Model ARIMA: Definisi dan Implementasi

Pendahuluan

Model peramalan merupakan alat penting dalam statistika dan analisis deret waktu (time series) untuk membantu memprediksi nilai masa depan berdasarkan data masa lalu. Dalam banyak situasi, misalnya ekonomi, keuangan, harga barang, produksi komoditas, jumlah pengunjung, dan lain-lain, pola data historis dapat memberikan indikasi tentang bagaimana masa depan akan berkembang. Salah satu model yang paling umum digunakan dalam analisis time series adalah ARIMA. Model ini dipilih karena fleksibilitas dan kemampuannya untuk menangani data yang tidak stasioner, menggabungkan unsur autokorelasi dan error masa lalu dalam satu kerangka. Artikel ini bertujuan menjelaskan definisi ARIMA secara umum, berarti secara KBBI, pandangan para ahli, serta bagaimana implementasi model ARIMA dalam studi empiris, khususnya di konteks Indonesia.

Definisi ARIMA

Definisi ARIMA secara Umum

ARIMA adalah singkatan dari Autoregressive Integrated Moving Average. Secara sederhana, ARIMA adalah model statistik untuk analisis deret waktu (time series) yang memungkinkan penggunaan data masa lalu untuk meramalkan nilai masa depan. Komponen “autoregressive” (AR) menunjukkan bahwa variabel saat ini berkaitan dengan nilai-nilai masa lalu dari variabel itu sendiri. Komponen “moving average” (MA) menunjukkan bahwa variabel saat ini juga dipengaruhi oleh kesalahan (error / residual) masa lalu. “Integrated” (I) menunjukkan bahwa deret non-stasioner (misalnya yang memiliki tren) diubah melalui proses differencing menjadi stasioner sebelum modeling guna memenuhi asumsi stasioneritas. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Dengan demikian, model ARIMA cocok untuk data deret waktu di mana pola masa lalu (nilai dan error) diyakini memberi informasi penting tentang masa depan, misalnya untuk memprediksi penjualan, harga, produksi, indeks ekonomi, atau variabel temporal lainnya. [Lihat sumber Disini - eprints.unpak.ac.id]

Definisi ARIMA menurut KBBI

Untuk definisi formal menurut kamus besar bahasa Indonesia, terkadang istilah “ARIMA” belum tercantum secara spesifik dalam versi online gratis dari KBBI, karena ini adalah istilah teknis statistik. Oleh karena itu, definisi ARIMA dalam konteks populer dan akademis lebih sering diambil dari literatur statistik/investopedia atau dokumen akademik, bukan dari KBBI. Misalnya, versi populer menyebut bahwa ARIMA adalah teknik forecasting deret waktu yang menggabungkan model autoregresif dan moving average di mana data di-differentiate jika tidak stasioner. [Lihat sumber Disini - ibm.com]

Karena istilah ini teknis dan relatif baru dibanding kosakata umum, masyarakat pengguna bahasa Indonesia dalam praktik statistik biasanya menggunakan istilah asli “ARIMA” tanpa padanan bahasa Indonesia di KBBI, sehingga definisi resmi di KBBI belum tersedia secara luas.

Definisi ARIMA Menurut Para Ahli

Berikut beberapa definisi ARIMA menurut para ahli / peneliti:

• Menurut referensi umum statistik: ARIMA (p, d, q) adalah generalisasi dari model ARMA ke deret non-stasioner; “p” adalah orde autoregresif, “d” adalah jumlah differencing, “q” adalah orde moving average. Dengan differencing, deret waktu non-stasioner bisa dijadikan stasioner, lalu diproses dengan ARMA. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
• Dalam skripsi peramalan indeks harga konsumen di Jawa Barat: ARIMA diuraikan sebagai analisis deret waktu yang digunakan untuk meramalkan data masa depan berdasarkan data masa lalu; model ini dipandang efektif untuk prediksi jangka pendek. [Lihat sumber Disini - eprints.unpak.ac.id]
• Dalam penelitian tentang peramalan ekspor nilai barang (ikan segar) di Indonesia: model ARIMA (p,d,q) digunakan sebagai kerangka utama untuk memprediksi nilai ekspor berdasarkan data historis; parameter p, d, q ditentukan melalui analisis ACF dan PACF untuk mendapatkan model terbaik. [Lihat sumber Disini - journals.unisba.ac.id]
• Dalam studi peramalan harga komoditas atau bahan pokok (misalnya penelitian di Kabupaten Sumedang): ARIMA dijelaskan sebagai metode time series yang mampu memprediksi kemungkinan kenaikan atau penurunan harga berdasarkan data harga sebelumnya, cocok untuk data yang berubah-ubah dalam jangka pendek maupun menengah. [Lihat sumber Disini - sistemasi.ftik.unisi.ac.id]

Dari berbagai definisi di atas, dapat disimpulkan bahwa ARIMA adalah metode fleksibel dan populer dalam statistika dan ekonomi, digunakan untuk meramalkan deret waktu dengan mempertimbangkan autokorelasi, trend, dan noise dari data historis.

Implementasi ARIMA dalam Praktik (Studi Empiris di Indonesia dan Dunia)

Dalam praktiknya, model ARIMA banyak digunakan di berbagai bidang, mulai dari peramalan ekonomi, harga, produksi agrikultur, hingga tren konsumsi atau kunjungan. Berikut beberapa contoh implementasinya:

Peramalan Ekonomi, Keuangan, dan Harga

• Sebuah penelitian pada 2025 menggunakan ARIMA untuk memproyeksi harga atau nilai ekonomi; ini menunjukkan bahwa ARIMA tetap relevan dalam analisis ekonomi kontemporer. [Lihat sumber Disini - ojs3.unpatti.ac.id]
• Studi terhadap data indeks saham atau indeks ekonomi dalam kondisi fluktuatif (misalnya periode pandemi) menunjukkan bahwa ARIMA dapat menjadi baseline prediksi yang andal. Sebagai contoh, salah satu penelitian menggunakan ARIMA untuk memprediksi harga indeks saham harian dan menghasilkan tingkat akurasi tinggi. [Lihat sumber Disini - infeb.org]
• Dalam konteks perbankan syariah, ARIMA diterapkan untuk meramalkan output pembiayaan (misalnya “Ijarah”) sehingga bank dapat merencanakan strategi bisnis di masa mendatang berdasarkan proyeksi. [Lihat sumber Disini - journal.stieamkop.ac.id]

Peramalan Produksi Komoditas / Agrikultur

• Baru-baru ini (2025), penelitian berjudul “Arima Model for Forecasting Coffee Productivity in West Sumatra, Indonesia” menggunakan data produksi kopi tahunan dari 2000–2023 dan memproyeksikan produktivitas hingga 2028. Studi ini menunjukkan bahwa ARIMA bisa diaplikasikan pada data agrikultur dengan fluktuasi panjang. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]
• Dalam konteks ekspor hasil perikanan, penelitian di Indonesia menggunakan ARIMA untuk meramalkan nilai ekspor ikan segar; model (p,d,q) ditentukan melalui analisis ACF/PACF dan dievaluasi berdasarkan MAPE untuk menentukan model terbaik. [Lihat sumber Disini - journals.unisba.ac.id]

Harga Bahan Pokok / Barang Konsumsi

• Sebuah studi di Kabupaten Sumedang menggunakan ARIMA untuk memprediksi pergerakan harga beberapa bahan pokok (misalnya ayam broiler, bawang) dalam jangka pendek; hasil menunjukkan bahwa ARIMA dapat menangkap pola perubahan harga yang relatif volatile. [Lihat sumber Disini - sistemasi.ftik.unisi.ac.id]
• Implementasi lain menangani penjualan produk makanan, menggunakan ARIMA untuk memprediksi pendapatan penjualan berdasarkan data historis penjualan, membantu perusahaan menentukan strategi produksi dan stok. [Lihat sumber Disini - repository.pnj.ac.id]

Mengapa ARIMA Banyak Digunakan (Kelebihan)

• ARIMA bisa menangani deret waktu non-stasioner melalui proses differencing, sehingga fleksibel terhadap banyak jenis data real dunia. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
• Relatif sederhana dan memiliki kerangka interpretatif yang jelas (p, d, q), sehingga mudah dipahami dan diimplementasikan menggunakan software statistik standard.
• Cocok untuk peramalan jangka pendek hingga menengah, banyak penelitian di Indonesia menggunakan ARIMA untuk horizon waktu 1–5 tahun ke depan, atau per bulan/kuartal. [Lihat sumber Disini - eprints.unpak.ac.id]
• Sebagai baseline: sering digunakan sebagai pembanding sebelum memakai model lebih kompleks (misalnya model machine learning / deep learning). Beberapa literatur menyebut ARIMA sebagai titik awal yang solid untuk analisis deret waktu. [Lihat sumber Disini - jurnal.untan.ac.id]

Tantangan dan Keterbatasan ARIMA

Meskipun banyak digunakan, ARIMA mempunyai beberapa keterbatasan:

• ARIMA mengasumsikan linearitas, artinya tidak cocok untuk data yang memiliki pola non-linear kompleks atau perubahan tiba-tiba yang tidak tercermin di data historis.
• Perlu data historis yang cukup panjang serta konsisten. Untuk data dengan banyak missing value, outlier, atau struktur non-stasioner yang kompleks, dibutuhkan pra-proses data yang cermat (differencing, transformasi, pengecekan stasioneritas).
• Untuk prediksi jangka panjang, terutama jika ada perubahan struktural atau faktor eksternal baru, akurasi ARIMA bisa menurun. ARIMA lebih andal untuk jangka pendek atau menengah.
• Tidak secara otomatis menangani variabilitas musiman atau volatilitas heteroskedastik, meskipun ada varian model seperti musiman (SARIMA) atau model kombinasi dengan aspek volatilitas (misalnya model GARCH dalam beberapa penelitian). [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Langkah Umum Implementasi ARIMA dalam Analisis Time Series

Berikut rangkaian umum dalam menggunakan ARIMA untuk forecasting:

1. Kumpulkan data deret waktu, Data harus terdiri dari observasi berurutan dengan interval tetap (harian, bulanan, tahunan, dsb.).
2. Pra-proses data, Periksa missing value, outlier, konsistensi interval. Jika data menunjukkan tren atau non-stasioner, lakukan differencing sampai data menjadi stasioner (variansi dan rata-rata konstan secara statistik).
3. Plot data & analisis stasioneritas, Gunakan grafik time-series, serta uji stasioneritas (misalnya Augmented Dickey-Fuller / ADF test).
4. Identifikasi parameter (p, d, q), Gunakan Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF) untuk memperkirakan p dan q; d sudah dari jumlah differencing yang dibutuhkan. Alternatif, bisa gunakan kriteria informasi (AIC / BIC) untuk membandingkan kandidat model. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
5. Estimasi model, Fit model ARIMA(p, d, q) ke data training.
6. Validasi & evaluasi, Uji model terhadap data testing (jika ada) dan hitung metrik error seperti MAPE, RMSE, atau MAE untuk menilai ketepatan forecasting. Banyak penelitian di Indonesia menggunakan MAPE sebagai tolok ukur. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]
7. Forecasting / Prediksi, Gunakan model terpilih untuk prediksi masa depan, serta lakukan interpretasi hasil dengan mempertimbangkan batasan model.

Contoh Kasus Implementasi ARIMA di Indonesia

• Dalam penelitian “Arima Model for Forecasting Coffee Productivity in West Sumatra, Indonesia” (2025), data produktivitas kopi tahunan 2000–2023 dipakai untuk membuat model ARIMA(1,3,0). Hasil forecasting memperlihatkan tren penurunan produktivitas dalam periode 2024–2028. [Lihat sumber Disini - researchgate.net]
• Studi peramalan nilai ekspor ikan segar menggunakan ARIMA(5,2,2) untuk periode historis tertentu dan menunjukkan bahwa model ini bisa menjadi baseline dalam peramalan ekonomi/ekspor. [Lihat sumber Disini - journals.unisba.ac.id]
• Penelitian peramalan harga bahan pokok di pasar lokal menggunakan ARIMA untuk komoditas seperti ayam broiler, bawang merah, bawang putih, menghasilkan model terbaik per komoditas (misalnya ARIMA(1,1,1), ARIMA(0,1,1) dll.), yang membantu memprediksi harga jangka pendek/menengah. [Lihat sumber Disini - sistemasi.ftik.unisi.ac.id]
• Penerapan pada indeks harga konsumen (IHK), dengan data bulanan, membuktikan bahwa ARIMA dapat dipakai untuk peramalan ekonomi makro/indikator sosial-ekonomi regional. [Lihat sumber Disini - eprints.unpak.ac.id]

Kesimpulan

Model ARIMA merupakan salah satu metode paling fundamental dan fleksibel dalam analisis deret waktu (time series forecasting). Dengan memadukan konsep autoregresi, differencing, dan moving average, ARIMA mampu memproyeksikan nilai masa depan berdasarkan pola historis, terutama untuk data dengan tren atau ketika data tidak stasioner. Di Indonesia, banyak penelitian empiris telah membuktikan bahwa ARIMA dapat diterapkan dalam konteks agrikultur, ekonomi, harga komoditas, ekspor, maupun indikator ekonomi, dan sering menghasilkan akurasi yang memadai (tergantung kualitas data dan pemilihan parameter yang tepat).

Namun, ARIMA juga memiliki batasan, terutama dalam menangani pola non-linear kompleks, data dengan volatilitas tinggi atau perubahan struktural, serta prediksi jangka panjang. Oleh karena itu dalam praktik modern, ARIMA kadang digunakan sebagai baseline, dan kemudian dikombinasikan atau dibandingkan dengan model lain (misalnya model musiman, model volatilitas, atau model machine learning) bila dibutuhkan fleksibilitas lebih besar.