Penerapan Metode Triple Exponential Smoothing dalam Peramalan Produksi Buah Nenas di Provinsi Riau
DOI:
https://doi.org/10.55826/tmit.v3iI.285Keywords:
Triple Exponantial Smoothing, Peramalan, Produksi Buah Nenas Di Riau, MinitabAbstract
Peramalan merupakan suatu langkah yang bertujuan untuk memperkirakan yang akan terjadi dimasa depan menggunakan berbagai metode atau teknik. dimana salah satunya adalah metode exponential smoothing. Peramalan dapat digunakan dalam berbagai sektor. salah satunya sektor pertanian. yang membahas jumlah produksi buah nenas yang memiliki sentra produksi di Riau. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah produksi buah nenas di Provinsi Riau dari quarter pertama tahun 2023 sampai quarter ketiga tahun 2025. Penelitian ini menggunakan data jumlah produksi buah nenas di Provinsi Riau yang berjumlah 16 data dari quarter pertama tahun 2019 sampai quarter keempat tahun 2022 yang diperoleh melalui Website resmi BPS Provinsi Riau. Peramalan dilakukan menggunakan salah satu dari jenis metode Triple Eksponensial Smoothing yaitu Triple Exponential Smoothing Multiplicative dengan menggunakan Software Minitab16 dengan memperhatikan nilai MAPE. MAD. dan MSD. Berdasarkan analisis software. parameter yang digunakan ialah parameter a = 0.2 b = 0.3 dan g = 0.5 yang menghasilkan MAPE = 3.7% MAD=1.93% dan MSD=7.05% yang dapat dikategorikan sangat baik. sehingga peramalan ini menghasilkan ramalan akurat. Hasil peneltian memperlihatkan data peramalan jumlah produksi buah nenas mulai dari quarter pertama tahun 2023 sampai quarter ketiga tahun 2025 diperkirakan dengan kisaran 897506.77 Ton sampai dengan 572453.409 Ton dengan rata-rata 692437.29 Ton dan terlihat cukup stabil ditandai dengan sebandingnya data sebelumnya dan data ramalannya.
References
P. N. Eris, D. A. Nohe, and S. Wahyuningsih, “Peramalan Dengan Metode Smoothing dan Verifikasi Metode Peramalan Dengan Grafik Pengendali Moving Range (MR) (Studi Kasus: Produksi Air Bersih di PDAM Tirta Kencana Samarinda) Forecasting with Smoothing and Verification Methods with Moving Range (MR) Control Chart (Case Study: Production of Pure Water at PDAM Tirta Kencana Samarinda),” Jurnal EKSPONENSIAL, vol. 5, no. 2, pp. 203–210, 2014.
A. Pramudita, “Memperkirakan Tingkat Penghuni Hotel Menggunakan Analisis Arima Dengan Aplikasi MINITAB,” Prosiding Seminar Edusainstech FMIPA UNIMUS, pp. 249–257, 2020.
E. Mardiansyah, D. Cahyono, and R. N. T. Shanty, “Sistem Informasi Pengendali Persediaan Barang Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing untuk Peramalan Penjualan (Studi Kasus : Luna Pet Shop),” Junal INFORM, vol. 1, no. 2, pp. 76–87, 2016.
D. G. Thyana, Statistik Tanaman Sayuran dan Buah-buahan Provinsi Riau 2022. 2022.
F. Septya, N. P. Indah, and Sudiyarto, “Produk Turunan Nenas Dan Penguatan Sistem Agribisnis Dalam Mendukung Produk Unggulan Berkelanjutan Di Provinsi Riau,” Prosiding, pp. 74–78, 2017.
D. Bartholomew, K. Rohrbach, and R. E. Paull, The Pineapple Botany, Production and Uses. 2002.
J. Ardi, M. Akrinisa, and M. Arpah, “Keragaman Morfologi Tanaman Nanas( Ananas Comosus (L) MERR) Di Kabupaten Indragiri Hilir,” Bandar Gemilang) Indragiri, vol. IV No. I, pp. 34–38, Jan. 2019.
N. Putu, L. Santiari, I. Gede, and S. Rahayuda, “Analisis Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing dan Single Moving Average dalam Peramalan Pemesanan,” vol. 6, no. 2, pp. 312–318, 2021, doi: 10.32493/informatika.v6i2.10135.
T. M. Dantas, F. L. Cyrino Oliveira, and H. M. Varela Repolho, “Air transportation demand forecast through Bagging Holt Winters methods,” J Air Transp Manag, vol. 59, pp. 116–123, Mar. 2017, doi: 10.1016/j.jairtraman.2016.12.006.
S. Lestari, A. S. Ahmar, and R. Ruliana, “Eksplorasi Metode Triple Exponential Smoothing Pada Peramalan Jumlah Penggunaan Air Bersih di PDAM Kota Makassar,” VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research, vol. 2, no. 3, p. 128, Aug. 2020, doi: 10.35580/variansiunm14641.
I. Nurvianti, B. D. Setiawan, and F. A. Bachtiar, “Perbandingan Peramalan Jumlah Penumpang Keberangkatan Kereta Api di DKI Jakarta Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing,” vol. 3, no. 6, pp. 5257–5263, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
“Andy Harwein - 111710101055_Part1”.
B. Putro, M. T. Furqon, and S. H. Wijoyo, “Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air Menggunakan Metode Exponential Smoothing,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 11, pp. 4679–4686, 2018.
B. Putro, M. Tanzil Furqon, and S. H. Wijoyo, “Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : PDAM Kota Malang),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Komputer, vol. 2, no. 11, pp. 4679–4686, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
S. Maulidah, Peramalan (Forecasting) Permintaan. 2012.
M. A. Al’afi, D. Kurniasari, and M. Usman, “Peramalan Data Time Series Seasonal Menggunakan Metode Analisis Spektral Berdasarkan data yang tersedia diperoleh model terbaik untuk peramalan penumpang pesawat di Bandar Udara Raden Intan II adalah Seasonal ARIMA (0,” Jurnal Siger Matematika, vol. 01, no. 01, pp. 10–15, 2020.
R. Utami and S. Atmojo, “Perbandingan Metode Holt Exponential Smoothing dan Winter Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Souvenir,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, vol. 11, no. 2, pp. 123–129, 2017.
N. P. L. Santiari and I. G. S. R. Rahayuda, “Analisis Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing dan Single Moving Average dalam Peramalan Pemesanan,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang, vol. 6, no. 2, pp. 312–318, 2021, doi: 10.32493/informatika.v6i2.10135.
M. Marizal and F. Mutiarani, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Dalam Memprediksi Jumlah Peserta Didik Baru Di Sma Favorit Kota Payakumbuh (Application of Exponential Smoothing Method in Predicting the Number of New Students at Favorite SMA, Payakumbuh City),” Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika, vol. 22, no. 1, pp. 43–49, [Online]. Available: https://jurnal.unej.ac.id/index.php/MIMS/index
K. Pulungan and Pristiwanto, “Penerapan Metode Tripel Exponential Smoothing Dalam Peramalan Keuntungan Perusahaan dalam Tingkat Penjualan Alat Tulis Kantor,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 3, no. 1, pp. 43–47, Jun. 2021, doi: 10.47065/bits.v3i1.166.
C. Chatfield, The Analysis Of Time Series An Introduction, Fifth. Washington, New York.
A. T. Tistiawan and D. T. Andini, “Pemanfaatan Metode Triple Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Pada PT.Dinamika Daya Segara Malang,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, vol. 13, no. 1, pp. 69–76, 2019.
N. Islamiati, I. Ap, and F. Wajidi, “Metode Triple Exponential Smoothing (TES) Dalam Memprediksi Jumlah Kasus Penyakit Di RSUD Majene,” Seminar Nasional Informatika, vol. 2020, pp. 19–27, 2020.
Sugiyanto and R. K. Hapsari, “Implementasi Metode Triple Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Pulsa Elektrik,” SCAN, vol. 11, no. 1, pp. 81–87, Feb. 2016.
J. N. Aziza, “Perbandingan Metode Moving Average, Single Exponential Smoothing, dan Double Exponential Smoothing Pada Peramalan Permintaan Tabung Gas LPG PT Petrogas Prima Services,” Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan / JTMIT, vol. 1, no. 1, pp. 35–41, Mar. 2022.
Raihan, M. S. Eff, and A. Hendrawan, “Forcasting Model Exsponensial Smoothing Time Series Rata Rata Mechanical Availability Unit Off Highway Truck Cat 777d Caterpillar,” Jurnal Poros Teknik, vol. 8, no. 1, pp. 1–54, Jun. 2016.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Relin Yolanda, Depriwana Rahmi, Annisah Kurniati, Suci Yuniati
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.