INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 10069-10079 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Penggunaan Alat Angkut Otomasi Untuk Meningkatkan Pendapatan Negara: Proyeksi Tahun 2025 – 2030
Jimmi Ramadhani 1 ✉ , Raden Daniel Dendy Kurnia Wijayanto 2 , Sabrina 3
Jurusan Teknik Pertambangan, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta
Email: jimmiramadhani@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Sektor  pertambangan  masih  menjadi  sektor  utama  dalam  pembangunan  dan  perekonomian Indonesia. Produksi komoditas dari sektor pertambangan memiliki tren peningkatan setiap tahunnya, namun  peningkatan  pendapatan  negara  dari  sektor  pertambangan  tidak  sebanding  dengan  tren peningkatan produksi tersebut. Hal itu dapat terjadi karena faktor eksternal, misalnya harga komoditas atau kebijakan ekspor, maupun faktor internal, misalnya efisiensi kegiatan penambangan atau faktor recovery.  Untuk  meningkatkan  efisiensi  dalam  proses  penambangan,  beberapa  perusahaan pertambangan telah menerapkan teknologi kecerdasan buatan ( Artificial intelligence) (AI) dan internet of things (IoT) guna menggantikan peralatan pengangkut yang dioperasikan oleh manusia menjadi secara  otomatis.  Teknologi  tersebut  terbukti  mampu  mengurangi lagging,  menghilangkan  waktu istirahat  dan  pergantian shift,  dan  meningkatkan  akurasi  posisi  kendaraan  sehingga  dampaknya meningkatkan produktivitas, produksi, dan mengurangi biaya produksi. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus  pada  perhitungan  tingkat  efisiensi  produktivitas  alat  angkut  dan  prediksi  peningkatan pendapatan  negara  untuk  tahun  2025  hingga  2030.  Tahun  2025  merupakan  rencana  penerapan teknologi 5G di Indonesia, di mana teknologi tersebut merupakan syarat mutlak penerapan aplikasi kendaraan  otomasi.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode  analisis  literatur  dan  pendekatan peramalan rangkaian waktu. Studi literatur digunakan untuk membandingkan produktivitas, produksi, dan biaya produksi pada alat angkut yang dikemudikan manusia dengan teknologi otomasi, kemudian teknik  peramalan time-series  digunakan  untuk  memproyeksikan  pendapatan  negara.  Hasilnya, peningkatan produktivitas dari aspek waktu tunggu berkurang hingga 55,5%, peningkatan produksi sebesar  40,35%,  dan  pengurangan  biaya  angkut  sebesar  18,2%.  Selanjutnya,  melihat  potensi pendapatan negara, peningkatan sebesar 9,934 Triliyun rupiah atau 20,175% per tahun untuk tahun 2025 hingga 2030.
Kata Kunci: Alat Angkut Otomasi, Faktor Recovery, Pendapatan Negara, Teknologi 5G

## Abstract
The mining sector is still the main sector in Indonesia's development and economy. Commodity production from the mining sector has an increasing trend every year, but the increase in state revenue from the mining sector is not proportional to the trend of increasing production. This can occur due to external factors, such as commodity prices or export policies, or internal factors, such as the efficiency of mining activities or recovery factors. To increase efficiency in the mining process, several mining companies have implemented artificial intelligence (AI) and internet of things (IoT) technology to replace human-operated transport equipment with automation. This technology is proven to be able to reduce lagging, eliminate rest periods and shift changes, and improve  vehicle  position  accuracy  so  that  the  impact  increases  productivity,  production,  and reduces production costs. Therefore, this research focuses on calculating the efficiency level of transportation equipment productivity and predicting an increase in state revenue for 2025 to 2030. 2025 is the plan for implementing 5G technology in Indonesia, where this technology is an absolute  requirement  for  implementing  automated  vehicle  applications.  In  this  research, literature analysis method and time series forecasting approach are used. Literature studies are used to compare productivity, production, and production costs on human-driven conveyances with automation technology, then time-series forecasting techniques are used to project state income. As a result, increased productivity from the aspect of waiting time reduced by 55.5%, increased  production  by  40.35%,  and  reduced  transportation  costs  by  18.2%.  Furthermore, looking at the potential for state revenue, an increase of IDR 9.934 trillion or 20.175% per year for 2025 to 2030.
Keywords: Transportation Automation, Recovery Factor, State Income, 5G Technology

## PENDAHULUAN
Kegiatan dalam sektor pertambangan melibatkan berbagai aktivitas yang terkait dengan bisnis dan memanfaatkan  teknologi,  dimulai  dari  pencarian  potensi,  eksplorasi,  evaluasi  keberlanjutan, penambangan,  pengolahan,  transportasi,  hingga  pemasaran  produk.  Dalam  kegiatan  pertambangan terdapat  tiga  tahap  utama  penambangan.  Pertama,  proses  pembongkaran  atau  penggalian  dengan istilah digging, breaking, atau loosening. Kedua, kegiatan pemuatan ke alat angkut atau disebut loading. Ketiga, kegiatan pengangkutan dari area pembongkaran ke area stockpile atau ke pabrik pengolahan yang disebut dengan istilah hauling atau transporting hingga proses penimbunan yang disebut dumping. Kegiatan  panambangan  tersebut  akan  diulang  terus  menerus  hingga  material  yang  telah  dibongkar sudah habis yang kemudian masuk ke tahap pasca penambangan.
Dalam kegiatan penambangan material seperti tanah, batuan, dan bahan galian, digunakan alat-alat mekanis (mesin berukuran besar) yang dikenal sebagai metode pemindahan tanah mekanis. Material- material  ini  diangkut  dan  dimuat  oleh  alat-alat  mekanis  dengan  berat  total  yang  besar,  mencapai puluhan ton. Karena kondisi ini, terdapat banyak faktor yang dapat mempengaruhi dan mengurangi
kinerja alat mekanis, terutama karena pengoperasian yang terus-menerus  setiap hari untuk  menjaga kelancaran operasi produksi dan mencapai target yang diinginkan. Faktor yang mempengaruhi kinerja alat  tersebut  pada  akhirnya  akan  berdampak  buruk  pada  efisiensi  kinerja  alat  dan  efektivitas  dari cycletime yang telah diperhitungkan dalam kegiatan penambangan.
Saat  ini,  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  terus  berkembang  dan  menghasilkan  perubahan  baru, termasuk dalam industri pertambangan. Perkembangan inovasi untuk alat mekanis yang dioperasikan pada pertambangan mulai menggunakan teknologi-teknologi yang semakin canggih guna mencapai efisiensi dan efektivitas proses operasi produksi. Di sisi lain, alat mekanis yang canggihpun tentu saja membutuhkan perawatan, pemeriksaan, dan pemeliharaan secara berkala bahkan memerlukan suatu perawatan khusus pada tiap komponen alatnya sehingga bisa berdampak pada kebutuhan cost untuk maintenance alat akan bertambah.
Berawal dari hal tersebut diperlukan adanya optimalisasi industri pertambangan untuk meningkatkan produktifitas alat. Salah satunya adalah dengan menggunakan Autonomous Haulage System yang dapat meningkatkan efisiensi sekaligus menguarangi biaya produksi. Sistem Pengangkutan Otomatis adalah suatu sistem kendaraan atau alat berat yang beroperasi secara otomatis dan didukung oleh  Artificial Intelligent (AI), Internet of Things (IoT), analisis big data, dan jaringan 5G. Dengan tujuan agar dapat bekerja secara mandiri dan hanya sedikit membutuhkan bantuan manusia yang didorong oleh kemajuan Revolusi Industri 4.0.
Batasan  masalah  yang  penulis  buat  yaitu  pada  kegiatan  tambang  terbuka  untuk  diterapkan Autonomous Haulage System. Terdapat beberapa penelitian yang pernah dilakukan tentang penerapan Autonomous Haulage System untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya produksi. Zhang, dkk (2020) mengemukakan bahwa penerapan Autonomous Haulage System berbasis jaringan 5G dan Big Data  di  tambang  terbuka  mampu  meningkatkan  produktifitas  sebesar  40,3%,  mengurangi  biaya operasional alat angkut sebesar 18.2%, dan mengurangi waktu tunggu alat angkut sebesar 55,5%.
Tidak hanya meningkatkan pendapatan perusahaan, peningkatan produksi dan efisiensi juga memiliki dampak  positif  terhadap  penerimaan  negara  dan  pertumbuhan  ekonomi  secara  keseluruhan. Pertumbuhan ekonomi melibatkan dua faktor yang terkait erat, yaitu peningkatan jumlah penduduk dan pertumbuhan produksi/output. Terdapat tiga elemen yang saling memengaruhi tingkat produksi, yaitu sumber  daya  alam,  tenaga  kerja,  dan  jumlah  barang  modal  yang  tersedia.  Salah  satu  sektor  yang memenuhi elemen-elemen tersebut dan berperan sebagai indikator kesejahteraan masyarakat adalah sektor  pertambangan.  Sektor  pertambangan  menjadi  sektor  utama  dalam  pembangunan  dan perekonomian  Indonesia.  Produksi  komoditas  dari  sektor  pertambangan  memiliki  tren  peningkatan setiap tahunnya, namun peningkatan pendapatan negara dari sektor pertambangan tidak  sebanding dengan tren peningkatan produksi tersebut. Hal itu dapat terjadi karena faktor eksternal, misalnya harga komoditas atau kebijakan ekspor, maupun faktor internal, misalnya efisiensi kegiatan penambangan atau faktor recovery.  Untuk  meningkatkan  efisiensi  dalam  penambangan,  sejumlah  perusahaan pertambangan telah menerapkan teknologi  Artificial Intelligent (AI) dan Internet of Things (IoT) guna
mengotomatisasi  penggunaan  alat  angkut  yang  sebelumnya  dioperasikan  oleh  manusia.  Teknologi tersebut terbukti mampu mengurangi lagging, menghilangkan waktu istirahat dan pergantian shift, dan meningkatkan akurasi posisi kendaraan sehingga dampaknya meningkatkan produktivitas, produksi, dan mengurangi biaya produksi.
Melihat  potensi  tersebut  maka  diperlukan  upaya  untuk  memperkirakan  jumlah  peningkatan penerimaan  negara  dari  penerapan Autonoumos  Haulage  System  di  industri  pertambangan.  Proses estimasi  peningkatan  ini  dikenal  sebagai  peramalan.  Dalam  melakukan  peramalan,  data  penerimaan negara sebelumnya digunakan sebagai acuan untuk menganalisis perkembangan di masa mendatang. Dari  hasil  peramalan  tersebut  yang  akan  digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  di  masa sekarang untuk rencana kedepannya. cara melakukan peramalan tersebut tentu saja dibutuhkan metode yang tepat dan memiliki eror terkecil agar peramalan dapat akurat untuk masa yang akan datang. Dalam hal analisis time series terdapat beberapa metode dan salah satu metode yang tepat untuk digunakan untuk penelitian ini yaitu metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  berfokus  pada proyeksi  pendapatan  negara  ketika  kegiatan  operasi penambangan lebih efisien. Efisiennya kegitan operasi penambangan artinya mampu menurunkan biaya penambangan  sehingga  pendapatan  perusahaan  meningkat.  Peningkatan  pendapatan  perusahaan tersebut konsekuensinya akan meningkatkan penerimaan negara dari sektor pertambangan. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis  potensi  penerapan  Sistem  Pengangkutan  Otomatis  ( Autonomous Haulage System) terhadap penerimaan negara. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar yang kuat  dalam  pengambilan  keputusan  investasi  atau  kebijakan  pemerintah,  terutama  dalam  sektor pertambangan. Detail metode proyeksi pendapatan negara untuk tahun penelitian (2025 – 2030) dengan memperhatikan efisiensi kegiatan pertambangan akan dijelaskan pada bab Metodologi. Sumando, dkk (2018) menyatakan dalam analisis peramalan pendapatan PNBP, metode ARIMA adalah metode terbaik dalam  peramalan  karena  nilai  MAPE  dan  MSE  menghasilkan  nilai  paling  kecil  dibandingkan  metode lainnya dengan rata-rata nilai forecasting yang dihasilkan 10,937% lebih kecil dari realisasi.

## METODE PENELITIAN
Sehubungan dengan metode yang digunakan dalam penelitian ini, berikut adalah rinciannya:

## Forecasting
Forecasting adalah suatu metode untuk memprediksi informasi dengan menggunakan data historis sebagai  input  utama  untuk  menentukan  arah  tren  masa  depan.  Fungsi forecasting  ialah  sebagai pedoman untuk menentukan kebijakan dan keputusan suatu perusahaan yang efektif dan efisien di masa mendatang.

## Time Series Analysis
Time Series Analysis adalah suatu pendekatan peramalan yang melibatkan analisis pola hubungan antara variabel yang akan diprediksi dengan faktor waktu. Dalam peramalan data time series, penting untuk memperhatikan pola data yang ada.
Data dalam bentuk time series dapat direkam dengan mengikuti interval waktu bulanan, tahunan, atau periode waktu lainnya yang konsisten. Dalam data  time series, nilai pengamatan pada suatu periode waktu  diasumsikan  dipengaruhi  oleh  nilai  pengamatan  pada  periode  waktu  sebelumnya.  Hal  ini membuka peluang untuk melakukan analisis time series dan meramalkan nilai di masa depan.

## Autoregressive (AR)
Autoregressive  adalah  jenis  regresi  yang  tidak  mengaitkan  variabel  independen,  melainkan menghubungkan nilai-nilai sebelumnya pada berbagai interval waktu yang berbeda. Oleh karena itu, model Autoregressive akan menghasilkan suatu peramalan berdasarkan fungsi nilai-nilai sebelumnya dari  suatu  rangkaian waktu  tertentu  (Makridakis,  1999 ).  Model  Autoregressive  (AR)  dengan  urutan  p dinyatakan sebagai AR(p). Persamaan umum model time-series untuk Autoregressive dijabarkan sebagai berikut:
𝑦𝑡 = 𝜙 1 𝑦𝑡 − 1 + ⋯ + 𝜙𝑝𝑦𝑡 − 𝑝 + 𝜀𝑡 (1)
Keterangan :
𝑦𝑡 : variabel saat waktu ke- t, t = 1,2,…,n, 𝑦𝑡 − 1, 𝑦𝑡 −2, … , 𝑦𝑡 − 𝑝 𝑦𝑡 − 𝑝 : past value dari time series pada saat ke t-1 , t-2, .. , t-p,
𝜙𝑖 : variabel AR tingkat i ,i = 1,2,3 , … , p,
𝜀𝑡 : besarnya galat saat waktu ke-t,
P    : ordo AR.

## Moving Average (MA)
Metode Moving Average merupakan suatu pendekatan yang melibatkan pengambilan nilai-nilai dari sejumlah  pengamatan,  perhitungan  rata-rata  dari  nilai-nilai  tersebut,  dan  penggunaan  nilai  rerata tersebut sebagai peramalan untuk tahap waktu selanjutnya. Proses Moving Average dengan urutan q atau MA(q) secara umum dinyatakan dalam bentuk berikut (Montgomery et al., 2008).
𝑦𝑡 = 𝜃 0 + 𝜀𝑡 − 𝜃 1 𝜀𝑡 −1 − … − 𝜃𝑞𝜀𝑡 − 𝑞 (2)
Keterangan :
𝑦𝑡 : variabel saat waktu ke- t, t = 1,2,…, 𝑛 ,
𝜃 0  : nilai konstanta,
𝜃𝑗 : variabel MA tingkat 𝑗 , 𝑗 = 1,2,… , 𝑞 ,
𝜀𝑡 − 𝑗 : galat pada periode t- j, j = 1,2,…, q,
𝜀𝑡 : galat pada periode t.
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  adalah  suatu  pendekatan  yang mengombinasikan model autoregressive (AR) dengan model moving average (MA). Metode ini dikenal juga  sebagai  metode  Box-Jenkins  karena dikembangkan oleh  George  Box  dan  Gwilym  Jenkins  pada tahun 1976 (Lutkepohl, 2005). Autoregresif Integrated Moving Average (ARIMA), sebuah model yang sepenuhnya mengabaikan variabel independen dalam proses peramalan, menggunakan nilai masa lalu
dan saat ini dari variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat.. Asumsi yang menjadi dasar Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adalah bahwa data deret waktu yang digunakan harus memiliki sifat stasioner, di mana rata-rata variasi dari data tersebut tetap konstan.
𝛷𝑝 ( 𝐵 ) 𝐷 𝑑 𝑍𝑡 = 𝜇 + 𝜃𝑞 ( 𝐵 ) 𝑎𝑡 (3)
Keterangan :
Φ 𝑝 : autoregressive coefficient parameter ke-p.
𝜃𝑞 : moving average coefficient parameter ke-q.
B   : backshift operator.
D   : differencing value. μ : constanta value. at   : nilai tersisa pada saat ke-t. p   : autoregressive degree.
d   : differencing grade process .
q   : moving average degree.

## ANALISIS DATA
Analisis data yang dilakukan menggunakan metode ARIMA dengan bantuan pernagkat lunak R-Studio menggunakan bahasa pemrograman R. Tahapan analisis pada penelitian ini adalah sebagai berikut :

## Identifikasi Model ARIMA
Tahapan pertama, yaitu melakukan identifikasi kestasioneran model dengan tujuan untuk memvalidasi data  yang  akan  digunakan  pada  pembuatan  model  sudah  stasioner  atau  tidak.  Parameter  untuk mengetahui data yang digunakan sudah stasioner atau tidak stasioner dapat divalidasi dari plot ACF. Jika data  yang  dihasilkan  tidak  stasioner,  maka  perlu  dilakukan  proses  pembedaan.  Setelah  itu, mengidentifikasi  model  ARIMA  dengan  menganalisis  plot  ACF  dan  PACF  dari  data  yang  telah  teruji stasioner  untuk  memilih  model  awal  (AR,  MA,  ARMA).  Pengidentifikasian  model  ARIMA  dikerjakan dengan menganalisis plot ACF dan PACF dengan berdasarkan definisi seperti pada tabel berikut
T ABEL I
M ODEL ARIMA Model ACF PACF AR ( p) Turun secara eksponensial ( dies down) Terpotong setelah lag p (cut off after lag p) MA ( q) Terpotong setelah lag q (cut off after lag q) Turun secara eksponensial ( dies down) ARMA ( p,q) Turun secara eksponensial ( dies down) Turun secara eksponensial ( dies down)

## Estimasi Parameter
Secara umum, untuk mengestimasi parameter model ARIMA yang dibuat dapat diestimasi dengan berbagai metode yaitu metode momen, metode kuadrat terkecil biasa, metode kemungkinan maksimum dan lain-lain.

## Pemeriksaan ( Diagnostic Checking)
Diagnostic  checking  diperlukan  untuk  melakukan  pembuktian  jika  model  yang  telah  dibuat  sudah memenuhi syarat untuk dipakai dalam peramalan. Pemeriksaan ( diagnostic checking) terbagi ke dalam dua tahap, yaitu tahap uji signifikansi parameter dan tahap uji kesesuaian model yang terdiri dari uji asumsi white noise dan residual berdistribusi normal.  Jika residual yang dihasilkan  tidak berdistribusi normal, maka dilakukan transformasi terhadap data dan melakukan identifikasi ulang model ARIMA.

## Peramalan ( Forecasting)
Setelah didapatkan model yang sesuai persyaratan untuk dilakukan peramalan ( Forecasting), setelah itu dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya, yaitu dilakukan peramalan ( Forecasting) menggunakan model yang tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, data-adta yang digunakan adalah data penerimaan negara bukan pajak dari sektor minerba selama dari 2009 sampai 2021 yang didapatkan di Badan Pusat Statistik dan Laporan Kinerja Ditjen Minerba ESDM tahun 2009 hingga 2020. Data dianalisis dengan menggunakan perangkat lunak R-Studio dengan bahasa pemprograman R.
Gbr. 1  Grafik PNBP sektor minerba.
Berdasarkan penggambaran plot data penerimaan negara bukan pajak di sektor minerba mengalami trend peningkatan yang signfikan.
Analisis Menggunakan Metode Arima
Gbr. 2  Plot ACF PNBP sektor minerba.
Gbr. 3  Plot PACF PNBP sektor minerba.
Tahapan pertama, yaitu melakukan identifikasi kestasioneran model dengan tujuan untuk memvalidasi data yang akan digunakan pada pembuatan model sudah stasioner atau tidak stationer. Dapat dilihat pada  gambar.2,  yaitu  hasil  plot  ACF  menunjukkan  data  yang  digunakan  tidak  stasioner  maka  harus dilakukan differencing yang bertujuan untuk menstationerkan data. Differencing dapat dilakukan secara otomatis karena pada pengoperasian software menggunakan library auto arima. Sehingga model yang terbentuk yaitu ARIMA (0,1,0). Nilai p=0, nilai d=1 karena telah dilakukan pembedaan, dan nilai q=0.

## Estimasi Parameter
Selanjutnya,  setelah  diperoleh  model  ARIMA  (1,0,0),  tahapan  yang  dilakukan  yaitu  mengestimasi parameter. R-Studio melalui library auto arima memakai estimasi parameter dengan AIC, AICc, dan BIC. Didapatkan parameter dengan model terbaik dengan skor berikut:
T ABEL II

## H ASIL U JI P ARAMETER
Model AIC AICc BIC ARIMA (0,1,0) 86,03 86,43 86,51

## Pemeriksaan distribusi normal
Berdasarkan grafik histogram (Gambar. 4) dan grafik quantile plot (Gambar. 5) residual model ARIMA (0,1,0) dan pada Ljung-Box test 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0.05774. Hasil dari nilai p-value menampilkan kesimpulan bahwa residual dari model ARIMA (0,1,0) yang memiliki nilai 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 > 0.05 yang memiliki arti bahwa residual memiliki distribusi normal. Oleh karena itu, model yang dibuat sudah memenuhi syarat untuk dilakukan peramalan ( forecasting).
Gbr. 4  Histogram residual
Gbr. 5  Plot quantile normal
Forecasting
Tahapan  terakhir  pada  analisis  peramalan  ( forecasting)  dengan  metode  ARIMA  ialah  melakukan peramalan dengan menggunakan model yang paling memenuhi syarat berdasarkan nilai galat atau error terkecil yang didapatkan pada tahap sebelum ini. Peramalan ( forecasting) dilakukan untuk mendapatkan nilai total PNBP dari sektor minerba proyeksi tahun 2025 – 2030. Melalui data peramalan yang sudah diolah,  data  penerimaan royalty  PNBP  sektor  minerba,  dan  data  penelitian  terbaru  mengenai peningkatan produktifitas penggunaan Autonomous Haulage System, dapat diperhitungkan perkiraan peningkatan PNBP dari sektor minerba akibat meningkatnya pendapatan dari royalty sebagai dampak dari peningkatan produktivitas. Perkiraan jumlah pendapatan PNBP dari sektor minerba sebesar 49,67 Trilyun  rupiah  per  tahun.  Melalui  data  penelitian  terdahulu  mengenai  peningkatan  produksi
pertambangan meningkat sebesar 40,35% dan data dari Laporan Kinerja Ditjen ESDM dari tahun 2025- 2030 yang menunjukkan kontribusi royalti terhadap PNBP sektor minerba selalu lebih dari 50%, maka peningkatan  PNBP  pada  tahun  2025  hingga  2030  jika  Indonesia  sudah  menerapkan Autonomous Haulage System di sektor pertambangan secara keseluruhan dapat meningkat sebesar 9,934 Triliyun rupiah atau 20,175% per tahun.

## T ABEL III

## H ASIL P ENINGKATAN P ENDAPATAN
Tahun Point Forecast Lo 99.5 Hi 99.5 2025 49,67 4,6340164 94,70598 2026 49,67 -0,6817603  100,02176 2027 49,67 - 5,4875899  104,82759 2028 49,67 - 9,9070063  109,24701 2029 49,67 -14,0204987  113,36050 2030 49,67 - 17,8839753  117,22398

## SIMPULAN
Berdasar data hasil penelitian dapat ditarik kesimpulan yaitu model terbaik untuk forecasting PNBP sektor  minerba  adalah  ARIMA  (0,1,0).  Menurut  hasil forecasting,  proyeksi  peningkatan  PNBP  sektor minerba  pada  tahun  2025-2030  jika  telah  menggunakan Autonomous  Haulage  System  secara menyeluruh sebesar 20.175% atau 9.934 Trilyun rupiah.

## DAFTAR PUSTAKA
Gjika, Eralda Dhamo, Llukan Pula. 2010. Using the R-package to forecast time series: ARIMA models and Application. University of Tirana, Faculty of Natural Science, Department of Mathematics.
Hatidja,  Djoni.  2011.  Penerapan  Model  ARIMA  Untuk  Memprediksi  Harga  Saham  Pt.  Telkom  Tbk.
Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi, Manado 95115
Hendrawan, Bambang. Penerapan Model ARIMA Dalam Memprediksi IHSG. Politeknik Batam Parkway Street, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia.
Khandakar, Yeasmin, Rob J Hyndman. 2008. Automatic Time Series
Forecasting:the  forecast  Package  for  R.  Department  of  Econometrics  &  Business  Statistics  Monash
University Clayton VIC 3800, Australia.
Muharom, Lutfi Ali, Alfian Futuhul Hadi, Dian Anggraeni. 2016. Rancang Bangun Data Warehouse dan R Studio Serta Pemanfaatanya dalam Peramalan Pola Konsumsi Masyarakat di Kabupaten Jember. Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jember.
Parhusip, Jadiaman. 2013. Implementasi R Software Untuk Prediksi Curah Hujan (Perbandingan ARMA dan ARIMA). Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Palangka Raya.
Rosadi, Dedi. Pemanfaatan Software OpenSource R dalam pemodelan ARIMA. Program Studi Statistika,
FMIPA UGM.
Sumando, Eko, Fidia Dwi Hamiyani, Irwan Diko Purba. 2018. Pengembangan Metode Cash Forecasting Pemerintah:Studi Kasus Saldo Kas Pemerintah 2009 – 2011. Badan Kebijakan Fiskal Kementerian Keuangan RI.
Wibawa,  Aji  Prasetya,  dkk.  2018.  Perbandingan  Metode  Prediksi  pada  Bidang  Bisnis  dan  Keuangan.
Jurusan Teknik Elektro, Universitas Negeri Malang, Jawa Timur, Indonesia.
Yunita,  Tasya.  2019.  Peramalan  Jumlah  Penggunaan  Kuota  Internet  Menggunakan  Metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA).  Jurusan  Matematika-FST,  UIN  Alauddin Makassar, Indonesia.
Zhang, Sai, dkk. 2020. An Unmanned Intelligent Transportation Scheduling System for Open-Pit Mine Vehicles Based on 5G and Big Data. School of Management, Xi’an University of Architecture and Technology, Shaanxi 710055, China.