## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3301

## Model ARIMA Terbaik Prediksi Latitude dan Longitude Kegiatan Kapal Imigran Ilegal
Eddy Bambang Soewono, Maisevli Harika * , Cahya Ramadhan, Muhammad Reyhan Soeharto
1 Jurusan Teknik Komputer dan Informatika, Politeknik Negeri Bandung, Bandung, Indonesia Email: 1 eddy.bambang@polban.ac.id, 1,* maisevli@polban.ac.id, 1 cahya.ramadhan.tif417@polban.ac.id,
1 muhammad.reyhan.tif417@polban.ac.id Email Penulis Korespondensi: maisevli@polban.ac.id
Abstrak− Perpindahan  seseorang  ke  negara  lain  tanpa  mengikuti  hukum  merupakan  imgirasi  ilegal.  Banyak  permasalahan yang ditimbulkan kegiatan ini, mulai dari permasalahan kependudukan hingga meningkatnya tindak kejahatan. Memprediksi kemunculan kapal pembawa imigran ilegal ini mampu membantu patroli perbatasan dalam perencanaan patroli sampai dengan perencanaan  alutsista. Time  series  forecasting untuk  memprediksi  latitude  dan  longitude  kapal  pengangkut  imigran  ilegal adalah  model  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA).  Studi  kasus untuk  penelitian adalah  Selat Malaka  dan Kepulauan Riau. Jarak prediksi dari satu sampai empat minggu guna mengetahui model dengan eror terkecil. Model ARIMA untuk jarak prediksi satu minggu berhasil memperoleh RMSE terkecil. Namun, untuk prediksi longitude, hasil RMSE terkecil (0.28730) didapatkan untuk jarak prediksi empat minggu dengan parameter model ARIMA(4,0,2). Sedangkan, prediksi latitude model terbaiknya ARIMA (4,0,1) dengan RMSE sebesar 0.11457. Untuk prediksi latitude dan longitude di Kepulauan Riau, model terbaiknya secara berurutan adalah ARIMA (3,0,0) dengan RMSE sebesar 0.009074 dan ARIMA (2,0,0) dengan RMSE sebesar  0.045815.  Berdasarkan  penelitian  ini,  model  ARIMA  baik  untuk  prediksi  data  latitude  dan  longitude  dengan  jarak prediksi yang pendek (satu minggu).
Kata Kunci: Time Series Forecasting; ARIMA; Imigran Ilegal; Selat Malaka; Kepulauan Riau
Abstract− The migration of a person to another country without following the law is illegal immigration. Many problems are caused by this activity, ranging from population problems to increased crime. Predicting the emergence of ships carrying illegal immigrants can assist border patrols in planning patrols to planning defense equipment. Time series forecasting to predict the latitude and longitude of boats carrying illegal immigrants is the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. The case studies for this research are the Straits of Malacca and the Riau Islands. The prediction range is from one to four weeks to find the model with the smallest error. The ARIMA model for one-week prediction distance succeeded in obtaining the  smallest  RMSE.  However,  the  smallest  RMSE  result  (0.28730)  was  obtained  for  a  four-week  prediction  distance  with ARIMA model parameters (4,0,2) for longitude prediction. Meanwhile, the prediction of latitude. The best model is ARIMA (4,0,1),  with  an  RMSE  of 0.11457. For  latitude  and  longitude  predictions  in  the  Riau  Islands,  the best  models  are  ARIMA (3,0,0) with RMSE of 0.009074 and ARIMA (2,0,0) with RMSE 0.045815. Based on this study, the ARIMA model is suitable for predicting latitude and longitude data with a short prediction distance (one week).
Keywords : Time Series Forecasting; ARIMA; Illegal Immigrant; Malaka Strait; Riau Islands

## 1. PENDAHULUAN
Imigrasi  Ilegal  memiliki  pengertian  yaitu  berpindahnya  seseorang  dari  negaranya  menuju  wilayah  negara  lain dengan tidak mengikuti aturan hukum yang ada [1]. Menurut Yulia dan Prakarsa [2] jumlah imigran ilegal terus meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Terlepas  dari  alasan  baiknya  [3],  imgrasi  illegal  atau  imigrasi  gelap  ini menyebabkan  permasalahan  seperti  pelanggaran  keimigrasian,  munculnya  prostitusi,  penyelundupan  dan perdagangan manusia.
Selat Malaka merupakan selat yang terletak di antara Semenanjung Malaysia dan Pulau Sumatra, Indonesia. Selat  ini  merupakan  selat  yang  sering  digunakan  sebagai  jalur  perairan.  Karena  lokasinya  yang  strategis  yaitu diapit dengan dua samudra besar antara lain Samudra Pasifik dan Samudra Hindia. Selat Malaka memudahkan, mempersingkat, dan mengurangi biaya perjalanan dari wilayah-wilayah yang berdekatan dengan selat tersebut [4]. Oleh karena banyaknya kapal-kapal melalui selat ini, pengawasan oleh satuan pengamanan perbatasan dilakukan untuk penjagaan keamanan untuk mencegah penyalahgunaan jalur Selat Malaka dan sekitarnya.
Pengawasan perbatasan dapat dilakukan dengan berbagai cara, pengawasan melalui satelit [5], patroli, dan pengawasan dari pos pengawasan [6]. Di Indonesia pengawasan perbatasan dilakukan untuk mengawasi laut dan darat  karena  berbatasan  dengan  Malaysia,  Singapura,  Vietnam,  Filipina,  Papua  Nugini,  India,  Timor  Leste, Australia, Thailand, Palau. Untuk selat Malaka dan Kepulauan Riau termasuk kategori perbatasan laut, jadi patroli laut  digunakan  untuk  mengamankan  kawasan  ini  [4].  Sering  terjadi  kasus  imigran  ilegal  di  kawasan  ini menyebabkan patroli laut untuk daerah ini ditingkatkan [7].
Untuk  meningkatkan  efektivitas  patroli  pengawasan,  sangat  mungkin  untuk  memprediksi  kemungkinan muncul  kapal  pengangkut  imigran  ilegal  ini  menggunakan  pendekatan  ilmiah  seperti  menggunakan time  series forecasting [8][9]. Analisa pada data pengamatan runtun waktu terkait kegiatan imigran ilegal yang telah terjadi di masa lalu dan dilanjutkan dengan penerapan model time series, untuk mengestimasi koordinat kegiatan imigran ilegal di masa depan. Prediksi dapat dilakukan terhadap kapan waktu atau lokasi kemunculan berdasarkan riwayat kasus  kapal  yang  membawa  imigran  ilegal.  Informasi  hasil  prediksi  dapat  digunakan  untuk  perencanaan penjadwalan patroli.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3301
Telah  banyak  inovasi  dan  model  analisis time  series untuk modelling dan forecasting [10],  dan  model- model  tersebut  telah  digunakan  untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah  [11][12][13].  Salah  satu  model  yang popular untuk time series adalah ARIMA. ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ) merupakan suatu model time series forecasting yang terdiri dari beberapa model. Model-model yang membangun ARIMA ini terdiri dari Autoregressive dan Moving Average , sedangkan Integrated bermakna terdapat proses differencing guna membuat data runtun waktu yang non- stasioner  menjadi  stasioner  [14].  Model time  series  forecasting ini  memiliki  nilai  akurasi  yang  tinggi  dengan kompleksitas rendah dalam memprediksi berdasarkan data runtun waktu dengan jumlah sedikit bila dibandingkan dengan Support Vector Machine (SVM), Markov Chain Models (MCM), dan Neural Network (NN) [9] [15]. Penerapan model ARIMA pada data runtun waktu dengan 1693 data telah diimplementasikan oleh Yamak, et.al [16] memiliki akurasi yang paling baik dengan MAPE bernilai 2,76% dan RMSE bernilai 302.53. Pada tahun 2020, Sudan, et.al menggunakan dua juta data mendapatkan hasil bahwa model ARIMA dapat bekerja lebih baik saat dataset berjumlah sedikit. Hal ini menunjukkan kalau masih ada peluang mencari model terbaik ARIMA untuk untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  akurat  dalam  memprediksi  latitude  dan  longitude  di  Selat  Malaka  dan Kepulauan Riau.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pengkajian literatur merupakan tahap awal dari penelitian ini. Tahapan awal ini untuk meningkatkan pemahaman terhadap konsep. Selanjutnya setelah tahapan pengkajian literatur, dilakukan analisis terhadap data yang diperoleh dari PT Len Industri. Data tersebut merupakan data laporan kasus penangkapan imigran ilegal di Indonesia dari tahun 2014 sampai tahun 2019.
Selanjutnya  tahapan processing  data ,  terdiri  dari data  cleaning ,  imputasi  data,  uji  stationer,  dan time  series stationer .  Terakhir  pelaksanaan  eksperimen,  dimulai  dari  penentuan  batas  maksimum  order  AR(p)  dan  batas maksimum  order  MA(q),  setelah  itu  dilakukan  prediksi  menggunakan  ARIMA.  Hasil  dari  prediksi  model  ini dievaluasi tingkat akurasinya untuk menentukan model terbaik. Keseluruhan proses dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Preprocessing Data
Pada  tahap preprocessing  data dilakukan  pengolahan  data  sebelum  diterapkan  model time  series  forecasting ARIMA.  Tahapan preprocessing  data penanganan  terhadap  duplikasi  data,  pengisian  data  yang  hilang,  Uji stationer time series , pembuatan time series stationer [17].
Penanganan duplikasi data dilakukan pada dua atau lebih data latitude dan longitude pada hari yang sama. Pengisian data yang hilang ( imputation data ) dilakukan jika ada data nilai latitude / longitude tidak ada. Pendekatan untuk imputation data dengan menerapkan teknik Regresi  Linear karena memiliki nilai error yang lebih kecil. Proses imputation  data dengan  menentukan  garis  lurus  pada  beberapa  bagian  untuk  semua  data,  hasilnya digunakan untuk menentukan nilai latitude / longitude yang hilang. Selanjutnya uji stationer time series dengan memvalidasi data runtun waktu yang ada sudah dalam keadaan stasioner  dengan  pengujian  ADF  ( Augmented  Dickey-Fuller )  dan  plot  ACF  ( Autocorrelation  Function ).  Data stationer merupakan data memiliki nilai p-value kurang dari 0.05. Jika ditemukan data tidak stasioner, dilakukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3301
metode differencing sampai  data  stationer.  Nilai  jumlah  banyaknya differencing ini  akan  menjadi  nilai  suatu parameter pada model ARIMA.

## 2.1.2 Train dan Test Data
Tahapan ini dilakukan pembagian data menjadi dua tipe data yaitu data train untuk keperluan penerapan model prediksi dan data test untuk keperluan menguji hasil akurasi prediksi dari model yang diterapkan. Proporsi data ini 70:30, dengan 70% untuk data train dan data test sebesar 30%.

## 2.1.3 Pelaksanaan Eksperimen
Eksperimen  dimulai  dengan  menentukan  batas  maksimum  order  AR(p)  dengan plotting nilai  PACF  ( Partial Autocorrelation  Function )  pada  data  runtun  waktu  kegiatan  imigran  ilegal  yang  sudah  stasioner.  Selanjutnya prediksi menggunakan model ARIMA dilakukan sebanyak kombinasi dari nilai maks. order AR(p), jumlah proses differencing dilakukan,  dan  maks.  order  MA(q).  Prediksi  mengunakan  jarak  waktu  satu  sampai  empat  minggu karena kegiatan imigran ilegal tidak selalu terjadi setiap hari, melainkan minimal terjadi seminggu sekali.
Setelah  didapatkan  hasil  evaluasi  setiap  model  ARIMA  yang  ada,  dilakukan  penentuan  model  terbaik dengan cara memilih model ARIMA terbaik. Model ARIMA yang dipilih merupakan model dengan order AR(p), differencing(d), dan MA(q) tertentu yang memiliki tingkat akurasi terbaik. Dilihat dengan memperhatikan nilai error-nya  yang  berasal  dari  evaluasi  RMSE  dan  MAE.  Model  dengan  RMSE  yang  lebih  kecil  dipilih  jika ditemukan model dengan MAE lebih kecil dibandingkan dengan RMSE. Karena nilai RMSE akan menjadi besar jika terdapat error yang besar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Eksperimen untuk Data Latitude di Selat Malaka
Hasil uji data stationer latitude di Selat Malaka menggunakan ADF tes menunjukkan nilai nilai p-value sebesar 1.619959549411662 x 10 -17 . Sehingga dilakukan pengujian ulang dengan menggunakan plot ACF, karena nilai p- value sangat lebih kecil dibandingkan dari 0.05. Hasil plot ACF dapat dilihat pada Gambar 2 data tidak stationer.

## Gambar 2. Plot ACF data longitude di Selat Malaka
Berdasarkan plot ACF pada Gambar 3.a, nilai lag terbesar yang berada di luar batas signifikan adalah 2, sehingga order MA(q) adalah 2. Berdasarkan plot PACF pada Gambar 3.b nilai lag terbesar yang berada di luar batas signifikan adalah 4, sehingga order AR(p) adalah 4. Karena proses differencing menjadikan data stasioner hanya sekali maka nilai order model differencing(d) adalah 1.
(a) (b)
Gambar 3. Plot ACF (a) dan Plot PACF (b) Latitude Kegiatan Imigran Ilegal Selat Malaka
Setelah dilakukan eksperimen, model ARIMA terbaik untuk setiap jarak prediksi diperoleh nilai RMSE seperti pada Tabel 1 dan MAE pada Tabel 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3301
Tabel 1. Model ARIMA Terbaik Berdasarkan RMSE Data Selat Malaka
Model terbaik 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu Model RMSE Model RMSE Model RMSE Model RMSE 1 ARIMA (4,0,1) 0.11457 ARIMA (4,0,2) 0.17635 ARIMA (1,0,0) 0.21116 ARIMA (1,0,0) 0.20124 2 ARIMA (2,0,0) 0.11680 ARIMA (1,1,1) 0.17657 ARIMA (2,0,0) 0.21971 ARIMA (2,0,0) 0.20324 3 ARIMA (3,0,0) 0.11785 ARIMA (2,0,0) 0.17728 ARIMA (1,0,1) 0.22148 ARIMA (1,0,1) 0.20443 Tabel 2. Model ARIMA Terbaik Berdasarkan MAE Data Selat Malaka Model terbaik 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu Model MAE Model MAE Model MAE Model MAE 1 ARIMA (4,0,1) 0.07209 ARIMA (4,0,1) 0.12794 ARIMA (0,1,0) 0.13198 ARIMA (2,0,0) 0.12853 2 ARIMA (3,0,0) 0.07707 ARIMA (3,1,0) 0.12857 ARIMA (1,0,0) 0.14072 ARIMA (4,0,1) 0.12963 3 ARIMA (3,0,1) 0.07738 ARIMA (2,1,1) 0.12859 ARIMA (2,0,0) 0.14239 ARIMA (0,1,0) 0.12997
Berdasarkan model RMSE dan MAE ARIMA terbaik, didapatkan model terbaik untuk setiap jarak prediksi seperti ditunjukkan pada Tabel 3 .
Tabel 3. Model ARIMA terbaik untuk setiap jarak prediksi pada data longitude di Selat Malaka
Jarak Prediksi  Model ARIMA Terbaik  Nilai RMSE  Nilai MAE 1 Minggu ARIMA(4,0,1) 0.11457 0.07209 2 Minggu ARIMA(0,1,1) 0.1764 0.12909 3 Minggu ARIMA(1,0,0) 0.2112 0.14072 4 Minggu ARIMA(2,0,0) 0.2032 0.12853
Pada Tabel 3 tersebut menunjukkan jarak prediksi 1 minggu ARIMA(4,0,1) dipilih karena memiliki nilai RMSE  dan  MAE  terkecil.  Untuk  jarak  prediksi  2  minggu,  model  ARIMA(0,1,1)  dipilih  karena  memiliki  nilai RMSE terkecil. Untuk jarak prediksi 3 minggu, model ARIMA(1,0,0) dipilih karena memiliki nilai RMSE terkecil dan  memiliki  nilai  MAE  kedua  terkecil.  Untuk  jarak  prediksi  4  minggu,  model  ARIMA(2,0,0)  dipilih  karena memiliki  nilai  MAE  terkecil  dan  RMSE  kedua  terkecil. Gambar  4 menampilkan  perbandingan  hasil  prediksi dengan nilai sebenarnya untuk data latitude di Kawasan Selat Malaka dengan masing-masing jarak prediksi.
(a) 1 minggu
(b) 2 minggu (c) 3 minggu (d) 4 minggu
Gambar 4. Plot Perbandingan Hasil Prediksi dan Nilai Sebenarnya Untuk Data Latitude di Selat Malaka dengan Masing-Masing Jarak Prediksi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3301

## 3.2 Eksperimen untuk Data Longitude di Selat Malaka
Nilai  p-value  dari  ADF test untuk  data longitude adalah  7.33468869852467  x  10 -17 .  Karena  tidak  stationer dilakukan plot ACF seperti pada Gambar 5 .
Gambar 5. Plot ACF untuk Data Longitude di Selat Malaka
Berdasarkan  plot  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  ini  juga  belum  stasioner,  sehingga  perlu  proses differencing terlebih dahulu.
(a) (b)
Gambar 6. Plot ACF (a) dan Plot PACF (b) Data Longitude di Selat Malaka
Berdasarkan Gambar  6 ,  nilai  order  MA(q)  adalah  2, nilai  order  AR(p)  adalah  4,  dan  nilai  order  model differencing(d)  adalah  1.  Setelah  dilakukan  eksperimen,  model  ARIMA  terbaik  untuk  setiap  jarak  prediksi diperoleh nilai RMSE seperti pada Tabel 4 dan MAE pada Tabel 5.
Tabel 4. Model ARIMA terbaik berdasarkan Nilai RMSE untuk Data Longitude di Selat Malaka Model terbaik 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu Model RMSE Model RMSE Model RMSE Model RMSE 1 ARIMA (0,0,0) 0.33790 ARIMA (4,0,2) 0.32311 ARIMA (1,0,0) 0.30135 ARIMA (4,0,2) 0.28730 2 ARIMA (0,0,1) 0.34708 ARIMA (3,0,2) 0.32352 ARIMA (4,0,2) 0.30173 ARIMA (3,0,2) 0.28752 3 ARIMA (4,0,2) 0.40579 ARIMA (2,0,2) 0.32790 ARIMA (3,0,2) 0.30189 ARIMA (0,0,1) 0.28896
Tabel 5. Model ARIMA terbaik berdasarkan Nilai MAE untuk Data Longitude di Selat Malaka Model terbaik 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu Model MAE Model MAE Model MAE Model MAE 1 ARIMA (0,0,0) 0.26296 ARIMA (4,0,2) 0.24875 ARIMA (1,0,0) 0.20034 ARIMA (1,0,0) 0.19138 2 ARIMA (0,0,1) 0.30329 ARIMA (3,0,2) 0.24892 ARIMA (0,1,0) 0.20757 ARIMA (0,1,0) 0.20175 3 ARIMA (0,0,2) 0.32244 ARIMA (2,0,2) 0.25224 ARIMA (2,0,0) 0.21911 ARIMA (3,0,2) 0.20494 Berdasarkan model RMSE ( Tabel 4 ) dan MAE (Tabel 5) diperoleh tiga model ARIMA terbaik untuk setiap jarak waktu prediksi waktu seperti ditunjukkan pada
Tabel 6 .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3301
Tabel 6. Model ARIMA Terbaik untuk Setiap Jarak Prediksi Pada Data Longitude di Selat Malaka Jarak Prediksi  Model ARIMA Terbaik  Nilai RMSE  Nilai MAE 1 Minggu ARIMA(0,0,0) 0.3379 0.26296 2 Minggu ARIMA(4,0,2) 0.32311 0.24875 3 Minggu ARIMA(1,0,0) 0.30135 0.20034 4 Minggu ARIMA(3,0,2) 0.28752 0.20494
Untuk  jarak  prediksi  1  minggu  dan  2  minggu,  dipilih  masing-masing  model  ARIMA(0,0,0)  dan ARIMA(4,0,2)  karena  memiliki  nilai  RMSE  dan  MAE  terkecil.  Untuk  jarak  prediksi  3  minggu,  model ARIMA(1,0,0) dipilih karena memiliki nilai RMSE terkecil dan MAE terkecil. Untuk jarak prediksi 4 minggu, model  ARIMA(3,0,2)  dipilih  karena  memiliki  nilai  RMSE  kedua  terkecil  dan  MAE  ketiga  terkecil.  Plot perbandingan hasil prediksi dan nilai sebenarnya untuk data longitude di Selat Malaka dengan jarak prediksi 1 – 4 minggu dapat dilihat pada Gambar 7 .
(a) 1 minggu (b) 2 minggu (c) 3 minggu (d) 4 minggu
Gambar 7. Plot Perbandingan Hasil Prediksi dan Nilai Sebenarnya untuk Data Longitude di Selat Malaka dengan Masing-Masing Jarak Prediksi

## 3.3 Eksperimen untuk Data Latitude di Kepulauan Riau
Nilai p-value dari ADF test untuk data latitude di Kawasan Kepulauan Riau adalah 2.719643017012467 x 10 -16 . Karena tidak stationer dilakukan plot ACF seperti pada Gambar 8.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3301
(a) (b)
Gambar 9. Plot ACF (a) dan Plot PACF (b) untuk Data Kegiatan Imigran Ilegal Kepulauan Riau
Berdasarkan Gambar  9 ,  nilai  order  MA(q)  adalah  1, nilai  order  AR(p)  adalah  3,  dan  nilai  order  model differencing(d)  adalah  1.  Setelah  dilakukan  eksperimen,  model  ARIMA  terbaik  untuk  setiap  jarak  prediksi diperoleh nilai RMSE seperti pada Tabel 7 dan MAE pada Tabel 8.
Tabel 7. Model ARIMA Terbaik Berdasarkan Nilai RMSE untuk Data Latitude di Kepulauan Riau Model terbaik 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu Model RMSE Model RMSE Model RMSE Model RMSE 1 ARIMA (3,0,0) 0,009074 ARIMA (0,1,0) 0,184712 ARIMA (0,1,0) 0,151875 ARIMA (3,1,1) 0,271091 2 ARIMA (2,0,1) 0,015873 ARIMA (1,0,0) 0,20135 ARIMA (1,1,0) 0,186503 ARIMA (1,0,0) 0,271485 3 ARIMA (1,0,1) 0,01607 ARIMA (1,1,0) 0,226508 ARIMA (1,0,0) 0,18867 ARIMA (1,0,1) 0,27162
Tabel 8. Model ARIMA Terbaik Berdasarkan Nilai MAE untuk Data Latitude di Kepulauan Riau Model terbaik 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu Model MAE Model MAE Model MAE Model MAE 1 ARIMA (3,0,0) 0,00788 ARIMA (0,1,0) 0,121001 ARIMA (0,1,0) 0,090688 ARIMA (3,1,1) 0,168703 2 ARIMA (2,0,1) 0,013475 ARIMA (1,0,0) 0,138755 ARIMA (1,1,0) 0,108122 ARIMA (3,0,0) 0,171057 3 ARIMA (3,0,1) 0,013511 ARIMA (2,0,0) 0,141075 ARIMA (3,1,1) 0,116437 ARIMA (3,0,1) 0,172359
Berdasarkan Tabel 7 dan Tabel 8 didapatkan model terbaik untuk setiap jarak prediksi seperti ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Model ARIMA Terbaik untuk Setiap Jarak Prediksi Pada Data Latitude di Kepulauan Riau Jarak Prediksi  Model ARIMA Terbaik  Nilai RMSE  Nilai MAE 1 Minggu ARIMA(3,0,0) 0,009074 0,00788 2 Minggu ARIMA(0,1,0) 0,184712 0,121001 3 Minggu ARIMA(0,1,0) 0,151875 0,090688 4 Minggu ARIMA(3,1,1) 0,271091 0,168703
Plot perbandingan hasil prediksi dan nilai sebenarnya untuk data latitude di Kepulauan Riau dapat dilihat pada Gambar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3301
(c) 3 minggu
(d) 4 minggu
Gambar 10. Plot Perbandingan Hasil Prediksi dan Nilai Sebenarnya untuk Data Latitude di Kepulauan Riau dengan Masing-Masing Jarak Prediksi
3.4 Eksperimen untuk Data Longitude di Kepulauan Riau
Nilai p-value dari ADF test untuk data longitude di Kawasan Kepulauan Riau adalah 3.4439308120848557x10 -18 . Karena tidak stationer dilakukan plot ACF seperti pada Gambar 11.
Gambar 11. Plot ACF untuk Data Longitude di Kepulauan Riau
(a) (b)
Gambar 12. Plot ACF (a) dan Plot PACF (b) untuk Data Longitude Kegiatan Imigran Ilegal Kepulauan Riau Berdasarkan Gambar  9 ,  nilai  order  MA(q)  adalah  1, nilai  order  AR(p)  adalah  3,  dan  nilai  order  model differencing(d)  adalah  1.  Setelah  dilakukan  eksperimen,  model  ARIMA  terbaik  untuk  setiap  jarak  prediksi diperoleh nilai RMSE seperti pada Tabel 10 dan MAE pada Tabel 11.
Tabel 10. Model ARIMA Terbaik Berdasarkan Nilai RMSE untuk Data Longitude di Kepulauan Riau Model terbaik 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu Model RMSE Model RMSE Model RMSE Model RMSE 1 ARIMA (2,0,0) 0.045815 ARIMA (3,1,1) 0.718073 ARIMA (3,1,1) 0.601065 ARIMA (3,1,1) 0.687608 2 ARIMA (3,1,1) 0.047752 ARIMA (3,0,0) 0.724168 ARIMA (3,0,0) 0.603912 ARIMA (3,0,0) 0.688057 3 ARIMA (3,0,0) 0.062604 ARIMA (3,0,1) 0.726321 ARIMA (3,0,1) 0.605747 ARIMA (3,0,1) 0.689074

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3301
Tabel 11. Model ARIMA Terbaik Berdasarkan Nilai MAE untuk Data Longitude di Kepulauan Riau Model terbaik 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu Model MAE Model MAE Model MAE Model MAE 1 ARIMA (2,0,0) 0.03776 ARIMA (3,1,1) 0.437776 ARIMA (3,0,0) 0.344537 ARIMA (3,0,0) 0.393873 2 ARIMA (3,1,1) 0.039092 ARIMA (3,0,0) 0.449295 ARIMA (3,1,1) 0.34493 ARIMA (3,1,1) 0.39544 3 ARIMA (3,0,0) 0.053686 ARIMA (3,0,1) 0.45493 ARIMA (3,0,1) 0.349234 ARIMA (3,0,1) 0.395822
Berdasarkan RMSE dan MAE untuk data longitude didapatkan model terbaik untuk setiap jarak prediksi seperti ditunjukkan pada Tabel 12 .
Tabel 12. Model ARIMA Terbaik untuk Setiap Jarak Prediksi Pada Data Latitude di Kepulauan Riau Jarak Prediksi  Model ARIMA Terbaik  Nilai RMSE  Nilai MAE 1 Minggu ARIMA(2,0,0) 0.04582 0.03776 2 Minggu ARIMA(3,1,1) 0.71807 0.43778 3 Minggu ARIMA(3,1,1) 0.60107 0.34493 4 Minggu ARIMA(3,1,1) 0.68761 0.39544
Plot perbandingan hasil prediksi dan nilai sebenarnya untuk data latitude di Kepulauan Riau dapat dilihat pada Gambar
(a) 1 minggu (b) 2 minggu (c) 3 minggu (d) 4 minggu
Gambar 13. Plot Perbandingan Hasil Prediksi dan Nilai Sebenarnya untuk Data Longitude di Kepulauan Riau dengan Masing-Masing Jarak Prediksi

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  didapatkan,  model  ARIMA  yang  memiliki  hasil  RMSE  paling  kecil  adalah  dominannya model ARIMA untuk jarak prediksi satu minggu, kecuali untuk model ARIMA prediksi longitude di Selat Malaka yaitu jarak prediksi empat minggu dengan parameter model ARIMA(4,0,2) dengan nilai RMSE sebesar 0.28730. Untuk prediksi latitude di Selat Malaka, model terbaiknya adalah ARIMA dengan parameter model ARIMA(4,0,1) dengan nilai RMSE sebesar 0.11457. Sedangkan untuk prediksi latitude dan longitude di Kepulauan Riau model terbaiknya secara berurutan adalah ARIMA dengan parameter model ARIMA(3,0,0) dengan nilai RMSE sebesar 0,009074  dan  ARIMA(2,0,0)  dengan  nilai  RMSE  sebesar  0.045815.  Dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  model ARIMA baik untuk jarak prediksi yang pendek dalam kasus ini satu sampai tujuh hari (satu minggu).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3301

## REFERENCES
[1] E. Johan, “Kebijakan Indonesia Terhadap Imigran Ilegal,” Yuridika , vol. 28, no. 6, pp. 1–12, 2013.
[2] R. Yulia and A. Prakarsa, “Illegal Immigrant Issues in Criminal Policy Perspective,” Jt. Int. Conf. Call Pap. Indones. 2017. Islam. Univ. Kalimantan-The Natl. Univ. Malaysia , pp. 101–116, 2017, [Online]. Available: www.jurnalasia.id.
[3] M. H. Böhme, A. Gröger, and T. Stöhr, “Searching for a better life: Predicting international migration with online search keywords,” J. Dev. Econ. , vol. 142, 2020, doi: 10.1016/j.jdeveco.2019.04.002.
[4] M. Saeri, “Karakteristik dan Permasalahan Selat Malaka,” J. Transnasional , vol. 4, no. 2, pp. 809–822, 2013.
[5] F. Topputo et al. , “Space shepherd: Search and rescue of illegal immigrants in the mediterranean sea through satellite imagery,” Int. Geosci. Remote Sens. Symp. , vol. 2015-Novem, pp. 4852–4855, 2015, doi: 10.1109/IGARSS.2015.7326917.
[6] R.  Makahingide,  “Upaya  Pemerintah  Indonesia  Dalam  Menangani  Persoalan  Di  Wilayah  Perbatasan  Antara  Pulau Marore Dan Philipina Selatan,” J. Polit. , vol. 10, no. 2, 2021.
[7] E.  Heizier,  “Selat  Malaka,  Kejayaan  Masa  Lalu  dan  Kini  Patroli  Laut  Diintensifkan,” tempo ,  2021. https://nasional.tempo.co/read/1529024/selat-malaka-kejayaan-masa-lalu-dan-kini-patroli-laut- diintensifkan/full&view=ok (accessed Dec. 01, 2021).
[8] D.  Fantazzini,  J.  Pushchelenko, A.  Mironenkov,  and  A.  Kurbatskii,  “Forecasting  Internal  Migration  in  Russia  Using Google  Trends:  Evidence  from  Moscow  and  Saint  Petersburg,” Forecasting ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  774–804,  2021,  doi: 10.3390/forecast3040048.
[9] M.  Alzyout,  M.  Alsmirat,  and  M.  I.  Al-Saleh,  “Automated  ARIMA  Model  Construction  for  Dynamic  Vehicle  GPS Location Prediction,” 2019 6th Int. Conf. Internet Things Syst. Manag. Secur. IOTSMS 2019 , pp. 380–386, 2019, doi: 10.1109/IOTSMS48152.2019.8939197.
[10]  M.  Ivanovic  and  V.  Kurbalija,  “Time  series  analysis  and  possible  applications,” 2016  39th  Int.  Conv.  Inf.  Commun. Technol. Electron. Microelectron. MIPRO 2016 - Proc. , pp. 473–479, 2016, doi: 10.1109/MIPRO.2016.7522190.
[11]  S.  Mehrmolaei  and  M.  R.  Keyvanpour,  “Time  series  forecasting  using  improved  ARIMA,” 2016  Artif.  Intell.  Robot. IRANOPEN 2016 , pp. 92–97, 2016, doi: 10.1109/RIOS.2016.7529496.
[12]  S. McDonald, S. Coleman, T. M. McGinnity, and Y. Li, “A hybrid forecasting approach using ARIMA models and self- organising  fuzzy  neural  networks  for  capital  markets,” Proc.  Int.  Jt.  Conf.  Neural  Networks ,  2013,  doi: 10.1109/IJCNN.2013.6706965.
[13]  R. R. Sharma, M. Kumar, S. Maheshwari, and K. P. Ray, “EVDHM-ARIMA-Based Time Series Forecasting Model and Its Application for COVID-19 Cases,” IEEE Trans. Instrum. Meas. , vol. 70, 2021, doi: 10.1109/TIM.2020.3041833.
[14]  C. Chatfield, The Analysis of Time Series , 6th ed., vol. 46, no. 1. Chapman & Hall/CRC, 2004.
[15]  S. Jha, E. Yang, A. O. Almagrabi, A. K. Bashir, and G. P. Joshi, “Comparative analysis of time series model and machine testing  systems  for  crime  forecasting,” Neural  Comput.  Appl. ,  vol.  33,  no.  17,  pp.  10621–10636,  2021,  doi: 10.1007/s00521-020-04998-1.
[16]  P.  T.  Yamak,  L.  Yujian,  and  P.  K.  Gadosey,  “A  comparison  between  ARIMA,  LSTM,  and  GRU  for  time  series forecasting,” PervasiveHealth Pervasive Comput. Technol. Healthc. , pp. 49–55, 2019, doi: 10.1145/3377713.3377722.
[17]  D. A. Petrusevich, “Review of missing values procession methods in time series data,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1889, no. 3, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1889/3/032009.