## Analysis  Of  Economic  Growth  Forecasting  In  Maluku  Province  Using  Arima Method

## Analisis Peramalan Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Maluku Dengan Metode Arima
Ali Tutupoho 1* , Abdul Azis Laitupa 2 , Ummi Duwila 3
Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Pattimura, Indonesia ali081175@gmail.com
* Coresponding Author

## ABSTRACT
This study aims to determine the best model of data and results of economic growth forecasts in Maluku Province for the next 5 years. The level of forecasting economic growth in Maluku Province is based on the ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) method where this method is a periodic series analysis method and known as BoxJenkis which comes from a merger between the Autoregressive (AR) and Moving Average (MA) models developed by George Box and Gwilym Jenkins. The approach used in this  study  is  a  quantitative  approach,  using  a  quantitative  approach,  this  research  will  be  carried  out mathematical  calculations  that  have  been  simplified  using  applications  to  simplify  and  speed  up  the calculation process to determine the best ARIMA model in forecasting economic growth. From several model estimates that have been carried out to obtain the best ARIMA model estimation value Keywords : economic growth, forecasting, AR, MA, ARIMA

## 1. Pendahuluan
Pembangunan ekonomi dapat didefinisikan sebagai suatu proses yang menyebabkan kenaikan  pendapatan  rill  per  kapita  penduduk  suatu  negara  dalam  jangka  panjang  yang disertai  oleh  perbaikan  sistem  kelembagaan  (Hidayat  et  al.,  2022).  Pembangunan  ekonomi harus  dipandang  sebagai  satu  faktor  proses  agar  pola  keterkaitan  dan  saling  mempengaruhi faktor-faktor dalam pembangunan ekonomi dapat diamati dan dianalisis. Dengan cara tersebut dapat  diketahui  runtutan  peristiwa  yang  terjadi  dan  dampaknya  pada  peningkatan  kegiatan ekonomi  dan  taraf  kesejahteraan  masyarakat  dari  satu  tahap  pembangunan  ke  tahap pembanguunan berikutnya.
Pada  perkembangannya  pembangunan  nasional  secara  makro  bertujuan  untuk meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  (Janges  &  Pangestu,  2021).  Dalam  meningkatkan kesejahteraan  tersebut,  salah  satunya  ialah  dengan  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi ( Economic Growth ). Pembangunan yang baik diharapkan bisa menjadi tujuan jangka panjang yang  dilakukan  terus  menerus  sampai  target  yang  ditentukan.  Kendala  dan  hambatan  bisa terjadi  apabila  tidak  bersinerginya  segala  faktor  yang  mendukung  pembangunan  tersebut. Pemerataan  pembangunan  yang  mengimplementasikan  pertumbuhan  ekonomi  yang mendasar membutuhkan kebijakan dan pengambilan keputusan dari pemerintah. Oleh sebab itu, maka sebelumnya harus dilakukan membangun masyarakat yang kritis akan segala bentuk Pembangunan.
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  proses  perubahan  kondisi  perekonomian  suatu negara  secara  berkesinambungan  menuju  keadaan  yang  lebih  baik  selama  periode  tertentu. Suatu perekonomian dikatakan mengalami suatu perubahan akan perkembangannya apabila tingkat kegiatan ekonomi lebih tinggi daripada yang dicapai pada masa sebelumnya. Menurut (Darma & Wulansari, 2021), pertumbuhan dan pembangunan ekonomi memiliki definisi yang
berbeda,  yaitu  pertumbuhan  ekonomi  ialah  proses  kenaikan  output  perkapita  yang  terus menerus  dalam  jangka  panjang.  Pertumbuhan  ekonomi  tersebut  merupakan  salah  satu indikator  keberhasilan  pembangunan.  Dengan  demikian  makin  tingginya  pertumbuhan ekonomi  biasanya  makin  tinggi  pula  kesejahteraan  masyarakat,  meskipun  terdapat  indikator yang lain yaitu distribusi pendapatan (WILLYBRORDUS, 2018).
Pertumbuhan ekonomi merupakan suatu tolak ukur untuk keberhasilan pembangunan di suatu Negara khususnya dibidang ekonomi. Pertumbuhan ekonomi dapat diukur dari tingkat pertumbuhan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  sedangkan  untuk  ruang  lingkup  nasional  dan Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  untuk  lingkup  wilayah.  Selain  dipengaruhi  faktor internal, pertumbuhan ekonomi di suatu Negara dapat juga dipengaruhi oleh faktor eksternal, terutama setelah era ekonomi yang semakin mengglobal. Secara internal ada tiga komponen utama  yang  menentukan  pertumbuhan  ekonomi  tersebut  adalah  pemerintah,  dunia  usaha, dan masyarakat. Pertumbuhan ekonomi sebagai sebuah proses peningkatan output dari waktu ke waktu menjadi indikator penting untuk mengukur keberhasilan pembangunan suatu Negara (Jannah,  2020).  Kesejahteraan  dan  kemajuan  suatu  perekonomian  ditentukan  oleh  besarnya pertumbuhan  yang  ditunjukkan  oleh  perubahan  output  nasional.  Adanya  perubahan  output dalam perekonomian merupakan analisis ekonomi jangka pendek.
Indonesia, sebagai suatu Negara yang sedang berkembang sedang giat melaksanakan pembangunan  secara  berencana  dan  bertahap,  tanpa  mengabaikan  usaha  pemerataan  dan kestabilan. Pembangunan nasional  mengusahakan  tercapainya pertumbuhan ekonomi yang cukup tinggi, yang pada akhirnya memungkinkan terwujudnya peningkatan  taraf  hidup  dan kesejahteraan  seluruh  rakyat.  Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  juga  dipengaruhi  oleh hubungan  diplomatik  atau  arus  globalisasi  yang  terjadi  sehingga  menciptakan  sifat  saling ketergantungan  antar  Negara  (Rashid  et  al.,  2019).  Dengan  kata  lain  ketika  suatu  negara mengalami  krisis,  negara  lain  pun  juga  akan  merasakan  dampak  dari  krisis  tersebut  karena adanya sifat saling ketergantungan tersebut. Hal ini yang disebut sebagai krisis global seperti yang  terjadi  pada  tahun  2008.  Sejarah  perkembangan  ekonomi  dunia  mengajarkan  bahwa krisis global yang terjadi selalu dimulai dengan krisis di sektor ekonomi ( financial ).
Provinsi  Maluku  adalah  sebuah  provinsi  yang  terletak  di  bagian  timur  indonesia. Provinsi ini terdiri dari beberapa kabupaten dan kota di antaranya kabupaten maluku tenggara barat, kabupaten maluku barat daya, kabupaten maluku tengah, buru, buru selatan, kepulauan aru, seram bagian barat ,seram bagian timur ,kota tual dan kota ambon. Ibu kotanya terletak di bagian selatan dari pulau di Ambon. Sektor unggulan dari Provinsi Maluku adalah perikanan dan  industry,  11  Kabupaten/Kota  dipilih  sebagai  objek  penelitian  karena  ada  beberapa pertimbangan. Sebagai daerah kepulauan Provinsi Maluku memiliki potensi sumber daya alam yang  melimpah.  Potensi  ini  diharapkan  dapat  diberdayakan  secara    maksimal  sehingga meningkatkan perekonomian wilayah.
Peramalan     ( forecasting )     digunakan     untuk     memprediksi     sesuatu     yang kemungkinan  besar  akan  terjadi  di  masa  mendatang  sehingga  tindakan  yang  tepat  dapat dilakukan (Rachmawati, 2021). Metode data runtun waktu Box-Jenkins (ARIMA) adalah salah satu  metode  peramalan  di  mana  dalam  melakukan  analisis  ARIMA  digunakan  prosedur  Box- Jenkins.  Pada  metode  ARIMA  sendiri  tahap      awal      yang      dilakukan      adalah      melakukan identifikasi   data   untuk mengetahui  stasioneritas  data  sebagai  asumsi  awal   yang  harus dipenuhi  sebelum melakukan   uji   lanjut (Yunita, 2020).   Akan   tetapi   pada   prakteknya, terkadang   penganalisa   data mengalami kesulitan dalam melakukan uji stasioneritas data. Sehingga dibutuhkan suatu software yang dapat memudahkan hal tersebut.
Secara harfiah, ARIMA merupakan gabungan dari dua model, yakni Model Autoregresi (AR)  dan  Moving  Average  (MA)  (Deviana  et  al.,  2021).  Model  ini  tidak  mempunyai  variabel bebas dan menggunakan informasi dalam series yang sama dalam membentuk  model,  yang pada    akhirnya    sangat    bermanfaat    untuk    peramalan.    Model    AR    berbentuk  hubungan
antara variabel terikat Y dengan variabel bebas yang merupakan Y pada waktu sebelumnya, sedangkan  model  MA  menunjukan  ketergantungan  variabel  terikat  Y  terhadap  nilai-nilai residual  pada  waktu  sebelumnya  secara  berurutan.  Gabungan  kedua  model  ini  yang  disebut dengan ARIMA. ARIMA merupakan penggabungan dari metode moving average dan metode autoregressive  yakni  suatu  metode  peramalan  data  runtun  waktu  yang  memanfaatkan  data historis  dan  data  sekarang  untuk  menghasilkan  peramalan  jangka  pendek  yang  akurat (Anggraini et al., 2019).

## 2. Tinjauan Pustaka
Pertumbuhan Ekonomi Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  suatu  indikator  keberhasilan  pembangunan ekonomi yang ditunjukkan dengan perubahan output nasional. Dengan kata lain, pertumbuhan ekonomi menunjukkan sejauh mana aktivitas perekonomian dalam menghasilkan pendapatan masyarakat  dalam  waktu  tertentu  (Permanda  &  Karimi,  2020).    Karena  pada  umumnya, aktivitas  perekonomian  merupakan  suatu  proses  penggunaan  faktor-faktor  produksi  untuk menghasilkan  suatu  output,  dan  pada  akhirnya  akan  memberikan  balas  jasa  kepada masyarakat atas faktor-faktor produksi yang dimilikinya.
Dengan  Meningkatnya  pertumbuhan  ekonomi  diharapkan  dapat  pula  meningkatkan pendapatan  masyarakat  sebagai  pemilik  faktor-faktor  produksi.  (Simanungkalit,  2020) mendefinisikan pertumbuhan ekonomi sebagai perkembangan produksi barang dan jasa yang berlaku  disuatu  negara,  seperti  adanya  pertambahan  dan  jumlah  produksi  barang  industri, perkembangan  infrastruktur,  adanya  pertambahan  jumlah  sekolah,  pertambahan  jumlah produksi sektor jasa dan juga adanya pertambahan produksi barang modal.

## Peramalan
Peramalan  ( forecasting )  yaitu  prediksi  nilai-nilai  sebuah  peubah  berdasarkan  kepada nilai yang diketahui dari peubah tersebut atau peubah yang berhubungan (Qori et al., 2022). Meramal  juga  dapat  didasarkan  pada  keahlian  keputusan  ( judgement ),  yang  pada  gilirannya didasarkan  pada  data  historis  dan  pengalaman.  Perpaduan  antara  seni  dan  ilmu  dalam memperkirakan keadaan di masa yang akan datang, dengan cara memproyeksikan data-data masa  lampau  ke  masa  yang  akan  datang  dengan  menggunakan  model  matematika  maupun perkiraan  yang  subjektif  disebut  sebagai  peramalan.  Peramalan  adalah  metode  untuk memperkirakan suatu nilai di masa depan dengan menggunakan data masa lalu. Data inflasi merupakan  salah  satu  data  runtun  waktu,  dengan  memodelkan  data  waktu  lampau  dapat digunakan  untuk  meramalkan  data  waktu  mendatang.  Dalam  peramalan  laju  nilai  inflasi dimana    data  berupa  runtun  waktu,  metode  Seasonal Autoregressive  Integrated  Moving Average atau lebih dikenal dengan metode SARIMA dapat menunjukan hasil peramalan yang mampu mengikuti pergerakan data aktual dari laju nilai inflasi. Sedangkan untuk metode Single Exponential  Smoothing  memiliki  nilai  akurasi  yang  baik  pada  data  yang  memiliki  fluktuasi  di sekitar rata-rata. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa  yang  akan  datang.Peramalan  merupakan  bagian  vital  bagi  setiap  organisasi  bisnis  dan untuk  setiap  pengambilan  keputusan  manajemen  yang  sangat  signifikan.  Peramalan  runtun waktu  adalah  serangkaian  pengamatan  terhadap  suatu  variabel  yang  diambil  dari  waktu  ke waktu dan dicatat secara berurutan menurut urutan waktu (Pongdatu et al., 2020).
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Prinsip  Dasar  ARIMA  sering  juga  disebut  metode  runtun  waktu  Box-Jenkins  (Sigit  & Setiyoargo,  2021).  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  Averag e  (ARIMA)  adalah  model  yang  secara  penuh mengabaikan  variable  independen  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 ).

## 3. Metode Penelitian
Adapun waktu pelaksanaan penelitian dimulai sejak diterima usulan penelitian sampai selesai  yaitu  dari  bulan  april  sampai  juni  2024,  dan  tempat  penelitian  adalah  di  Provinsi Maluku.
Pada  penelitian  ini  menjelaskan  pengolahan  data  dengan  menggunakan  metode ARIMA  untuk  menentukan  model  terbaik  dalam  peramalan  pertumbuhan  ekonomi  dengan menggunakan bantuan aplikasi Minitab.
Adapun langkah-langkah pada analisis runtun waktu dengan model ARIMA atau lebih dikenal dengan metode Box-Jenkins adalah sebagai berikut (HAKIKI, 2022) :
1.   Identifikasi  model  Langkah  pertama  pada  model  identifikasi  adalah  menentukan  apakah sebuah data time-series bersifat stasioner (nilai rata-rata tidak bergeser sepanjang waktu). Apabila  data  tidak  bersifat  stasioner,  maka  konversi  data  harus  dilakukan  (agar  menjadi stasioner) dengan menggunakan metoda diferensiasi. Setelah data time-series merupakan data  stationer,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  model  yang  akan  digunakan. Penentuan model dilakukan dengan cara membandingkan koefisien autokorelasi (ACF) dan autokorelasi parsial (PACF) dari data dengan model ARIMA untuk menentukan model yang paling sesuai.
2.  Estimasi  model  Setelah  proses  identifikasi  model  dilakukan  maka  langkah  selanjutnya adalah melakukan estimasi model ARIMA, meliputi :
1.  Melakukan  estimasi  parameter  terhadap  model  ARIMA  sementara  yang  telah ditentukan.
Parameter dari model ARIMA dikatakan signifikan apabila nilai p-value dari parameter tersebut mendekati 0 (nol).
2.   Menghitung  nilai residual  mean  square  error ( varian  of  error )  sebagai  perangkat pembanding untuk memilih model ARIMA yang paling sesuai.
3.  Uji asumsi residual ( diagnostic checking )
Sebelum  model  ARIMA  dapat  digunakan  untuk  peramalan,  perlu  dilakukan  pengujian kelayakan  model  yang  telah  dipilih.  Suatu  model  dianggap  layak  apabila  nilai  residual dari model tersebut bersifat acak ( stasioner ).
4.  Pemilihan model terbaik Setelah model yang layak telah ditentukan maka selanjutnya peramalan untuk satu atau beberapa periode ke depan dapat dilakukan dengan menggunakan metode ARIMA yang telah  dipilih.  Apabila  pola  dari time-series berubah,  data  yang  baru  dapat  digunakan untuk  melakukan  estimasi  ulang  terhadap  parameter  model  ARIMA  atau  membangun model yang betul-betul baru.
5.  Peramalan Langkah  terakhir  dari  proses  runtut  waktu  adalah  prediksi  atau  peramalan  dari  model yang dianggap paling sesuai dan bisa meramalkan untuk beberapa periode ke depan.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## Peramalan Data Pertumbuhan Ekonomi dengan menggunakan Metode ARIMA
Metode Autoregressive  Integrates  Moving  Average (ARIMA)  merupakan  salah  satu analisis  data  runtun  waktu  yang  digunakan  untuk  meramalkan  ( forecasting )  data  yang  akan datang  berdasarkan  perilaku  data  masa  lalu.  Dalam  penelitian  ini  yang  akan  dilakukan,
digunakan data PE Atas Dasar Harga Konsan Provinsi Maluku. Berikut adalah runtutan proses dalam metode ARIMA.

## Identifikasi Plot Time Series
Berdasarkan  data  yang  sudah  diperoleh,  maka  selanjutnya  dilakukan  proses pengolahan  data.  Pengolahan  data  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  data  dengann  cara memploting  data.  Tujuan  dari  memploting  data  ini  adalah  sebagai  langkah  awal  yang  harus dilakukan  sebelum  melakukan forecasting untuk  mengetahui  pola  data  yang  akan  diolah. Adapun hasil ploting data PE atas dasar harga konstan (ADHK) adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Ploting Pola Data PE ADHK
Berdasarkan  data  yang  sudah  diperoleh,  maka  selanjutnya  dilakukan  proses pengolahan data. Pada gambar diatas merupakan data tahun 2011 sampai dengan 2019. Pada gambar diatas dapat diketahui jika data mengalami kenaikan yang berati data mempunyai pola trend turun dan data juga memiliki pola musiman dari plot data yang naik turun dalam jangka waktu yang tetap dan pola data yang berulang. Pola tersebut dapat di jelaskan dengan gambar yang berupa grafik pola musiman data PE atas dasar harga konstan pada tahun 2011 sampai dengan tahun 2019.
Selanjutnya,  sebelum  melakukan  tahap  analisis,  data  dibagi  menjadi  2  yaitu  data  in sampel  dan  data  out  sampel.  Data  in  sampel  merupakan  data  yang  digunakan  untuk pembentuk  model  yang  akan  digunakan  untuk  peramalan.  Sedangkan  data  out  sampel merupakan  data  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil  peramaalan  model  yang  didapat dari data in sampel, selain itu data in sampel juga digunakan sebagai pembanding dengan hasil peramalan.  Pada  penelitian  ini  data  in  sampel  diambil  dari  data  pada  tahun  2011  sampai dengan  tahun  2019  sebanyak  9  data,  sedangkan  untuk  data  out  sampel  diambil  data  pada tahun 2020 sampai tahun 2024 sebabanyak 5 data.

## Identifikasi Kestasioneran Data
Setelah  data  dibagi  menjadi  data  in  sampel  dan  data  out  sampel,  maka  langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi kestasioneran data, baik dalam rata-rata maupun dalam variansi. Apabila data belum stasioner, maka data akan distasionerkan terlebih dahulu.

## Stasioner dalam Variansi
Pada tahap ini data harus dilihat apakah telah stasioner terhadap variansi atau belum. Berikut adalah plot Box-Cox pada data PE Atas Dasar Harga konstan (ADHK).
Gambar 2. Gambar Box-Cox Pada Data PDRB Atas Dasar Harga konstan Pada  gambar  diatas    dapat  dilihat  bahwa  nilai  dari Rounded  Value pada  λ  bernilai  - 2,92, sedangkan data dikatakan stasioner terhadap variansi apabila Rounded Value bernilai 1. Maka  dari  gambar  diatas    menunjukkan  bahwa  data  belum  stasioner  terhadap  variansi. Langkah  selanjutnya  yang  akan  dilakukan  agar  Rounded  Value  bernilai  1  dan  data  dapat dikatan stasioner adalah dengan cara mentransformasi data tersebut. Berikut ini adalah plot Box-Cox pada data PE Atas Dasar Harga konstan yang telah di trasformasi.
Gambar 3. Gambar Plot Box-Cox PDRB Atas Dasar Harga konstan Di Transfor 1 Kali Pada Gambar di atas menunjukan bahwa hasil Rounded Value pada λ bernilai 1. Maka, data  PDRB  Atas  Dasar  Harga  Konstan  sudah  stasioner  terhadap  variansi  setelah  dilakukan transformasi sebanyak satu kali.
Stasioner Terhadap Rata-Rata
Langkah  selanjunya  setelah  data  telah  stasioner  terhadap  variansi  adalah  data distasionerkan  terhadap  rata-rata  atau  mean.  Berikut  ini  adalah  plot  data  PDRB  Atas  Dasar Harga Konstan setelah dilakukan proses transformasi sebanyak satu kali.
Gambar 4. Plot Data PDRB Atas Dasar Harga Konstan Setelah Transformasi 1 kali Jika  dilihat  secara  eksploratif  pada  gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  data  masih belum stasioner dalam rata-rata. Karena fluktuasi data belum sekitar rata-rata. Adapun cara lain  untuk  melihat  kestasioneran  data  dapat  dilakukan  dengan  melihat  plot  ACF.  Berikut  ini adalah plot ACF untuk data PDRB Atas Dasar Harga konstan yang sudah melalui tahap satu kali transformasi.
Gambar 5. Plot PACF Sebuah Differencing (1)
Setelah dilakukan differencing (2) dapat disimpulkan bahwa data telah stasioner rata- rata.
Estimasi Model Dari seluruh model yang diujikan diperoleh bahwa model yang semua parameternya signifikan  adalah  model  ARIMA  (1,1,0),  sehingga  model  tersebut  yang  dimasukkan  ke  dalam kemungkinan model terbaik.
Setelah diperoleh estimasi model yang cocok dan estimasi yang terbaik dari data PDRB yang digunakan, langkah selanjutnya adalah melakukan peramalan ( forecasting ) untuk data log (pdrb) dengan menggunakan estimasi model ARIMA (1,1,0) yang merupakan estimasi terbaik dari model yang ada. Prediksi dengan model ini beserta interval keyakinan hasil prediksi dapat dilakukan  dengan  fungsi predict dengan  hasil  sebagai  berikut  untuk  peramalan  sebanyak  n periode kedepan.
Gambar 4.6. Peramalan 5 Tahun Kedepan Hasil  di  atas  memberikan  hasil  peramalan  sebanyak 𝑛 =  5  periode  kedepan,  artinya prediksi nilai yang akan diperoleh dari nilai peramalan data PDRB Provinsi Maluku, diperoleh ramalan  untuk  tahun  2020  sampai  dengan  tahun  2024  berturut-turut  adalah  5,91%;  5,65%; 5,85%; 5,70% dan 5,82%.

## 5. Penutup
Penelitian ini berisikan suatu model yang menguji pengaruh manajemen mutu terpadu Berdasarkan  pembahasan  yang  sudah  dibahas  sebelumnya,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan diantaranya.
1. Berdasarkan  beberapa  estimasi  model  yang  sudah  dilakukan  untuk  memperoleh  nilai estimasi model ARIMA yang terbaik, maka model estimasi model ARIMA (1,1,0) atau AR(1) ini merupakan jenis model estimasi yang paling signifikan hasilnya yang dapat dilihat dari nilai  uji  t  nya,  yakni  nilai 𝑡 t  hitung  >  t  tabel  dengan  tetap  menggunakan  prinsip kesederhanan ( parsimony ) dalam model ARIMA yang digunakan dalam penelitian ini.
2. Peramalan  PDRB  atas  harga  konstan  di  Provinsi  Maluku  pada  tahun  2020  hingga  2024 berturut-turut  adalah  5,91%;  5,65%;  5,85%;  5,70%  dan  5,82%.  Hasil  peramalan  tersebut lebih rendah dari pada rata-rata PDRB dari tahun 2018 yaitu sekitar 5,94%.

## References
Anggraini, M., Goejantoro, R., & Nasution, Y. N. (2019). Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Plat Besi  Menggunakan  Metode  Runtun  Waktu  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) dan Meminimumkan Biaya Total Persediaan dari Hasil Peramalan Mengunakan Metode Period Order Quantity (POQ). EKSPONENSIAL , 10 (1), 1–10.
Darma,  B.,  &  Wulansari,  K.  Y.  (2021).  Pengaruh  jumlah  penduduk  terhadap  pertumbuhan ekonomi Kabupaten Batang Hari tahun 2010-2020. J-MAS (Jurnal Manajemen Dan Sains) ,
6 (2), 444–447.
Deviana,  S.,  Nusyirwan,  N.,  Azis,  D.,  &  Ferdias,  P.  (2021).  Analisis  model  autoregressive integrated  moving  average  data  deret  waktu  dengan  metode  momen  sebagai  estimasi parameter. Jurnal Siger Matematika , 2 (2), 57–67. HAKIKI,  T.  (2022). PERAMALAN  TINGKAT  KEMATIAN  AKIBAT  COVID-19  MENGGUNAKAN METODE  BOX-JENKINS  (Studi  Kasus:  Provinsi  Riau  Tahun  2021) .  UNIVERSITAS  ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.
Hidayat, A., Lesmana, S., & Latifah, Z. (2022). Peran Umkm (Usaha, Mikro, Kecil, Menengah) Dalam Pembangunan Ekonomi Nasional. Jurnal Inovasi Penelitian , 3 (6), 6707–6714. Janges, Z. P., & Pangestu, I. A. (2021). Eksistensi pajak bagi pembangunan nasional. Supremasi Hukum , 17 (01), 43–54.
Jannah, F. M. (2020). Peningkatan ekonomi di tengah pandemi dalam menunjang pergerakan pertumbuhan ekonomi di Surabaya. Jurnal Inovasi Penelitian , 1 (7), 1427–1432. Permanda, A. T., & Karimi, K. (2020). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia. Abstract of Undergraduate Research, Faculty of Economics, Bung Hatta University , 17 (3).
Pongdatu,  G.  A.  N.,  Abinowi,  E.,  &  Wahyuddin,  S.  (2020).  Peramalan  Transaksi  Penjualan dengan  Metode  Holt-Winter  Exponential  Smoothing. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Infomasi Terapan (JITTER) , 6 (3), 228–233.
Qori, P. A., Oktafani, D. S., & Kharisudin, I. (2022). Analisis Peramalan dengan Long Short Term Memory pada Data Kasus Covid-19 di Provinsi Jawa Tengah. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , 5 , 752–758.
Rachmawati, A. K. (2021). Peramalan Penyebaran Jumlah Kasus Covid19 Provinsi Jawa Tengah dengan Metode ARIMA. Zeta-Math Journal , 6 (1), 11–16.
Rashid,  T.  A.,  Aziz,  T.  N.  R.  A.,  Ibrahim,  A.  F.,  &  Johar,  M.  H.  M.  (2019).  Kerjasama  Duahala Malaysia dan Indonesia: Sudut Pandang Dari Hubungan Diplomatik. Journal of Law and Governance , 2 (1), 28–38.
Sigit, N., & Setiyoargo, A. (2021). Perbandingan Metode Arima Box-Jenkins dan Holt-Winters No  Seasonal  pada  Peramalan  Jumlah  Penderita  ISPA  di  Kota  Malang. Wiraraja  Medika: Jurnal Kesehatan , 11 (2), 72–77.
Simanungkalit, E. F. B. (2020). Pengaruh inflasi terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.
Journal of Management: Small and Medium Enterprises (SMEs) , 13 (3), 327–340. WILLYBRORDUS,  F.  A.  (2018). …  DESA  DALAM  PENGEMBANGAN  EKOWISATA  KARST  PADA OBYEK  WISATA  AIR  TERJUN  SRI  GETUK  (Suatu  Penelitian  Deskripsi  Kualitatif  di  Desa Wisata Desa … . repo.apmd.ac.id. http://repo.apmd.ac.id/459/
Yunita,  T.  (2020).  Peramalan  Jumlah  Penggunaan  Kuota  Internet  Menggunakan  Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Journal of Mathematics: Theory and Applications , 16–22.