## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 883 − 893 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3359

## Implementasi Triple Exponential Smoothing dan Double Moving Average Untuk Peramalan Produksi Kernel Kelapa Sawit
Risfi Ayu Sandika * , Siska Kurnia Gusti, Lestari Handayani, Siti Ramadhani
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 1,* 11950125205@students.uin-suska.ac.id, 2 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id, 3 lestari.handayani@uin-suska.ac.id,
4 siti.ramadhani@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950125205@students.uin-suska.ac.id Submitted: 10/04/2023; Accepted: 30/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak −Produksi kernel kelapa sawit  menjadi salah satu produk utama yang berperan penting dalam perusahaan. Namun produksi kernel tidaklah selalu stabil yang mengakibatkan pada kualitas kernel yang akan merugikan perusahaan. Dikarenakan kebutuhan  konsumen  yang  berubah  setiap  waktunya  mengakibatkan  perusahaan  harus  mengantisipasi  setiap  kenaikan  dan penurunan produksi kernel kelapa sawit. Oleh karena itu dibutuhkannya suatu peramalan masa yang akan datang dengan proses penyelesaian  menggunakan  data  mining  memanfaatkan  data  dimasa  lampau.  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  Triple Exponential Smoothing dan Double Moving Average. Metode ini merupakan suatu metode yang terdapat pada data mining untuk peramalan masa yang akan datang. Tujuan penelitian ini ialah dapat meramalkan hasil produksi kernel kelapa sawit yang mendatang  menggunakan  metode  Triple  Exponential  Smoothing  dan  Double  Moving  Average  serta  menentukan  tingkat kesalahan peramalan menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Penelitian ini menggunakan data 10 tahun terakhir dari januari 2013 hingga desember 2022. Setelah dilakukan pengujian  metode Triple Exponential Smoothing dengan parameter α = 0,2, β = 0, γ = 0,2 didapatkan tingkat kesalahan menggunakan MAPE menghasilkan 9,48% dan 11,2% untuk metode Double Moving Average. Pada hasil MAPE metode Triple Exponential Smoothing dapat dikategorikan sangat baik  dan  hasil  MAPE  metode  Double  Moving  Average  dikategorikan  baik  berdasarkan  rentang  nilai  MAPE.  Kontribusi penelitian ini diharapkan dapat membantu memberikan informasi kepada perusahaan terkait sebagai acuan pendukung dalam mengantisipasi produksi kernel kelapa sawit. Kesimpulan hasil penelitian yang telah dilakukan metode terbaik yaitu  metode Triple Exponential Smoothing dengan parameter pengujian tersebut.
Kata Kunci: Data Mining; Double Moving Average; Kernel Kelapa Sawit; Peramalan; Triple Exponential Smoothing
Abstract −The production of palm kernel is a significant product for the company and plays a crucial role. Nevertheless, the stability of kernel production is not always consistent, and the quality of the kernel can be detrimental to the company. As consumer demands change over time, companies must anticipate every fluctuation in palm kernel production. Hence it is vital to figure the long run with a settlement prepare utilizing information mining utilizing information within the past. The Triple Exponential Smoothing and Double Moving Average methods, which are data mining methods for future forecasting, were used  in  this  study.  The  aim  of  this  research  is  to  predict  the  yield  of  future  oil  palm  kernel  production  using  the  Triple Exponential Smoothing and Double Moving Average methods and to determine the level of forecasting errors using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) method. The data for the last ten years, from January 2013 to December 2022, were used in this study. After testing the Triple Exponential Smoothing method with parameters α=0.2,β=0.γ=0.2, the error rate using MAPE  was  9.48%,  and  the  Double  Moving  Average  method  had  an  error  rate  of  11.2%.  The  MAPE  results  of  the  Triple Exponential Smoothing method are considered very good, while the MAPE results of the Double Moving Average method are categorized as good based on the range of MAPE values. This research is expected to provide information to related companies as  a  supporting  reference  in  anticipating  palm  oil  kernel  production.  The  conclusion  of  the  research  is  that  the  Triple Exponential Smoothing method with the test parameters is the best method for forecasting.
Keywords : Data Mining; Double Moving Average; Palm Kernel; Forecasting; Triple Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa sawit ialah suatu kekayaan hasil negara Indonesia dan mempunyai banyak manfaat seperti minyak goreng serta  menjadi  bahan  utama diberbagai  sektor  industri  ini  [1].  Pada  buah  kelapa  sawit  dijadikan  olahan  minyak nabati yang terdapat pada kernel kalapa sawit [2]. Bagian pada buah kelapa sawit terdapat kernel kelapa sawit. Bagian tersebut dapat menghasilkan produksi minyak yang bersumber dari kernel kalapa sawit [3], [4]. Perusahaan selalu meningkatkan hasil produksi kelapa sawit dengan berbagai cara untuk dapat dijadikan minyak, makanan, kecantikan, bahan bakar energi dan industri lainnya [5] [6].
Perusahaan  harus  mengoptimalkan  olahan  produksi  khususnya  kernel  sawit  karena  untuk  memenuhi kebutuhan  konsumen  setiap  harinya,  kemudian  setiap  naik  dan  turunnya  produksi  kernel  perusahaan  dapat mengantisipasinya  untuk  dipersiapkan  sesuai  dengan  kebutuhan  periode  selanjutnya  [7]  [8].  Berdasarkan  hasil wawancara dengan salah satu pekerja di PT.YXZ, beliau menjabarkan bahwa ditemukannya permasalahan pada hasil produksi kernel kelapa sawit yang menyebabkan kerugian bagi perusahaan akibat kualitas kernel menurun, karena kernel tidak dapat di simpan terlalu lama dan menimbulkan jamur [9]. Kelebihan dari produksi kernel yaitu minyak inti sawit dihasilkan lebih jenuh dibandingkan minyak kelapa  sawit, tetap stabil pada suhu memasak yang tinggi, biaya yang cenderung rendah dan penyimpanana lebih awet dibanding minyak nabati lainnya [10]. Oleh karena itu kernel sawit sangat penting dilakukan peramalan sebagai perencanaan perusahaan dimasa depan.
Beberapa  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  industri  minyak  khsusnya  kelapa  sawit  kebanyakan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 883 − 893 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3359
menggunakan  metode  forecasting  untuk  peramalan  produksi  kernel  di  masa  datang.  Suatu  teknik  yang  dapat meramalkan  dan  menduga  kondisi  yang  akan  terjadi  pada  masa  depan  berdasarkan  kejadian  masa  lampau  dan sekarang  sehingga  menghasilkan  keputusan  merupakan  pengertian  forecasting  [11],  [12].  Mengantisipasi kemungkinan  keadaan  yang  akan  terjadi  selanjutnya  membutuhkan  rangkaian  perencanaan  dan  akan  sangat berguna diberbagai bidang kehidupan [13].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  mengenai  perbandingan  metode  peramalan  jumlah  produksi  Palm Kernel  Oil  (PKO)  menggunakan  metode  Double  Moving  Average,  Double  Exponential  Smoothing,  dan  Box Jenkins. Hasil peramalan akan pada tahun 2019 mengalami peningkatan jumlah produksi terutama bulan juni dan metode  terbaik  yaitu  metode  Double  Exponential  Smoothing  dengan  nilai  MSE  sebesar  47031163817  [3]. Penelitian  selanjutnya  menggunakan  metode  Triple  Exponential  Smoothing  dalam  peramalan  penanaman  bibit kelapa sawit pada PT. Palmanco inti sawit. Hasilnya menunjukan peramalan yang dilakukan mengenai penanaman bibit kelapa sawit sebagai proyeksi teknis potensial untuk jangka waktu tertentu [2].
Penelitian lainnya yang dilakukan yaitu “Perbandingan Metode Moving Average untuk Peramalan Hasil Produksi Kelapa Sawit” menggunakan data 5 tahun terakhir. Tujuan penelitian tersebut untuk mempelajari pola hasil panen setiap bulannya dan hasil pengamatan metode Wighted Moving Average metode yang memiliki error paling  sedikit  [8].  Selanjutnya  penelitian  peramalan  produksi  sabun  menggunakan  metode  Double  Moving Average [14]. Penelitian tersebut didapatkan metode Double Moving Average sudah sangat baik untuk pengujian menggunakan data  produksi sabun  karena metode tersebut dapat mempertimbangkan faktor tren dan musiman. Serta hasil pengujian MAPE dedapatkan 2,66%.
Penjabaran  berdasarkan  penelitian  sebelumnya  bahwa  peramalan  hasil  produksi  kernel  kelapa  sawit merupakan teknik pengambilan keputusan dimasa yang akan datang dengan membandingkan Triple Exponential Smoothing  dan  Double  Moving  Average  sangat  efektif  dalam  memprediksi  hasil  produksi  [15].  Penggunaan metode  tersebut  dilihat  berdasarkan  penelitian  terkait  yang  menggunakan  metode  tersebut  untuk  peramalan. Tujuan penelitian ini adalah dapat meramalkan dan membandingkan metode yang tepat dan mengukur pengujian penggunaan metode tersebut  [16]. Menerapkan metode ini dapat mengatasi permasalahan yang sedang dialami oleh perusahaan [17]. Metode Triple Exponential Smoothing memiliki tingkat kesalahan yang paling minim karena dilakukan  sebanyak  3  kali  perhitungan  dan  dapat  mempertimbangkan  faktor  trend  dan  musiman  [17]  [18]. Kesederhanaan  powerful  dan  kemudahan  dalam  prosedur  peramalan  yang  otomatis  membuat  metode  ini menggunakan  time  series  untuk  analisis  peramalan  [19].  Metode  Triple  Exponential  Smoothing  memiliki  tiga kategori, yakni tunggal (single) bertujuan untuk peramalan jangka pendek, ganda (double) meramalkan dengan dua  komponen,  serta  tiga  (triple)  digunakan  peramalan  menggunakan  tiga  variabel  [20].  Data  yang  digunakan adalah data hasil produksi kernel kelapa sawit dimasa lampau dan 2 parameter di awal proses peramalan yang sangat mempengaruhi hasil [18]. Menentukan tingkat error peramalan diperoleh dengan metode Mean Absolute Percentage  Error  (MAPE)  dengan  peramalan  jumlah  hasil  produksi  kernel  sawit  yang  akan  terjadi  selanjutnya dengan data sebelumnya [21], [22]. Sedangkan untuk metode Double Moving Average adalah suatu teknik untuk menghitung suatu trend [23]. Double Moving Average merupakan suatu metode untuk memprediksi dengan deret waktu  yang  menggunakan  nilai  rata-rata  dari  lebih  satu  nilai  deret  waktu  secara  berurutan  [24].  Metode  ini diperoleh setelah melakukan perhitungan yang pertama dan dilakukan perhitungan kembali dengan memberikan nilai  konstanta  dan  slope  b.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  perusahaan  untuk meramalkan hasil produksi kernel kelapa sawit dimasa yang akan datang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada gambar 1 dibawah ini merupakan suatu tahapan dari penelitian ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 883 − 893 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3359

## 2.1 Perumusan Masalah
Tahap  ini  merupakan  tahapan  menentukan  masalah  yang  akan  dihadapi  dan  diberikan  solusi.  Pada  tahap  ini permasalahan yang teridentifikasi yaitu perusahaan mengalami penurunan kualitas yang mengakibatkan kerugian bagi perusahaan. Perumusan ini dengan mempertanyakan fenomena terkait dan rumusan masalah yang jelas.

## 2.2 Studi Literatur
Penelitian  ini  melakukan  studi  literatur  untuk  memperoleh  penelitian  terkait  yang  saling  berhubungan  untuk menunjang  arah  dan  topik  penelitian.  Setelah  perumusan  masalah  selanjutnya  dilakukan  studi  literatur  untuk menyelesaikan permasalahan yang ada dengan melakukan penelusuran sumber-sumber terkait.

## 2.3 Data Sekunder
Pengumpulan data yang disediakan oleh perusahaan XYZ atau pihak ketiga ialah pengertian dari data sekunder. Data tersebut dijadikan sumber informasi yang dibutuhkan pada penelitian ini. Data ini akan diolah lebih lanjut dan dijadikan informasi untuk pihak selanjutnya.

## 2.4 Analisa Data
Data yang telah ada kemudian akan dilakukan analisa data untuk menentukan informasi yang terdapat pada data tersebut. Pengolahan data akan menjadi informasi dan diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan yang ada. Kemudian data tersebut dirancang sesuai dengan keperluan penelitian.

## 2.5 Tahapan

## 2.5.1 Data Selection
Tahapan data selection pertama kali yang dilakukan sebagai penggalian informasi. Data akan dilakukan pemilihan atau seleksi dari beberapa kumpulan data yang sudah ada. Hasil data yang telah dilakukan seleksi akan digunakan pada proses selanjutnya. Data sebelumnya mengandung data produksi CPO, kernel, PKO, PKE dan tankos. Pada penelitian ini data produksi kernel akan dipilih berdasarkan kategori produksi dan jadwal. Data seleksi produksi kernel yang akan digunakan yaitu 10 tahun terakhir dari bulan januari 2013 sampai dengan desember 2022.
Tabel 1. Rekapitulasi jumlah produksi kernel tahun 2013
Nomor Bulan/Tahun Produksi Kernel (Kg) 1 Januari/2013 1.454.016 2 Februari/2013 1.510.873 3 Maret/2013 1.672.810 4 Apr-13 1.404.400 5 Mei/2013 1.493.210 6 Juni/2013 1.436.230 7 Juli/2013 1.594.170 8 Agustus/2013 1.591.430 9 Sep-13 1.603.060 10 Oktober/2013 1.612.770 11 Nov-13 1.551.876 12 Desember/2013 1.505.660
Tabel 1 diatas menunjukan rekapitulasi jumlah produksi kernel pada tahun 2013 setelah dilakukannya data selection.

## 2.5.2 Triple Exponential Smoothing dan Double Moving Average
Triple  exponential  smoothing  secara  teori  harus  memiliki  time  series  yang  terdapat  stasioner,  trend,  hingga musiman dan menggunakan parameter alpha, beta, gamma bernilai rentang 0 hingga 1. Setelah dilakukan seleksi data selanjutnya data produksi kernel akan diprediksi menggunakan algoritma triple exponential smoothing dengan menggunakan beberapa rumus tertentu:
a. Pemulusan untuk musiman:
𝑆𝑁 𝑡 =  𝛾 ( 𝑋𝑡 𝑆𝑡 ) + (1 − 𝛾)𝑆𝑁 𝑡−𝐿
(1)
b. Pemulusan untuk data:
𝑆 𝑡 =  𝛼 ( 𝑋𝑡 𝑆𝑁𝑡−1 ) + (1 − 𝛼)(𝑆 𝑡−1 +   𝑇 𝑡−1 )
(2)
c. Pemulusan untuk trend:
𝑇 𝑡 =  𝛽(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 −  𝛽)𝑇 𝑡−1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 883 − 893 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3359
d. Peramalan dengan rumus:
𝐹 𝑡+𝑚 = (𝑆 𝑡 + 𝑇 𝑡 𝑚)𝑆𝑁 𝑡−𝐿+𝑚 (4)
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝛼 ( 𝑋𝑡 𝑆𝑁𝑡−1 ) + (1 − 𝛼)(𝑆 𝑡−1 +   𝑇 𝑡−1 ) + 𝛽(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 −  𝛽)𝑇 𝑡−1 𝑚)𝛾 ( 𝑋𝑡 𝑆𝑡 ) (5)
𝐹 𝑡+𝑚 = +(1 − 𝛾)𝑆𝑁 𝑡−1 (6)
Penjelasan: 𝑋 𝑡 = nilai observasi pada waktu data ke- t 𝑆 𝑡 = nilai pada data untuk pemulusan 𝑆 𝑡−1 = nilai untuk pemulusan data pada data sebelumnya 𝑇 𝑡 = trend pemulusan 𝑇 𝑡−1 = trend pemulusan periode sebelumnya 𝑆𝑁 𝑡 = musiman pemulusan 𝛼 = parameter pemulusan dengan rentang nilai 0-1 𝛽 = parameter pemulusan dengan rentang nilai 0-1
𝛾 = parameter pemulusan dengan rentang nilai 0-1 𝐹 𝑡+𝑚 = nilai ramalan 𝑚 = periode kedepan peramalan
𝐿 = panjangnya musim
Double Moving Average merupakan teknik untuk menghitung nilai rata-rata bergerak sebanyak dua kali dan  digunakan  pada  data  yang  memiliki  trend.  Rata-rata  bergerak  ganda  (Double  Moving  Average)  akan menghitung rata-rata bergerak yang telah dilakukan pada Single Moving Average. Metode ini memiliki perumusan sebagai berikut.
𝑆′ 𝑡 = 𝑋𝑡+𝑋𝑡−1+𝑋𝑡−2+⋯+𝑋𝑡−𝑛+1
𝑛 (7)
𝑆′′ 𝑡 = 𝑠′𝑡+𝑠′𝑡−1+𝑠′𝑡−2+⋯+𝑠′𝑡−𝑛+1
𝑛 (8)
𝑎 𝑡 =  2𝑀′ 𝑡 − 𝑀′′ 𝑡 (9)
𝑏 𝑡 = 2 𝑛−1 (𝑀′ 𝑡 − 𝑀′′ 𝑡) (10)
𝐹 𝑚+𝑡 =   𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑚 (11)
Penjelasan:
𝑆′ 𝑡 = nilai moving average periode t 𝑆′′ 𝑡 = nilai double moving average 𝐹 𝑚+𝑡 = nilai peramalan periode 𝑡 𝑋 𝑡 = nilai rill periode ke t 𝑎 = nilai akurasi 𝑎 𝑡 = nilai konstanta 𝑏 𝑡 = nilai slope 𝑛 = jumlah batasan dalam moving average 𝑚 = jumlah periode yang diramalkan
𝑡
= waktu sekarang

## 2.6 Pembahasan
Selanjutnya penelitian ini akan melakukan pembahasan dari data yang sudah diolah menggunakan  metode triple exponential smoothing dan double moving average dengan memanfaatkan tools RStudio.

## 2.7 Evaluasi
Evaluasi  ketepatan  hasil  peramalan  data  berdasarkan  metode  triple  exponential  smoothing  dilakukan  dengan mengukur metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE merupakan salah satu teknik perhitungan error untuk melihat tingkat persentase pada peramalan dengan rumus sebagai berikut:
𝐴𝑃𝐸 =   | 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝐴𝑡 | × 100%
(12)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |∑ 𝐴𝑃𝐸| 𝑛 (13)
Penjelasan:
𝐴 𝑡 = nilai aktual per periode 𝐹 𝑡 = nilai peramalan per periode

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 883 − 893 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3359
𝑛 = banyaknya data | | = absolute
Hasil pengujian metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) memiliki rentang nilai bertujuan melihat kemampuan dan bahan pengukuran metode tersebut lihat tabel 2.

## Tabel 2. Rentang nilai MAPE
Pada tabel 2 menunjukan rentang nilai pada hasil MAPE (Mean Absolute Percentage Error).

## 2.8 Kesimpulan
Kesimpulan penelitian ini pada penggunaan metode triple exponential smoothing dan double moving average akan menghasilkan nilai peramalan, grafik, dan hasil pengujian metode.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang didapatkan oleh pihak ketiga yaitu salah satu perusahaan kelapa sawit di Riau. Data yang digunakan merupakan data hasil produksi kernel kelapa sawit dari bulan januari 2013 hingga desember 2022, sehingga data 10 tahun terakhir produksi kernel dapat membantu proses penelitian ini. Berikut merupakan data pada tahun januari 2013 hingga desember 2022.
Tabel 3. Data produksi kernel tahun 2013-2022 Nomor Bulan/Tahun Produksi Kernel (Kg) 1 Januari/2013 1.454.016 2 Februari/2013 1.510.873 3 Maret/2013 1.672.810 4 Apr-13 1.404.400 5 Mei/2013 1.493.210 6 Juni/2013 1.436.230 7 Juli/2013 1.594.170 8 Agustus/2013 1.591.430 9 Sep-13 1.603.060 10 Oktober/2013 1.612.770 11 Nov-13 1.551.876 12 Desember/2013 1.505.660 -- -- -- -- -- -- 120 Desember/2022 1.535.480
Tabel 3 diatas merupakan sampel data produksi kernel pada 10 tahun terakhir yaitu januari 2013 hingga desember 2022. Data yang telah didapatkan akan menjadi data training yang akan digunakan pada metode triple exponential  smoothing  dan  double  moving  average  pada  tools  RStudio.  Data  tersebut  akan  diolah  pada  tools RStudio untuk mendapatkan grafik data aktual.
No Nilai Hasil 1 < 10% Sangat Baik 2 10 − 20% Baik 3 4 20 − 50% > 50% Layak Buruk

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 883 − 893 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3359
Pada  gambar  2  data  tersebut  sebelumnya  sudah  dilakukan  penyeleksian  data  yang  dipilih  berdasarkan kategori  produksi  dan  jadwal.  Kemudian  data  tersebut  akan  diolah  menggunakan  metode  triple  exponential smoothing dan double moving average serta pengujian penggunaan metode. Pada gambar diatas sumbu horizontal (mendatar) ditunjukan untuk periode sedangkan sumbu vertikal untuk hasil produksi kernel kelapa sawit. Terdapat trend  yang  cenderung  naik  dan  musiman  pada  waktu-waktu  tertentu.  Data  aktual  akan  menghasilkan  hasil peramalan menggunakan metode yang digunakan dan dilakukan analisa pengujian menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Pada gambar diatas menunjukan adanya trend pada data produksi kernel kelapa sawit. Dimana data yang digunakan merupakan data 10 tahun dari januari 2013 hingga desember 2022. Trend pada data aktual menunjukan uprend atau kenaikan.

## 3.1 Hasil Penelitian

## 3.1.1 Triple Exponential Smoothing
Metode ini memiliki ketepatan bahwa adanya parameter yaitu 𝛼, 𝛽, 𝛾 yang memiliki rentang nilai 0-1. Rentang nilai  tersebut  dapat  digunakan  sesuai  dengan  ketetapan  peneliti,  secara  teori  rentang  nilai  tersebut  semuanya terbaik.  Triple  exponential  smoothing  sangat  bersifat  sederhana  dan  sangat  berguna  untuk  meramalkan  dalam jangka pendek sebagai antisipasi. Metode ini menggunakan parameter 𝛼, 𝛽, 𝛾 yang dioptimalkan. Mencari nilai parameter alpha, betta, gamma yang optimal dengan cara trial dengan rentang nilai 0-1 hingga mendapatkan hasil yang diinginkan. Persamaan pada (1), (2), (3), (4), (5), dan (6) dengan parameter 𝛼, 𝛽, 𝛾 sebagai berikut: a. Pada nilai 𝛼 = 0, 𝛽 = 0, 𝛾 = 0 , diperoleh:
𝑆 𝑡 =  0 ( 𝑋𝑡 𝑆𝑁𝑡−1 ) + (1 − 0)(𝑆 𝑡−1 +   𝑇 𝑡−1 ) (14)
𝑆 𝑡 = (𝑆 𝑡−1 +   𝑇 𝑡−1 ) (15)
𝑇 𝑡 =  0(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 −  0)𝑇 𝑡−1 (16)
𝑇 𝑡 =   𝑇 𝑡−1 (17)
𝑆𝑁 𝑡 =  0 ( 𝑋𝑡 𝑆𝑡 ) + (1 − 0)𝑆𝑁 𝑡−𝐿 (18)
𝑆𝑁 𝑡 =   𝑆𝑁 𝑡−𝐿 (19)
Sehingga untuk peramalan didapatkan persamaan sebagai berikut:
𝐹 𝑡+𝑚 = (𝑆 𝑡 + 𝑇 𝑡 𝑚)𝑆𝑁 𝑡−𝐿+𝑚 (20)
𝐹 𝑡+𝑚 = (𝑆 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 𝑚)𝑆𝑁 𝑡−𝐿+𝑚
(21)
b. Pada nilai 𝛼 = 1, 𝛽 = 1, 𝛾 = 1 , diperoleh:
𝑆 𝑡 =  1 ( 𝑋𝑡 𝑆𝑁𝑡−1 ) + (1 − 1)(𝑆 𝑡−1 +   𝑇 𝑡−1 ) (22)
𝑆 𝑡 = 𝑋𝑡 𝑆𝑁𝑡−1 (23)
𝑇 𝑡 =  1(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 −  1)𝑇 𝑡−1 (24)
𝑇 𝑡 =   (𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) (25)
𝑆𝑁 𝑡 =  1 ( 𝑋𝑡 𝑆𝑡 ) + (1 − 1)𝑆𝑁 𝑡−𝐿 (26)
𝑆𝑁 𝑡 = 𝑋𝑡 𝑆𝑡 (27)
Berdasarkan hasil percobaan untuk nilai parameter alpha, betta, dan gamma dengan rentang 0-1, parameter tersebut sangat mempengaruhi hasil peramalan yang didapatkan tidak sama dengan metode yang lainnya karena mengandung trend dan musiman.

## 3.1.2 Penentuan Untuk Nilai Awal
Metode triple exponential smoothing perlunya menentukan nilai awalan dengan nilai pada penghalusan data, trend, dan musiman dimana L sebagai panjang musiman sehingga L =12, karena musiman pada data ini sesuai dengan jumlah tahunan pada bulan yang ada. Berikut menunjukan penentuan nilai awalan untuk penghalusan pada data, trend, dan musiman: a. Nilai awalan untuk pemulusan data periode ke-12 dengan notasi 𝑆 12 :
𝑆 12 = 1 12 (𝑋 1 + 𝑋 2 + 𝑋 3 + ⋯ + 𝑋 𝑡 ) (28)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 883 − 893 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3359
𝑆 12 = 1 𝐿 ∑ 𝑋 𝑡 12 𝑖=1 (29)
Dimana nilai 𝑋 𝑡 data produksi kernel kelapa sawit periode ke 𝑡 dan 𝑡 1, 2, 3, 4, ⋯ , 12
𝑆 12 = 1 12 (1.494.080 + 1.465.300 + 1.525.300 + ⋯ + 1.535.480  = 1,54403
Penjelasan: 𝑆 12 = nilai awalan 𝑋 = data ke-t
𝐿 = Panjang musiman
b. Nilai awalan untuk penghalusan nilai trend periode ke-12 dengan 𝑏 12 :
𝑇 12 = 1 12 ( 𝑋12+1−𝑋1
12 + 𝑋12+2−𝑋2 12 + ⋯ + 𝑋12+12−𝑋12
12
(30)
𝑇 12 = 1 12 ( 𝑋13−𝑋1 12 + 𝑋14−𝑋2 12 + ⋯ + 𝑋24−𝑋12 12
𝑇 12 = 1326,15
Penjelasan: 𝑇 12 = nilai awalan untuk trend
𝑋 = data ke-t
𝐿 = Panjang musiman c. Nilai awal musiman:
𝑆𝑁 1 = 𝑋1 𝐿𝑠 (31)
𝑆𝑁 2 = 𝑋2 𝐿𝑠 (32)
𝑆𝑁 3 = 𝑋3 𝐿𝑠 (33) ∙ 𝑆𝑁 𝑡 = 𝑋𝑁𝑡 𝐿𝑠 (34)
Untuk mendapatkan persamaan nilai awal musiman didapatkan 𝑆 12 = 1,54403 sebagai berikut:
𝑆𝑁 1 = 1.494.080 1.54403 (35)
𝑆𝑁 1 = 0,967649
Lanjutkan dengan cara yang sama untuk mendapatkan nilai 𝑆𝑁 2 ⋯ dan seterusnya.

## 3.1.3 Perhitungan Nilai Pemulusan
Pada tahap ini setelah didapatkan nilai awal akan dilakukan perhitungan nilai pemulusan untuk periode selanjutnya yaitu  periode ke-13.  Tahap  ini  menggunakan 𝛼 = 0,2, 𝛽 = 0, 𝛾 = 0,2 untuk periode  selanjutnya.  Nilai  tersebut didapatkan dengan cara trial dan error. Berdasarkan persamaan maka sebagai berikut:
𝑆 13 =  0,1 ( 𝑋𝑡 𝑆𝑁−1𝑡 ) + (1 − 0,1)(𝑆 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 ) (36)
𝑆 13 =  0,1 ( 1.494.080 0,967649 ) + (1 − 0,1)(1.54403 + 1326,15)
𝑆 13 = 1195,079
Dilanjutkan dengan pencarian pemulusan trend sebagai berikut:
𝑇 13 =  0,3(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 −  0,3)𝑇 𝑡−1
(37)
𝑇 13 =  0,3(1503,730 − 1.54403) + (1 −  0,3)
𝑇 13 = 4,511192
Dilanjutkan dengan pencarian pemulusan musiman sebagai berikut:
𝑆𝑁 13 =  0,5 ( 𝑋13 𝑆13 ) + (1 − 0,5)𝑆𝑁 13−12
(38)
𝑆𝑁 13 =  0,5 ( 1.395.272 1503,730 ) + (1 − 0,5)0,967649
𝑆𝑁 13 = 0.947762
Lakukan dengan cara yang sama hingga periode ke-120.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 883 − 893 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3359

## 3.1.4 Perhitungan Peramalan
Tahapan  terakhir  yang  dilakukan  pada  metode  ini  adalah  perhitungan  peramalan  yang  dilakukan  dengan memanfaatkan tools RStudio. Adapun hasil untuk peramalan pada periode ke-25 sebagai berikut:
𝐹 24+1 = (𝑆 24 + 𝑇 24 𝑚)𝑆𝑁 24−12+1 (39) 𝐹 24+1 = (1.455.062 + 1326,15)1,11922
𝐹 24+1 = 1630014
Lakukan  cara  diatas  hingga  periode  ke-120  dengan  parameter 𝛼 = 0,2, 𝛽 = 0, 𝛾 = 0,2 ,  adapun  hasil peramalan dengan memanfaatkan tools RStudio dilihat dibawah ini pada data tabel 4 dan gambar 3.
Tabel 4. Hasil peramalan triple exponential smoothing produksi kernel
Bulan/Tahun Produksi Kernel (Kg)  Peramalan Kernel (Kg) Januari/2014 1.454.016 1.451.769 Februari/2014 1.510.873 1.515.433 Maret/2014 1.672.810 1.662.324 Apr-14 1.404.400 1.379.284 Mei/2014 1.493.210 1.476.064 Juni/2014 1.436.230 1.428.671 Juli/2014 1.594.170 1.712.539 Agustus/2014 1.591.430 1.600.073 Sep-14 1.603.060 1.174.398 Oktober/2014 1.612.770 1.638.355 Nov-14 1.551.876 1.690.764 Desember/2014 1.505.660 1.591.744 -- -- -- Januari/2023 -- 1.646.635 Februari/2023 -- 1.667.537 Maret/2023 -- 1.688.171 Apr-23 -- 1.636.954 Mei/2023 -- 1.568.191 Juni/2023 -- 1.591.999
Tabel 4 tersebut didapatkan setelah dilakukannya peramalan dengan memanfaatkan tools RStudio. Hasil peramalan produksi kernel kelapa sawit dapat dilihat pada tabel tersebut untuk periode 6 bulan kedepan.

## Gambar 3. Grafik hasil peramalan triple exponential smoothing
Grafik gambar 3 diatas menunjukan hasil peramalan yang telah dilakukan, keterangan berdasarkan grafik diatas yaitu grafik warna biru ialah data aktual atau data produksi kernel kelapa sawit, grafik warna merah ialah fitted value yang didapatkan, grafik berwarna hijau menunjukan hasil peramalan 12 bulan dan grafik dan grafik berwarna hitam menunjukan trendline.

## 3.1.5 Double Moving Average
Langkah pertama yang dilakukan yaitu menghitung moving average menggunakan 3 data yang akan ditambahkan kemudian dibagi dengan nilai N dan pada metode ini menggunakan ordo 3x3. a. Mencari nilai Single Moving Average

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 883 − 893 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3359
𝑆′ 𝑡 = 𝑋𝑡+𝑋𝑡−1+𝑋𝑡−2+⋯+𝑋𝑡−𝑛+1
𝑛 (40)
𝑆′ 𝑡 = 1.454.016+1.510.873+1.672.810 3 = 4.673.699 3 = 1.545.899
𝑆′ 𝑡 = 1.510.873+1.672.810+1.404.400 3 = 4.588.083 3 = 1.529.361
𝑆′ 𝑡 = 1.672.810+1.404.400+1.493.210 3 = 4.570.42 3 = 1.523.473
𝑆′ 𝑡 = 1.612.770+1.551.876+1.505.660 3 = 4.670.306 3 = 1.556.768
b. Mencari nilai Double Moving Average
𝑆′′ 𝑡 = 𝑠′𝑡+𝑠′𝑡−1+𝑠′𝑡−2+⋯+𝑠′𝑡−𝑛+1 𝑛 (41)
𝑆′′ 𝑡 = 1.545.899+1.529.361+1.523.473 3 = 4.598.733 3 = 1.532.911
c. Mencari nilai konstanta
𝑎 𝑡 =  2𝑀′ 𝑡 − 𝑀′′ 𝑡 (42)
𝑎 𝑡 =  2 × 1.523.473 − 1.532.911 = 1.514.035
d. Mencari nilai slope
Perhitungan slope akan dibagi 𝑛 − 1 dimana nilai 𝑛 yang dipakai adalah 3.
𝑏 𝑡 = 2 𝑛−1 (𝑀′ 𝑡 − 𝑀′′ 𝑡) (43)
𝑏 𝑡 = 2 3−1 (1.523.473 − 1.532.911) = 2 2 (1.523.473 − 1.532.911) = −0.009
e. Mencari peramalan
𝐹 𝑚+𝑡 =   𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑚 (44)
𝐹 𝑚+𝑡 =  1.514.035 + −0.009 = 1.505.035
Pada peramalan tools RStudio perhitungan memerlukan data 3 bulan untuk mencari single moving average dan 6 bulan untuk double moving average. Hasil peramalan double moving average dengan memanfaatkan tools RStudio pada data tabel 5 dan gambar 5.

## Tabel 5. Hasil peramalan double moving average produksi kernel
Bulan/Tahun  Produksi Kernel (Kg)  DMA Peramalan Kernel (Kg)
Januari/2014 1.454.016 -- Februari/2014 1.510.873 -- Maret/2014 1.672.810 -- Apr-14 1.404.400 -- Mei/2014 1.493.210 1.425.839 Juni/2014 1.436.230 1.495.706 Juli/2014 1.594.170 1.523.731 Agustus/2014 1.591.430 1.547.278 Sep-14 1.603.060 1.532.676 -- -- -- Maret/2023 -- 1.388.919 Apr-23 -- 1.294.350 Mei/2023 -- 1.199.781
Tabel 5 tersebut merupakan hasil dari peramalan menggunakan metode double moving average dengan memanfaatkan tools RStudio.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 883 − 893 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3359
Berdasarkan grafik gambar 4 menunjukan untuk grafik berwarna merah menunjukan nilai asli atau data aktual, grafik berwarna biru menunjukan hasil peramalan berdasarkan data aktual atau fitted value, grafik berwarna hijau menunjukan hasil nilai peramalan 3 periode kedepan dan grafik berwarna hitam menunjukan trendline.

## 3.2 Evaluasi
Setelah  dilakukannya  pengolahan  data  menggunakan  tools  RStudio,  maka  selanjutnya  dilakukan  pengujian mencari nilai perhitungan MAPE untuk ketepatan peramalan sebagai berikut:
𝐴𝑃𝐸 =   | 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝐴𝑡 | × 100% (45) 𝑀𝐴𝑃𝐸 = |∑ 𝐴𝑃𝐸| 𝑛 (46)
Berdasarkan rumus diatas dapat dijabarkan bahwa pengurangan dari hasil antara nilai data aktual dengan nilai data peramalan yang telah didapatkan kemudian dilakukan absolute dan dibagi berdasarkan data nilai aktual. Nilai 𝑛 merupakan  jumlah  perhitungan  yang  digunakan.  Pada  rentang  nilai  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  jika  nilai  rendah  yang  didapatkan  maka  model  yang  dihasilkan  semakin  baik.  Hasil  MAPE  yang dihasilkan didapatkan menggunakan tools RStudio.
Tabel 5. Hasil MAPE triple exponential smoothing dan double moving average
Nomor Metode Hasil MAPE 1 Triple Exponential Smoothing 9.48% 2 Double Moving Average 11.2%
Berdasarkan persentase nilai MAPE  tabel 5 maka didapatkan hasil 9.48% pada peramalan data produksi kernel kelapa sawit metode triple exponential smoothing dan 11.2% pada  double moving average. Berdasarkan pada tabel 2 rentang nilai untuk MAPE, pada hasil penelitian menggunakan metode triple exponential smoothing dapat disimpulkan  sangat  baik dikarenakan nilai untuk MAPE terdapat pada rentang  <10% dan metode  double moving  average  dikategorikan  baik  pada  rentang  10-20%.  Berdasarkan  penelitian  ini  didapatkan  kesimpulan bahwa sudah layak dalam memprediksi produksi kernel kelapa sawit dimasa yang akan datang untuk digunakan perusahaan dalam mengantisipasi dan mengontrol kemungkinan yang akan terjadi dan metode triple exponential smoothing merupakan metode yang tepat untuk penelitian menggunakan data ini.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian yang telah dilaksanakan berdasarkan data produksi kernel kelapa sawit terdapat faktor nilai trend dan  musiman  hingga  baik  apabila  algoritma  triple  exponential  smoothing  dan  double  moving  average  untuk peramalannya. Algoritma triple exponential smoothing menggunakan parameter 𝛼 = 0,2, 𝛽 = 0, 𝛾 = 0,2 dengan pengujian nilai MAPE sebesar 9.48% dan dikategorikan sangat baik sedangkan double moving average sebesar 11.2%  dikategori  baik.  Data  yang  digunakan  data  produksi  kernel  10  tahun  terakhir  dari  januari  2013  hingga desember  2022.  Penelitian  ini  sudah  berhasil  mendapatkan  nilai  peramalan  menggunakan  algoritma  triple exponential smoothing dalam bentuk grafik dan double moving average nilai peramalan sehingga dapat digunakan perusahaan dalam memprediksi produksi kernel kelapa sawit untuk mengantisipasi kejadian masa datang. Hasil grafik  peramalan  data  produksi  kernel  kelapa  sawit  dipengaruhi  dengan  musiman  dan  trend  sehingga  hasil peramalan yang didapatkan tidak jauh dengan data aktual yang ada. Dengan demikian data produksi kernel kelapa sawit  10  tahun  terakhir  yang  didapatkan  menggunakan  algoritma  triple  exponential  smoothing  dikategorikan sangat  baik  dalam  melakukan  peramalan  produksi  kernel  kelapa  sawit  dibandingkan  algoritma  double  moving average. Masukan untuk penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan algoritma  lainnya untuk melihat algoritma  yang  sangat  tepat  untuk  data,  data  yang  lebih  bervariasi,  mencari  nilai  parameter  yang  optimal  dan berbeda serta mencari dan menggunakan pengujian nilai peramalan yang baik.

## REFERENCES
[1] H. Dorthy, E. Sinaga, and N. Irawati, “Penerapan Trend Moment Untuk Meramalkan Penjualan Produksi Kelapa Sawit Di Kebun Buntu Pane, Kabupaten Asahan,” 2022.
[2] D. Santika, R. S. Hayati, I. Lazuli, J. Teknik, and I. Potensi Utama, “Penerapan Metode Triple Exponential Smoothing Dalam Prediksi Penanaman Bibit Kelapa Sawit Pada PT. Palmanco Inti Sawit The Application of the Triple Exponential Smoothing Method in the Prediction of Planting Oil Palm Seeds at PT. Palmanco Inti Sawit,” 12. InfoSys Journal, vol. 5, pp. 12–24, 2020.
[3] I.  Meiza  Maharani  and  A.  Fauzan,  “Perbandingan  Metode  Peramalan  Jumlah  Produksi  Palm  Kernel  Oil  (PKO) Menggunakan Metode Double Moving Average, Double Exponential Smothing dan Box Jenkins,” vol. 16, no. 2, pp. 162–173, 2020, doi: 10.20956/jmsk.v%vi%i.7795.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 883 − 893 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3359
[4] J.  Adhiva,  S.  Ayunda  Putri,  and  S.  Genjang  Setyorini,  “Prediksi  Hasil  Produksi  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Model Regresi Pada PT. Perkebunan Nusantara V,” 2020.
[5] F. Irawan, S. Sumijan, and Y. Yuhandri, “Prediksi Tingkat Produksi Buah Kelapa Sawit dengan Metode Single Moving Average,” Jurnal Informasi dan Teknologi, pp. 251–256, Sep. 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.162.
[6] E. Lette, M. Zunaidi, and W. Rista Maya, “Prediksi Penjualan Crude Palm Oil (CPO) Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda,” JURNAL SISTEM INFORMASI TGD, vol. 1, pp. 128–138, 2022, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
[7] A. Prasetyo and J. Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe, “Prediksi Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” Multimedia & Jaringan, vol. 6, no. 2, 2021.
[8] S. Agustian, H. Wibowo, I. Negeri, S. K. Riau, J. H. R. Soeberantas, and S. B. Panam, “Perbandingan Metode Moving
Average untuk Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit,” 2019. [Online]. Available: https://www.infosawit.com/news/6026/5-provinsi-produsen-terbesar-sawit-nasional
[9] Guntoro, Lisnawita, Zamzami, and D. Setiawan, “Prediction of palm oil production in Riau Province using the single exponential smoothing method,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Institute of Physics, 2022. doi: 10.1088/1755-1315/1041/1/012055.
[10] I.  Meiza  Maharani  and  A.  Fauzan,  “Perbandingan  Metode  Peramalan  Jumlah  Produksi  Palm  Kernel  Oil  (PKO) Menggunakan Metode Double Moving Average, Double Exponential Smothing dan Box Jenkins,” vol. 16, no. 2, pp. 162–173, 2020, doi: 10.20956/jmsk.v%vi%i.7795.
[11] S. Madianto, E. Utami, and A. D. Hartanto, “Algoritma Triple Exponential Smoothing Untuk Prediksi Trend Turis Pariwisata Jatim Park Batu saat Pandemi Covid-19,” 2021. [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[12] Indra  and  N.  Rasjid,  “PREDIKSI  JUMLAH  KASUS  PENYAKIT  DIARE  MENGGUNAKAN  METODE  TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING (TES),” 2021.
[13] E. A. N. Putro, E. Rimawati, and R. T. Vulandari, “Prediksi Penjualan Kertas Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIKomSiN),  vol.  9,  no.  1,  p.  60,  Apr.  2021,  doi: 10.30646/tikomsin.v9i1.548.
[14] U. PGRI Kediri, A. suara, A. Sanjaya, and D. Putra Pamungkas, “Implementasi Metode Double Moving Average Untuk Prediksi Produksi Sabun,” Seminar Nasional Inovasi Teknologi, 2022.
[15] M. Azman Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ,” JURNAL SISTEM DAN INFORMATIKA, vol. 13, 2019.
[16] D. Yulianti and A. Momon, “Implementasi Metode Double Moving Average dan Regresi Linier untuk Peramalan Asam Sulfat di PT.XYZ,” vol. VIII, no. 1, 2023.
[17] D. Santika, R. S. Hayati, I. Lazuli, J. Teknik, and I. Potensi Utama, “Penerapan Metode Triple Exponential Smoothing Dalam Prediksi Penanaman Bibit Kelapa Sawit Pada PT. Palmanco Inti Sawit The Application of the Triple Exponential Smoothing Method in the Prediction of Planting Oil Palm Seeds at PT. Palmanco Inti Sawit,” 12. InfoSys Journal, vol. 5, pp. 12–24, 2020.
[18] S. Madianto, E. Utami, and A. D. Hartanto, “Algoritma Triple Exponential Smoothing Untuk Prediksi Trend Turis
Pariwisata Jatim Park Batu saat Pandemi Covid-19,” 2021. [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[19] Indra and Rasjid Nurdina, “PREDIKSI JUMLAH KASUS PENYAKIT DIARE MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING (TES),” Dec. 2021.
[20] J. Nangi, S. Hartinah Indrianti, and B. Pramono, “PERAMALAN PERSEDIAAN OBAT MENGGUNAKAN METODE TRIPLE  EXPONENTIAL  SMOOTHING  (TES)  (STUDI  KASUS :  INSTALASI  FARMASI  RSUD  KAB.  MUNA),” vol. 4, no. 1, pp. 135–142.
[21] A. Prasetyo and J. Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe, “Prediksi Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” Multimedia & Jaringan, vol. 6, no. 2, 2021.
[22] H. Dorthy, E. Sinaga, and N. Irawati, “Penerapan Trend Moment Untuk Meramalkan Penjualan Produksi Kelapa Sawit Di Kebun Buntu Pane, Kabupaten Asahan,” 2022.
[23] W. Fuadi, R. Wandi, and M. W. Pohan, “Aplikasi Geografis Prediksi Hasil Padi Menggunakan Metode Double Moving Average  di  Kabupaten  Aceh  Utara,”  TECHSI  -  Jurnal  Teknik  Informatika,  vol.  13,  no.  1,  p.  50,  Apr.  2021,  doi: 10.29103/techsi.v13i1.2831.
[24] F.  Kusuma  et  al.,  “Jurnal  Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Prediksi  Jumlah  Penduduk  Miskin  Indonesia menggunakan Metode Single Moving Average dan Double Moving Average,” vol. 3, no. 2, pp. 105–109, 2021.