Integrasi Prediksi dan Peringatan Dini Kinerja Ekspor Komoditi Pertanian Melalui Dashboard Business Intelligence

Penelitian ini menghasilkan pengembangan dashboard Business Intelligence (BI) yang mengintegrasikan fitur prediksi (forecasting) dan peringatan dini (early warning system) guna mendukung pemantauan kinerja ekspor komoditi pertanian secara lebih efisien dan akurat. Dalam proses prediksi, penelitian ini menerapkan metode Triple Exponential Smoothing, yang terbukti meningkatkan akurasi peramalan ekspor dibandingkan metode konvensional. Metode ini memungkinkan perhitungan tren yang lebih stabil dan adaptif terhadap perubahan pola ekspor, sehingga dapat membantu perencanaan yang lebih strategis. Selain itu, sistem ini juga mengintegrasikan fitur peringatan dini otomatis, yang memungkinkan pemangku kepentingan untuk menerima notifikasi secara real-time terkait pencapaian target ekspor. Notifikasi ini berfungsi sebagai alat pemantauan aktif yang membantu mengidentifikasi risiko lebih awal serta memberikan rekomendasi strategis dalam pengambilan keputusan berbasis data. Dengan pendekatan visualisasi interaktif yang diterapkan dalam dashboard BI, penelitian ini turut mengoptimalkan pemantauan capaian target ekspor serta identifikasi tren volume ekspor. Hal ini memungkinkan pengguna untuk dengan mudah menganalisis data, memahami pola ekspor, serta mengantisipasi potensi perubahan pasar secara lebih responsif dan tepat waktu, sehingga meningkatkan daya saing ekspor komoditi pertanian.
Tahun Penelitian: 2024
Ketua: Hasdi Putra, S.T, M.T
Kata Kunci: Business Intelligence, prediksi ekspor, pertanian






