PENGGUNAAN METODE SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS DALAM  MERAMALKAN HASIL PRODUKSI IKAN CAKALANG DI PROVINSI SULAWESI TENGGARA

Intan Faradila Sucahyo

doi:10.4590/jarsic.v3i2.42

Authors

Intan Faradila Sucahyo

DOI:

https://doi.org/10.4590/jarsic.v3i2.42

Keywords:

Singular Spectrum Analysis, Trend, Seasonality, Noise, Ikan Cakalang

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil peramalan produksi ikan cakalang di Provinsi Sulawesi Tenggara dengan Metode Singular Spectrum Analysis (SSA) dan mengetahui akurasi hasil peramalan produksi ikan cakalang di Provinsi Sulawesi Tenggara dengan metode SSA. Penelitian ini menggunakan data hasil produksi ikan cakalang di Provinsi Sulawesi Tenggara dari bulan Januari 2019 sampai bulan Desember 2022 yang bersumber dari Dinas Kelautan dan perikanan Sulawesi Tenggara. Selanjutnya dilakukan peramalan untuk memprediksi hasil produksi ikan cakalang di Provinsi Sulawesi Tenggara pada tahun 2023. Sehingga model SSA yang digunakan untuk meramalkan Hasil Produksi Ikan Cakalang di Provinsi Sulawesi Tenggara dua belas bulan ke depan yaitu Yi = 0.238742400_i-1-0.196532145_i-2 +...+0.601112845_i-9. Model SSA tersebut merupakan model SSA terbaik pada penelitian ini dengan nilai L=10 serta nilai MAPE sebesar 12,73 %. Hal ini menunjukkan bahwa metode SSA dapat meramalkan produksi ikan cakalang di Provinsi Sulawesi Tenggara dengan akurat dan masuk dalam kategori baik.

References

Asrof, A., Rabbani, I., dan Gumgum, D. 2017. Peramalan Produksi Cabai Merah

di Jawa Barat Menggunakan Metode Singular Spectrum Analysis (SSA). Jurnal Statistika.17(2),77-87.

Darmawan, G., Triyani, H., Restu, A. 2015. Model Auto Singular Spectrum Analysis untuk Meramalkan Kejadian Banjir di Bandung dan Sekitarnya. Seminar Matematika dan Pendidikan Matematika UNY. Jurusan Statistika

Universitas Padjadjaran. Bandung.

Ega Sarmita. 2024. Aplikasi Metode Singular Spectrum Analysis (SSA) dalam Peramalan Produksi Padi di Provinsi Sulawesi Tenggara. Jurnal Pustaka Nusantara Multidisplin

Golyandina, N., dan Shlemov, A. (2013). Variations of singular spectrum analysis for separability improvement: non-orthogonal decompositions of time series. Journal Statistics and Its Interface, 2015,.8(3), P.277-294

Gumgum, D., Triyani, H., dan Restu, A. 2015. Model Auto Singular Spectrum Analysis untuk Meramalkan Kejadian Banjir di Bandung dan Sekitarnya. Seminar Matematika dan Pendidikan Matematika UNY. Jurusan Statistika Universitas Padjadjaran: Bandung.

Hardi, Desy Tresnowati. (2019). Peramalan Produk Domestik Bruto (PDB) Sektor Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan Menggunakan Singular Spectrum Analysis (SSA). Jurnal Gaussian, 8(1), ISSN: 2339-2541.

Khaeri, H., Eko, Y., Gumgum, D. 2017. Penerapan Metode Singular Spectrum Analysis (SSA) pada Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api di Indonesia Tahun 2017. Jurnal Euclid. 5(1),8.

Robial, Siti Muawanah. 2018. Perbandingan Model Statistika pada Analisis Metode Peramalan TimeSeries (Studi Kasus : PT. Telekomunikasi Indonesia, TBK Kandatel Sukabumi). Jurnal Ilmiah Santika. 8(2), ISSN :

-5407.

Siregar, R.S.K., Dina, P., dan Gumgum, D. 2017. Aplikasi Metode Singular Spectrum Analysis (SSA) dalam Peramalan Pertumbuhan Ekonomi Indinesia Tahun 2017. Jurnal Matematika Mantik. 3(1), E-ISSN: 2527

Wei, W. W. (2006). Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods (2nd ed.). United States of America: Pearson Education, Inc.