## PENERAPAN METODE TREN D MOMENT DALAM MEMPREDIKSI HARGA MINYAK MENTAH PADA PT ASIAN AGRI
Putra Edi Mujahid 1) , Maju Parsaoran Gultom 2) , Hasrat Gideon Lahagu 3 ) , Indah Sinaga 4)
1-4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: 1 putraedimujahid@unprimdn.ac.id , 2 mgultom887@gmail.com ,
3 hasratlahagu76@gmail.com , 4 indahsinaga037@gmail.com

## Abstract
In  the  era  of  competitive  globalization,  sales  are  a  key  factor  in  a  company's  success.  PT  Asian  Agri, operating in the oil and gas industry, is heavily influenced by fluctuations in crude oil prices. This research aims to understand crude oil price trends and predict future price changes using the Trend Moment method. The data processing method in this research involves analyzing historical data on crude oil prices from 2019 to 2023. This research uses various evaluation parameters, such as Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE), to measure the degree of error in predictions. The results of this research show that the Trend Moment method is able to provide relatively accurate predictions of crude oil prices. The evaluation value shows that the trend moment value for Adj Close  crude  oil  prices,  the  value  obtained  is  1615.65.  UMK  produces  a  value  of  5079929.413333333. MAPE produces values of 2.698007510149617 and 1.94. Based on the research results, it can be concluded that the Trend Moment method can be used to predict crude oil prices well. Historical data for 2 years is used for evaluation, and the model provides predictions that are close to the actual values.
Keywords : Forecasting, Crude Oil, Trend Moment, MSE, MAP.

## 1. PENDAHULUAN
Kompetisi  dalam  dunia  bisnis  pada  era globalisasi saat ini semakin sengit membuat para karyawan  perusahaan  terdorong  untuk  dapat memenuhi  target  penjualan [1]–[3] . Banyak diperlukan  strategi  guna  untuk  memenuhi pelanggan yang bervariasi. Dengan pola dan gaya ghidup  yang  berbeda-beda  pula.  Keberhasilan dari  sebuah  perusahaan  harus  didukung  dengan tingkat  penjualan  yang  dilakukan [4],  [5] . PT Asian  Agri  merupakan  perusahaan  yang beroperasi  di  industri  minyak  dan  gas,  di  mana harga minyak mentah menjadi faktor kritis yang mempengaruhi kegiatan bisnis mereka.
Fluktuas i  harga  minyak  mentah  yang signifikan  dapat  memiliki  dampak  yang  besar pada pendapatan, keuntungan, dan strategi bisnis perusahaan. Dalam konteks ini, penting bagi PT. Asian  Agri  untuk  memiliki  pemahaman  yang mendalam tentang tren harga minyak mentah dan kemampuan untuk memprediksi perubahan harga di  masa  depan.  Dengan  demikian,  perusahaan
dapat  mengambil  langkah-langkah  yang  tepat dalam  manajemen  persediaan,  penetapan  harga jual,  pengembangan  produk,  dan  pengambilan keputusan bisnis lainnya.
Seputar  penelitian  sebelumnya  seperti “Analisa  Metode Trend Moment Untuk Peramalan Penjualan Stok Barang Pada Toko Sun Oleh-Oleh  dan  Aplikasi Forecasting Penjualan Bahan  Bangunan  Menggunakan  Metode Tren d Moment  “(Studi  Kasus  di  UD.  Hasil  Bumi)”, penelitian  ini  untuk  hasil  mengungkap  sejauh mana metode Trend Moment dapat memprediksi tren penjualan  dengan  akurat,  mengidentifikasi faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keakuratan peramalan,  dan  memberikan  rekomendasi  atau strategi  bisnis  yang  dapat  diambil  berdasarkan hasil peramalan tersebut [6], [7].
“Sistem  Peramalan  Penjualan  Beras Dengan  Metode  Gambar Trend  Moment dan Implementasi  Metode Trend  Moment Pada
Sistem Pendukung Keputusan Peramalan
Penjualan  Truk”,  hasil  penelitian  ini  sistem
peramalan dapat memprediksi penjualan beras di masa mendatang [8], [9].
“Penerapan Trend Moment Untuk Meramalkan Penjualan Produksi Kelapa Sawit Di Kebun  Buntu  Pane,  Kabupaten  Asahan ” , penelitian  ini  bertujuan  meramalkan  penjualan produksi  kelapa  sawit,  metode  ini  dapat digunakan  untuk  menganalisis  data  historis penjualan kelapa sawit [10].
“Peramalan Penjualan Bulanan
Menggunakan Metode Trend Moment Pada Toko Suamzu  Butique ”,  mempu  melakukan  prediksi penjualan  untuk  bulan  berikutnya  dengan menerapkan  metode  peramalan tren d  moment [11].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengolahan Data
Meramalkan  minyak  mentah  pada  PT. Asian Agri dilakukan dengan metode pengolahan data Trend  Moment sehingga  memenuhi  tujuan penelitian yang diinginkan. Prosedur pengolahan data dapat di lihat dari gambar 1.
Gambar 1. Metode pengolahan data

## 2.2 Peramalan
Peramalan adalah upaya untuk memprediksi  kejadian  masa  depan  dengan menggunakan  pola  waktu  yang  terlihat  dari pengalaman  masa  lalu,  serta  menerapkan kebijakan  terhadap  proyeksi  berdasarkan  pola yang ditemukan dalam sejarah tersebut [12].
Peramalan merupakan seni dan pengetahuan  untuk  mengantisipasi  peristiwa yang akan terjadi di masa depan melalui analisis data historis dan memproyeksikannya ke periode yang akan datang dengan menggunakan  metode pendekatan yang terstruktur [13].
Peramalan bertujuan untuk menghasilkan  prediksi  yang  dapat  mengurangi kesalahan  dalam  peramalan  [14].  Konsistensi hasil  peramalan  dapat  diidentifikasi  ketika tingkat  kesalahan  relatif  dalam  peramalan tersebut relatif kecil [15].

## 2.3 Metode Trend Moment
Peramalan  dilakukan  melalui  berbagai model  matematika  yang  berbeda,  dengan memanfaatkan  data  historis  yang  terkait  dengan peramalan  serta  faktor-faktor  penyebab  dan dampak  untuk  memprediksi  permintaan  [16]. Salah  satu  pendekatan  dalam  peramalan  adalah menggunakan  metode tren d  moment,  yang merupakan  sebuah  metode  statistik  yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi  hubungan kausal antara variabel independen (X) atau faktor penyebab  dengan  variabel  dependen  (Y)  atau hasilnya. Metode ini melibatkan analisis tren data dan  digunakan  untuk  memproyeksikan  nilai  di masa depan. Tren data ini dapat berbentuk linier, polinomial, eksponensial, logaritmik, atau bentuk lainnya,  tergantung  pada  pola  data  yang  sedang dianalisis [17].  Metode tren d  moment  dapat diterapkan dengan memanfaatkan catatan historis dari satu variabel [18].
Garis tren merupakan  garis  regresi,  dan variabel  independen  (X)  adalah  variabel  waktu. Garis tren yang  linear  adalah  suatu tren yang diproyeksikan  untuk  naik  atau  turun  secara sejajar [19]. Tren mencerminkan perubahan nilai suatu  variabel  yang  cenderung  tetap,  seperti
perubahan  populasi,  fluktuasi  harga,  kemajuan teknologi, dan peningkatan produktivitas.

## 2.3.1 Nilai Ketetapan Prediksi
Ketetapan  prediksi  memiliki  peranan yang  sangat  signifikan  dalam  proses peramalan, sebabnya  adalah  mengukur  sejauh  mana kesesuaian  antara  data  yang  ada  dengan  hasil peramalan.  Dalam  penelitian  ini,  penulis mengukur  ketetapan  nilai  prediksi  dengan menghitung  dua  parameter,  yaitu  nilai  rata-rata kesalahan  kuadrat  ( Mean  Squared  Error -MSE) dan rata-rata kesalahan persentase mutlak ( Mean Absolute Percentage Error -MAPE) [20].
1. Mean Absolute Deviation (MAD)
Cara  untuk  menilai  metode  peramalan melibatkan penghitungan total kesalahan absolutnya.  Dengan  mengukur  sejauh  mana ketepatan  ramalan  dengan  menghitung  rata-rata dari  nilai-nilai  kesalahan  absolutnya.  MAD digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kesalahan peramalan  dalam  satuan  yang  sama  seperti  data aslinya.
2. Mean Squared Error – MSE Mean Squared Error (MSE) merupakan salah  satu  teknik  lain  yang  digunakan  untuk menilai  performa  metode  peramalan.  Setiap kesalahan atau sisa peramalan diangkat kuadrat. Pendekatan  ini  mengatasi  kasus  kesalahan peramalan yang signifikan karena mengkuadratkannya.  Salah  satu  kelemahan dalam menggunakan MSE adalah bahwa metode ini  memiliki  kecenderungan  untuk  menonjolkan deviasi yang besar karena efek pengkuadratan.
3.
Mean  Absolute  Percentage  Error  – MAPE
Merupakan hasil perhitungan dari kesalahan  absolut  pada  setiap  periode,  yang selanjutnya  dibagi  oleh  nilai  observasi  yang sebenarnya  pada  periode  tersebut.  Selanjutnya, rata-rata  dari  kesalahan  persentase  absolut  ini dihitung.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Masalah
Untuk  identifikasi  permasalahan  yang ada,  masalah  yang  dihadapi  adalah  kesulitan dalam  memprediksi tren harga  minyak  mentah pada PT. Asian Agri yang harus disiapkan untuk upaya  untuk  mengatasi  masalah  harga  minyak mentah dunia yang tidak menentu, maka dari itu digunakanlah  suatu  teknik forecasting dengan metode trend  moment yang  berfungsi  untuk memprediksi harga minyak mentah dunia di masa depan.

## 3.2 Identifikasi Data
Data  yang  bisa  diberikan  oleh  PT. ASIAN AGRI untuk penelitian yakni data tahun 2019.  Diperoleh  data  harga  minyak  mentah antara  tahun  2019  sampai  tahun  2023.  Data tersebut  pada  awalnya  masih  berbentuk  catatan ekspor .  Data  tersebut  kemudian  dimasukkan  ke dalam harga dan kemudian dipindahkan ke dalam spreadsheet.

## 3.3 Pengolahan Data
Pada  sub  bab  ini  membahas  tentang tahapan  penelitian  mulai  dari  persiapan  data, preprocessing data , pembentukan model, melatih data dan melakukan prediksi serta memvisualisasikan data untuk mendapatkan hasil prediksi yang baik. Peneliti menggunakan bahasa pemrograman python melalui google  collab dengan  beberapa library seperti numpy , pandas dan matplotlib .

## 3.4 Import Library
Langkah  pertama,  peneliti  melakukan persiapan untuk mengolah dataset berupa angka yang akan divisualisasikan dalam bentuk grafik. Dalam tahap ini, peneliti menggunakan platform google  collab untuk  menjalankan  program python dan mengimport library yang digunakan.
3.5 Import dan menampilkan Dataset
Dataset dalam  bentuk excel atau csv kemudian  dimasukkan  kedalam google  collab dan kemudian tampilkan dataset .
Gambar 2. Tampilan Dataset di Google Colab

## 3.6 Nilai Ketetapan Prediksi
Gambar 3. Mean Absoulte Diviation ( MAD )
Berdasarkan dataset yang  terdiri  dari 1049  data,  penggunaan  metode Trend  Moment untuk  memprediksi  nilai  " Adj_Close "  telah menghasilkan tingkat kesalahan rata-rata ( MAD ) sebesar  1615.65.  Dalam  konteks  jumlah  data yang signifikan tersebut, nilai MAD yang relatif rendah  menunjukkan  bahwa  model  prediksi cenderung memberikan hasil yang cukup akurat
Gambar 4. Mean Squared Error – MSE
Dengan  menggunakan dataset yang terdiri  dari  1049  entri,  evaluasi  menggunakan Mean  Squared  Error ( MSE )  menghasilkan  nilai sebesar  5079929.413333333.  Mengingat  jumlah data  yang  cukup  besar,  nilai MSE yang  tinggi dapat  dimaklumi.  Karena  semakin banyaknya data  dalam  evaluasi,  perbedaan  antara  prediksi dan data aktual akan memberikan kontribusi yang signifikan terhadap nilai MSE secara keseluruhan.  Oleh  karena  itu,  nilai MSE yang tinggi pada dataset 1049 entri ini dapat dianggap
masih wajar, mengingat kompleksitas dan variasi yang terdapat dalam data tersebut.
Gambar 5. Mean Absolute Percentage Error – MAPE
Berdasarkan penelitian ini dengan menggunakan Mean  Absolute  Percentage  Error ( MAPE )  sebagai  metrik  evaluasi,  ditemukan bahwa nilai MAPE sebesar 2.698007510149617. MAPE merupakan  ukuran  persentase  kesalahan rata-rata  antara  prediksi  dan  data  aktual.  Dalam konteks jumlah data sebanyak 1049, nilai MAPE yang  relatif  rendah  menunjukkan  bahwa  model prediksi dengan metode Trend Moment memberikan prediksi yang cukup akurat.
Dengan tingkat kesalahan sebesar 2.69%, dapat  disimpulkan  bahwa  model  ini  mampu memberikan  prediksi  yang  mendekati  nilai sebenarnya  dalam dataset yang  luas.  Meskipun demikian, sebaiknya tetap  diperhatikan  bahwa ada kemungkinan terdapat variasi dan ketidakpastian  dalam  prediksi,  terutama  saat mempertimbangkan faktor-faktor eksternal yang dapat  mempengaruhi  pergerakan  harga  minyak Mentah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pelatihan dan evaluasi metode trend moment , dapat disimpulkan bahwa metode  tersebut  baik  dalam  memprediksi  harga minyak  mentah.  Menggunakan  data  historis selama  2  tahun.  Evaluasi  menunjukkan  bahwa nilai trend  moment untuk  harga  minyak  mentah adj close , evaluasi menggunakan MAD menghasikan  nilai  sebesar  1615.65.  MSE menghasilkan nilai sebesar 5079929.413333333.
MAPE menghasilkan
nilai sebesar 2.698007510149617 dan 1.94.
Dengan tingkat kesalahan sebesar 2.69%, dapat  disimpulkan  bahwa  model  ini  mampu
memberikan  prediksi  yang  mendekati  nilai sebenarnya  dalam dataset yang  luas.  Meskipun demikian,  sebaiknya  tetap  diperhatikan  bahwa ada kemungkinan terdapat variasi dan ketidakpastian  dalam  prediksi,  terutama  saat mempertimbangkan faktor-faktor eksternal yang dapat  mempengaruhi  pergerakan  harga  minyak Mentah.

## 5. REFERENSI
[1] A. Agnes and Manuharawati,
“Forecasting  Fitness  Gym  Membership pada  Pusat  Kebugaran  ‘The  Body  Art Fitness,  Aerobic  &  Pool’  menggunakan Metode  Exponential  Smoothing,” J.  Ilm.
Mat. , vol. 3, no. 6, pp. 1–7, 2017.
[2] D.  N.  E.  Ardini,  “Sistem  Peramalan Penjualan  Menggunakan  Metode Tren d
Moment  Pada  Toko  Mebel  Nabila Furniture  Paguyangan  Brebes  Berbasis Desktop,” J. Inform. Upgris , vol. 5, no. 2, pp. 130–134, 2019.
[3] I.  Ilyas,  F.  Marisa,  and  D.  Purnomo, “Implementasi  Metode Tren d  Moment (Peramalan) Mahasiswa Baru Universitas Widyagama Malang,” JOINTECS (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol. 3, no. 2, 2018, doi: 10.31328/jointecs.v3i2.785.
[4] I.  G.  T.  Isa  and  G.  P.  Hartawan, “Perancangan  Aplikasi Koperasi  Simpan
Pinjam  Berbasis  Web  (Studi  Kasus Koperasi Mitra Setia),” J. Ilm. Ilmu Ekon. , vol. 5, no. 10, pp. 139–151, 2017.
[5] Jubilee  Enterprise, Visual  basic  komplet . PT. Elex Media Komputindo, 2017.
[6] A. N. Safitri and F. A. Sianturi, “Analisa Metode Tren d Moment Untuk Peramalan Penjualan  Stok  Barang  Pada  Toko  Sun Oleh-Oleh,” J.  Ilmu  Komput.  dan  Sist. Inf. , vol. 3, no. 1.1, pp. 91–102, 2020.
[7] M. A. Firmansyah, A. P. Sasmito, and H. Z. Zahro, “Aplikasi Forecasting Penjualan Bahan  Bangunan  Menggunakan,” JATI
(Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2, pp. 526–533, 2021.
[8] R.  N.  Ardianto,  “SISTEM  PREDIKSI PENJUALAN  BERAS  PADA  TOKO WIDODO MAKMUR
DENGAN
MENGGUNAKAN  METODE TREN D MOMENT,” Universitas Nusantara PGRRI Kediri, 2016. [9] C. Oliviasandrea, “Implementasi Metode Tren d  Moment  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Peramalan  Penjualan  Truk,”
Klik-Kumpulan J. Ilmu Komput. , vol. 09, no. 03, pp. 402–415, 2022.
[10] H.  Dorthy,  E.  Sinaga,  and  N.  Irawati, “Penerapan Tren d Moment Untuk Meramalkan  Penjualan  Produksi  Kelapa Sawit  Di  Kebun  Buntu  Pane,  Kabupaten Asahan,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J- SAKTI , vol. 6, no. 2, pp. 601–614, 2022.
[11] A.  Amrullah,  E.  Affandi,  W.  Riansyah, and  S.  Sobirin,  “Peramalan  Penjualan Bulanan  menggunakan  metode Tren d Moment pada Toko Suamzu Boutique,” J.
SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 2, p. 46, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i2.2423.
[12] S.  A.  Paruntu  and  I.  D.  Palandeng, “Analisis  Ramalan  Penjualan  Dan Persediaan Produk Sepeda Motor Suzuki Pada  PT  Sinar  Galesong  Mandiri Malalayang,” J.  EMBA  J.  Ris.  Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 6, no.
4, pp. 2828–2837, 2018.
[13] A.  M.  Tampi,  F.  Matuankotta,  and  G. Fredriksz, “Ramalan Produksi Kursi Sofa Pada  Mebel  Erlan  Hative  Besar  di  Kota Ambon,” Adm.  Terap. ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 68–76, 2023.
[14] M.  .  Dr.  H.  A.  Rusdiana, Manajemen Operasi . CV. Pustaka Setia, 2014.
[15] W.  A.  P.  Cahya,  “Penerapan  Metode Kuantitatif  Terhadap  Jumlah  Permintaan Tenaga Kerja Perhotelan Di Denpasar,” J. Bisnis  Darmajaya ,  vol.  3, no.  1,  pp.  65– 73, 2017.
[16] J.  D.  Jaya,  “Peramalan  Jumlah  Populasi
Sapi  Potong  di  Kalimantan  Selatan Menggunakan  Metode  Moving  Average, Exponential Smoothing dan Tren d
Analysis,” J.  Teknol.  Agro-Industri ,  vol. 6,  no.  1,  pp.  41–50,  2019,  doi: 10.34128/jtai.v6i1.88.
[17] G.  Deodata,  “Analisis  Peramalan  ( Forecasting  )  Pendapatan  Hotel  Merbau Menggunakan Metode Semi Avarage Dan Metode Least Square,” J. Din. , vol. 2, no. 12, pp. 53–58, 2018.
[18] I.  H.  Santi  and  A.  R.  Saputra,  “Prediksi Jumlah Permintaan
Telur Ayam Menggunakan  Metode Tren d  Moment,” Inform.  Mulawarman    J.  Ilm.  Ilmu Komput. , vol. 14, no. 2, p. 111, 2019, doi: 10.30872/jim.v14i2.1986.
[19] L.  R.  Amalia,  W.  Ramdhan,  and  W.  M. Kifti, “Penerapan Metode Tren d Moment Untuk Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Penduduk,” Build.  Informatics,  Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 566–573, 2022, doi:
10.47065/bits.v3i4.1396.
[20] F. A.
Reicita, “ANALISIS PERENCANAAN  PRODUKSI  PADA PT. ARMSTRONG INDUSTRI INDONESIA DENGAN METODE FORECASTING DAN AGREGAT PLANNING,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 7, no. 3, Jan. 2020, doi: 10.24912/jitiuntar.v7i3.6340.