Vol 3 No 2 April 2021

## METODE ARIMA UNTUK MEMODELKAN VOLUME PRODUKSI KELAPA SAWIT PADA PT. SOCFINDO DI KABUPATEN ACEH TAMIANG
Wiwin Apriani 1 , Rahmi Hayati 2 1,2 Universitas Almuslim, Bireun, Aceh wiwina10@gmail.com
ABSTRACT This study aims to create a mathematical model that can be used to predict the amount of oil palm that will be produced at PT. Socfindo in Aceh Tamiang Regency in the coming period. The data used is data on the amount of oil palm that is ready to be produced every month in 2012-2015. The method used is the ARIMA method. The selection of this method is based on the data used, namely time series data. Before carrying out further testing, first, ensure that the data used meets the stationary state. From the test results, it is found that the data used fulfills the stationary state, then it is found that the MA (1) model can be used to predict the time series data. Furthermore, we obtain a model that can be used to predict the volume of oil palm production at PT. Socfindo is:
𝑍 ! = 𝑎 ! − 0,4096𝑎 !"# + 521,57 with 𝑎 ! ~𝑁(0; 29192,72) .
Keywords : ARIMA, Forecasting, Stationarity, Production volume
ABSTRAK Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  suatu  model  matematika  yang  dapat digunakan  untuk  meramalkan  banyaknya  kelapa  sawit  yang  akan  di  produksi  pada  PT. Socfindo di Kabupaten Aceh Tamiang pada periode yang akan datang. Adapun data yang digunakan adalah data banyaknya kelapa sawit yang siap untuk di produksi setiap bulan pada tahun 2012-2015. Adapun metode yang digunakan adalah Metode ARIMA. Pemilihan Metode  ini  berdasarkan  pada  data  yang  digunakan  yaitu  data  deret  waktu.  Sebelum melakukan pengujian lebih lanjut, terlebih dahulu dipastikan bahwa data yang digunakan memenuhi keadaan stasioner. Dari hasil pengujian diperoleh bahwa data yang digunakan memenuhi keadaan stasioner, kemudian diperoleh bahwa model MA(1) dapat digunakan untuk  meramalkan  data  deret  waktu  tersebut.  Selanjutnya  diperoleh  model  yang  dapat digunakan untuk meramalkan volume produksi kelapa sawit di PT. Socfindo adalah:
𝑍 ! = 𝑎 ! − 0,4096𝑎 !"# + 521,57 dengan 𝑎 ! ~𝑁(0; 29192,72) .
Kata-kata Kunci : ARIMA, Peramalan, Stasioneritas, Volume produksi

## PENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  salah  satu  negara  agraris  yang  sebagaian  besar  penduduknya bermata  pencarian  pada  sektor  pertanian.  Sedangkan  pada  sektor  perkebunan, Indonesia memiliki komoditas unggulan yaitu kelapa sawit. Hasil olahan dari kelapa sawit adalah minyak kelapa sawit atau yang di sebut dengan Crude Palm Oil (CPO) (Nurmalita,  2018).  Menurut  Maygirtasari  (2015)  Indonesia  merupakan  negara  yang kaya akan Sumber Daya Alam dan Sumber Daya Manusia. Sumber Daya Alam yang melimpah  dijadikan  sebagai  sumber  tanaman  pangan  dan  komoditas  ekspor.
Vol 3 No 2 April 2021

## Apriani, Hayati
Perkebunan  merupakan  salah  satu  subsektor  yang  memiliki  peran  penting  dalam pembangunan,  salah  satu  nya  perkebunan  kelapa  sawit.  Kelapa  sawit  adalah tumbuhan yang menghasilkan minyak masak, minyak industri maupun bahan bakar. Bagian  terpenting  dari  kelapa  sawit  adalah  buahnya  yang  dapat  menghasilkan minyak  kelapa  sawit  mentah  yang  diolah  menjadi  minyak  goreng.  Minyak  kelapa sawit adalah bahan baku utama pembuatan minyak goreng. Minyak kelapa sawit merupakan salah satu komoditas unggulan ekspor Indonesia (Alatas, 2015). Menurut Radifan (2014) produksi Kelapa sawit di Indonesia yang besar menjadikan Indonesia sebagai salah satu negara pengekspor kelapa sawit terbesar. Menurut Carter et. al, (2007), pertumbuhan produksi minyak kelapa sawit Indonesia dalam beberapa tahun terakhir terus mengalami peningkatan. Indonesia mendominasi ekspor kelapa sawit dunia.  Menurut  Nirwana  dalam  penelitian  Radifan  (2014)  yang  dimaksud  dengan produksi ialah hubungan fungsional antara hasil produksi atau disebut dengan output dengan  faktor  produksi  atau  disebut  dengan  input  (tenaga  kerja,  modal,  bahan baku dan sebagainya .
Untuk  mendapatkan  informasi  pertumbuhan  volume  produksi,  tidak  cukup  hanya dengan  mengandalkan  informasi  volume  produksi  saat  ini  saja.  Informasi  volume produksi  dari  masa  lalu  harus  juga  diketahui.  Dari  informasi-informasi  inilah  yang nantinya  dapat  membuat  sebuah  metode  yang  mampu  menggambarkan bagaimana laju volume produksi tersebut dan informasi dari laju volume produksi itu dapat  terbentuk  sedemikian  rupa  sampai  dengan  informasi  laju  volume  produksi pada saat ini. Dengan menggunakan metode ARIMA informasi laju volume produksi dapat diramalkan. Hal inilah yang disebut dengan peramalan time-series (time-series forecasting).  Peramalan  time  series  merupakan  suatu  metode  analisis  data  yang ditujukan untuk melakukan suatu estimasi maupun peramalan pada masa yang akan datang  (Makridakis,  Wheelwright  &  McGee,  2002).  Dalam  peramalan  time  series dapat diketahui bagaimana proses suatu estimasi dan hasil dari peramalan dapat diperoleh  dengan  baik.  Untuk  itu  dalam  analisis  ini  dibutuhkan  berbagai  macam informasi  atau  data  yang  cukup  banyak  dan  diamati  dalam  periode  waktu  yang relatif  cukup  panjang.  Untuk  mendapatkan  informasi-informasi  yang  dibutuhkan mengenai  laju  volume  produksi  tersebut,  metode  yang  digunakan  adalah Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA),  karena  pada  metode  ARIMA merupakan suatu statistik yang cocok digunakan untuk meramal sejumlah variabel secara  cepat,  sederhana,  murah,  dan  akurat  karena  hanya  membutuhkan  data variabel  yang  akan  diramal.  Metode  ARIMA  menggunakan  pendekatan  iteratif dalam  indentifikasi  terhadap  suatu  model  yang  ada.  Model  yang  dipilih  dan  diuji dengan data masa lampau untuk melihat apakah model tersebut menggambarkan keadaan data secara akurat atau tidak.
Model AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) atau model gabungan auto-regresi  dengan  rata-rata  bergerak,  adalah  jenis  model  linier  yang  mampu mewakili  deret  waktu  yang  stasioner  maupun  non-stasioner.  Pada  metode peramalan  dengan  menggunakan  metode  ARIMA  ( Autoregressive  Integrated MovingAverage ),  di  mana  sangat  baik  ketepatannya  untuk  peramalan  jangka
Vol 3 No 2 April 2021
pendek,  sedangkan  untuk  peramalan  jangka  panjang  ketepatan  peramalannya kurang  baik.  Biasanya  akan  cenderung flat (mendatar/konstan)  untuk  periode jangka  panjang.  Model  ARIMA  adalah  model  yang  secara  penuh  mengabaikan independen variabel dalam membuat peramalan. ARIMA menggunakan data
Peneliti-peneliti  terdahulu  yang  telah  dilakukan  diantaranya  oleh  Abidin  (2008) menganalisis  ekspor  minyak  kelapa  sawit  (CPO)  Indonesia  dengan  menggunakan regresi linier berganda 2OLS (two Stage Square) dengan metode OLS berdasarkan data time series 1996-2005. Selanjutnya Pimpi (2013) meneiliti tentang menerapkan metode ARIMA dalam meramalkan Indeks Harga Konsumen (IHK). Selanjutnya Ruslan (2013) melakukan peramalan nilai ekspor di Propinsi Sumatera Utara dengan metode ARIMA  Box-Jenskin.  Hasil  penelitian  pimpi  dan  ruslan  menyatakan  bahwa  metode ARIMA  merupakan  suatu  metode  yang  efektif  dan  akurat  untuk  melakukan peramalan  data  time  series.  Namun  belum  ada  penelitian  yang  meramalkan  laju volume  produksi  kelapa  sawit  di  Aceh  Tamiang  dengan  menggunakan  metode ARIMA.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  peramalan  laju volume produksi kelapa sawit di Aceh Tamiang menggunakan metode ARIMA.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  metode  deskriptif  yang bertujuan  mengungkap  suatu  data  apa  adanya  berdasarkan  fakta  yang  dimiliki. Menurut Arikunto (2006), penelitian kuantitatif, banyak dituntut menggunakan angka mulai  dari  pengumpulan  data,  menafsirkan  data,  serta  menyajikan  data  tersebut sesuai hasil yang diinginkan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penelitian deskriptif kuantitatif  pada  penelitian  ini  untuk  meramalkan  dan  mendeskripsikan  volume produksi  kelapa  sawit  priode  mendatang  berdasarkan  data  yang  dimiliki  pada priode masa lalu PT. Socfindo. Data yang digunakan ialah data sekunder yaitu data hasil laporan banyak nya kelapa sawit yang siap untuk diproduksi setiap bulan di PT. socfindo Kabupaten Aceh Tamiang. Adapun data yang digunakan adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data volume produksi kelapa sawit 2012 2013 2014 2015 Data Ke- Volume Produksi (Ton) Data Ke- Volume Produksi (Ton) Data Ke- Volume Produksi (Ton) Data Ke- Volume Produksi (Ton) 1 600 13 500 25 340 37 550 2 450 14 400 26 150 38 500 3 300 15 450 27 550 39 500 4 500 16 400 28 500 40 370 5 400 17 350 29 600 41 560 6 550 18 400 30 600 42 450 7 300 19 450 31 350 43 300 8 250 20 450 32 800 44 245 9 750 21 550 33 850 45 400 10 850 22 250 34 600 46 750
Vol 3 No 2 April 2021 Apriani, Hayati 2012 2013 2014 2015 Data Ke- Volume Produksi (Ton) Data Ke- Volume Produksi (Ton) Data Ke- Volume Produksi (Ton) Data Ke- Volume Produksi (Ton) 11 675 23 850 35 800 47 900 12 500 24 650 36 650 48 800
Tabel 1 diatas merupakan data volume produksi kelapa sawit tiap bulan, mulai dari januari 2012 sampai dengan desember 2015. Adapun teknik pengumpulan data yaitu teknik  dokumentasi  atau  studi  pustaka,  dimana  data  yang  diperoleh  berdasarkan hasil laporan tiap bulanan yang telah diterbitkan oleh PT. Socfindo pada priode 2012 –  2015.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  instrumen  berupa  catatan  berkala  hasil laporan volume penjualan kelapa sawit pada tiap bulan yang dimiliki PT. Socfindo. Adapun  data  yang  diperoleh  selanjutnya  digunakan  untuk  meramalkan  volume produksi kelapa sawit di PT. Socfindo dengan menggunakan model ARIMA.
Model  ARIMA  ( Autoregressive  Integrated  Moving  Average )  dikembangkan  oleh George Box dan GwilynJenkins (1976). Sehingga model ini bisa disebut sebagai model Box  Jenkins.  Model  ARIMA  merupakangabungan  antara autoregressive (AR)dan moving  average (MA),  dimana  model  inimampu  mewakili  deret  waktu  yang stasionerdan non-stasioner (Arthur, dkk, 2000). Notasi umum dari model ARIMA adalah :
ARIMA ( p , d , q ) , p merupakan model auto-regresif order- p yang mempunyai bentuk :
𝑌 ! = 𝜃 " + 𝜃 # 𝑌 !$# + 𝜃 % 𝑌 !$% + ⋯ + 𝜃 & 𝑌 !$& + 𝜀 ! Di mana : Yt = Variabel respon (terikat) pada waktu t Yt -1, Yt -2,..., Yt -p = Variabel respon pada masing-masing selang waktu t - 1, t - 2,…, t – p Y = variabel bebas 𝜃 " , 𝜃 # , 𝜃 % , … , 𝜃 & = Koefisien yang diestimasi ɛ t = Galat pada saat t yang mewakili dampak variabel-variabel yang tidak dijelaskan oleh model
Asumsi  mengenai  galat  adalah  sama  dengan  asumsi  model  regresi  standar. D merupakan banyaknya selisih yang didapat dari proses penyisihan ( differencing ) dari deret  waktu  yang  non-stasioner  menjadi  deret  waktu  stasioner.  Jika  deret  aslinya stasioner, d =0 model ARIMA berubah menjadi model ARMA. Persamaan dari proses penyisihan ( differencing d ) yaitu ∆𝑌 ! = 𝑌 ! − 𝑌 !$# . q merupakan model rata-rata bergerak orde ke q yang mempunyai bentuk :
𝑌 ! = 𝜇 + 𝜀 ! − 𝜔 # 𝜀 !$# − 𝜔 % 𝜀 !$% − ⋯ − 𝜔 ' 𝜀 !$' di mana : Yt = Variabel respon (terikat) pada saat t µ = Mean konstanta proses ω 1, ω 2,..., ω q = Koefisien yang diestimasi
Vol 3 No 2 April 2021
ɛ t = Bentuk galat yang mewakili efek variabeltak terjelaskan oleh model. Asumsi mengenaibentuk galat adalah sama dengan asumsimodel regresi standar. ε t - 1, ε t -2,..., ε t -q  merupakan  galat  pada  periode  waktusebelumnya  yang  pada  saat  t, nilainyamenyatu dengan nilai respon Yt. Sebelum membentuk sebuah modelARIMA pada suatu deret waktu maka harusdilakukan 4 proses yang dijalankan yaitu :
1. Mengidentifikasi  Model  dan  ujistasioneritas  terhadap  data  deret  waktu volume  penjualan  kelapa  sawit.  Uji  stasioneritas  digunakan  untuk mengetahui apakah deret waktu berbentuk stasioner atau nonstasioner.
2. Mengestimasi dari model yang terbentuk.
3. Memeriksa model dengan menggunakan nilai Q Box-Pierce
4. Peramalan terhadap model untuk lima periode kedepan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Stasioneritas dan Identifikasi Model
Untuk  pengujian  stasioneritas  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Pada  grafik  tersebut terlihat  bahwa  rata-rata  dan  varias  dari  data  tersebut  adalah  konstan,  sehingga dapat disimpulkan bahwa data tersebut adalah stasioner.

## Gambar 1. Grafik Stasioner Volume Produksi Kelapa Sawit

## Identifikasi Model
Setelah diperoleh data stasioner, langkah selanjutnya adalah melakukan identifikasi model  dengan  membandingkan  FAK  dan  FAKP  dari  data  dengan  FAK  dan  FAKP teoritis.  Adapun  hasil  pengolahan  data  dengan  menggunakan  MINITAB  diperoleh FAK dan FAKP sebagai berikut:
Gambar 2. Grafik FAK Volume Produksi Kelapa Sawit
9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0
Lag A u to co rr e la ti o n ACF of Residuals for Volume
(with 5% significance limits for the autocorrelations)
Apriani, Hayati
Gambar 3. Grafik FAKP Volume Produksi Kelapa Sawit
Berdasarkan FAK dan FAKP diatas, maka dapat diidentifikasi beberapa model yaitu AR(1), MA(1), dan ARMA (1,1).

## Estimasi Parameter
Setelah  diperoleh  model  sementara,  selanjutnya  mencari  penaksiran  terbaik  untuk parameter  model  tersebut.  Hasil  penaksiran  data  deret  waktu  tersebut  dengan menggunakan Minitab adalah sebagai berikut:

## ARIMA Model: Volume
Estimates at each iteration
Iteration      SSE    Parameters 0  1517045  0,100  467,715 1  1426128  0,250  390,782 2  1402952  0,366  331,615 3  1402858  0,373  328,546 4  1402857  0,373  328,362 5  1402857  0,373  328,350
Relative change in each estimate less than 0,0010
Final Estimates of Parameters
Type     Coef   SE Coef  T      P AR   1   0,3733  0,1408  2,65  0,011 Constant 328,35  25,24  13,01  0,000 Mean     523,95  40,27
Number of observations:  48 Residuals:    SS =  1402163 (backforecasts excluded) MS =  30482  DF = 46
9 8 7 6 5 4 3 2 1 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag P a rt ia l A u to co rr e la ti o n PACF of Residuals for Volume (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
Vol 3 No 2 April 2021
Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag            12     24     36  48 Chi-Square   10,1   36,0   45,3   * DF             10     22     34   * P-Value     0,432  0,031  0,093   *

## ARIMA Model: Volume
Estimates at each iteration Iteration      SSE     Parameters 0  1745068   0,100  519,683 1  1562330  -0,050  520,636 2  1441542  -0,200  521,190 3  1379616  -0,350  521,479 4  1373517  -0,414  521,558 5  1373480  -0,409  521,565 6  1373480  -0,410  521,565
Relative change in each estimate less than 0,0010
Final Estimates of Parameters Type    Coef    SE Coef   T      P MA   1  -0,4096 0,1348  -3,04  0,004 Constant 521,57  35,11  14,85  0,000 Mean       521,57    35,11
Number of observations:  48 Residuals:    SS =  1372706 (backforecasts excluded) MS =  29841  DF = 46
Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic
Lag            12     24     36  48 Chi-Square    8,7   28,3   37,4   * DF             10     22     34   * P-Value     0,563  0,164  0,316   *

## ARIMA Model: Volume
Estimates at each iteration
Iteration      SSE        Parameters 0  1615842  0,100   0,100  467,715 1  1406094  0,250  -0,050  391,388 2  1386266  0,137  -0,200  450,078
Vol 3 No 2 April 2021
3  1373177  0,044  -0,350  498,477 4  1371757  0,079  -0,345  480,590 5  1371752  0,081  -0,346  479,907 6  1371752  0,081  -0,346  479,801 7  1371752  0,081  -0,346  479,806
Relative change in each estimate less than 0,0010
Final Estimates of Parameters Type         Coef  SE Coef      T      P AR   1     0,0809   0,3677   0,22  0,827 MA   1    -0,3456   0,3431  -1,01  0,319 Constant   479,81    33,93  14,14  0,000 Mean       522,02    36,91
Number of observations:  48 Residuals:    SS =  1370785 (backforecasts excluded) MS =  30462  DF = 45
Modified Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Square statistic Lag            12     24     36  48 Chi-Square    8,7   29,1   37,9   * DF              9     21     33   * P-Value     0,463  0,112  0,256   *
Dari perhitungan diatas diperoleh model AR(1) yang mempunyai bentuk 𝑍 ! = 𝜑𝑍 !$# + 𝑎 ! atau (𝑍 ! − 𝑍̅) = 𝜑(𝑍 !$# − 𝑍̅) + 𝑎 ! .  Dari  hasil  estimasi  AR(1)  diperoleh 𝜑 = 0,3733 . Karena  mean 𝑍̅ = 523,95 >  2  SE  2(40,27)=80,54,  maka 𝑍̅ berbeda  secara  signifikan dengan  nol.  Sehingga  model  yang  digunakan  adalah  model  kedua.  Sehingga diperoleh:
𝑍 ! = 0,3733𝑍 !$# + 𝑎 ! + 328,36
Model  MA(1)  mempunyai  bentuk 𝑍 ! = 𝑎 ! + 𝜃 !$# atau (𝑍 ! − 𝑍̅) = 𝑎 ! + 𝜃𝑎 !$# .  Dari  hasil estimasi  MA(1)  diperoleh 𝜃 = −0,4096 .  Karena  mean  atau 𝑍̅ = 521,57 >  2 SE=2(35,11)=70,22  maka 𝑍̅ berada  secara  signifikan  dengan  nol.  Sehingga  model yang digunakan adalah model bentuk kedua. Sehingga diperoleh:
𝑍 ! = 𝑎 ! − 0,4096𝑎 !$# + 521,57
Model ARMA(1,1) mempunyai bentuk 𝑍 ! = 𝜑𝑍 !$# + 𝑎 ! + 𝜃𝑎 !$# atau (𝑍 ! − 𝑍̅) = 𝜑(𝑍 !$# − 𝑍̅) + 𝑎 ! + 𝜃𝑎 !$# . Dari hasil ARMA diperoleh 𝜑 = 0,0809 dan 𝜃 = −0,3456 . Karena mean atau 𝑍̅ = 522,02 > 2 SE=2(36,91)=73,82 maka 𝑍̅ berada secara signifikan dengan nol. Sehingga model yang digunakan adalah model bentuk kedua. Sehingga diperoleh:
𝑍 ! = 0,0809𝑍 !$# + 𝑎 ! − 0,3456𝑎 !$# + 479,79

## Verifikasi Model
a. Uji keberatian koefisien Model AR(1) |𝜑>| = 0,3733 > 2𝑆𝐸 = 2(0,1408) =0,2816 Jadi  koefisien 𝜑 berati  berbeda  secara  signifikan  dengan  nol,  hal  ini  berarti bahwa koefisien berarti.
Model MA(1) B𝜃CB = 0,4096 > 2𝑆𝐸 = 2(0,1348) =0,2696 Jadi koefisien 𝜃 berati berbeda secara signifikan dengan nol, hal ini berarti bahwa koefisien berarti.
Model ARMA(1,1) |𝜑>| = 0,0809 < 2𝑆𝐸 = 2(0,3677) =0,7354 Jadi koefisien 𝜑 berati tidak berbeda secara signifikan dengan nol, hal ini berarti bahwa koefisien tidak berarti.
B𝜃CB = 0,3456 < 2𝑆𝐸 = 2(0,3431) =0,6862 Jadi koefisien 𝜃 berati tidak berbeda secara signifikan dengan nol, hal ini berarti bahwa koefisien tidak berarti.
Karena model ARMA tidak memenuhi dari segi keberartian koefisien, sehingga tidak perlu lagi diikut sertakan pada model selanjutnya.
b. Uji Kecocokan Model ( Lack of Fit )
Uji kecocokan dilakukan untuk melihat kecocokan model dengan data. Adapun kriteria  pengujian  yang  digunakan  adalah  model  diterima  jika  P-value  > α dengan α =0,05. Model AR(1) Tabel 2 Nilai Q Box-Pierce Model AR(1) untuk Volume Produksi Kelapa Sawit
LAG P-Value Kesimpulan 12 0,432 Model Sesuai 24 0,031 Model Tidak Sesuai 36 0,093 Model Sesuai Model MA(1) Tabel 3 Nilai Q Box-Pierce Model MA(1) untuk Volume Penjualan Kelapa Sawit LAG P-Value Kesimpulan 12 0,563 Model Sesuai 24 0,164 Model Sesuai 36 0,316 Model Sesuai
Berdasarkan uraian diatas,maka model yang paling cocok dengan data adalah MA(1). Maka model peramalan untuk volume Produksi kelapa sawit adalah:
𝑍 ! = 𝑎 ! − 0,4096𝑎 !$# + 521,57
Dengan 𝑎 ! ~𝑁(0; 29192,72)

## Apriani, Hayati

## Peramalan
Setelah  didapat  model  yang  sesuai  dengan  data  volume  produksi  kelapa  sawit, maka selanjutnya diperoleh ramalan volume produksi untuk 5 bulan kedepan adalah sebagai berikut:
Tabel  4  Data  Aktual  dan  Data  Peramalan  Volume  Produksi  Kelapa  Sawit  dengan Model ARIMA
Data Ke- Data Aktual (Ribu kg) Data Ramalan (Ribu kg) 1 650 588,886 2 550 521,565 3 350 521,565 4 625 521,565 5 625 521,565

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diperoleh bahwa data volume produksi kelapa sawit membentuk deret waktu yang stasioner. Selanjutnya dari uji kecocokan model diperoleh bahwa model MA(1) yang cocok untuk meramalkan model volume penjualan kelapa sawit kedepannya. Adapun model yang diperoleh:
𝑍 ! = 𝑎 ! − 0,4096𝑎 !$# + 521,57
Dengan 𝑎 ! ~𝑁(0; 29192,72)

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin  Z.  2008.Analisis  Ekspor  Minyak  Kelapa  Sawit  (CPO)  Indonesia. Jurnal  Aplikasi Manajemen , Vol. 6, No. 1, April 2008
Alatas, A. (2015). Trend Produksi dan Ekspor Minyak Sawit (CPO) Indonesia. Vol. 1. No. 2. hal. 114-124.
Carter,  et.  al.  (2007).  Palm  Oil  Markets  and  Future  Supply. Europan  Journal  of  Lipid Science and Technology . Vol. 109.No.4.
Makridakis,  S.,  Wheelwright,  S.C.,  &  McGee,  V.E.  (2002). Metode  aplikasi  dan peramalan . Jakarta. Binarupa Aksara Publisher.
Maygirtasari,  Yulianto  dan  Mawardi.  (2015).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Volume Ekspor Crude Palm Oil (CPO) Indonesia. Jurnal Administrasi Bisnis . Vol. 25.No. 2.hal. 1-8.
Nurmalita, V, Wibowo, P.A. (2018). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ekspor Minyak Kelapa Sawit Indonesia ke India. EEAJ 8 (2) (2018) 605-619
Pimpi,  La.  (2013).  Penerapan  metode  ARIMA  dalam  meramalkan  indeks  harga konsumen (IHK) Indonesia Tahun 2013. Jurnal paradigma , Vol. 17; Hal. 35.
Radifan,  Fakhrus.  (2014).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Ekspor  Crude  Palm  Oil Indonesia Dalam Perdagangan Internasional. Economics Development Analysis Journal . Vol. 3.No. 2.hal. 259–267
Vol 3 No 2 April 2021
Ruslan, R.,Agus Salim Harahap., & Pasukat Sembiring. (2013). Peramalan nilai ekspor di propinsi  Sumatera  Utara  dengan metode ARIMA Box Jenkins. Jurnal saintia matematika , Vol. 1; Hal 579.