## FORECASTING PRODUKSI PERIKANAN LAUT YANG DIJUAL DI TPI (TON) DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Ivana Larasati Putri Navalina
Nur Indah Riwajanti Sugeng Sulistyono Ludfi Djajanto Politeknik Negeri Malang Email : ivanalarasatiputrinavalina@gmail.com Received :  November 21 th 2019 Revised :   December 15 th 2019 Accepted :   January 30 th 2020

## ABSTRAK
The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  results  of  forecasting  the  production  of fish sold at TPI in 2018-2020. This is expected to help the government in the formulation of plans and strategies related to the production of marine fish to increase the GRDP of fisheries  in Java (regional level) and fisheries GDP in Indonesia (national level) and to contribute  in  the  field  of  information  and  macroeconomics.  This  research  used descriptive  quantitative  research  and used  data  obtained  through  the official  website  of the Central Statistics Agency. This study used the Single Exponential Smoothing method. The results of this study have shown that the areas with the lowest sea fish production are in  the  DI  Yogyakarta  area,  so  the  government  must  devise  a  strategy  to  maximize  fish production in order to increase the PRDB contribution in Yogyakarta.
Kata kunci : Forecasting , Single Exponential Smoothing, Fishery

## PENDAHULUAN
Sebagai  negara  maritim  dan merupakan negara kepulauan terbesar di dunia  Indonesia  memiliki  sebanyak 17.504  pulau  besar  dan  kecil  yang terbentang sepanjang 3.977 mil di antara Samudera Hindia dan Samudera Pasifik. Dengan  garis  pantai  sepanjang  95.181 km dan luas daratan hanya 1,9 juta km2, maka  75%  wilayah  Indonesia  berupa lautan  dengan  potensi  sumberdaya. Salah  satu  sumberdaya  hayati  dengan keanekaragamannya,  diantaranya  adalah ekosistem  terumbu  karang,  padang lamun,  mangrove  dan  berbagai  jenis ikan (Kementrian Kelautan dan Perikanan, 2018). Ikan merupakan salah satu  makanan  yang  menjadi  sumber protein hewani. Baik ikan darat maupun ikan  laut  tidak  hanya  mengandung protein  sebagai  zat  gizinya.  ikan  juga mengandung
lemak, vitamin,
karbohidrat, selenium ,  kalsium,  dan asam  lemak  omega-3  (Oktaria  et.  al, 2019).   Kandungan  asam  lemak  omega-
3  pada  ikan  memiliki  banyak  manfaat bagi tubuh seperti meningkatkan kesehatan otak bayi hingga meminimalisir  resiko  penyakit  jantung. Oleh  karena  itu,  ikan  juga  merupakan salah satu sumber pangan yang dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia. Rata-rata  konsumsi  ikan  tiap tahun di Indonesia mengalami peningkatan  dan  dibuktikan  dengan jumlah  konsumsi  ikan  tahun 2015–2018 yang menunjukkan angka 41,11
kg/kapita  pada  tahun  2015  dan  terus meningkat  hingga  tahun  2018  yang berada  pada  angka  47,34  kg/kapita (Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan Republik  Indonesia,  2018).  Potensi produksi ikan di Indonesia juga terbilang tinggi meskipun jumlah produksi  ikan  tiap  tahunnya  berbeda- beda  di  tiap  daerah.  Menurut  data  dari Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  tahun 2017,  produksi  ikan  laut  yang  dijual  di TPI tahun 2017 mengalami peningkatan jumlah sebesar 657691.74 ton dari tahun
sebelumnya yang hanya sebesar 565485.9 ton. Tempat  Pelelangan  Ikan  (TPI)
tersebar  di  34  titik  pada  tiap  provinsi  di Indonesia.  Pulau  Jawa  sendiri  memiliki lima  titik  TPI  yang  berada  di  DKI Jakarta,  Jawa  Barat,  DI  Yogyakarta, Jawa Tengah, dan Jawa Timur. Produksi ikan  yang  dijual  di  TPI  yang  memiliki angka  tertinggi  berada  pada  provinsi Jawa Timur sebesar 1038266.58 ton dan yang  terendah  berada  pada  provinsi Jawa Timur sebesar 21181.8 ton. Alasan peneliti  memilih  lokasi  penelitian  di Pulau  jawa  adalah  selain  sebagai  pusat pemerintahan, Pulau Jawa juga merupakan  pusat  perekonomian  negara Indonesia. Penyebaran industri di Indonesia  sebagian  besar  berada  di pulau  Jawa  yaitu  sekitar  75  persen, sedangkan  25  persen  lagi  di  luar  Pulau Jawa (Kementrian Perindustrian Republik Indonesia, 2012). Meningkatnya  jumlah  produksi  ikan tentu  merupakan  suatu  hal  yang  cukup positif untuk penambahan Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB). Penambahan PDRB ini sangat diperlukan untuk perencanaan pemerintahan  berikutnya.  Oleh  karena itu, perlu diramalkan agar dapat memperkirakan  produksi  ikan  laut  pada masa  yang  akan  datang  (Oktaria  et.  al,
2019)
Peramalan  adalah  suatu  metode untuk memperkirakan suatu nilai dimasa depan  dengan  menggunakan  data  masa lalu.  Peramalan  juga  dapat  diartikan sebagai seni dan ilmu untuk memperkirakan  kejadian  pada  masa yang  akan  datang,  sedangkan  aktivitas peramalan  adalah  suatu  fungsi  bisnis yang  berusaha  memperkirakan  pejualan atau  pengguaan  suatu  produk  sehingga produk-produk  itu  dapat  dibuat  dalam kuantitas yang tepat  (Wardah  & Iskandar, 2016). Perkiraan produksi ikan laut  pada  masa  yang  akan  datang  dapat membantu  pemerintah  dalam  membuat perencanaan  dan  pengambilan  tindakan yang tepat agar produksi ikan laut dapat meningkatkan pendapatan
daerah, devisa  negara,  dan  memperkirakan
keadaan  ekonomi  di  masa  akan  datang (Oktaria et. al, 2019).
Metode  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah Metode Penghalusan Eksponensial Tunggal ( Single  Exponential  Smoothing ).  Model penghalusan eksponensial tunggal merupakan  metode  peramalan  yang sangat cocok digunakan untuk peramalan jangka waktu pendek dikarenakan model ini sering digunakan pada data yang konstan untuk mengatasi fluktuasi  data  (Sudrimo  2016).  Model penghalusan eksponensial tunggal didasarkan  oleh  perhitungan  nilai  rata- rata  dari  data  masa  lalu  secara eksponensial.  Setiap  data  akan  diberi bobot,  dimana  data  yang  baru  akan menerima  bobot  yang  lebih  besar. Perhitungan  parameter  pemulusan  pada peramalan  eksponensial  disebut  dengan alpha (α) (Pramayoga, 2017).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh Sundari dan Dewi (2016) ini menggunakan  metode  survei  dalam mengestimasi  produksi  perikanan  dan kunjungan kapal di Pelabuhan Perikanan Pantai Wonokerto, Kabupaten Pekalongan, dimana hasilnya adalah  kunjungan  kapal  yang  akan meningkat  jumlahnya  pada  5  tahun  ke depan  adalah  kapal  motor  ukuran  <10 GT  dan  diikuti  pula  dengan  kenaikan produksi  perikanan  di  PPP  Wonokerto. Selain  itu,  penelitian  serupa  dilakukan oleh  Razak  dan  Riksakomara  (2017) yang menggunakan metode Back-
propagation  Neural  Network dalam meramalkan  jumlah  produksi  ikan  di UPTD Pelabuhan Perikanan Banjarmasin.  Mereka  menyimpulkan bahwa  Penggunaan  variasi  parameter learning  rate  dan  epoch dinilai  kurang mempengaruhi  terhadap  hasil  akhir peramalan, sedangkan penggunaan variasi  rasio  pada train  set  &  test  set dinilai mempengaruhi hasil akhir peramalan.  Selanjutnya  penelitian  yang dilakukan  oleh  Pramayoga  (2017), Rahman  et.  al  (2018),  Nasution  et.  al (2019), dan Oktaria (2019) menggunakan  macam-macam  metode exponential smoothing untuk peramalan.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengetahui  hasil  peramalan produksi  ikan  yang  dijual  di  TPI  pada tahun  2018-2020.  Hal  ini  diharapkan dapat  membantu  pemerintah  dalam rangka  menyusun  rencana  dan  strategi yang  berkaitan  dengan  produksi  ikan laut untuk peningkatan PDRB perikanan di  Pulau  Jawa  (tingkat  regional)  dan PDB  perikanan  di  Indonesia  (tingkat nasional)  serta  memberikan  kontribusi dibidang informasi dan ekonomi makro.

## TINJAUAN PUSTAKA
Peramalan ( forecasting ) merupakan  langkah  awal  dari  sebuah pengambilan      keputusan.  Hal  yang perlu  diperhatikan  sebelum  melakukan peramalan  adalah  harus  mengetahui terlebih dahulu apa sebenarnya persoalan atau isu pada sebuah keputusan  yang  akan  diambil  itu (Qamal,  2016). Forecasting menurut Kurniagara  (2017)  merupakan  sebuah prediksi,  proyeksi  atau  estimasi  tingkat kejadian  dimana  hal  tersebut  sifatnya tidak  pasti  dimasa  yang  akan  datang.
Ketepatan secara akurat dalam memprediksi  peristiwa  dan  tingkat kejadian  yang  akan  datang  ini  tidak selalu  dapat  dicapai,  oleh  karena  itu disaat  perusahaan  tidak  mampu  untuk melihat  kejadian  yang  akan  datang secara pasti, disinilah perusahaan memerlukan  waktu  dan  tenaga  yang besar  agar  mereka  dapat  memiliki kekuatan  dalam  menarik  kesimpulan terhadap  kejadian  yang  akan  datang. Maka  dari  itu,  peramalan  ( forecasting ) ini  dibutuhkan  oleh  sebuah  perusahaan atau lembaga pemerintah untuk menyusun strategi yang sifatnya preventif  untuk  meminimalisir  resiko yang mungkin terjadi di masa yang akan datang.
Tahapan  untuk  melakukan  peramalan menurut (Qamal, 2016) yaitu:
1. Hal  pertama  yang  harus  dilakukan adalah  penentuan  masalah  yang akan  dianalisis  atau  merumuskan masalah yang akan dibahas.
2. Menyiapkan  data-data  apa  saja yang  akan  dibutuhkan  pada  proses
analisis sehingga data dapat diproses dengan seharusnya. 3. Menetapkan  atau  memilih  metode peramalan  yang  paling  tepat  dan sesuai  dengan  analisa  yang  akan dilakukan.
4. Setelah  menetapkan  metode  yang telah  dipilih,  metode  tersebut diterapkan  dan  melakukan  prediksi pada  data  untuk  beberapa  periode ke depan. 5. Hal  terakhir  yang  merupakan tahapan peramalan adalah melakukan  evaluasi  dari  hasil peramalan tersebut. Metode exponential  smoothing merupakan  sebuah  pengembangan  dari metode moving  averages .  Metode  ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan  menggunakan  data  terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru  diberi  bobot  dengan  proporsi  yang lebih  besar  (Kurniagara,  2017).  Dengan kata  lain  dapat  dijelaskan  bahwa observasi terbaru akan diberikan
prioritas  lebih  tinggi  bagi  peramalan dibandingkan  observasi    yang  lebih lama (Qamal, 2016).
Empat  model  dari  metode exponential smoothing yang mengakomodasi asumsi mengenai trend dan musiman (Suswaini dan Haryati, 2016) :
1. Single (tunggal), model ini mengasumsikan bahwa seri pengamatan  tidak  memiliki  trend dan musiman.
2. Holt ,  model  ini  mengasumsikan bahwa  seri  pengamatan  memiliki trend  linier  namun  tidak  memiliki variasi musiman.
3. Winters , model ini mengasumsikan bahwa  seri  pengamatan  memiliki trend linier dan variasi musiman.
4. Custom ,  model  ini  memungkinkan untuk melakukan penetapan komponen trend dan variasi musiman.

## METODE PENELITIAN
Obyek  penelitian  merupakan inti  dari  penelitian  yang  kita  lakukan agar data yang didapatkan lebih
terfokus.  Penulis  memilih    obyek  dari penelitian  ini  adalah  seluruh  Tempat Pelelangan Ikan (TPI) yang ada di Pulau Jawa  di  Indonesia  yang  meliputi  5 provinsi  yaitu  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat, Jawa  Tengah,  DI  Yogyakarta  dan  Jawa Timur.  Alasan  peneliti  mengambil obyek penelitian  tersebut adalah, karena Indonesia  memiliki  potensi  yang  sangat besar  dalam  hal  kemaritiman  namun sepertinya  belum  dimanfaatkan  dengan maksimal,  sehingga  dengan  adanya penelitian  ini  dapat  disusun  strategi- strategi  dalam  rangka  meningkatkan perekonomian  kemaritiman.  Selain  itu berdasarkan  penelitian  terdahulu,  belum ada  yang  meneliti  peramalan  produksi ikan  laut  di  Pulau  Jawa,  sedangkan  di satu  sisi  Pulau  Jawa  merupakan  pusat perekonomian dan industry di Indonesia
Jenis Penelitian Jenis  penelitian  yang  digunakan adalah jenis penelitian kuantitatif.
Penelitian  kuantitatif  menurut  Sugiyono (2018, p. 23), yaitu “Metode  penelitian  positivistik  karena berlandaskan  pada  filsafat  positivisme, digunakan  untuk  meneliti    pada  sampel atau  populasi  tertentu,  pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis  data  bersifat  kuantitatif/statistik dengan  tujuan  untuk  menggambarkan dan  menguji  hipotesis  yang  telah ditetapkan”.  Sehingga  penelitian  ini akan dilakukan menggunakan penerapan metode statistik untuk peramalan produksi periode selanjutnya. Sumber Data dan Data Yang Dibutuhkan Sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  sumber  data sekunder yaitu :
1. Sumber  Data  Sekunder.  Sumber data  sekunder  merupakan  sumber data  penelitian  yang  diperoleh secara  tidak  langsung  melalui media perantara dan sudah tersedia sebelum  peneliti  akan  melakukan penelitian. Beberapa contoh sumber data sekunder adalah catatan atau dokumentasi
perusahaan,  publikasi  pemerintah, analisis industri oleh media, internet  dan  sebagainya.  Dalam penelitian ini data sekunder diperoleh  dari  situs  resmi  Badan Pusat Statistik yaitu www.bps.go.id. 2. Data  yang  Dibutuhkan.  Data  yang dibutuhkan  di  dalam  penelitian  ini diantaranya  :  Data  produksi  ikan laut  yang  dijual  di  TPI  di  Pulau Jawa
Metode Pengumpulan Data Metode  pengumpulan  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah dengan  metode  dokumentasi,  yaitu metode  pengumpulan  data  yang  berasal dari catatan yang sudah ada sebelumnya untuk  dipelajari  lebih  lanjut  dalam penelitian. Metode dokumentasi dilakukan  dengan  mengambil  data  dari www.bps.go.id.
Teknik Analisis Data Analisis Statistik

## Metode Exponential Smoothing
Metode  exponential  smoothing merupakan  sebuah  pengembangan  dari metode  moving  averages.  Metode  ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan  menggunakan  data  terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru  diberi  bobot  dengan  proporsi  yang lebih  besar  (Kurniagara,  2017).  Dengan kata  lain  dapat  dijelaskan  bahwa observasi terbaru akan diberikan prioritas  lebih  tinggi  bagi  peramalan dibandingkan  observasi    yang  lebih lama  (Qamal,  2016).  Salah  satu  metode exponential  smoothing  yang  cocok untuk  data  ini  adalah single  exponential smoothing . Single  Exponential  Smoothing atau  yang  biasa  disebut  dengan Simple Exponential  Smoothing ini  biasanya digunakan pada peramalan jangka pendek  misalnya  1  bulan  ke  depan (Ihsan  et.  al,  2018).  Prinsip  utama  di balik metode ini adalah bahwa data baru lebih  relevan  daripada  data  lama  dalam dataset deret waktu. Seiring
bertambahnya data, data menjadi kurang relevan  (Adamuthe  et.  al,  2015). Menurut  Mustofa,  2018  model  ini mengasumsi  data  berfluktuasi  di  sekitar nilai  mean  yang  tetap,  tanpa  tren  atau pola  pertumbuhan  konsisten. Single Exponential  Smoothing menggunakan parameter  tunggal  dinotasikan  α  untuk pembobotan.  Rumus  peramalan Single Exponential Smoothing menurut (Mustofa, 2018) sebagai berikut : S’t   = α Xt + (1-α)S’t-1 Dimana :
S’t   = nilai peramalan untuk periode t α = konstanta pembobotan eksponensial Xt  = nilai aktual periode t S’t-1  = nilai peramalan periode t-1
Menurut  Margi  S  dan  Pendawa W (2015) ketepatan ramalan merupakan suatu hal yang penting untuk peramalan, dimana hal ini adalah tentang bagaimana mengukur  kesesuaian  antara  data  yang yang  sudah  ada  dengan  data  peramalan. Kesalahan  peramalan  total  ini  dapat dihitung dengan cara :
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) MAPE  merupakan  pengukuran kesalahan  yang  menghitung  ukuran presentase  penyimpangan  antara  data aktual  dengan  data  peramalan  (Margi  S dan  Pendawa  W,  2015)  Nilai  MAPE dapat dihitung dengan persamaan berikut. MAPE = Dimana : Xt = Data aktual pada periode t Ft  = Nilai peramalan pada periode t n  = Jumlah data
Mean Square Error (MSE) MSE  merupakan  cara  kedua untuk  mengukur  kesalahan  peramalan
keseluruhan.  MSE  merupakan  rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan  dan  yang  diamati  (Margi  S dan  Pendawa  W,  2015).  Nilai  MSE dapat dihitung dengan persamaan
berikut :
MSE =
Dimana : Xt = Data aktual pada periode t Ft  = Nilai peramalan pada periode t n  = Jumlah data
Mean Absolute Deviation (MAD) MAD mengukur ketepatan ramalan  dengan  merata-rata  kesalahan dugaan  (nilai  absolut  masing-masing kesalahan). MAD berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang  sama  sebagai  deret  asli  (Margi  S dan  Pendawa  W,  2015).  Nilai  MAD dapat dihitung dengan persamaan berikut :
MAD =
Dimana : Xt = Data aktual pada periode t Ft  = Nilai peramalan pada periode t n  = Jumlah data

## HASIL
Data Penelitian Data yang diolah pada penelitian  ini  adalah  data  produksi perikanan  laut  yang  dijual  di  Tempat
Pelelangan  Ikan  (TPI)  dengan  ukuran Ton. Data tersebut menunjukkan jumlah per  tahun  mulai  dari  2004  hingga  2017 pada  setiap  provinsi  di  Indonesia  dan didapatkan  dari  www.bps.go.id.  Karena keterbatasan  penelitian,  dalam  jurnal  ini hanya dilakukan penelitian untuk
provinsi  di  Pulau  Jawa.  Data  akan ditampilkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Data Produksi Perikanan Laut yang Dijual di TPI (Ton) di Pulau Jawa
Data Produksi Perikanan Laut Yang Dijual Di TPI (Ton)
Tahun Provinsi di Pulau Jawa DKI Jakarta Jawa Barat Jawa Tengah DI Yogyakarta Jawa Timur 2004 27058 23546 113614 596 48554 2005 26553 23150 152352 623 60058 2006 24881 48958 146284 629 41259 2007 35348 54092 163856 1851 58799 2008 39820 54906 159307 1171 92489 2009 30362 34935 158961 1492 104634 2010 31426 51989 279641 1020 81672 2011 25938 44566 145530 1040 68027 2012 21203 40412 210495 1465 40506 2013 23846 85996 178259 1397 60953 2014 26601.1 78975.5 193939.1 2769.6 93498.9 2015 24035.1 52361.5 214505.3 2339.5 71696.8 2016 104956.9 46470.2 221842.8 1700 59520.2 2017 31228.34 44613.42 195967.97 3088.7 156599.68 Total 473256.44 684970.62 2534554.17 21181.8 1038266.58 Sumber : www.bps.go.id
Hasil  Perhitungan  MAPE,  MSE  dan MAD Tahapan  ini  mengungkapkan perlunya menghitung besaran  nilai error dari  peramalan  yang  telah  dibuat sebelumnya. Menghitung kesalahan prediksi  bisa  disebut  juga  sebagai menghitung  akurasi  pengukuran  .  Nilai- nilai error yang akan dihitung diantaranya  adalah  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Square Error  (MSE)  dan  Mean  Absolute
Deviation  (MAD)  (Atkha  dan  Rusdah, 2018).
Nilai Mean Absolute Percentage Error  (MAPE)  didapat  jumlah  nilai
aktual  dikurangi  prediksi  yang  dibagi nilai  aktual kemudian dikali 100% yang selanjutnya  dibagi  jumlah  data.  Besaran nilai Mean Square Error  (MSE) didapat dari  jumlah  nilai  aktual  dikurangi prediksi  yang  dikuadratkan  kemudian dibagi  jumlah  data  Selanjutnya,  nilai Mean Absolute Deviation (MAD)
dihasilkan  dari  jumlah  nilai  aktual dikurangi  nilai  prediksi  yang  kemudian dibagi  dengan  jumlah  data.    (Athka  dan Rusdah, 2018)
Nilai  Berikut  merupakan  hasil perhitungan  MAPE,  MSE,dan  MAD secara  umum  dari  seluruh  data  yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 3. Hasil Perhitungan MAPE, MSE, dan MAD
Hasil Perhitungan MAPE, MSE, MAD Akurasi Eror alpha (α) 0.2 0.5 0.7 0.9 MAPE 6385959.89 6581974.218 6476819.243 6369451.405 MSE 290484076 299453356.1 294786634.4 289993221.8 MAD 13362267498 13774854390 13560185192 13339688215 Sumber : Data Diolah Dari  hasil  perhitungsn  diatas, terlihat  bahwa  nilai  MAPE,  MSE,  dan MAD  yang  paling  kecil  berada  pada nilai  konstanta  penghalusan  (α)  0.9,
maka  nilai  inilah  yang  akan  digunakan untuk melakukan perhitungan forecasting.  Semakin  kecil  nilai  yang dihasilkan maka nantinya hasil perhitungan forecasting juga akan semakin akurat.
Hasil Peramalan ( Forecasting )
Hasil  peramalan  (forecasting)  dari  semua  provinsi  akan  disajikan  pada  Tabel  4 berikut ini.
Tabel 4. Hasil Peramalan ( Forecasting )
Kompilasi Hasil Forecasting Tahun Provinsi DKI Jakarta Jawa Barat Jawa tengah DI Yogyakarta  Jawa Timur 2018 37794 44885  198460 2957 147032 2019 90978 47084  218647 1886 69533 2020 43113 45105  200479 2849 139282 Sumber : Data Diolah Sumber : Data Diolah Gambar 1. Histogram Hasil Peramalan ( Forecasting )

## KESIMPULAN
Dari  hasil  peramalan  ( forecasting ) yang  dilakukan,  dapat  diketahui  bahwa provinsi  DI  Yogyakarta  memiliki  nilai paling  kecil  diantara  keempat  provinsi lainnya.  Hal  ini  bisa  dipengaruhi  oleh faktor  letak  geografis,  dimana  DI Yogyakarta  memiliki  luas  wilayah  yang paling kecil sehingga akan
mempengaruhi  kuantitas  produksi  ikan. Namun  sebenarnya,  DI  Yogyakarta sendiri memiliki potensi perikanan yang cukup  besar.  Hal  ini  juga  disampaikan oleh Sekda DIY Ir. Gatot Saptadi bahwa DI  Yogyakarta  sebenarnya  mempunyai peluang  yang  cukup  bagus  untuk mengoptimalkan perikanan baik itu ikan budidaya,  ikan  tangkap,  pengolahan, penangkaran maupun pemasaran.
Sedangkan  yang  memiliki  nilai paling  tinggi  ada  pada  provinsi  Jawa
Tengah diantara keempat provinsi lainnya.  Potensi  produksi  Ikan  di  Jawa
Tengah  sebenarnya  masih  bisa  di eksplorasi, namun tantangan yang dihadapi juga tidak mudah. Seperti yang dilansir  oleh  situs  resmi  Kementrian Kelautan dan Perikanan Indonesia, 2018 bahwa  di  pesisir  utara  yang  menghadap Laut  Jawa,  beberapa  masalah  yang tengah  dihadapi  adalah  pencemaran lingkungan,  tata  ruang  laut  dan  akses penangkapan  ikan.  Berbeda  dengan pesisir  selatan,  beberapa  masalah  yang tengah  dihadapi  adalah  infrastruktur penghubung  dengan  pesisir  utara  dan dukungan sarana/prasarana di pelabuhan.  Bagi  daerah  yang  memiliki posisi landlocked, masalah yang
dihadapi adalah aksesibilitas transportasi.  Faktor-faktor  tersebutlah yang  membuat  produksi  ikan  di  Jawa Tengah belum maksimal.

## SARAN
Berdasarkan kesimpulan di atas, dapat dikemukakan saran untuk penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat mengembangkan  penelitian  di  pulau- pulau  lainnya  di  Indonesia  yang  tidak dilakukan  pada  penelitian  ini  dan penelitian  bisa  menggunakan  metode lain  yang  belum  digunakan  pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Buku
Sugiyono.  2018. Metode  Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan
R&D . Bandung: AFABETA
Jurnal Adamuthe, A. C.,  Gage, R. A., Thampi, G. T.,  2015. Forecasting Cloud Computing using Double Exponential Smoothing Methods. International Conference on Advanced Computing  and  Communication Systems  (ICACCS  -2015),  Jan. 05  –  07,  2015,  Coimbatore, INDIA. Atkha, R. dan Rusdah, 2018. Penerapan Metode Single Exponential Smoothing untuk  Memprediksi Jumlah  Penjualan  Bulanan  Pada
Ranch  Market Pesanggrahan. Jurnal  Idealis  Vol  1.1  No.  3, Juli 2018.
Ihsan,  H.,  Syam,  R.,  Ahmad,  F.,    2018. Peramalan  Penjualan  dengan Metode Exponential  Smoothing (Studi  Kasus  :  Penjualan  Bakso Kemasaan/Kiloan Rumah Bakso Bang Ipul). Journal of Mathematics, Computations, and Statistics (hal. 1 – 7) Vol. 1. No. 1, April 2018 Kurniagara,  2017.  Penerapan  Metode Exponential  Smoothing dalam Memprediksi Jumlah Siswa Baru (Studi Kasus: SMK PEMDA  Lubuk  Pakam). Jurnal Pelita  Informatika,  Volume  16, Nomor 3, Juli 2017
Margi,  K.  dan  Pendawa,  S.,    2015. Analisa  dan  Penerapan  Metode Single  Exponential  Smoothing untuk  Prediksi  Penjualan  pada Periode  Tertentu  (Studi  Kasus  : PT.  Media  Cemara  Kreasi). Prosiding  SNATIF  Ke-2  Tahun 2015.
Nasution,  M.  H.,  Anwar,  S.,  Fitri,  A., Zohra,  A.  F.,  2019.  Peramalan Jumlah  Ikan  Tuna/Madidihang ( Yellowfin tuna) yang Didaratkan  di  PPS  Kutaraja Kota Banda Aceh dengan Metode Triple Exponential Smoothing . Jurnal Imu Perikanan  Volume  10,  No.  1, Aprilo 2019 Oktaria,  R.,  Murni,  D.,  Helma,    2016. Peramalan  Produksi  Ikan  Laut di  Kabupaten  Pesisir  Selatan Menggunakan Metode Pemulusan  Eksponensial  Tripel Tipe Brown . E-Journal  UNP Vol 2, No 2 (2019). Pramayoga, B., 2019. Peramalan Ketersediaan Ikan Hasil Tangkapan  di  PPP  Blanakan, Kabupaten Subang. Jurnal Idealis Repository Ipb 2019. Rahman, D., Sumarjaya, I W., Sukarsa, I K.  G.,  2018.  Perbandingan Peramlaan  Hasil  Produksi  Ikan Menggunakan Metode Permulusan  Eksponensial Holt- Winters dan  ARIMA. E-Jurnal Matematika Vol. 7(4), November 2018,  pp. 371-376 Razak,  M.  A.  dan  Riksakomara,  E., 2017. Peramalan Jumlah Produksi Ikan dengan Menggunakan Backpropagation Neural  Network (Studi  Kasus: UPTD Pelabuhan Perikanan Banjarmasin. JURNAL  TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017)
Sundari,  R  dan  Dewi,  D.  ANN.,    2016. Estimasi  Produksi  Perikanan dan  Kunjungan  Kapal    di Pelabuhan Perikanan Pantai Wonokerto, Kabupaten Peklaongan. Jurnal Sumberdaya
Perairan  Volume  10.  Nomor.  1.
Tahun 2016 Suswaini,  E.  dan  Haryati,  S.,  2016.
Forecasting Penjualan  Produk pada  PD.  Adi  Anugrah  “ Food Industry ” Tanjungpinang dengan Metode Single Exponential  Smoothing . Jurnal Sustainable, Vol. 5, No. 01, Mei 2016 Qamal,  M.,  2016.  Peramalan  Penjualan Makanan Ringan Dengan Metode Single Exponential Smoothing . TECHSI  :  Jurnal
Penelitian Teknik Informatika
Skripsi, Tesis dan Disertasi
Mustofa,  A.,  2018.  Penerapan  Metode Forecasting untuk Meningkatkan Penjualan Handphone dengan Menggunakan Double Exponential  Smoothing (Studi Kasus  :  CV.  Garden  Cell
Kediri). Universitas  Nusantara PGRI Kediri. Skripsi.2018
Internet Pemerintah  Daerah  DI  Yogyakarta. 2019.  BKIPM  Dukung  Penuh Optimalisasi  Potensi  Perikanan DIY,  diakses  pada  6  Desember 2019 https://jogjaprov.go.id/berita/det ail/7814-bkipm-dukung-penuh- optimalisasi-potensi-perikanan- diy Kementrian Perindustrian Republik Indonesia.  2012.  Pemerintah Andalkan  Pertumbuhan  Industri Pulau  Jawa,  diakses  pada  22
Desember 2019 https://kemenperin.go.id/artikel/ 2806/Pemerintah- Andalkan%09Pertumbuhan-
Industri-Pulau-Jawa
Kementrian  Kelautan  dan  Perikanan. 2018.  Refleksi 2018 & Outlook 2019, diakses pada 22 Desember 2019. https://kkp.go.id/an-
component/media/upload- gambar- pendukung/kkp/DATA%20KKP
/Bahan%20RO%20KKP%2020 18%20(final).pdf Kementrian  Kelautan  dan  Perikanan. 2018. Konservasi untuk Kesejahteraan,  diakses  pada  22 Desember 2019
http://kkji.kp3k.kkp.go.id/index. php/beritabaru/267-14th- konservasi-untuk-kesejahteraan