Peramalan dan Penelitian Pasar Maritim dalam Mengantisipasi Masa Depan Industri Kelautan
DOI:
https://doi.org/10.31004/joecy.v5i2.668Keywords:
Peramalan Pasar Maritim, Ekonomi Pelayaran, Model Ekonometrika, Machine Learning, Infrastruktur Maritim, Kebijakan Transportasi Laut, Tol Laut, Poros Maritim DuniaAbstract
Industri maritim memainkan peran strategis dalam perekonomian global dan nasional, khususnya bagi negara kepulauan seperti Indonesia. Dalam menghadapi dinamika pasar yang kompleks dan volatil, peramalan pasar maritim menjadi alat penting untuk pengambilan keputusan strategis. Kajian ini menganalisis berbagai pendekatan peramalan, termasuk model ekonometrika tradisional (ARIMA dan VAR), simulasi skenario, dan model berbasis machine learning (Random Forest, SVM, dan ANN). Selain itu, penelitian ini mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi dinamika pasar maritim, seperti pertumbuhan perdagangan global, fluktuasi harga energi, regulasi lingkungan, inovasi teknologi, dan perubahan geopolitik. Implikasi strategis dari peramalan pasar maritim dibahas dalam konteks investasi, kebijakan pemerintah, dan perencanaan adaptif. Hasil kajian ini diharapkan dapat memberikan wawasan bagi pemangku kepentingan dalam mengembangkan strategi yang responsif terhadap perubahan pasar dan meningkatkan daya saing industri maritim Indonesia.
References
Gusni, R. (2020). Pertumbuhan perdagangan global dan implikasinya terhadap permintaan angkutan laut Indonesia. Jurnal Ekonomi Maritim, 8(1), 15–28.
Husodo, B., & Vanany, I. (2024). Pembangunan infrastruktur pelabuhan dan efisiensi logistik di Indonesia. Jurnal Infrastruktur dan Transportasi, 11(1), 33–47.
International Maritime Organization (IMO). (2020). IMO 2020 – cleaner shipping for cleaner air. Retrieved from https://www.imo.org/en/MediaCentre/PressBriefings/pages/34-IMO-2020-sulphur-limit-.aspx
Jumiar, A., et al. (2023). Geopolitik dan perubahan pola perdagangan maritim. Jurnal Politik Internasional, 9(2), 89–102.
Kavussanos, M. G., & Alizadeh-M, A. H. (2011). Forecasting spot and forward prices in the international freight market. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 47(6), 861–871.
Luthfi, M. (2023). Inovasi teknologi maritim dan dampaknya terhadap efisiensi operasional. Jurnal Teknologi Maritim, 15(2), 45–60.
Nakamnanu, B., & Kune, M. (2017). Global maritime axis: Indonesia, China, and a new approach to Southeast Asian regional resilience. Journal of Southeast Asian Studies, 48(3), 345–360.
Plamonia, D., et al. (2023). Fluktuasi harga energi dan dampaknya pada industri maritim. Jurnal Energi dan Transportasi, 10(3), 112–125.
Sinay. (2023). What are the main technological innovations in the maritime industry for 2023? Retrieved from https://sinay.ai/en/what-are-the-main-technological-innovation-in-the-maritime-industry-for-2023/
Stopford, M. (2009). Maritime economics (3rd ed.). Routledge.
Suryani, N., & Apriani, D. (2022). Evaluasi kebijakan tol laut dalam meningkatkan aksesibilitas wilayah terpencil. Jurnal Kebijakan Publik, 14(2), 55–70.
Sutoyo, B. (2020). Dampak regulasi IMO terhadap industri pelayaran nasional. Jurnal Hukum Laut, 12(1), 23–35.
UNCTAD. (2020). Review of maritime transport 2020. United Nations Conference on Trade and Development.
Wang, J., Wang, J., & Zhang, Z. (2020). A hybrid forecasting structure based on ARIMA and artificial neural networks. Applied Sciences, 10(16), 7122.
Zhao, X., Wang, J., & Zhang, Y. (2022). Deep learning-powered vessel traffic flow prediction with spatial-temporal data. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 113, 104975.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Anugrah Ryandra Fahlevi, Elna Sari
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
