Evaluasi Kinerja Model Adaptive Response Rate Exponential Smoothing dalam Memprediksikan Harga Beras - Gaffar, Ismail; Arisandi, Arwini; Makkulawu, Andi Ridwan (Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI), 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi model peramalan terbaik untuk memprediksi harga beras di Kota Makassar dengan membandingkan metode Adaptive Response Rate Exponential Smoothing (ARRES) dengan metode Single Exponential Smoothing (SES). Data harga beras harian untuk beras medium dan premium dari Januari hingga Juni 2025, yang terdiri dari 166 pengamatan, dianalisis menggunakan kedua metode tersebut dengan perangkat lunak RStudio. Analisis data menunjukkan bahwa harga beras premium cenderung lebih tinggi dan lebih stabil dibandingkan harga beras medium. Metode ARRES, yang dilengkapi dengan parameter smoothing adaptif yang merespons kesalahan terbaru, menunjukkan respons yang lebih baik terhadap fluktuasi harga beras dibandingkan metode SES dengan parameter konstan. Evaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menunjukkan bahwa ARRES lebih unggul dibandingkan SES, dengan nilai MAPE masing-masing 0,379% dan 0,420% untuk beras medium, serta 0,283% dan 0,317% untuk beras premium. Hasil ini menunjukkan bahwa ARRES memberikan akurasi peramalan yang lebih baik, diklasifikasikan sebagai akurasi sangat tinggi (MAPE10%), menjadikannya alat yang menjanjikan untuk peramalan harga beras guna mendukung pengambilan keputusan oleh pemerintah dan pemangku kepentingan di Makassar.