November 2022

## Eksplorasi dan Peramalan Jumlah Izin Tinggal Kunjungan di D.I Yogyakarta Menggunakan Metode ARIMA
Fitri Amalia 1 , Achmad Fauzan 2
1,2) Program Studi Statistika Fakultas MIPA Universitas Islam Indonesia, Indonesia e-mail: achmadfauzan@uii.ac.id

## ABSTRAK
Izin tinggal kunjungan (ITK) adalah izin yang ditujukan untuk pendatang asing yang ada di kawasan kedaulatan  Indonesia  dengan  durasi  yang  singkat.  Memasuki  wilayah  Indonesia,  orang  asing  akan mendapatkan  izin  tinggal  kunjungan  dengan  diberikannya  visa  kunjungan.  Tujuan  penelitian  ini adalah  memperoleh  model  peramalan  yang  terbaik  menggunakan  metode  ARIMA  dan  memprediksi untuk 6 periode yang akan datang dengan data yang digunakan adalah jumlah izin tinggal kunjungan yang dilaporkan di Kantor Imigrasi Kelas I TPI Yogyakarta pada periode Januari 2015 – Februari 2022. Dari  hasil  analisis,  diperoleh  model  terbaik  adalah  ARIMA  (0,2,1).  Diperoleh  nilai  metrics  dengan indikator  MAPE  sebesar  16.6%.  Hasil  peramalan  jumlah  izin  tinggal  kunjungan  untuk  bulan  Maret hingga  Agustus  2022,  dimana  nilai  prediksinya  adalah  1414.190,  1310.598,  1276.498,  1260.143, 1314.935, 1418.857 orang. Dari penelitian ini bisa menjadi informasi dan gambaran terkait penerapan metode ARIMA dalam peramalan izin tinggal kunjungan serta sarana untuk evaluasi kedepannya.
Kata Kunci: ARIMA, ITK, MAPE, Peramalan.

## ABSTRACT
A  visit  stay  permit  (ITK)  is  a  permit  intended  for  foreign  visitors  who  are  in  Indonesian  sovereign territory  for  a  short  duration.  Entering  Indonesian  territory,  foreigners  will  get  a  visit  stay  permit  by being granted a visit visa. The purpose of this study is to obtain the best forecasting model using the ARIMA method and predict for 6 future periods with the data used is the number of visit stay permits reported at the Immigration Office Class I TPI Yogyakarta in the period January 2015 - February 2022. From the analysis results, the best model is ARIMA (0,2,1). The metrics value obtained with the MAPE indicator is 16.6%. The results of forecasting the number of visit residence permits for March to August 2022, where  the  predicted  values  are  1414.190,  1310.598, 1276.498, 1260.143, 1314.935,  1418.857 people.  From  this  research,  information  and  descriptions  related  to  the  application  of  the  ARIMA method in forecasting visitation permits can be provided as well as a means for future evaluation.
Keywords: ARIMA, Visit Stay Permit, MAPE, Forecasting.

## 1.  PENDAHULUAN
Orang yang menghuni di suatu negara namun asalnya bukan dari negara tersebut dinamakan orang asing. Berdasarkan  UU no. 6 tahun 2011 mengenai keimigrasian yang  memiliki arti  jika orang  asing  tidak  warga  negara  Indonesia.  Rokilah  (2017)  menyebutkan  bahwa  orang  asing adalah  orang  yang  tinggal  dan  hanya  memiliki  izin  tinggal  di  wilayah  Indonesia.  Izin  tinggal merupakan  izin  yang  ditujukan  untuk  orang  asing  yang  berada  di  kawasan  kedaulatan Indonesia. Izin tinggal kunjungan (ITK) merupakan izin yang ditujukan untuk orang asing yang tinggal serta berada di kawasan kedaulatan Indonesia sejenak dengan tujuan untuk berkunjung (Muhlisa  and  Roisah,  2020).  Anak  yang  baru  lahir  dapat  memperoleh  ITK  dengan  syarat  ayah dan/ ibu merupakan pemegang ITK (Yulmawati, 2016).
119
Orang  asing  yang  memasuki  wilayah  Indonesia  mendapatkan  ITK  dengan  visa  kunjungan. Digunakan  untuk  keperluan  wisata  dan  jangka  waktu  yang  diberikan  paling  lama  60  hari dimulai dari tanggal diberikan tanda  masuk  (Setiawati, 2015). Izin tinggal berakhir disebabkan karena pemegang izin tinggal sendiri, beralihnya izin, serta izin tersebut dibatalkan oleh petugas imigrasi atau menteri. ITK dapat berakhir jika pemegang izin tinggal kunjungan telah habis masa berlaku  izinnya,  kembali  ke  asal  negaranya,  beralihnya  status  izinnya  menjadi  izin  tinggal terbatas, dibatalkan izinnya oleh petugas imigrasi atau menteri, deportasi, serta meninggal dunia (Hahamu,  2019).  Kantor  Imigrasi  Kelas  I  TPI  Yogyakarta  memiliki  cakupan  lima  daerah  kerja, yaitu Kabupaten Bantul, Gunung Kidul, Kulon Progo, Sleman, dan Kota Yogyakarta, salah  satu tugasnya adalah membantu dalam pelaksanaan tugas Direktorat Jenderal Imigrasi.
Analisis  runtun  waktu  merupakan  yang  digunakan  untuk  mendapatkkan  pola  data  di  masa lampau  yang  dihimpun  untuk  prediksi  di  masa  yang  akan  datang  (Soejoeti,  1987).  Salah  satu metode statistik yang memiliki peran dalam mengambil keputusan yaitu peramalan (forecasting). Peramalan merupakan kegiatan untuk memprediksi atau memperkirakan kejadian di masa yang akan datang berdasarkan data pada masa sebelumnya (Rizal, Indah and Meutia, 2021).
Adanya peramalan dapat digunakan agar dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian pada suatu  perusahaan  serta  meminimumkan  kesalahan  dalam  memprediksi  (forecast  error)  yang diukur  dengan  Mean  Absolute  Error  (MAE),  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE),  dan sebagainya  (Wardah and Iskandar, 2016).  Metode yang sering digunakan pada data time series salah  satunya  adalah  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA).  Metode  ARIMA merupakan  metode  hasil  pengembangan  oleh  George  Box  dan  Gwilym  Jenkins  di  tahun  1970 atau dapat disebut sebagai metode Box-Jenkins (Iriawan and Astuti, 2006).
Metode ARIMA merupakan metode yang adaptif dikarenakan menyesuaikan pola data yang ada dan  tingkat  serta  cenderung  memiliki  nilai  error  yang  kecil  karena  prosesnya  yang  terperinci (Hutasuhut, Anggraeni and Tyasnurita, 2014). Metode ARIMA merupakan penggabungan antara model  Autoregressive  (AR)  dan  Moving  Average  (MA)  (Qonita  et  al.,  2017).  Dituliskan  dengan ARIMA  (p,d,q)  dengan  orde  p  merupakan  orde  AR,  orde  d  merupakan  banyaknya  diferensiasi, dan orde q merupakan orde MA (Nachrowi, 2006).
Rezaldi and Sugiman (2021) memodelkan ARIMA data saham PT. Telekomunikasi Indonesia yang melakukan  peramalan  data  close  saham  PT.  Telekomunikasi  Indonesia  pada  bulan  Juni  2020 hingga Mei 2021 menggunakan model ARIMA (0,2,1) diperoleh 3.103, 3.056, 3.007, 2.956, 2.905, 2.852, 2.799, 2,744, 2.687, 2.630, 2.571, 2.511. Penelitian Saumi and Amalia (2020) melakukan peramalan terhadap jumlah klaim program JHT di BPJS Ketenagakerjaan bulan Agustus 2019 – Desember  2019  menggunakan  model  ARIMA  (4,1,2)  dan  nilai  MAPE  yaitu  6.87%.  Penelitian Hidayat and Mustawinar (2022) pada peramalan jumlah wisatawan asing dengan model ARIMA yang melakukan peramalan jumlah wisatawan asing dengan model ARIMA (1,1,0) bulan Januari –  Desember  2021  diperoleh  166855,  166855,  166894,  166899,  166899,  166899,  166899, 166899, 166899, 166899, 166899, 166899 wisatawan.
Analisis  menggunakan  metode  ARIMA  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  model  terbaik  dan memperoleh peramalan jumlah izin tinggal kunjungan di D.I Yogyakarta pada beberapa periode ke depan.

## 2.  METODE PENELITIAN
Data diperoleh dari Kantor Imigrasi Kelas I TPI Yogyakarta. Data yang dianalisis yaitu data ITK dari  status  orang  asing  pada  bulan  Januari  2015  sampai  Februari  2022.  Variabel  yang digunakan  adalah  ITK  yang  merupakan  data  jumlah  izin  tinggal  kunjungan  di  D.I  Yogyakarta. Langkah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Analisis  deskriptif.  Analisis  deskriptif  berfungsi  untuk  melihat  gambaran  umum  mengenai jumlah  ITK  di  D.I  Yogyakarta.  Adanya  statistika  deskriptif  dapat  memudahkan  membaca data dan memberikan informasi yang lebih lengkap (Nasution, 2017).
2. Uji  stationeritas.  Uji  stationeritas  digunakan  dalam  mengidentifikasi  data  stationer  atau tidak  stationer  menggunakan uji  ADF  (Aktivani,  2021).  Persamaan  uji  ADF  disajikan  pada Persamaan (1) (Hermayani, Nohe and Fathurahman, 2014)
…(1)
Fitri Amalia, dkk.
120
: nilai koefisien pada pengamatan waktu ke t-1, : selisih nilai data ke t terhadap data ke t-1,  : variabel residual,  : Nilai pada waktu ke t, : nilai pada waktu ke t-1. Hipotesis
yang digunakan adalah (Ada akar unit/ tidak stationer) dan (Tidak ada akar unit / stationer) dengan kriteria uji ditolak jika p-value .
3. Identifikasi ARIMA dengan plot ACF dan PACF. Nilai p untuk AR ditentukan dari plot PACF, sedangkan  nilai  q  untuk  MA  ditentukan  dari  plot  ACF.  Nilai  d  adalah  banyaknya  proses differencing (Krismawanti, Marhta and Debataraja, 2019).
4. Estimasi  parameter.  Estimasi  parameter  digunakan  untuk  mengidentifikasi  parameter terhadap  model  signifikan  ataupun  tidak  signifikan  (Shafirra,  2018).  Hipotesis  yang digunakan estimasi parameter = 0 (parameter model tidak signifikan) dan
estimasi
parameter  ≠  0  (parameter  model  signifikan)  (Wahyuningsih,  H  and  Amutu,  2017). Digunakan statistik uji yang disajikan pada Persamaan (2).
…(2) :  estimasi  parameter, :  standar  deviasi  parameter  dengan  keputusan ditolak  jika atau p-value .
5. Uji  diagnostik.  Uji  diagnostik  digunakan  untuk  melihat  residual  dari  model  estimasi memiliki  sifat  white  noise  atau  tidak  (Wei,  2006).  Hipotesis  yang  digunakan
(residual  white  noise)  dan (residual  tidak  white noise)  (Azhar  et  al.,  2020).  Digunakan  statistik  uji  Ljung-Box  yang  disajikan  pada Persamaan (3) (Wahyuningsih, Suprapti, and Amutu, 2017). …(3) K: lag maksimum, : Autokorelasi residual untuk lag ke k dengan kriteria uji ditolak jika atau p-value .
6. Model  terbaik  dapat  dilihat  melalui  perhitungan  nilai  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE). Persamaan menghitung nilai MAPE dituliskan pada Persamaan (4) (Maricar, 2019).
…(4)
Nilai  MAPE    dikatakan  sangat  baik  jika  kurang  dari  10%  dan  masuk  kategori  baik  jika antara 10 sampai 20% (Chang, Wang and Liu, 2007).
7. Forecasting / Peramalan menggunakan model terbaik.
Diagram alir penelitian disajikan pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Diagram alir penelitian.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif merupakan analisis yang mendeskripsikan atau melihat gambaran umum dari data. Plot pada Gambar 2 menunjukkan plot data runtun waktu jumlah izin tinggal kunjungan pada  Januari  2015  sampai  dengan  Februari  2022  diperoleh  pola  data  tidak  berbentuk  pola musiman.  Dari  data  jumlah  izin  tinggal  kunjungan  selama  7  tahun  terakhir  diperoleh  paling rendah  sebesar  98  orang  dan  paling  tinggi  sebesar  1459  orang.  Sementara  Gambar  3 menunjukan grafik tahunan ITK.
Gambar 2. Plot Data Jumlah Izin Tinggal Kunjungan
Analisis deskriptif Plot data Identifikasi model (ACF & PACF) Estimasi parameter Model terbaik Forecasting Mulai Input data Uji stationeritas Uji diagnostik Selesai Ya Tidak Diferensiasi Ya Tidak
Fitri Amalia, dkk.

## 122
Gambar 3. Grafik Tahunan Izin Tinggal Kunjungan Tahun 2015 sampai 2021
Berdasarkan  Gambar  3,  diketahui  bahwa  total  dari  izin  tinggal  kunjungan  menunjukkan  pada tahun  2018  sampai  dengan  2021  mengalami  kenaikan  dari  4.196  orang  menjadi  15.671  orang dikarenakan pada tahun 2021 sudah diperbolehkan untuk melakukan kunjungan tetapi harus memenuhi protokol kesehatan saat pandemi Covid-19.

## Uji Stationeritas
Uji  stationeritas  digunakan  untuk  mengidentifikasi  data  stationer  atau  tidak  stationer menggunakan  uji  Augmented  Dickey  Fuller  (ADF)  (Virginia  et  al.,  2018).  Hasil  dari  uji  ADF didapatkan  p-value  (0.9259)  >    (0.05),  maka  gagal  menolak .  Dengan  menggunakan  tingkat kepercayaan  95%,  data  tidak  stationer  atau  ada  akar  unit.  Data  harus  stationer,  apabila  tidak stationer  metode  estimasi  yang  digunakan  dapat  memberikan  dampak  /  mengakibatkan model yang  akan  diestimasi  kurang  baik.  Agar  data  stationer  maka  dibutuhkannya  diferensi (Ramadhani et al., 2020). Gambar 4 menunjukan plot ACF dan Plot PACF setelah data dilakukan diferensi yang pertama.
Gambar 4. Plot ACF dan PACF Hasil Diferensi Pertama
Setelah dilakukan differencing, dilihat bahwa ACF dan PACF tidak ada lag dari nilai autokorelasi dan  nilai  autokorelasi  parsial  yang  berada  di  luar  garis  hingga  lag.  Berdasarkan  proses differencing  pertama  tidak  terdapat  proses  Autoregressive  (AR)  maupun  proses  Moving  Average (MA). Untuk menduga parameter model maka dilakukan proses differencing kedua. Berdasarkan
proses  differencing  kedua  terdapat  proses  Autoregressive  (AR)  maupun  proses  Moving  Average (MA).  Plot untuk hasil diferensiasi dapat ditampilkan dalam Gambar 5.
Gambar 5. Plot Time Series Data ITK Hasil Differencing 2
Kemudian  dilanjutkan  uji  stationeritas  menggunakan  uji  ADF.  Dari  hasil  differencing  kedua, diperoleh  p-value  (0.01)  <    (0.05),  maka  tolak .  Dengan  menggunakan  tingkat  kepercayaan 95%,  data  stationer  atau  tidak  ada  akar  unit.  Menggunakan  data  yang  stasioner  model  time series dapat dikatakan lebih stabil.

## Identifikasi Model
Didapatkan model ARIMA (3,2,1) dengan dilakukan differensiasi sebanyak 2 kali sehingga orde d = 2. Pendugaan model dilakukan dengan memilih kombinasi order dari model utama atau model dengan order yang lebih rendah. Model yang mendekati model utama adalah ARIMA (2,2,1) dan ARIMA (0,2,1).

## Estimasi Parameter
Estimasi  parameter  bertujuan  untuk  melihat  parameter  terhadap  model  signifikan  atau  tidak signifikan  dengan  menggunakan  uji  signifikansi  paramater.  Tabel  1  menunjukan  hasil  uji signifikansi parameter yang digunakan pada penelitian.
Tabel 1. Tabel Uji Signifikansi Parameter Model Koefisien P-value Keputusan ARIMA (3,2,1) AR(1) 0.1052 0.05 Tidak signifikan AR(2) 0.1178 0.05 Tidak signifikan AR(3) 0.7078 0.05 Tidak signifikan MA(1) 0.0000 0.05 Signifikan ARIMA (2,2,1) AR(1) 0.0845 0.05 Tidak signifikan AR(2) 0.0988 0.05 Tidak signifikan MA(1) 0.0000 0.05 Signifikan ARIMA (0,2,1) AR(1) 0 0.05 Signifikan
Fitri Amalia, dkk.

## 124
Berdasarkan Tabel 1, model 1 (ARIMA(3,2,1)) dan model 2 (ARIMA(2,2,1)) tidak signifikan. Maka diperoleh model yang signifikan yaitu model 3 (ARIMA(0,2,1)).

## Uji Diagnostik
Uji  diagnostik  bertujuan  untuk  melihat  residual  dari  model  estimasi  memiliki  sifat  white  noise atau tidak (Abdullah, 2012). Visualisasi uji diagnostik disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Plot Uji Diagnostik ARIMA(0,2,1)
Diperoleh  bahwa  model  ARIMA  (0,2,1)  tidak  terdapat  lag  (≥1)  yang  keluar  dari  batas  interval sehingga residual model ARIMA (0,2,1) memiliki sifat white noise. Dilihat dari Ljung- Box, seluruh p-value di atas nilai 0.05 maka residual tidak terdapat korelasi.

## Model Terbaik
Dengan  nilai  AIC  yang  diperoleh  sebesar  1034.38,  kemudian  dilanjutkan  dengan  perhitungan MAPE  sesuai  Persamaan  (4)  sebesar  16,67%.  Dikarenakan  nilai  MAPE  antara  10-20%,  maka hasil  MAPE  menunjukan  kriteria  peramalan  baik  (Chang,  Wang  and  Liu,  2007).  Sehingga diperoleh model yang baik adalah model ARIMA (0,2,1).

## Forecasting
Peramalan  jumlah  izin  tinggal  kunjungan  di  D.I  Yogyakarta  untuk  6  periode  ke  depan menggunakan model terbaik  yaitu ARIMA(0,2,1) yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Peramalan Bulan Tahun Jumlah ITK Maret 2022 1393,835 April 2022 1408,671 Mei 2022 1423,506 Juni 2022 1438,341 Juli 2022 1453,176 Agustus 2022 1468,012
Dari  hasil  peramalan  yang  diperamalan  yang  diperoleh,  jumlah  izin  tinggal  kunjungan  di  D.I Yogyakarta mengalami kenaikan pada bulan Maret sebanyak 1393 orang hingga bulan Agustus sebanyak 1468 orang. Visualisasi hasil prediksi disajikan pada Gambar 7. Plot dari hasil prediksi jumlah izin tinggal kunjungan diperoleh bahwa garis berwarna hitam menunjukkan data aktual jumlah  izin  tinggal  kunjungan,  sedangkan  garis  berwarna  biru  merupakan  data  dari  nilai peramalan 6 periode ke depan yaitu bulan Maret 2022 sampai dengan Agustus 2022.

## Gambar 7. Plot Hasil Prediksi

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Model ARIMA yang baik digunakan dalam peramalan jumlah izin tinggal kunjungan pada periode yang akan datang adalah model ARIMA (4,1,4) dengan hasil peramalan 6 periode ke depan dari data jumlah izin tinggal kunjungan di D.I Yogyakarta yaitu bulan Maret - Agustus 2022 sejumlah 1393.835,  1408.671,  1423.506,  1438.341,  1453.176,  1468.012  orang.  Melihat  hasil  dari peramalan  yang  diperoleh,  semakin  bertambahnya  tahun  maka  semakin  banyak  jumlah  izin tinggal kunjungan di D.I Yogyakarta  yang berarti bertambahnya  juga orang asing  yang datang, sehingga dapat ditingkatkan pelayanan dalam berkomunikasi untuk kefasihan dalam berbahasa asing agar mempermudah serta memberikan informasi sekiranya terdapat pemohon yang belum jelas. Untuk peneliti lain dapat menggunakan jumlah data yang lebih banyak agar memperoleh hasil peramalan yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah,  L.  (2012).  ARIMA  Model  for  Gold  Bullion  Coin  Selling  Prices  Forecasting.  International Journal of Advances in Applied Sciences, 1(4), pp 153-158.
Aktivani,  S.  (2021)  ‘Uji  Stationeritas  Data  Inflasi  Kota  Padang  Periode  2014-2019’,  Jurnal  Statistika Industri dan Komputasi, 6(1), pp. 26–33.
Azhar,  R.,  Kesumah,  F.  S.  D.,  Ambya,  Wisnu,  F.  K.,&  Russel,  E.  (2020).  Application  of  short-term forecasting  models  for  energy  entity  stock  price:  evidence  from  Indika  Energi  Tbk,  Jakarta islamic index. International Journal of Energy Economics and Policy, 10(1), pp 294–301..
Chang, P. C., Wang, Y. W. and Liu, C. H. (2007) ‘The development of a weighted evolving fuzzy neural network for PCB sales forecasting’, Expert Systems with Applications, 32(1), pp. 86–96.
Hahamu,  W.  D.  .  (2019)  ‘Izin  tinggal  kunjungan  bagi  warga  negara  asing  menurut  undang-undang nomor 6 tahun 2011 tentang keimigrasian’, Lex Et Societatis, VII(3), pp. 119–127.
Hermayani, Nohe, D. A. and Fathurahman, M. (2014) ‘Overcoming Heteroscedasticity of ARIMA Model Using ARCH-GARCH  (Case  Study : Consumer  Price  Index Province  of  East  Kalimantan Years 2005-2012)’, Jurnal EKSPONENSIAL, 5(1), pp. 73–80.
Hidayat, R. and Mustawinar, B. H. (2022) ‘Peramalan Jumlah Wisatawan Asing Dengan Model ARIMA’, Infinity: Jurnal Matematika dan Aplikasinya (IJMA), 2(2), pp. 104–115.
Hutasuhut, A. H., Anggraeni, W. and Tyasnurita, R. (2014) ‘Pembuatan Aplikasi Pendukung Keputusan Untuk Peramalan Persediaan Bahan Baku Produksi Plastik Blowing dan Inject Menggunakan Metode  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average)  Di  CV.  Asia’,  Jurnal  Teknik POMITS, 3(2), p. A-169.
Fitri Amalia, dkk.

## 126
Iriawan, N. and Astuti, S. P. (2006) Mengolah Data Statistik Dengan Mudah Menggunakan Minitab 14. Yogyakarta: ANDI.
Krismawanti,  I.  A.,  Marhta,  S.  and  Debataraja,  N.  N.  (2019)  ‘Pemodelan  Autoregressive  Fractionally Integrated Moving Average (Arfima) Dalam Memprediksi Harga Crude Palm Oil (Cpo)’, Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya (Bimaster), 8(4), pp. 721–728.
Maricar, M. A. (2019) ‘Analisa perbandingan nilai akurasi  Moving Average dan exponential smoothing untuk sistem peramalan pendapatan pada perusahaan XYZ’, Jurnal Sistem dan Informatika, 13(2), pp. 36–45.
Muhlisa, A. N. and Roisah, K. (2020) ‘Penegakan Hukum Keimigrasian Terhadap Penyalahgunaan Visa Izin  Tinggal  Kunjungan  Lewat  Batas  Waktu  (Overstay)  Pada  Warga  Negara  Asing’,  Jurnal Pembangunan Hukum Indonesia, 2(2), pp. 145–157.
Nachrowi,  D.  (2006)  Pendekatan  Populer  dan  Praktis  Ekonometrika  Untuk  Analisis  Ekonomi  dan Keuangan. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Nasution, L. M. (2017) ‘Statistika Deskriptif’, Jurnal Hikmah, 14(1), pp. 59–55.
A.  Qonita,  A.  G.  Pertiwi  and  T.  Widiyaningtyas,  "Prediction  of  rupiah  against  US  dollar  by  using ARIMA," 2017 4th International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI), 2017, pp. 1-5.
Ramadhani, F., Sukiyono, K., & Suryanty, M. (2020). Forecasting of Paddy Grain and Rice’s Price: An ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average)  Model  Application.  SOCA:  Jurnal  Sosial, Ekonomi Pertanian, 14(2), 224.
Rezaldi,  D.  A.  and  Sugiman  (2021)  ‘Peramalan  Metode  ARIMA  Data  Saham  PT  .  Telekomunikasi Indonesia’,  in  PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional  Penelitian.  Semarang:  Universitas  Negeri Semarang, pp. 611–620.
Rizal,  M.,  Indah,  D.  R.  and  Meutia,  R.  (2021)  ‘Analisis  Peramalan  Produksi  Menggunakan  Trend Moment  Pada  Kilang  Padi  Do’a  Ibu  Diperlak  Kecamatan  Peureulak’,  Jurnal  Samudra Ekonomika, 5(2), pp. 161–168.
Rokilah, R. (2017) ‘Implikasi Kewarganegaraan Ganda bagi Warga Negara Indonesia’, Ajudikasi : Jurnal Ilmu Hukum, 1(2), pp. 53–62.
Saumi,  F.  and  Amalia,  R.  (2020)  ‘Penerapan  Model  Arima  Untuk  Peramalan  Jumlah  Klaim  Program Jaminan  Hari  Tua  Pada  BPJS  Ketenagakerjaan  Kota  Langsa’,  BAREKENG:  Jurnal  Ilmu Matematika dan Terapan, 14(4), pp. 491–500.
Setiawati,  D.  (2015)  ‘Penegakan  Hukum  Terhadap  Warga  Negara  Asing  (WNA)  yang  Melanggar  Izin Tinggal (Overstay)’, Pandecta: Research Law Journal, 10(1).
Shafirra, D. (2018) Peramalan Nilai Penjualan Untuk Menentukan Persentase Komisi Penjualan Produk Di" Universal Trading Indonesia" Menggunakan Metode Arima Box-Jenkins. Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Soejoeti, Z. (1987) Analisis Runtun Waktu. Jakarta: Karunika.
Virginia, E., Ginting, J., & Elfaki, F. A. M. (2018). Application of GARCH Model to Forecast Data and Volatility of Share Price of Energy (Study on Adaro Energy Tbk , LQ45). International Journal of Energy Economics and Policy, 8(3), pp 131–140.
Wahyuningsih,  N.,  H,  S.  S.  and  Amutu,  S.  D.  (2017)  ‘Model  Penjualan  Plywood  PT.  Linggarjati Mahardika  Mulia’,  in  Prosiding  SI  MaNIs  (Seminar  Nasional  Integrasi  Matematika  dan  Nilai Islami). Malang: UIN Malang, pp. 52–57.
Wardah,  S.  and  Iskandar,  I.  (2016)  ‘ANALISIS  PERAMALAN  PENJUALAN  PRODUK  KERIPIK  PISANG KEMASAN BUNGKUS (Studi Kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan)’, Jurnal Teknik Industri, 11(3), p. 135.
Wei,  W.  W.  S.  (2006)  Time  Series  Analysis:  Univariate  and  Multivariate  Methods.  United  States  of America: Pearson Education.
Yulmawati, E. (2016) Peran Kantor Imigrasi dalam Mencegah Penyalahgugnaan Izin Tinggal Kunjungan Warga Negara Asing di Kota Batam. Universitas Atma Jaya Yogyakarta.