ANALISIS RMSE DALAM HOLT-WINTERS EXPONENTIAL SMOOTHING METHODS PADA FORECASTING EKSPOR MIGAS PROVINSI JAWA TIMUR
DOI:
https://doi.org/10.31537/estimator.v2i1.1911Keywords:
Ekspor, Holt-Winters Exponential, RMSE, Migas, PeramalanAbstract
Penelitian ini dimulai dengan memvisualisasikan semua data dalam bentuk grafik untuk memudahkan analisis lebih lanjut. Data yang digunakan adalah nilai ekspor minyak dan gas (migas) Provinsi Jawa Timur dari Januari 2021 hingga Desember 2023, dengan pencatatan bulanan. Analisis ini menyoroti pentingnya mempertimbangkan faktor musiman dalam peramalan untuk memahami dinamika data dengan lebih baik. Grafik ini menampilkan pola fluktuatif yang terlihat dalam data, dengan nilai yang naik-turun tidak stabil, yang disebabkan oleh pengaruh musiman yang terjadi setiap bulan. Dalam forecasting, struktur utama terdiri dari level, tren, musiman, dan forecast. Penelitian ini menggunakan persamaan yang telah ditentukan untuk menghitung level dan tren dari data time series tersebut. Penggunaan parameter ?, ?, dan ?, yang bersifat arbitrer, diteliti dalam rentang nilai (0,1 – 0,5) untuk menentukan kombinasi yang optimal. Setelah melakukan perhitungan, evaluasi dilakukan terhadap nilai error, dengan menghitung Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE). Tabel-tabel RMSE menunjukkan hasil dari berbagai kombinasi beta dan gamma dengan konstanta ? yang berbeda, menyoroti pentingnya pemilihan parameter yang tepat untuk meningkatkan akurasi model peramalan. Analisis ini juga menunjukkan bahwa nilai RMSE cenderung meningkat seiring dengan nilai ? yang lebih tinggi, mengindikasikan bahwa bobot yang lebih besar pada data terbaru dapat meningkatkan kesalahan prediksi. Selain itu, variasi signifikan dalam RMSE antara kombinasi beta dan gamma menunjukkan bahwa eksperimen untuk menemukan kombinasi yang optimal dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Dalam penelitian ini, pemilihan kombinasi beta dan gamma yang menghasilkan RMSE terendah menjadi fokus utama dalam mengoptimalkan model peramalan. Hasil peramalan untuk periode mendatang juga dipresentasikan, memberikan gambaran tentang prediksi nilai ekspor migas di Provinsi Jawa Timur selama 12 bulan ke depan.
References
W. N. Achmadin and L. Hasanah, “Peramalan Nilai Impor Migas Indonesia Tahun 2023 dengan Metode ARIMA Non-Musiman,” ESTIMATOR: Journal of Applied Statistics, Mathematics, and Data Science, vol. 1, no. 1, pp. 12–18, 2023.
T. D. Anjani, “Sistem Peramalan Tingkat Produksi The North Face dengan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing untuk Peningkatan Performance Produksi,” Jurnal Riset Sistem Informatika dan Teknologi Informatika, vol. 1, no. 3, pp. 1–12, 2019.
D. H. Anjasari, E. Listiwikono, and F. I. Yusuf, “Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing Holt Dan Metode Triple Exponential Smoothing Holt-Winters Untuk Peramalan Wisatawan Grand Watu Dodol,” Jurnal Transformasi-Jurnal Pendidikan Matematika & Matematika, vol. 2, no. 2, pp. 12–25, 2018.
F. I. Yusuf and D. H. Anjasari, “Metode Triple Exponential Smoothing Holt-Winters untuk Peramalan Jumlah Wisatawan Nusantara di Kabupaten Banyuwangi,” Unisda Journal of Mathematics and Computer Science, vol. 4, no. 2, pp. 1–6, 2018.
M. A. Al Qarani, R. Santoso, and D. Safitri, “Pengembangan Estimasi Parameter Pada Metode Exponential Smoothing Holt-Winters Additive Menggunakan Metode Optimasi Golden Section (Studi Kasus: Wisatawan Mancanegara yang Menggunakan Jasa Akomodasi di DIY),” Jurnal GAUSSIAN, vol. 7, no. 4, pp. 348–360, 2018, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
H. Syafruddin, Ahmadi, and Y. Sukma, “Accuracy of Operating Patterns in Lanal Tarempa in The Face of Regional Violation Rates with Double Holt Winters Exponential Smoothing and Bayesian Network Combination Models,” in Indonesia Naval Technology College STTAL Postgraduate International Conference - Proceedings of STTAL Postgraduate International Conference “The 4th International Conference on Maritime Science and Technology, Surabaya, 2020, pp. 1–7.
I. R. Akolo, “Perbandingan Exponential Smoothing Holt-Winters dan ARIMA Pada Peramalan Produksi Padi di Provinsi Gorontalo,” Jurnal Technopreneur (JTech), vol. 7, no. 1, pp. 20–26, Jun. 2019, doi: 10.30869/jtech.v7i1.314.
N. P. Dewi and I. Listiowarni, “Implementasi Holt-Winters Exponential Smoothing untuk Peramalan Harga Bahan Pangan di Kabupaten Pamekasan,” Digital ZOne: Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi, vol. 11, no. 2, pp. 219–231, 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i2.4797ICCS.
L. J. Sinay, T. Pentury, and D. Anakotta, “Peramalan Curah Hujan di Kota Ambon Menggunakan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing,” Jurnal BArekeng: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 11, no. 2, pp. 101–108, 2017.
D. F. Irandi, A. A. Rohmawati, and P. H. Gunawan, “Forecasting Number of New Cases Daily COVID-19 in Central Java Province Using Exponential Smoothing Holt-Winters,” Indonesian Journal on Computing, vol. 6, no. 2, pp. 23–32, 2021, doi: 10.34818/indojc.2021.6.2.565.
A. R. Hernandy, A. A. Rohmawati, and P. H. Gunawan, “An Exponential Smoothing Holt-Winters Based-Approach for Estimating Extreme Values of Covid-19 Cases,” Indonesian Journal on Computing, vol. 6, no. 2, pp. 43–52, 2021, doi: 10.34818/indojc.2021.6.2.576.
S. Muna and Kuntoro, “Application of The Holt-Winters Exponential Smoothing Method on The Air Pollution Standard Index in Surabaya,” Jurnal Biometrika dan Kependudukan, vol. 10, no. 1, pp. 53–60, Jun. 2021, doi: 10.20473/jbk.v10i1.2021.53-60.
