Abstrak —Cabai rawit adalah suatu komoditi sayur yang dibutuhkan oleh hampir semua orang dari berbagai lapisan masyarakat. Harga cabai rawit yang terus meningkat membuat kekhawatiran dalam masyarakat, karena cabai rawit merupakan bahan pokok yang dibutuhkan oleh masyarakat dalam kehidupan sehari-hari.  Menurut data dari Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok (Siskaperbapo) Disperindag Jawa Timur, harga cabai rawit di Kabupaten Tuban mengalami kenaikan. Harga cabai rawit yang tidak stabil di Kabupaten Tuban mendapat keluhan dari pedagang cabai rawit dan masyarakat Kabupaten Tuban. Menurut berita harian dari Kompas.com,  faktor yang menyebabkan harga cabai rawit tidak stabil yaitu curah hujan. Curah hujan yang tinggi menyebabkan kegagalan panen sehingga harga cabai rawit menjadi tinggi. Dalam mengatasi permasalahan tersebut diperlukan suatu analisis untuk memodelkan dan meramalkan harga cabai rawit yang dipengaruhi oleh curah hujan sehingga fluktuasi harga cabai rawit dapat diantisipasi. Metode peramalan yang dapat digunakan untuk memodelkan harga cabai rawit berdasarkan curah hujan adalah model fungsi transfer.  Model fungsi transfer adalah suatu model yang menggambarkan nilai prediksi masa depan dari suatu data time series yang didasarkan pada nilai – nilai masa lalu data tersebut dengan satu atau lebih variabel yang berhubungan dengan output series tersebut. Hasil analisis model fungsi transfer yang terbaik untuk meramalkan harga cabai rawit yaitu model fungsi transfer dengan orde b , r,s (33,1,28) dengan deret noise ARIMA (0,0,[1,3,6,7]) dengan nilai RMSE sebesar 0,017. Hasil ramalan harga cabai rawit menunjukkan harga terendah pada tanggal 3 April 2022 dimana harga cabai rawit di bulan April 2022 stabil pada harga Rp 43.000/kg – Rp 44.000/kg.
Kata Kunci —Cabai Rawit, Curah Hujan, Fungsi Transfer, Peramalan.

## I. PENDAHULUAN
ABAI  merupakan tanaman yang banyak tumbuh di Indonesia salah satunya yaitu Kabupaten Tuban. Kabupaten Tuban merupakan salah satu daerah penghasil cabai terbesar di Jawa Timur. Di Kabupaten Tuban terdapat dua macam jenis cabai yaitu jenis cabai kecil dan cabai besar. Cabai besar disebut cabai merah, sedangkan cabai kecil dinamakan cabai rawit. Cabai rawit adalah suatu komoditi sayur yang dibutuhkan oleh hampir semua orang dari berbagai lapisan masyarakat di Kabupaten Tuban. Harga cabai yang kurang menentu dan bahkan cenderung terus mengalami kenaikan pada beberapa waktu tertentu menjadi kekhawatiran masyarakat.
Menurut data dari Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok (Siskaperbapo) Disperindag Jawa Timur, pada bulan Desember 2021 harga cabai rawit di Kabupaten Tuban mengalami kenaikan. Harga
cabai rawit di Kabupaten Tuban mencapai Rp 91.600 per kg. Harga cabai rawit yang tidak stabil di Kabupaten Tuban mendapat keluhan dari pedagang cabai rawit dan masyarakat Kabupaten Tuban. Menurut berita harian Kompas.com, faktor yang menyebabkan harga cabai rawit tidak stabil yaitu curah hujan. Curah hujan yang tinggi menyebabkan gagal panen sehingga harga cabai rawit menjadi tinggi.
Harga cabai rawit yang terus meningkat membuat kekhawatiran dalam masyarakat terutama di Kabupaten Tuban. Dalam mengatasi permasalahan tersebut diperlukan suatu analisis untuk memodelkan dan meramalkan harga cabai rawit yang dipengaruhi oleh curah hujan sehingga fluktuasi harga cabai rawit dapat diantisipasi. Metode peramalan yang dapat digunakan untuk memodelkan harga cabai rawit berdasarkan curah hujan adalah model fungsi transfer. Model fungsi transfer adalah suatu model yang menggambarkan nilai prediksi masa depan dari suatu data time series didasarkan pada nilai –  nilai masa lalu data tersebut dengan satu atau lebih variabel yang berhubungan dengan output series tersebut [1].
Hasil pada penelitian sebelumnya  dengan menggunakan metode fungsi transfer diperoleh kesimpulan bahwa metode fungsi transfer memberikan hasil yang cukup baik dalam melakukan peramalan [2–4]. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya yaitu menggunakan variabel yang tidak digunakan pada penelitian sebelumnya  yaitu variabel

## Peramalan Harga Cabai Rawit di Kabupaten Tuban Berdasarkan Curah Hujan Menggunakan Model Fungsi Transfer
Mirza Ghulam Ahmad, dan Mike Prastuti Departemen Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : mike_p@statistika.its.ac.id
C
Gambar 1. Time series plot data curah hujan kabupaten tuban .
Gambar 2. Time series plot data harga cabai rawit kabupaten tuban . Year Month Day 2022 2021 Mar Jan Nov Sep Jul May Mar Jan 01 01 01 01 01 01 01 01 160 140 120 100 80 60 40 20 0 Cu rah H uja n Year Month Day 2022 2021 Mar Jan Nov Sep Jul May Mar Jan 01 01 01 01 01 01 01 01 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 Ha rga Ca ba i
curah hujan sebagai variabel input dan variabel harga cabai rawit sebagai variabel output.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Preprocessing Data
Preprocessing merupakan tahapan dalam melakukan pemrosesan terhadap data sebelum data tersebut siap digunakan dalam melakukan pemodelan. Preprocessing dibutuhkan  agar data dapat digunakan dalam pemodelan, dikarenakan data yang didapat memiliki beberapa nilai yang hilang atau kosong sehingga perlu dilakukan preprocessing data agar data tersebut layak digunakan dalam melakukan pemodelan. Preprocessing data dilakukan  dengan cara pengisian data yang kosong dengan nilai dari data pada periode sebelumnya atau sesudahnya (tahun/bulan/hari) pada waktu yang sama dari data yang kosong [5].
B. Autoregessive Integrated Moving Average (ARIMA) Model Autoregresssive Integrated Moving Average (ARIMA) adalah suatu metode peramalan diperoleh melalui gabungan antara Autoregressive (AR) dan Moving Average (MA). Model Box-Jenkins (ARIMA) dibagi kedalam 3 kelompok, yaitu: model Autoregressive (AR), Moving Average (MA), dan model campuran Autoregresive Moving Average (ARMA). Model AR pada orde ke- p atau AR( p ) ditunjukkan pada persamaan 1.
𝜙𝜙 𝑝𝑝 ( 𝐵𝐵 ) 𝑍𝑍̇ 𝑡𝑡 = 𝑎𝑎 𝑡𝑡
𝑍𝑍̇ 𝑡𝑡 − 𝜙𝜙 1 𝑍𝑍̇ 𝑡𝑡−1 − ⋯ − 𝜙𝜙 𝑝𝑝 𝑍𝑍̇ 𝑡𝑡−𝑝𝑝 = 𝑎𝑎 𝑡𝑡 (1)
dimana 𝑍𝑍̇ 𝑡𝑡 = 𝑍𝑍 𝑡𝑡 − 𝜇𝜇 dan 𝜙𝜙 𝑝𝑝 ( 𝐵𝐵 ) = (1 − 𝜙𝜙 1 ( 𝐵𝐵 ) 1 − ⋯ − 𝜙𝜙 𝑝𝑝 ( 𝐵𝐵 ) 𝑝𝑝 ). Sedangkan 𝑎𝑎 𝑡𝑡 merupakan proses white noise. Model MA pada orde ke- q atau MA( q ) ditunjukkan pada persamaan 2.
𝑍𝑍̇ 𝑡𝑡 = 𝜃𝜃 ( 𝐵𝐵 ) 𝑎𝑎 𝑡𝑡
𝑍𝑍̇ 𝑡𝑡 = 𝑎𝑎 𝑡𝑡 − 𝜃𝜃 1 𝑎𝑎 𝑡𝑡−1 − ⋯ − 𝜃𝜃 𝑞𝑞 𝑎𝑎 𝑡𝑡−𝑞𝑞 (2)
Model ARMA merupakan gabungan dari model AR dan model MA yang ditunjukkan pada persamaan 3.
𝜙𝜙 ( 𝐵𝐵 ) 𝑍𝑍̇ 𝑡𝑡 = 𝜃𝜃 ( 𝐵𝐵 ) 𝑎𝑎 𝑡𝑡 (3)
Model ARMA merupakan bentuk model yang stasioner sedangkan model ARIMA merupakan model time series nonstasioner. Model ARIMA ( p,d,q )  gabungan dari  model AR dan model MA yang ditunjukkan pada persamaan 2.4 [1].
𝜙𝜙 ( 𝐵𝐵 )(1 − 𝐵𝐵 ) 𝑑𝑑 𝑍𝑍 𝑡𝑡 = 𝜃𝜃 ( 𝐵𝐵 ) 𝑎𝑎 𝑡𝑡 (4)
Tabel 4. Transformasi box-cox No Nilai Estimasi λ Transformasi 1. -1,0
1 Z t
2. -0,5
1 � Z t
3. 0,0 ln ( Z t ) 4. 0,5 � Z t 5. 1 Z t (tanpa ditransformasi) Tabel 5. Struktur data penelitian
No Tanggal Y t X t 1 1/01/2021 Y 1 X 1 2 2/01/2021 Y 2
X 2
3 3/01/2021 Y 3
X 3
4
4/01/2021 Y 4 X 4 … … … … 364 30/03/2022 Y 364 X 364 365 31/03/2022 Y 365
X 365 Tabel 6. Variabel penelitian
No Model Estimasi Parameter Nilai Koefisien Parameter 𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑡𝑡 0 . 05 , 𝑑𝑑𝑑𝑑
1 ARIMA (5,1,0) 𝜑𝜑� 1 -0.83649 -16.14 1.96 𝜑𝜑� 2 -0.72716 -11.15
𝜑𝜑� 3 -0.52925 -7.45 𝜑𝜑� 4 -0.34640 -5.32 𝜑𝜑� 5 -0.20883 -3.94 2 ARIMA (0,1,1) 𝜃𝜃� 1 0.92206 45.62 1.96
Tabel 1. Hasil diagnosa residual white noise model ARIMA Model Lag Q 𝜒𝜒 0 . 05 ;( 𝐾𝐾−1 ) 2 Keterangan ARIMA (5,1,0)
6 14.49 11.07 Tidak White noise 12 16.22 19.67 White noise 18 22.44 27.58 White noise
24 27.07 35.17 White noise 30 34.91 42.55 White noise 36 37.49 49.80 White noise
42 44.64 56.94 White noise 48 45.78 68.34 White noise ARIMA (0,1,1) 6 2.86 11.07 White noise 12 4.81 19.67 White noise
18 12.06 27.58 White noise
24 16.87 35.17 White noise
30 24.76 42.55 White noise
36 27.66 49.80 White noise
42 34.97 56.94 White noise 48 36.57 68.34 White noise Tabel 2. Hasil diagnosa residual distribusi normal Model D 𝐷𝐷 ( 0 . 05 , 365 ) ARIMA (5,1,0) 0.09687 0.07119 ARIMA (0,1,1) 0.10682 0.07119 Tabel 3. Estimasi parameter dan signifikansi model fungsi transfer harga cabai rawit No Model Estimasi Parameter Nilai Koefisien Parameter 𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑡𝑡 0 . 05 , 𝑑𝑑𝑑𝑑 1 ( b= 21, r= 1 s= 28) 𝜔𝜔� 0 0.0004714 3.36 1.96 𝜔𝜔� 28 0.0003652 3.23 𝛿𝛿 1 0.9911300 274.54
2 ( b= 22, r= 1 s= 28) 𝜔𝜔� 0 0.0001423 2.73 1.96 𝜔𝜔� 28 0.0002970 2.62 𝛿𝛿 1 0.9907500 216.15
3 ( b= 23, r= 1 s= 28) 𝜔𝜔� 0 0.0003817 2.74 1.96 𝜔𝜔� 28 0.0003027 2.65 𝛿𝛿 1 0.9920000 2.65 4 ( b= 24, r= 1 s= 28) 𝜔𝜔� 0 0.0003714 2.55 1.96 𝜔𝜔� 28 0.0002687 2.39 𝛿𝛿 1 0.9890900 161.12
5 ( b= 33, r= 1 s= 28) 𝜔𝜔� 0 0.0005910 3.72 1.96 𝜔𝜔� 28 0.0003850 3.20 𝛿𝛿 1 0.9855000 134.92

## 1) Stasioner
Stasioneritas adalah asumsi yang mendasari bahwa proses
suatu deret pengamatan tidak berubah seiring dengan adanya perubahan  waktu  [1].  Ketika data tidak stasioner dalam varians, dilakukan transformasi Box-Cox untuk menstabilkan varians atau membuat varians menjadi homogen. Transformasi Box-Cox ditunjukkan pada persamaan 5.
𝑇𝑇 ( 𝑍𝑍 𝑡𝑡 ) = 𝑍𝑍 𝑡𝑡 𝜆𝜆 −1 𝜆𝜆 (5)
Keterangan :
𝑇𝑇 = Transformasi
𝑍𝑍 𝑡𝑡 = Data pengamatan ke- t 𝜆𝜆 = Parameter Transformasi Nilai estimasi 𝜆𝜆 ditunjukkan pada Tabel 1. Jika data tidak stasioner dalam mean , maka dilakukan differencing . Proses differencing dapat dilakukan dengan  cara  mengurangkan suatu data dengan data sebelumnya untuk beberapa periode sampai data stasioner. Perhitungan differencing ditunjukkan pada persamaan 6 [1].
𝑌𝑌 𝑡𝑡 = 𝑍𝑍 𝑡𝑡 − 𝑍𝑍 𝑡𝑡−1 (6)
Keterangan : Y t = differencing Z t = pengamatan ke- t Z t-1 = pengamatan sebelumnya

## 2) Identifikasi Model ARIMA
Identifikasi model ARIMA dapat dilihat melalui plot Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF) [1]. Autocorrelation Function merupakan hubungan linear pada pengamatan ke- t ( Z t ) dengan pengamatan sesudahnya ( Z t+k ) yang terpisahkan oleh waktu lag ke -k . ACF digunakan untuk mengidentifikasi model dan melihat kestationeran data dalam mean . Autocorrelation Function ditunjukkan pada persamaan 7.
𝜌𝜌� 𝑘𝑘 = ∑ ( 𝑍𝑍 𝑡𝑡 −𝑍𝑍̄ )( 𝑍𝑍 𝑡𝑡+𝑘𝑘 −𝑍𝑍̄ ) 𝑛𝑛−𝑘𝑘 𝑡𝑡=1 ∑ ( 𝑍𝑍 𝑡𝑡 −𝑍𝑍̄ ) 2 𝑛𝑛−𝑘𝑘 𝑡𝑡=1 (7)
Partial Autocorrelation Function digunakan untuk melihat besarnya hubungan pada pengamatan ke- t ( Z t ) dengan pengamatan sesudahnya ( Z t+k ) yang terpisahkan oleh waktu lag ke -k . Partial Autocorrelation Function ditunjukkan pada persamaan 8.
𝜙𝜙 ∧ 𝒌𝒌+𝟏𝟏 , 𝒌𝒌+𝟏𝟏 = 𝝆𝝆 ∧ 𝒌𝒌+𝟏𝟏 −∑ 𝜙𝜙 ∧ 𝒌𝒌𝒌𝒌 𝝆𝝆 ∧ 𝒌𝒌+𝟏𝟏−𝒌𝒌 𝒌𝒌 𝒌𝒌=𝟏𝟏 𝟏𝟏−∑ 𝜙𝜙 ∧ 𝒌𝒌𝒌𝒌 𝝆𝝆 ∧ 𝒌𝒌 𝒌𝒌 𝒌𝒌=𝟏𝟏
(8)
Gambar 3. Box-Cox data curah hujan kabupaten tuban.
Gambar 4. Plot ACF data curah hujan hasil differencing (d=1).
Gambar 5. Plot PACF data curah hujan hasil differencing (d=1).
5 4 3 2 1 0 -1 -2 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 Estimate 1.00 Lower CL 0.83 Upper CL 1.18 Rounded Value 1.00 (using 95.0% confidence) λ λ StD ev Lower CL Upper CL Limit 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag Au toc orr ela tio n 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 1 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 Lag Pa rti al Au toc orr ela tio n Tabel 7.
Identifikasi model deret noise  model fungsi transfer harga cabai rawit No Model Fungsi Transfer Model Deret Noise
1 ( b= 21, r= 1, s= 28) ARIMA ([1,3,7,11],0,0) ARIMA (0,0,[1,3,7]) ARIMA ([1,3,711],0,[1,3,7])
2 ( b= 22, r= 1, s= 28) ARIMA ([1,3,7],0,0) ARIMA (0,0,[1,3,7]) ARIMA ([1,3,7],0,[1,3,7])
3 ( b= 23, r= 1, s= 28) ARIMA ([1,3,7,11],0,0) ARIMA (0,0,[1,3,7,11]) ARIMA ([1,3,7,11],0,[1,3,7,11])
4 ( b= 24, r= 1, s= 28) ARIMA ([1,3,7,11],0,0) ARIMA (0,0,[1,3,,6,7,11]) ARIMA ([1,3,7,11],0,[1,3,6,7,11])
5 ( b= 33, r= 1, s= 28) ARIMA ([1,3,7],0,0) ARIMA (0,0,[1,3,6,7]) ARIMA ([1,3,7],0,[1,3,6,7]) Tabel 8. Estimasi parameter dan pengujian signifikansi deret noise model fungsi transfer harga cabai rawit Model Deret Noise Estimasi Parameter Nilai Koefisien Parameter 𝑡𝑡 ℎ𝑖𝑖𝑡𝑡𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑡𝑡 0 . 05 , 𝑑𝑑𝑑𝑑
( b= 33, r= 1,
s= 28) ARIMA
(0,0,[1,3,6,7]) 𝜃𝜃� 1 -0.17395 -3.11 1,96 𝜃𝜃� 3 -0.23361 -4.09
𝜃𝜃� 6 -0.11464 -1.99 𝜃𝜃� 7 -0.21294 -3.83 𝜔𝜔� 0 0.000466 3.03 𝜔𝜔� 28 0.000273 2.01 𝛿𝛿 1 0.982360 65.91 Tabel 9. Hasil diagnosa residual white noise dari deret noise model fungsi transfer Model Lag Q 𝜒𝜒 0 . 05 ;( 𝐾𝐾−1 ) 2 Keterangan
( b= 33, r= 1,
s= 28)
ARIMA (0,0,[1,3,6,7]) 6 2.7 11.07 White noise 12 8.87 19.67 White noise 18 10.39 27.58 White noise 24 14.62 35.17 White noise 30 19.04 42.55 White noise 36 24.98 49.80 White noise 42 30.14 56.94 White noise 48 31.87 68.34 White noise

## 3) Estimasi Parameter Model ARIMA
Metode estimasi parameter yang sering digunakan adalah metode Conditional Least Square (CLS). Metode ini dilakukan dengan cara mencari nilai parameter yang
meminimumkan jumlah kuadrat eror [6].  Misalkan diterapkan pada model AR(1) maka least square estimation ditunjukkan pada persamaan 9.
𝑆𝑆 ( 𝜙𝜙 , 𝜇𝜇 ) = ∑ 𝑎𝑎 𝑡𝑡 2 𝑖𝑖 𝑖𝑖=2 = ∑ [( 𝑍𝑍 𝑡𝑡 − 𝜇𝜇 ) − 𝜙𝜙 ( 𝑍𝑍 𝑡𝑡−1 − 𝜇𝜇 )] 𝑖𝑖 𝑖𝑖=2 2 (9)

## 4) Signifikansi Parameter Model ARIMA
Pengujian signifikansi parameter model ARIMA bertujuan untuk mengetahui apakah parameter model  ARIMA signifikan. Pengujian parameter dilakukan pada model Autoregressive (AR) dan Moving Average (MA). Pengujian signifikansi  parameter  model ARIMA  ditunjukkan pada persamaan 10.
𝑡𝑡 = 𝜙𝜙� 𝑖𝑖 𝑆𝑆𝑆𝑆 ( 𝜙𝜙� 𝑖𝑖 ) (10)
Nilai 𝑆𝑆𝑆𝑆 ( 𝜙𝜙� 𝑖𝑖 ) diperoleh dari persamaan 11.
𝑆𝑆𝑆𝑆 ( 𝜙𝜙� 𝑖𝑖 ) = 𝑧𝑧 1−𝛼𝛼 / 2 √𝑖𝑖 (11)

## 5) Cek Diagnosa Residual Model ARIMA
Cek diagnosa model ARIMA dilihat melalui residual untuk mengetahui kesesuaian model dari parameter-parameter yang signifikan berdasarkan kriteria residual yang white noise dan berdistribusi normal. Apabila  residual model telah white noise, berarti residual tersebut saling independen dan identik.
Pemeriksaan residual yang white noise dilakukan dengan Uji Ljung-Box yang ditunjukkan pada persamaan 12 [1].
𝑄𝑄 = 𝑛𝑛 ( 𝑛𝑛 + 2) ∑ 𝜌𝜌� 𝑎𝑎 , 𝑘𝑘 ( 𝑖𝑖−𝑘𝑘 ) 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 (12)
Setelah dilakukan pengujian white noise , selanjutnya
dilakukan diagnosa model ARIMA dengan pengujian residual berdistribusi normal menggunakan Uji Kolmogorov- Smirnov yang ditunjukkan pada persamaan 13 [7].
𝐷𝐷 = 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑎𝑎 𝑡𝑡 | 𝑆𝑆 ( 𝑎𝑎 𝑡𝑡 ) − 𝐹𝐹 ( 𝑎𝑎 𝑡𝑡 )| (13)
Keterangan :
𝐹𝐹 ( 𝑎𝑎 𝑡𝑡 ) : nilai peluang kumulatif dari distribusi normal 𝑆𝑆 ( 𝑎𝑎 𝑡𝑡 ) : peluang kumulatif yang dihitung dari data sampel 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 : nilai maksimum dari harga mutlak 𝐷𝐷 ∶ jarak vertikal terjauh 𝐹𝐹 ( 𝑎𝑎 𝑡𝑡 ) dan 𝐹𝐹 0 ( 𝑎𝑎 𝑡𝑡 )

## 6) Kriteria Model Terbaik
Pemilihan model diperlukan kriteria agar dapat ditentukan model yang terbaik. Kriteria model terbaik menggunakan nilai Root Mean Square Error (RMSE) [1]. RMSE digunakan untuk melihat error hasil estimasi. Error pada hasil estimasi menunjukkan tingkat kesalahan hasil estimasi peramalan yang dihasilkan oleh model. Perhitungan RMSE ditunjukkan pada persamaan 14.
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑆𝑆𝑆𝑆 = � 1 𝑖𝑖 ∑ ( 𝑍𝑍 𝑡𝑡 − 𝑍𝑍̂ 𝑡𝑡 ) 2 𝑖𝑖 𝑡𝑡=1 (14)

## C. Fungsi Transfer
Fungsi transfer merupakan salah satu metode yang digunakan dalam menyelesaikan permasalahan jika terdapat lebih dari satu deret time series .  Metode fungsi transfer merupakan suatu metode untuk meramalkan nilai dari suatu deret output dan input dalam time series .  Tujuan dari pemodelan fungsi transfer adalah untuk mengidentifikasi dan mengestimasi fungsi transfer dan deret noise berdasarkan dari informasi yang tersedia pada deret input dan output . Model
Gambar 6. Box plot data curah hujan.
Gambar 7. Plot CCF data curah hujan dengan harga cabai rawit.
160 140 120 100 80 60 40 20 0 Tabel 10.
Nilai cross correlation Model Fungsi Tranfer Lag Q 𝜒𝜒 0 . 05 ;( 𝐾𝐾−1 ) 2 P value
( b= 33, r= 1, s= 28)
ARIMA (0,0,[1,3,6,7]) 5 2.3 9.49 0.2828 11 8.65 18.31 0.1647 17 14.49 26.30 0.4115 23 18.97 33.92 0.5947 29 28.42 41.34 0.7057 35 32.55 48.60 0.6218 41 34.69 55.76 0.6752 47 40.92 62.83 0.7656 Tabel 11. Hasil ramalan harga cabai rawit Tanggal  Ramalan  Tanggal  Ramalan Tanggal Ramalan 01/04/22 43200 11/04/22 43700 21/04/22 43800 02/04/22 43300 12/04/22 43500 22/04/22 43400 03/04/22 43000 13/04/22 43800 23/04/22 43100 04/04/22 43400 14/04/22 43300 24/04/22 43600 05/04/22 43200 15/04/22 43700 25/04/22 43300 06/04/22 43600 16/04/22 43600 26/04/22 43300 07/04/22 43700 17/04/22 43300 27/04/22 43700 08/04/22 43300 18/04/22 43700 28/04/22 43800 09/04/22 43200 19/04/22 43200 29/04/22 43600 10/04/22 43400 20/04/22 43600 30/04/22 43800
fungsi transfer untuk single input ditunjukkan pada persamaan 15 [1].
𝑦𝑦 𝑡𝑡 = 𝑣𝑣 ( 𝐵𝐵 ) 𝑥𝑥 𝑡𝑡 + 𝑛𝑛 𝑡𝑡 (14)

## 1) Prewhitening Deret Input dan Deret Output
Deret input ( X t ) fungsi transfer harus stasioner terhadap varians dan mean. Apabila deret input telah stasioner, selanjutnya dilakukan prewhitening yang bertujuan untuk menghilangkan pola yang diketahui sehingga hanya tersisa deret yang white noise dan  akhirnya diperoleh 𝛼𝛼 𝑡𝑡 [8]. Langkah prewhitening deret input ditunjukkan pada persamaan 16.
𝛼𝛼 𝑡𝑡 = 𝜙𝜙 𝑥𝑥 ( 𝐵𝐵 ) 𝜃𝜃 𝑥𝑥 ( 𝐵𝐵 ) 𝑥𝑥 𝑡𝑡 (16)
Apabila prewhitening dilakukan untuk deret input ( X t ) maka prewhitening juga dilakukan pada deret output ( Y t ) agar fungsi transfer dapat memetakan deret input ( X t )  kedalam deret output ( Y t ). Transformasi pada deret output ( Y t ) tidak harus mengubah 𝑦𝑦𝑡𝑡 menjadi white noise [1]. Langkah prewhitening deret output ditunjukkan pada persamaan 17.
𝛽𝛽 𝑡𝑡 = 𝜙𝜙 𝑥𝑥 ( 𝐵𝐵 ) 𝜃𝜃 𝑥𝑥 ( 𝐵𝐵 ) 𝑦𝑦 𝑡𝑡 (17)

## 2) Cross Corelation Function
Setelah deret input dan deret output diperoleh melalui proses prewhitening , selajutnya dilakukan perhitungan cross correlation antara kedua deret tersebut. Cross correlation function (CCF) digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan antara dua variabel [1]. Function antara X t dan Y t dengan lag ke- k dimana k = 0, ±1, ±2, … , ditunjukkan pada persamaan 18.
𝜌𝜌 𝑥𝑥𝑥𝑥 ( 𝑘𝑘 ) = 𝛾𝛾 𝑥𝑥𝑥𝑥 ( 𝑘𝑘 ) 𝜎𝜎 𝑥𝑥 𝜎𝜎 𝑥𝑥 (18)

## 3)
Identifikasi Model Fungsi Transfer Tahap selanjutnya yaitu identifikasi model fungsi transfer yang menghubungkan deret input dan deret output . Terdapat 3 parameter yang digunakan untuk identifikasi model fungsi transfer [8].
a. Nilai b menyatakan bahwa Y t tidak dipengaruhi oleh nilai X t sampai periode t+b . b. Nilai s menyatakan bahwa berapa lama deret output ( Y t ) secara terus-menerus dipengaruhi oleh dari deret input ( X t ) yaitu 𝑥𝑥 𝑡𝑡−𝑏𝑏 , 𝑥𝑥 𝑡𝑡−𝑏𝑏−1 ,..., 𝑥𝑥 𝑡𝑡−𝑏𝑏−𝑠𝑠 . c. Nilai r menunjukkan bahwa Y t dipengaruhi oleh 𝑦𝑦 𝑡𝑡−1 , 𝑦𝑦 𝑡𝑡−2 ,..., 𝑦𝑦 𝑡𝑡−𝑟𝑟 .
4) Penaksiran Awal Deret Noise
Penaksiran awal deret noise dilakukan setelah diperoleh bobot respon impuls ( 𝑣𝑣� ). Jika bobot respon impuls ( 𝑣𝑣� ) sudah diketahui, maka taksiran pendahuluan dari deret noise dapat dilakukan  [1]. Penaksiran deret noise ditunjukkan pada persamaan 19.
𝑛𝑛 𝑡𝑡 = 𝑦𝑦 𝑡𝑡 − 𝜈𝜈̂ ( 𝐵𝐵 ) 𝑥𝑥 𝑡𝑡 = 𝑦𝑦 𝑡𝑡 − 𝜔𝜔 � ( 𝐵𝐵 ) 𝛿𝛿� ( 𝐵𝐵 ) 𝐵𝐵𝑥𝑥 𝑡𝑡 (19)
5) Penetapan Model ARIMA dari Deret Noise Setelah didapat persamaan  19  maka nilai-nilai n t dimodelkan dengan pendekatan ARIMA untuk menemukan model ARIMA ( p n , 0, q n ) yang tepat sehingga bisa menjelaskan model taksiran awal deret noise [8]. Model deret noise n t ditunjukkan pada persamaan 20.
𝜙𝜙 𝑖𝑖 ( 𝐵𝐵 ) 𝑛𝑛 𝑡𝑡 = 𝜃𝜃 𝑖𝑖 ( 𝐵𝐵 ) 𝛼𝛼 𝑡𝑡 (20)
Keterangan : 𝜙𝜙 𝑖𝑖 ( 𝐵𝐵 ) = Polinomial autoregressive orde ke- p dari 𝑛𝑛 𝑡𝑡 𝜃𝜃 𝑖𝑖 ( 𝐵𝐵 ) = Polinomial autoregressive orde ke- q dari 𝑛𝑛 𝑡𝑡 𝛼𝛼 𝑡𝑡 = Residual deret dari 𝑛𝑛 𝑡𝑡 6) Penaksiran Parameter Model Fungsi Transfer Setelah deret 𝑛𝑛 𝑡𝑡 diperoleh melalui penetapan model ARIMA dari deret noise , langkah selanjutnya yaitu memperoleh nilai dari deret 𝛼𝛼 𝑡𝑡 dengan menggunakan persamaan 19 sehingga diperoleh nilai deret 𝛼𝛼 𝑡𝑡 .
𝑦𝑦 𝑡𝑡 = 𝜔𝜔 ( 𝐵𝐵 ) 𝛿𝛿 ( 𝐵𝐵 ) 𝑥𝑥 𝑡𝑡−𝑏𝑏 + 𝜃𝜃 𝑛𝑛 ( 𝐵𝐵 ) 𝜙𝜙 𝑛𝑛 ( 𝐵𝐵 ) 𝑎𝑎 𝑡𝑡 (21)
Setelah diperoleh nilai deret 𝛼𝛼 𝑡𝑡 penaksiran parameter model fungsi transfer menggunakan metode conditional least square (CLS), dengan melibatkan parameter 𝜔𝜔 , 𝛿𝛿 , 𝜙𝜙 dan 𝜃𝜃 .
7) Cek Diagnosa Model Fungsi Transfer
Setelah model fungsi transfer telah diidentifikasi dan parameter diestimasi, harus dilakukan pengecekan kelayakan model. Asumsi yang harus dipenuhi dalam model fungsi transfer yaitu residual model fungsi transfer harus white noise dan deret noise independen  [1].  Pengujian white noise dilakukan  dengan  uji Ljung-Box yang  ditunjukkan pada persamaan 22.
𝑄𝑄 = 𝑚𝑚 ( 𝑚𝑚 + 2) ∑ ( 𝑚𝑚 − 𝑘𝑘 ) −1 𝜌𝜌� 𝛼𝛼𝑎𝑎� 2 ( 𝑘𝑘 ) 𝐾𝐾 𝑘𝑘=1 (22)
Solusi untuk formula optimasi SVM dengan fungsi batasan berupa pertidaksamaan tersebut dapat diperoleh dengan menggunakan metode Lagrange Multipliers ,  sehingga didapatkan persamaan 7.
𝑄𝑄 = 𝑚𝑚 ( 𝑚𝑚 + 2) ∑ ( 𝑚𝑚 − 𝑘𝑘 ) −1 𝜌𝜌� 𝑎𝑎𝑎𝑎� 2 ( 𝑘𝑘 ) 𝐾𝐾 𝑘𝑘=0 (23)
Gambar 8. Time series plot hasil ramalan model fungsi transfer.
Gambar 9. Time series plot hasil ramalan dengan data aktual website siskaperbapo.
Year Month Day 2022 Apr Mar Feb Jan 16 01 16 01 16 01 16 01 90000 80000 70000 60000 50000 40000 30000 20000 Da ta Ramalan Aktual Variable Year Month Day 2022 Apr 26 21 16 11 06 01 70000 60000 50000 40000 30000 20000 Da ta Batas_Bawah Batas_Atas Ramalan Aktual Variable

## D. Cabai Rawit
Cabai rawit tanaman buah semusim yang berbentuk perdu. Cabai rawit mempunyai fungsi yang sangat banyak, selain dijadikan penyedap dalam masakan, cabai rawit juga dapat digunakan untuk mengobati berbagai macam penyakit karena mempunyai kandungan gizi yang cukup baik. Cabai rawit dapat ditanam di lahan mana saja seperti lahan sawah, tegalan, dan tempat yang terlindungi oleh pepohonan sekalipun asalkan persyaratan tumbuhnya terpenuhi. Cabai rawit memiliki kandungan nutrisi yang tidak kalah dengan buah-buahan lain yang memiliki rasa manis [9].

## E. Curah Hujan
Curah hujan merupakan jumlah air yang jatuh di permukaan tanah dasar selama periode tertentu yang diukur dengan satuan tinggi milimeter di atas permukaan horizontal. Curah hujan juga dapat diartikan sebagai ketinggian air hujan yang terkumpul dalam tempat yang datar, tidak menguap, tidak meresap, dan tidak mengalir. Curah hujan 1 (satu) milimeter, artinya dalam luasan satu meter persegi pada tempat yang datar tertampung air setinggi satu milimeter tempat yang datar tertampung air setinggi satu milimeter atau tertampung air setinggi 1 liter.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu harga cabai rawit harian yang diperoleh dari website Sistem Informasi Ketersediaan dan Perkembangan Harga Bahan Pokok (Siskaperbapo) Disperindag Jawa Timur dan data curah hujan dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 455 data hargai cabai rawit dan 455 data curah hujan.

## B. Variabel Penelitian dan Struktur Data
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga cabai rawit sebagai variabel output ( Y t ) dan curah hujan sebagai variabel input ( X t ), dimana X t merupakan variabel Z t pada model ARIMA. Struktur data pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 2.

## C. Langkah Analitis
Langkah-langkah  analisis penelitian ini dilakukan untuk membentuk model peramalan harga cabai rawit berdasarkan curah hujan menggunakan metode fungsi transfer diantaranya sebagai berikut:
1. Melakukan pre-processing data curah hujan.
2. Mendapatkan statistika deskriptif dari karakteristik data harga cabai rawit dan curah hujan.
3. Membagi data harga cabai rawit dan curah hujan menjadi data in-sample dan out-sample .
4. Mengidentifikasi stasioneritas data harga cabai rawit dan curah hujan.
a. Melakukan Transformasi Box-Cox pada data harga cabai rawit dan curah hujan.
b. Melakukan differencing pada data harga cabai rawit dan curah hujan.
5. Menentukan  model ARIMA pada data curah hujan dengan cara sebagai berikut.
a. Membuat  plot ACF dan PACF untuk pendugaan
model ARIMA.
b. Melakukan estimasi parameter dan pengujian signifikansi model ARIMA.
c. Melakukan cek diagnosa model dengan pengujian residual white noise dan berdistribusi normal.
d. Menentukan model ARIMA terbaik berdasarkan RMSE terkecil pada deret input .
6. Melakukan identifikasi model fungsi transfer dengan cara sebagai berikut.
a. Melakukan prewhitening deret input dan deret output . b. Menghitung Cross Correlation Function (CCF) . c. Menentukan orde b, r, s untuk model fungsi transfer yang menghubungkan deret input . d. Menghitung deret noise.
e. Melakukan penaksiran deret noise dan identifikasi model ARIMA ( 𝑠𝑠 𝑖𝑖 , 0 , 𝑞𝑞 𝑖𝑖 ) dari deret noise
7. Melakukan penaksiran parameter model fungsi transfer pada data harga cabai rawit.
8. Melakukan cek diagnosa model fungsi transfer.
a. Menghitung nilai autokorelasi deret noise b. Menghitung korelasi silang deret noise dengan deret input yang telah dilakukan prewhitening .
c. Menentukan  model fungsi transfer terbaik dengan nilai RMSE terkecil.
9. Melakukan peramalan harga cabai rawit harian pada bulan April 2022 menggunakan model terbaik yang didapatkan.
10. Mengambil kesimpulan dan saran.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Preprocessing Data
Tahap preprocessing data bertujuan untuk mengatasi data yang memiliki nilai yang missing . Tahap preprocessing pada penelitian ini dilakukan dengan cara pengisian data curah hujan di Kabupaten Tuban yang kosong dengan nilai dari data pada tahun sebelumnya atau sesudahnya pada waktu yang sama dari data yang kosong. Setelah dilakukan preprocessing data dapat dilanjutkan untuk pengolahan data.
B. Karakteristik Data Curah Hujan dan Harga Cabai Rawit ata curah hujan dan harga cabai rawit di Kabupaten Tuban mulai tanggal 1  Januari 2021 hingga 31 Maret 2022 ditampilkan dalam bentuk time series plot pada Gambar 1. Gambar 1 menunjukkan bahwa curah hujan tertinggi di Kabupaten Tuban yaitu pada tanggal 20 November 2021 dengan intensitas curah hujan sebesar 159 mm 3 . Sedangkan curah hujan terendah berada pada intensitas 0 yang artinya tidak terjadi hujan pada hari tersebut.
Gambar 2 menunjukkan bahwa harga cabai rawit di Kabupaten Tuban mengalami fluktuktuatif selama periode 1 Januari 2021 hingga 31 Maret 2022. Harga cabai rawit tertinggi di yaitu pada tanggal 18 Maret 2021 dengan harga Rp. 123.333/kg. Sedangkan harga cabai rawit terendah terdapat pada tanggal 5 September 2021 dengan harga Rp. 14.666/kg. Harga cabai rawit pada bulan Maret 2021 menjadi yang tertinggi disebabkan karena tingginya intensitas curah hujan pada bulan Januari 2021 hingga Maret 2021.

## C. Model ARIMA Curah Hujan
Variabel curah hujan digunakan sebagai deret input pada model ARIMA. Tahap analisis model ARIMA yaitu stasioneritas data, identifikasi model,  estimasi parameter, signifikansi model, cek diagnosa model dan pemilihan model terbaik.
1) Identifikasi Stasioneritas Curah Hujan
Data dikatakan stasioner dalam varians apabila rounded value -nya bernilai satu atau batas bawah dan batas atas memuat nilai satu. Hasil identifikasi stasioneritas dalam varians ditunjukkan melalui box-cox plot pada Gambar 3. Gambar 3 menunjukkan bahwa nilai lamda atau rounded value sama dengan 1 serta batas bawah sebesar 0.83 dan batas atas sebesar 1.18, sehingga data curah hujan di Kabupaten Tuban telah stasioner dalam varians dan dapat dilanjutkan identifikasi stasioneritas dalam rata-rata.
Identifikasi stasioneritas dalam rata-rata dapat dilihat melalui plot ACF. Data dikatakan stasioner dalam rata-rata apabila lag pada plot ACF turun secara cepat atau terpotong pada lag ke- k . Plot ACF data curah hujan Kabupaten Tuban dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 menunjukkan bahwa terdapat pola turun secara cepat pada lag dalam plot ACF sehingga data curah hujan di Kabupaten Tuban telah stasioner dalam rata-rata dan selanjutnya dilihat plot PACF. Plot PACF setelah proses differencing d =1 dapat dilihat pada Gambar 5.
2) Identifikasi Model ARIMA Curah Hujan
Identifikasi model ARIMA dilakukan menggunakan plot ACF dan PACF. Plot ACF digunakan untuk mengidentifikasi model MA dan plot PACF digunakan untuk menduga model AR. Plot ACF yang ditunjukkan pada Gambar 4 menunjukkan bahwa terdapat lag yang cut off yaitu lag ke-1, 26 dan 41. Sedangkan Plot PACF dilihat pada Gambar 5. Gambar 5 menunjukkan bahwa Plot PACF terdapat lag yang cut off yaitu pada lag ke-1, 2, 3, 4 dan 5 sehingga model ARIMA yang diduga adalah ARIMA (5,1,0), ARIMA (0,1,[1,26,41]) dan ARIMA (5,1,[1,26,41]).

## 3) Estimasi Parameter dan Pengujian Signifikansi Parameter Model ARIMA
Seluruh dugaan model ARIMA dilakukan estimasi parameter menggunakan metode CLS dan dilanjutkan dengan pengujian signifikansi parameter. Pada Tabel 3 menampilkan hasil estimasi parameter dan pengujian signifikansi parameter model ARIMA yang memiliki parameter signifikan.
Tabel 3 menunjukkan bahwa dengan taraf signifikan sebesar 0,05, diperoleh 2 model dugaan yang memiliki nilai t hitung yang lebih besar dari t 0.05,df maka dapat diputuskan tolak H 0 yang berarti parameter 2 model tersebut signifikan dan selanjutnya dilakukan cek diagnosa residual.
4) Cek Diagnosa Residual Model ARIMA
Cek diagnosa residual dilakukan untuk memeriksa apakah model dugaan white noise dan berdistribusi normal. Cek diagnosa residual white noise dilakukan pada model ARIMA yang memiliki parameter signifikan menggunakan uji Ljung- Box . Model ARIMA dilakukan pengujian white noise dengan taraf signifikan sebesar 5%. Hasil cek diagnostik residual white noise ditunjukkan oleh Tabel 4. Tabel 4 menunjukkan bahwa hanya residual model ARIMA (0,1,1) yang memiliki nilai Q lebih kecil dari
𝜒𝜒 0.05;( 𝐾𝐾− 1) 2 maka dapat diputuskan gagal tolak H 0 sehingga residual dari model ARIMA (0,1,1) telah white noise. Cek diagnosa residual berdistribusi normal dilakukan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov . Model ARIMA yang memiliki parameter signifikan dan telah white noise dilakukan pengujian residual berdistribusi normal.
Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai uji Kolmogorov Smirnov dari model ARIMA (5,1,0) dan model ARIMA (0,1,1) lebih dari 𝐷𝐷 (0.05,365) sebesar 0.07119, yang berarti residual model tersebut tidak berdistribusi normal. Data tidak berdistribusi normal disebabkan karena adanya data yang outlier. Data yang outlier ditampilkan pada Gambar 6. Dari model dugaan yang telah diperoleh, terdapat satu model dimana semua parameternya signifikan dan memiliki residual yang white noise yaitu model ARIMA (0,1,1). Nilai RMSE yang diperoleh dari model ARIMA  (0,1,1) sebesar 0.36 sehingga model tersebut dipilih sebagai model peramalan ARIMA terbaik yang ditunjukkan pada persamaan 24.
𝑥𝑥 𝑡𝑡 � = 𝑥𝑥 𝑡𝑡−1 + 𝑎𝑎 𝑡𝑡 − 0.92206 𝑎𝑎 𝑡𝑡−1 (24)
Persamaan 24 menunjukkan bahwa curah hujan pada hari ke- t dipengaruhi oleh curah hujan pada 1 hari sebelumnya dan kesalahan peramalan pada hari ke-1.

## D. Fungsi Transfer Harga Cabai Rawit
Model ARIMA terbaik digunakan untuk membentuk model fungsi transfer. Analisis model fungsi transfer meliputi proses prewhitening , identifikasi model, penaksiran parameter, signifikansi model dan cek diagnosa model.
1) Prewhitening Curah Hujan dan Harga Cabai Rawit
Setelah diperoleh model ARIMA terbaik, langkah selanjutnya adalah proses prewhitening. Proses prewhitening dilakukan pada model ARIMA terbaik dari curah hujan sebagai deret input yaitu ARIMA (0,1,1). Persamaan prewhitening deret input ditunjukkan pada persamaan 25.
𝑎𝑎� 𝑡𝑡 = 𝑥𝑥 𝑡𝑡 − 𝑥𝑥 𝑡𝑡−1 + 0.92509 𝑎𝑎 𝑡𝑡−1 (25)
Hasil prewhitening data  curah hujan digunakan untuk prewhitening data  harga cabai rawit sebagai deret output , sehingga didapatkan persamaan untuk deret output pada persamaan 26.
𝛽𝛽 𝑡𝑡 � = 𝑦𝑦 𝑡𝑡 − 𝑦𝑦 𝑡𝑡−1 + 0.92509 𝑎𝑎 𝑡𝑡−1 (26)
Setelah dilakukan prewhitening pada deret input dan output , selanjutnya dilakukan identifikasi b, r, s berdasarkan Cross Correlation Function (CCF).
2) Identifikasi Model Fungsi Transfer Harga Cabai Rawit
Proses identifikasi model  fungsi transfer  dilihat melalui plot CCF antara deret input dan deret output yang telah di prewhitening . Plot CCF dapat dilihat pada Gambar 7. Gambar 7 menunjukkan bahwa pada plot CCF terdapat lag yang terpotong yaitu pada lag ke 21 hingga lag ke 49, maka didapatkan nilai b =21 hingga b =49. Plot CCF memiliki pola tertentu setelah lag ke 21 diduga r= 1 dan terdapat lag yang terpotong setelah lag ke 21 hingga lag ke 49 maka diduga s= 28.

## 3) Estimasi Parameter dan Pengujian Model Fungsi Transfer Harga Cabai Rawit
Pada Tabel 6 ditampilkan hasil estimasi parameter dan pengujian signifikansi dari model fungsi transfer dengan semua parameter yang signifikan .
Tabel 6 menunjukkan bahwa diperoleh 5 model dugaan yang memiliki nilai t hitung yang lebih besar dari t 0.05,df maka dapat diputuskan tolak H 0 yang berarti parameter 5 model tersebut memiliki parameter signifikan .
4) Cek Diagnosa Model Fungsi Transfer Harga Cabai Rawit
Cek diagnosa residual white noise dilakukan menggunakan uji Ljung-Box .  Hasil cek diagnosa residual white noise didapatkan bahwa residual dari kelima model dugaan fungsi transfer memiliki nilai Q lebih besar dari 𝜒𝜒 0 . 05 ;( 𝐾𝐾−1 ) 2 maka dapat diputuskan tolak H 0 sehingga  residual dari model dugaan fungsi transfer tidak white noise.
5) Identifikasi Deret Noise Model Fungsi Transfer Harga Cabai Rawit
Identifikasi deret noise dilakukan dengan cara menentukan model ARIMA yang tepat dengan melihat  plot ACF dan PACF dari deret noise . Model dugaan ARIMA dari deret noise dengan ditunjukkan pada Tabel 7.
6) Estimasi Parameter dan Pengujian Signifikansi Deret Noise Model Fungsi Transfer Harga Cabai Rawit
Hasil pengujian signifikansi parameter model deret noise hanya terdapat 1 dugaan model yang memiliki parameter signifikan yaitu model b,r,s (33,1,28) dengan deret noise ARIMA (0,0,[1,3,6,7]). Hasil pengujian signifikansi dugaan model deret noise ditunjukkan pada Tabel 8. Tabel 8 menunjukkan bahwa model b,r,s (33,1,28) dengan deret noise ARIMA (0,0,[1,3,6,7]) memiliki nilai t hitung yang lebih besar dari t 0.05,df maka dapat diputuskan tolak H 0 yang berarti parameter model b,r,s (33,1,28) dengan deret noise ARIMA (0,0,[1,3,6,7]) telah signifikan.
7) Cek Diagnosa Deret Noise Model Fungsi Transfer Harga Cabai Rawit
Hasil cek diagnosa  residual white noise serta hubungan deret noise dengan deret input model b,r,s (33,1,28) dengan deret noise ARIMA (0,0,[1,3,6,7]) ditunjukkan pada Tabel 9. Tabel  9  menunjukkan bahwa residual model fungsi transfer  model b,r,s (33,1,28) dengan deret noise ARIMA (0,0,[1,3,6,7]) memiliki nilai Q lebih kecil dari 𝜒𝜒 0 . 1 ;( 𝐾𝐾−1 ) 2 maka dapat diputuskan gagal tolak H 0 sehingga residual dari model dugaan fungsi transfer telah white noise. Tabel 10 menunjukkan bahwa model fungsi transfer orde b,r,s (33,1,28) dengan deret noise ARIMA  (0,0,[1,3,6,7]) memiliki nilai nilai Q lebih  kecil  dari 𝜒𝜒 0 . 05 ;( 𝐾𝐾−1 ) 2 sehingga gagal tolak H 0 yang  berarti  deret noise dan  variabel input independen.
8) Model Terbaik Fungsi Transfer
Dari model dugaan yang telah diperoleh, satu model terbaik yaitu model b,r,s (33,1,28) dengan deret noise ARIMA  (0,0,[1,3,6,7]).  Nilai RMSE yang diperoleh dari model b,r,s (33,1,28) dengan deret noise ARIMA (0,0,[1,3,6,7])  sebesar 0,017. Model peramalan dapat ditunjukkan oleh Persamaan 27.
𝑦𝑦� 𝑡𝑡 = 0.982360 𝑦𝑦 𝑡𝑡−1 − 0.000466 𝑥𝑥 𝑡𝑡−1 − 0.000273 𝑥𝑥 𝑡𝑡−28 + 0.17395 𝑎𝑎 𝑡𝑡−1 + 0.23361 𝑎𝑎 𝑡𝑡−3 + 0.11464 𝑎𝑎 𝑡𝑡−6 + 0.21294 𝑎𝑎 𝑡𝑡−7 (26)
Persamaan 27 menunjukkan bahwa harga cabai rawit pada hari ke- t dipengaruhi oleh harga cabai rawit pada 1 hari sebelumnya serta dipengaruhi oleh curah hujan pada 1 hari dan 28 hari sebelumnya dengan kesalahan peramalan pada hari ke 1, 3, 6, dam 7.

## 9) Peramalan Harga Cabai Rawit
Tabel 11 menunjukkan bahwa hasil peramalan harga cabai rawit di Kabupaten Tuban bulan April 2022 memiliki harga yang relatif stabil. Harga cabai rawit tertinggi yaitu sebesar Rp. 43.800/kg dan  terendah sebesar Rp. 43.000/kg pada tanggal 3 April 2022.
Untuk melihat perbedaan hasil ramalan model fungsi transfer dengan data aktual dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8 menunjukkan bahwa model fungsi transfer yang terbentuk menghasilkan nilai ramalan yang cukup baik, karena mampu menangkap pola data aktual. Hasil ramalan menunjukkan bahwa harga cabai rawit di Kabupaten Tuban pada bulan April 2022 stabil. Hasil ramalan dengan data aktual pada bulan April 2022 ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9 menunjukkan bahwa hasil ramalan dengan data aktual pada website Siskaperbapo pada bulan April 2022 memiliki pola yang berbeda, namun data aktual dari website siskaperbapo masih berada dalam rentang batas atas dan batas bawah dari hasil ramalan yang diperoleh.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan hasil analisis adalah sebagai berikut: (1) Model terbaik untuk meramalkan harga cabai rawit yaitu model fungsi transfer yaitu model b,r,s (33,1,28) dengan deret noise ARIMA (0,0,[1,3,6,7]). (2) Hasil ramalan harga cabai rawit di bulan April stabil pada harga Rp 43.000/kg – Rp 44.000/kg.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka saran untuk penelitian selanjutnya apabila menggunakan variabel curah hujan untuk melakukan peramalan sebaiknya dilakukan deteksi outlier dan penanganan data outlier pada data curah hujan sehingga residual data berdistribusi normal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. W. S. Wei, Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods , 2nd ed. Canada: Greg Tobin, 2006.
[2] P. R. Aryasita and A. Mukarromah, “Analisis fungsi transfer pada harga cabai merah yang dipengaruhi oleh curah hujan di surabaya,” Jurnal Sains dan Seni POMITS , vol. 2, no. 2, pp. 249–253, 2013, doi: 10.12962/j23373520.v2i2.4848.
[3] A. Astasia, S. Wulandary, A. N. Istinah, and I. F. Yuliati, “Peramalan tingkat profitabilitas bank syariah dengan menggunakan model fungsi transfer single input.,” Jurnal Statistika dan Aplikasinya , vol. 4, no. 1, pp. 11–22, 2020, doi: 10.21009/jsa.04102.
[4] P. Silvianti and N. Fitriani, “Analisis pengaruh kurs USD terhadap jakarta islamic index dengan menggunakan model fungsi transfer,” Journal of Statistics , vol. 2, no. 2, pp. 66–72, Aug. 2018, doi: 10.29244/xplore.v2i2.160.
[5] C. Oktaviani and A. Afdal, “Prediksi curah hujan bulanan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan beberapa fungsi pelatihan backpropagation (studi kasus: stasiun meteorologi tabing padang, tahun 2001-2012),” Jurnal Fisika Unand , vol. 2, no. 4, pp. 228–232, 2013, doi: 10.25077/JFU.2.4.%P.2013.
[6] J. D. Cryer and K.-S. Chan, Time Series Analysis: With Applications in R , 2nd ed. New York: Springer Science & Business Media, 2008.
[7] W. W. Daniel, Statistika Nonparametrik Terapan . Jakarta: Gramedia, 1989.
[8] C. Beaumont, S. Makridakis, S. C. Wheelwright, and V. E. McGee, “Forecasting: methods and applications,” J Oper Res Soc , vol. 35, no. 1, p. 79, Jan. 1984, doi: 10.2307/2581936.
[9] N. Suriana, Budidaya Cabai di Lahan Sempit . Jakarta: Infra Pustaka, 2013.