## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Aplikasi Prediksi Harga Jahe Merah Metode Time Series Autoregressive Integrated Moving Average
Ruhmi Sulaehani
Prodi Informatika Universitas Pohuwato Gorontalo, Indonesia ruhmi.sulaehani@gmail.com Bahrin Prodi Informatika Universitas Pohuwato Gorontalo, Indonesia bahrindahlan@gmail.com Diterima : November 2021 Disetujui : Januari 2022 Dipublikasi : Januari 2022
Abstrak—Harga  jahe  merah  naik  secara  signifikn sebelum wabah Covid-19 harga jahe di pasaran normal berkisar Rp.20.000/kg,  tapi  selama  pandemi  harga  jahe  merah naik  secara  signifikan.  Harga  naik  secara  signifikan tanpa  pemberitahuan  sebelumnya  terjadi  karena permintaan yang sangat melonjak baik dalam wilayah Kabupaten Pohuwato maupun diluar wilayah Kabupaten  Pohuwato.  Tujuan  Penelitian  ini  yaitu membantu pemerintah memprediksi harga jahe merah dipasaran  dalam  kurung  waktu  tertentu  dengan membuat  aplikasi  prediksi  berbasis  Web,  bahasa pemrograman PHP dan untuk menganalisis digunakan aplikasi  software  Statistik  R,  metode  yang  digunakan yaitu  Time  series  model  ARIMA.  Berdasarkan  nilai aktual dan nilai hasil prediksi harga jahe merah yang diperoleh,  pada  model  ARIMA  didapatkan  nilai  AIC dengan model terbaik adalah -3048,61, yang merupakan nilai minimun. Aplikasi yang dibuat dapat membantu  masyarakat  dan  pemerintah  setempat mendapatkan info perkiraan atau prediksi harga jahe merah dimasa depan. Hasil prediksi harga jahe merah memperlihatkan harga jahe merah turun di bulan Juni yaitu sebesar Rp. 21.932/kg
Kata Kunci: Prediksi; Time Series; ARIMA, PHP, R

## I.
Abstract--The  price  of  red  ginger  had  increased significantly.  Before  the  Covid-19  outbreak  the  price  of red ginger on the market was normal. It was around Rp. 20.000/kg  but  during  the  pandemic  the  price  of  the  red ginger  increased  significantly  without  any  prior notification  due  to  the  red  ginger  was  in  demand  both inside  and  outside  the  Pohuwato  Regency.  The  purpose of  this  research  is  to  help  the  Government  control  the prices in the market and to help the public society to get fast information about the estimation of the future prices during  the  particular  time  by  creating  a  web-based prediction  application  using  the  PHP  Programming Language  and  Data  Analysis  using  the  R  Statistical Software  Application.  The  research  merhod  used  is  the
ARIMA time series model based on the actual value and predicted value of the red ginger prices obtained. There is an AIC value in the ARIMA model. The best model is  - 3048.61 the best model has the minimum AIC value. The application  created  is  able  to  help  the  community  and local  government  to  get  information  on  the  estimated prices of the red ginger in the future. The results of the estimated  prices  of  the  red  ginger  showed  the  prices decreased in june by Rp. 21.932/kg.
Kata Kunci: Predictions; Time Series; ARIMA, PHP, R

## I. P ENDAHULUAN
Jahe  merah  memiliki  nilai  jual  cukup  tinggi,  karena selain  jahe  merah  sebagai  rempah,  jahe  merah  dinilai berkhasiat  meningkatkan  daya  tahan  tubuh  untuk menangkal  virus.  Jahe  merah  berbentuk  bulat  kecil berwarna  hijau  kemerahan  dan  agak  kerasa  diselubungi oleh pelepah daun [1]. Akibat penyebaran virus covid-19, banyak  masyarakat  yang  komsumsi  herbal  dengan  bahan dasar  jahe  merah.  Kondisi  ini  berdampak  terhadap  harga jual  jahe  merah  di  pasaran.  Selama  pandemi  harga  jahe merah naik secara signifikan. Harga naik secara signifikan membuat  masyarakat  khawatir  karena  jahe  merah  sudah menjadi salah satu obat herbal yang sangat penting karena memiliki  banyak  manfaat  bagi  tubuh.  Apalagi  sekarang dimana  semua  orang  harus  menjaga  daya  tahan  tubuh. Harga  naik  secara  signifikan  tanpa  pemberitahuan sebelumnya  terjadi  karena  permintaan  yang  sangat melonjak  baik  dalam  wilayah  Kabupaten  Pohuwato maupun  diluar  wilayah  Kabupaten  Pohuwato.  Karena permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  akan  membahas tentang aplikasi prediksi harga Jahe merah berbasis Web. Peneliti menggunakan metode Time Series ARIMA untuk memodelkan  prediksi  harga  jahe  merah,  sehingga  dapat dilakukan  peramalan  harga  jahe  merah  pada  masa  akan datang. Time series sudah banyak diimplemntasikan untuk prediksi. Untuk pembuatan aplikasi dengan objek prediksi harga  Jahe  Merah  belum  pernah  dilakukan.  Sedangkan untuk  prediksi  harga  dengan  objek  lain  telah  banyak
dilakukan oleh beberapa peneliti [2][3][4][5][6][7][8]. Ada beberapa penelitian yang berkaitan dengan peramalan atau prediksi  menggunakan  Metode  ARIMA,  tapi  belum  ada yang  membuat  aplikasi  peramalan  atau  prediksi  dengan menggunakan  Web  dengan  bahasa  pemrograman  PHP, PHP  merupakan  penerjemah  atau  biasa  disebut  bahasa pemrograman [9]. Peneliti sebelumnya hanya menganalisis data  dengan  menggunakan  Minitab  tanpa  membuat Aplikasi.
Tujuan  Penelitian ini  yaitu  membantu  memprediksi harga  dipasaran  dalam  kurung  waktu  tertentu  dengan membuat  aplikasi  prediksi  berbasis  Web  menggunakan Bahasa Pemrograman PHP, sedangkan untuk Analisis Data menggunakan  aplikasi  software  Statistik  R.  R  memiliki fasilitas  yang  sangat  banyak  untuk  analisis  data  statistic, mulai  dari  metode  yang  klasik  sampai  dengan  yang modern,  seperti  pengolahan  data  frekuensi,  korelasi, regresi, dan lain sebagainya, R merupakan software yang sangat bermanfaat dan membantu mengurangi pembajakan dan  mengurangi  pengeluaran  [10].  Terbukti  melalui beberapa jurnal ilmiah bahwa R adalah tools statistika yang popular dikalangan peneliti statistika [11].
Penelitian  ini  mengacu  pada  beberapa  penelitian sebelumnya  tentang  prediksi  harga  cabai  merah,  model terbaik  dengan  menggunakan  metode  ARIMA  (1,2)  hasil peramalan bisa dijadikan pembanding untuk perkiraan nilai inflasi  dan  bisa  dijadikan  pedoman  pemerintah  dalam membuat  analisis  pasar  [3].  Peramalan  harga  Bitcoin, model ARIMA yang dihasilkan (0,2,1) dan model terseut cocok  digunakan  untuk  peramalan  data  harga  [12]. Penelitian  [8]  Prediksi  yang  dibangun  menggunakan metode ARIMA dengan objek prediksi harga bahan pokok nasional  jangka  pendek  antara  1-30  hari  kedepan. berdasarkan hasil eksperimen menunjukkan bahwa model ARIMA yang dibangun mampu memprediksi harga bahan pokok dengan cukup akurat dengan rata-rata error 2,22%.

## II. METODE
Salah satu model dalam Time Series adalah ARIMA. Pada penelitian  (Sya’baniyah  Pangesti,  2018)  menjelaskan bahwa “ARIMA merupakan metode peramalan yang tidak menggunakan  teori  pengaruh  antar  variabel  seperti  pada model regresi” [2].
Beberapa Model ARIMA sebagai berikut [2]:
1. Model Autoregressive (AR)
Model AR ( p ) atau ARIMA ( p, 0,0) yang ditulis dalam persamaan:
X t =  ’ +  1 X t-1 +  2 X t-2 +…+  p X t-p + e t (1) 2. Model Moving Average (MA)
Model  MA  ( q )  atau  ARIMA  (0,0, q) ditulis  dalam persamaan :
X t =  + e t -  1 e t-1 -  2 e t-2 - ... -  p e t-q (2) 3. Model Autoregressive and Moving Average (ARMA) Pada  model  ini  merupakan  model  gabungan Autoregressive  (AR)  dan  Moving  Average  (MA). Model ARMA yang dinotasikan dalam ARIMA ( p, 0, q ). Bentuk umum model ARMA adalah:
X t =  +  1 X t-1 +  2 X t-2 + +  p X t-p’ + e t -  1 e t-1 -  2 e t-2 - .-  p e t-q (3)
Gambar 1 merupkan diagram sistem yang digunakan.

## Gambar 1. Diagram Sistem

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Harga
Data  harga  jahe merah  yang didapatkan  yaitu  periode februari  2020  sampai  mei  2021,  contoh  daftar  harga jahe merah dapat dilihat pada Tabel I:
TABEL I . CONTOH DAFTAR HARGA Bulan Tanggal Harga 20/2/2020 20000 21/2/2020 20000 22/2/2020 20000 23/2/2020 20000 24/2/2020 20000 25/2/2020 20000 26/2/2020 20000 Fe br ua ri Gambar 2 . Grafik Harga
Grafik  harga  jahe  merah  pada  gambar  2  merupakan hasil  grafik  harga  jahe  merah  pada  periode  Februari- Desember 2020 sampai Mei 2021. Pada gambar diatas kita dapat  melihat  tampilan  grafik  perkembangan  harga  jahe merah.  Pada  bulan  Februari  2020  sebelum  ada  pasien terinfeksi  Virus  Corona  di    Indonesia  harga  Jahe  merah masih  normal  yaitu  di  angka  Rp.  Rp.20.000,  tapi  pada bulan april 2020 harga jahe merah melonjak naik dari harga 20000 ke  harga 40000 sampai harga paling melonjak pada bulan mei yaitu Rp.45.000 . Pergerakan harga dari Februari 2020-Maret 2021 polanya menjadi tidak teratur.

## B. Hasil Analisis
Analisis  merupakan  aktivitas  yang  terdiri  dari serangkaian kegiatan seperti: mengurai, membedakan, dan memilah  sesuatu  untuk  dikelompokkan  kembali  menurut kriteria tertentu [14].
Input Data Harga Proses Model ARIMA Data Prediksi Output Antarmuka
0 10000 20000 30000 40000 50000 0 100 200 300 400 500
Harga
Data  yang  didapatkan  berupa  data  yang  disimpan  di dalam document Microsoft Excel dimana masih tergabung dengan  data-data  perdagangan  lainya,  jadi  agar  lebih mudah  khusus  harga  jahe  merah  dipisah  ke  dalam  file terpisah  menggunakan  Microsoft  Excel.  Microsoft  Excel tidak  melihat  prediksi  harga  jahe  merah  untuk  beberapa hari kedepan. Oleh karena itu sistem aplikasi tentang harga dibuat  untuk  memrediksi  harga  jahe  mearah  di  masa sebelumnya  dan  masa  yang  akan  datang.  Aplikasi  yang dibuat dapat mempermudah dalam memprediksi harga jahe merah  beberapa  hari  kedepan.    Grafik  data  harga  jahe merah  secara  observed,  trend,  seasonal  dan  random ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3 . Grafik Data Harga Jahe Merah secara Observed, Trend, Seasonal dan Random
1. Nilai  Hasil  dan  Grafik  Diffrencing  Harga  Jahe Merah
Diffrencing dilakukan  untuk  melihat  perubahan  atau selisih  nilai  observasi  pada  harga  jahe  merah.  Berikut merupakan  grafik  hasil diffrencing harga  jahe  merah Februari 2020 sampai Mei 2021.  Pada Tabel 2 dapat dilihat selisih proses harga jahe merah pada bulan Februari 2020 selisih 0. Sedangkan pada bulan april 2020 terdapat selisih harga sebesar Rp.8.000. Harga jahe merah naik drastis dari harga  normal,  hal  ini  dapat  dilihat  pada  nilai  hasil Diffrencing pada Tabel 2.
T ABEL 2 . N ILAI HASIL DIFFRENCING
Pada gambar 4, merupakan grafik yang menunjukkan sifat  yang  tidak  stasioner  dalam  mean  yaitu  terjadi kenaikan atau penurunan nilai secara tajam pada data harga jahe merah ( fluktuasi data tidak berada pada sekitar mean yang  konstan).  Setelah  data  dinyatakan  tidak  stasioner dalam  mean  dan  varians,  maka  perlu  dilakukan  proses stasioneritas.
Gambar 4 . Grafik Diffrencing Harga Jahe Merah
2. Nilai Hasil dan Grafik Hasil Log 10 Harga Jahe Merah
Setelah  dilakukan  proses diffrencing, maka  langkah selanjutnyya adalah proses trasnformasi log yang bertujuan untuk membuat data stationer di variasi data. Pada tabel 3 kita dapat melihat nilai logaritma 10 dari harga jahe merah pada  periode  Februari  2020  adalah  9.903488,  pada  bulan April 2020 sebesar 10.126631 sedangkan pada bulan Mei 2021 sebesar 9.998798, nilai hasil Log 10 harga jahe merah dapat dilihat pada Tabel 3.
TABEL 3 . NILAI HASIL LOG 10 Time Series :
Start = 1 End = 467 Frequency = 1 [1] 9.903488 9.903488 9.903488 9.903488 9.903488 [6] 9.903488 9.903488 9.903488 9.903488 9.903488 [11] 9.903488 9.903488 9.998798 9.998798 9.998798 [16] 9.998798 9.998798 9.998798 9.998798 10.064756 [21] 10.06476 10.064756 10.126631 10.12663 10.126631 [26] 10.12663 10.126631 10.126631 10.12663 10.126631 [451] 10.04325 10.043249 10.043249 10.04325 10.043249 [456] 10.04325 10.043249 10.043249 10.04325 9.998798 [461] 9.998798 9.998798 9.998798 9.998798 9.998798 [466] 9.998798 9.998798
Gambar 5 merupakan grafik yang memiliki nilai stasioner karena telah dilakukan proses stasioner sebanyak satu kali, dan  menghasilkan  data  yang  telah  stasioner.  Ini berpengaruh terhadap nilai pada ARIMA yaitu 1 (satu).
Start = 2
End = 467 Frequency= 1 [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 [10] 0 0 2000 0 0 0 0 0 0 [19] 1500 0 0 1500 0 0 0 0 0 [28] 0 0 0 0 0 0 -
2000 0 2000
[37] 0 0 0 0 0 5000 0 0 0 [46] 0 0 0 2000 0 8000 0 0 0 [388] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 [397] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 [406] 0 - 1000 0 0 0 -
2000 0 0 0 [415] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 [424] 0 - 1000 0 0 0 0
0 0 0 [433] 0 0 0 0 0 0 0 -500 0 [442] 0 0 0 0 0 0 -500 0 0 [451] 0 0 0 0 0 0 0 0 - 1000 [460] 0 0 0 0 0 0 0
Gambar 5. Grafik Hasil Log 10

## 3. Total Diffrencing dan Log 10 Total Harga Jahe Merah
Berikut  merupakan  hasil  total Diffrencing dan  log  10 dari harga jahe merah pada periode Februari 2020 sampai Mei  2021.  Proses  selisih  antara  hasil  algoritma  10  setiap periode untuk membuat data time series menjadi stationer baik dirata-rata (mean), maupun di variasi data. Pada Tabel 4  kita dapat melihat perhitungan selisih dari algoritma 10 antara  periode  Maret  2020  dan  Februari  2020  sebesar 0.00000.  Sementara  untuk  periode  April  2020  dan  Mei 2020  adalah  -0.04445176.  Untuk  Grafik Diffrencing dan Log  10  dari  total  harga  jahe  meraah  dapat  dilihat  pada gambar 6.
TABEL 4 . NILAI HASIL DIFFRENCING DAN LOG 10 Time Series:
Start = 2
End =467 Frequency = 1 [1] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 [5] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 [9] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.09531018 [13] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 [17] 0.00000000 0.00000000 0.06595797 0.00000000 [21] 0.00000000 0.06187540 0.00000000 0.00000000 [453] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 [457] 0.00000000 0.00000000 -0.4445176 0.00000000 [461] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 [465] 0.00000000 0.00000000

## 1. Grafik ACF dan PACF untuk Menemukan Model AR dan MA Harga Jahe Merah
Gambar 7 merupakan hasil grafik ACF dan gambar 8 hasil  grafik  PACF,  grafik  ACF  dan  PACF  untuk menemukan model AR dan MA harga jahe merah Februari 2020 sampai Mei 2021.
Gambar 7 . Grafik ACF
Gambar 8 . Grafik PACF
Setelah  perhitungan  selisih  pada  waktu  tertentu, selanjutnya  melakukan  plot  ACF  dan  PACF  untuk mengetahui  adanya  spike.  Jika  ada  maka  dapat disimpulkan bahwa data mengandung residual yang tidak acak  yang  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  komponen yang  berupa  informasi  yang  dibutuhkan  dalam  proses perhitungan prediksi.  Pada  gambar 9 terdapat spike pada lag  0,  9  dan  23  sedangkan  pada  gambar  PACF  terdapat spike  yaitu  lag  9  dan  lag  23.  Nilai  ACF  dan  PACF  nya signifikan pada lag 9 kemudian lag 10 signifikan (nilainya masi  di  dalam  interval).  Namun  pada  lag  23  terjadi signifikan kembali kemudian pada lag 24 tidak signifikan lagi.
Berdasarkan nilai aktual dan nilai hasil prediksi harga jahe merah yang diperoleh. Hasil dari proses, terdapat nilai AIC pada model ARIMA. Model yang paling baik adalah -3048,61, model ini memiliki nilai minimun. Maka didapat model terbaik dari ARIMA (0,2,1)
Tanggal
D if fe re n ci n g La g ( H ar g a)
Pada Tabel 5 menunjukkan Nilai ME, RMSE, MAE, MPE, MAPE, dan MASE :
TABEL 5 . TRAINING SET ERROR MEASURE ME RMS E MAE MPE  MAP E MA SE - 0.000 4049 091 0.0090 3748 0.00328 7923 - 0.00877 5233 0.0728 2859 0.7763 676

## Hasil Akhir Prediksi Harga Jahe Merah Menggunakan ARIMA
Gambar 9 merupakan hasil akhir prediksi harga jahe merah.
Ganbar 9. Grafik Hasil Prediksi Harga Jahe Merah
Untuk  prediksi  harga  jahe  merah  beberapa  hari  kedepan dapat dilihat pada Tabel 6
TABEL 6. PREDIKSI HARGA JAHE MERAH 5 HARI KEDEPAN No. Periode Hasil Prediksi 1 1 Juni 2021 21.932 /kg 2 2 Juni 2021 21.865 /kg 3 3 Juni 2021 21.797 /kg 4 4 Juni 2021 21.730 /kg 5 5 Juni 2021 21.633 /kg
C. Implementasi Pengujian
1. Implementasi Perancangan Perangkat Lunak
Gambar 10 merupakan antarmuka form login aplikasi.

## 2. Implemetasi Antar Muka Aplikasi Website
Aplikasi  yang  dibuat  terdapat  beberapa  menu,  salah satunya  menu  utama  yaitu  menu  Home,  untuk  tampilan antar muka aplikasi dapat dilihat pada gambar 11. Aplikasi yang  dibuat  berbasis  website,  dapat  menampilkan  hasil prediksi dengan menginput data kedalam aplikasi.
Gambar 11. Antar Muka Aplikasi website
Antar  muka  aplikasi  terdapat  beberapa  menu diantaranya  Beranda,  Harga  (Times  Series),  Prediksi (ARIMA) dan Pengguna.

## 3. Implementasi Antar Muka Hasil Prediksi

## Gambar 12. Antar Muka Hasil Prediksi
Gambar 12 merupakan antar muka hasil prediksi harga jahe merah menggunakan metode ARIMA, pada halaman tersebut terdapat Jenis yang akan ditampilkan dan Jumlah hari prediksi yang ingin diketahui prediksi harganya. Pada halaman  ini  juga  terdapat  nilai  dan  grafik  hasil  dari Decompositin, Diffrencing, Log, Diffrencing Log , ACP- PACF, Summary dan Hasil Prediksi menggunakan Metode ARIMA
4. Implementasi Antar Muka Input Harga dan Antar Muka Daftar Harga
Untuk antar muka input harga dapat dilihat pada gambar 13 dan antar muka daftar harga pada gambar 14.
Gambar 13. Antar Muka Input Harga
Gambar 14. Anatar Muka Daftar Harga

## 2. Data Uji
Data  uji  yang  digunakan  merupakan  data  yang diperoleh dari dinas perindakop dan para pedanagn dipasar marisa.  Data  uji  yaitu  data  actual  harga  jahe  merah  yang digunakan untuk mengetahui predikasi harga jahe merah 5 hari kedepan. Data uji yang digunakan yaitu data tanggal 20  februari 2020  sampai  tanggal  31  mei 2021  sedangkan data  prediksi  yaitu  data  Tanggal  1  Juni  2021  sampai tanggal  5  Juni  2021.  Data  uji.  Data  uji  yang  digunakan yaitu sebanyak 467 item. Contoh data uji yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1.

## 3. Pengujian
Pada penelitian ini, peneliti memprediksi harga jahe merah 5 hari kedepan.
TABEL 7. P ERBANDINGAN P REDIKSI B ESOK DANGAN A KTUAL B ESOK Tgl Pasar Prediksi Besok Aktual Besok Selisih 1 /6/2021 Pasar Marisa Rp   21,932 Rp  22,000 68 2/6/2021 Pasar Marisa Rp   21,865 Rp  22,000 135 2/6/2021 Pasar Marisa Rp   21,797 Rp  22,000 203 2/6/2021 Pasar Marisa Rp   21,730 Rp  22,000 270 2/6/2021 Pasar Marisa Rp   21,633 Rp  21,000 (633)
Tabel  7  merupaka  hasil  pengujian  perbandingan  data prediksi besok dengan data actual besok. Dimana prediksi pada tanggal 1 juni terdapat selisih 68, tanggal 2 juni 2021
selisih 135, tanggal 3 juni 2021 selisih 203, tanggal 4 juni 2021 selisih 240 dan tanggal 5 juni selisih 633.
Persentase keberhasilan dari hasil perbandingan harga jehe  merah  menggunakan  metode  ARIMA  dengan  data actual pada tanggal 1 juni 2021 sampai 5 januari yaitu rata- rata sebesar 99,99%.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  aplikasi  yang  dibuat  dapat membantu  memprediksi  harga  jahe  merah  beberapa  hari kedepan. Hasil prediksi harga jahe merah memperlihatkan harga  jahe  merah  turun  di  bulan  Juni  yaitu  sebesar  Rp. 21.932/kg  dan  persentase  keberhasilan  dari  hasil perbandingan data uji dan prediksi yaitu 99,99%.

## V. UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada Dikti  yang  mendanai  penelitian  ini.  Terima  kasih  juga kepada Kepala seksi bagian perdagangan dinas Koperindag, para pedagang jahe merah yang ada di pasar marisa  serta  teman  sejawat  fakultas  ilmu  komputer universitas pohuwato yang selalu memberi motivasi.

## VI. REFERENSI
[1]  T. Lentera, “Khasiat dan Manfaat JAhe Merah,” Buku .
[2]  S. Pangesti, C. Suhery, and T. Rismawan, “Aplikasi Prediksi Harga Sembako  Menggunakan  Metode  Box-Jenkins  Berbasis  Website,” Coding  J.  Komput.  dan  Apl.  Untan ,  vol.  06,  no.  03,  pp.  139–149, 2018.
[3]  S.  Aktivani, “Pemodelan  Harga  Cabai Merah  Menggunakan Model ARIMA (Studi Kasus: Harga Cabai Merah di Kota Padang Periode Januari 2010 – Desember 2020),” Stat. J. Theor. Stat. Its Appl. , vol. 21, no. 1, pp. 51–60, 2021, doi: 10.29313/jstat.v21i1.7935.
[4]  R.  H.  R.  Bangun,  “Penerapan  Autoregressive  Integrated  Moving Average  (ARIMA)  Pada  Peramalan  Produksi  Kedelai  di  Sumatera Utara,” vol. 9, no. 2, 2019.
[5]  F.  Nur  Hadiansyah,  “Prediksi  Harga  Cabai  dengan  Menggunakan pemodelan Time Series ARIMA,” Indones. J. Comput. , vol. 2, no. 1, p. 71, 2017, doi: 10.21108/indojc.2017.2.1.144.
[6]  H. Djoni, “Penerapan Model Arima Untuk Memprediksi Application Of Arima To Forecasting Stock Price Of PT . Telokm Tbk .,” J. Ilm. Sains , vol. 11, no. 1, pp. 117–119, 2011.
[7]  Y. Wigati, R. Rais, and I. T. Utami, “Pemodelan Time Series Dengan Proses Arima Untuk Prediksi Indeks Harga Konsumen (Ihk) Di Palu – Sulawesi Tengah,” J. Ilm. Mat. Dan Terap. , vol. 12, no. 2, pp. 149– 159, 2017, doi: 10.22487/2540766x.2015.v12.i2.7908.
[8]  M.  A.  Rasyidi,  “Prediksi  Harga  Bahan  Pokok  Nasional  Jangka Pendek Menggunakan ARIMA,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 3, no. 2, p. 107, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.2.107-112.
[9]  D. Suprianto and P. N. Malang, “Buku pintar pemograman PHP,” vol. 2, no. 2, p. 113, 2018.
[10] Forkas,  “Aplikasi  Software  Statistik  R,” Artikel ,  2012,  [Online]. Available: http://forkas.stis.ac.id/2012/12/aplikasi-software-statistik- r.html.
[11] S.  W.  Kartiko,  “Mengenal  Software  Statistika  ‘  R  ’  sebagai Datamining Tool di Linux,” pp. 1–12, 2012.
[12] N. Salwa, N. Tatsara, R. Amalia, and A. F. Zohra, “Peramalan Harga Bitcoin  Menggunakan  Metode  ARIMA  (Autoregressive  Integrated Moving Average),” J. Data Anal. , vol. 1, no. 1, pp. 21–31, 2018, doi: 10.24815/jda.v1i1.11874.
[13] None,  “ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average),” Artikel .
[14] R.  Sulaehani,  “Prediksi  Keputusan  Klien  Telemarketing  Untuk Deposito Pada Bank Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Backward Elimination,” Ilk. J. Ilm. , vol. 8, no. 3, pp. 182–189, 2016, doi: 10.33096/ilkom.v8i3.83.182-189.