Exponential Smoothing adalah metode peramalan deret waktu yang memberikan bobot lebih besar pada data terbaru untuk memprediksi nilai masa depan. Metode ini populer karena sederhana, efisien, dan efektif untuk data dengan tren atau pola musiman ringan.

Fitur utama:

• Memberikan bobot eksponensial pada data terbaru agar prediksi lebih responsif terhadap perubahan.

• Sederhana dan mudah dihitung dibanding metode peramalan kompleks.

• Dapat digunakan untuk data dengan atau tanpa tren dan musiman (dengan variasi metode: single, double, triple).

• Membantu pengambilan keputusan bisnis dan perencanaan operasional.

Contoh penerapan:

• Meramalkan penjualan bulanan toko atau perusahaan.

• Memperkirakan permintaan energi atau bahan baku.

• Analisis tren harga saham atau produk keuangan.

Slogan yang cocok:

“Exponential Smoothing: prediksi cepat dan akurat dengan bobot pada data terbaru.”