MODEL LOGISTIC SMOOTH TRANSITION AUTOREGRESSIVE PADA PRODUKSI KELAPA SAWIT - Nurfitri Imro’ah, Benedikta Nusti Chandra, Naomi Nessyana Debataraja, (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2021)
Kelapa sawit merupakan salah satu sumber penghasilan bagi warga di Kalimantan Barat, oleh karena itu sangat penting bagi petani dan perusahaan kelapa sawit untuk mendapatkan hasil produksi yang optimal, sehingga diperlukan sebuah perencanaan. Metode peramalan merupakan metode yang tepat digunakan untuk membantu dalam membuat sebuah perencanaan ataupun tindakan pencegahan. Jumlah produksi kelapa sawit yang berfluktuasi dapat mengakibatkan terjadinya pola nonlinier. Model yang dapat digunakan pada data deret waktu nonlinier adalah model Logistic Smooth Transition Autoregressive (LSTAR). Penelitian ini bertujuan untuk melakukan estimasi parameter model LSTAR dan model penerapannya pada produksi kelapa sawit di PT. XYZ. Tahapan pengerjaan dimulai dengan membagi data menjadi in-sample dan out-sample, kemudian melihat plot deret waktu dan menguji kestasioneran data. Setelah data stasioner dilakukan pengujian nonlinieritas, membuat plot PACF dan menentukan orde LSTAR. Langkah selanjutnya mengestimasi parameter LSTAR dan membentuk model LSTAR, melakukan estimasi produksi kelapa sawit pada data out-sample. Langkah terakhir melakukan uji diagnostik. Hasil penelitian menunjukkan model LSTAR(4,2) adalah model terbaik dengan MAPE sebesar 17,07% yang berarti kemampuan model yang digunakan baik.Â Kata Kunci : LSTAR, Nonlinier, Peramalan