Salam Sejahtera,
Gini saya mau bertanya, pada konstanta pemulusan (parameter alpha) pemulusan eskponensial dapat dikatakan optimal jika menghasilkan MAPE (atau indikator galat lain yang serupa) jika nilai parameter alpha semakin minimum.
Nah pada metode yang saya gunakan adalah pemulusan eksponensial ganda satu parameter dari Brown pada data non stasioner.

Setelah dilakukan proses trial error parameter alpha yang menghasilkan MAPE kecil berada pada 0,01 (saya mencoba beberapa kali dg parameter alpha berbeda). Nah yang bingungnya itu parameter alpha jika terlalu dekat dengan angka 0 akan menghasilkan ramalan yang cangkupan penyesuaian yang kecil (terlalu hati-hati dan tidak responsif), sedangkan jika parameter yang mendekati angka 1 akan menghasilkan ramalan berikutnya akan mencakup kesalahan ramalan yang besar pada ramalan sebelumnya (MAPE besar).

pertanyaan:
1. Apakah parameter alpha kecil sekali seperti 0,01 mampu dikatakan sebagai parameter alpha optimal?

2. Apakah hanya MAPE (atau indikator galat lain yang serupa) sebagai tolak ukur ramalan itu optimal?


Semoga agan-agan bisa menjawabnya.
Terima Kasih