## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol (9) No (2) 2023, pp. 610-617

## PERAMALAN GENRE FILM TERPOPULER BERDASARKAN DATASET MYMOVIE MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA)
Asrul 1 , Wina Witanti 2 , Fajri Rakhmat Umbara 3
1,2,3 Informatika, Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Email: 1 asrul18@if.unjani.ac.id

## ABSTRACT
At  this  time  the  film  industry  is  experiencing  very  rapid  progress,  this  is  because  extraordinary  technological developments have had a major influence on the film industry. Successful films tend to have a large audience. To find out why the audience likes a film, there are several variables that must be considered, one of which is the genre of the film. This research was conducted to predict what film genres the audience is most interested in. To predict  the  genre  of  this  film  using  the  autoregressive  integrated  moving  average  (arima)  method.  The autoregressive integrated moving average (arima) method or commonly known as the Box-Jenkins method is a method used to make precise and accurate short-term forecasts, compared to long-term forecasts which usually tend to be flat (flat/constant). From this research a prediction of the popularity or number of viewers of each film genre will be generated which can be used as a reference to find out what genre of film the audience is interested in. So that film production companies can adjust film releases according to their interests. audience, in order to gain greater profits.
Keywords: film industry, autoregressive integrated moving average (arima), forecasting.

## ABSTRAK
Pada saat ini industri perfilman mengalami kemajuan yang sangat pesat, itu dikarenakan perkembangan teknologi yang  sangat  luar  biasa,  Sehingga  memberikan  pengaruh  yang  besar  terhadap  industri  perfilman.  Film  yang berhasil,  cenderung  memiliki  jumlah  penonton  yang  banyak.  Untuk  mengetahui  penyebab  penonton  menyukai film ada beberapa variabel yang harus diperhatikan salah satunya yaitu genre film. Penelitian ini dilakukan untuk meramal  genre  film  apa  yang  paling  diminati  oleh  penonton.  Untuk  melakukan  peramalan  genre  film  ini menggunakan  metode  autoregressive  integrated  moving  average  (arima).  Metode  autoregressive  integrated moving average (arima) atau yang biasa disebut metode Box-jenkins merupakan metode yang digunakan untuk melakukan peramalan jangka pendek yang tepat dan akurat, dibandingkan untuk peramalan jangka Panjang yang biasanya cenderung flat (mendatar/konstan). Dari penelitian ini akan  menghasilkan peramalan jumlah popularitas atau jumlah penonton dari masing-masing genre film yang dapat menjadi acuan untuk mengetahui genre film apa yang diminati oleh penonton. Sehingga perusahaan produksi film bisa menyesuaikan perilisan film sesuai dengan minat penonton, agar mendapatkan keuntungan yang lebih besar.
Kata Kunci: industry film, autoregressive integrated moving average (arima), peramalan.
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 11-11-2023
Tanggal revisi : 13-11-2023
Tanggal terbit : 14-11-2023
DOI : https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.7358
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 1013 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Industri  perfilman  adalah  salah  satu  jenis  industri yang  sedang  naik  daun  dan  setiap  tahun  semakin meningkat  baik  dari  munculnya  industri  film  baru maupun dari industri film . Film adalah sarana yang dipergunakan  untuk  menyebarkan  suatu  hiburan yang  telah  menjadi  kebiasaan  terdahulu,  dan menyajikan  berbagai  macam  genre  yaitu  seperti horror,  adventure,  music,  drama,  comedy,  dan kategori lainnya kepada masyarakat umum (Yosafat & Kurnia, 2019).
Film adalah sebuah rekaman gambar bergerak yang menceritakan sebuah cerita atau kejadian yang dapat ditonton  pada  bioskop  atau  televisi.  Kualitas  atau kesuksesan  dari  film  dapat  dinilai  dengan menggunakan  sistem  angka  yang  disebut  rating. Rating biasanya diasosiasikan dengan rentang angka 0 sampai 5 atau 0 sampai 10 (Prasetyo et al., 2022). Pada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul  “Rating prediction  via  generative  convolutional  neural networks  based  regression”  yang  mana  pada penelitian  ini  menyebutkan  rating  adalah  kriteria penting  untuk  mengevaluasi  kualitas  dari  sebuah film  dan  merupakan  indikator  penting  apakah penonton meyukai film tersebut (Ning et al., 2020). Ada beberapa variabel  yang menjadi  penilaian dari penonton  dalam  memberikan  rating  pada  sebuah film yaitu informasi plot, genre dan pemeran. Untuk mengetahui  pengaruh  dari  variabel  tersebut khususnya genre film, peramalan (forecasting) dapat digunakan  untuk  menentukan  strategi  dalam pengambilan  keputusan.  Peramalan  membentuk dasar  perencanaan  dan  memungkinkan  suatu perusahaan  produksi  film  untuk  dapat  merespon lebih  cepat  dan  akurat  terhadap  adanya  perubahan pasar. Teknik  peramalan yang saat  ini berkembang adalah  dengan  menggunakan  time  series  analysis (analisis  deret  waktu),  Autoregressive  integrated moving  average  (ARIMA)  merupakan  salah  satu teknik analisis derat waktu yang banyak digunakan untuk  peramalan  data  periode  yang  akan  datang. Model ARIMA secara penuh mengabaikan independen  variabel  dalam  membuat  peramalan, ARIMA  menggunakan  nilai  masa  lalu  dan  masa sekarang dari variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat (Agribisnis et al., 2019).
Sebuah  perusahaan  produksi  film  bisa  melakukan penyesuaian dalam merilis filmnya, jika mengetahui lebih  dulu  kemungkinan  keberhasilan  terkait  film tersebut. Tujuannya untuk mendapatkan keuntungan maksimal  setelah  film  dirilis  (Winanda  &  Zega, 2019).
Berdasarkan  uraian  tersebut,  penelitian  akan berfokus kepada peramalan genre film yang banyak diminati  oleh  penonton  dengan  menggunakan metode autoregressive  integrated  moving  average (arima) ,  untuk  mengetahui  jumlah  popularitas  dari masing-masing genre film tersebut .
1.2. Tinjuan Pustaka
a. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  menemukan  pola  yang menarik  dengan  jumlah  data  yang  besar,  data tersebut dapat disimpan di database, data warehouse ataupun penyimpanan sejenis lainnya (Meilani et al., 2014).
Data  mining  juga  dikenal  sebagai  knowledge discovery in database (KDD), yang berfungsi untuk menjelaskan proses pencarian informasi pada proses data mining (Arianto, 2019).
Tahap-tahapan di dalam data mining adalah sebagai berikut:  (1)Data  cleaning,  (1)Data  integration, (3)Data  selection,  (4)Data  transformation,  (5)Data mining, (6)Pattern evaluation, (7)Knowledge representation.
b. Peramalan (Forecasting)
Peramalan  yaitu  kegiatan  yang  dilakukan  untuk memprediksi  kejadian  di  masa  mendatang  dengan menggunakan data historis dan memproyeksikannya ke masa yang akan datang dengan model pendekatan sistematis.  Dalam  melakukan  proses  peramalan (forecasting),  apapun  bentuk  dan  jenis  peramalan (forecasting)  yang  akan  dilakukan,  terdapat  lima langkah  proses  peramalan  (forecasting)  yang  bisa dilakukan,  yaitu  :  (1)Formulasi  masalah  dan pengumpulan data, (1)Manipulasi dan pembersihan data, (3)Pembentukan dan evaluasi model, (4)Implementasi model (peramalan aktual/sebenarnya), (5)Evaluasi peramalan (forecasting).  Hal  yang  perlu  diperhatikan  dalam melakukan peramalan (forecasting) yaitu pada error (galat).  Untuk  memperoleh  hasil  yang  mendekati data  asli,  maka  harus  berusaha  membuat  error  nya dengan  nilai  sekecil  mungkin  (Matematika  & Ruspriyanty, 2018).
Penelitian  yang  menjadi  acuan  penulisan  adalah penelitian yang dilakukan oleh Widhy Wahyani dan Achmad  Syaichu  (2015)  yang  berjudul  “Penerapan metode  peramalan  sebagai  alat  bantu  untuk menentukan perencanaan produksi di pt. Skk”. Pada penelitian tersebut membahas tentang perbandingan hasil  peramalan  dan  ukuran  akurasi  metode peramalan exponential smoothing dan regresi linier, yang menghasilkan nilai dari Metode Regresi Linier lebih kecil dibandingkan dengan metode Exponential Smoothing yang memiliki nilai ukuran akurasi  kesalahan  yang  lebih  kecil  baik  secara manual maupun dengan menggunakan software QM for Windows (Perencanaan et al., n.d.).
c. Film
Film merupakan media komunikasi yang mempunyai sifat audio visual untuk menyampaikan suatu  pesan  kepada  orang-orang  yang  sedang menyaksikan suatu film. Film juga dianggap sebagai media  komunikasi  massa,  karena  sifatnya  yang audio  visual,  film  mampu  bercerita  banyak  dalam waktu  yang  singkat.  Ketika  menonton  film, penonton  seakan-akan  dapat  menembus  ruang  dan waktu  yang  dapat  menceritakan  kehidupan  dan
bahkan dapat mempengaruhi khalayak ramai  (Asri, 2020).
Ada  berbagai  macam  situs  web  yang  menyediakan film-film,  salah  satunya  yaitu  situs  web  yang menyediakan informasi  mengenai  film dari seluruh dunia adalah Internet Movie Database (IMDb), situs ini selain menampilkan rating film juga memberikan informasi  orang-orang  yang  terlibat  di  dalamnya mulai  dari  aktor,  sutradara,  penulis  sampai  penata rias dan soundtrack (Mayangky et al., 2019).
d. Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)
ARIMA  sering  juga  disebut  metode  runtun  waktu Box-Jenkins.  ARIMA  sangat  baik  ketepatannya untuk  peramalan  jangka  pendek,  sedangkan  untuk peramalan  jangka  panjang  ketepatan  peramalannya kurang  baik,  biasanya  akan  cenderung  flat (mendatar/konstan)  untuk  periode  yang  cukup panjang.  Model  Autoregresif  Integrated  Moving Average (ARIMA) adalah model yang secara penuh mengabaikan  independen  variabel  dalam  membuat peramalan.  ARIMA  menggunakan  nilai  masa  lalu dan  sekarang  dari  variabel  dependen  untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. ARIMA cocok jika observasi dari deret waktu (time series)  secara  statistik  berhubungan  satu  sama  lain (dependent) (As’ad et al., 2017).
Kelompok  model  yang  termasuk  dalam  metode Autoregressive Integrated Moving Average
(ARIMA) yaitu (Salwa et al., 2018):
a) Autoregressive (AR)
Model Autoregressive (AR) diperkenalkan pertama kali  oleh  Yule  pada  tahun  1916  dan  kemudian dikembangkan  oleh  Walker  pada  tahun  1931. Asumsi  yang  dimiliki  oleh  model  ini  adalah  data periode sekarang dipengaruhi oleh data pada periode sebelumnya. Disebut model Autoregressive dikarenakan  pada  model  ini  diregresikan  terhadap nilai-nilai  sebelumnya  dari  variabel  itu  sendiri. Model  Autoregressive  dengan  ordo  p  disingkat menjadi AR(p) atau ARIMA (p,0,0) sebagai berikut:
𝑍 𝑡 =  𝜇′ + ∅ 1 𝑋 𝑡−1 + ∅ 1 𝑋 𝑡−1 + ⋯ + ∅ 𝑝 𝑋 𝑡−𝑝 −   𝑎 𝑡 (1)
Dimana 𝑍 𝑡 adalah  deret  waktu  stasioner, 𝜇′ adalah konstanta, 𝑍 𝑡−𝑝 adalah  variabel  bebas, ∅ 𝑝 adalah koefisien  parameter  autoregressive  ke-p  ,  dan 𝑎 𝑡 adalah sisaan pada saat ke-t.
b) Moving Average (MA)
Model  Moving  Average  (MA)  pertama  kali diperkenalkan oleh Slutzky pada tahun 1973, dengan orde  q  ditulis  MA  (q)  atau  ARIMA  (0,0,q)  dan dikembangkan  oleh  Wadsworth  pada  tahun  1989. Model MA (q) dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑍 𝑡 =  𝜇′ + 𝑎 𝑡 − ∅ 1 𝑎 𝑡−1 − ⋯ − ∅ 𝑞 𝑎 𝑡−𝑞 (2)
Dimana 𝑍 𝑡 adalah  deret  waktu  stasioner, 𝜇′ adalah konstanta, 𝑎 𝑡−1 adalah  variabel  bebas, ∅ 𝑞 adalah
koefisien  parameter  moving  average  ke-q,  dan 𝑎 𝑡 adalah sisaan pada saat ke-t.
c) Autoregressive Moving Average (ARMA) Model  Autoregressive  Moving  Average  (ARMA) merupakan  model  gabungan  dari  Autoregresive (AR)  dan  Moving  Average  (MA).  Dan  model  ini memiliki  asumsi  bahwa  data  periode  sekarang dipengaruhi oleh data periode sebelumnya dan nilai sisaan  dari  periode  sebelumnya.  Model  ARMA dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑍 𝑡 = 𝜇′ + ∅ 1 𝑍 𝑡−1 + ⋯ + ∅ 𝑝 𝑍 𝑡−𝑝 + 𝑎 𝑡 − ∅ 1 − 𝑎 𝑡−1 − ⋯ − ∅ 𝑞 𝑎 𝑡−𝑞 (3)
Dimana 𝑍 𝑡 adalah  deret  waktu  stasioner, 𝜇′ adalah konstanta, 𝑍 𝑡−𝑝 adalah variabel bebas, dan ∅ 𝑝 adalah koefisien parameter autoregressive ke-p.
d) Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)
Model  ARIMA  merupakan  model  yang  dituliskan dengan  notasi  (p,d,q),  dimana  (d)  menyatakan Autoregressive  (AR),  lalu  (d)  menyatakan  proses differencing  dan  (q)  menyatakan  Moving  Average (MA). Berikut merupakan bentuk umum dari model ARIMA:
∅ 𝑝 (𝐵)(1 − 𝐵) 𝑑 𝑍 𝑡 = ∅ 0 + ∅ 𝑞 (𝐵)𝑎 𝑡 (4)
Dimana 𝑍 𝑡 adalah  data  observasi  pada  waktu  ke-t, ∅ 𝑝 adalah koefisien parameter model Autoregressive ke-p, ∅ 0 adalah nilai konstanta, ∅ 𝑞 adalah koefisien parameter  model  Moving  Average  ke-q, 𝑎 𝑡 adalah nilai residual (error) pada waktu ke-t, dan 𝑑 adalah banyaknya  differencing  yang  dilakukan  untuk menstasionerkan data terhadap mean.
e. Time Series
Metode deret waktu berkala (time series) merupakan metode  yang  cocok  digunakan  untuk  meramalkan suatu permintaan pasar terhadap barang karena dapat menghitung  dalam  jenis  data  nominal.  Metode  ini termasuk kedalam metode peramalan jenis kuantitatif.  Analisis  deret  waktu  pada  dasarnya digunakan  untuk  melakukan  analisis  data  yang mempertimbangkan pengaruh waktu. Data dikumpulkan  secara  periodik  berdasarkan  urutan waktu, bisa dalam jam, hari, minggu, bulan, kuartal dan  tahun.  Analisis  deret  waktu  dapat  dilakukan untuk  membantu  dalam  menyusun  perencanaan  ke depan (Maulana, 2018).
Dalam  melakukan  perhitungan  terhadap  metode kuantitatif  dibutuhkan  langkah-langkah  peramalan, yaitu  (Doktor  et  al.,  n.d.)  :  (1)Definisikan  tujuan peramalan,  (1)Pembuatan  diagram  pencar  (scatter diagram),  (3)Pemilihan  minimal  dua  metode peramalan  yang  dianggap  sesuai,  (4)Perhitungan terhadap  parameter-parameter  fungsi  peramalan, (5)Perhitungan kesalahan setiap metode peramalan,
(6)Pemilihan  metode  yang  terbaik  dengan  cara melihat hasil perhitungan metode dengan kesalahan terkecil, dan (7)Melakukan verifikasi peramalan.
f. Identifikasi Model
Identifikasi  model  digunakan  untuk  mengetahui model apa yang terbentuk, selain itu juga berfungsi untuk  menentukan  model  ARIMA  (p,d,q)  dan menentukan  data  yang  digunakan  stasioner  atau tidak.
a) Kestasioneran Data
Kestasioneran  data  time  series  merupakan  suatu syarat yang harus diperhatikan dalam pembentukan model  ARIMA.  Stasioner  data  time  series  adalah suatu  keadaan  dimana  proses  pembangkitan  yang mendasari suatu deret berkala didasarkan pada nilai rata-rata  (mean)  dan  nilai  varians  yang  saling konstan.  Secara  umum,  uji  untuk  mengetahui kestasioneran  data  time  series  dapat  dikategorikan menjadi tiga, yakni melalui grafik, korelogram, dan uji unit root.
b) Differencing Data
Data  runtun  waktu  yang  tidak  stasioner  dapat distasionerkan  dengan  melakukan  differencing derajat d, sedangkan untuk mendapatkan kestationeran  dibuat  deret  baru  yang  terdiri  dari differencing  antara  periode  yang  beruntun  dengan menggunakan persamaan (5).
∇𝑍 𝑡 = 𝑍 𝑡 − 𝑍 𝑡−1 (5)
Deret baru akan mempunyai n-1 buah nilai. Apabila differencing  pertama  tidak  menunjukan  stasioner tercapai  maka  dapat  dilakukan  differencing  kedua dengan menggunakan persamaan (6).
∇ 1 𝑍 𝑡 = ∇𝑍 𝑡 − ∇𝑍 𝑡−1 = 𝑍 𝑡 − 1𝑍 𝑡−1 + 𝑍 𝑡−1 (6)
dinyatakan  sebagai  deret differencing orde  kedua. Deret ini akan mempunyai n-1 buah nilai.
c) ACF dan PACF Autocorrelation  Function  (ACF)  merupakan  suatu hubungan  linier  antara  pengamatan 𝑍 𝑡 dengan pengamatan 𝑍 𝑡+𝑘 pada  data  yang  dipisahkan  oleh waktu ke- k. Berikut merupakan fungsi autokorelasi untuk sampel data yang diambil.
𝜌 𝑘 = ∑ (𝑍 𝑡 −𝑍)(𝑍 𝑡+𝑘 −𝑍) 𝑛−𝑘 𝑡=1 ∑ (𝑍 𝑡 −𝑍) 1 𝑛 𝑡=1 (7)
Dimana 𝑍 𝑡 adalah nilai  actual  pada waktu  ke-t  dan 𝜌 𝑘 adalah nilai estimasi fungsi autokorelasi lag ke- k.
Partial Autocorrelation Function (PACF) digunakan untuk  mengukur  tingkat  keeratan  hubungan  antara pasangan data 𝑍 𝑡 dan 𝑍 𝑡+𝑘 setelah pengaruh variabel 𝑍 𝑡+1 , 𝑍 𝑡+1 ⋯ 𝑍 𝑡+𝑘−1 dihilangkan. Perhitungan nilai PACF sampel lag ke-k dimulai dengan menghitung ∅ 1,1 = 𝜌 𝑘 ,  sedangkan  untuk  menghitung ∅ 𝑘,𝑘 dilakukan dengan menggunakan persamaan 8.
∅ 𝑘+1,𝑘+1 = 𝜌 𝑘+1 −∑ ∅ 𝑘𝑗 𝜌 𝑘+1−𝑗 𝑘 𝑗=1 1−∑ ∅ 𝑘𝑗 𝜌 𝑗 𝑘 𝑗=1 (8)
g. Supervised Learning Supervised  learning  adalah  sebuah  pemodelan algoritma  yang  dapat  memetakan  input  ke  output yang  diinginkan.  Proses  supervised  learning memerlukan  data  training  yang  digunakan  dalam melakukan  prediksi  ataupun  mengklasifikasikan data (Somvanshi, 2016).
Dalam  algoritma  supervised  learning,  terdapat  dua variabel, yaitu variabel input atau yang biasa disebut variabel  X  dan  variabel  output  yang  biasa  disebut variabel  Y.  Tujuan  algoritma  supervised  learning adalah  untuk  mempelajari  fungsi  pemetaan  dari variabel  X  ke  variabel  Y.  Rumus  umum  pemetaan variabel X dan Y adalah Y = f(X). Tujuan akhir dari algoritma supervised learning adalah untuk memperkirakan  fungsi  pemetaan  (f)  agar  dapat memprediksi variabel Y ketika memiliki data input (variabel X) yang baru.

## 1.3. Metodologi Penelitian
Berikut  adalah  alur  metode  penelitian  yang dilakukan  untuk  melakukan  peramalan  genre  film terpopuler  berdasarkan  dataset  mymovie  dengan menggunakan  metode  Autoregressive  Integrated Moving  Average  (ARIMA)  (Hartati,  2017),  dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
a. Pengumpulan Data
Tahapan pertama yang dilakukan yaitu pengumpulan data dan informasi mengenai database movie,  dimana  data  yang  didapatkan  berasal  dari dataset  publik  situs  Kaggle.  Data  tersebut  adalah data  movie  TMDB  yang  memiliki  9  atribut  yaitu tanggal  rilis,  judul  film,  sinopsis,  popularitas,  total voting,  rata-rata  voting,  Bahasa  film,  kategori  film dan poster url, dengan jumlah record 7298 data.
b. Data Preprocessing
Preprocessing  data  adalah  membuang  data  yang lebih  dari  satu,  menghapus  data  yang  tidak diperlukan  atau  tidak  konsisten,  dan  memperbaiki kesalahan pada data atau salah dalam penulisannya, karena tidak semua data atau  atribut data yang  ada didalam  data  digunakan  dalam  proses  data  mining. Proses ini dilakukan agar data yang akan digunakan sesuai  dengan  kebutuhan.  Pada  tahap  prepocessing ini  melakukan  beberapa  tahap  yaitu  Data  Cleaning dan  Data  Transformation.  Tahap    Data  cleaning penulis  akan  melakukan  pemilihan  data  yang  tidak lengkap, data noisy, data yang tidak konsisten, dan data  yang  duplikat.  Selanjutnya  melakukan  Data transformation  yaitu  mengubah  bentuk  data  yang sudah  ada  menjadi  data  yang  lebih  efektif  untuk metode penelitian.
a) Data Cleaning
Tahapan  berikutnya  yaitu  data  cleaning,  pada tahapan ini dilakukan proses menyeleksi data kosong dan  atribut  yang  tidak  akan  digunakan  pada penelitian (Sulastri & Gufroni, 2017). Dari data yang didapatkan, hanya digunakan 6 atribut yaitu tanggal rilis,  judul  film,  popularitas,  total  voting,  rata-rata voting dan kategori film, dengan jumlah record 7023 data.
b) Data Transformation
Tahapan berikutnya yaitu data transformation, pada tahapan ini dilakukan proses mengubah bentuk data yang sudah ada menjadi data yang lebih efektif untuk metode  penelitian  (Rerung,  2018).  Pada  penelitian ini,  atribut  yang  dilakukan  transformation  yaitu kategori  film,  dimana  jumlah  popularitas  dari masing-masing  kategori  film  diurutkan  menjadi dalam bentuk per-bulan dan per-tahun.
c. Identifikasi Model
Tahapan berikutnya yaitu indentifikasi model, pada tahapan  ini  dilakukan  proses  pemeriksaan  tren  dan pola  data.  Setelah  pemeriksaan  pola  data, selanjutnya  dilakukan  uji  stasioner  data,  jika  data belum  stasioner  maka  akan  dilakukan  proses differencing  yang  juga  menentukan  nilai  (d)  pada model, jika data tidak mengalami proses differencing maka nilai (d) adalah 0, tetapi jika data stasioner  setelah  differencing  ke-1  maka  nilai  (d) adalah  1,  dan  seterusnya.  Untuk  menentukan  nilai ordo  (p,q)  dapat  dilakukan  dengan  mengamati  plot Autocorrelation  Function  (ACF)  dan  Partial Autocorrelation  Function  (PACF)  (Nurfadila  & Ilham Aksan, 2020).
d. Estimasi Parameter Model
Tahapan berikutnya yaitu estimasi parameter model, pada  tahapan  ini  dilakukan  untuk  menentukan apakah  estimasi  model  ARIMA  (p,d,q)  sementara yang dipilih signifikan (John & Latupeirissa, 2021). Untuk mengetahui apakah model tersebut signifikan adalah dengan melihat nilai signifikansi kurang dari alpha (α), dengan nilai α adalah 0,05.
e. Evaluasi (Diagnostic) Model
Tahapan berikutnya yaitu uji diagnostic model, pada tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah model  yang  dipilih  sudah  cukup  baik  digunakan dalam peramalan. Adapaun evaluasi yang dilakukan yaitu (Simbolon, 2022):
a) Uji White Noise
Uji  white  noise  pada  residual  menggunakan  uji Ljung-Box  dengan  hipotesis  yang  diuji  adalah residual  sudah  white  noise.  Residual  sudah  white noise  jika  nilai  p-value  lebih  besar  dari  alpha  (α) dengan nilai (α) adalah 0,05.
b) Uji Normalitas Residual
Uji normalitas digunakan uji statistik Shapiro-Wilks. Hipotesis  yang  diuji  adalah  residual  atau  error berdistribusi normal. Residual dikatakan berdistribusi normal jika p-value lebih besar dari (α) dengan (α) adalah 0,05.
f. Perhitungan Peramalan
Tahapan  berikutnya  yaitu  perhitungan  peramalan, setelah tahapan uji diagnostic dilakukan dan model ARIMA  terbaik  didapatkan,  maka  akan  dilakukan perhitungan  peramalan  untuk  mengetahui  jumlah popularitas dari masing-masing kategori film.
g. Interpretasi Hasil Peramalan
Tahapan berikutnya yaitu interpretasi hasil peramalan, tahapan ini dilakukan untuk mengetahui hasil akhir dari peramalan genre film. Dimana pada tahap  ini  akan  menghasilkan  suatu  pengetahuan (knowledge), hasil dari interpretasi ini akan menjadi kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan.
2. PEMBAHASAN
2.1. Uji Stationer Data
Pada tahapan ini dilakukan proses uji stasioner data, dimana data yang sudah ditransformasikan dimasukan ke dalam tools Eviews. Pada percobaan analisis  peramalan  ini  data  yang  digunakan  yaitu kategori  Action.  Setelah  data  dimasukan,  maka untuk mengetahui data tersebut stasioner atau tidak adalah  dengan  melihat  grafik  dari  data  tersebut, terlihat  bahwa  adanya  indikasi  data  tidak  stasioner pada  rata-rata.  Hal  itu  terlihat  pada  grafiknya  yang meningkat drastis pada tahun 2021. Untuk mengatasi masalah data tidak stasioner, maka dilakukan proses differencing.

## 2.2. Differencing Data
Pada tahapan ini dilakukan untuk menentukan model sementara  (p,d,q),  dimana  dilakukan  proses differencing untuk mengetahui nilai (d). Proses yang dilakukan  untuk  mengetahui  nilai  (d)  yaitu  dengan melakukan uji ADF (Augmented Dickey-Fuller).

## Gambar 3. Uji Augmented Dickey-Fuller
Berdasarkan output uji ADF 2 nd difference p-value = 0.0000  <  alpha  =  0.05  yang  artinya  data  tidak mempunyai  unit  root  (data  stasioner).  Karena  data sudah stasioner pada difference 2 nd , maka nilai d = 2. Selanjutnya menentukan nilai p dan q dengan cara melihat  plot  ACF  ( Autocorrelation  Function )  dan PACF  ( Partial  Autocorrelation  Function ).  Untuk melihat  plot  ACF  dan  PACF  yaitu  dengan menggunakan  correlogram.  Karena  data  stasioner pada  differencing  2  kali,  maka  akan  menggunakan correlogram 2 nd difference.

## Gambar 4. Uji Correlogram
Berdasarkan  output  dari  Gambar  3.6  yaitu correlogram 2nd difference, pada plot ACF terlihat bahwa pada lag 1 dan 2 signifikan dan cutoff  pada lag  3  dan  seterusnya.  Sedangkan  pada  plot  PACF juga terlihat bahwa pada lag 1 dan 2 signifikan dan cutoff pada lag 3 dan seterusnya. Maka dapat diduga sementara  bahwa  nilai  p  =  2  dan  nilai  q  =  2. Berdasarkan  hasil  dari  estimasi  model,  terdapat  8
kombinasi  model  yang  dapat  digunakan  yaitu (0,2,1),  (0,2,2),  (1,2,0),  (1,2,1),  (1,2,2),  (2,2,0), (2,2,1) dan (2,2,2).

## 2.3. Estimasi Parameter Model
Karena sudah terdapat 8 kandidat model yang akan digunakan,  maka  selanjutnya  yaitu  melakukan estimasi  parameter  model.  Berdasarkan  hasil estimasi  masing-masing  parameter  model  ARIMA, maka  dapat  ditentukan  model  terbaik.  Pemilihan model  terbaik  didasarkan  pada goodness  of  fit dari masing-masing  model  yaitu  nilai  R-squared  yang lebih  besar  serta  nilai  AIC  ( Akaike  Info  Criterion ) dan SC ( Schwarz Criterion ) yang terkecil (Teapon, 2015).  Adapun  rangkuman  nilai  masing-masing model ARIMA dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Estimasi Parameter Model
Berdasarkan  hasil  nilai  parameter  model  ARIMA pada gambar 5, menunjukkan bahwa model ARIMA (0,2,2) adalah model yang terbaik, karena memiliki nilai  R-squared yang besar serta nilai  AIC  (Akaike Info  Criterion)  dan  SC  (Schwarz  Criterion)  yang terkecil  dibandingkan  dengan  model  ARIMA  yang lainnya.

## 2.4. Evaluasi (Diagnostic) Model
Setelah  model  terbaik  didapatkan  yaitu  model ARIMA (0,2,2), selanjutnya pemeriksaan diagnostic model yang akan dibagi menjadi dua bagian yaitu uji signifikansi  parameter  dan  uji  asumsi  residual.  Uji signifikansi parameter model ARIMA (0,2,2) sudah dilakukan  pada  gambar  5  yang  hasilnya  parameter model  ARIMA  (0,2,2)  sudah  signifikan.  Untuk melakukan  uji  asumsi  residual  dilakukan  dengan menggunakan  Correlogram  Of  Residuals  dan Histogram Normality. Adapun hasil dari correlogram  of residuals dapat  dilihat pada  gambar 6.

## Gambar 6. Correlogram of Residuals
Berdasarkan  hasil  dari  correlogram  of  residuals terlihat  bahwa  dari  lag  1  sampai  30  tidak  ada  lag yang  signifikan.  Hal  tersebut  menandakan  bahwa residual  sudah  white  noise  dan  model  ARIMA (0,2,2) dapat dikatakan cocok.

## Gambar 7. Histogram Normality
Berdasarkan  hasil  dari  histogram  normality  terlihat bahwa residual  tidak normal yang ditunjukkan dari nilai p-value < dari 0.05.

## 2.5. Perhitungan Peramalan
Setelah  menemukan  model  yang  sesuai  yaitu ARIMA (0,2,2), selanjutnya melakukan perhitungan peramalan  dengan  menggunakan  persamaan  4. Adapun hasil peramalan dari kategori Action dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Perhitungan Kategori Action
Periode Waktu Peramalan 1 2022-04 1.144.075 2 2022-05 2.179.638 3 2022-06 2.767.638
4 2022-07 1.108.309 5 2022-08 838.703
Untuk  kategori  film  yang  lainnya  juga  melakukan tahapan  yang  sama,  yaitu  melakukan  uji  stasioner data,  differencing  data,  estimasi  parameter  model, evaluasi  (diagnostic)  model  dan  perhitungan peramalan dengan menggunakan model yang sesuai.

## 3. KESIMPULAN
Dalam penelitian Peramalan Genre Film Terpopuler Berdasarkan  Dataset  Mymovie  menggunakan Metode Autoregressive Integrated  Moving Average yang  telah  dilakukan,  dapat  mengetahui  jumlah popularitas  (penonton)  dari  kategori  film.  Terdapat 19  kategori  film  yang  akan  dilakukan  peramalan jumlah  popularitas  yaitu  Action,  Adventure,
Animation, Comedy, Crime, Documentary, Drama, Family,  Fantasy,  History,  Horror,  Music,  Mystery, Romance, Science Fiction, Thriller, TV Movie, War dan  Western.  Tahapan  yang  dilakukan  pada  proses peramalan  yaitu  melakukan  uji  stasioner  data terhadap  kategori  film,  jika  data  tersebut  tidak stasioner maka lakukan proses differencing agar data menjadi stasioner. Proses differencing juga digunakan untuk mendapatkan nilai (d) pada model ARIMA  (p,d,q),  sedangkan  nilai  (p  dan  q) didapatkan  dari  mengamati  plot  Autocorrelation Function  (ACF)  dan  Partial  Autocorrelation Function  (PACF).  Setelah  model  (p,d,q)  sementara didapatkan,  Lalu  model  ARIMA  yang  didapatkan akan  dilakukan  uji  asumsi  residuals  dengan menggunakan Correlogram  Of  Residuals dan Histogram Normality . Jika pada uji Correlogram Of Residuals data  sudah  white  noise  dan  pada  uji Histogram  Normality ,  Maka  model  tersebut  cocok digunakan  untuk  perhitungan  peramalan.  Periode peramalan yang dilakukan pada penelitian ini hanya 5  periode  yang  akan  datang,  hal  ini  dikarenakan metode  ARIMA  lebih  cocok  digunakan  untuk peramalan  jangka  pendek  dibandingkan  peramalan jangka panjang yang hasilnya relatif datar/konstan.

## PUSTAKA
Agribisnis,  J.,  Utara,  S.,  Statistisi,  F.,  Pusat,  B., Utara,  P.  S.,  Kajian,  A.,  Utara,  S., Autoregressive,  M.,  Moving,  I.,  Utara,  P.  S., Utara,  S.,  &  Utara,  S.  (2019). Penerapan Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  Pada  Peramalan  Produksi  Kedelai di Sumatera Utara . 9 (2).
Arianto,  J.  (2019).  Penerapan  Data  Mining  Untuk Pengelompokan  Penduduk  Kurang  Mampu Desa Sambirejo Timur Dengan Algoritma K- Medoids  (Studi  Kasus  Kantor  Kepala  Desa Sambirejo  Timur). KOMIK  (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , 3 (1), 569–573. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1660
As’ad,  M.,  Wibowo,  S.  S.,  &  Sophia,  E.  (2017).
Peramalan  Jumlah  Mahasiswa  Baru  Dengan Model  Autoregressive  Integrated  Moving Average (Arima). J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 2 (3), 20–33.
https://doi.org/10.37438/jimp.v2i3.77
Asri,  R.  (2020).  Membaca  Film  Sebagai  Sebuah Teks:  Analisis  Isi  Film  “Nanti  Kita  Cerita Tentang Hari Ini (NKCTHI).” Jurnal Al Azhar Indonesia  Seri  Ilmu  Sosial , 1 (2),  74. https://doi.org/10.36722/jaiss.v1i2.462
Doktor, P., Pertanian, I., Pertanian, F., Padjadjaran, U., & Jatinangor, K. U. (n.d.). ( the Importance of Time Series Data in Production Planning ) . 2011 , 582–589.
Hartati,  H.  (2017).  Penggunaan  Metode  Arima Dalam  Meramal  Pergerakan  Inflasi. Jurnal Matematika  Sains  Dan  Teknologi , 18 (1),  1– 10.
https://doi.org/10.33830/jmst.v18i1.163.2017
John, D. R., & Latupeirissa, S. J. (2021). Peramalan
Harga  Emas  Di  Indonesia  Tahun  2014-2019 Dengan Metode Arima Box-Jenkins. VARIANCE:  Journal  of  Statistics  and  Its Applications , 2 (2), 53–62. https://doi.org/10.30598/variancevol2iss2pag e53-62
Matematika,  J.  I.,  &  Ruspriyanty,  D.  I.  (2018). MATH unesa . 6 (2), 75–80.
Maulana,  H.  A.  (2018).  Pemodelan  Deret  Waktu Dan Peramalan Curah Hujan Pada Dua Belas Stasiun  Di  Bogor. Jurnal  Matematika
Statistika Dan Komputasi , 15 (1), 50. https://doi.org/10.20956/jmsk.v15i1.4424
Mayangky, N. A., Kholifah, D. N., Balla, I., & Thira,
I.  J.  (2019).  Pengaruh  Rating  Film  Terhadap Jumlah  Audience  Yang  Menonton  Film.
Indonesian  Journal  on  Software  Engineering (IJSE) , 5 (2), 113–120.
https://doi.org/10.31294/ijse.v5i2.6963
Meilani,  B.  D.,  Susanti,  N.,  Informatika,  J.  T.,
Informasi,  F.  T.,  Teknologi,  I.,  &  Tama,  A. (2014). Akurasi Data Mining Untuk Menghasilkan  Pola  Kelulusan  Mahasiswa dengan  Metode  NAÏVE  BAYES. Jurnal
Sistem  Informasi  Universitas  Suryadarma , 3 (2),
182–189. https://doi.org/10.35968/jsi.v3i2.66
Ning, X., Yac, L., Wang, X., Benatallah, B., Dong, M., & Zhang, S. (2020). Rating prediction via generative  convolutional  neural  networks based regression. Pattern Recognition Letters , 132 ,
12–20.
https://doi.org/10.1016/j.patrec.2018.07.028
Nurfadila,  K.,  &  Ilham  Aksan.  (2020).  Aplikasi
Metode Arima Box-Jenkins Untuk Meramalkan Penggunaan Harian Data Seluler. Journal  of  Mathematics :  Theory  and Application ,
5–10.
https://doi.org/10.31605/jomta.v2i1.749
Perencanaan,  M.,  Di,  P.,  &  Skk,  P.  T.  (n.d.). Kata kunci :  perencanaan  produksi,  peramalan, .
133–141.
Prasetyo, V. R., Mercifia, M., Averina, A., Sunyoto,
L., & Budiarjo. (2022). Film Rating Prediction on  Imdb  Website  Using  Neural  Network.
Jurnal Ilmiah NERO , 7 (1), 60293.
Rerung,  R.  R.  (2018).  Penerapan  Data  Mining dengan  Memanfaatkan  Metode  Association Rule untuk Promosi Produk. Jurnal Teknologi Rekayasa , 3 (1), 89. https://doi.org/10.31544/jtera.v3.i1.2018.89- 98 Salwa, N., Tatsara, N., Amalia, R.,  & Zohra, A. F. (2018). Peramalan Harga Bitcoin Menggunakan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Journal  of  Data  Analysis , 1 (1),  21–31. https://doi.org/10.24815/jda.v1i1.11874
Simbolon,  L.  D.  (2022).  Penerapan  Model  Arima Dalam  Memprediksi  Harga  Emas. MES: Journal  of  Mathematics  Education  and Science , 7 (2), 30–41. https://doi.org/10.30743/mes.v7i2.5139
Somvanshi, M. (2016). Iccubea.2016.7860040 .
Sulastri, H., & Gufroni, A. I. (2017). Penerapan Data Mining  Dalam  Pengelompokan  Penderita Thalassaemia. Jurnal Nasional Teknologi Dan
Sistem Informasi , 3 (2), 299–305. https://doi.org/10.25077/teknosi.v3i2.2017.29 9-305
Teapon, R. R. H. (2015). Pembentukan Model Arima Untuk  Peramalan  Inflasi  Kelompok  Bahan Makanan  Di  Kota  Ternate. Ekonomi , 04 (01), 13–30.
Winanda,  O.  I.,  &  Zega,  S.  A.  (2019). Prediksi Rating  Film  Animasi  Berdasarkan  Elemen Mise En Scene Menggunakan Neural Network . https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAM N/article/download/1427/862
Yosafat,  A.  R.,  &  Kurnia,  Y.  (2019).  Aplikasi Prediksi  Rating  Film  dengan  Perbandingan Metode  Naïve  Bayes  dan  KNN  Berbasis Website Menggunakan Framework Codeigniter. Jurnal ALGOR , 1 (1), 16–26.