Peramalan Produksi, Kebutuhan Ekspor, dan Harga Minyak Kelpa Sawit (CPO) Menggunakan Holt Exponential Smoothing, Holt-Winter Exponential Smoothing, dan ARIMA

Abstract

Kelapa sawit merupakan tanaman penghasil Crude Palm Oil (CPO) yang menjadi salah satu sumber penghasil devisa bagi Indonesia. Pulau Sumatera, Pulau Jawa, Pulau Kalimantan dan Pulau Sulawesi mendominasi penghasil produk CPO. Karena permintaan CPO yang tidak stabil, perencanaan produksi akan tidak optimal apabila estimasi peramalan tidak dilakukan secara rutin. Hal tersebut menjadi salah satu faktor menurunnya produktivitas industri CPO. Oleh karena itu, penting dilakukannya peramalan pada jumlah produksi, kebutuhan ekspor dan mengetahui kestabilan harga CPO untuk mengoptimalkan perencanaan produksi dan dapat meningkatkan produktivitas industri CPO. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui metode peramalan yang sesuai untuk meramalkan ketiga input. Dari data tersebut kemudian dilakukan peramalan untuk 24 bulan periode ke depan dengan membandingkan 3 metode yang sesuai. Metode yang akan digunakan yaitu forecasting time series menggunakan Holt Exponensial Smoothing, Holt’s-Winter Exponensial Smoothing dan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Metode terbaik dari hasil peramalan jumlah produksi, kebutuhan ekspor, dan harga CPO yaitu Holt Exponensial Smoothing dengan nilai MAPE terkecil sebesar 9%, 22% dan 9%. Estimasi peramalan 24 bulan periode ke depan mengalami kenaikan untuk masing-masing data.