## Prediksi Harga Bahan Pokok Dengan Menggunakan Metode Forcasting ARIMA Melalui Open Data Kabupaten Sumedang

## Price Prediction Of Basic Material Using ARIMA Forecasting Method Through Open Data Sumedang District
1 Kusnawi*, 2 M.Andika Fadhil Eka Putra, 3 Joang Ipmawati
1,2 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
3 Teknik Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nahdlatul Ulama, Yogyakarta
1,2 Jalan Padjajaran, Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta Indonesia 55283
3 Jalan Lowanu No.47, Sorosutan, Umbulharjo, Kota Yogyakarta Indonesia 55162 *e-mail: khusnawi@amikom.ac.id
( received : 19 Agustus 2022, revised : 24 Januari 2023, accepted : 27 April 2023)

## Abstrak
Pada  masa  revolusi  industri  4.0  yang  ditandai  dengan  ketersediaan  data  yang  melimpah,  terdapat banyak  peluang  untuk  melakukan  berbagai  proses  yang  terkait  dengan  data.  Salah  satu  diantaranya adalah proses peramalan data yang telah banyak dimanfaatkan. Dengan menganalisis data, kita dapat membuat  prediksi  dan  mengambil  keputusan  secara  otomatis.  Sebagai  contoh,  permasalahan  yang harus  dipecahkan  oleh  pengambil  keputusan  khususnya  di  Kabupaten  Sumedang  adalah  mengenai perubahan  harga  bahan  pokok  yang  menjadi  kebutuhan  dasar  konsumsi  masyarakat.  Harga  bahan pokok  di  pasar  cenderung  berubah-ubah  dalam  jangka  pendek  atau  panjang.  Dengan  menganalisis data  yang  tersedia,  kita  dapat  memprediksi  arah  perubahan  harga  bahan  pokok  di  pasar.  Dalam penelitian  ini,  digunakan  model  ARIMA  yang  merupakan  salah  satu  model  time  series  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  kemungkinan  kenaikan  atau  penurunan  harga  bahan  pokok  di  pasar Kabupaten Sumedang. Model ARIMA menggunakan data harga bahan pokok pada hari sebelumnya sebagai  pembanding  untuk  memprediksi  harga  bahan  pokok  di  masa  yang  akan  datang.  Setelah dianalisis,  hasil  dari  model  tersebut  akan  menjadi  beberapa  bentuk  model  ARIMA.  Model  ARIMA yang  efisien  akan  digunakan  untuk  memodelkan  harga  bahan  pangan  pokok.  Penelitian  ini menghasilkan  tiga  model  ARIMA  terbaik,  yaitu  model  ARIMA(1-1-1)  untuk  daging  ayam  broiler, model  ARIMA(0-1-1)  untuk  bawang  merah,  dan  model  ARIMA(0-1-1)  untuk  bawang  putih.  Hasil pengujian  akurasi  persentase  error  terhadap  model  terbaik  menggunakan  MAPE  menunjukkan  nilai rata-rata yang dibawah 10%.
Kata kunci: Bahan Makanan pokok, Peramalan, Time Series, ARIMA, MAPE

## Abstract
In the era  of  Industry 4.0, characterized  by the  abundance of  data, there  are  many  opportunities to carry out various data-related processes. One of these is the data forecasting process which has been widely  used.  By  analyzing  data,  we  can  make  predictions  and  make  decisions  automatically.  For example, one of the problems that decision-makers, especially in Kabupaten Sumedang, must solve is the changes in the prices of basic commodities that are essential for society's consumption. The prices of  these  commodities  in  the  market  tend  to  fluctuate  in  the  short  or  long  term.  By  analyzing  the available  data,  we  can  predict  the  direction  of  changes  in  the  prices  of  basic  commodities  in  the market.  In this  study, the ARIMA  model  is  used,  which  is one  of  the  time  series  models  that  can  be used  to  predict  the  possibility  of  an  increase  or  decrease  in  the  prices  of  basic  commodities  in  the market  in  Kabupaten  Sumedang.  The  ARIMA  model  uses  the  previous  day's  price  data  as  a benchmark to predict the prices of basic commodities in the future. After being analyzed, the results of the model will be in several ARIMA model forms. An efficient ARIMA model will be used to model the prices  of  basic  food  commodities.  This  research  produced  the  three  best  ARIMA  models,  namely ARIMA(1-1-1) for broiler chicken meat, ARIMA(0-1-1) for shallots, and ARIMA(0-1-1) for garlic. The
accuracy test results percentage error for the best model using MAPE show an average value below 10%.
Keywords: Food staples, Forecasting, Time Series, ARIMA, MAPE

## 1. Pendahuluan
Forecasting  atau  peramalan  adalah  sebuah  teknik  dalam  analisis  big  data  yang  umumnya digunakan untuk meramalkan sesuatu di masa depan [1]. Peramalan juga dapat diartikan sebagai alat bantu  dalam  melakukan  perencanaan  yang  lebih  efektif  dan  efisien  di  masa  depan.  Kegiatan peramalan biasanya dilakukan oleh tim pemasaran, sehingga hasilnya sering disebut sebagai ramalan permintaan.  Data  yang  dihasilkan  dari  peramalan  biasanya  digunakan  untuk  memperkirakan  jumlah permintaan atau harga dari produk atau barang tertentu. Harga bahan pokok seperti beras, telur, cabai, ikan,  dan  lain-lain,  yang  dikonsumsi  oleh  masyarakat  sehari-hari,  seringkali  berubah-ubah  dalam kurun waktu mingguan atau bahkan harian.
Harga  bahan  pokok  di  Indonesia  seringkali  mengalami  fluktuasi  dalam  jangka  waktu  tertentu, dan kenaikan harga yang tiba-tiba dapat memberikan dampak besar pada perekonomian masyarakat, terutama  jika  terjadi  secara  mendadak.  Kenaikan  dan  penurunan  harga  bahan  pokok  juga  berbeda- beda di setiap daerah dan pasar, termasuk di Kabupaten Sumedang. Di sana, perubahan harga bahan pokok  dapat  berbeda  di  tiap  pasar  dan  waktu,  tergantung  pada  beberapa  faktor.  Oleh  karena  itu, penting  untuk  memprediksi  kenaikan  dan  penurunan  harga  bahan  pokok  di  Kabupaten  Sumedang, agar masyarakat, khususnya yang berpenghasilan rendah, dapat bersiap menghadapi perubahan harga dan  pemerintah  dapat  mengambil  tindakan  jika  terjadi  kenaikan  atau  penurunan  harga  yang  tidak normal.
Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  ada,  diperlukan  suatu  metode  untuk  melakukan  prediksi harga  bahan  pokok  di  masa  depan,  dan  metode  yang  tepat  adalah  menggunakan  metode  ARIMA. Metode  ARIMA  sangat  sesuai  karena  dapat  menghasilkan  prediksi  jangka  pendek  dalam  rentang waktu  1  hingga  3  minggu.  Dengan  menggunakan  metode  forecasting  ARIMA,  diharapkan  dapat memprediksi  harga  bahan  pokok  dan  memudahkan  pengambilan  keputusan  bagi  masyarakat khususnya di Kabupaten Sumedang.

## 2. Tinjauan Literatur
Nany Salwa, Ninda Tatsara, Ridha Amalia, Aja Fatimah Zohra dalam dalam penelitian berhasil memprediksi  harga  dari  bitcoin  kurun  waktu  60  hari,  penelitian  tersebut  menggunakan  forecasting model  ARIMA  dalam  pengujiannya  yang  menghasilkan  data  forecast  dengan  data  aktualnya  tidak berbeda  jauh[1].  Mochammad  Ainur  Rofiq,  Walidini  Syaihul  Huda  dalam  penelitiannya  pada  tahun 2019  mencoba  untuk  membuat  peramalan  terhadap  persediaan  bahan  baku  kertas  di  yudharta advertising, dengan menggunakan metode ARIMA berhasil menghasilkan dan menampilkan prediksi dengan model ARIMA (0-1-1) dan (0-1-2) dengan nilai mape di antara 20-50%[2].
Dona  Ayu  Rezaldi,  Sugiman  dalam  jurnalnya  membuat  peramalan  pada  data  saham  PT. Telekomunikasi  Indonesia  dengan  menggunakan  metode  forecasting  ARIMA  yang  dimana  berhasil memprediksi data close saham bulan juni 2020 sampai dengan bulan mei 2021 dengan model arima (0,2,1)[3]. Fety Fejriani, M. Hendawansyah, Leni Muharni, Siti Fara Handayani, Syaharuddin dalam jurnalnya pada tahun 2020 menghasilkan hasil prediksi dengan nilai MAD sebesar 2.1481,nilai MSE sebesar 4.6189, dan nilai MAPE sebesar 8.4889e-05[4].
Fazrina Saumi, Rizki Amalia di dalam jurnalnya yang berjudul Penerapan Model ARIMA Untuk Peramalan Jumlah Klaim Program Jaminan Hari Tua Pada BPJS Ketenagakerjaan Kota Langsa pada tahun  2020  mencoba  untuk  memprediksi  jumlah  klaim  BPJS  dengan  menggunakan  model  ARIMA, dan  Menghasilkan  prediksi  dengan  tingkat  kesalahan  MAPE  sebesar  6.87%  bisa  di  bilang  sangat Akurat dalam prediksinya [5]

## Forecasting
Forecasting  atau  biasa  kita  sebut  dengan  peramalan  adalah  suatu  teknik  dalam  analisa perhitungan yang dapat di lakukan dengan pendekatan kualitatif maupun kuantitatif yang di gunakan untuk  memperkirakan  kejadian  di  masa  depan  dengan  menggunakan  referensi  data-data  di  masa lalu[6].
Forecasting merupakan sesuatu yang penting bagi setiap perusahaan ataupun instansi pemerintah dalam  pengambilan  keputusan,  forecasting  sendiri  dapat  berguna  sebagai  dasar  dalam  perencanaan janga pendek ataupun jangka menengah bahkan jangka panjang dalam suatu perusahaan atau istansi. Didalam sebuah forecasting atau peramalan dibutuhkan kesalahan atau error sedikit mungkin supaya peramalan itu bisa di sebut peramalan yang baik, supaya dapat mendapatkan tingkat eror yang sedikit tersebut maka akan lebih baik jika peramalan tersebut dilakukan dalam satuan angka atau kuantitatif, adapun beberapa pengertian tentang forecasting mengenai beberapa ahli[6], [7].
Menurut  Nasution  dan  Prasetyawan,  peramalan  adalah  proses  untuk  memperkirakan  beberapa kebutuhan  di  masa  datang  yang  meliputi  kebutuhan  dalam  ukuran  kuantitas,  kualitas,  waktu  dan lokasi  yang  dibutuhkan  dalam  rangka  memenuhi  permintaan  barang  ataupun  jasa[8].  Menurut Sumayang,  peramalan  adalah  perhitungan  yang  objektif  dan  dengan  menggunakan  data-data  masa lalu, untuk menentukan sesuatu di masa yang akan datang[9]. Menurut Heizer dan Render peramalan (forecasting)  adalah  seni  dan  ilmu  untuk  memperkirakan  kejadian  di  masa  depan.  Hal  ini  dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk model matematis. Selain itu, bisa juga merupakan prediksi intuisi yang bersifat subjektif,  atau  dapat  juga  di  lakukan  dengan  menggunakan  kombinasi  model  matematis  yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer[10].

## Fungsi Forecasting
Fungsi  peramalan  atau  forecasting  terlihat  pada  saat  pengambilan  keputusan.  Keputusan  yang baik  adalah  keputusan  yang  di  dasarkan  atas  pertimbangan  apa  yang  akan  terjadi  pada  waktu keputusan itu dilaksanakan. Apabila kurang tepat ramalan yang kita susun, maka masalah peramalan juga merupakan masalah yang selalu kita hadapi [11].

## Jenis Peramalan
Berdasarkan horizon waktu, peramalan atau forecasting dapat di bagi menjadi tiga jenis yaitu[12]:
1. Peramalan  jangka  panjang,  yaitu  yang  mencakup  waktu  lebih  besar  dari  18  bulan.  Misalnya, peramalan yang diperlukan dalam kaitannya dengan penanaman modal, perencanaan fasilitas dan perencanaan untuk kegiatan litbang
2. Peramalan  jangka  menengah,  yaitu  mencakup  waktu  antara  3  sampai  18  bulan,  Misalnya, peramalan  untuk  perencanaan  penjualan,  perencanaan  produksi  dan  perencanaan  tenaga  kerja tidak tetap.
3. Peramalan  jangka  pendek,  yaitu  mencakup  jangka  waktu  kurang  dari  3  bulan.  Misalnya, peramalan  dalam  hubungannya  dengan  perencanaan  pembelian  material,  penjadwalan  kerja  dan penugasan karyawan.
Berdasarkan  fungsi  dan  perencanaan  operasi  di  masa  depan,  peramalan  atau  forecasting  dibagi menjadi tiga jenis, yaitu [8]:
1. Peramalan  ekonomi  ( economic  forecast ),  peramalan  ini  menjelaskan  siklus  bisnis  dengan memprediksi  tingkat  inflasi,  ketersediaan  uang,  dana  yang  dibutuhkan  untuk  membangun perumahan dan indicator perencanaan lainnya
2. Peramalan  teknologi  ( technological  forecast ),  peramalan  ini  memperhatikan  tingkat  kemajuan teknologi  yang  dapat  meluncurkan  produk  baru  yang  menarik,  yang  membutuhkan  pabrik  dan peralatan yang baru
3. Peramalan permintaan ( demand forecast ) adalah proyeksi permintaan untuk produk atau layanan perusahaan. Proyeksi permintaan untuk produk atau layanan suatu perusahaan. Peramalan ini juga disebut peramalan penjualan yang  mengendalikan produksi, kapasitas, serta system penjadwalan dan menjadi input bagi perencanaan keuangan, pemasaran dan sumber daya manusia.
Berdasarkan jenis data ramalan yang disusun, peramalan dibagi menjadi dua yaitu [13]:
1. Peramalan kualitatif, yaitu peramalan yang di dasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil ramalan  yang  dibuat  sangat  tergantung  pada  orang  yang  menyusunnya.  Hal  ini  penting  karena peramalan  tersebut  di  tentukan  berdasarkan  pemikiran  yang  bersifat  intuisi,  pendapat,  dan pengetahuan  serta  pengalaman  dari  penyusunnya.  Biasanya  peramalan  secara  kualitatif  ini didasarkan atas hasil penyelidikan, seperti pendapat salesman, pendapat sales  manajer, pendapat para ahli dan survey konsumen.
2. Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data penjualan pada masa lalu. Hasil peramalan  yang  dibuat  sangat  tergantung  pada  metode  yang  di  pergunakan  dalam  peramalan tersebut. Penggunaan metode yang berbeda akan diperoleh hasil yang berbeda pula
Berdasarkan sifat penyusunannya, peramalan dibagi menjadi dua jenis, yaitu[11]:
1. Peramalan subjektif, yaitu peramalan yang di dasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya.
2. Peramalan  objektif,  yaitu  peramalan  yang  di  dasarkan  atas  data  yang  relevan  pada  masa  lalu, dengan menggunakan teknik - teknik dan metode - metode dalam penganalisaan data tersebut.

## Analisis Deret Waktu
Analisis  deret  waktu  atau  time  series  analysis  adalah  sebuah  metode  dalam  peramalan  yang menggunakan  pendekatan  deret  waktu  (time  series)  sebagai  dasar  peramalannya,  yang  memerlukan data-data  aktual  untuk  mengetahui  pola  data  yang  di  perlukan  demi  menentukan  metode  peramalan yang sesuai[14].
Pendekatan  seperti  ini  mencoba  memahami  dan  menjelaskan  suatu  mekanisme  tertentu, meramalkan  sebuah  nilai  di  masa  depan  dengan  asumsi  bahwa  data  –  data  di  masa  lalu  dapat memproyeksikan  masa  depan,  dan  mengoptimalkan  sistem  kendali  [15].  Adapun  beberapa  istilah yang biasa di temui pada analisis deret waktu adalah: [16]
1. Stationeritas
Asumsi yang sangat penting dalam suatu deret waktu adalah stasioneritas deret pengamatan. Suatu  deret  pengamatan  dikatakan  stasioner  apabila  proses  tidak  berubah  seiring  dengan perubahan  waktu.  Maksudnya  adalah  rata-rata  deret  pengamatan  di  sepanjang  waktu  selalu konstan.
2. Fungsi Autokorelasi ( autocorelation function /ACF)
Autokorelasi  adalah  korelasi  antarderet  pengamatan  suatu  deret  waktu.  Sedangkan  fungsi autokorelasi (ACF) adalah plot dari korelasi - korelasi.
3. Partial Autocorrelation Function (PACF)
Seperti halnya fungsi autokorelasi, autokorelasi parsial adalah korelasi antarderet pengamatan dari suatu deret waktu pengamatan. Autokorelasi parsial mengukur keeratan antarpengamatan suatu deret waktu.

## 4. Cross Correlation
Digunakan  untuk  menganalisis  deret  waktu  multivariate  sehingga  ada  lebih  dari  dua  deret waktu  yang  akan  dianalisis.  Seperti  halnya  autokorelasi,  cross  correlation  mengukur  pula korelasi antar deret waktu, tetapi korelasi yang diukur adalah korelasi dari dua deret waktu.
5. Proses White Noise
Merupakan  proses  stasioner,  proses  ini  di  definisikan  sebagai  deret  variabel  acak  yang independen, identik, dan terdistribusi.
6. Analisis Tren
Analisis  ini  digunakan  untuk  menaksir  model  tren  suatu  data  deret  waktu.  Ada  beberapa model  analisis  tren,  antara  lain  model  linear,  kuadratik,  eksponensial,  pertumbuhan  atau penurunan,  dan  model  kurva  S.  Analisis  tren  digunakan  apabila  deret  waktu,  tidak  ada komponen musiman.
7. Rata-rata bergerak ( Moving Average )
Teknik  ini  dapat  memperhalus  data  dengan  membuat  rata–rata  secara  keseluruhan  secara berurutan dari sekelompok pengamatan pada jangka waktu tertentu

## Model ARIMA Box-Jenskins
Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  di  ciptakan  dan  di  pelajari  lebih  dalam oleh  George  Box dan  Gwilyn  Jenkins  pada tahun  (1976),  nama  mereka  sering  sekali  di  kaitkan  dan menjadi  symbol  dari  proses  ARIMA  yang  di  terapkan  untuk  analisis  deret  berkala,  peramalan  dan pengendalian.  Model  Autoregressive  atau  kita  sebut  (AR)  pertama  kali  di  kenalkan  oleh  Yule  pada tahun  1926  dan  kemudian  di  kembangkan  oleh  walker  pada  tahun  1931,  sedangkan  untuk  model moving average atau (MA) pertama kali di kenalkan dan di gunakan oleh Slutzky pada tahun 1937, tetapi  Wold  pada  tahun  1938  yang  menghasilkan  dasar  –  dasar  teoritis  dalam  proses  kombinasi
ARMA.  Word  membuat  ARMA  yang  di  kembangkan  pada  tiga  arah  yaitu  identifikasi  efisien  dan prosedur penaksiran (untuk proses ARMA, dan ARMA campuran), lalu perluasan dari hasil tersebut di  gunakan  untuk  mencakup  deret  berkala  musiman  dan  pengembangan  sederhana  yang  mencakup proses-proses non stasioner (ARIMA)[17].
Adapun skema pendekatan ARIMA Box-Jenkins ada pada Gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1. Skema Pendekatan ARIMA Box-Jenkins

## Bahan Pokok Pangan
Segala  sesuatu  yang  berasal  dari  sumber  daya  hayati  dan  air,  baik  yang  diolah  maupun  tidak diolah  yang  diperuntukkan  sebagai  makanan  atau  minuman  bagi  konsumsi  manusia,  termasuk didalam  pengertian  pangan  adalah  bahan  tambahan  pangan,  bahan  baku  pangan  dan  bahan  bahan lainnya  yang  digunakan  dalam  proses  penyiapan,  pengolahan  dan  atau  pembuatan  makanan  dan minuman (Food and Agricultural Organizattion (FAO))[18].

## 3. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif adalah sebuah metode penelitian yang menggunakan  data  berupa  angka  untuk  kemudian  diolah  dan  di  analisis  untuk  mendapatkan  suatu informasi ilmiah di balik angka-angka tersebut [19].
Adapun  variable  yang  di  gunakan  di  dalam  penelitian  ini  adalah  berupa  harga  bahan  pokok daging ayam broiler, bawang  merah dan, bawang putih. Penelitian dan pengumpulan data dilakukan di  kantor  diskominfosandistik  yang  beralamat  di  Jl.  Angkrek  No.103,  Situ,  Kec.  Sumedang  Utara, Kabupaten  Sumedang,  Jawa  Barat  45621.  Penelitian  yang  di  lakukan  menggunakan  data  berupa tanggal dan harga dari 7 pasar yang meliputi pasar Buah dua, pasar Congeang, pasar Darmaraja, pasar Inpres, pasar Parakamuncang, pasar Tanjungsari dan pasar Wado. Adapun contoh bentuk data yang di gunakan dalam penelitian ini seperti yang tertera pada Tabel 1 di bawah ini.
Table 1. Data Harga Bahan Pokok Nama Item Harga Satuan Tanggal Daging Ayam Broiler 36714 kg 01/09/2021 Daging Ayam Broiler 36714 kg 02/09/2021 Daging Ayam Broiler 36286 kg 03/09/2021 Daging Ayam Broiler 36286 kg 04/09/2021 Bawang Merah 24200 kg 01/09/2021 Bawang Merah 25714 kg 02/09/2021 Bawang Merah 26286 kg 03/09/2021 Bawang Merah 26571 kg 04/09/2021
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Bawang Putih 29000 kg 01/09/2021 Bawang Putih 25286 kg 02/09/2021 Bawang Putih 25571 kg 03/09/2021 Bawang Putih 25571 kg 04/09/2021

## Langkah Alur Penelitian
Adapun Langkah – Langkah penelitian yang di tempuh adalah seperti pada Gambar 2 di bawah ini.

## Gambar 2. Langkah Penelitian
1. Selection Data
Pada tahapan ini mengumpulkan data harga bahan pokok dari beberapa pasar yang ada di kota Sumedang  melalui  open  data  sumedang  dalam  kurun  waktu  2-3  bulan.  Untuk  pengambilan data  sendiri,  data  langsung  di  ambil  melalui  database  opendata.sumedangkab.go.id  bagian bapokting dengan data yang masih merupakan data mentah
2. Cleansing Data
Di  tahap  ini  data  yang  sudah  di  dapatkan  kemudian  di  olah  dan  dirapihkan  supaya  bisa berbentuk dataset yang memadai untuk di lakukan forecasting
3. Persiapan Data
Proses  persiapkan  data  meliputi  pemeriksaan  Kestationeran.  Data  di  katakan  stasioner  jika kesetimbangan  di  sekitar  nilai  rata-rata  konstan  dan  varian  di  sekitar  rata-rata  konstan  pada pola  data  selama  waktu  tertentu.  Kestasioneran  data  di  bagi  menjadi  dua  yaitu,  stasioner dalam  varian  dan  stasioner  dalam  mean.  Kemudian  penentuan  Parameter  p,  d,  q  yaitu  Plot ACF dan PACF yang telah stasioner dapat menentukan nipai p untuk AR yang di dapat dari plot  PACF,  dan  nilai  q  untuk  MA  didapat  dari  plot  ACF.  Sedangkan  nilai  d  merupakan banyaknya data melakukan differencing
4. Identifikasi Metode ARIMA
Melalui  plot  ACF  dan  PACF  kita  dapat  menentukan  model  ARIMA  yang  bisa  digunakan dalam peramalan dengan memperhatikan perilaku – perilaku fungsi ACF dan PACF
5. Tahap Pengujian Dalam Diagnosa Model
Tahap  ini  dilakukan  untuk  melihat  apakah  model  p,  d,  q  yang  didapat  sesuai  untuk menentukan persamaan model ARIMA
6. Pengujian
pengujian  data  yang  sudah  di  sesuaikan  kepada  metode  forecasting  ARIMA  untuk mendapatkan hasil dan memilih model terbaik dalam peramalan terhadap bahan pokok.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 4. Hasil dan Pembahasan

## Pengambilan Data
Pengambilan  data  di  lakukan  melalui  website  opendata.sumedangkab.go.id  yang  tertera  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Website Open data

## Data Scrubbing
Di  tahap  ini  di  lakukan  proses  merapihkan  data  yang  akan  di  gunakan  dengan  cara menghilangkan  data  yang  tidak  di  gunakan.  Pada  proses  ini  sesuai  dengan  karakteristik  model ARIMA maka hanya membutuhkan setidaknya dua atribut yaitu harga dan tanggal seperti pada Tabel 2 dan perubahan pada Tabel 3.
Tabel 2. Data Sebelum Data Scrubbing
Nama Item Harga Satuan Tanggal Bawang Merah 24200 kg 01/09/2021 Bawang Merah 25714 kg 02/09/2021 Bawang Merah 26286 kg 03/09/2021 Tabel 3. Data Setelah Data Scrubbing Harga Tanggal 24200 01/09/2021 25714 02/09/2021 26286 03/09/2021

## Pengecekan Kestationeran Data
Pengecekan ke stationeran data perlu di lakukan untuk mengetahui apakah data perlu di lakukan diferensiasi atau tidak dapat di lihat pada Tabel 4, 5 dan Tabel 6.
Tabel 4.  P-Value Daging Ayam Broiler ADF Statistic P Value -3.113948 0.025538
Pada  Tabel  4  merupakan  nilai  ADF  Statistic  dan  p-value  dari  data  daging  ayam  broiler  yang  di gunakan untuk mengecek stasionaritas data
Tabel 5. P-Value Bawang Merah ADF Statistic P Value -1.497632 0.534682
Tabel  5  merupakan  nilai  ADF  Statistic  dan p-value  dari  data  bawang  merah  yang  di  gunakan  untuk mengecek stasionaritas data
Tabel 6.  P-Value Bawang Putih
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
ADF Statistic P Value -0.422605 0.906256
Dari  Tabel  6  adalah  nilai  ADF  Statistic  dan  p-value  data  bawang  putih  yang  di  gunakan  untuk mengecek stasionaritas data

## Diferensi
Diferensi  dilakukan  ketika  data  p-value  tidak  di  bawah  0.05  maka  data  harus  di  stasionerkan, adapun data rumus yang di gunakan seperti rumus 1 dan rumus 2[20]. Rumus menghitung Diferensi 1:
𝑥 ′ = 𝑥 𝑡 −   𝑥 𝑡−1 (1)
Rumus menghitung Diferensi 2: 𝑥 ′′ = 𝑥 𝑡 ′ −   𝑥 𝑡−1 ′
(2)
Untuk hasil dari diferensi 1 dan 2 untuk data daging ayam broiler, bawang putih dan merah dapat di lihat pada Gambar 4, 5 dan 6.
Gambar 4. Hasil Diferensi Daging Ayam
Gambar 5. Hasil Diferensi Bawang Merah
Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: 293-307
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 6. Hasil Diferensi Bawang Putih
Original  Series  merupakan  data  sebelum  di  differencing,  1 st order  Diferencing  adalah  data  setelah melewati  deferencing  pertama  dan  2 nd order  Diferencing  adalah  data  setelah  melewati  deferencing kedua.  Pada  hasil  gambar  tersebut  di  atas  merupakan  hasil  dari  differencing  yang  telah  di  lakukan. Ketika nilai autocorrelation sudah tidak mengalami penurunan secara bertahap maka data sudah bisa di bilang stasioner.

## Mencari Nilai P
Selanjutnya  mencari  nilai  AR/Auto  Regresi  dari  nilai  lag  yang  tersedia.  Rumus  mencari  nilai Auto Regresi adalah pada rumus 3[14].
𝑋 𝑖 =   𝜇 𝐼 + ∅ 𝑖 𝑋 𝑡−1 + ∅ 2 𝑋 𝑡−2 + ⋯ + ∅ 𝑝 𝑋 𝑡−𝑝 + 𝑒 𝑡 (3)
Keterangan rumus: 𝜇 𝑖 = suatu konstanta ∅ 𝑝 = parameter autoregresif ke – p 𝑒 𝑡 = nilai kesalahan pada saat t
Berikut adalah hasil pencarian Nilai P. Gambar 7 merupakan hasil dari pencarian auto regresi atau AR pada  differencing  pertama  dari  daging  ayam  broiler.  Gambar  8  dan  Gambar  9  adalah  hasil  dari pencarian auto regresi atau AR pada differencing pertama dari bawang merah dan bawang putih.
Gambar 7. Hasil Mencari Nilai P Daging Ayam
Gambar 8. Hasil Mencari Nilai P Bawang Merah

## Gambar 9. Hasil Mencari Nilai P Bawang Putih
Hasil  pada  gambar  tersebut  di  atas  merupakan  pencarian  dari  auto  regresi  untuk  nilai  P. Partial Autocorrelation adalah nilai lag yang dimana jika grafik nilai melebihi area biru yang ada maka nilai tersebut akan di ambil sebagai calon model yang akan di gunakan nantinya.

## Mencari Nilai Q
Selanjutnya mencari nilai MA/Moving Average dari nilai lag yang tersedia. Rumus mencari nilai Moving Average adalah seperti rumus 4[14].
𝑋 𝑡 = 𝜇 𝐼 + 𝑒 𝑡 − 𝜃 1 𝑒 𝐼−1 − 𝜃 2 𝑒 𝐼−2 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝑒 𝑡−𝑘
(4)
Keterangan rumus: 𝜇 𝐼 = adalah suatu konstanta 𝜃 1 sampai 𝜃 𝑞 = parameter-parameter moving average 𝑒 𝑡−𝑘 = nilai kesalahan pada saat t-k
Berikut  adalah  gambar  yang  merupakan  hasil  dari  pencarian  modul  average  atau  MA  pada differencing pertama dari daging ayam broiler, bawang merah dan bawang putih seperti pada Gambar 10, 11 dan Gambar 12.
Gambar 10. Hasil Mencari Nilai Q Ayam Broiler
Gambar 11. Hasil Mencari Nilai Q Bawang Merah
Gambar 12. Hasil Mencari Nilai Q Bawah Putih
Berdasarkan Gambar tersebut diatas adalah hasil pencarian dari moving average untuk nilai Q, dengan Partial  Autocorrelation adalah  nilai  lag,  jika  grafik  nilai  melebihi  area  biru  yang  ada  maka  nilai tersebut akan di ambil sebagai calon model yang akan di gunakan nantinya.

## Mencari Model Terbaik
Setelah menemukan nilai P, D, Q, maka selanjutnya adalah untuk mencari model manakah yang terbaik menggunakan library ARIMA yang sudah di dengan menggunakan pemodelan python, maka dapat menghasilkan pencairan model terbaik seperti tertera pada Tabel 7, 8 dan 9.
Tabel 7. Model ARIMA Ayam Broiler
Dep.Variable Model Date Time Sample Covariance Type y ARIMA(1,1,1) Mon, 11 Apr 2022 04:35:17 0 - 222 opg No. Observation Log Likelihood AIC BIC HQIC 222 -1891.142 3788.283 3798.427 3792.400 COEF STD ERR Z P > |Z| MA.L1 0.1806 0.133 1.359 0.174 MA.L2 -0.4222 0.138 -3.061 0.002 SIGMA2 1.486e+06 2.91e+04 51.050 0.000 Ljung-Box (L1)(Q) Prob(Q) Heteroskedasticity(H) Prob(H) (two-sided) 15.93 0.00 0.30 0.00 Janque-Bera(JB) Prob(JB) Skew Kurtosis 20940.38 0.00 2.48 50.43 Tabel 8. Model ARIMA Bawang Merah Dep.Variable Model Date Time Sample Covariance Type y ARIMA(0,1,1) Mon,  11  Apr 2022 04:11:07 0 - 222 opg No. Observation Log Likelihood AIC BIC HQIC 222 -1925.712 3855.424 3862.220 3858.168 COEF STD ERR Z P > |Z| MA.L1 -0.3484 0.018 -19.472 0.000 SIGMA2 2.05e+06 5.58e+04 36.705 0.000 Ljung-Box (L1)(Q) Prob(Q) Heteroskedasticity(H) Prob(H) (two-sided) 5.43 0.02 2.03 0.00 Janque-Bera(JB) Prob(JB) Skew Kurtosis 4436.86 0.00 2.28 24.47 Tabel 9. Model ARIMA Bawang Putih Dep.Variable Model Date Time Sample Covariance Type y ARIMA(0,1,1) Mon, 11 Apr 2022 04:11:07 0 - 222 opg
No. Observation Log Likelihood AIC BIC HQIC 222 -1676.751 3357.501 3364.298 3360.246 COEF STD ERR Z P > |Z| MA.L1 -0.3469 0.025 -14.012 0.000 SIGMA2 2.499e+05 8546.716 29.234 0.000 Ljung-Box (L1)(Q) Prob(Q) Heteroskedasticity(H) Prob(H) (two-sided) 7.76 0.01 0.82 0.40 Janque-Bera(JB) Prob(JB) Skew Kurtosis 2273.81 0.00 1.95 18.22
Hasil  model  terbaik  seperti  pada  Tabel  7,  8  dan  9  dari  pencarian  model  terbaik  yang  dimana  di dalamnya terdapat beberapa nilai seperti standar error, nilai P, Ljung-Box, Probalitas, dan Coefesien dimana  di  pilih  yang  memiliki  nilai  terkecil  dari  semua  model  yang  ada  dari  setiap  dataset.  Model terbaik  yang  diperoleh  bawang  putih  ARIMA  (0,1,1),  bawang  merah  ARIMA  (0,1,1)  dan  Ayam broiler ARIMA (1,1,1).

## Mengecek Kecocokan Model ARIMA
Di tahap selanjutnya adalah mengecek kecocokan dari model ARIMA yang di peroleh, di mana semakin  dekat  antara  garis  forecast  dan  value  maka  model  semakin  cocok,  hasil  dapat  di  lihat  pada gambar 13.

## Gambar 13. Hasli Kecocokan Model ARIMA Forecasting
Hasil  model  terbaik  dilakukan  forecasting  dari  setiap  dataset  dengan  menggunakan  rumus forecasting ARIMA, seperti tertera pada rumus 5 berikut ini[14].
𝛷 𝑝 ( 𝐵 ) 𝐷 𝑑 𝑍 𝑡 = 𝜇 + 𝜃 𝑞 ( 𝐵 ) 𝑎 𝑡 ) (5)
Keterangan rumus:
Φ 𝑝 = keofisien parameter autoregressive ke-p 𝜃 𝑞 = koefisien parameter moving average ke-q B = operator backshift.
D = differencing μ = konstanta a t = sisaan pada saat ke-t p = derajat autoregressive d = tingkat proses differencing
q = derajat moving average
Berikut ini adalah hasil forecating dari model ARIMA  dalam bentuk grafik pada gambar 14, 15 dan gambar 16.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 14. Grafik Hasil Forecast Ayam Broiler
Gambar 15. Grafik Hasil Forecast Bawang Merah

## Gambar 16. Grafik Hasil Forecast Bawang Putih
Gambar  di  atas  merupakan  grafik  dari  hasil  peramalan  menggunakan  metode  ARIMA,  garis  biru merupakan  data  yang  di  training  atau  di  pelajari  oleh  model  ARIMA,  garis  orange  adalah  data sebenarnya  dari  bahan  pokok  yang  tersedia  yang  dimana  datanya  mengalami  kenaikan,  data  hijau adalah hasil peramalan metode ARIMA yang menunjukan kenaikan dari bahan pokok yang ada, dan area abu-abu adalah batas toleransi dari keakuratan peramalan ARIMA.

## Pengujian Model ARIMA
Metode  yang  gunakan  untuk  evaluasi  yaitu Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).  MAPE dihitung  dengan  cara  mencari  error  absolut  di  setiap  periode  yang  dimana  dibagi  dengan  nilai observasi yang aktual pada periode itu, dan dibuat rata – rata dari absolute percentage error tersebut. Hasil  MAPE  mampu  memberikan  informasi  seberapa  besar  kesalahan  peramalan  dibandingkan dengan nilai sebenarnya dari data series tersebut. Semakin kecil nilai presentasi kesalahan ( percentage error ) pada MAPE maka semakin akurat hasil peramalan tersebut berikut adalah perumusannya[14].
MAPE = 1 𝑛 ∑ |𝑦 𝑡 −𝑦̂ 𝑡 | 𝑦 𝑡 𝑛 𝑡=1 (4)
Keterangan rumus: 𝑦 𝑡 = Nilai actual pada periode t 𝑦̂ 𝑡 = Nilai forecast pada periode t Berdasarkan  hasil  MAPE  yaitu  Bawang  Merah  0,042,  Bawang  Putih  adalah  0,051  dan  Daging Ayam  Broiler  0,088  maka  hasil  model  ARIMA  dalam  melakukan  peramalan  kategori  sangat  baik. Jika nilai MAPE kurang dari 10% maka kemampuan model peramalan sangat baik, jika nilai MAPE antara  10%  -  20%  maka  kemampuan  model  peramalan  baik,  nilai  MAPE  kisaran  20%  -  50%  maka
kemampuan  model  peramalan  layak.  Jika  nilai  MAPE  kisaran  lebih  dari  50%  maka  kemampuan model peramalan buruk

## 5. Kesimpulan
Untuk memprediksi harga bahan pokok di Kabupaten Sumedang, dapat digunakan metode ARIMA yang  cocok  untuk  peramalan  jangka  pendek,  yaitu  antara  1  hingga  3  minggu.  Terdapat  tiga  bahan pokok utama yang diprediksi menggunakan metode ARIMA, yaitu ayam broiler, bawang merah, dan bawang  putih.  Namun,  data  harga  bahan  pokok  di  Kabupaten  Sumedang  bersifat  tidak  stasioner, sehingga dilakukan differencing. Hal ini terlihat dari hasil uji p-value, dimana nilai p-value pada ayam broiler sebesar 0,025, pada bawang merah sebesar 0,53, dan pada bawang putih sebesar 0,90.
Model  ARIMA  yang  dihasilkan  dari  metode  forecasting  pada  bahan  pokok  di  Kabupaten Sumedang  adalah  ARIMA(1-1-1)  untuk  ayam  broiler,  ARIMA(0-1-1)  untuk  bawang  merah,  dan ARIMA(0-1-1) untuk bawang putih. Tingkat akurasi peramalan menggunakan metode ARIMA sangat baik, karena memperoleh nilai MAPE rata-rata di bawah 10%. Daging ayam broiler memperoleh nilai MAPE  sebesar  8,8%,  bawang  merah  memperoleh  nilai  MAPE  sebesar  4,2%,  dan  bawang  putih memperoleh nilai MAPE sebesar 5,1%. Dengan demikian, prediksi harga bahan pokok di Kabupaten Sumedang  dapat  dilakukan  dengan  akurat,  sehingga  dapat  memudahkan  pengambilan  keputusan masyarakat terutama dalam hal pembelian bahan pokok..

## Referensi
[1] N.  Salwa et  al. ,  “Peramalan  Harga  Bitcoin  Menggunakan  Metode  ARIMA  (Autoregressive Integrated Moving Average),” 2018.
[2] M.  A.  Rofiq  and  W.  S.  Huda,  “Forecasting  Persediaan  Bahan  Baku  Kertas  Menggunakan Metode  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (Arima)  Di  Yudharta  Advertising,” JASIEK , vol. 1, no. 2, 2019, doi: 10.12928/JASIEK.v13i2.xxxx.
[3] D.  Ayu  Rezaldi,  “PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional  Matematika  Peramalan  Metode ARIMA Data Saham PT. Telekomunikasi Indonesia,” Peramalan Metode ARIMA Data Saham PT. Telekomunikasi Indonesia. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , vol. 4, pp. 611–620, 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[4] J.  Kajian et  al. ,  “GEOGRAPHY,”  vol.  8,  no.  1,  2020,  [Online].  Available: http://journal.ummat.ac.id/index.php/geography
[5] F. Saumi and R. Amalia, “Penerapan Model Arima Untuk Peramalan Jumlah Klaim Program Jaminan  Hari  Tua  Pada  BPJS  Ketenagakerjaan  Kota  Langsa,” Barekeng:  Jurnal  Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 14, no. 4, pp. 491–500, Dec. 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss4pp491-500.
[6] A.  Lusiana  and  P.  Yuliarty,  “Penerapan  Metode  Peramalan  (Forecasting)  Pada  Permintaan Atap Di Pt X.”
[7] M.  S.  Pradana,  D.  Rahmalia,  and  E.  D.  A.  Prahastini,  “Peramalan  Nilai  Tukar  Petani Kabupaten  Lamongan  dengan  Arima,” Jurnal  Matematika ,  vol.  10,  no.  2,  p.  91,  Dec.  2020, doi: 10.24843/jmat.2020.v10.i02.p126.
[8] Nasution  Arman  Hakim  and  Yudha  Prasetyawan,  “Perencanaan  &  pengendalian  produksi  / Arman  Hakim  Nasution,  Yudha  Prasetyawan  |  OPAC  Perpustakaan  Nasional  RI.,”  2008. https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=702172 (accessed Jun. 16, 2022).
[9] Lalu  Sumayang,  “Dasar-dasar  manajemen  produksi  &  operasi  /  Lalu  Sumayang  |  OPAC Perpustakaan  Nasional  RI.,”  2003.  https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=526457 (accessed Jun. 16, 2022).
[10] Heizer and Jay, “Manajemen operasi : manajemen keberlangsungan dan rantai pasokan (Edisi 11 plus CD) | Perpustakaan Universitas Sanata Dharma,” 2015.
http://library.usd.ac.id/web/index.php?pilih=search&p=1&q=0000125490&go=Detail (accessed Jun. 16, 2022).
[11] Ginting and Rosnani, “Sistem produksi / Rosnani Ginting | OPAC Perpustakaan Nasional RI.,” 2007. https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=654583 (accessed Jun. 16, 2022).
[12] E. Herjanto, “Manajeme Operasi,” p. 489, 2008.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[13] M. B. A. Drs.Gunawan Adisaputro, Anggaran Perusahaan , 2000th ed. BPFE, 2000.
[14] S. MAKRIDAKIS, Metode dan aplikasi peramalan jilid 1. v.1 , Ed.2. Binarupa Aksara, 1999.
[15] N.  Iriawan  and  S.  P.  Astuti,  “Mengolah  data  statistik  dengan  mudah  menggunakan  minitab 14,” Yogyakarta: Andi , 2006.
[16] A.  A.  Perspective,  “Chapman  &  Hall/CRC  Machine  Learning  &  Pattern  Recognition  Series Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition Series Machine Learning M AC H I N E LEARNING.”
[17] G.  E.  P.  Box,  G.  M.  Jenkins,  and  G.  C.  Reinsel,  “Time  series  analysis :  forecasting  and control,” p. 746, 2008.
[18] “Diversifikasi  Pangan  Melalui  Dinas  Ketahanan  Pangan  |  Dinas  Ketahanan  Pangan  Provinsi Banten.” https://disketapang.bantenprov.go.id/Berita/topic/177 (accessed Jun. 16, 2022).
[19] E.  P.  Yuwono,  M.  Rahardjo  Editor  Bahasa,  and  S.  Pratiwi  Tri  Utami,  “Su  Edisi  Revisi  2 Metode Penelitian KuantitaTIF Analisis Isi dan Analisis Data Sekunder NANANG MARTO.”
[20] Kartono, Penuntun belajar persamaan diferensial / Kartono , Ed. 1, cet. 1. Andi Offset, 1994.