Peramalan nilai ekspor arang kayu menggunakan metode Double Exponential Smoothing dengan Optimasi Grid Search

INDONESIA:
Fluktuasi nilai ekspor arang di Indonesia yang cenderung tinggi dan memilikikomponen tren menyulitkan pelaku usaha dan pemerintah dalam perencanaan strategis,sehingga dibutuhkan sistem peramalan yang akurat. Penelitian ini bertujuan untukmenganalisis dan meramalkan nilai ekspor arang di Indonesia, serta mengoptimalkanakurasi peramalan menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) Brownyang divalidasi dengan algoritma Grid Search. Proses penelitian meliputi pengumpulandata, inisialisasi parameter smoothing, pengujian model pada lima variasi rasio split data,dan evaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan hasilpengujian yang dilakukan, konfigurasi terbaik dicapai pada rasio 80% data latih : 20% datauji (115 bulan data latih). Melalui optimasi Grid Search, nilai parameter alpha optimalyang ditemukan adalah 0.053. Hasil evaluasi menunjukkan model DES Brown berhasilmenghasilkan tingkat akurasi peramalan MAPE sebesar 11.919%. Hasil ini membuktikanbahwa DES Brown yang dioptimasi dengan Grid Search mampu memberikan peramalanyang akurat dan dapat dijadikan dasar pengambilan keputusan strategis oleh pelaku usahadan pemerintah terkait kebijakan alokasi sumber daya dan strategi perdagangan ekspor arang.

ENGLISH:
The high fluctuations in the value of charcoal exports in Indonesia and their trend components make strategic planning difficult for businesses and the government, necessitating an accurate forecasting system. This study aims to analyze and forecast the value of charcoal exports in Indonesia, as well as optimize forecasting accuracy using the Double Exponential Smoothing (DES) Brown method validated with the Grid Search algorithm. The research process includes data collection, smoothing parameter initialization, model testing on five variations of data split ratios, and evaluation using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Based on the test results, the best configuration was achieved at a ratio of 80% training data: 20% test data (115 months of training data). Through Grid Search optimization, the optimal alpha parameter value found was 0.053. The evaluation results showed that the DES Brown model successfully produced a MAPE forecasting accuracy level of 11.919%. These results prove that DES Brown optimized with Grid Search is able to provide accurate forecasting and can be used as a basis for strategic decision-making by businesses and the government regarding resource allocation policies and charcoal export trade strategies.

ARABIC:
يهتميل إىل أن تكون عالية وتحتوي عىل عنرصاتجاب يإندونيسيا، اليني فقيمة صادرات الفحم النباتينتؤدي التقلبات ف ،، مما يتطلب وجود نظام تنبؤ دقيق. تهدف هذه الدراسة إىل تحليلاتي جيرشكات والحكومة بالتخطيط االسبإىل صعوبة قيام الدقة التوقعات باستخدام طريقة التسوية المزدوجة األسيةإندونيسيا، باإلضافة إىل تحس ينيني فصادرا وتتاولقفعحقمياملنةباتيك. تضمنت عملية البحث جمع البيانات، وتهيئة معلمات (DES(تم التحقق من صحتها باستخدام خوارزمية البحث الشبب يالنسب تقسيم البيانات، والتقييم باستخدام متوسط الخطأ المطلق النس ب يينالتسوية، واختبار النموذ اجخعتىلالفاخمتسفةعىل نتائج االختبار، تم تحقيق أفضل تكوين بنسبة 80م٪ن بيانات التدريب إىل 20م٪ن بيانات االختبار .(MAPE(ًبناءامن بيانات التدريب 115)يه 0.053ش .(هرًيك ، تم العثور عىل القيمة المثىل لمعلمةألفا والبحث الشبم .ن خالل تحس ينتحقيق معدل دقة تنبؤ أظه DESرت نتائج التقييم أن نموذجينبن .سبةتثبت ٪11.919هذه النتائج أن ن MAPEبجراحونفقادر عىل توف بتنبؤات دقيقة ويمكن استخدامه كأساس التخاذ ، الذي Search Gridتم تحسينه باستخدام ،Brown DESياتيجيات تجارة تصدير الفحم النباترشكات والحكومة فيما يتعلق بسياسات تخصيص الموارد واسباتيجية من قبل ال