## Peramalan Ekspor Karet Provinsi Jambi dengan Model Seasonal ARIMA

## Eviyana Atmanegara
Badan Pusat Statistik Provinsi Jambi, Indonesia Email korespondensi: eviyana@bps.go.id

## ABSTRACT
The  industrial  sector  contributed  the  most  to  total  non-oil  and  gas  exports  in Jambi  Province.  Rubber  and  its  processed  products  are  the  main  export commodities in the industrial sector. The export value of rubber and its products increased  in  2017  but  decreased  again  from  2018  to  2020.  The  decline  in exports harmed the economy in Jambi Province. It is necessary to predict the export value of rubber and its products in the coming period. Forecasting is done on time series data using the ARIMA and SARIMA models. The best model for modeling  the  export  value  of  rubber  and  its  products  in  Jambi  Province  is SARIMA  (0,1,1)(0,0,1) 12 .  It  is  predicted  that  the  export  value  of  rubber  and  its processed products will decrease by around 4 percent in 2022. And decrease by around 5 percent in 2023. The results of this forecast can be used as an early warning in making policies related to exports in the coming period.
Keywords : Export, Time Series, SARIMA.

## ABSTRAK
Kelompok  komoditi  industri  berkontribusi  terbesar  terhadap  total  ekspor nonmigas asal Jambi. Karet dan olahannya merupakan komoditi ekspor utama pada sektor industri. Nilai ekspor karet dan olahannya meningkat pada tahun 2017  namun  kembali  menurun  pada  2018  hingga  2020.  Penurunan  ekspor tersebut berdampak negatif terhadap perekonomian di Provinsi Jambi. Perlu diramalkan  bagaimana  perkembangan  ekspor  karet  dan  olahannya  pada periode  mendatang.  Peramalan  dilakukan  terhadap  data time  series dengan mengunakan  model  ARIMA  dan  SARIMA.  Model  terbaik  untuk  memodelkan nilai ekspor karet dan olahannya di Provinsi Jambi yaitu SARIMA (0,1,1)(0,0,1) 12 . Diramalkan  nilai ekspor karet dan olahannya menurun sekitar  4  persen pada tahun  2022  dan  kembali  menurun  pada  tahun  2023  sekitar  5  persen.  Hasil ramalan  ini  dapat  digunakan  sebagai early  warning dalam  pengambilan kebijakan terkait ekspor pada periode yang akan datang.
Kata kunci : Ekspor, Time Series , SARIMA.

## PENDAHULUAN
Perdagangan  luar  negeri  semakin  tinggi  dengan  dibukanya  era  perdagangan bebas. Persaingan antar negara yang satu dengan negara lainnya menjadi semakin ketat. Tiap negara berlomba-lomba untuk meningkatkan nilai, nilai, dan daya saing produk yang dihasilkannya.
Ekspor merupakan suatu proses transportasi komoditas tertentu  dari suatu negara  ke  negara  tujuan.  Permintaan  ekspor  adalah  jumlah  barang/jasa  yang diminta untuk diekspor dari suatu negara ke negara lain (Sukirno, 2010). Statistik perdagangan  internasional  mencatat  semua  komoditas,  baik  yang  menambah maupun  mengurangi  stok  sumber  daya  suatu  negara.  Hal  tersebut  dilakukan dengan  cara  masuk  (impor)  atau  keluar  (ekspor)  ke  atau  dari  wilayah  teritorial ekonominya.
Dilihat  dari  perkembangan  ekspor  Indonesia,  produk  ekspor  Indonesia didominasi  oleh  ekspor  nonmigas.  Selama  lima  tahun  terakhir,  peranan  ekspor nonmigas Indonesia berada pada kisaran angka 80 persen hingga 90 persen (BPS, 2019). Pada tahun 2021, ekspor nonmigas Indonesia senilai US$ 219,4 miliar (BPS, 2022a).  Sedangkan ekspor migas adalah senilai US$ 12,2  miliar.
Peranan  ekspor  nonmigas  di  Provinsi  Jambi  didominasi  oleh  kelompok komoditi industri. Nilai ekspor kelompok komoditi industri pada periode Januari - Oktober  2022  sebesar  US$  821.034.498.  Kelompok  komoditi  industri berkontribusi  sebesar  32,65  persen  dari  total  ekspor  asal  Jambi  (BPS,  2022b). Dalam  kelompok  komoditi  industri,  komoditi  karet  dan  olahannya  memberikan peranan  yang  paling  tinggi  dibanding  komoditi  lainnya.  Komoditi  utamanya adalah karet dan olahannya (16,05 persen). Diikuti oleh komoditi minyak nabati dan komoditi kayu lapis & olahan yang masing-masing berkontribusi 14,03 persen dan 1,44 persen.
Sebagai  komoditi  yang  memberikan  kontribusi  cukup  tinggi  dalam perdagangan luar negeri Provinsi Jambi, karet dan olahannya selayaknya menjadi komoditi  yang  terus  diperhatikan  oleh  pemerintah.  Kuantitas  dan  kualitas  karet yang  diekspor  harus  selalu  ditingkatkan.  Namun,  berdasarkan  data  statistik perdagangan luar negeri Provinsi Jambi tercatat bahwa kenaikan nilai ekspor karet yang tinggi pada tahun 2017 tidak bertahan lama. Tahun 2018 hingga 2020 nilai ekspor  karet  menurun  masing-masing  21,51  persen;  18,05  persen;  dan  14,43 persen dibanding tahun sebelumnya. Menurunnya laju pertumbuhan nilai ekspor akan  memberikan  dampak  secara  tidak  langsung  bagi  pertumbuhan perekonomian  Provinsi  Jambi.  Oleh  karena  itu,  perlu  ada  strategi  yang  tepat sehingga  nilai  ekspor  cenderung  terus  meningkat.  Strategi  tersebut  dapat terwujud  apabila baik pemerintah maupun  pelaku ekonomi  dapat memprediksi
kondisi  pasar  yang  akan  datang.  Dengan  demikian,  diperlukan  adanya  suatu peramalan mengenai nilai ekspor karet di masa yang akan datang.
Salah satu model yang dapat diterapkan dalam kegiatan peramalan adalah model ARIMA. Beberapa peneliti menggunakan ARIMA untuk memodelkan data ekspor. Rakmawann (2019) meramalkan ekspor kelapa sawit dua tahun ke depan menggunakan model ARIMA. Nugroho & Prasada (2020) meramalkan ekspor lada asal Indonesia ke negara tujuan, Italia.  Weerasinghe  & Jayasundara (2021) juga meramalkan  ekspor  lada.  Mereka  memprediksi  pendapatan  negara  Sri  Langka yang  berasal  dari  ekspor  lada.  Peramalan  ekspor  kopi  dilakukan  oleh  Erlina  & Azhar (2020). Kim (2018) meneliti nilai ekspor di Korea sebelum dan sesudah krisis keuangan global dengan menggabungkan model ARIMA dan EGARCH. Metode Box- Jenkin’s ARIMA digunakan untuk meramalkan ekspor produk industri daerah Punjab  Pakistan  hingga  tahun  2020  (Kumar  &  Gupta,  2010).  Hasil  peramalan menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekspor  di  daerah  tersebut  akan  menurun. Penelitian lainnya dilakukan oleh Ruslan, Harahap, & Sembiring (2013); B aşer et al.
(2018); Dave et al. , (2021); Ilmiah & Oktora (2021); Lu (2015); Zuhdi et al. , 2022). Model ARIMA merupakan model univariat  yang sepenuhnya mengabaikan variabel  independen  akan  tetapi  model  ini  sangat  memperhatikan  karakteristik data historis yang digunakan. Model ARIMA dengan mempertimbangan pengaruh seasonal pada data time series dikenal dengan Seasonal ARIMA (SARIMA). Tingkat akurasi peramalan data time series dengan model SARIMA lebih tinggi daripada model  ARIMA  (Akmala  &  Sucipto,  2022).  Aruan  (2021)  juga  melakukan perbandingan model kedua model tersebut untuk meramalkan penjualan kelapa di UKM Pak Balen Pasar Kandak Medan. Lufika et al. , (2022); Nasirudin et al. , (2022) menerpakan model SARIMA tersebut sebagai metodel peramalan data time series . Mereka  masing-masing  meramalkan  produksi  Neelam  Parfum  guna  memenuhi permintaan ekspor (studi kasus: arc usk) dan meramalkan jumlah produksi kopi di jawa timur pada tahun 2020-2021. Pada penelitian ini model SARIMA digunakan untuk  memodelkan  dan  meramalkan  ekspor  karet  Provinsi  Jambi  hingga  tahun 2022-2023.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Analisis Time Series
Time series merupakan serangkaian observasi terhadap suatu variabel yang diambil secara  berurutan  berdasarkan  interval  waktu  yang  teratur.  Analisis time  series merupakan suatu analisis yang mempelajari pola gerakan nilai-nilai variabel pada satu interval waktu tersebut. Analisis time series memiliki kombinasi dari beberapa macam  komponen,  seperti trend ,  siklus  ( cycle ), seasonal atau  musiman,  dan
Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 2, Desember 2022
residual.  Dari  model time  series ini  akan  diperoleh  ukuran-ukuran  yang  dapat digunakan  untuk  membuat  keputusan  pada  saat  ini,  untuk  peramalan  dan perencanaan  masa  depan.  Secara  umum,  analisis time  series bertujuan  untuk mengetahui  hubungan  dinamis  dari 𝑌 𝑡 ,  pengamatan 𝑌 pada  waktu  ke- 𝑡 dengan waktu sebelumnya ( 𝑡 − 1, 𝑡 − 2 , dst) (Wei, 2006).

## Model ARIMA
Model time series banyak digunakan untuk analisis data-data ekonomi dan bisnis. Model univariat yang sering digunakan adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Model ARIMA merupakan gabungan dari model Autoregressive (AR) dan model Moving Average (MA) (Wei, 2006).

## Identifikasi Model Tentatif
Model  ARIMA  yang  diperkenalkan  oleh  Box  dan  Jenkins  dengan  orde p dan q digunakan  untuk  data time  series yang  telah  mengalami  proses  transformasi ( differencing )  atau  sudah  stasioner  dalam  rata-rata.  Bentuk  umum  model  ARIMA (p,d,q) seperti pada persamaan (1).
𝜙 𝑝 (𝐵)(1 − 𝐵) 𝑑 𝑌 𝑡 = 𝜃 0 + 𝜃 𝑞 (𝐵)𝑎 𝑡 (1)
dengan
𝜙 𝑝 (𝐵) = (1 − 𝜙 1 𝐵 − ⋯ − 𝜙 1 𝐵 𝑝 ) dan 𝜃 𝑞 (𝐵) = (1 − 𝜃 1 𝐵 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝐵 𝑞 ).
Apabila  data  yang  digunakan  mengandung  pola  musiman,  maka  model  ARIMA yang digunakan adalah model ARIMA musiman yang dinotasikan sebagai ARIMA (𝑃, 𝐷, 𝑄) 𝑆 .  Secara  umum  model  ARIMA (𝑝, 𝑑, 𝑞) (𝑃, 𝐷, 𝑄) 𝑆 adalah  model  ARIMA multiplikatif musiman Box-Jenkins dan dapat ditulis sebagai persamaan (2) berikut :
𝜙 𝑝 (𝐵)Φ 𝑃 (𝐵 𝑆 )(1 − 𝐵) 𝑑 (1 − 𝐵 𝑆 ) 𝐷 𝑌 𝑡 = 𝜃 0 + 𝜃 𝑞 (𝐵)Θ 𝑄 (𝐵 𝑆 )𝑎 𝑡 (2)
dengan
𝑝, 𝑑, 𝑞 adalah orde AR, differencing , dan MA reguler 𝑃, 𝐷, 𝑄 adalah orde AR, differencing , dan MA musiman
(1 − 𝐵) 𝑑 adalah orde differencing reguler
(1 − 𝐵 𝑆 ) 𝐷 adalah orde differencing musiman.
Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 2, Desember 2022
Pemeriksaan Diagnosa ( Diagnose Checking )
Diagnose  checking dilakukan  untuk  membuktikan  bahwa  suatu  model  sudah meMAEai. Terdapat tiga tahapan dalam diagnose checking yang dilakukan secara berturut-turut sebagai berikut:
1. Pengujian Signifikansi Estimasi Parameter
2. Pengujian White Noise
3. Pengujian Asumsi Distribusi Normal.
Misalkan  model autoregressive dengan  orde p (AR  ( p )),  hipotesis  yang digunakan dalam uji signifikansi parameter model AR adalah sebagai berikut:
𝐻 0 : 𝜙 𝑖 = 0 𝐻 1 : 𝜙 𝑖 ≠ 0
Statistik uji yang digunakan adalah: 𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝜙 𝑖 ̂ 𝑠𝑒 ̂(𝜙 𝑖 ̂) dengan 𝜙 𝑖 ̂ adalah estimasi parameter model AR orde ke i , dan 𝑠𝑒 ̂(𝜙 𝑖 ̂ ) adalah nilai taksiran standar error dari model AR orde ke i . Daerah penolakan 𝐻 0 adalah |𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 | > 𝑡 𝛼 2 ,𝑛−𝑛 𝑝 , artinya parameter telah signifikan dan model dapat digunakan untuk peramalan. Nilai 𝑛 pada 𝑡 tabel menunjukkan jumlah data dan 𝑛 𝑝 adalah banyaknya parameter yang ditaksir.
Selanjutnya  dilakukan  uji  asumsi white  noise .  Uji  yang  digunakan  adalah  uji Ljung-Box dengan hipotesis sebagai berikut (Cryer dan Chan, 2008):
𝐻 0 : 𝜌 1 = 𝜌 2 = ⋯ = 𝜌 𝑘 = 0 (residual bersifat white noise )
𝐻 1 : minimal terdapat satu 𝜌 𝑘 ≠ 0 untuk 𝑘 = 1,2, … , 𝐾 (residual tidak bersifat white noise )
Statistik uji terdapat pada Persamaan (3):
𝑄 = 𝑛(𝑛 + 2) ∑ (𝑛 − 𝑘) −1 𝜌̂ 𝑘 2 𝐾 𝑘=1 . (3)
Daerah kritis: tolak 𝐻 0 jika 𝑄 > 𝜒 𝛼,𝐾−𝑚 2
dengan 𝜌̂ 𝑘 adalah ACF residual pada lag ke- k dan n adalah banyaknya residual. K adalah maksimum lag dan 𝑚 = 𝑝 + 𝑞.
Asumsi lain yang harus dipenuhi adalah residual harus berdistribusi normal. Salah  satu  uji  yang  digunakan  dalam  menentukan  kenormalan  data  adalah  uji Kolmogorov Smirnov .
𝐻 0 : 𝐹(𝑥) = 𝐹 0 (𝑥) (residual berdistribusi normal)
𝐻 1 : 𝐹(𝑥) ≠ 𝐹 0 (𝑥) (residual tidak berdistribusi normal) Statistik uji terdapat pada Persamaan (4):
𝐷 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝑠𝑢𝑝|𝐹 𝑛 (𝑥) − 𝐹 0 (𝑥)|. . (4)
dengan:
𝐹 𝑛 (𝑥) = fungsi peluang kumulatif yang dihitung berdasarkan data sampel
𝐹 0 (𝑥) =  fungsi peluang kumulatif dari distribusi normal.
Daerah kritis: tolak 0 H jika 𝐷 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 >   𝐷 (𝑛,1−𝛼) .

## Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan  model  terbaik  dilakukan  ketika  ada  lebih  dari  satu  model  yang  dapat digunakan.  Pada  pendekatan out-of-sample ,  model  terbaik  dipilih  berdasarkan error  peramalan.  Kriteria  yang  digunakan  antara  lain  RMSE  ( Root  Mean  Square Error ), MAE ( Mean Absolute Error ), MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ). RMSE, MAE,  dan  MAPE  didefinisikan  pada  Persamaan  (5),  (6),  dan  (7)  (Wei,  2006)  dan (Gooijer & Hyndman, 2006):
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝐿 ∑(𝑌 𝑛+𝑙 − 𝑌̂ 𝑛 (𝑙)) 2 𝐿 𝑖=1 (5)
𝑀𝐴𝐷 = ( 1 𝐿 ∑|𝑌 𝑛+𝑙 − 𝑌̂ 𝑛 (𝑙)| 𝐿 𝑖=1 ) (6)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 1 𝐿 ∑ |𝑌 𝑛+𝑙 − 𝑌̂ 𝑛 (𝑙)| (𝑌 𝑛+𝑙 ) 𝐿 𝑖=1 ) × 100
(7)
dengan
𝑌 𝑛+𝑙 = data out of sample pada periode 𝑙 , 𝑙 = 1,2, … , 𝐿 𝑌̂ 𝑛 (𝑙) = peramalan out of sample pada periode 𝑙 .

## METODOLOGI PENELITIAN

## Sumber Data
Sumber data yang digunakan merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statsitik (BPS), yaitu data bulanan nilai ekspor komoditi karet dan olahannya Provinsi Jambi periode  bulan  Januari  2014  sampai  dengan  bulan  Oktober  2022.  Data  tersebut terdapat pada Lampiran 1.

## Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data bulanan  nilai  ekspor  komoditi  karet  dan  olahannya  Provinsi  Jambi.  Variabel disimbolkan  dengan 𝑌 𝑡 ,  yang  menyatakan  nilai  ekspor  komoditi  karet  dan

## Volume 6, Nomor 2, Desember 2022
olahannya Provinsi Jambi dengan waktu ke- 𝑡 . Secara rinci struktur data penelitian nilai ekspor komoditi karet dan olahannya Provinsi Jambi terlihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 Struktur Data Nilai Ekspor Komoditi Karet dan Olahannya di Provinsi Jambi T Bulan Tahun Nilai 1 Januari 2014 𝑌 1 2 Februari 2014 𝑌 2 3 Maret 2014 𝑌 3 ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ 12 Desember 2014 𝑌 12 ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ 106 Oktober 2022 𝑌 106

## Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  analisis yang dilakukan dalam penelitian ini dijabarkan  sebagai berikut:
1. Melakukan pemodelan dengan model Box-Jenkins ARIMA.
a. Membagi  2  data  menjadi  data in-sample (Januari  2014 – Oktober 2021) dan data out-of-sample (November 2021 – Oktober 2022).
b. Melakukan pemodelan dengan model Box-Jenkins ARIMA pada data in-sample.
c. Melakukan Diagnose Checking.
d. Pilih  model  terbaik.  Untuk  mengetahui  kinerja  peramalan  dilakukan perbandingan nilai RMSE, MAE, dan MAPE pada data out-of-sample .
2. Melakukan peramalan data ekspor karet Provinsi Jambi periode November 2022 – Desember 2023 dengan model terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pemodelan Data Nilai Ekspor Karet Provinsi Jambi
Pemodelan  data  nilai  ekspor  karet  dilakukan  pada  model  ARIMA.  Pertama dilakukan  identifikasi  model  tentatif,  selanjutnya  dilakukan diagnose  checking . Model  tentatif  yang  memenuhi  uji  pada  tahapan diagnose  checking diterapkan pada  data out-of-sample .  Model  dengan  RMSE,  MAE,  dan  MAPE  terkecil merupakan model terbaik.
Dalam  melakukan  analisis time  series dengan    model  ARIMA  langkah pertama yang dilakukan adalah identifikasi data. Plot time series data nilai ekspor
karet seperti pada Gambar 1. Nilai ekspor karet Provinsi Jambi per bulan cenderung fluktuatif. Pada tahun 2017, trend nilai ekspor meningkat tinggi. Namun, trend nya mulai menurun pada periode 2018 hingga 2020. Nilai ekspor mulai menunjukkan trend meningkat pada tahun 2021.
Gambar 1 Plot Time Series Nilai Ekspor Karet Provinsi Jambi Identifikasi  model  dilakukan  pada  data  yang  sudah  stasioner.  Hasil  uji stasioneritas  dengan Dickey-Fuller  Test menghasilkan p-value sebesar  0,3229. Selain itu, Plot ACF pada Gambar 2(a) menunjukkan pola turun lambat. Kedua hal ini mengindikasikan bahwa data belum stasioner dalam mean . Ketidakstasioneran data  dalam mean dapat  diatasi  dengan  melakukan differencing .    Pada  data  ini dilakukan regular differencing orde 1.
(a)
(b)
Gambar 2 Plot (a) ACF dan (b) PACF Data Nilai Ekspor Karet Provinsi Jambi
Setelah proses regular differencing orde 1, data telah stasioner. Plot time series nya terdapat pada Gambar 3. Terlihat bahwa pola data lebih menyebar di sekitar rata- rata. Plot ACF dan PACF setelah data melalui proses regular differencing orde 1 ditunjukkan pada Gambar 4 (a) dan (b). Plot ACF pada Gambar 4(a) sudah tidak menunjukkan pola turun lambat, tetapi terpotong pada lag -1. Hasil uji stasioneritas dengan Dickey-Fuller Test menghasilkan p-value sebesar 0,01. Nilainya lebih kecil
dari  0,05.  Sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  setelah  proses regular differencing orde 1 telah stasioner.
Gambar 3 Plot Time Series Nilai Ekspor Karet Provinsi Jambi ( Regular Differencing Orde 1)
(a) (b)
Gambar 4 Plot (a) ACF dan (b) PACF Data Nilai Ekspor Karet Provinsi Jambi
Setelah Regular Differencing Orde 1
Setelah data stasioner, dilanjutkan dengan mengidentifikasi model ARIMA tentatif. Penentuan model dapat dilihat berdasarkan plot ACF dan PACF. Pada Gambar 4, terlihat  bahwa  ACF  dan  PACF  masing-masing  terpotong  pada lag -1.  Sehingga model ARIMA yang memungkinkan adalah ARIMA (1,1,0) atau ARIMA (0,1,1).
Hasil diagnose  checking kedua  model  ARIMA  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Kedua  model  ARIMA  memenuhi  kriteria  parameter  signifikan, white  noise ,  dan residual berdistribusi normal. Sehingga kedua model ini yang diterapkan pada data out-of-sample .  Evaluasi  kebaikan  Model  ARIMA  pada  kedua  model  dapat  dilihat pada  Tabel  2.  Penghitungan  RMSE,  MAE,  dan  MAPE  dilakukukan  dengan menggunakan  formula  yang  terdapat  dalam  persamaan  (5),  (6),  dan  (7).  Model
ARIMA (0,1,1) merupakan model dengan RMSE, MAE, dan MAPE terkecil. Sehingga model tersebut dipilih sebagai model ARIMA terbaik.
Tabel 1 Hasil Diagnose Checking Model ARIMA Tentatif
No. Model ARIMA Signifikansi Parameter ( 𝛼 = 5% ) White Noise Berdistribusi Normal (1) (2) (3) (4) (5) 1. (1,1,0) Signifikan Ya Ya 2. (0,1,1) Signifikan Ya Ya Tabel 2 Evaluasi Kebaikan Model ARIMA Tentatif
Gambar 5 Plot Dekomposisi Data Time Series Nilai Ekspor Karet Provinsi Jambi
Selain model kedua model ARIMA di atas, model Seasonal ARIMA (SARIMA) juga diterapkan. Pada Gambar 4(a), terlihat bahwa ACF juga terpotong pada lag -12. Hal ini  mengindikasikan  bahwa  ada  pengaruh  seasonal  pada  data  time  series  nilai ekspor  karet.  Diagnosa  ini  juga  didukung  dengan  plot  dekomposisi time  series seperti ditunjukkan pada Gambar 5. Pada komponen seasonal terlihat bahwa data time series membentuk pola yang sama tiap musimnya. Hal ini memperkuat dugaan pada  data  time  series  nilai  ekspor  karet  terdapat  komponen seasonal .  Model SARIMA yang memungkinkan adalah SARIMA(1,1,0)(0,0,1) 12 dan SARIMA(0,1,1)(0,0,1) 12 .
No. Model ARIMA RMSE MAE MAPE (1) (2) (3) (4) (5) 1. ARIMA (1,1,0) 9.092.019 7.039.708 16,7716 2. ARIMA (0,1,1) 8.804.438 6.794.447 16,3411
Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi ISSN (Print) 2580-2240 (Online) 2580-2259 Volume 6, Nomor 2, Desember 2022
Tabel 3 Hasil Diagnose Checking Model SARIMA Tentatif No. Model SARIMA Signifikansi Parameter ( 𝛼 = 5% ) White Noise Berdistrib usi Normal (1) (2) (3) (4) (5) 1. SARIMA (1,1,0)(0,0,1) 12 Signifikan Ya Ya 2. SARIMA (0,1,1)(0,0,1) 12 Signifikan Ya Ya
Berdasarkan hasil diagnose checking kedua model SARIMA pada Tabel 3, kedua model SARIMA tersebut memenuhi ketiga uji. Selanjutnya, masing-masing model diterapkan pada data out-of-sample . Evaluasi kebaikan Model SARIMA dapat dilihat pada Tabel 4. Model SARIMA (0,1,1)(0,0,1) 12 dipilih sebagai model SARIMA terbaik.

## Tabel 4 Evaluasi Kebaikan Model SARIMA Tentatif

## Tabel 5 Evaluasi Kebaikan Model ARIMA dan Model SARIMA
Model ARIMA terbaik dan SARIMA terbaik  telah diperoleh.  Berdasarkan evaluasi kebaikan model pada Tabel 5, model SARIMA (0,1,1)(0,0,1) 12 memiliki nilai RMSE, MAE,  MAPE  terkecil.  Model  tersebut  terpilih  sebagai  model  terbaik  untuk memodelkan  nilai  ekspor  karet  Provinsi  Jambi  periode  Januari  2014  hingga Oktober 2022.

## Peramalan Data Nilai Ekspor Karet Provinsi Jambi Periode November 2022 –

## Desember 2023
Setelah diperoleh model terbaik pada  pembahasan sebelumnya, model SARIMA (0,1,1)(0,0,1) 12 digunakan  untuk  melakukan  peramalan.  Hasil  ramalan  yang dihasilkan  berupa  angka  ramalan  nilai  ekspor  karet  Provinsi  Jambi  periode November 2022 sampai dengan Desember 2023 dapat dilihat pada Tabel 6. Plot time series nilai ekspor karet dan angka ramalannya terdapat pada Gambar 5.
No. Model SARIMA RMSE MAE MAPE (1) (2) (3) (4) (5) 1. SARIMA (1,1,0)(0,0,1) 12 8.055.130 6.383.113 15,3038 2. SARIMA (0,1,1)(0,0,1) 12 7.876.747 6.201.356 14,9728 No. Model  ARIMA/SARIMA RMSE MAE MAPE (1) (2) (3) (4) (5) 1. ARIMA (0,1,1) 8.804.438 6.794.447 16,3411 2. SARIMA (0,1,1)(0,0,1) 12 7.876.747 6.201.356 14,9728
Gambar 5 Plot Time Series Nilai Ekspor Karet Provinsi Jambi dan Angka
Ramalannya
Tabel 6 Angka Ramalan Nilai Ekspor Karet Provinsi Jambi November 2022 - Desember 2023 Bulan Angka Ramalan Titik Selang Interval Angka Ramalan Batas Bawah Batas Atas (1) (2) (3) (4) November 2022 29.061.621 14.914.735 43.208.506 Desember 2022 32.203.218 14.393.312 50.013.123 Januari 2023 36.282.143 16.643.914 55.920.372 Februari 2023 32.323.045 11.690.389 52.955.702 Maret 2023 34.808.467 13.615.788 56.001.146 April 2023 37.518.592 16.005.113 59.032.071 Mei 2023 37.535.051 15.836.134 59.233.968 Juni 2023 39.069.625 17.262.977 60.876.273 Juli 2023 41.061.926 19.192.511 62.931.340 Agustus 2023 36.304.034 14.397.991 58.210.077 September 2023 37.362.668 15.435.230 59.290.106 Oktober 2023 34.631.140 12.691.197 56.571.083 November 2023 35.564.102 13.072.725 58.055.480 Desember 2023 36.277.620 13.469.887 59.085.352
Berdasarkan  data  ramalan  di  atas,  diperkirakan  nilai  ekspor  karet  Provinsi  Jambi menurun.  Secara  kumulatif  nilai  ekspor  karet  dan  olahannya  tahun  2022 diperkirakan menurun sekitar 4,14 persen dibanding tahun 2021. Pada tahun 2023, nilai ekspor masih diperkirakan menurun, yaitu sekitar 5,62 persen dibanding tahun 2022.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan, maka kesimpulan yang diperoleh dari penelitian  ini  adalah  kelompok  komoditi  industri  berkontribusi  sebesar  34,41 persen  dari  total  ekspor  non  migas  asal  Jambi.  Komoditi  karet  dan  olahannya memberikan  peranan  yang  paling  tinggi  dibanding  komoditi  lainnya  pada kelompok ini, yaitu sebesar 15,87 persen. Model terbaik untuk memodelkan data nilai ekspor karet Provinsi Jambi adalah SARIMA  (0,1,1)(0,0,1) 12 . Hasil peramalan menunjukkan  bahwa  nilai  ekspor  karet  Provinsi  Jambi  tahun  2022  dan  2023 cenderung menurun.
Hasil  ramalan  ini  dapat  dijadikan early  warning bagi  pemerintah  dan stakeholder terkait. Saran yang dapat diberikan untuk pemerintah adalah menyusun strategi  dan  kebijakan  yang  tepat  untuk  mengendalikan  ekspor  karet,  sehingga ekspor karet dapat meningkat. Kebijakan yang dapat dilakukan antara lain dengan menjaga harga karet di level petani. Selain itu pemerintah juga perlu mengedukasi petani agar produk yang mereka hasilkan lebih berkualitas. Pemerintah juga perlu mendorong  pelaku  usaha  agar  mereka  mengekspor  produknya  dari  pelabuhan Jambi, bukan dari pelabuhan yang berada di provinsi lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Akmala, Q. S., & Sucipto, L. (2022). Metode ARIMA , ARIMAX , dan SARIMA : Sebuah Meta- Analisis Perbedaan Tingkat Akurasi Peramalan Data Time Series. Jurnal Informatika Kaputama (JIK) , 6 (3), 502 – 509.
Aruan, S. S. (2021). Perbandingan Metode ARIMA dan SARIMA dalam Peramalan Penjualan  Kelapa. JAMI:  Jurnal  Ahli  Muda  Indonesia , 2 (2),  186 – 198. https://doi.org/10.46510/jami.v2i2.82
Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  (2019).  Analisis  Komoditas  Ekspor  2012-2018  Sektor Pertanian, Industri, dan Pertambangan . Jakarta: BPS RI.
Badan Pusat Statistik (BPS). (2022a). Analisis Komoditas Ekspor 2017-2021 Sektor Pertanian,  Kehutanan,  dan  Perikanan;  Industri  Pengolahan;  Pertambangan dan Lainnya . Jakarta: BPS RI.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  (2022b). Berita  Resmi  Statistik  Perkembangan  Ekspor Impor Provinsi Jambi Oktober 2022. Jambi: BPS Provinsi Jambi. Başer,  U.,  Bozoğlu,  M.,  Eroğlu,  N. A.,  &  Topuz,  B.K.  (2018).  Forecasting  Chestnut Production  and  Export  of  Turkey  Using  ARIMA  Model. Turkish  Journal  of Forecasting , 02 (2), 27 – 33. https://doi.org/10.34110/forecasting.482789
Cryer,  J.  &  Chan,  K.  (2008).  Time  Series  Analysis  with  Application  in  R.  Iowa: Springer.
Dave, E., Leonardo, A., Jeanice, M., & Hanafiah, N. (2021). Forecasting Indonesia Exports  using  a  Hybrid  Model  ARIMA-LSTM. Procedia  Computer  Science ,
179 (2020), 480 – 487. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.031
Erlina, R., & Azhar, R. (2020). Forecasting Model of Agriculture Commodity of Value Export  of  Coffee;  Application  of  Arima  Model. Jurnal  Teknik  Pertanian Lampung  (Journal  of  Agricultural  Engineering) , 9 (3),  257 – 263. https://doi.org/10.23960/jtep-l.v9i3.257-263
Gooijer,  J.  G.  D.,  &  Hyndman,  R.  J.  (2006).  25  Years  of  Time  Series  Forecasting.
International Journal of Forecasting , 22, 443 – 473.
Ilmiah, R. D., & Oktora, S. I. (2021). ARIMA Intervention Model for Measuring the Impact of the Lobster Seeds Fishing and Export Ban Policy on the Indonesian Lobster  Export. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 2123 (1),  12 – 14. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2123/1/012011
Kim,  C.B.  (2018).  Leverage  Effect  of  HRCI  Volatility  and  the  Volatility  Impact  on Korean Export Container Volume before and after the Global Financial Crisis: Application of ARIMA-EGARCH and GIRF. The Asian Journal of Shipping and Logistics , 34(3), 227-233, doi:10.1016/j.ajsl.2018.09.006.
Kumar, G. &  Gupta, S. (2010). Forecasting Exports Of Industrial Goods From Punjab
– An  Application  Of  Univariate  Arima  Model. Annals  of  the  University  of Petrosani, Economics , 10(4),169 – 180.
Lu, J. (2015). Forecasting of U.S. Total Textiles and Apparel Export to The World in Next 10 Years(2015-2025). Journal of Textile and Apparel, Technology and Management , 9 (2), 1 – 8.
Lufika, R. D., Syhariza, Asmadi, D., Fradinata, E., Erwan, F., Arifin, R., & Natasya, L. N. (2022). Peramalan Produksi Neelam Parfum Menggunakan Metode Sarima Untuk Memenuhi Permintaan Ekspor (Studi Kasus: Arc Usk). Jurnal Rekayasa Sistem Industri , 7 (2), 24 – 31.
Nasirudin, F., Pindianti, M., Said, D. I. S., & Widodo, E. (2022). Peramalan Jumlah Produksi Kopi Di Jawa Timur Pada Tahun 2020-2021 Menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (Sarima). Agrium , 25 (1),
34 – 43. http://jurnal.umsu.ac.id/index.php/agrium/article/viewFile/8211/7281
Nugroho,  A.  D.,  &  Prasada,  I.  Y.  (2020).  Performance  and  forecast  of  indonesian pepper exports to Italy. Bulgarian Journal of Agricultural Science , 26 (5), 927 – 934.
Rakmawann,  S.  (2019).  Peramalan  Ekspor  Minyak  Kelapa  Sawit  Indonesia Menggunakan  Model  Arima. Jurnal  Matematika  Dan  Statistika  Serta Aplikasinya , 7 (2), 44 – 48.
Ruslan, R., Harahap, A. S., & Sembiring, P. (2013). Peramalan nilai ekspor di Provinsi Sumatera Utara dengan Metode Arima Box-Jenkins. Saintia Matematika , 1(6), 579-589.
Sukirno, S. (2010). Makroekonomi Teori Pengantar. Edisi Ketiga. Jakarta: PT. Raja Grasindo Perseda.
Weerasinghe, W. P. M. C. N., & Jayasundara, D. D. M. (2021). Modelling Pepper Export Income in Sri Lanka Using Deterministic Decomposition and Seasonal ARIMA Models. Journal of Statistics and Applications , 19 (2), 89 – 100.
Wei, W. W. S. (2006). Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods. 2nd edition. New York: Pearson Education Inc.
Zuhdi, F., Rambe, K. R., & Rahmadona, L. (2022). Analysis of Competitiveness and Forecasting of Indonesian Tea Exports to Main Destination Countries. Media Ekonomi Dan Manajemen , 37 (2), 240 – 251. https://doi.org/10.24856/mem.v37i2.2888