Seputarpublik.com || JAKARTA – PT Kharisma Pemasaran Bersama Nusantara (PT KPBN), bagian dari Holding Perkebunan Nusantara (PTPN Group), terus memperkuat kompetensi di bidang pasar komoditas melalui pelatihan Commodity Market Intelligence & Price Forecasting Strategy.
Memasuki hari kedua, pelatihan tersebut membahas secara khusus Peramalan Perubahan Harga (Return) CPO pada Pasar Spot Indonesia dan Futures CPO Internasional.
Materi yang diberikan mencakup volatilitas harga Crude Palm Oil (CPO) serta dampaknya terhadap ketidakpastian pendapatan para pelaku usaha. Peserta juga mendapatkan pemahaman mengenai karakteristik pasar spot Indonesia dan pasar futures CPO internasional.
Selain itu, pelatihan membahas pemanfaatan return harga sebagai salah satu dasar dalam pengelolaan dan manajemen risiko di pasar komoditas.
Perdalam Metode Forecasting Harga CPO
Dalam sesi tersebut, peserta diperkenalkan pada penerapan metode forecasting untuk memprediksi return CPO dalam beberapa horizon waktu, yakni satu, tiga, dan enam bulan.
Pendekatan yang digunakan antara lain ARIMA dan analisis teknikal dengan sejumlah indikator, seperti Momentum (MOM), Moving Average (MA), Relative Strength Index (RSI), Filtering Rule (FR), serta Support-Resistance (SR).
Melalui materi tersebut, peserta diharapkan semakin memahami bagaimana data historis dan berbagai pendekatan peramalan dapat dimanfaatkan untuk membaca pergerakan harga CPO.
Pemahaman tersebut juga diarahkan untuk mendukung proses pengambilan keputusan sekaligus memperkuat penerapan manajemen risiko dalam menghadapi dinamika pasar komoditas.
Perkuat Kompetensi Market Intelligence
Sebagai bagian dari Holding Perkebunan Nusantara (PTPN Group), PT KPBN terus mengembangkan kompetensi dan pemahaman mengenai dinamika pasar komoditas.
Penguatan kemampuan market intelligence dan price forecasting menjadi bagian dari upaya tersebut, khususnya dalam memahami perubahan harga CPO dan mendukung pengelolaan risiko di pasar komoditas.
Dengan penguatan kompetensi tersebut, pemanfaatan informasi pasar dan data historis diharapkan dapat menjadi salah satu bagian penting dalam memahami dinamika harga CPO secara lebih terukur dan mendukung proses pengambilan keputusan.(Adv)*