Peramalan Nilai Ekspor Kepulauan Riau Menggunakan Model ARIMA dan Implikasinya pada Bisnis Digital

Siti Arita Novia, Afra Nazhirah, Nindya Wulandari

Abstract


Provinsi Kepulauan Riau, sebagai gerbang ekonomi strategis yang berdekatan dengan Singapura dan Malaysia, memainkan peran penting dalam aktivitas ekspor nasional, terutama pada sektor manufaktur, pertambangan, dan perikanan. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan nilai ekspor Kepulauan Riau menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) menggunakan data ekspor bulanan dari Januari 2007 hingga Desember 2024. Data yang dianalisis dengan perangkat lunak R memproyeksikan peningkatan ekspor Kepulauan Riau yang berkelanjutan hingga 2026. Peningkatan ekspor yang diproyeksikan ini memiliki implikasi signifikan terhadap lanskap bisnis digital di wilayah tersebut. Diproyeksikan akan mendorong permintaan akan platform e-commerce lintas batas yang efisien, solusi logistik dan rantai pasok berbasis digital, layanan keuangan digital (fintech) inovatif untuk transaksi internasional, serta strategi pemasaran digital yang canggih. Penelitian ini menawarkan wawasan empiris dan praktis bagi pemerintah daerah, industri ekspor, dan pengembang bisnis digital untuk merumuskan strategi adaptif dan berkelanjutan di tengah ketidakpastian ekonomi global.

Keywords


Peramalan Ekspor; Bisnis Digital; ARIMA

Full Text:

PDF

References


Atasoy, B. S. (2020). The determinants of export sophistication: Does digitalization matter? International Journal of Finance & Economics. 2020, 1-25. https://doi.org/10.1002/ijfe.2058

Bai, C., Dallasega, P., Orzes, G., & Sarkis, J. (2023). Industry 4.0 technologies: Implementation patterns in manufacturing SMEs. International Journal of Production Economics, 256, 108764. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108764

Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2020). Time series analysis: Forecasting and control (5th ed.). John Wiley & Sons.

Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and practice (3rd ed.). OTexts. https://otexts.com/fpp3/

Li, F. (2020). The digital transformation of business models in the creative industries: A holistic framework and emerging trends. Technovation, 92-93, 333–338. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2017.12.004

Li, P., Chen Y., Guo X. (2025). Digital Transformation and SupplyCchain Resilience. International Review of Economics and Finance, 99, 104033. https://doi.org/10.1016/j.iref.2025.104033

Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2018). Statistical and machine learning forecasting methods: Concerns and ways forward. PLOS ONE, 13(3), e0194889. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0194889

Özsoy, S., Ergüzel, O. Ş., Ersoy, A. Y., & Saygılı, M. (2021). The impact of digitalization on export of high technology products: A panel data approach. The Journal of International Trade & Economic Development, 31(2), 277–298. https://doi.org/10.1080/09638199.2021.1965645

Schwab, K., & Zahidi, S. (2022). The global competitiveness report 2022. World Economic Forum. https://www.weforum.org/reports/global-competitiveness-report-2022/

Shumway, R. H., & Stoffer, D. S. (2017). Time Series Analysis and Its Applications (4th ed.). Springer.

Teng, X., Wu, Z., & Yang, F. (2022). Research on the Relationship between Digital Transformation and Performance of SMEs. Sustainability, 14(10), 6012. https://doi.org/10.3390/su14106012




DOI: https://doi.org/10.17509/ijdb.v5i1.85626

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2025 Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Indonesian Journal of Digital Business is published by Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)
and managed by Department of Digital Business
Jl. Dr. Setiabudi No.229, Kota Bandung, Indonesia - 40154
View My Stats