## SATIN – Sains dan Teknologi Informasi
Maryanah Safitri, Email: maryanah.msf@nusamandiri.ac.id.

## Komparasi Metode Single Exponential Smoothing dan Holt's Linear Method Pada Forecasting Volume Impor
Anung Anindityo 1 , Maryanah Safitri 2 1 Universitas  Nusa  Mandiri,  anung666@gmail.com,  Jln.  Jatiwaringin  Raya  No.02  RT08  RW  013 Kelurahan  Cipinang Melayu Kecamatan Makassar, Jakarta Timur, Indonesia
2 Universitas Nusa Mandiri, maryanah.msf@nusamandiri.ac.id, Jln. Jatiwaringin Raya No.02 RT08 RW 013  Kelurahan Cipinang Melayu Kecamatan Makassar, Jakarta Timur, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Apr 19, 2023 : Juni 7, 2023 : Juni 26, 2023 Volume impor produk migas dan non migas Indonesia periode September tahun 2022 ialah sebesar 15.369,00 ribu ton, dalam hal  ini  impor  migas  dan  non  migas  Indonesia  mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya, pada tahun 2021 dengan periode  yang  sama  volume  impor  migas  dan  non  migas Indonesia sebesar 14.418,83 ribu ton. Akan tetapi, kebutuhan teknologi  yang tidak  diimbangi dengan  penyajian  data  yang valid. Metode tradisional tidak dapat menangani data dalam jumlah besar. Tujuan dari penelitian ini melakukan forecasting volume impor migas dan non migas Indonesia menggunakan metode single exponential smoothing method dan holt’s linear method, serta melakukan analisa perbandingan terhadap dua metode tersebut yang dapat  digunakan  sebagai acuan  dalam meningkatkan produksi migas dan non migas. Pengembangan sistem  peramalan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah menggunakan metode single exponential smoothin g dan holt’s linear method yang dibandingkan menurut akurasi dan rata – rata  kesalahan  peramalannya.  Berdasarkan  peramalan  yang dilakukan  dengan  menggunakan  metode  single  exponential smoothing didapatkan data yang bersifat cenderung seasional. Hal  ini  didapatkan  melalui  tingkat  error  atau  MSE  sebesar 3589074213 yang didapatkan dan tingkat Root Mean Squared Error  (RMSE)  sebesar  16615,73446  yang  didapatkan. Sedangkan peramalan atau forecasting yang dilakukan dengan menggunakan holt’s linear method diketahui m emiliki MSE sebesar  12700459099  dan  RMSE  sebesar  31256,33363. Dengn  demikian  metode  single  exponential  smoothing memiliki  tingkat    RMSE  yang  jauh  lebih  kecil  dari  pada metode  holt’s  linear  methode.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  metode  single  exponential  smoothing  dinilai  lebih unggul  dalam  melakukan  forecasting  nilai  impor  migas  dan non-migas Indonesia.
Kata Kunci : Forecasting
Metode Single Exponential Smoothing, H olt’s Linear Method.

## Abstract
The volume of imports of Indonesian oil and gas and non-oil and gas products for the September 2022 period was 15,369.00 thousand tons, in this case Indonesia's imports of oil and gas and non-
oil and gas experienced an increase from the previous year, in 2021 with the same period the volume  of  Indonesia's  oil  and  gas  and  non-oil  and  gas  imports  was  14,418.83  thousand  tons. However,  technological  needs  are  not  matched  by  presenting  valid  data.  Traditional  methods cannot  handle  large  amounts  of  data.  The  purpose  of  this  study  is  to  forecast  the  volume  of Indonesia's oil and gas and non-oil and gas imports using the single exponential smoothing method and the Holt's linear method, as well as to perform a comparative analysis of the two methods which can be used as a reference in increasing oil and gas and non-oil and gas production. The development of the forecasting system carried out in this study is to use the single exponential smoothing method and the Holt's linear method which are compared according to the accuracy and  average  forecast  error.  Based  on  the  forecasting  using  the  single  exponential  smoothing method,  the  data  tends  to  be  seasonal.  This  is  obtained  through  an  error  rate  or  MSE  of 3589074213 obtained and a Root Mean Squared Error (RMSE) level of 16615.73446 obtained. Meanwhile, forecasting using Holt's linear method is known to have an MSE of 12700459099 and an RMSE of 31256.33363. Thus the single exponential smoothing method has a much smaller RMSE  level  than  the  linear  Holt  method.  So  it  can  be  concluded  that  the  single  exponential smoothing method is considered superior in forecasting the value of Indonesia's oil and gas and non-oil and gas imports.

## 1. Pendahuluan
Sumber  daya  alam  di  Indonesia  salah satunya berasal dari pertambangan dan energi. Pertambangan  yang  dimiliki  Indonesia  salah satunya  yaitu  tambang  minyak  dan  gas (migas) (Andriani et al., 2018).  Produk atau barang  migas  merupakan  hasil  dari pengolahan minyak bumi dan gas alam serta pengolahan  dan  turunannya  seperti  bensin, solar, gas LPG dan plastic. Sedangkan produk non migas merupakan barang selain dari yang dihasilkan  oleh  minyak  bumi  dan  gas  alam, seperti  hasil  peternakan,  pertanian  dan perikanan. Konsumsi migas  dan  Non-migas di  Indonesia    dari    waktu  ke  waktu  terus meningkat (Arvie  &  Pakereng,  2022) .  Volume impor produk  berupa migas  dan  produk non migas  di  Indonesia  periode  masa  September tahun 2022 ialah sebesar 15.369,00 ribu ton, dalam hal ini impor produk migas dan produk non migas Indonesia mengalami peningkatan dari  tahun  sebelumnya,  pada  tahun  2021 dengan  periode  yang  sama  volume  impor produk  migas  dan  produk  non  migas  di Indonesia  ialah  sebesar  14.418,83  ribu  ton (Badan Pusat Statistik, 2022)
Saat  ini  kemajuan  teknologi  berkembang dengan pesat, kebutuhan akan informasi yang
akurat sangat penting untuk kehidupan sehari- hari.  Informasi  merupakan  faktor  penting dalam  perkembangan  zaman  saat  ini.  Akan tetapi, kebutuhan teknologi yang tinggi tidak diimbangi dengan penyajian data yang valid. Data dalam jumlah atau netto yang besar tidak dapat  ditangani  dengan  metode  tradisional, oleh karena itu kegunaan teknologi informasi mampu mengumpulkan dan menyimpan data serta menganalisis data.
Penyajian  informasi  yang  dinilai  kurang akurat  dapat  diatasi  dengan  cara  melakukan peramalan  terhadap  suatu  nilai  di  masa mendatang.  Metode  forecasting  dibutuhkan dalam melakukan perencanaan dan penentuan produk  yang  akan  dibuat  oleh  suatu perusahaan supaya kualitas serta kuantitasnya tepat  (Maulida,  2021).  Manfaat  dari peramalan  atau  forecasting  bisa  terlihat  dari pengambilan  keputusan.  Suatu  keputusan yang    baik    merupakan    keputusan    yang didasarkan  atas  pertimbangan dari  periode sebelumnya  (Budiman,  2021).  Forecasting merupakan suatu seni dan pengetahuan yang digunakan  untuk  melakukan  perkiraan  atas suatu kejadian di masa mendatang (Kamarudin,  2022) (Dewi  &  Hadi,  2019) . Sedangkan  fungsi  forecasting  ialah  sebagai pedoman  untuk  menentukan  arah  kebijakan
dan  keputusan  perusahaan  yang  efektif  dan efisien (Hartono et al., 2012) di masa depan (Admin, 2022). Peningkatan sistem yang akan berlangsung  pada  kegiatan  penelitian  yang sedang diteliti ini adalah dengan penggunaan metode  single  exponential  smoothing  dan holt’s linear method yang akan dibandingkan menurut  akurasi  dan  rata – rata  kesalahan peramalannya.
Penggunaan  metode  single  exponential smoothing atau rasio - rasio bergerak (moving average) seringkali sangat akurat, namun jika data  menunjukkan  garis  tren  tertentu,  model yang  tepat  untuk  digunakan  adalah  garis pemulusan  eksponensial  dari  Brown  atau garis  pemulusan  eksponensial  dari  Holt (Hikmah  et  al.,  2018).  Tujuan  penggunaan dari  kedua  metode  yaitu  single  exponential smoothing  method  dan  holt’s  linear  method pada penelitian ini yaitu untuk mendapatkan hasil  peramalan  pada  periode  berikutnya untuk  volume  impor  migas  dan  non  migas Indonesia  yang  nantinya  akan  dilakukan perbandingan dari kedua metode tersebut.
Metode  single  exponential  smoothing memberikan pembobotan empiris yang secara proporsional  lebih  lemah  dari  semua pengamatan  sebelumnya (Utami  &  Atmojo,
2017). Sedangkan holt’s linear method adalah metode  yang  dapat  mengatasi  pengaruh  tren dan  musiman  yang  muncul  secara  sekaligus pada suatu data deret waktu (Ponziani, 2021)).
Pada Penelitian sebelumnya yang pertama berjudul  “Perbandingan  Metode  Single Exponential Smoothing dan Moving Average pada  Peramalan  Penjualan  Produk  Minyak Goreng  di  PT  Tunas  Baru  Lampung”
(Chaerunnisa  &  Momon,  2021) ,    prediksi  yang menggunakan  dua  metode  yaitu  pertama single  exponential  smoothing  dan  kedua moving  average.  Akurasi  masing – masing dari kedua metode akan dibandingkan, MSE, MAD  dan  MAPE  digunakan  sebagai parameter  pembanding.  Setelah  dilakukan perbandingan, didapatkan hasil bahwa single exponential  smoothing  method  merupakan
method  yang  unggul  untuk  melakukan prediksi penjualan minyak goreng.
Penelitian kedua dengan judul “Peramalan dengan Menggunakan Metode Holt’s Winters Exponential Smoothing (Studi Kasus : Jumlah Wisatawan Mancanegara yang Berkunjung ke Indonesia)” (Aryati et al., 2020). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan data model  jumlah  kunjungan  wisman  ke Indonesia  menggunakan  Holt's  winter exponensial  smoothing  untuk  mendapatkan netto  akurasi  peramalan  jumlah  wisman. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh  hasil  bahwa  jumlah  orang  asing yang berwisata ke Indonesia berdasarkan data model Holts Winters. Dengan MAPE sekitar 0,938%,  nilai  akurasi  memprediksi  jumlah pengunjung asing ke Indonesia.
Penelitian  yang  ketiga  dengan  judul “Penerapan Metode Double Moving Average, Brown,  Holt  Linear  dan  Arima  pada  Harga Penutupan  Saha m” (Nurul  et  al.,  2021). Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membandingkan  dan  mengevaluasi  empat metode  estimasi  terbaik — Double  Moving Average, Brown, Holt Linear, dan Autoregressive Integrated Average (ARIMA) — untuk menentukan
rerata kesalahan persentase absolut absolut (MAPE).  Metode  terbaik  adalah  salah  satu yang  menghasilkan  nilai  medan  MAPE. Penelitian  ini  menggunakan  data  JKSE  dari bulan  September  2018  sampai  September 2020.  Setelah  melakukan  analisis,  metode Double  Moving  Average  dengan  MAPE 1,0284%,  Brown  dengan  MAPE  1,0302%, Holt  linier  dengan  MAPE  1,0203%,  dan
ARIMA dengan MAPE 0,8244%
diaplikasikan pada software R Studio dan Ms. Excel.  Dibandingkan  dengan  nilai  MAPE metode  tersebut  di  atas,  ARIMA  adalah metode  peramalan  yang  lebih  tidak  disukai karena  memberikan  nilai  MAPE  yang  lebih menguntungkan.
Seiring  dengan  naik  turunnya  kebutuhan impor migas dan non migas, kajian mengenai impor  migas  dan  non  migas  dibutuhkan.
Sehingga dapat diketahui tingkat
ketergantungan negara terhadap impor migas dan  non  migas,  selain  itu,  dapat  membantu para pemimpin ekonomi dan nasional dalam mencari  solusi  terhadap  pengelolaan  migas dan non migas dalam negeri.

## 2. Metode Penelitian
Langkah awal dari tahapan penelitian yang dilakukan  dimulai  dengan  mempelajari tentang  permasalahan  dalam  penelitian terlebih  dahulu.  Kemudian  dilanjutkan dengan  pencarian  solusi  yang  berkaitan dengan  permasalahan  tersebut.  Adapun permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana melakukan perbandingan forecasting terhadap volume impor migas dan non  migas  menggunakan  dua  metode  yaitu metode  single  exponential  smoothing  dan holt’s linear method.
Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data time series secara tahunan, dengan parameter  grup/  kategori  jumlah  migas  dan nomigas  yang  masuk  setiap  tahunnya.  Data yang digunakan dari tahun 2012 sampai tahun 2022  (11  tahun)  untuk  peramalan  di  tahun 2023.  Di  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode  single  exponential  smoothing  dan holt’s linear method yang mengacu pada MSE (Mean Squared Error) yang dimana semakin kecil  MSE  maka  semakin  valid  forecasting yang dilakukan.
2.1. Single exponential smoothing Metode Pemulusan Eksponensial
Tunggal  didasarkan  pada  pembuatan  zaman proporsional  dari  data  historis.  H.  terus memperbarui perhitungan dengan data terbaru (Yuniarti, 2020). Setiap nilai data diberi bobot konstan  atau  smoothing  (α)  lebih  besar  atau sama  dengan  0  dan  kurang  dari  1.  Constant smoothing (α), biasanya antara 0,1 dan 0,9.
Metode  ini  bekerja  lebih  baik  dengan data  yang  tidak  stabil  atau  perubahan  data yang besar dan berfluktuasi (Yuniarti, 2020). Rumus  dari  metode  Single  Exponential Smoothing adalah sebagai berikut:
𝐹𝑡 = 𝛼 ∗ 𝑋𝑡 + (1 − 𝛼) ∗ 𝐹𝑡 − 1        (1)

## Keterangan:
𝐹𝑡         ∶ Nilai peramalan yang baru 𝐹𝑡 − 1 ∶ Nilai peramalan periode Sebelumnya 𝛼          ∶ Konstanta pemulusan untuk data (0 < 𝛼 < 1) 𝑋𝑡       ∶ Nilai permintaan actual periode 1

## 2.2. Holt’s linear method
Metode linier Holt adalah model yang disajikan  oleh  Holt.  Model  ini  biasanya digunakan untuk data dengan garis tren yang tidak  terpengaruh  oleh  waktu  selama  satu tahun.  Smoothing  menggunakan  parameter yang  berbeda  dari  data  sebenarnya.  Setelah smoothing,  perkiraan  tren  dilakukan.  Model Holt menggunakan dua parameter yaitu α dan β (Utami  &  Atmojo,  2017) .  Holt’s  Linear Method  memiliki  aturan  perhitungan  seperti berikut:
At=αYt+(1-α)(At-1+Tt-1) (2)
Tt=β(At-At-1)+(1-β)Tt-1 (3)
Untuk  menghitung  nilai  smoothing diperlukan nilai pertama (A1), namun karena nilai A1 tidak diketahui pada waktu t1.Jadi A1 dapat digunakan untuk titik data pertama baris data pertama, yaitu Y1. Rumusnya adalah A1 = Y1.
Sebaliknya, dimungkinkan untuk mengasumsikan  bahwa  T1=Y2Y1  untuk mengurangi  kesalahan  estimasi  tren  T1. Sementara  itu,  hitung  nilai  prediksi  untuk musim berikutnya, digunakan rumus:
Yt+p=At+Tt p ^ (4)
Keterangan: At : Nilai pemuluan ke -t α   : Parameter pemulusan untuk data (0<α<1)
β   : Parameter pemulusan untuk estimasi trend (0<β<1)
Yt : Data aktual ke – t Tt : Estimasi trend ke – t p   : Jumlah periode yang akan diramalkan Yt+p ^ : Nilai data ramalan
2.3. Tahapan Forecasting Tahapan  dalam  analisis  forcesting volume  impor  migas  dan  non  migas menggunakan teknik forecasting yaitu single
exponential  smoothing dan  holt’s  linear method yaitu :
A. Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  merupakan  data BPS (Badan Pusat statistik) tahun 2012-2022 yang  diterbitkan  dan  dipublikasi  pada  bulan Oktober 2022. Pada data ini memiliki 3 atribut yaitu jumlah neto impor perbulan, tahun, dan jumlah neto impor semua bulan pertahun.
Tabel 1 Tabel data latih
Sumber: (Badan Pusat Statistik, 2022) Tabel 1 merupakan tabel data latih tahun 2022 mulai dari Januari sampai dengan November 2022.
B. Pengolahan Data Setelah  data  latih  dikumpulkan,  data tersebut  diolah  terlebih  dahulu  sebelum dianalisis  untuk mengetahui  akurasi  prediksi neto  impor  migas  dan  non  migas.  Analisis yang  dilakukan  adalah  mengetahui  akurasi prediksi dengan data berikut ini:
Tabel 2 Tabel detail atribut data latih
No Atribut Penjelasan 1 NettoImpor per Bulan Data  yang  diteliti merupakan jumlah migas  dan  non  migas yang  masuk  setiap bulan. 2  Tahun Tahun  yang  diteliti dari 2012 – 2022. 3 Netto Impor per Tahun Data  yang  diteliti merupakan jumlah migas  dan  non  migas yang  masuk  setiap tahun.
Sumber: (Badan Pusat Statistik, 2022)
Tabel 2 merupakan tabel detail data latih yang terdiri  atas  tiga  atribut,  yaitu:  netto  impor perbulan,  tahun  yang  diteiti  dan  neto  impor per tahun

## C. Forecasting Menggunakan Excel
Setelah  data  diolah  langkah  berikutnya adalah  proses  prediksi  mengunakan  single exponential  smoothing  dan  holt’s  linear method. Rumus yang digunakan yaitu:
Single Exponential Smoothing Sum = α * Xt + (1 - α) * Ft -1 MSE = Average (value1;value2;....) RMSE = SQRT (MSE/n)
Keterangan : α : Kostanta pemulusa untuk data (0< α<1) Xt : Nilai Permintaan atual periode ke t Ft-1 : Nilai peramalan periode sebelumnya MSE : Mean Squared Error RMSE : Root Mean Squared Error n : Periode value : data
Holt’s Linear Method
Sum = αYt + (1 - α)(At -1 + Tt-1) (5) Sum = β(At - At-1) + (1 - β) Tt -1 (6) Sum = Yt + p = At + Tt p ^ (7) MSE = Average (value1;value2;....)
RMSE = SQRT (MSE/n)
Keterangan: At : Nilai pemulusan ke - t α : Parameter pemulusan untuk data (0< α<1) β : Parameter pemulusan untuk estimasi trend (0< β<1) Yt : Data Aktual ke - t Tt : Estimasi Trend ke - t p : Jumlah periode yang akan diramalakan Yt+p ^ : Nilai data ramalan MSE : Mean Squared Error RMSE : Root Mean Squared Error
n : Periode value : data Tahun  Bulan Migas Non Migas 2022 Januari 1677.7 25478.9 Februari 1692.4 53433.9 Maret 2194.9 54357.8 April 2345.7 12543.6 Mei 3453.7 24367.9 Juni 1928.9 54343.1 Juli 1796.0 53310.0 Agustus 2069.3 57632.1 Septembe r 1655.9 12367.8 Oktober 1326.8 45723.1 Novembe r 2546.9 54793.0 Desember  - -

## 2.4. Rancangan Penelitian
Dalam menentukan akurasi prediksi neto impor  migas  dan  non  migas  menggunakan single exponential smoothing dan holt’s linear method,  peneliti  menggunakan  software Microsoft Excel. Terdiri dari 2 Sheet yaitu : Forecasting Grafik Data Asli dan  Forecasting dengan  rincian sebagai berikut :
1. Sheet Forecasting Merupakan  sheet  yang  berisi  data  latih yang  diolah  menggunakan  single exponential  smoothing  dan  holt’s  linear method.
2. Sheet Grafik Data Asli dan Forecasting Merupakan sheet yang didalamnya berisi data  yang  sudah  diolah  dan  dijadikan grafik.  Data  yang  digunakan  pada penelitian merupakan data yang didapatkan  dari  website  resmi  BPS mengenai  impor  migas  dan  non  migas pada  tahun  2012 – 2022.  Data  yang digunakan adalah data time series secara tahunan.  Di  dalam  penelitian  ini menggunakan metode single exponential smoothing dan holt’s linear method yang mengacu  pada  MSE  (Mean  Squared
Error).  Semakin  kecil  MSE  maka semakin valid forecasting yang dilakukan.  Para  pelaku  bisnis  dapat menerapkan  metode  single  exponential smoothing  atau  holt’s  linear  method untuk menganalisa impor migas dan non migas  pada  tahun  mendatang  apabila diketahui  validitas  dari  metode  yang digunakan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Penelitian Penelitian  ini  menggunakan  data  yang diambil  dari website resmi  Badan  Pusat Statistik (BPS). Data yang digunakan adalah time  series secara  bulanan  dalam  tahunan yaitu  dari  tahun  2012 – 2022.  Penelitian  ini menggunakan  dua  metode  yaitu single exponential  smoothing dan holt’s  linear method yang  mengacu  pada  perbandingan Mean  Squared  Error  (MSE) dan Root Mean Squared  Error  (RMSE) terkecil  dari  hasil perhitungan  yang  telah  dilakukan  sebagai acuan dalam pengambilan keputusan forecasting .
Tabel 3 Forecasting Menggunakan Single Exponential Smoothing
Sumber: Hasil Penelitian
Berdasarkan  data  pada  tabel  3,  maka  dibuatlah  grafik  data  aktual  dan  data  peramalan ( forecasting ) menggunakan metode single exponential smoothing yang dapat dilihat pada gambar 1.
Tahun  Periode Berat Bersih (Ton) Forecast Error Smoothed Error Absolute Smoothed Error Squared Error α 2012 1  600136,6 0 0 0 2013 2 700005  600136,6 99868,4 19973,68 19973,68  9973697319  0,2 2014 3  549465,5  620110,3  -70644,8 1849,988 30107,9  4990684941  0,2 2015 4  508827,2  605981,3  -97154,1 -17950,8  43517,1448  9438923810  0,2 2016 5  511728,1  586550,5  -74822,4 -29325,1  49778,1957  5598391422  0,4 2017 6  545846,6  555686,2  -9839,64 -25428  41790,4843  96818487,88  0,6 2018 7  608907,5  549889,5  59017,95 -8538,85 45235,978  3483118784  0,6 2019 8  654474,4  585799,9 68674,5 6903,823  49923,6817  4716186432  0,2 2020 9  579678,2  598763,1  -19084,9 1706,087  43755,9168  364231787,2  0,1 2021 10  621667,8  596123,9  25543,94 6473,657  40113,5215  652492883,1  0,0 2022 11  609975,6  597119,8  12855,76 7750,077  34661,9686  165270480,7  0,2 2023 12 599194,5 0,2 2024 13 465220,5
Gambar 1 Grafik Data Aktual dan Forecasting Single Exponential Smoothing Sumber: Hasil Penelitian
Tabel 4. Forecasting Menggunakan Holt's Linear Method
Sumber: Hasil Penelitian
Berdasarkan  data  pada  tabel  4,  maka  dibuatlah  grafik  data  aktual  dan  data  peramalan ( forecasting ) menggunakan metode Holt's Linear yang dapat dilihat pada gambar 2.
0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 800000 2012201320142015201620172018201920202021202220232024
Berat Bersih (Ton) Forecast Tahun Periode  Tahun Berat Bersih (Ton) Smoothed Avg (At) Smoothed Trend (Tt) Forecast Inc. Trend (FITt) Error Absolute Error Mean Squared Error 1 2012  600136,6 600136,6 99868,4 2 2013 700005 700005 99868,4 700005 0 0 0 3 2014  549465,5 699710,24 89852,084 799873,4 - 150245 150245 7524493966 4 2015  508827,2  677268,274 78622,679 789562,3 - 168441 168441  12736469361 5 2016  511728,1  658225,812 68856,165 755891 - 146498 146498  14481491417 6 2017  545846,6  654587,826 61606,75 727082 - 108741 108741  14038685226 7 2018  608907,5  673279,746 57315,267 716194,6 - 64372,2 64372,2  12625128194 8 2019  654474,4  700146,767 54270,442 730595 - 45672,4 45672,4  11307732813 9 2020  579678,2  684521,606 47280,882 754417,2 - 104843 104843  11272666917 10 2021  621667,8  687748,613 42875,494 731802,5 - 66080,8 66080,8  10582067605 11 2022  609975,6  682364,704 38049,554 730624,1 - 72389,1 72389,1  10096441678 12 2023 432248,555 9232,9838 720414,3 - 432249 432249  24824972646 13 2024 441481,5 0 0  22915359366
Gambar 2 Grafik Data Aktual dan Forecasting Holt's Linear Method Sumber: Hasil Penelitian
3.2. Pembahasan A. Analysis of  Error Forecasting
Tabel 5 Hasil Peramalan Metode Single Exponential Smoothing Tahun Periode Squared Error 2012 1 0 2013 2 9973697319 2014 3 4990684941 2015 4 9438923810 2016 5 5598391422 2017 6 96818487,88 2018 7 3483118784 2019 8 4716186432 2020 9 364231787,2 2021 10 652492883,1 2022 11 165270480,7 2023 12 2024 13 MSE 3589074213 n 13 RMSE 16615,73446
Sumber : Hasil Penelitian
Berdasarkan  peramalan  atau  forecasting yang dilakukan dengan menggunakan metode single exponential smoothing didapatkan data yang  bersifat  cenderung  seasional.  Hal  ini didapatkan  melalui  tingkat  error  atau  MSE sebesar  3589074213  yang  didapatkan  dan tingkat  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE) sebesar  16615,73446  yang  didapatkan. Sedangkan peramalan atau forecasting yang dilakukan dengan menggunakan holt’s linear method  diketahui  memiliki  MSE  sebesar
12700459099
dan RMSE sebesar 31256,33363.
B.  Perbandingan Kedua Metode
Menurut  analysis  of  erros  yang  telah dilakukan, metode single exponential smoothing  memiliki  jumlah  root  mean squared  error  (RMSE)  sebesar  16615,73446 dan  metode  holt’s  linear  method  memiliki jumlah  root  mean  squared  error  (RMSE) sebesar 31256,33363.
Menurut angka RMSE yang didapatkan,  metode  single  exponential smoothing memiliki tingkat RMSE yang jauh lebih  kecil  daripada  metode  holt’s  linear methode. Sehingga metode single exponential smoothing  dinilai  lebih  unggul  dalam melakukan forecasting nilai impor migas dan non-migas Indonesia. Perhitungan yang telah dilakukan menggunakan alat bantu atau tools Microsoft  Excel  untuk  mengelola  data  yang digunakan  dan  beberapa  rumus  yang  ada didalamnya.
Adapun yang dimaksud dengan keunggulan  atau  keuntungan  dari  metode single exponential smoothing yaitu metode ini dapat  meramalkan  persediaan  dengan  data persediaan  terkini  secara  sistematis  tanpa memalui  tahap  pemprosesan  data  yang berulang-ulang,  menyediaakan  peramalan dalam bentuk bulanan tahunan, hingga dengan jangka  tahun  10  tahun  kedepan  tergantung berapa banyak tahun yang akan diramalkan. Sementara  jika  menggunakan  metode holt’s  linear  methode  kita  hanya  bisa mendapatkan  nilai  ramalan  untuk  waktu tertentu  saja  dikarenakan  peramalan  metode holt’s linear m ethode ini memperhatikan level dan  trend  data  sebelumnya,  sehingga peramalan  data  pada  waktu  berikutnya  tidak
0 500000 1000000 1500000 2000000 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
Berat Bersih (Ton)
Forecast Inc. Trend (FITt)
bisa  didapatkan  selama  data  aktual sebelumnya tidak diketahui.
Disamping keunggulan
atau keuntungan  dari  metode  single  exponential smoothing  terdapat  juga  kekurangan  yang dimiliki metode single exponential smoothing yaitu  data  yang  di  masukan  dalam  ukuran yang  besar  maka  cukup  sulit  dalam mengamati persediaan dalam bentuk gambaran grafik, tetapi itu tidak berpengaruh yang  berarti  dalam  penelitian  menggunakan metode ini.

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  root  mean  squared error (RMSE) yang didapatkan bahwa jumlah RMSE  dari  metode  single  exponential smoothing  sebesar  16615,73446  sedangkan metode  holt’s  linear  method  sebesar 31256,33363  yang  artinya  metode  single exponential  smoothing  memiliki  tingkat RMSE yang jauh lebih kecil dari pada metode holt’s  linear  methode.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa metode single exponential smoothing  dinilai  lebih  unggul  dalam melakukan forecasting nilai impor migas dan non-migas Indonesia.

## 5. Referensi
Admin.  (2022,  March  25). Forecasting :
Pengertian,  Fungsi,  Metode  dan Perbedaanya dengan Planning . BAKAI Universitas Medan Area. https://bakai.uma.ac.id/2022/03/25/fore casting-pengertian-fungsi-metode-dan- perbedaanya-dengan-planning/
Andriani,  Y.,  Silitonga,  H.,  &  Wanto,  A.
(2018).  Analisis  jaringan  syaraf  tiruan untuk prediksi volume ekspor dan impor migas  di  indonesia. Register:  Jurnal
Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , 4 (1),
30 – 40. https://doi.org/10.26594/register.v4i1.1 157
Arvie,  D.,  &  Pakereng,  M.  A.  I.  (2022).
Peramalan  Import  Migas  Dan  Non-
Migas  Menggunakan  Metode  Fuzzy Time  Series  Model  Cheng. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 9 (4).
https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/ article/view/2885/1059 Aryati, A., Purnamasari, I., & Nasution, Y. N.
(2020). Peramalan dengan
Menggunakan  Metode  Holt-Winters Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus: Jumlah  Wisatawan  Mancanegara  yang Berkunjung  Ke  Indonesia). Jurnal EKSPONENSIAL , 11 (1). http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.ph
p/exponensial/article/view/650/287
Badan Pusat Statistik. (2022). Volume Impor Migas-NonMigas  (Ribu  Ton),  2022 . https://www.bps.go.id/indicator/8/2173/
2/volume-impor-migas-nonmigas.html
Budiman,  S.  N.  (2021).  Peramalan   Stock
Barang Dagangan Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing. Jurnal Teknologi Dan   Manajemen  Informatika , 7 (1), 113 – 121.
https://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtm
i/article/view/6727/pdf
Chaerunnisa,  N.,  &  Momon,  A.  (2021).
Perbandingan Metode Single
Exponential  Smoothing  Dan  Moving Average  Pada  Peramalan  Penjualan Produk  Minyak  Goreng  Di  Pt  Tunas Baru Lampung. Jurnal Rekayasa Sistem Industri , 6 (2), 2621 – 1262.
https://forum.upbatam.ac.id/index.php/r si/article/view/3694/1718
Dewi,  E.  R.,  &  Hadi,  I.  (2019).  Peramalan Produk  Domestik  Bruto  (Pdb)  Industri Pengolahan  Nonmigas  Di  Indonesia Dengan  Menggunakan  Metode  Fuzzy Time  Series. Jurnal  Statistika  Dan Aplikasinya (JSA , 3 (2).
https://journal.unj.ac.id/unj/index.php/st atistika/article/view/14298/8666
Hartono,  A.,  Dwijana,  D.,  &  Handiwidjojo,
W. (2012). Perbandingan Metode Single Exponential  Smoothing  Dan  Metode Exponential  Smoothing  Adjusted  For
Trend (Holt’s Method) Untuk Meramalkan  Penjualan.  Studi  Kasus: Toko Onderdil Mobil “Prodi,

## Purwodadi.”
https://media.neliti.com/media/publicati ons/79550-ID-perbandingan-metode- single-exponential-s.pdf Hikmah,  A.,  Agoestanto, A.,  &  Arifudin,  R.
(2018). Peramalan Deret Waktu Dengan Menggunakan  Autoregressive  (Ar), Jaringan  Syaraf  Tiruan  Radial  Basis Function (Rbf) Dan Hibrid Ar-Rbf Pada
Inflasi  Indonesia. Unnes  Journal  Of Mathematics , 7 (2). https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php /ujm/article/view/13987 Kamarudin,  J.  (2022).  Analisis  Kinerja Keuangan  Retribusi  Dan  Pajak  Parkir Pada  Pemerintah  Daerah  Kota  Palu. Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Manajemen , 1 (1), 2656 – 6265. https://stiemmamuju.e- journal.id/FJIIM/article/view/84/41 Maulida,  R.  (2021,  June  10). Forecasting Adalah?  Prediksi  Kesuksesan  Bisnis Anda dengan Metode Ini . Online Pajak. https://www.online-pajak.com/tentang- pajak/forecasting Nurul, N., Caroline, C., Putri, A., & Rusyda, H. A. (2021). Penerapan metode double moving average, brown, holt linear, dan arima  pada  harga  penutupan  saham. Jurnal Ekonomi Dan Manajemen , 18 (3), 2021 – 2375. https://journal.feb.unmul.ac.id/index.ph p/KINERJA/article/view/8578/1488 Ponziani, R. M. (2021). Forecasting of Jakarta Islamic  Index  (JII)  returns  using  Holt- Winters family models. Asian Journal of Islamic Management (AJIM), 3 (2), 111 – 122. https://doi.org/10.20885/AJIM.vol3.iss2 .art4 Utami,  R.,  &  Atmojo,  S.  (2017). Perbandingan Metode Holt Exponential Smoothing  dan  Winter  Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Souvenir. Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi Asia , 11 (2).
https://jurnal.stmikasia.ac.id/index.php/j itika/article/view/191/167
Yuniarti,  R.  (2020).  Analisa  Metode  Single Exponential Smoothing Sebagai Peramalan Penjualan Terhadap Penyalur Makanan  (Studi  Kasus :  Lokatara Dimsum). Jurnal  Manajemen  Dan Bisnis , 15 (2), 29 – 34. https://journal.stimaimmi.ac.id/index.ph
p/aliansi/article/view/63/pdf