Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi nilai ekspor-impor Indonesia
berdasarkan komoditas dan data historis dengan menggunakan algoritma RFR.
Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi periode waktu dari tahun 2019
hingga 2023 dan mencakup seluruh komoditas yang diperdagangkan oleh
Indonesia. Proses penelitian mencakup tahap pre-processing data, seleksi fitur,
pelatihan model, hingga evaluasi performa model. Hasil penelitian menunjukkan
bahwa model RFR mampu memprediksi nilai ekspor-impor dengan tingkat
akurasi yang tinggi yang ditunjukkan oleh nilai R² yang mendekati 1.0. Namun,
terdapat beberapa deviasi signifikan pada hasil prediksi yang diindikasikan oleh
nilai MSE dan MAPE, yang menunjukkan bahwa model ini masih memerlukan
peningkatan, terutama dalam penanganan outlier dan variabilitas data. Penelitian
ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan strategi
perdagangan internasional Indonesia yang lebih efektif.