Vol. 5, No. 1 (2023), pp. 1 – 9 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Statistika Tanggal Masuk: 07-10-2022; Revisi: 07-12-2022 Diterima: 05-03-2023

## PERAMALAN PRODUKSI PADI DI KABUPATEN TUBAN MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE , WEIGHT MOVING

## AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING
Muntiani 1 , Kresna Oktafianto 2*
Program Studi Matematika FMIPA Universitas PGRI Ronggolawe 1,2 kresnaoktafianto@unirow.ac.id *
Abstrak – Tuban  yang  salah  satu  daerah  agraris tentunya  memiliki  potensi  dalam  sektor  pertanian yaitu  tanaman  pangan  khususnya  produksi  padi. Namun,  yang  terjadi  produksi  padi  tidak  dapat mengimbangi  laju  pertumbuhan  penduduk  yang terus meningkat. Sehingga, perlu adanya peramalan  produksi  padi  di  kabupaten  Tuban untuk  mengantisipasi  adanya  penduduk  yang kekurangan produksi padi. Metode permalan yang digunakan  disini  adalah Moving  Average,  Weight Moving  Average dan Exponential  Smoothing dan didapatkan  hasil  peramalan  pada  tahun  2021 adalah 6.716,058 ton.
Kata  Kunci  –  Produksi  Padi,  Peramalan, Moving  Average,  Weight  Moving  Average , Exponential Smoothing

## I. PENDAHULUAN
Kabupaten  Tuban  merupakan  yang  salah satu daerah agraris tentunya memiliki potensi dalam sektor pertanian yaitu tanaman pangan khususnya  produksi  padi.  Namun,  jumlah penduduk  yang  setiap  tahun  bertambah dikhawatirkan  padi  yang  diproduksi  tidak dapat  mengimbangi  seiring  bertambahnya penduduk  di  kabupaten  tuban.  Dari  tahun 2010-2020 pertumbuhan penduduk mengalami  kenaikan  sebesar  0,67%  setiap tahunnya sedangkan produksi padi mengalami  naik  turun  seperti  halnya  pada tahun 2013 mengalami penurunan yang pesat yaitu  dari  577.466  ton  menjadi  488.839  ton [1].  Data  ini  didapat  dari  Badan  Pusat Statistik Kabupaten Tuban.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  berperan dalam  penyediaan  data  statistik  nasional
maupun  internasional,  untuk  menghasilkan statistik  yang  mempunyai  kebenaran  akurat dan menggambarkan keadaan yang sebenarnya, dalam rangka mendukung Indonesia  Maju.  eksistensi  BPS  sebagai penyedia data dan informasi statistik menjadi semakin  penting,  karena  memegang  peran dan  pengaruh  sentral  dalam  penyediaan statistik berkualitas tidak hanya di Indonesia, melainkan juga di tingkat dunia. Dengan visi tersebut  juga,  semakin  menguatkan  peran BPS sebagai pembina data statistik [1].
Nafi’iyah  (2019)  melakukan  penelitian dengan  judul  “Analisi  Peramalan  Stok Barang  dengan  Metode  Weight  Moving Average dan Double Exponential Smoothing pada  Jovita  Ms.  Glow  Lamongan  dengan hasil error Weight Moving Average mendapatkan nilai error lebih kecil dibandingkan
Double
Exponential Smoothing [2].
(AFRIANI  (2018))  Melakukan  Penelitian Sistem  Peramalan  Penjualan  dengan  metode Weight  Moving  Average  periode  5  pada bulan  Januari  2017  mendapatkan  nilai peramalan  penjualan  tertinggi  pada  produk kerupuk  udang  200g  dan  mendapat  nilai peramalan  penjualan  terendah  pada  produk Nixxa Pizza sebesar 380g [3].
Ramadania  (2018)  pernah  melakukan peramalan  harga  beras  bulanan  ditingkat penggilingan  dengan  metode  Weighted Moving  Average  dengan  hasil  untuk  satu tahun  periode  selanjutnya  yaitu  pada  bulan
desember  2017  dengan  kombinasi  bobot terbaik adalah sebesar Rp. 9.227,94/kg [4].
Saputro  &  Purwanggono  (2016)  pernah melakukan  peramalan  perencanaan  produksi semen dengan metode exponential smoothing pada Semen Indonesia dengan hasil menggunakan metode Exponential
Smoothing,  with  Trend  didapatkan  hasil MAD  sebesar  557,7,  nilai  MSE  sebesar 596899,  nilai  MAPE  sebesar  6,2%,  nilai MSE  sebesar  278  dan  nilai  CFE  sebesar 3891,754684 serta hasil tracking signal  yang tidak melebihi batas kontrol atas dan bawah.
Sebab  itu,  perlu  adanya  peramalan produksi  padi  agar  dapat  diperkirakan seberapa  besar  padi  yang  akan  diproduksi untuk  tahun  berikutnya.  Metode  peralaman yang  digunakan  disini  menggunakan  metode Moving  Average,  Weight  Moving  Average dan  Exponential  Smoothing  kemudian  diuji errornya  dari  masing-masing  metode  dengan tujuan untuk mencari error yang paling kecil.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  yang  metode peramalan  yang  digunakan  adalah  metode Moving  Average,  Weight  Moving  Average dan  Exponential  Smoothing.  Peramalan merupakan  sebuah  seni  dan  ilmu  yang digunakan untuk memperkirakan suatu kejadian  dimasa  depan,  sehingga  hasil  dari perhitungan peramalan tersebut dapat digunakan  oleh  pemangku  kebijakan  dalam mengambil kebijakan strategis untuk menyelesaikan  persoalan  yang  akan  terjadi dimasa  depan  [6].  Berikut  adalah  metode peramalan  yang  digunakan  dalam  penelitian ini:
1. Rata-rata bergerak (Moving Average) Moving Average  suatu metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok  nilai  pengamatan,  mencari nilai  rata-rata  tersebut  sebagai  ramalan untuk periode yang akan datang [7]
a. Persamaan Metode Moving Average Persamaan  metode  Moving  Average sebagai berikut:
(1)
Keterangan:
Moving Average untuk periode Peramalan untuk periode nilai riil periode ke
jumlah batas dalam Moving Average
b. Menetapkan nilai data aktual ( )
2. Menentukan jangka waktu rata-rata bergerak
3. Input nilai dan .
4. Menghitung  nilai  peramalan  periode ( )
5. Hasil  akhir  diperoleh  setelah  melalui proses perhitungan prediksi dan perhitungan  error,  dari  hasil  error  dapat dilihat  apakah  hasil  prediksi  bisa  dipakai atau tidak.
2. Weight Moving Average
Metode  Weight  Moving  Average  adalah metode  rata-rata  bergerak  yang  banyak digunakan  untuk  menentukan  trend  dari suatu  deret  waktu  pada  beberapa  data terakhir.  Bobot  yang  diberikan  berbeda-beda untuk  setiap  data  historis  masa  lalu  yang tersedia,  dengan  asumsi  bahwa  data  historis yang  paling  terakhir  atau  terbaru  memiliki bobot  lebih  besar  dibandingkan  dengan  data historis  yang  lama.  Data  terbaru  merupakan data  yang  paling  relevan  untuk  peramalan. Keunggulan  lainnya  dari  metode  ini  adalah pemberian  nilai  bobotnya  dapat  disesuaikan. Hal  ini  bisa  didasarkan  jika  pengaruh  data yang  lebih  baru  adalah  lebih  besar  dari  data yang  lebih  lama  terhadap  keadaan  dimasa yang  datang.  Metode  rata-rata  bergerak tertimbang juga menggunakan data n periode terakhir sebagai data historis untuk melakukan  peramalan,  tetapi  setiap  periode mendapat  bobot  yang  berbeda.  Persamaan metode  Weight  Moving  Average  dapat dituliskan sebagai berikut [4]
(2)
Keterangan:
Ramalan Periode ke
Bobot yang digunakan Data Aktual pada periode waktu ke
Jumlah  periode  yang  digunakan  untuk peramalan kedepan
3. Exponential Smoothing
Exponential smoothing merupakan metode  yang  digunakan  untuk  peramalan jangka  pendek.  Model mengasumsikan bahwa  data  berfluktuasi  disekitar  nilai  mean yang tetap, tanpa trend atau pola pertumbuhannya  konsisten.  Metode  ini memberikan  penekanan  yang  besar  kepada Time  Series  saat  ini  melalui  penggunaan sebuah  konstanta  smoothing  (Penghalusan). Nilai  dari  konstanta  ini  berkisar  dari  0 sampai  1.  Nilai  yang  dekat  dengan  1 memberikan  penekanan  terbesar  pada  nilai saat ini. Sedangkan nilai yang dekat dengan 0 memberi penekanan pada titik data sebelumnya [7].
(3)
Keterangan :
nilai ramalan untuk periode waktu ke nilai aktual peramalan pada periode sebelumnya
: konstanta pemulusan ( smoothing constant )
4. Pengukuran Akurasi Peramalan Ukuran akurasi hasil pengukuran peramalan yang merupakan ukuran kesalahan tentang  tingkat  perbedaan  antara  hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya  terjadi  ukuran  yang  biasa digunakan, yaitu [9]:
a. Mean Absolute Persentage Error (MAPE) Mean  Absolute  Percentage  Error  adalah ukuran  kesalahan  perkiraan  yang  paling umum.  Fungsi  MAPE  paling  baik  bila  tidak ada  angka  ekstrem  pada  data  (termasuk angka  nol).  Dengan  angka  nol  atau mendekati  nol,  MAPE  dapat  memberi gambaran  kesalahan  yang  menyimpang. Kesalahan  pada  item  mendekati  nol  bisa sangat  tinggi,  menyebabkan  distorsi  pada tingkat  kesalahan  keseluruhan  saat  dirata- ratakan  [10].  Berikut  adalah  persamaan  dari MAPE:
∑ | | (4)
Keterangan:
Permintaan aktual pada periode – Peramalan  permintaan  ( forecast )  pada periode
Jumlah periode peramalan yang terlibat. Data  yang  digunakan  disini  adalah  data kuantitatif,  data  kuantitatif  adalah  data yang diukur  dalam  suatu  skala  numerik  (angka) [11].  Data  yang  diambil  dari  penelitian  ini adalah  data  produksi  padi  (ton)  Kabupaten Tuban tahun 2012-2020. Berikut adalah data Produksi Padi di Kab. Tuban:
Tabel 1. Data Produksi Padi Kab. Tuban No. Tahun Padi (Ton) 1. 2012 577.466 2. 2013 488.839 3. 2014 537.665 4. 2015 546.350 5. 2016 584.306 6. 2017 589.421 7. 2018 634.668 8. 2019 635.059 9. 2020 671.975 Sumber: [1]
Berdasarkan data dari BPS pada tabel  5.1 untuk  jumlah  produksi  padi  mengalami kenaikan  setiap  tahunnya,  akan  tetapi  dari data  diatas  pada  tahun  2013  mengalami penurunan yang drastis  yaitu dari 2012 padi yang  diproduksi  sejumlah  1.475  ton  dan tahun  pada  tahun  2013  menjadi  1.343 sehingga  mengalami  penurunan  sebesar 88.627 ton. Setelah penurunan hasil produksi pada  tahun  2013  untuk  tahun  selanjutnya sampai  dengan  tahun  2020  terus  mengalami peningkatan.  Selanjutnya  adalah  perhitungan peramalan  dengan  menggunakan  metode sebagai berikut:
a. Peramalan Metode Moving Average Peramalan  ini  menggunakan  dua  periode yaitu  periode  3  tahun  dan  periode  5  tahun.. data  yang  digunakan  disini  adalah  produksi padi  yang  disimbolkan  dengan  variabel  “ ” dan  peramalan  disimbolkan  dengan  “ ”. Berikut  adalah  perhitungan  peramalan  untuk periode 3 tahun.
Untuk  perhitungan  selanjutnya  dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Peramalan Moving Average Periode 3 Tahun Tahun Yt Ft 2012 577.466 2013 488.839 2014 537.665 2015 546.310 534.656,7 2016 584.306 524.271,3 2017 589.421 556.093,7 2018 634.668 573.345,7 2019 635.059 602.798,3 2020 671.975 619.716 2021 647.234 Selanjutnya adalah perhitungan peramalan untuk periode 5 tahun
Untuk  perhitugan  selanjutnya  dapat  dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Peramalan Moving Average

## Periode 5 Tahun
Tahun Yt Ft 2012 577.466 2013 488.839 2014 537.665 2015 546.310 2016 584.306 2017 589.421 546.917,2 2018 634.668 549.308,2 2019 635.059 578.474 2020 671.975 597.952,8 2021 623.085,8 b.  Peramalan Metode Weight Moving Average
Sama  halnya  dengan  metode  Moving
Average  metode  Weight  Moving  Average juga menggunakan 2 periode yaitu periode 3 tahun dan 5 tahun. Berikut adalah perhitungan  peramalan  dengan  periode  3 tahun:
Lebih lengkapnya dapat dilihat pada Tabel
4 berikut: Tabel 4. Hasil Peramalan Weight Moving Average Periode 3 Tahun Tahun Yt Ft 2012 577.466 2013 488.839 2014 537.665 2015 546.310 541.290,2 2016 584.306 514.692,8 2017 589.421 548.320,2 2018 634.668 566.160,5 2019 635.059 594.404,7 2020 671.975 612.109,7 2021 641.016,2 Selanjutnya  adalah  perhitungan  dengan periode 5 tahun. Berikut adalah perhitungannya:
Hasil  perhitungan  lengkapnya  dapat dilihat pada Tabel 5 berikut:
Tabel 5. Hasil Peramalan Weight Moving Average Periode 5 Tahun Tahun Yt Ft 2012 577.466 2013 488.839 2014 537.665 2015 546.310 2016 584.306 2017 589.421 542.173,8 2018 634.668 532.787,8667
2019 635.059 562.666,2 2020 671.975 582.762,1333 2021 608.354,0667 c.  Peramalan Metode Exponential Smoothing
Dalam  perhitungan  metode  ini  adalah memilih konstanta yang nilainya antara 0 dan 1  kemudian  dikalikan  dengan  nilai  aktual pada  periode  yang  akan  di  ramalkan kemudian dikalikan dengan (1-nilai konstanta)  dan  dikalikan  dengan  hasil peramalan periode sebelumnya.
Disini penulis memilih nilai konstanta 0,1 karena  mewakili  data  awal,  0,5  mewakili data tengah dan 0,9 mewakili data akhir.
Berikut  adalah  perhitungan  peramalan untuk .
Untuk  perhitungan  metode  Exponential Smoothing untuk : 0,1 selengkapnya terdapat pada Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Hasil Peramalan Exponential Smoothing : 0,1 Tahun Yt Ft 2012 577.466 577.466 2013 488.839 568.603,3 2014 537.665 565.509,5 2015 546.310 563.589,5 2016 584.306 565.661,2 2017 589.421 568.037,2 2018 634.668 574.700,2 2019 635.059 580.736,1 2020 671.975 589.860 2021 530.874 Selanjutnya perhitungan peramalan dengan
Berikut  adalah  perhitungan  peramalan metode Exponential Smoothing untuk
Untuk  perhitungan  metode Exponential Smoothing untuk lebih  lanjut  terdapat pada Tabel 7 berikut: Tabel 7. Hasil Peramalan Exponential Smoothing Tahun Yt Ft 2012 577.466 577.466 2013 488.839 533.152,5 2014 537.665 535.408,8 2015 546.310 540.859,4 2016 584.306 562.582,7 2017 589.421 576.001,8 2018 634.668 605.334,9 2019 635.059 620.197 2020 671.975 646.086 2021 323.043

## Perhitungan peramalan dengan nilai α:0,9
sebagai berikut:
Berikut  adalah  perhitungan  dari  metode Exponential Smoothing
Untuk  hasil  peramalan  lebih  lanjutnya terdapat pada Tabel 8 berikut ini:
Tabel 8. Hasil Peramalan Exponential Smoothing Tahun Yt Ft 2012 577.466 577.466 2013 488.839 497.701,7 2014 537.665 533.668,7 2015 546.310 545.045,9 2016 584.306 580.380 2017 589.421 588.516,9 2018 634.668 630.052,9 2019 635.059 634.558,4
2020 671.975 668.233,3 2021 66.823,33 Perhitungan  peramalan  dengan  nilai sebagai berikut: Untuk perhitungan metode Exponential
Smoothing untuk lebih lengkapnya pada Tabel 9 Berikut:
Tabel 9. Hasil Peramalan Exponentian Smoothing Tahun Yt Ft 2012 577.466 577.466 2013 488.839 489.725,3 2014 537.665 537.185,6 2015 546.310 546.218,8 2016 584.306 583.925,1 2017 589.421 589.366 2018 634.668 634.215 2019 635.059 635.050,6 2020 671.975 671.605,8 2021 6.716,058 Setelah didapat hasil perhitungan peramalan  selanjutnya  adalah  menghitung error  atau  tingkat  kesalahan  peramalan. Tingkat  Kesalahan  peramalan  merupakan suatu  hal  yang  penting  karena  bertujuan untuk  mengukur  tingkat  ketepatan  dan membandingkan  metode-metode  alternatif yang  mungkin  digunakan  [7].  Dalam  hal  ini tingkat kesalahan yang akan digunakan yaitu Mean Absolute Presentage Error (MAPE).
Dalam  menghitung  Error  MAPE  yang dibutuhkan  adalah  data  aktual  dan  data peramalan  yang  mana  hasil  eror  dari pengurangan  aktual  dan  peramalan  di absolutkan  dan  dibagi  dengan  data  aktual kemudian di bagi dengan banyaknya data dan dikali  100.  Sedangkan  untuk  analisa  mape sendiri tertuang dalam tabel berikut [12].
Uji  error  dapat  dilihat  Pada  Tabel  10-17 Berikut:
Tabel 10. Kesalahan peramalan MAPE
pada Metode Moving Average periode 3 Tahun Tahun Yt Ft E = Yt-Ft | | | | 2012 577.466 2013 488.839 2014
537.665 2015 546.310 534656,7 11.653 11.658 0,02134 2016 584.306 524271,3 60.035 60.035 0,102746 2017 589.421 556093,7 33.327 33.327 0,056542 2018 634.668 573345,7 61.322 61.332 0,096636 2019 635.059 602798,3 32.261 32.261 0,0508 2020 671.975 619716 52.259 52.259 0,077769 2021 647234 Jumlah 0,405833 N 6 MAPE 6,763882%

## Tabel 11. Kesalahan peramalan MAPE Metode Moving Average periode 5 Tahun
Tahun Yt Ft E = Yt-Ft | | | | 2012 577.466 2013 488.839 2014 537.665 2015
546.310
2016 584.306 2017 589.421 546917,2 42.504 42.504 0,072111 2018 634.668 549308,2 85.360 85.360 0,134496 2019 635.059 578474 56.585 56.585 0,089102 2020 671.975 597952,8 74.022 74.022 0,110156 2021 623085,8 Jumlah 0,405865 N 4 MAPE 10,14662%
Tabel 12 Kesalahan peramalan MAPE Metode Weight Moving Average
periode 3 Tahun Tahun Yt Ft E=Yt-Ft | | | | 2012 577.466 2013
488.839
2014 537.665 2015 546.310 541290,2 5.020 5.020 0,009189 2016 584.306 514692,8 69.613 69.613 0,119138 2017 589.421 548320,2 41.101 41.101 0,069731
2018 634.668 566160,5 68.508 68.508 0,107943 2019 635.059 594404,7 40.654 40.654 0,064016 2020 671.975 612109,7 59.865 59.865 0,089088 2021 641016,2 Jumlah 0,459105 N 6 MAPE 7,651754%

## Tabel 13. Kesalahan peramalan MAPE Metode Weight Moving Average
periode 5 Tahun Tahun Yt Ft E=Yt-Ft | | | | 2012 577.466 2013 488.839 2014 537.665 2015 546.310 2016 584.306 2017 589.421 542173,8 47.247 47.247 0,080158 2018 634.668 532787,8667 101.880 101.880 0,160525 2019 635.059 562666,2 72.393 72.393 0,113994 2020 671.975 582762,1333 89.213 89.213 0,132762 2021 608354,0667 Jumlah 0,48744 N 4 MAPE 12,18599%

## Tabel 14. Kesalahan peramalan MAPE Metode Exponential Smoothing
untuk Tahun Aktual Peramalan E = A-F | | | |
2012 577.466 577.466
0 0 0 2013 488.839 568603,3 -79.764 79.764 0,16317 2014 537.665 565509,5 -27.844 27.844 0,051787 2015 546.310 563589,5 -17.280 17.280 0,03163 2016 584.306 565661,2 18.645 18.645 0,03191 2017 589.421 568037,2 21.384 21.384 0,03628 2018 634.668 574700,2 59.968 59.968 0,094487 2019 635.059 580736,1 54.323 54.323 0,08554 2020 671.975 589860 82.115 82.115 0,122199 2021 530874 Jumlah 1 N 9 MAPE 6,855596% Tabel 15. Kesalahan peramalan MAPE pada Metode Exponential Smoothing
Tahun Yt
Ft E=Yt-Ft | |
| |
2012 577.466 577.466 0 0 0 2013 488.839 533152,5 -44.314 44.314 0,090652 2014 537.665 535408,8 2.256 2.256 0,004196 2015 546.310 540859,4 5.451 5.451 0,009978 2016 584.306 562582,7 21.723 21.723 0,037177 2017 589.421 576001,8 13.419 13.419 0,022766 2018 634.668 605334,9 29.333 29.333 0,046218 2019 635.059 620197 14.862 14.862 0,023403 2020 671.975 646086 25.889 25.889 0,038527 2021 323043 Jumlah 0,272916
N
9 MAPE 3,032403%
Tabel  16.  Kesalahan  peramalan  MAPE pada Metode Exponential Smoothing
Tahun Yt Ft E = Yt-Ft | |
| | 2012 577.466 577.466 0 0 0 2013 488.839 497701,7 -8.863 8.863 0,018131 2014 537.665 533668,7 3.996 3.996 0,007432 2015 546.310 545045,9 1.264 1.264 0,002314 2016 584.306 580380 3.926 3.926 0,006719 2017 589.421 588516,9 904 904 0,001534 2018 634.668 630052,9 4.615 4.615 0,007272 2019 635.059 634558,4 501 501 0,000789 2020 671.975 668233,3 3.742 3.742 0,005569 2021 66823,33 Jumlah 0,049758 N 9 MAPE 0,552871% Tabel 17. Kesalahan peramalan MAPE pada Metode Exponential Smoothing untuk Tahun Yt Ft E = Yt-Ft | | | | 2012 577.466 577.466 0
0 0 2013 488.839 489725,3 -886 886 0,001812458 2014 537.665 537185,6 479 479 0,000890889 2015 546.310 546218,8 91 91 0,000166572 2016 584.306 583925,1 381 381 0,000652056 2017 589.421 589366 55 55 0,00009331191 2018 634.668 634215 453 453 0,000713759 2019 635.059 635050,6 8 8 0,00001259743
2020 671.975 671605,8 369 369 0,000549128 2021 6716,058
Jumlah 0 N 9 MAPE 0,054341894%
Untuk mendapatkan hasil peramalan yang akurat perlu adanya analisis dan membandingkan  kesalahan  dari  masing- masing  metode  dan  mencari  error  yang paling kecil.
Berikut  perbandingan  error  dari  masing- masing metode dapat dilihat pada Tabel 18:
Tabel  18.  Perbandingan  Hasil  Kesalahan Peramalan
N o. Metode Nilai Akurasi Peramalan MAPE 1. Moving Average 3 Tahun 6,763772 % 2. Moving Average 5 tahun 10,14662 % 3. Weight Moving Average 3 Tahun 7,651754 % 4. Weight Moving Average 5 Tahun 12,18599 % 5. Exponential  Smoothing α
: 0,1
6,855596 % 6. Exponential  Smoothing α : 0,5 3,032403 % 7. Exponential  Smoothing α
: 0,9
0,552871 % 8. Exponential  Smoothing α : 0,99 0,054341894 %
Pada  metode  Moving  Average  periode 3  Tahun  didapat  hasil  pengukuran  akurasi MAPE  sebesar  6,763772  %,  untuk  metode Moving  Average  periode  5  tahun  di  dapat nilai  error  sebesar  10,14662  %  pada  nilai akurasi  peramalan  MAPE  metode  ini memiliki kemampuan peramalan baik, namun  dari  perbandingan  peramalan  metode ini  pada  periode  3  tahun  dan  5  tahun didapatkan hasil terbaik pada periode 3 tahun. Sedangkan  untuk  metode  peramalan  Weight Moving Average periode 3 tahun di dapatkan hasil pengukuran akurasi 7,651754% dengan nilai  kemapuan  metode  peramalan  sangat baik dan untuk periode 5 tahun didapat hasil pengukuran  akurasi  10,14662%  dengan kemampuan  nilai  peramalan  baik.  Namun dari  metode  Weight  Moving  Average  untuk periode  3  tahun  dan  5  tahun  didapatkan akurasi  terbaik  pada  perode  3  tahun.  Untuk
metode Exponential Smoothing α:0,1 didapat hasil  akurasi  peramalan  senilai  6,855596  % dengan  kemapuan  peramalan  sangat  baik, sedangkan  Exponential  Smoothing  α:0,5 didapat  hasil  3,032403%,  untuk  hasil kemampuan  peramalan  sangat  baik,  untuk Exponential  Smoothing  α:0,9  didapat  hasil 0,552871%  dengan  hasil  peramalan  sangat baik  dan  untuk  Exponential  Smoothing α:0,99  didapat  hasil  pengukuran  akurasi peramalan  sebesar  0,054341894%  dengan kemapuan  peramalan  sangat  baik.  Untuk metode Exponential Smoothing dari keempat alfa  tersebut  didapat  akurasi  terbaik  pada Exponential  Smoothing  untuk  α:0,99.  Dari hasil  nilai  akurasi  peramalan  3  metode didapatkan  hasil  terbaik  yaitu  metode Exponential  Smoothing  α:0,99  dengan  hasil nilai akurasi terbaik sebesar 0,054341894 %

## III. KESIMPULAN
Tuban  yang  merupakan  salah  satu  daerah agraris  yang  memiliki  potensi  dalam  sektor pertanian  yaitu  tanaman  pangan  khusunya produksi  padi.  Namun  dalam  hal  ini pertumbuhan penduduk yang terus meningkat setiap tahunnya menjadi permasalahan  jika  pertumbuhan  penduduk semakin  meningkat  dan  di  khawatirkan produksi  padi  yang  sebagi  sumber  pangan kurang  memenuhi  kebutuhan  masyarakat. Sehingga  disini  perlu  meramalkan  produksi padi sebagai bahan masukan dan analisa dan mengatasi masalah mengenai produksi padi.
Dari hasil peramalan dengan perbandingan  metode  Moving  Average, Weight  Moving  Average,dan  Exponential Smoothing,  dan  diukur  dengan  kesalahan peramalan  dengan  uji  error  MAPE  didapat hasil  error  terkecil  pada  metode  Exponential Smoothing dengan  nilai  error 0,054341894%.  Dan  hasil  peramalan  pada tahun 2021 adalah 6.716,058.

## REFERENSI
[1]  Badan Pusat Statistik, “Badan Pusat StatistikKabupaten  Tuban,”  2021.  [Online]. Available:
https://tubankab.bps.go.id/menu/1/visi-dan- misi.html#masterMenuTab2.
[2]    N.  Nafi’iyah,  “Analisis  Peramalan  Stok  Barang dengan  Metode  Weight  Moving  Average  dan Double  Exponential  Smoothing  pada  Jovita  Ms Glow Lamongan,” J. Intell. Syst. Comput., vol. 1,
no. 1, pp. 39–42, 2019.
[3]  M.  AFRIANI,  “Sistem  Informasi  Peramalan Penjualan dengan Menggunakan Metode
Weighted  Moving  Average,”  in  Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  Komunikasi  dan Industri, 2018, pp. 309–316.
[4]   R. Ramadania, “Peramalan Harga Beras Bulanan di Tingkat Penggilingan dengan Metode
Weighted Moving Average,” BIMASTER, vol. 7, no. 4, 2018.
[5]   A.  Saputro  and  B.  Purwanggono,  “Peramalan Perencanaan  Produksi  Semen  dengan  Metode Exponential Smoothing pada  PT. Semen
Indonesia,”  Ind.  Eng.  Online  J.,  vol.  5,  no.  4,
2016.
[6]    T.  W.  Utami  and  M.  Y.  Darsyah,  “Peramalan Data  Saham  dengan  Model  Winter’S,”  J.  Stat. UNIMUS, 2015.
[7]   R.  Rachman,  “Penerapan  Metode  Moving Average  Dan  Exponential  Smoothing  Pada Peramalan  Produksi  Industri  Garment,”  J.
Inform., vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2018.
[8]   M.  H.  Lubis  and  S.  Sumijan,  “Prediksi  Tingkat Kriminalitas Menggunakan Metode Single
Moving Average,” J. Sistim Inf. dan Teknol., pp.
183–188, 2021.
[9]    S.  Wardah  and  I.  Iskandar,  “Analisis  Peramalan penjualan  Produk  Keripik  Pisang  Kemasan Bungkus  (Studi  Kasus:  Home  Industry  Arwana Food Tembilahan),” J@ ti undip J. Tek. Ind., vol.
11, no. 3, pp. 135–142, 2017.
[10]  Y.  Sari,  “Prediksi  harga  emas  menggunakan metode neural network backpropagation algoritma conjugate gradient,” J. Eltikom, vol. 1, no. 2, 2017.
[11]  S.  P.  Elvani,  A.  R.  Utary,  and  R.  Yudaruddin, “Peramalan  jumlah  produksi  tanaman  kelapa sawit  dengan  menggunakan  metode  ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average),” J. Manaj., vol. 8, no. 1, pp. 95–112, 2017.
[12]  Khoiri,  “Cara  Menghitung  Mean  Absolut Percentage Error (MAPE),” Desember 16, 2020.
[Online]. Available: https://www.khoiri.com/2020/12/pengertian-dan- cara-menghitung-mean-absolute-percentage- error-mape.html.