Vol 6 No 1 Oktober 2023

## PERAMALAN JUMLAH PRODUKSI MINYAK KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE HOLT-WINTERS EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS :

## PT. SINAR GUNUNG SAWIT RAYA)
Michael Handrianto 1 , Hendra Cipta 2
1,2 Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia michael0703193077@uinsu.ac.id
ABSTRACT PT.  Sinar  Gunung  Sawit  Raya  (SGSR)  is  a  company  operating  in  the  palm  oil plantation sector, producing palm oil and palm kernels. The company faces the challenge of palm oil production variability related to seasonal fluctuations, particularly in the number of fresh fruit bunches (FFB) from oil palm plantations and the FFB delivered to the mill. Palm oil production is significantly affected by seasons, with production increasing during certain months, such as the rainy season when oil palm fruits are larger and heavier, resulting in higher oil yields. Conversely, during the dry season, the fruits tend to be smaller and lighter, leading to a decline in palm oil production.  This  research  aims  to  forecast  palm  oil  production  for  the  following  two  periods using  the  Holt-Winters  Exponential  Smoothing  method  with  both  additive  and  multiplicative models. Forecasts are conducted manually and with the assistance of Microsoft Excel software. The  forecast  accuracy  is  assessed  using  the  Mean  Absolute  Percentage  Error.  The  manual forecasts for the additive and multiplicative models yielded error rates of 2.11% and 11.56%, respectively. While these forecasts provide valuable insights, it should be noted that other factors may also influence palm oil production outcomes. Therefore, these forecasting results can assist the company in formulating policies to enhance palm oil production.
Keywords :  palm  oil  production,  seasonal  variability,  holt-winters  exponential  smoothing, forecasting accuracy
ABSTRAK PT. Sinar Gunung Sawit Raya (SGSR) adalah sebuah perusahaan yang beroperasi di  sektor  perkebunan  kelapa  sawit,  menghasilkan  minyak  kelapa  sawit  dan  inti  sawit. Perusahaan ini menghadapi tantangan produksi minyak kelapa sawit yang terkait dengan variabilitas  musiman,  terutama  dalam  jumlah  tandan  buah  segar  (TBS)  dari  kebun  kelapa sawit dan TBS yang sampai di pabrik. Produksi minyak kelapa sawit sangat dipengaruhi oleh musim, di mana produksi meningkat pada bulan-bulan tertentu, seperti saat musim hujan, ketika  buah  kelapa  sawit  lebih  besar  dan  berat,  menghasilkan  lebih  banyak  minyak. Sebaliknya, pada musim kemarau, buah yang dihasilkan cenderung lebih kecil dan ringan, memengaruhi  penurunan  produksi  minyak  kelapa  sawit.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meramalkan  produksi  minyak  kelapa  sawit  untuk  dua  periode  ke  depan  menggunakan
Vol 6 No 1 Oktober 2023
Handrianto, Cipta
metode  Holt-Winters  Exponential  Smoothing  dengan  model  aditif  dan  multiplikatif. Peramalan dilakukan secara manual dan dengan bantuan perangkat lunak Microsoft Excel. Hasil  peramalan  dinilai  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage  Error.  Hasil  peramalan manual  dengan  model  aditif  dan  multiplikatif  memiliki  tingkat  kesalahan  masing-masing sebesar  2,11%  dan  11,56%.  Meskipun  peramalan  ini  memberikan  pandangan  yang  baik, harus diperhatikan bahwa faktor-faktor lain juga dapat memengaruhi hasil produksi minyak kelapa  sawit.  Oleh  karena  itu,  hasil  peramalan  ini  dapat  membantu  perusahaan  dalam menentukan kebijakan untuk meningkatkan produksi minyak kelapa sawit.
Kata-kata  Kunci :  produksi  minyak  kelapa  sawit,  variabilitas  musiman,  holt-winters exponential smoothing, akurasi peramalan

## PENDAHULUAN
Kelapa  sawit  adalah  salah  satu  tanaman  penghasil  minyak  nabati  yang  sangat penting. Komoditas kelapa sawit adalah komoditas perdagangan yang menjanjikan dan    pada  masa  depan  minyak  sawit  diyakini  tidak  hanya  mampu  menghasilkan berbagai hasil mentega, minyak goreng atau seperti sabun, akan tetapi juga dapat menjadi penganti bahan bakar minyak (Suryantoro & Sudrajat, 2017). Baru-baru ini kelangkaan  minyak  goreng  menjadi  perbincangan  dan  permasalahan  di  tengah masyarakat. Dilansir dari detik.com  kelangkaan minyak goreng   menyebabkan harga semakin  melonjak  naik  sehingga  beberapa  perusahaan  memilih  untuk  berhenti berproduksi. Salah satu bahan baku minyak goreng adalah kelapa sawit. Kelapa sawit yang dihasilkan diolah sehingga menjadi minyak sawit.
PT. Sinar Gunung Sawit Raya (SGSR) merupakan sebuah perusahaan yang bergerak di  bidang  usaha  perkebunan  kelapa  sawit  serta  pengolahan  buah  kelapa  sawit menjadi minyak sawit mentah/ crude palm oil (CPO) dan inti sawit/ palm kernel (PK). Dari  perkebunan  dapat  dihasilkan  komoditi  ekspor  terbesar  setelah  sub  sektor pertambangan  minyak  dan  gas  serta  kehutanan.  Untuk  memperoleh  hasil  yang optimal,  diperlukan  prediksi  atau  peramalan  hasil  produksi  di  masa  yang  akan datang.
Meramalkan  produksi  yang  besar  dan  kurang  akurat  dapat  mengakibatkan  biaya produksi  meningkat  sehingga  seluruh  investasi  yang  ditanamkan  menjadi  kurang efisien, oleh karena itu dibutuhkan suatu ilmu dan kegiatan yang mampu meprediksi produksi  yang  akan  datang  dengan  melihat  data  masa  lampau.  Peramalan merupakan  alat  bantu  yang  penting  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien. Sebuah penelitian oleh Hariyanto Tanuwijaya, dalam penelitiannya mengungkapkan bahwa Exponential  Smoothing  Winters dapat  diterapkan  dalam  sistem  informasi pengendalian produk dan bahan baku. Selanjutnya penelitian dari Hammed (2015) menjelaskan  bahwa  metode  pemulusan  eksponensial  lebih  mudah  dari  metode peramalan lainnya dan sangat efisien daripada metode rata-rata bergerak. Dengan data yang terbatas, metode ini sangat cocok digunakan untuk peramalan.

## Vol 6 No 1 Oktober 2023
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan estimasi hasil produksi minyak kelapa sawit di periode mendatang menggunakan metode Holt-Winters Exponential Smoothing . Metode ini memiliki kelebihan yaitu sangat baik meramalkan pola data yang  berpengaruh  musiman  dengan  unsur  trend  yang  timbul  secara  bersamaan, metode  yang  sederhana  dan  mudah  dimasukan  kedalam  praktek  dan  kompetitif terhadap  model  peramalan  yang  lebih  sulit  (Safitri,  2017).  Metode Holt-Winter Exponential  Smoothing juga  memiliki  keunggulan  yaitu  peramalan  yang  dihasilkan lebih baik dari metode lainnya dengan nilai MAD, MAPE, dan MSE yang rendah maka semakin akurat suatu hasil peramalan. Namun, metode ini juga memiliki kekurangan yakni kelemahan yang menghambat pemakaiannya secara luas yaitu membutuhkan 3  parameter  pemulusan  (alpha,  beta  dan  gamma  )  yang  dapat  bernilai  0  dan  1, sehingga  banyak  kombinasi  yang  harus  dicobakan  sebelum  nilai  parameter  yang optimal ditentukan. Dengan menggunakan metode kuantitatif dengan model time series  berupa  metode Holt-Winters  Exponential  Smoothing dapat  menghasilkan peramalan  tingkat  produksi  yang  dapat  membantu  dalam  meningkatkan  produksi yang mungkin terjadi di masa depan.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Holt-Winters Exponential Smoothing . Penelitian ini dilakukan pada bulan Januari tahun 2022 sampai selesai, dan tempat  penelitian  adalah  di  PT.  Sinar  Gunung  Sawit  Raya  (SGSR)  yang  merupakan perusahaan yang memproduksi minyak kelapa sawit. Adapun variabel yang diteliti adalah data rata – rata jumlah produksi minyak kelapa sawit bulanan pada PT. SGSR yaitu bulan Januari sampai dengan bulan Desember Tahun 2022.
Data  tersebut  terdiri  dari  12  data  time  series  yang  dinotasikan  dengan  huruf  Y, dimana Y 1 menunjukan data aktual untuk bulan ke-1 (bulan Januari) tahun 2022, Y 2 menunjukan  data  aktual  untuk  bulan  ke-2  (bulan  Februari)  tahun  2022  dan seterusnya hingga Y 12 untuk data bulan ke-12 (bulan Desember) tahun 2022. Dalam penelitian ini digunakan data sekunder berupa data bulanan jumlah produksi minyak kelapa sawit pada tahun 2022.
Metode  pemulusan Holt-Winters  (Holt-Winters  Exponensial  Smoothing) yang memerlukan  tiga  parameter  penghalus,  yakni  (untuk  “level”  dari  proses),  (untuk pemulusan trend), dan (untuk komponen musiman). Persamaan smoothing dengan metode ini untuk model perkalian diberikan dengan persamaan adalah:
Menentukan nilai awal level Ls L s = (Y 1 + Y 2 + . . . + Y s )/ s dimana: L s = Inisialisasi Level
Y s = Jumlah Produksi ke-s
s = Periode Musiman (s = 24)
Vol 6 No 1 Oktober 2023

## Handrianto, Cipta
Menentukan nilai awal trend bisa b s = (Y s+1 – Y 1 )/s + (Y s+2 – Y 2 )/s dimana : b s = Inisialisasi trend
Y s+1 = Jumlah Produksi ke-(s+1) Y s+2 = Jumlah Produksi ke-(s+2)
s
= Panjang Musiman (s = 24)
Menentukkan nilai awal untuk indeks musiman ( seasonal )
S p = Y p /L s dimana : S p = Inisialisasi seasonal
Y p = Jumlah Produksi ke- p
p = Periode Musiman di Tahun Pertama ( = 1, 2, 3…24)
Setelah  menentukan  nilai  awal  dari  level,  trend  dan  seasonal,  maka  langkah selanjutnya adalah melakukan peramalan harga bahan pangan. Sebelumnya, perlu ditentukan nilai parameter a , b dan g . a merupakan konstanta pembobot pemulusan eksponential  (0< a <1), b adalah  konstanta  pembobot  pemulusan  unsur kecenderungan (0< b <1) dan g adalah konstanta pembobot pemulusan musiman (0< g <1).
Peramalan dengan menggunakan Holt-Winters Exponential Smoothing memiliki dua model yaitu Model Multiplikatif dan Model Aditif. Penelitian ini menggunakan dua model tersebut dengan langkah proses dan persamaan sebagai berikut:
Langkah 1. Menghitung Pemulusan Eksponensial
L t = a Y t (1 - a )(L t-1 – b t-1 ) S t-s L t = a ( Y t - S t-s ) + (1 - a )(L t-1 – b t-1 )
dimana,
L t =  Level pada tahun ke- t L t-1 =  Level pada tahun ke- t-1 b t-1 =  Trend pada tahun ke- t-1 Y t
=  Jumlah Produksi ke- t
a =  Konstanta pembobot level (0< 𝛼 <1)
S t
=  Seasonal pada tahun ke-t S
=  Panjang Musiman ( = 24)
Langkah 2. Menghitung pemulusan unsur kecenderungan (trend) 𝑏𝑡 = 𝛽 ( 𝐿𝑡 − 𝐿𝑡 − 1) + (1 − 𝛽 )( 𝑏𝑡 − 1) dimana :
Vol 6 No 1 Oktober 2023
𝑏𝑡 = Trend pada tahun ke- t
𝐿 𝑡 = Level pada tahun ke- t
𝐿 𝑡 − 1  = Level pada tahun ke- t-1 𝑏𝑡 − 1  = Trend pada tahun ke- t-1 𝛽
= Konstanta pembobot trend (0< β <1)
t = Periode Musiman
Langkah 3. Menghitung Pemulusan Musiman
S t =  Y Y t (1 - Y)S t-s L t S t = 𝛾 ( Y t - L t ) + (1 - 𝛾 ) S t-s
dimana,
S t
=  Seasonal pada tahun ke- t
Y t =  Jumlah Produksi ke- t
L t
=  Pemulusan Eksponensial pada tahun ke- t 𝛾 =  Konstanta pembobot pemulusan musiman (0< γ <1) S t-s =  Pemulusan Faktor Musiman t =  Periode Musiman S
=  Panjang Musiman ( = 24)

## Langkah 4. Selanjutnya peramalan (forecasting)
𝐹𝑡 + 𝑚 = ( 𝐿𝑡 + 𝑏𝑡𝑚 )+ 𝑆𝑡 − 𝑠 + 𝑚 𝐹𝑡 + 𝑚 = 𝐿𝑡 + 𝑏𝑡𝑚 + 𝑆𝑡 − 𝑠 + 𝑚 dimana : 𝐹𝑡 + 𝑚 = Hasil Peramalan ke- t+m
𝐿 𝑡
= Pemulusan Eksponensial pada tahun ke- t
𝑆𝑡 − 𝑠 + 𝑚
= Pemulusan Faktor Musiman t = Periode Musiman s = Panjang Musiman ( s = 24) m = Periode waktu yang akan diramalkan
Ketetapan dari suatu metode peramalan merupakan kesesuaian dari suatu metode yang menunjukkan seberapa jauh model peramalan tersebut mampu meramalkan data actual. Model yang memiliki nilai kesalahan hasil peramalan terkecil yang akan dianggap sebagai model yang cocok, dimana nilai kesalahan itu adalah Mean Absolute Precentage  Error (MAPE).  Adapun  diberikan  persamaan  untuk  menghitung  MAPE yaitu:
MAPE = 100% n % & Y ! − F ! Y ! & " #$% 100%
dimana :
∑ = Sigma atau Jumlah
Vol 6 No 1 Oktober 2023 Handrianto, Cipta n = Nilai Dari Runtut Waktu Periode 𝑌𝑡 = Data Aktual Pada Periode t
Ft = Nilai PeramalanPada periode t t = 1,2,3,4, … (Nilai Pengamatan ke- t).

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Membuat Plot Data
Data yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah data time series jumlah produksi minyak  kelapa  sawit  di  PT.  SGSR  mulai  dari  bulan  januari  hingga  desember  tahun 2022  yang  di  peroleh  dari  PT.  Sinar  Gunung  Sawit  Raya  (SGSR).  Plot  data  aktual jumlah produksi minyak kelapa sawit PT. Sinar Gunung Sawit Raya (SGSR) Tahun 2022 dapat dilihat pada gambar 1 berikut:

## Gambar 1 Plot data jumlah produksi minyak kelapa sawit tahun 2022

## Perhitungan Dengan Metode Holt Winters Additif Dan Multiplikatif
Metode Additif dan Multiplikatif adalah metode peramalan yang digunakan untuk data yang mengandung pola trend dan musiman. Langkah pertama untuk mencari ramalan  perlu  menetapkan  nilai  parameter α , β ,  dan 𝛾 dengan  mengambil sembarang nilai dengan syarat diantara 0 dan 1. Kemudian menentukan nilai awal, dengan rumusan sebagai berikut :
1). Menghitung Nilai Awal Pemulusan level ( 𝐿 0)
𝐿 𝑠 =( 𝑌 1  + 𝑌 2  + ⋯ + 𝑌𝑠 )/s
Sehingga 𝐿 𝑠 =( 𝑌 1 + 𝑌 2 + ⋯ + 𝑌𝑠 )/s
1570600 1671820 2030090 2024140 1798860 2291830 1757280 1746160 1908200 1867860 1444860 1304930 Jan ua ri Fe br ua ri Ma re t Ap ril Me i Ju ni Ju li Ag us tu s Se pt em be r Ok to be r No ve mb er De se mb er Data Jumlah Produksi Minyak Kelapa Sawit
PT. SGSR Tahun 2022
Vol 6 No 1 Oktober 2023
𝐿 0 =(21416630)/12
𝐿 0 =  1784719,17
2). Menghitung nilai awal pemulusan Trend ( 𝑏 0 )
𝑏𝑠 = ! " ( 𝑌𝑠 +1 − 𝑌 1 )/s+( 𝑌𝑠 +2 − 𝑌 2 )/s......./s
Sehingga,
𝑏 0 = ! !# . !$%!&#'(!)%'$''
!# / + . #'*''+'(!$%!&#' !# / + . #'#,!,'(#'*''+' !# / + . !%+&&$'(#'#,!,'
!# / + . ##+!&*'(!%+&&$'
!# / . !%)%#&'(##+!&*' !# / + . !%,$!$'(!%)%#&' !# /
+ . !+'&#''(!%,$!$'
!# / + . !&$%&$'(!+'&#'' !# / + . !,,,&$'(!&$%&$' !# / + . !*',+*'(!,,,&$'
!# / 𝑏 0 = -1692,15
3). Menghitung nilai awal pemulusan musiman
𝑆𝑝 = 𝑌𝑝 - 𝐿 𝑠 ( aditif ) 𝑆𝑝 = 𝑌𝑝 / 𝐿𝑠 ( multiplikatif )
Sehingga, Model Aditif :
𝑆 1 = 1570600-1784719,17 = -214119,17 𝑆 2 =  1671820-1784719,17 = -112899,17
𝑆 3 =  2030090-1784719,17 = 245370.83 𝑆 4 =  2024140-1784719,17 = 239420,83 𝑆 5 =  1798860-1784719,17 = 14140,83 𝑆 6 =  2291830-1784719,17 = 507110,83
𝑆 7 =  1757280-1784719,17 = -27439,17 𝑆 8 =  1746160-1784719,17 = -38559,17
𝑆 9 =  1908200-1784719,17 = 123480,83
𝑆 10 =  1867860-1784719,17 = 83140,83
𝑆 11 =  1444860-1784719,17 = -339859,17
𝑆 12 =  1304930-1784719,17 = -479789,17 Model multiplikatif :
𝑆 1 = 1570600/1784719,17 = 0,88 𝑆 2 =  1671820/1784719,17 = 0,94 𝑆 3 =  2030090/1784719,17 = 1,14 𝑆 4 =  2024140/1784719,17 = 1,13
𝑆 5 =  1798860/1784719,17 = 1 𝑆 6 =  2291830/1784719,17 = 1,28 𝑆 7 =  1757280/1784719,17 = 0,98 𝑆 8 =  1746160/1784719,17 = 0,98
Vol 6 No 1 Oktober 2023
𝑆 9 =  1908200/1784719,17 = 1,06
𝑆 10 =  1867860/1784719,17 = 1,04 𝑆 11 =  1444860/1784719,17 = 0,81 𝑆 12 =  1304930/1784719,17 = 0,73
4).  Menghitung  nilai  peramalan  untuk  priode  ke-13  yaitu  pada  bulan  januari  2023, maka diperoleh :
𝐹 13 = 𝐿 0 + 𝑏 0 + 𝑆 1 𝐹 13 = 1784719,17 + (-1692.15)+ ( -214119,17 )
𝐹 13 = 1568907,85
Setelah  memperoleh  nilai  awal,  selanjutnya  mencari  nilai  pemulusan  untuk  data keseluruhan, trend dan musiman. Disini penulis menggunakan nilai alpha = 0,84, beta = 0,09, dan gamma = 0,83 dimana nilai alpha betta dan gamma tersebut diperoleh dari fitur solver di microsoft excel. Berdasarkan rumus Holt Winters aditif dan multiplikatif, maka diperoleh :
1). Menghitung nilai pemulusan level: Model Aditif:
𝐿 𝑡 = 𝛼 ( 𝑌𝑡 − 𝑆𝑡 − 𝑠 ) + (1 − 𝛼 )( 𝐿𝑡 − 1 − 𝑏𝑡 − 1) 𝐿 13 = 𝛼 ( 𝑌 13  – 𝑆 1) + (1 − 𝛼 )( 𝐿 0  – 𝑏 0)
𝐿 13 = 0,84(1570600–(-214119,17))+(1 – 0,84)( 1784719,17– (-1692.15)) 𝐿 13 = 1784989,91
Model Multiplikatif:
𝐿 𝑡 = 𝛼 ( 𝑌𝑡 / 𝑆𝑡 − 𝑠 ) + (1 − 𝛼 )( 𝐿𝑡 − 1 − 𝑏𝑡 − 1) 𝐿 13 = 𝛼 ( 𝑌 13  / 𝑆 1) + (1 − 𝛼 )( 𝐿 0  – 𝑏 0)
𝐿 13 = 0,84 (1570600/0,88) + (1 – 0,84)( 1784719,17– (-1692.15))
𝐿 13 = 1785034,9
2). Menghitung nilai pemulusan Model Aditif: 𝑏𝑡 = 𝛽 ( 𝐿𝑡 − 𝐿𝑡 − 1) + (1 − 𝛽 )( 𝑏𝑡 − 1) 𝑏 13 = 𝛽 ( 𝐿 13 – 𝐿 0-1) + (1 − 𝛽 ) ( 𝑏 0) 𝑏 13 = 0,09(1784989,91–1784719,17) + (1 – 0,09)(-1692.15) 𝑏 13 = -1515,48 Model Multiplikatif: 𝑏𝑡 = 𝛽 ( 𝐿𝑡 − 𝐿𝑡 − 1) + (1 − 𝛽 )( 𝑏𝑡 − 1) 𝑏 13 = 𝛽 ( 𝐿 13 – 𝐿 0-1) + (1 − 𝛽 ) ( 𝑏 0) 𝑏 13 = 0,09(1785034,9– 1784719,17)+ (1 – 0,09)(-1692.15) 𝑏 13 = -1511,44
Vol 6 No 1 Oktober 2023

## 3). Menghitung nilai awal pemulusan musiman Model Aditif:
S - = 𝛾 ( 𝑌𝑡 − 𝐿𝑡 ) + (1 − 𝛾 ) 𝑆𝑡 − 𝑠
𝑆 13 = 𝛾 ( 𝑌 13  – 𝐿 13) + (1 − 𝛾 ) 𝑆𝑡 − 𝑠
𝑆 13 =  0,83 (1570600  –1784989,91 + (1 – 0,83)( -214119,17 )
𝑆 13 = -213843,88
Model Multiplikatif:
S - = 𝛾 ( 𝑌𝑡 / 𝐿𝑡 ) + (1 − 𝛾 ) 𝑆𝑡 − 𝑠
𝑆 13 = 𝛾 ( 𝑌 13  / 𝐿 13) + (1 − 𝛾 ) 𝑆𝑡 − 𝑠
𝑆 13 =  0,83 (1570600/1785034,9) + (1 – 0,83)( 0,88)
𝑆 13 = 0.88
4). Menghitung nilai peramalan untuk periode ke-14 yaitu bulan februari 2023, maka diperoleh:
Model Aditif: 𝐹𝑡 + 𝑚 = 𝐿𝑡 + 𝑏𝑡𝑚 + 𝑆𝑡 − 𝑠 + 𝑚 𝐹 14 =1784989,91+ (-1515,48)+ (-112899,17) 𝐹 14 = 1670575,43
Model Multiplikatif:
𝐹𝑡 + 𝑚 =  ( 𝐿𝑡 + 𝑏𝑡𝑚 )+ 𝑆𝑡 − 𝑠 + 𝑚 𝐹 14 = 1785034,9+ (-1511,44) + (-112899,17)
𝐹 14 = 1670624,29
Proses ini terus diulang hingga periode ke-36 dimana periode tersebut merupakan hasil peramalan terakhir yakni bulan Desember tahun 2024, hasil peramalan tersebut dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1 . Data Hasil peramalan Data Tahun Peramalan Bulan Model Aditif Model Multiplikatif 2023 Januari 1568907,85 1568907,85 Februari 1670575,43 1670624,29 Maret 2028995 2023339,78 April 2023148,68 2018762,58 Mei 1797959,24 1803379,38 Juni 2291008,5 2304747,23 Juli 1756374,08 1763729,99 Agustus 1745455,48 1754127,26
Vol 6 No 1 Oktober 2023 Handrianto, Cipta Data Tahun Peramalan Bulan Model Aditif Model Multiplikatif September 1907575,03 1906014,78 Oktober 1867292,77 1881127,37 November 1444343,22 1456503,7 Desember 1304458,9 1305126,42 2024 Januari 1570445,8 1572960,86 Februari 1670798,13 1673864,89 Maret 2028730,64 2026032,57 April 2027495,48 2016093,5 Mei 1801506,09 1796678,8 Juni 2294561,5 2290572,89 Juli 1759958,22 1761072,02 Agustus 1748793,88 1757558,99 September 1910802,19 1917382,41 Oktober 1870432,46 1890837,78 November 1568907,85 1568907,85 Desember 1670575,43 1670624,29

## Forecast Error
Setelah dilakukan perhitungan dengan metode Holt Winters Exponential Smoothing dan  didapatkan  nilai  paramater  terbaik  dengan  menggunakan  microsoft  excel, langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  kesalahan  ramalan.  Kesalahan  ramalan dihitung dengan menggunakan persamaan MAPE ( Mean Absolute Percntage Error ) Jika nilai MAPE kurang dari 10% maka kemampuan model peramalan sangat baik, Begitu pula jika nilai MAPE antara 10% - 20% maka kemampuan model peramalan baik, dan apabila nilai MAPE kisaran 20% - 50% maka kemampuan model peramalan layak,  tetapi  jika  nilai  MAPE  kisaran  lebih  dari  50%  maka  kemampuan  model peramalan  tersebut  buruk.  Metode  ini  melakukan  perhitungan  perbedaan  antara data  asli  dan  data  hasil  ramalan,  lalu  perbedaan  tersebut  dimutlakkan,  kemudian dihitung  kedalam  bentuk  persentase  terhadap  data  asli  selanjutnya  dihitung  nilai rata-ratanya, maka diperoleh:
Model Aditif :
MAPE = !''% / ∑ 4 0 ! (1 ! 0 ! 4 / -2! 100%
MAPE = !''%
/ ∑ 4 0 "# (1 "#
0 "# 0 "$ (1 "$ 0 "$ … 0 #% (1 #% 0 #% 4 / -2! 100%
MAPE = !''% #, ∑ 4 !)%'$''(!)$&+'% !)%'$'' !$%!&#'(!$%')%) !$%!&#' … !*',+*'(!*',,)& !*',+*' 4 #, -2!
MAPE = 2,11%
Sedangkan nilai MAPE untuk model Multiplikatifnya yaitu :
Vol 6 No 1 Oktober 2023
MAPE = !''% / ∑ 4 0 ! (1 ! 0 ! 4 / -2! 100%
MAPE = !''% / ∑ 4 0 "# (1 "# 0 "# 0 "$ (1 "$ 0 "$ … 0 #% (1 #% 0 #% 4 / -2! 100%
MAPE = !''%
#, ∑ 4 !)%'$''(!)$&+'% !)%'$'' !$%!&#'(!$%'$#, !$%!&#' … !*',+*'(!*')!#$ !*',+*' 4 #, -2!
MAPE = 11,56%

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dengan metode Holt Winters Exponential Smoothing menghasilkan nilai parameter  yang  dipilih  secara  trial  dan  error  yaitu a =  0,84 b =  0,09  dan g =  0,83 dengan  memperoleh  nilai  MAPE  terbaik  yaitu  di  model  aditif  sebesar  2,11%  yang berarti  metode Holt  Winters  Exponential  Smoothing dengan  model  Aditif  memiliki nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  Multiplikatifnya  dalam meramalkan jumlah produksi minyak kelapa sawit di PT. Sinar Gunung Sawit Raya. Dengan bentuk persamaan sebagai berikut :
Model Aditif :
𝐿 𝑡 = 0,84 ( 𝑌𝑡 − 𝑆𝑡 − 𝑠 ) + (0,16)( 𝐿𝑡 − 1 − 𝑏𝑡 − 1)
𝑏𝑡 = 0,09 ( 𝐿𝑡 − 𝐿𝑡 − 1) + (0,91)( 𝑏𝑡 − 1)
S - = 0,83 ( 𝑌𝑡 − 𝐿𝑡 ) + (0,17) 𝑆𝑡 − 𝑠
Model Multiplikatifnya:
𝐿 𝑡 = 0,84 ( 𝑌𝑡 − 𝑆𝑡 − 𝑠 ) + (0,16)( 𝐿𝑡 − 1 − 𝑏𝑡 − 1)
𝑏𝑡 = 0,09 ( 𝐿𝑡 / 𝐿𝑡 − 1) + (0,91)( 𝑏𝑡 − 1)
S - = 0,83 ( 𝑌𝑡 − 𝐿𝑡 ) + (0,17) 𝑆𝑡 − 𝑠
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode Holt  Winters  Exponential Smoothing untuk meramalkan jumlah produksi minyak kelapa sawit. Oleh karena itu, penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  menggunakan  metode  lain  untuk melakukan peramalan. Sehingga dapat diketahui metode mana yang lebih baik dan lebih efisien untuk digunakan sebagai peramalan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aini,  A.  N.,  Intan,  P.  K.,  &  Ulinnuha,  N.  (2022).  Predikisi  Rata-Rata  Curah  Hujan Bulanan  di  Pasuruan  Menggunakan  Metode  Holt-Winters  Exponential Smoothing. JRST (Jurnal Riset Sains dan Teknologi) , 5(2), 117-122.
Anjani,  T.  D.  (2019).  Sistem  Peramalan  Tingkat  Produksi  the  North  Face  Dengan Metode  Holt-Winters  Exponential  Smoothing  Untuk  Peningkatan Performance  Produksi. Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan  Teknologi  Informasi
Vol 6 No 1 Oktober 2023
Handrianto, Cipta
(JURSISTEKNI) , 1(3), 16-30.
Aryati,  A.,  Purnamasari,  I.,  &  Nasution,  Y.  N.  (2021).  Peramalan  dengan
Menggunakan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing. Eksponensial , 11(1), 99-106.
Dewi,  N.  P.,  &  Listiowarni,  I.  (2020).  Implementasi  Holt-Winters  Exponential Smoothing  untuk  Peramalan  Harga  Bahan  Pangan  di  Kabupaten Pamekasan. Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi , 11(2), 219-231.
Hammed,  A.  M.,  Ozsisli,  B.,  Ohm,  J.  B.,  &  Simsek,  S.  (2015).  Relationship  between solvent retention capacity and protein molecular weight distribution, quality characteristics,  and  breadmaking  functionality  of  hard  red  spring  wheat flour. Cereal Chemistry , 92(5), 466-474.
Irmayansyah, I., & Utomo, R. B. (2018). Penerapan Metode Exponential Smoothing untuk  Prediksi  Jumlah  Produksi  Minuman  Teh  di  PT  Futami  Food  & Beverages. Teknois , 8(2), 37-48.
Maricar,  M.  A.  (2019).  Analisa  perbandingan  nilai  akurasi  moving  average  dan exponential  smoothing  untuk  sistem  peramalan  pendapatan  pada perusahaan xyz. Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) , 13(2), 36-45.
Mirdaolivia,  M.,  &  Amelia,  A.  (2021).  Metode  Exponential  Smoothing  untuk Forecasting Jumlah Penduduk Miskin di Kota Langsa. Jurnal Gamma-PI , 3(1), 47-52.
Oktriani, Z., Pririzki, S. J., Verlia, A., & Dalimunthe, D. Y. (2021, December). Analisis Tingkat  Kemiskinan  Di  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  dengan Exponential  Smoothing. In Proceedings  of  National  Colloquium  Research  and Community Service (Vol. 5, pp. 158-160).
Putro,  B.,  Furqon,  M.  T.,  &  Wijoyo,  S.  H.  (2018).  Prediksi  Jumlah  kebutuhan pemakaian  air  menggunakan  metode  exponential  smoothing  (Studi  Kasus: PDAM  Kota  Malang). Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , 2(11), 4679-4686.
Rosalina,  E.,  &  Sugiarto,  S.  (2016).  Metode  Peramalan  Holt-Winter  Untuk Memprediksi Jumlah Pengunjung Perpustakaan Universitas Riau.
Safitri,  T.,  Dwidayati,  N.,  &  Sugiman,  S.  (2017).  Perbandingan  Peramalan Menggunakan  Metode  Eksponensial  Holt-Winters  Smoothing  Dan Arima. Unnes Journal of Mathematics , 6(1), 48-58.
Santoso, A. B., Rumetna, M. S., & Isnaningtyas, K. (2021). Penerapan Metode Single Exponential  Smoothing  Untuk  Analisa  Peramalan  Penjualan. Jurnal  Media Informatika Budidarma , 5(2), 756-761.
Handrianto, Cipta
Vol 6 No 1 Oktober 2023
Siregar, M. A., & Puspitasari, N. B. (2023). Peramalan Hasil Produksi Minyak Kelapa Sawit Pt. Bakrie Pasaman Plantations Dengan Metode Holtwinter’s Exponential Smoothing. Industrial Engineering Online Journal , 12(2).
Suryantoro,  W.B.,  &  Sudrajat.  2017.  Manajemen  Pemanenan  Kelapa  Sawit (Elaeis guineensis Jacq.) di Kebun Bagan Kusik Estate, Ketapang, Kalimantan Barat. Bul. Agrohorti . 5(2):196-20
Wiranti, D. D., & Dhamayanti, D. (2020). Penerapan Metode Exponential Smoothing Pada  Sistem  Informasi  Peramalan  Stok  Bahan  Bangunan  di  PT.  Muara  Dua Palembang. Jurnal Ilmiah Informatika Global , 11(2).