Prediksi Jumlah Produksi Kelapa Sawit di Provinsi Riau Menggunakan Metode Double Moving Average

Sartika Ayunda

Abstract


Kelapa sawit merupakan tumbuhan tropis golongan palmae alam Indonesia yang beriklim tropis. Pertumbuhan dan panen kelapa sawit juga tergantung pupuk dan curah hujan yang turun tiap harinya. Untuk mendapatkan hasil produksi yang baik dibutuhkan kemampuan yang tinggi dan tenaga kerja yang banyak. Setiap hasil produksi tentunya tidak selalu mengalami peningkatan, pasti ada waktu dimana hasil produksi akan mengalami penurunan, maka dari itu diperlukan prediksi untuk memprediksinya sehingga perusahaan dapat mengetahui perkembangan hasil produksi kelapa sawit dimasa yang akan datang. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil Prediksi Produksi Kelapa sawit di Provinsi Riau tahun 2023. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Double Moving Average. Hasil prediksi menggunakan metode Double Moving Average menunjukkan bahwa prediksi produksi kelapa sawit memiliki tingkat keakuratan hasil prediksi yang tinggi yaitu sebesar 96,79%. Berdasarkan hasil prediksi dari produksi kelapa sawit tersebut diperoleh nilai 𝑀𝐴𝑃𝐸 yang kurang dari 10%, maka dapat disimpulkan bahwa prediksi produksi kelapa sawit tersebut menghasilkan nilai prediksi yang sangat baik

Full Text:

PDF

References


A. B. Widodo and M. Mahagiyani, “Analisis Kebangkrutan dan Mitigasi Risiko pada Perusahaan Perkebunan,” Jurnal Pengelolaan Perkebunan., vol. 3, no. 1, pp. 25–35, 2022.

Fadli and Ibrahim, “Analisis Faktor Produksi terhadap Pendapatan Usahatani Kakao (Theobroma cacao) di Kecamatan Timang Gajah Kabupaten Bener Meriah,” Jurnal Ilmu Pertanian dan Perkebebunan, vol. 4, no. 1, pp. 25–47, 2022.

Undang-undang (UU) Nomor 39 Tahun 2014 tentang Perkebunan. 2014.

V. V. Utari, A. Wanto, I. Gunawan, and Z. M. Nasution, “Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Bahjambi Menggunakan Algoritma Backpropagation,” Jornal of Computer system Informatics (JoSYC, vol. 2, no. 3, pp. 271–279, 2021.

S. Bindrianes, N. Kemala, and R. K. Busyra, “Produktivitas Tenaga Kerja Panen Kelapa Sawit dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhinya pada Unit Usaha Batanghari Di PTPN VI Jambi,” Jurnal Agrica, vol. 10, no. 2, p. 74, 2017.

L. N. Nur Itihadah, Abubakar, “Disetujui 14 Mei 2018 / Published online 21 Mei 2018,” Bul Agrohorti, vol. 6, no. 2, pp. 221–230, 2018.

Y. Siswanto, Z. Lubis, and E. N. Akoeb, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Kelapa Sawit Rakyat di Desa Tebing Linggahara Kecamatan Bilah Barat Kabupaten Labuhanbatu,” AGRISAINS Jurnal ilmiah Magister Agribisnis, vol. 2, no. 1, pp. 60–70, 2020.

S. Agustian and H. Wibowo, “Perbandingan Metode Moving Average untuk Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit,” Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI), no. 1, pp. 156–162, 2019.

H. D. E. Sinaga and N. Irawati, “Perbandingan Double Moving Average dengan Double Exponential Smoothing pada Peramalan Bahan Medis Habis Pakai,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 4, no. 2, pp. 197–204, 2018.

J. Heizer and B. Render, Operations Management,(Tenth Edition), Tenth. United State America: Pearson, 2011.

D. C. I. Astuti, D. M. Khairina, and S. Maharani, “Peramalan Nilai Ekspor Nonmigas Kalimantan Timur dengan Metode Double Moving Average (DMA),” Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi(ATASI), vol. 2, no. 1, pp. 20–34, 2023.

H. A. Yusuf, I. Djakaria, and R. Resmawan, “Penerapan Metode Double Moving Average untuk Meramalkan Hasil Produksi Tanaman Padi di Provinsi Gorontalo,” d’CARTESIAN, vol. 9, no. 2, p. 92, 2020.

D. Irawan, R. T. A. Agus, and S. Sahren, “Penerapan Metode Double Moving Average dalam Memprediksi Permintaan Kayu,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 4, p. 1998, 2022.

I. Listiowarni, N. Puspa Dewi, and A. Kartika Widhy Hapantenda, “Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing dan Double Moving Average untuk Peramalan Harga Beras Eceran di Kabupaten Pamekasan,” Jurnal Komputer Terapan, vol. 6, no. 2, pp. 158–169, 2020.

H. I. Kusuma and R. Saputra, “Analisis Peramalan Permintaan Jaket Inalcafa pada Produk Pria dengan Metode Double Moving Average,” G-Tech Jurnal Teknologi Terapan., vol. 8, no. 2, pp. 1213–1219, 2024.

D. Irwansyah, J. Hutahaean, and S. Suparmadi, “Peramalan Penjualan Produk Sepatu dengan Menggunakan Metode Double Moving Average (DMA),” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 2, pp. 972–982, 2022

M. El Hikmah, “Perbandingan Metode Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing Untuk Peramalan Produksi Gandum Dunia,” Universitas Negeri Malang, p. 2023.

D. N. L. Tobing, “Indihome Product Sales Forecasting with the Double Moving Average and Double Exponential Smoothing Methods on PT. Telkom Witel Sumut Pematang Siantar,” Formosa Journal of Science and Technology, vol. 1, no. 8, pp. 1201–1222, 2022.

D. I. Ruspriyanty, A. Sofro, and A. Oktaviarina, “Peramalan Persewaan Kaset Video dengan Menggunakan Moving Average,” Jurnal Ilmiah Matematika., vol. 6, no. 2, pp. 75–80, 2018.

Y. S. Hidayat, A. Aziz, and M. Ahsan, “Implementasi Metode Single Moving Average dan Double Moving Average untuk Memprediksi Populasi Sapi Potong di Jawa Timur,” vol. 5, no. 3, 2023.

Widiyarini, “Penggunaan Metode Peramalan dalam Produksi Kayu untuk Penentuan Total Permintaan (Konsumen),” Sosio-e-kons, vol. 8, no. 1, pp. 54–61, 2016.

I. Yulian, D. S. Anggraeni, and Q. Aini, “Penerapan Metode Trend Moment Dalam Forecasting Penjualan Produk CV. Rabbani Asyisa,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 2, pp. 193–200, 2020




DOI: http://dx.doi.org/10.24014/icopss.v3i2.32269

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


 

 

  

  

 

 

Journal ICoPSS : Indonesian Council of Premier Statistical Science

Publisher: Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Website: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/icopsic
Official Email: ICoPremierStat@uin-suska.ac.id
Address: Jl. H.R. Soebrantas Km. 15.5 No. 155 Gedung Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sultan Syarif Kasim Riau Kel. Tuahmadani Kec. Tampan Pekanbaru - Riau 28293 

View My Stats

Flag Counter

Creative Commons Licence
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.