ABSTRAK

DEWI HARIAH, “ Penerapan Analisis Time Series Musiman dalam Peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Bidang Tanaman Bahan Makanan di Provinsi Kalimantan Timur Tahun 2008 ”. Dibawah bimbingan Bapak Suyitno, M.Sc selaku pembimbing I dan Bapak Syarifuddin Rahman, S.Si, M.Si Selaku pembimbing II.
Time series musiman yaitu time series yang mempunyai pola berulang setelah sekian periode waktu tertentu. Adanya faktor musiman pada model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dapat teridentifikasi jika deret data memperlihatkan bahwa pada satu musim penuh terdapat sifat-sifat ARIMA tertentu, kemudian sifat yang sama muncul lagi pada musim-musim berikutnya. Karena itu, time series musiman mempunyai karakteristik yang ditunjukkan oleh adanya korelasi beruntun yang kuat pada jarak semusim (periode musim), yakni waktu yang berkaitan dengan banyak observasi pada per periode musim.
Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan model dan hasil peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) bidang tanaman bahan makanan di provinsi Kalimantan Timur pada tahun 2008 dengan menggunakan analisis time series musiman. Data dalam penelitian ini adalah data PDRB bidang tanaman bahan makanan di provinsi Kalimantan Timur dari triwulan I tahun 2000 sampai dengan triwulan IV pada tahun 2007.
Dengan analisis time series musiman diperoleh model peramalan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) bidang tanaman bahan makanan di provinsi Kalimantan Timur adalah model ARIMA(0,0,1)(0,1,1)4 dengan persamaan:

dimana ~ N ; dengan persentase kesalahan (MAPE) sebesar 15,275 %.
Berdasarkan model ARIMA(0,0,1)(0,1,1)4 tersebut ramalan untuk Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) bidang tanaman bahan makanan di provinsi Kalimantan Timur pada triwulan I sampai dengan triwulan IV tahun 2008 berturut-turut adalah Rp 345,2937 Milyar, Rp 319,9906 Milyar, Rp 309,8723 Milyar dan Rp 289,0761 Milyar.


Kata Kunci : Time Series Musiman, ARIMA, PDRB bidang Tanaman Bahan Makanan, Rata-rata Persentase Kesalahan.