## Peramalan Curah Hujan Terhadap Produktivitas Garam Di Gersik Putih Sumenep
Tifani Noviasari 1 , Nike Ika Nuzula 1 *, Makhfud Efendy 1 , Angga Arifta Febrianto 2 , Ahmad Darmadi 2
1 Departemen Ilmu Kelautan, Fakultas Pertanian, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang, PO BOX 2 Kamal, Bangkalan, Jawa Timur 69162 Indonesia
2 PT Garam Sumenep Jl. Raya Kalianget 9, Kalianget, Sumenep Madura Jawa Timur Indonesia Email: nike.nuzula@trunojoyo.ac.id

## Abstract

## Rainfall Forecasting on Salt Field Productivity in Gersik Putih, Sumenep
Salt production in Madura Island is running by evaporation method (solar evaporator). Thus, the process of salt production is highly dependent on weather factors. Weather conditions is one of the determinants of the success of salt production targets. In this study aims to determine the forecasting process of rainfall in support of salt production process at PT Garam Gersik Putih Sumenep.  The  method  used  to  analyze  rainfall  data  on  PT  Garam  Gersik  Putih  in  2022  is  the  box-Jenkins  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. Box-Jenkins Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) is one of the time series forecasting methods using values in the past as dependent variables and independent variables. From the forecast results, it is known that Gersik Putih Pheasant has 9 dry dasarian with an estimated production of 27,360 tons. Saltworks Gersik Putih has 456 plots of crystallization land with a total land area of 126.36 Ha. The results of weather forecasting analysis can determine  the  time  of  pre-production ,  salt  production and post-production  of  salt. Pre-production  of  salt is  an activity  of preparation and maintenance of infrastructure to maximize the upcoming dry season. Pre-production of salt is carried out from January to May. Salt production activities are processing sea water into salt crystals that take place from June to early november. At the peak of drought in 1 plot of land crystallization can produce 3-6 tons in one harvest. Post salt production is the activity of transporting salt from pheasant land to olo warehouse which is carried out from November to December due to the increase in rainfall intensity. The box-Jenkins integrated Moving Average (ARIMA) Autoregressive Model applied has a pearson coefficient correlation level of 0,94%. The correlation value of the pearson coefficient shows that forecasting is very good, adequate and feasible to use.
Keyword: Weather, Salt Production, Salt Production Quantity, Saltworks Gersik Putih

## Abstrak
Produksi garam di Pulau Madura dilakukan dengan menggunakan metode penguapan (solar evaporator). Proses produksi garam  bergantung  pada  curah  hujan.  Curah  hujan  menjadi  penentu  keberhasilan  produksi  garam.  Pada  penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui proses peramalan curah hujan dalam mendukung proses produksi garam pada PT Garam Gersik Putih Sumenep. Metode peramalan data curah hujan pada PT Garam Gersik Putih tahun 2022 adalah model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Boox-Jenkins. ARIMA Boox-Jenkins adalah salah satu metode peramalan menggunakan nilai variabel independen dan variabel dependen. Dari hasil prakiraan diketahui bahwa pegaraman Gersik Putih memiliki ±9 dasarian kering dengan estimasi hasil produksi sebesar 27.360 ton. Pegaraman Gersik Putih memiliki 456 petak lahan kristalisasi dengan jumlah luas lahan 126,36 Ha. Hasil analisis peramalan cuaca juga dapat menentukan kapan berlangsungnya pra produksi  garam,  produksi  garam  serta  pasca  produksi  garam.  Pra  produksi  garam  merupakan  kegiatan  persiapan  dan pemeliharaan sarana prasarana untuk memaksimalkan musim kemarau mendatang. Pra produksi garam dilaksanakan pada bulan januari hingga mei. Kegiatan produksi garam yaitu mengolah air laut hingga menjadi kristal garam yang berlangsung bulan juni hingga november awal. Pada puncak kemarau dalam 1 petak lahan kristalisasi dapat menghasilkan 3 – 6 ton dalam sekali panen. Pasca produksi garam adalah kegiatan pengangkutan garam dari lahan pegaraman menuju gudang olo yang dilaksanakan bulan november hingga desember karena kenaikan intensitas curah hujan. Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Boox-Jenkins yang diterapkan memiliki tingkat korelasi koefisien pearson sebesar 0,94%. Nilai korelasi koefisien pearson tersebut layak untuk digunakan untuk metode peramalan.
Kata kunci : Cuaca, Produksi Garam, Kuantitas Produksi Garam, Pegaraman Gersik Putih

## PENDAHULUAN
Garam  adalah  salah  satu  komoditas  pangan  di  Indonesia  yang  sangat  bergantung  pada iklim. Hal ini disebabkan karena di Indonesia produksi garam menggunakan metode evaporator.
Proses  evaporasi pada  produksi garam  merupakan hal yang paling penting  (Bramawanto et al ., 2019). Proses evaporasi memiliki tujuan dalam penguapan air laut mencapai 89,9% dengan salinitas 3,85 º Be untuk menjadi kristal garam (Sedivy, 2009);(Sayer dan Campbell, 2012);(Li et al ., 2021). Proses evaporasi air laut didukung dengan sinar matahari dan rendahnya intensitas curah hujan pada areal pegaraman (Adiraga, 2013). Menurut Zuhud (2014) tingkat curah hujan menjadi parameter penentu pencapaian target produksi garam. Tingkatan curah hujan tahunan pada proses produksi garam yang  optimal  adalah  1.000-1.400  mm/tahun  (Hernanto  dan  Kwartatmono,  2001)  dan  musim kemarau panjang tanpa diselingi hari hujan minimal 140 hari (14 dasarian kering)  (Kurniawan dan Azizi, 2012). Kondisi cuaca tersebut harus terpenuhi untuk mendukung produksi garam yang memiliki kualitas dan kuantitas yang baik.
Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh curah hujan terhadap produksi garam. Tujuan lain dari penelitian ini yaitu mengetahui berapa ton garam yang dihasilkan  dalam  setahun  dan  timeline  perencanaan  pra  produksi  garam,  produksi  garam  serta pasca produksi garam. Metode yang digunakan yaitu metode ARIMA sebagai forecasting curah hujan  untuk  mendukung  kegiatan  produksi  garam  Metode  ARIMA  merupakan  salah  satu  teknik peramalan  dengan  pendekatan  deret  waktu  yang  menggunakan  teknik  korelasi  sebagai keakuratan dari sebuah data (Ruslana et al ., 2021); (Al Balasmeh et al ., 2019);(Fattah et al ., 2018).
Penelitian forecasting curah hujan juga dilakukan oleh  (Monika et al ., 2022) menggunakan metode ARIMA di kabupaten Bandung. Hasil yang diperoleh pada penelitian tersebut menunjukkan nilai  MAPE  sebesar  11%  mempunyai  pola  yang  serupa  dengan  data  aktual.  Penelitian  lain  yang menggunakan  metode  ARIMA  sebagai forecasting curah  hujan  yaitu  (Rai et  al .,  2022)  di  distrik Cooch Behar, Benggala Barat. Hasil menunjukkan bahwa ARIMA dapat memprediksi curah hujan 3 tahun kedepan dengan kriteria Bayesian dan Root Mean Square Eror terendah.  Prakiraan curah hujan  untuk  pengolahan  air  yang  efektif  menggunakan  metode  ARIMA  digunakan  juga  di  kota Kolkata,  memiliki  nilai  RMSE  terendah  dengan  arti  model  ARIMA  cocok  dengan  asumsi  untuk memprediksi curah hujan karena nilai r kuadrat yang tinggi secara konsisten menyiratkan bahwa ini adalah model prediksi yang optimal (Alam dan Majumder, 2022).

## MATERI DAN METODE
Penelitian  dilaksanakan  dari  bulan  Januari – Agustus  di  Pegaraman  Gersik  Putih,  Sumenep (Gambar 1). Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data curah hujan dari stasiun BMKG (Badan Meteorologi Klimatologi dan  Geofisika) Sumenep mulai tahun 1990  -  2021 dan data  hasil produksi garam tahun 2017 sampai 2021 di pegaraman Gersik Putih, Sumenep.
Metode pada penelitian ini yaitu metode korelasi dan analisis deskriptif. Metode penelitian ini  saling  berkaitan  dengan  menganalisis  curah  hujan  sebagai  unsur  agroklimatologi  untuk menganalisis curah hujan secara regresi dan korelasi (Syawaluddin et al ., 2022). Metode kuantitatif juga  digunakan  sebagai  representasi  numerik  atau  angka-angka  dan  manipulasi  pengamatan untuk  menjelaskan  dan  menggambarkan  fenomena  yang  dicerminkan  oleh  observasi  tersebut (Ashilla et.al 2022).
Penggunaan  efektif  beberapa  model  berbasis  data  di  bidang  hidrologi  telah  membuka dimensi baru untuk kegunaan analisis deret waktu. Box dan Jenkins mengusulkan model rata-rata bergerak terintegritas autoregresive (ARIMA), umumnya dikenal sebagai model Box-Jenkins, untuk peramalan  deret  waktu  (Gairaa et  al .,  2016);(Al-Gounmeein  dan  Ismail,  2020). Autoregressive Integrated  Moving  Average (ARIMA), Model  Autoregressive , Autoreggresive  Moving  Average (ARMA) dan telah digunakan secara luas dalam peramalan hidrologi (Ayuba dan Abdullateef, 2018; Alam dan Majumder, 2022). ARIMA adalah bentuk model ARMA yang diperbesar sehingga menjadi salah  satu  model  paling  efektif  dengan  sejarah  penggunaan  yang  panjang  (Bari et  al .,  2015; Rahman et.al., 2017; Wanders et al ., 2017). Pemodelan ARIMA hanya menggunakan data variabel dependen  pada  masa  lampau  dan  sekarang  untuk  dapat  menghasilkan forecasting jangka pendek  yang  akurat  dan  tidak  menghiraukan  variabel predictor secara  penuh  dalam  proses peramalan (Makridakis et al ., 2020).
Data  yang  diolah  dalam  forecasting  curah  hujan  adalah  data  curah  hujan  30  tahun  di pegaraman Gersik Putih. Pemodelan awal dilakukan identifikasi kestasioneran data dengan cara memplot  data trining (Susilawati  dan  Sunendiari,  2022) . Ada  beberapa  konsep  yang  dapat digunakan  untuk  analisis time  series ,  yaitu  Parsial  Autokorelasi  (PACF),  stasioneritas,  Autokorelasi (ACF).  Pada  fungsi  autokorelasi  dimana  fungsi  ini  menunjukkan  besaran  kedekatan  hubungan antara  pengamatan  di  waktu  ke-t  (Z t )  dengan  waktu  sebelumnya  (Z t-1 ,  Z t-2 ,  …,  ZZ t-k) .  Fungsi Autokorelasi juga bisa digunakan untuk mengidentifikasi kestasioneran data time series (Darapaneni et al ., 2020). Berikut persamaan 1 autokorelasi sampel lag 1:
𝑝̌k = ∑ (Zt  −   𝑍̅)(Zt + k  −   𝑍̅) 𝑛−𝑘 𝑡=1 ∑ (Zt  −   𝑍̅)2 𝑛 𝑡=1
Setelah  dependensi  linier  pada  autokorelasi  dilanjutkan  dengan  Parsial  Autokorelasi  pada suatu time  series yang  tetap.  PACF  merupakan  fungsi  yang  bisa  untuk  menentukan  order p dari model Auto Regresiv. PACF dinotasikan dengan ꬾ kk. perhitungan nilai sampel PACF dilakukan secara rekursif  dengan  diawali  nilai ꬾ 11 = 𝑝̌ 1 dengan  cara  yang  diberikan  oleh  (Celik et  al .,  2017)  berikut persamaan 2:
ꬾ 𝑘 + 1, 𝑘 + 1  = 𝑝̌𝑘 + 1 −   ∑ ꬾ 𝑘 𝑗−1 k, j𝑝̌k + 1 − 𝑗
1  −   ∑ ꬾ 𝑘 𝑗−1 k, j𝑝̌j
Model  AR  memiliki  deret  waktu,  mean,  variasi white  noise, dan  parameter  p.  Model  MA diperoleh  dengan  menjumlahkan  dan  mencari  nilai  mean  dari  jumlah  periode  tertentu,  lalu menghapus nilai lampau dan menambahkan nilai baru. Model AR dan MA merupakan gabungan dari model ARMA, dimana nilai variabel respon dengan waktu adalah sebagai nilai dari parameter AR dan MA (Andini dan Astuti, 2021). Metode ARIMA digunakan berdasarkan asumsi bahwa data deret waktu yang digunakan harus stasioner yang artinya mean variasi dari data yang dimaksud adalah konstan (Ayu et al ., 2022).
Model ARIMA merupakan suatu kombinasi 3 model yaitu autoregesiv e (AR), integrated (d), moving average (MA) (Aizzah et al ., 2022). Kombinasi Model ARIMA (p, d, q) (Persamaan 3) adalah model standar dan sering digunakan metode untuk analisis deret waktu dan peramalan (Talagala et  al .,  2018);(Yatiyana et  al .,  2018).  Model  ARIMA,  p  adalah  urutan  lag  yaitu  parameter autoregressive, q adalah urutan rata-rata bergerak yaitu parameter rata-rata bergerak, q adalah kesalahan prakiraan dari periode sebelumnya (Shukla et al ., 2020).
𝑍̇ t = ø 1 𝑍̇ t-1 + ø 2 𝑍̇ t-2 + ... + ø p 𝑍̇ t-p + ά t - ø 1 ά t-1 + ø 2 ά t-2 + … + ø q ά t-q
Berikut persamaan 4 untuk menentukan nilai curah hujan bulanan dengan memasukkan rumus ARIMA:
Autoregresive = konstanta + koefisien (jumlah data time seies-1) + SE
Koefisien korelasi pearson (Mareno et al ., 2022) berfungsi untuk menyatukan hubungan linier antar variabel Y dengan X. Hal tersebut terdapat pada persamaan 5 yaitu:
𝑅 𝑋𝑌 =
𝑛 ∑ 𝑋𝑌 − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌)
√(𝑛 ∑ 𝑋2 − ((∑ 𝑋)2(∑ 𝑌2 − (∑ 𝑌)2
Nilai R bisa bernilai positif dan negatif. Nilai R positif apabila korelasi searah dan R negatif apabila korelasi berlawanan arah. Koefisien korelasi R adalah bilangan murni. Kriteria untuk menilai koefisien korelasi disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Kriteria koefisien korelasi
Koefisien Kekuatan Korelasi 0 Tidak ada korelasi >0 – 0.25 Sangat lemah >0.25 – 0.5 Cukup lemah >0.5 – 0.75 Kuat >0.75 – 0.99 Sangat kuat 1 Sempurna

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data curah hujan dari tahun 1991  - 2021 di pegaraman Gersik Putih digolongkan menjadi 3 bagian yang ditampilkan pada Gambar 1, Gambar 2, dan Gambar 3. Pada Gambar 1 curah hujan bernilai rendah pada bulan mei sampai oktober dan mengalami peningkatan intensitas curah hujan di bulan November sampai April. Pada tahun 2001-2010 (Gambar 2) mengalami sedikit pergeseran curah hujan bernilai rendah terjadi pada bulan Juni sampai Oktober dan curah hujan tinggi pada bulan November sampai Mei. Pada Gambar 3, curah hujan rendah hanya pada bulan Juli, Agustus, dan September. Sehingga, secara tidak langsung musim kemarau akan mengalami perpendekan waktu.  Hal  ini  disebabkan  adanya  fenomena  La  Nina  pada  tahun  2020/2021  (Risnayah,  2022). Menurut  (Kumala  dan  Sugiarto,  2012)  Kabupaten  Sumenep  tergolong  dalam  iklim  tipe  D  yaitu savana  tropis  dimana  rata-rata  musim  kemarau  terjadi  3,5-6  bulan.  Data  sekunder  curah  hujan selama 30 tahun di pegaraman Gersik Putih, Sumenep dilakukan forecasting dan menghasilkan 12 koefisien dengan menggunakan software minitab (Tabel 2).
Hasil forecasting curah  hujan  terhadap  observasi  pada  pegaraman  gersik  putih menunjukkan bahwa periode produksi pada tahun ini terdapat pada awal bulan agustus hingga bulan  september  (grafik  30  tahun).  Perubahan  iklim  pada  Gambar  4  grafik  menunjukkan  bahwa bulan  januari  hingga  juni  terdapat  intensitas  curah  hujan  yang  tinggi  dimana  pada  pegaraman gersik putih ini akan melakukan kegiatan pra produksi garam. Pada bulan juli dan agustus dalam observasi pegaraman gersik putih telah mengalami penurunan intensitas curah hujan dimana pada bulan tersebut dapat melakukan kegiatan produksi garam. Produksi garam biasanya dilaksanakan pada bulan mei hingga oktober dengan kriteria intensitas curah hujan di pegaraman sebesar <100 mm/bulan (Kurniawan dan Azizi, 2012). Selaras dengan hasil peramalan yang didapat pada bulan juli hingga oktober intensitas curah hujan berada pada kisaran <50 mm/bulan yang artinya musim kemarau telah dimulai. Pada bulan november dan desember terjadi kenaikan curah hujan dimana musim produksi telah usai dan berganti dengan pasca produksi garam. Hal ini berbanding lurus
Gambar 1. Grafik data sekunder forecasting curah hujan tahun 1991-2000
Gambar 2. Grafik data sekunder forecasting curah hujan tahun 2001-2010
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 JAN FEB MAR APR MEI JUN JUL AGU SEP OKT NOV DES mm 1991 1992 1993
1994 1995 1996 1997
1998 1999 2000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 JAN FEB MAR APR
MEI JUN JUL AGU SEP OKT NOV DES mm 2001 2002 2003 2004
2005 2006 2007
2008 2009 2010 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 JAN FEB MAR APR MEI
JUN JUL AGU SEP OKT NOV DES mm 2011 2012 2013 2014
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
menurut (Kumala dan Sugiarto, 2012), bahwa musim kering dapat dimulai ketika curah hujan dalam satu  dasarian  ke  dasarian  selanjutnya  adalah  <50mm  sebaliknya,  musim  hujan  dapat  dimulai apabila  curah  hujan  dalam  satu  dasarian  ke  dasarian  selanjutnya  adalah  >50mm.  Tabel  3 menunjukkan timeline perencanaan produksi garam pegaraman gersik putih tahun 2022.
Forecasting curah hujan juga dapat memprediksi hasil produksi garam di pegaraman gersik putih  tahun  2022  dengan  mengetahui  dasarian  kering  yang  didapat.  Pegaraman  gersik  putih memiliki  petak  kristalisasi  (geomembran)  sebanyak  ±456  petak  dengan  penghasilan  dalam  1  kali panen  mencapai  912  ton.  Dilihat  pada  Gambar  4  hasil forecasting dan  data  observasi  dapat diprakirakan bahwa pegaraman gersik putih tahun 2022 memiliki ±9 dasarian kering dengan hasil produksi garam sebesar 27.360 ton/tahun. forecasting curah hujan pegaraman gersik putih tahun 2022 sebesar 1322.822mm/tahun.
Tabel 2. Koefisien yang telah dilakukan forecasting menggunakan software minitab
Bulan Koefisien Tipe Koef Standar Eror Nilai t Nilai p Januari AR 1 -0.012 0.19 -0.06 0.952 Constan 253.2 16.9 14.96 0 Mean 250.3 16.7 Februari AR 1 0.044 0.186 0.24 0.815 Constan 248.5 35.7 6.97 0 Mean 259.9 37.3 Maret AR 1 -0.089 0.185 -0.48 0.633 Constan 211.8 12.9 16.43 0 Mean 194.4 11.8 April AR 1 0.384 0.172 2.24 0.033 Constan 92 13.3 6.93 0 Mean 149.2 21.5 Mei AR 1 -0.094 0.185 -0.51 0.616 Constan 80.3 12.6 6.35 0 Mean 73.4 11.6 Juni AR 1 -0.13 0.184 -0.7 0.487 Constan 58.5 13.7 4.28 0 Mean 51.8 12.1 Juli AR 1 -0.08 0.185 -0.43 0.668 Constan 20.83 7.42 2.81 0.009 Mean 19.28 6.87 Agustus AR 1 -0.068 0.186 -0.36 0.718 Constan 3.14 1.07 2.93 0.006 Mean 2.94 1 September AR 1 -0.081 0.283 -0.29 0.777 Constan 2.24 1.16 1.93 0.064 Mean 2.07 1.07 Oktober AR 1 0 0.186 0 0.999 Constan 37.8 13 2.9 0.007 Mean 37.8 13 November AR 1 0.078 0.205 0.38 0.707 Constan 112 19.2 5.83 0 Mean 121.5 20.8 Desember AR 1 0.125 0.189 0.66 0.512 Constan 197.9 15.6 12.66 0 Mean 226.2 17.9

## Gambar 4. Grafik data observasi dengan hasil forecasting
Tabel 3 . Timeline perencanaan produksi garam pegaraman gersik putih
Perencanaan Produksi Garam Bulan Uraian Kegiatan Pra Produksi Januari Dilaksanakan kegiatan persiapan dan pemeliharaan sarana dan prasarana yang digunakan pada produksi garam. Maret-April Dilaksanakan kegiatan pengeringan lahan April-Mei Dilaksanakan kegiatan water opzet Mei-Juni Dilaksanakan kegiatan pengolahan air yang ada pada petak meja produksi garam Produksi Garam Juni-November Dilaksanakan kegiatan produksi garam dimana seluruh petak meja produksi garam di pegaraman gersik putih melakukan produksi garam Pasca Produksi Garam November-Desember Dilaksanakan kegiatan pasca produksi garam yaitu evaluasi kegiatan produksi garam dan menyiapkan kembali alat yang digunakan serta menyusun rencana pra produksi, produksi garam, serta pasca produksi garam pada tahun berikutnya
0 50 100 150 200 250 300 C ura h H uja n ( mm ) OBS 2022 FCT 2022
Gambar 5. Grafik perbandingan curah hujan terhadap hasil produksi garam
Dalam 5 tahun terakhir  pegaraman gersik putih  menyatakan bahwa intensitas curah hujan sangat  mempengaruhi  hasil  produksi  garam.  Pada  saat  curah  hujan  tinggi,  hasil  produksi  akan menurun (Gambar 5). Sebaliknya saat intensitas curah hujan rendah, hasil produksi akan meningkat. Pada tahun 2017, pegaraman Gersik Putih memiliki intensitas curah hujan tahunan adalah 1.615 mm dan hasil produksi sebesar 17,196 ton. Tahun 2018, memiliki intensitas curah hujan tahunan adalah 1.286  mm  dan  hasil  produksi  sebesar  36,231  ton.  Tahun  2019,  intensitas  curah  hujan  tahunan pegaraman  gersik  putih  sebesar  1770,5  mm  dan  hasil  produksi  sebesar  33,919  Ton.  Tahun  2020, memiliki  intensitas  curah  hujan  tahunan  sebesar  1436  mm  hasil  produksi  19,191  ton.  Tahun  2021 memiliki intensitas curah hujan tahunan sebesar 1340 mm dan hasil produksi 12,437 ton.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan forecasting curah hujan di pegaraman gersik putih dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  intensitas  curah  hujan  sangat  berpengaruh  terhadap  kuantitas garam  yang  dihasilkan. Forecasting curah  hujan  juga  dapat  mendukung  perencanaan  produksi garam serta target hasil yang ingin dicapai. Forecasting curah hujan menggunakan model ARIMA dan mengukur tingkat koefisien korelasi pearson atau tingkat keakuratan mencapai 0,94% dimana memiliki  arti  antara forecasting curah  hujan  dengan  data  observasi  memiliki  tingkat  keakuratan sangat  kuat.  Model  ARIMA  sangat  cocok  digunakan  untuk  pengolahan forecasting curah  hujan dengan jangka waktu pendek.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  manajemen  PT  Garam  Bahan  Baku  Produksi bagian  Rendal,  Pegaraman  Gersik  Putih  dan  seluruh  dosen  pengajar  di  Laboratorium  Garam, Universitas  Trunojoyo  Madura  untuk  pengambilan  data  lapang  dan  pengolahan  data  secara kuantitatif Tahun 2022

## DAFTAR PUSTAKA
Adiraga,  Y.  (2013).  Analisis  Dampak  Perubahan  Curah  Hujan,  Luas  Tambak  Garam,  dan  Jumlah Petani Garam Terhadap Produksi Usaha Garam Rakyat Di Kec. Juwana Kab. Pati. Diponegoro Journal of Economics , 3(1), 1 – 13.
17196 36231 33919 19191 12437 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 Axis Title Curah Hujan Tahunan (mm/tahun) Hasil Produksi (ton/tahun) 2019
2020 2021
2017
2018
Aizzah, Z., Intan, P.K., & Utami, W.D. (2022). Prediksi Jumlah Gempa Tektonik di Wilayah Jawa Timur dengan Menggunakan  Metode  ARIMA Box  Jenkins dan Kalman Filter. Jurnal Riset Sains Dan Teknologi , 5(2), 111-116. doi: 10.30595/jrst.v5i2.9701
Al-Gounmeein, R.S., & Ismail, M.T. (2020). Forecasting the exchange rate of the Jordanian dinar versus the US dollar using a Box-Jenkins seasonal arima model. International Journal of Mathematics and Computer Science , 15(1), 27 – 40.
Al Balasmeh, O., Babbar, R., & Karmaker, T. (2019). Trend analysis and ARIMA modeling for forecasting precipitation  pattern  in  Wadi  Shueib  catchment  area  in  Jordan. Arabian  Journal  of Geosciences , 12 (2), 1-19. doi: 10.1007/s12517-018-4205-z
Alam, J. M., & Majumder, A. (2022). A Comparative Analysis of ARIMA and other Statistical Techniques in Rainfall Forecasting : A Case Study in Kolkata ( KMC ), West Bengal. Reasearch Square , ARIMA BOX - JENKINS , 1 – 19. Andini, R., & Astuti, Y. P. (2021). MATH unesa. Jurnal Ilmiah Matematika , 9 (2), 437 – 446. Ayu, I.G., Diatri, A., Putu, N., Mulyani, S., Gede, W., & Parwita, S. (2022). Peramalan Tingkat Penghunian Kamar  Berdasarkan  Kelas  Hotel  di  Bali  Menggunakan  Metode  ARIMA  Forecasting  Room Occupancy Rates Based on Hotel Class in Bali Using the ARIMA Method . 7 (July), 325 – 339. Ayuba,  P.,  &  Abdullateef,  M.  (2018).  Comparative  analysis  of  the  performance  of  artificial  neural networks  (ANNs)  and  autoregressive  integrated  moving  average  (ARIMA)  models  on  rainfall forecasting. Science World Journal, 13(1), 100 – 105.
Bari, S.H., Rahman, M.T., Hussain, M.M., & Ray, S. (2015). Forecasting Monthly Precipitation in Sylhet City Using ARIMA Model. Civil and Environmental Research , 7(1), 69 – 78.
Bramawanto,  R.,  Triwibowo, H., &  Abida, R.F. (2019). Pemanfaatan  Teknologi Mikrokontroler  Untuk Pengukuran Evaporasi dan Suhu pada Produksi Garam. Jurnal Kelautan Nasional , 14(3), 155 – 164. doi: 10.15578/jkn.v14i3.7126
Celik, S., Karadas, K. & Eyduran, E. (2017). Forecasting the production of groundnut in Turkey using arima model. Journal of Animal and Plant Sciences , 27(3), 920 – 928. Darapaneni, N., Nikam, D., Lomate, A., Kherde, V., Katdare, S., Paduri, A. R., Rao, K., &  Shukla, A. (2020).  Coronavirus  Outburst  Prediction  in  India  using  SEIRD,  Logistic  Regression  and  ARIMA Model. 2020 11th IEEE Annual Ubiquitous Computing, Electronics and Mobile Communication Conference,  UEMCON  2020 , December  2019 ,  0649 – 0655.  doi:  10.1109/UEMCON51285. 2020.9298097
Fattah, J., Ezzine, L., Aman, Z., El Moussami, H., & Lachhab, A. (2018). Forecasting of demand using ARIMA model. International Journal of Engineering Business Management , 10, 1 – 9. doi: 10.1177/ 1847979018808673
Gairaa, K., Khellaf, A., Messlem, Y., & Chellali, F. (2016). Estimation of the daily global solar radiation based on Box-Jenkins and ANN models: A combined approach. Renewable and Sustainable Energy Reviews , 57, 238 – 249. doi: 10.1016/j.rser.2015.12.111
Kumala, A. R., & Sugiarto, Y. (2012). Analisis Pengaruh Curah Hujan terhadap Produktivitas Garam Studi Kasus: Pegaraman I Sumenep PT. Garam (Persero). Prosiding Seminar Nasional Sains IV , 10 (November), 1 – 10.
Kurniawan,  T.,  &  Azizi,  A.  (2012).  Dampak  Perubahan  Iklim  Terhadap  Petani  Tambak  Garam  Di Kabupaten Sampang Dan Sumenep. Jurnal Masyarakat & Budaya , 14(3), 499 – 518.
Li, Z., Xu, Y., Li, R., Jia, M., Wang, Q., Chen, Y., Cai, R., & Han, Z. (2021). Impact of the water evaporation on the heat and moisture transfer in a high-temperature underground roadway. Case Studies in Thermal Engineering , 28, p.101551. doi: 10.1016/j.csite.2021.101551
Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2020). The M4 Competition: 100,000 time series and 61  forecasting  methods. International  Journal  of  Forecasting ,  36(1),  54 – 74.  doi:  10.1016/ j.ijforecast.2019.04.014
Mareno, R., Oktaviani, C.Z., & Husin, S. (2022). Analisis Korelasi Faktor Komunikasi  Proyek Terhadap Pencapaian Kinerja Waktu Di Kota Banda Aceh. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil Dan Perencanaan ,
5 (1), 225 – 233. doi: 10.24815/jarsp.v5i1.25284
Monika, P., Ruchjana, B.N., & Abdullah, A.S. (2022). The implementation of the ARIMA-ARCH model using  data  mining  for  forecasting  rainfall  in  Bandung  city. International  Journal  of  Data  and Network Science , 6(4), 1309 – 1318. doi: 10.5267/j.ijdns.2022.6.004
Rai, N.P., Ghosh, A., Sr, N.G., & Sahu, C.R. (2022). Modelling on annual and monsoon rainfall of Cooch Behar district in West Bengal : An ARIMA approach. The Pharma Innovation Journal , 11(4), 1060 – 1066. Risnayah, S. (2022). Dampak La Nina 2020 – 2021 Terhadap Curah Hujan di Sulawesi Tenggara The Impact of the 2020 – 2021 La Nina on Rainfall in Southeast Sulawesi. Buletin GAW Bariri , 2(2), 97 – 104.
Ruslana, Z.N., Tresnawati, R., Rosyidah,  R., Harmoko, I.W., &  Siswanto,  S. (2021).  Reliabilitas Prediksi Curah  Hujan  Dasarian  Pada  Kejadian  Curah  Hujan  Ekstrim  Pemicu  Banjir  26  Oktober  2020  di Kebumen:  Model  Statistik  (HyBMG)  versus  Model  Dinamik  (ECMWF). Jurnal  Geosains  Dan Teknologi , 4(2), 83 – 100. doi: 10.14710/jgt.4.2.2021.83-100
Sayer, A. H., & Campbell, A. N. (2012). The utilisation of statistics to estimate evaporation from the surface of solar ponds. University of Thi-Qar Journal of Science , 8(1), 161-169.
Sedivy,  V.M.  (2009).  Environmental  balance  of  salt  production  speaks  in  favour  of  solar  saltworks.
Global Nest Journal , 11(1), 41 – 48. doi: 10.30955/gnj.000567
Shukla, S., Arsenault, K.R., Hazra, A., Peters-Lidard, C., Koster, R.D., Davenport, F., Magadzire, T., Funk, C., Kumar, S., McNally, A. & Getirana, A. (2020). Improving early warning of drought-driven food insecurity  in  southern  Africa  using  operational  hydrological  monitoring  and  forecasting products. Natural Hazards and Earth System Sciences , 20(4), 1187 – 1201. doi: 10.5194/nhess-20- 1187-2020
Susilawati,  R.,  &  Sunendiari,  S.  (2022).  Peramalan  Jumlah  Penumpang  Kereta  Api  Menggunakan Metode Arima dan Grey System Theory. Jurnal Riset Statistika , 2(1), 1 – 13. doi: 10.29313/jrs.vi.603 Syawaluddin,  S.,  Harahap,  I.S.,  &  Simbolon,  I.S.  (2022).  Analisis  Curah  Hujan  Sebagai  Unsur Agroklimatologi Terhadap Produksi Tanam Ubi Jalar ( Ipmea Batalas L. ) Di Kabupaten Tapanuli Selatan. Jurnal Multidisiplin Madani , 2(2), 1067 – 1086. doi: 10.54259/mudima.v2i2.501 Talagala, T.S., Hyndman, R.J., & Athanasopoulos, G. (2018). Meta-learning how to forecast time series.
Monash Econometrics and Business Statistics Working Papers , May , 6(8), 1 – 29.
Wanders, N., Bachas, A., He, X. G., Huang, H., Koppa, A., Mekonnen, Z.T., Pagán, B.R., Peng, L.Q., Vergopolan, N., Wang, K.J., Xiao, M., Zhan, S., Lettenmaier, D.P., & Wood, E.F. (2017). Forecasting the Hydroclimatic Signature of the 2015/16 El Niño Event on the Western United States. Journal of Hydrometeorology , 18(1), 177 – 186. doi: 10.1175/JHM-D-16-0230.1
Yatiyana, E., Rajakaruna, S., & Ghosh, A. (2018). Wind speed and direction forecasting for wind power generation using ARIMA model. 2017 Australasian Universities Power Engineering Conference, AUPEC 2017 , 2017 - November , 1 – 6. doi: 10.1109/AUPEC.2017.8282494