p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989
Prediksi Hasil Produksi Minyak Kelapa Sawit dengan Metode Fuzzy Time Series (Studi Kasus : PT. Langkat Nusantara Kepong

## PKS Kebun Tanjung Keliling)
Alya Herdiyanti #1 , Angga Pratama #2 , Ilham Sahputra #3
Sistem Informasi Universitas Malikussaleh Lhokseumawe Jl. Cot Tgk Nie-Reulet, Aceh Utara, 141 Indonesia
1 alya.190180022@mhs.unimal.ac.id
2 anggapratama@unimal.ac.id
3 ilham.sahputra@unimal.ac.id

## Abstrak
PT. Langkat Nusantara Kepong merupakan salah satu perusahaan serta anak cabang dari PTPN II yang berfokus dalam  melakukan  pemberdayaan  serta  pengolahan  kelapa  sawit  yang  berada  di  Kabupaten  Langkat,  Sumatera Utara.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  memprediksi  hasil  produksi  minyak  kelapa  sawit  dengan  menggunakan metode  fuzzy  time  series  dalam  penentuan  jumlah  produksi  minyak  kelapa  sawit  di  PT  Langkat  Nusantara Kepong  PKS  Kebun  Tanjung  Keliling.  Metode  tersebut  menggunakan  kombinasi  logika  fuzzy  dan  analisis  deret waktu.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  produksi  kelapa  sawit  dari  bulan  Januari  2019 sampai  dengan  bulan  Juni  2023  di  PT.  Langkat  Nusantara  Kepong.  Hasil  yang  diperoleh  dalam  memprediksi produksi minyak kelapa sawit menggunakan metode fuzzy time series untuk satu bulan kedepan yaitu bulan Juli 2023  adalah  4573,725833  ton.  Sesuai  dengan  range  MAPE  dalam  hasil  prediksi  produksi  minyak  kelapa  sawit menggunakan fuzzy time series, dapat dikatakan hasil ramalan nya adalah baik dengan tingkat akurasi sebesar 85,79%.
Kata kunci: Prediksi, Kelapa Sawit, Fuzzy Time Series, PT Langkat Nusantara Kepong PKS Kebun Tanjung Keliling
Prediction of Palm Oil Production Results using the Fuzzy Time Series Method (Case Study: PT. Langkat Nusantara Kepong PKS

## Tanjung Keliling Plantation)

## Abstract
PT.  Langkat  Nusantara  Kepong  is  one  of  the  companies  and  subsidiaries  of  PTPN  II  which  focuses  on empowering and processing oil palm in Langkat Regency, North Sumatra. In this study, researchers predicted the results  of  palm  oil  production  using  the  fuzzy  time  series  method  in  determining  the  amount  of  palm  oil production  at  PT  Langkat  Nusantara  Kepong  PKS  Kebun  Tanjung  Keliling.  The  method  uses  a  combination  of fuzzy logic and time series analysis. The data used in this study is palm oil production data from January 2019 to June  2023  at  PT.  Langkat  Nusantara  Kepong.  The  results  obtained  in  predicting  palm  oil  production  using  the fuzzy  time  series  method  for  the  next  month,  July  2023,  are  4573.725833  tons.  In  accordance  with  the  MAPE range in the prediction of palm oil production using fuzzy time series, it can be said that the forecast results are good with an accuracy rate of 85.79%.
Keywords: Prediction, Oil Palm, Fuzzy Time Series, PT Langkat Nusantara Kepong PKS Tanjung Keliling Plantation
I. P ENDAHULUAN
Kelapa sawit merupakan faktor penting bagi pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  yang  memberikan banyak  manfaat  kepada  masyarakat.  Produsen  kelapa sawit  terbesar  di  dunia  terletak  di  Indonesia.  Khususnya, Provinsi  Sumatera  Utara  yang  menjadi  wilayah  utama untuk produksi kelapa sawit.
Salah satu kegunaan hasil produksi dari minyak kelapa sawit  adalah  bahan  dasar  untuk  minyak  goreng  selain  itu juga  menjadi  bahan  pokok  industri  dan  rumah  tangga. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  bagaimana  produksi minyak  kelapa  sawit  dievaluasi,  seperti  cuaca,  tanah, hama  dan  penyakit  tanaman,  teknologi  dan  sebagainya, sehingga  membuat  prediksi  hasil  produksi  yang  akurat menjadi  penting  dalam  perencanaan  dan  pengambilan
keputusan.  Dalam  industri  kelapa  sawit,  prediksi  hasil produksi  juga  dapat  membantu  dalam  pengelolaan pasokan dan permintaan, pengambilan keputusan investasi, dan  perencanaan  keuangan.  Dengan  memiliki  perkiraan yang  akurat  tentang  hasil  produksi,  perusahaan  kelapa sawit dapat mengambil keputusan yang lebih tepat dalam mengatur  pasokan  dan  permintaan,  sehingga  dapat meningkatkan efisiensi operasional dan keuntungan bisnis. Prediksi  ( Forecasting )  adalah  kemampuan  memastikan hasil  data  yang  akan  segera  diterima.  Prediksi  ini  mirip dengan  penjualan  terpenting,  nilai  tukar  saat  ini,  yang memperkirakan  beberapa  produk  penjualan  untuk  bulan atau tahun berikutnya. Permasalahan dalam mengevaluasi produksi  minyak  kelapa  sawit  di  suatu  perusahaan  dapat diselesaikan  menggunakan  berbagai  metode  diantaranya adalah  metode fuzzy. Metode fuzzy yang digunakan oleh penulis  adalah  fuzzy time  series .  Dalam  industri  kelapa sawit, metode ini dapat digunakan untuk menentukan hasil pembuatan minyak kelapa sawit  berdasarkan data historis produksi  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produksi. Metode  ini  memungkinkan  mereka  yang  membuat keputusan  untuk  menciptakan  keyakinan  yang  lebih  kuat menguntungkan  dan  efektif.  memperbaiki  pengelolaan dan  perencanaan  produksi  minyak  kelapa  sawit  secara keseluruhan. (Tundo, 2020)
II. METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Metode Penelitian
Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan metodologi  fuzzy  time  series.  Analisa  data  bersifat kuantitatif  atau  statistik  memiliki  kemampuan  untuk menggambarkan  dengan  tujuan  menguji  hipotesis  yang telah dibuat.
2.2 Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan data yang dibutuhkan untuk penelitian. Berdasarkan kebutuhan terhadap  masalah  yang  diteliti  berikut  adalah  teknik pengumpulan data dalam penelitian:
1. Metode Penelitian Lapangan ( Field Research )
Melakukan  pengamatan  langsung  terhadap  objek atau data penelitian di PT Langkat Nusantara Kepong PKS  Kebun  Tanjung  Keliling,  Kabupaten  Langkat, Provinsi Sumatera Utara.
2. Metode Wawancara ( Interview )
Melakukan  tanya  jawab  terhadap  staf  PT  Langkat
Nusantara  Kepong  PKS  Kebun  Tanjung  Keliling  dan orang  yang  mempunyai  peran  dalam  mendapatkan informasi terkait objek penelitian.
3. Studi Pustaka ( Library Research )
Mencari  sumber  referensi  melalui  penelitian  atau buku-buku  pendukung  yang  berkaitan  dengan  judul sebagai  landasan  berfikir  atau  teori.  Sumber  referensi berasal dari perpustakaan Fakultas Teknik Universitas Malikussaleh, website, dan media lainnya.
2.3 Alat dan Bahan
Dalam  membangun  suatu  sistem  atau  aplikasi  pada penelitian ini dibutuhkan beberapa perangkat, diantaranya adalah:
1. Kebutuhan perangkat keras (hardware)
a. Laptop : ASUS X453S
b. Processor : Intel Dual Core N3050 2.16 GHz c. Memory : 2GB
d. Storage : 500 GB
e. OS : Windows 10
2. Kebutuhan perangkat lunak ( software )
a. Excel
b . Python
c . Draw.io

## 2.4 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Pada tahap ini dilakukan pencarian masalah dan masalah  akan  dilanjutkan  untuk  mencari  solusi  dari masalah yang telah didapatkan. Yang dilakukan pada tahapan ini adalah bagaimana mengimplementasikan metode Fuzzy  Time  Series pada  algoritma  data mining  untuk  mengidentifikasi  prediksi  hasil produksi minyak kelapa sawit.
2. Studi Literatur
Penulis mencari bukti dari penelitian sebelumnya yang  relevan  dengan  tujuan  penelitian  untuk menentukan  kontribusi  penelitian.  Penulis  juga mencari informasi yang berguna untuk penelitiannya melalui  berbagai  referensi.  Referensi  dari  buku, internet, akademis dan essai.

## 3. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data untuk  mendapatkan  data  historis  produksi  minyak kelapa  sawit.  Data  tersebut  berupa  data  kuantitatif, yakni  analisis  data  dapat  dilakukan  pada  penelitian yang meliputi data kuantitatif, statistik, dan kualitatif. Data  yang  di  kumpulkan  diperoleh  dari  wawancara, observasi,  dan  penelusuran  literatur  yang  dilakukan. Variabel  yang  penulis  ambil  yaitu  prediksi  hasil produksi  minyak  kelapa  sawit  berupa  produksi

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 12 , No. 1 , Januari 2024
kelapa  sawit,  jumlah  tenaga  kerja,  curah  hujan  dan luas lahan dengan parameter hasil panen.
4. Analisis dan Pemodelan Forecasting menggunakan Fuzzy Time Series
Penulis melakukan analisis dan pemodelan forecasting dari proses pengumpulan data.
5. Hasil dan kesimpulan
Setelah  melakukan  berbagai  kegiatan  penelitian, penulis  harus  merangkum  hasil  yang  diperoleh  dan mengkonsumsikan kekuatan dan kelemahan penelitian.  Kesimpulan  yang  di  sampaikan  harus sesuai  dengan  tujuan  penelitian  dan  menjawab pertanyaan-pertanyan  yang  disajikan  pada  bab pendahuluan.  Selain  itu,  penulis  juga  harus memberikan  saran  kepada  peneliti  selanjutnya  yang dapat  membahas  masalah  yang  berkaitan  dengan studi  ini  agar  studi  berikutnya  dapat  diselesaikan dengan sukses.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penelitian Secara Umum
PT. Langkat Nusantara Kepong merupakan salah satu perusahaan serta anak cabang dari PTPN II yang berfokus dalam  melakukan  pemberdayaan  serta  pengolahan kelapa sawit  yang  berada  di  Kabupaten  Langkat.  Pada  Dalam temuan  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  diambil  dari data  pada  PKS  Kebun  Tanjung  Keliling.  Data  yang didapat  berupa  data  produksi,  luas  lahan,  jumlah karyawan,  serta  curah  hujan  dengan  rentetan  ±  4  tahun kebelakang  yaitu  dimulai  dari  bulan  September  2019 hingga Juni 2023. Data ini nantinya akan digunakan serta dihitung  menggunakan  metode  Fuzzy  Time  Series  untuk menentukan hasil pembuatan minyak kelapa sawit.

## 3.2 Peramalan Fuzzy Time Series
3.2.1 Penyajian Data
TABEL I DATA TRAINING TABEL II DATA TESTING
3.2.2 Perhitugan Menggunakan Fuzzy Time Series Adapun  langkah  yang dapat diterapkan  dalam  proses perhitungan  deret  waktu  fuzzy  untuk  menentukan  hasil produksi  minyak  kelapa  sawit  Berikut  ini  adalah kasusnya:
1.  Menjelaskan  ruang  lingkup  wacana  dengan  rumus sebagai berikut
(1)

## TABEL III
UNIVERSE OF DISCOURSE DATA TRAINING DAN TESTING
Data Training Data Testing Min 873.494 2769,53 Max 5830,572 4934,565 1. Menentukan interval dengan rumus-rumus sebagai berikut :
a. Rentang ( range )
(2)
b.  Banyak Interval Kelas
(3)
c.     Lebar Interval
(4)
Berikut hasilnya :
TABEL IV INTERVAL DATA TRAINING DAN TESTING
Data Training Data Testing Range 4957,078 2165,035 Jumlah Kelas 6,286797971 3,567899126 Lebar Interval 826,1796667 721,6783333
Setelah  diketahui  jumlah  kelas  dan  lebar  interval, maka  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  batas  atas, bawah  dan  tengah.  Berikut  adalah  hasil  selengkapnya dalam tabel di bawah ini :
TABEL V BATAS ATAS, BATAS BAWAH, DAN BATAS TENGAH DATA
TRAINING
Waktu Produksi (ton) Waktu Produksi (ton) Sep-19 1250.886 Des-20 3483.878 Okt-19 1610.314 Jan-21 3217.096 Nov-19 2112.726 Feb-21 2911.375 Des-19 873.494 Mar-21 2445.948 Jan-20 2992.274 Apr-21 3863.054 Feb-20 2963.969 Mei-21 3364.299 Mar-20 2895.163 Jun-21 3690.370 Apr-20 3746.101 Jul-21 3754.827 Mei-20 3305.616 Agu-21 4566.853 Jun-20 3788.515 Sep-21 4950.564 Jul-20 4443.174 Okt-21 3674.175 Agu-20 4716.974 Nov-21 3376.141 Sep-20 4443.337 Des-21 3411.310 Okt-20 3375.725 Jan-22 3130.186 Nov-20 3137.902 Feb-22 2619.908 Mar-22 4235.960 Agu-22 5521.615 Apr-22 2360.589 Sep-22 5830.572 Mei-22 4419.818 Okt-22 4247.698 Jun-22 4183.725 Nov-22 4766.102 Jul-22 4938.172 Des-22 4413.662
Waktu Produksi (ton) Jan-23 3727.081 Feb-23 3991.221 Mar-23 2769.530 Apr-23 3513.649 Mei-23 4934.565 Jun-23 4372.465
Data Training Kelas Batas Bawah Batas Tengah Batas Atas A1 873,494 1286,583833 1699,673667 A2 1699,673667 2112,7635 2525,853333 A3 2525,853333 2938,943167 3352,033 A4 3352,033 3765,122833 4178,212667 A5 4178,212667 4591,3025 5004,392333 A6 5004,392333 5417,482167 5830,572 TABEL VI

## BATAS ATAS, BATAS BAWAH, DAN BATAS TENGAH DATA
TESTING Data Testing Kelas Batas Bawah Batas Tengah Batas Atas A1 2769,53 3130,369167 3491,208333 A2 3491,208333 3852,0475 4212,886667 A3 4212,886667 4573,725833 4934,565
Langkah  selanjutnya,  adalah  menerapkan fuzzy  logic relations (FLR)  dan  melakukan  fuzzifikasi.  Fuzzifikasi dilakukan  berdasarkan  interval  yang  sudah  ditetapkan; Dimulai  dengan  data  awal,  kemudian  dikombinasikan dengan beberapa interval lain yang telah dimodifikasi.
TABEL VII FUZZYFIKASI DAN FUZZY LOGIC RELATIONS DATA TRAINING Waktu Produksi (ton) Fuzzyfikasi FLR Sep-19 1250,886 A1 NA > A1 Okt-19 1610,314 A1 A1 > A1 Nov-19 2112,726 A2 A1 > A2 Des-19 873,494 A1 A2 > A1 Jan-20 2992,274 A3 A1 > A3 Feb-20 2963,969 A3 A3 > A3 Mar-20 2895,163 A3 A3 > A3 Apr-20 3746,101 A4 A3 > A4 Mei-20 3305,616 A3 A4 > A3 Jun-20 3788,515 A4 A3 > A4 Jul-20 4443,174 A5 A4 > A5 Agu-20 4716,974 A5 A5 > A5 Sep-20 4443,337 A5 A5 > A5 Okt-20 3375,725 A4 A5 > A4 Nov-20 3137,902 A3 A4 > A3 Des-20 3483,878 A4 A3 > A4 Jan-21 3217,096 A3 A4 > A3 Feb-21 2911,375 A3 A3 > A3 Mar-21 2445,948 A2 A3 > A2 Apr-21 3863,054 A4 A2 > A4 Mei-21 3364,299 A4 A4 > A4 Jun-21 3690,37 A4 A4 > A4 Jul-21 3754,827 A4 A4 > A4 Agu-21 4566,853 A5 A4 > A5 Sep-21 4950,564 A5 A5 > A5 Okt-21 3674,175 A4 A5 > A4 Nov-21 3376,141 A4 A4 > A4 Des-21 3411,31 A4 A4 > A4 Jan-22 3130,186 A3 A4 > A3 Feb-22 2619,908 A3 A3 > A3 Mar-22 4235,96 A5 A3 > A5 Apr-22 2360,589 A2 A5 > A2 Mei-22 4419,818 A5 A2 > A5 Jun-22 4183,725 A5 A5 > A5 Jul-22 4938,172 A5 A5 > A5 Agu-22 5521,615 A6 A5 > A6 Sep-22 5830,572 A6 A6 > A6
Okt-22 4247,698 A5 A6 > A5 Nov-22 4766,102 A5 A5 > A5 Des-22 4413,662 A5 A5 > A5 TABEL VIII

## FUZZYFIKASI DAN FUZZY LOGIC RELATIONS DATA TESTING
Waktu Produksi (ton) Fuzzyfikasi FLR Jan-23 3727,081 A2 A5 > A2 Feb-23 3991,221 A2 A2 > A2 Mar-23 2769,53 A1 A2 > A1 Apr-23 3513,649 A2 A1 > A2 Mei-23 4934,565 A3 A2 > A3 Jun-23 4372,465 A3 A3 > A3
Setelah FLRG didapat  maka selanjutnya adalah melakukan peramalan dengan aturan sebagai berikut :
1.  Jika hanya ada satu grup relasi Fuzzy Ci,  Ci Cs, maka F(t)  =  Cs,  dengan  peramalanny  menjadi  nilai  tengah interval
2.  Jika  ada  lebih  banyak  kelompok  relasi  Fuzzy  Ci,  Ci Ck1, Ck2,..., Cki, maka F(t) adalah peramalan dengan rata-rata  nilai  tengah  interval  masing-masing.Berikut adalah hasil yang telah peneliti dapatkan :
TABEL IX

## HASIL RAMALAN DAN MAPE DATA TRAINING
Wak tu Produksi (ton) Fu zz yfi ka si Nilai FLRG Ramalan MAPE Sep-19 1250,88 A1 2112,7635 NA - Okt-19 1610,31 A1 2112,7635 2112,7635 0,3120195 Nov-19 2112,72 A2 3214,3363 2112,7635 1,77496E- Des-19 873,494 A1 2112,7635 3214,3363 2,6798608 Jan-20 2992,27 A3 3352,033 2112,7635 0,2939271 Feb-20 2963,96 A3 3352,033 3352,033 0,1309271 Mar-20 2895,16 A3 3352,033 3352,033 0,1578045 Apr-20 3746,10 A4 3765,1228 3352,033 0,1051941 Mei-20 3305,61 A3 3352,033 3765,1228 0,1390079 Jun-20 3788,51 A4 3765,1228 3352,033 0,1152118 Jul-20 4443,17 A5 3971,6677 3765,1228 0,1526051 Agu-20 4716,97 A5 3971,6677 3971,6677 0,1580051 Sep-20 4443,33 A5 3971,6677 3971,6677 0,1061520 Okt-20 3375,72 A4 3765,1228 3971,6677 0,1765377 Nov-20 3137,90 A3 3352,033 3765,1228 0,1998854 Des-20 3483,87 A4 3765,1228 3352,033 0,0378443 Jan-21 3217,09 A3 3352,033 3765,1228 0,1703483 Feb-21 2911,37 A3 3352,033 3352,033 0,1513573 Mar-21 2445,94 A2 3214,3363 3352,033 0,3704432 Apr-21 3863,05 A4 3765,1228 3214,3363 0,1679286 Mei-21 3364,29 A4 3765,1228 3765,1228 0,1191403 Jun-21 3690,37 A4 3765,1228 3765,1228 0,0202561 Jul-21 3754,82 A4 3765,1228 3765,1228 0,0027420 Agu-21 4566,85 A5 3971,6677 3765,1228 0,1755541 Sep-21 4950,56 A5 3971,6677 3971,6677 0,1977342 Okt-21 3674,17 A4 3765,1228 3971,6677 0,0809685 Nov-21 3376,14 A4 3765,1228 3765,1228 0,1152149 Des-21 3411,31 A4 3765,1228 3765,1228 0,1037175 Jan-22 3130,18 A3 3352,033 3765,1228 0,2028431 Feb-22 2619,90 A3 3352,033 3352,033 0,2794468 Mar-22 4235,96 A5 3971,6677 3352,033 0,2086721 Apr-22 2360,58 A2 3214,3363 3971,6677 0,6824901 Mei-22 4419,81 A5 3971,6677 3214,3363 0,2727446 Jun-22 4183,72 A5 3971,6677 3971,6677 0,0506862 Jul-22 4938,17 A5 3971,6677 3971,6677 0,1957210 Agu-22 5521,61 A6 5004,3923 3971,6677 0,2807054 Sep-22 5830,57 A6 5004,3923 5004,3923 0,1416978 Okt-22 4247,69 A5 3971,6677 5004,3923 0,1781422 Nov-22 4766,10 A5 3971,6677 3971,6677 0,1666842
Des-22 4413,66 A5 3971,6677 3971,6677 0,1001422 RAMALAN BERIKUTNYA 3971,6677 0,2359072

## TABEL X
HASIL RAMALAN DAN MAPE DATA TESTING Waktu Produksi (ton) Fu zzy fik asi Nilai FLRG Ramalan MAPE Jan-23 3727,081 A2 3852,047 3971,6677 0,0656242 Feb-23 3991,221 A2 3852,047 3852,0475 0,0348699 Mar-23 2769,53 A1 3852,047 3852,0475 0,3908668 Apr-23 3513,649 A2 3852,047 3852,0475 0,0963097 Mei-23 4934,565 A3 4573,725 3852,0475 0,2193744 Jun-23 4372,465 A3 4573,725 4573,7258 0,0460291 RAMALAN BERIKUTNYA 4573,7258 0,1421790

## 3.2.3 Uji Hasil Ramalan
Uji  hasil  ramalan  bertujuan  untuk  menghitung tingkat keakuratan memprediksi hasil produksi minyak kelapa  sawit  di  PKS  Kebun  Tanjung  Keliling.  Dalam uji hasil ramalan peneliti menggunakan metode MAPE dengan rumus :
MAPE =
MAPE Data Training =
= 0,235907255 x 100
= 23,59%
MAPE Data Testing =
= 0,142179047 x 100
= 14,21%
MAPE  terdapat range nilai  yang  dapat dijadikan  bahan  pengukuran  mengenai  kemampuan dari suatu model peramalan, range nilai tersebut dapat dilihat pada tabel XI.

## TABEL XI
RANGE NILAI MAPE Range MAPE Keterangan <10% Kompetensi Model Peramalan Sangat Baik 10 – 20%  Kompetensi Model Peramalan Baik
20 – 50%  Kompetensi Model Peramalan Layak
>50% Kompetensi Model Peramalan Buruk
Dengan demikian, maka range MAPE berkisar di  10-20%  dalam  memprediksi  hasil  produksi  minyak kelapa  sawit,  dapat  dikatakan  hasil  ramalannya  adalah baik dan akurasi yang didapat sebesar 85,79%.
3.3 Implementasi Menggunakan Python
Gambar 1. Grafik Data Produksi dan Waktu
Gambar 2. Grafik Data Waktu dan Curah Hujan

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  penulis  lakukan, peneliti dapat menyimpulkan bahwa :
1.  Penerapan  metode  Fuzzy  Time  Series  untuk menentukan  hasil  produksi  minyak  kelapa  sawit  sangat efisien  dan  memiliki  akurasi  yang  tinggi  saat  digunakan untuk peramalan data musiman, yakni sebesar 85,79%.
2.  Penelitian  ini  dapat  menghasilkan  prediksi  produksi minyak kelapa sawit sampai satu bulan setelah akhir data, yaitu  bulan  Juli  2023  diprediksi  produksi  minyak  kelapa sawit  sebanyak  4573,7258  ton,  sehingga  menghasilkan error sebesar 14,21%.
3.  Sesuai  dengan  range  MAPE  dalam  menggunakan metode  Fuzzy  Time  Series  untuk  menentukan  hasil pembuatan  minyak  kelapa  sawit,  dapat  dikatakan  hasil ramalan nya adalah Baik.
D AFTAR P USTAKA
[1] Adli, D. N. (2021). Prediksi Harga Jagung Menggunakan Metode Fuzzy  Time  Series Dengan  Atau  Tanpa  Menggunakan Markov Chain . Jurnal Nutrisi Ternak Tropis , 4(1), 49-54.
[2] Andriyani,  S.,  &  Sitohang,  N.  (2018).  Implementasi  metode backpropagation untuk  prediksi  harga  jual  kelapa  sawit berdasarkan  kualitas  buah. JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist. Informasi ), 4(2), 155-164.
[3] Desmonda,  D.,  Tursina, T.,  &  Irwansyah,  M.  A.  (2018).  Prediksi Besaran  Curah  Hujan  Menggunakan  Metode Fuzzy  Time  Series .
Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (JUSTIN), 6(4), 141.
[4] Dwi  Kartini,  Friska  Abadi,  &  Triando  Hamonangan  Saragih. (2021).  Prediksi  Tinggi  Permukaan  Air  Waduk  Menggunakan Artificial  Neural  Network Berbasis  Sliding  Window.  Jurnal RESTI ( Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi ), 5(1), 39–44.
[5] Fatmawati,  K.,  &  Windarto,  A.  P.  (2018).  Data  Mining: Penerapan  rapidminer  dengan K-means  cluster pada  daerah terjangkit  demam  berdarah  dengue  (DBD)  berdasarkan  provinsi. CESS  (Journal  of  Computer  Engineering,  System  and  Science ), 3(2), 173-178.
[6] Kartini,  D.,  Rusdiani,  H.,  &  Farmadi,  A.  (2019).  Analisis Pengaruh  Banyak  Orde  pada  Metode Multivariate  High-Order Fuzzy Time Series untuk Prediksi Duga Muka Air Waduk. JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , 5(1), 9-17.
[7] Muhammad,  M.,  Wahyuningsih,  S.,  &  Siringoringo,  M.  (2021). Peramalan Nilai Tukar Subsektor Peternakan Menggunakan Fuzzy Time Series Lee . Jambura Journal of Mathematic 3(1), 1–15.
[8] Nugroho,  A.  (2019).  Teknologi  Agroindustri  Kelapa  Sawit.  In Lambung Mengkurat Universitas Press ( Issue August ).
[9] Oktarina, T., & Rasmila. (2018). Peramalan Produksi Crude Palm Oil (Cpo) Menggunakan Metode Arima Pada Pt. Sampoerna Agro Tbk. Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  Indonesia ,  November, 252–260.
[10] Poerwanto,  B.,  &  Ali,  B.  (2019).  Implementasi  Algoritma Fuzzy C-Means dalam  Mengelompokkan  Kecamatan  di  Tana  Luwu Berdasarkan  Produktifitas  Hasil  Perkebunan. MATRIK :  Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer ,  19(1), 163–172.
[11] Prehanto,  D.  R.,  Permadi,  G.  S.,  &  Nurdiansari,  M.  (2022). Analisa  Implementasi  Metode Fuzzy  Time  Series Jasim  pada Prediksi  Perkembangan  COVID-19  di  Indonesia.  J. Sistem  Info. Bisnis ,  11(2),  125–130.  https://doi.org/10.21456/vol11iss2pp125- 130
[12] Rahayu,  D.,  Wihandika,  R.  C.,  &  Perdana,  R.  S.  (2018). Implementasi  Metode Backpropagation Untuk  Klasifikasi Kenaikan  Harga  Minyak  Kelapa  Sawit. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer ,  2(4  e-ISSN:  2548- 964X), 1547–1552.
[13] Ramadhan,  M.R.,Tursina,  T.,  &  Novriando,  H.  (2020). Implementasi Fuzzy  Time  Series pada  Prediksi  Jumlah  Penjualan Rumah. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (Justin), 8(4), 418.
[14] SALMI,  W.,  DJAKARIA,  I.,  &  RESMAWAN,  R.  (2020). Penerapan Metode Exponential Moving Average Pada  Peramalan Penggunaan  Air  Di  Pdam  Kota  Gorontalo.  Jambura  Journal  of Probability and Statistics, 1(2), 69–77.
[15] Solikhin,  S.,  &  Yudatama,  U.  (2019).  Fuzzy  Time  Series  dan Algoritme Average  Length untuk  Prediksi  Pekerja  Migran Indonesia .  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  6(4), 369.
[16] Tundo,  T.  (2020).  Penerapan Decision  Tree J48  dan Reptree dalam  Menentukan  Prediksi  Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit menggunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto . Jurnal  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 7(3), 483-492.
[17] Tundo.  (2020).  Prediksi  Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit Menggunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto Dengan  Rule  Yang Terbentuk Menggunakan Decision Tree Reptree . Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI, 9(2), 253–265.
[18] Yustitia,  Dian;  Utami,  Tiani  Wahyu;Nur,  I.  M.  (2019). PERBANDINGAN  METODE FUZZY  TIME  SERIES  CHEN DAN FUZZY  TIME  SERIES  CHENG PADA  PERMINTAAN PUPUK PERTANIAN UREA DI KABUPATEN BLORA. 1993.