## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol. 14, No.2, Tahun 2020 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Sistem Peramalan Produksi Jagung Provinsi Jawa Barat Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
Aris Purwanto 1 , Siti Nurul Afiyah 2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Desain Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang
Email: 2 noeroel@asia.ac.id
ABSTRAK . Tanaman  Jagung  ( Zea  mays )  adalah  salah  satu  tanaman  pangan  penghasil  karbohidrat  yang terpenting di dunia, termasuk di Indonesia khususnya di provinsi Jawa Barat. Tanaman jagung bias dijadikan bahan baku untuk berbagai produk industri farmasi, kosmetika, dan kimia. Produksi jagung di Provinsi Jawa Barat selama tahun 1993-2015 mengalami pola data trend. Untuk mengetahui jumlah produksi jagung untuk tahun  berikutnya  diperlukan  peramalan,  salah  satu  metode  yang  bias  digunakan  untuk  meramalkan  pada kasus pola data trend yaitu dengan menggunakan metode double exponential smoothing. Pada metode ini kita akan  mengambil  keputusan  sesuai  dengan  MAPE  terkecil  yang  didapatkan.  Pada  penelitian  ini  didapat MAPE  terkecil  sebesar  9,38%  yang  artinya  tingkat  akurasinya  sebesar  90,62  % pada  alfa  0.4   dengan  hasil peramalan produksi jagung di Provinsi Jawa Barat untuk tahun berikutnya sebesar 1049839,84 ft.
Kata kunci: produksi jagung, Provinsi Jawa Barat, double exponential smoothing
ABSTRACT . Corn (Zea mays) is one of the most important food-producing plants in the world, including in Indonesia  specifically  in  the  province  of  West  Java.  Corn  plants  can  be  made  as  raw  materials  for  various pharmaceutical,  cosmetic  and  chemical  industrial  products.  Corn  production  in  West  Java  Province  during 1993-2015  changed  the  data  trend.  To  find  out  the  amount  of  corn  production  for  the  following  year forecasting is needed, one of the methods that can be used to predict the case of data trend patterns using the double exponential refinement method. In this method we will make decisions according to the MAPE won that  was  obtained.  In  this  study,  MAPE  was  obtained  at  9.38%,  which  means  that  the  accuracy  rate  was 90.62%  at  alpha  0.4  with  forecasting  of  corn  production  in  West  Java  Province  for  the  following  year  at 1049839.84 ft.
Keywords: Corn production, West Java, double exponential smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman Jagung ( Zea mays ) adalah salah satu tanaman pangan penghasil karbohidrat yang terpenting di dunia,  selain  gandum  dan  padi.  bagi  penduduk  Amerika  Tengah  dan  Selatan,  bulir  jagung  adalah  pangan pokok,  sebagaimana  bagi  sebagian  penduduk  Afrika  dan  beberapa  daerah  di  Indonesia.  Pada  masa  kini, jagung  juga  sudah  menjadi  komponen  penting  pakan  ternak.  Penggunaan  lainnya  adalah  sebagai  sumber minyak pangan dan bahan dasar tepung maizena. Berbagai produk turunan hasil jagung menjadi bahan baku berbagai produk industri farmasi, kosmetika, dan kimia.( Hidayanto dan Yossita, 2014)
Sejalan dengan pertumbuhan penduduk dan pesatnya pembangunan di berbagai bidang, lahan produksi jagung  di  Provinsi  Jawa  Barat  beralih fungsi  dari  lahan pertanian  menjadi  non pertanian.  Alih  fungsi  lahan tersebut sangat berpengaruh pada hasil produksi tanaman jagung. Semakin berkurangnya jumlah lahan maka semakin berkurang pula produksi jagung yang dihasilkan.(Fajriany, 2017)
Hasil produksi Jagung dari dalam negeri terutama di Provinsi Jawa Barat belum memenuhi kebutuhan, karena  setiap  tahun  produksi  jagung  mengalami  perubahan  yang  sangat  besar  dan  beresiko  jika  masih menggunakan  metode  yang  sederhana  seperti  menggunakan  perkiraan,  intuisi  dan  kebiasaan.  Kesalahan tersebut  bisa  menyebabkan  ketidakmampuan  dalam  memenuhi  kebutuhan  atau  persediaan  jagung  yang berlebihan.
Berdasarkan produksi tanaman jagung di provinsi jawa barat, masih belum memenuhi kebutuhan setiap tahunnya.  Di  karenakan  komoditi  jagung  yang  kurang  diminati  petani  karena  nilai  jual  yang  kurang mengguntungkan daripada komoditi lainnya dan kebanyakan petani menahan penjualan jagung untuk harga normal atau lebih tinggi.Apabila informasi tentang kemungkinan produksi jagung dapat diketahui lebih awal,
maka dampak negatif yang akan ditimbulkan oleh kejadian tersebut dapat dihindari dan dioptimalkan dalam produksi jagung.
Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  prediksi  untuk  mengetahui  jumlah  produksi  jagung  pada  periode selanjutnya.  Berdasarkan  data  produksi  jagung  dari  provinsi  Jawa  Barat  pada  tahun  1993-2015  didapatkan pola  data  trend.  Maka  dari  itu  metode  peramalan  yang  cocok  untuk  pola  data  trend  yaitu  metode Double Exponential  Smoothing .  Ada  beberapa  penelitian  mengenai  peramalan  menggunakan  metode Exponential Smoothing diantaranya  penelitian  tentang  peramalan  penjualan  kripik(Afiyah  dan  Pambudi,  2018)  dan peramalan produksi kulit(Afiyah dan Hutomo, 2016)

## 2. METODE
Dalam penelitian ini digunakan metode double exponential smoothing: metode ini digunakan ketika data menunjukkan  adanya  trend.  (Makridarkis,  1999).  Exponential  smoothing  dengan  adanya  trend  seperti pemulusan sederhana kecuali bahwadua komponen harus diupdate setiap periode – level dan trendnya. Level adalah  estimasi  yang  dimuluskan  dari  nilai  data  pada  akhir  masing-masing  periode.  Trend  adalah  berbeda dalam  dua  deret  yang  sangat  berbeda  dan  mengukur  ketepatan  nilai  dugaan  model  yang  dinyatakan  dalam bentuk  rata-rata  persentase  absolute  kesalahan.  Di  dalam  metode  double  exponential  smoothing  dilakukan proses smoothing dua kali, sebagai berikut :
𝑆 ′ 𝑡 = (𝑎 ∗ 𝑋 𝑡 ) + (1 − 𝑎)   ∗ 𝑆 ′ 𝑡 − 1 𝑆 ′′ 𝑡 = (𝑎 ∗ 𝑆 ′ 𝑡 ) + (1 − 𝑎) ∗ 𝑆 ′′ 𝑡 − 1 𝑎 𝑡 = 2𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 𝑏 𝑡 = 𝑎 1 − 𝑎 (𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 ) 𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + (𝑏 𝑡 ∗ 𝑚) Dengan keterangan: 𝑆 ′ 𝑡 = Nilai pemulusan tunggal 𝑆 ′′ 𝑡 = Nilai pemulusan ganda 𝑋 𝑡 = Data aktualdari periode ke t 𝑎 𝑡 = Nilai konstanta a 𝑏 𝑡 = Nilai konstanta b 𝐹 𝑡+𝑚 = Nilai peramalan periode berikutnya 𝛼 =Parameter dengan nilai antara 0 sampai 1
Ketepatan ramalan adalah suatu hal yang mendasar dalam peramalan, yaitu bagaimana mengukur kesesuaian  suatu  metode  peramalan  tertentu  untuk  kumpulan  data  yang  diberikan.Ketepatan  dipandang sebagai kriteria penolakan untuk memilih suatu metode peramalan. (Kusuma, 2000)
Dalam  pemodelan  deret  berkala  ( time  series )  dari  data  masa  lalu  dapat  diramalkan  situasi  yang akan  terjadi  pada  masa  yang  akan  datang,  untuk  menguji  kebenaran  ramalan  ini  digunakan  ketepatan ramalan.
Jika Xt merupakan data aktual pada periode i dan Fi merupakan ramalan untuk periode yang sama, maka galat atau kesalahan didefinisikan sebagai berikut:
𝑒 𝑖 =   𝑋 𝑖 −   𝐹 𝑖
Keterangan: 𝑒 𝑖 = kesalahan pada periode i 𝑋 𝑖 = data aktual pada periode i 𝐹 𝑖 = peramalan pada periode i Jika terdapat nilai pengamatan dan peramalan untuk n periode waktu, maka akan terdapat n buah kesalahan dan ukuran-ukuran relative yang dapat didefinisikan sebagai berikut. a. PE ( Percentage Error ) adalah mengukur rata-rata kesalahan dugaan.
PE = [ 𝑋𝑡−𝐹𝑡 𝑋𝑡 ]
MPE ( Mean Percentage Error ) adalah metode untuk pendekatan kesalahan yang besar.
MPE = ∑ 𝑃𝐸 𝑛 𝑡=1 𝑛
b. MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) mengindikasi seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata.
MAPE = ∑ |𝑃𝐸| 𝑛 𝑡=1 𝑛 ∗ 100
Keterangan: Xt = Data sebenarnya pada periode ke-i Ft = Nilai ramalan pada periode ke-i n = Banyaknya periode waktu peramalan

## 3. Pembahasan 3.1 Analisa Data
Analisa  data  diartikan  sebagai  upaya  mengolah  data  menjadi  informasi  sehingga  karakteristik  atau sifat-sifat  data  tersebut  dapat dengan  mudah dipahami  dan bermanfaat  untuk  menjawab permasalahan yang berkaitan dengan kegiatan penelitian.
Dalam  penelitian  analisis  data  bisa  menggunakan  kualitatif  dan  kuantatif.  Analisis  kualitatif menggabungkan  faktor-faktor  seperti  intuisi  pengambilan  keputusan,  pengalaman  pribadi  dan  sistem  nilai. Sedangkan analisis kuantitatif menggunakan model matematika yang beragam dengan data masa lalu.
Analisis kuantitatif yang dilakukan unuk analisis peramalan produksi barang untuk periode mendatang menggunakan  metode  time  series.hasil  peramalan  digunakan  untuk  menentukan  atau  menetapkan  target produksi jagung di Provinsi Jawa Barat dan dapat dijadikan acuan untuk menyusun perencanaan yang baik di masa  mendatang.  Data  kuantitatif  tersebut  diolah  menggunakan  microsoft  excel  sehingga  akan  diketahui apakah data tersebut memiliki unsur trend, siklus atau musiman. karena berguna untuk menduga sementara metode  yang  akan  digunakan.Untuk  implementasi  peramalan  maka  yang  digunakan  adalah  data  hasil produksi jagung di Jawa Barat yang bias dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Produksi Jagung Provinsi Jawa Barat pada tahun 1993-2017
No Tahun Data 1 1993 274181 2 1995 273919 3 1995 332179 4 1996 344242 5 1997 336014 6 1998 426430 7 1999 418314 8 2000 412020 9 2001 361061 10 2002 464264 11 2003 443729 12 2004 549442 13 2005 587186 14 2006 573263 15 2007 577513 16 2008 639822 17 2009 787599 18 2010 923962 19 2011 945104 20 2012 1028653 21 2013 1101998
22 2014 1047077 23 2015 959933
Dari data di atas akan dijadikan plot grafik supaya dapat dianalisa, plot data apa yang terjadi plot data Trend, musiman atau stasioner. Plot data trend ada dua yaitu trend naik dan trend turun. Trend turun adalah data  di  setiap  periode  selalu  mengalami  penurunan  sedangkan  trend  naik  yang  tiap  periode  mengalami penaikkan. Berikut merupakan plot diagram data produksi jagung.
Gambar 1. Plot grafik produksi jagung di provinsi Jawa Barat dari tahun 1993-2015
Dari  pola  datapada  Gambar  1  dapat  dilihat  data  terus  mengalami  kenaikkan  pada  tahun  1993  sampai tahun  2015.  ditahun-tahun  berikutnya  grafik  terus  mengalami  kenaikan  Sehingga  pola  data  seperti  ini  bisa dikatakan  pola  data  naik.  Pola  data  bisa  diramalkan  dengan  menggunakan  metode  double  exponential smoothing.  Data  yang  akan  diramalkan  adalah  data  pada  tahun  1993  sampai  dengan  tahun  2015.  Tanpa adanya data masa lalu atau historis sebelumnya peramalan tidak bisa dilakukan, karena peramalan hanya bisa dilakukan  jika  ada  data  sebelumnya  untuk  dijadikan  perhitungan  di  tahun-tahun  ke  depan.  Peramalan  juga memiliki perhitungan errornya fungsi dari perhitungan error ini adalah untuk membuktikan seberapa akurat metode yang digunakan untuk meramalkan pola data yang tertera di atas.

## 3.2 Implementasi dan Pengujian

## 3.2.1 Implementasi System
Implementasi  antarmuka  adalah  di  mana  terjadi  dialog  antara  system  dan  pengguna  yang  mungkin system menerima  intruksi  maupun  memberikan  informasi  kepada  pengguna.  Implementasi  antarmuka  pada system  ini  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  tampilan  aplikasi  untuk  admin  dan  tampilan  aplikasi  untuk  user. Tampilan  aplikasi  untuk  admin  yang  di  dalamnya  terdapat  menu  data  admin,  pertanyaan,  penyakit  dan logout. Sedangkan menu pengguna tampilan utama sama seperti admin hanya saja pengguna hanya bisa akses konsultasi saja.

## A. Form Login
Pada  halaman  login  ini  berfungsi  untuk  validasi  admin  agar  dapat  mengakses  sistem  yang  dapat  dibuat. Berikut ini adalah tampilan halaman login yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Halaman Login
B. Halaman Admin
Gambar 3. Halaman Admin
Halaman admin ini digunakan untuk menunjukkan jumlah data yang berhasil di input, nilai peramalan, nilai MAPE dan nilai jumlah APE. Halaman admin ini terdapat menu :
1. Menu Data
Gambar 4. Tampilan Menu Data.
Pada  halaman  data  produksi  ini  berfungsi  untuk  memasukkan  data  produksi  jagung  jagung  yang  meliputi periode  dan  hasil  produksi  peertahun.  Pada  halaman  ini  terdapat  tiga  button  yaitu  tambah,  edit  dan  hapus. Button  tambah  digunakan  untuk  menambahkan  data  produksi  jagung  tiap  tahunnya,  button  edit  digunakan untuk mengubah data produksi jagung bila ada kesalahan dalam menginputkan data.
2. Menu Peramalan
Tampilan  halaman  menu  peramalan  pada  gambar  5  ini  berfungsi  untuk  menampilkan  peramalan secara  singkat.Pada  tampilan  halaman  ini  terdapat  button  ganti  nilai  yang  berfunsi  untuk  mengganti  nilai alpha,  dan  akan  menampilkan  hasil  peramalan  dan  mape  dari  nilai  alpha  yang  dipilih  setiap  tahunnya. Dibwahnya  terdapat  pemberitahuan  nilai  MAPE  terkecil,  hasil  peramalan  dari  MAPE  tersebut.  Berikut tampilan menu peramalan ditunjukkan pada gambar 5
Gambar 5. Tampilan Menu Peramalan C. Logout
Setelah selesai melakukan input data admin bisa keluar menggunakan tombol logout.

## 3.2.2 Hasil Perhitungan
Untuk  hasil  perhitungan  peramalan  terdapat  nilai  alpha  0,1  sampai  0,9  yang  masing-masing menghasilkan nilai yang berbeda. Untuk tampilan hasil nilai alpha 0,4 ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. TampilanHasil Perhitungan alpa 0,4
Dari  gambar  6  didapatkan  angka  peramalan  1049839,84  ton  angka  MAPE  8,57  dan  jumlah  APE sebesar 197,15.

## 3.2.3 Pengujian
Dalam pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan nilai MAPE dari setiap parameter alfa 0.1  sampai  0.9.  Selanjutnya  akan  diambil  nilai  MAPE  yang  paling  kecil.  Dalam  kasus  ini,  MAPE  terkecil yang didapat adalah 8.57% pada alfa 0.4 dengan hasil peramalan jumlah produksi jagung tahun 2016 sebesar 1049839.84 ton. Hasil perbandingan MAPE bisa dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil perbandingan MAPE No Alpha Peramalan(Ft)(Ton) MAPE APE 1 0,1 986084,51 18,63 391,26 2 0.2 1103220,38 11,45 240,45 3 0,3 1092807,67 9,74 204,63 4 0,4 1049839,84 9,38 197,15 5 0,5 1002577,54 9,75 204,78 6 0,6 960727,95 9,92 208,47 7 0,7 926884,04 10,37 217,79 8 0,8 901113,61 10,91 229,28 9 0,9 883098,11 11,51 241,84
Dari Tabel 2 di atas diketahui MAPE terkecilnya berada pada kasus alfa 0.4. Berarti alfanya mendekati nilai  ,  yang  bisa  diartikan  bahwa  plot  data  jumlah  produksi  jagung  tahun  1993-2015  tidak  terlalu fluktuatif sehingga parameter pemulusannya tidak terlalu tinggi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Sistem  dapat  memberikan  informasi  kebutuhan  jumlah  produksi  jagung  dengan  menganalisa  tingkat kesalahan terkecil pada hasil ramalan dari afla 0.1 sampai 0.9.
2. Pada  hasil  peramalan  ini  nilai  MAPE  terkecil  terdapat  pada  alfa  0.4  dengan nilai  MAPE  9,38%  dan hasil peramalan jumlah produksi jagung pada Provinsi Jawa Barat.
3. Dari plot data jumlah produksi jagung tahun 1993-2015 tidak terlalu fluktuatif sehingga parameter pemulusannya tidak terlalu tinggi yaitu sebesar 0.4.

## 4.2 Saran
Dalam penelitia nini, masih terdapat banyak kekurangan yang dapat diperbaiki untuk pengembangan berikutnya.Beberapa saran yang dapat diberikan diantaranyaadalah.
1. Diharapkan  produksi  jagung  pada  Provinsi  Jawa  Barat  tidak  hanya  menggunakan  metode Double exponential  smoothing tapi  bias  lebih  dikembangkan  lagi  dengan  metode Singel  exponential smoothing , Triple exponential Smoothing .
2. Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan  tidak  hanya  membahas  jumlah  produksi  jagung  saja, contohnya produksi produk Padi, Umbi-Umbian dan sebagainya.

## DAFTAR RUJUKAN
Kusuma, J,M.A. 2000. Statistik Teori dan Aplikasi . Yogyakarta. Erlangga. Makridakis, Spyros. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan . Jakarta. Binarupa Aksara. Hidayanto  dan  Yossita  F.  2014. Sejarah  Tanaman  Jagung .  Badan  Litbag  Pertanian  Kementerian  Pertanian Republik Indonesia Fajriany,  Nur  Isra.  2017. Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Memengaruhi  Alih  Fungsi  Lahan  Pertanian  Di Kabupaten Pangkep . Skripsi UIN Alauddin Makasar.
Bantacut,  Tajuddin  dkk.  2015.  Pengembangan  Jagung  Untuk  Ketahanan  Pangan,  Industri  dan  Ekonomi. Jurnal PANGAN Vol 24 No.2 Juni 2015 Hal 135-148.
Afiyah,  Siti  Nurul  dan  Hutomo,  Sapto.  2016. Forecasting  for  Leather  Production  with  Triple Exponential  Smoothing  at  UD.  R&D  Leather  Magetan. International  Conference  on Economics, Business and Social Science (ICEBUSS) 2016.
Afiyah, Siti Nurul dan Pambudi, Ageng Rilo. 2018. Sistem Peramalan Penjualan Kripik Pada Snack Center Menggunakan Metode Triple Expoenential Smoothing . Konferensi Nasional Matematika XIX 2018.