Application of the ARIMA Method for Forecasting the Average Corn Production in Padang Pariaman Regency

  • Cindy Resha Alandra Universitas Negeri Padang
    (ID)
  • Dony Permana Universitas Negeri Padang
    (ID)
Kata Kunci: ARIMA., Corn Production, Forecasting, Padang pariaman, Time Series

Abstrak

Jagung memainkan peran penting dalam sektor pertanian, serta menjadi salah satu tanaman pangan yang menduduki posisi ketiga secara global setelah padi dan gandum. Di Indonesia, jagung adalah komoditas strategis yang banyak digunakan untuk makanan, pakan ternak, dan bahan baku industri. Produksi jagung di Kabupaten Padang Pariaman berfluktuasi dari waktu ke waktu, sehingga memerlukan peramalan yang akurat untuk mendukung perencanaan dan pembuatan kebijakan pertanian. Studi ini bertujuan untuk memprediksi rata-rata produksi jagung di Kabupaten Padang Pariaman dalam periode lima tahun (2022–2026) menggunakan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Pada penelitian ini terdapat beberapa langkah, termasuk pengumpulan data, pengujian stasionaritas, pemilihan model, pemeriksaan diagnostik, serta peramalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA terbaik yang diperoleh adalah ARIMA (1,0,0), yang mengindikasikan bahwa model inilah yang paling baik digunakan dalam memprediksi tren rata-rata produksi jagung di Kabupaten Padang Pariaman di masa depan. Hasil perkiraan menunjukkan terjadi penurunan produksi jagung selama lima tahun ke depan, dengan nilai MAPE-nya adalah 7,57%. Hal ini menyatakan bahwa hasil peramalan tersebut memiliki keakuratan yang tinggi serta dengan hasil tersebut mampu menyoroti perlunya intervensi strategi dari pemerintah dan petani untuk mengatasi permasalahan tersebut.

Referensi

Rangkuti, K., Siregar, S., Thamrin, M., & Andriano, R. (2014). “Pengaruh Faktor Sosial Ekonomi Terhadap Pendapatan Petani Jagung”. Agrium: Jurnal Ilmu Pertanian, Vol.19, No.1, Oktober 2014. ISSN:2442-7306, h. 52-58.
Badan Pusat Statistik. (2020). “Akurasi Data Jagung Menuju Swasembada”. Jakarta: Badan Pusat Statistik
Makridarkis, S., Wheelwright, S. C., & McGee, V. E. (1978). “Forecasting: Methods and Application, Second Edition”. Canada: John Wiley & Sons, Inc.
Montgomery, D. C., Jennings, C. L., & Kulahci, M. (2015). “Introduction to Time Series Analysis and Forecasting”. Edisi Kedua. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Agustina, S. (2023). “Peramalan Curah Hujan di Kota Medan Menggunakan Singular Spectrum Analysis (SSA)”, Skripsi, Universitas Negeri Padang, Padang, Juni, 2023.
Oktaviani, A., & Hustinawati. (2021). “Prediksi Rata-Rata zat Berbahaya di DKI Jakarta Berdasarkan Indeks Standar Pencemar Udara Menggunakan Metode Long Short-Term Memory”. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, Vol.26, No.1.
Badan Pusat Statistik. (2022). “Rata-Rata Produksi Ubi Kayu Menurut Kecamatan, 2003-2021”. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Diterbitkan
2025-02-12
Abstrak viewed = 184 times