Optimasi Metode Single Exponential Smoothing Dengan Grid Search Pada Prediksi Nilai Ekspor Migas

Abstract

Industri migas memiliki peran sentral dalam ekonomi Indonesia, dan kebijakan ekspor yang bijak sangat penting untuk menjaga stabilitas harga dan menghindari dampak inflasi. Data nilai ekspor yang disajikan berupa nilai ekspor minyak mentah dan gas alam di Indonesia. Melalui analisis data ekspor migas dari Januari 1993 hingga Agustus 2023, penelitian ini menemukan bahwa penerapan Grid Search pada SES dengan mengkombinasikan pencarian parameter optimal nilai alpha dan tahun awal meningkatkan akurasi prediksi dengan mengidentifikasi parameter optimal, yaitu alpha sebesar 0,50 dan tahun awal 2023. Hasil pengujian menunjukkan bahwa hasil prediksi metode SES dengan optimasi Grid Search lebih akurat dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 5,783%, lebih rendah dibandingkan dengan metode SES tanpa optimasi (10,172%). Implementasi Grid Search pada SES dapat menghasilkan prediksi yang dapat dan mengurangi dampak ketidakpastian dalam perencanaan ekonomi pada sektor migas.