Prediksi Harga Komoditas Pokok dengan Holt-Winter dan Neural Network - Hanapi, Khaerunnisa (Digital Transformation Technology, 2024)
Dalam dinamika pasar yang semakin fluktuatif, pengusaha seringkali dihadapkan pada tantangan signifikan dalam memenuhi permintaan konsumen yang terus meningkat. Bagi para pengusaha, tantangan utama adalah bagaimana memenuhi permintaan pasar yang terus berubah tanpa mengalami kekurangan atau kelebihan stok. Oleh karena itu, peramalan permintaan menjadi langkah strategis yang krusial bagi perusahaan dalam merumuskan kebijakan produksi, inventori, dan pemasaran yang efektif. Di antara berbagai metode peramalan yang ada, metode Exponential Smoothing telah terbukti menjadi pendekatan yang populer dalam menganalisis data deret waktu. Metode ini memberikan bobot yang lebih besar pada data terbaru, sehingga mampu menangkap tren dan fluktuasi musiman yang sering terjadi dalam data permintaan. Namun, kinerja metode Exponential Smoothing sangat bergantung pada pemilihan nilai parameter ? yang tepat. Nilai parameter ? yang optimal akan meminimalkan kesalahan peramalan dan meningkatkan akurasi prediksi. Salah satu teknik yang umum digunakan untuk mengestimasi nilai parameter ? adalah metode Ordinary Least Squares. Metode ini memiliki nilai parameter yang sangat berpengaruh terhadap hasil peramalan. Dengan meminimalkan jumlah kuadrat sisaan antara nilai aktual dan nilai yang diprediksi, metode ini memungkinkan kita untuk memperoleh nilai ? yang optimal.  Hasil peramalan yang diperoleh melalui metode Exponential Smoothing dengan parameter ? yang optimal dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik