Peramalan Data Ekspor Non Migas Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Univariate Time Series

Abstract

Ekspor merupakan salah satu variabel yang sangat penting untuk menentukan jenis perekonomian suatu negara bisa dikatakan perekonomian terbuka atau perekonomian tertutup. Mengingat peranan ekspor sangat penting dalam pertumbuhan ekonomi suatu negara maupun daerah, maka diperlukan kebijaksanaan dalam meningkatkan ekspor barang khususnya komoditi non migas. Komoditi non migas dipilih pada penelitian ini karena adanya kemerosotan harga minyak bumi di pasaran dunia. Sehingga untuk mengatasi ketergantungan penerimaan negara yang berasal dari minyak dan gas bumi maka pemerintah berusaha meningkatkan ekspor komoditi dan jasa-jasa non migas. Kondisi ekspor luar negeri Kalimantan Timur didominasi oleh ekspor non migas. Oleh karena itu, prediksi atau peramalan nilai dari komoditas ekspor non migas di Kalimantan Timur dapat digunakan untuk mengetahui devisa yang akan diperoleh, agar dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan oleh pemerintah untuk menentukan kebijakan. Hasil penelitian peramalan data ekspor menggunakan ARIMA menunjukkan bahwa model ARIMA yang paling baik untuk meramalkan data Ekspor non migas di Kalimantan Timur berdasarkan nilai RMSE, dan sMAPE adalah ARIMA (0,1,[1,12]). 
 Kata kunci : Ekspor, Ekspor non migas, ARIMA, RMSE, sMAPE

Peramalan Produksi Telur Ayam dengan Metode Holt Double Exponential Smoothing

“…Beberapa metode peramalan yang digunakan dalam penelitian seperti Exponential Smoothing dengan varian-variannya, ARIMA (p,d,q), ARCH/ GARCH, dan lain-lain (Conrad & Kleen, 2020;Hayati, Nurlaily, & Pusporani, 2022;Khairina, Daniel, Widagdo, Maharani, & Shabrina, 2022). Metode tersebut kebanyakan diterapkan pada pola data nonstasioner.…”

Peramalan Nilai Ekspor Nonmigas Kalimantan Timur dengan Metode Double Moving Average (DMA)

“…Berdasarkan hal tersebut dapat diketahui bahwa, di Provinsi Kalimantan Timur ekspor nonmigas merupakan penyumbang terbesar nilai ekspor. (Hayati, Nurlaily, dan Pusporani 2022).…”

Forecasting the Export Value of Oil and Gas in Indonesia using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

“…Both short-term and long-term planning can serve as a guide for actions that must be taken to prevent future oil and gas export shortages. The planning process can be initiated by gathering information on the projected value of future oil and gas exports (Hayati et al 2021). To accurately estimate the future value of oil and gas exports, a reliable forecasting method is required, which can be utilized by the National Export Development Agency (BPEN) and the Ministry of Trade of Indonesia (Yulisa et al, 2023) to formulate effective strategies.…”