## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066

## Comparison of Weighted Moving Average Method with Double Exponential Smoothing in Estimating Production of Oil Palm Fruit
Putri Anggraini 1,* , Muhammad Amin 1 , Nasrun Marpaung 2
1 Program Studi Sistem Komputer, STMIK ROYAL, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Indonesia Email: 1,* putriaggrn@gmail.com, 1 stmikroyal13@gmail.com, 3 nasrunavara@gmail.com Email Penulis Korespondensi: putriaggrn@gmail.com Submitted: 08/08/2022 ; Accepted: 18/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Kelapa sawit merupakan salah satu hasil pertanian terbesar yang ada di indonesia dan memiliki nilai ekonomi yang tinggi dan dapat meningkatkan kesejahteraan para petani sawit. Penelitian dilakukan di PT. Agro Putra Lestari tentang hasil produksi kelapa sawit yang beralamat Jln.Imam Bonjol No.179 Kisaran dengan nama pimpinannya adalah Bapak Anda Putra Lubis, SE, M,Ma.  PT.  Agro  Putra  Lestari  merupakan  perusahaan  yang  memproduksi  produk  buah  kelapa  sawit  yang  hingga  kini  masih berjalan. Kebun kelapa sawitPT. Agro Putra Lestari yang tersebar di daerah Asahan antara lain Meranti, Simondol 1, Simondol 2, Simondol 3, Lahan  Camat,  Sitampu  Saring, Marpaung,  Miri-Miri,  Solo  Baru,  dan  Lahan  Kembar.  Masalah  yang  sering  terjadi adalah  jumlah  hasil  produksi  buah  kelapa  sawit  yang  bersifat  fluaktif  (berubah-ubah)  sehingga  perusahaan  tidak  mengetahui perkiraan hasil produksi buah kelapa sawit di bulan berikutnya. PT. Agro Putra Lestari  mengalami kesulitan dalam mengetahui hasil produksi buah kelapa sawit pada bulan berikutnya karena perencanaan yang kurang tepat untuk memprediksi hasil produksi tersebut  serta  belum  menerapkan  perbandingan  metode  weighted  moving  average  dan  double  exponential  smoothing  dalam memprediksi jumlah produksi buah kelapa sawit di  PT. Agro Putra Lestari. Data yang digunakan dari bulan Juni 2021 samapai dengan bulan Mei 2022. Hasil dari peramalan kedua metode tersebut dibandingkan untuk mengetahui hasil peramalan manakah yang memeliki nilai  error yang paling kecil, dimana nilai  error yang terkecil dapat dijadikan referensi buat hasil produksi buah kelapa sawit yang akan datang
Kata Kunci: Hasil Produksi; Kelapa Sawit; Weighted Moving Average; Double Exponential Smoothing
Abstract− Oil  palm  is  one  of  the  largest  agricultural  products  in  Indonesia  and  has  high  economic  value  and  can  improve  the welfare of oil palm farmers. The research was conducted at PT. Agro Putra Lestari regarding palm oil production, having its address at Jln.Imam Bonjol No.179 Kisaran with the name of the leader being Mr. Anda Puta Lubis, SE, M, Ma. PT. Agro Putra Lestari is a company that produces palm fruit products which is still running. PT. Agro Putra Lestari spread across the Asahan area, including Meranti,  Simondol  1,  Simondol  2,  Simondol  3,  Lahan  Camat,  Sitampu  Saring,  Marpaung,  Miri-Miri,  Solo  Baru,  and  Lahan Kembar. The problem that often occurs is the amount of oil palm fruit production which is fluctuating so that the company does not know the estimated production of oil palm fruit in the following month. PT. Agro Putra Lestari has difficulty in knowing the results of oil palm fruit production in the following month because of improper planning to predict the production and have not applied the comparison of the weighted moving average and double exponential smoothing methods in predicting the amount of oil palm fruit production at PT. Agro Putra Lestari. The data used is from June 2021 to May  2022. The results of the forecasting of the two methods are compared to find out which forecasting results have the smallest error value, where the smallest error value can be used as a reference for future oil palm fruit production.
Keywords : Production Yield; Palm Oil; Weighted Moving Average; Double Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi informasi dan komputer, mendorong munculnya berbagai inovasi baru dalam penyajian informasi untuk memenuhi kebutuhan informasi. Pemanfaatan teknologi sebagai alat bantu manusia komputer juga mempunyai kelebihan diantaranya kecepatan, ketepatan, keakuratan serta efisiensi pengolahan data dibandingkan dengan sistem manual. Persaingan pada dunia bisnis telah menciptakan persaingan yang ketat antara instansi yang satu dengan yang lainnya.
Negara  Indonesia  merupakan  negara  yang  memiliki  keunggulan  dalam  bidang  pertanian, dimana  Indonesia memiliki perkebunan dan pertanian terbesar di ASEAN. Jumlah produksi perkebunan sawit di Indonesia pada tahun 2021 adalah 33,23 juta ton, yang dihasilkan dari 15,08 juta Ha luas total areal perkebunan kelapa sawit secara nasional. Dari perkebunan inilah Indonesia dapat menghasilkan komoditi ekspor terbesar didunia. Kelapa sawit juga menduduki posisi  penting  dalam  pertanian  dan  perkebunan  di  indonesia.  Hal  ini  dikarenakan  tanaman  kelapa  sawit  tergolong tanaman yang mudah perawatanya dan nilai jual yang relatif tinggi.
Kelapa sawit merupakan salah satu hasil pertanian terbesar yang ada di indonesia dan memiliki nilai ekonomi yang tinggi dan dapat meningkatkan kesejahteraan para petani sawit. Jumlah produksi buah kelapa sawit tidak selalu stabil atau meningkat, melainkan mengalami naik turun yang dipengaruhi oleh banyak faktor. Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan jumlah rata-rata produksi buah kelapa sawit setiap tahun dan mempersiapkan langkah antisipasi apabila terjadi penurunan produksi buah kelapa sawit. Citra yang diolah dalam penelitian ini adalah produksi buah sawit  dalam  beberapa  tahun  terakhir  yang  bersumber  dari  hasil  kebun  kelapa  sawit.  Selanjutnya,  data  diolah menggunakan dengan metode peramalan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Selain  dukungan  oleh  teori  yang  telah  disampaikan  diatas  penulis  merujuk  pada  penelitian  terdahulu  yang berkaitan dengan metode Weighted Moving Average dan Metode Double Exponential Smoothing sebagai berikut: Penelitian  (Hommy  D.  E.  Sinaga  and  Novica  Irawati  2018)  tentang  Perbandingan Double  Moving  Average dengan Double  Exponential  Smoothing pada  Peramalan  Bahan  Medis  Habis  Pakai  :  “Peramalan  permintaan  akan Bahan  Medis  Habis  Pakai  yang  merupakan  alat  kesehatan  yang  ditujukan  hanya  untuk  penggunakan  sekali  pakai sangat diperlukan di Rumah Sakit sebagai alat bantu untuk pengambilan keputusan anggaran bagi penyediaan Bahan Medis Habis Pakai ini. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan metode Double Moving Average dengan Double Exponential  Smoothing untuk  melihat  hasil  peramalan  Bahan  Medis  Habis  Pakai.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan mengambil sample yaitu data jarum suntik (spuit) 3ml mulai periode 1 Januari sampai 30 Juni 2017. Hasil akurasi peramalan  yang  diukur  dengan  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  dan  RMSE  ( Root  Mean  Square  Value ) menunjukkan bahwa Metode Double Moving Average memberikan hasil yang lebih akurat (MAPE = 0.353 dan RMSE = 95.8) dibandingkan dengan Metode Double Exponential Smoothing. ”
Lalu penelitian yang dilakukan oleh (Ratih Yulia Hayuningtyas 2017) tentang Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average Dan Metode Double Exponential Smoothing : “Arga Medical adalah toko yang bergerak dibidang penjualan alat kesehatan. Banyaknya transaksi penjualan akan mempengaruhi persediaan barang, sebagai usaha dibidang penjualan sering mengalami masalah dalam memprediksi jumlah produk yang harus tersedia untuk bulan berikutnya. Oleh karena itu penelitian ini membuat peramalan persediaan menggunakan metode Weighted Moving Average dan metode Double Exponential Smoothing , data yang digunakan untuk penelitian ini yaitu data penjualan selama satu tahun 2016. Metode Weighted Moving Average yaitu metode yang memberikan bobot yang berbeda  untuk  setiap  historis  sedangkan  metode Double  Exponential  Smoothing yaitu  metode  yang  memiliki  nilai pemulusan  pada  waktu  sebelum  data  sebenarnya,dari  kedua  metode  ini  menghasilkan  peramalan  persediaan untuk periode  berikutnya  52  dengan Weighted  Moving  Average dan  60  dengan Double  Exponential  Smoothing .  Kedua metode ini memiliki nilai Mean Square Error. Dimana nilai error Weighted Moving Average yaitu 0,114 dan nilai error Mean Square Error 6,12, nilai error terkecil adalah metode yang terbaik untuk peramalan persedian.” Penelitian yang dilakukan oleh (Akmal Erfani Armi, Awang Harsa Kridalaksana, Zainal Arifin 2019) tentang Peramalan Angka Inflasi Kota Samarinda Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus : Badan Pusat Statistik Kota Samarinda) : “Inflasi merupakan suatu kondisi kenaikan harga-harga umum secara terus menerus yang  berhubungan  dengan  mekanisme  pasar  dinilai  berdsarkan  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  oleh  Badan  Pusat Statistik.  Masalah  yang  dihadapi  oleh  Badan  Pusat  Statistik  yaitu  belum  terdapat  sistem  yang  dapat  melakukan peramalan angka inflasi untuk 1 tahun mendatang yang dijadikan acuan untuk mengambil tindakan pencegahan. Maka dari itu diperlukan sistem yang dapat melakukan peramalan angka inflasi secara otomatis. Metode yang digunakan yaitu Double  Expenontial  Smoothing (DES) untuk  mendapatkan  hasil  peramalan  angka  inflasi  yang  diproses  pada nilai  alpha 0.1,  0.2,  0.3,  0.4, 0.5, 0.6,  0.7, 0.8,  0.9,  setelah  didapatkan hasil  peramalan kemudian  dicari  nilai  error terkecil menggunakan Mean Squade Error (MSE) pada nilai alpha 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9. Dihasilkan sistem  Peramalan  Angka  Inflasi  yang  dapat  dijadikan  acauan  dalam  pengendalian  inflasi  yang  telah  diuji menggunakan  60  data  angka  inflasi,  Hasil  peramalan  terbaik  dengan  error  MSE  terkecil  pada  alpha  0.3  yaitu 0.485239.”
Penelitian ini dilakukan oleh (Etri Pujiati, Desi Yuniarti, Rito Goejantoro 2017) tentang Peramalan Dengan Menggunakan  Metode Double  Exponential  Smoothing Dari  Brown  (Studi  Kasus:  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK) Kota Samarinda) : “Indeks Harga Konsumen (IHK) merupakan salah satu indikator perekonomian yang memberikan informasi mengenai harga barang dan jasa yang dibayar oleh konsumen. CPI di Kota Samarinda mengalami kenaikan yang sangat lama dimana pola datanya menunjukkan pola trend . Peramalan time series dirancang untuk menangani trend data yang menggunakan metode DoubleExponential Smoothing . Tujuan dari penelitian ini adalah parameter α dan jumlah peramalan CPI di Kota Semarang untuk tiga bulan yang menggunakan metode pemulusan eksponensial ganda.Parameter terbaik α yang menggunakan prakiraan CPI di Kota Semarang adalah (0,61). Maret 2015 adalah 121,44, 123,06, dan124,68.”
Penelitian (Titania Dwi Andini , Probo Auristandi 2017) tentang Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD  ACHMAD  JAYA  Menggunakan  Metode Double  Exponential  Smoothing :  “Peramalan  jumlah  stok  alat  tulis kantor (ATK) adalah salah satu cara untuk menentukan pembelian alat tulis kantor (ATK) ke produsen. Selain itu tujuan dari peramalan stok agar tidak terjadi penumpukan stok di gudang UD ACHMAD JAYA. Karena jika terjadi penumpukan  stok  akan  mempengaruhi  jumlah  pemebelian  atau  reorder  di  bulan  berikutnya.  Dalam  penelitian  ini permalan  jumlah  stok  alat  tulis  kantor  (ATK)  di  UD  ACHMAD  JAYA  menggunakan  metode  peramalan Double Exponential  Smoothing .  Data  historis  yang  dihitung  menggunakan  metode Double  Exponential  Smoothing adalah jumlah data penjualan alat tulis kantor (ATK) di tahun 2014 pada bulan januari sampai desember. Sesuai dengan yang diteliti  data  penjualan  di  UD ACHMAD  JAYA  mempunyai  plot data trend naik dan  turun,  setelah melalui  proses peramalan maka akan dilakukn pengujian kesalahan dalam peramalan. Untuk melakukan pengujian peramalan maka dilakukan  dengan  cara  perhitungan percentage error  dan mean  absolut percentage error.  MAPE  dengan  alpha 0.7 bernilai 12,36 dan peramalan 408,63 pack. MAPE terkecil antara alpha 0.1 samapai 0.9 maka akan digunakan sebagai peramalan.”
Penelitian dilakukan di PT. Agro Putra Lestari tentang hasil produksi kelapa sawit yang beralamat Jln.Imam Bonjol No.179 Kisaran dengan nama pimpinannya adalah Bapak Anda Puta Lubis, SE, M,Ma. PT. Agro Putra Lestari merupakan perusahaan yang memproduksi produk buah kelapa sawit yang hingga kini masih berjalan. Masalah yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
sering  terjadi  adalah  jumlah  hasil  produksi  buah  kelapa  sawit  yang  bersifat  fluaktif  (berubah-ubah)  sehingga perusahaan tidak mengetahui perkiraan hasil produksi buah kelapa sawit di bulan berikutnya. PT. Agro Putra Lestari mengalami kesulitan dalam mengetahui hasil produksi buah kelapa sawit pada bulan berikutnya karena perencanaan yang kurang tepat untuk memprediksi hasil produksi tersebut serta belum menerapkan perbandingan metode weighted moving  average dan double  exponential  smoothing dalam memprediksi  jumlah produksi  buah  kelapa  sawit  di  PT. Agro Putra Lestari. Dalam prosesnya perusahaan ini memproduksi buah kelapa sawit melalui kebun kelapa sawit yang tersebar di daerah Asahan antara lain Meranti, Simondol 1, Simondol 2, Simondol 3, Lahan Camat, Sitampu Saring, Marpaung, Miri-Miri, Solo Baru, dan Lahan Kembar. Pada tabel 1.1 merupakan data total hasil produksi kelapa sawit semua wilayah tahun 2021 di PT. Agro Putra Lestari adalah 2.030.219 ton.
Tabel 1. Data Produksi Kelapa Sawit Pada Tahun 2021
Bulan Meranti Simondol 1 Simondol 2 Simondol 3 Lahan Camat Sitampu Saring Marpaung Miri- Miri Solo Baru Lahan Kembar Januari 38.316 41.933 25.569 350 1.717 3.077 2.474 6.946 1.260 Februari 45.825 35.378 37.905 450 3.149 3.961 2.241 6.887 2.984 Maret 62.491 58.682 48.569 0 0 3.510 4.399 3.708 9.532 2.900 April 59.269 52.840 55.631 0 1.746 1.446 4.786 2.983 12.704 2.800 Mei 44.721 42.746 49.212 0 0 0 8.149 4.200 10.037 4.820 Juni 59.777 75.626 39.512 0 883 2.600 1.900 5.390 8.583 2.683 Juli 58.362 66.181 46.864 0 1.843 3.867 5.942 3.567 12.571 4.011 Agustus 61.153 60.051 45.765 0 0 5.646 3.345 4.413 6.296 2.000 September 44.484 53.172 39.347 6.781 500 4.676 5.000 5.938 16.773 4.498 Oktober 65.084 56.138 52.205 0 0 4.490 6.597 4.947 8.973 3.647 November 49.637 42.335 36.474 4.051 0 0 4.152 3.066 8.835 3.000 Desember 43.571 44.535 43.235 2.454 1.530 2.182 2.625 1.583 6.315 1.740 Total Produksi 632.690 629.617 520.288 13.286 7.302 33.283 53.933 44.510 114.452 36.343

## Sumber: PT. Agro Putra Lestari
Peramalan (Forecasting) adalah suata usaha untuk meramalkan keadaan dimasa mendatang melalui pengujian keadaan masa lalu peramalan bertujuan mendapatkan hasil yang mampu meminimumkan kesalahan dalam peramalan (forecast error) [1]. Terdapat metode dalam sebuah peramalan yaitu metode Weighted Moving Average dan Double Exponential Smoothing. Metode tersebut yang nantinya akan digunakan sebagai metode dalam peramalan di PT. Agro Putra Lestari.
Weighted Moving Average merupakan metode dengan teknik peramalan nilai terakhir ( last value ), nilai rata- rata  ( average ),  dan  rata-rata  bergerak  ( moving  average ).  Metode  ini  memberikan  prediksi  masa  depan  dengan memanfaatkan  data-data  terdahulu  dan  memberikan  bobot  berbeda-beda  untuk  setiap  data  yang  digunakan  [2]. Menurut  Latif  pada  penelitiannya  membandingkan  kedua  metode  ini    tentang  persediaan  barang  dimana  dengan menggunakan metode Weighted Moving Average memberikan bobot yang berbeda untuk setiap historis sedangkan dengan  metode Double  Exponential  Smoothing memiliki  nilai  pemulusan  dua  kali  pada  waktu  sebelum  data sebenarnya. Hasil dari peramalaan kedua metode tersebut dibandingkan untuk mengetahui hasil peramalan manakah yang memeliki nilai error yang paling kecil, dimana nilai error yang terkecil dapat dijadikan referensi buat persediaan barang  yang  akan  datang  [3].Dari  penelitian  Suparno dan Rufaidah  bahwa  dengan  membandingkan kedua  metode tersebut untuk mengetahui hasil peramalan  dengan mencari nilai error yang paling kecil. Error yang paling kecil tersebut memiliki tingkat akurasi yang paling baik. [4].
Penelitian  terdahulu  ynag  dilakuakan  oleh  Zannah  dan  Nafi’iyah  pada  Aplikasi  Analisis  Perbandingan Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode Weight  Moving  Average dan Double  exponential  Smoothing Pada Jovita MS Glow Lamongan, kesimpulan yang dapat diambil adalah untuk studi kasus persediaan barang pada Jovita  MS  Glow  Lamongan  dapat  diterapkan  metode Weight  Moving  Average sedangkan  untuk  metode Double Exponential Smoothing mempunyai tingkat nilai error yang lebih besar. Metode Weight Moving Average dalam sistem peramalan persediaan barang menghasilkan nilai error terkecil dibandingkan metode Double Exponential Smoothing .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1Kerangka Penelitian
Untuk membantu dalam penyusunan penelitian ini, maka perluadanya susunan kerangka kerja ( Frame Work ) yang jelas tahapan-tahapannya. Kerangka kerja ini merupakan langkah langkah yang akan dilakukan dalam pembahasan tentang perancangan kotak pendeksi dini kebakaran memakai system notifikasi untuk memeberitahukan informasi dan titik lokasi kebakaran ke Operator Pemadam Kebakaran Kota Tanjungbalai. Adapun kerangka kerja penelitian yang akan digunakan, seperti terlihat pada gambar 2. :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian yang telah digambarkan dalam bentuk flowcahrt di atas, maka dapat diuraikan pembahasan masing-masing tahapan-tahapan dalam penelitian adalah sebagai berikut: a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  menjelaskan  apa  masalah  yang  ditemukan  dan  bagaimana  masalah  tersebut  diukur  dan dihubungkan  dengan  prosedur  penelitian.  Adapun  identifikasi  masalahnya  adalah  jumlah  hasil  produksi  buah kelapa sawit yang bersifat fluaktif (berubah-ubah) sehingga perusahaan tidak mengetahui perkiraan hasil produksi buah  kelapa  sawit  di  bulan  berikutnya.  PT.  Agro  Putra  Lestari    mengalami  kesulitan  dalam  mengetahui  hasil produksi buah kelapa sawit pada bulan berikutnya karena perencanaan yang kurang tepat untuk memprediksi hasil produksi tersebut serta belum menerapkan teknologi dalam memperediksi jumlah produksi buah kelapa  sawit di PT. Agro Putra Lestari.
b. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan data dengan metode wawancara dan observasi untuk melakukan pengamatan dan analisa terhadap objek penelitian pada hasil produksi buah sawit pada PT. Agro Putra Lestari.
c. Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan untuk menapatkan dasar-dasar teori dan referensi yang kuat bagi penulis dalam penelitian, referensi  diperoleh  dari  berbagai  sumber,  yaitu  buku  dan  jurnal  untuk  melengkapi  konsep  informasi  penelitian sehingga memiliki landasan informasi yang baik dan sesuai.
d. Analisis Data
Data yang diperoleh selanjutnya dianalisis untuk mengembangkan sistem yang ada dengan tujuan memperoleh hasil yang lebih baik. Adapun data yang diperoleh adalah data sejarah, visi-misi, struktur organisasi, dan data hasil produksi buah sawit pada PT. Agro Putra Lestari.
e. Pembangunan Sistem
Pembangunan sistem merupakan kegiatan penyusunan suatu sistem yang baru untuk menggantikan sistem yang lama atau memperbaiki sistem yang telah ada, pada tahap ini dilakukan pembangunan sistem informasi sebagai bentuk perubahan sistem yang telah ada sebelumnya pada PT. Agro Putra Lestari.
f. Pengujian Sistem
Pengujian sistem yaitu suatu proses yang dilakukan untuk menilai apakah yang dirancang telah sesuai dengan yang diharapkan.  Peneliti  akan  menguji  terlebih  dahulu  sistem  yang  akan  dibuat  supaya  tidak  ada  kesalahan  dan kesulitan dalam menggunakannya.
g. Implementasi Sistem
Pada tahap ini akan dilakukan implementasi sistem dengan kriteria yaitu  program mudah digunakan dan program mudah dipahami oleh penggunanya, implementasi sistem dengan menerapkan metode WMA ( Weihgted Moving Average ) dan DES ( Double Exponential Smoothing ) sebagai media informasi dalam memprediksi hasil produksi buah sawit pada PT. Agro Putra Lestari.

## 2.2 Metode Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  suatu  cara  atau  jalan  untuk  memperoleh  kembali  pemecahan  terhadap  segala permasalahan. Didalam penelitian dikenal adanya beberapa macam teori untuk menerapkan salah satu metode yang relevan  terhadap  permasalahan  tertentu,  mengingat  bahwa  setiap  permasalahan  dikaitkan  dengan  kemampuan sipeneliti, biaya dan lokasi dapat diselesaikan dengan sembarang metode penelitian.
Adapun  metode  penelitian  kuantitatif  adalah  metode  penelitian  yang  berlandaskan  terhadap  filsafat positivisme.  Metode  ini  digunakan  dalam  meneliti  terhadap  sampel  dan  populasi  penelitian,  teknik  pengambilan sampel  umumnya  dilakukan  dengan  acak  atau  random  sampling.  Peneliti  menggunakan  metode  ini  karena  sesuai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
dengan tema penelitian yang menggunakan angka perhitungan. Sedangkan pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara dan arsip data hasil produksi buah sawit pada PT. Agro Putra Lestari. Analisis data yang digunakan bersifat kuantitatif  atau  bisa  diukur  dengan  tujuan  untuk  menguji  hipotesis  yang  ditetapkan  sebelumnya.  Hasil  penelitian kuantitatif dipresentasikan dalam bentuk hasil penghitungan matematis. Hasil penghitungan dianggap sebagai fakta yang sudah terkonfirmasi, sehingga dapat dijadikan referensi dalam proses pengolahan hasil produksi buah sawit pada PT. Agro Putra Lestari, yaitu dengan memprediksi hasil produksi buah sawit pada waktu yang akan datang. Keabsahan penelitian  kuantitatif  sangat  ditentukan  oleh validitas dan reliabilitas data  yang  digunakan.  Dalam  penelitian  ini menggunakan data real dari PT. Agro Putra Lestari.

## 2.3Teknik Pengumpulan Data
Dalam suatu penelitian, langkah pengumpulan data adalah satu tahap  yang sangat menentukan terhadapproses dan hasil penelitian yang akan dilaksankan, valid atau tidaknya suatu penelitian bergantung pada jenis teknik pengumpulan data yang digunakan dengan metode yang tepat dan sesuai dengan jenis dan sumber data yang ada dalam penelitian. Adapun teknik pengumpulan data dalam penelitian kuantitatif yang dilakukan peneliti yaitu:
a. Wawancara ( interview )
Teknik pengumpulan data dengan cara melakukan wawacara langsung dengan pimpinan PT. Agro Putra Lestari tentang objek penelitian yang sedang diteliti, yaitu Bapak Anda Puta Lubis, SE, M,Ma sebagai Ditektur Utama di PT. Agro Putra Lestari. Adapun hasil wawancara mengenai berapa hasil produksi buah sawit di PT. Agro Putra Lestari.
b. Observasi
Observasi atau pengamatan adalah salah satu metode pengumpulan data dengan cara mengamati secara langsung di lokasi penelitian. Dalam penelitian ini, peneliti mengamati situasi dan kondisi secara langsung pada PT. Agro Putra Lestari, untuk mengetahui kondisi yang terjadi atau membuktikan kebenaran dari sebuah penelitian yang sedang dilakukan terhadap objek penelitian.
c. Studi Pustaka
Studi pustaka  merupakan kegiatan untuk memperoleh informasi  yang diarahkan kepada pencarian informasi yang dilakukan dengan cara memperoleh  dari berbagai buku-buku dan jurnal yang berkaitan dengan informasi objek penelitian yang dilakukan peneliti.

## 2.4 Peramalan (Forecasting)
Peramalan  merupakan  gambaran  keadaan  perusahaan  pada  masa  yang  akan  datang.  Gambaran  tersebut  sanagat penting bagi manajemen perusahaan karena dengan gambaran tersebut maka perusahaan dapat memprediksi langkah- langkah apa saja yang di ambil dalam memenuhi permintan konsumen. Forecasting atau peramalan berarti peramalan merupakan prediksi nilai -nilai yang akan datang berdasarkan pada nilai-nilai yang diketahui sebelumnya. Peramalan adalah suatu cara untuk memperkirakan keadaan dimasa yang akan datang melalui pengujian keadaan dimasa lalu . Dalam  kehidupan  sosial  segala  sesuatu  itu  serba  tidak  pasti,  sukar  diperkirakan  secara  tepat.  Dalam  hal  ini  perlu diadakan peramalan . Peramalan yang dibuat selalu diupayakan agar dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian ini  terhadap  sebuah  permasalahan.  Dengan  kata  lain  peramalan  bertujuan  mendapatkan  peramalan  yang  bisa meminimumkan rugi dan mendapatkan keuntungan [14].
Adapun  tujuan  prediksi  menurut  Heizer  dkk  di  acu  dalam  Ngantung,  dkk  [15],  peramalan  ( forecasting ) mempunyai tujuan antara lain :
a. Sebagai  kebijakan  PT.  Agro Putra  Lestari  yang  berguna  di  saat  ini  di masa  lalu  dan  juga  melihat  sejauh mana pengaruh di masa datang.
b. Peramalan atau prediksi di butuhkan karena terdapat keterlambatan waktuatau menunda ketika suatu kebijakan PT. Agro Putra Lestari di tetapkan dengan ketika di implementasikan.
c. Peramalan adalah dasar penurunan produksi di suatu perusahaan sehingga bisa menanggulangi secara efektivitas sebuah rencana.
Menurut Ginting, fungsi peramalan atau forecasting terlihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang baik  adalah  keputusan  yang  didasarkan  atas  pertimbangan  apa  yang  akan  terjadi  pada  waktu  keputusan  itu dilaksanakan. Apabila kurang tepat ramalan yang kita susun, maka masalah peramalan juga merupakan masalah yang selalu kita hadapi [15].
Berdasarkan jenis-jenis peramalan menurut Herjanto di acu dalam Ngantung, dkk,  peramalan bisa di bedakan menjadi tiga, yaitu :
a. Peramalan  jangka  panjang  merupakan  waktu  yang  lebih  panjang  dari  3  tahun  kedepan,  seperti  contohnya peramalan yang dibutuhkan dalam hubungannya dengan memprediksi produksi dan penjualan batik di masa yang akan datang.
b. Peramalan jangka menengah merupakan waktu antara 1 tahun sampai 3 tahun, seperti contohnya peramalan untuk merencanakan produksi dan penjualan batik.
c. Perencanaan  jangka  pendek  merupakan  jangka  waktu  kurang  dari  1  tahun.  Contohnya  peramalan  dalam keterkaitannya dalam produksi dan penjualan batik [15].
2.5 Metode Weghted Moving Average (WMA)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Weighted Moving Average adalah rata-rata bergerak yang memiliki bobot. Bobot digunakan sedemikian rupa sehingga jumlah keseluruhan sama dengan 1 [16]. Adapun rumus untuk menghitung weighted moving average sebagai berikut
WMA = ∑(bobot untuk periode n)∗(permintaan dalam periode n) ∑ bobot (1)

## 2.6 Metode Double Exponential Smoothing (DES)
Metode  ini  merupakan  pengembangan  dari single  exponential dimana  menambahkan  unsur  trend  pada  bobot perhitungan, sehingga pada Double Exponential Smoothing membersikan dua jenis bobot pada perhitungan yaitu leve (α) dan trend (β) [17]. Adapun rumus untuk menghitung Double Exponential Smoothing sebagai berikut :
S I t    =  a Xt   + (1 – a) S I t-1
(2)
S II t   =  a S I t  + (1 – a) S II t-1 (3)
at =  2 S I t   + S II t (4)
bt = a 1−a (S I t   - S II t) (5)
F t+m =    at + btm (6)

## 2.7 Ukuran Kesalahan Peramalan
Dengan  melakukan  peramalan,  maka  ada  beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan,  yaitu Mean  Squared  Error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). a. Mean Squared Error (MSE)
MSE merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengevaluasi metode paramalan atau prediksi, dimana dalam  metode  ini  akan  menghitung  nilai  antara  rata-rata  kuadrat  yang  diramalkan  dengan  nilai  yang  di  amati, rumus  untuk menghitung MSE sebagai berikut :
Dimana :
MSE = |Yt−Ft|2 𝑛
(7)
b. Mean Absolute Deviation (MAD)
Mean Absolute Deviation (MAD) digunakan untuk mengukur ketepatan ramalan atau prediksi dengan merata (nilai absolut masing-masing kesalahan), dimana MAD merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan untuk sebuah model. Rumus untuk menghitung MAD sebagai berikut : Dimana :
MAD = |Yt−Ft 𝑛
(8)
c. MAPE ( Mean Absolute Percentage Error )
MAPE  merupakan  ukuran  kesalahan  relative  yang  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil  peramalan  terhadap permintaan  sebenarnya  selama  periode  tertentu  yang  akan  memberikan  informasi  persentase  kesalahan  terlalu tinggi atau rendah. MAPE di rumuskan sebagai berikut :
MAPE 100% 𝑛 ∗ |Yt−Ft| Yt (9)

## 2.8 Produksi
Pengertian produksi adalah suatu kegiatan mengubah faktor-faktor produksi atau input menjadi produk atau output . Faktor-faktor produksi ( input ) merupakan elemen yang harus ada untuk menghasilakan suatu produksi. Faktor-faktor produksi yang dimaksud adalah  tenaga kerja, modal, dan manajemen, Teori produksi modern menambahkan unsur teknologi sebagai salah satu bentuk dari elemen input [18]. Teori produksi membahas bagaimana penggunaan input untuk  menghasilkan  sejumlah output tertentu.  Teori  produksi  menjelaskan  mengenai  fungsi  produksi,  yaitu  suatu fungsi atau persamaan yang menunjukkan hubungan fisik atau teknis antara faktor-faktor yang dipergunakan dengan jumlah  produk  yang  dihasilkan  persatuan  waktu,  tanpa  memperhatikan  harga,  baik  harga  faktor-faktor  produksi maupun harga produk.
Kelapa  sawit  merupakan  bahan  baku  untuk  industri  sabun,  indusrti  lilin,  industri  pembuatan  lembaran- lembaran timah dan industri kosmetik. Produktivitas dari perkebunan kelapa sawit menghasilkan keuntungan besar sehingga banyak hutan dari perkebunan yang sudah lama terbengkalai dikonversi menjadi perkebunan kelapa sawit. Minyak nabati kelapa sawit dihasilkan dari proses pengolahan buah kelapa sawit. Minyak nabati kelapa sawit terbagi menjadi dua yaitu minyak kelapa sawit mentah CPO (Crude Palm Oil) yang diekstraksi dari mesokrap buah kelapa sawit  dan  minyak  inti  sawit  PKO (Palm  Kernel  Oil) yang diektraksi  dari biji  atau  inti kelapa  sawit.  Minyak  CPO adalah  minyak  kelapa  sawit  yang  diperoleh  dari  mesokarp  buah  kelapa  sawit,  melalui  ekstraksi  dan  mengandung sedikit  air  serta  serat  halus  yang  berwarna  kuning  sampai  merah  dan  berbentuk  semi  solid  pada  suhu  ruang  yang disebabkan oleh kandungan asam lemak jenuh yang tinggi. Dengan adanya air dan serat halus tersebut menyebabkan minyak kelapa sawit mentah ini tidak dapat langsung digunakan sebagai bahan pangan maupun nonpangan[19].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066

## 2.9 Hipotesis
Dengan  menggunakan  perbandingan  metode weighted  moving  average dan double  exponential  smoothing dapat membantu PT. Agro Putra Lestari memilih metode yang tepat untuk digunakan dalam memprediksi hasil produksi sawit pada bulan berikutnya sesuai dengan bulan yang diramalkan dengan tujuan supaya apabila terjadi penurunan hasil produksi maka perusahaan dapat antisipasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Proses Menggunkan Metode Weighted Moving Average
Pada metode Weighted Moving Average untuk mendapatkan angka perkiraan dengan menggunakan metode rata-rata bergerak tertimbang n bulan, maka perkiraan data berikutnya adalah sebagai berikut :
(1 + 𝑥) 𝑛 = 1 + 𝑛𝑥 1! + 𝑛(𝑛 − 1)𝑥 2
2! + ⋯
Sesudah selesai melakukan perhitungannya, maka didapatlah nilai hasil peramalan hasil produksi buah sawit sesuai pada tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Peramalan Hasil Produksi Buah Sawit (Meranti)Metode Weighted Moving Average Bulan Data Aktual (Yt)  Ft Yt-Ft |Yt-Ft| Error 2 |Yt-Ft|^ 2 Error |Yt-Ft| /Yt Jun-21 59777 0 0 0 0 0 Jul-21 58362 0 0 0 0 0 Agust-21  61153 0 0 0 0 0 Sep-21 44484 59993,33333  -15509 15509,333  240539420,4 0,348649702 Okt-21 65084 52353,33333  12730,7  12730,667  162069873,8 0,19560363 Nop-21 49637 57562,16667  -7925,2 7925,1667  62808266,69 0,159662483 Des-21 43571 53927,16667  -10356 10356,167  107250188 0,237684852 Jan-22 38316 49178,5 -10863 10862,5 117993906,3 0,283497756 Feb-22 45825 41954,5 3870,5 3870,5 14980770,25 0,08446263 Mar-22 49947 42946,33333  7000,67  7000,6667  49009333,78 0,140161905 Apr-22 50985 46634,5 4350,5 4350,5 18926850,25 0,085329018 Mei-22 47552 49779 -2227 2227 4959529 0,046832941 Jun-22 49095,5 74832,5 778538138,5 1,581884916
(1 + 𝑥) 𝑛 = 1 + 𝑛𝑥
1! + 𝑛(𝑛 − 1)𝑥 2
2! + ⋯

## 3.2 Analisis Proses Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
Metode ini dikemukakan oleh Brown’s untuk mengatasi perbedaan yang muncul antara data actual dan nilai peramalan apabila  ada  trend  pada  poltnya.  Dasar  pemikiran  dari  pemulusan  eksponensial  linier  dari  Brown’s  adalah  serupa dengan  rata-rata  bergerak  linier  (Linier  Moving  Average),  karena  kedua  nilai  pemulusan  tunggan  dan  ganda ketinggalan dari data yang sebenarnya bilamana terdapat unsur trend, perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda  ditambahkan  kepada  nilai  pemulusan  dan disesuaikan  untuk  trend.  Dan  digunakan  untuk peramalan  dengan cara menentukan besarnya α (alpha) secara trial dan error antara 0 sampai dengan 1, dan dilakukan proses smoothing dua kali. Rumus Double Exponential Smoothing dapat ditunjukkan sebagai berikut :
(1 + 𝑥) 𝑛 = 1 + 𝑛𝑥
1! + 𝑛(𝑛 − 1)𝑥 2

## 2! + ⋯
Sesudah selesai melakukan perhitungannya, maka didapatlah nilai hasil peramalan hasil produksi buah sawit dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing sesuai pada tabel 4.3 sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Peramalan Hasil Produksi Buah Sawit (Meranti) Metode Double Exponential Smoothing
Bulan Data Aktual (Yt) S' S" at bt Ft+m Yt-Ft |Yt-Ft| |Yt-Ft|^2 |Yt-Ft|/Yt Jun-21  59777 59777 59777 0 0 0 0 0 0 0 Jul-21  58362 59494 59720,4 59267,6 -56,6 59211 -849 849 720801 0,014547137 Agu-21 61153 59825,8 59741,48 59910,12 21,08 59931,2 1221,8 1221,8 1492795,24  0,019979396 Sep-21  44484 56757,44 59144,672 54370,208 -596,808 53773,4 -9289,4 9289,4 86292952,4  0,208825645 Okt-21  65084 58422,752 59000,288 57845,216 -144,384 57700,832 7383,168 7383,168 54511169,7  0,1134406 Nop-21 49637 56665,6016 58533,35072  54797,85248  -466,93728 54330,9152  -4693,9152  4693,9152 22032839,9  0,094564845 Des-21  43571 54046,68128  57636,01683  50457,34573  -897,333888  49560,0118  -5989,0118  5989,01184  35868262,8  0,137454083
Jan-22  38316 50900,54502  56288,92247  45512,16758  -1347,094362  44165,0732  -5849,0732  5849,07322  34211657,5  0,152653545

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Feb-22  45825 49885,43602  55008,22518  44762,64686  -1280,69729  43481,9496  2343,05043  2343,05043  5489885,33  0,051130397
Mar-22 49947 49897,74882  53986,12991  45809,36772  -1022,095273  44787,2725  5159,72755  5159,72755  26622788,4  0,103304053
Apr-22  50985 50115,19905  53211,94374  47018,45437  -774,186171  46244,2682  4740,7318 4740,7318 22474538 0,092982873 Mei-22  47552 49602,55924  52490,06684  46715,05165  -721,8768989  45993,1747  1558,82525  1558,82525  2429936,17  0,032781487 Jun-22 45993,1747 49077,7033  292147626  1,02166406 Tabel 4. Hasil Peramalan Hasil Produksi Buah Sawit (Simondol 1)Metode Weighted Moving Average Bulan Data Aktual (Yt) Ft Yt-Ft |Yt-Ft| Error2 |YtFt|^2 Error |Yt-Ft| /Yt Jun-21 75626 0 0 0 0 0 Jul-21 66181 0 0 0 0 0 Agust-21 60051 0 0 0 0 0 Sep-21 53172 64690,16667 -11518 11518,167 132668163,4 0,216620903 Okt-21 56138 57633,16667 -1495,2 1495,1667 2235523,361 0,026633772 Nop-21 42335 55801,5 -13467 13466,5 181346622,3 0,318093776 Des-21 44535 48742,16667 -4207,2 4207,1667 17700251,36 0,09446877 Jan-22 41933 45735,5 -3802,5 3802,5 14459006,25 0,090680371 Feb-22 35378 42867,33333 -7489,3 7489,3333 56090113,78 0,21169465 Mar-22 41017 39089,16667 1927,83 1927,8333 3716541,361 0,047000837 Apr-22 35887 39290 -3403 3403 11580409 0,094825424 Mei-22 48704 37512,16667 11191,8 11191,833 125257133,4 0,229792899 Jun-22 43150,5 58501,5 545053764,1 1,329811402
Tabel 5. Hasil Peramalan Hasil Produksi Buah Sawit (Simondol 1) Metode Double Exponential Smoothing
Bulan Data Aktual (Yt) S' S" at bt Ft+m Yt-Ft |Yt-Ft| |Yt-Ft|^2 |Yt-Ft|/Yt Jun-21  883 883 883 0 0 0 0 0 0 0 Jul-21  1843 1075 921,4 1228,6 38,4 1267 576 576 331776 0,312533912 Agust- 21 0 860 909,12 810,88 -12,28 798,6 -798,6 798,6 637761,96  0 Sep-21  500 788 884,896 691,104 -24,224 666,88 -166,88 166,88 27848,9344  0,33376 Okt-21  0 630,4 833,9968 426,8032 -50,8992 375,904 -375,904 375,904 141303,817  0 Nop-21  0 504,32 768,06144 240,57856 -65,93536 174,6432 -174,6432 174,6432 30500,2473  0 Des-21  1530 709,456 756,340352  662,571648  -11,721088 650,85056  879,14944  879,14944  772903,738  0,574607477 Jan-22  350 637,5648 732,5852416  542,5443584  -23,7551104  518,789248  -168,78925  168,789248  28489,8102  0,482254994 Feb-22  450 600,05184 706,0785613  494,0251187  -26,50668032 467,518438  -17,518438  17,5184384  306,895684  0,038929863 Mar-22  730 626,041472  690,0711434  562,0118006  -16,00741786 546,004383  183,995617  183,995617  33854,3872  0,252048791 Apr-22  500 600,8331776  672,2235503  529,4428049  -17,84759316 511,595212  -11,595212  11,5952118  134,448936  0,023190424 Mei-22  600 600,6665421  657,9121486  543,4209355  -14,31140164 529,109534  70,8904661  70,8904661  5025,45818  0,118150777 Jun-22 529,109534 3423,96562  2009905,7  2,135476238
Pada tahap uji perhitungan metode Double Exponential Smoothing didapat bahwa peramalan hasil produksi buah sawit (Simondol 1) bulan Juni 2022 berjumlah 366774,17 kg.
Tabel 6. Hasil Peramalan Hasil Produksi Buah Sawit (Simondol 2)Metode Weighted Moving Average
Bulan Data Aktual (Yt) Ft Yt-Ft |Yt-Ft| Error 2 |Yt-Ft|^ 2 Error |Yt-Ft| /Yt Jun-21 39512 0 0 0 0 0 Jul-21 46864 0 0 0 0 0 Agust-21 45765 0 0 0 0 0 Sep-21 39347 45089,16667 -5742,2 5742,1667 32972478,03 0,145936581 Okt-21 52205 42739,16667 9465,83 9465,8333 89602000,69 0,181320435 Nop-21 36474 46845,66667 -10372 10371,667 107571469,4 0,284357807 Des-21 43235 42196,5 1038,5 1038,5 1078482,25 0,024019891 Jan-22 25569 42476,33333 -16907 16907,333 285857920,4 0,661243433 Feb-22 37905 33275,16667 4629,83 4629,8333 21435356,69 0,122143077 Mar-22 40610 34681,33333 5928,67 5928,6667 35149088,44 0,145990314 Apr-22 34408 37201,5 -2793,5 2793,5 7803642,25 0,081187515 Mei-22 26086 37058,16667 -10972 10972,167 120388441,4 0,420615145 Jun-22 31280,66667 67849,667 701858879,6 2,066814199
Pada tahap uji perhitungan metode Weighted Moving Average didapat bahwa peramalan hasil produksi buah sawit (Simondol 2) bulan Juni 2022 berjumlah 31281 kg.
Tabel 7. Hasil Peramalan Hasil Produksi Buah Sawit (Simondol 2) Metode Double Exponential Smoothing

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Bulan Data Aktual (Yt) S' S" at bt Ft+m Yt-Ft |Yt-Ft| |Yt-Ft|^2 |Yt-Ft|/Yt Jun-21  39512  39512 39512 0 0 0 0 0 0 0 Jul-21  46864  40982,4 39806,08 42158,72 294,08 42452,8 4411,2 4411,2 19458685,4  0,094127689 Agu-21 45765  41938,92 40232,648 43645,192 426,568 44071,76 1693,24 1693,24 2867061,7 0,03699858 Sep-21  39347  41420,536 40470,2256 42370,8464 237,5776 42608,424 -3261,424 3261,424 10636886,5  0,082888759 Okt-21  52205  43577,4288 41091,66624  46063,19136  621,44064 46684,632 5520,368 5520,368 30474462,9  0,105744048 Nop-21 36474  42156,74304  41304,6816 43008,80448  213,01536 43221,8198  -6747,8198  6747,81984  45533072,6  0,18500356 Des-21  43235  42372,39443  41518,22417  43226,5647 213,5425664  43440,1073  -205,10726  205,107264  42068,9897  0,00474401
Jan-22  25569  39011,71555  41016,92244  37006,50865  -501,3017242  36505,2069  -10936,207  10936,2069  119600622  0,427713517 Feb-22  37905  38790,37244  40571,61244  37009,13243  -445,3100012  36563,8224  1341,17757  1341,17757  1798757,27  0,035382603 Mar-22 40610  39154,29795  40288,14954  38020,44636  -283,4628984  37736,9835  2873,01654  2873,01654  8254224,05  0,070746529 Apr-22  34408  38205,03836  39871,52731  36538,54941  -416,6222367  36121,9272  -1713,9272  1713,92718  2937546,36  0,04981188
Mei-22 26086  35781,23069  39053,46798  32508,99339  -818,0593237  31690,9341  -5604,9341  5604,93407  31415285,9  0,214863684 Jun-22 31690,9341 44308,4214  273018674  1,308024858 Tabel 11. Hasil Peramalan Hasil Produksi Buah Sawit (Simondol 3)Metode Weighted Moving Average Bulan Data Aktual (Yt) Ft Yt-Ft |Yt-Ft| Error 2 |Yt-Ft|^ 2 Error |Yt-Ft| /Yt Jun-21 0 0 0 0 0 0 Jul-21 0 0 0 0 0 0 Agust-21 0 0 0 0 0 0 Sep-21 6781 0 6781 6781 45981961 1 Okt-21 0 3390,5 -3390,5 3390,5 11495490,25 0 Nop-21 4051 2260,333333 1790,67 1790,6667 3206487,111 0,442030774 Des-21 2454 3155,666667 -701,67 701,66667 492336,1111 0,285927737 Jan-22 2260 2577,333333 -317,33 317,33333 100700,4444 0,140412979 Feb-22 5093 2623,166667 2469,83 2469,8333 6100076,694 0,484946659 Mar-22 10728 3708,833333 7019,17 7019,1667 49268700,69 0,654284738 Apr-22 9100 7438,333333 1661,67 1661,6667 2761136,111 0,182600733 Mei-22 18538 8974,833333 9563,17 9563,1667 91454156,69 0,515868307 Jun-22 14090,33333 33695 210861045,1 3,706071926
3.3 Implementasi
Implementasi sistem adalah langkah-langkah atau prosedur-prosedur yang dilakukan dalam menyelesaikan desaian sistem yang telah disetujui, untuk menguji, menginstal dan memulai sistem baru atau sistem yang diperbaiki untuk menggantikan sistem yang lama. Implementasi yang telah sesuai harus diuji coba sehingga dapat diketahui kehandalan dari sistem yang ada telah sesuai dengan apa yang diinginkan.
Hasil pengujian ini merupakan hasil tampilan program yang telah selesai dibuat. Berikut adalah hasil tampilan program sistem peramalan jumlah  produksi buah sawitpada PT.Agro Putra Lestari :
Menu profilberisi tampilan mengenai profil PT. Agro Putra Lestari. Berikut ini adalah tampilan menu profil:
Gambar 2. Tampilan Menu Profil
Form login berisi tombol  yang dibutuhkan seperti tombol login . Berikut ini adalah tampilan form login :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Gambar 3. Tampilan Form Login
Input data jenis berfungsi sebagai memasukkan jumlah  produksi buah sawit mas seperti tambah, batal, hapus, refresh, batal dan keluar. Berikut adalah tampilan input data jenis:

## Gambar 4. Tampilan Tampil Data Jenis
Input data  periode  berfungsi  sebagai  memasukkan  jumlah    produksi  buah  sawit  mas  seperti  tambah,  batal, hapus, refresh, batal dan keluar. Berikut adalah tampilan input data periode:

## Gambar 5. Tampilan Tampil Data Periode
Input data hitung Double Exponential Smoothing berfungsi sebagai memasukkan jumlah  produksi buah sawit mas seperti hitung, cetak,  dan keluar. Berikut adalah tampilan input data perhitungan:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Tampilan  laporan  hasil  perhitunganberfungsi  sebagai  menampilkan  hasil  perhitungan.  Berikut  adalah tampilanlaporan perhitungan:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Gambar 8. Tampilan Laporan Hasil Perhitungan DoubleExponential Smoothing dan Weighted Moving Average (Simondol 1)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Gambar 9. Tampilan Laporan Hasil Perhitungan DoubleExponential Smoothing dan Weighted Moving Average (Simondol 2)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Gambar 10. Tampilan Laporan Hasil Perhitungan DoubleExponential Smoothing dan Weighted Moving Average (Simondol 3)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Gambar 11. Tampilan Laporan Hasil Perhitungan DoubleExponential Smoothing dan Weighted Moving Average (Lahan Camat)
3.3 Pengujian
Pengujian login admin  yang  mempunyai  hak  akses  penuh  dalam  pengelolaan  data.  Pengujian login ini  dilakukan dengan menggunakan validasi terhadap data username dan password dan hak akses yang dimasukan, apabila data masukan valid maka login sukses tetapi apabila data masukan tidak valid maka login gagal. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Tabel 12. Pengujian
Login Kasus dan Hasil Uji Login Admin (Data Normal) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Username : admin,  password : admin Data login dimasukkan,  isi  username  dan  password kemudian  klik  tombol login maka  lakukan  proses pengecekan  data login .  Apabila  data login benar  maka akan masuk ke menu utama Proses  masuk  ke sistem berhasil [ x ]Diterima [    ] Ditolak
Pengujian ini adalah pengujian dengan memasukan data jenis lalu diproses kedalam sistem dengan ketentuan jenis yang telah diinputkan, Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 13. Pengujian Data Jenis
Kasus dan Hasil Uji Data Jenis (Data Normal) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik Menu Data Jenis Dapat masuk ke halaman data periode Tombol tambah sesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Tambah Data  data  jenis  yang  telah  ditambahkan  pada kolom form tersimpan di database . Tombol simpan sesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Batal Data jenis yang telah dibatal pada kolom form telah berhasil tersimpan di database. Tombol  proses  sesuai  dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Hapus Data jenisyang telah ditambahkan pada kolom form berhasil dihapus. Tombol  hapus  sesuai  dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Refresh Data jenisyang telah ditambahkan pada kolom form berhasil direfresh. Tombol  hapus  sesuai  dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Keluar Data jenisyang telah ditambahkan pada kolom form berhasil keluar. Tombol  keluar  sesuai  dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak
Pengujian ini adalah pengujian dengan memasukan data periode lalu diproses kedalam sistem dengan ketentuan periode yang telah diinputkan, Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 14. Pengujian Data Periode Kasus dan Hasil Uji Data Periode (Data Normal) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik Menu Data Periode Dapat masuk ke halaman data periode Tombol tambah sesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Tambah Data  periode  yang  telah  ditambahkan  pada kolom form tersimpan di database .
Tombol simpan sesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Batal Data  periode  yang  telah  dibatal  pada  kolom form telah berhasil tersimpan di database. Tombol proses sesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Hapus Data  periodeyang  telah  ditambahkan  pada kolom form berhasil dihapus. Tombol hapus sesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Refresh Data  periodeyang  telah  ditambahkan  pada kolom form berhasil direfresh. Tombol hapus sesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Keluar Data  periodeyang  telah  ditambahkan  pada kolom form berhasil keluar. Tombol keluar sesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak
Pengujian  ini  adalah  pengujian  dengan  memasukan  data  perhitungan  lalu  diproses  kedalam  sistem  dengan ketentuan nilai yang telah diinputkan, Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 15. Pengujian Data Perhitungan Kasus dan Hasil Uji Data Nilai (Data Normal) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik Menu Data Perhitungan DES dan WMA Dapat masuk ke halaman data perhitungan DES dan WMA Tombol tambah sesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Hitung Data  nilaiyang  telah  dimasukkan pada kolom form berhasil di hitung. Tombol hapus sesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Cetak Data  nilaiyang  telah  di  inputkan pada kolom form berhasil di cetak. Tombol hapus sesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak Klik tombol Keluar Data  perhitungan  pada  kolom form berhasil keluar. Tombol keluar sesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
Pengujian ini adalah pengujian dengan menampilkan laporan data   peramalan  . Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 16. Pengujian Laporan Data Peramalan Kasus dan Hasil Uji Laporan Data Peramalan (Data Normal) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik tombol laporan data peramalan Dapat  masuk  ke  halaman form laporan data peramalan dan siap untuk dicetak Tombol laporan data peramalansesuai dengan yang diharapkan. [ x ] Diterima [    ] Ditolak

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari pembahasan, peneliti dapat menarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:Untuk mendapatkan hasil perbandingan  produksi  buah  sawit  dengan  cara  menghitung  data  sebelumnya  dan  menghitung  tingkat  kesalahan supaya mendapatkan hasil yang mendekati jumlah peramalan.Supaya metode weighted moving average dan double exponential smoothing dapat diterapkan sebagai perbandingan dalam meramalkan  hasil produksi buah kelapa sawit pada bulan berikutnya, hal tersebut nantinya akan diuji menggunakan aplikasi yang telah disediakan.Dengan adanya sistem  perbandingan  menggunakan  metode  peramalan dapat  membantu  serta memudahkan pemilik  PT.Agro  Putra Lestari untuk mendapatkan data permintaan dibulan berikutnya secara akurat.

## REFERENCES
[1] A.  W.  Zannah,  “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,  doi: 10.52985/insyst.v1i1.23.
[2] A. Nasution, “Forecasting Produksi Karet Menggunakan,” Semin. Nas. R. 2018 , vol. 9986, no. September, 2018 .[3]  M. Latif and R. Herdiansyah, “Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average dan Metode Double Exponential Smoothing,” J. Tekno Kompak , vol. 16, no. 1, p. 56, 2022, doi: 10.33365/jtk.v16i1.1484.
[4] S.  Suparno  and  A.  Rufaidah,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Moving  Average  dan  Exponential  Smoothing  untuk Meramalkan Permintaan Produk Turning Pada CV. Gavra Perkasa,” J. Optim. , vol. 7, pp. 201–211, 2021, [Online]. Available: http://www.jurnal.utu.ac.id/joptimalisasi/article/view/4311.
[5] U. Rusmawan, Teknik Penulisan Tugas Akhir dan Skripsi Pemrograman . Jakarta: Elex Media Computindo, 2019.
[6] Renaldy and A. Rustam, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI INVENTORY BERBASIS WEB PADA GUDANG DI PT. SPIN WARRIORS,” jounal informatics Electr. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 27–32, 2021.
[7] P. Setiani, I. Junaedi,  anton zulkarnaekn Sinipar, and V. Yasin, “Perancangan sistem informasi pelayanan penduduk berbasis website di rw 010 Kelurahan Keagungan Kecamatan Tamansari-Jakarta Barat,” J. Manaj. Inform. jayakarta , vol. 1, no. 1, pp. 20–27, 2021.
[8] Mu. Fardi, “Sistem Informasi Perjalanan dinas pada Badan Pusat statistik (BPS) Provinsi Lampung,” J. ilmu data , vol. 2, no. 1–11, 2021.
[9] Marwondo, T. P. Yoga, and S. D. Putri, “Sistem Informasi Akuntansi Pengelolaan Pinjaman Studi Kasus Pada Koperasi Gapoktan  Mekar  Kagugat  Desa  Bojongloa,” J.  Sist.  Inf.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  01,  pp.  1–9,  2021,  [Online].  Available: http://repository.unibi.ac.id/12/1/388-Article Text-1282-1-10-20210330.pdf.
[10]   ken S. Soetjipto,  arni retno Mariana, and A. Widiyanti, “Aplikasi Sistem Informasi Pendaftaran Siswa Baru Barbasis Web di SMA Al-Ishlah,” J. Sisfotek Glob. , vol. 9, no. 1, pp. 34–39, 2019.
[11]  Y. Suherman, “Sistem Aplikasi Bank Darah Pada Palang Merah Indonesia Payakumbuh,” J. Sains dan Inform. , vol. 3, no. 1, p. 22, 2017, doi: 10.22216/jsi.v3i1.2329.
[12]  D. Anggraeni, “SISTEM INFORMASI TATA KELOLA PENDAFTARAN KONTRAK CAFETARIA DAN RESTORAN PT. ANGKASA PURA II BANDARA MINANG KABAU,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 43–50, 2018.
[13]  Rizaldi and A. Z. Syah, “Monitoring Orang Tua Terhadap Pembayaran Uang Kuliah Dan Absensi Mahasiswa Berbasis SMS Gateway,” J.  Ris.  Komput. ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  374–380,  2019,  [Online].  Available:  https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/view/1332/0.
[14]  M. Zunaidi, Ishak;, and Yusnidah, “Aplikasi Peramalan Laba/Rugi Untuk Meningkatkan Penjualan Dengan Metode Single Moving Average (SMA),” J. SAINTIKOM , vol. 15, no. 3, pp. 89–100, 2016.
[15]  M. Ngantung and A. H. Jan, “Analysis Forecasting of Antibiotic Drug Requests,” J. EMBA Vol.7 No.4 Juli 2019, Hal. 4859- 4867 , vol. 7, no. 4, pp. 4859–4867, 2019.
[16]  F. Reba, A. Sroyer, S. Yokhu, and A. Langowuyo, “Perbandingan Metode Weighted Moving Average dan Single Exponential Smoothing Angka Partisipasi Sekolah Wilayah Adat, Papua,” Sainmatika J. Ilm. Mat. dan Ilmu Pengetah. Alam , vol. 18, no. 2, p. 161, 2021, doi: 10.31851/sainmatika.v18i2.6617.
[17]  R. Y. Hayuningtyas, “Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average dan Metode Double Exponential  Smoothing,” J.  PILAR  Nusa  Mandiri ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  217–222,  2017,  [Online].  Available: http://www.nusamandiri.ac.id.
[18]  I. M. Agustina and I. N. Kartika, “Pengaruh Tenaga Kerja, Modal dan Bahan Baku terhadap Produksi Industri Kerajinan Patung Kayu di Kecamatan Tegallalang,” E-Jurnal EP UNUD , vol. 6, no. 7, pp. 1302–1331, 2017.
[19]  Y. V. L. S. Sinaga, S. Wahyuningsih, and M. Siringo-ringo, “Peramalan Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Metode,” J. Eksponensial , vol. 12, no. 2, pp. 165–172, 2021.
[20]  Rossa and M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak . Y: Andi, 2018.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 705 − 722 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2066
[21]  I. Budiman, S. Saori, R. N. Anwar, Fitriani, and M. Y. Pangestu, “Anlisis Pengendali Mutu Di Bidang Industri Makanan,” J. Inov. Penelit. , vol. 1, no. 10, pp. 2185–2193, 2021.
[22]  A. Sahi, “Aplikasi Test Potensi Akademik Seleksi Saringan Masuk LP#I VBerbasis Web Online Menggunakan Framework Codeigniter,” J. Teknol. Inf. Dan Komun. , vol. 7, no. 1, pp. 120–129, 2020.
[23]  B. Nugroho, Membuat Aplikasi Koperasi Simpan Pinjam Dengab PHP-My SQL dan Dreamweaver . Yogyakarta: Penerbit Gava Meida, 2019.
[24]  Tumini  and  M.  Fitria,  “Penerapan  Metode  Scrum  Pada  E-Learning  Stmik  Cikarang  Menggunakan  Php  Dan  Mysql,” J. Inform.  SIMANTIK ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  12–16,  2021,  [Online].  Available:  https://www.fasaintek.panca- sakti.ac.id/index.php/simantik/article/view/112.