Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem dan Teknik Industri (PASTI) Vol. XVII, No. 2, Agustus 2023, 249-258 p-ISSN 2085-5869/ e-ISSN 2598-4853

## Peramalan Jumlah Ekspor Produk Ikan, Krustasea, dan Invertebrata
Air Indonesia dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Averages (ARIMA)
Mega Purnamasari 1 , Nyimas Desy Rizkiyah 2
1,2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan No. 1 Kembangan; Jakarta Barat 11650 Email: mega.purnamasari@mercubuana.ac.id

## Abstrak
Fenomena  saat  ini  adalah  25%  angka  kemiskinan  penduduk  Indonesia merupakan  para  nelayan  dan  53%  penduduk  pesisir  pantai  hidup  di  bawah  garis kemiskinan.  Saat  ini  pemerintah  melakukan  stimulus  untuk  dapat  meningkatkan  taraf ekonomi  para  nelayan  salah  satunya  dengan  meningkatkan  budidaya  perikanan  untuk ekspor. Berdasarkan data, meskipun demand produk perikanan indonesia diminati di 175 negara di dunia, hanya 3.5% dari  seluruh demand dunia yang baru dapat  dipenuhi oleh Indonesia.  Permasalahan  terkait  belum  terpenuhinya  permintaan  pasar  sebesar  96,5% mengharuskan Indonesia lebih siap baik dari sisi perencanaan maupun strategi yang akan dilakukan.  Salah  satu  caranya  adalah  dengan  melakukan  peramalan  permintaan.  Pada penelitian  kali  ini    bertujuan  untuk  melakukan  peramalan  jumlah  produksi  Indonesia untuk  dapat  memenuhi  kebutuhan  dunia  di  tahun  2022  dengan  metode  ARIMA.  Dari hasil  pengujian  diketahui  bahwa  model  terbaik  adalah  ARIMA  (1,0,0)  dan  SARIMA (12,0,24) dan dilakukan peramalan dari Mei 2022 hingga Oktober 2022.
Kata kunci: peramalan; ARIMA; demand; ekspor; produk perikanan

## Abstract
Nowadays,  there  are  25%  of  fishermen  and  53%  of  coastal  residents  whose  live  in poverty.  Therefore,  Government  give  stimulus  to increase  economic  level  of  fishermen by increased the amount of cultivation for export. Based on data, even though  there are 175  countries  in  the  world  wide  interest  of  Indonesian  fishery  product.  However  only 3,5%  of  the  demand  that  can  be  fulfilled  by  Indonesia.  This  out  of  stock  problem  that unfullfilled the demand almost 96,5% push Indonesia to be more prepared of planning and  strategy  that  will  be  carried  out.  This  research  is  aimed  to  show  Indonesia’s production  ability  to  full  fill  the  demand  of  the  world  in  2022  by ARIMA  method. The result  of  the  test  shows  that  the  best  model  are  ARIMA  ( 1,0,0 )  and  SARIMA  ( 12,0,24 ) and forecasting is carried out from May 2022 to October 2022.
Keywords: forecasting; ARIMA; demand; export; fishery products

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Fenomena  saat  ini  adalah  25%  angka  kemiskinan  penduduk  Indonesia  merupakan para  nelayan  dan  53%  penduduk  pesisir  pantai  hidup  di  bawah  garis  kemiskinan.  Hal tersebut  disebabkan  oleh  para  nelayan  tersebut  mayoritas  adalah  nelayan  kecil  dengan tingkat pendidikan yang rendah, kepemilikan modal rendah, dan teknologi yang digunakan
pun  tidak  mumpuni.  Saat  ini  pemerintah  melakukan  stimulus  untuk  dapat  meningkatkan taraf ekonomi para nelayan salah satunya dengan meningkatkan budidaya perikanan untuk ekspor.  Beberapa  tahun  terakhir,  pemerintah  melakukan  kerja  sama  dengan  para  investor, meningkatkan  teknologi  budidaya,  membuat  kebijakan  penangkapan  terukur,  fokus  dalam peningkatan  produk  perikanan  untuk  ekspor,  dan  pembangunan  kampung-kampung budidaya perikanan.
Berdasarkan  data,  meskipun demand produk  perikanan  indonesia  diminati  di  175 negara  di  dunia,  hanya  3.5%  dari  seluruh demand dunia  yang  baru  dapat  dipenuhi  oleh Indonesia  dikarenakan  tidak  semua  jenis  produk  perikanan  dapat  diterima  oleh  negara- negara  tersebut.  Meskipun  Indonesia  memiliki  17.9  juta  hektar  lahan  perikanan  budidaya namun produksi akan produk perikanan tersebut masih sangat terbatas (liputan6, 2021).
Pemerintah  menyadari  bahwa  ini  merupakan  sebuah  potensi  besar    untuk menumbuhkan  perekonomian  negara  dan  rakyat  khususnya  dimana  sebagai  negara kepulauan, indonesia memiliki kekayaan yang berlimpah dan belum dimanfaatkan optimal untuk  dapat  meningkatkan  taraf  hidup  masyarakat.  Permasalahan  terkait  belum terpenuhinya permintaan pasar sebesar 96,5% mengharuskan Indonesia lebih siap baik dari sisi  perencanaan  maupun  strategi  yang  akan  dilakukan.  Salah  satu  caranya  adalah  dengan melakukan peramalan.
Penelitian  sebelumnya terkait peramalan jumlah  ekspor telah dilakukan.  Yudiarosa (2009)  melakukan  peramalan  ekspor  udang  dan  tongkol  dengan  metode  ARIMA dikarenakan  metode  ini  dapat  digunakan  untuk  kondisi  data  non  stasioner,  serta  dapat mempertimbangkan  dua  aspek  yaitu autoregressive dan moving  average dalam peramalannya.  Begitupun  dengan  Davem  dkk  (2021)  yang  telah  melakukan  kajian peramalan ekspor dengan model ARIMA.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  kali  ini  akan  dikaji  proyeksi  jumlah  produksi Indonesia  dengan  model  ARIMA  untuk  dapat  memenuhi  kebutuhan  dunia  di  tahun  2022. Harapannya  dapat  dijadikan  landasan  informasi  kepada  pemerintah  dalam  pengambilan kebijakan dimasa yang akan dating.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Forecasting (Peramalan)
Forecasting adalah  peramalan  apa  yang  terjadi  di  periode  yang  akan  datang.  Di industri,  metode forecasting sering  digunakan  oleh  departemen marketing dan  produksi. Tim marketing menggunakan  metode forecasting untuk  meramalkan  penjualan  produk baru  maupun  produk  lama.  Sedangkan  departemen  produksi  mengaplikasikan forecasting untuk mengestimasi jumlah produk yang akan diproduksi. Forecasting tidak selalu akurat, karena  tugas forecasting hanya  melakukan  estimasi  sehingga  akan  ada  deviasi  dengan aktual.  Namun forecasting dapat  memperkecil  terjadinya  deviasi error yang  lebih  besar dibandingkan dengan kita tidak melakukan forecasting .

## Time Horizon
Time horizon pada forecasting terbagi menjadi tiga yaitu jangka pendek, menengah, dan  jangka  panjang.  Jangka  pendek  adalah forecasting yang  dilakukan  untuk  melakukan estimasi satu hari ke depan atau satu minggu ke depan. Pada umumnya forecasting jangka pendek  dilakukan  untuk  perencanaan  kebutuhan  material  pada  proses  produksi,  maupun kebutuhan  inventori. Forecasting jangka  sedang  dilakukan  untuk  meramalkan  apa  yang akan  terjadi  di  beberapa  minggu  ke  depan  atau  beberapa  bulan  ke  depan.  Jika  ingin mengetahui  penjualan  produk,  ketersediaan  tenaga  kerja  adalah  beberapa  contoh  yang
dapat  menerapkan forecasting jangka  waktu  menengah. Forecasting tentang  kapasitas produksi  atau  pengadaan  fasilitas  pada  umumnya  digunakan time  horizon jangka  panjang dikarenakan  sebuah  keputusan  besar  bagi  perusahaan  baik  untuk  perencanaan  maupun persiapannya.

## Karakteristik Forecasting
Karakteristik forecasting dapat dijabarkan sebagai berikut:
1. Hasil forecasting biasanya  salah.  Hal  tersebut  dikarenakan forecasting hanya melakukan  estimasi  sehingga  akan  ada  deviasi  antara forecasting dengan  aktual. Meskipun  demikian  deviasi  yang  terjadi  dengan  menerapkan forecasting akan  lebih kecil dibandingkan dengan tidak melakukan apa-apa.
2. Forecasting yang baik adalah yang memiliki lebih dari satu hasil estimasi yaitu dengan menggunakan  beberapa  metode  pengukuran  sehingga  dapat  mengakomodir  jika terjadinya error di satu metode.
3. Aggregate forecasting lebih akurat
4. Semakin  panjang horizon  forecast maka  akan  semakin  tidak  akurat.  Contoh,  horizon sedang akan lebih akurat dibandingkan dengan horizon jangka panjang
5. Pada forecasting ,  jangan  menyepelekan  informasi-informasi  lain  yang  didapat, dikarenakan  dalam  setiap  keputusan  tidak  hanya  data  yang  dipertimbangkan  namun informasi-informasi lain pun perlu dipertimbangkan missal krisis dalam sebuah negara dan lain sebagainya

## Subjek Model Forecasting
Dalam  metode forecasting ,  estimasi  dapat  dilakukan  baik  secara  subjektif  maupun  secara objektif.  Untuk forecasting yang  dilakukan  secara  subjektif,  dapat  dilakukn  dengan beberapa cara yaitu sebagai berikut:
1. Menanyakan kebagian penjualan. Tim penjualan dapat  melakukan pengamatan karena berinteraksi  langsung  dengan  konsumen  sehingga  dapat  memperkirakan  apa  yang disukai, dibutuhkan dan tidak dibutuhkan oleh konsumen. Tantangannya adalah disaat tim  penjualan  tidak  jujur  saat  berpendapat  karena  metode  ini  bersifat  kualitatif  bukan kuantitatif atau tidak berdasarkan data
2. Survey  ke  konsumen.  Metode  ini  dapat  dilakukan  dengan  menyebarkan  kuesioner kepada konsumen langsung terkait produk yang di ramalkan. Kendalanya adalah dalam mendesain  kuesioner  harus  benar-benar  dilakukan  sesuai  kaidah  dan  metode  yang valid.  Jika  kuesioner  dibuat  tidak  tervalidasi  dan  terverifikasi  dengan  baik,  maka kesimpulan yang nantinya diperoleh pun tidak akan valid
3. Opini para ekspertis. Metode ini dilakukan dengan mengumpulkan para pakar atau ahli kemudian  dibiarkan  untuk  mereka  berdiskusi  dan  menyimpulkan  estimasi  apa  yang akan terjadi di masa yang akan datang
4. Metode  Delphi.  Metode  ini  mirip  dengan  opini  para  ekspertis  namun  bedanya  adalah setiap  pakar  diberikan  studi  kasus,  kemudian  dipersilahkan  berpendapat  tanpa mengetahui  pendapat  dari  pakar  lain.  Hasilnya  jika  terjadi  perbedaan  pendapat,  maka akan  dikembalikan  untuk  dipertanyakan  kembali  kepada  para  ekspertis  dengan menginformasikan  hasil  kesimpulan  kumuplatif  pertama.  Begitu  seterusnya  hingga mendapat kesimpulan yang diinginkan.

## Tujuan Metode Forecasting
Jika  kita  ingin  mengetahui  apa  yang  akan  terjadi  pada  sebuah  variabel  yang dipengaruhi  oleh  variabel  lain  maka  kita  menggunakan  metode causal (metode  sebab
akibat), namun jika kita ingin mengetahui apa yang akan terjadi dimasa yang akan datang berdasarkan data dimasa lampau karena diestimasi  data masa lampau memiliki pola yang sama  dengan  data  masa  yang  akan  datang,  maka  metode  yang  digunakan  adalah  metode time series.

## Metode Causal
Metode causal dapat  dilakukan  dengan  membuat  sebuah  persamaan  regresi  yang  terjadi antara dua variabel.
Berdasarkan persamaan di  atas, jika kita sudah mengetahui nilai  α 0 ,  α 1 dan  nilai  X  pada periode t-1 maka kita dapat mengetahui nilai Y pada periode t. Variabel terdiri dari X dan Y sehingga apa yang terjadi pada variabel Y pada periode t bergantung pada nilai X pada periode t-1. Sedangkan nilai α 0 , α 1 merupakan paramater persamaan. Untuk lebih jelasnya bagaimana menentukan nilai parameter, dijelaskan pada materi khusus regresi linier.

## Metode Time Series
Metode time series adalah metode untuk estimasi apa yang akan terjadi berdasarkan pada  data  historis  periode  sebelumnya  dengan  asumsi  data  historis  akan  memiliki  pola yang sama dengan apa yang akan terjadi di periode selanjutnya.
Dalam  analisis time  series ,  ada  beberapa  metode  yang  dapat  dilakukan.  Metode-  metode tersebut adalah sebagai berikut:
1. Trend adalah pola naik atau turun secara linier.
2. Seasonal adalah  pola  yang  akan  berulang  di  setiap  interval  waktu  tertentu  missal  per tahun,  per  hari,  per  minggu  maupun  per  bulan.  Contoh  pola seasonal adalah  fashion musim  dingin  akan  meningkat  disetiap  musim  dingin,  paying  penjualan  akan meningkat disetiap musim hujan dan akan berulang pola tersebut disetiap musim hujan.
3. Cycles (siklus)  adalah  pola  yang  mirip  dengan  pola seasonal .  Perbedaannya,  pola cycles biasanya berulang pada periode yang lebih panjang, missal siklus bisnis dan lain sebagainya.
4. Randomness adalah  pola  acak  yang  terjadi  pada  sebuah  data.  Pola random dapat dillihat jika data tidak masuk kategori tren, seasonal , dan siklus.

## Metode ARIMA
Wulandari  dan  Gernowo  (2019)  menjelaskan  bahwa  metode  ARIMA  atau  Box Jenkins  merupakan  metode  penggabungan  antara metode  model  AR ( autoregressive )  dan model  MA  (moving  averages).  Metode  ARIMA  dilakukan  dengan  cara  analisis  deret waktu  secara  berkala.  Metode  ini  dikembangkan  oleh  George  Box  dan  Gwilyn  Jenkins. Metode  ini  terdiri  dari  empat  tahap  yaitu  identifikasi  metode time  series, pendugaan parameter-parameter  bagi  metode  alternative,  pengujian  metode,  dan  prakiraan  nilai time series. Pada  metode  ARIMA,  data  harus  bersifat  stasioner  atau  tidak  mengandung  unsur tren. Jika data masih dalam bentuk non stasioner, maka dapat dilakukan differencing 1 atau bahkan  differencing  2  untuk  membuat  data  menjadi  stasioner  terlebih  dahulu  baru kemudian dapat dijadikan data yang akan diproyeksikan dengan metode ARIMA ini. Berdasarkan penjelasan sebelumnya jika metode ARIMA merupakan penggabungan dari model AR dan MA. Model AR sendiri persamaannya ditunjukan seperti pada persamaan 2
𝑍 𝑡 =   𝜙 1 𝑍 𝑡−1 + 𝜙 2 𝑍 𝑡−2 + ⋯ +   𝜙 𝑝 𝑍 𝑡−𝑝 + 𝑎 𝑡
(1) (2)
Persamaan MA ditunjukan pada persamaan 3.
𝑍 𝑡 =   𝑎 𝑡 − 𝜃 1𝑎𝑡−1 − 𝜃 2𝑎𝑡−2 − ⋯ −   𝜃 𝑞𝑎𝑡−𝑞
Penggabungan  model  AR  dan  model  MA  yang  dinotasikan  sebagai  ARMA  (p,q) dinyatakan dalam persamaan seperti berikut:
𝑍 𝑡 =   𝜙 1 𝑍 𝑡−1 + 𝜙 2 𝑍 𝑡−2 + ⋯ +   𝜙 𝑝 𝑍 𝑡−𝑝 + 𝑎 𝑡 − 𝜃 1𝑎𝑡−1 − 𝜃 2𝑎𝑡−2 − ⋯ −  𝜃 𝑞𝑎𝑡−𝑞
Model  ARIMA  sebagai  fungsi  dari  p,  d,  q  yang  mana  p  adalah  orde  operator,  d  orde differencing,  dan  q  sebagai  orde  operator  dari  MA.  Bentuk  umum  persamaan  model ARIMA ditunjukan pada persamaan 5.
𝜙 𝑝 (𝐵)(1 − 𝐵) 𝑑 𝑍 𝑡 = 𝜇 ′ + 𝜃 𝑞 (𝐵)𝑎 𝑡 Dimana 𝜙 𝑝 (𝐵) adalah komponen AR dan p, sedangkan 𝜃 𝑞 (𝐵) merupakan komponen orde q.

## Evaluasi Forecasting
Evaluasi forecasting dapat dilakukan dengan metode mean absolute deviation (MAD) dan mean square error (MSE). Error adalah selisih  antara peramalan dengan aktual, dan jika dinotasikan sebagai berikut:

## Penelitian Terdahulu
Beberapa  peneliti  terdahulu  telah  melakukan  peramalan  terkait  jumlah  ekspor. Seperti yang dilakukan oleh Ilah (2019) dimana melakukan studi peramalan jumlah ekspor komoditi udang segar dan tuna dengan metode ARIMA. Kemudian diikuti oleh Edo et al. (2020)  yang  juga  melakukan  peramalan  jumlah  produksi  perikanan  laut  di  NTT  dengan menggunakan  metode  berbeda  yaitu  polinom  yang  merupakan  salah  satu  metode  terapan matematika.  Sedangkan Eckert et  al. (2020) melakukan studi peramalan produk ekspor di Swiss  dengan  metode  Bayesian.  Sohrabpour  et  al.  (2020)  melakukan  peramalan  jumlah ekspor  dengan  metode  artificial  intelligence.  French  et  al.  (2021)  melakukan  peramalan jumlah  ekspor  dengan  Agriculture  Remotely-sensed  Yield  Alghoritm  (ARYA). Berdasarkan kajian peneliti-peneliti tersebut, metode ARIMA digunakan jika peneliti ingin mengakomodir  kejadian  jika  data  bersifat  non  stasioner,  dan  mengkombinasikan  metode autoregresi dan moving average dalam melakukan penelitian. Sedangkan metode polinom merupakan  salah  satu  metode  matematika  terapan  dengan  memodelkan  peramalan  dalam persamaan  polynomial.  Metode  Bayesian  digunakan  dengan  melakukan  pembobotan dalam peramalannya. Sedangkan ARYA dikembangkan pada peramalan sektor pertanian.
Pada  penelitian  kali  ini  difokuskan  untuk  melakukan  peramalan  metode  ARIMA dengan  mempertimbangkan  kekhasan  dari  kasus  yang  dikaji  dengan  peneliti  Ilah  (2019) yang memiliki kemiripan yaitu ekspor produk perikanan, dengan jumlah data lebih dari 50, serta  peneliti  ingin  mengaplikasikan  kombinasi  antara  metode  autoregressive  dan  metode moving  average,  serta  dapat  mengakomodir  jika  data  bersifat  non  stasioner.  Sedangkan metode lainnya tidak mempertimbangkan hal tersebut.
(3) (4)
(5)
(6)

## METODE PENELITIAN

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengunduh  data  di  website  resmi  Badan Pusat  Statistik  Indonesia.  Data  yang  diambil  adalah  data  ekspor  produk  kode  03  (pada data  BPS)  yaitu  ikan  dan  krustasea,  moluska  serta  invertebrata  air  lainnya  dari  bulan januari tahun 2014 hingga februari tahun 2022 dalam satuan kg.

## Menentukan Pola Data
Data  yang  telah  diunduh  kemudian  diuji  pola  datanya  baik  dengan  grafik  maupun  uji Augmented Dickey Fuller (ADF

## Peramalan
Peramalan  sebagaimana  yang  dijelaskan  sebelumnya,  akan  digunakan  metode ARIMA. Pada prosesnya, metode ARIMA dilakukan dalam empat tahapan prosedur yaitu sebagai berikut:
1. Identifikasi  model  yang  mana  dianalisis  pola  data.  Jika  data  stasioner,  maka ditentukan  model  ARIMAnya,  sedangkan  jika  data  non  stasioner,  maka  perlu dilakukan differencing terlabih  dahulu  baru  dilanjutkan  penentuan  nilai  orde ARIMA. Penentuan nilai orde berdasarkan pada correlogram.
2. Evaluasi  model dengan melakukan pengujian terhadap residual model. Model harus bersifat acak dan berpengaruh signifikan antara input dan output
3. Peramalan

## HASIL DAN PEMBAHASAN Identifikasi Model
Data  jumlah  ekspor  untuk  produk  ikan  dan  krustasea,  moluska  serta  invertebrata air  lainnya  dari  bulan  januari  tahun  2014  hingga  februari  tahun  2022  dalam  satuan  kg yang  telah  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  diuji  kestasioneran.  Langkah  pertama adalah dengan memplotkan 100 data tersebut pada grafik sebagaimana Gambar 1.
Gambar 1. Data Jumlah Ekspor (Kg) Periode Januari 2014 – April 2022
Dari Gambar 1 dapat kita lihat jika data tidak memiliki tren, dan relatif stasioner. Namun untuk analisis lebih lanjut kita uji kestasioneran data dengan metode  Augmented Dickey  Fuller  dengan  bantuan software eviews  dan  dihasilkan  nilai  p value seperti ditunjukan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Uji Augmented Dickey Fuller
Dari hasil uji Augmented Dickey Fuller (ADF)  p- value bernilai kurang dari 0.05 sehingga dapat  disimpulkan jika memang benar data bersifat stasioner. Dikarenakan data bersifat stasioner, tidak perlu melakukan differencing atau memiliki nilai ordo I (0).

## Estimasi Parameter Model
Langkah selanjutnya adalah penentuan ordo AR dan MA serta indikasi  apakah terjadi seasonal atau  tidak.  Penentuan  ordo  AR  dapat  dilihat  dari  lag  yang  melewati  batas  pada partial  correlation  dan  ordo  MA  dapat  dilihat  dari  lag  yang  melewati  batas  pada autocorellation.  Pengujian  autocorrelation  dan  partial  correlation  menggunakan  bantuan software eviews ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Autocorrelatin dan Partial Correlation
Pada  Gambar  3  dapat  kita  lihat  jika  pada  partial  correlation  pada  lag  1  sudah teridentifikasi  signifikan atau nilai  partial  correlationnya melebihi ambang batas  sehingga dapat  kita  simpulkan  jika  ordo  AR  adalah  1  atau  AR(1),  sedangkan  pada  autocorrelation lag  1  juga  sudah  menunjukan  nilai  signifikan  sehingga  ordo  MA  adalah  1  atau  MA(1). Kemudian  kita  identifikasi  lebih  lanjut  apakah  terdapat  kemungkinan  terjadinya seasonal atau nilai signifikan berulang pada periode 12, 24, atau seterusnya. Jika kita lihat, memang pada lag 12 juga menunjukan nilai siginifikan atau melampaui batas atas baik pada PACF maupun  ACF  nya,  sehingga  ada  kecendrungan  terjadinya seasonal .  Oleh  karena  itu  kita akan  coba  memasukan seasonal AR  maupun seasonal MA  pada  proses  penentuan modelnya nanti.
Pada software eviews  terdapat  fitur  otomatis  untuk  menentukan  kemungkinan model  ARIMA  SARIMA  terbaik.  Setelah  dilakukan  pengujian  didapatkan  hasil sebagaimana digambarkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Penentuan Model ARIMA atau SARIMA Terbaik
Dari  Gambar 12 dapat  kita lihat jika terjadi sifat seasonal pada data sehingga kita harus  menggunakan  metode  SARIMA.  Dari  hasil eviews telah  ditentukan  jika  model terbaik  adalah  ARIMA  (1,0.0)  SARIMA  (12,0,12)  atau  ARIMA  (1,0,0)  SARIMA (12,0,24).  Untuk  mengetahui  model  terbaik,  kita  lakukan  uji  ARIMA  Maximum Likelihood seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Uji Goodness of Fit
Berdasarkan nilai error pada Gambar 5, diketahui jika model ARIMA dan SARIMA terbaik adalah sebagai berikut ARIMA (1,0,0) SARIMA (12,0,24).

## Evaluasi Model Dengan Melakukan Pengujian Terhadap Residual Model
Setelah  mengetahui  parameter  model  ARIMA  dan  SARIMA  terbaik,  langkah  selanjutnya adalah mengevaluasi  model dengan  melakukan pengujian terhadap residual  model seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6. Pengujian Residual Model
Pada Gambar 6 dapat kita lihat jika  semua nilai p value tidak ada yang kurang dari 0.05  sehingga  dapat  dkatakan  bahwa  tidak  ada  nilai  signifikan  atau  model  bersifat  acak. Kita  juga  bisa  lihat  dari  aucorellation  dan  partial  correlation  bahwa  tidak  ada  lag  yang diluar batas kendali sehingga dapat dikatakan tidak ada nilai yang signifikan.

## Forecasting
Langkah  terakhir  adalah  melakukan  peramalan  dengan  model  ARIMA  (1,0,0) SARIMA (12,0,24) selama 6 bulan ke depan. Dari hasil eviews dihasilkan nilai peramalan jumlah ekspor (kg) produk perikanan adalah seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Forecasting Jumlah Ekspor Mei 2022 – Oktober 2022 Bulan Forecast Jumlah Ekspor (kg) Mei 2022 62742367 Juni 2022 59174568 Juli 2022 59303939 Agustus 2022 60909160 September 2022 62003324 Oktober 2022 67685425

## PENUTUP Simpulan
Kesimpulan dari penelitian ini adalah jumlah produksi produk perikanan ekspor tahun 2022 diramalkan dengan model ARIMA (1,0,0) SARIMA (12,0,24) yang memiliki nilai error terkecil dibandingkan dengan orde ARIMA lainnya. Selain itu, model juga telah teruji residual yang mana input berpengaruh signifikan terhadap output .

## Saran
Berdasarkan  hasil  peramalan jumlah  ekspor  yang  mampu  dipenuhi  oleh  Indonesia seperti  pada  Tabel  3,  pemerintah  kiranya  bias  mengevaluasi  stimulus  yang  dapat meningkatkan  kemampuan  para  nelayan  untuk  membudidayakan  produk  perikanan
meningkat  dan melebihi kondisi  saat  ini mengingat  pangsa pasar yang baru bisa dipenuhi oleh Indonesia sebesar 3.5% dari keseluran kebutuhan dunia.

## DAFTAR PUSTAKA
Dave,  E.,  Leonardoa,  A.,  Jeanicea,  M.,  &  Hanafiah,  N.  (2021).  Forecasting  Indonesia exports using a Hybrid Model ARIMA LSTM. Procedia Computer Science, 179 , 480-487.
Eckert,  F.,  Hyndman,  R.  J.,  &  Panagiotelis,  A.  (2020).  Forecasting  Swiss  exports  using Bayesian forecast reconciliation. European Journal of Operational Research.
Edo, I. S., Tasik, W. F., & Kamlasi, Y. (2020). Model peramalan produksi perikanan laut komoditas unggulan NTT di Kota Kupang. JVIP, 1 (1).
Franch, B., Vermote, E., Skakun, S., Artigas, A. S., Kalecinski, N., Roger, J. C., Reshef, I.  B.,  Barker,  B.,  Justice,  C.,  &  Sobrino,  J.  A.  (2021).  The  ARYA  crop  yield forecasting  algorithm:  Application  to  the  main  wheat  exporting  countries. International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, 104.
Heriansyah, E., & Hasibuan, S. (2018). Implementasi metode peramalan pada permintaan bracket side stand K59A. PASTI, 10 (3). Ilah,  M.  (2016). Peramalan  jumlah  ekspor  indonesia  pada  kelompok  komoditi  ekspor udang  segar/beku  dan  tongkol/tuna  dengan  metode  ARIMA  Box-Jenkins (Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh
Nopember) Diakses dari https://repository.its.ac.id/584/ .
Indriyana, Y. (2009). Analisis ekspor ikan tuna Indonesia. Wacana, 12 (1). Jones, E.C. (2019). Supply chain engineering and logistics handbook: inventory and production control (1st ed.). CRC Press.
Liputan6.  (2021).  Produk  perikanan  Indonesia  diburu  175  negara. Liputan6 .  Tersedia pada https://www.liputan6.com/bisnis/read/4767831/produk-perikanan- indonesia-diburu-175-negara
Liputan6.  (2021).  Pasar  perikanan  dunia  USD  160  miliar  Indonesia  cuma  kuasai  3,5 persen. Liputan6. Tersedia pada https://www.liputan6.com/bisnis/read/4706628/pasar-perikanan-dunia-usd-160- miliar-indonesia-cuma-kuasai-35-persen
Satyarini, R. (2007). Menentukan metode peramalan yang tepat. Bina Ekonomi, 11 (1).
Sohrabpour,  V.,  Oghazi,  P.,  Toorajipour,  R.,  &  Nazarpour,  A.  (2020).  Export  sales forecasting  using  artificial  intelligence. Technological  Forecasting  &  Social Change.
Wulandari,  R.  A.,  &  Gernowo,  R.  (2019).  Metode  Autoregressive  Integrated Movingaverage (ARIMA) dan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dalam analisis curah hujan. Berkala Fisika , 22 (1), 41-48.