JURNAL PEMBELAJARAN DAN MATEMATIKA SIGMA (JPMS) ISSN     : 2460-593X Vol.  10, No. 1 (2024) E-ISSN : 2685- 5585 Hal : 82-92 DOI: https://doi.org/10.36987/jpms.v9i1.5557

## PERAMALAN HASIL PANEN KELAPA SAWIT DI PTPN IV UNIT BERANGIR DENGAN METODE DEKOMPOSISI

## FORECASTING OF OIL PALM YIELD IN PTPN IV BERANGIR UNIT BY DECOMPOSITION METHOD
AGUN SETIAWAN 1 , RINA FILIA SARI 2 , RIMA APRILIA 3
1,2,3 Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Jl. Lap. Golf, Kp. Tengah. Kec. Pancur Batu, Kab. Deli Serdang, Sumatera Utara 20353 Email: 1 agunsn86@gmail.com, 2 rinafiliasari@uinsu.ac.id, 3 rima_aprilia@uinsu.ac.id

## Abstrak
Tujuan  penelitian  adalah  meramalkan  hasil  panen  kelapa  sawit  dengan  metode  dekomposisi  agar hasil  prediksi lebih  efektif dan  waktu  lebih  efisien.  Kelapa sawit adalah salah satu barang pokok dari subsektor  perkebunan  yang  telah  menarik  minat  signifikan  dari  pemerintah,  investor  dan  petani. Dalam  proses  meramalkan  hasil  produksi  kelapa  sawit  perusahaan  sering  kali  mengalami  kendala dalam proses menghitung hasil produksi tahunannya diantaranya kondisi sumber daya manusia yang kurang  baik,  kondisi  cuaca  yang  buruk,  serta  waktu  kerja  yang  terbatas  sehingga  hal  tersebut mempengaruhi  dalam  proses  memprediksi  hasil  produksi.  Salah  satu  dari  beberapa  metode  yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  adalah  metode  yang  ada  dalam  ilmu  matematika  yaitu metode dekomposisi (pemecahan). Metode Dekomposisi adalah membagi atau  memecah data deret waktu menjadi banyak pola dan mengidentifikasi masing-masing secara independen. Elemen-elemen ini  bersifat  musiman,  siklus,  dan  berbasis tren .  Komponen  lainnya,  di  sisi  lain,  adalah  komponen kesalahan yang bergerak secara acak dan tanpa pola sistematis.Model dekomposisi yang paling baik adalah model dekomposisi Multiplikatif, Hasil keakuratan model terbaik menggunakan Mean Absolute percentage  Error (MAPE)  sebesar  7.6016  dengan  hasil  peramalan  119,038.29  ton  untuk  Model Multiplikatif  dan  nilai MAPE 7.7829  dengan  hasil  peramalan  119,596.37ton  untuk  model  aditif, sehingga selisih jarak peramalan antara model Aditif dan Multiplikatif sekitar 1.1813 dalam nilai MAPE atau sekitar 558 ton hasil peramalan hasil panennya. hal ini menunjukkan bahwa model Multiplikatif ini lebih digunakan dari pada model Aditif dalam memprediksi hasil panen kelapa sawit di PTPN IV Unit Berangir pada tahun 2023.
Kata kunci : Peramalan, Dekomposisi, Perkebunan, Kelapa Sawit.

## Abstract
The purpose of the research is to forecast the yield of oil palm with the decomposition method so that the  prediction  results  are  more  effective  and  time  efficient.Oil  palm  is  one  of the  staple  goods  of  the plantation subsector that has attracted significant interest from the government, investors and farmers. In  the  process  of  forecasting  palm  oil  production,  the  company  often  experiences  obstacles  in  the process  of  calculating  its  annual  production  results  including  poor  human  resource  conditions,  poor weather  conditions,  and  limited  working  time  so  that  it  affects  the  process  of  predicting  production results. One of the several methods that can be used to make predictions is the method that exists in mathematics,  namely  the  decomposition  (solving)  method  The  Decomposition  Method  is  to  divide  or break down time series data into many patterns and identify each independently. These elements are seasonal, cyclical, and trend-based. The best decomposition model is the Multiplicative decomposition model,  The  best  model  accuracy  results  using  Mean  Absolute  percentage  Error  (MAPE)  of  7.6016 with  forecasting  results  of  119,038.29  tons  for  the  Multiplicative  Model  and  MAPE  value  of  7.  7829 with  119,596.37  tons  of  forecasting  results  for  the  additive  model,  so  the  difference  in  forecasting distance between the Additive and Multiplicative models is about 1.1813 in the MAPE value or about 558  tons  of  yield  forecasting  results.  this  shows  that  the  Multiplicative  model  is  more  used  than  the Additive model in predicting oil palm yields at PTPN IV Berangir Unit in 2023.
Key Words : Forecasting, Decomposition,Plantation, Oil Palm.

## Pendahuluan
Perkebunan Besar Negara (PBN) adalah pelaku perkebunan kelapa sawit utama sampai pola PIR (Perkebunan  Inti  Rakyat)  memungkinkan  pembukaan  Perkebunan  Besar  Swasta  (PBS)  dan Perkebunan  Rakyat  (PR)  pada  tahun  yang  sama,  yang  mengarah  pada  pengembangan  pola swadaya.  Ada  294.000  hektar  kelapa  sawit  pada  tahun  1980,  dan  pada  tahun  2009  ada  8,32  juta hektar perkebunan kelapa sawit, dimana 43,71% milik PR, 8,41% milik PBN, dan 47,78% milik PBS. Sebenarnya, pada titik ini, perkebunan kelapa sawit telah menyebar ke hampir semua pulau besar di indonesia.  Hingga  tahun  2009,  perkebunan  kelapa  sawit  di  Indonesia  mengalami  pertumbuhan tahunan rata-rata 578.000 Ha, atau sekitar 13,96%. Hingga saat ini, kelapa sawit telah tumbuh di lebih dari 10 juta hektar lahan di Indonesia. Selain itu, dengan kedok memperluas perkebunan kelapa sawit, lebih dari 18 juta hektar hutan dihilangkan[1].
Pemerintah  kolonial  Hindia  Belanda  berkonsentrasi  pada  perkebunan  pada  tahun  1830  sebagai sumber  utama  dukungan  ekonomi  daerah.  Sistem  ekonomi  pertanian  yang  didasarkan  pada kapitalisme  dan  perdagangan  termasuk  sistem  perkebunan.  Skala  besar,  padat  modal,  padat  karya, memanfaatkan  lahan  yang  luas,  organisasi  buruh,  buruh  upahan  ( wage  labour ),  pembagian  kerja secara  rinci,  hubungan  kerja  terorganisir,  pemanfaatan  teknologi  modern,  spesialisasi,  proses administrasi dan birokrasi, dan budidaya tanaman komersial dimaksudkan untuk ekspor global adalah elemen  yang  membentuk  sistem  perkebunan.  Dikenal  sebagai  sistem  perkebunan  pada  periode  ini sebagai sistem tanam paksa, atau program Cultuurstesel , dimulai oleh Van den Bosch[2].
Produksi minyak sawit didominasi oleh pertanian negara besar-besaran antara tahun 1980 dan 1993.  Setelah  tahun  1993,  ketika  pertumbuhan  output  pekebun  swasta  besar  mampu  melampaui produksi  kelapa  sawit  dari  perkebunan  negara  besar,  area  yang  telah  diperluas  perkebunan  swasta besar  sekitar  tahun  1990  mulai  menunjukkan  hasil.  Setelah  tahun  1998,  keberhasilan  pertanian swasta  besar  diikuti  oleh  perkebunan  yang  lebih  kecil.  Perkebunan  rakyat  mengalami  peningkatan produksi  tahunan  sebesar  58,89%  antara  tahun  1980  dan  2013,  dibandingkan  dengan  perkebunan swasta besar, yang mengalami peningkatan produksi tahunan sebesar 14,48%. Produksi perkebunan negara  yang  besar  biasanya  tumbuh  pada  tingkat  kemiringan,  rata-rata  5,44%  per  tahun  (Dinas Perkebunan 2007).
Produksi kelapa sawit adalah hasil  yang dipanen dari usaha perkebunan tanpa melalui proses pengolahan  lebih  lanjut.  Produksi  minyak  sawit  didominasi  oleh  pertanian  negara  besar-besaran antara tahun 1980 dan 1993. Setelah tahun 1993, ketika pertumbuhan output pekebun swasta besar mampu  melampaui  produksi  kelapa  sawit  dari  perkebunan  negara  besar,  area  yang  telah  diperluas perkebunan  swasta  besar  sekitar  tahun  1990  mulai  menunjukkan  hasil.  Setelah  tahun  1998, keberhasilan  pertanian  swasta  besar  diikuti  oleh  perkebunan  yang  lebih  kecil.  Perkebunan  rakyat mengalami  peningkatan  produksi  tahunan  sebesar  58,89%  antara  tahun  1980  dan  2013, dibandingkan  dengan  perkebunan  swasta  besar,  yang  mengalami  peningkatan  produksi  tahunan sebesar 14,48%. Produksi perkebunan negara yang besar biasanya tumbuh pada tingkat kemiringan, rata-rata 5,44% per tahun[3].
Masyarakat internasional telah  memperhatikan  sektor  minyak  sawit  Indonesia  yang berkembang  pesat,  khususnya  produsen  utama  minyak  nabati  di  seluruh  dunia.  Sejak  tahun  2006, Indonesia  telah  menjadi  produsen  minyak  sawit  terkemuka  di  dunia.  Indonesia  mampu  melampaui Malaysia  pada  tahun  2016.  53,4%  minyak  sawit  mentah  (CPO)  dunia  dikirim  dari  Indonesia, dengan Malaysia  menyumbang  32%  dari  produksi  CPO  global.  Dalam  nada  yang  sama,  sejak  tahun  2004 minyak sawit telah berhasil melampaui minyak kedelai di pasar minyak nabati dunia. Produksi minyak kedelai  adalah  32,4  juta  ton  pada  tahun  2004  sementara  total  produksi  CPO  adalah  33,6  juta  ton. Output global CPO menyumbang 40% dari semua sayuran utama di dunia pada tahun 2016, dengan minyak kedelai menyumbang 33,18%[4].
PT.  Perkebunan  Nusantara  IV  Unit  Berangir  adalah  salah  satu  perkebunan  kelapa  sawit  di Indonesia.  Luas  lahan  (Ha)  Perkebunan  mencapai  ±4.400  Ha.  Proses  pengumpulan  hasil  produksi kelapa  sawit  di  Berangir  melalui  berbagai  tahap  yaitu  pengambilan  buah  matang  di  pohon, pengumpulan  buah  kelapa  sawit  di  tempat  pengumpulan  akhir,  Pengangkutan  Buah  kelapa  sawit dengan truk, dan yang terakhir pengiriman buah kelapa sawit ke pabrik.
Hasil  panen  tandan  matang  kerap  kali  mengalami  penurunan  dan  kenaikan  setiap  tahunnya namun tidak ada perbedaan yang sangat signifikat. hasil panen tandan matang pada tahun 2017 yaitu 102,582,250 kg, tahun 2018 yaitu 106,640,770 kg, tahun 2019 yaitu 105,543,050 kg, tahun 2020 yaitu 114,560,920 kg, tahun 2021 yaitu 116,737,070 kg, Dan tahun 2022 yaitu 114,208,910 kg.
Dalam  proses  meramalkan  hasil  produksi  kelapa  sawit  di  Berangir,  perusahaan  sering  kali mengalami kendala dalam proses menghitung hasil produksi tahunannya diantaranya kondisi Sumber daya manusia yang kurang baik, kondisi cuaca yang buruk, serta waktu kerja yang terbatas sehingga hal tersebut mempengaruhi dalam proses memprediksi hasil produksi.
Salah  satu  dari  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  adalah metode dalam ilmu matematika yaitu metode dekomposisi (pemecahan). Metode dekomposisi adalah salah  satu  metode  peramalan  dalam  ilmu  matematika  yang  merupakan  sekumpulan  data  berupa angka  yang  didapat  dalam  suatu  periode  waktu  tertentu[5].  Keunggulan  dari  metode  dekomposisi adalah  pola  atau  komponen-komponen  tersebut  dapat  dipecah  menjadi  sub  pola  yang  menunjukan tiap-tiap  komponen  deret  berkala  secara  terpisah  dan  pemisahan  tersebut  sering  kali  membantu meningkatkan ketepatan prediksi dan membantu permasalahan atas perilaku deret data secara lebih baik[6].

## Metode Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah variabel respon dan prediktor. Berikut variabel yang digunakan:
1.  Variabel respon (dependen) = 𝑌 1 −  𝑌 72 = Data produksi 2.  Variabel Prediktor (independen) = t = Periode waktu
Adapun prosedur atau tahapan yang akan dilakukan dalam menganalisis penelitian ini  dengan menggunakan metode dekomposisi adalah sebagai berikut:
1.  Identifikasi  masalah:  Mengidentifikasi  masalah  produksi  kelapa  sawit  di  PTPN  IVunit  Berangir untuk mengetahui jumlah produksi kelapa sawit di tahun mendatang.
2.  Mengumpulkan  data:  Melakukan  pengumpulan  data  dengan  cara  mengunjungi  kantor  besar (instansi)  Perkebunan  unit  berangir  dan  bertanya  langsung  kepada  petugas  tentang  produksi kelapa sawit di tahun sebelumnya.
3.  Melakukan uji metode dekompotitif adiktif dan uji metode dekomposisi multiplikatif.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian.

## Hasil Penelitian dan Pembahasan
Data  yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah jumlah produksi  kelapa sawit di PTPN IV Unit  Berangir  mulai  tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2022  yang  diperoleh  dari  instansi  terkait. Adapun data yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data Jumlah Hasil Panen Kelapa Sawit Di PTPN IV Unit Berangir
No Tahun Produksi (Ton) 1 2017 102,582 2 2018 106,641 3 2019 105,543 4 2020 114,561 5 2021 116,737 6 2022 114,209
Gambar 2. Produksi Kelapa sawit di PTPN IV Unit Berangir Tahun 2017-2022
Langkah-langkah  dalam  melakukan  prediksi  dengan  metode  dekomposisi  aditif  dan  multiplikatif sebagai berikut:
1.  Mengitung rata-rata bergerak Rata-rata  bergerak  terpusat  dimulai  dengan  memisahkan  unsur siklus-trend. Rata-rata  bergerak terpusat  memisahkan  unsur  siklus-trend  dari  data  dengan  menghitung  rata-rata  bergerak  sepanjang musiman data. Rata –rata tidak terdapat unsur musiman dan tanpa atau sedikit sekali unsur acak
Gambar 3. Plot Rata-rata bergerak
Lalu dilanjutkan dengan menghitung rata-rata bergerak terpusatBerikut adalah grafiknya:
Gambar 4. Plot Rata-rata Bergerak Terpusat
Pada  Gambar  4  rata-rata  bergerak  terpusat  cenderung  mengalami  konstan  setiap  bulannya,  namun pada Bulan September 2019 hingga Mei 2020 mengalami kenaikan.
2.  Komponen musiman dan acak
Komponen  musiman  dan  acak  dihitung  dengan  cara  mengurangi  data  pada  waktu  ke-t  dengan rata-rata  bergerak  terpusat  waktu  ke-t  untuk  model  Aditif  sedangkan  untuk  model  Multiplikatif membagi data pada waktu ke –t dengan rata-rata bergerak terpusat waktu ke-t.
102.582 106.641 105.543 114.561 116.737 114.209 2017 2018 2019 2020
2021 2022 Produksi (Ton) Produksi (Ton) - 2.000,000 4.000,000 6.000,000 8.000,000 10.000,000 12.000,000 JA N UA R I ME I SE PT EMBE R JA N UA R I ME I SE PT EMBE R JA N UA R I ME I SE
PT EMBE R JA N UA R I ME I SE

## PT
EMBE R JA N UA R I ME I
SE PT EMBE R
JA N UA R I ME I
2017 2018 2019 2020 2021 2022 7500 8000 8500 9000 9500 10000 JAN U ARI JU N I
N OVE MBE R
APRIL

## SE PT EMBE
R FE BRU
ARI JU LI
DE SE MBE R ME I OKT OBE R MARE T AG
U ST U S

## JAN
U ARI JU N I 2017 2018 2019 2020 2021 2022 R ata
-r ata b e rg e rak te rp u sat
Gambar 5. Plot komponen musiman aditif
Pada gambar 5 terlihat bahwa pengaruh musiman pada nilai rata-rata bergerak terpusat dari data yang terlah dihilangkan faktor musiman dan acak sebelumnya. Terlihat pula tidak ada pola trend pada komponen musiman untuk model Aditif ini, Pengerjaan model Multiplikatif:
Gambar 6. Plot komponen musiman multiplikatif
Begitu  pula  dengan  gambar  6  terlihat  bahwa  pengaruh  musiman  pada  nilai  rata-rat  bergerak terpusat  dari  data  yang  telah  dihilangkan  faktor  musiman  dan  acak  sebelumnya.  Terlihat  pula  tidak ada  pola trend pada  komponen  musiman  untuk  model  Multiplikatif  ini.  Plot  komponen  musiman menggunakan metode adiktif maupun multiplikatif ini menghasilkan bentuk pola yang hampir sama. 3.  Rata-rata medial dan indeks musiman
Langkah  berikutnya  adalah  menghilangkan  keacakan  dari  nilai  nilai  yang  telah  diperoleh  yaitu komponen musiman baik model Aditif maupun Multiplikatif dengan rata-rata medial. Rata-rata medial disusun  dari  data  Komponen  musiman  menurut  bulan  setiap  tahunnya.  Rata-rata  medial  ialah  nilai rata-rata untuk setiap bulan setelah dikeluarkan nilai terbesar dan nilai terkecil.
-5000,00 -4000,00 -3000,00 -2000,00 -1000,00 0,00 1000,00 2000,00 3000,00 JUL I N O V EMBE R MA R ET JUL I N O V EMBE R MA R ET JUL I N O V EMBE R M A RE T JUL I N O V EMBE R MA R ET JUL I
N O V EMBE R MA R ET 2018 2019 2020 2021 2022 Kompo n en m u sim an Ad itif Bulan 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 JU LI N OVE
MBE R MARE T JU LI
N OVE MBE R
MARE T JU LI
N OVE MBE R MARE T JU LI
N OVE
MBE R MARE T JU LI N OVE MBE R MARE T 2017 2018 2019 2020 2021 2022 K o m p o n e n M u si m an M Ul tipli kat if Bulan -2500,0 -2000,0 -1500,0 -1000,0 -500,0 0,0 500,0 1000,0 1500,0 2000,0 Pl o t im d e ks m u si m an Ad itif Bulan
Pada  gambar  7  terlihat  bahwa  indeks musiman  dari  data  yang  terjadi  setiap  bulan  untuk model Aditif. Dari Plot terlihat bahwa indeks musiman mengaami kenaikan setelah bulan mei dan mengalami penurunan setelah bulan agustus.
Gambar 8. Plot indeks musiman multiplikatif
Pada  gambar  8  terlihat  bahwa  indeks musiman  dari  data  yang  terjadi  setiap  bulan  untuk model Aditif. Dari Plot terlihat bahwa indeks musiman mengalami kenaikan setelah bulan Mei dan mengalami penurunan setelah bulan Agustus.
4.  Seasonally adjudted series ( deseaonalized) Selanjutnya  dicari  data deseaonalized yaitu  data  yang  telah  dihilangkan  faktor  musimannya.  Hal ini  dilakukan dengan mengurangi data aktual  dengan  indeks musiman untuk model  Aditif sedangkan untuk model Multiplikatif membagikan data aktual dengan indeks musiman.
Gambar 9. Deseasonalized ( Aditif)
Pada  gambar  9  menunjukkan  pola  data  dengan  model  Aditif  yang  sudah  dihilangkan  faktor musimannya  untuk  menghasilkan  pola  siklus  dan trend pada  data.  Terlihat  bahwa deseasonalized aditif terdapat pola trend naik dan turun.
0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 Pl o t in d e ks m u si m an M u ltipli kat if Bulan 0,0 2000,0 4000,0 6000,0 8000,0 10000,0 12000,0 JA N UA R I M EI SE PT EM BE R JA N UA R I ME I SE
PT EMBE R JA N UA R I ME I SE
PT EMBE R JA N UA R I ME I SE

## PT
EMBE R JA N UA R I ME I
SE PT EMBE R JA N UA R I ME I
2017 2018
2019 2020 2021 2022 De se as o n alize d ad itif Bulan - 2.000,00 4.000,00 6.000,00 8.000,00 10.000,00 12.000,00
JA N UA R I ME I

## SE PT
EMBE R JA N UA R I ME I

## SE PT
EMBE R JA N UA R I ME I

## SE PT EMBE R
JA N UA R I ME I

## SE PT EMBE R
JA N UA R I ME I

## SE PT EMBE R
JA N UA R I ME I 2017 2017 2018 2019 2020
2021 2022 D e seaso n al ize d M u ltipli kat if Bulan
Pada  gambar  10  menunjukkan  pola  data  dengan  model  Aditif  yang  sudah  dihilangkan  faktor musimannya  untuk  menghasilkan  pola  siklus  dan trend pada  data.  Terlihat  bahwa deseasonalized aditif terdapat pola trend naik dan turun.
5.  Komponen Tren
Dalam mencari persamaan Trend digunakan data deseasonalized atau seasonally adjusted baik pada  model  Aditif  maupun  Multiplikatif.Dalam  menentukan  nilai  komponen  trend  dengan  cara mensubstitusikan  nilai 𝑌  = 9, 168 . 49 +9 , 7 14 (𝑡) untuk  model  Aditif  dan 𝑌  = 9, 162 . 72+8 , 79 31 𝑡 untuk model Multiplikatif. Perhitungan untuk memperoleh persamaan trend terdapat pada Lampiran 10 dan 11  Selanjutnya  mencari  komponen trend dari  model  aditif  yang  disajikan  pada  Lampiran  12  dan Lampiran 13 untuk model Multiplikatif.
Gambar 11. Plot Trend Aditif
Pada  gambar  11  terlihat  bahwa  nilai  komponen trend untuk  model  Aditif  mengalami  kenaikan seiring bertambahnya periode waktu, maka dapat dikatakan bahwa plot trend model Aditif merupakan trend naik.
Gambar 12. Plot Trend Multiplikatif
Pada  gambar  12  terlihat  bahwa  nilai  komponen trend untuk  model  Multiplikatif  mengalami kenaikan  seiring  bertambahnya  periode  waktu,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  plot trend model Multiplikatif merupakan trend naik pula. 6.  Komponen Siklus
Komponen  siklus  diperoleh  dengan  cara  mengurangkan  nilai  dari  komponen  rata-rata  bergerak terpusat  dengan  komponen trend untuk  model  Aditif,  sedangkan  pada  model  Multiplikatif  diperoleh dengan cara membagikan nilai dari komponen rata-rat bergerak terpusat dengan komponen trend.
7500,0 8000,0 8500,0 9000,0 9500,0 10000,0 JA N U A RI ME I
SE PT EMBE R JA N UA R I ME I SE PT EMBE R JA N UA R I ME I SE PT EMBE R JA N UA R I ME I SE PT EMBE R JA N U A RI ME I
SE PT EMBE R
JA N UA R I ME I 20172017 2018 2019 2020 2021 2022 Kompo n en tren d a d itif bulan 7.800,00 8.000,00 8.200,00 8.400,00 8.600,00 8.800,00 9.000,00 9.200,00 9.400,00 9.600,00 9.800,00 10.000,00 JA N UA R I
JUN I
N O V EMBE R A PR IL SE PT EMBE R FE BR UA R I JUL I DE
SE MBE R
ME I O KT
O BE R
MA R ET
A G US TUS
JA N UA R I JUN I 20172017 2018 2019 2020 2021 2022 Kompo n en tren d M u ltip lika tif Bulan
Gambar 13. Plot komponen Siklus Aditif
Pada gambar 13 Terlihat nilai komponen siklus untuk model Aditif yang awalnya cenderung menurun kemudian beberapa periode berikutnya mengalami kenaikan.
Gambar 14. Plot komponen Siklus Multiplikatif
Pada  Gambar  14  Terlihat  nilai  komponen  siklus  untuk  model  Aditif  yang  awalnya  cenderung menurun kemudian beberapa periode berikutnya mengalami kenaikan.
7. Menggabungkan Musiman, Trend dan Siklus.
Setelah diperoleh Indeks musiman,komponen trend , dan komponen siklus. Selanjutnya dilakukan permodelan dekomposisi dengan menjumlahkan ketiga komponen untuk Aditif, dan mengalikan ketiga komponen untuk model Multiplikatif
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 JU LI N OVE MBE R MARE T JU LI
N OVE MBE R
MARE T JU LI
N OV EMB ER MARE T JU LI
N OVE
MBE R MARE T JU LI N OVE MBE R MARE T 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Pl o t Si kl u s A d itif Bulan 0,9 0,9 0,9 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,1 JUL I
OKT OBE R JAN U ARI APRIL JUL I OKT OBE R JAN U ARI APRIL JUL I OKT OBE R JAN U ARI APRIL JUL I OKT OBE R
JAN U ARI APRIL JUL I
OKT OBE R JAN U ARI APRIL
2017 2018 2019 2020 2021 2022
K o m p o n e n S ikl u s M u ltipli kat if Bulan - 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 JANU AR I ME I SE PT EMBE R JAN U ARI ME I

## SE PT
EMBE R JAN U ARI ME I

## SE PT
EMBE R JAN U ARI ME
I

## SE PT EMBE R
JAN U ARI ME
I

## SE PT EMBE R
JAN U ARI ME I SE PT EMBE R 2017 2018
2019 2020 2021 2022 DATA PREDIKSI
Pada  gambar  15  terlihat  perbandingan  antara  data  training  dengan  data  prediksinya.  Dari  plot tersebut  terlihat  perbandingan  nilai  prediksi  mendekati  nilai  aktual  sebelum  bulan  november  2021. Setelah itu, cenderung pola prediksi berbeda dengan data aktual.
Gambar 16. Plot hasil penggabungan Multiplikatif
Gambar 16 terlihat perbandingan antara data training dengan data prediksinya. Dari plot tersebut terlihat  perbandingan  nilai  prediksi mendekati  nilai  aktual  sebelum  November  2021.  Setelah  itu,  pola prediksi cenderung berbeda dengan data aktual.

## Pembahasan

## 1. Pemilihan Model Terbaik dan Evaluasi Model
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  uji  kelayakan  model  menggunakan  nilai  MAPE  dari  data  train berdasarkan persamaan (2.9) Model yang terbaik akan digunakan dalam prediksi satu tahun kedepan. Berikut hasil nilai MAPE
Tabel 2. Nilai MAPE MODEL MAPE ADITIF 7.7829 MULTIPLIKATIF 7.6016
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  dilihat  nilai  MAPE  terkecil  adalah  model  Multiplikatif,  sehingga model terbaik adalah model Multiplikatif. Hasil keakuratan model (MAPE) pada data Training sebesar 7.6016. Hal ini menunjukkan bahwa model sudah baik untuk digunakan dalam prediksi.
Gambar 17. Perbandingan prediksi train dengan prediksi (Aditif)
Pada  gambar  17  terlihat  perbandingan  untuk  data aktual, train serta  hasil  prediksi  tahun  2023  untuk model Aditif.
- 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 JAN U ARI ME I
SE PT EMBE R JAN U ARI ME I SE PT EMBE R JAN U ARI ME I SE PT EMBE R JAN U ARI ME I SE PT EMBE R
JAN U ARI ME I SE PT
EMBE R
JAN U ARI ME I SE PT EMBE R
20172017 2018 2019 2020 2021 2022 DATA PREDIKSI - 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 JAN UARI ME I

## SE
PT EMBE R JAN UARI ME I SE PT EMBE R JAN UARI ME I
SE PT
EMBE R JAN UARI ME I

## SE PT EMBE
R

## JAN UARI ME
I

## SE PT EMBE
R

## JAN UARI ME I

## SE PT EMBE R

## JAN UARI ME
I SE PT EMBE R
2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 HASIL DATA AKTUAL PREDIKSI TAHUN 2023 PREDIKSI TRAIN
Gambar 18. Perbandingan prediksi train dengan prediksi (Multiplikatif)
Pada  gambar  18  terlihat  perbandingan  untuk  data  aktual, train serta  hasil  prediksi  tahun  2023  untuk model Multiplikatif. 2. Peramalan Tahun 2023 Hasil prediksi pada model terbaik dapat dilihat pada Tabel 3
Tabel 3. Hasil EstimasiTahun 2023 Bulan Peramalan Januari 7,717.20 Februari 7,820.18 Maret 9,459.27 April 9,151.14 Mei 8,841.59 Juni 9,404.03 Juli 10,326.40 Agustus 11,633.01 September 11,475.29 Oktober 11,393.23 November 11,011.94 Desember 10,805.01 Total 119,038.29

## Kesimpulan
Produksi  kelapa  sawit  adalah  hasil  yang  dipanen  dari  usaha  perkebunan  tanpa  melalui  proses pengolahan  lebih  lanjut.  Produksi  minyak  sawit  didominasi  oleh  pertanian  negara  besar-besaran antara tahun 1980 dan 1993. Setelah tahun 1993, ketika pertumbuhan output pekebun swasta besar mampu  melampaui  produksi  kelapa  sawit  dari  perkebunan  negara  besar,  area  yang  telah  diperluas perkebunan  swasta  besar  sekitar  tahun  1990  mulai  menunjukkan  hasil.  Setelah  tahun  1998, keberhasilan  pertanian  swasta  besar  diikuti  oleh  perkebunan  yang  lebih  kecil.  Perkebunan  rakyat mengalami  peningkatan  produksi  tahunan  sebesar  58,89%  antara  tahun  1980  dan  2013, dibandingkan  dengan  perkebunan  swasta  besar,  yang  mengalami  peningkatan  produksi  tahunan sebesar 14,48%. Produksi perkebunan negara yang besar biasanya tumbuh pada tingkat kemiringan, rata-rata 5,44% per tahun. Salah satu dari beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi  adalah  metode  dekomposisi  (pemecahan).  Metode  dekomposisi  adalah  sekumpulan  data berupa angka yang didapat dalam suatu periode waktu tertentu. Keunggulan dari metode dekomposisi adalah  pola  atau  komponen-komponen  tersebut  dapat  dipecah  menjadi  sub  pola  yang  menunjukan tiap-tiap  komponen  deret  berkala  secara  terpisah  dan  pemisahan  tersebut  sering  kali  membantu meningkatkan ketepatan prediksi dan membantu permasalahan atas perilaku deret data secara lebih baik.  Model  dekomposisi  yang  paling  baik  adalah  model  dekomposisi  Multiplikatif,  Hasil  keakuratan model  terbaik  menggunakan Mean  Absolute  percentage  Error (MAPE)  sebesar  7.6016  dengan  hasil peramalan  119,038.29  ton  untuk  Model  Multiplikatif  dan  nilai MAPE 7.7829  dengan  hasil  peramalan 119,596.37  ton  untuk  model  aditif,  sehingga  selisih  jarak  peramalan  antara  model  Aditif  dan Multiplikatif sekitar 1.1813 dalam nilai MAPE atau sekitar 558 ton hasil peramalan hasil panennya. hal ini  menunjukkan  bahwa  model  Multiplikatif  ini  lebih  digunakan  dari  pada  model  Aditif  dalam memprediksi hasil panen kelapa sawit di PTPN IV Unit Berangir pada tahun 2023.
- 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 JAN U ARI ME I SE PT EMBE R JAN U ARI ME I SE PT EMBE R JAN U ARI ME I SE PT EMBE R JAN U ARI ME I SE PT EMBE R JAN U ARI ME I SE PT EMBE R
JAN U ARI ME I SE PT EMBE R
JAN U ARI ME I SE PT EMBE R
2017 2018 2019
2020 2021 2022 2023 HASIL DATA AKTUAL PREDIKSI TAHUN 2023
PREDIKSI TRAIN

## Daftar  Pustaka
[1] Shafik,M.&  fatayat.  2018.  Peramalan  hasil  panen  kelapa  sawit  pada  pt  inti  indosawit  subur menggunakan  metode  dekomposisi.Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Kampus Bina Widya Pekanbaru. Repository university of Riau. Hal 1-12.
[2] Sartono  Kartodirdjo  dan  Djoko  Suryo.1991.  Sejarah  Perkebunan  di  Indonesia:  Kajian  Sosial Ekonomi, (Yogyakarta: Aditya Media), Hal 1-4.
[3]  Rosita,  Tita  dan  D.E.  Rachmawati.  2019..  Peramalan  Nilai  Ekspor  Indonesia  Dengan Menggunakan  Metode  Dekomposisi  (Studi  Kasus:  Nilai  Data  Ekspor  Indonesia  Tahun  2010- 2018). Prodi Analisis Kimia: Politeknik AKA Bogor. 43 (2). Hal 1-59.
[4] United  States  Department  of  Agriculture  (USDA).  2016.  Indeks  mundi,  agricultural  statistic. Washington D.C.: USDA.
[5]  Handayani  P.I.N.Fatayat.  2020.  prediksi  jumlah  pengunjung  perpustakaan  universitas  riau menggunakan metode  dekomposisi.  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Kampus Bina Widya Pekanbaru. Repository university of Riau . Hal 1-10.
[6] Makridakis,  Wheelright  dan  McGee,  Forecasting  Methods  and  Application,  New  York:  John Wiley&Sons, 1992.