Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science

Peramalan Ekspor Batu Bara Indonesia Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Brown: Forecasting Indonesian Coal Exports Using Double Exponential Smoothing Brown Method Masa, Amin Padmo Azam; Prafanto, Anton; Setyadi, Hario Jati
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 3 (2024): MALCOM July 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i3.1552

Abstract

Batu bara adalah sumber energi penting untuk pembangkit listrik di banyak negara. Sebagai sumber daya alam yang tidak dapat diperbaharui, batu bara tersedia di berbagai negara termasuk Indonesia. Indonesia memiliki sumber daya batu bara sekitar 161 miliar ton dengan cadangan mencapai 28 miliar ton. Indonesia merupakan negara pengekspor batu bara terbesar di dunia dan produsen kedua terbesar. Sekitar 75% dari produksi batu bara di Indonesia diekspor ke luar negeri, sementara 25% digunakan untuk keperluan domestik. Berdasarkan potensi sumber daya batu bara yang besar dan dominasi ekspor yang signifikan dibandingkan dengan konsumsi dalam negeri, peramalan ekspor batu bara di Indonesia menjadi sangat penting. Peramalan ini memberikan panduan untuk mengoptimalkan produksi batu bara dengan tujuan memaksimalkan keuntungan negara tanpa mengorbankan kelestarian lingkungan. Dengan demikian, beberapa kebijakan dapat dipilih berdasarkan pendekatan strategis yang diambil untuk menjaga keseimbangan antara manfaat ekonomi dan keberlanjutan lingkungan. Terdapat beberapa pendekatan untuk memprediksi ekspor batu bara di Indonesia, termasuk menggunakan metode Double Exponential Smoothing Brown. Hasil peramalan tren produksi batu bara Indonesia untuk periode 2023-2027 adalah sebanyak 354.847,71 ribu ton, 353.656,62 ribu ton, 352.465,52 ribu ton, 351.274,43 ribu ton, dan 350.083,33 ribu ton. Penelitian ini menunjukkan bahwa nilai Minimum Absolute Percentage Error (MAPE) terendah yang dicapai adalah 0,06212.