Vol. 16, No. 2,  162-173,  Januari  2020 DOI: 10.20956/jmsk.v%vi%i.7795
Perbandingan Metode Peramalan Jumlah Produksi Palm Kernel Oil (PKO) Menggunakan Metode Double Moving Average, Double Exponential Smothing dan Box Jenkins
Ika Meiza Maharani *1 , Achmad Fauzan* 2 .

## Abstract
One of Indonesia's significant results is oil palm. The reality of this plantation is not only owned by the government (BUMN) but also the private sector. Every period, the company  does  forecasting  in  terms  of  production,  especially  for  the  next  period. Among them is to set production targets, company operations, and financial planning. Based  on  this,  a  study  was  conducted  with  the  aim  to  predict  the  amount  of  palm kernel  oil  (PKO)  production  at  PT.  Mitra  Mendawai  Sejati  for  the  next  six  (6) months.  The  method  used  is  Double  Moving  Average,  Double  Exponential Smoothing and Box Jenkins. While the data used is historical data from the amount of palm  kernel  oil  production  for  five  (5)  years  obtained  from  the  company.  Based  on the results of the study, received the forecast value of the Suayap output in 2019 with the  best  method,  namely  the  Double  Exponential  Smoothing  method.  Based  on  the forecast  we  got  in  January  at  949181.5  Kg,  February  at  963505.8  Kg,  March  at 977830.1 Kg, April at 992154.4 Kg, May at 1006478.6 Kg and June 1020802.9 Kg with  MSE  value  of  47031163817,  and  RMSE  of  216866.7  and  parameter  values (optimum weighting) for α = 0.616667 and β = 0.1548939.
Keywords: Double  Moving  Average,  Double  Exponential  Smoothing,  Box Jenkins, Palm Kernel Oil.

## Abstrak
Salah  satu  hasil  negara  Indonesia  yang  cukup  signifikan  adalah  kelapa  sawit. Realitasnya  perkebunan  ini  tidak  hanya  dimiliki  oleh  pemerintah  (BUMN),  namun juga pihak swasta. Setiap periodenya, perusahaan ini melakukan peramalan dalam hal produksi khususnya untuk periode berikutnya. Diantaranya adalah untuk menetapkan target  produksi, operasional perusahaan maupun perencanaan keuangan. Berdasarkan hal tersebut, dilakukan penelitian dengan tujuan untuk  meramalkan  jumlah  produksi palm kernel oil (PKO)  kebun Suayap  PT.  Mitra Mendawai Sejati untuk  6 bulan  ke depan.  Digunakan  metode  Double  adalah    Double  Moving  Average,  Double Exponential Smothing dan Box Jenkins. Sedangkan data yang digunakan merupakan data  historis  dari  jumlah  produksi palm  kernel  oil selama  5  (lima)  tahun  yang
* Universitas Islam Indonesia
1 16611053@students.uii.ac.id, 2 achmadfauzan@uii.ac.id
Ika Meiza Maharani 1 , Achmad Fauzan
didapatkan dari perusahaan. Berdasarkan  hasil  penelitian,  diperoleh  nilai  ramalan produksi  kebun  Suayap  tahun  2019  dengan  metode  terbaik yaitu metode Double Exponential  Smothing  pada  bulan  Januari  sebesar  949181.5  Kg,  Februari  sebesar 963505.8  Kg,  Maret  sebesar  977830.1  Kg,  April  sebesar  992154.4  Kg,  Mei  sebesar 1006478.6  Kg  dan  Juni  sebesar  1020802.9  Kg  dengan  nilai  MSE  sebesar 47031163817,  dan  RMSE  sebesar  216866.7  serta  nilai  parameter  (pembobotan optimum) untuk α = 0.616667 dan  β = 0.1548939.
Kata kunci: Double Moving Average, Double Exponential Smoothing, Box Jenkins, Palm Kernel Oil.

## 1.  Pendahuluan
Kekayaan  sumberdaya  alam  dan  keanekaragaman  hayatinya  merupaan  salah  salah  yang dimiliki  negara  Indonesia.  Indonesia  merupakan  negara  dengan  curah  hujan  dan  struktur  tanah yang  bagus  sehingga  cocok  untuk  perkebunan,  seperti  perkebunan  kelapa  sawit.  Oleh  sebab  itu negara Indonesia dijadikan sebagai produsen perkebunan kelapa sawit dunia.
Kelapa  sawit  sendiri  mempunyai  banyak  manfaat  yaitu  sebagai  bahan  baku  untuk  industri minyak goreng dan sebagai bahan baku industri oleochemical yang cukup luas. Kelapa sawit juga digunakan untuk memenuhi kebutuhan konsumsi ekspor dan impor [1]
Perusahaan  sawit  di  Indonesia  sangat  banyak,  baik  pemilik  perusahaan  swasta  maupun pemerintahan,  salah  satunya  yaitu  perusahaan  PT  Sawit  Sumbermas  Sarana  Tbk  yang  ada  di Pangkalan Bun, Kalimantan Tengah.
PT. Sawit Sumbermas Sarana Tbk. (SSMS)  memiliki 19 perkebunan kelapa sawit, 6 pabrik kelapa  dan  1  pabrik  inti  sawit.  PT.  SSMS    bercita-cita  menjadi  perusahaan  perkebunan  kelas dunia  dengan  misi  mewujudkan  potensi  minyak  kelapa  sawit.  Banyak  produksi  yang  dapat  di hasilkan  dari  kelapa  sawit  tersebut,  salah  satunya  yaitu  Palm  Kernel  Oil  (PKO)  atau  biasa  kita sebut dengan inti sawit.
Sebagai  perusahaan  produksi  kelapa  sawit  yang  memiliki  cita-cita  untuk  menajadikan perkebunan  kelapa  sawit  kelas  dunia  salah  satunya  perusahaan  harus  mengoptimalkan  kegiatan produksi  dimana  khususnya  untuk  produksi  PKO  itu  sendiri,  guna  untuk  mencukupi  kebutuhan konsumen  setiap  waktunya,  maka  oleh  sebab  itu  peneliti  akan  memprediksikan  produksi  PKO dengan  menggunakan  beberapa  model,  disini  diharapkan  agar  perusahaan  dapat  mengantisipasi setiap  kenaikan  dan  penurunan  dari  produksi  PKO  itu  sendiri  sehingga  jika  perusahaan  ingin memproduksi  PKO  kembali  dapat  di  persiapkan  sesuai  dengan  kebutuhan  untuk  periode selanjutnya.
Data  jumlah  produksi  PKO  merupakan  data timeseries .  Dimana  data timeseries adalah  data yang diamati berdasarkan urutan waktu yang digunakan untuk  membuat peramalan  selanjutnya. Tahap  selanjutnya  untuk  menetukan  metode  peramalan  pada  data Time  Series kita  harus mengetahui  pola  data  sehingga  sesuai  dengan  metode  yang  akan  kita  gunakan.  Pola  data timeseries dibedakan menjadi empat jenis, yaitu pola siklis, trend , musiman dan horizontal. Pola
Ika Meiza Maharani 1 , Achmad Fauzan
data  musiman  sangat  dipengaruhi  faktor  musiman.    Pola  data  siklis  dipengaruhi  oleh  fluktuasi ekonomi  jangka  panjang.  Pola  data Trend dipengaruhi  kenaikan  atau  penurunan  periode  jangka panjang  atau stationer .  Sedangkan  Pola  data  horizontal  ketika  data  berfluktuasi  di  sekitaran rerata[2].
Pada  studi  kasus  kali  ini  menggunakan  data  yang  dipengaruhi  oleh  pola Trend sehingga disini  peneliti  akan  membandingkan  untuk  beberapa  metode  yaitu  metode Double  Moving Average (DMA) ,  Double  Exponential  Smothing (DES),  dan Box  Jankins untuk  mendapatkan metode terbaik di antara ketiganya. Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Mendapatkan gambaran secara umum jumlah produksi PKO di PT. Mitra Mendawai Sejati- PKS Suayap pada Tahun 2014-2018
2. Mendapatkan  parameter  terbaik  dari  perbandingan  metode  DMA,  DES,  dan Box  Jenkins yang  digunakan,  untuk  membandingkan  jumlah  data  asli  dari  produksi  PKO  di  PT.  Mitra Mendawai Sejati-PKS Suayap pada Tahun 2018.
3. Mendapatkan  peramalan jumlah produksi PKO di PT. Mitra Mendawai Sejati-PKS Suayap pada Tahun 2019

## 2.  Metode Penelitian

## Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  Kantor  pusat  PT.  Sawit  Sumbermas  Sarana  Tbk.,  Kalimantan Tengah. Penelitian dilakukan tanggal 16 Januari 2018 sampai dengan 16 Februari 2018.

## Data dan Sumber data
Data  yang  peneliti  peroleh  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder,  dimana  data diambil  dari  buku  Laporan  Tahunan  PT  Sawit  Sumbermas  Sarana  Tbk.,    yaitu  data  Jumlah Produksi PKO PT. Mitra Mendawai Sejati - PKS Suayap pada tahun 2014-2018

## Metode Penelitian
Sebagai awalan, dalam menggambarkan keadaan PT SSMS yaitu analisis satatistik deskriptif dan metode forecasting untuk memperoleh nilai hasil peramalan jumlah Produksi PKO PT. Mitra Mendawai Sejati - PKS Suayap periode Januari sampai dengan Desember 2019. Berdasarkan pola data dan karakteristik data yang dimiliki metode peramalan yang digunakan yaitu metode DMA, DES,  dan Box  Jenkins menggunakan software R.  Berikut  ini  langkah-langkah  yang  dilakukan, yaitu :
1. Memasukan data yang telah dikumpulkan kedalam software untuk dianalisis.
2. Melakukan identifikasi model.
3. Memilih model yaitu DMA, DES, dan Box Jenkins
4. Untuk  model  DMA,  peneliti  akan  menentukan  waktu  periodenya,  lalu  menentukan  jumlah periode dan membagi hasil perhitungan periode dengan data awal.
5. Kemudian  untuk  metode  DES,  pertama  peneliti  menentukan  nilai alpha dan beta ,  lalu mencari nilai prediksi.
6. Lalu untuk metode Box Jankins, peneliti melakukan preprocessing data, lalu estimasi model dan  uji  diagnostic,  jika  uji  diagnostik  terpenuhi  maka  lanjut  peramalan,  jika  tidak  maka kembali ke preprocessing data.
7. Melakukan uji peramalan untuk masing-masing metode.
8. Menentukan nilai error
Flowchart
Gambar 1. Flowchart langkah-langkah pengerjaan

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## Statistika Deskriptif
Statistika  deskriptif  merupakan  bagian  statistika  terkait  pengumpulan  data,  penyajian, penentuan nilai-nilai statistika, pembuatan diagram atau gambar mengenai sesuatu hal [3], dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 2.
Ika Meiza Maharani 1 , Achmad Fauzan
Gambar 2. Grafik jumlah produksi PKO pada tahun 2014-2018. Berdasarkan  grafik  diatas  terlihat bahwa  Produksi  Palm  Kernel  Oil  (PKO)  dari  tahun  2014 sampai tahun2018 tidak stabil. Dapat dilihat pada tahun pertama yaitu tahun 2014 Produksi PKO PT.  Mitra  Mendawai  Sejati  -  PKS  Suayap  mencapai  6227016.794  kg,  kemudian  mengalami peningkatan yang relatif  stabil , namun pada tahun 2016 sedikit mengalami penurun hingga pada tahun 2018 mencapai 10466134 kg.
Tabel 1. Rata-rata dan Growth jumlah produksi Rata-rata dan Growth jumlah produksi PKO pada
tahun 2014-2018 Tahun Produksi PKO Rata-rata Jumlah Growth 2014 518918,0661 6227016,794 2015 559611 6715332 7,84% 2016 563173,75 6758085 0,64% 2017 684373,75 8212485 21,52% 2018 872177,8333 10466134 27,44%
Berdasarkan  Tabel  1.  dapat  diketahui  jumlah  produksi  PKO,  rata-rata  Produksi  PKO  dan Growth  jumlah  produksi  PKO  di  PT.  Mitra  Mendawai  Sejati-PKS  Suayap  tahun  2014  sampai dengan tahun 2018.
Dari  Tabel  1  juga  dapat  diketahui  jumlah  Produksi  PKO    tertinggi  yaitu  pada  tahun  2018 dengan  jumlah  Produksi  PKO  sebesar  10466134  kg  dengan  rata-rata  produksi  PKO  setiap bulannya  adalah  872177.8333  dan Growth sebesar  27448  %.  Jumlah  Produksi  PKO    terendah yaitu pada awal tahun atau pada tahun 2014 dengan jumlah Produksi PKO sebesar  6227016.794 kg  dengan  rata-rata  produksi  PKO  setiap  bulannya  adalah  518918.0661.  Growth  disini merupakan pertumbuhan produksi yang nantinya akan digunakan sebagai acuan keberhasilan dari waktu yang sudah berlalu dan dijadikan sebagai prediksi pertumbuhan untuk masa mendatang.
Identifikasi Pola
Gambar 3 . Identifikasi Pola.
Berdasarkan  grafik  gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  produksi  PKO  memiliki  60  data periode  yaitu  (periode  Januari  2014  hingga  pada  Desember  2018)  dan  dapat  kita  lihat  juga bahwa  data  cendrung  selalu  meningkat  pada  setiap  tahunnya  maka  dapat  dikatakan  bahwa data merupakan data trend. Untuk Volume produksi PKO yang tertinggi yaitu pada data ke 53 atau sebesar 1069203 kg, yaitu pada bulan Mei 2018.  Selanjutnya untuk volume produksi PKO terendah terjadi pada data ke 6  atau  sebesar  195566  kg,  yang  terdapat  pada  bulan  Juni 2014.

## Analisis Metode Double Moving Average
Pada  teknik  DES dilakukan  penghitungan  rata-rata bergerak  sebanyak  dua  (2)  kali  dan dilanjutkan  ke  tahap  peramalan  berdasarkan  persamaan  tertentu.  Double  moving  average  dapat digunakan  ketika  data  aktual  mempunyai  pola tren.  Pada  metode  ini orde  yang  digunakan  tidak harus  sama,  misal  3x3,  maksudnya  dari  data  awal  dilakukan  moving  average  dengan  orde  3, kemudian hasil dari MA(3) dilakukan moving average dengan orde 3 juga. [4]
Untuk orde yang digunakan dalam penelitian ini adalah orde 3x3, 4x6 dan 5x7. Orde ini diambil berdasarkan perkalian angka terkecil.
Tabel 2 . Perbandingan nilai error/MSE dari DMA Moving Average Nilai MSE Orde 3x3 66630720936 4x6 64189828802 5x7 63446194592
Berdasarkan  hasil  perhitungan  metode moving  average diatas  dapat  dilihat  bahwa  nilai Mean  Squared  Error ( MSE)  terkecil  atau    berada  pada  orde  5x7  yaitu  dengan  nilai  MSE sebesar  63446194592, Mean  Squared  Error ( MSE)  sendiri  merupakan  metode  untuk mengukur  tingkat  keakuratan  suatu  model  peramalan,  yang  menunjukkan    penyimpangan yang terjadi untuk metode Double Moving Average sebesar 63446194592. Selanjutnya dengan menggunkan orde 5x7 akan mendapatkan nilai peramalan untuk bulan Juli, hingga Desember pada Tahun 2018.

## Analisis Metode Double Exponential Smothing
Metode  DES digunakan  jika  data  berbentuk trend .  Maka  untuk  penelitian  ini  terlihat bahwa peramalan cendrung dengan arah trend dapat dilihat dari trend terakhir terbentuk dari produksi PKO.
Dalam metode DES terdapat koefisien pemulusan yaitu koefisien alfa (α) dan betta ( ). Berikut  adalah  perbandingan  nilai error dengan  α(0.3) (0.5),  α(0.4) (0.6),  α(0.7) (0.2).
Tabel 3. Perbandingan nilai error/MSE dari DES Double Exponential Smothing Nilai Α MSE 0.3 0.5 60827116289 0.4 0.6 58900441243 0.7 0.2 51062893287
Berdasarkan  hasil  perbandingan  nilai Mean  Squared  Error ( MSE)    untuk  data  produksi PKO  pada  PT.  Mitra  Mendawai  Sejati  -  PKS  Suayap  menunjukkan  bahwa  nilai  kesalahan (error) terkecil untuk metode Double Exponential  Smothing (DES) yaitu terdapat pada  nilai α  sebesar  0,7  dan  nilai sebesar  0,2  dengan  nilai  MSE  sebesar  3216539234  atau menunjukkan bahwa nilai penyimpangan dalam metode tersebut sebesar 3216539234.

## Analisis Metode Box Jenkins
Metode  Box-Jenkins  merupakan  model  terbaik  untuk  data  yang  stasioner.  Jika  data belum  stationer  maka  data  harus  di  stasionerkan  terlebih  dahulu  sebelum  di  lakukan peramalan dengan proses (differencing). [5]
Gambar 2. Uji ADF Test Berdasarkan  output  diatas  di  dapatkan  nilai p-value sebesar  0.02741  atau  < aplha (0.05), yang artinya data bersifat stasioneritas.
Selanjutnya peneliti akan melihat  pola ACF dan PACF data aktual produksi PKO untuk mendapatkan model.
Gambar 3. Plot ACF dan PACF.
Dari  plot  tersebut  dapat  diperhatikan  bahwa  batang  ACF  yang  keluar  terdapat  satu  batang yang  menunjukkan  order  MA  yaitu q =  1.  Sedangkan  batang  PACF  yang  keluar  ada  satu  yang menunjukkan order AR yaitu p = 1. Dengan sebelumnya tidak dilakukan diferensi order  ( d = 0), diperoleh model ARIMA (1,0,1).
Lalu selanjutnya peneliti akan mengestimasi model, berikut ringkasan yang peneliti buat.
Tabel 4. Estimasi Model Model p-value AIC (1,0,1) Tidak signifikan 1466,72 (0,0,1) Signifikan 1465,42 (1,0,0) Signifikan 1464,76
Dari  ke-3  model  yang  telah  peneliti  uji,  model-model  yang  signifikan  dengan  semua  nilai koefisien < 0.05 adalah model 2 yaitu ARIMA (1,0,0), dan model 3 yaitu ARIMA (0,0,1), setelah itu peneliti  akan  menentukan  model  terbaik  dengan  melihat  nilai  AIC  terkecil  yaitu  pada  model ( ARIMA (1,0,0)) yaitu 1464,76.
Setelah  peneliti  mendapatkan  dua  model  yang  signifikan  yaitu ARIMA (1,0,0),  dan ARIMA (0,0,1).  Selanjutnya  model  tersebut  peneliti  lakukan  uji  autokorelasi  untuk  menentukan model mana yang  cocok digunakan untuk meramalkan periode selanjutnya.
Ika Meiza Maharani 1 , Achmad Fauzan
Gambar 4. Uji Diagnostik (1,0,0)
Gambar 5. Uji Diagnostik (0,0,1)
Dari  hasil  uji  diagnostik  pada  gambar  4  dan  5  diatas  dapat  lihat  bahwa  residual  model ARIMA (1,0,0) dan ARIMA (0,0,1) bersifat white noise yang ditandai dengan tidak adanya dua lag  yang  keluar  dari  batas interval.  Selain itu  pada  grafik P-valuesfor  L-jung  Box  statistic tidak terdapat titik-titik yang dibawah garis 0.05 yang menandakan hipotesis nol residual mengandung autokorelasi.

## Perbandingan Hasil Peramalan
Perbandingan hasil peramalan Jumlah Produksi PKO di Mitra Mendawai Sejati-PKS Suayap tahun 2018.
Tabel 5. Perbandingan hasil peramalan Bulan Actual DMA DES ARMA Juli 1053655 999543.6 822970 577239.5 Agustus 922239 1044376 831917.9 608607.1 September 915437 1089209 840865.8 608607.1 Oktober 743228 1134042 849813.7 608607.1 November 935261 1178874 858761.6 608607.1 Desember 955150 1223707 867709.5 608607.1 Total 5524970 6669751 5072038.5 3620275 MSE 6.04644E+11 3.41912E+10 2.18421E+11 RMSE 777588.4776 184908.516 467354.8862 MAPE 24.02 % 11,92 % 33,68%
Berdasarkan tabel dari perbandingan hasil peramalan dari metode Double Moving Average, Double  Eksponential  Smothing,  dan  ARMA dengan  data  asli  dari  produksi  PKO  PT  di  Mitra Mendawai  Sejati-PKS  Suayap  tahun  2018  didapatkan  nilai Mean  Squared  Error ( MSE),  Root Mean  Square  Error (RMSE)  dan Mean  Absolute  Percentage  Error ( MAPE)  terkecil  yaitu terdapat  pada  metode Double  Exponential  Smothing, yaitu Mean  Squared  Error ( MSE)  sebesar 3.41912E+10, Mean Square Error (RMSE) sebesar 184908.516 dan Mean Absolute Percentage Error ( MAPE)  sebesar  11,92  %,  ketiganya  merupakan  metode  untuk  mengukur  tingkat keakuratan suatu model  peramalan,  namun  untuk  lebih jelas  dan  sering  digunakan biasanya menggunakan  nilai MAPE karena  dihitung  dengan  berdasarkan  kesalahan  dari  tiap  periode
Ika Meiza Maharani 1 , Achmad Fauzan
kemudian  dibagi  dengan  nilai  obeservasi  yang  nyata  untuk  setiap  periode  tersebut,  kemudian merata-rata  kesalahan persentase absolut.  Berdasarkan  hal  tersebut  nilai  MAPE  lebih  mudah digunakan karena berbentuk persentase .

## Peramalan untuk tahun 2019 dengan menggunakan metode terbaik
Berdasarkan hasil perbandingan beberapa metode yang sudah digunakan, maka mendapatkan hasil  bahwa  metode  Double  Exponential  Smothing  ini  yang  terbaik  untuk  data  PKO  di  PT. Mendawai Sejati-PKS Suayap.
Berikut  hasil  penentuan  parameter  optimum  yang  diperoleh  melalui  program  R menggunakan  metode Holt - Winter’s Exponential Smoothing yang digunakan untuk  meramalkan 6 periode kedepan yaitu tahun 2019
Tabel 6. Parameter Optimum Parameter α 0.616667 0.1548939
Gambar 6. Plot data Actual, Prediksi dan Peramalan
Berdasarkan  gambar  dihalaman  sebelumnya,  untuk  visualisasi  data  aktual  dan  prediksi jumlah  produksi  PKO  pada  PT.Mendawai  Sejati-PKS  Suayap  terlihat  memiliki  bahwa  garis actual dengan prediksi hampir sama.

## Hasil Peramalan produksi PKO pada tahun 2019
Untuk  hasil  peramalan  produksi  PKO  pada  PT  .  Mendawai  Sejati-PKS  Suayap  tahun  2019 dapat dilihat gambar berikut :
Tabel 7. Hasil peramalan produksi PKO 2019 Bulan Forecasting Januari 949181.5 Februari 963505.8 Maret 977830.1 April 992154.4 Mei 1006478.6 Juni 1020802.9 Total 5909953.3
Ika Meiza Maharani 1 , Achmad Fauzan
Berdasarkan gambar diatas diketahui bahwa jumlah produksi PKO di PT.Mendawai Sejati- PKS  Suayap  tahun  2019  akan  mengalami  peningkatan  dimana  jumlah  produksi  paling  banyak terjadi  pada  bulan  Juni.  Hasil  peramalan  jumlah  produksi  PKO  di  PT.Mendawai  Sejati-PKS Suayap tahun 2019 yaitu sebesar 1020802.9 Kg.

## Nilai Kesalahan
Selanjutnya  dicari  nilai  error  peramalan  yang  meliputi MES,  RMSE,  dan MAPE .  Hasilnya sebagai berikut:
Tabel 8. Nilai Error MSE 47031163817 RMSE 216866.7 MAPE 30.67187
Dari  hasil  peramalan  dengan  menggunakan  metode Holt - Winter’s  Exponential  Smoothing diperoleh  bahwa  dengan  menggunakan  nilai  parameter  (pembobotan  optimum)  untuk  α  = 0.616667 dan β = 0.1548939,  maka didapatkan nilai MSE sebesar 47031163817, RMSE sebesar 216866 dan MAPE sebesar 30%. MSE, RMSE dan MAPE merupakan metode untuk mengukur tingkat keakuratan suatu model peramalan. Jika semakin rendah tingkat kesalahan  atau error maka  keakuratan  model  semakin  baik,  namun  sebaliknya  jika  tingkat error semakin  besar maka  keakuratan  model  semakin  buruk.  Dari  hasil  diatas  penulis  akan  melihat  dari  nilai MAPE  nya, K e m a m p u a n p e r a m a l a n s a n g a t b a i k j i k a m e m i l i k i n i l a i M A P E k u r a n g   d a r i 1 0 % d a n m e m p u n y a i   k e m a m p u a n   p e r a m a l a n   y a n g b a i k   j i k a   n i l a i   M A P E   k u r a n g   d a r i   2 0 % . Berdasarkan hasil  pada  tabel  8  bahwa  didapatkan  nilai  MAPE  sebesar  30%  yang  artinya  bahwa kemampuan  dalam  meramalkan  untuk  produksi  PKO  tahun  2019  kurang  baik  karena  lebih dari 20%.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dipaparkan  pada  bab  sebelumnya,  maka  dapat disimpulkan  bahwa:  Gambaran  secara  umum  untuk  jumlah  Produksi  PKO    tertinggi  yaitu  pada tahun  2018 dengan jumlah Produksi PKO sebesar 10466134 kg dengan rata-rata produksi PKO setiap  bulannya  adalah  872177.8333  dan Growth sebesar  27448  %.  Untuk  perbandingan  hasil peramalan  dari  metode Double  Moving  Average,  Double  Eksponential  Smothing,  dan  ARMA dengan  data  asli  dari  produksi  PKO  PT  di  Mitra  Mendawai  Sejati-PKS  Suayap  tahun  2018 didapatkan  nilai Mean  Squared  Error ( MSE),  Root Mean  Square  Error (RMSE)  dan Mean Absolute  Percentage  Error ( MAPE)  terkecil  yaitu  terdapat  pada  metode Double  Exponential Smothing. Berdasarkan  output  hasil  peramalan  diketahui  bahwa  jumlah  produksi  PKO  di PT.Mendawai  Sejati-PKS  Suayap  tahun  2019  akan  mengalami  peningkatan  dimana  jumlah produksi  paling  banyak  terjadi  pada  bulan  Juni.  Hasil  peramalan  jumlah  produksi  PKO  di PT.Mendawai Sejati-PKS Suayap tahun 2019 yaitu sebesar 1020802.9 Kg.

## Daftar Pustaka
Ika Meiza Maharani 1 , Achmad Fauzan
[1]  A. P. Sutiyono, ”Outlook Industry Perkebunan 2009,” 30 November 2009 2009. [Online]. Available: http://www.asiasecurities.co.id.
[2]  W. S. M. Makridakis S., Metode dan Aplikasi Peramalan, Jakarta: Erlangga, 1999.
[3]  P. Subagyo, Statistik Deskriptif, Yogyakarta: BPFE-Yogyakarta, 2003.
[4]  Puspitaningrum, Moving Average (ARIMA) dan Exponential Smoothing, 2015.
[5]  M. Firdaus, Analisis Deret Waktu Satu Ragam, Jakarta: IPB Press, 2006.