Fuzzy Time Series Model Lee Dalam Memprediksi Nilai Ekspor di Indonesia

Abstract

Ekspor adalah indikator penting dalam perekonomian Indonesia. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS), nilai ekspor Indonesia pada bulan April 2022, mencapai US$ 27.316,2 juta, meningkat 47,76% dibandingkan bulan sebelumnya. Berdasarkan hal itu terlihat bahwa nilai ekspor di Indonesia cenderung tidak stabil. Hal tersebut dipengaruhi oleh fluktuasi nilai tukar, perubahan permintaan pasar, dan faktor eksternal lainnya, sehingga menyulitkan perencanaan bisnis dan perdagangan antar negara. Oleh karena itu, diperlukan strategi pengendalian nilai ekspor dengan melakukan prediksi di masa mendatang. Penelitian ini bertujuan memprediksi nilai ekspor di Indonesia menggunakan metode Fuzzy Time Series Lee dan mengukur akurasinya dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik yaitu data nilai ekspor dari Januari 2021 hingga Februari 2024. Langkah-langkah dalam metode ini meliputi menentukan himpunan semesta, pembentukan interval, menentukan himpunan fuzzy, fuzzifikasi data, penentuan Fuzzy Logic Relationship (FLR), pembentukan Fuzzy Logic Relationship Group (FLRG), defuzzifikasi, dan hasil prediksi. Nilai akurasi metode prediksi dihitung menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai akurasi prediksi dengan Fuzzy Time Series Lee memiliki tingkat kesalahan 5,1568% dan tingkat akurasinya sebesar 94,843%. Nilai MAPE tersebut termasuk kategori sangat baik karena kurang dari 10%. Prediksi nilai ekspor Indonesia menggunakan metode Fuzzy Time Series Lee  pada bulan Maret 2024 adalah US$ 21.850,69 juta.