Sistem prediksi nilai ekspor migas menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan optimasi parameter Grid Search

INDONESIA:

Industri migas memiliki peran sentral dalam ekonomi Indonesia. Kebijakan ekspor migas yang bijak sangat penting untuk menjaga stabilitas harga dan menghindari dampak inflasi. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk membuat kebijakan yang baik terkait ekspor migas di Indonesia yaitu dengan membuat sistem prediksi. Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode Single Exponential Smoothing (SES) dengan optimasi algoritma Grid Search untuk memprediksi nilai ekspor migas di Indonesia. Cara kerja metode SES dengan menghaluskan data historis menggunakan rata-rata tertimbang eksponensial dari observasi sebelumnya, dengan nilai bobot yang menurun secara eksponensial seiring berjalannya waktu. Proses optimasi algoritma Grid Search membantu menentukan parameter optimal alpha yang menghasilkan prediksi dengan tingkat kesalahan terendah. Hasil dari penelitian ini didapatkan pada pengujian Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menunjukkan bahwa alpha optimal untuk prediksi ekspor migas adalah 0.749, menghasilkan tingkat kesalahan terendah sebesar 10.124111%. Dari pengujian yang telah dilakukan penggunaan metode SES dengan optimasi parameter Grid Search mampu memberikan hasil prediksi dalam kategori baik dari Januari 1993 hingga Desember 2023 pada nilai ekspor migas di Indonesia.

ENGLISH:

The oil and gas industry has a central role in the Indonesian economy. A wise oil and gas export policy is very important to maintain price stability and avoid the impact of inflation. One effort that can be made to create good policies regarding oil and gas exports in Indonesia is by creating a prediction system. This research proposes the use of the Single Exponential Smoothing (SES) method with Grid Search algorithm optimization to predict the value of oil and gas exports in Indonesia. The SES method works by smoothing historical data using an exponential weighted average of previous observations, with weight values decreasing exponentially as time goes by. The Grid Search algorithm optimization process helps determine optimal alpha parameters that produce predictions with the lowest error rate. The results of this research obtained from the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) test show that the optimal alpha for predicting oil and gas exports is 0.749, resulting in the lowest error rate of 10.124111%. From the tests that have been carried out, the use of the SES method with Grid Search parameter optimization is able to provide prediction results in the good category from January 1993 to December 2023 on the value of oil and gas exports in Indonesia.

ARABIC:

تلعب صناعة النفط والغاز دورًا مركزيًا في الاقتصاد الإندونيسي. إن اتباع سياسة حكيمة لتصدير النفط والغاز أمر مهم للغاية للحفاظ على استقرار الأسعار وتجنب تأثير التضخم. أحد الجهود التي يمكن بذلها لوضع سياسات جيدة فيما يتعلق بصادرات النفط والغاز في إندونيسيا هو إنشاء نظام للتنبؤ. يقترح هذا البحث استخدام طريقة التجانس الأسي الفردي مع تحسين خوارزمية بحث الشبكة للتنبؤ بقيمة صادرات النفط والغاز في إندونيسيا. تعمل الطريقة الأسية الفردية عن طريق تسهيل البيانات التاريخية باستخدام المتوسط المرجح الأسي للملاحظات السابقة، مع انخفاض قيم الوزن بشكل كبير مع مرور الوقت. تساعد عملية تحسين خوارزمية بحث الشبكة في تحديد معلمات ألفا المثالية التي تنتج تنبؤات بأقل معدل خطأ. تظهر نتائج هذا البحث التي تم الحصول عليها من اختبار متوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق أن قيمة ألفا المثالية للتنبؤ بصادرات النفط والغاز هي ٠٫٧٤٩، مما يؤدي إلى أقل معدل خطأ قدره ١٠٫١٢٤١١١. من خلال الاختبارات التي تم إجراؤها، فإن استخدام طريقة التجانس الأسي الفردي مع تحسين معلمات البحث الشبكي قادر على تقديم نتائج تنبؤية في الفئة الجيدة من يناير ١٩٩٣ إلى ديسمبر ٢٠٢٣ بشأن قيمة صادرات النفط والغاز في إندونيسيا.