Vol. 5, No. 2 (2023), pp. 58-62 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Tanggal Masuk: 08–05-2023; Revisi: 26-07-2023 Diterima: 03-09-2023

## PENGGUNAAN METODE ARIMA DALAM PERAMALAN NILAI EKSPOR NON-MIGAS INDONESIA TAHUN 2023
Dwi Agustin Retnowardani 1* , Wahyu Nur Achmadin 2 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas PGRI Argopuro Jember 1,2 21.agustin@gmail.com *
Abstrak – Perdagangan  internasional  dapat
membantu suatu negara meningkatkan kapasitas  produksinya  dan  meningkatkan pembangunan  ekonominya  di  dalam  negeri, melihat  keunggulan  dari  luar  negeri  dan sebaliknya.  Nilai  ekspor  non-migas  Indonesia dari Januari 2022 hingga Juli 2023 adalah data yang  dibutuhkan  untuk  dianalisis  dalam penelitian  ini.  Penelitian  ini  menggunakan metode  time  series  deret  berkala  (seri  waktu) Box-Jenkins  (ARIMA).  Dalam  penelitian  ini, rangkaian metode yang digunakan adalah : (1) Pengumpulan data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik Republik Indonesia; (2) Mengidentifikasi model ARIMA; (3) Memeriksa  data  stasioner;  (4)  Menentukan model ARIMA yang digunakan untuk peramalan; (5) Menggunakan hasil model yang sudah  ditentukan  untuk  peramalan;  dan  (7) pengambilan kesimpulan. Hasil dari penelitian ini adalah peramalan nilai ekspor non-migas di Indonesia  dengan  rentang  waktu  selama  lima periode.  Yakni,  pada  bulan  Agustus  2023, nilainya  mungkin  mencapai  sebesar  1,67945 juta USD, pada bulan September 2023, nilainya mungkin mencapai sebesar 1,73242 juta USD, pada  bulan  Oktober  2023,  nilainya  mungkin mencapai    sebesar  1,75278  juta  USD,  pada bulan  November  2023,  nilainya  mungkin mencapai sebesar 1,76061 juta USD, dan pada bulan  September  2023,  nilainya  mungkin mencapai sebesar 1,76362 juta USD.
Kata Kunci –Ekspor, Non-migas, Peramalan

## I. PENDAHULUAN
Perdagangan  internasional  memiliki kemampuan  untuk  meningkatkan  kapasitas produksi  suatu  negara  dan  meningkatkan pembangunan  ekonomi  domestik  dengan mempertimbangkan  keunggulan  dari  luar negeri dan sebaliknya.
Selama abad kesembilan belas dan awal abad  kedua  puluh,  perdagangan  bebas internasional  telah  digambarkan  sebagai "mesin  pertumbuhan"  yang  mendorong kemajuan  ekonomi  negara-negara  maju. Bertambahnya permintaan lokal telah mendorong  berdirinya  sejumlah  industri manufaktur  besar  karena  ekspansi  pasar ekspor yang pesat.
Pengaruh aktivitas pertambangan dapat mendorong  pertumbuhan  ekonomi  lokal  dan meningkatkan konvergensi ekonomi regional, seperti  yang  ditunjukkan  oleh  prestasi ekonomi PDRB di beberapa daerah. Konsentrasi  industri  migas  di  ruang  angkasa mendorong  pertumbuhan  ekonomi  di  daerah yang menghasilkan minyak [1].
Selain  itu,  lokasi  industri  migas memengaruhi pertumbuhan industri manufaktur  terkait  dan  ekonomi  lokal.  Baik secara  langsung  maupun  tidak  langsung, kegiatan  usaha  pertambangan  memengaruhi pembangunan  wilayah.  Menurut  penelitian Soderholm  &  Svahn  pada  tahun  2015,  ada hubungan  antara  aktivitas  ekonomi,  yaitu hubungan  ke  belakang,  hubungan  ke  depan,
hubungan akhir dari permintaan dan hubungan fiskal [2].
Manfaat  ekonomi  dari  pendapatan migas  dapat  digunakan  untuk  pembangunan daerah,  antara  lain  perbaikan  infrastruktur, peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia, dan  peningkatan  sumber  pendapatan  melalui investasi.
Dengan membandingkan antara perubahan lahan pertanian dengan perubahan lahan  non-pertanian di wilayah pertambangan maupun non-pertambangan, dampak ekonomi wilayah pertambangan dari perspektif regional.  Andersson  membagi  wilayah  yang terdampak  pertambangan  menjadi  wilayah produksi,  wilayah  sekitar  wilayah  produksi, dan  wilayah  lain  dalam  radius  tertentu  [3]. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang mampu menjaga tatanan wilayah pertambangan  maupun  non-pertambangan dengan  mengukur  tingkat  penghasilan  yang dicapai  dan  melakukan  perawatan  untuk menjaga  nilai  tetap  stabil  dengan  peramalan yang  ada.  Sehingga  keilmuan  tentang peramalan sangatlah berguna.
Permalan  adalah  suatu  aktivitas  yang memiliki  peranan  paling  penting  pada  suatu organisasi,  baik  organisasi  yang  besar, maupun  organisasi  yang  kecil.  Peramalan dilakukan sebagai pengambil keputusan untuk keberlangsungan  stabilitas  kinerja  suatu industri mapun kaktivitas lainnya yang terbagi pada  berbagai  bidang.  Peramalan  dapat dilakukan  pada  regulasi  maupun  teknis. Peramalan  merupakan  dasar    perencanaan jangka panjang dalam organisasi. Keakuratan hasil prediksi sangat penting untuk menciptakan  desain  yang  baik.  Untuk mencapai  keakuratan  tersebut  diperlukan upaya untuk meminimalkan potensi ketidakpastian.  Terdapat  berbagai  metode atau teknik yang digunakan dalam peramalan, seperti  metode  penghalusan  (smoothing), metode  Box-Jenkins,  dan  metode  Trend Project yang menggunakan algoritmas regresi.
Berbagai peneliti telah membuat prakiraan  di  berbagai  sektor  seperti  sektor kesehatan [4],  sektor ekonomi [5]–[8], sektor pengadaan barang [9], [10],  sektor pariwisata
[11],  [12],  sektor  tambang  [13],  [14]. Penelitian  ini  menggunakan  metode  time series Box-Jenkins (ARIMA).
Adapun  kelebihan  dari  metode  ini adalah  mampu  melihat  kondisi  /  mengukur situasi  raw  data  yang  tidak  stasioner  dan bersifat  musimam,  memiliki  tingkat  akurasi permalan  yang  cukup  tinggi  dalam  berbagai variabel dengan cepat, sederhana, dan akurat. Ada[un  kelebihan  yang  lebih  utama  adalah mampu memperkirakan dengan uraian historis peristiwa sebelumnya.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data awalan dalam penelitian ini adalah data nilai ekspor non-migas mulai dari Januari 2022  sampai  Juli  2023.  Adapun  data  yang ditampilkan  merupakan  serangkaian  data dalam  juta  US$  seperti  yang  tertampil  pada tabel 1.

## Tabel  1.  Data  Nilai  Ekspor  Non-Migas Indonesia
Periode (dalam Bulan) Tahun (dalam juta US$) 2021 2022 2023 Januari 1,4 1,8 1,6 Februari 1,5 1,8 1,6 Maret 1,8 2,1 1,8 April 1,8 2,1 1,3 Mei 1,6 1,7 1,8 Juni 1,9 1,9 1,4 Juli 1,7 1,9 1,5 Agustus 1,9 2,0 - September 1,9 1,9 - Oktober 1,8 1,8 - November 2,1 1,9 - Desember 2,0 1,9 -
Dari  data  di  atas  terlihat  bahwa  pada  nilai ekspor  non-migas    dalam  tiap  bulannya mengalami kenaikan , meskipun kenaikan tersebut tidak terlalu signifikan.
Untuk  memudahkan  analisis  data,  maka diperlukan  metode  time  series,  yakni  plot  data keseluruhan,  sehingga  akan  menghasilkan  trend analisis.  Adapun  dalam  penelitian  ini,  paparan time  series  data  keseluruhan  ditampilkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Grafik data time series Januari 2021-Juli 2023
Ketidakstasioneran  pada  grafik  dia  atas disebabkan adanya rangkaian data acak, sehingga kenaikan  dan  penurunan  grafik  dapat  terjadi. Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  trend data  grafik  sangat  dianjurkan  dalam  awalan penelitian ini. Perlakuan tersebut digunakan untuk melihat jelas kondisi ketidakstasioner data seperti yang diperlihatkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Analisis Trend pada data time series
Ketidakstasioneran data dapat terlihat pada gambar 2, yakni dengan melihat garis putus-putus merah yang melintang secara horizontal. Terlihat garis putus-putus tersebut berada pada posisi yang tidak  horizontal  (lurus)  atau  garis  mengalami kemiringan.  Sehingga  data  yang  di  tampilkan masih belum stasioner.
Gambar 3. Grafik Transformasi Normal (Box- Cox Plot) Sehingga, untuk mengatasi ketidakstasioneran  tersebut,  diperlukan  tindakan transformasi normal (Box-Cox Plot) dan pembedaan ( differencing ). Box-Cox Plot digunakan  untuk  mengatasi  ketidakstasioneran varian,  sedangkan  pembedaan  ( differencing ) untuk mengatasi ketidakstasioneran rataan. Tampilan  Box-Cox  Plot  dalam  penelitian  ini ditampilkan pada Gambar 3.
Hasil  yang  didapatkan  dari  Box-Cox  Plot ini  adalah  nilai  koefisien  autokorelasi  data  dan nilai koefisien autokrelasi parsial yang kemudian memastikan  data  tidak  keluar  dari  nilai  ambang garis  berwarna  merah.  Didapatkan  nilai-nilai tersebut ditampilkan pada tabel 2 dan Gambar 4.
Tabel 2. Nilai Koefisien Autokorelasi dan Parsial Autokorelasi Lag Koefisien Autokorelasi Koefisien Parsial Autokorelasi 1 0,337187 0,337187 2 0,193702 0,090271 3 0,366397 0,314579 4 0,338816 0,166601 5 0,188897 0,007944 6 -0,058600 -0,300546 7 -0,084850 -0,243508 8 0,006250 -0,054934
Dan  kemudian  dari  analisis  tersebut didapatkan grafik Autokorelasi dan grafik Parsial Autokorelasi dengan batas ambang yang dizinkan seperti tertampil pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Transformasi Normal (Box-Cox Plot)
Hasil  yang  didapatkan  pada  plotting autokorelasi  data  beserta  differencing  yang pertama  dijadikan  sebuah  model  ARIMA. Adapaun model yang dimungkinkan adalah model ARIMA  (1,0,0).  Dengan  model  ini  dapat dilakukan  peramalan  untuk  beberapa  periode selanjutnya sepeti yang ditampilkan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil peramalan 5 periode Model ARIMA (1,0,0) Periode Hasil Peramalan (dalam juta US$) Agustus 2023 1,67945 September 2023 1,73242 Oktober 2023 1,75278 November 2023 1,76061 Desember 2023 1,76362

## III. KESIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan hasil peramalan  nilai  ekspor  non-migas  Indonesia selama  lima  periode.  Pada  bulan  Agustus
2023,  nilai  ekspor  non-migas  diperkirakan mencapai  1,67945  juta  USD,  pada  bulan September  2023,  nilai  ekspor  non-migas diperkirakan  mencapai  1,73242  juta  USD, pada  bulan  Oktober  2023,  nilai  ekspor  non- migas  diperkirakan  mencapai  1,75278  juta USD,  pada  bulan  November  2023,  nilai ekspor  non-migas  diperkirakan  mencapai 1,76061 juta USD, dan pada bulan Desember 2023,  nilai  ekspor  non-migas  diperkirakan mencapai 1,76362 juta USD.

## REFERENSI
[1] H.  Jian  and  J.  Bing,  “Geographical space  distribution  of  China’s  oil  and gas industry: characteristics and drivers,” J Resour Ecol , vol. 5, no. 11, pp. 68–73, 2014. [2] D.  R.  P.  Purnamaningsih,  “Pengaruh Kawasan  Migas  Terhadap  Pola  Dan Struktur  Ruang  Perkotaan  Kecamatan Kapas, Kabupaten Bojonegoro,”
Jurnal Pembangunan Wilayah & Kota , vol. 13, no. 1, pp. 27–43, 2017.
[3] M.  Andersson,  O.  Hall,  and  W.  B. Team,  “Mining,  Economic  Activity and Remote Sensing: Case studies from Burkina  Faso,  Ghana,  Mali  and Tanzania,” in CSAE Conference 2015: Economic Development in Africa at St Catherine’s College , Oxford, 2015, pp. 1–36.
[4] Moch.  F.  E.  Saputra  and  M.  Rizky, “Peramalan  Jumlah  Kasus  Infeksi Saluran  Pernafasan  Akut  (ISPA)  Pada Laki-Laki Tahun 2019 dengan Metode ARIMA,” Jurnal  Biometrika  dan Kependudukan , vol. 8, no. 2, pp. 138– 145, 2019.
[5] Syahputra.  Irvandi,  M.  I.  Irawan,  and
N. Wahyuningsih, “Aplikasi Algoritma Memetika untuk Peramalan Pergerakan Kurs Valuta Asing dengan
Menggunakan  Model  ARIMA  (Box- Jenkins),” Jurnal  Sains  dan  Seni  ITS , vol. 4, no. 2, pp. 49–54, 2015.
[6] M. S. Pradana, D. Rahmalia, and E. D. A. Prahastini, “Peramalan Nilai Tukar
Petani  Kabupaten  Lamongan  dengan ARIMA,” Jurnal Matematika , vol. 10, no.  2,  pp.  91–104,  2020,  doi: 10.24843/jmat.2020.v10.i02.p126.
[7] A. E. D. Purwandari, “Pemodelan Dan Peramalan  Indeks  Harga  Konsumen (IHK)  Kota  Sampit  Dengan  Seasonal ARIMA (SARIMA),” Jurnal  Derivat: Jurnal  Matematika  dan  Pendidikan Matematika ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  61–72,
2019, doi: 10.31316/j.derivat.v6i2.497.
[8] S.  Sugiarto,  Bustami,  and  R.  Effendi,
“Penduga Model Arima Untuk Peramalan Harga Tbs Kelapa Sawit di Propinsi Riau,” Jurnal Sains, Teknologi dan Industri , vol. 15, no. 1, pp. 35–40, 2017.
[9] A.  Nofiyanto,  R.  A.  Nugroho,  and  D. Kartini, “Peramalan Permintaan
Paving Blok dengan Metode ARIMA,”
in Proceedings  Konferensi  Nasional
Sistem  dan  Informatika  (KNS&I) , 2015, pp. 54–59.
[10]  T. Octavia, Yulia, and Lydia,
“Peramalan  Stok  Barang  untuk Membantu  Pengambilan  Keputusan Pembelian Barang pada Toko Bangunan XYZ dengan Metode ARIMA,” Seminar
Nasional
Informatika (SEMNASIF 2013) , vol. 1, no. semnasIF, pp. 252–257, 2013.
[11]  I.  S.  Nurjanah,  D.  Ruhiat,  and  D. Andiani, “Implementasi
Model Autoregressive Integrated Moving Average  (ARIMA)  Untuk  Peramalan Jumlah  Penumpang  Kereta  Api  Di
Pulau  Sumatera,” TEOREMA :  Teori dan Riset Matematika , vol. 3, no. 2, pp. 145–156, 2018, doi: 10.25157/teorema.v3i2.1421. [12]  Rukini, P. S. Arini, and E. Nawangsih, “Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara (Wisman) ke Bali  Tahun  2019:  Metode  ARIMA,”
Jurnal  Ekonomi  Kuantitatif  Terapan
(JEKT) ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  136–141, 2019.
[13]  E.  Lestari,  T.  Widiharih,  and  R. Rahmawati,  “Peramalan  Ekspor  Non- migas  dengan  Variasi  Kalender  Islam
Menggunakan X-13-ARIMA- SEATS,” Jurnal  Gaussian ,  vol.  7,  no. 3, pp. 236–247, 2018.
[14]  M.  U.  M.  Putra  and  S.  Damanik, “Pengaruh  Ekspor  Migas  dan  Non Migas  Terhadap  Posisi  Cadangan Devisa  di  Indonesia,” Jurnal  Wira Ekonomi  Mikroskil ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 245–254, 2017, doi: 10.55601/jwem.v7i2.381.