Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk Meramalkan Produksi Padi di Provinsi Jawa Tengah
Authors: Nur Komara Luthfiani , Dwi Agustin Nuriani Sirodj  
Published: September 2023

Abstract. The ARIMA method is one method that produces forecasting based on historical data patterns. This model is a merger between the Autoregressive (AR) model, which is a model that explains the movement of a variable through the variable itself in the past, and the Moving Average (MA) is a model that looks at residual movements in the past. This method forecasts time series data based on developed statistical theory by finding patterns in the data series and then extrapolating them to the future. This method can provide accurate forecasting accuracy for short-term forecasting. Agriculture is one of the most important factors for the Indonesian economy. The Ministry of Agriculture stated that rice production in Indonesia reached 81,148,594 tons in 2018, exceeding corn and soybean production of 30,055,623 and 982,598 tons, respectively. Central Java Province is one of the most rice-producing provinces in Indonesia, however, rice production in this province had decreased from 2019 to 2020. Therefore, forecasting is one of the first steps to help the government determine the supply of rice for the community. The data used is data from January 2016 to December 2021 sourced from the Central Statistics Agency, from the results of the analysis it was found that the best model for forecasting is the ARIMA model (2,1,1) because it has a smaller AIC value than other models. The model also has a MAPE value of 0.8950% and an MSE value of 3.7698. The largest rice production occurred in February 2022 at 984,379 tons and the smallest in January at 745,081 tons.

Abstrak. Metode ARIMA merupakan salah satu metode yang menghasilkan peramalan berdasarkan pola data secara historis. Model ini merupakan penggabungan antara model Autoregressive (AR) yaitu suatu model yang menjelasakan pergerakan suatu variabel melalui variabelitu sendiri di masa lalu dan Moving Average (MA) adalah model yang melihat pergerakan residual di masa lalu. Metode ini meramalkan data deret waktu yang didasarkan pada teori statistik yang telah berkembang dengan menemukan pola dalam deret data kemudian menekstrapolasikannya ke masa depan. Metode ini bisa bisa memberikan ketepatan peramalan yang cukup akurat untuk peramalan jangka pendek. Pertanian merupakan salah satu faktor yang paling penting bagi perekonomian Indonesia. Kementrian Pertanian menyatakan bahwa produksi padi di Indonesia mencapai 81.148.594 ton pada tahun 2018 melebihi produksi jagung dan kedelai yang masing-masing sebesar 30.055.623 dan 982.598 ton. Provinsi Jawa Tengah merupakan salah satu Provinsi penghasil padi terbanyak di Indonesia walaupun demikian, produksi padi di Provinsi ini sempat mengalami penurunan pada tahun 2019 sampai tahun 2020. Oleh karena itu melakukan peramalan merupakan salah satu langkah awal untuk membanu pemerintah dalam menentukan persediaan padi untuk masyarakat. Data yang digunakan adalah data dari bulan Januari 2016 sampai bulan Desember 2021 yang bersumber dari Badan Pusat Statistik, dari hasil analisis didapatkan bahwa model terbaik untuk melakukan peramalan adalah model ARIMA(2,1,1) karena memiliki nilai AIC lebih kecil dibandingkan model lainya. Model tersebut juga memiliki nilai MAPE sebesar 0,8950% dan nilai MSE sebesar 3,7698. Produksi Padi terbesar terjadi pada bulan Februari 2022 sebesar 984.379 ton  dan terkecil pada bulan Januari 2022 sebesar 745.081 ton.