## PERAMALAN VOLUME EKSPOR KELAPA SAWIT INDONESIA
Astia

## Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian UNISI
Email: mudrikamumud@gmail.com

## ABSTRAK
Kelapa   sawit   merupakan   salah   satu   komuditas   ekspor   unggulan   di Indonesia.   Untuk   mengetahui   berapa   berapa   jumlah   permintaan   ekspor   kelapa sawit maka diperlukan peramalan yang tepat agar sesuai dengan jumlah produksi yang ada di Indonesia.Tujuan peneitian ini adalah: 1) Untuk mengetahui metode peramalan   yang   paling   sesuai   untuk   meramalkan   volume   ekspor   kelapa   sawit Indonesia,   2)   Untuk   mengetahui   nilai   ramalan   volume   ekspor   kelapa   sawit Indonesia   pada   tahun   2016-2020.   Penelitian   ini   menggunakan   data   sekunder. Metode analisis yang digunakan adalah metode peramalan time series (Semi Rata- Rata, Trend   Moment dan   Regresi   Linier   Sederhana).  Hasil   penelitian menunjukkan:   1)   Metode   peramalan   yang   paling   sesuai   untuk   meramalkan volume ekspor kelapa sawit Indonesia adalah metode Semi Rata-Rata berdasarkan kelayakan   yang   dimilikinya   (memiliki   nilai   MAD   dan   MAPE   terkecil dibandingkan dengan metode lainnya) dengan nilai MAD sebesar  2.993.848,29 dan   nilai   MAPE   sebesar  2,79%,   2)   Berdasarkan   perhitungan   menggunakan metode Semi Rata-Rata diketahui bahwa volume ekspor kelapa sawit Indonesia pada tahun 2016 sampai 2020 mengalami peningkatan dengan pertumbuhan rata- rata sebesar 3,33% per tahun, tahun 2016 sebesar  20.210.795,3  ton, tahun 2017 sebesar  20.917.126,55  ton, tahun 2018 sebesar  21.623.457,79  ton, tahun 2019 sebesar 22.329.789,03 ton dan tahun 2020 sebesar 23.036.120,27 ton.
Kata Kunci : Kelapa sawit, Peramalan, Time Series , Trend , Ekspor,

## ABSTRACT
The purpose of this research are : 1) To determine the most appropriate forecasting method to forecast Indonesian palm oil export volume, 2) To forecast the value of Indonesian palm oil export volume in 2016-2020. This research used secondary   data.   The   analysis   method   used   in   this   research   is   time   series forecasting   (Semi   Average   Method,   Trend   Moment   and   Simple   Linear Regression).  The   results   of   the   research   showed:   1)   The   most   appropriate forecasting   method   to   forecast   Indonesian   palm   oil   export   volume   is   Semi Average Method based on the feasibility of its (has value of MAD and MAPE smallest compared to other methods) with value of MAD is at 2.993.848,29 and value  of MAPE  is  at  2,79%,  2) Based  on Semi Average  Method  known  that
Indonesian palm oil export volume in 2016 to 2020 increased with average growth of 3,33% per year, in 2016 amounted to 20.210.795,3  tons, in 2017 amounted to 20.917.126,55 tons, in 2018 amounted to 21.623.457,79 tons, in 2019 amounted to 22.329.789,03 tons and in 2020 amounted to 23.036.120,27 tons.
Keywords : Palm Oil, Forecasting, Time Series, Trend, Export.

## I. PENDAHULUAN
Kegiatan ekspor impor didasari oleh kondisi bahwa tidak ada suatu negara   yang   benar-benar   mandiri karena   satu   sama   lain   saling membutuhkan   dan   saling   mengisi. Setiap negara memiliki karakteristik yang   berbeda,   baik   sumberdaya alam,   iklim,   geografi,   demografi, struktur   ekonomi,   maupun   struktur sosial. Perbedaan tersebut menyebabkan   perbedaan   komoditas yang   dihasilkan,   komposisi   biaya yang   diperlukan,   serta   kualitas   dan kuantitas produk. Adanya interdepedensi kebutuhan itulah yang menyebabkan   adanya   perdagangan internasional. Setiap negara memiliki keunggulan   dan   kekurangan. Komoditas   yang   dihasilkan   suatu negara   mungkin   juga   belum   dapat dipakai   langsung   karena   berupa bahan   mentah   yang   memerlukan pengolahan   lebih   lanjut.   Bahan mentah   tersebut   selanjutnya dibutuhkan   negara   lain   sebagai bahan   baku   pabriknya.   Secara langsung   atau   tidak,   diperlukan pertukaran   barang   dan/atau   jasa antarnegara   dalam   bentuk   suatu hubungan   perdagangan   untuk memenuhi   kebutuhan   tiap-tiap negara tersebut.
Sub   sektor   perkebunan merupakan   sub   sektor   yang memberikan   kontribusi   terbesar dalam   ekspor   komoditas   pertanian, utamanya disumbang dari komoditas kelapa sawit sebesar US$ 19 milyar.
Hal  ini menunjukkan bahwa  kelapa sawit   merupakan   komoditas perkebunan   unggulan   dan   utama Indonesia.   Tanaman   ini   memiliki nilai   ekonomis   tinggi   dan   menjadi penyumbang   devisa   negara   yang terbesar   dibandingkan   dengan komoditas perkebunan lainnya.
Prospek   pasar   minyak   sawit masih   sangat   cerah   karena   masih tingginya permintaan dunia. Minyak sawit   mempunyai   berbagai keunggulan   dibandingkan   dengan minyak   nabati   lain   baik   dari   aspek keragaman   produk   yang   dapat dihasilkan, aspek  nutrisi, kesehatan, produktivitas,   efisiensi   maupun harga. Dengan keunggulan sifat yang dimilikinya,   minyak   kelapa   sawit memiliki   daya   saing   yang   tinggi. Potensi   komoditi   kelapa   sawit Indonesia dilihat dari sisi komparatif memiliki prospek yang baik, karena iklim   serta   cuaca   Indonesia   yang cocok untuk budidaya kelapa sawit. Indonesia sebagai negara tropis yang mendapat   sinar   matahari   melimpah sepanjang tahun dengan curah hujan yang   cukup   dan   hampir   merata, kondisi   mikroklimat   inilah   yang sangat   dibutuhkan   oleh   tanaman kelapa sawit.
Perkembangan produksi kelapa sawit   dunia   dalam   wujud Crude Palm   Oil (CPO)   sepanjang   tahun 1980–2012   cenderung   meningkat. Jika pada tahun 1980 produksi CPO dunia hanya sebesar 29,86 juta ton, maka   pada   akhir   tahun   2012
produksi CPO dunia tercatat sebesar 249,53 juta ton. Produksi CPO dunia dikuasai   oleh   dua   negara,   yaitu Indonesia dan Malaysia. Berdasarkan data FAO, selama tahun  2008-2012 Indonesia   berada   di   posisi   pertama sebagai   negara   penghasil   CPO terbesar   di   dunia   dengan   rata-rata kontribusi   produksi   sebesar   44,46% dari total produksi CPO dunia,
Untuk   perkembangan   volume ekspor dan impor kelapa sawit dunia dalam   bentuk   minyak   sawit   (CPO) juga   menunjukkan   kecenderungan meningkat   dari   tahun   ke   tahun. Berdasarkan data FAO, pada periode tahun 2007–2011 terdapat dua negara eksportir CPO terbesar di dunia yang secara   kumulatif   memberikan kontribusi   sebesar   85,37%   terhadap total volume ekspor minyak sawit di
dunia, yaitu Indonesia dan Malaysia. Indonesia   berada   di   peringkat pertama   negara   eksportir   minyak sawit terbesar di dunia dengan rata- rata  kontribusi   sebesar  42,99%  dari total ekspor minyak sawit dunia.
Perkembangan   volume   ekspor kelapa   sawit   Indonesia   pada   tahun 1981–2014   cenderung   terus meningkat dengan pertumbuhan rata- rata sebesar 25,10% per tahun. Jika pada   tahun   1981   volume   ekspor kelapa sawit Indonesia hanya sebesar 201,25 ribu ton dengan nilai ekspor sebesar US$ 108,85 juta, maka tahun 2014   volume   ekspor   meningkat menjadi   24,37   juta   ton   senilai   US$ 19   milyar.   Perkembangan   volume dan   nilai   ekspor   kelapa   sawit Indonesia   tahun   1981-2014   dapat dilihat pada Gambar 1.
Object 3
Gambar 1. Perkembangan Volume dan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Indonesia Tahun 1981-2014
Mengingat   pentingnya   peran komoditas   kelapa   sawit   bagi perekonomian Indonesia, maka perlu diketahui   gambaran   prospek perkembangan   ekspor   kelapa   sawit di   masa   yang   akan   datang,   hal tersebut   bisa   dilihat   melalui peramalan   volume   ekspor   kelapa sawit Indonesia. Aktivitas manajerial khususnya dalam proses perencanaan, seringkali membutuhkan   pengetahuan   tentang kondisi   yang   akan   datang. Pengetahuan   ini   sering   dinyatakan dalam   bentuk   peramalan   kejadian atau kondisi yang akan datang.
Kegiatan peramalan
merupakan   landasan   penting   agar
para   pengambil   keputusan   mampu menerapkan   keputusan   yang   tepat dan   dapat   mengalokasikan sumberdaya organisasi secara efektif dan efisien. Hal ini dapat membantu para   pelaku   usaha   kelapa   sawit, pemerintah maupun lembaga terkait lainnya dalam menentukan kebijakan mengenai kelapa sawit. Berdasarkan data perkembangan volume ekspor kelapa sawit Indonesia dapat dilihat bahwa data   tersebut   menunjukkan   pola kecenderungan   meningkat   ( trend meningkat).   Oleh   karena   itu,   perlu dilakukan   peramalan   menggunakan metode yang sesuai untuk pola data trend .   Berdasarkan   latar   belakang tersebut,   maka  tujuan   penelitian   ini adalah  untuk   mengetahui   metode peramalan yang paling sesuai untuk meramalkan   volume   ekspor   kelapa sawit   Indonesia
dan   untuk mengetahui   nilai   ramalan   volume ekspor kelapa sawit  Indonesia pada tahun 2016-2020.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian   ini   menggunakan data   volume  ekspor   kelapa   sawit Indonesia. Jenis data yang digunakan dalam   penelitian   ini   adalah   data sekunder.  Data   yang   dikumpulkan yaitu   data time   series volume   dan nilai   ekspor   kelapa   sawit   Indonesia dari tahun 1981-2014 dan data lain yang   terkait.  Penelitian   dilakukan pada   bulan   Maret   sampai   dengan April 2016.

## 2.2. Metode  Analisis Data
Dalam   penelitian   ini,   tahapan peramalan   yang   dilakukan   yaitu mengumpulkan   data,   menentukan
metode yang digunakan, menganalis data   menggunakan   metode-metode yang   sudah   ditentukan.  Setelah   itu, menghitung   kesalahan   ramalan   dari masing-masing   metode   dengan menggunakan   MAD   dan   MAPE, kemudian   menentukan   metode terbaik   (yang   memiliki   nilai kesalahan   ramalan   terkecil)  dan menghitung   nilai   ramalan   volume ekspor kelapa sawit Indonesia untuk lima   tahun   mendatang,   yaitu   pada tahun   2016-2020   menggunakan metode terbaik tersebut.

## 2.2.1. Metode Peramalan
Metode   peramalan   yang digunakan   dalam   penelitian   ini adalah metode Semi Rata-Rata ( Semi Average Method ), Trend Moment dan Regresi   Linier   Sederhana   ( Simple Linear   Regression ).   Data   yang dianalisis dengan metode Semi Rata- Rata   dan Trend
Moment dihitung secara manual, sedangkan data yang dianalisis   dengan   metode   Regresi Linier   Sederhana   menggunakan software SPSS 17.0.

## 2.2.2. Metode Perhitungan
Kesalahan Ramalan Untuk   memilih   metode peramalan   terbaik   yaitu   dengan menghitung kesalahan ramalan yang dilihat   dari   nilai Mean   Absolute Deviation (MAD)   dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari   masing-masing   metode peramalan yang digunakan, semakin kecil   nilai   kesalahan   ramalan   maka semakin   baik   metode   peramalan yang   digunakan   untuk   meramalkan volume   ekspor   kelapa   sawit Indonesia.
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Perkembangan   Volume Ekspor Kelapa Sawit Indonesia Ekspor kelapa sawit Indonesia dikelompokkan menjadi empat jenis berdasarkan   kode   HS   ( Harmony System ) yaitu:
1. Kode   HS   151110000   :   Minyak
Sawit ( Crude Palm Oil )
2. Kode   HS   151190000   :   Minyak Sawit Lainnya ( Other Palm Oil )
3. Kode   HS   151321000   :   Minyak Inti   Sawit   ( Crude   Oil   of   Palm
Kernel ) 4. Kode   HS   151329000   :   Minyak Inti   Sawit   Lainnya   ( Other   Palm
Kernel Oil )
Perkembangan   volume   ekspor kelapa sawit pada tahun 1981–2014 cenderung terus meningkat   dengan pertumbuhan   rata-rata   sebesar 25,10%   per   tahun.   Jika   pada   tahun 1981   volume   ekspor   kelapa   sawit
Indonesia hanya sebesar 201,25 ribu ton dengan nilai ekspor sebesar US$ 108,85   juta,   maka   tahun   2014 volume   ekspor   meningkat   menjadi 24,37 juta ton senilai US$ 19 milyar. Dari   keempat   jenis   produk   kelapa sawit   yang   paling   besar   volume ekspornya   pada   tahun   2014   adalah minyak   sawit   lainnya   ( Other   Palm Oil )     (HS   151190000)   sebesar 70,43% dari total ekspor diikuti oleh ekspor   minyak   sawit   (CPO)   (HS 151110000) sebesar 23,50%, minyak inti   sawit   lainnya   ( Other   Palm Kernel Oil ) (HS 151329000) sebesar 4,43% dan minyak inti sawit (PKO) (HS   151321000)   sebesar   1,65%. Perkembangan   volume   dan   nilai ekspor kelapa sawit Indonesia tahun 1981-2014   dapat   dilihat   pada Gambar 2.
Object 5
Gambar 2.  Perkembangan Volume dan Nilai Ekspor Kelapa Sawit Indonesia

## Tahun 1981–2014

## 3.2. Analsis Data
Dari   hasil   analisis   data   yang dilakukan   menggunakan   metode Semi Rata-Rata, Trend Moment dan Regresi   Linier   Sederhana   diperoleh persamaan trend dari masing-masing metode   tersebut   yang   dapat   dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1.   Nilai a , b dan   Persamaan Trend Masing-Masing   Metode Peramalan
Metode Analisis Nilai a Nilai b Persamaan Trend 1. Semi Rata-rata - Tahun dasar 1989 1.139.851,76 706.331,24 Y' = 1.139.851,76 + 706.331,24 X - Tahun dasar 2006 13.147.482,88 706.331,24 Y' = 13.147.482,88 + 706.331,24 X 2. Trend Moment -4.921.593,68 731.227,94 Y' = -4.921.593,68 + 731.227,94 X 3. Regresi Linier Sederhana -5.652.821,61 731.227,94 Y' = -5.652.821,61 + 731.227,94 X Sumber: Data Sekunder, diolah
Metode   Semi   Rata-Rata merupakan   metode   analisis dengan   membentuk   persamaan Y ' = a + bX
yang   dapat digunakan   untuk   mengetahui kecenderungan   nilai   suatu variabel dari waktu ke waktu dan dapat digunakan untuk meramalkan   nilai   suatu   variabel tersebut   pada   suatu   waktu tertentu.   Dalam   penerapannya semua   data   historis   dibagi menjadi   dua   kelompok   sama besar.   Data   yang   dianalisis menggunakan   metode   ini   adalah data volume ekspor kelapa sawit Indonesia   dari   tahun   1981-2014. Data   tersebut   berjumlah   34 periode yang dibagi menjadi dua kelompok,   sehingga   masing- masing   kelompok   berjumlah   17 periode.   Kelompok   1   dari   tahun 1981-1997   dan   kelompok   2   dari tahun   1998-2014.   Tahun pertengahan   kelompok   1   yang dijadikan   tahun   dasar   adalah tahun 1989 dan tahun pertengahan kelompok 2 yang dijadikan tahun dasar  adalah   tahun   2006.  Nilai rata-rata hitung ( a ) kelompok
1 untuk tahun dasar 1989 adalah 1.139.851,76 yang diperoleh dari
penjumlahan   volume   ekspor   dari tahun   1981-1997   dibagi   dengan jumlah periode kelompok 1 yaitu 17.   Nilai   rata-rata   hitung   ( a ) kelompok   2   untuk   tahun   dasar 2006   adalah  13.147.482,88   yang diperoleh   dari   penjumlahan volume   ekspor   dari   tahun   1998- 2014   dibagi   dengan   jumlah periode kelompok 2 yang juga 17. Sedangkan nilai perubahan trend ( b )   adalah   706.331,24.   Dari persamaan   yang   diperoleh diketahui K 2 − K 1 > 0 yang berarti trend positif (meningkat). Pemberian skor nilai X pada   kelompok   1   (tahun 1981-1997) untuk tahun dasar 1989 dimulai dari -8 sampai 8, sehingga skor nilai X pada tahun 1989 adalah 0 dan skor nilai   X   pada   kelompok   2 (tahun   1998-2014)   untuk tahun dasar 1989 dimulai dari 9   sampai   25.   Sedangkan pemberian skor nilai X pada kelompok   1   untuk   tahun dasar   2006   dimulai   dari   -25 sampai   -9   dan   skor   nilai   X pada kelompok 2 untuk tahun dasar   2006   dimulai   dari   -8 sampai 8, sehingga skor nilai
X pada tahun 2006 adalah 0. Hasil perhitungan menggunakan   persamaan dengan   tahun   dasar   1989 ataupun   persamaan   dengan tahun   dasar   2006   adalah sama,   sehingga   untuk perhitungan selanjutnya dapat menggunakan salah satu dari persamaan tersebut. Menurut Siagian   dan   Sugiarto   (2006) keakuratan peramalan menggunakan   metode   Semi Rata-Rata   akan   semakin rendah   bila   periode peramalannya   semakin   jauh dari masa datanya.
Metode Trend Moment merupakan   metode   analisis yang   dapat   digunakan   untuk keperluan   peramalan   dengan membentuk persamaan Y = a + bX . Dalam penerapannya,   metode   ini tidak   mensyaratkan   jumlah data harus genap atau ganjil.
Dalam hal pemberian skor X dimulai   dari   0,   1,   2,   dan seterusnya   (Siagian   dan Sugiarto,   2006).   Data   yang dianalisis menggunakan metode   ini   adalah   data volume   ekspor   kelapa   sawit Indonesia   dari   tahun   1981-
2014   yang   berjumlah   34 periode,   sehingga   pemberian skor X dimulai dari 0 sampai 33. Analisis regresi sederhana   digunakan   untuk memprediksi   atau   menguji pengaruh   satu   variabel independen   ( X )   terhadap variabel   dependen   ( Y ). Analisis   regresi   linier sederhana   terdiri   dari   satu variabel independen ( predictor )  dan  satu  variabel
dependen   ( respon )  (Raharjo, 2014).   Data   yang   dianalisis menggunakan   metode   ini adalah   data   volume   ekspor kelapa   sawit   Indonesia   dari tahun   1981-2014   yang berjumlah   34   periode. Pemberian kode waktu ( X )   dimulai   dari   1,   2,   3,   dan seterusnya. Dari hasil analisis Regresi   Linier   Sederhana menggunakan software SPSS 17.0 pada output Coefficients , pada kolom B pada Constant ( a ) adalah -5.652.821,615,   sedangkan nilai   Waktu   ( b )   adalah 731.227,939. Dari persamaan yang   diperoleh   dapat diterjemahkan   konstanta  ( a ) sebesar -5.652.821,615 menyatakan bahwa jika tidak ada nilai Waktu maka nilai Volume sebesar -5.652.821,615 ton. Koefisien regresi  ( b ) X sebesar 731.227,939 menyatakan bahwa   setiap   penambahan   1 nilai   Waktu,   maka   nilai
Volume   bertambah   sebesar 731.227,939 ton.

## 3.3.  Pemilihan Metode Peramalan Terbaik
Pemilihan metode yang tepat dapat dilakukan dengan mengamati   besarnya   selisih nilai   aktual   pengamatan dengan   nilai   estimasi   dari peramalan. Kriteria pemilihan metode   terbaik   dilihat   dari nilai   MAD   dan   MAPE   dari masing-masing
metode peramalan   yang   digunakan. Semakin kecil nilai kesalahan ramalan   maka   semakin   baik metode   peramalan   yang digunakan.
MAD   adalah   ukuran kesalahan peramalan keseluruhan   untuk   sebuah model, yaitu rata-rata  selisih antara nilai yang diramalkan dan   yang   diamati   (nilai aktual)   (Hanke   dan   Wichern dalam   Sanny   dan   Haryadi Sarjono,   2013).   Menurut Sanny   dan   Haryadi   Sarjono
(2013)   masalah   yang   terjadi dengan MAD adalah nilainya yang   tergantung   pada besarnya unsur yang diramal. Jika   unsur   tersebut   dihitung dalam   satuan   ribuan,   maka nilai   MAD   bisa   menjadi sangat   besar.   Untuk menghindari masalah tersebut,   dapat   digunakan MAPE.   MAPE   dihitung sebagai   rata-rata   diferensiasi absolut   antara   nilai   yang diramal dan nilai aktual, yang dinyatakan sebagai persentase nilai aktual. Nilai MAD   dan   MAPE   masing- masing   metode   peramalan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai MAD dan MAPE Masing-Masing Metode Peramalan
Metode Analisis MAD MAPE 1. Semi Rata-rata 2.993.848,29 2,79 2. Trend Moment 3.007.761,15 3,02 3. Regresi Linier Sederhana 3.007.761,15 3,02 Sumber: Data Sekunder, diolah Dari   Tabel  2  dapat   dilihat bahwa   metode   peramalan   yang memiliki   nilai   MAD   dan   MAPE terkecil   adalah   metode  Semi   Rata- Rata   dengan   nilai   MAD   sebesar 2.993.848,29  dan   nilai   MAPE sebesar   2,79%,  sehingga   dapat disimpulkan   bahwa   metode peramalan yang paling sesuai untuk meramalkan   volume   ekspor   kelapa sawit Indonesia adalah metode Semi Rata-Rata.   Hasil   penelitian   ini senada   dengan   penelitian   yang dilakukan   oleh   Taufik   (2009)  yang menyatakan   bahwa   berdasarkan kriteria   MAD   menunjukkan   bahwa hasil   peramalan   penjualan   dengan metode Moving   Average periode   5 bulan   memiliki   penyimpangan terkecil dari dua metode lainnya dan hasil   peramalan   menggunakan metode   ini   mendekati   angka
penjualan   riil   pada   periode   yang sama   dengan   periode   yang diramalkan,   berarti   metode Moving Average 5 bulan paling baik daripada metode lainnya.
Metode   peramalan   yang memiliki   nilai   MAD   dan   MAPE terkecil   adalah   metode   Semi   Rata- Rata   dengan   nilai   MAD   sebesar 2.993.848,29  dan   nilai   MAPE sebesar   2,79%,  sehingga   dapat disimpulkan   bahwa   metode peramalan yang paling sesuai untuk meramalkan   volume   ekspor   kelapa sawit Indonesia adalah metode Semi Rata-Rata.   Hasil   penelitian   ini senada   dengan   penelitian   yang dilakukan   oleh   Taufik   (2009)   yang menyatakan   bahwa   berdasarkan kriteria   MAD   menunjukkan   bahwa hasil   peramalan   penjualan   dengan metode Moving   Average periode   5
bulan   memiliki   penyimpangan terkecil dari dua metode lainnya dan hasil   peramalan   menggunakan metode   ini   mendekati   angka penjualan   riil   pada   periode   yang sama   dengan   periode   yang diramalkan,   berarti   metode Moving Average 5 bulan paling baik daripada metode lainnya. 3.4. Nilai Ramalan Volume Ekspor Kelapa Sawit Indonesia
Dari   pemilihan   metode terbaik   yang   telah   dilakukan,   maka metode Semi Rata-Rata yang terpilih menjadi   metode   peramalan   terbaik untuk   meramalkan   volume   ekspor kelapa   sawit   Indonesia   berdasarkan kelayakan   yang   dimilikinya.   Nilai ramalan volume ekspor kelapa sawit
Indonesia   untuk   tahun   2016-2020 menggunakan   metode   Semi   Rata- Rata dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3. Nilai Ramalan Volume Ekspor Kelapa Sawit Indonesia Tahun 2016-2020 Menggunakan Metode Semi Rata-Rata Tahun Nilai Ramalan (Ton) Pertumbuhan (%) 2016 20.210.795,30 2017 20.917.126,55 3,49 2018 21.623.457,79 3,38 2019 22.329.789,03 3,27 2020 23.036.120,27 3,16 ∑ 13,30 Rata-Rata 3,33 Sumber: Data Sekunder, diolah Berdasarkan   ramalan   terlihat bahwa   terdapat   kecenderungan kenaikan volume ekspor kelapa sawit dari tahun 2016 sampai 2020 dengan pertumbuhan rata-rata sebesar 3,33% per   tahun.   Pada   tahun   2016 diperkirakan   volume   ekspor   kelapa sawit   Indonesia   adalah  sebesar 20.210.795,3 ton, tahun 2017 sebesar 20.917.126,55  ton,   tahun   2018 sebesar  21.623.457,79  ton,   tahun 2019 sebesar  22.329.789,03  ton dan tahun   2020   sebesar  23.036.120,27 ton.   Nilai   ramalan   volume   ekspor kelapa sawit Indonesia lebih rendah
dibandingkan nilai aktual pada tahun 2014,  hal  ini  diduga  karena  selama 34 periode volume ekspor cenderung terus   meningkat   setiap   tahun   yang menyebabkan   besarnya   selisih   nilai volume   ekspor   pada   tahun   1981 dengan tahun 2014 meskipun selama periode tersebut terjadi beberapa kali fluktuasi.   Hal   ini   mempengaruhi persamaan trend pada   metode   yang digunakan   untuk   meramalkan   nilai volume   ekspor   kelapa   sawit Indonesia.   Volume   ekspor   kelapa sawit   Indonesia   tahun   1981-2020 dapat dilihat pada Gambar 3.
0 5,000,000 10,000,000 15,000,000 20,000,000 25,000,000 30,000,000 Nilai Aktual Nilai Ramalan
Gambar 3. Volume Ekspor Kelapa Sawit Indonesia Tahun 1981-2020
Hasil penelitian ini juga sesuai dengan   penelitian   yang   dilakukan oleh Anggit Y.A.D dkk (2012) yang menunjukkan bahwa volume ekspor
CPO   Indonesia   pada   tahun   2013- 2015   mengalami   peningkatan,   yaitu pada tahun 2013 sebesar 10.360.656 kg,   tahun   2014   sebesar   10.824.992 kg,   dan   pada   tahun   2015   sebesar 11.289.328   kg.   Dari   Gambar   11. terlihat   bahwa   prospek   ekspor komoditas   kelapa   sawit   untuk   lima tahun   ke  depan   masih  sangat   cerah yang   berarti   Indonesia   memiliki potensi   yang   besar   untuk   terus berperan   dalam   pasar   dunia. Gambaran   ini   dapat   menjadi   acuan bagi pemerintah, pelaku usaha kelapa sawit   serta   pihak   terkait   lainnya untuk mempertahankan bahkan terus meningkatkan kinerja ekspor kelapa sawit   Indonesia.   Menurut   Indonesia Investments   (2016)   minyak   sawit adalah salah satu minyak yang paling banyak dikonsumsi dan diproduksi di dunia.   Dalam   jangka   panjang, permintaan dunia akan minyak sawit menunjukkan kecenderungan meningkat   sejalan   dengan   jumlah populasi dunia yang bertumbuh dan karenanya   meningkatkan   konsumsi
produk-produk   dengan   bahan   baku minyak sawit.

## IV.  KESIMPULAN DAN SARAN 4.1.  Kesimpulan
Berdasarkan   hasil   penelitian yang   dilakukan,   maka   diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode   peramalan   yang   paling sesuai untuk meramalkan volume ekspor   kelapa   sawit   Indonesia adalah   metode   Semi   Rata-Rata berdasarkan   kelayakan   yang dimilikinya (memiliki nilai MAD dan MAPE terkecil dibandingkan dengan   metode   lainnya)   dengan nilai   MAD   sebesar  2.993.848,29 dan nilai MAPE sebesar 2,79%.
2. Berdasarkan perhitungan menggunakan metode Semi Rata- Rata   diketahui   bahwa   volume ekspor   kelapa   sawit   Indonesia pada   lima   periode   mendatang yaitu   periode   2016   sampai   2020 mengalami   peningkatan   dengan pertumbuhan   rata-rata   sebesar 3,33%   per   tahun,   tahun   2016 sebesar  20.210.795,3    ton,   tahun 2017   sebesar  20.917.126,55  ton, tahun 2018 sebesar 21.623.457,79 ton,   tahun   2019   sebesar
22.329.789,03 ton dan tahun 2020 sebesar 23.036.120,27 ton.

## 4.2. Saran
Saran   yang   dapat   diberikan berkaitan dengan hasil penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Pemerintah   serta stakeholder lainnya dapat mendukung kinerja ekspor   kelapa   sawit   Indonesia melalui perumusan dan penetapan kebijakan   yang   tepat,  sehingga dapat   mempertahankan   bahkan terus meningkatkan kinerja ekspor kelapa sawit Indonesia.
2. Untuk   penelitian   selanjutnya dapat dilakukan peramalan untuk masing-masing   jenis   produk kelapa   sawit   (minyak   sawit, minyak sawit lainnya, minyak inti sawit   dan   minyak   inti   sawit lainnya) yang diekspor dan perlu dianalisis   mengenai   variabel- variabel   yang   mempengaruhi volume   ekspor   kelapa   sawit Indonesia   selain   variabel   waktu. Selain   itu   juga   perlu   dilakukan peramalan menggunakan metode- metode   lain   untuk   peramalan jangka   menengah   dan   jangka pendek serta akan lebih baik jika dikombinasikan dengan peramalan   kualitatif   agar   hasil peramalan   lebih   mendekati kenyataan.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggit   Y.A.D,   Rashid,   dkk.   2012. Analisis   Daya   Saing   Crude Palm Oil (CPO) Indonesia di Pasar   Internasional.   Jurnal
SEPA   :   Vol.   9   No.   1 September 2012 : 125 – 133. Universitas   Pembangunan Nasional “Veteran”. Yogyakarta Badan Pusat Statistik. 2014. Statistik Kelapa Sawit Indonesia 2014. Jakarta
Badan Pusat Statistik. 2015. Statistik Indonesia 2015. Jakarta
Direktorat   Jenderal   Perkebunan. 2014.   Statistik   Perkebunan Indonesia   Komoditas   Kelapa
Sawit 2013-2015. Jakarta Pusat   Data   dan   Sistem   Informasi Pertanian Sekretariat Jenderal-Kementerian Pertanian.   2014.   Outlook Komoditi   Kelapa   Sawit.
Jakarta
Pusat   Data   dan   Sistem   Informasi Pertanian-Kementerian Pertanian.   2015.   Buletin Triwulanan   Ekspor   Impor Komoditas Pertanian Volume VII   No.   1   Tahun   2015. Jakarta
Raharjo,   Sahid.   2014.   Uji   Regresi Sederhana   dengan   SPSS Lengkap. http://www.konsistensi.com/2 014/06/uji-regresi-sederhana- dengan-spss.html.   Diakses pada   tanggal   11   Februari 2016
Sanny,   Lim   dan   Haryadi   Sarjono.
2013.   Peramalan   Jumlah Siswa/i   Sekolah   Menengah Atas   Swasta   Menggunakan Enam   Metode Forecasting . Jurnal Forum Ilmiah : Vol. 10 No. 2 Mei 2013 : 198 – 208. Binus University. Jakarta
Siagian,   Dergibson   dan   Sugiarto. 2006. Metode Statistika untuk Bisnis dan Ekonomi. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
Taufik,   Iqbal.   2009,   Peramalan Penjualan   CPO   pada   PT. Dutapalma Nusantara. Skripsi. Universitas Gunadarma. Depok