## PERAMALAN INDEKS HARGA YANG DIBAYAR PETANI (PUPUK DAN PESTISIDA) DI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT MENGGUNAKAN METODE ARIMA INTERVENSI

## FORECASTING THE INDEX OF PRICES PAID BY FARMERS (FERTILIZER AND PESTICIDES) IN WEST NUSA TENGGARA PROVINCE USING THE ARIMA INTERVENTION METHOD
Rifani Nur Sindy Setiawan 1 , 2* Baiq Rika Ayu Febrilia, Wirajaya Kusuma 3
1,2 Program Studi Agribisnis Universitas Mataram, Mataram, Indonesia
3 Program Studi Ilmu Komputer Universitas Bumigora, Mataram, Indonesia *Email Penulis Korespondensi: rika.febrilia@unram.ac.id

## ABSTRAK
Tingkat kesejahteraan petani dapat diukur melalui Nilai Tukar Petani (NTP) yang mana salah satu indikator yang digunakan dalam mengukurnya adalah Indeks Harga yang Dibayar Petani (IB). IB adalah pengeluaran oleh petani baik dalam bentuk barang ataupun jasa untuk konsumsi rumah tangga, keperluan biaya produksi dan penambahan barang modal, sedangkan harga pupuk dan pestisida berkontribusi dalam menentukan nilai IB pada kategori biaya produksi. Oleh karena NTP sangat ditentukan oleh IB kategori pupuk dan pestisida, maka diperlukan analisis lebih mendalam terhadap perkembangan nilai indeks ini sehingga dapat dilakukan peramalan mengenai perkembangan IB kategori pupuk dan pestisida untuk periode berikutnya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tentang  Indeks  Harga  yang  Dibayar  (IB)  petani  untuk  biaya  produksi  berupa  pupuk  dan  pestisida  bulan Januari 2017 sampai bulan Desember 2021. Metode penelitian yang digunakan adalah menggunakan ARIMA Intervensi karena terjadinya penurunan  IB yang begitu drastis di masa pandemi COVID.  Hasil  peramalan  IB untuk  enam  bulan berikutnya menunjukkan tren naik  dan pada Bulan Juni  2022 mencapai  indeks harga 120.937.
Kata-Kata Kunci : Indeks Harga yang Dibayar Petani (IB), Pupuk, Pestisida, ARIMA Intervensi.

## ABSTRACT
The  level  of  farmer  welfare  can  be  measured  through  the  Farmer’s  Terms  of  Trade  (FTT),  one  of  the indicators used to measure it is the Price Paid by Farmers Index (IB). IB is expenditure by farmers in the form of goods or services for household consumption, production costs, and additional capital goods, while the prices of fertilizers and pesticides contribute to determining the IB value in the production cost category. Because the FTT is largely determined by the IB in the fertilizer and pesticide category, a more in-depth analysis  of  the  development  of  this  index  value  is  needed  so  that  forecasts  can  be  made  regarding  the development  of  the  IB  in  the  fertilizer  and  pesticide  category  for  the  next  period.  The  data  used  in  this research is data on the Price Index Paid (IB) of farmers for production costs in the form of fertilizers and pesticides from January 2017 to December 2021. The research method used is ARIMA intervention because of the drastic decline in  IB  during the pandemic  COVID.  IB  forecasting  results for the next  six months show an upward trend, and in June 2022 it will reach a price index of 120.937.
Keywords: Price Paid by Farmers Index (IB), Fertilizers, Pesticides, ARIMA Intervention.

## PENDAHULUAN
Pupuk  merupakan  salah  satu  komponen  utama  yang  memberikan  pengaruh  terhadap pendapatan  petani  karena  pupuk  merupakan  bagian  penting  dalam  produktivitas  komoditas pertanian (Sari et al, 2023). Peningkatan harga pupuk akan menyebabkan peningkatan biaya produksi. Meskipun demikian, petani biasanya dapat menekan penggunaan pupuk agar tetap optimal  sehingga  dapat  meningkatkan  pendapatannya.  Adanya  pupuk  subsidi  juga berkontribusi  dalam  menekan  biaya  produksi  yang  menyebabkan  pendapatan  petani  tetap meningkat  (Taufiq  et  al,  2021).  Pada  kasus  lainnya,  harga  pupuk  dapat  menyebabkan penurunan pendapatan petani yang dimungkinkan terjadi akibat penggunaan pupuk berlebih yang  mengakibatkan  pertumbuhan  tanaman  tidak  optimal  dan  pada  akhirnya  menyebabkan berkurangnya  pendapatan  petani  (Haryono  et  al,  2021).  Oleh  karenanya,  harga  pupuk  juga
sangat berpengaruh terhadap produksi komoditas pertanian (Fitri et al, 2021). Sementara itu, pestisida juga menjadi komponen lain yang tidak kalah penting pada sektor pertanian. Pestisida merupakan alat yang digunakan dan dipercaya petani dalam mengendalikan hama dan penyakit (Tuhuteru et al, 2019) sehingga dapat meminimalkan resiko gagal panen (Situmorang et al, 2021)  dan  meningkatkan  produktivitas.  Peningkatan  harga  pestisida  akan  memberikan pengaruh  terhadap  pendapatan  petani  dan  produktivitas  komoditas  pertanian.  Peningkatan harga  pestisida  akan  berpotensi  pada  menurunnya  pendapatan  petani  sehingga  petani cenderung  untuk  menurunkan  dosis  penggunaan  pestisida  (Damayanti,  2013).  Dengan mempertimbangkan pupuk dan pestisida begitu penting dan berpengaruh terhadap pendapatan petani,  maka  kedua  komponen  ini  menjadi  salah  satu  indikator  dalam  mengukur  tingkat kesejahteraan petani.
Tingkat kesejahteraan petani dapat diukur melalui Nilai Tukar Petani (NTP) yang mana salah satu indikator yang digunakan dalam mengukurnya adalah Indeks Harga yang Dibayar Petani (IB). IB adalah pengeluaran oleh petani baik dalam bentuk barang ataupun jasa untuk konsumsi rumah tangga, keperluan biaya produksi dan penambahan barang modal, sedangkan harga  pupuk  dan  pestisida  berkontribusi  dalam  menentukan  nilai  IB  pada  kategori  biaya produksi (Badan Pusat Statistik, 2022). Oleh karena NTP sangat ditentukan oleh IB kategori pupuk dan pestisida, maka diperlukan analisis lebih mendalam terhadap perkembangan nilai indeks ini sehingga dapat dilakukan peramalan mengenai perkembangan IB kategori pupuk dan pestisida untuk periode berikutnya. Hal ini dimaksudkan untuk mengantisipasi hal-hal yang mungkin  terjadi  dikemudian  hari,  sehingga  para  pelaku  kebijakan  dan  pihak-pihak  yang berkepentingan dapat merumuskan perencanaan dan kebijakan yang tepat.
Akan tetapi, hal ini terbentur dengan fluktuasi IB pupuk dan pestisida yang cukup tinggi yang membuat sulitnya mendeteksi perkembangan indeks. Terlebih di masa pandemi Covid- 19  harga  pupuk  meningkat  (Aisyah  et  al,  2022;  Utami  et  al,  2022)  yang  juga  diikuti  oleh peningkatan harga pestisida (Adawiyah et al, 2023). Hal ini disebabkan oleh kelangkaan pupuk dan pestisida serta pembatasan distribusi kedua barang tersebut oleh pemerintah karena adanya pembatasan sosial (Adawiyah et al, 2023). Dengan tingginya harga pupuk dan pestisida saat Covid-19, IB petani pada kategori ini turun begitu drastis. Fenomena ini dikenal sebagai shock yang timbul pada periode tertentu dan perlahan berlangsung pulih pada periode berikutnya. Pada data runtun waktu, shock yang muncul akibat Covid-19 biasa disebut sebagai intervensi. Perilaku data dengan intervensi memerlukan metode analisis yang berbeda dengan data tanpa adanya  intervensi.  Analisis  terhadap  perilaku  data  yang  memiliki  intervensi  tidak  dapat menggunakan metode sederhana seperti exponential smoothing , trend analysis atau ARIMA biasa karena hasil peramalannya cenderung menyimpang dari perilaku data yang sebenarnya. Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  salah  satunya  adalah  ARIMA intervensi.
Data  peramalan  dengan  menggunakan  intervensi  telah  banyak  dilakukan,  seperti penelitian oleh Murjani (2023) mengenai pertumbuhan Kalimantan Selatan, peramalan jumlah penumpang kereta api oleh Panjaitan et al (2018), dan peramalan inflasi Kota Surabaya oleh Wulandari et al (2016). Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut, belum diperoleh peramalan ARIMA intervensi dengan menggunakan data IB pupuk dan pestisida.
Berdasarkan  uraian  tersebut,  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  peramalan Indeks Harga yang Dibayar (IB) petani untuk pupuk dan pestisida di Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) menggunakan metode ARIMA intervensi. Hasil peramalan ini diharapkan dapat memberikan  tambahan  pengetahuan  mengenai  penggunaan  ARIMA  intervensi  dan dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  laman  http://bps.go.id mengenai data deret waktu tentang Indeks Harga yang Dibayar (IB) petani untuk biaya produksi berupa pupuk dan pestisida bulan Januari 2017 sampai bulan Desember 2021. Deret waktu adalah rangkaian pengamatan data pengamatan
𝑋 𝑡
yang terjadi berdasarkan suatu urutan waktu. Pengamatan yang diamati adalah serangkaian nilai berbeda yang  diperoleh dalam jangka waktu  yang  sama,  misalnya harian,  mingguan,  bulanan, dll. Untuk memperoleh model  dari  data  yang  diperoleh dari observasi tersebut diperlukan pemodelan time series (Brockwell dan Davis, 2002).
Data  deret  waktu  yang  telah  terkumpul,  dianalisis  menggunakan  Metode  ARIMA Intervensi. Dalam  analisis  intervensi, data  dibagi menjadi 2  bagian yaitu  data sebelum intervensi yaitu data dari bulan Januari 2017 sampai Desember 2019 sebanyak 36 (T < 37)  data  dan  data  saat  terjadi  intervensi  yaitu  data  bulan  Januari  2020  sampai  bulan Desember 2021 sebanyak 24 data (T ≥ 37). Software yang digunakan dalam penelitian ini adalah R. Adapun langkah-langkah analisis data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
1) Analisa deskriptif data IB kategori pupuk dan pestisida.
2) Pemodelan ARIMA pada data sebelum terjadi Intervensi.
a. Melakukan uji stasioneritas data dalam means dan varians.
b. Menetapkan model sementara ARIMA
c. Melakukan uji signifikansi parameter, dan uji diagnostik (independensi residual dan uji normalitas residual).
d. Pemilihan model ARIMA terbaik berdasarkan nilai AIC terkecil
e. Peramalan  untuk  data  setelah  terjadi  intervensi  dengan  menggunakan  model ARIMA sebelum intervensi.
3) Pembentukan Model Intervensi.
a. Menghitung  residual  yaitu  hasil  dari  pengurangan  data  asli  dikurangi  hasil peramalan data menggunakan model ARIMA sebelum intervensi.
b. Menentukan plot grafik nilai residual
c. Mengidentifikasi respon intervensi berdasarkan plot grafik residual
d. Melakukan estimasi parameter model intervensi
e. Melakukan diagnostic checking model intervensi
f. Peramalan  IB  kategori  pupuk  dan  pestisida  dengan  menggunakan  model intervensi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisa Deskriptif Data IB Kategori Pupuk dan Pestisida Tahun 2017-2021
Sebaran  data  IB  kategori  pupuk  dan  pestisida  bulan  Januari  2017  sampai  bulan Desember  2021  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Sebaran  data  IB  kategori  pupuk  dan pestisida Bulan Januari 2017 sampai Bulan Desember 2019 mengalami tren naik tetapi kenaikannya masih bersifat fluktuatif, namun jika dilihat pada bulan Januari 2020 hingga Desember 2020 indeks harga yang dibayar petani untuk biaya produksi berupa pupuk dan pestisida  mengalami  penurunan  yang  sangat  drastis.  Hal  ini  karena  dampak  pandemi Covid-19 yang baru dirasakan di indonesia di awal tahun 2020 sehingga menyebabkan keadaan  ekonomi  yang  menurun  dan  meningkatnya  harga  barang  serta  berimbas  pada menurunnya  kemampuan  petani  dalam  membeli  pupuk  dan  pestisida.  Sedangkan  pada Bulan  Januari  2021  sampai  Bulan  Desember  2021,  perubahan  indeks  harga  mulai
mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan  dikarenakan  dampak  yang  dirasakan pandemi sudah mulai berkurang dan keadaan ekonomi indonesia sudah mulai stabil.
Gambar 1. Plot Data IB Kategori Pupuk dan Pestisida Tahun 2017-2021

## Pembentukan Model ARIMA Pada Data Sebelum Intervensi
Tahap awal yang dilakukan dalam membentuk model intervensi adalah membentuk model ARIMA pada data sebelum terjadinya intervensi (t <  37) yaitu data pada  Bulan Januari 2017 sampai Bulan Desember 2019. Berdasarkan Gambar 1 dapat dilihat bahwa data sebelum terjadinya intervensi menunjukkan bahwa data belum stasioner baik dalam mean maupun varians karena sebaran data tidak berada disekitar nilai rata-rata dan belum konstans  terhadap  waktu.  Sehingga  perlu  dilakukan  transformasi  terlebih  dahulu menggunakan transformasi Box-Cox . Setelah metelah melakukan transformasi Box-Cox diperoleh  nilai  lamda  =1  artinya  data  tersebut  telah  stasioner  terhadap  varians. Selanjutnya adalah mengecek apakah data sudah stasioner dalam mean atau belum. Untuk mengecek  data  stasioner  terhadap  mean  dapat  dilihat  dengan  menggunakan  plot Autocorellation Function (ACF).
Gambar 2. Plot ACF dan PACF Sebelum Differencing
Berdasarkan  Gambar  2,  delapan lag pertama  yang  melewati  batas  signifikansi autokorelasi (garis biru) yang artinya bahwa terjadi autokorelasi dan plot ACF menurun perlahan  menuju  nol,  sehingga  data  tersebut  belum  stasioner  terhadap  mean  dan diperlukan proses differencing.
Gambar 3. Plot Data, ACF dan PACF Setelah Differencing 1 kali
Setelah dilakukan differencing diperoleh data tersebut telah stasioner terhadap mean. Hal itu dapat dilihat pada Gambar 3 berupa plot data serta plot Autocorrelation Function (ACF)  dan Partial Autocorrelation  Function (PACF).  Sehingga  data  tersebut  dapat dikatakan telah stasioner terhadap varians dan mean namun pada plot ACF maupun plot PACF  menunjukkan belum  ada  lag  yang melewati  selang  kepercayaan  sehingga  sulit untuk melakukan deteksi model. Oleh karena itu perlu dilakukan differencing untuk yang kedua kali .

## Gambar 4. Plot ACF dan PACF Setelah Differencing 2 kali
Berdasarkan  Gambar  4  yang  menunjukkan  plot  ACF  dan  plot  PACF setelah dilakukakan defrencing dua kali terdapat lag yang melewati selang kepercayaan. Untuk melakukan  pendugaan  model  menggunakan  bantuan  plot  ACF  dan  plot  PACF.  Hasil pendugaan model ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Estimasi Parameter Model ARIMA Model Type Coef Sig. AIC ARIMA (1,2,0) AR(1) -0.528 0.001 391.057 ARIMA (1,2,1) AR(1) -0.136 0.429 Inf MA(1) -0.999 0.000 ARIMA (2, 2, 0) AR(1) -0.667 0.000 390.066 AR(2) -0.359 0.005 ARIMA (3,2,0) AR(1) -0.737 0.000 390.593 AR(1) -0.503 0.014 AR(3) -0.283 0.139
Berdasarkan uji signifikansi parameter dan nilai AIC pada Tabel 1 diperoleh model ARIMA  (2,2,0)  merupakan  model  yang  terbaik  dengan  nilai  parameter  yang  telah signifikan,  tidak  ada  autokorelasi  antar  residual  (p-value  =  0.335  >  0.05),  dan  telah berdistribusi normal (p-value = 0.315 > 0.05). Secara matematis, model yang terbentuk adalah :
(1 + 0.667𝐵 + 0.359𝐵 2 )(1 − 𝐵) 2 𝑍 𝑡 = 𝑎 𝑡
Model  ARIMA  (2,2,0)  merupakan  model  terbaik  sebelum  intervensi,  langkah selanjutnya dilakukan peramalan dengan model ARIMA tersebut untuk 24 data setelah intervensi yaitu data IB kategori pupuk dan pestisida bulan Januari 2020 sampai dengan bulan Desember 2021 yang ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 5 . Plot Hasil Peramalan Model ARIMA (2,2,0)

## Analisis Intervensi
Hasil peramalan model ARIMA sebelum intervensi digunakan untuk mencari nilai residual  respons  intervensi.  Nilai  residual  tersebut  diperoleh  dari  selisih  antara  hasil peramalan dengan data pengamatan. Penentuan garis signifikansi pada diagram residual respons  intervensi  didapatkan  dari  perhitungan  dua  kali  nilai  standar  deviasi  residual model ARIMA dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Diagram Respon Residual Intervensi Gambar 6 menunjukkan bahwa terdapat beberapa respon intervensi yang keluar dari batas  garis  signifikansi.  Hal  ini  menyebabkan  munculnya  beberapa  kombinasi  orde pembentuk  model  intervensi.  Metode  yang  digunakan  dalam  mengestimasi  parameter
adalah  metode Ordinary  Least  square (OLS).  Dari  beberapa  model  intervensi  yang dicobakan terdapat model intervensi terbaik dengan orde b = 2, s = 0, r = 0. Adapun hasil estimasi parameter model intervensi ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Estimasi Parameter model Intervensi Parameter Estimasi Standar Error t value p-value AR(1) -0.9647 0.3991 -2.4171 0.01564 AR(2) -0.3347 0.1947 -2.7189 0.01056 𝜔 0 0.00053 0.00746 -1.9831 0.0468 𝜔 1 -0.00324 0.00564 2.0506 0.0379
Berdasarkan Tabel 2, nilai estimasi parameter model intervensi diperoleh nilai 𝜔 0 = 0.00053 dan 𝜔 1 = −0.00324 dengan nilai signifikansi masing-masing sebesar p-value = 0.0468 dan p-value = 0.0379 lebih kecil dari 0.05 sehingga parameter model intervensi signifikan dan dapat digunakan dalam pembentukan model intervensi.  Selanjutnya yaitu melakukan uji kesesuaian model yang meliputi uji independensi residual menggunakan Ljung-Box dan uji normalitas residual menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov.
Tabel 3 . Hasil Uji Asumsi White Noise Ljung-Box Model Intervensi Lag Chi-square p-value 6 5.2047 0.9877 12 18.367 0.3425 18 29.027 0.5212 24 38.568 0.1423
Berdasarkan hasil uji independensi residual Ljung-Box pada Tabel 3 diperoleh untuk lag 6, 12, 18 dan 24 memiliki nilai p-value > 0.05 yang artinya bahwa model intervensi yang  terbentuk  sudah  memenuhi  asumsi white  noise .  Selanjutnya  yaitu  melakukan  uji normalitas residual pada model intervensi yang ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4 . Hasil Uji Asumsi Normalitas Residual Model Intervensi Uji Normalitas UJi Statistik p-value Kolmogorov-smirnov D 0.3216 0.5068
Berdasarkan Tabel 4 diperoleh bahwa nilai p-value = 0.5068 > 0.05 yang artinya bahwa residual model intervensi berdistribusi normal.
Berdasarkan hasil pemeriksaan diagnosis, model intervensi yang terbentuk adalah :
𝑌 𝑡 = (0.00053 + 0.00324𝐵 1 )𝑆 𝑡 + 𝑎 𝑡
(1 + 0.667𝐵 + 0.359𝐵 2 )(1 − 𝐵) 2
Dengan 𝑆 𝑡 (37) = { 0,             𝑡 < 37 1,          𝑡 ≥ 37

## Peramalan Model Intervensi
Peramalan dilakukan untuk memprediksi IB kategori pupuk dan pestisida dari bulan Januari 2022 sampai bulan Juni 2022 sebanyak 6 data. Hasil peramalan ini dapat dilihat pada Tabel 5 dan Gambar 7.
Gambar 7. Plot Hasil Peramalan Menggunakan Model Intervensi
Hasil  peramalan  pada  Gambar  7  terlihat  bahwa  peramalan  IB  kategori  pupuk  dan pestisida  selam  6  bulan  kedepan  yaitu  bulan  Januari  2022  sampai  bulan  Juni  2022 mengalami  kenaikan.  Hal  ini  berarti  pada  tahun  2022,  diramalkan  bahwa  IB  kategori pupuk dan pestisida akan semakin meningkat dengan fluktuasi yang signifikan. Adapun IB kategori pupuk dan pestisida pada 6 bulan ke depan bisa dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Peramalan IB Kategori Pupuk dan Pestisida Waktu Indeks Harga Jan-22 113.747 Feb-22 115.499 Mar-22 116.783 Apr-22 118.199 May-22 119.599 Jun-22 120.937
Dari  Tabel  5,  diperoleh  bahwa  pertumbuhan  peningkatan  IB  kategori  pupuk  dan pestisida terus meningkat selama perode bulan Januari 2022 sampai bulan Juni 2022.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa model ARIMA  (2,2,0)  merupakan  model  terbaik  sebelum  intervensi.  Model  ini  kemudian digunakan untuk menentukan parameter intervensi dan diperoleh nilai 𝜔 0 = 0.00053 dan 𝜔 1 = −0.00324 , sehingga diperoleh model ARIMA intervensi sebagai berikut.
𝑌 𝑡 = (0.00053 + 0.00324𝐵 1 )𝑆 𝑡 + 𝑎 𝑡
(1 + 0.667𝐵 + 0.359𝐵 2 )(1 − 𝐵) 2
Model  ARIMA  tersebut  merupakan  model  ARIMA  terbaik  karena  memenuhi  asumsi white  noise dan  normalitas.  Hasil  peramalan  IB  untuk  enam  bulan  berikutnya menunjukkan tren naik dan pada Bulan Juni 2022 mencapai indeks harga 120.937.

## Saran
Pada penelitian ini hanya menggunakan model intervensi fungsi step tunggal  karena adanya  pandemi  covid-19  sehingga  untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  untuk
menggunakan  fungsi  step  ganda  dengan  mempertimbangkan  peristiwa  diluar  dugaan yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Adawiyah,  R.,  Harpowo,  H.,  &  Mazwan,  M.  Z.  (2023).  Analisis  Kesejahteraan  Petani Padi di Desa Jurangsapi Kecamatan Tapen Kabupaten Bondowoso Sebelum dan Saat Pandemi Covid-19. Agrimor , 8 (3), 101-107.
Aisyah, S., & Puspitarini, R. (2022). Peran pemerintah desa dalam meningkatkan usaha tani melalui subsidi bibit saat pandemi covid. Jurnal Sosial Politik Integratif , 2 (1), 54-61.
Badan Pusat Statistik. (2022). Statistik Nilai Tukar Petani . Badan Pusat Statistik: Jakarta.
Brockwell,  P.J.  dan  Davis,  R.A.  2002. Introduction  to  Time  Series  and  Forecasting. Springer-Verlag. New York.
Damayanti,  L.  (2013).  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produksi,  pendapatan  dan kesempatan kerja pada usaha tani padi sawah di daerah irigasi parigi moutong. SEPA: Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian dan Agribisnis , 9 (2).
Fitri,  S.,  Firdaus,  F.,  &  Restita,  R.  N.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Harga  Pupuk,  Harga Dasar  Gabah,  Luas  Tanam  Dan  Luas  Panen  Terhadap  Produksi  Padi  di  Provinsi Aceh. Jurnal Agrisep , 22 (2), 13-20.
Haryono, D., Zakaria, W. A., Murniati, K., Rakhmiati, R., Handayani, E. P., Syahputra, F., & Vitratin, V. (2021). Biaya Transaksi Pada Sistem Agribisnis Dan Pengaruhnya Terhadap  Pendapatan  Usahatani  Ubi  Kayu. Jurnal  Penelitian  Pertanian Terapan , 21 (2), 167-183.
Murjani, A. (2023). Pemodelan Pertumbuhan Kalimantan Selatan Menggunakan ARIMA Intervensi. Jurnal Riset dan Aplikasi Matematika (JRAM) , 7 (1), 13-22.
Panjaitan,  H.,  Prahutama,  A.,  &  Sudarno,  S.  (2018).  Peramalan  Jumlah  Penumpang Kereta  Api  Menggunakan  Metode  Arima,  Intervensi  dan  Arfima  (Studi  Kasus: Penumpang  Kereta  Api  Kelas  Lokal  Ekonomi  DAOP  IV  Semarang). Jurnal Gaussian , 7 (1), 96-109.
Sari, D. Y., Harmain, H., & Atika, A. (2023). Pengaruh Harga Pupuk, Modal, Harga Jual, Luas Lahan, Jumlah Tenaga Kerja Terhadap Pendapatan Petani Kelapa Sawit Dalam Perspektif Islam. Humantech: Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia , 2 (6), 1027-1041. Situmorang, H., Noveri, N., Putrina, M., & Fitri,  E. R. (2021). Perilaku Petani Padi Sawah Dalam Menggunakan Pestisida Kimia di Kecamatan Harau, Kabupaten Lima Puluh Kota, Sumatera Barat, Indonesia. Agro Bali: Agricultural Journal , 4 (3), 418-424.
Taufiq, M., Rahmanta, R., & Ayu, S. F. (2021). Permintaan Dan Penawaran Bawang Merah di Provinsi Sumatra Utara. Jurnal Agrica , 14 (1), 104-115.
Tuhuteru, S., Mahanani, A. U., & Rumbiak, R. E. (2019). Pembuatan Pestisida Nabati Untuk Mengendalikan  Hama  Dan  Penyakit  Pada  Tanaman  Sayuran  Di  Distrik  Siepkosi Kabupaten Jayawijaya. Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat , 25 (3), 135-143.
Utami,  M.  S.,  Windani,  I.,  &  Hasanah,  U.  (2022).  Dampak  Pandemi  Covid-19  terhadap Produktivitas  Usahatani  Padi  di  Desa  Butuh  Kecamatan  Butuh  Kabupaten Purworejo. Surya Agritama: Jurnal Ilmu Pertanian dan Peternakan , 11 (2), 126-143. Wulandari, N., Setiawan, S., & Ahmad, I. S. (2016). Peramalan Inflasi Kota Surabaya dengan Pendekatan ARIMA,  Variasi Kalender dan Intervensi. Jurnal Sains dan Seni ITS , 5 (1), D90-D95.