Pemodelan Harga Komoditi Kopi Arabika Menggunakan Pendekatan Model ARIMA-GARCH Asimetris

Abstract

Komoditi pertanian pada saat ini merupakan aset yang menarik untuk dijadikan underlying asset dari suatu produk derivatif. Salah satu komoditi pertanian yang sedang populer saat ini adalah komoditi kopi arabika. Komoditi ini memiliki volatilitas yang tinggi. Karena tingginya volatilitas, penelitian ini bertujuan memodelkan harga komoditi kopi untuk meminimalisir kerugian atau memaksimumkan keuntungan. Volatilitas yang tinggi membuat pemodelan dengan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) saja tidak cukup. Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) bisa menyelesaikan permasalahan heteroskedastisitas namun masih memiliki kelemahan dalam memahami fenomena good news dan bad news. Oleh karena itu model GARCH asimetris dibutuhkan. Model GARCH asimetris yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Exponential GARCH (EGARCH). Model yang diperoleh dalam penelitian ini adalah ARIMA(0,1,0)-EGARCH(2,3) dengan MAPE sebesar 2.54%.

Agricultural commodities are currently attractive assets to be used as the underlying asset of a derivative product. One of the agricultural commodities that are currently popular is the arabica coffee commodity. This commodity has high volatility. Due to the high volatility, this study aims to model the price of the coffee commodity to minimize losses or maximize profits. High volatility makes modeling with the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) is not enough. The Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) model can solve heteroscedasticity problems but still has weaknesses in understanding the phenomena of good and bad news. Therefore an asymmetric GARCH model is required. The asymmetric GARCH model used in this study is the Exponential GARCH model. The model obtained in this study is ARIMA(0,1,0)-EGARCH(2,3) with a MAPE of 2.54%.