Vol 13 No 2 Desember 2019 : 1 – 8                  p-ISSN : 1978-4562  e-ISSN : 2175-0100 https://doi.org/10.36873/aev.2019.13.2.1

## PERAMALAN PRODUKSI CABE BESAR DAN CABE RAWIT DI KALIMANTAN TENGAH DENGAN METODE ARIMA
Forecasting of Chilli and Small Chilli Production in Central Kalimantan Using ARIMA Method

## Frits Fahridws Damanik
Statistisi Muda pada BPS Kota Tebing Tinggi Alamat : Tebing Tinggi, Tanjung Marulak, Tebing Tinggi City corresponding author: frits.damanik@bps.go.id
(Dikirim 14-12-2019; Diterima 30-12-2019)

## ABSTRACT
Chili is one of the leading commodities of vegetables which has strategic value at national and regional levels. An unexpected increase in chili prices often results a surge of inflation and  economic turmoil. Study and modeling of chili production are needed as a planning and evaluation material for policy makers. One of the most frequently used methods in modeling and forecasting time series data is Autoregressive Integrated Moving Avarage (ARIMA). The results of ARIMA modeling on chili production data found that the data were unstationer conditions of the mean so that must differenced while the data on the production of small chilli carried out the stages of data transformation and differencing due to the unstationer of data on variants and the mean. The best ARIMA model that can be applied based on the smallest AIC and MSE criteria for data on the amount of chili and  small chilli  production in Central Kalimantan Province is ARIMA (3,1,0).
Keywords: modeling of chilli, forecasting of chilli, Autoregresive Integrated Moving Avarage, ARIMA, Box-Jenkins.

## ABSTRAK
Cabai merupakan salah satu komoditas unggulan sayuran yang sangat bernilai strategis baik di level nasional maupun  daerah.   Kenaikan  harga  cabai  yang  tidak  terduga  sering  mengakibatkan  lonjakan  inflasi  yang berakibat pada  kekacauan  perekonomian.  Kajian  dan  pemodelan  terhadap  produksi  cabai  diperlukan  sebagai  bahan perencanaan dan evaluasi bagi para pengambil kebijakan. Salah satu metode yang paling sering digunakan dalam melakukan pemodelan dan peramalan terhadap data time series adalah Autoregresive Integrated Moving Avarage (ARIMA).  Hasil  pemodelan  ARIMA  pada  data  produksi  cabai  besar  menemukan  kondisi  ketidakstasioneran  data terhadap  mean  sehingga  dilakukan  tahapan differencing sedangkan  pada  data  produksi  cabai  rawit  dilakukan tahapan transformasi data dan differencing diakibatkan ketidakstasioneran data terhadap varian dan mean. Model ARIMA  terbaik  yang  dapat  diterapkan  berdasarkan  kriteria  AIC  dan  MSE  terkecil  terhadap  data  jumlah  produksi cabai besar dan cabai rawit di Provinsi Kalimantan Tengah adalah ARIMA(3,1,0).
Kata kunci: pemodelan cabai, peramalan cabai, Autoregresive Integrated Moving Avarage , ARIMA, Box-Jenkins.

## PENDAHULUAN
Cabai  merupakan  salah  satu  komoditas unggulan  sayuran  semusim  di  Indonesia.  Pada  tahun 2018,  produksi  cabai  besar  sebesar  1,21  juta  ton sedangkan  cabai  rawit  mencapai  1,34  juta  ton  (BPS, 2019). Besarnya konsumsi masyarakat terhadap cabai sebagai  pelengkap  kebutuhan  memasak  sehari-hari menjadikan  komoditas  ini  sebagai  salah  satu komoditas  yang  berperan  strategis  di  level  nasional. Kenaikan  harga  cabai  akibat  kurangnya  pasokan  di pasar  sering  kali  menyebabkan  gejolak  inflasi  yang tinggi  dan  berdampak  kepada  perekonomian  daerah bahkan  nasional.  Kurangnya  pasokan  cabai  ini disebabkan banyak faktor diantaranya penurunan luas tanam  cabai,  gagal  panen  akibat  hama  ataupun perubahan musim dan juga ulah para tengkulak cabai yang  melakukan  penimbunan  khususnya  pada menjelang hari-hari besar. Fenomena kelangkaan dan kenaikan  harga  cabai  ini  terjadi  secara  nasional termasuk  di  Kalimantan  Tengah.  Kurangnya  pasokan cabai  dari  produksi  lokal  akan  menyebabkan meningkatnya jumlah impor dari luar daerah. Berbagai analisis dan kajian terhadap jumlah produksi lokal dari komoditas  cabai  sangat  diperlukan  sebagai  bahan evaluasi  dan  kebijakan  dalam  menjaga  stabilitas perekonomian  daerah  khususnya  di  Kalimantan Tengah.  Salah  satu  metode  analisis  yang  dapat digunakan  untuk  memodelkan  dan  meramalkan produksi  cabai  adalah  dengan  metode Autoregresive Integrated  Moving  Avarage (ARIMA).  ARIMA merupakan  salah  satu  metode  yang  paling  sering digunakan  untuk  melakukan  analisis  runtun  waktu. Dalam  prosesnya,  ARIMA  menggunakan  nilai  masa lalu  dan  sekarang  dari  suatu  variabel  untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat.
Beberapa  peneliti  yang  menggunakan  metode ARIMA dalam peramalan komoditas cabai antara lain: Karima  (2018)  meramalkan  produksi  cabai  besar  di Indonesia  dengan  menggunakan  metode Seasonal ARIMA,  Abinowi  (2018)  meramalkan  curah  hujan, produksi  dan  kebutuhan  cabai  dengan  menggunakan metode ARIMA dan Intervention Model , Perihatini, dkk (2018)  meramalkan  harga  cabai  merah  keriting  di Kabupaten  Banyumas  dengan  Menggunakan  metode ARIMA Box-  Jenkins ,  Nabilah  (2017)  meramalkan harga dan produksi cabe rawit di Provinsi Jawa Timur dengan  metode  ARIMA Box-Jenkins ,  Hadiansyah (2017) memprediksi harga cabai di Indonesia dengan pemodelan time series ARIMA.

## METODE PENELITIAN
Model  ARIMA  dibangun  dari  3  (tiga)  proses, yaitu:  proses Autoregressive ,  proses Integrated dan proses Moving Average .
1. Proses Autoregressive (Proses AR)
Proses autoregressive sesuai  dengan namanya  adalah  proses  hasil  regresi  dengan  dirinya sendiri.  Secara  matematis  proses  AR(p)  dapat dituliskan:
  p t t B a Y     2 1 2 1 . . . p p t t B B a Y B         1 1 2 2 . . . t t t p t p t Y Y Y a Y           
yang  menunjukkan  bahwa  nilai  saat  ini  merupakan jumlah tertimbang dari nilai-nilai p yang lalu ditambah satu error yang random saat ini.
2. Proses Moving Average (Proses MA) Yaitu  proses time  series di  mana  nilai  suatu data time  series pada  suatu  waktu  merupakan  fungsi dari error/residual pada  waktu-waktu  sebelumnya. Secara  matematik  proses  MA  (q)  dapat  dituliskan sebagai berikut :
( ) t q t Y B a   2 1 2 (1 ... ) q t q t Y B B
B a         1 1 2 2 ... t t t t q t q Y a a a a      
    
3.  Proses Autoregresive  Integrated  Moving  Avarage (Proses ARMA)
Secara  matematik  model  ARMA  (p,q)  dapat dituliskan sebagai berikut:
( ) ( ) p t q t B Y B a    Adapun  proses differencing/integrated dapat dituliskan sebagai berikut:
  1 d t t B Y   
dimana d menunjukkan derajat differencing .
Bila  ketiga  proses time  series dilakukan penggabungan,  maka  proses time  series tersebut disebut  dengan  proses Autoregressive  Integrated Moving  Average atau  disingkat  dengan  ARIMA. Persamaan  model  ARIMA  (p,d,q)  dapat  diturunkan sebagai berikut:
( )(1 ) ( ) d q t q t B B Y B a     2 1 2 (1 ... )(1 ) p d p t B B B B Y          2 1 2 (1 ... ) q q t B B B a       
Metode  ARIMA  yang  mengikuti  prosedur  Box- Jenkins  (1970)  mempunyai  4  (empat)  tahapan  yaitu: identifikasi, estimasi, diagnostic check dan forecasting .
Vol 13 No 2 Desember 2019 : 1 – 8                  p-ISSN : 1978-4562  e-ISSN : 2175-0100 https://doi.org/10.36873/aev.2019.13.2.1
Proses iteratif terjadi pada tahap diagnostic check . Bila pada  tahap  ini,  uji  parameter  dan  uji  asumsi  tidak terpenuhi maka tahapan kembali pada tahap pertama yaitu identifikasi.
Gambar  1.  Tahapan Iteratif Box-Jenkins  Untuk Pembentukan Model Suhartono, 2009

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara  kasat  mata  terlihat  pada  Gambar  2 bahwa produksi cabai rawit di Kalimantan Tengah jauh lebih  besar  dibandingkan  dengan  produksi  cabai merah  pada  periode  Januari  2012-Desember  2018. Selain  itu,  produksi  cabai  rawit  terlihat  lebih berfluktuatif  dibandingkan  dengan  produksi  cabai besar yang terlihat lebih landai pada gambar.
Gambar 2.  Produksi  Cabai  Besar  dan  Cabai  Rawit, Jan 2012-Des 2018 (ton)
Pada  metode  ARIMA  ini  data  akan  dibagi menjadi 2 bagian dimana data dari  Januari 2012-Juni 2018 menjadi data in-sample dan data Juli-Desember 2018 menjadi data out-sample . 72 64 56 48 40 32 24 16 8 1 600 500 400 300 200 100 0 Bulan Pr od uk si ( To n) CABE BESAR_IN CABE RAWIT_IN Variable Time Series Plot of CABAI BESAR_IN; CABAI RAWIT_IN
Gambar 3. Time Series Plot Data in sample Produksi Cabai Besar dan Cabai Rawit
Dari  plot time  series data in-sample pada gambar 3 terlihat pola data produksi cabai rawit sangat berfluktuatif dan jelas diduga belum stasioner terhadap mean  sehingga  perlu  dilakukan differencing .  Adapun untuk produksi cabai besar perlu alat bantu lain untuk memastikan apakah data sudah stasioner atau belum. Salah satu alat bantu untuk melihat kestasioneran data adalah dengan melihat pola yang dibentuk dari fungsi autokorelasi  (ACF).  Ketidakstasioneran  data  dapat terlihat dari bentuk corregram- nya. Dari  plot  ACF  data  produksi  cabai  besar  pada gambar  4  terlihat  bahwa  pola  ACF  menurun  lambat antar lag -nya  yang  menandakan  bahwa  data  belum stasioner  terhadap  mean  sehingga  perlu  dilakukan tahapan differencing.
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 ut oc or re la ti on Autocorrelation Function for CABAI BESAR_IN (with 5% significance limits for the autocorrelations)
Gambar 4.  ACF Data in sample Produksi Cabai Besar
Gambar  5  menunjukkan  plot  data  setelah dilakukan differencing dan  terlihat  nilai-nilai  observasi
0 100 200 300 400 500 600 Cabai Besar Cabai Rawit
Tidak Postulasikan Kelas Umum Model
Tahap IDENTIFIKASI (Identifikasi model dugaan sementara)
Tahap ESTIMASI (Estimasi parameter model)
Tahap FORECASTING (Gunakan model untuk
peramalan) Tahap DIAGNOSTIC
CHECK Verifikasi apakah
Ya
berada pada sekitar mean yang berindikasi data sudah stasioner.
72 64 56 48 40 32 24 16 8 1 300 200 100 0 -100 -200 -300 -400 Index D at a CABE BESAR_IN_D CABE RAWIT_IN_D Variable Time Series Plot of CABAI BESAR_IN_D; CABAI RAWIT_IN_D
Gambar 5. Time Series Plot Data in sample Produksi Cabai Besar dan Cabai Raw Differencing 1
Setelah memastikan bahwa pola data observasi sudah  stasioner    maka  langkah  selanjutnya  adalah melihat  kembali  plot  ACF  data  beserta Partial Autocorrelation  Fungtion (PACF)-nya  agar  dapat melakukan pendugaan model sementara.
Dari  plot  ACF  cabai  besar  pada  gambar  6 terlihat  bahwa  pada  lag  1 cut-off dan  turun  secara sinusoidal pada lag berikutnya sehingga menunjukkan terjadinya  proses  MA  murni  sedangkan  plot  PACF pada  gambar  7  memperlihatkan  adanya cut-off pada lag  1  dan  3  yang  menunjukkan  adanya  proses  AR murni.
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 ut oc or re la ti on Autocorrelation Function for CABAI BESAR_IN_D (with 5% significance limits for the autocorrelations) Gambar 6. ACF Data in sample Produksi Cabai Besar Differencing 1
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 Pa rt ia l A ut oc or re la ti on Partial Autocorrelation Function for CABAI BESAR_IN_D (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) Gambar 7. PACF Data in sample Produksi Cabai Besar Differencing 1
Berdasarkan  plot  ACF  dan  PACF  cabai  besar tersebut  maka  dugaan  awal  model  ARIMA  yang terbentuk  yaitu:  ARIMA(3,1,0),  ARIMA([1,3],1,0)  dan ARIMA(0,1,1).  Dengan  tahapan  yang  sama, berdasarkan gambar 8 dan 9 maka dapat dibuat pula dugaan  model  awal  ARIMA  untuk  cabai  rawit  yaitu ARIMA(3,1,0) dan ARIMA(0,1,1).
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 ut oc or re la ti on Autocorrelation Function for CABAI RAWIT_IN_D (with 5% significance limits for the autocorrelations) Gambar 8. ACF Data in sample Produksi Cabai Rawit Differencing 1 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 Pa rt ia l A ut oc or re la ti on Partial Autocorrelation Function for CABAI RAWIT_IN_D (with 5% significance limits for the partial autocorrelations) Gambar 9. PACF Data in Sample Produksi Cabai Rawit Differencing 1
Langkah selanjutnya adalah melakukan estimasi parameter  model  dugaan  sekaligus  melakukan
Vol 13 No 2 Desember 2019 : 1 – 8                  p-ISSN : 1978-4562  e-ISSN : 2175-0100 https://doi.org/10.36873/aev.2019.13.2.1
diagnostic  check dan  melakukan  dugaan-dugaan model lain jika asumsi belum terpenuhi.
Tabel 1. Estimasi  dan  Signifikansi  Parameter  Model Dugaan pada Data in sample Produksi Cabai
Besar Differencing 1 Parameter Estimasi /p-values Model Dugaan ARIMA (3,1,0) ARIMA ([1,3],1,0) ARIMA (0,1,1) -0.46493/ (<.0001) -0.36277/ (0.0010) -0.28514/ (0.0184) -0.24068/ (0.0265) -0.34287/ (0.0029) 0.54509/ (<.0001)
Tabel 2. Uji White  Noise dan  Kenormalan  Residual Model Dugaan pada Data in sample Produksi Cabai Besar Differencing 1 Uji White Noise dan Kenormalan Residual Model Dugaan ARIMA (3,1,0) ARIMA ([1,3],1,0) ARIMA (0,1,1) Lag 6 0.7965 0.0647 0.4254 12 0.5489 0.0809 0.5230 18 0.8819 0.3457 0.8614 24 0.9289 0.5719 0.8953 Test Normalitas Kolmogorov- Smirnov >0.1500  >0.1500  >0.1500 Kesimpulan WN/ Normal WN/ Normal WN/ Normal Tabel 3. Perbandingan Nilai AIC dan MSE Model ARIMA Produksi Cabai Besar Model In-sample Out-sample AIC MSE ARIMA (3,1,0) 631.11 493.8346 ARIMA ([1,3],1,0) 634.9346 523.3355 ARIMA (0,1,1) 632.4465 541.3895
Berdasarkan hasil olah data terlihat pada Tabel 1 bahwa hasil estimasi parameter untuk semua model signifikan  dan  Tabel  2  menunjukkan  hasil diagnostic check ketiga  model  dugaan  sudah White  Noise dan berdistribusi normal. Untuk menentukan model terbaik yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  peramalan produksi  cabai  besar  digunakan  kriteria  nilai  AIC
terkecil  pada  data  in-sample  serta  MSE  terkecil  pada data  out-sample.  Berdasarkan  perbandingan  pada Tabel  3  terlihat  bahwa  model  ARIMA  terbaik  adalah ARIMA (3,1,0).
Tabel 4. Estimasi  dan  Signifikansi  Parameter  Model Dugaan pada Data in sample Produksi Cabai
Rawit Differencing 1 Parameter Estimasi /p-values Model Dugaan ARIMA (3,1,0) ARIMA (0,1,1) -0.51615/ (<.0001) -0.32834/ (0.0091) -0.25158/ (0.0338) 0.62415/ (<.0001)
Tabel 5. Uji  White  Noise  dan  Kenormalan  Residual Model Dugaan pada Data in sample Produksi Cabai Rawit Differencing 1 Uji White Noise dan Kenormalan Residual Model Dugaan ARIMA (3,1,0) ARIMA (0,1,1) Lag 6 0.6549 0.7902 12 0.8351 0.8889 18 0.9327 0.9374 24 0.8006 0.7929 Test Normalitas Kolmogorov- Smirnov <0.0100 <0.0100 Kesimpulan WN/Tidak Normal WN/ Tidak Normal
Hasil diagnostic check pada dua model dugaan produksi  cabai  rawit  menunjukkan  bahwa  distribusi residual  model  belum  memenuhi  asumsi  normalitas dikarenakan  nilai  p-value  kurang  dari  0,05  walaupun estimasi  parameter  signifikan  dan White  Noise. Hasil olah  ini  memberikan  dugaan  bahwa  walaupun  data produksi  cabai  rawit  sudah  stasioner  terhadap  mean tetapi  diduga  belum  stasioner  terhadap  varian.  Oleh sebab itu tahapan pemodelan untuk cabai rawit harus diulang kembali dengan mengecek kestasioneran data terhadap  varian  dan  melakukan  transformasi  data sesuai kebutuhan.
5,0 2,5 0,0 -2,5 -5,0 90 80 70 60 50 40 30 Lambda St D ev Lower CL Upper CL Limit Estimate -0,73 Lower CL -1,70 Upper CL -0,00 Rounded Value -0,50 (using 95,0% confidence) Lambda Box-Cox Plot of CABAI RAWIT_IN
Gambar 10.  Box-Cox  Plot  Data in  sample Produksi Cabai Rawit
Dari  plot  data  Box-Cox  pada  Gambar  10 terlihat  bahwa  nilai rounded  values dari  Lamba sebesar  -0,50  yang  berarti  data  belum  stasioner terhadap  varian  dikarenakan  tidak  bernilai  1  atau interval  tidak  melalui  nilai  1  sehingga  diperlukan transformasi  data.  Transformasi  yang  digunakan adalah ̇ √ .
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 ut oc or re la ti on Autocorrelation Function for CABAI RAWIT_IN_TR (with 5% significance limits for the autocorrelations)
Gambar 11.  ACF Data in sample Transformasi Produksi Cabai Rawit
Pola  data  ACF  menunjukkan  data  belum stasioner terhadap mean sehingga diperlukan tahapan differencing . 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 ut oc or re la ti on
Autocorrelation Function for CABAI RAWIT_IN_TR_D
(with 5% significance limits for the autocorrelations)
Gambar 12.  ACF Data in sample Transformasi Produksi Cabai Rawit Differencing 1 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 Pa rt ia l A ut oc or re la ti on Partial Autocorrelation Function for CABAI RAWIT_IN_TR_D (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
Gambar 13.  PACF Data in sample Transformasi Produksi Cabai Rawit Differencing 1
Berdasarkan  plot  ACF  dan  PACF  cabai  rawit pada  Gambar  12  dan  13  maka  dugaan  awal  model ARIMA  yang  terbentuk  yaitu:  ARIMA(3,1,0), ARIMA([1,3],1,0)  dan  ARIMA(0,1,1).  Selajutnya dilakukan  tahapan  estimasi  parameter  kembali terhadap  model  dugaan  diteruskan  dengan  tahapan diagnostic check .
Tabel 6. Estimasi  dan  Signifikansi  Parameter  Model Dugaan  pada  Data in  sample Transformasi Produksi Cabai Rawit Differencing 1 Parameter Estimasi /p-values Model Dugaan ARIMA (3,1,0) ARIMA ([1,3],1,0) ARIMA (0,1,1) -0.40687/ (0.0006) -0.31581/ (0.0053) -0.27495/ (0.0231) -0.15266/ (0.1808) -0.24572/ (0.0390) 0.50907/ (<.0001) Tabel 7. Uji White  Noise dan  Kenormalan  Residual Model  Dugaan  pada  Data in  sample Transformasi Produksi Cabai Rawit Differencing 1 Uji White Noise dan Kenormalan Residual Model Dugaan ARIMA (3,1,0) ARIMA ([1,3],1,0) ARIMA (0,1,1) Lag 6 0.3909 0.1254 0.3681 12 0.2797 0.0714 0.1533 18 0.4036 0.1149 0.2374
Vol 13 No 2 Desember 2019 : 1 – 8                  p-ISSN : 1978-4562  e-ISSN : 2175-0100 https://doi.org/10.36873/aev.2019.13.2.1
24 0.5580 0.1988 0.3483 Test Normalitas Kolmogorov- Smirnov 0.0518 0.0151 >0.1500 Kesimpulan WN/ Normal WN/Tidak Normal WN/ Normal Tabel 8. Perbandingan Nilai AIC dan MSE Model ARIMA Produksi Cabai Rawit Model In-sample Out-sample AIC MSE ARIMA (3,1,0) -576.161 0.0000237 ARIMA (0,1,1) -577.763 0.0000248
Dari Tabel 6 terlihat bahwa hanya dua model dugaan yang estimasi semua parameternya signifikan yaitu  model  ARIMA  (3,1,0)  dan  ARIMA  (0,1,1). Demikian pula pada Tabel 7 terlihat hanya dua model dugaan tersebut yang lolos uji diagnostic check White Noise dan berdistribusi normal. Adapun model terbaik yang  didapatkan  berdasarkan  nilai  AIC  dan  MSE terkecil adalah model ARIMA(3,1,0).
Berdasarkan  model  ARIMA  terbaik  yang didapatkan  selanjutnya  digunakan  untuk  meramalan data produksi cabai besar dan cabai rawit pada tahun 2019.
Tabel 9. Nilai Ramalan Produksi Cabai Besar dan
Cabai Rawit Tahun 2019 Bulan Nilai Ramalan Produksi Cabai Besar Cabai Rawit Januari 102,4854 312,1527 Februari 90,6092 299,3259 Maret 103,9670 296,2428 April 103,9175 299,3259 Mei 102,6962 302,4575 Juni 99,1667 300,3643 Juli 101,5100 299,3259 Agustus 101,9657 300,3643 September 101,9593 300,3643 Oktober 101,0568 300,3643 Nopember 101,3949 300,3643 Desember 101,5539 300,3643 Gambar 14.  Produksi dan Nilai Ramalan Cabai Besar, Jan 2012-Des 2019 (ton)
Gambar 15.  Produksi dan Nilai Ramalan Cabai Rawit, Jan 2012-Des 2019 (ton)

## KESIMPULAN
Model  ARIMA  terbaik  yang  dapat  diterapkan berdasarkan  kriteria  AIC  dan  MSE  terkecil  terhadap data  jumlah  produksi  cabai  besar  dan  cabai  rawit  di Provinsi  Kalimantan  Tengah  adalah  ARIMA(3,1,0). Pada proses pemodelan cabai besar diperlukan proses differencing untuk  menstasionerkan  data  terhadap mean  sedangkan  pada  data  cabai  rawit  diperlukan transformasi data dan differencing untuk menstasionerkan data terhadap varian dan mean.

## DAFTAR PUSTAKA
Abinowi, Egi. 2018. Peramalan Curah Hujan, Produksi dan Kebutuhan Cabai Menggunakan Metode ARIMA  dan Intervention  Model .  Universitas Komputer Indonesia.
Box,  G.  E.  P.,  Jenkins,  G.  M.  1970. Time  Series Analysis, Forecasting, and Control . Oakland, CA: Holden-Day.
Badan  Pusat  Statistik.  2013-2019.  Statistik  Tanaman Sayuran  dan  Buah ‐ buahan  Semusim
0 50 100 150 Cabai Besar Ramalan Cabai Besar 0 100 200 300 400 500 600 Cabai Rawit Ramalan Cabai Rawit
Indonesia.
Hadiansyah, F. N. 2017. Prediksi Harga Cabai dengan Pemodelan  Time  Series  ARIMA.  Indonesian Journal  and  Computing,  Vol.  2,  Issue.  1, Maret 2017, PP. 71-78.
Karima, Dewi. 2018. Kajian Peramalan Produksi Cabai Besar dengan Pendekatan Seasonal ARIMA. Institut Pertanian Bogor.
Nabilah.  2017.  Peramalan  Harga  dan  Produksi  Cabai Rawit  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Perihatini, D. I., Lestari, I. F., Primandari, A. H. 2018. Peramalan  Harga  Cabai  Merah  Besar Keriting Kabupaten Banyumas Menggunakan Metode  ARIMA  Box-Jenkins.  Prosiding KNPMP III 2018, ISSN: 2502-6526.
Suhartono.  2009. Analisis  Data  Statistik  dengan  R.
Graha Ilmu.
Lampiran Hasil Olah SAS