## Penerapan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Prediksi Nilai Ekspor dan Impor Indonesia
Aditia Arga Pratama 1 , Dewi Agushinta R.* 2 , M. Abdul Mukhyi 3
1 Program Pascasarjana Magister Manajemen Sistem Informasi
2 Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
3 Pusat Studi Ekonomi Industri Universitas Gunadarma
Jl.Margonda Raya No. 100 Pondok Cina, Depok 16424, Jawa Barat E-mail :1 arga.aditia@gmail.com, * 2,3 dewiar, mukhyi@staff.gunadarma.ac.id
*) Korespondensi author
( received: 10 -11-202, revised: 07- 12-2021 , accepted: 20-12-2021)

## Abstract
The  economy  of  countries  affected  by  the  COVID-19  disease  has  experienced  a  decline.  The  Indonesian government  is  planning  the  National  Economic  Recovery  (PEN)  in  reviving  the  Indonesian  economy  after COVID-19. One of the activities in national economic recovery is supporting exports and imports. The increasing demand for exports will cause the domestic currency to increase and the rupiah exchange rate to strengthen. Large imports will cause other countries' currencies demand to increase so that the domestic currency weakens. This movement in exports and imports values can determine whether a country is experiencing a surplus or a deficit.  It  makes  predictions  of  future  changes  in  the  value of  exports  and  imports  important.  This  study  will compare  the  Moving  Average  and  Exponential  Smoothing  methods  in  predicting  the  value  of  exports  and imports.  Mean  Absolute  Percent  Error  (MAPE)  is  used  to  calculate  the  prediction  error.  The  tool  used  for calculations is POM-QM Windows. The results of this study indicate that the  Exponential Smoothing  method with a = 0.7 is the best method for predicting the value of Indonesian exports, whereas the  Moving Average method is the best method for predicting the value of Indonesian imports.

## Keyword: Export, Exponential Smoothing, Import, Moving Average, Predict

## Abstrak
Ekonomi negara yang terkena penyakit COVID-19 mengalami penurunan. Pemerintah Indonesia dalam kegiatan untuk  membangkitkan  kembali  ekonomi  Indonesia  paska  COVID-19  merencanakan  Pemulihan  Ekonomi Nasional  (PEN).  Salah  satu  yang  menjadi  kegiatan  dalam  pemulihan  ekonomi  nasional  adalah  mendukung ekspor dan impor. Permintaan ekspor yang meningkat akan menyebabkan permintaan mata uang domestik naik dan nilai tukar rupiah menguat. Impor yang besar akan menyebabkan permintaan akan mata uang negara lain meningkat sehingga mata uang domestik melemah. Pergerakan nilai dari ekspor dan impor ini bisa menentukan apakah  negara  sedang  mengalami  surplus  atau  defisit.  Hal  ini  membuat  prediksi  perubahan  nilai  ekspor  dan impor  yang  akan  datang  menjadi  penting.  Penelitian  ini  akan  membandingkan  metode Moving  Average dan Exponential Smoothing dalam prediksi nilai ekspor dan impor . Mean Absolute Percent Error (MAPE) digunakan sebagai  perhitungan  kesalahan  prediksi.  Alat  yang  digunakan  untuk perhitungan  adalah POM-QM  Windows. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode Exponential  Smoothing dengan  a  =  0.7  adalah  metode terbaik untuk prediksi nilai ekspor Indonesia dan metode Moving Average adalah metode terbaik untuk prediksi nilai impor Indonesia .
Kata kunci : Ekspor, Exponential Smoothing, Impor , Moving Average , Prediksi

## I. Pendahuluan
Pengiriman dan penjualan barang-barang ataupun jasa yang diproduksi ke luar negeri dari dalam negeri adalah ekspor. Permintaan ekspor yang meningkat akan menyebabkan permintaan mata uang domestik naik dan nilai tukar rupiah menguat [1]. Jumlah ekspor yang tinggi juga bisa membuat tenaga kerja pada suatu negara terserap penuh sehingga pengangguran berkurang dan meningkatkan pendapatan perkapita negara tersebut sehingga daya beli mengalami peningkatan.
Pembelian dan pemasukan barang-barang ke dalam negeri dari luar negeri adalah impor [2]. Impor memiliki efek berkebalikan  dengan  ekspor  sehingga  bisa  menyebabkan  permintaan  akan  mata  uang  negara  lain  meningkat sehingga  mata  uang  domestik  melemah.  Impor  yang  tinggi  juga  akan  menurunkan  produksi  dalam  negeri mengakaibatkan  pengangguran  meningkat  dan  pendapatan  menurun  sehingga  daya  beli  masyarakat  juga  akan menurun. Pergerakan nilai dari ekspor dan impor ini bisa menentukan apakah negara sedang mengalami surplus atau defisit.
Penyakit  COVID-19  menyebabkan  banyak  kerugian  kepada  negara  yang  terdampak.  Ekonomi  negara  yang terkena penyakit COVID-19 mengalami penurunan. Hal itu disebabkan karena produksi dan proses perdagangan mengalami hambatan. Pemerintah Indonesia dalam kegiatan untuk membangkitkan kembali ekonomi Indonesia paska  COVID-19  merencanakan  Pemulihan  Ekonomi  Nasional  (PEN).  Kegiatan  yang  menjadi  salah  satu pemulihan ekonomi nasional adalah ekspor dan impor.
Hal ini membuat prediksi perubahan nilai ekspor dan impor yang akan datang menjadi penting. Rencana dan taktik ekonomi  bisa  dipersiapkan  untuk  menghadapi  perubahan  yang  ada.  Pemerintah,  pebisnis,  dan  investor  bisa menggunaan prediksi ini untuk memikirkan langkah terbaik bagi bisnis mereka.
Salah  satu  metode  dalam  peramalan  atau forecasting adalah time  series .  Penelitian  yang  sudah  dilakukan menggunakan time series adalah penelitian untuk prediksi jumlah perkara perceraian menggunakan Single Moving Average di pengadilan agama Sumber. Penelitian ini menghasilkan prediksi bahwa angka perceraian dalam waktu empat bulan mengalami peningkatan bila dibandingkan dengan jangka waktu tiga bulan berikutnya [3].
Penelitian  lainnya  melakukan  prediksi  harga  saham  menggunakan  metode Simple  Moving  Average dan Web Scrapping .  Penelitian  yang  menggunakan Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE)  untuk  menghitung  akurasi prediksi  pernah  dilakukan.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  program  berhasil  berjalan  dan  mampu  menampilkan nilai prediksi serta tingkat akurasi untuk keseluruhan data yang diujikan yaitu semua saham di LQ45. Selain itu prediksi  dengan  nilai period to  average(n) =  5  memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi  yaitu  mencapai  97,6% sedangkan yang paling rendah adalah menggunakan nilai period to average(n) = 30 yaitu 95,0% [4].
Penelitian lain menggunakan metode Single Exponential Smoothing untuk memprediksi penjualan katering pada kedai  Pojok  Kedaung.  Penelitian  ini  menghasilkan  prediksi  dengan  akurasi  kesalahan  sebesar  26,77%  dengan menggunakan bobot nilai  (alpha) 0,3. Pengukuran akurasi penelitian ini menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD) dan MAPE [5].
Prediksi  kebutuhan  batubara  pada  PT.  Solusi  Bangun  Andalas  menggunakan  metode Single  Exponential Smoothing . Hasil dari penelitian adalah perhitungan menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan  = 0,1 untuk unit Kiln dihasilkan MAPE sebesar 26,88%. Unit power plant dengan  = 0,5 menghasilkan MAPE sebesar 18,35%. Hasil prediksi untuk bahan baku pada periode berikutnya sebanyak 10.057,49 ton untuk unit Kiln dan 14.265 ton untuk unit power plant [6].
Penelitian ini akan menggunakan metode Moving Average dan Exponential Smoothing untuk prediksi nilai ekspor dan  impor  Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan  kedua  metode  karena  sering  digunakan  untuk  melakukan prediksi  pergerakan  suatu  nilai  menggunakan  data  sebelumnya  seperti  nilai  saham,  permintaan  barang,  atau pendapatan  perusahaan.  Kedua  metode  sama-sama  mengunakan  nilai  rerata  namun  metode Eksponential Smoothing menambahkan  nilai  penghalusan  dalam  perhitungannya.  Hasil  penelitian  ini  akan  membandingkan kedua metode untuk mendapatkan prediksi yang terbaik untuk nilai ekspor dan impor di Indonesia. Penelitian ini akan  membandingkan  hasil  kedua  metode  dengan  melihat  perhitungan  kesalahan  historis  ramalan  dengan menggunakan MAPE sehingga bisa diketahui metode mana yang terbaik dalam prediksi jumlah nilai ekspor impor Indonesia.

## II. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  langkah-langkah  yang  ditempuh  selama  penelitian  dan  dijadikan  acuan penelitian  secara  sistematis.  Penelitian  ini  akan  melakukan forecasting dengan  metode Moving  Average dan Exponential  Smoothing .  Perhitungan  kesalahan  peramalan  akan  menggunakan Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE).

## Forecasting
Forecasting adalah prediksi tentang apa yang akan terjadi pada waktu yang akan datang. Penggunaan prediksi untuk menganalisis kinerja yang telah dilakukan serta memprediksi keadaan di masa yang akan datang, apakah lebih baik atau kurang baik dari yang diharapkan [7].

## Time Series
Model time series merupakan model yang digunakan untuk memprediksi masa depan dengan menggunakan data historis  [8].  Metode time  series yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah Moving  Average dan Exponential Smoothing .

## Moving Average
Metode Moving Average (rerata bergerak) yaitu metode yang merata-ratakan sejumlah nilai aktual terbaru dan memperbaruinya ketika tersedia nilai baru [9]. Persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut:
𝐹 𝑡 = 𝑀𝐴 𝑛 = ∑ 𝐴𝑡−𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 (1)
Keterangan:
F t : prediksi untuk periode waktu MA n : Rata-rata bergerak periode n A t-i : nilai aktual pada periode t-i n : jumlah periode (titik data) dalam rata-rata bergerak.

## Exponential Smoothing
Metode Exponential Smoothing adalah metode yang secara terus menerus melakukan perbaikan peramalan dengan mengambil  nilai  rerata  penghalusan  nilai  masa  lalu  dari  suatu  data  runtut  waktu  dengan  cara  menurun ( Exponential ). Rumus Exponential Smoothing adalah [10]:
𝐹 𝑡 =   𝐹 𝑡−1 +  𝛼 (𝐴 𝑡−1 − 𝐹 𝑡−1 ) (2) Keterangan: F t : prediksi untuk periode t F t-1 : prediksi untuk periode sebelumnya
 : konstanta penghalus
A t-1 : nilai aktual untuk periode sebelumnya.

## Mean Absolute Percent Error (MAPE)
Pengukuran keakuratan hasil prediksi, dilakukan perhitungan kesalahan historis prediksi dengan menggunakan MAPE. Mean Absolute Percent Error (MAPE) adalah melakukan perhitungan perbedaan antara data asli dan data hasil peramalan [11]. Perbedaan tersebut diabsolutkan, kemudian dihitung ke dalam bentuk persentase terhadap data  asli.  Semakin  kecil  MAPE  makan  semakin  akurat  nilai  suatu ramalan.  Rumus  menghitung  MAPE  adalah sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 1 𝑛 Σ |𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡| |𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙| ) ∗ 100% (3)
Keterangan: MAPE : Mean Absolute Percent Error n          : jumlah sampel actual : nilai aktual forecast : nilai prediksi/ perkiraan.

## Langkah Penelitian
Langkah-langkah metode penelitian yang akan dilakukan adalah :
1. Sumber data penelitian ini berupa data kuantitatif. Data yang diolah berupa data nilai Ekspor dan Impor Indonesia  pada  tahun  2020  dari  bulan  Januari  hingga  Oktober.  Data  diambil  dari  laman https://www.bps.go.id/ pada tanggal 21 Desember 2020.
2. Melakukan perhitungan prediksi menggunakan metode Moving Average dengan period to average(n) = 5 [4] dan Exponential Smoothing dengan bantuan software POM-QM for Windows. 3. Menghitung  dan  membandingkan  perhitungan  kesalahan  historis  prediksi  atau  peramalan  dengan menggunakan MAPE untuk menentukan metode yang mempunyai tingkat kesalahan terkecil.

## III. Hasil dan Pembahasan
Hasil  dari  perhitungan  menggunakan  POM-QM  Windows  dibagi  menjadi  hasil  perhitungan  dengan  metode Moving Average dan Exponential Smoothing . Perhitungan peramalan dengan metode Moving Average untuk nilai ekspor di Indonesia dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pehitungan Moving Average Period to Average(n) = 5 untuk Nilai Ekspor Indonesia
Bulan (2020) Nilai Ekspor (Juta US$) Forecast (Juta US$) Januari 13632 - Februari 14061 - Maret 14068 - April 12163 - Mei 10454 - Juni 12009 12875,6 Juli 13703 12551 Agustus 13096 12479,4 September 13961 12285 Oktober 14362 12644,6 Bulan/ Periode Selanjutnya 13426,2
Tabel 1 menunjukkan hasil perhitungan peramalan nilai ekspor Indonesia dengan period to average(n) = 5. Bulan Januari – Mei tidak memiliki nilai peramalan karena perhitungan ini menggunakan lima data  bulan sebelumnya untuk memprediksi bulan selanjutnya. Jadi perhitungan nilai peramalan untuk bulan Juni didapatkan dari rerata nilai  bulan  Januari  –  Mei.  Pada  tabel  1  menyatakan  bahwa  nilai  ekspor  untuk  bulan  atau  periode  selanjutnya memiliki nilai sebesar 13426,2 juta US$.Visualisasi hasil perhitungan bisa dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Pergerakan Nilai Ekspor Indonesia dengan Moving Average
Hasil Perhitungan untuk nilai impor Indonesia menggunakan metode Moving Average bisa dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pehitungan Moving Average Period to Average(n) = 1

## untuk Nilai Impor Indonesia
Bulan (2020) Nilai Impor (Juta US$) Forecast (Juta US$) Januari 14269 - Februari 11548 - Maret 13352 - April 12535 - Mei 8439 - Juni 10760 12028,6 Juli 10464 11326,8 Agustus 10742 11110 September 11570 10588 Oktober 10786 10395 Bulan/ Periode Selanjutnya 10864,4
Tabel 2 menunjukkan hasil perhitungan peramalan nilai impor Indonesia dengan period to average(n) = 5. Bulan Januari – Mei tidak memiliki nilai peramalan karena perhitungan ini menggunakan lima data bulan sebelumnya untuk memprediksi bulan selanjutnya. Jadi perhitungan nilai peramalan untuk bulan Juni didapatkan dari rerata nilai bulan Januari hingga Mei. Pada tabel 2 menyatakan bahwa nilai impor untuk bulan atau periode selanjutnya memiliki nilai sebesar 10864,4 juta US$. Visualisasi hasil perhitungan bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Pergerakan Nilai Impor Indonesia dengan Moving Average
Perhitungan peramalan dengam metode Exponential Smoothing pada penelitian ini akan mencoba sembilan nilai  yang berbeda. Hasil perhitungan untuk nilai ekspor Indonesia menggunakan metode Exponential Smoothing dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Peramalan Nilai Ekspor Indonesia dengan Metode Exponential Smoothing untuk Nilai  = 0.1 – 0.9 Bulan (2020) α = 0.1 (Juta US$) α = 0.2 (Juta US$) α = 0.3 (Juta US$) α = 0.4 (Juta US$) α = 0.5 (Juta US$) α = 0.6 (Juta US$) α = 0.7 (Juta US$) α = 0.8 (Juta US$) α = 0.9 (Juta US$) Januari - - - - - - - - - Februari 13632 13632 13632 13632 13632 13632 13632 13632 13632 Maret 13674,9 13717,8 13760,7 13803,6 13846,5 13889,4 13932,3 13975,2 14018,1 April 13714,21 13787,84 13852,89 13909,36 13957,25 13996,56 14027,29 14049,44 14063,01 Mei 13559,09 13462,87 13345,92 13210,82 13060,13 12896,42 12722,29 12540,29 12353,0 Juni 13248,58 12861,1 12478,35 12108,09 11757,06 11430,97 11134,49 10871,26 10643,9 Juli 13124,62 12690,68 12337,54 12068,45 11883,03 11777,79 11746,65 11781,45 11872,49 Agustus 13182,46 12893,14 12747,18 12722,27 12793,02 12932,92 13116,09 13318,69 13519,95 September 13173,81 12933,71 12851,83 12871,76 12944,51 13030,77 13102,03 13140,54 13138,39 Oktober 13252,53 13139,17 13184,58 13307,46 13452,75 13588,91 13703,31 13796,91 13878,74 Bulan/ Periode Selanjutnya 13363,48 13383,74 13537,8 13729,27 13907,38 14052,76 14164,39 14248,98 14313,67
Tabel  3  menunjukkan  hasil perhitungan peramalan  nilai  ekspor  menggunakan  metode Exponential  Smoothing . Konstanta penghalus (  ) yang digunakan adalah 0.1 sampai 0.9. Pada bulan Januari 2020 tidak memiliki nilai
peramalan karena tidak ada data bulan sebelumnya yang bisa dijadikan dasar perhitungan. Pada bulan Februari hasil  perhitungan  untuk  setiap  konstanta  penghalusan  memiliki  nilai  13632  karena  pada  bulan  Januari  nilai peramalannya  adalah  0.  Hasil  perhitungan  nilai  ekspor  untuk  bulan/  periode  berikutnya  dengan  menggunakan konstanta penghalus (  ) = 0.1 mendapatkan nilai 13363,48 juta US$, hasil dengan  = 0.2 mendapatkan nilai 13383,74 juta US$, hasil dengan  = 0.3 mendapatkan nilai 13537,8 juta US$, hasil dengan  = 0.4 mendapatkan nilai  13729,27  juta  US$,  hasil  dengan  =  0.5  mendapatkan  nilai  13907,38  juta  US$,  hasil  dengan  =  0.6 mendapatkan nilai 14052,76 juta US$, hasil dengan  = 0.7 mendapatkan nilai 14164,39 juta US$, hasil dengan  = 0.8 mendapatkan nilai 14248,98 juta US$, hasil dengan  = 0.9 mendapatkan nilai 14313,67 juta US$. Contoh visualisasi pergerakan nilai ekspor menggunakan metode Exponential Smoothing dengan  = 0.7 dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pergerakan Nilai Ekspor dengan Metode Exponential Smoothing  = 0.7
Hasil perhitungan peramalan untuk nilai impor Indonesia bisa dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Peramalan Nilai Impor Indonesia dengan Metode Exponential Smoothing untuk Nilai  = 0.1 – 0.9 Bulan (2020) α = 0.1 (Juta US$) α = 0.2 (Juta US$) α = 0.3 (Juta US$) α = 0.4 (Juta US$) α = 0.5 (Juta US$) α = 0.6 (Juta US$) α = 0.7 (Juta US$) α = 0.8 (Juta US$) α = 0.9 (Juta US$) Januari - - - - - - - - - Februari 14269 14269 14269 14269 14269 14269 14269 14269 14269 Maret 13996,9 13724,8 13452,7 13180,6 12908,5 12636,4 12364,3 12092,2 11820,1 April 13932,41 13650,24 13422,49 13249,16 13130,25 13065,76 13055,69 13100,04 13198,81 Mei 13792,67 13427,19 13156,24 12963,5 12832,63 12747,3 12691,21 12648,01 12601,38 Juni 13257,3 12429,55 11741,07 11153,7 10635,81 10162,32 9714,662 9280,802 8855,238 Juli 13007,57 12095,64 11446,75 10996,22 10697,91 10520,93 10446,4 10464,16 10569,52 Agustus 12753,21 11769,31 11151,92 10783,33 10580,95 10486,77 10458,72 10464,03 10474,55 September 12552,09 11563,85 11028,95 10766,8 10661,48 10639,91 10657,02 10686,41 10715,25 Oktober 12453,88 11565,08 11191,26 11088,08 11115,74 11197,96 11296,1 11393,28 11484,53 Bulan/ Periode Selanjutnya 12287,1 11409,26 11069,68 10967,25 10950,87 10950,79 10939,03 10907,46 10855,85
Tabel  4  menunjukkan  hasil  perhitungan  peramalan  nilai  impor  menggunakan  metode Exponential  Smoothing . Konstanta penghalus (  ) yang digunakan adalah 0.1 sampai 0.9. Pada bulan Januari 2020 ini pun tidak memiliki nilai  peramalan  karena  tidak  ada  data  bulan  sebelumnya  yang  bisa  dijadikan  dasar  perhitungan.  Pada  bulan Februari hasil perhitungan untuk setiap konstanta penghalusan memiliki nilai 14269 karena pada bulan Januari nilai peramalannya adalah 0. Hasil perhitungan nilai impor untuk bulan/ periode berikutnya dengan menggunakan konstanta  penghalus  (  )  =  0.1  mendapatkan  nilai  12287,1  juta  US$,  hasil  dengan  =  0.2  mendapatkan  nilai 11409,26 juta US$, hasil dengan  = 0.3 mendapatkan nilai 11069,68 juta US$, hasil dengan  = 0.4 mendapatkan nilai  10967,25  juta  US$,    hasil  dengan  =  0.5  mendapatkan  nilai  10950,87  juta  US$,  hasil  dengan  =  0.6 mendapatkan nilai 10950,79 juta US$, hasil dengan  = 0.7 mendapatkan nilai 10939,03 juta US$, hasil dengan
 =  0.8  mendapatkan  nilai  10907,46  juta  US$,  hasil  dengan  =  0.9  mendapatkan  nilai  10855,85  juta  US$. Visualisasi  pergerakan nilai  impor  menggunakan  metode Exponential  Smoothing dengan  = 0.5  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Pergerakan Nilai Impor dengan Metode Exponential Smoothing  = 0.5
Perhitungan  kesalahan  prediksi  menggunakan  MAPE.  Perhitungan  ini  akan  menunjukkan  besarnya  kesalahan prediksi  menggunakan  persentase.  MAPE  yang  kecil  mengartikan  memiliki  hasil  yang  lebih  akurat.  Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan MAPE Metode Moving Average dan Exponential Smoothing
Metode MAPE Ekspor (%) MAPE Impor (%) Moving Average (n) 5 8,86 7,12 Exponential Smoothing (α) 0.1 8,54 21,46 0.2 8,84 15,81 0.3 8,83 13,12 0.4 8,49 11,45 0.5 8,40 11,06 0.6 8,32 11,62 0.7 8,17 12,29 0.8 8,24 13,00 0.9 8,27 13,86
Dari  tabel  5  dapat  dilihat  hasil  perhitungan  untuk  nilai  ekspor  dengan  metode Moving  Average mendapatkan MAPE sebesar 8,86%, metode Exponential Smoothing  = 0.1 sebesar 8,54%, metode Exponential Smoothing  = 0.2 sebesar 8,84% , metode Exponential Smoothing  = 0.3 sebesar 8,83%, metode Exponential Smoothing  = 0.4 sebesar 8,49%, metode Exponential Smoothing  = 0.5 sebesar 8,40%, metode Exponential Smoothing  = 0.6 sebesar 8,32%, metode Exponential Smoothing  = 0.7 sebesar 8,17%, metode Exponential Smoothing  = 0.8 sebesar 8,24%, dan metode Exponential Smoothing  = 0.9 sebesar 8,27%. Berdasarkan hasil perhitungan bisa dilihat bahwa metode Exponential Smoothing  = 0.7 memiliki MAPE terkecil sehingga menjadi metode terbaik untuk perhitungan nilai ekspor Indonesia. Grafik dari hasil perhitungan MAPE nilai ekspor Indonesia bisa dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. MAPE Nilai Ekspor Indonesia
Tabel 5 menunjukkan hasil perhitungan untuk nilai impor dengan metode Moving Average mendapatkan MAPE sebesar 7,12%, metode Exponential Smoothing  = 0.1 sebesar 21,46%, metode Exponential Smoothing  = 0.2 sebesar 15,81%, metode Exponential Smoothing  = 0.3 sebesar 13,12%, metode Exponential Smoothing  = 0.4 sebesar 11,45%, metode Exponential Smoothing  = 0.5 sebesar 11,06%, metode Exponential Smoothing  = 0.6 sebesar 11,62%, metode Exponential Smoothing  = 0.7 sebesar 12,29%, metode Exponential Smoothing  = 0.8 sebesar 13%, dan metode Exponential Smoothing  = 0.9 sebesar 13,86%. Berdasarkan hasil perhitungan bisa dilihat bahwa metode Moving Average memiliki MAPE terkecil, terbaik untuk perhitungan nilai impor Indonesia. Grafik dari hasil perhitungan MAPE nilai impor Indonesia bisa dilihat pada Gambar 6.

## IV. Kesimpulan
Penelitian untuk memprediksi nilai ekpor dan impor pada periode atau bulan berikutnya dapat dihitung dengan menggunakan metode Moving Average dan Exponential Smoothing. Kesalahan prediksi dihitung menggunakan metode Mean Absolute Percent Error (MAPE).
Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode terbaik untuk peramalan nilai ekspor Indonesia adalah menggunakan metode Exponential Smoothing dengan konstanta penghalus (  ) = 0.7 dengan MAPE 8,17%. Hasil prediksi nilai ekspor untuk bulan atau periode berikutnya adalah sebesar 14164,39 juta US$. Sedangkan metode terbaik untuk peramalan  nilai  impor  Indonesia  adalah  menggunakan  metode Moving  Average dengan  MAPE  7,12%.  Hasil prediksi nilai impor untuk bulan atau periode selanjutnya adalah 10864,4 juta US$.

## Daftar Pustaka
[1] M. I. Siregar, T. C. Dawood, Fakhruddin, C. Z. Rizki, Fitriyani, M. R. Siregar, W. Hidayat, “Nilai Tukar dan Harga Saham Di Indonesia,” Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia , vol. 6, no. 2, pp. 215–229, 2019.
[2] K. Sabtiadi and D. Kartikasari, “Analisis Pengaruh Ekspor Impor Terhadap Nilai Tukar USD dan SGD,” J. Akuntansi, Ekonomi dan Manajemen Bisnis , vol. 6, no. 2, pp. 135–141, 2018, doi: 10.30871/jaemb.v6i2.629.
[3] O. S. Bachri, “Forecasting Jumlah Perkara Perceraian Menggunakan Single Moving Average Di Pengadilan Agama Sumber,” Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal of UMUS , vol. 1, no. 2, pp. 23–32, 2019, doi: 10.46772/intech.v1i02.67
[4] D.  T.  Anggraeni,  “Forecasting  Harga  Saham  Menggunakan    Metode  Simple Moving  Average Dan    Web Scrapping,” J. Ilmiah Matrik , vol. 21, no. 3, pp. 234–241, 2019, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v21i3.726.
[5] M.  N.  Arridho  dan  Y.  Astuti,  “Penerapan  Metode  Single Exponential  Smoothing untuk  Memprediksi Penjualan Katering pada Kedai Pojok Kedaung,” Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal of UMUS , vol. 2, no. 02, pp. 35–44, 2020, doi: 10.46772/intech.v2i02.288.
[6] G.  Putra  and  A.  R.  Maulud,  “Peramalan  Kebutuhan  Batubara  Menggunakan  Metode  Single Exponential Smoothing di PT. Solusi Bangun Andalas,” Jurnal Optimalisasi, vol. 6, no.2, pp. 131–141, 2020.
[7] Aden  and  A.  Supriyanti,  “Prediksi  Jumlah  Calon  Peserta  Didik  Baru  Menggunakan  Metode  Double Exponential Smoothing Dari Brown: ( Study Kasus: SD Islam Al-Musyarrofah Jakarta ),” Jurnal Lebesgue: Jurnal  Ilmiah  Pendidikan  Matematika,  Matematika  dan  Statistika ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  56-62,  2020,  doi: 10.46306/lb.v1i1
[8] A. Raharja, W. Angraeni, dan R. A. Vinarti, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon Di PT. Telkomsel Divre3 Surabaya,” Jurnal Sistem Informasi , vol. 59, pp. 73- 81, 2017.
[9] Stevenson  W.  J.  dan  Chuong  S.  C.,  Manajemen  Operasi  Perspektif  Asia.  Ed.  9  Buku  1,  Jakarta:Salemba Empat, 2014.
[10] B. Putro, M. T. Furqon, dan S. H. Wijoyo, “Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : PDAM Kota Malang),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 11, pp. 4679-4686, 2018.
[11] T. R. T. P. Nugraha, “Evaluasi Prediksi Curah Hujan dengan Algoritma Backpropogation di BMKG Cilacap,” ZONAsi:Jurnal Sistem Informasi , vol. 2 no. 2, pp. 96–108, 2020.