Analisis Pendapatan Usaha Tani Bawang Merah di Jakarta Pusat

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode ARIMA dalam memprediksi dan memperkirakan jumlah produksi bawang merah untuk periode berikutnya. Objek penelitian ini adalah jumlah produksi bawang merah, sedangkan data yang digunakan adalah data sekunder dari jumlah produksi bawang merah pada bulan mei 2018 sampai juni 2018. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa ada beberapa model yang dapat digunakan untuk memprediksi, (1,1,1) ARIMA, (1,1,0) ARI, (0,1,1) IMA. Dari model keempat, AR (1,0,0) Model adalah model terbaik dan model yang paling layak untuk meramalkan dengan nilai terkecil AIC dan SIC. Hasil peramalan meningkat dari periode sebelumnya.Hasil pada peramalan produksi bawang merah di bulan mei-juni 2018 untuk 8 hari kedepannya adalah AR (1,0,0) dengan MS =  0.000000000000000000001940. Sedangkan Moving Average nilainnya hamper sama yaitu dengan MSD = 1473767.

Kata kunci: Peramalan, Produksi Bawang Merah, ARIMA, Moving Average.

Abstract

This study aims to apply the ARIMA method in predicting and estimating the amount of shallot production for the next period. The object of this study is the amount of shallot production, while the data used is secondary data from the amount of shallot production in May 2018 to June 2018. The results of this study indicate that there are several models that can be used to predict, (1,1,1 ) ARIMA, (1,1,0) ARI, (0,1,1) IMA. From the fourth model, AR (1,0,0) is the best model and the most feasible model for predicting the smallest values of AIC and SIC. Forecasting results increased from the previous period. The results for forecasting shallot production in May 2018 for the next 8 days were AR (1.0.0) with MS = 0.00 trillion trillion1940. While Moving Average has almost the same value with MSD = 1473767.