## Peramalan  Produksi  Kelapa  Sawit  dan  Karet  di  Provinsi Kalimantan Selatan
(Predicting  the  Production  of  Oil  Palm  and  Rubber  in  South Kalimantan Province)
Anis Huzaimanor Izafera 1 , Nur Salam 1 , Dewi Sri Susanti 1*
1 Program  Studi  Statistika  Fakultas  MIPA  Universitas  Lambung  Mangkurat,  Jl.  A.  Yani  KM.  36, Banjarbaru 70714, Kalimantan Selatan E-mail: ds_susanti@ulm.ac.id

## ARTICLE INFO ABSTRACT
Article history Submitted: February 11, 2023 Accepted: June 29, 2023 Published: July 4, 2023
Keywords: double exponential smoothing, forecasting,
oil palm crops production,
rubber crops production, South Kalimantan Province
In  Indonesia,  the  plantation  sub-sector  has  an  important  role  in increasing state revenue through the exports of its products, besides the mining and gas  sector.  The most  widely produced  plantation crops  in Indonesia are oil palm and rubber and South Kalimantan is one of the top 10 provinces in Indonesia with oil palm plantations. This study aims to detect the correct forecasting model for data on  oil palm crops and rubber  production  in  South  Kalimantan  Province  and  to  analyse  the forecasting results for oil palm crops and rubber in South Kalimantan Province  using  the  double  exponential  smoothing  method.    This research was conducted for 8 months (March 2022 to December 2022), using  observational  data  from  2001  to  2021.  Double  Exponential Smoothing  Holt  was  used  in  this  study  by  looking  at  the  error  value obtained  with  the  smallest Mean Absolute  Percentage Error  (MAPE). For palm oil production, the parameters α=0.8 and β=0.6 were the best parameters with a MAPE value of 8.05% and resulted in the forecasting of oil palm crops production in 2022 not increasing, in 2023 and 2024 experiencing an increase of 1%. As for forecasting rubber production, the parameters α=0.9 and β=0.9 are the best parameters with a MAPE value of 5.45% and forecasting rubber production in 2022 will increase by 1%, in 2023 and 2024 by 2%.
Copyright  ©  2023  Author(s).  This  work  is  licensed  under a  Creative  Commons  Attribution- ShareAlike 4.0 International License.

## PENDAHULUAN
Subsektor perkebunan merupakan salah satu penghasil sumber devisa di Indonesia setelah sektor pertambangan dan gas melalui ekspor komoditasnya (BPS, 2021). Subsektor ini memiliki peranan  yang  penting  di  dalam  suatu  negara,  karena  disamping  menjadi  sumber  energi  untuk industri  pengolahan  hasil perkebunan juga  dapat menyerap tenaga kerja,  dengan  kata lain  sub sektor perkebunan memiliki peranan penting di bidang ekonomi dan sosial Indonesia  (Isbah & Iyan, 2016). Subsektor perkebunan memiliki cakupan yang luas, salah satu tanaman perkebunan yang  banyak  dikembangkan  di  Indonesia  adalah  tanaman  kelapa  sawit  dan  karet  (Direktorat Jenderal  Perkebunan,  2020).  Kesinambungan  produksi  kelapa  sawit  Indonesia  sangat menjanjikan. Sejak tahun 2006, Indonesia telah menjadi penghasil kelapa sawit terbesar di dunia, yang  memiliki  peranan  penting  dalam  memasok  dan  memenuhi  permintaan  minyak   nabati  di
Izafera: Peramalan Produksi Kelapa Sawit dan Karet ...
tingkat  global  (Kementerian  Perindustrian  RI,  2021).  Pada  tahun  2019  Indonesia  menduduki peringkat 1 luas areal karet dunia, melibatkan pekebun sebanyak 2,07 juta kepala keluarga dan 193 ribu tenaga kerja perkebunan  (BPS, 2021). Kedua tanaman ini juga merupakan salah satu jenis komoditas perkebunan yang banyak dikembangkan dan menjadi andalan sektor perkebunan di  Provinsi  Kalimantan  Selatan.  Kelapa  sawit  ( Elaeis  guineensis Jacq.)  merupakan  tanaman penghasil bahan baku minyak yang termasuk keluarga Arecaceae . Pada tahun 1848, kelapa sawit dibawa oleh pemerintah Hindia Belanda ke Indonesia. Perkebunan kelapa sawit dapat dikatakan suatu agro bisnis yang cukup besar karena hasil dari pengolahan kelapa sawit banyak digunakan oleh  masyarakat  (Sulardi,  2022).  Selain  tanaman  sawit,  terdapat  tanaman  karet  ( Hevea brasiliensis Muell. Arg) yang juga menjadi komoditas utama dalam agrobisnis. Karet merupakan tanaman  tropis  yang  berasal  dari  lembah  sungai  Amazon  di  Brazil.  Pada  tahun  1864  karet pertama kali dibawa ke Indonesia sebagai tanaman koleksi di Kebun Raya Bogor. Dari koleksi tanaman  karet  yang  terkumpul  kemudian  dikembangkan  menjadi  tanaman  perkebunan  di beberapa daerah (Subandi, 2011).
Kalimantan  Selatan  merupakan  salah  satu  provinsi  penghasil  kelapa  sawit  di  Indonesia. Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Kalimantan  Selatan  dalam  BPS (2022),  pada  tahun  2021  luas  area  komoditas  kelapa  sawit  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan mencapai 426.948 ha sedangkan untuk produksinya mencapai 1.134.684 ton CPO (BPS, 2022). Selain  tanaman  kelapa  sawit,  karet  merupakan  salah  satu  jenis  komoditas  perkebunan  yang banyak dikembangkan dan menjadi andalan sektor perkebunan di Provinsi Kalimantan Selatan. Luas areal karet di Provinsi Kalimantan Selatan pada tahun 2021 mencapai 272.471 ha dengan produksi sebesar 208.586 ton (BPS, 2022).
Jika  dilihat  jumlah  produksi  kelapa  sawit  dan  karet  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan cenderung  terus  meningkat  namun  tidak  menutup  kemungkinan  akan  mengalami  fluktuasi, dimana terjadi penambahan dan pengurangan yang tidak sama setiap tahunnya. Produksi kelap a sawit  dan  karet  yang  mengalami  fluktuasi  dapat  berpengaruh  terhadap  perekonomian  suatu wilayah dimana terjadi kesenjangan antara jumlah produksi dengan jumlah permintaan.  Kondisi ini  akan  menjadikan  pembuatan  perencanaan  pemenuhan  kebutuhan  dan  besarnya   kelebihan yang  harus  didistribusikan  sulit  untuk  ditetapkan  (Wahyuni  et  al.,  2021).  Sehingga  upaya produksi yang dilakukan tidak dapat dimanfaatkan dengan optimal. Menyikapi kondisi di atas, maka dibutuhkan peramalan jumlah produksi kelapa sawit dan karet di masa yang akan datang.
Penelitian mengenai peramalan data menggunakan metode double exponential smoothing sudah pernah dilakukan oleh Handoko (2018). Pada penelitian ini  digunakan 36 data produksi kelapa sawit di Provinsi Sumatera Utara yang diperoleh dari PTPN III Sumatera Utara dengan rentang waktu dari tahun 2015—2017, yang mana data tersebut membentuk pola data trend . Pada penelitian ini menggunakan metode double exponential satu parameter dari Brown dimana nilai parameternya dipilih secara trial and error dan didapatkan hasil peramalan untuk bulan Januari 2018  sebesar  48.756.899,70  kg,  untuk  bulan  Februari  2018  sebesar  48.684.750,30  kg,  untuk bulan  Maret  2018  sebesar  48.612.600,90  kg,  dan  seterusnya  sampai  bulan  Desember  2018 sebesar 47.963.256,30 kg, atau dengan kata lain produksi kelapa sawit yang akan datang akan mengalami penurunan (Handoko, 2018).
Peramalan merupakan kegiatan untuk memperkirakan suatu hal dimasa yang akan datang (Sofyan, 2013). Peramalan dapat digunakan sebagai dasar untuk merencanakan, mengawasi dan
pengambilan  keputusan.  Pada  umumnya  peramalan  dilakukan  menggunakan  data time  series Data time series adalah data yang terurut berdasarkan waktu (Fadliani et al., 2021). Berdasarkan uraian diatas, penelitian ini bertujuan untuk meramalkan atau memprediksi produksi kelapa sawit dan karet di Provinsi Kalimantan Selatan pada masa yang akan datang, yaitu sampai tahun 2025. Prediksi didasarkan atas model dugaan double exponential smoothing Holt yang diaplikasikan pada data time  series produksi kelapa sawit dan  karet selama rentang 21 tahun  terakhir, yaitu tahun 2001 hingga tahun 2021.

## METODE PENELITIAN
Terdapat 2 (dua) variabel yang diteliti dalam tulisan ini, yaitu produksi kelapa sawit (CPO) dan produksi karet. Data diperoleh dari Dinas Perkebunan dan Peternakan Provinsi Kalimantan Selatan (Disbunnak Kalsel) dan Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia, yang berupa data time series selama 21 tahun, yaitu dari tahun 2001 hingga 2021. Proses penelitian dilakukan selama 8 (delapan) bulan, yaitu dari Maret 2022 hingga Desember 2022.
Proses analisis data diawali dengan menyajikan analisis deskriptif untuk masing – masing data.  Deskripsi  statistika  pada  masing-masing  variabel  dimaksudkan  untuk  menggambarkan karakteristik data setiap variabel penelitian (Walpole et al., 2012). Deteksi tipe plot data yang terbentuk juga dilakukan untuk memastikan bahwa metode double exponential smoothing sesuai untuk digunakan sebagai metode peramalan data masa yang akan datang (Habsari et al., 2020). Setelah identifikasi pola, dilakukan proses pemodelan menggunakan metode double exponential smoothing menggunakan  beberapa  nilai  parameter smoothing yang  yang  bervariasi  serta menentukan dugaan parameter pemulusan (St) menggunakan persamaan berikut (Makridakis et al., 1999).
𝑆 𝑡 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)(𝑆 𝑡−1 + 𝑏 𝑡−1 )
(1)
Selanjutnya  menentukan  dugaan  parameter  pemulusan trend (bt)  menggunakan  persamaan berikut,
𝑏 𝑡 = 𝛽(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽)𝑏 𝑡−1 (2)
dan menentukan nilai peramalan pada data historis menggunakan persamaan berikut.
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑆 𝑡 + 𝑚𝑏 𝑡
(3)
Akurasi  nilai  peramalan  ditentukan  dari  nilai  error  terendah  yang  terukur  melalui  nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).  MAPE  merupakan  rata-rata absolute antara  nilai peramalan  dan  nilai  aktual  yang  disajikan  dalam  bentuk persentase sesuai  persamaan  berikut (Putro et al., 2018)
MAPE = 1 n ∑ |PE t | n i=1 (4)
Galat persentase ( percentage error )
PE t = ( 𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 ) × 100%
(5)
Model  peramalan  yang  baik  ditentukan  melalui  nilai  error  terkecil  yang  terukur  pada besaran MAPE. Rentang nilai MAPE untuk mengukur  ketepatan hasil  peramalan tersaji pada Tabel  1  (Maricar,  2019)  dan  diantara  beberapa  nilai  MAPE  akan  dipilih  nilai  MAPE  terkecil. Nilai dugaan parameter α dan β terbaik dari pemodelan dengan MAPE terkecil digunakan untuk mendapatkan  peramalan  data  tahun  berikutnya  yaitu  tahun  2022  hingga  2025  melalui  dari pemodelan double exponential smoothing.
Izafera: Peramalan Produksi Kelapa Sawit dan Karet ...
Tabel 1. Rentang nilai MAPE sebagai ukuran kebaikan peramalan MAPE Makna < 10% Peramalan sangat baik 10 − 20% Peramalan baik 20 − 50% Peramalan cukup baik > 50% Peramalan buruk

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  dilakukan  pemodelan  data  produksi  kelapa  sawit  dan  karet  di  Provinsi Kalimantan Selatan periode tahun 2001—2021, terlebih dahulu disajikan deskripsi statistika dari data. Gambar 1 menyajikan box-violin plot sebagai analisis deskriptif untuk kedua data.
Gambar 1. Boxplot data produksi kelapa sawit dan karet di Provinsi Kalimantan Selatan
Box-violin  plot di atas menyajikan nilai kuartil pertama (Q1)  sebesar 307.369 ton untuk data  produksi  sawit  dan  105.586  ton  untuk  data  produksi  karet,  sementara  kuartil  ketiga  (Q3) sebesar 103.273 ton untuk data produksi kelapa sawit dan 191.593 ton untuk data produksi karet. Median untuk data produksi kelapa sawit sebesar 757.808 ton, sedangkan untuk data produksi karet  sebesar  141.797  ton.  Dari  kedua  data  tersebut  tampak  bahwa  produksi  perkebunan didominasi  kelapa  sawit.  Pola  data  historis  data  produksi  kelapa  sawit  dan  karet  di  Provinsi Kalimantan Selatan disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Data produksi kelapa sawit dan karet di Provinsi Kalimantan Selatan selama 21 tahun (tahun 2001—2021)
0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 2001 2006 2011 2016 2021 Pro d u ksi k elap a sawit
(to n ) Tahun 0 50000 100000 150000 200000 250000 2001 2006 2011 2016 2021 Pro d u ksi k ar et (to n ) Tahun A B A B
Izafera: Peramalan Produksi Kelapa Sawit dan Karet ...
Jika dilihat pada Gambar 2, jumlah produksi kelapa sawit dan karet di Provinsi Kalimantan Selatan pada tahun 2001—2021 cenderung mengalami peningkatan, sehingga  disimpulkan bahwa pola data produksi kelapa sawit dan karet di Provinsi Kalimantan Selatan memiliki kecenderungan atau trend naik. Metode exponential smoothing merupakan metode yang tepat dalam meramalkan data yang cenderung mengalami kenaikan/ trend dari waktu ke waktu (Hamidah et al. , 2013).

## Pemodelan Double Exponential Smoothing Data Produksi Kelapa Sawit
Berdasarkan  identifikasi  adanya  pola  meningkat  pada  data  dari  waktu  ke  waktu,  maka diaplikasikan  pemodelan Double  Exponential  Smoothing melalui  persamaan  (1),  (2),  dan  (3) pada  data  produksi  kelapa  sawit.  Dengan  mencobakan  berbagai  kombinasi  nilai 𝛼 dan 𝛽 yang berbeda-beda,  pada  akhirnya  diperoleh  hasil  peramalan  yang  masuk  kategori  baik  dan  sangat baik. Kurva hasil analisis untuk 6 (enam) tipe pemodelan Double Exponential Smoothing terbaik disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Kurva data produksi kelapa sawit beserta dugaannya menggunakan Double Exponential Smoothing
0 500000 1000000 1500000 2001 2005 2009 2013 2017 2021 2025 Pro d u ksi k elap a sawit (to n ) Tahun α = 0,9 ; β = 0,1 MAPE = 8,44 0 500000 1000000 1500000 2001 2005 2009 2013 2017 2021 2025 Pro d u ksi k elap a sawit (to n ) Tahun α = 0,9 ; β = 0,2 MAPE = 8,46 0 500000 1000000 1500000 2001 2005 2009 2013 2017 2021 2025 Pro d u ksi k elap a sawit (to n ) Tahun α = 0,9 ; β = 0,4 MAPE = 8,11 0 500000 1000000 1500000 2001 2005 2009 2013 2017 2021 2025 Pro d u ksi k elap a sawit (to n ) Tahun α = 0,8 ; β = 0,5 MAPE = 8,12 0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 2001 2005 2009 2013 2017 2021 2025 Pro d u ksi k elap a sawit (to n ) Tahun α = 0,7 ; β = 0,3 MAPE = 8,97 0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 2001 2005 2009 2013 2017 2021 2025 Prod u ks i kel ap a saw it (to n ) Tahun α = 0,8 ; β = 0,6 MAPE = 8,05 A B C D E F
Izafera: Peramalan Produksi Kelapa Sawit dan Karet ...
Proses  pemodelan  diawali  dengan  dugaan  nilai  awal  parameter 𝛼 = 0 , 1 dan 𝛽 = 0 , 1 kemudian  dilanjutkan  secara  iteratif  untuk 𝛼 dan 𝛽 dengan  penambahan  0,1  poin  sampai  dengan nilai  parameter 𝛼 = 0 , 9 dan 𝛽 = 0 , 9 .  Dari  kombinasi  81  (delapan  puluh  satu)  model  dengan kombinasi 𝛼 dan 𝛽 yang berbeda-beda diperoleh beberapa model dengan MAPE kurang dari 10% yang  menunjukkan  hasil  peramalan  sangat  baik  sesuai  Tabel  1.  Nilai  MAPE  terkecil  diperoleh sebesar  8,05%  dari  pemodelan  dengan 𝛼 = 0 , 7 dan 𝛽 = 0 , 3 .  Gambar  3  menyajikan  plot  data sekaligus hasil peramalannya selama tahun 2022 hingga 2025 untuk 6 (enam) model dugaan terbaik, dimana tampak hasil peramalan juga meningkat dari tahun ke tahun dengan besar peningkatan rata- rata sebesar 0,6%.

## Pemodelan Double Exponential Smoothing Data Produksi Karet
Selanjutnya  dilakukan  proses  pemodelan Double  Exponential  Smoothing melalui persamaan  (1),  (2)  dan  (3)  pada  data  produksi  karet.  Dengan  tahapan  pemodelan  yang  sama seperti pada pemodelan data kelapa sawit, diperoleh 6 (enam) bentuk dugaan pemodelan Double Exponential Smoothing terbaik yang disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Data produksi karet beserta dugaannya menggunakan Double Exponential Smoothing
0 50000 100000 150000 200000 250000 2001 2005 2009 2013 2017 2021 2025 Pro d u ksi k ar et (to n ) Tahun α = 0,6 ; β = 0,7 MAPE = 9,64 0 50000 100000 150000 200000 250000 2001 2005 2009 2013 2017 2021 2025 Pro d u ksi k ar et (to n ) Tahun α = 0,7 ; β = 0,9 MAPE = 7,55 0 50000 100000 150000 200000 250000 2001 2005 2009 2013 2017 2021 2025 Pro d u ksi k ar et (to n ) Tahun α = 0,9 ; β = 0,6 MAPE = 6,73 0 50000 100000 150000 200000 250000 2001 2005 2009 2013 2017 2021 2025 Pro d u ksi k ar et (to n ) Tahun α = 0,9 ; β = 0,9 MAPE = 5,45 0 50000 100000 150000 200000 250000 2001 2005 2009 2013 2017 2021 2025 Prod u ks i ka re t (ton ) Tahun α = 0,8 ; β = 0,6 MAPE = 7,63 0 50000 100000 150000 200000 250000 2001 2005 2009 2013 2017 2021 2025 Pro d u ksi k ar et (to n ) Tahun α = 0,9 ; β = 0,8 MAPE = 5,77 A B
C D
E
F
Izafera: Peramalan Produksi Kelapa Sawit dan Karet ...
Enam model peramalan terbaik yang disajikan pada Gambar 4 menghasilkan nilai MAPE kurang  dari  10%  yang  bermakna  peramalan  diperoleh  adalah  sangat  baik.  Dan  peramalan produksi  karet  terbaik  diperoleh  menggunakan  model Double  Exponential  Smoothing dengan dugaan  parameter  model 𝛼 = 0 , 9 dan 𝛽 = 0 , 9 .  Nilai MAPE terbaik  yang  diperoleh  sebesar 5 , 45% dengan  hasil  peramalan  untuk  tahun  2022  sampai  2025  cenderung  meningkat  dengan rata-rata peningkatan sebesar 1,33%. Hal ini sedikit berbeda dengan hasil penelitian Setiawan et al.  (2020)  yang  menyatakan  adanya  penurunan.  Namun  hal  ini  dapat  dimungkinkan  karena datanya yang bersifat bulanan.

## Peramalan Data Produksi Kelapa Sawit dan Karet
Berdasarkan hasil  perhitungan akurasi metode double  exponential smoothing yang  telah dilakukan  didapatkan nilai  α  dan  β yang  paling  baik  dengan melihat  nilai error  terkecil  yaitu untuk  data  produksi  kelapa  sawit  nilai  MAPE  sebesar  8.05%  sedangkan  untuk  data   produksi karet  MAPE  bernilai  5,45%.  Hasil  peramalan  data  produksi  kelapa  sawit  (CPO)  dan  data produksi karet di Provinsi Kalimantan Selatan selama 4 (empat) tahun disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil peramalan
Tahun Produksi kelapa sawit (CPO) dalam ton Produksi karet dalam ton parameter model: α = 0,8 dan β = 0,6 parameter model: α = 0,9 dan β = 0,9 2022 1.144.136,14 212.226,19 2023 1.151.348,47 215.628,69 2024 1.158.560,81 219.031,20 2025 1.165.773,15 222.433,70
Dapat dilihat  data  produksi  kelapa sawit dan karet  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan  akan mengalami  kenaikan  setiap  tahunnya.  Grafik  data  historis  dan  peramalan  kelapa  sawit  (CPO) dan karet Provinsi Kalimantan Selatan dapat dilihat pada gambar 5. Prediksi adanya peningkatan ini sejalan dengan hasil penelitian Elvani et al. (2016) dan Christiani & Satyahadewi (2016)
Gambar 5. Data historis dan peramalan data produksi kelapa sawit di Provinsi Kalimantan Selatan
0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 Pro d u ksi k elap a sawit (to n ) Tahun Produksi Kelapa Sawit (ton)
Nilai Peramalan
Gambar 6. Data historis dan peramalan data produksi karet di Provinsi Kalimantan Selatan
Berdasarkan  hasil  peramalan,  data  produksi  kelapa  sawit  (CPO)  maupun  data  produksi karet di Provinsi Kalimantan Selatan  memiliki kecenderungan untuk naik dari tahun ke tahun. Metode peramalan menggunakan model Doubble Exponential Smoothing terbukti efektif dalam melakukan  pendugaan.  Hal  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Sauddin  et  al.  (2018)  yang menunjukkan  hasil  peramalan  pada  data  tanaman  perkebunan.  Dugaan  terjadinya  peningkatan produksi kelapa sawit (CPO) dan karet di Provinsi Kalimantan Selatan ini dimungkinkan karena adanya  penambahan  luas  lahan  perkebunan  dan  lebih  majunya  teknologi  dalam  pertanian. Namun peningkatan ini dapat dikatakan tidak cukup besar karena hanya berkisar 0,6% hingga 1,7%  dibandingkan  dengan  peningkatan  kebutuhan  penduduk.  Hal  ini  diperkirakan  karena penambahan luas lahan juga tidak optimal karena wilayah perkebunan semakin terbatas. Hal ini sejalan dengan penelitian Dwianti & Sari (2022) yang menyebutkan bahwa peningkatan produksi karet di Ogan Komering Ulu cendering kecil dan dimungkinkan adanya penurunan di tahun 2026. Selain itu dapat disebabkan adanya faktor lain yang berpengaruh, seperti yang dituliskan oleh Prasetyo et al. (2021).

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan karakteristik data jumlah produksi kelapa sawit (CPO) dan karet di Provinsi Kalimantan Selatan sepanjang tahun 2001—2021 yang cenderung mengalami peningkatan atau memuat  pola  trend,  maka  model double  exponential  smoothing Holt  tepat  digunakan  dalam proses peramalan. Hasil pemodelan pada data produksi kelapa sawit (CPO) menunjukkan nilai α dan β terbaik adalah α = 0,8  dan β = 0,6 dengan nilai MAPE sebesar 8,05%. Dari model dugaan tersebut  diperoleh  peramalan  produksi  kelapa  sawit  secara  beruruta n  dari  tahun  2023  sampai 2025  adalah  1.151.348,47  ton;  1.158.560,81  ton;  dan  1.165.773,15  ton.  Sedangkan  untuk peramalan data produksi karet di Provinsi Kalimantan Selatan nilai parameter terbaik diperoleh α  =  0,9  dan  β  =  0,9  dengan  nilai  MAPE  sebesar  5,45%.  Hasil  peramalan  produksi  karet  dari pemodelan  terbaik  tersebut  dari  tahun  2023  sampai  tahun  2025  secara  berurutan  adalah 215.628,69 ton; 219.031,20 ton; dan 222.433,70 ton. Dari kedua hasil peramalan tersebut nampak bahwa  cenderung  terjadi  peningkatan  dari  tahun  ke  tahun,  meski  relatif  kecil  yaitu  sekitar  0,6%
0 50000 100000 150000 200000 250000 Prod u ks i ka re t (ton ) Tahun Produksi Karet (ton) Nilai Peramalan
hingga  1,75%.  Peramalan  yang  dihasilkan  juga  bersifat  sangat  baik  karena  memiliki  nilai  MAPE kurang dari 10%.

## Saran
Pada  penelitian  ini  hanya  membahas  mengenai  metode double  exponential  smoothing  holt untuk data produksi kelapa sawit (CPO) dan karet. Oleh karena itu. disarankan untuk penelitian yang lebih lanjut dapat menggunakan metode analisis deret waktu lainnya atau kombinasi antara analisis deret waktu dengan metode pemodelan statistika lainnya. Rentang waktu data pengamatan juga dapat diupayakan  lebih  lebar,  agar  informasi  yang  dapat  dijelaskan  lebih  lengkap.  Pemodelan  dengan melibatkan variabel lain yang  dapat digunakan untuk mendeteksi pengaruh faktor lainnya, seperti luas lahan perkebunan, pertumbuhan penduduk dan lainnya apakah mempengaruhi produksi kelapa sawit dan karet.

## DAFTAR PUSTAKA
BPS. (2021). Statistik Karet Indonesia 2020 . Badan Pusat Statistik Indonesia.
BPS. (2022). Provinsi Kalimantan Selatan Dalam Angka 2022 . BPS Provinsi Kalimantan Selatan. https://doi.org/1102001.63
Christiani,  I.,  &  Satyahadewi,  N.  (2016).  Peramalan Produksi  Kelapa  Sawit  pada  PT  Perkebunan Nusantara  XIII  (Persero)  dengan  Metode  Dekomposisi. Buletin  Ilmiah  Mat.  Stat.  dan Terapannya (Bimaster), 05 (02), 119 - 126.
Direktorat  Jenderal  Perkebunan.  (2020). Statistik  Perkebunan  Unggulan  Nasional  2019-2021 .
Sekretariat Direktorat Jenderal Perkebunan, Kementerian Pertanian.
www.ditjenbun.pertanian.go.id
Dwianti, M., & Sari, P. F. (2022). Peramalan Produksi Karet Rakyat di Kabupaten Ogan Komering Ulu tahun 2026. JASEP, 8 (2), 74 - 79.
Fadliani,  I.,  Purnamasari,  I.,  &  Wasono,  W.  (2021).  Peramalan  Dengan  Menggunakan  Metode SARIMA Pada Data Inflasi dan Identifikasi Tipe Outlier (Studi Kasus: Data Inflasi Indonesia Tahun  2008-2014). Jurnal  Statistika  Universitas  Muhammadiyah  Semarang , 9 (2),  109. https://doi.org/10.26714/jsunimus.9.2.2021.109-116
Elvani, P. S., Utary, R. A., & Yudaruddin, R. (2016). Peramalan Jumlah Produksi Tanaman Kelapa Sawit  dengan  Menggunakan  Metode  ARIMA  (Autoregressive  Integrated  Moving  Average). Jurnal Manajemen, 8 (1), 95 - 112. Retrieved from http://journal.feb.unmul.ac.id/
Habsari,  H.  D.  P.,  Purnamasari,  I.,  &  Yuniarti,  D.  (2020).  Forecasting  Uses  Double  Exponential Smoothing  Method  and  Forecasting  Verification  Uses  Tracking  Signal  Control  Chart  (Case Study:  Ihk  Data  of  East  Kalimantan  Province). BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika  Dan Terapan , 14 (1), 013–022. https://doi.org/10.30598/barekengvol14iss1pp013-022
Hamidah, S. N., Salam, N., & Susanti, D. S. (2013). Teknik Peramalan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Holt Winters. Epsilon: Jurnal Matematika Murni dan Terapan , 26- 33.
Handoko, Y. (2018). Peramalan Hasil Produksi Minyak Kelapa Sawit Dengan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Linier Satu Parameter Dari Brown (Studi Kasus: Pt. Perkebunan Nusantara Iii Sumatera Utara) .
Izafera: Peramalan Produksi Kelapa Sawit dan Karet ...
Isbah,  U.,  &  Iyan,  R.  Y.  (2016).  Analisis  Peran  Sektor  Pertanian  dalam  Perekonomian  dan Kesempatan Kerja di Provinsi Riau. Jurnal Sosial Ekonomi Pembangunan , 7 (19), 45–54.
Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & McGee, V. E. (1999). Metode dan Aplikasi Peramalan (2nd ed.). Erlangga.
Maricar,  A.  M.  (2019).  Analisa  Perbandingan  Nilai  Akurasi  Moving  Average  dan  Exponential Smoothing  untuk  Sistem  Peramalan  Pendapatan  pada  Perusahaan  XYZ. Jurnal  Sistem  Dan Informatika (JSI) , 13 (2), 36–45.
Prasetyo,  A.,  Salahuddin,  &  Amirullah.  (2021).  Prediksi  Produksi  Kelapa  Sawit  Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda. Jurnal Info Media, 6 (2), 76-80.
Putro,  B.,  Furqon,  M.  T.,  &  Wijoyo,  S.  H.  (2018).  Prediksi  Jumlah  Kebutuhan  Pemakaian  Air Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (11), 4679–4686.
Sauddin, A., Nurman, T. A., & Wahyuni, R. (2018). Peramalan Tingkat Produksi Tanaman Pangan dan Tanaman Perkebunan Rakyat Kabupaten Bulukumba Menggunakan Metode Exponential Smoothing. Jurnal MSA, 6 (2), 51-60.
Setiawan, D. A., Wahyuningsih, S., & Goejantoro, R. (2020). Peramalan Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Winter's dan Pegel's Exponential Smoothing dengan Pemantauan Tracking Signal. JAMBURA Journal of Mathematics, 2 (1), 1-14.
Sofyan, D. K. (2013). Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Graha Ilmu.
Wahyudi,  D.,  &  Djamaris,  A.  R.  A.  (2018). Metode  Statistik  Untuk  Ilmu  dan  Teknologi  Pangan . http://repository.bakrie.ac.id/1255/1/Ilmu Statistik ITP.pdf
Wahyuni, P., Mustafa, S. W., & Hamid, R. S. (2021). Pengaruh Harga Internasional dan Nilai Tukar terhadap  Permintaan  Ekspor  Minyak  Sawit  di  Indonesia. Jesya (Jurnal  Ekonomi  &  Ekonomi Syariah) , 4 (2), 1104–1116. https://doi.org/10.36778/jesya.v4i2.420
Walpole, R. E., Myers, R. H., Myers, S. L., & Ye, K. (2012). Probability & Statistics for Engineers & Scientists. Pearson.