hanya terdapat 1 model ARIMA yang signifikan yaitu model ARIMA (1, 1, 1).
Tabel 3. Uji Signifikansi SARIMA No Model Hasil Pengujian Signifikan Type P P 1. (1, 1, 0)(1, 1, 0) 12 AR 1 0,010 Tidak signifikan SAR 12  0,363 2. (1, 1, 0)(1, 1, 1) 12 AR 1 0,014 Tidak signifikan SAR 12  0,554 SMA 12  0,187 3. (1, 1, 1)(1, 1, ) 12 AR 11  0,277 Tidak signifikan SAR 12  0,603 MA 1 0,662
SMA 12  0,246
4. (1, 1, 1)(1, 1, 2) 12
AR 1 0,982 Tidak signifikan SAR 12 1 MA 1 0,974 SMA 12 1 SMA 24  0,978
Hasil uji signifikansi pada Tabel 3 menunjukkan tidak terdapat model SARIMA yang signifikan.  Berdasarkan  uji  signifikansi  yang  dilakukan  pada  model  ARIMA  dan  SARIMA, maka hanya model ARIMA yang signifikan.

## 3.6 White Noise
Pada uji white noise suatu model dikatakan baik jika nilai signifikansi ( p-value ) pada Ljung- Box > α (0,05), sebagai berikut:

## Tabel 4. Uji White Noise
No Model Hasil Pengujian White Noise Lag p-value 1. (1, 1, 1) 12 0,073 White noise 24 0,147
Berdasarkan Tabel 4 menunjukkan bahwa model ARIMA (1, 1, 1) white noise karena nilai Ljung-Box lebih besar dari α (0,05).

## 3.7 Hasil dan Pembahasan
Hasil  dari  penilitian  di  UKM  Pak  Balen  Pasar  Kandak  Medan  adalah  peramalan penjualan kelapa untuk bulan Januari – Maret 2021. Berdasarkan uji metode yang dilakukan terhadap ARIMA dan SARIMA hanya diperoleh model ARIMA yang signifikan yaitu ARIMA model (1, 1, 1). Dari model ARIMA ini selanjutnya digunakan untuk meramalkan penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan untuk bulan Januari – Maret 2021, sebagai berikut:

## Tabel 5. Peramalan ARIMA
No Bulan Peramalan 1. Januari 520 2. Februari 486 3. Maret 459
Table 5 merupakan hasil peramalan ARIMA model (1, 1, 1) untuk bulan Januari – Maret 2021. Hasil peramalan ini selanjutnya digunakan untuk uji validasi dengan data aktual penjualan  kelapa  di  UKM  Pak  Balen  Pasar  Kandak  Medan,  apakan  metode  ARIMA  sesuai untuk meramalkan penjualan kelapa. Validasi jumlah penjualan kelapa, sebagai berikut:
Tabel 6. Validasi Peramalan No Bulan Peramalan Aktual 1. Januari 520 572 2. Februari 486 490 3. Maret 459 451
Tabel 5 merupakan validasi peramalan ARIMA dengan penjualan aktual pada bulan Januari – Maret 2021. Dimana dari Tabel 6 dapat diketahui bahwa metode ARIMA efektif untuk  digunakan  meramalkan  penjualan  kelapa  di  UKM  Pak  Balen  Pasar  Kandak  Medan, karena hasil peramalan mendekati jumlah penjualan kelapa aktual.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan perbandingan peramalan dengan metode ARIMA dan SARIMA, maka dipilih  metode  yang  paling  tepat  untuk  meramalkan  penjualan  kelapa  di  UKM  Pak  Balen Pasar Kandak Medan adalah model ARIMA (1, 1, 1). Hasil dari peramalan panjualan kelapa dengan metode ARIMA untuk bulan Januari – Maret 2021 masing-masing adalah 520 kelapa, 486 kelapa, dan 459 kelapa. Hasil peramalan ARIMA ini mendekati dengan jumlah penjualan kelapa aktual setelah dilakukan validasi antara hasil peramalan ARIMA dan penjualan kelapa aktual untuk bulan Januari – Maret 2021.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada:
1. Kedua orang tua, ua, abang, dan adik penulis.
2. Dosen pembimbing Yohanes Anton Nugroho, S.T., M.T., M.T.
3. Semua pihak yang telah membantu penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Assidiq, A., Hendikawati, P., & Dwidayati, N. (2017). Perbandingan Metode Weighted Fuzzy Time Series , Seasonal. UNNES Journal of Mathematics , 6 (2), 129 – 142.
Dave, E., Leonardo, A., Jeanice, M., & Hanafiah, N. (2021). Forecasting Indonesia Exports using a Hybrid Model ARIMA-LSTM. Procedia Computer Science, 179(2020), 480 – 487.
Farsi, M., Hosahalli, D., Manjunatha, B. R., Gad, I., Atlam, E. S., Ahmed, A., Elmarhomy, G., Elmarhoumy, M., & Ghoneim, O. A. (2021). Parallel genetic algorithms for optimizing the SARIMA model for better forecasting of the NCDC weather data. Alexandria Engineering Journal, 60(1), 1299 – 1316.
Fransiska, H., Novianti, P., & Agustina, D. (2020). Permodelan Curah Hujan Bulanan Di Kota Bengkulu Dengan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (Sarima). Seminar Nasional Official Statistics , 2019 (1), 390 – 395.
Hartati, H. (2017). Penggunaan Metode Arima Dalam Meramal Pergerakan Inflasi. Jurnal Matematika Sains Dan Teknologi , 18 (1), 1 – 10.
Lubis, D. A., Johra, M. B., & Darmawan, G. (2017). Peramalan Indeks Harga Konsumen dengan Metode Singular Spectral Analysis (SSA) dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA). Jurnal Matematika “MANTIK,” 3 (2), 74 – 82.
Lau, K., Dorigatti, I., Miraldo, M., & Hauck, K. (2021). SARIMA-modelled greater severity and mortality during the 2010/11 post-pandemic influenza season compared to the 2009 H1N1 pandemic in English hospitals. International Journal of Infectious Diseases, 105, 161 – 171.
Lestari N, W. (2012). Peramalan Kunjungan Wisata Dengan Pendekatan Model Sarima.
1(1).
Salwa, N., Tatsara, N., Amalia, R., & Zohra, A. F. (2018). Peramalan Harga Bitcoin Menggunakan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Journal of Data Analysis, 1(1), 21 – 31.
Wang, Y., Xu, C., Wang, Z., & Yuan, J. (2019). Seasonality and trend prediction of scarlet fever incidence in mainland China from 2004 to 2018 using a hybrid SARIMA-NARX model. PeerJ, 2019(1), 1 – 23.