## IMPLEMENTASI TIME SERIES PADA DATA PENJUALAN DI GAIKINDO MENGGUNAKAN ALGORITMA SEASONAL ARIMA
Muhammad Heru Widiyanto, Rini Mayasari, Garno Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia 1910631170213@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Persaingan  di  industri  ini  semakin  meningkat  seiring  dengan  masuknya  peserta  usaha  baru.  GAIKINDO sebagai organisasi otomotif di Indonesia, mengalami penurunan penjualan pada tahun 2020 yang disebabkan oleh pandemi covid-19 . Oleh karena itu, untuk bersaing dengan pelaku industri otomotif lainnya, diperlukan optimasi dalam  perencanaan  yang  dilakukan  oleh  GAIKINDO  agar  hasilnya  menjadi  lebih  optimal.  Penelitian  ini  akan menguji  metode Time  Series menggunakan  algoritma  SARIMA  dengan  melakukan  pendekatan  dengan metodologi  CRISP-DM.  Pengujian  ini  akan  dilakukan  menggunakan Google  Colaboratory dan dataset yang digunakan  adalah  data Retail  Sales dari  Januari  2015  hingga  Februari  2023.  Hasil  dari  metode  peramalan menunjukkan tingkat akurasi model yang terbaik, dengan akurasi parameter AR (p) = 1, difference (d) = 1, MA (q)  =  1,  AR  musiman  (P)  =  1, difference musiman  (D)  =  0,  MA  musiman  (Q)  =  0,  dan  periode  (s)  = 12  atau SARIMA(1, 1, 1)(1, 0, 0) 12 menghasilkan nilai MAPE sebesar 0,407%. Dengan demikian, hasil prediksi Retail Sales pada GAIKINDO yang memungkinkan tidak akan jauh dari hasil forecast yang diperoleh nanti.
Kata kunci: Time Series , SARIMA, CRISP-DM .

## 1. PENDAHULUAN
Industri  otomotif  memiliki  peran  penting  dalam perekonomian  Indonesia,  sehingga  dengan  semakin kompetitifnya industri otomotif di Indonesia membuat semua  perusahaan  berusaha  bersaing  untuk  menjadi yang  terbaik  dalam  pemasaran  produk  mereka.  [1]. GAIKINDO (Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia) adalah sebuah organisasi yang beranggotakan  perusahaan-perusahaan  otomotif  di Indonesia. [2].
Gambar 1. Grafik Retail Sales Gaikindo Januari 2015 – Febuari 2023
Pada  Gambar  1.  dari  Januari  2015  hingga Februari 2023 memiliki data anomali di Januari 2020 hingga  Mei  2020,  hal  tersebut  bertepatan  dengan adanya covid-19 atau  pandemi  yang  menyebabkan penjualan  kendaraan  menjadi  menurun,  sehingga membuat pola penjualan nya menjadi tidak stabil [3]. Namun,  setelah  bulan  Mei  2020  sedikit  demi  sedikit data penjualan pada GAIKINDO sudah mulai kembali membaik  seperti  sebelum covid-19 atau  pandemi hingga Februari 2023.
Walaupun  data  penjualan  di  GAIKINDO  sudah mulai  meningkat  kembali,  tetapi  dampak  yang diberikan  oleh  kejadian  tersebut  membuat trendline pada data penjualan GAIKINDO menjadi sangat turun drastis. Oleh karena itu pada penelitian kali ini adalah untuk  mencari  tahu  hasil  peramalan  atau forecast penjualan pada GAIKINDO selama beberapa tahun ke depan dengan cara melihat data historis penjualan pada GAIKINDO.  Sehingga  pihak  GAIKINDO  bisa memberikan  informasi  atau  urgensi  pada  tiap-tiap perusahaan  yang  terlibat  dalam  organisasi  tersebut. Hasil  dari  prediksi  tersebut  juga  akan  memberikan bentuk  pola  atau  tren  yang  membantu  dalam mengidentifikasikan data tersebut.
Berdasarkan keterangan diatas, peneliti mengajukan  metode Time  Series dengan  algoritma SARIMA ( Seasonal
Autoregressive Integrated
Moving Average ) untuk melakukan uji peramalan atau forecast .  Dengan  metode Time  Series diharapkan dapat  membantu  mengidentifikasi  anomali  pada  tren, musiman,  dan  pola  lainnya  dalam  data  penjualan selama beberapa tahun kedepan [4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Peramalan( Forecasting ) Forecasting secara  umum  sebagai  proses memperkirakan  nilai  masa  depan  dari  suatu  variabel atau  deret  waktu  berdasarkan  data  historis  dan informasi  yang  tersedia.  Peramalan  adalah  metode untuk  memperkirakan  suatu  nilai  di  masa  depan dengan  menggunakan  data  masa  lalu  [5].  peramalan dapat diartikan sebagai sebuah prediksi atau estimasi mengenai peristiwa yang akan terjadi di masa depan, yang  bertujuan  untuk  melakukan  perencanaan  dan pengendalian operasional yang lebih baik.
2.2. Deret Waktu ( Time Series ) Deret  waktu  atau time  series merupakan sekumpulan data atau informasi yang terkumpul secara berkala  atau  dalam  interval  waktu  tertentu.  Deret waktu adalah suatu rangkaian observasi yang tercatat pada  interval  waktu  yang  teratur,  seringkali.  dalam waktu  singkat  seperti  jam,  hari,  atau  minggu  [6]. Adapun  beberapa  jenis  pola  pada  data  deret  waktu, yaitu  ada  pola Trend , Seasonality , Cyclical ,  dan Random Variations . Pada pola trend , terdapat 3 jenis bentuk trend yaitu  ada uptrend , downtrend ,  dan sideaway trend .

## 2.3. CRISP-DM
CRISP-DM  sebagai  suatu  proses  standar  dalam pengembangan  proyek data  mining yang  terdiri  dari enam  tahapan  yang  terstruktur,  dimulai  dari pemahaman bisnis hingga implementasi hasil analisis. Dari uraian di atas, dapat disimpulkan bahwa ada enam tahapan yaitu: Business  Understanding , Data Understanding , Data Preparation , Modeling , Evaluation ,  dan Deployment [7].  Dalam  tahap Business Understanding memungkinkan untuk menentukan persoalan bisnis yang ingin diselesaikan, mengevaluasi kelayakan dan mengidentifikasi sumber daya  yang  dibutuhkan. Data  Understanding proses data yang diperoleh dieksplorasi dan dianalisis untuk memahami  karakteristik  data,  kesenjangan  atau kelemahan data, dan mengevaluasi kualitas data. Data Preparation, tahap  ini  melibatkan  pembersihan  data, pemilihan  atribut,  dan  penggabungan  data  yang berbeda.  Tahap Modeling ,  tahap  model  statistik  atau algoritma machine  learning yang  digunakan  untuk membangun  model prediksi. Evaluation , model yang dibangun dievaluasi dan dianalisis untuk memastikan bahwa  model  tersebut  memenuhi  tujuan  proyek  dan memberikan prediksi yang akurat. Deployment , proses ini  memastikan  bahwa  performa  model  peramalan dapat  optimal  dan  konsisten  sehingga  menghasilkan prediksi yang akurat.

## 2.4. Stationeritas
Stationeritas merujuk pada sifat atau karakteristik dari sebuah proses stokastik yang tidak berubah seiring waktu.  Stationeritas  sebagai  suatu  kondisi  di  mana statistik  data  seperti mean , variance ,  dan covariance tidak  berubah  secara  signifikan  dari  waktu  ke  waktu [8]. Jika data yang dimiliki menandakan tidak stationer tetapi langsung masuk ke tahap modeling , maka hasil prediksi atau evaluasi nya menjadi kurang baik.
2.5. Uji Rolling Statistic Rolling  statistic merupakan  sebuah  metode analisis data yang umumnya digunakan dalam analisis time  series untuk  mengamati  dan  menggambarkan nilai  statistik  tertentu,  misalnya  rata-rata  atau  deviasi standar,  pada  suatu dataset dengan  menghitung  nilai tersebut  dalam  jendela  waktu  yang  terus  bergeser. Tujuan  dari  metode  ini  adalah  untuk  memberikan visualisasi yang memudahkan identifikasi
karakteristik kestasioneran data. Dengan  menerapkan jendela  waktu  yang  bergeser  secara  terus-menerus, dapat mengetahui perubahan nilai statistik dari waktu ke waktu, yang membantu dalam memahami tren dan pola  dalam dataset  time  series . Rolling  statistic sebagai suatu teknik analisis data yang berguna untuk mengidentifikasi  pola  musiman  dan  tren  dalam  data dengan menghitung nilai statistik tertentu (seperti rata- rata  atau  deviasi  standar)  dalam  suatu  data  dengan mengambil  nilai  tersebut  dalam  jendela  waktu  yang bergeser secara terus-menerus [9].

## 2.6. Uji ADF
ADF  ( Augmented  Dickey  Fuller )  merupakan sebuah  metode  uji  akar  unit  ( unit  root  test )  yang digunakan  untuk  menentukan  apakah  suatu  deret waktu  stasioner  atau  tidak  stasioner.  Jadi  dengan menggunakan ADF dapat membantu dalam menstationerkan data yang dimiliki dengan memperhatikan  nilai  dari p-value dan  tingkat keyakinan  1%,5%,  dan  10%.  ADF  sebagai  suatu metode  yang  memperluas  uji Dickey-Fuller untuk mengatasi  kasus  data  yang  memiliki  ketergantungan autokorelasi yang tinggi dan non-stasioneritas dengan mengasumsikan  adanya  tren  deterministik  pada  data [10].

## 2.7. Fungsi ACF
ACF  ( autocorrelation  function )  adalah  sebuah fungsi  dalam  analisis  deret  waktu  yang  digunakan untuk  menunjukkan  seberapa  kuat  ketergantungan antara nilai-nilai dalam deret waktu dengan nilai-nilai sebelumnya (autokorelasi). ACF sebagai suatu fungsi yang menunjukkan korelasi antara nilai-nilai data pada waktu  yang  sama  dengan  nilai-nilai  data  pada  waktu sebelumnya,  serta  digunakan  untuk  mengidentifikasi struktur ketergantungan waktu dalam data [11]. Dalam ACF,  korelasi  dihitung  dengan  menggunakan koefisien korelasi Pearson antara deret waktu dengan dirinya  sendiri  yang  telah  diubah  sedemikian  rupa (misalnya dengan menghilangkan tren atau musiman). Koefisien  korelasi  memiliki  rentang  nilai  antara  -1 hingga  1.  Jika  nilainya  adalah  1,  maka  menunjukkan adanya  korelasi  yang  sempurna  antara  nilai-nilai dalam  deret  waktu  dengan  nilai-nilai  sebelumnya. Output dari ACF ini  yaitu  nilai autoregressive (AR), differencing , dan moving average (MA).

## 2.8. Uji PACF
PACF  ( Partial  autocorrelation  function )  adalah suatu fungsi matematis yang digunakan dalam analisis data time series untuk menunjukkan hubungan antara observasi dalam suatu data dan observasi sebelumnya dalam data tersebut, dengan menghilangkan pengaruh observasi pada interval waktu yang lebih jauh. PACF sebagai  suatu  fungsi  yang  menunjukkan  korelasi antara  nilai-nilai  data  pada  waktu  yang  sama  dengan nilai-nilai  data  pada  waktu  sebelumnya,  setelah menghilangkan  pengaruh  observasi  pada  interval waktu  yang  lebih  jauh,  serta  digunakan  untuk
mengidentifikasi struktur ketergantungan waktu dalam data  [11]. Output dari PACF  ini  yaitu  nilai  musiman (S), seasonal autoregressive (SAR), seasonal differencing , dan seasonal moving average (SMA)

## 2.9. SARIMA
SARIMA  sebagai  suatu  model time  series yang terdiri dari komponen musiman, autoregressive (AR), integrasi,  dan moving  average [12].  SARIMA ( Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average )  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan dalam analisis data time series untuk memodelkan data dengan  komponen  musiman.  Model  SARIMA merupakan  pengembangan  dari  model  ARIMA  yang digunakan  untuk  memodelkan  data time  series musiman. Model ini dinotasi kan dalam bentuk (p, d, q)(P, D, Q) s di mana p, d, dan q adalah parameter untuk komponen non -musiman.  P,  D,  dan  Q  adalah parameter  untuk  komponen  musiman,  dan  s  adalah panjang  periode  musiman  dalam  data.    Model SARIMA  digunakan  ketika  data time  series menunjukkan pola musiman yang perlu diperhitungkan  dan  data  tersebut  juga  memiliki komponen tren dan fluktuasi yang perlu diatasi melalui differencing .
2.10. Model Evaluasi MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ), Metrik  evaluasi  ini  mengukur  rata-rata  persentase kesalahan  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi. Semakin  kecil  nilai  MAPE,  semakin  akurat  model peramalan rendah.
MAPE = 1 𝑛 ∑ | 𝑥𝑡−𝑋̂𝑡 𝑥𝑡 | × 100%
𝑛 𝑡=1 Diketahui: n :
Banyaknya data 𝑥 𝑡 : peramalan ke – t 𝑋̂ 𝑡 : data ke – t

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian ini,  metodologi  yang digunakan adalah CRISP-DM ( CRoss-Industry Standard Process for Data Mining ) yang terdiri dari enam tahap dalam pengolahan data, yaitu: Business Understanding , Data Understanding , Data Preparation , Modeling , Evaluation , dan Deployment .
Gambar 2. Flow CRISP-DM (https://www.researchgate.net/figure/CRISP-DM- Model-Taylor-2017_fig1_326235288)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap business understanding , hasil analisa ini  menggunakan  unsur  5W+1H  dan  menunjukkan bahwa  terdapat  anomali  pada  data  penjualan  di GAIKINDO yang menyebabkan penurunan penjualan dan  produksi  di  sektor  industri  otomotif  Indonesia. Anomali  ini  terlihat  pada  Gambar  1.  yang menunjukkan trendline menurun. Peristiwa ini terjadi pada Januari 2020 hingga Mei 2020, di mana dampak pandemi covid-19 mulai terasa di Indonesia. Pandemi ini telah  mempengaruhi berbagai aspek kehidupan di Indonesia,  termasuk  kesehatan,  ekonomi,  sosial, psikologis,  pendidikan,  dan  lain-lain.  Berita  tersebut dapat ditemukan di laman GAIKINDO (https://www.gaikindo.or.id/wabah-resesi-ekonomi- dan-turunnya-penjualan-mobil-48-persen-pada-2020). Untuk mengatasi masalah ini, solusi yang ditawarkan adalah  menggunakan  analisis  deret  waktu  dengan algoritma  SARIMA.  Dengan  menggunakan  metode ini, diharapkan dapat mendeteksi perubahan penjualan di masa depan, baik itu tren atau pola penjualan. Hal ini  akan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan terkait stok atau produksi selama periode atau musim kedepannya.
Pada  tahap data  understanding ,  pertama melakukan  proses  pengumpulan  data  mentah  atau dataset awal  dengan  menjadikan Retail  Sales dan tanggal  penjualan  sebagai  variabel.  Lalu  setelah  itu pindah  kan  data  mentah  tersebut  ke Excel .  Dataset yang digunakan berasal dari data publik yang diambil dari website GAIKINDO (https://files.gaikindo.or.id/).
Tabel 1. Data Retail Sales Gaikindo Januari 2015 – Februari 2023 Bulan Tahun 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 Jan 97,067 82,676 78,297 94,120 87,555 81,059 53,997 78,568 90,872 Feb 97,426 87,057 79,127 90,852 81,293 77,865 46,941 69,989 83,973 Mar 110,118 92,510 94,435 106,050 91,115 60,440 77,514 89,947 - Apr 102,920 84,524 79,621 94,727 80,622 24,275 79,502 81,616 - May 104,103 86,339 94,856 104,153 93,881 17,083 64,175 61,558 - Jun 110,335 95,965 80,143 71,778 65,750 29,858 65,715 83,579 - Jul 79,909 62,427 84,735 98,182 87,611 35,799 64,033 80,520 - Aug 92,684 95,227 90,343 99,310 89,258 37,654 75,820 91,163 - Sep 103,426 91,815 86,563 92,355 82,853 43,357 72,637 95,426 - Oct 102,386 92,646 87,623 93,632 88,914 46,131 77,002 89,651 - Nov 103,401 95,252 99,690 98,002 93,318 56,102 84,544 87,674 - Dec 110,191 107,109 111,963 109,480 100,847 69,139 101,468 103,891 -
Selanjutnya  data  tersebut  dimasukkan  ke  dalam Google  Colaboratory untuk  di  analisa,  mulai  dari mengecek jumlah data yang masuk, tipe data, missing value , dan outliers .
Gambar 3. Outliers
Ketika  data  yang  masuk  sudah  sesuai,  tipe  data juga  sudah  sesuai  dan  tidak  ada  data  yang  kosong, maka selanjutnya mengecek outliers . Pada Gambar 3. Dijelaskan  bahwa  data  yang  dimiliki  terdapat  8  data outliers , dan nilai tersebut ada: 17083, 24275, 29858, 35799,  37654,  43357,  46131,  dan  46941.  Setelah diteliti kembali data outliers tersebut merupakan data dari  permasalahan  kali  ini  yaitu  disaat  terjadinya pandemi covid-19 ,  sehingga  langkah  yang  diambil adalah dengan tidak menghapus data tersebut.
Pada  tahap  selanjutnya  yaitu data preparation , langkah pertama adalah dengan melakukan penghapusan  pada  variabel  yang  tidak  diperlukan. Setelah  itu,  melakukan set  index pada  variabel Tanggal.
Apabila  data  sudah  dikatakan  rapih  dan  sesuai, maka  langkah  selanjutnya  adalah modeling .  Tahap pertama  yang  perlu  dilakukan  adalah  dengan mengecek  ke  stationeran  data  yang  dimiliki,  hal tersebut  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  uji Rolling  Statistic ,  hasil  uji  tersebut  disampaikan  pada Gambar 5.
Gambar 4. Uji Rolling Statistic
Pada Gambar 4. menjelaskan bahwasannya data actual dan rolling ( mean dan std ) memiliki perbedaan yang  cukup  signifikan,  dalam  hal  ini  menunjukkan bahwa  seri  data  ini  tidak  bersifat  stasioner.  Oleh karena  itu,  dilanjutkan  dengan  melakukan  uji  ADF ( Augmented  Dickey  Fuller )  untuk  menstationerkan data tersebut dengan melakukan differencing satu kali, hasil uji tersebut disampaikan pada Gambar 6.
Gambar 5. Uji ADF
Pada  Gambar  5.  dijelaskan  bahwa  hasil  data actual dan rolling ( mean dan std ) memiliki perbedaan yang tidak cukup signifikan dikarenakan hasil Dickey- Fuller  test ini  untuk  tingkat  keyakinan  1%,  5%,  dan 10%  sudah  menunjukkan series ini  stasioner  dimana p-value 0.022235 < 0.05. Dengan demikian, kita dapat menolak  hipotesis  nol  (H0)  dan  menerima  hipotesis alternatif (H1),  yang  menyatakan bahwa  seri data ini bersifat  stasioner.  Setelah  data  di  katakan  stationer, maka selanjutnya membagi data train test nya menjadi 60:40, di mana 40% dari 98 akan menjadi 39.2, yang dibulatkan  menjadi  39.  Dengan  demikian,  nilai train akan  menjadi 98  - 39 = 59, sementara nilai test akan menjadi  sisa  dari  nilai train ,  yaitu  41.  Hasil  tersebut disampaikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Nilai train dan test
Setelah  membagi  data train  test nya,  maka selanjutnya  mencari  nilai  acf  dan  pacf  nya menggunakan konsep algoritma tuning , hasil tersebut disampaikan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Best SARIMA
Pada  Gambar  7.  terlihat  adanya  pola  dengan menggunakan  model  ARIMA  musiman  orde  (1,  1, 1)x(1, 0, 0, 12). Hal ini menunjukkan bahwa terdapat komponen autoregressive (AR)  orde  1,  komponen moving  average (MA)  orde  1, differencing orde  1, serta komponen autoregressive musiman (SAR) orde 1, komponen moving average musiman (SMA) orde 0, differencing musiman  orde  0,  periode  musiman  12, dan nilai Akaike Information Criterion (AIC) adalah - 187.93.
Gambar 8. Ekstrak nilai prediksi dan nilai kebenaran dari deret waktu
Setelahnya, terlihat pada Gambar  8. bahwa data pada uji test memiliki kemiripan dengan data forecast .
Gambar 9. Forecast 3 tahun ke depan
Pada  Gambar  9.  ditampilkan  hasil forecast penjualan  kendaraan  ( Retail  Sales )  untuk  periode  3 tahun ke depan, beserta dengan nilai kepercayaan 95% dan 99%. Untuk detail nilai nya bisa dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data forecast Februari 2023 - Januari 2026 Tanggal Forecast lower_ci_95 upper_ci_95 lower_ci_99 upper_ci_99 Feb 2023 84285.02 70741.7 100421.17 70741.7 100421.2 Mar 2023 86854.37 72732.28 103718.46 72732.28 103718.5 Apr 2023 93981.58 77615.8 113798.17 77615.8 113798.2 May 2023 80244.32 65687.37 98027.234 65687.37 98027.23 Jun 2023 76151.25 61744.17 93920.003 61744.17 93920 Jul 2023 82538.42 66335.02 102699.76 66335.02 102699.8 Aug 2023 75705.9 60324.66 95008.955 60324.66 95008.95 Sep 2023 84300.58 66622.43 106669.59 66622.43 106669.6 Oct 2023 65551.65 51394.43 83608.649 51394.43 83608.65 Nov 2023 80284.02 62461.81 103191.44 62461.81 103191.4 Dec 2023 81347.05 62817.37 105342.56 62817.37 105342.6 Jan 2024 77179.48 59167.57 100674.61 59167.57 100674.6 Feb 2024 78119.24 56496.22 108018.12 56496.22 108018.1 Mar 2024 79793.71 57124.4 111459.11 57124.4 111459.1 Apr 2024 84364.38 59298.5 120025.78 59298.5 120025.8 May 2024 75455.17 52256.39 108952.85 52256.39 108952.9 Jun 2024 72716.06 49611.46 106580.73 49611.46 106580.7 Jul 2024 76972.4 51775.31 114431.96 51775.31 114432 Aug 2024 72415.45 48044.38 109149.04 48044.38 109149 Sep 2024 78129.42 51150.62 119337.87 51150.62 119337.9 Oct 2024 65411.92 42275.81 101209.62 42275.81 101209.6 Nov 2024 75481.53 48176.58 118262.06 48176.58 118262.1 Dec 2024 76186.04 48037.27 120829.35 48037.27 120829.4 Jan 2025 73408.14 45739.47 117814.1 45739.47 117814.1 Feb 2025 74038.31 44423.57 123395.57 44423.57 123395.6 Mar 2025 75155.66 44476.77 126996.03 44476.77 126996 Apr 2025 78171.18 45407.92 134574.16 45407.92 134574.2 May 2025 72245.98 41281.69 126435.75 41281.69 126435.8 Jun 2025 70383.68 39562.87 125214.96 39562.87 125215 Jul 2025 73268.98 40537.81 132428.06 40537.81 132428.1 Aug 2025 70178.06 38232.2 128817.07 38232.2 128817.1 Sep 2025 74045.12 39735.93 137977.91 39735.93 137977.9 Oct 2025 65313.41 34538.34 123510.31 34538.34 123510.3 Nov 2025 72263.81 37668.37 138632.46 37668.37 138632.5 Dec 2025 72739.52 37386.76 141521.7 37386.76 141521.7 Jan 2026 70856.14 35920.54 139769.4 35920.54 139769.4
Setelah sudah di forecast , maka perlu melakukan uji evaluasi model untuk mengetahui kualitas dari hasil forecast tersebut.
Gambar 10. Hasil MAPE
Pada  Gambar  10.  Di  dapatkan  MAPE  sebesar 0.407%, hal tersebut merupakan hasil uji yang cukup baik karena masih mendekati angka nol.
Pada  tahap deployment ini  perlu  dilakukan pengujian model, memastikan bahwa model
memberikan hasil yang akurat dan konsisten. Berikut disampaikan pada Gambar 11.
Gambar 11. Evaluation model
Pada  Gambar  12.  Dijelaskan  bahwa  grafik standardized residuals menunjukkan bahwa sebagian besar titik sudah berada pada y=0 yang berarti bahwa prediksi  tidak  menyimpang  jauh  dari  data  aktual, grafik  histogram  sudah  menunjukkan  kecenderungan normal  (garis  hijau  adalah  grafik  garis  dari  ujung histogram)  dan  KDE  ( Kernel  Density  Estimation ) menunjukkan grafik kecocokan prediksi, dan Q–Q plot adalah probability  plot ,  yang  mana  digunakan  untuk mengecek apakah data kita berada pada garis normal.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan semua tahapan penelitian yang telah dilakukan  dalam  menerapkan data  mining untuk memprediksi  penjualan  masa  depan  GAIKINDO menggunakan algoritma SARIMA, dapat disimpulkan hasil forecast model  SARIMA  terbaik  dengan parameter AR (p) = 1, difference (d) = 1, MA (q) = 1, AR musiman (P) = 1, difference musiman (D) = 0, MA musiman  (Q)  =  0,  dan  periode  (s)  =  12  dengan  nilai AIC=  -187.929.  adapun  saran  untuk  penngembangan penelitian  yaitu  diharapkan  dapat  menggunakan algoritma lain dan tools yang berbeda dengan variabel yang lebih banyak.
DAFTAR PUSTAKA [1] "Industri Otomotif Semakin Berdaya Saing," 25 Maret 2019. [Online]. Available: https://www.indonesia.go.id/narasi/indonesia- dalam-angka/ekonomi/industri-otomotif- semakin-berdaya-saing.
[2] "Profile  GAIKINDO,"  [Online].  Available: https://www.gaikindo.or.id/profil/.
[3] "Tahun  2020:  Wabah,  Resesi  Ekonomi,  dan Turunnya  Penjualan  Mobil  48  Persen,"  2021.
[Online]. Available: https://www.gaikindo.or.id/wabah-resesi- ekonomi-dan-turunnya-penjualan-mobil-48- persen-pada-2020/.
[4] M.  A.  Rohman,  "Cara  Memprediksi  Penjualan Anda Menggunakan Ekonometrika Time Series,"
[Online].
Available: http://sekolahstata.com/cara-memprediksi- penjualan-anda-menggunakan-ekonometrika- time-series/.
[5] K. M. Henry and E. Turban, Pengantar Teknologi Informasi, J. Haryanto and E. Ganis Sukoharsono, Eds., Andi, 2002.
[6] C.  Chatfield,  The  Analysis  of  Time  Series:  An Introduction,  Sixth  Edition  (Chapman  & Hall/CRC  Texts  in  Statistical  Science),  6th  ed., Chapman and Hall/CRC, 2003.
[7] R.  Wirth  and  J.  Hipp,  CRISP-DM:  towards  a standard  process  model  for  data  mining.  In Proceedings  of  the  4th  international  conference on  the  practical  applications  of  knowledge discovery  and  data  mining,  Springer-Verlag, 2000, pp. 29-39.
[8] G.  E.  Box  and  G.  M.  Jenkins,  Time  Series Analysis:  Forecasting  and  Control,  4th  ed., Wiley, 2008.
[9] E.  W.  Gilbert  and  M.  A.  Varughese,  An Introduction  to  Time  Series  Analysis  and Forecasting:  With  Applications  of  SAS®  and SPSS®, John Wiley & Sons, 2020.
[10] P.  C.  Phillips  and  P.  Perron,  Testing  for  a  Unit Root  in  Time  Series  Regression,  vol.  75, Biometrika, 1988, pp. 335-346.
[11] M. J. Yar and C. Chatfield, The Analysis of Time Series: An Introduction, CRC Press, 2014.
[12] G.  Box  and  G.  Jenkins,  Time  Series  Analysis: Forecasting  and  Control,  San  Francisco:  ACM Digital Library, 1976.