Prediksi Harga Batubara Acuan dengan Menggunakan Model Fluktuasi Sinusoidal

Fahmi Muhammad Kusumah, Sri Widayati, Solihin Solihin

Abstract


Abstract : In this research, the prediction of reference coal price in 2020 will be conducted monthly using the sinusoidal method. The sinusoidal model used uses only one variable, the reference coal price. The results of predictions using the sinusoidal method will be compared with the level of production and rainfall intensity so that the accuracy of the prediction results can be known. Based on the results of data processing, it can be seen the results of forecasting prices in 2020 using a sinusoidal model that has been compared with the level of production, and rainfall intensity, so the results of this model are more accurate and can be seen that coal prices, production levels and rainfall intensity have a relationship tightly.

keywords : Price Prediction, Sinusoidal, Coal, Rainfall

 

Abstrak : Pada Penelitian dilakukan prediksi harga batubara acuan tahun 2020 dalam bentuk bulanan menggunakan metode sinusoidal. Model sinusoidal yang digunakan menggunakan satu variabel saja yaitu harga batubara acuan. Hasil dari prediksi menggunakan metode sinusoidal akan dibandingkan dengan tingkat produksi dan intensitas curah hujan sehingga dapat diketahui keakuratan hasil prediksi. Berdasarkan hasil pengolahan data dapat diketahui hasil peramalan harga di tahun 2020 dengan menggunakan model sinusoidal yang sudah dibandingkan dengan tingkat produksi, dan intensitas curah hujan, sehingga hasil dari model ini lebih akurat dan dapat diketahui bahwa harga batubara, tingkat produksi dan intensitas curah hujan memiliki hubungan yang erat.

Kata kunci : Prediksi Harga, Sinusoidal, Batubara, Curah Hujan


Keywords


Prediksi Harga, Sinusoidal, Batubara, Curah Hujan

Full Text:

PDF

References


Achal, Lama. 2015. “Modelling and Forecasting of Price Volatility: An Application of GARCH and EGARCH Models”

Adachi, Tsuyoshi. 2017. “Forecasting on Indonesian Coal Production and Future Extraction Cost: A Tool for Formulating Policy on Coal Marketing”

Adaro. 2017. “Annual Report 2017”

Akbar, Bill. 2018. “Studi Tentang Peramalan Harga Batubara Indonesia Tahun 2017-2019 Menggunakan Metode Autoregressive Intergrated Moving Average (ARIMA) dan Vector Autoregression (VAR)”

Ari. 2016. “Penerapan Metode ARCH/GARCH Dalam Peramalan Indeks Harga Saham Sektoral”

Badan Pusat Statistik, 2019, “Curah Hujan”

Bollerslev, 1986, “Generalized Autoregressive Conditional

Heteroskedasticity”

Bonita, 2018, “Prediksi Harga Batu Bara Menggunakan Support Vector

Regression (SVR)”

Dept. Statistika IPB. 2018. “Pelatihan Time Series”

Febby, Anggaita. 2018. “Studi Komparasi Peramalan Harga Minyak Mentah Menggunakan Metode Generalized Regression Neural Network dan Feed Forward Neural Network”

Hariono. 2015. “Trend of Mineral Commodity Price and its Impact on the Indonesia Economy 1990-2025”

Hidayati, Nurul. 2018. “Analisis Deret Waktu : Pemodelan ARMA”

Indonesia Investment. 2019. “Batubara Indonesia” https://www.indonesia-investments.com/id/bisnis/komoditas/batu- bara/item236?. Diakses pada 25 Februari 2019

Keputusan Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral Republik Indonesia

Tentang Harga Logam Acuan dan Harga Batubara Acuan Tahun 2009-2019

Sewell, 2011, ”Efficient Market Hypothesis”

Sugiarto, 2000, “Peramalan Bisnis”

Susilo, Hari. 2018. “Potensi Barubara di Indonesia Menjanjikan” http://www.kemenperin.go.id/. Diakses pada 25 Februari 2019




Flag Counter