PERBANDINGAN DOUBLE MOVING AVERAGE DAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PRODUKSI DAGING TERNAK SAPI
DOI:
https://doi.org/10.23960/jitet.v13i2.6290Abstract Views: 160 File Views: 172
Abstract
Produksi daging sapi di Indonesia pada tahun 2023 diperkirakan defisit, dengan Kalimantan Timur berada di peringkat 17 dalam produksi daging ternak sapi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Double Moving Average (DMA) dan Double Exponential Smoothing (DES) dalam meramalkan produksi daging sapi di Kalimantan Timur, guna meningkatkan peringkat provinsi tersebut dan mendukung target produksi nasional. Data yang digunakan mencakup produksi daging sapi Kalimantan Timur selama 10 tahun terakhir (2014-2023). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode DMA ordo 5 memberikan hasil peramalan dengan akurasi terbaik. Peramalan untuk lima tahun ke depan (2024-2028) menunjukkan nilai produksi yang diprediksi akan terus menurun, yaitu: 7.707,78 ton pada 2024, 7.643,44 ton pada 2025, 7.579,10 ton pada 2026, 7.514,76 ton pada 2027, dan 7.450,42 ton pada 2028. Nilai MAPE sebesar 0,45% dan MSE sebesar 81.704,51% menunjukkan tingkat akurasi yang sangat baik dari metode DMA ordo 5. Oleh karena itu, penelitian ini merekomendasikan penggunaan metode DMA ordo 5 dan DES alpha 0,2 sebagai alat peramalan yang efektif untuk meningkatkan peringkat produksi daging sapi di Kalimantan Timur dan memenuhi target produksi nasional.Downloads
References
Hidayat, I. (2021). Produksi: Telaah Pemikiran Muhammad Abdul Mannan Dalam Ekonomi Islam (Studi Kasus Produksi Garam Rakyat Madura). Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 7(1), 230–234.
Ditjen PKH. (2023). Buku Statistik Peternakan dan Kesehatan Hewan Tahun 2023 (Vol. 2).
Syifa, M. K., & Kusumawardani, D. M. (2023). Implementasi Metode Time Series Dalam Forecasting Penggunaan Satusehat. Jurnal Pengembangan Sistem Informasi Dan Informatika, 4(4), 14–25.
Ramayani, S., Rizaldi, & Iqbal, M. (2022). Forecasting Of Fertilizer Inventory In Ud. Menara Tani With Weighted Moving Average (WMA) And Double Exponential Smoothing (DES) Method. Jurnal Teknik Informatika, 3(3), 487–494.
Mahfuz, M. (2020). Produksi dalam Islam. El-Arbah: Jurnal Ekonomi, Bisnis Dan Perbankan Syariah, 4(01), 17–38.
Soeltanong, M. B., & Sasongko, C. (2021). Perencanaan Produksi Dan Pengendalian Persediaan Pada Perusahaan Manufaktur. Jurnal Riset Akuntansi & Perpajakan (JRAP), 8(01), 14–27.
Agustrimah, Y., Sukarsono, A., & Sukarni, S. (2020). Perencanaan Kebutuhan Bahan Baku Dengan Metode Material Requirement Planning (MRP) Pada Proses Produksi Jas Almamater Di Home Industry Kun Tailor Tulungagung. Teknika: Jurnal Sains Dan Teknologi, 16(1), 53–60.
Suara, A., Sanjaya, A., & Pamungkas, D. P. (2022). Implementasi Metode Double Moving Average Untuk Prediksi Produksi Sabun. Seminar Nasional Inovasi Teknologi, 224–229.
Indrawan, S., Suarlin, J., & Sirlyana, S. (2022). Penerapan Peramalan Produksi Produk Semen Di PT XYZ Guna Memenuhi Permintaan Konsumen. Jurnal ARTI (Aplikasi Rancangan Teknik Industri), 17(1), 91–97.
Isnaini, F. D., Via, Y. V., & Mandyartha, E. P. (2024). Penerapan Holt-Winters Untuk Peramalan Harga Beras Di Provinsi Jawa Timur Dengan Pendekatan Time Series. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 12(3), 2706–2716.
Putri, G. A. (2023). Forecasting Jumlah Penerima Program Sembako Di Kota Langsa Menggunakan Metode Single Moving Average. JURNAL GAMMA-PI, 5(2), 18–27.
Astuti, D. C. I., Khairina, D. M., & Maharani, S. (2023). Peramalan Nilai Ekspor Nonmigas Kalimantan Timur dengan Metode Double Moving Average (DMA). Adopsi Teknologi Dan Sistem Informasi (ATASI), 2(1), 20–34.
Arifin, Z., Herliani, J., & Hamdani. (2019). Peramalan Pengangguran Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Di Provinsi Kalimantan Timur. Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, 4(1), 24–29.
Putri, M. A. A., Pudjiantoro, T. H., & Hadiana, A. I. (2023). Prediction Of Raw Material Purchases Using The Weight Moving Average And Double Exponential Smoothing Methods At CV. Sukses Jaya Putra. Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, 908–915.
Habel Wiyono Pranataningtyas, M., Agus Pranoto, Y., & Rudhistiar, D. (2024). Vehicle Volume Forecasting System On Toll Roads Using Double Moving Average And Double Exponential Smoothing Methods. International Journal of Computer Science and Information Technology, 1(1), 13–19.
Rahmawati, A., Desviona, N., & Sari, T. P. (2022). Estimation Of The Open Unemployn Rate On Province Jambi Using The Double Exponential Smoothing. NUCLEUS, 3(1), 10–19.
Ngabidin, Z., Sanwidi, A., & Arini, E. R. (2023). Implementasi Metode Double Exponential Smoothing Brown Untuk Meramalkan Jumlah Penduduk Miskin. Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains Dan Teknologi, 11(2), 328–338.
Fakhri, A., & Winursito, Y. C. (2024). Analisis Penumpang Kapal Titanic Menggunakan Titanic Dataset Dengan Bantuan Pemrograman Python. Jurnal Sains Student Research, 2(1), 537–542.
Kairos Abinaya Susanto, Darrien Rafael Wijaya, Matthew Owen, Tertius Raya Prasetya, George Maximillian Theodore, Jevant Russell, & Rahmi Yulia Ningsih. (2023). Implementasi Bahasa Python Dalam Menganalisis Pengaruh Rokok Terhadap Risiko Pasien Terkena Penyakit Stroke. Jurnal Publikasi Teknik Informatika, 2(2), 48–58.
