Akurasi Model Adaptive Response Rate Exponential Smoothing dalam Peramalan Nilai Ekspor UMKM Berorientasi Ekspor di Provinsi Sulawesi Selatan

Nur Zakyah; Halifah Hamzah

doi:10.31004/riggs.v5i2.12787

Authors

Nur Zakyah Politeknik Pertanian Negeri Pangkajene Kepulauan
Halifah Hamzah Politeknik Pertanian Negeri Pangkajene Kepulauan

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v5i2.12787

Keywords:

Peramalan Nilai Ekspor, UMKM Berorientasi Ekspor, Adaptive Response Rate Exponential Smoothing, Bisnis Internasional

Abstract

Peramalan nilai ekspor yang akurat merupakan faktor penting dalam mendukung pengambilan keputusan bisnis internasional, khususnya bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang berorientasi ekspor. Aktivitas ekspor UMKM cenderung mengalami fluktuasi akibat perubahan permintaan pasar internasional, dinamika harga komoditas global, serta ketidakpastian kebijakan perdagangan [1], [2]. Kondisi tersebut menuntut penggunaan metode peramalan yang adaptif dan mampu merespons perubahan pola data secara cepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat akurasi metode Adaptive Response Rate Exponential Smoothing (ARRES) dalam meramalkan nilai ekspor UMKM berorientasi ekspor di Provinsi Sulawesi Selatan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data sekunder yang diperoleh dari Berita Resmi Statistik Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sulawesi Selatan [7]. Data yang digunakan bersifat parsial dan mencakup empat periode pengamatan yang tersedia secara public, yaitu Desember 2023, Januari 2025, Agustus 2025, dan September 2025. Penerapan ARRSES dilakukan untuk menghasilkan nilai peramalan, sedangkan evaluasi akurasi model dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil analisis menunjukkan bahwa ARRES mampu menyesuaikan nilai peramalan secara adaptif mengikuti perubahan data aktual. Evaluasi akurasi menghasilkan nilai MAPE sekitar 4,77%, yang mengindikasikan tingkat akurasi peramalan sangat baik meskipun data yang tersedia masih terbatas. Temuan ini menunjukkan bahwa ARRES berpotensi digunakan sebagai metode peramalan adaptif untuk mendukung perencanaan ekspor dan pengambilan keputusan bisnis internasional UMKM, dengan catatan bahwa keterbatasan jumlah titik data menuntut kehati-hatian dalam menggeneralisasi hasil ini. Penelitian ini juga dilengkapi dengan tinjauan pustaka mengenai evolusi metode pemulusan eksponensial serta analisis tambahan menggunakan data simulasi bulanan selama 12 periode untuk memperkuat ilustrasi kinerja model pada deret waktu yang lebih panjang.

Downloads

Download data is not yet available.

References

1. Badan Pusat Statistik. (2024). Statistik ekspor impor Provinsi Sulawesi Selatan 2023. BPS Provinsi Sulawesi Selatan.

2. Badan Pusat Statistik. (2023). Ekspor Provinsi Sulawesi Selatan menurut komoditas dan negara tujuan. BPS Provinsi Sulawesi Selatan.

3. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and practice (3rd ed.). OTexts.

4. Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2022). The M4 competition: 100,000 time series and 61 forecasting methods. International Journal of Forecasting, 38(1), 1–27.

5. Gardner, E. S. (2021). Exponential smoothing: The state of the art—Part II. International Journal of Forecasting, 37(4), 1527–1540.

6. Montgomery, D. C., Jennings, C. L., & Kulahci, M. (2021). Introduction to time series analysis and forecasting (2nd ed.). Wiley.

7. Hanke, J. E., & Wichern, D. W. (2020). Business forecasting (10th ed.). Pearson Education.

8. Tratar, L. F. (2021). Adaptive forecasting methods for non-stationary economic time series. Journal of Forecasting, 40(5), 763–778.

9. Kumar, U., & Jain, V. K. (2022). Time series models (Grey-Markov, Grey model with rolling mechanism and singular spectrum analysis) to forecast energy consumption in India. Energy, 240, 122538.

10. De Gooijer, J. G., & Hyndman, R. J. (2020). 25 years of time series forecasting. International Journal of Forecasting, 36(1), 1–8.

11. Saputra, R., & Nugroho, S. (2022). Perbandingan metode exponential smoothing dalam peramalan penjualan UMKM. Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis, 8(2), 101–110.

12. Pratama, A., & Sari, D. P. (2023). Penerapan adaptive response rate exponential smoothing pada peramalan permintaan produk UMKM. Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis, 5(1), 45–54.

13. Kementerian Perdagangan Republik Indonesia. (2023). Strategi penguatan UMKM berorientasi ekspor. Kementerian Perdagangan RI.

14. World Bank. (2022). Small and medium enterprises (SMEs) finance: Improving SMEs’ access to finance and finding innovative solutions. World Bank Group.

15. OECD. (2021). Enhancing the contributions of SMEs in a global and digitalised economy. OECD Publishing.

16. Suryani, T., & Wibowo, A. (2024). Peramalan nilai ekspor komoditas pertanian menggunakan metode pemulusan eksponensial adaptif. Jurnal Ekonomi dan Perdagangan Internasional, 6(1), 23–34.