OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Prediksi Kualitas Air Menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA)
Water Quality Prediction Using Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average
(SARIMA) Method
Ayunita Agustin 1 , Faisal Fajri Rahani 2* , Fitri Indra Indikawati 3
Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia *E-mail: faisal.fajri@tif.uad.ac.id

## Abstrak
Pelestarian air sangat diperlukan untuk mendukung terciptanya kualitas air bersih yang terbebas dari zat berbahaya yang dapat mengganggu linkungan. Sehingga diperlukan sistem untuk memonitor kualitas air sangat untuk mengetahui kadar pencemaran yang terjadi. Sistem ini akan bekerja untuk melihat kualitas air secara realtime dengan beberapa parameter kualtias seperti pH, temperatur, dan kekeruhan air. Tujuan dilakukannya penelitian ini ialah untuk menghasilkan model prediksi dan mengetahui hasil prediksi dari sistem berbasis data mining. Metode yang digunakan untuk melakukan prediksi kualitas air menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA), karena data kualitas air diduga mengandung pola musiman. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model SARIMA dapat diterapkan pada dataset yang digunakan dan memperoleh keakuratan dari hasil forecasting pada masing – masing data parameter yang  diuji.  Hasil  peramalan  kualitas  air  dengan  paremter  tersebut  didaptkan  data  hasil  untuk  pengujian  pada  dataset kedalaman 30 cm dan kedalaman 60 cm untuk parameter temperature, yaitu MSE<0.1, dan RMSE<0.02. Untuk parameter pH,  MSE<0.1,  dan  RMSE<0.1.  Serta  parameter  turbidity,  hasil  MSE<0.02,  dan  RMSE<0.13.  Dari  hasil  tersebut menunjukkan bahwa sistem ini dapat memprediksi kualitas air dengan data yang telah lalu.
Kata kunci: SARIMA, Data Mining, Kualitas Air, Forecasting, Time Series

## Abstract
Water conservation is very necessary to support the creation of clean water quality that is free from harmful substances that can disturb the environment. So a system is needed to monitor water quality to determine the level of pollution that occurs. This system will work to see water quality in real time with several quality parameters such as pH, temperature, and water turbidity. The purpose of this research is to produce a predictive model and find out the prediction results of a data mining-based system. The method used to predict water quality uses the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) method, because the water quality data is thought to contain seasonal patterns. The results of this study indicate that the SARIMA model can be applied to the dataset used and obtain the accuracy of the forecasting results on each of the tested parameter data. The results of water quality forecasting with this parameter are the result data for testing at a dataset of a depth of 30 cm and a depth of 60 cm for temperature parameters, namely MSE<0.1, and RMSE<0.02. For pH parameters, MSE<0.1, and RMSE<0.1. As well as the turbidity parameter, the results of MSE<0.02, and RMSE<0.13. From these results indicate that this system can predict water quality with past data.
Keywords: SARIMA, Data Mining, Water Quality, Forecasting, Time Series
Naskah diterima 9 Sept. 2022; direvisi 18 Okt. 2022; dipublikasikan 22 Okt. 2022. JAMIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## I. P ENDAHULUAN
.
Air merupakan senyawa kimia yang sangat berlimpah di alam, akan tetapi seiring bertambahnya waktu, kebutuhan akan air juga semakin bertambah khususnya untuk budidaya perikanan. Pelestarian sumber daya air ini harus menjadi prioritas utama manusia agar terciptanya kualitas air bersih yang bebas dari zat-zat berbahaya [1],[2].  Terkait  dengan  terciptanya  kualitas  air  bersih,  dewasa  ini  banyak  teknologi  informasi  yang  dapat melakukan forecasting (peramalan) terhadap suatu objek. Forecasting adalah analisis data time series yang  menggunakan peristiwa dalam  masa lampau  untuk mengetahui  perkembangan  kejadian  dimasa  depan  [3].  Dalam  melakukan forecasting, ada  beberapa  model yang  bisa  digunakan  menggunakan  metode  statistik  antara  lain  seperti  metode  Ekonometri,  Regresi, Box Jenkins , dan Smoothing . Metode Box Jenkins yang dikenalkan oleh G.E.P Box dan G.M Jenkins merupakan salah  satu  model  peramalan  untuk  data time  series .  Metode  ini  terdiri  dari linear dan stasioner,  serta  non
stasioner. Metode Box Jenkins linier dan stasioner antara lain model Moving Average (MA), Autoregressive (AR), dan ARMA [4]. Sedangkan model ARIMA dan SARIMA termasuk ke dalam metode Box Jenkins non stasioner. Salah satu metode dari Box Jenkins untuk melakukan pemodelan dan peramalan musiman khususnya prediksi  kualitas  air  adalah  metode Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (SARIMA)[5]. SARIMA merupakan metode time series yang mempunyai seasonal , Moving Average (MA), Autoregressive (AR), dan Integrated . Bentuk dari metode SARIMA, yaitu (p,d,q), (P,D,Q)S [6]. Dimana ordo p ialah bagian dari Auregressive (AR) yang dapat digunakan sebagai model autokorelasi yang ada pada time series dengan melakukan regresi kepada variabel lag sebesar p. Selain itu, untuk merepresentasikan orde differencing agar data  yang  belum  stasioner  menjadi  stasioner dapat  menggunakan  orde  d.  Orde  q,  yaitu  orde  dari Moving Average (MA) yang digunakan sebagai pemodelan dari lagged error sebanyak q. Orde P adalah orde dari AR musiman, dan orde D merupakan orde dari differencing musiman, dan orde Q merupakan orde MA musiman [7] [8]. Pada penelitian ini digunakan  metode SARIMA  untuk  memprediksi hasil dimasa  yang akan datang berdasarkan dengan data yang lalu.
Beberapa  penelitian  lalu  salah  satunya,  yaitu  membahas  mengenai  kulaitas  air  untuk  budidaya  ikan. Masih cukup banyak masyarakat yang belum mengetahui mengenai indeks kualitas air yang baik untuk kolam budidaya  ikan  mereka.  Sebagian  dari  mereka  kurang  memperhatikan  kualitas  air  kolam  budidaya  sehingga sangat mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan ikan. Kualitas air yang kurang baik dapat menimbulkan banyak permasalahan seperti masalah kesehatan ikan, kematian ikan, dan lain sebagainya. Sehingga, informasi mengenai kualitas air sangat diperlukan untuk mengetahui tingkat atau kadar pencemaran yang terjadi sehingga dapat  mengurangi  dampak  negatif  yang  ditimbulkan.  Prediksi  kualitas  air  ini  sangat  diperlukan  untuk mengetahui kesesuaian nilai parameternya terhadap persyaratan optimal kualitas air yang baik terutama pada industri budidaya ikan [9].
Terdapat  beberapa  parameter  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kualitas  air  khususnya  air kolam  seperti  derajat  keasaman  (pH),  suhu,  dan  kekeruhan.  Persyaratan  optimal  kualitas  air  berdasarkan Peraturan  Pemerintah  No  82  Tahun  2001  tentang  Pengelolaan  Kualitas  Air  dan  Pengendalian  Pencemaran untuk  standar  parameter  kimia  dalam  budidaya  ikan  mensyaratkan  untuk  nilai  pH  berada  diantara  6-9. Kemudian  untuk  suhu  optimal  budidaya  ikan  pada  iklim  tropis  berkisar  antara  28  C  -  32  C  dan  kekeruhan optimal  sebesar  2,5  NTU  [10]  Permenkes  nomor  32  tahun  2017  tentang  Standar  Baku  Mutu  Kesehatan Lingkungan, menegaskan untuk ukuran nilai pH pada air adalah 6.5-9.5 [11]. Sedangkan untuk unsur warna persyaratan fisik air antara lain: tidak berwarna, termperatur normal, rasanya tawar, tidak berbau, jernih atau tidak keruh serta tidak mengandung zat padatan [12].
Beberapa  penelitian  dilakukan  untuk  prediksi  kualitas  air.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membuat sebuah  sistem  prediksi  kualitas  air  dan  untuk  mendukung  dilakukannya  pemrosesan  prediksi,  yaitu  dengan menerapkan  algoritma  klasifikasi  data  mining,  yaitu  adalah  algoritma K-Nearest  Neighbor .  Data  yang diperoleh  berasal  dari  website  kaggle  yang  mana  akan  digunakan  untuk  percobaan  pada  sistem  yang  akan bangun. Hasil pemodelan diukur menggunakan tabel Confusion Matrix sehingga dapat dihitung nilai akurasi dari performa model [13]. Penelitian berkaitan dengan sistem pemantauan kualitas air dari sensor berbasis IoT yang digunakan untuk memprediksi kualitas air pada kolam ikan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Namun, hasil penelitian dengan menggunakan metode ini errornya masih cukup tinggi [14]. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  menggunakan  metode  yang  berbeda  dengan  tingkat akurasi  yang  lebih  tinggi.  Penelitian  lain  membahas  prediksi  air  dengan Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System . Kekeruhan adalah salah satu indikator mutu air, semakin tinggi tingkat kekeruhannya maka semakin rendah  indeks  kualitas  air.  Dalam  makalah  ini,  metode adaptive  neuro  fuzzy  inference  system (ANFIS) digunakan untuk memprediksi tingkat kekeruhan air sebagai satu indikator kualitas air baku. Kadar pH, spektro warna dan daya hantar listrik digunakan sebagai variabel masukan. Sebanyak 587 data dikumpulkan selama bulan Januari-Juni digunakan sebagai data pelatihan dan 144 data dari pengamatan di Bulan Juli digunakan untuk  memvalidasi  model.  Proses  validasi  menunjukkan  bahwa  selama  proses  pelatihan  tidak  terjadi overfitting . Penerapan model ANFIS memberikan 27 rules yang menunjukkan hubungan prediksi kekeruhan air untuk tingkata ph air, spektro warna, dan daya hantar listrik yang berbeda [15]. Penelitian lain dilakukan untuk mengetahui hasil evaluasi dari model yang dihasilkan untuk dapat memprediksi kualitas air yang dapat dikonsumsi  atau  tidaknya  dengan  menerapkan  algoritma  klasifikasi data  mining ,  yaitu  adalah  algoritma K- Nearest Neighbor . Algoritma ini diterapkan untuk menghitung probabilitas kualitas air yang aman atau tidak untuk dikonsumsi berdasarkan data rekaman  yang diambil  dari lingkungan sekitar terutama di daerah padat penduduk.  Kumpulan  data  diperoleh  dari  website  kaggle,  hasil  pemodelan  diukur  menggunakan  tabel Confusion Matrix untuk menghitung akurasi. Setelah diuji, model ini memiliki tingkat akurasi tertinggi 85,52% dengan nilai k (tetangga terdekat) = 3 [16].
Ruhiat dan Effendi [11], menggunakan metode SARIMA untuk melakukan kajian mengenai pengaruh faktor musiman kemampuan model untuk meniru dan memprediksi aktivitas dari data debit sungai [17]. Selain metode SARIMA dalam data mining, terdapat juga metode deep learning dan artificial neural network dalam machine learning. Penerapan metode deep larning dengan jumlah layer sebanyak 200, dan perbandingan antara data training dan data testing sebesar 9:1 untuk melakukan prediksi cuaca dengan beberapa parameter seperti pengukuran kelembapan udara, kecepatan angin, tekanan udara, dan suhu udara [18]. Hasil dari penelitiannya menunjukkan bahwa nilai RMSE dari seluruh validasi parameter cuaca memperoleh hasil yang lebih baik saat digunakan metode LSTM update . Jumlah data yang besar merupakan salah satu karakteristik dari metode deep learnig, sehingga apabila diterapkan pada data yang jumlahnya kecil akan kurang cocok menggunakan metode ini.
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan sebelumnya, maka penelitian  yang dilakukan adalah untuk memprediksi kualitas air dalam beberapa langkah ke depan menggunakan metode SARIMA yang mana datanya diambil dari data public, yaitu dalam dataset [14] agar memudahkan masyarakat untuk melihat kualitas air melalui nilai parameter dan grafik yang dihasilkan. Sehingga masyarakat akan tepat dalam memprediksi kualitas air untuk keperluan sehari-hari. Metode ini digunakan karena data yang digunakan mempunyai pola musiman  dan  jumlah  data  yang  digunakan  masih  tergolong  kecil,  yaitu  sebanyak  9.623  dataset.  Selain  itu, terdapat  keunggulan  yang  dimiliki  metode  SARIMA  seperti  fleksibel  dan  bisa  menggambarkan  berbagai karakter  deret  waktu  yang  terjadi,  dalam  pengujian  kesesuaian  model  terdapat  prosedur  yang  formal,  serta interval  ramalan  dan  prediksi  telah  mengikuti  model.  Sehingga  metode  ini  lebih  unggul  dibanding  dengan metode lainnya. Melalui penelitian ini nantinya bisa didapatkan hasil dengan tingkat akurasi yang lebih baik dari  sebelumnya  sehingga  dapat  membantu  masyarakat  untuk  menentukan  kesesuaian  lingkungan  daerah setempat  untuk  budidaya  ikan  maupun  untuk  mendeteksi  anomali  dan  memperkirakan  kondisi  lingkungan perairan dimasa yang akan datang.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah studi literatur dan dataset statistik, dimana data yang digunakan ialah data public dalam situs web [14]. Tahapan perancangan sistem yang akan dilakukan dengan pembuatan  bagan  alir  ( flowchart )  yang  memuat  tahapan-tahapan  proses  dari  sistem  yang  akan  dibangun. Adapun flowchart sistem dapat dilihat pada Gambar 1.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Berdasarkan  Gambar  1,  maka  dapat  diuraikan  proses forecasting dengan  menggunakan  metode SARIMA, yaitu :
1. Data Sensor IoT
Pada penelitian ini terdapat dua data yang digunakan, yaitu data pada kedalaman 30 cm dan 60 cm. Data kedalaman  30  cm  memiliki  tiga  parameter,  yaitu  temperatur,  pH,  dan turbidity (kekeruhan).  Sedangkan data kedalaman 60 cm  hanya  memiliki dua parameter,  yaitu temperatur dan turbidity (kekeruhan). Pada penelitian ini menggunakan data sebanyak 9.623 dataset.
2. Preprocessing
Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya, yaitu melakukan preprocessing . Proses ini bertujuan untuk menyiapkan data mentah yang nantinya akan dijadikan data untuk input pemodelan sehingga model yang akan dihasilkan hasilnya berkualitas [19].
3. Identifikasi Model
Dalam melakukan identifikasi model, terdapat beberapa langkah yang harus dilakukan seperti :
a. Membuat plot time series dan melakukan uji stasioneritas data dalam mean dan variance . Apabila data time series tidak stasioner terhadap mean , maka dapat distasionerkan dengan proses differencing . Jika data time series tidak stasioner dalam variance, maka dapat distasionerkan  melalui transformasi Box Cox [20].
b. Dickey-Fuller Test
Selain  membuat  plot time  series untuk  melakukan  uji  stasioneritas,  dapat  juga  dilakukan  dengan menggunakan Dickey-Fuller Test untuk melihat nilai uji statistik apakah lebih rendah dari nilai kritis atau tidak. Serta dengan melihat p- value apakah nilainya lebih kecil dari 0.05 sehingga data time series dapat dikatakan stasioner [21].
c. Plot ACF dan PACF
Setelah data stasioner, langkah selanjutnya, yaitu melakukan identifikasi data yang berpola musiman dengan  cara  mengidentifikasi  plot  ACF  dan  plot  PACF  untuk  menentukan  orde  pada  model  yang digunakan.
4. Estimasi Parameter Model
Pada  tahap  ini  dilakukan  estimasi  parameter  MA,  AR, seasonal , non  seasonal ,  dan  melakukan  uji signifikasi  dari  tiap  parameternya.  Apabila  terdapat  model  yang  parameternya  tidak  signifikan  maka dinyatakan tidak lolos uji. Agar didapatkan model yang parameternya signifikan, maka tiap parameter yang tidak signifikan akan dieliminir.
5. Diagnostic Checking
Pengujian Diagnostic Checking pada penelitian ini, yaitu untuk mengetahui model yang digunakan tersebut apakah  sudah  sesuai  dan  layak  untuk  dilakukan forecasting. Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara melakukan uji diagnostic white noise dan uji distribusi normal menggunakan diagnostic model [22] .
6. Forecasting
Melakukan  peramalan  ( forecasting )  menggunakan  model  SARIMA  pada  data time  series untuk mengidentifikasi pola-pola pada data historis masa lalu untuk memperkirakan variabel di masa depan [23]. Berikut  merupakan persamaan  model SARIMA (p,d,q) (P,D,Q)s dengan mean dimana p,d,q,P,D, dan Q adalah bilangan bulat dan (s) adalah periodecity yang dapat dilihat pada persamaan (1).
 𝑝 (𝐵)  𝑝 (𝐵 𝑆 )(1 − 𝐵) 𝑑 (1 − 𝐵 𝑆 ) 𝐷 𝑋 𝑡 =   𝜃 𝑞 (𝐵)θ 𝑄 (𝐵 𝑆 )𝑎 𝑡 (1)
Dimana :
𝑍 𝑡 = data deret waktu yang mempunyai rata-rata 𝜇  p (𝐵) = polinomial 𝐴𝑅 (𝑝)
θ 𝑞 (𝐵)
= polinomial 𝑀𝐴 𝑞  𝑝 (𝐵 𝑠 ) = polinomial musiman AR(P) θ 𝑞 (𝐵 𝑠 ) = polinomial musiman MA(q)
(1 − 𝐵 𝑠 ) 𝐷 = operator pembeda musiman periode S
(1 − 𝐵) 𝑑 = operator pembeda non musiman
𝜀 𝑡 = white noise
Persamaan di atas merupakan model SARIMA (p,d,q) (P,D,Q)s. Dimana p,d,q dan P,D,Q adalah bilangan bulat  dan  (s)  adalah periodecity atau  jangka  waktu  musiman.  Untuk  notasi  p (𝐵) , θ 𝑞 (𝐵) ,  𝑝 (𝐵 𝑠 ) ,  dan θ 𝑞 (𝐵 𝑠 ) masing-masing merupakan persamaan polinomial dari 𝐴𝑅 (𝑝) , 𝑀𝐴 𝑞 , AR(P), dan MA(q).
7. Analisis dan Hasil
Melakukan analisis dari hasil forecasting yang sudah dilakukan. Hasil forecasting nantinya berupa grafik prediksi kualitas air pada kolam ikan di dalam Gedung Khan Jahal Universitas Khulna untuk masa yang akan datang.
Tahap terakhir dari penelitian ini adalah implementasi sistem dan melakukan pengujian terhadap sistem. Implementasi merupakan penerapan hasil rancangan sistem ke dalam program yang akan dibuat. Program akan  diimplementasikan  menggunakan  bahasa  pemrograman python dengan  bantuan  aplikasi jupyter notebook . Untuk pengujian sistem menggunakan MSE dan RMSE. Pengujian ini dilakukan dengan tujuan untuk menganalisis sistem apakah sudah berjalan dengan baik atau masih membutuhkan pembaharuan agar sistem yang dibuat tersebut dapat sesuai dengan kebutuhan [24] [25]. Adapun untuk MSE dan RMSE dapat dihitung dengan persamaan (2) dan (3).
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡) 𝑛 𝑛 𝑡=1 (2)
Dimana : 𝐴 𝑡 = nilai data asli 𝐹 𝑡 = nilai data peramalan (forecasting) n  = banyaknya data
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡)2 𝑛 𝑛 𝑡=1 (3)
Dimana :
𝐴 𝑡 = nilai data asli 𝐹 𝑡 = nilai data peramalan (forecasting)
n = banyaknya data
Mean Squared Error (MSE) merupakan rata-rata kesalahan kuadrat antara nilai sebenarnya dengan nilai peramalan.  Sedangkan Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  berfungsi  untuk  memperoleh  besaran  tingkat kesalahan dari hasil peramalan [26]. Baik MSE maupun RMSE, apabila hasil yang diperoleh semakin kecil atau mendekati nilai nol maka hasil prediksi akan semakin akurat. Apabila hasil yang diperoleh sama dengan nol, maka hasil prediksi sempurna.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada bagian ini akan dibahas hasil dari penelitian yang terdiri dari grafik hasil prediksi, nilai prediksi, dan pengujian sistem.

## Data Sensor IoT
Data yang digunakan pada penelitian ini terdapat dua data, yaitu data pada kedalaman 30 cm dan data pada kedalaman 60 cm. Dimana di dalam data tersebut terdapat beberapa parameter seperti temperatur, pH, dan turbidity (kekeruhan).
a. Data Kedalaman 30 cm
Dataset  pada  kedalaman  30  cm  memiliki  variabel date  and time ,  temperature (  C),  pH,  dan turbidity (NTU). Masing-masing variabel memiliki jumlah data sebanyak 9623 data yang dapat dilihat pada Tabel 1.
T ABEL 1
D ATASET K EDALAMAN 30 C M No Date and Time Temperatur (  C) pH Turbidity (NTU) 1 2020-01-15 16:00:35 20,99 7,81 197 2 2020-01-15 16:01:33 20,99 7,81 197 3 2020-01-15 16:02:33 20,98 7,81 197 4 2020-01-15 16:03:22 20,98 7,81 197 5 2020-01-15 16:04:26 20,98 7,81 197
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
No Date and Time Temperatur (  C) pH Turbidity (NTU) 6 2020-01-15 16:05:21 20,97 7,81 197 7 2020-01-15 16:06:20 20,97 7,81 197 8 2020-01-15 16:07:17 20,95 7,81 197 9 2020-01-15 16:08:59 20,94 7,81 197 10 2020-01-15 16:10:00 20,93 7,81 197 … ………………… ………. ……. …… 9623 2020-01-22 16:25:32 21,31 7,51 212
b. Dataset Kedalaman 60 cm
Variabel yang terdapat pada dataset di kedalaman 60 cm antara lain date and time , temperature (  C), dan turbidity (NTU). Jumlah data pada masing-masing variabel sama dengan dataset di kedalaman 30 cm, yaitu sebanyak 9623 dataset yang dapat dilihat pada Tabel 2.
T ABEL 2
D ATASET K EDALAMAN 60 C M No Date and Time Temperatur (  C) Turbidity (NTU) 1 2020-01-15 16:00:35 22,54 134 2 2020-01-15 16:01:33 22,54 134 3 2020-01-15 16:02:33 22,54 134 4 2020-01-15 16:03:22 22,54 134 5 2020-01-15 16:04:26 22,54 134 6 2020-01-15 16:05:21 22,54 134 7 2020-01-15 16:06:20 22,54 134 8 2020-01-15 16:07:17 22,54 134 9 2020-01-15 16:08:59 22,54 134 10 2020-01-15 16:10:00 22,54 134 … ……………….. ………. … 9623 2020-01-22 16:25:32 22,02 152

## Preprocessing
Pada tahap preprocessing , baik data kedalaman 30 cm maupun data kedalaman 60 cm akan dilakukan dua proses, yaitu data cleaning dan transformasi data. Pada proses data cleaning bertujuan untuk mengatasi missing value pada data. Selain itu, pada tahap data cleaning ini juga dilakukan penggantian nama kolom yang terlalu panjang dengan  nama  kolom  yang lebih pendek dan  mudah  untuk dilakukan pemodelan. Sedangkan pada proses transformasi data, tipe data diubah ke dalam bentuk lain sehingga data time series tersebut sesuai untuk dilakukan proses data mining . Hasil dari transformasi data, yaitu tipe data Tanggal diubah menjadi tipe datetime , dan membuat indeks datetime agar proses manipulasi data menjadi lebih mudah.

## Identifikasi Model
Pada tahap identifikasi model ini ada beberapa proses yang akan dilakukan seperti membuat plot time series , uji stasioner data, dan membuat plot ACF dan PACF. a. Plot Time Series
Setelah dilakukan preprocessing , langkah selanjunya, yaitu melakukan plotting terhadap data time series diantaranya Temperatur, pH, dan kekeruhan ( turbidity ) pada masing-masing dataset untuk melihat pola seasonal pada data tersebut. Plot time series masing-masing parameter di kedalaman 30 cm dapat dillihat pada Gambar 2, Gambar 3, dan Gambar 4.
Gambar 3. Plot Parameter pH Kedalaman 30 cm
Gambar 4. Plot Parameter Turbidity Kedalaman 30 cm
Berdasarkan plot time series Gambar 2 dan Gambar 3 menunjukkan bahwa data memiliki tren dan pola seasonal yang kuat ditandai dengan pola berulang pada lag dan periode tertentu. Sedangkan  Gambar 4 terdapat tren naik dan turun serta pola seasonal . Sedangkan plot time series masing-masing parameter di kedalaman 60 cm dapat dilihat pada Gambar 5 dan  Gambar  6.  Pada  Gambar  5  plot time  series pada  parameter  temperatur  menunjukkan  bahwa  data memiliki tren dan juga pola seasonal. Sedangkan pada Gambar 6 terlihat bahwa data memiliki tren naik serta pola seasonal . Berdasarkan hasil tersebut, baik data pada kedalaman 30 cm maupun 60 cm dapat disimpulkan bahwa masing-masing parameter memiliki tren dan pola seasonal .
Gambar 5. Plot Parameter Temperatur Kedalaman 60 cm
Gambar 6. Plot Parameter Turbidity Kedalaman 60 cm
b. Uji Stasioner
Setelah dilakukan plot time series pada masing – masing parameter, langkah berikutnya adalah melakukan uji  stasioner  data  menggunakan  uji Dickey-Fuller .  Hasil  uji Dickey-Fuller pada  data  kedalaman  30  cm parameter temperatur didapatkan p- value 0,000031, parameter pH dengan p- value 0,000156, dan parameter turbidity (kekeruhan) p- value sebesar 0,695215. Berdasarkan hasil tersebut, parameter temperatur dan pH datanya telah stasioner karena p- value lebih kecil dari  = 0,05. Sedangkan parameter turbidity datanya belum stasioner karena p- value lebih besar dari  = 0,05 sehingga perlu dilakukan differencing agar data benar-benar stasioner.
Kemudian pada data kedalaman 60 cm juga dilakukan hal yang sama seperti data kedalaman 30 cm. Hasil yang diperoleh dari uji Dickey-Fuller, yaitu pada parameter temperatur p- value sebesar 5,533976 dan pada parameter turbidity p- value sebesar 0,973980. Berdasarkan kedua hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa  parameter  temperatur  dan turbidity datanya  masih  belum  stasioner  sehingga  harus  dilakukan differencing terlebih dahulu agar data stasioner.
c. Plot ACF dan PACF Selain  menggunkan  uji Dickey-Fuller seperti  proses  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  untuk  mengetes apakah data sudah stasioner juga dapat dilakukan dengan melihat plot ACF dan PACF. Jika deret waktu stasioner,  maka  plot  ACF/PACF  akan  menunjukkan  penurunan  korelasi  yang  cepat  setelah  sedikit  jeda antar titik.  Berikut merupakan plot ACF dan PACF pada data kedalaman 30 cm yang dapat dilihat pada Gambar 8, Gambar 9, dan Gambar 10.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Gambar 7. Plot ACF dan PACF Parameter Temperatur Kedalaman 30 cm Gambar 8. Plot ACF dan PACF Parameter pH Kedalaman 30 cm
Gambar 9. Plot ACF dan PACF Parameter Turbidity Kedalaman 30 cm
Dari plot ACF dan PACF diatas, Gambar 8 menunjukkan bahwa nilai ACF dan PACF signifikan pada lag 1, 7 dan 14 yang menandakan data mempunyai pola seasonal. Lalu Gambar 9, yaitu plot ACF dan PACF parameter pH terlihat bahwa data mempunyai pola seasonal karena nilai ACF dan PACF signifikan pada lag ke 1, 5, dan 12. Sedangkan Gambar 10 ialah parameter turbidity yang hasilnya nilai ACF dan PACF signifikan pada lag 1,7, dan 14 sehingga cocok dengan model yang akan digunakan, yaitu model SARIMA.
Gambar 10. Plot ACF dan PACF Parameter Temperatur Kedalaman 60 cm
Gambar 11. Plot ACF dan PACF Parameter Turbidity Kedalaman 30 cm
Kemudian plot ACF dan PACF pada data kedalaman 60 cm dapat dilihat pada Gambar 10. Gambar 10 menunjukkan bahwa nilai ACF dan PACF signifikan pada lag 1, 6, dan 13. Dan pada Gambar 11 hasilnya nilai ACF dan PACF signifikan pada lag 1, 8, dan 15. Berdasarkan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan data kedalaman 60 cm mempunyai pola seasonal dan dapat dilanjutkan tahapan berikutnya yaitu estimasi parameter model.

## Estimasi Parameter Model
Pada tahap estimasi parameter model akan dibuat fungsi untuk melakukan pemodelan SARIMA dengan notasi modelnya adalah SARIMA (p,d,q) (P,D,Q)s. Ketiga parameter ini digunakan untuk memperhitungkan musim, tren, dan noise dalam data. Dimana p adalah AR non musiman, d yaitu differencing non musiman, q yaitu MA non musiman. Sedangkan P ialah AR musiman, D ialah differencing musiman, Q ialah MA musiman, dan s adalah periode atau waktu.
T ABEL 3 D ATASET K EDALAMAN 30 C M Parameter Model SARIMA (p,d,q) (P,D,Q)s AIC Temperatur SARIMAX (1, 1, 1)x(0, 0, 1) 7 -52569.829 pH SARIMAX (1, 0, 1)x(0, 0, 1) 7 -80860.257 Turbidity SARIMAX (1, 0, 0)x(1, 0, 1) 7 -12171.691 T ABEL 4 D ATASET K EDALAMAN 60 C M Parameter Model SARIMA (p,d,q) (P,D,Q)s AIC Temperatur SARIMAX (1, 1, 1)x(1, 0, 1) 7 -79515.830 Turbidity SARIMAX (1, 0, 0)x(0, 0, 1) 7 -29499.872
Tabel 3 dan Tabel 4 merupakan model SARIMA terbaik dari masing – masing data dengan nilai AIC terkecil yang sebelumnya telah dilakukan pencarian model terbaik menggunakan fungsi auto SARIMA. Dari semua  model  yang  terpilih  tersebut  telah  memenuhi  standar  kriteria,  yaitu  p- value <  =  0,05.  Selanjutnya model tersebut dapat dilakukan diagnostic checking untuk mengecek keakuratan model sampai dapat dilakukan forecasting.

## Diagnostic Checking
Pada  tahap  ini,  semua  model  terbaik  dilakukan  pengujian  white  noise  dan  distribusi  normal  yang fungsinya  untuk  memastikan  bahwa  tidak  ada  asumsi  yang  dilanggar  oleh  model  yang  digunakan.  Apabila semua model yang terpilih telah white noise dan terdistribusi normal, maka model tersebut dapat dilanjutkan proses forecasting. Tabel 5 dan Tabel 6 merupakan hasil diagnostic checking pada masing-masing dataset dan model terbaik yang hasilnya menunjukkan bahwa semua model telah white noise dan terdistribusi normal. Pada Tabel  5  pengujian  menggunakan  MSE  mendapatkan  akurasi  yang  sempurna  dan  pengujian  menggunakan RMSE  mendapatkan  nilai  yang  baik  karena  hasilnya  mendekati  nol.  Semakin  rendah  nilai  MSE  maupun RMSE, maka hasil pengujian forecasting mendapatkan akurasi yang baik dan nilai error yang rendah.
T ABEL 5 D IAGNOSTC C HECKING D ATA K EDALAMAN 30 C M D AN 60 C M Parameter Model SARIMA (p,d,q) (P,D,Q)s  Uji White Noise  Uji Distribusi Normal Data Kedalaman 30 cm Temperatur SARIMAX (1, 1, 1)x(0, 0, 1) 7 White Noise Normal pH SARIMAX (1, 0, 1)x(0, 0, 1) 7 White Noise Normal Turbidity SARIMAX (1, 0, 0)x(1, 0, 1) 7 White Noise Normal Data Kedalaman 60 cm Temperatur SARIMAX (1, 1, 1)x(1, 0, 1) 7 White Noise Normal Turbidity SARIMAX (1, 0, 0)x(0, 0, 1) 7 White Noise Normal

## Forecasting
Setelah dilakukan diagnostic checking , maka langkah selanjutnya, yaitu melakukan peramalan terhadap masing-masing  model  yang  didapatkan  dengan  dilakukan  pembandingan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai nyata (aktual) dari data time series yang dapat membantu keakurata prakiraan. Grafik forecasting pada  masing-masing  parameter  kedalaman  30  cm  dapat  dilihat  pada  Gambar  12- Gambar 14, dan parameter kedalaman 60 cm dapat dilihat pada Gambar 15 dan Gambar 16. Yang mana kelima grafik  tersebut  menunjukkan  bahwa  hasilnya  selaras  dengan  nilai  sebenarnya.  Dalam  hal  ini  berguna  untuk mengukur  keakuratan  hasil forecasting yang  nantinya  akan  dilakukan  pada  proses  pengujian  menggunakan MSE dan RMSE .
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Gambar 12. Grafik Forecasting Parameter Temperatur Kedalaman 30 cm
Gambar 13. Grafik Forecasting Parameter pH Kedalaman 30 cm
Gambar 14. Grafik Forecasting Parameter Turbidity Kedalaman 30 cm
Gambar 15. Grafik Forecasting Parameter Temperatur Kedalaman 60 cm
Gambar 16. Grafik Forecasting Parameter Turbidity Kedalaman 60 cm
Setelah dilakukan peramalan pada masing-masing parameter, selanjutnya dilakukan peramalan/prediksi untuk 7 hari kedepan. Pada penelitian ini, peramalan dilakukan dalam kurun waktu harian karena data yang digunakan  merupakan  data  harian.  Hasil  yang  diperoleh  dapat  dilihat  pada  Tabel  6  dan  untuk  grafik  hasil peramalan 7 hari ke depan dapat dilihat pada Gambar 17-21.
T ABEL 6
H ASIL F ORECASTING 7 H ARI K E D EPAN
Model SARIMA (p,d,q) (P,D,Q)s  Hasil Forecasting
Data Kedalaman 30 cm SARIMAX (1, 1, 1)x(0, 0, 1) 7 -0,036797
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Model SARIMA (p,d,q) (P,D,Q)s  Hasil Forecasting
-0,013616
-0,030972 -0,037541
-0,063560 -0,071118 -0,048151 SARIMAX (1, 0, 1)x(0, 0, 1) 7 0,018377 0,022596 0,022596 0,022557 0,022537 0,015551 0,010446 SARIMAX (1, 0, 0)x(1, 0, 1) 7 -0,006255 -0,000971 -0,010951 -0,004961 -0,009934 -0,022124 -0,027970 Data Kedalaman 60 cm SARIMAX (1, 1, 1)x(1, 0, 1) 7 0,041061 0,035475 0,042415 0,040671 0,042946 0,042538 0,044052 SARIMAX (1, 0, 0)x(0, 0, 1) 7 0,001601 0,004659 0,009173 0,010771 0,011643 0,013243 0,014115
Berdasarkan  Tabel  6  dan  Gambar  18,  parameter  temperatur  pada  kedalaman  30  cm  terlihat  bahwa kualitas  air  mengalami  kenaikan  di  satu  hari  pertama,  kemudian  pada  hari  kedua  sampai  hari  keenam mengalami  penurunan,  dan  pada  hari  ketujuh  mengalami  kenaikan.  Prediksi  tersebut  menunjukkan  bahwa parameter temperatur untuk 7 hari ke depan mengalami kenaikan dan penurunan yang signifikan. Kemudian pada Gambar 19, parameter pH menunjukkan kenaikan pada 3 hari pertama dan penurunan pada hari keempat sampai dengan hari ketujuh. Dari grafik tersebut dapat disimpulkan bahwa setelah hari ketujuh dimungkinkan parameter  pH  akan  mengalami  penurunan.  Sedangkan  Gambar  20,  yaitu  parameter turbidity mengalami kenaikan dan penurunan. Namun, pada hari kelima sampai hari ketujuh, mengalami penurunan yang signfikan. Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  hari-hari  berikutnya,  parameter turbidity mungkin  akan mengalami penurunan sehingga kualitas air akan semakin jernih.
Disisi  lain,  data  pada  kedalaman  60  cm  parameter  temperatur  yang  terlihat  pada  Gambar  21 menunjukkan bahwa kualitas air mengalami penurunan dan kenaikan. Pada hari pertama, parameter temperatur mengalami penurunan, kemudan dihari kedua mengalami kenakan yang lumayan signifikan. Selanjutnya untuk hari  ketiga  sampai  hari  ketujuh  mengalami  penurunan  dan  kenaikan.  Berdasarkan  prediksi  tersebut  dapat
disimpulkan bahwa parameter temperatur untuk dalam jangka waktu 7 hari ke depan mengalami penurunan disertai dengan kenaikan temperatur air.
Gambar 17. Grafik Forecasting 7 Hari Parameter Temperatur Kedalaman 30 cm Gambar 18. Grafik Forecasting 7 Hari Parameter pH Kedalaman 30 cm
Gambar 19. Grafik Forecasting 7 Hari Parameter Turbidity Kedalaman 30 cm Gambar 20. Grafik Forecasting 7 Hari Parameter Temperatur Kedalaman 60 cm Gambar 21. Grafik Forecasting 7 Hari Parameter Turbidity Kedalaman 60 cm
Gambar 22. Grafik Forecasting 7 Hari Parameter Turbidity Kedalaman 60 cm
Sedangkan  pada  Gambar  22,  parameter turbidity cenderung  mengalami  kenaikan  dar  hari  pertama hingga  hari  ketujuh.  Sehingga  dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  prediksi  7  hari  ke  depan, parameter turbidity mengalami  kenaikan  secara  signifikan  yang  mengakibatkan  kadar  kekeruhan  air  tinggi pada kedalaman 60 cm.

## Analisis dan Hasil
Tahap terakhir pada penelitian ini adalah analisis hasil yang di dalamnya berisi pengujian sistem dengan menggunakan MSE dan RMSE yang dapat dilihat pada Tabel 7. Berdasarkan Tabel 7, parameter temperatur
pada kedalaman 30 cm memperoleh nilai MSE 0,0 dan RMSE 0,02. Dan untuk parameter pH memperoleh nilai MSE 0,0 serta RMSE 0,0. Sedangkan pada prameter Turbidity, memperoleh nilai MSE sebesar 0,02 dan RMSE 0,13.
Pada data kedalaman 60 cm, parameter temperatur memperoleh nilai MSE sebesar 0,0 dan RMSE 0,0. Sedangkan parameter turbidity memperoleh nilai MSE sebesar 0,0 dan RMSE 0,05. Berdasarkah hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa semua parameter baik dari kedalaman 30 cm maupun 60 cm memperoleh hasil yang akurat untuk prediksi kualitas air 7 hari ke depan karena menghsilkan nilai e rror yang sangat rendah.
T ABEL 7 H ASIL P ERHITUNGAN E ROR Parameter Model SARIMA (p,d,q) (P,D,Q)s  MSE  RMSE Data Kedalaman 30 cm Temperatur SARIMAX (1, 1, 1)x(0, 0, 1) 7 0,0 0,02 pH SARIMAX (1, 0, 1)x(0, 0, 1) 7 0,0 0,0 Turbidity SARIMAX (1, 0, 0)x(1, 0, 1) 7 0,02 0,13 Data Kedalaman 60 cm Temperatur SARIMAX (1, 1, 1)x(1, 0, 1) 7 0,0 0,0 Turbidity SARIMAX (1, 0, 0)x(0, 0, 1) 7 0,0 0,05

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang telah diperoleh, maka dapat disimpulkan bahwa model terbaik yang dihasilkan dari  masing-masing  parameter  memperoleh  nilai error yang  sangat  rendah  sehingga  hasilnya  akurat  dalam memprediksi parameter- parameter kualitas air 7 hari ke depan. Hasil peramalan kualitas air dengan paremter tersebut  didaptkan  data  hasil  untuk  pengujian  pada  dataset  kedalaman  30  cm  untuk  parameter  temperature, yaitu MSE sebesar 0.0, dan RMSE sebesar 0.02. Untuk parameter pH, MSE sebesar 0.0, dan RMSE sebesar 0.0.  Serta  parameter  turbidity,  hasil  MSE  sebesar  0.02,  dan  RMSE  sebesar  0.13.  Sedangkan  pada  dataset kedalaman 60 cm, hasil dari parameter temperature, yaitu MSE sebesar 0.0, dan RMSE sebesar 0.0. Dan yang terakhir parameter turbidity, nilai MSE sebesar 0.0, dan RMSE sebesar 0.05.  Selain itu, hasil dari penelitian ini juga menunjukkan bahwa metode SARIMA dalam penerapannya lebih baik dibandingkan dengan metode SVM pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Nahid, et.al karena metode SARIMA menghasilkan nilai error yang  lebih  rendah  dibandingkan  metode  SVM.  Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  dipadukan  dengan menggunakan metode yang lain agar dapat mengetahui hasil terbaik dari perbandingan beberapa metode yang dilakukan

## D AFTAR P USTAKA
[1] S. R. Fauzia and S. H. Suseno, “Resirkulasi Air Untuk Optimalisasi Kualitas Air Budidaya Ikan Nila Nirwana (Oreochromis niloticus),” Jurnal Pusat Inovasi Masyarakat (PIM) , vol. 2, no. 5, Art. no. 5, Jul. 2020.
[2] D. Azhari and A. M. Tomasoa, “Kajian Kualitas Air dan Pertumbuhan Ikan Nila (Oreochromis niloticus) yang Dibudidayakan dengan Sistem Akuaponik,” Akuatika Indonesia , vol. 3, no. 2, Art. no. 2, Sep. 2018, doi: 10.24198/jaki.v3i2.23392.
[3] S. Hanifi, X. Liu, Z. Lin, and S. Lotfian, “A Critical Review of Wind Power Forecasting Methods— Past, Present and Future,” Energies , vol. 13, no. 15, Art. no. 15, Jan. 2020, doi: 10.3390/en13153764.
[4] T.  Nyoni,  “Box-Jenkins  ARIMA  approach  to  predicting  net  FDI  inflows  in  Zimbabwe,”  Jul.  2018, Accessed: Sep. 19, 2022. [Online]. Available: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/87737/
[5] “Perbandingan  Metode  Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (SARIMA)  dengan Support Vector Regression (SVR) dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Bali | Jurnal
Varian”, Accessed: Sep. 19, 2022. [Online]. Available: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/Varian/article/view/668
[6] S.  S.  Aruan,  “Perbandingan  Metode  Arima  dan Sarima  Dalam Peramalan Penjualan  Kelapa,” JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia , vol. 2, no. 2, Art. no. 2, Dec. 2021, doi: 10.46510/jami.v2i2.82.
[7] N. S. R. Ahmad, S. Martha, and N. Imro’ah, “PREDIKSI PRODUKSI KELAPA SAWIT DI PTPN XIII DENGAN ADDITIVE OUTLIER PADA MODEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (SARIMA),” Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya , vol. 8, no. 4, Art. no. 4, Oct. 2019, doi: 10.26418/bbimst.v8i4.36562.
[8] K. He, L. Ji, C. W. D. Wu, and K. F. G. Tso, “Using SARIMA–CNN–LSTM approach to forecast daily tourism demand,” Journal of Hospitality and Tourism Management , vol. 49, pp. 25–33, Dec. 2021, doi: 10.1016/j.jhtm.2021.08.022.
[9] B. Y. Yohannes, S. W. Utomo, and H. Agustina, “Kajian Kualitas Air Sungai dan Upaya Pengendalian Pencemaran Air:,” IJEEM - Indonesian Journal of Environmental Education and Management , vol. 4, no. 2, Art. no. 2, Jul. 2019, doi: 10.21009/IJEEM.042.05.
[10]  W. H. Siegers and Y. Prayitno, “PENGARUH KUALITAS AIR TERHADAP PERTUMBUHAN IKAN NILA NIRWANA (Oreochromis sp.) PADA TAMBAK PAYAU,” vol. 3, no. 11, p. 10, 2019.
[11]  P.  E.  Wulandari,  O.  R.  Pinontoan,  and  H.  B.  Boky,  “KUALITAS  AIR  SUMUR  BERDASARKAN PARAMETER FLUORIDA DAN PARAMETER PH DI KELURAHAN SUMOMPO KECAMATAN TUMINTING KOTA MANADO,” KESMAS , vol. 8, no. 6, Art. no. 6, 2019, Accessed: Oct. 18, 2022. [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/kesmas/article/view/25337
[12]  H. Harianti and N. Nurasia, “ANALISIS WARNA, SUHU, pH DAN SALINITAS AIR SUMUR BOR DI KOTA PALOPO,” Prosiding , vol. 2, no. 1, Art. no. 1, May 2016, Accessed: Oct. 18, 2022. [Online]. Available: http://journal.uncp.ac.id/index.php/proceding/article/view/520
[13]  H. Said, N. H. Matondang, and H. N. Irmanda, “Perancangan Sistem Prediksi Kualitas Air Yang Dapat Dikonsumsi  Dengan  Menerapkan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” Prosiding  Seminar  Nasional Mahasiswa Bidang Ilmu Komputer dan Aplikasinya , vol. 3, no. 1, Art. no. 1, Oct. 2022.
[14]  A. I. Arafat, T. Akter, Md. F. Ahammed, Md. Y. Ali, and A.-A. Nahid, “A dataset for internet of things based fish farm monitoring and notification system,” Data in Brief , vol. 33, p. 106457, Dec. 2020, doi: 10.1016/j.dib.2020.106457.
[15]  Y. Muharni, K. Kulsum, and A. Denisa, “Prediksi Kualitas Air Baku dengan Pendekatan Adaptive Neuro Fuzzy  Inference  System,”  Mar.  2018,  Accessed:  Oct.  18,  2022.  [Online].  Available: http://publikasiilmiah.ums.ac.id/handle/11617/9832
[16]  H.  Said,  N.  H.  Matondang,  and  H.  N.  Irmanda,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk Memprediksi Kualitas Air Yang Dapat Dikonsumsi,” Techno.Com , vol. 21, no. 2, Art. no. 2, May 2022, doi: 10.33633/tc.v21i2.5901.
[17]  D.  Ruhiat  and  A.  Effendi,  “PENGARUH  FAKTOR  MUSIMAN  PADA  PEMODELAN  DERET WAKTU UNTUK PERAMALAN DEBIT SUNGAI DENGAN METODE SARIMA,” Teorema: Teori dan Riset Matematika , vol. 2, no. 2, Art. no. 2, Mar. 2018, doi: 10.25157/teorema.v2i2.1075.
[18]  E.  Supriyadi,  “PREDIKSI  PARAMETER  CUACA  MENGGUNAKAN  DEEP  LEARNING  LONG- SHORT TERM MEMORY (LSTM),” Jurnal Meteorologi dan Geofisika , vol. 21, no. 2, Art. no. 2, Jan. 2021, doi: 10.31172/jmg.v21i2.619.
[19]  S. K. Agus Sasmito Aribowo, “Text-Preprocessing Model Youtube Comments in Indonesian,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 4, pp. 648–654, Aug. 2020.
[20]  E. T. McGonigle, R. Killick, and M. A. Nunes, “Modelling time-varying first and second-order structure of time series via wavelets and differencing,” Electronic Journal of Statistics , vol. 16, no. 2, pp. 4398– 4448, Jan. 2022, doi: 10.1214/22-EJS2044.
[21]  M. Tiyani and A. I. Achmad, “Uji Stasioneritas Dickey Fuller Generalized Least Square pada Data Inflasi Indonesia dari Bulan Januari 2006 Hingga Bulan Mei 2020,” Prosiding Statistika , vol. 6, no. 2, Art. no. 2, Aug. 2020, doi: 10.29313/.v6i2.22587.
[22]  E. A. Damanhuri, Y. I. Siregar, and E. Elfizar, “Penerapan Model Berbasis Artificial Neural Network Untuk Memprediksi Kualitas Air di Sungai Subayang Kabupaten Kampar,” Jurnal Ilmu Lingkungan , vol. 14, no. 1, Art. no. 1, Mar. 2020, doi: 10.31258/jil.14.1.p.18-28.
[23]  R.  Rajan,  S.  Rajest,  and  B.  Singh,  “Spatial  Data  Mining  Methods  Databases  and  Statistics  Point  of Views,” in Innovations in Information and Communication Technology Series , 2021. doi: 10.46532/978- 81-950008-7-6_010.
[24]  G.  N.  Ayuni  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linear  Untuk  Prediksi  Penjualan  Properti pada PT XYZ,” Jurnal Telematika , vol. 14, no. 2, Art. no. 2, 2019.
[25]  A. Khumaidi, R. Raafi’udin, and I. P. Solihin, “Pengujian Algoritma Long Short Term Memory untuk Prediksi Kualitas Udara dan Suhu Kota Bandung,” Jurnal Telematika , vol. 15, no. 1, Art. no. 1, Dec. 2020.
[26]  Susanto,  “Model  Perbandingan  Metode  Prediksi  Jumlah  Penjualan  Produk  Aplikasi  HRIS  Dengan Algoritma  Forecasting  Time  Series  Perusahaan  SaaS,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan Komputer , [Online]. Available: http://jurnal.atmaluhur.ac.id/index.php/sisfokom/article/view/1387