Bimbingan  Teknis  Peningkatan  Informasi  dari  Pemodelan  Deterministik dan Stokastik untuk Data Sektoral Diskominfo Kabupaten Malang
Heni Kusdarwati*, Henny Pramoedyo , Luthfatul Amaliana
Departemant Statistika FMIPA Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia
*Coresponding author: hkusdarwati@ub.ac.id

## PENGANTAR
Dinas Komunikasi dan Informatika (Diskominfo) kabupaten Malang mempunyai unit Bidang  Statistik  dan  Informasi.  Salah  satu fungsinya adalah pengumpulan dan pengolahan data dalam rangka perencanaan teknis layanan statistik,  pengelolaan  informasi  dan  data  [3]. Data  sektoral  Diskominfo  ditampilkan  dalam Tabel dan Gambar yang merupakan bagian dari statistika  diskriptif.  Banyak  informasi  yang didapatkan  dari  statistika  deskriptif  diantaranya adalah  nilai  terbesar  dan  terkecil,  rata  rata, median,  variansi  pola  data.  Pengolahan  data membutuhkan  statistika,  dimana  didalamnya terdapat  banyak  sekali  jenis  analisis  dan
pemodelan.  Langkah  pertama  analisis  data deret  waktu  adalah  deskripsi  dasar  untuk menunjang  analisisi  inferensia.  Model  pertama yang  sederhana  adalah  model  deterministi seperti regresi dengan peubah respon adalah 𝑍 𝑡 dan peubah predictor adalah t. model determinstik  sering kali tidak memenuhi adanya autokorelasi sisaan sehinggga diperlukan model stokastik  yang  mampu  menampung  adanya autokorelasi  sisaan  yaitu  model  ARIMA  [5]. Pemilihan  analisis  akan  tergantung  dari  pola data  dan  informasi  apa  yang  ingin  didapatkan dari  data  tersebut.  Semakin  banyak  analisis akan  semakin  meningkat  juga  informasi  yang akan  didapatkan  [1],[7].  Faktor  utama  yang

## ABSTRAK
Diskominfo sectoral data has been presented well using descriptive statistics with tables and data plots. Data on the number of people with diabetes mellitus in Kanjuruan Hospital and monthly rainfall in  Malang  are  used  as  examples for  extracting  information  with  inferential  statistics.  The  statistic models  used  are  linear  and  harmonic  regression  deterministic  models  and  ARIMA  and  SARIMA stochastic models. The purpose of community service activities is to provide technical guidance on understanding  sectoral  time  series  data  analysis  for  Malang  Regency  Communication  and Information  Technology  employees  using  RStudio.  Methods  for  understanding  time  series  data analysis  using  presentations  and  modeling  practice  guidance  using  RStudio.  Each  participant  is given a theoretical module, modeling steps and RStudio script. There is an increase in information from  the  number  of  people  with  diabetes  mellitus  in  Kanjuruan  Hospital  and  the  monthly  rainfall associated with increasing time becomes related to the value of the data itself at the previous time. Descriptively there is an increase in the understanding value of the ARIMA and SARIMA models between before and after technical guidance. The average value of the pre test is 63.67 and the average value of the post test is 70.

## KEYWORDS
data sektoral diskominfo, deterministik, stokastik
Article Number : 406-1537-1-SM Received : 2022-10-14
Accepted :
2023-01-21
Published : Volume : 09
Issue : 01 Mounth, Year July 2023 pp.20-24

## Journal Of Innovation And Applied Technology
mempengaruhi  iklim  di  Indonesia  adalah pertama  Monsun,  kedua  adalah  El  Nino Southern Oscillation (ENSO) dan ketiga adalah bintik matahari ( sunspot ). Pengaruh EL Nino dan La  Nina  serta  kemunculannya  di  setiap  daerah berbeda  beda,  dengan  periode  ulang  berbeda beda  [8]. Karena  data  deret  waktu  sering  kali mengandung  pencilan  sehingga  model  outlier perlu ditambahkan ke model ARIMA [6]. RStudio merupakan  program  open  source  yang  banyak dipakai  dan  mengikuti  perkembangan  model statistika  [4].  pesat  Diskominfo  Kabupaten Malang  telah  menjalin  kerja  sama  dengan departeman  Statistika  F  MIPA  Universitas Brawijaya  dengan  mengadakan  Bimbingan Pengelolaan  Satu  Data  Statistik  Sektoral Kabupaten Malang . Bimbingan tehnis selanjutnya
untuk pegawai Diskominfo kabupaten Malang dan para operator Satu Data di  organisasi  perangkat  daerah  Pemerintah Kabupaten  Malang  masih  banyak  diperlukan seiring  dengan  pesatnya  perkembangan  model dan analisis dari statistika inferensia. Tujuan dari kegiatan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat  ini adalah memberikan bimbingan teknis pemahaman  analisis  data  deret  waktu  sektoral dengan  model  deterministik  dan  stokastik ARIMA  dan  SARIMA  menggunakan  RStudio. Serta  menjalin  kerjasama  berkelanjutan  antara perguruan tinggi dengan Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Malang .

## BAHAN DAN METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  kegiatan  ini adalah:
1.  Penggalian  informasi  dan  koordinasi dengan  pihak  Dinas  Komunikasi  dan
Informatika Kabupaten
Malang,
dilakukan bulan April 2022.
2.  Penyusuan  Program  pemahaman  dan pembuatan  modul    model  deterministik dan  stokastik  ARIMA  dan  SARIMA dengan RStudio, dilaksanakan Bulan Mei 2022.
3.  Membagikan  modul  untuk  memahami model deterministik dan stokastik ARIMA dan SARIMA [2],[5].
4.  Membantu  instal  RStudio, library TSA dan readxl . Mengirimkan soft copy script untuk  memperlancar  praktek  analisis data deret waktu dengan RStudio [4].
5.  Melaksanakan bimbingan teknis Pemahaman  model  deterministik  dan stokastik ARIMA dan SARIMA dilaksanakan pada Selasa 28 Juni 2022. Bertempat di Ruang Rapat Panji Pulang Jiwo  Gedung  Sekretariat  Jalan  Panji No.158 Kepanjen.
6.  Langkah  Langkah  pemodelan  untuk peningkatan  nilai  informasi  dari  analisis data deret waltu di Gambar 1.
Gambar 1. Langkah langkah pemodelan
7.  Evaluasi kegiatan bimbingan teknis
menggunakan Google Form .

## HASIL DAN DISKUSI
Bimbingan teknis pemahaman model ARIMA dan  SARIMA  dilakukan  dengan  persentasi dengan  power  point.  Model  deterministik  dan stokastik,  langkah  langkah  pemodelan  dan penggunaan  RStudio  untuk  pemodelan  data sektoral Gambar 2.
Gambar 2. Presentasi pemodelan data sektoral.
Kegiatan  praktek  bimbingan  teknis  analisis data  deret  waktu  sektoral  menggunakan scrip RStudio  dan  data  sektoral  yang  sudah  diinstal dilaptop  peserta  di  Gambar  3.  Pemateri memberikan  arahan  dan  peserta  mengikuti praktek  dengan  laptop  masing  masing  dibantu dengan 4 anggota pengabdian masyarakat. Dari praktek  pemodelan  data  deret  waktu  sektoral memberikan informasi sebagai berikut.
Desktitif
Determinis tik
Stokastik

## Journal Of Innovation And Applied Technology
Gambar 3. Praktek pemodelan data sektoral . Analisis deskriptif dengan plot data banyaknya  penderita  diabetes  militus  di  RSUD Januari 2019 sampai Desember 2021 di Gambar 4.
Gambar 4. Plot banyaknya penderita diabetes militus di RSUD Kanjuruan
Statistika  deskriptif  memberikan  informasi bahwa  banyaknya  penderita  diabetes  militus  di RSUD  Kanjuruan  mempunyai  pola  menurun. Analisis inferensia pertama dengan deterministik regresi linier menghasilkan model
𝑍 𝑡 = 9141.380 − 4.511 𝑡 + 𝑎 𝑡 (1)
Statistika  inferensia  dengan  model  regresi linier  memberikan  informasi  bahwa  banyaknya penderita  diabetes  militus  di  RSUD  Kanjuruan dengan  model  regresi  linier  memberikan informasi  bahwa  menurun  dari  waktu  ke  waktu dengan  kemiringan  4.511  dan  intercept  9141. Analisis  inferensia  kedua  dengan  model stokastik menghasilkan ARIMA(0,1,1)
𝑍 𝑡 = 𝑍 𝑡−1 + 𝑎 𝑡 + 0.8134 𝑎 𝑡−1 (2)
Model  ARMA(0,1,1)  memberikan  informasi bahwa  banyaknya  penderita  diabetes  militus  di
RSUD  Kanjuruan  waktu  ke  t  dipengaruhi banyaknya  penderita  diabetes  militus  satu periode  sebelumnya  ditambah  pengaruh  acak satu waktu sebelumnya sebesar 0.8134. Analisis deskriptif dengan plot data curah hujan bulan  Malang  Januari  2016  sampai  Desember 2020 di Gambar 5.
Gambar 5. Plot curah hujan bulanan Malang.
Statistika  deskriptif  memberikan  informasi bahwa curah hujan bulanan Malang mempunyai pola musiman. Statistika inferensia pertamamengasilkan model harmonik orde satu
𝑍 𝑡 = 170.40 + 164.72 cos(2𝜋𝑓𝑡) + 24.11 sin(2𝜋𝑓𝑡) + 𝑒 𝑡 (3)
Model  harmonik  orde  satu  memberikan informasi  bahwa  curah  hujan  pada  bulan  t dipengaruhi curah hujan bulan yang sama pada tahun  sebelumnya  intercep  170.40  ditambah amplitudo cosinus sebesar 164.72 dan amplitude sinus sebesar 24.11. Analisis inferensia kedua  menghasilkan  model  stokastik S ARMA (0,0,1)(0,1,1) 12
√𝑍 𝑡 = 0.3694 √𝑍 𝑡−1 + √𝑍 𝑡−12 − 0.3694 √𝑍 𝑡−13 + 𝑎 𝑡 + 0.9999 𝑎 𝑡−12 (4)
Model  S  ARMA (0,0,1)(0,1,1) 12 memberikan informasi  bahwa  curah  hujan  pada  bulan  t dipengaruhi  curaj  hujan  satu  bulan  sebesar 0.3694,  dua  belas  bulan  dan  tiga  belas  bulan sebelumnya  sebesar  0.3694  dan  ditambah pengaruh  acak  dua  belas  sebelumnya  sebesar 0.9999.
Model stokastik S ARMA
(0,0,1)(0,1,1) 12 masih dapat ditambahkan

## Journal Of Innovation And Applied Technology
informasi  terjadinya outlier AO  pada  Februari 2016.
√𝑍 𝑡 = −7.2266𝐼 𝑡 (46) + 0.4304 √𝑍 𝑡−1 + √𝑍 𝑡−12 −  0.4304 √𝑍 𝑡−13 + 𝑎 𝑡 + 0.9999 𝑎 𝑡−12 (5)
Terjadi  peningkatan  informasi.  Informasi pertama  dari  statistika  deskriptif  adalah  pola data.  Informasi  kedua  dari  model  deterministic adalah  nilai  data  deret  waktu 𝑍 𝑡 dipengaruhi waktu t .  Informasi  ketiga  dari  model  stokastik adalah nilai data deret waktu 𝑍 𝑡 dipengaruhi nilai data  deret  waktu  sebelumnya 𝑍 𝑡−𝑘 ,  kesalahan acak  waktu  sebelumnya 𝑎 𝑡−𝑘 dan  terdapat outlier .  Nilai  rata  rata pre  test yaitu  63.67, median 60 dan histogram nilai di Gambar 6

## Gambar 6. Rata rata dan median pre test
Nilai  rata  rata post  test yaitu  70,  median  80 dan histogram nilai di Gambar 7.
Gambar 7. Rata rata dan median post test
Secara  deskritif  terdapat  peningkatan  nilai pemahaman model ARIMA dan SARIMA antara sebelum  dan  sesudah  dilakukan  bimbingan teknis.  Jika  dilakukan  uji  perbedaan  rata  rata dengan  uji  Z  antara  nilai  pre  test  dan  nilai  rata rata  post  test  didapatkan p  value =  0.512 yang berarti  secara  uji  statistik  belum  terdapat perbedaan nilai rata rata sebelum dan sesudah bimbingan.

## KESIMPULAN dan SARAN
Bimbingan teknis pemahaman analisis deret waktu dengan model ARIMA dan SARIMA data sektoral kabupaten
Malang dengan
menggunakan bantuan RStudio mampu meningkatkan  pengetahuan  dan  ketrampilan pemodelan  data  deret  waktu  bagi  pegawai kominfo kabupaten Malang. Terjadi peningkatan informasi pertama dari statistika deskriptif adalah pola  data.  Informasi  kedua  dari  model deterministic  adalah  nilai  data  deret  waktu 𝑍 𝑡 dipengaruhi waktu t . Informasi ketiga dari model stokastik  adalah  nilai  data  deret  waktu 𝑍 𝑡 dipengaruhi  nilai  data  deret  waktu  sebelumnya 𝑍 𝑡−𝑘 ,  kesalahan  acak  waktu  sebelumnya 𝑎 𝑡−𝑘 dan  terdapat outlier .  Terdapat  peningkatan informasi dari plot data, model deterministik dan model  stokastik.  Pemodelan  memberikan  nilai tambah  data  sektoral  menjadi  informasi  yang lebih  bermanfaat.  Melihat  semangat  dan manfaat  peningkatan  informasi  selayaknya  jika bimbingan teknis bagi pegawai kominfo kabupaten  Malang  perlu  perkelanjutan  dengan memanfaatan statistika untuk meningkatkan nilai tambah informasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kegiatan  ini  didanai  oleh  dana  (DIPA  BLU) Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam  melalui  Hibah  Pengabdian  kepada Masyarakat  DPP/SPP  tahun  2022,  Nomor: 2539/UN10.F09/PM/2022,  tanggal  18  April 2022.  Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada Ferry Hari Agung, ST., MT., sebagai Plt Kepala  Dinas  Kominfo  Kab  Malang,  yang  telah menjalin  kerja  sama  dengan  Departemen Statistika FMIPA Universitas Brawijaya Malang.

## REFERENCES
[1] Caraka,R.E.  ,    Bakar.  S.A  dan    M.Tahmid,
2019. Rainfall Forecasting Multi  Kernel  Support  Vector Regression Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average  (MKSVR- SARIMA).  AIP  Conference

## Journal Of Innovation And Applied Technology
Proceedings  2111,  020014
(2019)
[2] Cryer, J. D. & Chan, K. S., 2008. Time Series
Analysis. With Application in R.. Second ed. New York: Springer Science+Business Media. [3]  Dinas  Komunikasi  dan  Informasi  Kabupaten Malang.  2022.  Detail  Berita. Bimtek Pemodelan ARIMA dan SARIMA di Lingkungan Pemerintah Kabupaten Malang. Juli 2022. KOMINFO@MALANGKAB. GO.ID [4] Hui,  E.  G.  M.,  2019.  Learn  R  for  Applied
Statistics With Data Visualizations, Regressions, and Statistics. Singapore:
Springer.
[5] Kusdarwati,H.  U.Effendi  dan  S.Handoyo. 2022.  Analisis  Deret  Waktu Univariat  Linier.  Teori  dan terapannya  dengan  RStudio.
UB Press.
[6] Mauludiyanto A, Gamantyo H, Mauridhi H P, Suhartono.  2009.Pemodelan Arima dan Deteksi Outlier data curah  hujan  sebagai  Evaluasi
Sistem Radio Gelombang Milimeter. JUTI. ITS Volume 7, Nomor 3, Januari 2009 : 107 –
112
[7] Mohamed,N M. H. Ahmad, Suhartono dan Z. Ismail. 2011.  Improving Short
Term  Load  Forecasting  Using Double Seasonal Arima Model. World Applied Sciences Journal 15 (2): 223-231, 2011. ISSN  1818-4952.  ©  IDOSI Publications, 2011
[8] Utami,A.  W.,  Jamhari,  dan  S.  Hardyastuti.
2011.  El  Nino,  La  Nina,  dan Penawaran  Pangan  di  Jawa, Indonesia.  Jurnal  Ekonomi Pembangunan  Volume  12, Nomor  2,  Desember  2011, hlm.257-271