Akurasi Model Adaptive Response Rate Exponential Smoothing dalam Peramalan Nilai Ekspor UMKM Berorientasi Ekspor di Provinsi Sulawesi Selatan - Nur Zakyah; Halifah Hamzah (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Peramalan nilai ekspor yang akurat merupakan faktor penting dalam mendukung pengambilan keputusan bisnis internasional, khususnya bagi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) yang berorientasi ekspor. Aktivitas ekspor UMKM cenderung mengalami fluktuasi akibat perubahan permintaan pasar internasional, dinamika harga komoditas global, serta ketidakpastian kebijakan perdagangan [1], [2]. Kondisi tersebut menuntut penggunaan metode peramalan yang adaptif dan mampu merespons perubahan pola data secara cepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat akurasi metode Adaptive Response Rate Exponential Smoothing (ARRES) dalam meramalkan nilai ekspor UMKM berorientasi ekspor di Provinsi Sulawesi Selatan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data sekunder yang diperoleh dari Berita Resmi Statistik Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sulawesi Selatan [7]. Data yang digunakan bersifat parsial dan mencakup empat periode pengamatan yang tersedia secara public, yaitu Desember 2023, Januari 2025, Agustus 2025, dan September 2025. Penerapan ARRSES dilakukan untuk menghasilkan nilai peramalan, sedangkan evaluasi akurasi model dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil analisis menunjukkan bahwa ARRES mampu menyesuaikan nilai peramalan secara adaptif mengikuti perubahan data aktual. Evaluasi akurasi menghasilkan nilai MAPE sekitar 4,77%, yang mengindikasikan tingkat akurasi peramalan sangat baik meskipun data yang tersedia masih terbatas. Temuan ini menunjukkan bahwa ARRES berpotensi digunakan sebagai metode peramalan adaptif untuk mendukung perencanaan ekspor dan pengambilan keputusan bisnis internasional UMKM, dengan catatan bahwa keterbatasan jumlah titik data menuntut kehati-hatian dalam menggeneralisasi hasil ini. Penelitian ini juga dilengkapi dengan tinjauan pustaka mengenai evolusi metode pemulusan eksponensial serta analisis tambahan menggunakan data simulasi bulanan selama 12 periode untuk memperkuat ilustrasi kinerja model pada deret waktu yang lebih panjang.