Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322
Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2509-2520
E- ISSN 2503-2933 2509

## Perbandingan Holt’ Method Dan Winter’s Method Pada Peramalan Ekspor Minyak Dan Gas Bumi Di Indonesia
M. Yoka Fathoni 1 , Darmansah* 2 , Ade Tiara Rosalinda 3 , Miftahul Jannah 3 , Pero Roberto Kristovic 5 1.2.3,4,5 Sistem Informasi, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jln. DI Panjaitan No.128, Purwokerto, Telp 0281-641629
e-mail: 1 myokafathoni@ittelkom-pwt.ac.id, * 2 darmansah@ittelkom-pwt.ac.id,
3 19103061@ittelkom-pwt.ac.id, 4 19103056@ittelkom-pwt.ac.id, 5 19103078@ittelkom- pwt.ac.id

## Abstrak
Minyak  bumi  dan  gas  alam  merupakan  pendapatan  utama  Indonesia.  Dalam  hal cadangan gas alam pun Indonesia menempati urutan ke empat belas di dunia. Sehingga untuk menstabilkan perekonomian negara, salah satu hal yang dapat dilakukan adalah perdagangan internasional.  Namun,  seiring  dengan  berjalannya  waktu,  ekspor  minyak  alam  dan  gas  bumi semakin menurun membuat kita sebagai pengekspor migas (minyak alam dan gas bumi) harus dapat  meramalkan  permintaan  dengan  tepat  agar  mudah  dalam  pengambilan  keputusan  dan tidak  berdampak  buruk  pada  biaya  operasi.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  maka  dilakukan perbandingan peramalan dengan menggunakan Holt’ Method dan juga Winter’s Method untuk mencari  metode  mana  yang  menghasilkan  nilai  kesalahan  eror  paling  kecil.  Untuk  menilai akurasi hasil dari peramalan dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Data  aktual  ekspor  migas  diambil  dari  tahun  2017  hingga  kuartal  pertama  tahun  2021. Didapatkan  hasil  peramalan  dengan  Winter’s  Method  pada  tahun  2021  kuartal  2,  3,  dan  4 secara  berurut  adalah  1659,44;  1731,5;  dan  1813,27  juta  Dolar  dengan  tingkat  kesalahan MAPE  sebesar  12,82%.  Sedangkan  dengan  menggunakan  Holt’  Method  hasil  dari  peramalan pada  tahun  2021  kuartal  ke  2  adalah  2694,94  juta  Dolar  dengan  tingkat  kesalahan  MAPE sebesar 15,78%.
Kata kunci : Migas, Peramalan, Holt’ Method, Winter’s Method, MAPE

## Abstract
Oil  and  natural  gas  are  Indonesia's  main  sources  of  income.  In  terms  of  natural  gas reserves,  Indonesia  ranks  fourteenth  in  the  world.  So  that  to  stabilize  the  country's  economy, one of the things that can be done is international trade. However, as time goes by, exports of natural oil and natural gas are decreasing, so that we as exporters of oil and gas (natural oil and gas) must be able to forecast demand correctly so that it is easy to make decisions and not have  a  bad  impact  on  operating  costs.  To  overcome this,  a  forecasting  comparison  is  carried out  using  the  Holt'  Method  and  also  the  Winter;s  Method  to  find  which  method  produces  the smallest  error  value.  To  assess  the  accuracy  of  the  results  of  forecasting  using  the  Mean Absolute Prcentage Error (MAPE). Actual data on oil and gas exports were taken from 2017 to the first quarter of 2021. The results of forecasting using the Winter's Method in 2021 quarters 2, 3, and 4 respectively were 1659.44; 1731.5; and 1813.27 million Dollars with a MAPE error rate  of  12.82%.  Meanwhile,  using  the  Holt'  Method,  the  results  of  forecasting  in  the  second quarter of 2021 are 2694.94 million Dollars with a MAPE error rate of 15.78%.
Keywords : Oil and natural gas, Forecasting, Holt’ Method, Winter’s Method, MAPE
2510 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2509-2520 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, _page

## 1. PENDAHULUAN
ndonesia merupakan negara dengan kekayaan sumber daya alam yang melimpah. Mulai dari rempah-rempah,  pertambangan  dan  lain  sebagainya.  Salah  satu  energi  yang  dimanfaatkan adalah minyak bumi dan gas alam. Minyak bumi dan gas alam merupakan pendapatan utama Indonesia  yakni  sekitar  25%  hingga  30%.  Dalam  hal  basis  cadangan  gas  alam,  Indonesia menempati  posisi  ke  empat  belas  di  dunia.  Dibuktikan  dengan  fakta  bahwa  pada  tahun  2014, Indonesia mempunyai cadangan gas sebesar 2.908 bcm. Dilihat dari proyek gas, konsumsi gas, energi  tidak  terbarukan,  minyak  dan  batubara  diproyeksikan  meningkat  hingga  tahun  2050. Minyak bumi adalah suatu campuran cairan yang terdiri dari berjuta-juta senyawa kimia dengan paling  banyak  adalah  senyawa  hidrokarbon.  Minyak  bumi  atau  gas  alam  adalah  bahan  bakar fosil  berbentuk  gas  yang  terutama  terdiri  dari  senyawa  metana  (CH 4 )  yang  dapat  ditemukan diladang minyak, ladang gas alam dan juga tambang batubara. Minyak bumi dan gas alam dapat dimanfaatkan  sebagai  sumber  energi  rumah  tangga  dan  juga  industri.  Misalnya  bahan  bakar kendaraan  bermotor,  sebagai  bahan  baku  industri  plastik,  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Uap (PLTU), Liquefied Petroleum Gas (LPG), dan masih banyak lagi manfaat dari minyak bumi dan gas alam.
Perdagangan internasional merupakan suatu media yang dapat meningkatkan kapasitas produksi  dari  suatu  negara  untuk  meningkatkan  kualitas  pembangunan  ekonominya.  di Indonesia  sendiri,  pertumbuhan  ekspor  migas  sangat  berpengaruh  terhadap  perekonomian. Namun,  ekspor  migas  semakin  kesini  semakin  menurun  dilihat  dari  data  perkuartal  nya.  Dari tahun 2017 dengan rata-rata 3.936,09 juta US$, tahun 2018 dengan rata-rata 4.292,93 juta US$, tahun 2019 dengan rata-rata 2.947,32 juta US$, dan tahun 2020 dengan rata-rata 2.062,77 juta US$, mengalami penurunan yang cukup signifikan. Perubahan demand akan berpengaruh pada perencanaan  persediaan.  Peramalan  permintaan  merupakan  bagian  yang  penting  dalam merencanakan  suatu  persediaan  untuk  masa  mendatang.  Peramalan  yang  akurat  dapat membantu dalam pengambilan keputusan [1] untuk memahami kebutuhan minyak bumi dan gas alam.  Kesalahan  dalam  peramalan  dapat  berakibat  tidak  seimbangnya  penawaran  dan permintaan  yang  berdampak  negatif  pada  biaya  operasi,  keamanan  jaringan  dan  kualitas layanan.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  perencanaan  yang  tepat  dalam  memenuhi  permintaan dengan melakukan perhitungan forecast dan juga nilai kesalahan eror.
Dengan  menggunakan  methode  Holt’  Method  dan  juga  Winter’s  Method  maka  akan didapatkan  perbandingan  method  mana  yang  sesuai  dengan  forecast  ekspor  minyak  bumi  dan gas  alam  ini.  Holt’  method  digunakan  untuk  memforecast  trend  sedangkan  Winter’s  method untuk  memforecast  trend  dan  juga  seasonalitynya.  Dengan  menggunakan  data  aktual  ekspor maka  akan  ditemukan  hasil  peramalan  dengan  cara  mengetahui  tingkat  kesalahan  peramalan dengan metode kesalahan yang digunakan adalah Mean Absolute Percentage Error (MAPE) [2]. Metode  Mape  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan  kesalahan  eror  yang  kecil  sehingga  dapat membantu memforecast jumlah minyak bumi dan gas alam yang akan diekspor. Mengacu pada penelitian  sebelumnya,  yang  telah  dilakukan  oleh  Ruli  Utama  pada  tahun  2017.  Dia menggunakan  Holt’  method  dan  juga  Winter’s  method  dalam  memforecast  stok  souvenir  dari UD.  Fajar  Jaya  agar  mendapatkan  hasil  peramalan  dengan  nilai  kesalahan  eror  yang  kecil. Dalam hal ini model peramalan juga pernah dilakukan untuk memprediksi kandungan gas NO 2 di  udara  [3]  serta  prediksi  gas  LPG[4].  Proses  prediksi  terbaru  yaitu  dengan  memprediksi jumlah covid yang terjadi pada Malaysia pada tahun 2020 lalu, pada studi ini membandingkan Teknik  pemodelan  univariat  dengan  metode  box-jenkins  untuk  memperkirakan  model peramalan  [5],  dengan  model  pendekatan  fleksibel  dapat  dengan  cepat  menyesuaikan  diri dengan situasi selama masa pandemi [6]. Pa ndemi COVID-19 adalah topik relevan yang dikenal
I
Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2509-2520 E- ISSN  2503-2933 2511
clear, implies research results (First Author)
di seluruh dunia dan akan menjadi subjek uji yang sering digunakan dalam beberapa penelitian [7].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Metode Forecasting
Metode  yang  penulis  gunakan  dalam  penelitian  ini  ada  dua  metode  yaitu  Holt Double Exponential  Smoothing  dan  Winter  Exponential  Smoothing  atau  biasa  disebut  dengan  Triple Exponential  Smoothing  Multiplicative  [8].  Kedua  metode  tersebut  dilakukan  kemudian dibandingkan  untuk  melihat  metode  mana  yang  paling  akurat  dalam  memprediksi  penjualan untuk  periode  yang  akan  datang,  yang  akurasinya  diperoleh  dengan  menghitung  tingkat kesalahan  menggunakan  mean  absolute  persentase  error  (MAPE).  Rumus  Holt's  Double Exponential  Smoothing  (H-DES)  juga  dapat  digabungkan  dengan  rumus  WMA  untuk ditambahkan menjadi rumus baru yang kemudian disebut sebagai Holt's Weighted Exponential Moving  Average  (H-WEMA)  [9]  sehingga  untuk  mendapatkan  data  yang  paling  akurat  untuk peramalan. Adapun  langkah-langkah alur penelitian dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:

## Gambar 1.  Alur Penelitian

## 2.2   Holt Double Exponential Smoothing
Saat meramalkan data, pemulusan eksponensial memperkirakan berapa banyak rata-rata data  untuk  periode  tersebut  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  perkiraan  untuk  periode berikutnya  [8].  Holt  Double  Exponential  Smoothing  adalah  model  yang  diusulkan  oleh  Holt [10],  Model  ini  biasanya  digunakan  untuk  data  dengan  tren  linier  yang  tidak  terpengaruh oleh musim [11]. Saat melakukan pemulusan, gunakan parameter yang berbeda dari data sebenarnya. Setelah smoothing, dilakukan estimasi trend. Model Holt menggunakan dua parameter, yaitu α dan β [12].  Rumus  yang  digunakan  dalam  Holt's  Double  Exponential  Smoothing.  Adapun rumus nya dapat digunakan seperti  rumus 1 dan 2 dibawah ini:
+ (1 - (1)
1 (2)
Untuk menghitung nilai smoothed diperlukan nilai pertama (A1), tetapi karena nilai A1 pada t1 tidak diketahui, maka nilai A1 dapat digunakan sebagai nilai data aktual pertama, yaitu Y1.  Jadi  A1  =  nilai  Y1.  Pada  saat  yang  sama,  untuk  menghitung  estimasi  tren,  dapat diasumsikan  bahwa  T1  =  Y2  -  Y1.  Sedangkan  untuk  menghitung  nilai  ramalan  untuk  periode yang akan datang digunakan rumus  3 sebagai berikut:
p (3)
2512 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2509-2520 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, _page
Keterangan: A t : Nilai pemulusan ke – t α : Parameter pemulusan untuk data (0 < α < 1) β : Parameter pemulusan untuk estimasi trend (0 < β < 1) Y t : Data Aktual ke – t T t : Estimasi trend ke – t P : Jumlah periode yang akan diramalkan Y t+p : Nilai data ramalan

## 2.3   Winter Exponential Smoothing
Model  Winter  Exponential  Smoothing  (perkalian  triple  exponential  smoothing) digunakan  untuk  memprediksi  data  dengan  pola  musiman  [13][2].  Tidak  seperti  model pemulusan  eksponensial  ganda  Holt,  model  perkalian  pemulusan  eksponensial  rangkap  tiga menggunakan  tiga  parameter  untuk  mencapai  nilai  prediksi  yaitu α , β ,  dan  µ.  Langkah peramalan  terdiri  dari  3  bagian  yaitu  proses  smoothing  (A t ),  proses  estimasi  trend  (T t ),  dan proses  estimasi  musiman  (Y t+ p )  [14].  Untuk  menghitung  smoothing  seperti  rumus  4,5,  dan  6 berikut ini:
1 (4) 1 (5) 1 (6)
Sama  seperti  model  Holt  Double  Exponential  Smoothing,  nilai  A 1 dapat  diasumsikan sama dengan nilai data aktual yang pertama yaitu Y 1 [12]. Sedangkan nilai T 1 yang merupakan data  trend  yang  dapat  diasumsikan  0  jika  tidak  ada  data  trend  dari  waktu  sebelumnya,  serta perkiraan  musiman  awal  (S 1 )  diasumsikan  1,  menghilangkan  efek  musiman  pada  data  aktual. Untuk menentukan nilai prediksi seperti rumus  7 berikut ini:
(7)
Keterangan:
µ : Parameter pemulusan untuk estimasi musiman (0 < µ < 1) S t : Estimasi musiman ke – t L : Panjangnya musim

## 2.4   Pengukuran Hasil Peramalan (MAPE)
Dalam  penelitian ini, penulis  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) [15]. MAPE dapat dihitung dari nilai mutlak hasil pengurangan data aktual dan data peramalan yang  kemudian  di  bagi  dengan  data  aktual  .  Hasil  dari  MAPE  berupa  persentase  dengan menggunakan persamaan seperti rumus 8  berikut ini [16][2]:
Σ ! " Ỹ " $100% (8)
Keterangan n = Jumlah data yang diamati Y t = Harga bahan pokok ke- t Ỹ t = Hasil peramalan ke- t t = Periode musiman di tahun pertama ( t =1,2,3…n)
Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2509-2520 E- ISSN  2503-2933 2513
clear, implies research results (First Author)
Dimana  terdapat  simbol  absolut  pada  rumus  MAPE,  berarti  nilai  negatif  hasil perhitungan akan tetap bernilai positif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  dianalisa  dalam  penelitian  ini  adalah  data  kuantitatif  ekspor  migas  di Indonesia  dalam  bentuk  hitungan  kuartal  dari  tahun  2017  hingga  kuartal  pertama  tahun  2021. Berikut  adalah  representasi  data  yang  diambil  dari  halaman  website  resmi  Kementrian Perdagangan Indonesia.
Tabel 1. Hasil Ekspor Minyak dan Gas Bumi
di Indonesia dari Tahun 2017 Tahun  Kuartal Ekspor Migas ($1 Juta) 2017 1 4.003,44 2 3.606,93 3 3.853,60 4 4.280,40 2018 1 3.987,57 2 4.458,58 3 4.160,51 4 4.565,06 2019 1 3.259,45 2 2.456,48 3 3.046,37 4 3.026,96 2020 1 2.237,83 2 1.690,35 3 1.927,33 4 2.395,58 2021 1 2.652,36
Berikut  adalah  penyajian  data  ekspor  migas  di  Indonesia  dalam  bentuk  grafik  untuk mengetahui pola trend dari data tersebut dan untuk mengetahui apakah terdapat seasonality pada data ekspor sebelumnya yang dapat dilihat pada gambar 2:
2514 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2509-2520 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, _page
Gambar 2.  Grafik Hasil Ekspor Migas di Indonesia
Data  tersebut  kemudian  akan  diolah  menggunakan  dua  metode  yang  telah direkomendasikan oleh penulis. Metode pertama menggunakan Winter'S Method dengan asumsi bahwa  bentuk  grafik  data memiliki  seasonality.  Kemudian  metode  kedua  menggunakan  Holt's Method dengan perhitungan yang hanya berfokus pada trend data saja.

## 3.1 Peramalan Menggunakan Winter’s Method

## Tabel 2. Hasil forecasting Winter’s Method
Tahun  Kuartal Ekspor Migas ($1 Juta) Forecast MAD MSE MAPE 2017 1 4.003,44 4370,31 366,87 134593,98 9,16% 2 3.606,93 3864,47 257,54 66326,78 7,14% 3 3.853,60 4240,68 387,08 149828,44 10,04% 4 4.280,40 4702,62 422,22 178268,93 9,86% 2018 1 3.987,57 3768,36 219,21 48052,10 5,50% 2 4.458,58 3313,21 1145,37   1311868,19 25,69% 3 4.160,51 3613,38 547,13 299347,75 13,15% 4 4.565,06 3980,28 584,78 341966,52 12,81% 2019 1 3.259,45 3166,41 93,04 8655,75 2,85% 2 2.456,48 2761,95 305,47 93314,27 12,44% 3 3.046,37 2986,09 60,28 3633,73 1,98% 4 3.026,96 3257,94 230,98 53353,09 7,63% 2020 1 2.237,83 2564,47 326,64 106690,62 14,60% 2 1.690,35 2210,70 520,35 270759,77 30,78% 3 1.927,33 2358,80 431,47 186162,89 22,39% 4 2.395,58 2535,60 140,02 19606,94 5,85% 2021 1 2.652,36 1962,52 689,84 475883,51 26,01%
Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2509-2520 E- ISSN  2503-2933 2515
Bumi di Indonesia] clear, implies research results (First Author) 2 1659,44 3 1731,50 4 1813,27 Tingkat Kesalahan 395,78 220489,02 12,82%
Hasil peramalan pada tabel 2 di atas menggunakan Winter's Method menunjukkan hasil  ramalan  untuk  kuartal  2,  3,  dan  4  secara  berturut-turut  adalah  1659,44;  1731,5;  dan 1813,27  juta  Dolar  .  Sedangkan  tingkat  kesalahan  MAPE  sebesar  12,82%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  peramalan  masih  belum  terlalu  tinggi.  Pada  grafik perbandingan  berikut  kita bisa lihat  bahwa  terdapat  perbedaan  gambar  grafik  yang  cukup signifikan  antara  data  aktual  dengan  nilai  ramalannya.  Data  aktual  memiliki  seasonality yang  nilainya  tidak  stabil  sedangkan  nilai  ramalan  Winter's  Method  menampilkan  data yang memiliki seasonality stabil yang dapat dilihat pada gambar 3:
Gambar 3.  Grafik perbandingan antara data aktual dengan nilai forecasting Winter’s Method

## 3.2 Peramalan Menggunakan Holt’s Method
Tabel 3.  Hasil forecasting menggunakan Holt’s Method
Tahun Kuartal Ekspor Migas ($1 Juta) Forecast MAD MSE MAPE 2017 1 4.003,44 4231,34 227,90 51.939,97 5,69% 2 3.606,93 4231,34 624,41 389.892,11 17,31% 3 3.853,60 3840,03 13,57 184,17 0,35% 4 4.280,40 3979,72 300,68 90.407,51 7,02% 2018 1 3.987,57 4328,05 340,48 115.925,18 8,54% 2 4.458,58 4121,40 337,18 113.690,42 7,56% 3 4.160,51 4470,21 309,70 95.913,16 7,44% 4 4.565,06 4262,61 302,45 91.478,36 6,63% 2019 1 3.259,45 4560,34 1.300,89  1.692.321,85 39,91% 2 2.456,48 3533,00 1.076,52  1.158.888,48 43,82%
2516 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2509-2520 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, _page 3 3.046,37 2755,24 291,13 84.758,23 9,56% 4 3.026,96 3128,38 101,42 10.286,85 3,35% 2020 1 2.237,83 3142,60 904,77 818.600,47 40,43% 2 1.690,35 2494,41 804,06 646.519,02 47,57% 3 1.927,33 1963,04 35,71 1.275,53 1,85% 4 2.395,58 2077,32 318,26 101.290,13 13,29% 2021 1 2.652,36 2454,53 197,83 39.136,77 7,46% 2 2694,94 Tingkat Kesalahan 440,41 323676,95 15,75%
Dari  hasil  pengolahan  data  pada  tabel  3  di  atas  menggunakan  Holt's  Method  kita hanya  bisa  mendapatkan  nilai  ramalan  untuk  kuartal  ke-2  tahun  2021  saja  dikarenakan peramalan  Holt's  Method  memperhatikan  level  dan  trend  data  sebelumnya  sehingga peramalan  data  pada  kuartal  ke-3  tahun  2021  tidak  bisa  didapatkan  selama  data  aktual kuartal  ke-2  belum  ada.  Secara  grafik,  nilai  ramalan  dari  Holt's  Method  hampir  sama dengan grafik data aktualnya, namun MAPE yang didapatkan sebesar 15,78%.
.
Gambar 4. Grafik perbandingan data aktual dengan nilai forecasting Holt’s Method
Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2509-2520 E- ISSN  2503-2933 2517
clear, implies research results (First Author)

## 3.3 Perbandingan Hasil Peramalan
Tabel 4.  Perbandingan Nilai Forecasting Antara Winter’s dan Holt’s Method
Tahun  Kuartal  Data Aktual Hasil Peramalan Winter Hasil Peramalan Holt 2017 1 4.003,44 4370,31 4231,34 2 3.606,93 3864,47 4231,34 3 3.853,60 4240,68 3840,03 4 4.280,40 4702,62 3979,72 2018 1 3.987,57 3768,36 4328,05 2 4.458,58 3313,21 4121,40 3 4.160,51 3613,38 4470,21 4 4.565,06 3980,28 4262,61 2019 1 3.259,45 3166,41 4560,34 2 2.456,48 2761,95 3533,00 3 3.046,37 2986,09 2755,24 4 3.026,96 3257,94 3128,38 2020 1 2.237,83 2564,47 3142,60 2 1.690,35 2210,70 2494,41 3 1.927,33 2358,80 1963,04 4 2.395,58 2535,60 2077,32 2021 1 2.652,36 1962,52 2454,53 2 1659,44 2694,94 3 1731,50 4 1813,27
Setelah  data  diolah  dan  dilakukan  peramalan  pada  tabel  4  di  atas  menggunakan  dua metode  yang  telah  dijelaskan,  selanjutunya  dilakukan  langkah  untuk  membandingkan  hasil peramalan dari masing-masing metode ditinjau dari nilai kesalahan yang paling kecil dan juga kedekatan  antara  nilai  ramalan  dan  data  aktual.  Dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan,  dapat diketahui  bahwa  Winter  Method  lebih  tepat  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  terhadap data Ekspor Minyak dan Gas Bumi di Indonesia dengan nilai MAPE sebesar 12,82%.
2518 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2509-2520 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, _page
Gamber 5.  Grafik Perbandingan Antara Data Aktual Dengan Nilai Forecast Tiap Metode

## 4. KESIMPULAN & SARAN
Setelah  dilakukan  pengolahan  data  untuk  melakukan  peramalan  pada  jumlah  ekspor migas di kuartal kedua tahun 2021 menggunakan Holt's Method dan Winter's Method, diperoleh hasil  peramalan  untuk  Winter's  Method  sebesar  1659,55  Juta  Dollar  dengan  tingkat  kesalahan MAPE  sebesar  12,82%.  Sedangkan  untuk  Holt's  Method  diperoleh  hasil  peramalan  sebesar 2694,94 Juta Dollar dengan tingkat kesalahan MAPE sebesar 15,75%. Dari hasil tersebut dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  Winter's  Method  lebih  tepat  digunakan  pada  peramalan  keuntungan ekspor migas pada kuartal kedua tahun 2021.
Jika  diperhatikan  lebih  lanjut,  penggunaan  metode  ARIMA  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat  dalam  proses  peramalan  dengan  mempertimbangkan adanya dua buah trend yang terdapat pada data aktual dimana data naik pada tahun 2017-2018 lalu mengalami penurunan pada tahun 2019-2021.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. K. Babu and P. Ray, “A Wavelet Neural Network Model for Hourly Solar Radiation Forecasting from Daily Solar Radiation,” 2019 IEEE 5th Int. Conf. Converg. Technol. I2CT 2019 , pp. 1–5, 2019.
[2] R.  Mallya  and  S.  Kothari, “Self-Adaptive  Woman  Health  Monitoring  System  Using MAPE Components,” 2018 3rd Int. Conf. Converg. Technol. I2CT 2018 , pp. 1–7, 2018.
Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2509-2520 E- ISSN  2503-2933 2519
clear, implies research results (First Author)
[3] M.  Y.  Fathoni, “Implementasi  Metode  Fuzzy  Time  Series  Cheng  Untuk  Prediksi
Kosentrasi Gas NO2 di Udara,” J. Sist. Inf. Bisnis , Vol. 7, No. 1, p. 17, 2017.
[4] M.  Y.  Fathoni, “Forecasting  Penjualan  Gas  LPG  di  Toko  Sembako  Menggunakan Metode Fuzzy Time Series,” Vol. 13 No 2, pp. 87–96, 2021.
[5] H. A. Abd Rahman, M. A. Rahman, A. N. Rozaimi, and I. B. Zulnahar, “Forecasting of COVID-19 in Malaysia: Comparison of Models,” 2021 IEEE Int. Conf. Comput. ICOCO 2021 , pp. 324–329, 2021.
[6] F.  Ziel, “Smoothed  Bernstein  Online  Aggregation  for  Short-Term  Load  Forecasting  in IEEE  DataPort  Competition  on  Day-Ahead  Electricity  Demand  Forecasting:  Post- COVID Paradigm,” IEEE Open Access J. Power Energy , Vol. PP, pp. 1–1, 2022.
[7] C.  Hu, “The  Topological  Properties  of  COVID-19  Global  Activity  Time  Series Forecasting,”  Proc.  -  2020  5th  Int.  Conf.  Inf.  Sci.  Comput.  Technol.  Transp.  ISCTT 2020 , pp. 228–237, 2020.
[8] N. D. Saputra, A. Aziz, and B. Harjito, “Parameter optimization of Brown’s and Holt’s Double  Exponential  Smoothing  Using  Golden  Section  Method  For  Predicting Indonesian  Crude  Oil  Price  (ICP),” Proc.  -  2016  3rd  Int.  Conf.  Inf.  Technol.  Comput. Electr. Eng. ICITACEE 2016 , pp. 356–360, 2017.
[9] I. Jeremy, S. Hansun, and M. B. Kristanda, “Predicting Indonesia Large Capital Stocks Using  H-WEMA  On  Phatsa  Web  Application,” Proc.  2019  5th  Int.  Conf.  New  Media Stud. CONMEDIA 2019 , pp. 207–211, 2019.
[10] H. Maulana and U. Mulyantika, “The Prediction Of Export Product Prices With Holt ’ s Double Exponential Smoothing Method,” pp. 2020–2023, 2020.
[11] C.  R.  Mege,  I.  Nashirul  Haq,  E.  Leksono,  and  F.  X.  Nugroho  Soelami, “Battery Discharging  Temperature  Prediction  Using  Holt’s  Double  Exponential  Smoothing,” ICEVT 2019 - Proceeding 6th Int. Conf. Electr. Veh. Technol. 2019 , pp. 378–382, 2019.
[12] R.  Anggrainingsih,  A.  Prabanuadhi,  and  S.  P.  Yohanes, “Forecasting  The  Number  of Patients at RSUD Sukoharjo Using Double Exponential Smoothing Holt,” Proceeding - 2018  Int.  Conf.  ICT  Rural  Dev.  Rural  Dev.  through  ICT  Concept,  Des.  Implic.  IC- ICTRuDEv 2018 , pp. 54–58, 2018.
[13] D.  S.  Wibowo,  D.  Adytia,  and  D.  Saepudin, “Prediction  of  Tide  level  by  using  Holtz- Winters Exponential Smoothing: Case study in Cilacap Bay,” 2020 Int. Conf. Data Sci. Its Appl. ICoDSA 2020 , pp. 31–35, 2020.
[14] W. Setiawan, E. Juniati, and I. Farida, “The use of Triple Exponential Smoothing Method (Winter) in Forecasting Passenger of PT Kereta Api Indonesia with Optimization Alpha, Beta,  and  Gamma  Parameters,”  Proceeding  -  2016  2nd  Int.  Conf.  Sci.  Inf.  Technol. ICSITech 2016 Inf. Sci. Green Soc. Environ. , pp. 198–202, 2017.
2520 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2509-2520 E-ISSN 2503-2933
IJCCS Vol. x, _page
[15] L. Wu and Y. Wang, “Modelling DGM(1, 1) under The Criterion of The Minimization of Mean Absolute Percentage Error,” 2009 2nd Int. Symp. Knowl. Acquis. Model. KAM 2009 , Vol. 2, pp. 123–126, 2009.
[16] Z. H. Lu, J. Wu, and W. M. Fu, “Apply WS-Management To Manage Real Resources: MAPE Use Case Study,” Proc. - 2011 IEEE 9th Int. Conf. Web Serv. ICWS 2011 , No. 1, pp. 696–697, 2011
.