## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3121

## Prediksi Jumlah Penjualan Rumah di Bojongsoang ditengah Pandemi Covid-19 dengan Metode ARIMA
Alit Fajar Kurniawan * , Syafrial Fachri Pane, Rolly Maulana Awangga
Program Studi D-IV Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia, Bandung, Indonesia Email: 1 alitfajark@email.com, 2 syafrial.fachri@poltekpos.ac.id, 3 awangga@poltekpos.ac.id Email Penulis Korespondensi: alitfajark@email.com
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  keakuratan  metode  ARIMA  dengan  matriks  carmer  dalam  melakukan peramalan  atau  prediksi  jumlah  penjualan  rumah  di  daerah  Bojongsoang  yang  masih  mengalami  masa  krisis.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder berupa data time series jumlah penjualan  rumah. Dalam metode ARIMA kita melakukan kestasioneran data, kemudian mencari nilai autoregressive (AR), moving average (MA), dan ARMA (Autoregressive dan Moving Average). Dari data yang ada jumlah penjualan rumah mengalami penurunan, oleh karena itu dilakukan peramalan dengan model ARIMA (1,1,1) untuk penjualan rumah kedepannya dalam membantu developer properti dalam memperkirakan projek pembangunan kedepannya. hasil dari peramalan yang dilakukan dengan menggunakan metode ARIMA  (1,1,1)  yaitu  menunjukkan  bahwa  prediksi  jumlah  penjualan  rumah  didaerah  Bojongsoang  pada  periode  juni  – desember mengalami kestabilan jumlah penjualan rumah.
Kata Kunci: ARIMA; Time Series; Peramalan; Covid-19
Abstract− This study aims to determine the accuracy of the ARIMA method with the Carmer matrix in forecasting or predicting the number of house sales in the Bojongsoang area which is still experiencing a period of crisis. The data used in this study  is secondary data in the form of time series data on the number of house sales. In the ARIMA method, we perform stationary data, then look for autoregressive (AR), moving average (MA), and ARMA (Autoregressive and Moving Average) values. From the available data, the number of house sales has decreased, therefore forecasting is carried out using the ARIMA (1,1,1) model  for  future  home  sales  to  assist  property  developers  in  estimating  future  development  projects.  the  results  of  the forecasting carried out using the ARIMA (1,1,1) method, which shows that the prediction of the number of house sales in the Bojongsoang area in the June - December period experienced a stable number of house sales.
Keywords : ARIMA; Time Series; Forecasting; Covid-19

## 1. PENDAHULUAN
Satu  tahun  belakangan  ini  dunia  dihebohkan  dengan  virus  baru  yang  berasal  dari  wuhan,  China    yang  disebut dengan virus corona atau covid-19 ( Corona Virus Desaese 2019 ) [1] , virus corona mulai masuk ke Indonesia pada awal maret 2020 dan masih menyerang warga Indonesia [2] [3] di beberapa daerah yang padat penduduk sampai saat ini [4]. Daerah bojongsoang, Kabupaten Bandung Jawa Barat menjadi salah satu daerah dengan kasus covid- 19  yang  terus  meningkat  [5]  [6], Pemerintah  kabupaten  bandung  sudah  banyak  melakukan  berbagai  cara  guna mencegah terjadinya penyebaran virus corona secara meluas [7].
Daerah  bojongsoang,  kabupaten  Bandung  sekarang  lagi  gencarnya  dilakukan  pembangunan cluster perumahan seharusnya menjadi keuntungan besar bagi perusahaan maupun perorangan yang bergerak di bidang real  estate dan  properti  disebut  sebagai  developer  properti,  banyak  dari  beberapa  perusahaan  berani  memilih investasi dalam pembangunan perumahan di Bojongsoang dikarenakan memiliki resiko kegagalan yang kecil, pada saat ini dalam bisnis bidang developer properti masih dalam keadaan krisis ditambah lagi pada saat masa pandemi covid-19 jumlah penjualan rumah di setiap cluster perumahan jadi tidak stabil [8]. Berdsasarkan pencarian pada artikel  provalindonusa.com  dijelaskan  bahwasannya  dampak  ke  sektor  properti  masih  perlu  diamati  beberapa waktu  kedepan  karena  krisisnya  belum  berakhir  atau  belum  ada  tanda-tanda  berakhir,  jadi  dalam menjalankan bisnis  properti,  setiap  developer  properti  memerlukan  sebuah  perencanaan  yang  digunakan  sebagai  tolak  ukur untuk  penilaian dalam melakukan sebuah perencanaan yang akan direalisasikan, memperkirakan sesuatu  untuk tujuan  merealisasikan  perencanaan  secara  lebih  luas  sangatlah  dibutuhkan,  oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah prediksi yang dapat menghasilkan akurasi data yang tinggi sehingga didapatkan menyesuaikan jumlah produksi sesuai dengan kebutuhan konsumen.
Untuk  mengatasi  masalah  yang  terjadi  dari  proses  penjualan  rumah  di  daerah  bojongsoang  dilakukan analisis  mendalam  untuk  memprediksi  jumlah  penjualan rumah, salah satunya menggunakan  metode  ARIMA. Metode  ARIMA  Banyak digunakan secara luas  dalam melakukan peramalan deret berkala dalam jangka waktu yang ditentukan [9]. proses melakukan peramalan untuk penjualan rumah dilakukan dengan cara menggunakan data historis dari mulai tahun awal masa pandemi di tahun 2020 hingga masa pandemi 2021 dan kemudian akan dilakukannya  proses  tahapan  metode  ARIMA  untuk  mendapatkan  hasil  yang  diinginkan.  Menurut  penelitian Mohammad Arif Rasyidi menyebutkan bahwa model ARIMA sangat baik  untuk dilakukannya peramalan jangka pendek dan memiliki akurasi yang baik dalam melakukan peramalan beberapa periode ke  depan [10]. Penelitian menggunakan  metode  ARIMA  matriks  carmer  dengan  melakukan  prediksi  jumlah  penjualan  rumah  di  daerah Bojongsoang hingga saat ini belum ada yang melakukan, data yang didapatkan juga hasil studi kasus lapangan jadi penelitian ini tidak dapat dibandingkan dengan penelitian lain. Pada umumnya model ARIMA dirumuskan sebagai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3121
ARIMA (p, d, q), p adalah orde Autoregressive (AR), d adalah Difference , dan q adalah orde Moving Average (MA) (Rusyida, 2020). Model AR dan model MA dikombinasikan sehingga menghasilkan model ARMA. Manfaat  dari  melakukan  penelitian menggunakan pengembangan  metode ARIMA matriks carmer untuk penjualan rumah  untuk  memberikan hasil perencanaan yang tepat  atas dasar pertimbangan dari  analisis history data  deret  waktu  penjualan  rumah  untuk  bisnis  properti  sehingga  perusahaan  mendapatkan  keputusan  strategi manajerial yang tepat dalam melakukan penjualan. Beberapa penelitian terdahulu banyak menggunakan metode ARIMA dalam melakukan prediksi harga penjualan baik itu saham, pertanian, perikanan dan lain-lain dengan hasil peramalan yang menunjukkan bahwa metode ARIMA cukup akurat dalam melakukan prediksi [10]. Dari apa yang telah dibahas, peramalan jumlah penjualan rumah di daerah bojongsoang diperlukan untuk memberikan tolak ukur kepada  setiap  developer  properti  untuk  dapat  merealisasikan  perencanaan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan konsumen selama masa pandemi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  merupakan  aturan  kegiatan  [11],  dan  prosedur  yang  digunakan  oleh  seorang  peneliti. Metodologi juga merupakan sebuah analisa teoritis tentang suatu cara [12]. Penelitian adalah suatu penyelidikan yang bersifat sistematis untuk meningkatkan sebuah pengetahuan [13], penelitian juga merupakan sebuah usaha yang sistematis dan terorganisasi untuk menyelidiki suatu masalah yang membutuhkan sebuah penyelesaian [14]. Berikut ini adalah alur dari metodologi penelitian yang dilakukan di dalam penelitian ini, pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan – Tahapan Yang Digunakan Pada Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  Mengidentifikasi  permasalahan  yang  terjadi  pada  permasalahn  dalam  bisnis  properti  untuk penjualan rumah di daerah Bojongsoang selama masa pandemi covid-19.
b. Studi Literatur
Dilakukan untuk mencari berbagai sumber tertulis seperti buku-buku, jurnal, atau dokumen-dokumen [15] yang berkaitan dengan data time series, dan logika ARIMA
c. Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  mengumpulkan  data  time  series  untuk  dilakukan  pengujian  dengan  masukan  data  sekunder. Metode yang digunakan yaitu studi  literatur, hasil keluaran yang didapatkan yaitu peramalan jumlah penjualan rumah di Bojongsoang.
d. Implementasi Metode ARIMA
Metode  Autoregressive  Integrated  Moving  average  (ARIMA)  Box-Jenkins  merupakan  suatu  metode  yang digunakan  untuk  dapat  menghasilkan  ramalan-ramalan  berdasarkan  sintesis  dari  pola  secara  hisotris.  Metode ARIMA  merupakan  metode  yang  menggunakan model  time  series  yang  digunakan  berdasarkan  asumsi  bahwa data dalam deret waktu tertentu tersebut bersifat stasioner dan suatu data bersifat konstan dalam time series yang sudah ditentukan. Penetapan estimasi metode ARIMA (p,d,q) yang dapat ditentukan dengan melihat pergerakan dari plot Autocorrelation Function (ACF) dan plot Partial Autocorrelation Function PACF pada data.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3121
Implementasi  metode  ARIMA  untuk  mendapatkan  hasil  peramalan  jumlah  penjualan  rumah  di  daerah Bojongsoang selama masa pandemi. Dalam melakukan implementasi ARIMA, penelitian ini menggunakan cara manual dan cara pengolahan menggunakan python, untuk perhitungan secara manual autoregressive dan moving average menggunakan persamaan sebagai berikut. Untuk  perhitungan autoregressive menggunakan  rumus  dengan  metode  matriks  carmer  [16],  berikut rumusnya:
β^ = ( Z ` Z ) -1 Z ` Y
(1)
[ 1 𝑋 𝑝 𝑋 𝑝 − 1 … 𝑋 𝑝 − (𝑝 − 1) 1 𝑋 𝑝 + 1 𝑋 𝑝 … 𝑋 𝑝 − (𝑝 − 1) + 1
: : : : : : : : :
: 1 𝑋 𝑛 − 1 𝑋 𝑛 − 2 … 𝑋 𝑛 − 𝑝 ]
[ 𝑋 𝑝 + 1
𝑋 𝑝 + 2 : :
𝑋 𝑛 ]
[ 𝜇 ∅1 :
: ∅𝑝]
Keterangan : P = ordo model AR X p = data ke-p N = Banyaknya periode pengamatan β^ = pendugaan persamaan parameter Untuk  perhitungan moving average menggunakan  rumus  dengan  metode  matriks  carmer  [17],  berikut rumusnya:
β^ = ( Z ` Z ) -1 Z ` Y (2) [ 1 𝑋 𝑞 + 1 − 1 − 𝑋𝑞 + 1 𝑋 𝑞 + 1 − 2 − 𝑋𝑞 + 1 … 𝑋𝑞 + 1 − 𝑞 − 𝑋𝑞 + 1
1 𝑋 𝑞 + 2 − 1 − 𝑋𝑞 + 2 𝑋 𝑞 + 2 − 2 − 𝑋𝑞 + 2 … 𝑋𝑞 + 2 − 𝑞 − 𝑋𝑞 + 2 : : : : : : : : : : 1 𝑋 𝑛 − 1 − 𝑋𝑛 𝑋 𝑛 − 2 − 𝑋𝑛 … 𝑋 𝑛 − 𝑞 − 𝑋𝑛 ]
[ 𝑋 𝑞 + 1 𝑋 𝑞 + 2
: :
𝑋 𝑛 ]
[ 𝜇 ∅1
:
: ∅𝑞]
Keterangan : q = ordo model MA X q = data ke-q N = Banyaknya periode pengamatan β^ = pendugaan persamaan parameter
e. Pengujian dan Hasil Analisis
Analisis hasil dilakukan untuk menganalisa hasil dari penelitian yang telah dilakukan. Selain itu juga untuk melihat seberapa besar akurasi yang didapat.
f. Penarikan Kesimpulan
Tahapan kesimpulan dan saran merupakan akhir dari  penelitian ini. Tahapan ini berisi  tentang kesimpulan dari hasil-hasil penelitian dan pengujian yang telah dilakukan pada penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini untuk dapat melakukan peramalan mengenai data penjualan rumah maka data yang digunakan berupa  data time  series penjualan  rumah  dari  tahun  awal  2020  sampai  dengan  tahun  2021.  Pada  penelitian  ini penggunaan metode ARIMA dinilai sangat cocok dalam melakukan peramalan yang mana hasil dari ramalan dapat dijadikan sebagai tolak ukur untuk para developer property di daerah Bojongsoang.

## 3.1 Simulasi Data
Pada bagian ini penulis akan menjelaskan secara langsung alur penelitian yang penulis lakukan pada metodologi penelitian, Simulasi data disini akan memperlihatkan secara langsung bentuk dari dataset yang dipakai dan juga bagaimana  cara  untuk  mengolah  dataset  tersebut yang  pada  akhirnya  akan  mengeluarkan  output  sesuai  dengan
Z = Z = β^ = y = y = β^ =

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3121
tujuan  penelitian  yang  penulis  ingin  capai  yaitu  output  sentimen  dalam  bentuk  meningkat  atau  menurun.  Pada bagian ini, dalam melakukan simulasi data dengan menggunakan data time series dan Metode ARIMA terdapat beberapa langkah yang dilakukan dengan menggunakan python dan perhitungan secara manual.

## 3.2 Pengambilan Data
Data  penjualan  rumah  di  daerah  bojongsoang  selama  masa  pandemi  covid-19  digunakan  untuk  memprediksi jumlah produksi rumah saat pandemi covid-19. Data didapatkan berdasarkan studi kasus lapangan, Data  tersebut berupa   data  runtun  waktu  (time  series).  Data  yang  digunakan  yaitu  history  jumlah  penjualan rumah  di  daerah bojongsoang dari  4 cluster perumahan yang digunakan sebagai  bahan untuk  penelitian, masa waktu  untuk  data yang digunakan dari mulai bulan januari 2020 sampai dengan mei 2021. Berikut data penjualan rumah di daerah Bojongsoang pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penjualan Rumah Month Data Month Data Januari 7 Oktober 4 Februari 8 November 2 Maret 5 Desember 1 April 4 Januari 5 Mei 6 Februari 3 Juni 3 Maret 6 Juli 4 April 7 Agustus 7 Mei 8 September 9
Terlihat  bahwa  plot  data  penjualan  rumah  di  daerah  bojongsoang  sejak  januari  2020  hingga  mei  2021 menunjukkan grafik yang naik turun. Terlihat jelas pada gambar 2 grafik data. Dalam melakukan pengujian dengan menggunakan software minitab maka menampilkan plot data penjualan rumah berdasarkan data penjualan rumah yang sudah tersedia, Berikut pemogramman serta gambaran tampilan plot penjualan rumah pada gambar 2.
import pandas as pd from pandas import datetime import matplotlib.pyplot as plt def parser(x): return datetime.strptime(x,'%Y-%m') sales = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=[0] ,date_parser=parser) sales.plot()
Gambar 2. Plot Data Penjualan Rumah Di Bojongsoang
Pada  gambar  2  plot  data  penjualan  rumah  di  daerah  Bojongsoang  masih  terlihat  jelas  dimana  plot  data belum bisa dikatakan stasioner dikarenakan data tidak bergerak disekitar rata-rata, sehingga untuk mendapatkan data yang bersifat  stasioner maka akan dilakukan differencing pada lag 1, jika  pada lag 1 juga plot data belum stasioner maka akan dilakukan differencing pada lag 2.

## 3.3 Pemeriksaan Kestasioneran Data
Kestasioneran  data  dilakukan  untuk  memperkecil  terjadinya  kekeliruan  model.  Dari  hasil  yang  telah  dilakukan dapat dilihat pada gambar 2 bahwasannya plot data jumlah penjualan rumah didaerah bojongsoang masih fluktuatif atau tidak stasioner. Selanjutnya kita akan melakukan differencing data untuk mendapatkan hasil plot data yang bersifat  stasioner.  Kita  akan  melakukan  differencing  pada  lag  1,  dan  berikut  hasilnya  pada  gambar  3,  berikut beserta pemogramman yang digunakan.
sales_diff = sales.diff(periods=1) sales_diff = sales_diff[1:]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3121
sales_diff.plot()
Gambar 3. Differencing Data Rumah
Setelah dilakukan differencing lag 1 maka didapatkan lah plot data yang tidak fluktuatif atau data bersifat stasioner,  data  bergerak  pada  rata-rata,  oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  maka  kita  mendapatkan  nilai  dari  d ( Differencing ) = 1, dikarenakan data bersifat stsioner Ketika dilakukan differencing pada lag ke 1. Maka untuk sementara ini didapatkan nilai dari model ARIMA (p,1,q).

## 3.4 Penentuan Parameter p, d, dan q Dalam ARIMA
Penentuan parameter p, d, dan q dapat dilakukan dengan melakukan perhitungan autoregressive , differencing dan moving average . Pada tahapan sebelumnya kita sudah mendapatkan nilai d=1 dari hasil differencing yang sudah dilakukan,  selanjutnya  kita  akan melakukan  pencarian  nilai  p  dan  q  dengan  melihat  dari  plot  ACF  dan  PACF. Proses perhitungan ACF pada gambar 4 dapat menentukan nilai q, nilai q dapat ditentukan dari melihat plot ACF, yang mana kita dapat melihat lag yang ada pada plot ACF untuk dapat menentukan nilai q. berikut gambar plot ACF pada gambar 3, berikut pemogramman yang digunakan untuk menampilkan plot ACF. from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf plot_acf(sales)

## Gambar 4. Plot ACF Data Penjualan Rumah Di Bojongsoang
Dari plot yang pada gambar 4 menunjukkan bahwa tidak adanya lag yang melewati garis signifikan (garis merah), dikarenakan tidak adanya lag yang melewati garis signifikan sehingga nilai  q=0, tetapi penentuan nilai  q dapat dilakukan pengecekan melalui melihat perbandingan nantinya dengan nilai p, sehingga dikarenakan pada model ARIMA nilai p dan q tidak boleh benilai 0 dua duanya sehingga nilai q dapat ditentukan dengan 1, dan nantinya akan dilakukan perbandingan lagi dengan nilai p.
Berikut kita akan melakukan perbandingan dengan plot PACF yang dapat menentukan nilai p pada gambar 5. nilai  p dapat  ditentukan dari  melihat plot  PACF, yang mana kita dapat  melihat lag yang ada pada plot ACF untuk  dapat  menentukan  nilai  p.berikut  gambaran  plot  PACF,  berikut  juga  ditambahkan  pemogramman  yang digunakan untuk menampilkan plot PACF.
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf plot_pacf(sales)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3121
Dari gambar plot PACF pada gambar 5.5 dapat disimpulkan bahwa tidak adanya lag yang melewati garis signifikan (garis merah) sehingga nilai p dari hasil pengamatan plot PACF masih bernilai 0, akan tetapi nanti akan di lakukan perbandingan dikarenakan nilai p dan q tidak boleh 0, sehingga nilai p dan q bisa dibuatkan nilai 1.

## 3.5 Penentuan Persamaan Model ARIMA
Selanjutnya akan ditentukan parameter/orde dari model ARIMA yang sesuai dengan menggunakan nilai dari hasil perhitungan  plot  ACF  dan  PACF,  hasil  perhitungan  menggunakan software minitab  sehingga  kita  akan menganalisa untuk  melihat  nilai dari probability - value (<0,05) dari  model ARIMA (1,1,0), (0,1,1), dan (1,1,1). Berikut hasil dari perhitungan.
a. AR ( Autoregressive ) (1,1,0)
Pada model parameter ARIMA (1,1,0), didapatkan hasil estimasi parameter yang digunakan dengan hasil sebagai berikut pada tabel 2.
Tabel 2. Parameter Autoregressive (1,1,0) Type Coef  SE Coef  T-Value  P-Value AR   1 -0,144 0,266 -0,54 0,597 Constant  0,054 0,658 0,08 0,935 Differencing 1
Dapat dilihat dari nilai p-value yang dari nilai autoregressive 1 nya bernilai 0,597 dan nilai dari moving average 0, Sehingga dapat simpulkan bahwa model ARIMA (1,1,0) tidak cukup baik untuk dilakukan peramalan karena nilai p-value >0,05. Selain itu kita juga melihat hasil mean squared error dari model ARIMA (1,1,0) yang kita gunakan, berikut hasil perhitungan mean squared error yang sudan didapatkan.
DF SS MS 14  96,9145  6,92246
Mean squared error yang di hasilkan yaitu 6,92246. Proses perhitungan AR secara manual dapat dilakukan dengan  melakukan  persamaan      perhitungan Autoregressive secara  matriks,  berikut  contoh  untuk  melakukan perhitungannya.
[ 1 7 1 8 1 5 1 4
1 6 1 3 1 4 1 7 1 9 1 4 1 2 1 1
1 5 1 3 1 6 1 7] , [ 1 8 1 5 1 4 1 6
1 3 1 4 1 7 1 9 1 4 1 2 1 1 1 5
1 3 1 6
1 7 1 8]
[ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 7 8 5 4 6 3 4 7 9 4 2 1 5 3 6 7 ] [ 16 81 81 477 ] , [ 82 443 ] [ 0,4453 −0,0756 −0,0756 0,149 ]                    [ 30,3108 −26,8901 ]
Dari hasil parameter diatas maka didapatkan hasil persamaan dari Autoregressive yaitu X t = 30,3108 – 26,8901 X t−1 +  e t .  kemudian  setelah  didapatkan  persamaan  maka  dapat  dihitung  untuk  mengetahui  nilai  error  yang didapatkan, untuk autiregressive mendapatkan nilai error dengan 6,92246.
b. MA ( Moving Average ) (0,1,1)
Pada model parameter ARIMA (0,1,1), didapatkan hasil estimasi parameter yang digunakan dengan hasil sebagai berikut pada tabel 3.
Tabel 3. Parameter ARIMA (0,1,1) Type Coef  SE Coef  T-Value  P-Value MA   1  0,310 0,263 1,18 0,258 Z = Y = Z I = Z Z I = Z I Y = , (Z Z I ) -1 = ,      βˆ =

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3121
Type Coef  SE Coef  T-Value  P-Value Constant  0,034 0,453 0,07 0,942 Differencing 1
Dapat dilihat dari nilai p-value yang dari nilai autoregressive 0 dan nilai dari moving average 1 dengan p- value 0,258, Sehingga dapat simpulkan bahwa model ARIMA (0,1,1) tidak cukup baik untuk dilakukan peramalan karena nilai p-value >0,05. Selain itu kita juga melihat hasil mean squared error dari model ARIMA (0,1,1) yang kita gunakan, berikut hasil perhitungan mean squared error yang sudan didapatkan.
DF SS MS 14  95,1594  6,79710
Mean squared error yang di hasilkan yaitu 6,79710. Proses perhitungan MA secara manual dapat dilakukan dengan  melakukan  persamaan  perhitungan Moving Average secara  matriks,  berikut  contoh  untuk  melakukan perhitungannya.
[ 1 7 − 8
1 8 − 5 1 5 − 4 1 4 − 6 1 6 − 3 1 3 − 4 1 4 − 7 1 7 − 9 1 9 − 4 1 4 − 2 1 2 − 1 1 1 − 5 1 5 − 3 1 3 − 6 1 6 − 7 1 7 − 8] = [ 1 −1 1 3 1 1 1 −2 1 3 1 −1 1 −3 1 −2 1 5 1 2 1 1 1 −4 1 2 1 −3 1 −1 1 −1] [ 8 5
4 6 3 4 7 9 4 2 1 5 3 6 7 8] [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 −1 3 1 −2 3 −1 −3 −2 5 2 1 −4 2 −3 −1 −1 ]
[ 16 −1 −1 97 ]                  [ 82 −57 ] [ 0,062 0,00064 0,00064 0,0103 ]                 [ 5,1364 −0,6235 ]
Dari  hasil  parameter  diatas  maka  didapatkan  hasil  persamaan  dari Moving Average yaitu  X t =  5,1354  - 0,6235 X t−1 + e t . kemudian setelah didapatkan persamaan maka dapat dihitung untuk mengetahui nilai error yang didapatkan, untuk moving average mendapatkan nilai error dengan 6,79710.
c. ARMA ( Autoregressive dan Moving Average ) (1,1,1)
Pada model ARMA (1,1,1) didapatkan hasil dari estimasi parameter yang digunakan dengan hasil sebagai berikut pada tabel 4.
Tabel 4. Parameter ARIMA (1,1,1) Type Coef  SE Coef  T-Value  P-Value AR   1 0,703 0,283 2,48 0,027 MA   1 1,171 0,221 5,29 0,000 Constant  0,0402  0,0145 2,76 0,016 Differencing = 1
Dapat dilihat dari nilai p-value yang dari nilai autoregressive 1 nya bernilai 0,027 dan nilai dari moving average 1  nya  0,000.  Sehingga  dapat  simpulkan  bahwa  model  ARIMA  (1,1,1)  cukup  baik  untuk  dilakukan peramalan karena nilai p-value <0,05. Selain itu kita juga melihat hasil mean squared error dari model ARIMA (1,1,1) yang kita gunakan, berikut hasil perhitungan mean squared error yang sudan didapatkan.
DF SS MS 13  63,3479  4,87292
Mean squared error yang di hasilkan yaitu 7,8792
Y = Z I = Z Z I = ,   Z I Y = ,   (Z Z I ) -1 = Z = ,    βˆ =

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3121
Untuk melakukan proses perhitungan secara manual pada ARMA maka dapat dilakukan perhitungan dari persamaan  hasil  gabungan  dari Autoregressive dan Moving Average ,  berikut  persamaan  yang  akan  digunakan untuk mendapatkan hasil dari ARMA, Xt = 30,3108 – 26,8901 Xt−1 + et - (-0,6235) et−1
Dapat  disimpulkan  bahwa  parameter  model  ARIMA  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  ARIMA (1,1,1), dikarenakan dari hasil perhitungan model ARMA (1,0,1) memiliki p-value <0,05 dan memiliki nilai mean squared error yang kecil, pada ARMA pemilihan nilai mean squared error yang paling kecil 4,87292 merupakan nilai  yang  baik  untuk  melakukan  peramalan  ARIMA  sehingga  model  ARIMA  (1,1,1)  merupakan  model  yang cukup baik untuk dilakukan peramalan.

## 3.6 Prediksi
Model  ARIMA  (1,1,1)  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  penjualan  rumah  di  daerah  Bojongsoang  untuk peramalan sampai akhir tahun 2021. Adapun grafik hasil prediksi jumlah penjualan rumah selama masa pandemi covid-19 adalah sebagai berikut pada gambar 6, berikut juga dicantumkan pemogramman yang digunakan dalam melakukan prediksi.
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA # p,d, q ARIMA Model model_arima = ARIMA(train,order=(1,1,1)) model_arima_fit = model_arima.fit() print(model_arima_fit.aic) predictions= model_arima_fit.forecast(steps=7)[0] predictions plt.plot(test) plt.plot(predictions)
Gambar 6. Prediksi Penjualan Rumah dari Juni – Desember
Berikut tabel dari hasil peramalan pada tabel 5, data pada bulan peramalan pada bulan juni sampai desember menunjukkan nilai yang stabil untuk penjualan rumah di daerah Bojongsoang, berikut tabel datanya.
Tabel 5. Prediksi Penjualan Rumah Juni – Desember Month Kuartal (per 3 bulan) Data Month Kuartal (per 3 bulan) Data Januari Kuartal I 2020 7 Januari Kuartal I 2021 5 Februari 8 Februari 3 Maret 5 Maret 6 April Kuartal II 2020 4 April Kuartal II 2021 7 Mei 6 Mei 8 Juni 3 Juni 8 Juli Kuartal III 2020 4 Juli Kuartal III 2021 7 Agustus 7 Agustus 7 September 9 September 7 Oktober Kuartal IV 2020 4 Oktober Kuartal IV 2021 7 November 2 November 7 Desember 1 Desember 7
Data tersebut merupakan data peramalan untuk bulan juni sampai dengan desember ditahun 2021, data hasil peramalan menunjukkan hasil yang stabil untuk penjualan rumah di daerah bojongsoang.
0 2 4 6 8 10 Ja n u ar i Fe b ru ar i M ar et Ap ri l M e i Ju n i Ju li Ag u st u s Se p te mb er O kto b er No ve m b e r D es emb er Ja n u ar i Fe b ru ar i M ar et Ap ri l M e i Ju n i Ju li Ag u st u s
Se p te mb er O kto b er No ve m b e r
D es emb er Data Penjualan  Rumah di Bojongsoang 2020 -2021

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3121

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  kesimpulan  untuk  penelitian  kali  ini  yaitu  hasil  penerapan  metode  ARIMA memberikan  hasil  prediksi  yang  baik  dengan  menggunakan  data  penjualan  rumah  didaerah  Bojongsoang  dari periode Januari 2020 hingga Mei 2021. Dan hasil dari peramalan yang dilakukan dengan menggunakan metode ARIMA (1,1,1) yaitu menunjukkan bahwa prediksi jumlah penjualan rumah didaerah Bojongsoang pada periode juni – desember mengalami kestabilan jumlah penjualan rumah.

## REFERENCES
[1]   S.  H.  Thorik,  “Efektivitas  pembatasan  sosial  berskala  besar  di  indonesia  dalam  penanggulangan  pandemi  covid-19,” ADALAH, vol. 4, 2020.
[2]   D.  Herdiana,  “Penanggulangan  COVID-19  Tingkat  Lokal  Melalui  Kebijakan  Adaptasi  Kebiasaan  Baru  (AKB)  di Provinsi Jawa Barat,” Journal of Governance Innovation, vol. 2, pp. 131--156, 2020.
[3]   A.  Pandoman,  “Analisis  Quietus  Politik  Terhadap  Upaya  Pemerintah  Menangani  Wabah  Covid-19  Pasca  Deklarasi Public Health Emergency Of International Concern (PHEIC),” Ulumuddin: Jurnal Ilmu-ilmu Keislaman, vol. 10, pp. 1-- 12, 2020.
[4]   S. Syaharuddin, “Menimbang Peran Teknologi dan Guru dalam Pembelajaran di Era COVID-19,” Menimbang Peran Teknologi dan Guru dalam Pembelajaran di Era COVID-19, 2020.
[5]   J.  E.  Nelwan,  “Kejadian  Corona  Virus  Disease  2019  Berdasarkan  Kepadatan  Penduduk  dan  Ketinggian  Tempat  Per Wilayah Kecamatan,” Indonesian Journal of Public Health and Community Medicine, vol. 1, pp. 039--045, 2020.
[6]   D.  Herdiana,  “Penanggulangan  COVID-19  Tingkat  Lokal  Melalui  Kebijakan  Adaptasi  Kebiasaan  Baru  (AKB)  di Provinsi Jawa Barat,” Journal of Governance Innovation, vol. 2, pp. 131--156, 2020.
[7]   L. Arliman, “Peranan Metodologi Penelitian Hukum Di Dalam Perkembangan Ilmu Hukum Di Indonesia,” Soumatera Law Review, vol. 1, pp. 112--132, 2018.
[8]   C. Igwenagu, Fundamentals of research methodology and data collection, LAP Lambert Academic Publishing, 2016.
[9]   Zaharah, Zaharah and Kirilova, Galia Ildusovna and Windarti dan Anissa, “Impact of corona virus outbreak towards teaching and learning activities in Indonesia,” SALAM: Jurnal Sosial dan Budaya Syar-i, vol. 7, pp. 269--282, 2020.
[10]   Dewi,  Syahrina  Noormala  and  Halawa,  Meiman  Hendra  and  Nifanngelyau  dan  Lenci,  “Dampak  Covid-19  Terhadap Bisnis Property,” Jurnal Pendidikan Ekonomi (JPE), vol. 1, pp. 20--25, 2021.
[11]   Arnitasari dan R. a. others, Komparasi Penggunaan Minitab dan Eviews dalam Peramalan dengan Metode Deret Berkala Arima Box-Jenkins, Semarang, 2016.
[12]   Rasyidi  dan  M.  Arif,  “Prediksi  Harga  Bahan  Pokok  Nasional  Jangka  Pendek  Menggunakan  ARIMA,”  Journal  of Information Systems Engineering and Business Intelligence, vol. 3, pp. 107--112, 2017.
[13]   Nurjanah, Isop Siti and Ruhiat, Dadang and Andiani dan Dini, “Implementasi Model Autoregressive Integrated Moving Average  (ARIMA) untuk  Peramalan  Jumlah  Penumpang  Kereta  Api di  Pulau  Sumatera,”  Teorema: Teori  dan  Riset Matematika, vol. 3, pp. 145--156, 2018.
[14]   Hasnunidah dan N. a. others, “Metodologi Penelitian Pendidikan,” Yogyakarta: media akademi, 2017.
[15]   Arifin, Moch and By, Bahak Udin and Nurdyansyah dan Nurdyansyah, Buku Ajar Metodologi Penelitian Pendidikan, UMSIDA PRESS, 2018.
[16]   Anita  dan  S.  a.  others,  PERAMALAN  NILAI  IMPOR  INDONESIA  DENGAN  METODE  AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) BERBANTUAN SOFTWARE STATA DAN R, Universitas Negeri Semarang, 2017.
[17]   Rusyida, Wilda Yulia and Pratama dan V. Yudha, “Prediksi Harga Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi Covid- 19 Menggunakan Metode ARIMA,” Square: Journal of Mathematics and Mathematics Education, vol. 2, pp. 73--81, 2020.