## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 614 − 624 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3433

## Perbandingan Triple Exponential Smoothing dan Fuzzy Time Series untuk Memprediksi Netto TBS Kelapa Sawit
Raja Indra Ramoza * , Siska Kurnia Gusti, Lestari Handayani, Siti Ramadhani
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950111731@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: 11950111731@students.uin-suska.ac.id
Abstrak –Kelapa  sawit  memiliki  peran  penting  dalam  pertanian  dan  perkebunan  di  Indonesia,  sebagai  komoditas  dengan potensi ekonomi yang tinggi. Produksi netto Tandan Buah Segar (TBS) merupakan bagian dari hasil yang diinginkan dalam sebuah  perkebunan  kelapa  sawit.  Netto  TBS  digunakan  sebagai  bahan  utama  pembuatan  Crude  Palm  Oil  (CPO)  dan  Palm Kernel Oil (PKO). Permasalahan yang ada, perusahaan menginginkan produksi netto TBS kelapa sawit dengan jumlah dan waktu yang tepat, salah satu tindakan untuk mengantisipasi hal tersebut yaitu dengan memprediksi jumlah produksi netto TBS. Oleh  karena  itu,  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  prediksi  produksi  netto  TBS  dengan  membandingkan  triple exponential  smoothing  dan  fuzzy  time  series.  Hasil  pengolahan  data  menunjukkan  bahwa  kedua  metode  peramalan menghasilkan  prediksi  produksi  netto  TBS  dengan  kualitas  yang  sangat  baik.  Dalam  pengujian  yang  dilakukan,  keduanya berhasil mencapai nilai error peramalan yang rendah, dengan MAPE sebesar 11,14670196% dan 10,44596891%. Namun, fuzzy time  series  memiliki  nilai  error  yang  lebih  rendah dibandingkan  dengan  metode  triple  exponential smoothing.  Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa fuzzy time series merupakan model terbaik yang dapat diandalkan untuk memprediksi produksi  netto  TBS  yang  akurat.  Keunggulan  fuzzy  time  series  dalam  meramalkan  produksi  netto  TBS  dapat  memberikan manfaat signifikan bagi perusahaan dalam menentukan strategi yang tepat untuk perencanaan masa depan perusahaan
Kata Kunci: Data Mining; Forecasting; Fuzzy Time Series; Kelapa Sawit; Triple Exponential Smoothing
Abstract – Oil  palm  plays  a  crucial  role  in  agriculture  and  plantations  in  Indonesia  as  a  commodity  with  high  economic potential.  Net  Fresh  Fruit  Bunches  (FFB)  production  is  an  essential  desired outcome  in  an oil  palm  plantation.  Net  FFB is utilized as the primary raw material for the production of Crude Palm Oil (CPO) and Palm Kernel Oil (PKO). The existing challenge is that companies seek to achieve precise quantities and timing for net FFB production in oil palm. One proactive measure to address this is by predicting the net FFB production. Therefore, the objective of this research is to forecast net FFB production by comparing triple exponential smoothing and fuzzy time series methods. Data processing results demonstrate that both forecasting methods yield excellent quality predictions for net FFB production. In the conducted testing, both methods achieved low forecast error values, with MAPE of 11.14670196% and 10.44596891% respectively. However, fuzzy time series exhibited a lower error value compared to the triple exponential smoothing method. Based on these findings, it can be concluded that fuzzy time series is the most reliable model for accurately predicting net FFB production. The advantage of fuzzy time series in forecasting net FFB production can provide significant benefits for companies in determining appropriate strategies for future planning.
Keywords : Data Mining; Forecasting; Fuzzy Time Series; Palm Oil; Triple Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa sawit memegang peran penting dalam sektor pertanian dan perkebunan di Indonesia sebagai  salah satu komoditas  hasil  perkebunan.  Kelapa  sawit  mampu  menghasilkan  minyak  dan  inti  sawit  yang  menjadi  sumber pendapatan  devisa  non-migas  yang  signifikan  bagi  negara[1].  Potensi  kelapa  sawit  untuk  memberikan  nilai ekonomi yang paling besar per hektarnya di dunia menjadikannya sektor yang paling menguntungkan di Indonesia, dibandingkan dengan tanaman perkebunan lainnya yang memproduksi minyak atau lemak [2]. Oleh karena itu, pengembangan kelapa sawit menjadi sangat penting bagi Indonesia untuk meningkatkan kesejahteraan petani dan pertumbuhan  ekonomi  negara[3].  Produk  utama  yang  dihasilkan  dari  tanaman  kelapa  sawit  setelah  mengalami masa pertumbuhan selama 2-3 tahun adalah netto Tandan Buah Segar (TBS)[4].
Netto TBS merupakan bahan baku utama untuk menghasilkan Crude Palm Oil (CPO) dan Palm Kernel Oil (PKO). CPO dan PKO sering dimanfaatkan dalam berbagai industri seperti pangan, sabun, dan sebagai alternatif bahan bakar atau biodiesel [4], [5]. Menurut narasumber dari PT. X sebuah perusahaan kelapa sawit di Riau, bahwa perusahaan memiliki keinginan untuk mencapai hasil produksi netto TBS kelapa sawit yang optimal dalam jumlah dan waktu yang tepat, guna mencapai target yang telah ditetapkan. Namun, hal ini menjadi sulit dilakukan karena netto TBS yang menjadi bahan utama dalam proses pengolahan Crude Palm Oil (CPO) memiliki sifat yang mudah rusak jika tindakan penanganan tidak tepat waktu atau terdapat kekeliruan. Salah satu dampak dari penanganan yang tidak tepat ini dapat meningkatnya kadar asam lemak bebas (ALB) pada netto TBS, yang seharusnya tidak melebihi 2-3% [6].
Salah  satu  tindakan  untuk  mengantisipasi  hal  tersebut  yaitu  dengan  memprediksi  jumlah  produksi  netto TBS. Prediksi tersebut berguna sebagai bahan evaluasi perusahaan dalam mengambil keputusan dalam perusahaan [7]. Dengan begitu, PT. X bisa meminimalisir biaya penyimpanan dan penurunan kualitas produk. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka prediksi akan dilakukan dengan suatu metode dan algoritma yang terdapat pada data mining [5].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 614 − 624 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3433
Data mining adalah proses mengekstraksi atau menggali data untuk mencari sebuah model pada big data untuk menghasilkan sebuah pengetahuan. Tujuannya adalah untuk menemukan model dan korelasi yang mungkin tidak  terlihat  secara  langsung  dalam data  tersebut.  Pada  data  mining  terdapat  lima peran  penting  salah  satunya adalah forecasting [3]. Forecasting (peramalan) merupakan suatu teknik untuk memprediksi atau mengestimasi kemungkinan terjadinya suatu peristiwa atau kejadian  yang akan terjadi di masa  yang akan datang berdasarkan data historis [8].
Triple exponential smoothing pernah digunakan untuk meramalkan nilai ekspor Indonesia, yang kemudian dibandingkan dengan double exponential smoothing dengan perolehan MAPE triple exponential smoothing lebih baik  [9].  Menurut  Pongdatu,  dkk.  (2020)  pada  penelitiannya  metode  holt-winters’s  exponential  smoothing digunakan  untuk  melakukan  prediksi  jumlah  transaksi  pada  toko  Xyz,  didapat  bahwa  Multiplikatif  Smoothing Weight 0,2 adalah model terbaik dengan MAD 4,38% dan MAPE 4,71% [10]. Menurut Alfajriani, dkk. (2020) pada  penelitiannya  dalam  memprediksi  kunjungan  wisatawan  menggunakan  fuzzy  time  series  hsu  dan  chen memperoleh hasil peramalan dengan sangat baik yaitu dengan MAPE 6% turis lokal dan 10% turis asing  [11]. Menurut  Selasakmida,  dkk.  (2021)  pada  penelitiannya  dalam  meramalkan  harga  paladium  menerapkan  double exponential smoothing dan fuzzy time series chen dengan masing-masing nilai sMape yaitu 6,21% dan 9,554% kinerja keduanya sama-sama baik dalam melakukan prediksi karena sMAPE-nya <100%[12]. Menurut Brilliant, dkk. (2022) pada penelitiannya memprediksi pola banyaknya nasabah menerapkan metode arima, holt winter, dan fuzzy time series metode terbaik adalah holt winters exponential smoothing dengan MAPE 1,9 % dan MAD 3,707 [13].
Berdasarkan penelitian sebelumnya, maka diterapkanlah teknik data mining untuk memprediksi produksi netto  TBS  PT.  X  dengan  menerapkan  triple  exponential  smoothing  dan  fuzzy  time  series.  Bertujuan  untuk memprediksi produksi netto TBS dengan membandingkan triple exponential smoothing dan fuzzy time series.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini  digunakan  beberapa  tahapan  dalam  menyelesaikan  penelitian.  Tahapan-tahapan  tersebut dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1 . Metodologi penelitian
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perumusan  masalah  untuk  mengidentifikasi  permasalahan  yang  akan diselesaikan dan untuk mendapatkan solusi yang tepat. Selanjutnya studi literatur untuk memperoleh  informasi dari berbagai sumber bertujuan untuk menunjang topik penelitian. Kemudian pengumpulan data sekunder produksi netto TBS yang bersumber dari PT. X di Rokan Hulu Riau dengan rentang waktu produksi netto TBS Januari 2015 sampai dengan Desember 2022. Langkah selanjutnya yaitu mengimplementasikan triple exponential smoothing dan fuzzy time series pada data produksi netto TBS. Kemudian mengevaluasi hasil prediksi dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menunjukkan nilai error peramalan. Tahapan terakhir adalah kesimpulan yang mengacu pada hasil evaluasi yang telah dilakukan

## 2.2 Data mining
Data Mining merupakan metode analisis data yang dilakukan untuk menemukan pola, hubungan, atau informasi penting yang tersembunyi di dalam database atau kumpulan data besar. Dalam upaya mengekstraksi informasi dan pengetahuan yang dapat dimanfaatkan dari kumpulan data yang besar, data mining melibatkan penggunaan teknik

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 614 − 624 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3433
ilmu  statistik,  kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran  mesin  (machine  learning).  Proses  eksplorasi  data  untuk mengidentifikasi  pola  mengacu  pada  tahapan  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  KDD  adalah  suatu rangkaian proses yang rumit dan tidak sederhana untuk menemukan dan mengidentifikasi pola dalam data. Untuk diakui  sebagai  pola  yang  berguna,  pola  yang  teridentifikasi  harus  memenuhi  persyaratan  tertentu,  termasuk keabsahan, kebaruan, kemanfaatan, dan kemudahan pemahaman [3], [5], [14].

## 2.3 Forecasting/prediksi
Forecasting  atau  prediksi  merupakan  sebuah  metode  untuk  memproyeksikan  nilai  di  masa  depan  dengan menggunakan  informasi  historis  dan  saat  ini,  sehingga  kesalahannya  dapat  diminimalkan.  Prediksi  berfungsi sebagai masukan bagi perencanaan dan pengambilan keputusan. Memilih metode peramalan yang tepat tergantung pada jenis pola data yang ada. [2], [8], [12].

## 2.4 Timeseries
Timeseries merupakan kumpulan pengamatan terurut dari waktu ke waktu atau dimensi lainnya terhadap suatu variabel,  yang diatur  secara berurutan  sesuai  dengan  urutan  waktu  pencatatannya.  Observasi  dalam  time  series biasanya diambil pada interval waktu yang sama atau berbeda dan dapat meliputi berbagai jenis data seperti harga saham,  suhu,  penjualan  produk,  dan  lain  sebagainya.  Analisis  time  series  digunakan  untuk  memodelkan  data historis dan memprediksi nilai atau peristiwa masa depan berdasarkan pola dan tren yang telah diidentifikasi dalam data. [8], [10], [12].

## 2.5 Triple Exponential Smoothing
Triple Exponential Smoothing merupakan teknik peramalan yang dapat dimanfaatkan untuk memproyeksikan data time series yang mengalami fluktuasi musiman dan tren. Metode ini terdiri dari parameter yang masing-masing mengatur tingkat penghalusan untuk level, trend, dan musiman dalam data. Terdapat dua model dalam metode ini yaitu  additive  dan  multiplicative.  Dalam  pemilihan  model  yang  tepat,  faktor  yang  perlu  diperhatikan  adalah kestabilan atau perubahan fluktuasi musiman pada data time series. Model additive dapat dipilih apabila fluktuasi musiman  terlihat  stabil  dalam  jangka  waktu  tertentu,  sedangkan  model  multiplicative  lebih  cocok  digunakan apabila fluktuasi musiman dalam data time series cenderung bervariasi seiring waktu[9], [10], [15], [16]. Tahapan dalam menghitung triple exponential smoothing model multiplikatif adalah sebagai berikut:
S t = 1 t (Y 1 +Y 2 + ⋯ + Y s ) (1)
T t = 1 t ( Yt+1−Y1 t + Yt+2−Y2 t + ⋯ + Yt+k−Yt t ) (2)
l 1 = Y1 St , l 2 = Y2 St , … ,l t = Yt St (3)
Persamaan triple exponential smoothing model multiplikatif dapat dilihat pada persamaan (4), (5), (6), dan (7).
𝑆 𝑡 =  𝛼 𝑌𝑡 𝑙𝑡−𝐿 + (1 − 𝛼)(𝑆 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 ) (4)
𝑇 𝑡 = 𝛽(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽)𝑇 𝑡−1 (5)
𝑙 𝑡 = 𝛾 ( 𝑌𝑡 𝑆𝑡 ) +(1 − 𝛾)𝐿 𝑡−𝐿 (6)
𝑃 𝑡+𝑚 = (𝑆 𝑡 +𝑇 𝑡 𝑚)𝑙 𝑡−𝐿+𝑚 (7)
Keterangan : 𝑆 𝑡 = Level 𝑇 𝑡 = Komponen trend 𝑙 𝑡 = Komponen musiman 𝑃 𝑡+𝑚 = Peramalan untuk m periode berikutnya 𝛼 = Parameter mean 𝛽 = Parameter trend 𝛾 = Parameter musiman 𝐿 = Panjang musiman 𝑌 𝑡 = Data aktual pada waktu ke-t

## 2.6 Fuzzy Time Series
Fuzzy Time Series adalah teknik peramalan yang didasarkan pada logika fuzzy, awalnya ditemukan oleh Q. Song dan Chisom pada tahun 1993. Fuzzy Time Series melakukan analisis terhadap data historis untuk menemukan pola yang terjadi di masa lalu dan memanfaatkannya untuk melakukan prediksi terhadap data di masa depan. Kelebihan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 614 − 624 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3433
metode ini yaitu tidak memerlukan informasi historis dalam jumlah banyak [8], [11], [17], [18]. Berikut ini adalah tahapan prediksi Fuzzy Time Series Chen: a. Menentukan semesta pembicaraan U
𝑈 = [𝑋 𝑚𝑖𝑛 −𝐷 1 , 𝑋 𝑚𝑎𝑥 + 𝐷 2 ] (8)
b. Menentukan interval berbasis rata-rata 1. Menghitung rata-rata nilai selisih (lag) absolut
𝑚𝑒𝑎𝑛 = ∑ |𝑋 𝑡+1 − 𝑋 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 𝑛−1
(9)

## 2. Menghitung panjang interval
𝑙 = 𝑚𝑒𝑎𝑛 2 (10)
3. Menghitung jumlah interval
𝑝 = 𝑋𝑚𝑎𝑥 + 𝐷2−𝑋𝑚𝑖𝑛 −𝐷 1 𝑙
(11)
4. Menghitung nilai tengah
𝑚 𝑖 = 𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠+𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑏𝑎𝑤𝑎ℎ 2 (12)
c. Himpunan Fuzzy
Mendefinisikan A i dan membentuk fuzzifikasi, misalkan 𝐴 1 , 𝐴 2 , … , 𝐴 𝑘 merupakan kumpulan fuzzy set yang memiliki nilai linguistik yang diatur sesuai semesta pembicaraan, maka pendefinisian himpunan fuzzy adalah:
𝐴 1 = { 1 𝑈1 + 0,5 𝑈2 + ⋯ + 0 𝑈9 + 0 𝑈10 + 0 𝑈𝑝 }
𝐴 2 = { 0,5 𝑈1 + 1 𝑈2 + ⋯ + 0 𝑈9 + 0 𝑈10 + 0 𝑈𝑝 } (13) 𝐴 𝑝 = { 0 𝑈1 + 0 𝑈2 + ⋯ + 0 𝑈9 + 0,5 𝑈10 + 1 𝑈𝑝 }
d. Membuat fuzzy logical relationship (FLR) dengan menggunakan data aktual.
e. Membuat Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG) dengan mengkategorikan current state dan next state yang sama menjadi satu kelompok.
f. Defuzzifikasi nilai prediksi terdapat beberapa rule, yaitu : Rule 1: Jika hasil fuzzifikasi waktu ke t adalah 𝐴 𝑗 dan terdapat himpunan fuzzy tanpa memiliki relasi logika fuzzy, maka 𝐹 𝑡+1 atau prediksi adalah 𝑚 𝑖 Rule 2: Jika terdapat satu FLR dan fuzzifikasi waktu ke t adalah 𝐴 𝑖 maka 𝐹 𝑡+1 atau prediksi adalah 𝑚 𝑗 Rule 3: Jika fuzzifikasi waktu ke t adalah 𝐴 𝑖 dan 𝐴 𝑗 mempunyai beberapa FLR, maka hasil prediksi 𝐹 𝑡+1 adalah
𝐹 𝑡+1 = 𝑚𝑗1+𝑚𝑗2+⋯+𝑚𝑗3
𝑘 (14)
Keterangan :
𝑈 = Himpunan semesta 𝑙
= Panjang interval 𝑚𝑒𝑎𝑛 = Rata-rata selisih absolute 𝑝 = Jumlah interval 𝑘 = Banyaknya nilai tengah 𝑋 𝑚𝑖𝑛
= Nilai minimum
𝑋 𝑚𝑎𝑥 = Nilai maximum 𝑚 𝑖 = Nilai tengah ke i 𝐷 1 & 𝐷 2 = Bilangan positif sembarang yang ditentukan peneliti 𝑋 𝑡 = Data pada waktu ke-t 𝑛 = Jumlah data

## 2.5 Evaluasi Hasil Prediksi
Evaluasi hasil prediksi merupakan suatu metode yang digunakan untuk menilai  keakuratan suatu model prediksi dalam memprediksi nilai pada data aktual. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah metode evaluasi untuk mengukur besarnya kesalahan prediksi. Semakin rendah nilai MAPE, maka semakin tinggi tingkat akurasi hasil prediksi [11], [19]–[21]. Persamaan untuk menghitung MAPE dapat dinyatakan sebagai berikut.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 100% 𝑛 ) ∑ |𝑋𝑡−𝐹𝑡| 𝑋𝑡 𝑛 𝑡=1 (15)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 614 − 624 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3433
Keterangan :
𝑋𝑡 = Data aktual pada periode t 𝐹𝑡 = Nilai prediksi pada periode t 𝑛 = Jumlah data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Dataset yang diterapkan merupakan data timeseries produksi netto TBS bersumber dari PT. X di Rokan Hulu Riau dengan rentang waktu produksi Januari 2015 sampai dengan Desember 2022, disajikan dalam tabel 1.
Tabel 1. Data Produksi Netto TBS No Bulan Produksi 1 Jan-2015 27.522.780 2 Feb-2015 27.721.860 3 Mar-2015 30.013.780 4 Apr-2015 28.207.800 5 Mei-2015 28.367.350 6 Jun-2015 36.392.060 7 Jul-2015 34.789.710 8 Agu-2015 40.915.570 9 Sep-2015 36.024.530 10 Okt-2015 34.637.780 11 Nov-2015 24.193.050 12 Des-2015 34.902.300 …. … … 96 Des/2022 31.669.640
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  data  terjadi  pengulangan  pola  pada  periode  tertentu  dan  mengalami fluktuasi atau ketidakstabilan serta trendline dengan uptrend atau trend naik.
Gambar 2. Plot data produksi TBS Kelapa Sawit
Berdasarkan  data  produksi  netto  TBS  pada  tahun  2015  sampai  tahun  2020  tersebut,  maka  dilakukan prediksi menggunakan algoritma triple exponential smoothing dan fuzzy time series.
3.2 Triple Exponential Smoothing Multiplicative
3.2.1 Penentuan Nilai Awal
Data diatas akan diolah dengan menggunakan algorima triple exponential smoothing model Multiplicative. Untuk menentukan  level,  trend,  dan  musiman,  digunakan  nilai  awalan  pemulusan  data  serta  panjang  musiman  yang disimbolkan oleh L dan bernilai 12. Berikut proses pengolahan data menggunakan algoritma Triple Exponential Smoothing model Multiplicative.
a. Menghitung nilai awal untuk pemulusan data periode ke-12, dengan persamaan (1) sebagai berikut : 𝑆 12 = 1 12 (27.522.780 +27.721.860 + ⋯ + 34.902.300) 𝑆 12 =  31.974.047,50
b. Menghitung nilai awal penghalusan nilai trend dengan persamaan (2) sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 614 − 624 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3433
𝑇 12 = 1 12 ( 𝑌12+1−𝑌1 12 + 𝑌12+2−𝑌2 12 + ⋯ + 𝑌12+12−𝑌𝑠 12 )
𝑇 12 = 1 12 ( 𝑌13−𝑌1 12 + 𝑌14−𝑌2
12 + ⋯ + 𝑌24−𝑌𝑠 12 ) 𝑇 12 = 320.411,67 c. Menghitung nilai awal seasonal dengan menggunakan persamaan (3), sebagai berikut:
𝑙 1 = 27.522.780 31.974.047,50 , 𝑙 2 = 27.721.860 31.974.047,50 , … ,𝑙 12 = 34.902.300 31.974.047,50 𝑙 1 = 0,86, 𝑙 2 = 0,87, … ,𝑙 12 = 1,09 d. Tentukan nilai Alfa, Beta, Gamma, yaitu bernilai antara 0-1.

## 3.2.2 Perhitungan Pemulusan
Dilakukan  perhitungan  nilai  pemulusan  untuk  periode  selanjutnya  pada  tahun  2016  atau  periode  ke-13  setelah memperoleh nilai awal.  Pada tahap ini, digunakan  nilai 𝛼 = 0,01598461, 𝛽 = 0,08910209, dan 𝛾 = 0,4489899. Nilai-nilai tersebut diperoleh dengan menggunakan bantuan tools R Studio. Berdasarkan persamaan maka sebagai berikut:
e. Menghitung nilai Level setiap bulan menggunakan persamaan (4)
𝑆 13 =  0,01598461 25.681.460 0,86 + (1 − 0,01598461)(31.974.047,50 + 320.411,67)
𝑆 13 =  32.255.145
f. Menghitung komponen trend setiap bulan menggunakan persamaan (5)
𝑇 13 = 0,08910209(32.255.145 − 31.974.047,50) + (1 − 0,08910209)320.411,67 𝑇 13 =  302.759,80
g. Menghitung komponen musiman menggunakan persamaan (6)
𝑙 13 = 0,4489899 ( 25.681.460 32.255.145 ) +(1 − 0,4489899)0,86 𝑙 13 =  0,86
h. Menghitung prediksi untuk model menggunakan persamaan (7) 𝑃 12+1 = (32.255.145 +302.759,80 ∗ 1)0,86 𝑃 12+1 =  27.798.586
Selanjutnya, perhitungan dilakukan sampai bulan Desember 2022 hingga masing-masing data menemukan hasil Level, Trend dan Seasonal. Setelah proses pengolahan manual, data selanjutnya akan diimplementasikan ke dalam  tools.  Tools  yang  digunakan  adalah  R  Studio.  Berikut  hasil  dan  model  pengimplementasian  data menggunakan R Studio pada gambar 3 dan tabel 2.
Gambar 3. Implementasi Triple Exponential Smoothing
Keterangan berdasarkan grafik pada gambar 3, diketahui bahwa garis warna hitam menunjukkan data aktual atau  produksi  netto  TBS,  garis  warna  biru  menunjukkan  hasil  prediksi,  dan  garis  putus-putus  menunjukkan trendline.
Tabel 2. Hasil prediksi triple exponential smoothing Bulan Produksi Prediksi Jan-2016 25.681.460 27.571.049 Feb-2016 21.255.890 22.767.220 Mar-2016 22.913.850 24.332.717 Apr-2016 25.310.580 26.523.252 Mei-2016 23.176.760 23.771.302 Jun-2016 33.585.080 33.934.559 Jul-2016 34.076.080 33.850.954 Agu-2016 39.763.160 40.082.773

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 614 − 624 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3433
Bulan Produksi Prediksi Sep-2016 39.747.020 35.777.870 Okt-2016 36.874.000 34.787.969 Nov-2016 34.026.480 24.493.282 … … … Des-2022 31.669.640 30.042.504
Tabel 2 merupakan hasil prediksi menggunakan triple exponential smoothing dengan menggunakan tools R Studio.

## 3.3 Fuzzy Time Series
Prediksi algoritma fuzzy time series menggunakan dataset yang sama dengan prediksi triple exponential smoothing yaitu data produksi netto TBS pada periode Januari 2015 sampai Desember 2022. Berikut ini adalah tahapan prediksi Fuzzy Time Series Chen:
a. Menentukan Semesta pembicaraan U (Universe Discourse)
Didapatkan nilai minimum dan maksimum dari data yaitu Xmin= 19.542.050 kg dan Xmax= 41.701.510 kg. Berdasarkan persamaan (8) ditentukan nilai D1=0 dan D2=0, yaitu:
𝑈 = [19.542.050 –  0, 41.701.510  +  0]
Maka semesta pembicaraan adalah U = [19.542.050, 41.701.510] b. Penentuan interval berbasis rata-rata
Langkah  awal  dalam  pembentukan  interval  adalah  menentukan  jumlah  kelas  yang  dibutuhkan.  Setelah  itu, digunakan persamaan (9) untuk menghitung selisih absolut pada setiap data. Hasil perhitungan disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Selisih absolut No Bulan Produksi Selisih (Lag) 1 Jan-2015 27.522.780 199.080 2 Feb-2015 27.721.860 2.291.920 3 Mar-2015 30.013.780 1.805.980 4 Apr-2015 28.207.800 159.550 5 Mei-2015 28.367.350 8.024.710 6 Jun-2015 36.392.060 1.602.350 … … … … 98 Nov-2022 32.886.550 1.216.910 96 Des-2022 31.669.640 -
∑ =   3.378.860
Jumlah total selisih tersebut kemudian dibagi dengan jumlah data untuk mendapatkan nilai rata-rata selisih absolut,  yaitu  3.378.860.  Setelah  itu,  nilai  rata-rata  tersebut  dibagi  2  untuk  mendapatkan  panjang  interval, menggunakan Persamaan (10).
𝑙 = 3.378.860 2 𝑙 = 1.689.430
Nilai panjang interval dibulatkan menjadi 2.000.000. Setelah mendapatkan nilai panjang interval, dilakukan penentuan jumlah interval dengan menggunakan persamaan (11).
𝑝 = 41.701.510 − 19.542.050 2.000.000 𝑝 = 11
Setelah mendapatkan jumlah dan panjang interval selanjutnya himpunan semesta U akan dibagi menjadi 11 bagian, yakni U1 hingga U11. Berdasarkan analisis interval berbasis rata-rata pada data produksi netto TBS, panjang  interval  efektif  yang  optimal  adalah  2.000.000.  Himpunan  semesta  U=[19.542.050,  41.701.510] kemudian  akan  dipecah  menjadi  beberapa  interval  yang  panjangnya  sama  dengan  2.000.000.  Hasilnya disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Interval Himpunan Semesta U Nilai U  Interval Himpunan Semesta U U1 [19.542.050, 21.542.050] U2 [21.542.050 , 23.542.050] U3 [23.542.050,  25.542.050] U4 [25.542.050, 27.542.050] … … U10 [37.542.050, 39.542.050] U11 [39.542.050, 41.542.050]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 614 − 624 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3433
Himpunan fuzzy (fuzzy set) 𝐴𝑖 memiliki nilai keanggotaan berada diantara 0, 0.5, dan 1. Di mana 1 ≤ i≤ 11,  dan  11  adalah  jumlah  interval.  Pembentukan  himpunan  fuzzy  (fuzzy  set)  dari  produksi  netto  TBS berdasarkan persamaan (13) dituliskan sebagai berikut.
𝐴 1 = { 1 𝑈1 + 0,5 𝑈2 + ⋯ + 0 𝑈9 + 0 𝑈10 + 0 𝑈11 }
𝐴 2 = { 0,5 𝑈1 + 1 𝑈2 + ⋯ + 0 𝑈9 + 0 𝑈10 + 0 𝑈11 }
𝐴 11 = { 0 𝑈1 + 0 𝑈2 + ⋯ + 0 𝑈9 + 0,5 𝑈10 + 1 𝑈11 }
c. Fuzzifikasi
Data numerik pada tahap fuzzifikasi diubah menjadi variabel linguistik (fuzzy). Tabel 5  menunjukkan hasil dari fuzzifikasi data produksi netto TBS.
Tabel 5. Fuzzifikasi No Bulan Produksi Fuzzifkasi 1 Jan-2015 27.522.780 A4 2 Feb-2015 27.721.860 A5 3 Mar-2015 30.013.780 A6 4 Apr-2015 28.207.800 A5 5 Mei-2015 28.367.350 A5 6 Jun-2015 36.392.060 A9 … … … … 98 Nov-2022 32.886.550 A7 96 Des-2022 31.669.640 A7
d. Pembentukan fuzzy logical relationship (FLR)
Selanjutnya melakukan pembentukan FLR, Tabel 6 menampilkan hasil FLR dari model Chen.
Tabel 6. Fuzzy Logical Relationship No Bulan Produksi FLR 1 Jan-2015 27.522.780 - 2 Feb-2015 27.721.860 A5=>A4 3 Mar-2015 30.013.780 A6=>A5 4 Apr-2015 28.207.800 A5=>A6 5 Mei-2015 28.367.350 A5=>A5 6 Jun-2015 36.392.060 A9=>A5 … … … … 98 Nov-2022 32.886.550 A7=>A8 96 Des-2022 31.669.640 A7=>A7
e. Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG)
Membentuk FLRG dilaksanakan melalui proses pengkategorian current state dan next state yang sama menjadi satu kelompok. Pada Tabel 7 Hasil FLRG dengan menerapkan model chen.
Tabel 7. Fuzzy Logical Relationship Group Grup  Current State Next State 1 A1 A2,A3,A7 2 A2 A3,A4,A7 3 A3 A1,A2,A3,A4,A5,A6,A8 4 A4 A1,A3,A4,A5,A6,A7 5 A5 A1, A5, A7 6 A6 A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9 … … … 11 A11 A9,A10,A11
f. Defuzzifikasi nilai prediksi
Selanjutnya  proses  defuzzifikasi,  sebelum  melakukan  defuzzifikasi  terlebih dahulu  cari nilai  tengah  dengan persamaan (12) kemudian dilanjutkan dengan persamaan (14) maka hasil defuzzifikasi peramalan current state A1 adalah:
𝐴1 = 𝐴2+𝐴3+𝐴7 3 𝐴1 = 22.542.050 +  24.542.050  +  32.542.050 3 𝐴1 =   26.542.050

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 614 − 624 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3433
Perhitungan kemudian dilanjutkan hingga mencapai nilai A11,  Selanjutnya berdasarkan data diatas akan dilakukan prediksi dengan menggunakan tools R Studio, sehingga hasil dari prediksi netto TBS dapat dilihat pada gambar 4 dan tabel 8.
Gambar 4 . Implementasi Fuzzy Time Series
Gambar 4 adalah data hasil peramalan fuzzy time series chen menggunakan tools R Studio dengan D1 = 0, D2 = 0 dan jumlah interval sebesar 11. Keterangan berdasarkan grafik pada gambar 4, diketahui bahwa garis warna hitam menunjukkan data aktual atau produksi netto TBS, garis warna hijau menunjukkan hasil prediksi, dan garis putus-putus menunjukkan trendline.
Tabel 8. Hasil Prediksi Fuzzy Time Series No Bulan Produksi FLR Nilai Prediksi 1 Jan-2015 27.522.780 - - 2 Feb-2015 27.721.860 A5 =>A4 27.264.286 3 Mar-2015 30.013.780 A6 =>A5 29.950.281 4 Apr-2015 28.207.800 A5 =>A6 29.614.532 5 Mei-2015 28.367.350 A5 =>A5 29.950.281 6 Jun-2015 36.392.060 A9 =>A5 29.950.281 … … … … 98 Nov-2022 32.886.550 A7 =>A8 32.636.276 96 Des-2022 31.669.640 A7 =>A7 31.964.778
Diketahui hasil peramalan dengan fuzzy time series hampir mendekati data aktual. Tabel 9 diatas didapatkan setelah dilakukannya prediksi dengan pemanfaatan R Studio.

## 3.4 Evaluasi Prediksi
Hasil nilai error MAPE prediksi triple exponential smoothing model multiplicative dan fuzzy time series chen disajikan pada tabel 9.
Tabel 9. Evaluasi Prediksi TES dan FTS No Bulan TES FTS 1 Jan-2016 7,3577943 27,08107717 2 Feb-2016 7,110170405 28,26696977 3 Mar-2016 6,192180712 16,05551664 4 Apr-2016 4,791166382 10,37196698 5 Mei-2016 2,565250708 15,98071516 6 Jun-2016 1,040578138 16,82084723 … … … … 98 Nov-2022 6,400060207 0,761022363 96 Des-2022 5,137841794 0,931927234
Diketahui  pada  tabel  9  bahwa  hasil  prediksi  antara  triple  exponential  smoothing  dan  fuzzy  time  series memiliki perbedaan. Berikut perbandingan MAPE triple exponential smoothing dan metode fuzzy time series.
Tabel 10. Perbandingan nilai MAPE Algoritma MAPE TES 11,14670196 FTS 10,44596891

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 614 − 624 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3433
Berdasarkan  tabel  10  hasil  yang  diperoleh  dari  nilai  error  terkecil  MAPE,  metode  fuzzy  time  series menunjukkan  performa  yang  paling  baik  karena  memberikan  nilai  MAPE  terendah  sebesar  10,44596891%, sedangkan metode triple exponential smoothing menghasilkan nilai error MAPE yaitu 11,14670196%. Sehingga fuzzy time series chen lebih akurat dalam memprediksi produksi netto TBS.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  implementasi  dengan  membandingkan  metode  triple  exponential  smoothing  dan  fuzzy  time  series  untuk memprediksi  produksi  netto  tandan  buah  segar  (TBS)  kelapa  sawit  PT.  X  serta  tingkat  error  prediksi  yang dievaluasi dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Penerapan triple exponential smoothing dan fuzzy time  series  menunjukkan  performa  optimal  dengan  mencapai  nilai  error  prediksi  berturut-turut  sebesar  MAPE 11,14670196% dan MAPE 10,44596891%. Model terbaik untuk meramalkan produksi netto TBS di PT. X adalah fuzzy time series. Kesimpulan ini didasarkan pada perbandingan nilai error yang paling rendah, yang menunjukkan hasil prediksi yang lebih akurat. Dengan demikian, manajemen PT dapat menentukan strategi yang tepat untuk perencanaan masa depan perusahaan berdasarkan hasil peramalan yang akurat.

## REFERENCES
[1] Fackrurrozi, A. Junaedi, and D. Derajat Matra, “Manajemen Pemanenan Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.) di Kebun Rambutan,  Serdang  Bedagai,  Sumatera  Utara,”  Bul.  Agrohorti,  vol.  7,  no.  3,  pp.  319–328,  2019,  doi: 10.29244/agrob.v7i3.30259.
[2] F. Insani, I. Harani, S. Sanjaya, and Yusra, “Peramalan Produksi Tandan Buah Segar (TBS) Kelapa Sawit dengan Regresi Linear  Dan  Algoritma  Genetik  (Studi  Kasus :  PT.  Peputra  Masterindo),”  in  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi, Komunikasi  dan  Industri  (SNTIKI)  11,  2019,  no.  11,  pp.  262–269.  [Online].  Available:  https://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/7910
[3] F. Irawan, S. Sumijan, and Y. Yuhandri, “Prediksi Tingkat Produksi Buah Kelapa Sawit dengan Metode Single Moving Average,” J. Inf. dan Teknol., vol. 3, no. 4, pp. 251–256, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.162.
[4] Amriana, A. A. Kasim, and Maghfirat, “Penentuan Harga Tandan Buah Segar (TBS) Kelapa Sawit Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” Ilk. J. Ilm., vol. 12, no. 3, pp. 236–244, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i3.619.236-244.
[5] J.  Adhiva,  Mustakim,  S.  A.  Putri,  and S.  G.  Setyorini,  “Prediksi Hasil  Produksi  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Model Regresi  pada  PT  .  Perkebunan  Nusantara  V,”  in  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan  Industri (SNTIKI), 2020, pp. 155–162.
[6] M. Rifqi and Suharjito, “Deteksi Kematangan Tandan Buah Segar (TBS) Kelapa Sawit Berdasarkan Komposisi Warna Menggunakan Deep Learning,” J. Tek. Inform., vol. 14, no. 2, pp. 125–134, 2021, doi: 10.15408/jti.v14i2.23295.
[7] S. R. Widyawati, R. Efendi, N. P. Riau, S. D. Riantiza, Z. Aini, and R. Susanti, “Model Fuzzy Linear Regression untuk Peramalan  Produksi  Kelapa  Sawit  (  Studi  Kasus :  PT.  Perkebunan  III  Medan  ),”  in  Seminar  Nasional  Teknologi Informasi,  Komunikasi  dan  Industri  (SNTIKI),  2020,  pp.  582–590.  [Online].  Available:  http://repository.uin- suska.ac.id/id/eprint/64283
[8] Ipan, Syaripuddin, and D. A. Nohe, “Perbandingan Model Chen Dan Model Lee pada Metode Fuzzy Time Series untuk Peramalan  Produksi  Kelapa  Sawit  Provinsi  Kalimantan  Timur,”  in  Prosiding  Seminar  Nasional  Matematika  dan Statistika, 2022, pp. 81–95. [Online]. Available: http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/SNMSA/article/view/899
[9] R.  N.  Puspita,  “Perbandingan  Metode  Double  Exponential  Smoothing  Dan  Triple  Exponential  Smoothing  Pada Peramalan  Nilai  Ekspor  Di  Indonesia,”  Jambura  J.  Probab.  Stat.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  141–150,  2022,  doi: 10.34312/jjps.v3i2.15590.
[10]  G. A. N. Pongdatu, E. Abinowi, and S. Wahyuddin, “Peramalan Transaksi Penjualan dengan Metode Holt-Winter ’ S Exponential  Smoothing,”  J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  Terap.,  vol.  6,  no.  3,  pp.  228–233,  2020,  doi: 10.33197/jitter.vol6.iss3.2020.438.
[11]  Alfajriani,  M.  Wati,  and  N.  Puspitasari,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Time  Series  Chen  dan  Hsu  dalam  Memprediksi Kunjungan Wisatawan di Museum Mulawarman,” JURTI J. Rekayasa Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, pp. 144–153, 2020, doi: 10.30872/jurti.v4i2.5802.
[12]  A. D. Selasakmida, Tarno, and T. Wuryandari, “Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing Holt dan Fuzzy Time  Series  Chen  untuk  Peramalan  Harga  Paladium,”  J.  Gaussian,  vol.  10,  no.  3,  pp.  325–336,  2021,  doi: 10.14710/j.gauss.10.3.325-336.
[13]  M. Brilliant, K. Lestari, and H. Oktaria, “Peramalan Pola Jumlah Nasabah Menggunakan Metode Arima, Holt-Winters Exponential Smoothing, Fuzzy Time Series (Study Kasus: PT.AIA Sunrise Agency),”  J. Softw. Eng. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 8–18, 2022, [Online]. Available: https://journal.instidla.ac.id/index.php/seat/article/view/61
[14]  A. Yunus, M. Akbar, and Andri, “Data Mining Untuk Memprediksi Hasil Produksi Buah Sawit pada PT Bumi Sawit Sukses (BSS) Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Bina Darma Conf. Comput. Sci., pp. 198–207, 2019.
[15]  I. W. A. S. Darma, I. P. E. G. Gunawan, and N. P. Sutramiani, “Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Menggunakan Triple Exponential Smoothing,” J. Ilm. Merpati Menara Penelit. Akad. Teknol. Inf., vol. 8, no. 3, pp. 211–221, 2020, doi: 10.24843/JIM.2020.v08.i03.p06.
[16]  M. H. Nasution, S. Anwar, A. Fitri, and A. F. Zohra, “Peramalan Jumlah Ikan Tuna/Madidihang ( Yellowfin tuna ) yang Didaratkan di PPS Kutaraja Kota Banda Aceh dengan Metode Triple Exponential Smoothing,” Samakia J. Ilmu Perikan., vol. 10, no. 1, pp. 8–14, 2019, doi: 10.35316/jsapi.v10i1.231.
[17]  Rahmawati, Yuniza, A. Novia, and Zukrianto, “Prediksi Jumlah Wisatawan di Kota Pekanbaru pada Tahun 2019- 2023 Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Chen,”  THETA J. Pendidik. Mat., vol. 2, no. 1, pp. 36–44, 2020, [Online]. Available: https://journal.umbjm.ac.id/index.php/THETA/article/view/512

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 614 − 624 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3433
[18]  D. N. Adli, “Prediksi Harga Jagung Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Dengan Atau Tanpa Menggunakan Markov Chain,” J. Nutr. Ternak Trop., vol. 4, no. 1, pp. 49–54, 2021, doi: 10.21776/ub.jnt.2021.004.01.6.
[19]  D.  Suryani,  W.  I.  S,  and  M.  Y.  Riandi,  “Perencanaan  Kebutuhan  Penjualan  Kayu  pada  TPK  Rejosari  KPH  Malang Mengunakan Metode Triple Exponential Smoothing,” in Seminar Informatika Aplikatif Polinema, 2020, pp. 270–273. [Online]. Available: http://repota.jti.polinema.ac.id/353/
[20]  M. Layakana and S. Iskandar, “Penerapan Metode Double Moving Average dan Double Eksponential Smoothing dalam Meramalkan  Jumlah  Produksi  Crude  Palm  Oil  (CPO)  pada  PT  Perkebunan  Nusantara  IV  Unit  Dolok  Sinumbah,” KARISMATIKA  Kumpul.  Artik.  Ilmiah,  Inform.  Stat.  Mat.  dan  Apl.,  vol.  6,  no.  1,  pp.  44–53,  2020,  doi: 10.24114/jmk.v6i1.19309.
[21]  A.  Krisma,  M.  Azhari,  and  P.  P.  Widagdo,  “Perbandingan  Metode  Double  Exponential  Smoothing  Dan  Triple Exponential Smoothing Dalam Parameter Tingkat Error Mean Absolute Percentage Error ( MAPE ) dan Means Absolute Deviation ( MAD ),” in Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi), 2019, no. I, pp. 81–87. [Online]. Available: https://e-journals.unmul.ac.id/index.php/SAKTI/article/view/2303