## PREDICTION OF THE SUM OF NEW FAMILY PLANNING ACCEPTORS IN THE IMPACT OF THE COVID-19 PANDEMIC: A STUDY USING THE ARIMA MODEL
*Shindy Ayudia Darista 1 , Kurnia Ilahi 1 , Mahmudah 1
1 Faculty of Public Health, Universitas Airlangga, 60115 Surabaya, East Java, Indonesia *Corresponding Author: Shindy Ayudia Darista ; Email: shindy.ayudia.darista-2019@fkm.unair.ac.id

## ABSTRACT
The  sum  of  new  Family  Planning  (KB)  acceptors  in  Pamekasan  Regency  decreased  from March to April 2020 due to the COVID-19 pandemic. This decline will hinder the increase in achieving the Modern Contraceptive Prevalence Rate (mCPR) as the target of the 2020-2024 National  Medium  Term  Development  Plan  (RPJMN),  so  modelling  is  needed  to  predict  the sum of new family planning acceptors in Pamekasan Regency. This research aims to predict the  sum  of  new  family  planning  acceptors  in  Pamekasan  Regency  using  the  ARIMA  model. This research is a non-reactive quantitative research. The unit of analysis for this research is all-new  monthly  family  planning  acceptors  in  Pamekasan  Regency.  The  data  used  is  the number  of  new  monthly  family  planning  acceptors  from  January  2016  to  December  2021, sourced from the Pamekasan Regency Women's Empowerment, Child Protection and Family Planning Service. The research results show that the best model for predicting the number of new  family  planning  acceptors  in  Pamekasan  Regency  is  ARIMA  [1,1,1]  with  the  equation 0.001 1 (B)1 1 Z t =0.006+0.000 1 (B)a t .  Prediction  results  using  the  ARIMA  model  [1,1,1]  show that  the  number  of  new  family  planning  acceptors  tends  to  increase  in  January-December 2022.  The  sum  of  new  family  planning  acceptors  shows  an  increasing  pattern,  but  the increase does not reflect the impact of the end of the COVID-19 pandemic.
Keywords: ARIMA model, new family planning acceptors, prediction

## ABSTRAK
Jumlah  akseptor  Keluarga  Berencana  (KB)  baru  di  Kabupaten  Pamekasan  mengalami penurunan  pada  bulan  Maret  sampai  April  2020  akibat  adanya  pandemi  COVID-19. Penurunan   ini akan menghambat peningkatan pencapaian Modern Contraceptive Prevalence Rate ( mCPR )  sebagai target Rencana Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional  (RPJMN) tahun  2020-2024,  sehingga  diperlukan  pemodelan  untuk  memprediksi  jumlah  akseptor  KB baru di Kabupaten Pamekasan. Tujuan dari penelitian ini adalah memprediksi jumlah akseptor KB  baru  di  Kabupaten  Pamekasan  dengan  menggunakan  model  ARIMA.  Penelitian  ini merupakan  penelitian  kuantitatif  non-reaktif.  Unit  analisis  penelitian  ini  adalah  seluruh akseptor  KB  baru  bulanan  di  Kabupaten  Pamekasan.  Data  yang  digunakan  adalah  jumlah akseptor  KB  baru  bulanan  Januari  2016-Desember  2021,  yang  bersumber  dari  Dinas Pemberdayaan  Perempuan,  Perlindungan  Anak,  dan  Keluarga  Berencana  Kabupaten Pamekasan. Hasil penelitian menunjukkan model terbaik untuk memprediksi jumlah akseptor KB  baru  di  Kabupaten  Pamekasan  adalah  ARIMA  [1,1,1]  dengan  persamaan 0.001 1 (B)1 1 Z t =0.006+0.000 1 (B)a t . Hasil prediksi dengan model ARIMA [1,1,1] menunjukkan bahwa jumlah akseptor KB baru cenderung meningkat pada Januari-Desember 2022. Jumlah akseptor  KB  baru  menunjukkan  pola  yang  meningkat,  namun  peningkatannya  belum menggambarkan dampak dari berakhirnya pandemi COVID-19.
Kata kunci : model ARIMA, akseptor KB baru, prediksi

## PENDAHULUAN
Permasalahan utama kependudukan di  Indonesia  disebabkan  oleh  tingginya angka fertilitas dan meningkatnya presentase  pertambahan  jumlah  penduduk. Indonesia  memiliki Total  Fertility  Rate (TFR) sebesar 2,3 dimana setiap perempuan dalam masa hidupnya melahirkan  2  hingga  3  anak  (1).  Jumlah penduduk  Indonesia  tahun  2020  adalah 268,07  juta  jiwa  dan  laju  pertumbuhan penduduknya  sebesar  1,31%,  sehingga kondisi  ini  menjadikan  negara  Indonesia berada  di  posisi  keempat  dunia  dengan jumlah penduduk terbanyak (2). Tingginya laju pertumbuhan penduduk dapat menghambat  laju  pembangunan  ekonomi yang  akan  mengakibatkan  meningkatnya angka  kemiskinan  (3).  Dampak  negatif tersebut dapat diantisipasi dengan menjalankan Program Keluarga Berencana (KB).  KB  merupakan  program  yang digagas  oleh  pemerintah  Indonesia  agar pertumbuhan penduduk dapat dikendalikan dengan cara merencanakan kehamilan.
Program KB yang dijalankan pemerintah sempat terhambat akibat adanya  pandemi  COVID-19.  COVID-19 merupakan penyakit infeksi saluran pernafasan menular  yang ditimbulkan oleh SARS-CoV-2  dengan gejala  berupa  batuk, pilek,  dan  gejala  lainnya  yang  lebih serius (4).  Penyebaran  virus  COVID-19  sangat cepat dan sulit dideteksi sehingga masyarakat  dihimbau  untuk  menerapkan protokol  kesehatan  5M,  yaitu  memakai masker,  mencuci  tangan,  menjaga  jarak, menghindari  kerumunan,  dan  mengurangi mobilitas (5). Langkah untuk  menghambat penularan  COVID-19  juga  dilakukan dengan  cara  pemberlakuan  kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). PSBB  merupakan  suatu  kebijakan  untuk membatasi  interaksi  antar  masyarakat dalam  skala  yang  besar  serta  menyeluruh di  suatu  wilayah  (6).  Kebijakan  lainnya yang  diberlakukan  Pemerintah  Indonesia untuk mengurangi mobilitas guna menekan angka  penularan  COVID-19  adalah Work
from  Home (WFH)  dan Study  from  Home (SFH).  WFH  mewajibkan  pekerja  untuk menyelesaikan  beban  kerjanya  dari  rumah sesuai dengan prosedur kerja dari perusahaannya, sedangkan
SFH
mewajibkan  siswa  untuk  belajar  dari rumah  sesuai  dengan  prosedur  dari masing-masing sekolah (7).
Pandemi COVID-19  menyebabkan banyak  Pasangan  Usia  Subur  (PUS)  yang menunda keinginan ber-KB karena khawatir tertular COVID-19 (8). Selain itu, anjuran beraktivitas dari rumah mengharuskan  berbagai  tempat  pelayanan umum  ditutup,  termasuk  pelayanan  KB dan  kesehatan  reproduksi  (9).  Penutupan pelayanan KB ini mengakibatkan berkurangnya  kunjungan  akseptor  KB, baik  akseptor  KB  aktif  maupun  akseptor KB baru.
Akseptor KB aktif merupakan PUS yang  secara  rutin  selalu  memakai  alat kontrasepsi dan tidak mengalami kehamilan  (10).  Akseptor  KB  baru merupakan PUS yang baru menjadi peserta KB,  baik  yang  pertama  kali  mulai memakai  maupun  PUS  yang  pasca  hamil, melahirkan atau keguguran kembali menggunakan alat kontrasepsi (11). Berdasarkan data Dinas
Pemberdayaan  Perempuan,  Perlindungan Anak,  dan  Keluarga  Berencana  (DP3AK) Kabupaten Pamekasan tahun 2020,  jumlah akseptor KB  baru di Indonesia pada  bulan Februari  hingga  April  2020  menurun secara  signifikan.  Jumlah  akseptor  KB baru  di  Indonesia  adalah  426,571  pada bulan  Februari  2020,  jumlah  ini  turun menjadi  419,992  pada  bulan  Maret  2020 dan  pada  bulan  April  2020  turun  lagi menjadi 369.368. Penurunan jumlah akseptor KB baru selama pandemi ini juga berlangsung  di  Kabupaten  Pamekasan, Jawa  Timur.    Akseptor  KB  baru  di Kabupaten Pamekasan pada bulan Februari 2020  sejumlah  8.428  turun  menjadi  7.560 pada bulan Maret 2020.
Salah satu target Rencana Pembangunan Jangka Menengah
Nasional  (RPJMN)  tahun  2020-2024 adalah  meningkatkan  pencapaian Modern Contraceptive  Prevalence  Rate (mCPR). Namun  peningkatan  mCPR  atau  angka prevalensi  kontrasepsi  modern  ini  dapat terhambat karena adanya penurunan jumlah  akseptor  KB  baru  di  Indonesia. Sehingga untuk mengantisipasi hal tersebut diperlukan  suatu  kebijakan,  dimana  dalam perumusan  kebijakan  diperlukan  data pendukung.  Data  yang  diperlukan  tersebut dapat bersumber dari suatu peramalan.
Peramalan  merupakan  proses  yang bertujuan  untuk  memprediksi  sebuah  nilai data  melalui  bantuan  dari  nilai  data  di masa  lalu  (12).  Metode  peramalan  dapat bermanfaat  untuk  pengambilan  keputusan dan  perumusan  kebijakan  di  masa  yang akan  datang.  Peramalan  dapat  dilakukan dengan  berbagai  metode,  salah  satunya adalah  analisis  deret  waktu  atau time series . Time  series merupakan  metode penelitian  dengan  pendekatan  kuantitatif menggunakan data masa lalu yang dijadikan acuan untuk memprediksi data di masa  depan  (13).  Analisis time  series bertujuan untuk mengetahui pola pergerakan  suatu  kejadian  selama  kurun waktu  tertentu,  serta  dapat  digunakan untuk meramalkan kejadian di masa depan (14).  Teknik  analisis time  series terbagi menjadi  dua  metode,  yaitu  peramalan berdasarkan  model  matematika  statistik dan  peramalan  berdasarkan  kecerdasan buatan (15). Beberapa metode analisis time series berdasarkan  model  matematika statistik,  diantaranya  adalah exponential smoothing , moving  average ,  regresi,  dan
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).  Sedangkan  beberapa  contoh metode  analisis time  series berdasarkan kecerdasan  buatan,  diantaranya  adalah neural  network ,  klasifikasi,  dan  algoritma genetika.
Salah  satu  metode time  series adalah pemodelan ARIMA. ARIMA merupakan  metode  linear  dalam  analisis deret  waktu  yang  terbentuk  dari  gabungan unsur Autoregressive (AR), Moving
Average (MA) dan unsur ketidak stasioneran  data  (14).  ARIMA  digunakan karena sederhana, akurat memprediksi data jangka  pendek,  dapat  memprediksi  data dengan skala besar, serta mampu memprediksi  data  yang  bersifat  fluktuatif, sehingga  model  ARIMA  cocok  digunakan untuk  memprediksi  jumlah  akseptor  KB baru.  Adanya data  akseptor KB  baru  yang tercatat  setiap  bulannya  di  Kabupaten Pamekasan  menguatkan  peneliti  untuk memilih  metode  ARIMA  karena  terdapat data historis yang diperlukan.
Berdasarkan  uraian  latar  belakang tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi  jumlah  akseptor  KB  baru  di Kabupaten Pamekasan dengan menggunakan  model  ARIMA. Diharapkan adanya  penelitian  ini  dapat  dijadikan referensi  untuk  penyusunan  kebijakan mengenai langkah tepat dalam meningkatkan  jumlah  pengguna  Akesptor KB Baru.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif non-reaktif melalui metode time series .  Unit  analisis  yang  digunakan adalah  jumlah  akseptor  KB  baru  bulanan di  Kabupaten  Pamekasan.  Penelitian  ini menggunakan sampel sebanyak 72 sampel yang diperoleh melalui total sampling . Data  yang  digunakan  merupakan data  sekunder  jumlah  akseptor  KB  baru bulanan  pada  Januari  2016 hingga
Desember  2021  yang  bersumber  dari Dinas Pemberdayaan Perempuan, Perlindungan Anak, dan Keluarga Berencana (DP3AK) Kabupaten
Pamekasan.  Terdapat  dua  variabel  dalam penelitian  ini,  yaitu  jumlah  akseptor  KB baru  dan  waktu  (bulan).  Penelitian  ini berlangsung pada  bulan Maret hingga Juli 2022.
Data  dianalisis  melalui  metode analisis time  series menggunakan  model ARIMA. ARIMA merupakan suatu metode univariate analisis  deret  waktu yang  menghasilkan  prediksi  berdasarkan pola  data  secara  historis.  Model  ARIMA
dipilih karena sederhana, akurat memprediksi  jangka  pendek  dan  dapat memprediksi data berskala besar. Pemodelan  ARIMA  dilakukan  melalui software Minitab .
Tahapan  awal  dalam  pemodelan ARIMA adalah pemeriksaan  stasioneritas. Apabila  data  tidak  memenuhi  asumsi stasioneritas
dalam varian maka diperlukan transformasi , apabila data tidak memenuhi  asumsi  stasioneritas  dalam mean maka diperlukan differencing . Apabila  data  sudah  memenuhi  asumsi stasioneritas, maka dapat diperoleh identifikasi  model  sementara.  Selanjutnya hasil  pemodelan  sementara  dilakukan estimasi parameter untuk melihat kehomogenan  varian  antar  eror,  serta dilakukan uji diagnostik untuk mengetahui Mean  Square  Error (MSE).  Model ARIMA  dengan  nilai  MSE  yang  paling kecil  akan  dipilih  menjadi  model  terbaik yang selanjutnya digunakan untuk melakukan prediksi.

## HASIL PENELITIAN
Jumlah  akseptor  KB  baru  dari waktu  ke  waktu  dapat  digambarkan  oleh time  series plot.  Gambaran jumlah akseptor KB baru di Kabupaten Pamekasan  pada  bulan  Januari  2016 hingga  Desember  2021  dapat  ditunjukkan oleh gambar berikut.
Gambar  1. Grafik  Jumlah  Akseptor  KB Baru  di  Kabupaten  Pamekasan pada Januari 2016-Desember 2021
Gambar  1  menunjukkan  jumlah akseptor
KB baru di Kabupaten
Pamekasan  tidak  stabil  atau  bersifat fluktuatif  karena  nilainya  mengalami  naik turun  secara  drastis.  Pola  data  tersebut menggambarkan  jumlah  akseptor  KB  baru di Kabupaten Pamekasan sebelum pandemi,  saat  pandemi,  dan  sesudah pandemi COVID-19.

## Pemeriksaan Stasioneritas
Langkah  pertama  dalam  penerapan model ARIMA adalah pemeriksaan stasioneritas.  ARIMA  memiliki  asumsi yang  harus  dipenuhi,  yaitu  menggunakan data  yang  stasioner.  Data  harus  stasioner terhadap  varian  dan mean .  Pemeriksaan stasioneritas terhadap varian dapat ditunjukkan  oleh  plot Box-Cox pada  nilai rounded value .
Hasil  analisis  menunjukkan  data jumlah  akseptor  KB  baru  masih  belum memenuhi  asumsi  stasioneritas  terhadap varian karena rounded value bernilai -2,00. Sehingga  diperlukan transformasi data agar  nilai rounded  value setara  dengan  1 atau  mendekati  1 . Setelah  dilakukan transformasi satu  kali  didapatkan rounded value bernilai  1,  sehingga  dapat  diketahui bahwa  data  telah  memenuhi  asumsi stasioneritas terhadap varian.
Pemeriksaan  stasioneritas  terhadap
mean dapat  ditunjukkan  oleh  grafik Autocorrelation  Function (ACF)  dan Partial  Autocorrelation  Function (PACF). Hasil  analisis  juga  menunjukkan  data belum  memenuhi  asumsi  stasioneritas terhadap mean sehingga  diperlukan  proses differencing .  Hasil difference 1  kali  dapat ditunjukkan oleh gambar berikut.
Gambar 2.

## Grafik
Autocorrelation Function Jumlah  Akseptor  KB
Baru  di  Kabupaten  Pamekasan pada Januari 2016-Desember 2021
Gambar 3. Grafik Partial Autocorrelation Function Jumlah  Akseptor  KB Baru  di  Kabupaten  Pamekasan pada Januari 2016-Desember 2021
Gambar 2  menunjukkan  bahwa lag ke-1  plot  ACF  tidak  mendekati  angka  nol atau  berada  diluar  garis  kepercayaan. Gambar 3 juga  menunjukkan lag ke-1 plot PACF  tidak  mendekati  angka  nol  atau berada diluar garis kepercayaan. Berdasarkan analisis tersebut dapat diketahui  bahwa  data  sudah  memenuhi asumsi stasioneritas dalam means .

## Identifikasi Model Sementara
Data  sudah  dilakukan transformasi satu  kali,  sehingga  model  sementara  yang diperoleh  adalah  ARIMA  [p,1,q].  Data telah  dilakukan differencing satu  kali, maka  model  sementara  dari  plot  ACF adalah Moving  Average/ MA  [1]  dan model  sementara  dari  plot  PACF  adalah Autoregressive /  AR  [1].  Sehingga  pada tahap identifikasi model sementara
diperoleh  3  model,  yaitu  ARIMA  [1,1,0], ARIMA [0,1,1], dan ARIMA [1,1,1].

## Estimasi Parameter
Tahapan ini bertujuan untuk mengetahui  apakah  model  sementara  yang diperoleh  mempunyai  signifikansi  yang bermakna  atau  tidak.  Tabel  berikut menunjukkan  nilai  signifikansi  dari  ketiga model.
Tabel  1. Estimasi  Parameter  Jumlah Akseptor  KB  Baru  di  Kabupaten Pamekasan  pada  Januari  2016-
Desember 2021 Model Coefficient p value ARIMA [1,1,0] AR 1 -0,375 0,001 Constant 53,000 0,801 ARIMA [0,1,1] MA 1 0,681 0,000 Constant 72,200 0,267 ARIMA [1,1,1] AR 1 0,413 0,001 MA 1 0,971 0,000 Constant 29,300 0,006 Berdasarkan Tabel 1, pada ARIMA [1,1,0]  menunjukkan  AR  [1]  bernilai signifikan,  sedangkan  konstanta  tidak bernilai signifikan. ARIMA [0,1,1] menunjukkan  MA  [1]  bernilai  signifikan, sedangkan nilai konstanta tidak signifikan. Sedangkan pada ARIMA [1,1,1] menunjukkan  AR  [1],  MA  [1],  dan konstanta  memiliki  nilai  yang  signifikan, sehingga didapatkan bahwa ARIMA [1,1,1] signifikan dalam menyusun model.
Uji Diagnostik
Tahapan  selanjutnya  adalah  uji diagnostik yang bertujuan untuk mengetahui  sifat  homogen  pada  varian antar  eror.  Uji  diagnostik  dapat  dilakukan dengan  statistik  uji white  noise .  Analisis melalui  uji white  noise menunjukkan bahwa  nilai  signifikansi  semua  lag  pada semua model bernilai lebih besar dari 0,05. Artinya,  model  ARIMA  [1,1,0],  ARIMA
[0,1,1] dan ARIMA [1,1,1] sudah memiliki nilai varian antar eror yang homogen.

## Pemilihan Model Terbaik
Model  terbaik  yang  digunakan untuk  memprediksi  dipilih  melalui Mean Square  Error (MSE)  yang  dihasilkan. Model  dengan  nilai  MSE  terkecil  adalah model yang dipilih.
Hasil analisis menunjukkan
ARIMA  [1,1,0]  memiliki  MSE  sebesar 3.104.688,  ARIMA  [0,1,1]  memiliki  MSE sebesar  2.831.546  dan  ARIMA  [1,1,1] memiliki MSE sebesar 2.682.030.
Berdasarkan  hasil  analisis  tersebut,  model dengan MSE terkecil  adalah  ARIMA [1,1,1]. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa  model  terbaik  dalam  penelitian  ini adalah  ARIMA  [1,1,1]  yang  memiliki persamaan sebagai berikut:
0,001 1 (𝐵)1 1 𝑍 𝑡 = 0,006 + 0,000 1 (𝐵)𝑎 𝑡

## Hasil Prediksi
Tahap  terakhir  dalam  pemodelan ARIMA adalah hasil prediksi menggunakan  model  terbaik  yang  terpilih.
Diperoleh  hasil  prediksi  jumlah  akseptor KB baru di Kabupaten Pamekasan menggunakan  ARIMA [1,1,1] untuk bulan Januari  hingga  Desember  2022  yang ditunjukkan oleh gambar berikut.
Gambar  4. Grafik  Hasil  Prediksi  Jumlah Akseptor  KB  Baru  di  Kabupaten Pamekasan  pada  Januari  2022- Desember 2022
Gambar  4  menunjukkan  hasil prediksi  menggunakan  ARIMA  [1,1,1] memiliki  pola  yang  meningkat.  Grafik
warna  biru  merupakan  data  aktual  jumlah akseptor KB baru di Kabupaten
Pamekasan  pada  Januari  2016-Desember 2021  dan  grafik  warna  merah  merupakan hasil  prediksi  jumlah  akseptor  KB  baru menggunakan ARIMA  [1,1,1].  Hasil prediksi  jumlah  akseptor  KB  baru  di Kabupaten  Pamekasan  pada  Januari  2022 hingga  Desember  2022  terus-menerus meningkat seperti yang disajikan oleh tabel berikut.
Tabel  2. Hasil  Prediksi  Jumlah  Akseptor KB  Baru  di  Kabupaten  Pamekasan pada Januari 2022-Desember 2022 Periode Prediksi Januari 2022 9.073,1 Februari 2022 9.681,8 Maret 2022 9.962,2 April 2022 10.107,2 Mei 2022 10.196,3 Juni 2022 10.262,3 Juli 2022 10.318,8 Agustus 2022 10.371,4 September 2022 10.422,4 Oktober 2022 10.472,6 November 2022 10.522.7 Desember 2022 10.572.6

## PEMBAHASAN
Adanya pandemi COVID-19
mengakibatkan  jumlah  akseptor  KB  baru di  Kabupaten  Pamekasan  menurun  pada bulan  Februari  hingga  Maret  2020. Penurunan  akseptor  KB  baru  ini  dapat meningkatkan angka kehamilan tak diinginkan yang menyebabkan peningkatan  laju  pertumbuhan  penduduk hingga ledakan jumlah penduduk. Langkah antisipasi  yang  dapat  dilakukan  untuk menekan  peningkatan  jumlah  penduduk adalah dengan memprediksi jumlah akseptor KB baru pada periode berikutnya.
Prediksi merupakan proses sistematis  untuk  memperkirakan  suatu kejadian  pada  masa  mendatang  yang berlandaskan  informasi dari  masa  lalu dan masa sekarang sehingga dapat meminimalisir terjadinya eror (16).
Prediksi  bukan  menyajikan  hasil  pasti,
namun  berusaha  untuk  mencari  hasil seakurat mungkin. Terdapat banyak metode analisis deret waktu yang berfungsi untuk  memprediksi  data,  salah  satunya ARIMA.
ARIMA merupakan metode prediksi  deret  waktu  yang  menggunakan variabel  waktu  sebagai  variabel  dependen dan tidak menggunakan variabel independen  (17).  Metode  ARIMA  dapat diterapkan pada semua pola data, termasuk data yang tidak stasioner (18). Keunggulan metode  ARIMA  adalah  sederhana  dan akurat  dalam  memprediksi  data  jangka pendek.
Sebuah  penelitian  menyimpulkan bahwa  ARIMA  lebih  akurat  dibandingkan dengan  metode Artificial  Neural  Network (ANN)  dalam  melakukan  proses  prediksi (19).  Penelitian  lainnya  menunjukkan bahwa  metode  ARIMA  akurat  untuk memprediksi unmet  need pada  masa mendatang  di Provinsi Jawa Timur  karena tidak  membutuhkan  adanya  motif  data tertentu (20). Penggunaan metode ARIMA pada  penelitian  ini  sudah  relevan  karena data yang akan diprediksi bersifat fluktuatif dan dapat berubah dengan cepat, yaitu data jumlah akseptor KB baru dampak pandemi COVID-19.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memprediksi  jumlah  akseptor  KB  baru dampak pandemi COVID-19 di Kabupaten Pamekasan  pada  tahun  2022.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  model ARIMA cocok digunakan dalam penelitian ini karena dapat menemukan model terbaik yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi jumlah  akseptor  KB  baru  di  Kabupaten Pamekasan,  yaitu  ARIMA  [1,1,1].  Model tersebut mempunyai MSE sebesar 2.682.030.  Hasil  prediksi  menunjukkan jumlah  akseptor  KB  baru  di  Kabupaten Pamekasan  pada  bulan  Januari  hingga Desember  2022  cenderung  mengalami peningkatan.
Peningkatan  jumlah  akseptor  KB baru dapat terjadi karena mulai diberlakukannya  adaptasi  kebiasaan  baru dan  sudah  ditiadakannya  Pembatasan
Sosial  Berskala  Besar  (PSBB).  PSBB merupakan  kebijakan  untuk  membatasi interaksi  antar  masyarakat  dalam  skala besar  serta menyeluruh,   dimana pada saat PSBB  interaksi  masyarakat  dalam  skala yang  besar  serta  menyeluruh  di  suatu wilayah  dibatasi.  Adaptasi  kebiasaan  baru merupakan  penerapan  gaya  hidup  baru dalam rangka menjaga produktivitas selama  berlangsungnya  pandemi  COVID- 19 (21). Adaptasi kebiasaan baru dilakukan dengan tetap menerapkan protokol kesehatan agar tetap menghambat penularan  COVID-19.  Adaptasi  kebiasaan baru  juga  ditandai  dengan  dibukanya tempat umum, termasuk pelayanan kesehatan.  Pelayanan  kesehatan  yang sudah  beroperasi  normal  kembali  dapat meningkatkan minat  calon  pengguna Akseptor KB baru.
Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian sebelumnya  yang  meramalkan  jumlah akseptor KB  baru  metode  Metode Operasi Wanita (MOW) di Kabupaten Jember pada tahun  2020  hingga  2024  menggunakan model  ARIMA  [0,0,12].  Hasil  penelitian menunjukkan  jumlah  akseptor  KB  baru metode  MOW  di  Kabupaten  Jember cenderung meningkat pada periode tersebut  (22).  Penelitian  dengan  variabel berbeda  akan  mendapatkan  hasil  yang berbeda  pula.  Sebuah  penelitian  di  tempat dan  waktu  yang  sama  bertujuan  untuk memprediksi  jumlah  akseptor  KB  baru metode Intrauterine  Device (IUD)  di Kabupaten Jember pada tahun 2020 hingga 2024 menggunakan model ARIMA [11,1,2].  Hasil  penelitian  menunjukkan nilai  yang  konstan  karena  tidak  terdapat peningkatan  dan  penurunan  yang  drastis selama  periode  2020  hingga  2024  (22). Penelitian  dengan  variabel  lain  yang berbeda,  menunjukkan  bahwa  jumlah akseptor  KB  baru  metode  implan  di Kabupaten Jember pada tahun 2020 hingga 2024 menggunakan model  ARIMA [0,0,8] cenderung mengalami penurunan (22).
Hasil penelitian lainnya yang menggunakan model ARIMA [2,1,1] untuk meramalkan  jumlah  pengguna  KB  aktif
Metode Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP)  menunjukkan  bahwa  pengguna KB aktif  MKJP di Indonesia pada  periode Januari  2021  hingga  Desember  2022 cenderung  mengalami  sedikit  penurunan (23).  Penurunan  tersebut  diakibatkan  oleh masih  berlangsungnya  pandemi  COVID- 19  sampai  periode  penelitian  tersebut, sehingga  hal  ini  juga  akan  mempengaruhi jumlah  capaian  peserta  KB  aktif  MKJP pada periode berikutnya.
Adanya pembatasan kegiatan selama pandemi COVID-19, seperti menjaga  jarak,  menghindari  kerumunan dan  membatasi  mobilitas,  mengakibatkan pelayanan  dan  kepesertaan  KB  menjadi kurang optimal  (23). Selain  itu, perbedaan pemberlakuan  kebijakan  level  PSBB  di setiap  daerah  juga  berdampak  pada perbedaan  jumlah  akseptor  KB  aktif  dan akseptor  KB  baru  di  masing-masing daerah.  Hal  ini  disebabkan  oleh  level PSBB  yang  berpengaruh  terhadap  jam operasional  tempat  pelayanan  umum, sehingga dalam sebuah peramalan, perbedaan  tempat  dan  waktu  penelitian akan  berdampak pada  hasil penelitian atau prediksi yang akan didapatkan.
Hasil  prediksi  ini  dapat  digunakan sebagai  parameter  jumlah  akseptor  KB baru  di  Kabupaten  Pamekasan  di  masa mendatang.  Hasil  prediksi  tersebut  juga dapat digunakan oleh Pemerintah Kabupaten  Pamekasan  sebagai  referensi untuk  menyusun  kebijakan  dalam  rangka meningkatkan
jumlah penggunaan akseptor KB baru.

## SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Model  terbaik  untuk  memprediksi jumlah  akseptor  KB  baru  di  Kabupaten Pamekasan  adalah  ARIMA  [1,1,1]  yang memiliki persamaan sebagai berikut:
0,001 1 (𝐵)1 1 𝑍 𝑡 = 0,006 + 0,000 1 (𝐵)𝑎 𝑡 Hasil  prediksi  menggunakan  ARIMA [1,1,1] menunjukkan bahwa jumlah akseptor KB baru di Kabupaten Pamekasan  memiliki  pola  yang  cenderung meningkat.  Hasil  prediksi  ini  belum
menunjukkan dengan jelas adanya dampak dari  pandemi  COVID-19.  Hal  ini  dapat terjadi  karena  terdapat  faktor  lain  yang mempengaruhi  jumlah  akseptor  KB  baru yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

## Saran
Pemerintah  Kabupaten  Pamekasan dapat  menggunakan  hasil  prediksi  ini sebagai referensi untuk menyusun kebijakan  dalam  rangka  meningkatkan jumlah  penggunaan  akseptor  KB  baru  di Kabupaten Pamekasan. Penelitian
selanjutnya disarankan menggunakan analisis  model Autoregressive  Integreted Moving  Average  with Exogenous Variable (ARIMAX)  yang  merupakan  perpaduan dari  ARIMA  dan  model  regresi  deret waktu,  sehingga  hasil  prediksi  yang didapat  dapat  menunjukkan  dengan  jelas adanya pola dari dampak suatu kejadian.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  berterima  kasih  kepada Dinas Pemberdayaan Perempuan, Perlindungan Anak, dan Keluarga Berencana (DP3AK) Kabupaten
Pamekasan yang menyediakan data sekunder jumlah akseptor KB baru bulanan di  Kabupaten  Pamekasan.  Penulis  juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua pihak  yang  terlibat  serta  berkontribusi dalam penyelesaian artikel ini.

## DAFTAR PUSTAKA
1. World Population Data Sheet. Demographic Trends May Make Us Vulnerable to Pandemics Data Table [Internet].  2020.  p.  22.  Available from: https://www.prb.org/wp- content/uploads/2020/07/letter- booklet-2020-world-population.pdf
2. Badan  Pusat  Statistik  Indonesia. Statistik
Indonesia Statistical Yearbook of Indonesia 2020
[Internet].  Vol.  1101001,  Badan Pusat  Statistik.  ISSN/ISBN :  0126- 2912.  2020.  790  p.  Available  from: https://www.bps.go.id/publication/2 020/04/29/e9011b3155d45d70823c1
41f/statistik-indonesia-2020.html 3. Trisnu CGSP, Sudiana IK. Pengaruh Pertumbuhan Penduduk, Pengangguran, dan Pendidikan terhadap Tingkat Kemisikinan Kabupaten/Kota  Provinsi  Bali.  E- Jurnal EP Unud [Internet]. 2019;8(11):2622–55. Available from: https://ojs.unud.ac.id/index.php/eep/ article/download/48204/32350 Risiko Kematian dengan Penyakit
4. Satria RMA, Tutupoho RV, Chalidyanto  D.  Analisis  Faktor Komorbid Covid-19. J Keperawatan Silampari  [Internet].  2020;4(1):48– 55. Available from: https://doi.org/10.31539/jks.v4i1.15 87 5. Aulia G, Fahriati AR, Ratnaningtyas TO, Utami SM, Pratiwi RD, Ismaya NA,  et  al.  Covid-19  Prevention Education  with  the  Health  Protocol of  5M  and  the  Importance  of
Multivitamins During Covid-19 Pandemic.  JAM  J  Abdi  Masy [Internet]. 2021;2(1):133–9. Available from: http://openjournal.wdh.ac.id/index.p hp/JAM/article/view/138 6. Fathoni  A.  Dampak  Covic-19  dan Kebijakan PSBB Pemerintah terhadap UMKM di Wiyung Surabaya.  Dinar  J  Prodi  Ekon Syariah [Internet]. 2020;3(1):30–69. Available from: https://e- jurnal.stail.ac.id/index.php/dinar/arti cle/view/126/109
7. Oktavia W, Hayati N. Pola Karakteristik  Ragam  Bahasa  Istilah pada  Masa  Pandemi  Covid  19 (Coronavirus Disease 2019). Tabasa J  Bahasa,  Sastra  Indones  dan Pengajarannya [Internet].
2020;1(1):1–15.  Available  from: https://doi.org/10.22515/tabasa.v1i1. 2607 8. Sirait  LI.  Kunjungan  Akseptor  KB
Di  Masa  Pande  Covid-19.  In:
Prosiding Seminar Nasional
STIKES  Syedza  Saintika  [Internet]. 2021.  p.  425–35.  Available  from: http://jurnal.syedzasaintika.ac.id/ind ex.php/PSNSYS/article/view/949 9. Kementerian Kesehatan RI. Panduan Pelayanan Keluarga Berencana dan Kesehatan
Reproduksi  dalam  Situasi  Pandemi COVID-19  [Internet].  Kemenkes RI.  2020.  p.  5.  Available  from: https://infeksiemerging.kemkes.go.i d/download/Panduan_Pelayanan_K B_dan_Kespro_Dalam_Situasi_Pan demi_COVID-19.pdf
10. Hayadi  BH,  Sudipa  IGI,  Windarto AP.  Model  Peramalan  Artificial Neural  Network  pada  Peserta  KB Aktif Jalur Pemerintahan menggunakan Artificial Neural Network Back-Propagation. MATRIK    J  Manajemen,  Tek Inform  dan  Rekayasa Komput [Internet]. 2021;21(1):11–20. Available from: https://doi.org/10.30812/matrik.v21i 1.1273
11. Ermi  N.  Penggunaan  Kontrasepsi pada  Pasangan  Usia  Subur  saat
Pandemi  Covid-19  di  Indonesia: Literature  Review.  AVICENNA [Internet]. 2021;16(2):53–63. Available from: https://media.neliti.com/media/publi cations/375236-the-use-of-
contraception-in-couples-of-r- 8239af60.pdf
12. Arianti  C,  Wibowo  A.  Pemodelan ARIMA  Jumlah  Pencapaian  Peserta KB  Baru  IUD.  J  Biometrika  dan Kependud [Internet]. 2015;4(2):191–200. Available from: http://journal.unair.ac.id/download- fullpapers-jbk4e45e37406full.pdf
13. Wiyanti DT, Pulungan R. Peramalan Deret  Waktu  Menggunakan  Model Fungsi  Basis  Radial  (RBF)  dan Auto  Regressive  Integrated  Moving Average  (ARIMA).  Indones  J  Math Nat  Sci  [Internet].  2012;35(2):175–
82.
Available from:
https://doi.org/10.15294/ijmns.v35i2 .2629
14. Asrirawan, Permata SU, Fauzan MI. Pendekatan  Univariate  Time  Series Modelling  untuk  Prediksi  Kuartalan Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia Pasca Vaksinasi COVID-19. Jambura J Math [Internet]. 2022;4(1):86–103.  Available  from: https://doi.org/10.34312/jjom.v4i1.1 1717
15. Rezaldi  DA,  Sugiman.  Peramalan Metode  ARIMA  Data  Saham  PT. Telekomunikasi Indonesia. In: PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika [Internet].
2021.  p.  611–20.  Available  from: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.
php/prisma/article/view/45036
16. Mendome K, Nainggolan N,
Kekenusa  J.  Penerapan  Model ARIMA dalam Memprediksi Jumlah  Tindak  Kriminalitas  di Wilayah POLRESTA Manado Provinsi  Sulawesi  Utara.  J  MIPA. 2016;5(2):113–6. 17. Kasanah LN. Aplikasi Autoregressive  Integrated  Moving Average (ARIMA) untuk Meramalkan Jumlah Demam Berdarah Dengue (DBD) di Puskesmas Mulyorejo. J Biometrika dan Kependud [Internet]. 2016;5(2):177–86.  Available  from: https://e- journal.unair.ac.id/JBK/article/view/
5838
18. Pamungkas MB, Wibowo A. Aplikasi Metode Arima Box- Jenkins  untuk  Meramalkan  Kasus DBD  di  Provinsi  Jawa  Timur.
Indones  J  Public  Heal  [Internet]. 2019;13(2):181–94. Available from: https://doi.org/10.20473/ijph.v13i2. 2018.183-196
19. Pandji  BY,  Indwiarti,  Rohmawati AA.  Perbandingan  Prediksi  Harga
Saham  dengan  model  ARIMA  dan Artificial Neural Network. Indones J
Comput  [Internet].  2019;4(2):189–
98. Available from: https://socj.telkomuniversity.ac.id/oj s/index.php/indojc/article/view/344 20. Styaningsih F. Forecasting of Unmet  Needs  Percentage  in  East Java Province Using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Method. J Biometrika dan Kependud  [Internet].  2020;9(1):53– 61. Available from: https://doi.org/10.20473/jbk.v9i1.20 20.53-61 21. Hanifah W, Oktaviani AD,
Syadidurrahmah  F,  Kundari  NF, Putri  RM,  Fitriani  TA,  et  al. Adaptasi Kebiasaan Baru pada Masa Pandemi  Covid-19:  Studi  Cross- Sectional  di  Provinsi  DKI  Jakarta. Bul  Penelit  Sist  Kesehat  [Internet]. 2021;24(2):148–58. Available from: https://doi.org/10.22435/hsr.v24i2.4 162 22. Andriyani  R,  Baroya  N,  Ramani  A. Peramalan  Jumlah  Akseptor  Baru Metode Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP) Kabupaten Jember Menggunakan Analisis Time Series. Biogr  J  Biostat  Demogr  Dyn [Internet]. 2021;1(1):13–23. Available from: https://doi.org/10.19184/biograph- i.v1i1.22208 23. Yuliati  IF.  Peramalan  dan  Analisis Hubungan  Faktor  Penggerakan  Lini Lapangan dalam Meningkatkan
Peserta  KB  Aktif  MKJP.  J  Kel Berencana  [Internet].  2021;6(2):35– 48. Available
from:
https://doi.org/10.37306/kkb.v6i2.80