Penerapan metode SARIMAX dalam meramalkan produksi ikan Nike di provinsi Gorontalo

Fahrudin Djibran, Ismail Djakaria, Agusyarif Rezka Nuha

Abstract


Produksi ikan nike (Awaous Welanocephalus) di Gorontalo mengalami penurunan rata-rata 14 ton per tahun dalam tiga tahun terakhir. Analisis data tahun 2020–2021 menunjukkan tren penurunan produksi yang dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti curah hujan, degradasi vegetasi bantaran sungai, peningkatan aktivitas pembangunan di muara, serta eksploitasi sumber daya seperti penambangan pasir dan batu. Kondisi ini mengancam keberlanjutan sumber daya ikan nike, terutama karena belum adanya upaya budidaya dan masih bergantung pada hasil tangkapan alam. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk meramalkan produksi ikan nike di Provinsi Gorontalo menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (SARIMAX) dengan mempertimbangkan curah hujan sebagai variabel eksternal. Data yang digunakan mencakup produksi ikan nike dan curah hujan dari tahun 2020 hingga 2024 yang diperoleh dari Dinas Kelautan dan Perikanan serta Badan Pusat Statistik (BPS). Analisis dilakukan melalui uji stasioneritas data, pemodelan SARIMAX, serta evaluasi akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa produksi ikan nike memiliki pola musiman yang dipengaruhi oleh curah hujan, dengan model SARIMAX(1,2,1)(0,0,1)12 memberikan hasil peramalan yang akurat dengan nilai MAPE sebesar 16,66%. Model ini dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengelolaan sumber daya perikanan yang berkelanjutan di Gorontalo.

Full Text:

PDF

References


Akbar, Mji, dan I. Kharisudin. (2019). “Model ARFIMA Untuk Analisis Data Kecepatan Angin Di Bandara Internasional Ahmad Yani.” UNNES Journal of Mathematics 8(2):89–101.

Amri, Ihsan., Selvi. Sari, Ailsha. Kinanta, M. Haris, Isnaeni. Sidqi, dan Mochamad Choirudin. (2024). “Prediksi Rata-Rata Kelembapan Menggunakan Metode SARIMAX Dengan Rata-Rata Temperatur Sebagai Variabel Exogenous.” 03(02):93–106.

BPS Provinsi Gorontalo. (2024). Provinsi Gorontalo Dalam ANGKA. edited by B. P. Gorontalo. Gorontalo: BPS Provinsi Gorontalo.

Brocklebank, JC., dan DA Dickey. (2003). SAS for Forecasting Time Series. Second. SAS Institute and Wiley.

Budisantoso, Mohamad Dimas, Dedy Sugiarto, dan Teddy Siswanto. (2022). “Perancangan Business Intelligence Data Ketersediaan Obat Di Puskesmas Curug Tangerang.” Intelmatics 2(1):1–8. doi: 10.25105/itm.v2i1.12451.

Hafidz Olii, Abdul, Thomas Tammu, dan Femy M. Sahami, Program Studi Manajemen Sumber Daya Perairan, and Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan. (2022). “Komposisi Dan Distribusin Plankton Prakemunculan Nike Di Perairan Teluk Gorontalo Provinsi Gorontalo.” Jurnal Galung Tropika 11(2):172–79.

Latief, Nur Hazimah, Nur’eni Nur’eni, dan Iman Setiawan. (2022). “Peramalan Curah Hujan Di Kota Makassar Dengan Menggunakan Metode SARIMAX.” STATISTIKA 22(1):55–63. doi: 10.29313/statistika.v22i1.990.

Lestari, Novi. (2021). “Peramalan Jumlah Rujukan BPJS Kesehatan Di Pusat Pelayanan Kesehatan (PLK) Universitas Airlangga Dengan Metode Exponential Smoothing Dan ARIMA.” Universitas Airlangga.

Mariati, NPAM., LPE. Setiawati, dan NLPS. Dewi. (2023). “Inflation Value Forecasting Post Covid-19 in Denpasar Using ARIMA.” Journal of Application on Economics and Bussines 1(3):1165–69.

Maulana, Ari Azhar, dan Harnita Rosalina. (2024). “Implementasi Metode Sarimax Untuk Prediksi Curah Hujan Jangka Pendek Di Pagerageung, Tasikmalaya.” Jurnal Sumber Daya Air 20(1):39–50. doi: 10.32679/jsda.v20i1.874.

Meutia, Sri, Diana Khairani Sofyan, dan Fadel Muhammad. (2022). “Analisis Persediaan Chlorine Tablet Di PT Pupuk Iskandar Muda Dengan Metode Min-Max.” Factory Jurnal Industri, Manajemen Dan Rekayasa Sistem Industri 1(2):47–51. doi: 10.56211/factory.v1i2.173.

Panjaitan, Helmi, Alan Prahutama, dan Sudarno Sudarno. (2018). “Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Menggunakan Metode ARIMA, Intervensi Dan ARFIMA (Studi Kasus : Penumpang Kereta Api Kelas Lokal EkonomiDAOP IV Semarang).” Jurnal Gaussian 7(1):96–109. doi: 10.14710/j.gauss.v7i1.26639.

Pasisingi, Nuralim, dan Abdul Hafidz Olii. (2023). “Nelayan Dan Penangkapan Ikan ‘Nike’ Di Perairan Teluk Gorontalo, Teluk Tomini (Indonesia).” Jurnal Sumberdaya Akuatik Indopasifik 7(3):239–52. doi: 10.46252/jsai-fpik-unipa.2023.vol.7.no.3.267.

Prissy, Nusaibah, M. Al Haris, dan Prizka Rismawati Arum. (2023). “Peramalan Nilai Ekspor Migas Di Indonesia Menggunakan Model Long Short Term Memory Dan Gated Recurrent Unit Dengan Optimasi Nesterov Adam.” J Statistika 16(1):328–41.

Usman, Nunung, Abdul Djabar Nento, Excel Muhammad Hendri, Azril Saputra, Leidi Sigar, Agusyraif Rezka Nuha, Analisis Dinamik, Model Predator-prey, and Efek Pemanenan. (2024). “Analisis Dinamik Model Predator-Prey Dengan Efek Pemanenan Pada Populasi Ikan Nike ( Awaous Melanocephalus ) Di Provinsi Gorontalo.” Journal of Mathematics, Computations, and Statistics 7(2):413–26.

Zalila, Zilla. (2019). “Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Ke Provinsi Jawa Tengah Dengan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogeneous Input (SARIMAX).” Universitas Muhammadiyah Semarang.




DOI: https://doi.org/10.33373/pyth.v14i1.7512

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


 Lisensi Creative Commons

Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.