Sistem Peramalan Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (ARIMAX) Untuk Harga Minyak Sawit Indonesia - Dio Afriansyah Putra Pradana; Faizal Mahananto; Arif Djunaidy (Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS, 2022)
Minyak kelapa sawit memiliki kontribusi yang signifikanterhadap pertumbuhan ekonomi, pengurangan angka kemiskinan, hingga perbaikan terhadap ekonomi terbuka. Pada kegiatan ekspor, nilai minyak kelapa sawit dapat mencapai ratusan triliun rupiah.. Namun, resolusi yang dikeluarkan oleh Uni Eropa sangat mempengaruhi pergerakan ekspor minyak kelapa sawit Indonesia. Kebijakan yang bernama Renewable Energy Directive II atau RED II sangat membatasi jumlah ekspor minyak kelapa sawit Indonesia ke negara – negara anggota Uni Eropa dengan anggapan bahwa minyak kelapa sawit merupakan penyebab gundulnya hutan. Kebijakan tersebut berpotensi untuk mengurangi jumlah permintaan ekspor minyak kelapa sawit terutama bagi negara – negara Uni Eropa. Hal ini tentu mampu mempengaruhi harga minyak kelapa sawit Indonesia di pasar global. Harga minyak kelapa sawit merupakan salah satu unsur penting dalam hal pendapatan bagi negara. Oleh karena itu, diperlukan adanya upaya dalam mengatasi hal tersebut. Salah satu upayanya adalah meramalkan harga minyak sawit Indonesia dalam beberapa periode ke depan.Peramalan yang dilakukan terhadap minyak kelapa sawit Indonesia dapat menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variable atau ARIMAX. Metode ini dipilih karena paling sesuai digunakan pada kondisi di mana harus melibatkan berbagai macam variabel input yang bersifat independen untuk meramalkan suatu variabel yang dependen terhadap variabel input tersebut. Hal ini sejalan dengan harga minyak kelapa sawit Indonesia yang dipengaruhi oleh berbagai macam faktor, seperti luas lahan produksi, volume produksi, volume ekspor, kondisi cuaca, hingga nilai kurs yang berlaku pada saat itu. Pada implementasinya, metode ARIMAX akan dibandingakan dengan metode ARIMA untuk melihat performa yang dihasilkan. Hal itu dilakukan untuk melihat apakah peramalan dengan menggunakan variabel eksogen memiliki hasil yang lebih baik dari peramalan tanpa menggunakan variabel eksogen. Hasilnya, metode ARIMAX menunjukkan hasil yang lebih baik dengan nilai MAPE pelatihan dan pengujian sebesar 5,06% dan 6,35%. Hasil tersebut menunjukkan kategori model peramalan yang sangat akurat.