## Implementasi Model SARIMA Untuk Memprediksi Produksi Minyak Kelapa Sawit
Luis Fernandes Tokan 1 , Arief Hermawan 2
1,2 Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta
1 fernandeztokan@gmail.com *, 2 ariefdb@uty.ac.id

## Abstract
Palm oil is a vital commodity in the plantation industry, with a significant impact on the global economy. The main challenges in production planning and market analysis stem from insufficient preparation. Therefore, this research aims to implement the SARIMA  (Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving  Average)  model  to predict  palm  oil  production  for  the  period  2022- 2026. Data is sourced from the Agricultural Statistics Book of the Directorate General of Plantation, Ministry of Agriculture. The analysis results reveal that the SARIMA model with parameters (1,0,1)(1,0,0)12 yielded the best outcomes, with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 5.54%. These results show that the SARIMA model can predict palm oil production with good  accuracy  based  on  historical  data.  This  prediction  system  is  expected  to  make  a  significant  contribution  in  reducing uncertainty in palm oil production, increasing production efficiency in reducing the resulting environmental impacts, as well as  assisting  the  government  and  related  organizations  in  conducting  better  planning  in  paying  attention  to  high  quality production.
Keywords: Sarima, Palm Oil, Forecasting, Time Series

## Abstrak
Minyak  kelapa  sawit  adalah  komoditas  penting  dalam  industri  perkebunan  dengan  dampak  besar  pada  ekonomi  global. Tantangan utama dalam perencanaan produksi dan analisis pasar adalah kurangnya persiapan yang memadai. Oleh karena itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  model  SARIMA (Seasonal  Autoregressive  Integrated  Moving  Average) dalam memprediksi  produksi  minyak  kelapa  sawit  untuk  periode  2022-2026.  Data  diperoleh  dari  Buku  Statistik  Perkebunan DITJENBUN Pertanian. Hasil analisis menunjukkan bahwa model SARIMA dengan parameter (1,0,1)(1,0,0)12 memberikan hasil terbaik dengan tingkat Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 5,54%. Hasil ini menunjukkan bahwa model SARIMA dapat memprediksi produksi minyak kelapa sawit dengan akurasi yang baik berdasarkan data historis. Sistem prediksi ini  diharapkan  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  mengurangi  ketidakpastian  dalam  produksi  minyak  kelapa  sawit, meningkatkan  efisiensi  produksi  dalam  mengurangi  dampak  lingkungan  yang  dihasilkan,  serta  membantu  pemerintah  dan organisasi terkait dalam melakukan perencanaan yang lebih baik dalam memperhatikan kualitas produksi yang tinggi.
Kata kunci: Sarima, Minyak Kelapa Sawit, Peramalan, Deret Waktu
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Kelapa  sawit  ( Elaeis  guineensis )  merupakan  tanaman penghasil minyak nabati terbesar dan paling produktif jika dibandingkan dengan tanaman yang menghasilkan minyak  lainnya  [1].  Kelapa  sawit  menjadi  tumbuhan perkebunan yang berada pada posisi penting di sektor perkebunan  dan  pertanian  karena  menghasilkan  nilai ekonomi  terbesar  per  hektarnya  di  dunia  [2].  Kelapa sawit  memiliki  peran  penting  dalam  perekonomian global,  terutama  sebagai  penyumbang  devisa  [3]  dan pencipta lapangan kerja bagi masyarakat .
Kelapa  sawit  berasal  dari  Afrika  Barat  dan  dapat tumbuh dan berproduksi dengan baik di Indonesia [4]. Mengingat  curah  hujan  dan  suhu  tropis  di  Indonesia, tanaman  kelapa  sawit  ini  cocok  dibudidayakan  di Indonesia  [5].  Produksi  kelapa  sawit  di  Indonesia mencapai 26,57 ton pada tahun 2022 dengan luas kebun 8,51  juta  hektar  [6].  Minyak  kelapa  sawit  merupakan produk utama yang dihasilkan dari buah kelapa sawit. Minyak ini digunakan dalam berbagai industri, seperti makanan,  kosmetik,  dan  bahan  bakar  biodiesel  [7].
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  dengan penghasil dan eksportir minyak sawit terbesar di dunia, dengan  produksi  lebih  dari  18  juta  ton  per  tahun. Pangsa  produksi  CPO (Crude  Palm  Oil) Indonesia mencapai 53,4% dari total CPO dunia [8].
Terdapat  beberapa  masalah  terkait  produksi  minyak kelapa sawit. Pertama, produksi minyak kelapa sawit di Indonesia  masih  mengalami  fluktuasi.  Tingkat  harga minyak kelapa sawit juga mempengaruhi produksi dan kinerja  perdagangan  kelapa  sawit  Indonesia  [8]. Produksi  minyak  kelapa  sawit  sering  mengalami fluktuasi  yang  disebabkan  oleh  faktor-faktor  seperti iklim [9], penyakit tanaman [10], dan perubahan pola musim  [11].  Kedua,  produksi  minyak  kelapa  sawit menghasilkan  limbah  cair  yang  dapat  mengandung polutan  seperti biochemical  oxygen  demand (BOD), total suspended solids (TSS), minyak, dan lemak [12]. Ketiga,  masalah  pasokan  minyak  kelapa  sawit  di Indonesia  untuk  biodiesel  yaitu  pasokan  CPO  yang tidak  memenuhi  pedoman  perusahaan  mengenai kualitas  yang  disepakati  dengan  konsumen,  seperti tingginya  tingkat  kadar  asam  lemak  bebas,  kadar  air,
dan kadar kotoran [9]. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui  tren  produksi  minyak  kelapa  sawit Indonesia  di  masa  yang  akan  datang  agar  dapat mengurangi  ketidakpastian  dalam  produksi  minyak kelapa  sawit,  meningkatkan  efisiensi  produksi  dalam mengurangi dampak lingkungan yang dihasilkan, serta pemerintah  dan  organisasi  terkait  dapat  melakukan perencanaan  yang  lebih  baik  dalam  memperhatikan kualitas  produksi  yang  tinggi  dan  memenuhi  standar kesepakatan yang telah disepakati.
Sebelumnya,  penelitian  lain  yang  telah  menggunakan model  SARIMA  sudah  cukup  banyak  diantaranya dengan  judul  Prediksi  Produksi  Bawang  Merah  Di Kabupaten Nganjuk Dengan Metode Seasonal ARIMA (SARIMA).  Data  penelitian  yang  digunakan  berasal dari website BPS  Kabupaten  Nganjuk  dari  bulan Januari  2017  –  Desember  2020.  Dengan  mengambil nilai rata-rata perbulan dari 20 kecamatan di Nganjuk. Hasil  penelitian  ini  adalah  model  SARIMA  cukup efektif  dalam  pembentukan  model  terbaik  untuk prediksi,  yaitu  model  SARIMA  (3,0,2)(2,1,2)12  yang memiliki nilai MAPE sebesar 2,01% [13]. Peneliti lain, dengan  judul  Peramalan  dengan  Metode  Pemulusan Eksponensial Holt-Winter dan SARIMA (Studi Kasus: Jumlah  Produksi  Ikan  (Ton)  di  kota  Sibolga  Tahun 2000-2017). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  Jumlah  produksi ikan  (ton) per-kuartal  di kota Sibolga tahun 2000-2017 yang diperoleh dari BPS Kota Sibolga. Dengan model SARIMA (0,1,1)(0,1,1)4 menghasilkan  tingkat  kesalahan  peramalan  MAE, RMSE,  MAPE  masing-masing  693.11,  903033.90, 5.92%.  Hasil  akhir  dari  penelitian  yang  diketahui bahwa peramalan jumlah produksi ikan dengan metode SARIMA  lebih  baik  daripada  metode  eksponensial Holt-Winter [14].
Peneliti  lain  dengan  penelitian  memprediksi  produksi minyak  kelapa  sawit.  Namun,  dengan  algoritma  yang berbeda  salah  satunya  yaitu  dengan  menggunakan Metode Holt-Winters  Expontial  Smoothing (Studi Kasus:  PT.  Sinar  Gunung  Sawit  Raya).  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  Jumlah produksi  minyak  kelapa  sawit  di  PT.SGSR  bulan Januari 2022 - Desember 2022 yang diperoleh dari PT. Sinar Gunung Sawit Raya(SGSR) tahun 2022. Dengan menghasilkan  parameter  yang  dipilih  secara trial dan error yaitu =0,84, -0,09 dan -0,83 dengan memperoleh nilai  kesalahan  MAPE  terbaik  yaitu  model  aditif sebesar  2,11%  yang  berarti  metode Holt-Winters Expontial  Smoothing dengan  model  aditif  memiliki nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan multiplikatifnya  dalam  meramalkan  Jumlah  produksi minyak kelapa sawit di PT. Sinar Gunung Sawit Raya [15]. Peneliti lainnya yang juga melakukan penelitian terkait  dengan  judul  Peramalan  Produksi Crude  Palm Oil Dengan  Algoritma  Backpropagation  Neural Network.  Data  yang  digunakan  adalah  data  produksi CPO  di  PT.  X  dari  bulan  Januari  2019  –  April  2021. Dengan  model  arsitektur  terbaik  menggunakan  empat neuron hidden  layer, dengan  fungsi  pembelajaran
trainlm, fungsi  aktivasi  sigmoid,  epoch  5000 , dan learning  rate 0,1  menghasilkan  nilai  error  (MSE) terbaik  0,00054  pada  pelatihan  dan  0,00372  pada proses pengujian [16].
Berdasarkan  penjelasan  latar  belakang  diatas,  tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan Model SARIMA ( Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average ) untuk memprediksi produksi minyak kelapa sawit.  Dikarenakan,  model  ini  cocok  untuk  data yang memiliki  pola  musiman,  seperti  pada  data  produksi minyak kelapa sawit yang sering mengalami fluktuasi musiman. Dengan menggunakan data produksi minyak kelapa  sawit  di  Indonesia,  penelitian  ini  diharapkan dapat memberikan solusi dalam mengatasi masalah di industri  minyak  kelapa  sawit  Indonesia.  Kontribusi utama  riset  ini  adalah  pengembangan  metode peramalan yang efektif dengan Model SARIMA yang jarang  digunakan  dalam  konteks  produksi  minyak kelapa sawit di Indonesia.
Perbedaan  utama  antara  penelitian  ini  dan  penelitian sebelumnya  adalah  penggunaan  data  produksi  yang mencakup  periode  waktu  yang  lebih  panjang.  Data yang  lebih  luas  ini  dapat  memberikan  wawasan  yang lebih mendalam tentang variabilitas dan pola produksi minyak  kelapa  sawit,  yang  dapat  memungkinkan pemangku  kepentingan  lebih  baik  dalam  menyusun strategi  untuk melakukan keputusan yang lebih efektif.
Oleh  karena  itu,  diharapkan  penelitian  ini  dapat memberikan  kontribusi  penting  dalam  mengatasi tantangan yang ada dalam industri minyak kelapa sawit di  Indonesia  dan  meningkatkan  praktik-praktik  yang ada di sektor ini. Bahasa pemograman yang digunakan adalah python dengan bantuan google colab .

## 2. Metode Penelitian
2.1  SARIMA (Seasonal  Autoregressive  Integrated Moving Average)
Metode SARIMA ( Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average ) merupakan metode dalam memproses  data  deret  waktu  untuk  analisis  dan peramalan  dengan  pola  musiman.  Metode  ini merupakan  pengembangan  dari  model  ARIMA (Autoregressive  Integrated  Moving  Average) yang dapat  mengatasi  data  dengan  pola  musiman  yang kompleks [17]. Metode ini terdiri dari beberapa tahap yaitu  identifikasi,  estimasi  parameter,  pemeriksaan diagnostik dan prediksi menggunakan model SARIMA (p,d,q)(P,D,Q)S [18].

## 2.2 Alur Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini melibatkan analisis literatur untuk memahami konsep- konsep  yang  relevan  dengan  topik  penelitian  yang diambil. Selain itu, data yang digunakan adalah dataset statistik  untuk  melakukan  analisis  data  yang  lebih lanjut.
Selanjutnya,
sistem dikembangkan dengan menguraikan  tahap-tahapannya  secara  terperinci melalui pembuatan sebuah bagan alir/ flowchart . Bagan alir  ini  akan  menggambarkan  alur  kerja  sistem  yang melibatkan berbagai tahapan yang akan dirincikan dari tahap  awal  hingga  tahap  akhir  penelitian  ini.  Dengan menggunakan bagan alir ini, memudahkan pemahaman tentang proses yang dilakukan dalam penelitian ini, dan juga  memastikan    setiap  langkahnya  dapat  terperinci secara  jelas  dan  terstruktur,  diagram  bagan  alir  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Alir Proses Penelitian
Dengan  memperhatikan  Gambar  1,  maka  sistem peramalan dengan metode SARIMA dapat digambarkan secara khusus, sebagai berikut :
1. Data Produksi Minyak Kelapa Sawit
Melakukan i nput  data  dengan  dua  atribut  yang digunakan, yaitu Tahun dan Total Produksi. Data yang digunakan  adalah  data time  series produksi  minyak kelapa  sawit  dari  tahun  1980  sampai  2021  yaitu sebanyak 42 baris data yang diambil dari sumber Buku Statistik  Perkebunan  DITJENBUN  Pertanian : https://ditjenbun.pertanian.go.id/template/uploads/202 2/08/STATISTIK-UNGGULAN-2020-2022.pdf.

## 2. Preprocessing
Bagian  ini  merencanakan  data  mentah  yang  nantinya akan  digunakan  sebagai  informasi  untuk  menjadi masukan agar model menjadi yang terbaik.
3. Split data
Proses ini bertujuan membagi data menjadi dua bagian yaitu, train data dan test data .
4. Stasioneritas Data
Untuk melakukan uji stasioneritas data dapat dilakukan dengan  menggunakan  dua  metode  pengujian  yaitu Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  dan  pengujian Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS).  Jika  data tidak  stasioner  maka  perlu  distasionerkan  dengan proses transformasi atau pembedaan (diffrencing). Data
yang  stasioner  menurut  pengujian  ADF  jika  p-value lebih  kecil  dari  nilai  signifikansi  yang  ditentukan (0.05), dan stasioner menurut pengujian KPSS jika p- value lebih besar dari nilai signifikansi (0.05).
5. Cek ACF dan PACF
Ketika  data  sudah  stasioner  atau  diperbaiki,  maka kenali pola musiman dengan memperhatikan plot ACF ( Autocorrelation  Function )  dan  plot  PACF  ( Partial Autocorrelation  Function )  untuk  memutuskan  orde model awal.
6. Temukan Parameter SARIMA
Parameter  model  SARIMA  yang  optimal  untuk  data produksi  minyak  kelapa  sawit  perlu  ditentukan.  Ini melibatkan  analisis  ACF  ( Autocorrelation  Function ) serta  PACF  ( Partial  Autocorrelation  Function )  untuk mengidentifikasi  orde  model  ARIMA  dan  SARIMA yang sesuai.
7. Estimasi Parameter Model
Setelah parameter model SARIMA ditentukan, langkah selanjutnya  adalah  mengestimasi  parameter  tersebut dari data historis. Estimasi ini dilakukan menggunakan metode  statistik  yang  akan  menghasilkan  model SARIMA yang sesuai dengan data.

## 8. Forecasting
Dengan  model  SARIMA  yang  telah  diestimasi, kemudian lakukan peramalan produksi minyak kelapa sawit  untuk  masa  depan.  Ini  memungkinkan  untuk menghasilkan  prediksi  produksi  minyak  kelapa  sawit untuk  periode  2022-2026.  Model  SARIMA  untuk melakukan  peramalan  terdapat  persamaan  yang digunakan, yaitu (p,d,q) dan musiman (P,D,Q)s dengan menggunakan mean sebagai referensi. Pada persamaan tersebut, p, d, q, P, D, dan Q merupakan bilangan bulat yang  menentukan  orde  dan  karakteristik  model, sedangkan (s) merujuk pada periodeisitas data. Untuk persamaan perhatikan pada berikut ini (1).
 𝑝 (𝐵)  𝑝 (𝐵 𝑆 )(1 −  𝐵) 𝑑 (1  − 𝐵 𝑆 ) 𝐷 𝑋𝑡  = 𝜃 𝑞 (𝐵)𝜃 𝑄 (𝐵 𝑆 )𝜀𝑡 (1)
Keterangan: X 𝑡
= data deret waktu periode T.
 𝑝 ( 𝐵 ) = AR non-musiman 𝐴𝑅 ( 𝑝 ) 𝜃 𝑞 ( 𝐵 ) = MA non-musiman 𝑀𝐴𝑞  𝑝 ( 𝐵 𝑆 ) = AR musiman AR(P) θ 𝑞 ( 𝐵 𝑆 ) = MA musiman MA(q) (1 − 𝐵 𝑆 ) 𝐷 = operator pembeda musiman periode S (1− 𝐵 ) 𝑑 = operator pembeda non musiman
𝜀 𝑡
= white noise
9. Analisis dan Hasil
Tahap akhir dari penelitian ini melibatkan analisis hasil peramalan  dan  implementasi  sistem.  Hasil  peramalan akan disajikan dalam bentuk grafik untuk memvisualisasikan  prediksi  produksi  minyak  kelapa
sawit  di  Indonesia  untuk  masa  yang  akan  datang. Selanjutnya,  dilakukan  pengujian  sistem  dengan menggunakan metrik Mean Absolute Percentage Error (MAPE).    MAPE  digunakan  untuk  mengetahui presentase error pada  hasil  peramalan  [19]  dan menganalisis sejauh mana sistem telah berjalan dengan baik  dalam  memprediksi  produksi  minyak  kelapa sawit. MAPE dapat dihitung dengan persamaan (2).
𝑀𝐴𝑃𝐸  = ∑ |( (𝐴𝑡−𝐹𝑡) 𝐴𝑡 )100| 𝑛 𝑡=1 𝑛
(2)
Keterangan:
A t = nilai aktual F t = nilai forecast n
= total data

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Penerapan  Algoritma  SARIMA  dimaksudkan  untuk memprediksi  produksi  minyak  kelapa  sawit  di  tahun yang  akan  datang.  Pada  penelitian  ini  dilakukan prediksi  pada  5  tahun  kedepan  yaitu  periode  2022- 2026.
3.1 Data Produksi Minyak Kelapa Sawit
Tahap  awal  adalah  pengumpulan  data,  berisi  42  baris data.
Gambar 2. Dataset Produksi Minyak Kelapa Sawit
Gambar  2  menjelaskan  bahwa  terdapat  42  tahun produksi  minyak  kelapa  sawit  dari  tahun  1980-2021, dataset dengan memiliki format *.csv.
3.2 Preprocessing
Pra-pemrosesan data adalah langkah penting mempersiapkan data sebelum dianalisis atau pemodelan.  Pada  tahap  ini  dilakukan cleaning untuk mengatasi masalah (missing value). Selanjutnya, pada tahap  ini  nama  atribut  diubah  untuk  memudahkan dalam proses penelitian dengan nama atribut yang lebih mudah(pendek).  Tipe  data  Total  Produksi  diubah kedalam tipe data yang sesuai yaitu  menjadi tipe data datetime. Tahun  sebagai  indeks  untuk  pengindeksan data  dalam DataFrame. Berikut  adalah  contoh  hasil dari preporocessing dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Contoh Hasil Data Preprocessing Tahun Total 1980-12-31 721172.0 1981-12-31 800060.0 1982-12-31 886820.0 1983-12-31 982987.0 1984-12-31 1147190.0
Tabel  1  di  atas  merupakan  contoh  hasil  proses preprocessing .  Tabel  tersebut,  terdapat  dua  atribut “Tahun”  dengan  tipe  data datetime dan  “Total”  tipe datanya float64 .
3.3 Split Data
Data  dibagi  menjadi  dua  set  yang  berbeda:  satu digunakan untuk melatih model (train data), sementara yang  lainnya  digunakan  untuk  menguji  kinerja  model (test data) . Set pelatihan terdiri dari 37 baris data yang mencakup periode tahun 1980 hingga 2016, sedangkan set  pengujian  terdiri  dari  5  baris  data  yang  mencakup periode tahun 2017 hingga 2021. Berikut ditampilkan dengan tabel pembagian dataset pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Pembagian Dataset Data Rasio Jumlah Data Data Latih 88% 37 Data Uji 12% 5 3.4 Stasioneritas Data Setelah  tahap split  data selesai,  langkah  selanjutnya adalah membuat plot deret waktu untuk memvisualisasikan data dalam bentuk sekuensi waktu. Analisis  data time  series ini  membantu  dalam memahami pola, tren, serta fluktuasi yang terjadi dalam data  seiring  berjalannya  waktu.  Hasil  dari  visualisasi ini dapat ditemukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Plot Produksi Minyak Kelapa Sawit (Ton)
Pada tahap ini dilakukan proses pengujian stasioneritas menggunakan  dua  metode  yang  berbeda,  yaitu pengujian Augmented  Dickey-Fuller (ADF)  dan pengujian Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS). Hasil  pengujian  ADF  menunjukkan  nilai  p-value sebesar  1.0,  sementara  hasil  pengujian  KPSS menunjukkan p-value sebesar 0.1. Dalam hal ini, hasil pengujian  p-value  ADF  lebih  besar  dari  nilai signifikansi  1.0  >  0.05.  Berdasarkan  hasil  tersebut, dapat disimpulkan bahwa data tidak stasioner menurut pengujian  ADF,  tetapi  stasioner  menurut  pengujian KPSS.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  data  mungkin memiliki  karakteristik  stasioneritas  tergantung  pada metode  pengujian  yang  digunakan.  Selanjutnya,  telah ditampilkan plot ACF (Autocorrelation Function) dan plot  PACF (Partial  Autocorrelation  Function) untuk data yang tidak stasioner dalam gambar 4.

## Gambar 4. Plot ACF dan PACF Data Tidak Stasioner
Dikarenakan data awalnya tidak stasioner, maka yang perlu dilakukan adalah menjalankan proses transformasi  atau  differensiasi (differencing) untuk mencapai stasioneritas. Pada data ini hanya dilakukan proses transformasi logaritma pertama yang menghasilkan  data  yang  telah  stasioner  yaitu  dengan nilai p-value 0.008 dalam uji ADF dan nilai p- value 0.1 dalam uji KPSS. Dalam konteks ini, hasil pengujian p- value ADF lebih kecil dari nilai signifikansi yaitu 0.008 < 0.05 yang berarti stasioner menurut pengujian ADF, dan  hasil  pengujian  KPSS  lebih  besar  dari  nilai signifikansi  yaitu  0.1  >  0.05  yang  berarti  stasioner menurut  pengujian  KPSS.  Kedua  tes  menyimpulkan bahwa data yang diberikan adalah stasioner maka data disimpulkan  telah  mencapai  tingkat  stasioner.  Hasil pengujian  menunjukkan  konsistensi  antara  ADF  dan KPSS  yang  memberikan  kepercayaan  lebih  besar dalam menyimpulkan bahwa data tersebut stasioner.
3.5 Cek ACF dan PACF
Setelah stasioner, kenali pola musiman dengan dengan memperhatikan  plot  ACF  ( Autocorrelation  Function ) dan  plot  PACF  ( Partial  Autocorrelation  Function ). Akan  ditampilkan  hasil  plot  ACF  dan  PACF,  terlihat plot autocorrelation dan partial correlation menunjukkan  bahwa  dominan  korelasi  berada  dalam interval kepercayaan, yang menunjukkan stasioneritas. Maka  data  telah  memenuhi  stasioneritas  dan  dapat dilanjutkan  pada  proses  selanjutnya  yaitu  penentuan parameter. Ditampilkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Plot ACF dan PACF
Berikut  ditampilkan  juga  visual plot  time  series dari data yang telah distasionerkan pada Gambar 6 dibawah ini.

## Gambar 6. Plot Data Setelah Stasioner

## 3.6 Temukan Parameter SARIMA
Berdasarkan  data  pada  Gambar  5,  dikarenakan  data untuk  komponen  non-musiman  tidak  dilakukan diferensiasi  pertama  atau  bahkan  kedua  maka  orde diferensiasi d = 0.  Pada plot ACF non-musiman lag ke- 1, ke-2, ke-3, dan ke-4 menunjukkan cut off sehingga dapat mencoba q = 0,1,atau 2 untuk itu sementara MA adalah q =  1. Plot PACF non-musiman pada lag ke-1 dan ke-2 menunjukkan cut off melewati interval, dapat mencoba p = 1 atau 2 maka untuk sementara nilai AR adalah  p  =  2.  Selanjutnya,  D  =  0  karena  tidak melakukan differensiasi musiman. Plot ACF musiman dengan  tidak  adanya  penurunan  signifikan  dalam  lag musiman  maka  SMA  adalah  Q  =  0.  Plot  PACF musiman  terdapat cut  off di  lag  ke-1,  dan  ke-2  yang signifikan turun pada lag selanjutnya maka SAR adalah P = 2 sehingga identifikasi model sementara SARIMA adalah  (1,0,1)(2,0,0) 12 .  Identifikasi  model  sementara dengan  memeriksa  plot  ACF  dan  PACF  digunakan sebagai  petunjuk  awal  mengenai  orde  awal  model. Model sementara ini digunakan sebagai panduan untuk parameter  model  SARIMA  yang  optimal.  Untuk mendapatkan  model  terbaik  akan  dilakukan  berbagai kombinasi parameter ( auto_arima ) dan memilih model dengan  kriteria  informasi  terbaik  (BIC)  yang  akan dilakukan pada proses selanjutnya.

## 3.7 Estimasi Parameter Model
Tahap  selanjutnya  adalah  memilih  model  yang  tepat berdasarkan data historis dan bantuan model sementara dengan komponen yang telah didapatkan sebelumnya. Penelitian  ini  menggunakan auto_arima untuk mengevaluasi  berbagai  kombinasi  parameter  dengan efisien  dan  kriteria  informasi  seperti  AIC (Akaike Information  Criterion), BIC (Bayesian  Information Criterion), atau  HQIC (Hannan-Quinn  Information Criterion) untuk memilih model terbaik dengan kriteria
informasi  yang  terbaik . Dalam  penelitian  ini,  BIC (Bayesian  Information  Criterion), sebagai  fokusnya untuk  menentukan  pilihan  terbaik  karena  jumlah  data yang  relatif  kecil  (hanya  42  baris  data).  Pemilihan model yang terlalu kompleks dalam kasus dataset yang kecil dapat mengakibatkan overfitting. Oleh karena itu, BIC  menjadi  pilihan  yang  baik  karena  akan memberikan  penalti  yang  lebih  tinggi  terhadap kompleksitas  model.  Berikut  adalah  hasil  model dengan  nilai  kriteria  informasinya  yang  tidak  hanya menampilkan  BIC  sebagai  fokus,  namun  juga menampilkan nilai AIC dan HQIC sebagai perbandingan yang ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Model SARIMA Model (p,d,q)(P,D,Q)s BIC AIC HQIC SARIMA (2,0,2)(0,0,1) 12 (2,0,2)(0,0,0) 12 (1,0,2)(0,0,0) 12 (1,0,1)(0,0,1) 12 (1,0,1)(2,0,0) 12 (1,0,1)((1,0,0) 12 -40.454 -35.272 -42.663 -41.940 -47.928 -51.448 -51.730 -44.931 -48.285 -53.412 -55.980 -57.891 -47.755 -41.530 -46.013 -51.140 -53.140 -55.620
Berdasarkan model SARIMA pada Tabel 3 didapatkan model terbaik yaitu (1,0,1)(1,0,0) 12 dengan nilai BIC - 51.448,  AIC  -57.891,  dan  HQIC  -55.620.    Dengan model  yang  terbaik  maka  estimasi  paremeter  adalah sesuai dengan Tabel 4 sebagai berikut dibawah ini.
Tabel 4. Hasil Model SARIMA (1,0,1)(1,0,0) 12 Parameter Koefisien Koefisien Standard Error AR1 MA1 SAR1 Sigma2 0.9997 0.3050 0.7289 0.0058 0.002 0.156 0.162 0.001
Berdasarkan pada Tabel 4 diatas ditampilkan koefisien dengan  nilai  terbaik  beserta standar  nilai  error dari model SARIMA (1,0,1)(1,0,0) 12 .
Selain  menampilkan  koefisien  model  pada  Tabel diatas,  ditampilkan  juga  plot-diagnostik  dari  proses analisis  model  statistika,  terkhusus  pada  model time series untuk  memudahkan  dalam  mengetahui  sejauh mana model sesuai dengan data. Plot yang dihasilkan dalam proses ini adalah Standarized Residuals vs Fitted Values, Histogram plus Estimed Density, Normal Q-Q Plot, dan Correlgram of Residuals.
Gambar 7. Plot S tandardized Residual
Gambar  7  diatas,  adalah  grafik  evaluasi  pola  tertentu pada model.
Gambar 8. Plot Histogram plus Estimated Density
Gambar  8  diatas,  adalah  grafik  yang  menampilkan visual sebaran frekuensi dari residu.
Gambar 9. Plot Normal Q-Q
Gambar  9  diatas,  adalah  plot  untuk  membandingkan seberapa cocok distribusi residu (titik-titik) menyerupai distribusi  normal  standar(garis).  Selanjutnya  pada gambar dibawah ini merupakan plot correlogram untuk menampilkan  korelasi  antara  nilai  residu  tertentu dengan  nilai  yang  sebelumnya  ( lag ).  Berikut  dapat ditampilkan pada Gambar 10 dibawah ini.
Gambar 10. Plot Correlogram

## 3.8 Forecasting
Model  yang  telah  didapatkan  digunakan  untuk peramalan. Lakukan perbandingan hasil nilai prediksi dengan nilai actual pada data time series untuk melihat hasil peramalan dari model yang telah didapat. Grafik forecasting dapat  dilihat  pada  Gambar  11.  Untuk mengukur keakuratan hasil prediksi dapat menggunakan  proses  pengujian  MAPE.  Dengan
menggunakan  MAPE  akan  memberikan  hasil  yang mudah  diinterpretasikan  karena  dinyatakan  dalam bentuk presentasi, dan lebih mudah dipahami.
Gambar 11. Hasil forecasting
Peramalan  diproses  dalam  jangka  periode  tahunan dikarenakan data yang digunakan adalah data tahunan. Pada penelitian ini dilakukan peramalan/prediksi untuk lima tahun kedepan yaitu dari tahun 2022 sampai 2026. Dapat dilihat pada Tabel 5 dibawah ini untuk hasil yang didapatkan.
Tabel 5. Hasil Forecasting Model Tahun yang diprediksi Hasil (1,0,1)(1,0,0) 12 2022 2023 2024 2025 2026 17.621314 17.627000 17.687084 17.663974 17.666248

## 3.9 Analisis dan Hasil
Tahap  berikutnya  dalam  penelitian  ini  adalah menganalisis hasil prediksi yang mencakup pengujian pada  sistem  dengan  memakai  metrik  MAPE (Mean Absolute Percentage Error) . Hasil pengujian menggunakan model yang telah dibangun menunjukkan  bahwa  setelah  melakukan  peramalan atau  prediksi,  rata-rata  kesalahan  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan MAPE Model MAPE (1,0,1)(1,0,0) 12 5.54%

## 4.   Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini,  berhasil  mengimplementasikan model SARIMA untuk memprediksi produksi minyak kelapa  sawit  di  Indonesia  untuk  periode  2022-2026. Hasil  peramalan  menunjukkan  tingkat  kesalahan MAPE  sebesar  5.54%,  dengan  model  terbaik (1,0,1)(1,0,0)12.  Dapat  disimpulkan bahwa  model SARIMA  memiliki  kemampuan  peramalan  yang  baik dalam  konteks  industri  sektor  pertanian  terkhusus minyak kelapa sawit di Indonesia.
Implikasi  dari  penelitian  ini  adalah  hasil  peramalan yang  akurat  dapat  mendukung  perencanaan  produksi yang lebih efisien, pengelolaan sumber daya yang lebih baik,  dan  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik dalam  pengembangan  industri  minyak  kelapa  sawit. Hasil ini juga dapat membantu mengurangi risiko dan meningkatkan keberlanjutan industri ini.
Untuk penelitian  selanjutnya, menyarankan  penelitian lebih  lanjut  yang  juga  mempertimbangkan  faktor-
faktor  eksternal  seperti  kondisi  cuaca,  dan  perubahan kebijakan  yang  dapat  memengaruhi  produksi  minyak kelapa sawit di Indonesia.

## Daftar Rujukan
[1] F.  Nadilla,  “JENIS  PENYAKIT  PADA  TANAMAN
KELAPA SAWIT (Elaeis guinensis Jacq.) DAN TEKNIK PENGENDALIANNYA DI PT PERKEBUNAN NUSANTARA I KEBUN BARU AFDELING VI KOTA
LANGSA,” BIOLOGICA  SAMUDRA ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 133–140, Jan. 2022, doi: 10.33059/JBS.V3I2.2344.
[2] E. P. Jelita, “Proses Pemeliharaan Bibit Unggul Kelapa Sawit di  Desa  Talang  Danto  Kecamatan  Tapung  Hulu,” JOURNAL  OF  COMMUNITY  SERVICES  PUBLIC AFFAIRS ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  45–55,  Mar.  2022,  doi: 10.46730/JCSPA.V2I2.42.
[3] S. Sunanto, R. M. Taufiq, and R. Febri, “Implementasi Logika Fuzzy Inferensi Tsukamoto Pada Preventive dan Predictive Maintenance  Sluge  Separator  Berbasis  Smart  Meter,” JURNAL FASILKOM , vol. 13, no. 01, pp. 81–87, Jul. 2023, doi: 10.37859/JF.V13I01.5359.
[4] F. Isharyadi et al. , “Analisis Titik Kritis Penjaminan Kualitas Benih  Kelapa  Sawit  di  Indonesia,” Jurnal  Penelitian Kelapa Sawit , vol. 30, no. 3, pp. 161–170, Dec. 2022, doi:
10.22302/IOPRI.JUR.JPKS.V30I3.187.
[5] V.  Budhidharma,  “PENGARUH  FAKTOR-FAKTOR FINANCIAL  DAN  EKONOMI  TERHADAP  HARGA MINYAK KELAPA SAWIT DI INDONESIA [IMPACT OF  FINANCIAL  AND  ECONOMIC  FACTORS  TO PALM  OIL  PRICE  IN  INDONESIA],”  2020,  doi: 10.19166/JPA.V1I2.2781.
[6] I.  Maryam,  T.  J.  Arsita,  H.  Stevanus,  and  E.  Nisa, “PEMODELAN SEMIVARIOGRAM EKSPERIMENTAL  PADA  JUMLAH  PENYEBARAN PRODUKSI  KELAPA  SAWIT  DI  INDONESIA,” Fraction:  Jurnal  Teori  dan  Terapan  Matematika ,  vol.  2, no.
2, pp. 60–65, Dec. 2022,
doi:
10.33019/FRACTION.V2I2.35.
[7] R. N. Yanti, A. T. Ratnaningsih, and H. Ikhsani, “Pembuatan bio-briket  dari  produk  pirolisis  biochar  cangkang  kelapa sawit  sebagai  sumber  energi  alternatif,” Jurnal  Ilmiah Pertanian ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  11–18,  Mar.  2022,  doi: 10.31849/JIP.V19I1.7815.
[8] I. G. Anjani, A. B. Saputri, A. N. P. Armeira, and D. Januarita, “Analisis Konsumsi  Dan  Produksi Minyak Kelapa  Sawit Di  Indonesia  Dengan  Menerapkan  Metode  Moving Average,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 1014, Aug. 2022,
doi:
10.30865/JURIKOM.V9I4.4506.
[9] S.  Latisya,  “TEKNOLOGI  PROSES  UNTUK  PRODUKSI BIODIESEL  BERBASIS  MINYAK  KELAPA  SAWIT,” WARTA Pusat Penelitian Kelapa Sawit , vol. 27, no. 2, pp. 78–91, Jun. 2022, doi:
10.22302/IOPRI.WAR.WARTA.V27I2.75.
[10]  D. Marcelina, E. Yulianti, and Z. R. Mair, “Penerapan Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Tanaman  Kelapa  Sawit,” Jurnal  Ilmiah  Informatika Global , vol. 13, no. 2, Aug. 2022, doi: 10.36982/JIIG.V13I2.2299.
[11]  W.  F.  Riski,  “PENGARUH  CEKAMAN  KEKERINGAN TERHADAP  FISIOLOGI  DAN  PRODUKSI  KELAPA SAWIT,” WARTA Pusat Penelitian Kelapa Sawit , vol. 26, no. 3, pp. 142–153, Oct. 2021, doi:
10.22302/IOPRI.WAR.WARTA.V26I3.45.
[12]  S.  Sisnayati,  D.  S.  Dewi,  R.  Apriani,  and  M.  Faizal, “Penurunan  BOD,  TSS,  minyak  dan  lemak  pada  limbah cair  pabrik  kelapa  sawit  menggunakan  proses  aerasi  plat berlubang,” Jurnal Teknik Kimia , vol. 27, no. 2, pp. 38–45, Jul. 2021, doi: 10.36706/JTK.V27I2.559.
[13]  N. M. Sunariadi et al. , “Prediksi Produksi Bawang Merah Di Kabupaten  Nganjuk  Dengan  Metode  Seasonal  Arima (Sarima),” scholar.archive.orgNM  Sunariadi,  PK  Intan, DCR  Novitasari,  Y  HariningsihTransformasi:  Jurnal
Pendidikan Matematika dan Matematika,
2022•scholar.archive.org ,  vol. 6, no.  1, pp.  49–60,  2022, doi: 10.36526/tr.v%vi%i.1672.
[14]  E.  F.  Putra,  Y.  Asdi,  and  M.  Maiyastri,  “PERAMALAN DENGAN  METODE  PEMULUSAN  EKSPONENSIAL HOLT-WINTER  DAN  SARIMA  (Studi  Kasus:  Jumlah Produksi Ikan (Ton) di Kota Sibolga Tahun 2000-2017),” Jurnal Matematika UNAND , vol. 8, no. 1, p. 75, Jul. 2019, doi: 10.25077/jmu.8.1.75-83.2019.
[15]  M.  Handrianto  and  H.  Cipta,  “Peramalan  Jumlah  Produksi Minyak Kelapa Sawit Menggunakan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing (Studi Kasus : PT. Sinar Gunung Sawit  Raya),” Jurnal Absis:  Jurnal Pendidikan Matematika  dan  Matematika ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  781–793, 2023, doi: 10.30606/ABSIS.V6I1.2165.
[16]  D.  M.  Sihombing  and  W.  Setiafindari,  “PERAMALAN
PRODUKSI CRUDE PALM OIL DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION NEURAL
NETWORK,” Industri  Inovatif :  Jurnal  Teknik  Industri ,
vol.  13,  no.  1,  pp.  27–31,  Jun.  2023,  doi: 10.36040/INDUSTRI.V13I1.4887.
[17]  R.  A.  M.  Yusuf  and  T.  S.  Yanti,  “Perbandingan  Metode Seasonal  Autoregressive  Integreted  Moving  Average (SARIMA)  dan  Metode  Fuzzy  Time  Series  untuk  Model Peramalan  Jumlah  Wisatawan  Mancanegara  di  Bali,” 2021, doi: 10.29313/.V0I0.29204.
[18]  W.  Hariadi  and  S.  Sulantari,  “Pemodelan  Kasus  Pasien Terkonfirmasi  Positif  Covid-19  Per-Hari  Di  Indonesia dengan  Metode  SARIMA,” Unisda Journal of Mathematics and Computer Science (UJMC) , vol. 7, no. 2, pp. 19–30, Dec. 2021, doi: 10.52166/UJMC.V7I2.2743.
[19]  H.  Mukhtar,  Y.  Rizki,  F.  A.  Wenando,  and  M.  A.  Al  Aziz, “Prediksi  Kunjungan  Wisatawan  dengan  Reduksi  Noise pada  Google  Trends  menggunakan  Hilbert-Huang Transform  dan  Long  Short-Term  Memory,” JURNAL FASILKOM , vol. 12, no. 3, pp. 152–159, Dec. 2022, doi: 10.37859/JF.V12I3.4332.