## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/
Perbandingan Metode Prediksi untuk Nilai Jual USD: Holt- Winters, Holt's, dan Single Exponential Smoothing
Yesy Diah Rosita 1,* , Lady Silk Moonlight 2
1 Institut Teknologi Telkom Purwokerto; yesy.diah@ittelkom-pwt.ac.id
2 Politeknik Penerbangan Surabaya; lady@poltekbang.ac.id * Korespondensi: yesy.diah@ittelkom-pwt.ac.id
Abstract: In the ever-changing landscape of the global economy, the role of the United States Dollar (USD) as the backbone of the international financial system significantly influences market stability and dynamics. The close correlation between fluctuations in the USD exchange rate and internal and external factors demands effective prediction methods to understand and manage associated risks. This study aims to compare the performance of three main prediction methods: Single Expo- nential Smoothing (SES), Holt's Method, and Holt-Winters Method, in forecasting USD exchange rates. Utilizing historical data from the Central Statistics Agency (BPS) and testing under three train- ing data distribution scenarios (45%, 55%, and 75%), this research provides in-depth findings on the strengths  and  weaknesses  of  each  prediction  method.  Performance  evaluations  include  the  time required, Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Percentage Er- ror (MAPE), R-Squared, and correlation for the implementation of each method. If averaged, the results are as follows for SES, Holt’s, and Holt’s Winter, respectively: SES (1.58; 284.20; 68,768.26; 440.07; 0.03; - 2.12; Nan), Holt’s (1.39; 890.23; 426,377.44; 1,043.28; 0.06; -24.28; - 0.66), and Holt’s Win- ter (1.20; 997.45; 513,657.58; 1,168.00; 0.07; -30.62; -1.55). Overall, this indicates that the Holt-Winters Method stands out with significant performance, especially in scenarios with larger training data distributions, with a low R-Squared value (-4.618) and satisfactory correlation (0.417). Holt's Method also shows improved accuracy, while Single Exponential Smoothing (SES) offers time efficiency, albeit with limitations in explaining data variations. In conclusion, this research provides valuable guidance for business stakeholders, investors, and policymakers in selecting prediction methods suitable for their data characteristics and analysis goals, with the potential for a positive impact on business strategies, competitiveness, and risk management amid the uncertainty of USD exchange rate fluctuations.
Keywords: data; evaluation; splitting; prediction; comparison
Abstrak: Dalam lanskap ekonomi global yang selalu berubah, peran Dolar Amerika Serikat (USD) sebagai tulang punggung sistem keuangan internasional secara signifikan memengaruhi stabilitas dan dinamika pasar. Korelasi erat antara fluktuasi nilai tukar USD dengan faktor internal dan ek- sternal menuntut metode prediksi yang efektif untuk memahami dan mengelola risiko yang terkait. Penelitian  ini  bertujuan  membandingkan kinerja  tiga  metode  prediksi  utama: Single Exponential Smoothing  (SES),  Holt's Method ,  dan  Holt-Winters Method ,  dalam  meramalkan  nilai  tukar  USD. Dengan memanfaatkan data historis dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan menguji pada tiga ske- nario distribusi data pelatihan (45%, 55%, dan 75%), penelitian ini memberikan temuan mendalam tentang kelebihan dan kekurangan setiap metode prediksi. Evaluasi performansi yang digunakan adalah  waktu  yang  dibutuhkan,  MAE,  MSE,  MAPE,  R-Squared,  dan  korelasi  pada  penerapan masing-masing metode. Jika dilakukan rata-rata maka diperoleh secara berurut untuk SES, H olt’s
Sitasi: Rosita,  Y.  D.;  Moonlight,  L.  S.
( 2024 ).  Perbandingan  Metode  Prediksi untuk  Nilai  Jual  USD: Holt-Winters,
Holt's , dan Single Exponential Smoothing . JTIM:  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Multimedia, 5(4), 322-333. https://doi.org/10.35746/jtim.v45i4.473 Diterima: 28-12-2023 Direvisi:: 27-01-2024
Disetujui: 28-01-2024
Copyright: © 2024 oleh para penulis.
Karya  ini  dilisensikan  di  bawah Creative Commons Attribution- ShareAlike  4.0  International  License. (https://creativecommons.org/licenses/ by-sa/4.0/).
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
dan Holt’s Winter yaitu SES ( 1.58; 284.20; 68,768.26;    440.07;    0.03; -2.12 ; Nan), Holt’s ( 1.39; 890.23; 426,377.44; 1,043.28; 0.06; -24.28; -0.66 ) dan Holt’s Winter ( 1.20; 997.45; 513,657.58; 1,168.00; 0.07; - 30.62; -1.55). Secara keseluruhan mengindikasikan bahwa Holt-Winters Method menonjol dengan kinerja yang signifikan, terutama dalam skenario distribusi data pelatihan yang lebih besar, dengan nilai  R-Squared  yang  rendah  (-4.618)  dan  korelasi  yang  memuaskan  (0.417).  Holt's  Method  juga menunjukkan  peningkatan akurasi,  sementara  Single  Exponential  Smoothing  (SES)  menawarkan efisiensi waktu, meskipun dengan keterbatasan dalam menjelaskan variasi data. Kesimpulannya, penelitian  ini  memberikan  panduan  berharga  bagi  pemangku  kepentingan  bisnis,  investor,  dan pembuat  kebijakan  dalam  memilih  metode  prediksi  yang  sesuai  dengan  karakteristik  data  dan tujuan analisis mereka, dengan potensi dampak positif pada strategi bisnis, daya saing, dan mana- jemen risiko di tengah ketidakpastian fluktuasi nilai tukar USD.
Kata kunci: data; evaluasi; pembagian; prediksi; perbandingan

## 1. Pendahuluan
Seiring globalisasi, peran USD sebagai mata uang cadangan dan standar transaksi internasional mempengaruhi perekonomian dunia. Dalam dinamika perdagangan, inves- tasi, dan stabilitas keuangan internasional, USD menjadi pilihan utama, dipengaruhi oleh stabilitas ekonomi AS dan kebijakan moneter [1] – [3]. Meskipun dipengaruhi oleh faktor internal AS, fluktuasi nilai USD juga terkait dengan dinamika global dan geopolitik. Nilai USD  yang  tidak  pasti  dapat  mempengaruhi  perekonomian  global,  perdagangan  inter- nasional, utang global, investasi, dan harga komoditas[4], [5].
Bagi  UMKM  di  Indonesia,  pemantauan  nilai  USD  penting  karena  memengaruhi biaya  produksi,  daya  saing  produk  ekspor,  dan  manajemen  risiko  finansial[6].  Metode prediksi seperti Single Exponential Smoothing (SES), Holt's Exponential Smoothing , dan Holt- Winters Exponential  Smoothing menjadi  kritis  dalam  membantu  UMKM  beradaptasi dengan perubahan nilai USD [4], [7] – [10]. Penelitian ini membandingkan kinerja ketiga metode tersebut dengan data historis dari Badan Pusat Statistik (BPS). Temuan penelitian memberikan panduan bagi pelaku bisnis, investor, dan pembuat kebijakan dalam mem- ilih metode prediksi sesuai dengan karakteristik data dan tujuan analisis, dengan harapan memberikan  dampak  positif  pada  strategi  bisnis,  daya  saing,  dan  manajemen  risiko  di tengah ketidakpastian nilai jual USD.

## 2. Bahan dan Metode
Penelitian ini membandingkan tiga metode prediksi eksponensial: Single Exponential Smoothing (SES), Holt's Exponential Smoothing , dan Holt-Winters Exponential Smoothing un- tuk meramalkan nilai jual USD. Data berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan men- cakup parameter kunci seperti Tanggal, USDJual, Inflasi, JmlUangBeredar, NilaiImport, dan NilaiExport dari 1 Januari 2021 hingga 30 Juni 2021. Selanjutnya, metode penelitian ini  mencakup:  pembentukan  skenario  ujicoba,  implementasi  metode,  dan  rancangan evaluasi performansi metode.

## 2.1. Pembentukan Skenario Ujicoba
Untuk memastikan kehandalan model prediksi, data dibagi menjadi dua kelompok utama:  data  training  dan  data  testing.  Tiga  skenario  pembagian  data  secara  berurutan digunakan, yaitu 40-60, 55-45, dan 75-25. Skenario pertama mempertimbangkan jumlah data  uji  yang  lebih  kecil  dapat  menyebabkan  evaluasi  yang  lebih  bervariasi,  tetapi pembagian  ini  memberikan  model  peluang  untuk  melihat  variasi  yang  lebih  banyak dalam data latih. Skenario kedua mempertimbangkan kompromi antara jumlah data latih dan  uji.  Pembagian  yang  lebih  seimbang  dapat  memberikan  evaluasi  yang  stabil  dan dapat  dipercaya  sedangkan  pada  skenario  ketiga  mempertimbangkan  bahwa  model
mungkin  tidak  melihat  variasi  yang  cukup  dalam  data  latih,  tetapi  pembagian  ini memberikan fokus yang kuat pada evaluasi performa model pada data uji. Oleh sebab itu pembagian data ini mencerminkan variasi pembagian data yang mungkin terjadi di dunia nyata, memberikan perspektif komprehensif terhadap kinerja model.
2.1.1. Skenario Pembagian Data Tipe-1 (45:55)
• 45% data digunakan untuk melatih model.
• 55% data dijadikan data uji. • Proporsi ini memberikan fokus pada pelatihan model untuk menangkap pola- pola dalam data sebelumnya.
2.1.2. Skenario Pembagian Data Tipe-2 (55:45)
• Pembagian  55-45  mencoba  mencapai  keseimbangan  yang  lebih  baik  antara pelatihan dan pengujian.
• Model melihat variasi lebih banyak data uji untuk menguji kegeneralisasian hasil prediksi.
2.1.3. Skenario Pembagian Data Tipe-3 (75:25)
• Skenario 75-25 memberikan bobot terbesar pada data pelatihan (75%) dan 25% untuk data uji.
• Penekanan kuat pada pelatihan model dengan memberikan sedikit ruang bagi model untuk diuji pada data yang tidak terlibat dalam pelatihan.
Setiap metode prediksi, khususnya SES, Holt's Method , dan Holt-Winters Method , di- evaluasi menggunakan berbagai metrik evaluasi termasuk MAE, MSE, RMSE, MAPE, R- Squared , Korelasi, dan waktu prediksi. Pemahaman mendalam tentang data, proses pem- bagian data, dan metode evaluasi menjadi dasar kritis untuk membandingkan kinerja an- tar metode prediksi. Hasil eksperimen dan analisis ini akan menjadi dasar untuk menyim- pulkan  dan  merekomendasikan  metode  prediksi  yang  paling  sesuai  untuk  mengan- tisipasi nilai jual USD dalam skenario yang berbeda. Oleh karena itu, hubungan yang jelas antara struktur data, proses pembagian, dan evaluasi metode menyoroti pentingnya pem- ilihan metode optimal dalam dinamika nilai jual USD.

## 2.2. Implementasi Metode
Dalam  implementasi  metode  prediksi  nilai  jual  USD  ( Exponential  Smoothing -  SES, Holt's,  dan  Holt-Winters),  fokus  pada  atribut  tanggal  dan  USD  Jual.  Atribut  tanggal sebagai  variabel  independen  waktu,  dan  USD  Jual  sebagai  variabel  dependen  yang diprediksi.  Python  melalui  Google  Colab  dipilih  sebagai  lingkungan  pemrograman karena  keunggulan  dalam  akses cloud dan  kolaborasi  tim  tanpa  perlu  instalasi  lokal. Adapun spesifikasi cloud yang digunakan antara lain jenis runtime menggunakan Python 3  dan  akselerator  hardware  menggunakan  CPU.  Pada  Google  Colab  terbagi  menjadi  2 bagian  yaitu  Kode  atau  Code  untuk  penulisan  script  program  dan  Teks  (Text)  untuk menambahkan catatan atau label yang tidak dieksekusi (lihat Gambar 1).
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
Perbandingan  performa  metodem Single  Exponential  Smoothing , Holt’s  Exponential Smoothing , dan Holt-Winters Exponential Smoothing melalui beberapa tahapan yang bersifat sekuensial  (lihat  Gambar  2).  Program  dimulai  dengan  langkah  instalasi  pustaka  yang diperlukan jika belum terpasang. Selanjutnya, pustaka yang diperlukan diimpor ke dalam program. Waktu eksekusi direkam sebelum membaca data dari file CSV. Data tersebut kemudian  diubah  menjadi  jenis  data  tanggal  dan  diatur  sebagai  indeks.  Hanya  kolom 'USDJual'  yang  dipilih  untuk  analisis,  dan  data  dibagi  menjadi  set  pelatihan  dan pengujian.  Model  Simple  Exponential  Smoothing  (SES)  diterapkan  pada  set  pelatihan, dan  prediksi  dilakukan  untuk  kedua  set  tersebut.  Hasil  prediksi  ditampilkan menggunakan matplotlib. Metrik evaluasi seperti MAE, R-squared, MSE, RMSE, MAPE, dan  korelasi  dihitung  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  SES.  Seluruh  hasil  evaluasi ditampilkan untuk kedua set pelatihan dan pengujian. Waktu eksekusi program direkam kembali, dan waktu yang diperlukan untuk eksekusi dihitung dan ditampilkan. Program berakhir setelah menyelesaikan semua langkah-langkah tersebut.
Gambar 2 Flowchart implementasi metode
2.2.1. Single Exponential Smoothing (SES)
SES merupakan metode eksponensial yang digunakan untuk meramalkan data deret waktu dengan tren linier. Metode ini cocok untuk situasi di mana data memiliki tingkat atau laju perubahan yang konstan[5]. Efektivitas SES terletak pada kemampuannya me- nyesuaikan  bobot  pada  pengamatan  terkini,  memberikan  keberat  lebihan  pada  data terbaru dalam meramalkan nilai selanjutnya. SES memberikan bobot yang berbeda pada pengamatan waktu, dengan memberikan bobot yang lebih tinggi pada pengamatan yang lebih baru [11], [12]. Keunggulan SES terletak pada sifatnya yang adaptif terhadap peru- bahan  jangka  pendek  dalam  data  deret  waktu  [13] – [15].  Dengan  demikian,  SES  dapat memberikan perkiraan yang adaptif dan responsif terhadap perubahan tren yang mung- kin terjadi dalam data deret waktu.
𝑌̂ 𝑡+1 = 𝛼 × 𝑌 𝑡 + (1 − 𝛼) × 𝑌̂ 𝑡 (1)
Notasi:
𝑌̂ 𝑡+1 : nilai perkiraan untuk periode 𝑡 + 1 . 𝑌 𝑡 : nilai aktual pada periode 𝑡 𝑌̂ 𝑡 : nilai perkiraan pada periode 𝑡 𝛼 : parameter smoothing yang berada di antara 0 dan 1
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
2.2.2. Holt ’ s Exponential Smoothing
Metode Holt's Exponential Smoothing adalah perluasan dari SES yang memasukkan komponen slope (tren) dalam prediksinya. Dengan demikian, metode ini lebih efektif da- lam menangkap dan meramalkan data deret waktu yang memiliki tren linier [7]. Holt's Method cocok digunakan ketika terdapat indikasi bahwa nilai tukar USD cenderung men- galami  perubahan  arah  atau  kecepatan  trennya[7],  [16].  Kelebihan  Holt's Exponential Smoothing terletak pada kemampuannya mengatasi data deret waktu yang memiliki tren, namun tetap mempertahankan sifat adaptif terhadap fluktuasi jangka pendek.
• Persamaan Level
𝑌̂ 𝑡+1 = 𝐿 𝑡 + 𝑇 𝑡 (2)
• Persamaan Trend
𝑇 𝑡 = 𝛽 × (𝐿 𝑡 − 𝐿 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽) × 𝑇 𝑡−1 (3)
• Persamaan Level Smoothing
𝐿 𝑡 = 𝛼 × 𝑌 𝑡 + (1 − 𝛼) × (𝐿 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 ) (4)
Notasi:
𝑌̂ 𝑡+1 : nilai perkiraan untuk periode 𝑡 + 1 . 𝐿 𝑡 : nilai level pada periode 𝑡
𝑇 𝑡 : nilai trend pada periode 𝑡
𝛼 : parameter smoothing untuk level yang berada di antara 0 dan 1 𝛽
: parameter smoothing untuk trend yang berada di antara 0 dan 1
𝑌 𝑡 : nilai aktual pada periode 𝑡
2.2.3. Holt-Winters Exponential Smoothing
Holt-Winters Exponential  Smoothing adalah  pengembangan  lebih  lanjut  yang  me- masukkan komponen musiman dalam prediksi. Metode ini efektif dalam menangani data deret waktu yang menunjukkan pola musiman [4], [7], [10], seperti fluktuasi nilai tukar yang cenderung berulang dalam  periode tertentu, misalnya, perubahan musiman yang terkait dengan siklus ekonomi atau faktor-faktor musiman lainnya. Kelebihan Holt-Win- ters terletak pada kemampuannya untuk menyesuaikan diri dengan fluktuasi jangka pen- dek, tren, dan komponen musiman [17]. Hal ini membuat metode ini sesuai untuk mera- malkan nilai tukar USD dalam situasi di mana pola musiman memiliki dampak signif- ikan.
• Persamaan Level
𝐿 𝑡 = 𝛼 × (𝑌 𝑡 − 𝑆 𝑡−𝐿 ) + (1 − 𝛼) × (𝐿 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 ) (5)
• Persamaan Trend
𝑇 𝑡 = 𝛽 × (𝐿 𝑡 − 𝐿 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽) × 𝑇 𝑡−1 (6)
• Persamaan Seasonal
𝑆 𝑡 = 𝛾 × (𝑌 𝑡 − 𝐿 𝑡−1 − 𝑇 𝑡−1 ) + (1 − 𝛾) × 𝑆 𝑡−𝐿 (7)
• Persamaan Perkiraan
𝑌̂ 𝑡+𝑚 = 𝐿 𝑡 + 𝑚 × 𝑇 𝑡 + 𝑆 𝑡−𝐿+(𝑚 𝑚𝑜𝑑 𝐿) (8)
Notasi:
𝐿 𝑡 : nilai level pada periode 𝑡 . 𝑇 𝑡 : nilai trend pada periode 𝑡 𝑆 𝑡 : nilai musiman pada periode 𝑡
𝛼 : parameter smoothing untuk level yang berada di antara 0 dan 1 𝛽
: parameter smoothing untuk trend yang berada di antara 0 dan 1 𝑌 𝑡 : nilai aktual pada periode 𝑡 𝑚 : jumlah periode musiman dalam satu siklus
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
Dalam konteks ini, α, β, dan γ adalah parameter yang perlu diestimasi berdasarkan analisis data historis. Semakin besar nilai α, β, atau γ, semakin besar bobot yang diberikan pada  observasi  terbaru,  membuat  model  lebih  responsif  terhadap  perubahan  terkini. Tingkat smoothing yang optimal dapat bervariasi tergantung pada karakteristik data dan tujuan prediksi.
Implementasi  metode  ini  dimulai  dengan  memuat  dataset  ke  Google  Colab, termasuk atribut tanggal dan USD Jual. Data kemudian diproses, termasuk penyesuaian format tanggal, penanganan nilai-nilai yang hilang, dan langkah-langkah lainnya sesuai persyaratan prediksi. Selanjutnya, metode Exponential Smoothing (SES), Holt's, dan Holt- Winters  diterapkan  menggunakan  fungsi  Python  yang  tersedia.  Tujuan  penggunaan metode  ini  adalah  untuk  memodelkan  dan  meramalkan  nilai  jual  USD  berdasarkan atribut yang telah dipilih, yakni tanggal dan USD Jual.

## 2.3. Rancangan Evaluasi Performansi Metode
Selama  proses  implementasi,  akan  diukur  kinerja  ketiga  metode  tersebut menggunakan metrik evaluasi seperti MAE ( Exponential Smoothing ), MSE (Mean Squared Error),  RMSE  (Root  Mean Squared Error),  MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error),  R- Squared ,  Korelasi,  dan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  prediksi.  Evaluasi  ini  bertujuan untuk  memberikan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  seberapa  baik  dan  efisien metode  tersebut  dalam  meramalkan  nilai  jual  USD  dengan  atribut  yang  terbatas  pada tanggal dan USD Jual. Dalam mengukur kinerja ketiga metode tersebut, sejumlah metrik evaluasi  penting  digunakan  untuk  memberikan  pemahaman  yang  holistik  tentang keakuratan dan efektivitas prediksi.
Tabel 1. Deskripsi Singkat Metrik Evaluasi Performansi Metode
No. Metrik Keterangan 1 MAE 𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑|𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 2 MSE 𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑(𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 3 RMSE 𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑|𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 4 MAPE 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 𝑦 𝑖 | × 100 𝑛 𝑖=1 5 R- Squared
𝑅 2 = 1 − ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 2 𝑛 𝑖=1
6 Korelasi
𝑟 = ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅)(𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 2 𝑛 𝑖=1 Notasi:
𝑌̂ : nilai perkiraan
𝑌 : nilai aktual
𝑛 : jumlah data
𝑖 : indeks data
𝑥 , y  : variabel pengamatan ke-i
𝑥̅, 𝑦̅ : nilai rata-rata variabel pengamatan ke-i
Selain  metrik  evaluasi,  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melatih  model  dan menghasilkan  prediksi  juga  diukur.  Waktu  eksekusi  memberikan  gambaran  tentang efisiensi  komputasi  dan  performa  secara  keseluruhan.  Dengan  mengintegrasikan pengukuran  kinerja  dan  waktu  yang  dibutuhkan,  penelitian  ini  dapat  menyediakan evaluasi  yang  komprehensif  terhadap  metode  prediksi  SES,  Holt's,  dan  Holt-Winters
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4 328  of 333
dalam konteks dinamika nilai jual USD. Hasil evaluasi ini dapat menjadi landasan untuk memilih  metode  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  karakteristik  data  yang digunakan.

## 3. Hasil
Melalui  eksperimen  cermat  dengan  data  historis  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) pada rentang waktu 1 Januari 2021 hingga 31 Desember 2023, penelitian ini mengevaluasi tiga metode prediksi: Holt-Winters Method , Holt's Method , dan Single Exponential Smooth- ing (SES). Fokus tidak hanya pada akurasi prediksi, tetapi juga pada efisiensi waktu im- plementasi dan adaptabilitas terhadap variasi pembagian data (45%, 55%, dan 75%). An- alisis  mencakup  metrik  evaluasi  seperti  MAE,  MSE, RMSE,  MAPE,  R- Squared ,  dan  Ko- relasi.  Temuan  menyajikan  gambaran  komprehensif  mengenai  kelebihan,  kekurangan, dan relevansi ketiga metode dalam menghadapi kompleksitas fluktuasi nilai tukar USD dalam konteks perekonomian global yang dinamis.

## 3.1. Skenario Pembagian Data Tipe-1
Dalam skenario awal dengan pembagian data pelatihan 45%, Holt-Winters Method , Holt's Method ,  dan  SES  dievaluasi  dengan  metrik  kunci  seperti  waktu  prediksi,  MAE, MSE,  RMSE,  MAPE,  R- Squared ,  dan  Korelasi  (lihat  Tabel  2).  Evaluasi  ini  memberikan pemahaman  mendalam  tentang  kekuatan  dan  kelemahan  setiap  metode  dalam menghadapi fluktuasi nilai tukar USD, memandu pemilihan metode yang paling sesuai untuk pembagian data yang lebih kecil.
Tabel 2. Hasil Ujicoba dengan Skenario Tipe-1
No. Metode Durasi (detik) MAE MSE RMSE MAPE R- Squared Korelasi 1 SES 0.35082  110.1258  17,548.6505  132.47132  0.00765 (0.04619)  Nan 2 Holt's 0.31009  304.8128  139,964.059  374.11771  0.02138 (7.34415)  (0.59306) 3 Holt’s Win 0.40667  374.8507  210,912.893  459.25254  0.02626 (11.57386)  (0.59222)
Holt-Winters Method , yang menggunakan Triple Exponential Smoothing , memerlukan waktu  sekitar  0.41  detik  untuk  melaksanakan  prediksi  dalam  skenario  ini.  Metode  ini menghasilkan MAE sebesar 374.85, MSE mencapai 210,912.89, dan RMSE sebesar 459.25. MAPE, R- Squared , dan Korelasi berturut-turut adalah 0.02626, -11.57386, dan 0.59222. Se- mentara itu, Holt's Method dengan Double Exponential Smoothing memerlukan waktu yang sedikit lebih cepat, yakni sekitar 0.31 detik. Metode ini menghasilkan MAE sebesar 304.81, MSE mencapai 139,964.06, dan RMSE sebesar 374.12. MAPE, R- Squared , dan Korelasi ada- lah 0.02138, -7.34415, dan 0.59306. Di sisi lain, Single Exponential Smoothing (SES) memer- lukan waktu sekitar 0.35 detik, dengan MAE sebesar 110.13, MSE mencapai 17,548.65, dan RMSE  sebesar  132.47.  MAPE,  R- Squared ,  dan  Korelasi  berturut-turut  adalah  0.00765,  - 0.04619, dan NaN.
Hasil ini memberikan pandangan awal tentang bagaimana ketiga metode ini berki- nerja dalam menghadapi skenario pembagian data training sebesar 45%. Analisis men- dalam  terhadap  setiap  metrik  akan  memberikan  pemahaman  yang  lebih  komprehensif terkait keunggulan dan kelemahan masing-masing metode dalam konteks ini (lihat Gam- bar 3).
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
(a) (b) (c)
Gambar 3. Visualisasi Hasil Ujicoba Skenario Pembagian Data Tipe-1: (a) SES ; (b) Holt’s; (c): Holt’s

## Winters

## 3.2. Skenario Pembagian Data Tipe-2
Dalam skenario pembagian data 55%, analisis kinerja metode prediksi nilai jual USD yakni Single Exponential  Smoothing (SES),  Holt's Method ,  dan  Holt-Winters Method yang memberikan  wawasan  yang  lebih  dalam  mengenai  kehandalan  metode  ini  dalam  me- nangani variasi data yang lebih besar. Evaluasi dilakukan melalui parameter-paremeter kunci yang sama seperti pada skenario ke-1, termasuk Exponential Smoothing (MAE), Mean Squared  Error (MSE), Root  Mean  Squared  Error (RMSE), Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE), R- Squared , dan Korelasi (lihat Tabel 3).
Tabel 3. Hasil Ujicoba dengan Skenario Tipe-2
No. Metode Durasi (detik) MAE MSE RMSE MAPE R- Squared Korelasi 1 SES 0.32267   167.90393   39,209.69026     198.01437      0.01177 (1.28083)    Nan 2 Holt's 0.73442   450.24925   261,522.00989 511.39223      0.03146 (14.21277)    (0.54832) 3 Holt’s Win- ter 0.37759   453.26400   265,193.59515 514.96951      0.03162 (14.42635)    (0.54387) Holt-Winters Method (waktu eksekusi 0.37759) menunjukkan peningkatan kinerja di skenario-2,  meskipun  R- Squared negatif  (-14.42635).  Holt's Method (waktu  eksekusi 0.73442) mengalami perbaikan dengan RMSE 511.39223 dan MAPE 0.03146, menandakan kemampuan menjelaskan variabilitas data yang lebih baik. Single Exponential Smoothing (SES)  (waktu  eksekusi  0.32267)  memiliki  performa  baik  dengan  RMSE  198.01437  dan MAPE 0.01177, tetapi keterbatasan dalam menjelaskan variasi nilai jual USD pada ske- nario pembagian data yang lebih besar perlu diperhatikan, ditunjukkan oleh R- Squared mendekati 0 dan Korelasi NaN (lihat Gambar 4).
(a) (b) (c)
Gambar 4. Visualisasi Hasil Ujicoba Skenario Pembagian Data Tipe- 2: (a) SES; (b) Holt’s; (c): Holt’s

## Winters

## 3.3. Skenario Pembagian Data Tipe-3
Pada  uji  coba  ke-3,  Holt-Winters Method dengan  waktu  eksekusi  0.41035,  RMSE 193.78103, dan MAPE 0.01165 menunjukkan kinerja lebih baik dibandingkan dengan ske- nario sebelumnya, meskipun R-Squared negatif (-4.61812). Holt's Method, dengan waktu
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4 330  of 333
eksekusi 0.34845, menunjukkan perbaikan akurasi RMSE 157.76998 dan MAPE 0.00929, serta korelasi tinggi (0.48452) dalam menjelaskan variabilitas data di skenario 3. Evaluasi SES, meskipun memiliki waktu eksekusi lebih tinggi (0.90842), masih menunjukkan per- forma baik dengan RMSE 109.58978 dan MAPE 0.00586. Korelasi tidak terukur (Nan) dan nilai R-Squared mendekati 0, mengindikasikan keterbatasan SES dalam menjelaskan vari- asi nilai jual USD pada pembagian data yang lebih besar.
Tabel 4. Hasil Ujicoba dengan Skenario Tipe-3
No. Metode Durasi (detik) MAE MSE RMSE MAPE R- Squared Korelasi 1 SES 0.90842     6.16975   12,009.91992     109.58978      0.00586 (0.79684)    Nan 2 Holt's 0.34845   135.17411   24,891.36735     157.76998      0.00929 (2.72406)    0.48452 3 Holt’s Win- ter 0.41035   169.34241 37,551.08921     193.78103      0.01165 (4.61812)    (0.41736)
Skenario-3  menunjukkan  peningkatan  signifikan  dari  skenario-1  dan  skenario-2. Holt-Winters  Method,  meskipun  memiliki  waktu  eksekusi  lebih  singkat  (0.41035), menunjukkan peningkatan akurasi dengan nilai R-Squared yang negatif lebih rendah (- 4.61812). Hasil ini menggambarkan adaptabilitas Holt-Winters Method terhadap pemba- gian data yang lebih besar, memberikan prediksi yang lebih baik dengan efisiensi waktu yang ditingkatkan.
(a)
(b)
(c)
Gambar 5. Visualisasi Hasil Ujicoba Skenario Pembagian Data Tipe- 3: (a) SES; (b) Holt’s; (c): Holt’s

## Winters
Holt's Method meningkatkan akurasi di skenario-1 dan skenario-2, menunjukkan ke- mampuan  menjelaskan  variasi  data.  Di  skenario-3,  Holt's  Method  tetap  akurat  dengan waktu  eksekusi  lebih  cepat  (0.34845),  menunjukkan  adaptabilitas  terhadap  pembagian data yang lebih besar. Single Exponential Smoothing (SES), meski terbatas di skenario-1 dan skenario-2, memiliki penurunan waktu eksekusi di skenario-3 (0.90842) dengan per- forma baik berdasarkan RMSE (109.58978) dan MAPE (0.00586). Namun, keterbatasan da- lam menjelaskan variasi nilai jual USD di pembagian data yang lebih besar tetap menjadi pertimbangan.  Pemilihan  metode  prediksi  harus  mempertimbangkan  kondisi  spesifik dan kebutuhan analisis.

## 4. Pembahasan
Hasil  perbandingan  skenario  1,  2,  dan  3  disajikan  dalam  tabel  yang  memberikan wawasan  mendalam  tentang  kinerja  tiga  metode  prediksi,  yaitu  Holt-Winters  Method dengan  akronim  HW,  Holt's  Method  dengan  akronim  H,  dan  Single  Exponential Smoothing  dengan akronim SES. Tabel tersebut mencakup waktu eksekusi, nilai Mean Absolute  Error  (MAE),  Mean  Squared  Error  (MSE),  Root  Mean  Squared  Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), R-Squared, dan korelasi untuk setiap metode dalam  ketiga  skenario.  Analisis  komprehensif  terhadap  parameter-parameter  ini membantu dalam mengevaluasi trade-off antara kecepatan eksekusi dan akurasi prediksi.
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4 331  of 333
Tabel 5. Hasil Ujicoba Performance Sistem secara Keseluruhan
Skenario ke- Metode Durasi (detik) MAE MSE RMSE MAPE R- Squared Korelasi 1 SES 0.35  110.13 17,548.65 132.47 0.007 (0.046) Nan H 0.31  304.81 139,964.06  374.12 0.021 (7.344) (0.593) HW 0.41  374.85 210,912.89  459.25 0.026 (11.574)  (0.592) 2 SES 0.32  167.90    39,209.69      198.01 0.012 (1.280)    Nan H 0.73    450.25    261,522.01      511.39 0.031 (14.212)    (0.548) HW 0.38    453.26    265,193.60      514.97 0.032 (14.426)    (0.544) 3 SES 0.91      6.17 12,009.92      109.59 0.006 (0.797)    Nan H 0.35    135.17    24,891.37      157.77 0.009 (2.724)    0.485 HW 0.41    169.34 37,551.09      193.78 0.012 (4.618)    (0.417)
Pada  skenario  ujicoba  tipe-1,  meskipun Holt-Winters Method menunjukkan  kinerja yang  kuat  dalam  hal  waktu  eksekusi  dan  beberapa  parameter  evaluasi,  perlu  diper- hatikan  bahwa  hasil  R- Squared yang  negatif  (-11.57386)  dapat  menimbulkan  kek- hawatiran. Nilai R- Squared yang negatif menunjukkan bahwa model mungkin tidak sepe- nuhnya sesuai dengan data atau bahwa model tersebut kurang mampu menjelaskan vari- asi dalam nilai jual USD. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis lebih lanjut untuk me- mahami  faktor-faktor  yang  menyebabkan  nilai  R- Squared yang  negatif.  Holt's Method , meskipun  menunjukkan  kinerja  yang  memuaskan,  memiliki  MAPE  yang  lebih  rendah dibandingkan Holt-Winters Method . Hal ini mengindikasikan bahwa Holt’s Method cender- ung  memberikan  prediksi  yang  lebih  akurat  dalam  konteks  nilai  jual  USD.  Meskipun demikian,  perlu  dicatat  bahwa  nilai  R- Squared yang  negatif  (-7.34415)  pada  metode  ini juga dapat menjadi fokus perhatian. Evaluasi lebih lanjut diperlukan untuk mengidentif- ikasi apakah nilai R- Squared yang negatif mencerminkan ketidaksesuaian model atau ka- rena  faktor  lain. Single Exponential  Smoothing (SES),  sementara  menawarkan  kecepatan eksekusi  yang  baik,  menunjukkan  beberapa  keterbatasan  yang  signifikan  dalam  hal akurasi  prediksi.  Dengan  MAPE  yang  relatif  tinggi  dan  nilai  R- Squared yang  negatif (NaN),  SES  mungkin  kurang  cocok  untuk  menghadapi  fluktuasi  nilai  tukar  USD  yang kompleks. Analisis lebih lanjut perlu dilakukan untuk menentukan apakah SES dapat dit- ingkatkan atau apakah metode prediksi lainnya lebih sesuai untuk tugas ini.
Pada skenario  ujicoba tipe-2, Holt-Winters Method dan Holt's Method menunjukkan peningkatan kinerja, dengan catatan evaluasi SES yang masih menunjukkan keterbatasan. Pemilihan metode prediksi optimal harus mempertimbangkan trade-off antara kecepatan eksekusi dan akurasi prediksi dalam berbagai pembagian data. Skenario pembagian data yang  lebih  besar  (75%)  cenderung  memberikan  hasil  lebih  baik  dalam  akurasi  dan kemampuan menjelaskan variabilitas data, meskipun dengan sedikit peningkatan waktu eksekusi (lihat Gambar 4). Dalam menghadapi fluktuasi kompleks nilai tukar USD dalam skenario  perekonomian  global  yang  dinamis,  pemilihan  metode  prediksi  perlu disesuaikan  dengan  karakteristik  data  dan  kebutuhan  analisis  untuk  memastikan  hasil yang optimal.
Pada  uji  coba  ketiga,  terdapat  peningkatan  signifikan  dari  skenario  sebelumnya. Holt-Winters Method menunjukkan kinerja lebih baik dengan waktu eksekusi lebih sing- kat (0.41035), RMSE 193.78103, dan MAPE 0.01165, meskipun R-Squared masih negatif (- 4.61812). Hal ini mencerminkan adaptabilitas yang baik terhadap pembagian data yang lebih besar, memberikan prediksi yang lebih akurat dengan efisiensi waktu yang diting- katkan. Holt's Method juga mengalami peningkatan akurasi dengan RMSE yang lebih ren- dah  (157.76998)  dan  MAPE  yang  lebih  baik  (0.00929).  Korelasi  yang  tinggi  (0.48452) menunjukkan  kemampuan  dalam  menjelaskan  variabilitas  data  di  skenario  ketiga,  se- mentara  waktu  eksekusi  tetap  lebih  cepat  (0.34845).  Sementara  itu, Single  Exponential Smoothing (SES)  menunjukkan  penurunan  waktu  eksekusi  (0.90842)  dengan  performa baik  berdasarkan  RMSE  (109.58978)  dan  MAPE  (0.00586),  namun  keterbatasan  dalam
menjelaskan variasi nilai jual USD pada pembagian data yang lebih besar tetap menjadi pertimbangan. Keseluruhan, pemilihan metode prediksi harus mempertimbangkan kon- disi spesifik dan kebutuhan analisis, dengan fokus pada adaptabilitas terhadap pemba- gian data yang lebih besar untuk mendapatkan hasil yang optimal.
Dari keseluruhan skenario didapatkan bahwa penggunaan metode SES tidak dapat dilakukan  perhitungan  korelasi  karena  hanya  mempertimbangkan  satu  parameter  dan tidak memiliki komponen untuk menangkap pola atau tren yang lebih kompleks dalam data, variasi yang dapat dijelaskan oleh model ini terbatas. Oleh karena itu, perhitungan korelasi  menjadi  tidak  begitu  bermakna  karena  model  SES  tidak  mampu  menjelaskan variasi yang luas dalam data, terutama jika data memiliki pola yang lebih kompleks atau tren yang signifikan.
Korelasi  seringkali  lebih  berguna  pada  metode  yang  mampu  menangkap  lebih banyak  informasi  dalam  data,  seperti Holt's  Method atau Holt-Winters  Method ,  yang memiliki komponen tambahan untuk menangkap tren dan musiman. Dengan demikian, ketika  menggunakan  SES,  penggunaan  metrik  evaluasi  lain  yang  lebih  sesuai  dengan karakteristik model ini, seperti Mean Absolute Error (MAE) atau Root Mean Squared Error (RMSE), mungkin lebih relevan.

## 5. Kesimpulan
Penelitian ini memberikan wawasan mendalam tentang performa dan karakteristik metode prediksi Exponential Smoothing (SES), Holt's, dan Holt-Winters dalam menghadapi fluktuasi nilai jual USD. Evaluasi kinerja dengan menggunakan parameter kunci seperti MAE, MSE, RMSE, MAPE, R- Squared , dan Korelasi  mengungkapkan keunggulan Holt- Winters Method dalam  akurasi  dan  efisiensi  waktu  yang  memadai.  Meskipun  Holt's Method menunjukkan hasil evaluasi yang menjanjikan, SES memiliki beberapa keterbata- san, terutama dalam akurasi prediksi. Keunggulan penelitian ini terletak pada pendeka- tan pembandingan yang mendalam dan skenario pembagian data yang beragam, mem- berikan pandangan komprehensif untuk mendukung pengambilan keputusan ekonomi global. Temuan ini berkontribusi penting  bagi pengambil kebijakan, pelaku bisnis, dan peneliti dalam memilih metode prediksi yang sesuai dengan tujuan analisis dan karakter- istik data yang dihadapi, dengan potensi dampak positif pada manajemen risiko dan re- spons terhadap dinamika ekonomi global yang cepat berubah.
Ucapan Terima Kasih: Ucapan terima kasih kami disampaikan kepada Kelompok Keahlian  atas arahan yang berharga, serta Badan Pusat Statistik (BPS) atas data yang mendukung penelitian ini. Kontribusi  keduanya  menjadi  kunci  keberhasilan  penelitian  ini,  dan  kami  menghargai  dedikasi mereka. Semoga hasil penelitian ini bermanfaat dalam memahami dinamika nilai tukar USD.

## Referensi
[1] W. Khamidah and R. Sugiharti, “Faktor yang Mempengaruhi Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika, Euro dan Poundsterling,” Ecoplan , vol. 5, no. 1, 2022, doi :10.20527/ecoplan.v5i1.425
[2] D. Efriyenty, “Pengaruh Inflasi dan Kurs terhadap Harga Saham di Industri Dasar dan Kimia,” Going Concern : Jurnal Riset Akuntansi , vol. 15, no. 4, pp. 570 – 576, 2020, doi: 10.32400/gc.15.4.31601.2020
[3] A. A. Istri, S. Larasati, M. Kembar, and S. Budhi, “Pengaruh Inflasi dan Kurs Dollars AS terhadap Nilai Ekspor Alas Kaki Indonesia ke China,” E-Jurnal EP Unud , vol. 7, no. 11, pp. 2430 – 2460, 2017.
[4] R. P. Nugraheni, E. Rimawati, and R. T. Vulandari, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Winters Pada Pred- iksi Harga Beras,” Jurnal Ilmiah SINUS , vol. 20, no. 2, p. 45, Jul. 2022, doi: 10.30646/sinus.v20i2.608.
[5] O. D. Rahayu, W. Ramdhan, and S. Sumatri, “Implementasi Metode Single Exponential Smoothing Dalam Mempred- iksi Kebutuhan Pupuk Bagi Petani,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 4, no. 2, Sep. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2080.
[6] Suriyanti, Satriani, A. A. Sabnur, and F. Hasrianti, “Hubungan Inflasi, Suku Bunga dan Nilai Tukar dalam Penen- tuan  Nilai  tukar  Valuta  Asing,” Jurnal  Mirai  Management ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  245 – 253,  2023,  doi: 10.37531/mirai.v8i3.5933
[7] R. Utami and S. Atmojo, “Perbandingan Metode Holt Eksponential Smoothing dan Winter Eksponential Smooth- ing Untuk Peramalan Penjualan Souvenir,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , vol. 11, no. 2, p. 123, Aug. 2017, doi: 10.32815/jitika.v11i2.191.
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4 333  of 333
[8] A.  Desduana  Selasakmida,  T.  Wuryandari,  D.  Statistika,  and  F.  Sains  dan  Matematika,  “Perbandingan  Metode Double Exponential Smoothing Holt Dan Fuzzy Time Series Chen Untuk Peramalan Harga Paladium,” Jurnal Gauss- ian , vol. 10, no. 3, pp. 325 – 336, 2021, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[9] S. J. Amalia, N. Oktaviani, G. I. Prameswara, Y. D. Prasetyo, and M. Y. Fathoni, “Perbandingan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing pada Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar AS,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 974, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4493.
[10] A. Aryati, I. Purnamasari, and Y. N. Nasution, “Peramalan dengan Menggunakan Metode Holt -Winters Exponential Smoothing (Studi Kasus: Jumlah Wisatawan Mancanegara yang Berkunjung Ke Indonesia) Forecasting using the Method of Holt-Winters Exponential Smoothing (Case Study: Number of Foreign Tourists Visiting Indonesia),” Jurnal Eksponensial , vol. 11, no. 1, 2020.
[11] K. Komariah, E. Kurniawan, and M. Handayani, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Prediksi Penjualan  Bahan  Bangunan,” Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS) ,  vol.  4,  no.  2,  Sep.  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i2.2140.
[12] P. Anzhelmus Boli and R. Putranda Kristianto, “Penerapan Algoritma Single Exponential Smoothing untuk Prediksi Jumlah  Calon  Mahasiswa  Baru,” Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer) ,  vol.  6,  no.  1,  2022,  doi: 10.30865/komik.v6i1.5686.
[13] R. Rachman, S. Nusa, and M. Jakarta, “Penerapan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing pada Pera- malan Produksi Industri Garment,” Jurnal Informatika , vol. 5, no. 1, 2018, doi: 10.31294/ji.v5i2.3309
[14] I. Hidayat Susilowati, “Peramalan Nilai Tukar Kurs IDR Terhadap Dollar USD Dengan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing ,” Perspektif: Jurnal Ekonomi & Manajemen Universitas Bina Sarana Informatika , vol. 18, no. 1, 2020, doi: 10.31294/jp.v17i2.
[15] I. H. Susilowati and Rosento, “Peramalan Nilai Tukar Kurs IDR Terhadap Dollar USD Dengan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing ,” Perspektif: Jurnal Ekonomi & Manajemen Universitas Bina Sarana Informatika , vol. 18, no. 1, 2020.
[16] N. H. A. S. Al Ihsan, H. H. Dzakiyah, and F. Liantoni, “Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing dan Metode Holt untuk Prediksi Kasus COVID- 19 di Indonesia,” Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika , vol. 12, no. 2, pp. 89 – 94, Dec. 2020, doi: 10.31937/ti.v12i2.1689.
[17] A.  Fahlevi,  F.  A. Bachtiar,  and  B.  D.  Setiawan,  “Perbandingan  Holt’s  dan  Winter’s Exponential  Smoothing untuk Peramalan  Indeks  Harga  Konsumen  Kelompok  Transportasi,  Komunikasi  dan  Jasa  Keuangan,”  2018.  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id