Abstrak—Komoditas  cabai  merah  merupakan  salah  satu komoditas  strategis  pertanian  yang  memiliki  nilai  ekonomis tinggi.  Permintaan  akan  cabai  merah  di  masyarakat  menjadi peluang bagi petani  cabai  merah  sebagai  sumber penghasilan. Namun harga cabai merah tidak selalu stabil yang disebabkan berbagai faktor seperti permintaan di pasar, cuaca, pasokan di pasar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  peramalan harga cabai merah di Sumatera Utara yang melibatkan faktor luar  yaitu  curah  hujan  dan  menggunakan  model  SARIMAX dengan  dasar  model  SARIMA  serta  implementasinya  dalam prototipe  aplikasi  web  yang  dapat  diakses  oleh  petani.  Data yang digunakan merupakan data periode bulanan dari Januari 2014-Desember  2020.  Luaran  dari  penelitian  ini  adalah prototipe  aplikasi  web  yaitu  Sistem  Peramalan  Harga Komoditas Pertanian Sumatera Utara yang mengimplementasikan  model  peramalan  harga  cabai  merah. Model peramalan terbaik yang ditemukan adalah SARIMA(1,0,0)(2,1,0)8  dan  SARIMAX(1,0,0)(2,1,0)8.  Model SARIMA(1,0,0)(2,1,0)8  memiliki    MAPE  pengujian  23,88% dan  nilai  AIC  model  -85,961.  Model  SARIMAX(1,0,0)(2,1,0)8 memiliki  MAPE  pengujian  22,95%  dan  nilai  AIC  model  - 84,215.  Terdapat  peningkatan  performa  model  SARIMAX untuk  data  pengujian  namun  selisihnya  tidak  besar  yaitu 0,93%.  Dengan  pertimbangan  nilai  AIC,  model  yang  akan diimplementasikan  kedalam  prototipe  aplikasi  web  adalah model  SARIMA,  dikarenakan  model  dengan  nilai  AIC  lebih kecil  lebih  cocok  dengan  data.  Dengan  prototipe  aplikasi  web yang  dikembangkan,  user  dapat  melihat  informasi  peramalan harga  bulanan  dari  cabai  merah  serta  rekomendasi  waktu tanam dari hasil kalender tanam.
Kata  Kunci—Peramalan,  Komoditas  Cabai  Merah,  SARIMA SARIMAX, Prototipe Aplikasi Web.

## I. PENDAHULUAN
OMODITAS  pertanian  merupakan  salah  satu  sektor kunci  dalam  perekonomian  Indonesia.  Kebutuhan sehari-hari  masyarakat  tidak  terlepas  dari  komoditas pertanian  seperti  cabai  merah,  bawang  merah  dan  putih, tomat,  sayur-mayur,  buah-buahan.  Hampir  setiap  hari kebutuhan ini dikonsumsi masyarakat sebagai makanan dan pelengkap  makanan.  Tingginya  permintaan  akan  komoditas pertanian tentu menjadi peluang bagi petani sebagai sumber penghasilannya.  Cabai  merah  merupakan  salah  satu komoditas strategis pertanian. Dikatakan sebagai komoditas strategis  karena  mempunyai  nilai  ekonomi  yang  tinggi  dan berkontribusi dalam perekonomian nasional [1]. Permintaan cabai  merah  yang  tinggi  membuat  harga  cabai  merah  tidak stabil  dan  fluktuatif  [2].  Harga  cabai  merah  akan  tinggi apabila  pasokan  cabai  di  pasar  sedikit.  Sebaliknya,  harga cabai  merah  akan  rendah  ketika  pasokan  cabai  di  pasar
berlimpah.
Naik turunnya harga cabai merah dapat dipengaruhi oleh berbagai  faktor  seperti  musim  panen,  jumlah  pasokan, konsumsi  masyarakat,  dan  cuaca  [1].  Pola  produksi  cabai merah  juga  secara  tidak  langsung  mempengaruhi  pasokan cabai  yang  ada  di  pasar  dan  mempengaruhi  harga  cabai. Ketika  harga  cabai  merah  tinggi,  petani  mulai  menanam cabai  dalam  waktu  bersamaan  [3].  Namun  ketika  musim panen  tiba,  pasokan  cabai  merah  di  pasar  akan  melimpah dan  membuat  harganya  turun  serta  petani  mengalami kerugian.  Cuaca  juga  memiliki  peran  yang  penting  dalam proses  produksi  cabai  merah  [4].  Di  mana  musim  hujan dapat  digunakan  sebagai supply air  pada  masa  penanaman

## Pengembangan Prototipe Aplikasi Web untuk Peramalan Harga Cabai Merah untuk Menentukan Waktu Tanam untuk Petani Cabai di Sumatera Utara
Etria Sepwardhani Purba, Retno Aulia Vinarti, dan Edwin Risakomora Departemen Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : vaulia@gmail.com

## K
Gambar 1. Metodologi Penelitian.
cabai.  Namun  musim  hujan  tidak  bagus  bagi  cabai  ketika musim  panen,  karena  dapat  membuat  cabai  mengalami busuk  kering.  Menurut  Balai  Pengkajian  Teknologi Pertanian  Jawa  Timur  (BPTP  Jatim)  penyakit  busuk  kering atau antraknosa menjadi  momok  bagi  petani  saat  musim hujan,  sebab  dapat  menyebabkan  kehilangan  hasil  panen antara 20-90% atau bahkan gagal panen.
Salah  satu  upaya  yang  telah  dilakukan  untuk  menangani fluktuasi  harga  cabai  merah  adalah  dengan  melakukan peramalan  harga.  Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan mengenai  model  peramalan  harga  cabai  merah,  sebagian besar  hanya  berfokus  pada  analisis  data  harga  [1],  [2],  [5]. Faktor  lain  yang  mempengaruhi  harga  cabai  merah  juga perlu  dipertimbangkan  dalam  melakukan  peramalan  untuk memperoleh  hasil  yang  mungkin  lebih  baik.  Seperti penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Setyowati  mengenai peramalan  harga  cabai  rawit  dengan  menggunakan  model ARIMAX  ( Autoregressive  Integrated  Moving  Average eXsogenous )  [6].  Dalam  penelitian  tersebut,  peramalan harga  cabai  rawit  dilakukan  dengan  mempertimbangkan efek  variasi  kalender  (lebaran,  tahun  baru,  dll)  sebagai variabel  eksogen  atau  variabel  independen.  Selain  itu  ada juga  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muharlis  mengenai peramalan harga cabai merah di enam kota di Indonesia [7]. Peneliti menggunakan beberapa metode peramalan dan yang lebih unggul adalah model SARIMA ( Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average ). Namun, sejauh ini belum ada penelitian yang meramalkan harga komoditas cabai  merah  dengan  menggunakan  model  SARIMAX ( Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  with eXogenous ).  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Hutama  dkk,  dengan  menggunakan  model  SARIMAX  dan ANN  ( Artificial  Neural  Network )  diperoleh  bahwa  dalam meramalkan  beban  listrik,  model  SARIMAX  lebih  unggul dari  ANN  [8].  Model  SARIMAX  dapat  digunakan  dalam penelitian  ini  dengan  mempertimbangkan  faktor  cuaca sebagai salah satu variabel yang mempengaruhi harga cabai merah.
Selain  itu  juga,  upaya  peramalan  yang  telah  dilakukan untuk menangani fluktuasi harga cabai merah dirasa kurang efektif.  Karena  ketika  suatu  waktu  harga  cabai  tinggi,  pada saat itu juga banyak petani berlomba untuk mulai menanam. Hasilnya  harga  cabai  akan  turun  pada  waktu  panen  tiba karena hasil panen yang melimpah dan fluktuasi harga cabai ini akan terus berulang. Maka perlu dilakukan implementasi model  peramalan  harga  cabai  merah  tersebut  ke  dalam bentuk aplikasi web yang dapat diakses oleh petani sehingga dapat  mengetahui  kapan  waktu  tanam  yang  tepat  untuk memperoleh keuntungan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meramalkan  harga  cabai merah di Sumatera Utara dengan harga cabai merah di Pusat Pasar  Kota  Medan  sebagai  acuan  peramalan.  Pusat  Pasar Kota Medan dijadikan sebagai objek dikarenakan
ketersediaan data dan juga harga cabai merah di Pusat Pasar memiliki selisih harga yang relatif sedikit dengan harga jual petani  kepada  pedagang  pengumpul,  sekitar  10-15  %  [9]. Jika  harga  tersebut  dipakai  untuk  meramalkan  harga  cabai merah  di  masa  depan,  perbedaan  harganya  tidak  terlalu besar. Selain itu, kota Medan merupakan pusat pengumpulan  bahan-bahan  /  komoditas  yang  akan disalurkan  ke  pasar-pasar  lain.  Lalu  data  curah  hujan dijadikan sebagai variabel eksogen dikarenakan curah hujan cukup  berpengaruh  pada  harga  cabai  merah.  Dapat  dilihat ketika musim panen tiba dan curah hujan yang tinggi, petani mengalami  gagal  panen  karena  cabai  mengalami  busuk kering.  Namun,  curah  hujan  yang  cukup  baik  untuk  masa pertumbuhan  cabai.  Jadi  curah  hujan  memiliki  dua dampak terhadap  tanaman  cabai.  Data  curah  hujan  yang  digunakan sebagai variabel eksogen merupakan curah hujan Kabupaten Deli  Serdang,  yang  merupakan  salah  satu  sentra  produksi cabai merah di Sumatera Utara [10].
Berdasarkan  uraian  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini akan  meramalkan  harga  cabai  merah  di  Sumatera  Utara dengan menggunakan model SARIMAX. Model SARIMAX dipilih  dikarenakan  model  ini  dapat  meramalkan  dengan menggunakan  variabel  eksogen  dan  juga  komponen musiman.  Penelitian  ini  akan  mempertimbangkan  faktor cuaca  yaitu  curah  hujan  sebagai  variabel  eksogen  untuk meramalkan  harga  cabai  merah.  Selain  menyediakan informasi  peramalan  harga  cabai  merah,  penelitian  ini  juga akan  memberikan  saran  dan  informasi  untuk  waktu menanam yang tepat kepada Petani di Sumatera Utara dalam bentuk  prototipe  aplikasi  web  untuk  menentukan  waktu menanam yang tepat berdasarkan peramalan harga cabai.

## II. METODE PENELITIAN
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dijelaskan pada  Gambar  1.  Tahapan  yang  dijalankan  meliputi  studi literatur,  pengumpulan  dan  praproses  data,  pemodelan SARIMA,  pemodelan  peramalan  data  curah  hujan, pemodelan  SARIMAX,  pemilihan  model  terbai  dan peramalan data, analisis kebutuhan sistem, perancangan dan pengembangan prototipe aplikasi web.

## A. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  tahapan  awal  yang  dilakukan dalam penelitian ini yang bertujuan untuk menentukan topik dan menganalisis latar belakang permasalahan terkait harga komoditas  cabai  merah  yang  fluktuatif  dan  dampaknya terhadap  petani  cabai  khususnya  di  daerah  Sumatera  Utara dan  juga  pengaruh  curah  hujan  terhadap  tanaman  cabai merah.

## B. Pengumpulan dan Praproses Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data
Tabel 1.
Contoh data harga cabai dan curah hujan yang diperoleh tanggal harga_cabai curah_hujan 1-Jan-14 28500 2.8 2-Jan-14 28500 5.2 .... .... .... 28-Dec-20 55000 8888 29-Dec-20 55000 0 30-Dec-20 55000 10.4 Tabel 2. Konversi Curah Hujan ke bentuk Kategori Curah Hujan Bulanan bulan harga cabai curah_hujan musim chd_ kategori 01-Jan-14 29000 54 Kemarau 0 01-Feb-14 20000 44 Kemarau 0 … … … … … 01-Nov-20 34000 203 Hujan 0 01-Des-20 46000 306 Hujan 1
harga  komoditas  cabai  merah  dan  data  curah  hujan.  Data harga  komoditas  cabai  merah  yang digunakan  adalah  harga di Pusat Pasar Kota Medan sejak bulan Januari 2014 hingga bulan Desember 2020 yang diperoleh dari Dinas Ketahanan Pangan  Kota  Medan  dan  juga  data  dari website Pemerintahan  Provinsi  Sumatera  Utara.  Untuk  Data  curah hujan  yang  diperoleh  adalah  data  sekunder  bulanan  curah hujan  ( time  series )  di  Kabupaten  Deli  Serdang  sejak  bulan Januari 2014 hingga bulan  Desember 2020 sebagai variabel eksogen.  Data  diperoleh  dari  website  Badan  Meteorologi, Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG),  Stasiun  Klimatologi Deli Serdang. Sampel data yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 1.
Berdasarkan data harga cabai merah dan curah hujan yang diperoleh,  dilakukan  praproses  data  untuk  mempersiapkan data agar dapat digunakan model peramalan. Adapun bentuk praproses  data  yang  dilakukan  adalah  melakukan  pengisian nilai  yang  kosong  ( missing  value )  dan  juga  mengatasi  nilai outlier. Data  harga  cabai  merah  dan  curah  hujan  yang diperoleh  ada  dalam  bentuk  data  harian,  karena  model peramalan  yang  digunakan  adalah  model  musiman,  jika periode  musimannya  dalam  bentuk  hari  akan  membuat parameter  musiman  yang  besar,  dan  hal  ini  akan  membuat pembangunan  model  yang  kompleks.  Maka  dari  itu  data harian  yang  diperoleh  disederhanakan  kedalam  bentuk  data bulanan.
Data  curah  hujan  bulanan  yang  sudah  ada  akan disederhanakan  kedalam  angka  0  dan  1.  Hal  ini  dilakukan untuk  dapat  melihat  pengaruh  variabel  eksogen  pada  harga cabai  yang  mungkin  memiliki  pengaruh  peningkatan  harga jika  curah  hujan  tinggi.  Ketika  curah  hujan  tinggi  (≥ 300mm), dapat menimbulkan kerusakan panen 20-90% atau bahkan gagal panen pada tanaman cabai merah yang secara tidak  langsung  mempengaruhi  pasokan  dan  harga  cabai merah di pasar. Nilai curah hujan akan diganti dengan angka ‘1’ jika curah hujan bulanan ≥ 300mm (kategori curah hujan tinggi).  Jika  curah  hujan  bulanan  <300  mm,  maka  akan diganti dengan angka ‘0’ seperti pada Tabel 2.

## C. Pemodelan SARIMA
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  dalam  pemodelan SARIMA  adalah  melakukan  uji  stasioner  yaitu  untuk melihat  apakah  data  sudah  stasioner  atau  tidak.  Pengujian dilakukan  menggunakan  fungsi Augmented  Dickey-Fuller test  (ADF  test ).  Jika  data  yang  akan  digunakan  belum
stasioner, maka perlu dilakukan differencing untuk membuat data stasioner dan siap digunakan untuk membangun model peramalan.  data  stasioner  dan  siap  digunakan  untuk membangun model peramalan.
Tahap kedua yang dilakukan adalah differencing data jika data  yang  digunakan  tidak  stasioner.  Terdapat  dua  jenis differencing yang  dapat  dilakukan  yaitu differencing seasonal (D) dan non-seasonal (d).
Tahap  ketiga  adalah  melakukan  uji  linearitas  untuk mengetahui  keterkaitan  antara  variabel  dependen  (harga cabai  merah)  dengan  variabel  independen  (curah  hujan) dengan menggunakan fungsi Ramsey RESET test . Pengujian ini  dilakukan  untuk  melihat  apakah  keterkaitannya  bersifat linear atau non-linear.
Tahap  keempat  adalah  melakukan  estimasi  parameter model  SARIMA  dengan  mengamati  pola  ACF  dan  PACF data  yang  sudah  stasioner.  Alternatif  lain  yang  dapat dilakukan  adalah  dengan  menggunakan  fungsi auto_arima pada pyramid-arima library Python yang dapat menemukan parameter  model  yang  sesuai  dengan  data  berdasarkan pengukuran performa AIC.
Tahap  kelima  yang  dilakukan  adalah  melakukan  uji signifikansi  dan  diagnostik  pada  parameter  model  yang sudah  diestimasi.  Dengan  pengujian  ini  akan  diketahui apakah  parameter  model  yang  diestimasi  layak  digunakan untuk meramalkan data.

## D. Pemodelan Peramalan Data Curah Hujan
Pemodelan  dan  peramalan  data  curah  hujan  dilakukan untuk  memperoleh  data  curah  hujan  di  masa  mendatang yang  akan  digunakan  sebagai  variabel  eksogen  pada  model SARIMAX.  Model  peramalan  yang  digunakan  untuk meramalkan  curah  hujan  adalah  model  SARIMA.  Setelah menemukan model SARIMA yang sesuai dengan data curah hujan,  dilakukan  peramalan  data  untuk  digunakan  sebagai variabel eksogen.

## E. Pemodelan SARIMAX
Model SARIMAX dibangun berdasarkan model SARIMA  yang  sudah  ditemukan  sebelumnya  dengan menambahkan  variabel  eksogen.  Namun  terlebih  dahulu data  curah  hujan  diubah  kedalam  bentuk  sederhana berdasarkan  kategori  curah  hujan  dengan  tujuan  untuk menyederhanakan  dampak  variabel  eksogen  pada  variabel dependen.  Setelah  data  curah  hujan  disederhanakan,
Tabel 3.
Hasil Uji Coba model SARIMA dan SARIMAX
Model MAPE Train MAPE Test AIC Train SARIMA(0,0,1)(1,1,0) 8 29,54% 31,41% -80,063 SARIMA(1,0,0)(1,1,0) 8 29.05% 30,74% -83,623 SARIMA(1,0,0)(2,1,0) 8 26.94% 23,88% -85,961 SARIMA(3,0,0)(0,0,0) 8 25,74% 101,88% -102,874 SARIMAX(0,0,1)(1,1,0) 8 29,76% 29,66% -79,373 SARIMAX(1,0,0)(1,1,0) 8 28,98% 28,26% -82,555 SARIMAX(1,0,0)(2,1,0) 8 26,93% 22,95% -84.215 SARIMAX(3,0,0)(0,0,0) 8 25,76% 94,01% -100.426 Tabel 4. Tingkat kesesuaian model SARIMA curah hujan Estimasi Parameter Tingkat kesesuaian SARIMA(0,0,0)(0,1,0) 12 64,70% SARIMA(0,0,1)(1,0,0) 12 52,94% SARIMA(0,0,1)(1,0,1) 12 82,35% Gambar 2. Implementasi Antarmuka Hasil Peramalan Harga Cabai.
parameter  model  SARIMAX  akan  diestimasi  dengan menggunakan  parameter  model  SARIMA.  Alternatif  lain untuk  melakukan  estimasi  parameter  model  SARIMAX adalah  dengan  menggunakan  fungsi auto_arima pada pyramid-arima  library  Python yang  dapat  menemukan parameter model yang sesuai dengan data.
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  uji  signifikansi dan  diagnostik  pada  model  SARIMAX  yang  sudah diestimasi untuk melihat kelayakan model.

## F. Pemilihan Model
Pemilihan  model  yang  sesuai  dengan  data  dapat dilakukan  dengan  memilih  model  yang  sudah  lulus  uji diagnostik  dengan  menggunakan  nilai  MAPE  dan  AIC. Yaitu untuk melihat nilai akurasi model dalam meramalkan dan juga kesesuaian model dengan data.
Pemilihan  model  yang  dilakukan  adalah  untuk  memilih model  peramalan  untuk  harga  cabai  merah  dan  juga  curah hujan.  Setelah  mendapatkan  model  peramalan,  selanjutnya model  disimpan  dan  akan  diimplementasikan  ke  dalam prototipe aplikasi web.

## G. Analisis Kebutuhan Sistem
Analisis  kebutuhan  sistem  dilakukan  untuk  mendapatkan informasi  apa  saja  yang  diperlukan  dalam  pengembangan prototipe  sistem.  Analisa  kebutuhan  sistem  mencakup
identifikasi  aktor,  kebutuhan  fungsional  sistem,  kebutuhan non-fungsional sistem serta tools yang digunakan.

## H. Perancangan dan Pengembangan Prototipe Aplikasi Web
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perancangan  tampilan  atau antar  muka  dari  prototipe  aplikasi  web  yang  akan dikembangkan  berdasarkan  kebutuhan  sistem.  Setelah membuat  perancangan,  dilakukan  pengembangan  prototipe aplikasi  web  serta  pengimplementasian  model  peramlan kedalam aplikasi web

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Uji Coba Model Peramalan
Pada  tahap  ini  semua  estimasi  parameter  SARIMA  dan SARIMAX  digunakan  untuk  dilakukan  uji  coba  peramalan harga  cabai  dengan  data  pelatihan  dan  pengujian. Selanjutnya  dilihat  performanya  berdasarkan  nilai  MAPE model.  Tabel  3  menunjukkan  MAPE  data  pelatihan  untuk estimasi model SARIMA dan SARIMAX. Model SARIMA(3,0,0)(0,0,0) 8 merupakan  model  dengan  nilai MAPE  Train  terkecil,  namun  jika  dilihat  pada  MAPE  Test nya  terlihat  perbedaan  yang  signifikan.  Hal  ini dikarenakan model  SARIMA(3,0,0)(0,0,0) 8 overfitting terhadap  data pelatihan  sehingga  ketika  digunakan  untuk  pengujian, hasilnya  tidak  optimal.  Hal  ini  didukung  juga  dengan  nilai AIC-nya yang jauh lebih kecil dari model lainnya.
Model SARIMAX(1,0,0)(2,1,0) 8 merupakan model dengan  nilai  MAPE  Test  terkecil,  namun  selisihnya  tidak jauh berbeda dengan model SARIMA(1,0,0)(2,1,0) 8 . Model SARIMA memiliki nilai AIC yang lebih kecil dibandingkan dengan model SARIMAX, dimana semakin kecil nilai AIC, semakin  cocok  model  dengan  data.  Dengan  pertimbangan tersebut  model  SARIMA(1,0,0)(2,1,0) 8 memiliki  performa lebih baik seperti pada Tabel 3.
Selanjutnya dilakukan pengujian terhadap model peramalan  curah  hujan  dilakukan  berdasarkan  kesesuaian prediksi  musim  aktual  dan  peramalan.  Pengukuran  tingkat kesesuaian  prediksi  dilakukan  untuk  melihat  kesesuaian musim dengan prediksi musim pada data pengujian. Prediksi musim  diperoleh  dari  penyesuaian  prediksi  curah  hujan yaitu  jika  curah  hujan  ≥  150mm,  mengindikasikan  musim hujan  serta  jika  curah  hujan  <  150mm,  mengindikasikan musim  kemarau.  Perbandingan  musim  antara  data  aktual dengan  prediksi  model  SARIMA(0,0,1)(1,0,1) 12 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel4  menunjukkan  tingkat  kesesuaian  estimasi  model SARIMA  pada  pengujian  data  curah  hujan.  Model  yang memiliki  tingkat  kesesuaian  yang  paling  tinggi  adalah SARIMA(0,0,1)(1,0,1) 12 .
Berdasarkan  uji  coba  model  yang  dilakukan  model peramalan  yang  akan  diimplementasikan  dalam  prototipe aplikasi  web  adalah  model  SARIMA(1,0,0)(2,1,0) 8 untuk meramalkan harga cabai merah dan model SARIMA(0,0,1)(1,0,1) 12 untuk meramalkan curah hujan.

## B. Pengujian Fungsional
Pengujian fungsional dilakukan untuk mengetahui apakah kebutuhan  fungsional  yang  telah  ditentukan  pada  saat perancangan  dapat  dilakukan.  Teknis  untuk  melakukan  uji
Gambar 3. Implementasi Antarmuka Halaman Kalender Tanam.
Gambar 4. Implementasi Antarmuka Halaman Hasil Kalender Tanam.
coba  fungsional  adalah  menggunakan test  case .  Hasil  dari pengujian fungsional terdapat pada Tabel 5.
Berdasarkan hasil test case , fungsi dari prototipe aplikasi web berjalan dengan baik secara keseluruhan. Pengimplementasian  model  peramalan  pada  prototipe aplikasi  web  dapat  dilihat  pada  Gambar  2,  Gambar  3,  dan Gambar  4.  Gambar  2  merupakan  hasil  implementasi antarmuka  hasil  peramalan  harga  cabai  merah.  Informasi yang ditampilkan pada halaman ini adalah peramalan harga cabai merah dari bulan ini hingga delapan periode kedepan. Selain  itu,  terdapat  informasi  rekomendasi  waktu  tanam berdasarkan  peramalan  harga  yang  diperoleh,  dimana dengan  informasi  ini  diharapkan  petani  dapat  menentukan kapan  waktu  menanam  yang  dapat  menguntungkan.  Untuk melihat berapa persentase kemungkinan keberhasilan panen pada  waktu  yang  direkomendasikan, user dapat  memilih tombol  “Hitung  Kalender  Tanam”  dan  kemudian  akan dialihkan ke halaman Kalender Tanam.
Setelah  mendapatkan  rekomendasi  waktu  tanam  pada halam  hasil  peramalan  harga  cabai  merah  dan  dialihkan pada  halaman  Kalender  Tanam.  Untuk  dapat  melihat persentase  kemungkinan  keberhasilan  panen  pada  waktu yang  direkomendasikan, user dapat  memasukkan input waktu tanam (bulan dan tahun) seperti pada Gambar 3.
Berdasarkan  waktu  mulai  tanam  yang  ditentukan  oleh user akan  diperoleh  hasil  kalender  tanam  seperti  tampilan pada  Gambar  4.  Informasi  yang  ditampilkan  pada  halaman hasil kalender tanam yaitu waktu mulai tanam (sesuai input user ) dan perkiraan masa panen, peramalan harga pada masa panen,  persentase  kemungkinan  keberhasilan  panen, peramalan  curah  hujan  dan  perkiraan  musim  pada  masa panen.
Dengan  informasi  yang  diberikan  pada  halaman  hasil kalender  tanam  ini, user dapat  menentukan  kapan  waktu menanam dan juga tindakan antisipasi yang dapat dilakukan untuk meningkatkan produktivitas cabai merah.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  dapat  disimpulkan beberapa  hal  sebagai  berikut:  (1)  Model  SARIMA  dan SARIMAX terbaik yang lulus uji signifikansi dan diagnostik
adalah SARIMA(1,0,0)(2,1,0) 8 dan SARIMAX(1,0,0)
(2,1,0) 8 .  Model    SARIMA(1,0,0)(2,1,0) 8 memiliki  MAPE pelatihan sebesar 26,94%, MAPE pengujian sebesar 23,88% dan nilai AIC model -85,961. Model
SARIMAX(1,0,0)(2,1,0) 8 memiliki MAPE pelatihan sebesar 26,93%,  MAPE  pengujian  sebesar  22,95%  dan  nilai  AIC model  -84,215.  Terdapat  peningkatan  performa  model SARIMAX  untuk  data  pengujian  namun  selisihnya  tidak terlalu  besar  yaitu  0,93%.  (2)  Model  peramalan  yang  akan diimplementasikan  kedalam  prototipe  aplikasi  web  adalah model SARIMA(1,0,0)(2,1,0) 8 . Dengan  pertimbangan model  SARIMA  memiliki  nilai  AIC  lebih  kecil,  yang mengindikasikan  model  SARIMA  lebih  cocok  untuk  data harga  cabai  merah.  (3)  Model  peramalan  curah  hujan  yang akan  diimplementasikan  kedalam  prototipe  aplikasi  web adalah SARIMA(0,0,1)(1,0,1) 12 dengkat tingkat kesesuaian peramalan  sebesar  82,35%.  (4)  Pengujian  fungsional prototipe  aplikasi  web  Sistem  Peramalan  Harga  Komoditas Pertanian Sumatera Utara sesuai secara keseluruhan dengan kebutuhan  fungsional  yang  telah  ditentukan  pada  proses perancangan.

## B. Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  diketahui  bahwa  tingkat akurasi  dari  model peramalan  harga  cabai  merah  dan  curah hujan  cukup  layak  digunakan  untuk  melakukan  peramalan, sehingga hasil peramalan mungkin memiliki bias atau error. Berikut beberapa saran yang mungkin dapat dilakukan untuk meningkatkan  performa  model  peramalan:  (1)  Periode  data yang digunakan agar dapat lebih panjang  untuk mendapatkan  masukan  data  dan  keluaran  hasil  peramalan yang  lebih  baik.  (2)  Data  harga  komoditas  yang  digunakan dan  diramalkan  tidak  hanya  komoditas  cabai  merah  saja, bisa  ditambah  komoditas  pertanian  lain  seperi  tomat, bawang,  padi,  dll.  (3)  Peramalan  harga  komoditas  dapat menggunakan model lain seperti SANN ( Seasonal Artificial Neural Network ).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  Anggraeni et  al. ,  “Agricultural  Strategic  Commodity  Price Forecasting Using Artificial Neural Network,” in 2018  International Seminar  on  Research  of  Information  Technology  and  Intelligent Systems (ISRITI) , 2018, pp. 347–352.
[2]  P.  Nuvaisiyah,  F.  Nhita,  and  D.  Saepudin,  “Price  prediction  of  chili commodities  in  Bandung  regency  using  Bayesian  Network,” Int.  J. Inf. Commun. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 19–32, 2018.
[3]  B.  P.  BV  and  M.  Dakshayini,  “Performance  Analysis  Of  The Regression  And  Time  Series  Predictive  Models  Using  Parallel Implementation  For  Agricultural  Data,”  in Procedia  computer science , 2018, vol. 132, pp. 198–207.
[4]  S.  Hasmita,  F.  Nhita,  D.  Saepudin,  and  A.  Aditsania,  “Chili Commodity  Price  Forecasting  in  Bandung  Regency  using  the Adaptive  Synthetic  Sampling  (ADASYN)  and  K-Nearest  Neighbor (KNN)  Algorithms,”  in 2019  International  Conference  on Information  and  Communications  Technology  (ICOIACT) ,  2019,  pp. 434–438.
[5]  L.  F.  L.  Pratiwi,  A.  Rosyid,  and  A.  Hasyim,  “Forecasting  Of  Chili Prices  In  The  Special  Region  Of  Yogyakarta,  Indonesia  Based  On Harga  Pangan  Applications  (Arima  Approach),”  Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta, 2020.
[6]  O. A. D. Setyowati, “Peramalan Harga Cabai Rawit di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Metode Arimax,” UIN Sunan Ampel Surabaya, 2020.
[7]  A. Muharlis, “Peramalan dan  Faktor-Faktor  Penentu  Fluktuasi  Harga Cabai Merah di  Enam Kota Besar  di  Jawa-Bali:  Kasus  Pengendalian Harga  Cabai  Merah  pada  Bagian  Analisis  Harga,  Badan  Ketahanan Pangan  Nasional,  Deptan  RI,”  IPB  (Bogor  Agricultural  University),
Tabel 5.
Hasil Test Case Hasil Test Ket. Admin berhasil login Sesuai Admin berhasil logout Sesuai Admin dapat mengelola data harga komoditas (menambahkan, mengubah dan menghapus data) Sesuai Admin dapat mengelola data curah hujan (menambahkan, mengubah dan menghapus data) Sesuai Petani berhasil melihat permalan harga komoditas pertanian Sesuai Admin berhasil melihat peramalan harga komoditas pertanian Sesuai Petani berhasil melakukan input pilih komoditas dan waktu tanam Sesuai Admin berhasil melakukan input pilih komoditas dan waktu tanam Sesuai Petani berhasil melihat informasi kalender tanam Sesuai Admin berhasil melihat informasi kalender tanam Sesuai Petani berhasil menampilkan rekomendasi budidaya tanaman Sesuai Petani berhasil menampilkan rekomendasi budidaya tanaman Sesuai
2007.
[8]  A. H. Hutama, S. Akbar, and M. Z. C. Candra, “Medium Term Power Load  Forecasting  for  Java  and  Bali  Power  System  using  Artificial Neural  Network  and  SARIMAX,”  in 2018  5th  International Conference  on  Data  and  Software  Engineering  (ICoDSE) ,  2018,  pp.
1–6.
[9]  C.  Muslim,  S.  H.  Susilowati,  and  others,  “Manajemen  rantai  pasok
komoditas cabai pada agroekosistem lahan kering di Jawa Timur,” J. Anal. Kebijak. Pertan. , vol. 16, no. 1, pp. 19–41, 2018.
[10]  A. I. Fahruqi, “Karakteristik Sosial Ekonomi Petani Cabai Merah dan Hubungannya  dengan  Pendapatan  (Studi  Kasus:  Desa  Sidodadi Ramunia,  Kecamatan  Beringin,  Kabupaten  Deli  Serdang),” J.  Soc.
Econ. Agric. Agribus. , vol. 10, 2018.