Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 27 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENERAPAN METODE SMA UNTUK PERAMALAN TINGKAT PRODUKSI TANAMAN PANGAN DI DINAS PERTANIAN
Novita Sari Sitorus 1 , Yessica Siagian 2* , Romy Aulia 2
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal *email : yessica.cyg123@gmail.com
Abstract : Food is the most important foodstuff needed by humans, in addition to consumption, the production of food crops can also be used as a source of business in the economy. This study aims  to  predict  the  production  of  food  crops  in  the  Agriculture  Office  of  Asahan  Regency. Based  on  data  on  food  crop  production  from  2012  to  2019  at  the  Asahan  District  Agriculture Office  experienced  ups  and  downs,  food  crop  production  sometimes  does  not  meet  the consumption  of  people  in  Asahan  Regency  (devisit)  and  sometimes  overproduction  (surplus). So  far,  the  Agriculture  Office  of  Asahan  Regency  has  predicted  the  production  of  food  crops only  with  estimates  so  that  the  results  are  not  accurate.  Based  on  these  problems,  a  proper forecasting  system  is  needed  so  that  it  is  able  to  predict  the  production  rate  of  food  crops quickly  and  accurately.  Applications  are  built  using  Visual  Basic  Net  2010  and  MySQL databases  and  use  the  Single  Moving  Average  method.  The  results  of  this  study  can  help  the Agriculture Office of Asahan Regency in predicting the amount of food crop production in the next period according to the needs.
Keywords : Forecasting, Production, Food Crops, Single Moving Average
Abstrak :  Pangan  merupakan  bahan  makanan  paling  utama  yang  di  butuhkan  oleh  manusia, selain  untuk  dikomsumsi,  hasil  produksi  dari  tanamana  pangan  juga  dapat  dijadikan  sebagai sumber usaha dalam perekonomian. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi produksi tanaman pangan pada Dinas Pertanian Kabupaten Asahan. Berdasarkan data produksi tanaman pangan  dari  tahun  2012  sampai  dengan  tahun  2019  pada  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Asahan mengalami  naik  turun,  produksi  tanaman  pangan  terkadang  tidak  memenuhi  konsumsi masyarakat di Kabupaten Asahan (devisit) dan terkadang kelebihan produksi (surplus). Selama ini  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Asahan  melakukan  prediksi  produksi  tanaman  pangan  hanya dengan  perkiraaan-perkiraan  saja  sehingga  hasilnya  tidak  akurat.  Berdasarkan  permasalahan tersebut  maka  dibutuhkan  sistem  peramalan  yang  tepat  sehingga  mampu  meramalkan  tingkat produksi  tanaman  pangan  dengan  cepat  dan  akurat.  Aplikasi  dibangun  menggunakan  Visual Basic  Net  2010  dan  database  MySQL  serta  menggunakan  metode  Single  Moving  Average. Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  membantu  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Asahan  dalam memprediksi  jumlah  produksi  tanaman  pangan  pada  periode  berikutnya  sesuai  dengan kebutuhan.
Kata Kunci : Peramalan, Produksi, Tanaman Pangan, Single Moving Average
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 27 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
Pangan merupakan bahan makanan paling utama yang dibutuhkan oleh manusia, selain  untuk  dikomsumsi,  hasil  produksi  dari  tanaman  pangan  juga  dapat  dijadikan sebagai sumber usaha dalam perekonomian.  Ada beberapa jenis produksi pangan  yang terdapat  di  Kabupaten  Asahan  yaitu  padi,  jagung,  ubi  kayu,  ubi  jalar,  kacang  tanah, kedelai  dan  kacang  hijau.  Namun,  pada  penelitian  ini  hanya  membahas  tiga  jenis tanaman  pangan  pada  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Asahan  karena  merupakan  tanaman pangan yang paling mudah ditemukan di masyarakat. Adapun tiga jenis tanaman pangan tersebut yaitu beras, ubi kayu dan jagung.
Berikut  ini  adalah  tabel  ketersediaan  tanaman  pangan  di  Kabupaten  Asahan Tahun 2012 sampai tahun 2019:
Tabel 1. Ketersediaan Tanaman Pangan Tahun 2012 – 2019
Tahun Beras Ubi Kayu Jagung Produksi (GKG Ton) Konsumsi (Ton) Surplus/ Devisit Produksi (GKG Ton) Konsumsi (Ton) Surplus/ Devisit Produksi (GKG Ton) Konsumsi (Ton) Surplus/ Devisit 2012 84124,6 91378 - 37849,2 22434,3 22057,2 377 21241,1 41471,8 20230,6 2013 103885 110650 -6765 20082 22532,6 -2451 9047 42365,2 - 33318,2 2014 105142 112513 -7371 14923 6717,3 10222,7 8710 139,9 8570,1 2015 101629 109051 -7422 10625 43209 -32585 10625 43209 -32585 2016 110088 115079 -4991 17538 6841,8 16696,6 12581 142,5 13493 2017 122361,4 14304 8057,4 15888,2 6899,7 8988,2 10900,6 143,7 10757 2018 137612,40 117873 19739,4 10924,2 6954,2 3970,4 12874,6 144,9 12730 2019 120401,35 117417 2984 15186,9 7006 8180,9 8640,66 146 8495
Berdasarkan tabel 1. diketahui bahwa tahun 2012 sampai 2016 produksi beras di Kabupaten  Asahan  mengalami  devisit,  artinya  kekurangan  produksi  sehingga  tidak mampu  memenuhi  kebutuhan  beras  masyarakat.  Tahun  2017  sampai  2019  produksi beras  di  Kabupaten  Asahan  mengalami  surplus,  artinya  kelebihan  produksi.  Namun, surplus beras yang dialami dari tahun 2017 sampai 2019 naik turun. Produksi ubi kayu di  Kabupaten  Asahan  mengalami  devisit  di  tahun  2013  dan  tahun  2015  sehingga  di tahun  tersebut  tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan  ubi  kayu  masyarakat  di  Kabupaten Asahan. Kemudian dari tahun 2016 sampai 2019 produksi ubi kayu mengalami surplus, artinya mampu memenuhi kebutuhan masyarakat dan berlebih.
Kemudian,  produksi  jagung  di  Kabupaten  Asahan  mengalami  devisit  di  tahun 2013 sehingga di tahun tersebut tidak mampu memenuhi kebutuhan jagung masyarakat di Kabupaten Asahan. Tahun 2014 sampai 2019 produksi jagung di Kabupaten Asahan mengalami  surplus,  artinya  mampu  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  dan  berlebih. Namun, surplus jagung yang dialami dari tahun 2017 sampai 2019 naik turun. Peramalan  merupakan  ilmu  dan  seni  meramalkan  kejadian-kejadian  dimasa  yang  akan datang dengan menggunakan data historis ke dalam beberapa bentuk model matematis. Peramalan digunakan dengan metode tertentu tergantung dari data dan informasi  yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai [1] .
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 27 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Adapun  metode  peramalan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Single Moving Avarege yang merupakan metode peramalan dengan menggunakan data historis untuk satu periode yang telah mempunyai pola rata-rata [2].
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut  (1)  Membangun aplikasi  peramalan produksi  tanaman  pangan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Visual  Basic  Net  2010 dan database MySQL .,  (2)  Menerapkan  metode Single Moving  Average untuk  meramalkan produksi  tanaman pangan berdasarkan data yang diperoleh pada Dinas Pertanian Kabupaten Asahan.

## METODE
Ada  banyak  metode  yang  bisa  di  gunakan  di  dalam  peramalan,  salah  satunya adalah Single  Moving  Average (SMA)  atau  rata-rata  bergerak.  Data  yang  digunakan untuk  perhitungan  yaitu  data  yang  tidak  memiliki  unsur trend atau  faktor  musiman. Metode SMA merupakan metode peramalan yang dilakukan pada data masa lalu untuk satu periode yang telah memiliki pola rata-rata [3]. Metode ini cocok digunakan untuk data jangka panjang [4].
Persamaan matematis dari metode SMA adalah:
F t+1 = X 1 + X 2 + ....... X T (1) T dimana: F t+1 = Ramalan untuk periode ke t+1
X T = Nilai sebenarnya periode ke t T = Jangka waktu rata-rata bergerak

## Mean Absolute Deviation (MAD)
Metode untuk mengukur kesalahan perkiraan keseluruhan adalah MAD dihitung dengan  membagi  jumlah  nilai  absolut  dari error perkiraan  individu  dengan  ukuran sampel  (jumlah  periode  perkiraan).  Secara  matematis,  MAD  dirumuskan  pada persamaan berikut:
MAD  = ∑ (3) n dimana : At =  Permintaan aktual pada periode t Ft =  Peramalan permintaan pada periode t n =  Jumlah periode peramalan yang terlibat

## Mean Square Error (MSE )
MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap  periode  dan  pembagiannya  dengan  jumlah  periode  peramalan  [5].  Secara matematis, MSE dirumuskan pada persamaan berikut.
MSE  = ∑ 2 (4)
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 27 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## dimana :
At =  Permintaan aktual pada periode t
Ft =  Peramalan permintaan pada periode t n =  Jumlah periode peramalan yang ter libat

## Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  merupakan  pernyataan  persentase  kesalahan  hasil  peramalan  terhadap permintaan aktual selama periode tertentu yang akan memberikan informasi persentase kesalahan  terlau  tinggi  atau  terlalu  rendah.  Secara  matematis  MAPE  dinyatakan  pada persamaan berikut:
MAPE = (100) ∑ (5) n |n |
dimana : At =  Permintaan aktual pada periode t Ft =  Peramalan permintaan pada periode t n =  Jumlah periode peramalan yang terlibat

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi  peramalan  jumlah  produksi  tanaman  pangan  pada  Dinas  Pertanian Kabupaten  Asahan  dibangun  menggunakan Visual  Basic  Net  2010 dan database MySQL .  Implementasi  antarmuka  pengguna  dari  aplikasi  peramalan  jumlah  produksi tanaman pangan ini adalah sebagai berikut
Gambar 1. Tampilan Form Login
Setelah  pengguna login, maka  akan  ditampilkan  halaman  utama  dari  aplikasi peramalan jumlah produksi tanaman pangan, dimana pada halaman utama ini terdiri dari beberapa  menu  antara  lain  menu  jenis  tanaman,  jumlah  produksi,  perhitungan  SMA, ganti password, profil  Dinas  Pertanian  dan  logout.  Berikut  adalah  gambar  tampilan halaman utama aplikasi:
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 27 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 2. Tampilan Halaman Utama
Menu  jenis  tanaman  digunakan  pengguna  untuk  mengelola  data  jenis  tanaman pangan  yaitu menambah, mengubah dan menghapus data jenis tanaman pangan. Menu jumlah  produksi  digunakan  pengguna  untuk  mengelola  data  jumlah  produksi  tanaman pangan  sesuai  periode  tahun  yang  digunakan  dalam  penelitian  mulai  dari  tahun    2012 sampai  dengan  tahun  2019  dimana  pengguna  dapat  menambah,  mengubah  dan menghapus data jumlah produksi. Menu perhitungan SMA digunakan untuk melakukan perhitungan  peramalan  pada  periode  tahun  berikut  tahun  2020.  Berikut  ini  gambar tampilan halaman perhitungan dengan menggunakan metode SMA.
Gambar 3. Tampilan Halaman Perhitungan
Perhitungan  dengan  metode  SMA  pada  peramalan  produksi  tanaman  pangan menggunakan  ma  (4)  menghasilkan  ramalan  jumlah  produksi  beras  pada  tahun  2020 sebesar  122.615.50  ton  dengan  nilai  MAD  14.713,  nilai  MSE    301.038.321  dan  nilai MAPE 12%.

## SIMPULAN
Peramalan  jumlah  produksi  tanaman  pangan  di  Dinas  Pertanian  Kabupaten Asahan  menggunakan  metode Single  Moving  Average  aplikasi yang  dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman Visual  Basic  Net  2010 dan database  MySQL bisa
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 27 – 32 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
berjalan  dengan  baik,  dan  dapat  meramalkan  jumlah  produksi  tanaman  pangan  pada tahun  2020. Penerapan    metode Single  Moving  Average dapat  melakukan  perhitungan untuk  meramalkan  tingkat  produksi  tanaman  pangan  berdasarkan  data  yang  diperoleh pada Dinas Pertanian Kabupaten Asahan dengan cepat dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Ariyanto,  D.  Puspitasari,  And  F.  Ericawati,  “Penerapan  Metode  Double Exponential Smoothing   Pada  Peramalan Produksi Tanaman Pangan,” J. Inform. Polinema , Vol. 4, No. 1, P. 57, 2017, Doi: 10.33795/Jip.V4i1.145.
[2] M.  S.  Putra  And  Imam  Solikin,  “Aplikasi  Peramalan  Stok  Alat  Tulis  Kantor (Atk)  Menggunakan  Metode  Single  Moving  Average  (Sma)Pada  Pt.  Sinar Kencana Multi Lestari,” Cess (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , Vol. 4, No. No 2, Pp. 236–241, 2019.
[3] D. Oktarini And O. P. Utami, “Pada Industri Karetpt Melania Indonesia,” Pp. 16– 24, 2018.
[4] Y. Astuti, B. Novianti, T. Hidayat, And D. Maulina, “Penerapan Metode Single Moving  Average  Untuk  Peramalan  Penjualan  Mainan  Anak,” Manaj.  Inform. Univ. Amikom Yogyakarta Dan Sist. Inf. Univ. Amikom Yogyakarta , Vol. 4, No. July, Pp. 253–261, 2019.
[5] F.  M.  Yuma,  S.  Informasi,  And  S.  Royal,  “Sistem  Peramalan  Harga  Emas Menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing,”  vol.  9986,  no. September, 2018.