Main Article Content

Abstract

Tahun 2023 Indonesia tercatat sebagai negara pemilik cadangan emas terbesar nomor 6 di dunia. Dan menurut data yang diberikan Ditjen Minerba Kementerian ESDM pada tahun 2021 Indonesia menghasilkan 118,3 ton emas murni, menjadikan negara Indonesia sebagai penghasil emas nomor 9 di dunia. Keberadaan Indonesia dalam cincin api pasifik ditandai dengan aktivitas vulkanik akibat pergerakan lempengan bumi yang menghasilkan pergerakan tektonik di bawah permukaan bumi menjadikan potensi adanya pertambang di Indonesia sangat besar. Dimana menurut Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM) Indonesia memiliki sekitar 1.182.073,53 hektare tambang emas yang tersebar ke dalam 25 provinsi.  Emas sendiri merupakan salah satu alat tukar menukar. Dimana menurut web www.goldprice.org di Indonesia pada bulan September 2022 sampai pada September 2023 mengalami peningkatan sebesar 12% namun pada bulan januari 2023 harga emas mengalami penurunan sebesar 7%. Adanya penurunan harga ini dapat mempengaruhi investor yang ingin menginvestasikan harta mereka ke emas. Maka dari ini penulis tertarik untuk menerapkan estimasi Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam menghitung harga emas penulis memilih negara Indonesia sebagai tempat melakukan penelitian, dimana Indonesia merupakan salah satu penghasil emas terbesar ke 6 di dunia.  Dengan ini penulis berasumsi diperlukan adanya penelitian dengan pemodelan matematika untuk menganalisis, memprediksi, dan mengidentifikasi estimasi harga emas kedepannya. Adapun pemodelan matematika yang penulis pilih untuk menganalisis, memprediksi dan mengidentifikasi estimasi harga emas kedepannya di negara Indonesia adalah pendekatan deskriptif kuantitatif dengan menerapkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam perhitungannya. Dimana tujuan penulis sendiri melakukan penelitian adalah untuk mewujudkan SDGs dalam sektor ekonomi, yang harapannya dengan adanya penelitian ini dapat membawa banyak pengaruh untuk kedepannya terutama untuk negara Indonesia sendiri.

Article Details

How to Cite
Panjaitan, A. S., Maretha, M. R., Hilmiah, & Mardhotillah, B. (2023). Optimalisasi Penerapan Metode ARIMA dalam Mengestimasi Harga Emas di Negara Indonesia. Jurnal Ekonomi Dan Statistik Indonesia, 3(2), 136-146. https://doi.org/10.11594/jesi.03.02.06

References

Ainiyah, L. Bansori, M. (2021) prediksi jumlah kasus covid-19 menggunakan metode autoregressive integrated moving average (arima) (studi kasus kabupaten sidoarjo). https://journal.uny.ac.id/index.php/jsd/article/viewFile/43606/pdf.
Aksan, I., & Nurfadilah, K. (2020). Aplikasi Metode Arima Box-Jenkins Untuk Meramalkan Penggunaan Harian Data Seluler. Journal of Mathematics: Theory and Applications, 9.
Aswi, & Sukarna. (2006). Analisis Deret Waktu : Teori dan Aplikasi. Makassar: Andira Publisher.
Bowerman, B. L., & O'Connell, R. T. (1993). Forecasting and Time Series : An Applied Approad (3 ed.). Miami: Ohio : Duxbury Press.
Box, G., & Jenkins, G. M. (1994). Time Series Analysis Forecasting and Control. California: Holden-Day.
Chin, L., & Fan, G. Z. (2005). Autoregressive analysis of Singapore's Private Residential Prices. Property Management, 257-270.
Cryer, J. D., & Kung. (2008). Time Series Analysis with Applications in R. New York: Springers Text in Statistics.
Durbin, J. (1960). The Fitting of Time Series Models. Review of The Institute of International Statistic, 28, 233-244.
Granger, C. W. (1999). Countegration, Causality, and Forecasting. New York: Oxford University Press.
Gujarati.2003.EkonometrikaDasar:EdisiKeenam.Jakarta:Erlangga
Juanda, B., & Junaidi. (2012). Ekonometrika Deret Waktu Teori dan Aplikasi. Bogor: Institut Pertanian Bogor Press.
Makridakis, S., Whellwright, S. C., & Mcgee, V. (1999). Metode dan Aplikasi. (H. Suminto, Trans.) Jakarta: Binapura Aksara.
Muttaqiena. A. 2017. Negara-Negara Kon-sumen Emas Terbesar Dapat Mempengaruhi Pergerakan Harga Emas Di Pasar Internasional Secara Signifikan. (https://www.seputarforex.com/artikel/negara-negara-konsumen-emas-terbesar-di-dunia-281002-32. Diakses pada tang-gal 15 September 2023)
Guha. B., and G. Bandyopadhyay. 2016. Gold Forecasting Using ARIMA Model. Journal of Advanced Management Science, 4(2): 117-121
Pransuamitra. A. P.2019. Aduh! Harga Emas Di Prediksi Bakal Merosot ke US$1.350/Oz. (https;//www.cnbcindonesia.com/market/20191025055706-17-109981/aduh-harga-emas-diprediksi-bakal-merosot-ke-us—1350-oz, diakses pada tanggal 15 September 2023).
Salim. J. 2010. Jangan investasi emas sebelum baca buku ini. Visi media. Jakarta
Simanjuntak H. R., R. F. Umbara , dan Y. Sibro-ni. 2015. Prediksi Harga Emas dengan Metode Genetik Fuzzy Sistem dan ARIMA. E-proceeding of Enginering. 2(1): 1816-1821.
Yang. X. 2018. The Prediction of Gold Price Using ARIMA Model. Education and Hu-manities Research. 196: 273-276