## Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi
Volume 02 Number 01, 01 Apr 2020, pp. 36-45 e-ISSN : 2721-1800 pISSN : 2722-0907 oi.org/10.54209/jatilima.v2i1.142 Homepage : https://journal.cattleyadf.org/index.php/jatilima/index

## Autoregressive Integrated Moving Average (Arima) Dalam Memprediksi Jumlah Penjualan Frame
Article Info ABSTRACT Article history: Ektaco  Sumber  Foto  is  a  company  engaged  in  photo  printing  and  is one  of  the  largest  photo  labs  in,  which  serves  and  facilitates photography  needs  for  photographers.  Ektaco  Sumber  Foto  serves every  day  and  facilitates  the  needs  of  photographers  such  as  photo printing,  frames,  exclusive  albums  and  press  albums.  The  world  of photographers is experiencing very rapid development from the film era  to  the  digital  era,  which  makes  consumers  changing  modernize photographer  prints  with  certain  and  sizes  and  combine  them  with photo  frames.  Forecasting  is  forecasting  something  that  hasn't happened  yet.  This  research  was  conducted  with  quantitative forecasting  methods.  The  Box-Jenkins  Periodic  Series  (ARIMA) method  is  a  forecasting  method  that  involves  statistical  analysis  of past data. This ARIMA completely ignores the independent variables because  this  model  uses  the  present  values  and  past  values  of  the independent  variables  to  produce  accurate  short-term  predictions  or forecasts.  Forecasting  is  important  for  every  business  organization and  for  every  management  decision  making  that  is  very  significant. Forecasting  is  the  basis  for  a  company's  long-term  planning.  The accuracy  of  the  results  of  business  forecasting  will  increase opportunities for achieving profitable investments in the company.
Received 26 February 2020 Revised  27 March 2020 Accepted 01 April 2020

## Keywords:
Ektaco Photo Source Prediction Arima Method This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Corresponding Author:
Pristiwanto
STMIK Budi Darma Medan, Technical Information, Medan, Indonesia Email Address: 4nt0.82@gmail.com

## 1. Pendahuluan
Ektaco  Sumber  Foto  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  percetakan  foto  dan merupakan salah satu lab foto terbesar yang melayani dan memfasilitasi kebutuhan fotografi para fotografer. Ektaco Sumber Foto melayani dan memfasilitasi kebutuhan fotografer setiap hari,  seperti  pencetakan  foto,  bingkai,  album  eksklusif,  dan  album  pers.  Fotografer berkembang sangat pesat dari era film hingga era digital, yang membuat konsumen semakin memodernisasi  hasil  cetakan  fotografer  dengan  desain  dan  ukuran  tertentu  serta memadukannya  dengan  bingkai  foto.  Bingkai  adalah  tepi  dekoratif  yang  dibuat  untuk menempelkan gambar, foto, atau lukisan [1], [2]. Bentuk kusen biasanya persegi panjang atau lonjong,  atau  dengan  bentuk  lain  dengan  berbagai  motif  dan  warna.  Bingkai  foto  biasanya digantung  di  dinding  atau  dipajang  di  atas  meja.  Ektaco  Sumber  Foto  menyediakan  frame

## Pristiwanto
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.142
berbahan  fiber,  yang  memiliki  banyak  motif  dan  beberapa  warna  yang  bisa  dipesan  sesuai ukuran  yang  diinginkan  oleh  fotografer.  Banyaknya  motif  dan  warna  bingkai  foto  yang tersedia  membuat  Ektaco  Sumber  Foto  masih  kesulitan  menyediakan  bingkai  foto.  Prediksi penjualan  yang  buruk  mengakibatkan  penimbunan  barang  yang  berlebihan  bahkan kekurangan barang secara tepat waktu lebih cepat dari perkiraan waktu sebelumnya. Stockpile dan  kekurangan  stockpile  bingkai  foto  sangat  berpengaruh  terhadap  penjualan  di  Ektaco Sumber  Foto,  karena  setiap  fotografer  selalu  Prediksi  penjualan  yang  buruk  mengakibatkan penimbunan  barang  yang  berlebihan  bahkan  kekurangan  barang  secara  tepat  waktu  lebih cepat  dari  perkiraan  waktu  sebelumnya.  Stockpile  dan  kekurangan  stockpile  bingkai  foto sangat berpengaruh terhadap penjualan di Ektaco Sumber Foto, karena setiap fotografer selalu Prediksi  penjualan  yang  buruk  mengakibatkan  penimbunan  barang  yang  berlebihan  bahkan kekurangan barang secara tepat waktu lebih cepat dari perkiraan waktu sebelumnya. Stockpile dan  kekurangan  stockpile  bingkai  foto  sangat  berpengaruh  terhadap  penjualan  di  Ektaco Sumber Foto, karena setiap fotografer selalu
menyesuaikan  bingkai  foto  dengan  permintaan  foto  dari  fotografer.  Prediksi  atau  peramalan sangat berguna untuk melihat gambaran masa depan agar Kepala Ektaco Sumber Foto dapat mengantisipasinya  dengan  kejadian  yang  akan  datang,  sehingga  tidak  terjadi  penumpukan atau  kekosongan  stok  bingkai  foto.  Misalnya,  Ektaco  Sumber  Foto  dapat  memperkirakan motif  dan  warna  bingkai  apa  yang  diminati  di  tahun  2016.  Fotografer  dapat  terus menyesuaikan  foto  hasil  cetakannya  dengan  bingkai  foto  yang  sesuai.  Prediksi  atau  ramalan yang baik akan meningkatkan penjualan di Ektaco Sumber Foto, karena fotografer tidak akan kecewa  karena  stok  bingkai  yang  diminati  akan  tetap  terpenuhi  dan  motif  bingkai  foto  akan terus  diperbarui  sesuai  dengan  waktu  yang  diprediksi  [3],  [4]  dengan  melihat  jumlah penjualan  pada  tahun-tahun  sebelumnya.  Stockpile  dan  kekurangan  stockpile  bingkai  foto sangat berpengaruh terhadap penjualan di Ektaco Sumber Foto, karena setiap fotografer selalu menyesuaikan  bingkai  foto  dengan  permintaan  foto  dari  fotografer.  Prediksi  atau  peramalan sangat berguna untuk melihat gambaran masa depan agar Kepala Ektaco Sumber Foto dapat mengantisipasinya  dengan  kejadian  yang  akan  datang,  sehingga  tidak  terjadi  penumpukan atau  kekosongan  stok  bingkai  foto.  Misalnya,  Ektaco  Sumber  Foto  dapat  memperkirakan motif  dan  warna  bingkai  apa  yang  diminati  di  tahun  2016.  Fotografer  dapat  terus menyesuaikan  foto  hasil  cetakannya  dengan  bingkai  foto  yang  sesuai.  Prediksi  atau  ramalan yang baik akan meningkatkan penjualan di Ektaco Sumber Foto, karena fotografer tidak akan kecewa karena stok frame yang diminati akan tetap terpenuhi dan motif frame foto akan terus di  update  sesuai  prediksi  waktu  [3],  [4]  dengan  melihat  jumlah  penjualan  pada  tahun-tahun sebelumnya.  Uraian  permasalahan  yang  dilihat  dan  mengetahui  keuntungan  yang  dihasilkan dari  penjualan  [5],  [6]  bingkai  foto  di  Ektaco  Sumber  Foto,  maka  Ektaco  Sumber  Foto menggunakan peramalan dengan metode ARIMA untuk mengetahui penjualan bingkai foto di tahun-tahun  mendatang.  Peramalan  adalah  perkiraan  tentang  sesuatu  yang  belum  terjadi. kemudian  Ektaco  Sumber  Foto  menggunakan  peramalan  dengan  metode  ARIMA  untuk mengetahui  penjualan  bingkai  foto  di  tahun-tahun  mendatang.  Peramalan  adalah  perkiraan tentang  sesuatu  yang  belum  terjadi  kemudian  Ektaco  Sumber  Foto  menggunakan  peramalan dengan  metode  ARIMA  [7]  untuk  mengetahui  penjualan  bingkai  foto  di  tahun-tahun mendatang. Peramalan adalah perkiraan tentang sesuatu yang belum terjadi [9].

## 2. Metode
Dalam  pembahasan  ini  diperlukan  suatu  masalah  dalam  tahapan  penelitian  dan  lebih banyak lagi data yang akan dijadikan dasar pemecahan masalah yang sedang dihadapi.
Pristiwanto
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.142

## 1. Pengumpulan data
Data dalam penelitian diperoleh langsung dari objek penelitian dan dari berbagai sumber. Lakah-langkah  dalam  pengumpulan data  dijelaskan sebagai berikut.  Sebuah. Pengamatan
a. Observasi  dalam  penelitian  ini  dilakukan  oleh  peneliti  dan  observer.  Observasi dalam  penelitian  ini  adalah  observasi  langsung  yaitu  melihat  dan  mengamati secara langsung, kemudian merekam tingkah laku dan peristiwa yang terjadi pada kondisi yang sebenarnya.
b. Wawancara Wawancara  dalam  penelitian  ini  menggunakan  wawancara  tidak  terstruktur karena  peneliti  menganggap  model  ini  paling  fleksibel,  dimana  subjek  diberi kebebasan  untuk  mendeskripsikan  jawaban  dan  mengungkapkan  pandangannya secara bebas dan sesuai hari.
c. Tinjauan Literatur
d. Metode  pengumpulan  datanya  adalah  dengan  studi  literatur  yaitu  dengan memahami  masalah  dan  mengumpulkan  data  dari  artikel,  karya  ilmiah,  buku, dokumen dan cetakan serta file yang bersumber  dari internet  sehingga penelitian ini dapat dipercaya.
2. Analisis data
Setelah  semua  data  terkumpul,  selanjutnya  dilakukan  analisis  data  melalui  beberapa tahapan.  Mengumpulkan  data  penjualan  bingkai  foto  dari  beberapa  tahun  sebelumnya untuk  menghitung  penjualan  di  masa  mendatang.  Kemudian  klarifikasi  data,  dan tabulasi  data  yang  telah  dikumpulkan.  Selanjutnya,  pengolahan  data  dilakukan  dalam bentuk komputerisasi.
a. Penerapan Metode
Ketika data telah disiapkan dengan jelas, langkah selanjutnya adalah menggunakan metode Arima sebagai bagian dari Sistem Pendukung Keputusan dan menghasilkan nilai secara manual.
b. Desain Aplikasi
Proses  perancangan  aplikasi  disesuaikan  dengan  alur  kerja  sistem,  tahapan  kerja sistem  dan  tahapan  sistem  berjalan  dengan  baik.  Pada  tahap  desain,  peneliti mendeskripsikan  kerangka  sistem  melalui  flowchart,  desain  proses  melalui  DFD (Data flow diagram), desain database, dan desain antarmuka.
c. Pengujian Aplikasi
Tahapan  ini  merupakan  pengujian  terhadap  sistem  yang  telah  dibuat  dengan menggunakan  pengujian  black  box.Pengujian  black  box  dilakukan  dalam  bentuk pengujian faktor kebenaran berupa:
kebutuhan  fungsional  sistem  dan  pengujian  aliran  dan  hasil  perhitungan  sistem,  untuk memastikan  bahwa  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  sistem  sesuai  dengan  aliran  yang benar [10], [11].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Ektaco Sumber Foto adalah salah satu lab foto terbesar di kota ini yang bergerak di bidang  percetakan  foto  dan  penyedia  kebutuhan  cetak  foto,  album  press,  album  eksklusif dan bingkai foto. Peningkatan jumlah penjualan per tahun selalu menjadi hal penting yang sangat diharapkan oleh Ektaco Sumber Foto,
oleh karena itu perlu untuk memprediksi atau meramalkan gambaran masa depan masalah penjualan frame di Ektaco Sumber Foto. Ektaco Sumber Foto sangat berharap akan terjadi peningkatan penjualan bingkai foto setiap tahunnya, maka untuk membantu meningkatkan penjualan  bingkai  foto,  Ektaco  Sumber  Foto  menerapkan  metode  peramalan  ke  depan dengan melihat data penjualan tahun sebelumnya[12].

## Data Jumlah Bingkai Foto
Data yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah data jumlah penjualan bingkai foto  di  Ektaco  Sumber  Foto.  Seperti  pada  rumusan  masalah,  data  yang  dianalisis  adalah data  jumlah  penjualan  bingkai  foto  dari  tahun  2016  sampai  dengan  tahun  2019,  yang
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.142
diperoleh dari Ektaco Sumber Foto seperti terlihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 1. Data Penjualan Bingkai Foto di Ektaco Photo Source
Kode Tahun Bingkai 2016  2017  2018  2019 E10048 200  120 300  369 E55060111W 185  148 126  216 E1022ABS 173  234 275  324 E808081C 240  164 141  206 E1867WS 184  213 250  163 E104070W 159  226 241  439 E8054010G 111  118 145  120 E5511011H 87 101 97 121 E6015056 110  176 195  294 E878A20 162  120 284  323 E878A1842 99 127 140  154 E3214 137  193 285  346 E41411S 138  136 140  209 E96007478 172  274 388  418 E9670083093 125  241 346  382 E324040S 120  141 190  203 E5505011 92 166 202  183 E821858 91 162 306  270 E8522105 151  216 264  349 E8006303 190  246 283  362 E243980I 180  245 327  390 E243980Y 148  323 351  403
Nilai koefisien autokorelasi dan autokorelasi parsial dari data jumlah bingkai foto dapat diperoleh sebagai berikut:
Tabel 2. Nilai Koefisien Autokorelasi dan Autokorelasi Parsial
ketinggalan Autokorelasi ketinggalan Autokorelasi Parsial 1 ,159 1 ,159 2 -,499 2 -,538
Plot nilai koefisien autokorelasi dan autokorelasi parsial dari data asli dapat dilihat pada gambar berikut:
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.142
Gambar 1. Plot Nilai Koefisien Autokorelasi Data Asli

## Gambar 2. Plot Koefisien Autokorelasi Parsial

## Identifikasi Model
Untuk  menentukan  orde  proses  autoregresif  dapat  dilihat  dari  banyaknya  nilai koefisien  autokorelasi  parsial  yang  berbeda  nyata  dengan  nol.  Dari  nilai  koefisien autokorelasi  parsial  data  asli  dapat  diketahui  bahwa  hanya  terdapat  1  nilai  koefisien autokorelasi parsial yang berbeda nyata dengan nol, yaitu koefisien korelasi lag 1 (0,159), sehingga orde ( AR)P = 1. Model ARIMA pertama adalah ARIMA (1,0,0).
Urutan proses Autoregressive dan urutan proses Moving Average diperoleh model ARIMA baru, yaitu ARIMA (1,0,1). Sehingga terdapat 3 (tiga) model ARIMA, yaitu:
Pristiwanto
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.142
1. ARIMA (1,0,0) 2. ARIMA (0,0,1) 3. ARIMA (1,0,1)

## Estimasi Parameter Model
Tahap selanjutnya setelah model ARIMA diperoleh adalah estimasi, yaitu mencari nilai estimasi yang terbaik atau paling efisien untuk parameter model. Pada tahap ini akan diestimasi parameter yang tidak diketahui yaitu f, q.
1. Estimasi Parameter Model ARIMA (1,0,0)
Tentukan nilai konstanta AR (1), mengikuti nilai konstanta menggunakan program SPSS.

## Tabel 3. Parameter Model ARIMA (1,0,0)
2. Estimasi Parameter Model ARIMA (0,0,1)
Tentukan   nilai   konstanta   MA   (1),   dengan   hanya mengikuti nilai konstanta menggunakan program spss.
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.142
Tabel 4. Parameter Model ARIMA (0,0,1)
3. Estimasi Parameter Model ARIMA (1,0,1)
Tentukan nilai konstanta MA (1), mengikuti nilai konstanta menggunakan program SPSS.
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.142
Tabel 5. Parameter Model ARIMA (1,0,1)

## Tahap Peramalan
Ketiga  model  yang  diperoleh  dihitung  untuk  nilai  ramalan  tahun  2016.  Kemudian dihitung rata-rata persentase error atau MSE. Nilai masing-masing UMK dari ketiga model tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 6. Nilai MSE Model ARIMA
Model ARIMA nilai UMK Ramalan/Prediksi ARIMA (1,0,0) 17.070= 17.1% 371  (E9607478) ARIMA (0,0,1) 15.778=  15,8% 368  (E9607478) ARIMA (1,0,1) 22.108=  22,1% 393  (243980I)
Nilai  MSE  terkecil  adalah  MSE  model  ARIMA  (0,0,1),  sehingga  model  ARIMA (0,0,1)  sesuai  dengan  data  jumlah  penjualan  bingkai  foto  dengan  model  ARIMA  (0  ,0,1) dan cocok untuk keperluan Prediksi penjualan bingkai foto tahun 2020. Prediksi penjualan bingkai  foto  tahun  2020  dengan  tingkat  kepercayaan  95%.  Interval  prediksi  dapat  dilihat pada tabel berikut:
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.142
Tabel 7. Data Jumlah Penjualan Bingkai Foto Tahun 2020
Berdasarkan hasil di atas, dapat disimpulkan bahwa prediksi penjualan bingkai foto terbanyak  di  tahun  2016  adalah  bingkai  foto  dengan  kode  E96007478  dengan  persentase error sebesar 15,8%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  diperoleh  kesimpulan  yang  sesuai  dengan hasil  penelitian  sebagai  berikut:  Ektaco  Sumber  Foto  menggunakan  data  penjualan  bulan April  2016  sampai  dengan  September  2016  untuk  mendapatkan  prediksi  penjualan  bingkai foto  tahun  2020  menggunakan  metode  ARIMA.  Metode  Autoregressive  Integrated  Moving Average  (ARIMA)  diterapkan  dalam  aplikasi  SPSS.  Hasil  prediksi  didapatkan  setelah menginput data penjualan yang telah tersimpan di excel, kemudian data tersebut di import ke SPSS. Dari hasil implementasi model ARIMA dengan data jumlah penjualan bingkai foto di Ektaco  Sumber  Foto  bulan  April  2016  sampai  dengan  September  2020  dapat  disimpulkan bahwa  prediksi  penjualan  bingkai  tahun  2020,  dengan  plot  nilai  koefisien  autokorelasi terhadap  identifikasi  proses  Moving  Average  (MA(q)  =  1)  ,  plotkan  nilai  koefisien autokorelasi  parsial  untuk  mengidentifikasi  proses  Autoregressive  (AR(p)  =  1),  sehingga diperoleh tiga model ARIMA yaitu ARIMA (1, 0 , 0), ARIMA (0, 0, 1) dan ARIMA (1, 0, 1 ),  dengan  prediksi  penjualan  tertinggi  kode  E96007478  sebanyak  368  bingkai  foto menggunakan model ARIMA (0, 0, 1) dengan MSE nilai 15,778.

## Referensi
[1] A.  A.  Susanto,  “Fotografi  adalah  Seni:  Sanggahan  terhadap  Analisis  Roger  Scruton mengenai  Keabsahan Nilai Seni dari Sebuah Foto,” J. Urban Soc. Arts , vol.  4, no. 1, pp. 49–60, 2017.
[2] W. Wulandari, “Seni Dalam Fotografi Disorientasi,” J. Desain , vol. 2, no. 03, pp. 169– 182, 2015.
Pristiwanto
doi.org/10.54209/jatilima.v2i1.142
[3] I. Wahyuni, N. Nafi’iyah, and M. Masruroh, “SISTEM PERAMALAN PENJUALAN PERUMAHAN  DI  KABUPATEN  LAMONGAN  DENGAN  MENGGUNAKAN METODE  REGRESI  LINIER  BERGANDA,”  in Seminar  Nasional  Sistem  Informasi (SENASIF) , 2019, vol. 3, no. 1, pp. 1969–1973.
[4] D.  Pribadi,  R.  Ramadhan,  R.  A.  Saputra,  and  J.  M.  Hudin,  “WEB  E-COMMERCE DENGAN  SISTEM  PREDIKSI  TRANSAKSI  PENJUALAN  MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR,” Swabumi , vol. 6, no. 1, pp. 91–97, 2018.
[5] M. Ferdika and H. Kuswara, “Sistem Informasi Penjualan Berbasis Web Pada PT Era Makmur Cahaya Damai  Bekasi,” Inf.  Syst.  Educ.  Prof.  J.  Inf.  Syst. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 175–188, 2017.
[6] T.  Pradiani,  “Pengaruh  sistem  pemasaran  digital  marketing  terhadap  peningkatan volume penjualan hasil industri rumahan,” J. Ilm. Bisnis Dan Ekon. Asia , vol. 11, no. 2, pp. 46–53, 2017.
[7] R.  Rahmadayanti,  B.  Susilo,  and  D.  Puspitaningrum,  “Perbandingan  Keakuratan Metode  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  dan  Exponential SMOOTHING  Pada  Peramalan  Penjualan  Semen  di  PT.  Sinar  Abadi,” Rekursif  J. Inform. , vol. 3, no. 1, 2015.
[8] P. L. K. Mustika et al. , “Whale strandings in Indonesia, including the first record of a humpback  whale  (Megaptera  novaeangliae)  in  the  archipelago,” Raffles  Bull.  Zool. , vol. 57, pp. 199–206, 2009.
[9] A.  Nofiyanto,  R.  A.  Nugroho,  and  D.  Kartini,  “Peramalan  Permintaan  Paving  Blok dengan Metode ARIMA,” Proc. Konf. Nas. Sist. Dan Inform. , 2015.
[10] M.  B.  Pamungkas  and  A.  Wibowo,  “Aplikasi  Metode  Arima  Box-Jenkins  Untuk Meramalkan  Kasus  Dbd  Di  Provinsi  Jawa  Timur,” Indones.  J.  Public  Heal. ,  vol.  13, no. 2, p. 183, 2019.
[11] P.  Pristiwanto  and  A.  H.  Hasugian,  “Steganography  Formation  by  utilizing  Enhanced Least  Significant  Bit  Algorithm,” J.  Info  Sains  Inform.  dan  Sains ,  vol.  11,  no.  1,  pp. 19–22, 2021.
[12] R.  M.  Sunyoto,  “SISTEM  PERAMALAN  JUMLAH  PENUMPANG  KAPAL  LAUT DI  PELABUHAN  TANJUNG  PERAK  SURABAYA  MENGGUNAKAN  TRIPLE EKSPONENSIAL SMOOTHING BERBASIS ANDROID.”
[13] Arinanda,  Komang.  "SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENGADAAN ONDERDIL SEPEDA MOTOR BERBASIS WEB." PhD diss., UAJY, 2019.
[14] Agustin,  Rima.  "Peramalan  Data  Intermiten  Menggunakan  Metode  Autoregressive Integrated  Moving  Average  dan  Neural  Network  (ARIMA-NN)."  PhD  diss.,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2018.
[15] Aprilianti,  A.E.,  Ahsan,  M.O.H.  and  Nugraha,  D.A.,  2019.  PREDIKSI  HARGA  AIR PELANGGAN  PERUSAHAAN  DAERAH  AIR  MINUM  (PDAM)  MENGGUNAKAN METODE  ARIMA  (AUTOREGRESSIVE  INTEGRATED  MOVING  AVERAGE). Semnas SENASTEK Unikama 2019, 2.