Regresi Linier, regresi linier adalah teknik umum lainnya untuk meramalkan harga minyak sawit. Ini melibatkan penyesuaian garis lurus ke data harga historis dan menggunakan garis tersebut untuk memprediksi harga di masa depan. Regresi linier mengasumsikan adanya hubungan linier antara variabel bebas (dalam hal ini waktu) dan variabel terikat (harga).
Model ARIMA, model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) populer untuk peramalan deret waktu, termasuk harga minyak sawit. Model ini mempertimbangkan komponen autoregresif (AR), yang menangkap hubungan antara harga masa lalu, dan komponen rata-rata bergerak (MA), yang menangkap kesalahan sisa.
Meskipun metode tradisional memberikan landasan dalam peramalan harga minyak sawit, metode ini memiliki keterbatasan dalam menangkap kompleksitas dan sifat non-linear dari dinamika harga minyak sawit. Teknik perkiraan tingkat lanjut, seperti algoritma pembelajaran mesin, menawarkan pendekatan yang lebih akurat dan kuat. (T2)
