JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 78 – 87

## PREDIKSI HASIL PERTANIAN PADI DI KABUPATEN KUDUS DENGAN METODE BROWN’S DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Mohammad Nur Fawaiq 1) , Ahmad Jazuli 2) , Muhammad Malik Hakim 3)
1, 2, 3) Teknik Informatika, Universitas Muria Kudus Gondangmanis, PO Box 53, Bae, Kudus 59352 e-mail: 201651085@std.umk.ac.id 1) , ahmad.jazuli@umk.ac.id 2) , malik.hakim@umk.ac.id 3)

## ABSTRAK
Pertanian termasuk sektor yang mempunyai peran strategis, karena merupakan sumber utama penghidupan dan pendapa- tan mayoritas masyarakat, sebagai penyedia hasil pangan, penampung lapangan pekerjaan, sebagai sumber devisa dan se- bagai salah satu unsur menjaga kelestarian lingkungan hidup. Tanaman padi  masuk ke dalam kelompok tanaman pangan pokok yang sangat penting bagi kehidupan masyarakat Indonesia. Sampai saat ini, lebih dari 50% produksi padi nasional berasal dari areal sawah di Pulau Jawa. Sehingga apabila terjadi penurunan tingkat produksi dan produktivitas padi di Jawa secara drastis, maka akan mempengaruhi ketersediaan beras nasional dan akan berdampak negatif terhadap sektor-sektor lainnya. Prediksi merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Penelitian ini menggunakan metode Brown’s Double Exponential Smoothing untuk menentukan nilai estimasi produksi padi dalam satu tahun yang akan datang. Penerapan metode ini menghasilkan prediksi panen padi di Kabupaten Kudus tahun 2019 sebesar  163.435,90 ton dengan nilai MAPE ± 8,64%. Berdasarkan rata-rata tersebut, kesalahan prediksi termasuk kategori rendah karena kesalahan presentase kurang dari 10%.
Kata Kunci : brown’s double exponential smoothing, padi, pertanian, prediksi

## ABSTRACT
Agriculture is a sector that has a strategic role, because it is the main source of livelihood and income for the majority of the community, as a provider of food produce, a source of employment, as a source of foreign exchange and as an element of environmental preservation. Rice plants are included in the staple food crop which is very important for the life of the Indo- nesian people. To date, more than 50% of the national rice production comes from rice fields in Java. So that if there is a drastic decline in rice production and productivity in Java, it will affect the availability of national rice and will have a negative impact on other sectors. Prediction is an important tool in effective and efficient planning. This research uses Brown's Double Exponential Smoothing method to determine the estimated value of rice production in the coming year. The application of this method resulted in predictions of rice harvest in Kudus Regency in 2019 of 163,435.90 tons with a MAPE value of 8.64%. Based on the average, prediction errors are in the low category because the percentage error is less than 10%.
Keywords : agriculture, brown's double exponential smoothing, prediction, rice

## I. P ENDAHULUAN
NDONESIA dikenal sebagai negara agraris, negara yang maju dalam bidang pertaniannya, sehingga menjadi- kan Indonesia peringkat ketiga produsen beras dunia setelah China dan India. Pertanian termasuk sektor yang mempunyai peran strategis, karena merupakan sumber utama penghidupan dan pendapatan mayoritas masyara- kat, sebagai penyedia hasil dan pangan, penampung lapangan pekerjaan, sebagai sumber devisa dan sebagai salah satu unsur menjaga kelestarian lingkungan hidup [1].
Tanaman padi (Oryza sativa,sp) masuk ke dalam kelompok tanaman pangan pokok yang sangat penting bagi kehidupan masyarakat Indonesia. Sampai saat ini, lebih dari 50% produksi padi nasional berasal dari areal sawah di Pulau Jawa. Sehingga apabila terjadi penurunan tingkat produksi dan produktivitas padi di Jawa secara drastis, maka akan mempengaruhi ketersediaan beras nasional dan akan berdampak negatif terhadap sektor-sektor lainnya [2].
Dalam dunia yang serba digital saat ini, penggunaan teknologi seperti aplikasi dalam berbagai bidang terus dil- akukan, tidak terkecuali dalam sektor pertanian yang merupakan sektor perekonomian utama di Indonesia meng- ingat sebagian besar penduduknya menggantungkan hidup di bidang pertanian.
Prediksi merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Di Kabupaten Kudus sendiri belum ada sistem prediksi digital, hal ini menjadi masalah bagi dinas terkait dalam mengidentifikasi potensi
I

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 78 – 87
peningkatan dan penurunan hasil produktivitas pertanian padi di masing-masing kecamatan yang tersebar di Ka- bupaten Kudus. Hasil dari penelitian ini yaitu dapat diciptakan sebuah sistem prediksi hasil pertanian padi dengan metode Brown’s Double Exponential Smoothing .

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Aplikasi
Definisi  aplikasi  ialah  penggunaan  atau  implementasi  suatu  konsep  yang  menjadi  suatu  pokok  pembahasan. Aplikasi  dapat  diartikan  juga  sebagai  program  komputer  yang  dibuat  untuk  membantu  manusia  dalam melaksanakan tugas tertentu [3].

## B. Prediksi
Prediksi adalah perkiraan mengenai sesuatu yang belum tejadi. Dalam ilmu pengetahuan sosial segala sesuatu serba tidak pasti, sukar diperkirakan secara tepat. Dalam prediksi bertujuan agar kita meminimumkan pengaruh ketidakpastian dengan kata lain yang bisa meminimumkan kesalahan meramal [4].
Prediksi merupakan kegiatan memperkirakan fenomena yang terjadi di masa depan, salah satunya menggunakan analisis time series . Salah satu metode dalam analisis time series adalah exponential smoothing yang merupakan penjabaran lebih lanjut dari metode moving average [5].

## C. Exponential Smoothing
Metode exponential smoothing merupakan metode prediksi yang cukup baik. Kelebihan utama dari metode ex- ponential smoothing yaitu dari kemudahan dalam operasi yang relatif rendah [6].
Exponential smoothing yaitu mengambil rata-rata dari nilai beberapa periode untuk menaksir nilai pada suatu periode. Exponential Smoothing adalah suatu metode peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara exponential terhadap nilai-nilai observasi yang lebih tua [7].

## D. Brown’s Double Exponential Smoothing
Metode brown’s double exponential smoothing merupakan salah satu metode deret berkala (time series) yang menggunakan data masa lalu untuk memprediksi masa yang akan datang. Metode ini dikemukakan oleh Brown untuk mengatasi perbedaan yang muncul antara data aktual dan nilai peramalan apabila ada trend pada polt -nya. Dalam metode ini dilakukan proses smoothing dua kali [4]. Dasar  pemikiran  metode  pemulusan  eksponensial  linier  dari Brown adalah  serupa  dengan  rata-rata  bergerak linier, karena kedua nilai pemulusan tunggal dan ganda ketinggalan dari data yang sebenarnya jika terdapat unsur trend .  Kelebihan  dari  metode  ini  dapat  memodelkan trend dan  tingkat  dari  suatu  deret  waktu  lebih  efisien dibandingkan metode lain, karena memerlukan data yang lebih sedikit, dan menggunakan satu parameter sehingga menjadi lebih sederhana. Kekurangan dari metode ini yaitu memerlukan optimasi parameter sehingga memerlukan waktu untuk mencari nilai α (alpha) yang paling optimal [6]. Parameter yang digunakan pada metode brown’s double exponential smoothing yaitu α dengan nilai antara 0 dan 1. Nilai α diperoleh dengan cara trial and error . Nilai konstanta pemulusan yang dipilih adalah nilai yang memini- malkan ukuran kesalahan prediksi menggunakan kriteria MAPE, MAD, dan MSE [8].
Persamaan yang dipakai dalam implementasi pemulusan eksponensial linear satu-parameter dari Brown adalah sebagai berikut:
𝐴 ′ 𝑡 =  𝑋𝑡 + (1 −  )𝐴 ′ 𝑡 − 1 (1)
Dimana 𝐴 ′ menentukan smoothing pertama. Xt adalah nilai aktual periode ke-t dan  adalah parameter smooth- ing.
𝐴 ′′ 𝑡 =  𝐴 ′ 𝑡 + (1 −  )𝐴 ′′ 𝑡 − 1 (2) Dimana 𝐴 ′′ menentukan smoothing kedua. 𝑎𝑡 = 2𝐴 ′ 𝑡 − 𝐴 ′′ 𝑡 (3) Untuk menentukan besarnya konstanta (at). 𝑏𝑡 =  1−  (𝐴 ′ 𝑡 − 𝐴 ′′ 𝑡) (4)
Untuk menentukan besarnya slope (bt). 𝐴𝑡 + 𝑚 =  t + bt m (5)

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 78 – 87
Untuk  menentukan besarnya peramalan forecast (At+m).  m adalah jumlah periode kemuka  yang diramalkan. Metode brown’s double exponential smoothing lebih tepatnya digunakan untuk meramalkan data yang mengalami trend kenaikan [6].
Keterangan: A’t   : nilai pemulusan eksponensial tunggal pada periode ke-t A’t-1 : nilai pemulusan eksponensial tunggal pada periode ke-(t-1) A”t   : nilai pemulusan eksponensial ganda pada periode ke-t A”t-1 : nilai pemulusan eksponensial ganda pada periode ke-(t-1)
Xt    : data aktual time series pada periode ke-t 𝛼 : parameter pemulusan eksponensial, 0 < 𝛼 > 1 at,bt  : konstanta pemulusan pada periode ke-t At+m : hasil peramalan untuk periode ke depan yang diramalkan M    : jumlah periode ke depan yang diprediksi

## E. Ukuran Ketepatan Prediksi
Dalam banyak situasi peramalan, ketepatan dipandang sebagai kriteria penolakan dalam memilih suatu metode peramalan. Bagi pemakai ramalan, ketepatan ramalan yang akan datang ialah sangat penting [9].
Dalam  penelitian  ini  digunakan  MAPE (mean  absolute  percentage  error) untuk  memilih  serta  mengetahui metode prediksi terbaik. Semakin kecil nilai MAPE berarti nilai taksiran semakin mendekati nilai yang sebenarnya. Dalam  metode  ini,  tingkat  fluktuatif  data  training  mempengaruhi  besarnya  nilai  MAPE.  Kemampuan  prediksi berarti  sangat  baik  jika  memiliki  nilai  MAPE  dengan  rata-rata  kurang  dari  10%  dan  mempunyai  kemampuan prediksi yang baik jika rata-rata nilai MAPE kurang dari 20% [10].

## III. M ETODOLOGI

## A. Flowchart Analisa Sistem
Pada  penelitian  ini  proses  pengembangan  perangkat  lunak  pada  sistemnya  menggunakan  metode waterfall . Model  air  terjun (waterfall) digunakan  karena  menyediakan  pendekatan  alur  hidup  perangkat  lunak  secara sekuensial atau terurut sehingga setiap tahap harus diselesaikan terlebih dahulu sebelum ke tahap selanjutnya guna menghindari terjadinya pengulangan tahapan [11]. Gambar 1 merupakan flowchart analisa sistem baru yang akan dibuat.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 78 – 87

## B. UML
UML (Unified  Modeling  Language) adalah  sebuah  bahasa  berdasarkan  gambar  untuk  menvisualisasikan, menspesifikasikan, membangun dan mendokumentasikan sebuah sistem pengembangan perangkat lunak berbasis objek. Unified Modeling Language (UML) memungkinkan melakukan pemetaan (mapping) langsung dari model- model yang dibuat dengan bahasa-bahasa pemprograman berorientasi obyek [12].
Pada penelitian ini menggunakan perancangan UML sebagai berikut :
1. Use Case Diagram
Bagaimana user berinteraksi dengan sebuah sistem.
2. Activity Diagram
Perilaku prosedural dan paralel.
3. Sequence Diagram
Interaksi antara objek, lebih menekankan pada urutan.
4. Class Diagram
Perilaku prosedural dan paralel.

## C. Use Case Diagram
Gambar 2  merupakan perancangan use case diagram dari sistem yang akan dibuat, yang di dalamnya terdapat 2 aktor.
Gambar. 2.  Use Case Diagram
1. Administrator
Administrator adalah aktor yang mengelola data kecamatan, data aktual, proses prediksi, data user, dan profil wilayah setelah melakukan proses login.
2. Pengunjung
Pengunjung adalah aktor yang bisa mengakses info data data aktual, proses prediksi, laporan, dan profil wilayah setelah memiliki akses login.

## D. Activity Diagram
Interaksi kelola data aktual dilakukan oleh administrator seperti activity diagram pada Gambar 3. Kegiatan yang dilakukan adalah tambah, ubah, dan hapus data aktual.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 78 – 87

## Gambar. 3.  Activity Diagram Kelola Data Aktual
Activty diagram proses prediksi dapat dilihat pada Gambar 4. Diagram ini membahas tentang interaksi proses prediksi atau peramalan. Pengguna melakukan prediksi dengan memilih kecamatan kemudian pilih proses hitung. Hasil perhitungan akan ditampilkan sesuai rumus, lengkap dengan hasil prediksi pertanian padi satu tahun yang akan datang.
Gambar. 4.  Activity Diagram Proses Prediksi

## E. Sequence Diagram
Dalam Sequence diagram proses prediksi, pengguna yang sudah login membuka menu forecasting , setelah itu memilih data kecamatan yang akan dihitung, setelah klik tombol proses maka akan keluar hasil prediksi pertanian padi berdasarkan data aktual per kecamatan yang telah tersimpan dalam database. Diagram ini bisa dilihat seperti pada Gambar 5.
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 78 – 87
Gambar. 5.  Sequence Diagram Proses Prediksi

## F. Class Diagram
Gambar. 6.  Class Diagram
Berdasarkan  use case diagram,  maka class diagram sistem prediksi hasil pertanian padi di Kabupaten Kudus seperti pada Gambar 6 .

## IV. I MPLEMENTASI D AN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
1. Halaman Login
Halaman ini dibuka melalui browser yang digunakan untuk login user dengan 2 level yaitu administrator

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 78 – 87
dan pengunjung, dengan memasukkan username dan password. Jika validasi gagal maka akan muncul pesan kesalahan, jika berhasil akan diarahkan ke halaman dashboard. Tampilan halaman login bisa dilihat pada Gambar 7.
Gambar. 7.  Halaman Login
2. Halaman Data Kecamatan
Pada halaman data kecamatan, akan tampil tabel yang berisi data dari database. Halaman ini digunakan administrator untuk mengelola data kecamatan meliputi tambah, edit, dan hapus. Tampilan dari halaman data kecamatan dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar. 8.  Halaman Data Kecamatan

## 3. Halaman Data Aktual
Pada halaman ini, akan tampil tabel yang berisi data aktual dari database seperti pada Gambar 9. Halaman ini  digunakan  administrator  untuk  mengelola  data  aktual  meliputi  tambah,  edit,  dan  hapus,  berdasarkan kecamatan yang telah ditambahkan sebelumnya.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 78 – 87

## Gambar. 9.  Halaman Data Aktual

## 4. Halaman Prediksi Tiap Kecamatan
Pada halaman ini, akan muncul form combobox memilih kecamatan yang akan diprediksi, setelah itu klik tombol proses hitung maka akan muncul tabel data produksi aktual dari tahun ke tahun, lalu di bawahnya ada tabel perhitungan prediksi sesuai  dengan metode yang dipakai, kemudian di bawahnya lagi ada hasil prediksi panen padi untuk periode tahun selanjutnya, seperti yang terlihat pada Gambar 10.
Gambar. 10.  Halaman Proses Prediksi
5. Laporan Tiap Kecamatan
Pada halaman ini hampir sama dengan halaman sebelumnya, perbedaannya yaitu data akan dibandingkan antara hasil produksi aktual dengan proses prediksi, selain data di tabel akan muncul juga chart histogram di bawahnya. Tampilan halaman laporan per kecamatan bisa kita lihat pada Gambar 11.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 78 – 87

## Gambar. 11.  Halaman Laporan Per Kecamatan
6. Laporan Rekapitulasi Kabupaten
Halaman  ini  menampilan  rekapitulasi  data  produksi  aktual  dan  prediksi  tiap  kecamatan,  kemudian menghitung ttotal dan dibandingkan dengan tabel dan chart histogram. Tampilan halaman ini seperti yang ada pada Gambar 12.
Gambar. 12.  Halaman Rekapitulasi Kabupaten

## B. Pembahasan
Dari implementasi metode Brown’s Double Exponential Smoothing yang digunakan untuk memprediksi hasil produksi padi di Kabupaten Kudus pada tahun 2019, menghasilkan nilai prediksi dan presentase kesalahan metode yang ditujukkan pada Tabel I.
T ABEL I H ASIL P REDIKSI DAN P RESENTASE E RROR M ETODE
Tahun Data Aktual Prediksi Error Absolute Error Absolute % error 2013 138.291,00 2014 125.097,00 132.351,00 -7.254,00 7.254,00 5,80% 2015 168.649,00 131.188,64 37.460,36 37.460,36 22,21% 2016 169.963,00 154.342,40 15.620,60 15.620,60 9,19% 2017 162.748,00 162.658,69 89,31 89,31 0,05% 2018 159.544,00 169.049,71 -9.505,71s 9.505,71 5,96% 2019 163.435,90 Average 13.985,99 8,64% MAD MAPE

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 02, Desember 2019 : 78 – 87
Metode  yang  sederhana  dapat  memberikan  hasil  yang  baik  dalam  cakupan  kasus  yang  luas.  Oleh  sebab  itu, pengguna prediksi tidak harus memilih metode yang paling sulit dan paling rumit secara matematis sebelum yakin bahwa hasilnya lebih baik dari metode sederhana yang lebih mudah diterapkan [8].
Tabel I menunjukan hasil prediksi produksi padi pada tahun 2019 sebesar 163,435,90 ton dengan rata-rata nilai MAPE  ±  8,64%.  Berdasarkan  besar  presentase  error  tersebut,  kesalahan  prediksi  masuk  dalam  kategori  rendah karena MAPE (mean absolute percentage error) kurang dari 10%. Histogram perbandingan data aktual dan hasil prediksi di Kabupaten Kudus dalam beberapa periode bisa dilihat pada Gambar 13.
Gambar. 13.  Histogram Perbandingan Data Aktual dan Prediksi

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  tentang  sistem  prediksi  hasil  pertanian  padi  di  Kabupaten Kudus dengan metode Brown’s Double Exponential Smoothing , dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Brown’s Double Exponential Smoothing bisa diterapkan untuk memprediksi produksi padi di Kabuapaten Kudus.
2. Hasil prediksi pada 9 kecamatan di Kabupaten Kudus memperoleh MAPE (mean absolute percentage error) sebesar 8.64%, berdasarkan nilai tersebut maka prediksi tergolong dalam kategori tingkat kesalahan rendah karena presentase kesalahan kurang dari 10%.
3. Hasil prediksi padi dapat digunakan sebagai bahan perencanaan yang lebih efektif dan efisien di masa yang akan datang dibandingkan tidak adanya alat prediksi.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Pertiwi. Adinda Thana Arum, Andri Suprayogi, dan Hani’ah, “Penyajian Informasi Komoditas Pertanian berbasis WebGIS di Kabupaten Kendal,” 2012.
[2] Wahyunto. Widagdo, dan Bambang Heryanto, “Pendugaan Produktivitas Tanaman Padi Sawah Melalui Analisis Citra Satelit,” Informatika Pertanian 15: 853–869, 2006.
[3] Noviansyah. E, “Aplikasi Website Museum Nasional Menggunakan Macromedia Dreamweaver MX,” 2008.
[4] Subagyo. Pangestu, “Forecasting Konsep dan Aplikasi,” Dua, Jilid 2, Yogyakarta: BPFE Yogyakarta, 1986.
[5] Pratama Adi. Danang, Dzulfida. Amalia Lutfiana, dan Jihan, “Aplikasi Metode Double Exponential Smoothing Brown dan Holt untuk Meramalkan Total Pendapatan Bea dan Cukai,” 2016.
[6] Lieberty. Annastasya, Radiant V. Imbar, “Sistem Informasi Meramalkan Penjualan Barang Dengan Metode Double Exponential Smoothing ( Studi kasus : PD. Padalarang Jaya ),” 1 April 2015.
[7] Utama. Cahyarizki Adi, dan Yan Watequlis, “Pengembangan SI Stok Barang Dengan Peramalan Menggunakan Double Exponential Smoothing (Studi Kasus : PT. Tomah Jaya Elektrikal),” 147–153, 2016.
[8] Makridakis. Spyros, Steven C Wheelwright, dan Victor E McGee, “Metode dan Aplikasi Peramalan,” 2 ed, Jilid 1, Jakarta: Erlangga, 1991.
[9] Makridakis. Spyros, Steven C Wheelwright, dan Victor E McGee, “ Metode dan Aplikasi Peramalan,” Jilid 1, Edisi Revisi, Binarupa Aksara : Jakarta, 2003.
[10] Alda. R, “Penerapan Metode Exponential Smoothing untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon di PT Telkomsel Drive3 Surabaya,” Institut Teknologi Sepuluh November, 2009.
[11] Rosa. A. S, dan M Shalahuddin, “ Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek,” Bandung: Informatika, 2013.
[12] Lethbridge. Timothy C, dan Laganiere. Robert. “Object-Oriented Software Engineering : Practical software development using UML and Java,” Sin- gapore : McGraw-Hill Higher Education, 2005.