Harga dalam rataan bulan tertinggi terjadi pada bulan Februari dan Maret 2006 yaitu sebesar US 436.12 dan US 436.23, sedangkan yang
terendah terjadi pada bulan April yaitu sebesar US 427.06. Harga dalam rataan minggu tertinggi terjadi pada minggu keempat, pada ketiga minggu lainnya harga
cenderung stabil, hal ini menunjukan bahwa terdapat faktor musiman dalam periode mingguan, besarnya harga rataan pada minggu pertama, kedua, ketiga
dan keempat adalah sebagai berikut; US 431.84, US 431.88, US 431.63, US434.13.
mmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmm Hal ini memberikan tanda bagi pelaku transaksi di pasar berjangka
produsen CPO untuk segera melakukan Long Term Contract atau kontrak berjangka, dengan melakukan penguncian harga yang sesuai dengan harga
pokok produksi dan keuntungan yang ingin diraih. Namun hal yang perlu diingat adalah bahwa data tidak hanya memiliki pola trend saja, tetapi juga mempunyai
komponen musiman baik antar minggu maupun antar bulan. Kedua hal itu juga berpengaruh kepada pergerakan data harga CPO di pasar berjangka, sehingga
pelaku transaksi di pasar berjangka dalam hal ini produsen CPO harus berhati- hati dalam melakukan transaksi di pasar berjangka.
5.2. Harga CPO di Pasar Berjangka Malaysia mmmmmmmmmmmmmmm
5.2.1. Analisis Pola Data Harga CPO mmmmmmmmmmmmmmmmmmmm
Data yang diperoleh dari internet berupa data harian dalam bentuk harga nominal CPO yang ada di pasar berjangka Malaysia, dalam satuan USton
selama kurun waktu dua tahun mulai dari Januari 2004 sampai dengan Desember 2005, untuk memudahkan proses pengidenfikasian pola data dan
unsur yang terdapat pada data, serta memudahkan proses peramalan, maka data harian yang ada diubah dalam bentuk mingguan rataan dari data harian
dan rataan dalam bulan.
Berdasarkan hasil analisis dengan model time series trend linier Lampiran 7, bahwa harga CPO di pasar Malaysia dalam rataan minggu selama
dua tahun, menunjukan adanya trend penurunan harga CPO, penurunan yang terjadi disetiap kali penambahan minggu adalah sebanyak US 1,12ton.
Berdasarkan hasil perhitungan rataan unsur musiman season dari hasil analisis trend dalam satuan minggu, menunjukan bahwa pada minggu pertama harga
CPO di pasar Malaysia cenderung meningkat dibandingkan tiga minggu lainnya. Hasil perhitungan rataan unsur musiman dapat dilihat pada Lampiran
8 .
Hasil perhitungan rataan unsur musiman season dari hasil analisis trend dalam
satuan bulan, menunjukan bahwa unsur musiman bulanan dalam periode waktu dua tahun sulit untuk diidentifikasi, pada tahun 2004 harga CPO cenderung
meningkat pada bulan Januari sampai dengan bulan Mei, sedangkan pada tahun 2005 harga CPO cenderung meningkat pada bulan Juli sampai dengan
Desember, hasil perhitungan rataan unsur musiman season dari hasil analisis trend dalam satuan bulan dapat dilihat pada Lampiran 9.
Analisis plot data harga CPO di pasar Malaysia selama dua tahun, menunjukan adanya trend penurunan harga CPO, artinya pola data tidak
stasioner. Selain itu, hasil dari plot data harga CPO Malaysia secara keseluruhan terlihat terjadi perubahan secara struktural pada pola data, mulai dari minggu
satu sampai dengan minggu kedua puluh, fenomena data seperti ini menyebabkan data secara keseluruhan tidak dapat digunakan sebagai basis di
dalam melakukan peramalan. Maka yang dijadikan sebagai basis peramalan adalah data yang dimulai dari minggu ke dua puluh satu sampai dengan minggu
ke sembilan puluh enam. Gambar plot data harga CPO di pasar berjangka Malaysia dapat dilihat pada Gambar 11.
M in g gu H
a rg
a
63 5 6
4 9 4 2
3 5 2 8
2 1 1 4
7 1
5 5 0 5 0 0
4 5 0 4 0 0
3 5 0
Ti me S e r i e s Pl o t of M ALA Y SI A
Gambar 11. Plot Data Harga CPO di Pasar Fisik Malaysia
Hasil plot data harga CPO Malaysia dari minggu ke dua puluh satu sampai dengan minggu ke sembilan puluh enam, terlihat secara umum data
sudah stasioner. Berdasarkan Gambar 12 terlihat bahwa kestasioneran terlihat dari sebaran data harga CPO di pasar berjangka Malaysia yang berada disekitar
garis lurus atau rata-rata konstan. Berdasarkan plot data autokorelasi Gambar 13 dapat dilihat bahwa nilai koefisien autokorelasi sudah cut off pada lag 3. Pola
musiman dari plot ACF setelah diidentifikasi ternyata tidak terdapat pola musiman, hal ini berbeda dengan hasil perhitungan unsur musiman dalam
minggu dimana terdapat pola musiman dalam minggu. mmmmmmmmmm
Gambar. Plot Data Harga CPO di Pasar Malaysia dari Minggu 21 sampai 96
I n de x U
S T
O N
7 2 6 4
5 6 4 8
4 0 3 2
2 4 1 6
8 1
4 7 5 4 5 0
4 2 5 4 0 0
3 7 5 3 5 0
T i m e Se ri e s Pl ot o f U S TO N
Gambar 13. Plot ACF dan PACF di Pasar Berjangka Malaysia Gambar 13. Plot ACF dan PACF Harga CPO Malaysia
Berdasarkan pola data yang dimiliki adanya unsur stasioner, maka tidak semua metode peramalan kuantitatif dapat diterapkan pada data tersebut,
karena tidak semua model peramalan cocok untuk data yang memiliki unsur stasioner. Model peramalan yang mungkin cocok untuk kondisi data tersebut
adalah naive, rata-rata bergerak dan model Box-Jenkins ARIMA serta Winters Multiflikatif.
5.2.2 Model Peramalan Time Series untuk Harga CPO Malaysia 1. Model Naive
