## PERAMALAN TINGKAT PRODUKSI KAKAO TAHUN 2021 DI PROVINSI SUMATERA UTARA DENGAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BROWN

## FORECASTING OF COCOA PRODUCTION LEVEL IN 2021 IN NORTH SUMATRA PROVINCE USING DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BROWN METHOD
Tri Handayani 1§ , Riri Syafitri Lubis 2 , Rima Aprilia 3
1 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sumatera Utara Medan [email: trihandayani0110@gmail.com] 2 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sumatera Utara Medan [email: riri_syafitri@uinsu.ac.id] 3 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sumatera Utara Medan [email: rima_aprilia@uinsu.ac.id] § Corresponding Author
Received Mei 2021; Accepted Juni 2021; Published Juni 2021;

## Abstrak
Produksi kakao di Provinsi Sumatera Utara dari Tahun 2007 sampai dengan 2018 cenderung mengalami penurunan.  Rendahnya  produksi  kakao  di  Provinsi  Sumatera  Utara  dibawah  kondisi  optimal  yang berdampak  pada  sektor  perekomomian,  maka  perlu  dilakukan  peramalan  dalam  rangka  menunjang peningkatan  pembangunan  industri  kakao  yang  akan  datang  di  Provinsi  Sumatera  Utara.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  hasil  jumlah  produksi  kakao  Tahun  2021  di  Provinsi  Sumatera Utara  dengan  menggunakan    metode double  exponential  smoothing  brown.  Dengan  nilai  parameter 0, 4   dan  nilai 8,96% MAPE  memperoleh  bentuk  persamaan  peramalan  tingkat  produksi  kakao Tahun 2021 di Provinsi Sumatera Utara dengan menggunakan double exponential smoothing brown adalah
36.795, 99 2.803, 05( ) t m F m    .  Dari  hasil  penelitian,  jumlah  produksi  kakao  Tahun  2021  di  Provinsi
Sumatera Utara memperoleh 28.386,84  ton.
Kata Kunci: Produksi Kakao, Peramalan, Double Exponential Smoothing Brown

## Abstract
Cocoa  production  in  North  Sumatera  Province  from  2007  to  2018  tends  to  decline.  The  low  cocoa production in North Sumatera Province is below optimal conditions which impact on the economic sector, so forecasting is necessary in order to support the development of the upcoming cocoa industry in North Sumatera Province. The purpose of this study was to determine the amount of cocoa production in 2021 in North Sumatera Province using the double exponential smoothing brown method. With parameter values
0, 4   and values 8,96% MAPE  obtaining the form of the equation for forecasting the level of cocoa production  in  2021  in  North  Sumatera  Province  using  double  exponential  smoothing  brown  is
36.795, 99 2.803, 05( ) t m F m    .  Form  the  research  result,  the  amount  of  cocoa  production  in  2021  in
North Sumatera Province obtained 28.386,84  tons.
Keywords: Cocoa Production, Forecasting, Double Exponential Smoothing Brown

## 1. Pendahuluan
Kakao  merupakan  salah  satu  komoditas unggulan  strategis  perkebunan  yang  memegang peran penting dalam perekonomian yakni sebagai penghasil  devisa,  sumber  pendapatan  petani, pencipta lapangan pekerjaan, mendorong agribisnis dan agroindustri dalam negeri, pelestarian  lingkungan  serta  pengembangan wilayah.
Indonesia sebenarnya berpotensi untuk menjadi  produsen  utama  kakao  di  dunia,  apabila berbagai  permasalahan  utama  yang  dihadapi perkebunan  kakao  dapat  diatasi  dan agribisnis kakao  dikembangkan  dan  dikelola  secara  baik.
Indonesia  masih  memiliki  lahan  potensial  yang cukup  besar  untuk  pengembangan  kakao  yaitu lebih dari 6,2 juta hektar terutama di wilayah Irian Jaya,  Kalimantan  Timur,  Sulawesi  Tengah,
Maluku dan Sulawesi Tenggara. Kebun yang telah di  bangun  masih  memiliki  peluang  untuk ditingkatkan produktivitasnya karena produktivitas  rata-rata  saat  ini  kurang  dari  50% potensinya (Direktorat Jendral Perkebunan
Kementrian Pertanian, 2016).
Di  Indonesia,  Provinsi  Sumatera  Utara menjadi  salah  satu  penghasil  kakao  terbesar setelah  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Selatan  dan Sulawesi  Tenggara.  Sumatera  Utara  merupakan daerah perkebunan yang cukup potensial, dimana salah  satu  komoditas  unggulan  perkebunan Sumatera Utara adalah kakao setelah kelapa sawit dan  karet.  Kakao  juga  merupakan  salah  satu komoditas  ekspor  Sumatera  Utara  yang  cukup penting sebagai penghasil devisa selain komoditas kelapa  sawit dan  karet. Lebih  dari  90%  kakao  di
Sumatera Utara diproduksi oleh petani kecil yang memiliki kendala finansial untuk mengoptimalkan kapasitas  produksi  kakao  karena  masih  dikelola secara manual.
Penelitian tentang kasus peramalan
menggunakan metode double exponential smoothing  brown yang  sudah  dilakukan  peneliti sebelumnya  adalah  Elman  Lesmana  etc  tahun 2016  dengan  jurnal  berjudul  “ Aplikasi  Metode exponential  Smoothing  Brown dan  Pertumbuhan
Eksponensial untuk Memprediksi Jumlah Penduduk  Provinsi  Jawa  Barat ”.  Penelitian selanjutnya  adalah  Etri  Pujiati  etc  tahun  2016 dengan  jurnal  berjudul  “ Peramalan  dengan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing dari Brown (Studi Kasus: Indeks Harga Konsumen  (IHK)  Kota  Samarinda ”.  Penelitian yang  terakhir  dilakukan  oleh  Muhammad  Dody Wijaya  Siahaan  dan  Nerli  Khairani  tahun  2016 dengan  jurnal  berjudul ” Peramalan  Tingkat Sampah Plastik yang Akan Didaur Ulang dengan Metode  Double  Exponential  Smoothing  dari Brown ”.
Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah bagaimana hasil peramalan produksi kakao Tahun 2021  di  Provinsi  Sumatera  Utara  dengan  metode double exponential  smoothing  brown,  sehingga tujuan pada penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil  produksi  kakao Tahun  2021  di Provinsi  Sumatera  Utara  dengan  metode double exponential smoothing brown.

## 2. Landasan Teori

## 2.1 Peramalan (Forecasting) )
Peramalan  (Forecasting)  permintaan  akan produk  di  masa  yang  akan mendatang  sangat penting  dalam  perencanaan  dan  pengawasan produksi.  Peramalan  memiliki  banyak arti,  maka peramalan  perlu  direncanakan  dan  dijadwalkan sehingga  akan  diperlukan  suatu  periode  waktu paling sedikit  dalam  periode  waktu  yang dibutuhkan  untuk  membuat  suatu  kebijaksanaan dan menetapkan beberapa hal yang mempengaruhi kebijakan tersebut.
Peramalan  merupakan  seni  atau  ilmu  untuk memperkirakan  kejadian  di  masa  yang  akan mendatang. Peramalan memerlukan data masa lalu untuk memperhitungkan  data ke masa  yang akan datang dengan beberapa bentuk model matematika (Akhmad, 2018).

## 2.2 Metode Pemulusan (Smoothing)
Metode smoothing dipakai  pada  kondisi dimana bobot data pada periode yang satu berbeda dengan  data  periode  sebelumnya  membentuk fungsi eksponensial yang disebut dengan exponential smoothing (Anwar etc, 2015).
Secara  umum  pemulusan  (smoothing)  dapat diklasifikasikan  menjadi  beberapa  bagian,  yaitu (Farisyah etc, 2019) :
1. Metode rerata (Average)
a) Metode tengah (mean)
b) Rata-rata bergerak tunggal (single moving
average)
c) Rata-rata  bergerak  ganda  (double  moving
average)
d) Kombinasi rata-rata bergerak lainnya.
2. Metode pemulusan eksponensial (exponential

## smoothing)
Menurut (Maranata,  2013)  metode  ini  terdiri atas):
1. Single Exponential Smoothing g
a. Satu parameter
b. Pendekatan aditif
Metode  ini  cukup  baik  digunakan  untuk peramalan  yang  mempunyai  pola trend atau yang sifatnya stasioner.
2. Double Exponential Smoothing
a. Metode linier satu parameter dari Brown
b. Metode dua parameter dari Holt
Metode  ini  digunakan  untuk  peramalan dengan data yang bersifat trend.
3. Triple Exponential Smoothing g
a. Pemulusan kuadratik satu parameter dari

## Brown
Dapat  digunakan  apabila  dasar  pola datanya  kuadratik  kubik  atau  berorde lebih tinggi.
b. Metode kecendrungan atau musiman tiga parameter dari Winter
Metode  ini  merupakan  salah  satu  dari beberapa metode
pemulusan
eksponensial  yang  dapat  menyelesaikan data dengan pola musiman.
4. Exponential  Smoothing menurut  Klasifikasi
Pegles.
2.3 Metode Double  Exponentil  Smoothing
Brown
Metode double exponential smoothing merupakan  model  linier  yang  dikemukakan  oleh Brown.  Pada  metode  ini  dilakukan  proses pemulusan  dua  kali.  Dasar  pemikiran  metode
linier  satu  parameter  dari brown adalah  serupa dengan rata-rata bergerak linier karena kedua nilai pemulusan  tunggal  dan  ganda  ketinggalan  dari data  yang  sebenarnya  jika  terdapat  unsur trend.
Perbedaan  antara  nilai  pemulusan  tunggal  dan ganda dapat ditambahkan dengan nilai pemulusan tunggal dan disesuaikan untuk trend (Mansyur etc,
2015).  Rumus  yang  dipakai  dalam  implementasi
Double Exponential Smoothing dari Brown adalah sebagai berikut:
1. Menentukan nilai smoothing pertama   ' t S
  1 ' 1 ' t t t S X S       (1) 2. Menentukan nilai smoothing kedua   '' t S   1 '' ' 1 '' t t t S S S       (2)
3. Menentukan nilai konstanta   t a
2 ' '' t t t a S S   (3)
4. Menentukan nilai slope   t b
  ' '' 1 t t t b S S      (4) 5. Menentukan nilai peramalan   t m F  t m t t F a b m    (5)
Untuk  dapat  menggunakan  rumus,  maka  nilai
1 ' t S  dan 1 '' t S  harus  tersedia.  Tetapi  pada  saat
1 t  ,  nilai-nilai  tersebut  tidak  tersedia.  Karena nilai-nilai  ini  harus  ditentukan  di  awal  periode, untuk  mengatasi  masalah  ini  dapat  dilakukan dengan  menetapkan  nilai 1 ' S dan 1 '' S sama dengan nilai 1 X (data aktual) (Pujiati etc, 2016).
2.4 Pemilihan Parameter  Terbaik n
Mansyur dan Erfan Rohadi (2015)
mengemukakan  ketepatan  peramalan  yang  akan datang  sangat  penting.  Cara  untuk  mengevaluasi
teknik  peramalan  salah  satunya  adalah Mean Absolute Precentage Error (MAPE). Perhitungan kesalahan  peramalan  dilakukan  untuk  mencari presentase  kesalahan  dari  peramalan  dan  nilai kesalahan presentase absolute dari suatu peramalan.
1 1 n t t MAPE PE n    (6)
100% t t t t X F PE X
        (7)
Semakin  kecil  nilai  MAPE  yang  didapat,  maka nilai taksiran semakin mendekati nilai sebenarnya, atau metode yang dipakai merupakan metode yang terbaik (Pujiati etc, 2016).

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang akan dianalisis dalam penelitian ini adalah  jumlah  produksi  kakao  di  Provinsi Sumatera  Utara  dari  Tahun  2007  sampai  dengan Tahun  2018  yang  diperolah  dari  data  statistik Dinas  Perkebunan  Provinsi  Sumatera  Utara. Adapun  data  yang  diperolah  adalah  sebagai berikut .
3.2 Analisis  Data  dengan  Metode Double

## Exponential Smoothing Brown
Peramalan  dari  metode double  exponential smoothing  brown ini  dilakukan  dua  kali pemulusan  dan  kemudian  dilakukan  peramalan. Namun sebelumnya, harus menentukan nilai satu parameter pemulusan yaitu  untuk memuluskan data  aktual  deret  berkala.  Dalam  penentuan parameter  pemulusan  yang  besarnya  adalah
0 1    yang dicari dengan cara trial and error dan  dipilih  berdasarkan  nilai  MAPE  (Mean

## Absolute  Precdntage Error)  paling  minimum.
Karena  tidak  ada  dasar  yang  obyektif  dalam penentuan besarnya parameter  yang digunakan,  maka  dalam  penelitian  ini  parameter  yang ditentukan 1 angka di belakang desimal.
Nilai  yang ditentukan  adalah 0,1 sampai  dengan
0, 9 .
1. Menentukan nilai smoothing pertama ( ' )
t S
Pertama  yang  harus  dilakukan  dalam perhitungan smoothing menggunakan  pemulusan eksponensial tunggal (single exponential smoothing)  dengan  nilai  parameter 0,1   dan dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
1 ' (1 ) ' t t t S X S        Untuk 1 t  (Tahun 2007) Pada  saat 1 t  nilai ' t S belum  tersedia, maka  dalam  mengatasi  masalah  ini  dapat dilakukan  dengan  menetapkan  nilai
1 ' t S X 
sebesar 61.793,49.
 Untuk 2 t  (Tahun 2008)
2 2
1 ' (0,1 ) (1 0,1) ' (0,1 60.252, 66) (0, 9 61.793, 49) 6.025, 27 55.614,14 61.639, 41 S X S             Untuk 3 t  (Tahun 2009)
3 3 2 ' (0,1 ) (1 0,1) ' (0,1 65.052, 95) (0, 9 61.639, 41) 6.505, 29 55.475, 47 61.980, 76 S X S           
Seterusnya  sampai  perhitungan ' t S untuk
4 t  (Tahun  2010) sampai  dengan 12 t  (Tahun
2018) dengan melakukan perhitungan yang sama.
Hasil selengkapnya bisa dilihat pada tabel 1.
2. Menentukan nilai smoothing kedua ( " ) t S
Untuk  menentukan  nilai smoothing kedua melakukan perhitungan double exponential smoothing dengan  memperhatikan  besarnya  nilai smoothing pertama dengan menggunakan persamaan berikut:
1 " ' (1 ) " t t t S S S      
 Untuk 1 t  (Tahun 2007) Pada  saat 1 t  nilai " t S belum  tersedia, maka  dalam  mengatasi  masalah  ini  dapat dilakukan dengan menetapkan nilai
1 1 " S X 
sebesar 61.793,49.
 Untuk 2 t  (Tahun 2008) 2 2 1 " 0,1 ' (1 0,1) "
(0,1 61.639, 41) (0, 9 61.793, 49) 6.163, 94 55.614,14
61.778, 08 S S S             Untuk 3 t  (Tahun 2009) 3 3 2 " 0,1 ' (1 0,1) "
(0,1 61.980, 76) (0, 9 61.778, 08) 6.198, 08 55.600, 27
61.798, 35 S S S        
 

Seterusnya  sampai  perhitungan " t S untuk
4 t  (Tahun  2010) sampai  dengan 12 t  (Tahun 2018) dengan melakukan perhitungan yang sama.
Hasil selengkapnya bisa dilihat pada tabel 1.
3. Menentukan nilai konstanta ( ) t a
Setalah dilakukan perhitungan nilai smoothing pertama  dan  nilai smoothing kedua selanjutnya  menghitung  nilai  konstanta ( ) t a dengan persamaan sebagai berikut:
2 ' " t t t a S S    Untuk 1 t  (Tahun 2007)
1 1 1 2 ' " (2 61.793, 49) 61.793, 49 61.793, 49 a S S      
 Untuk 2 t  (Tahun 2008) 2 2 2 2 ' " (2 61.639, 41) 61.778, 08
61.500, 73
a S S        Untuk 3 t  (Tahun 2009) 3 3 3 2 ' "
(2 61.980, 76) 61.798,35
62.163,17
a S S      
Seterusnya  sampai  perhitungan t a untuk
4 t  (Tahun  2010) sampai  dengan 12 t  (Tahun 2018) dengan melakukan perhitungan yang sama.
Hasil selengkapnya bisa dilihat pada tabel 1.
4. Menentukan nilai slope ( ) t b
Menghitung  nilai slope ( ) t b menggunakan persamaan berikut:
( ' " ) 1 t t t b S S       Untuk 1 t  (Tahun 2007) 1 1 1) 0,1 ( ' " 1 0,1
0,1 (61.793, 49 61.793, 49) 0, 9 0 b S S   
 

 Untuk 2 t  (Tahun 2008)
2 2 2 0,1 ( ' " ) 1 0,1 0,1 (61.639, 41 61.778, 08) 0, 9 15, 41 b S S   
 
 
 Untuk 3 t  (Tahun 2009)
3 0,1 ( ' " ) 1 0,1 0,1 (61.980, 76 61.798, 35)
0, 9
20, 27
t t b S S   
 

Seterusnya  sampai  perhitungan t b untuk
4 t  (Tahun  2010) sampai  dengan 12 t  (Tahun 2018) dengan melakukan perhitungan yang sama.
Hasil selengkapnya bisa dilihat pada tabel 1.
5. Menentukan nilai peramalan ( ) t m F 
Selanjutnya  untuk  mencari  nilai  peramalan
( ) t m F  dimulai  dari  tahun  ke-2  menggunakan persamaan sebagai berikut:
t m t t F a b m     Untuk 2 t  (Tahun 2008)
2 1 2 2 3 3 ( 1)
61.500, 73 ( 15, 41 1) 61.485,32 F a b F F           Untuk 3 t  (Tahun 2009) 3 1 3 3 4 4 ( 1) 62.163,17 (20, 27 1) 62.183, 44 F a b F F        
Seterusnya  sampai  perhitungan t m F  untuk
4 t  (Tahun  2010) sampai  dengan 12 t  (Tahun
2018) dengan melakukan perhitungan yang sama.
Hasil selengkapnya bisa dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Nilai Precentage Error dengan parameter 0,1  
Dengan menggunakan langkah-langkah perhitungan  yang  sama,  maka  dapat  ditentukan nilai peramalan tingkat produksi kakao tahun 2021 di Provinsi Sumatera Utara dengan metode double exponential  smoothing  brown dengan  nilai parameter 0, 2   sampai dengan nilai parameter
0,9   .
3.3 Pemilihan Parameter  Terbaik
Dalam  penelitian  ini  pemilihan  parameter 
terbaik  dipilih  berdasarkan  nilai  terkecil  MAPE (Mean  Absolute  Precentage  Error).  Nilai parameter  yang  ditetukan  adalah 0,1 sampai dengan 0,9 .
100% t t t t X F PE X         Dengan 0,1   untuk  periode  ke-2  (tahun  2008) adalah:
2 2 2 2 100% 60.252, 66 61.793, 49 100% 60.252, 66 2, 56% X F PE X                   Lakukan  perhitungan t PE sampai  dengan
12 t  (Tahun  2018). Untuk  perhitungan  secara lengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut.
Setelah  dicari  nilai precentage  error,  maka selanjutnya  adalah  mencari  nilai  MAPE  (Mean Absolute Precentage Error) dengan menggunakan persamaan berikut:
1 1 n t t MAPE PE n   
Dengan 0,1   dan 12 n  , analisis kesalahannya adalah:
1 1 198, 24% 12 16, 52% n t t MAPE PE n     
Berikut  adalah  hasil  perhitungan  secara lengkap nilai MAPE (Mean Absolute Precentage Error)  dari  parameter 0,1   sampai  dengan parameter 0,9   yang terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai MAPE untuk parameter 0,1   sampai dengan 0,9   Parameter MAPE 0,1 16,52% 0,2 10,84% 0,3 9,25% 0,4 8,96% 0,5 9,03% 0,6 9,56% 0,7 11,02% 0,8 12,47% 0,9 13,52%
Berdasarkan Tabel 2. dapat diketahui bahwa nilai parameter  yang  memiliki  nilai  MAPE  terkecil
adalah parameter 0, 4   dengan nilai 8,96% MAPE  ,  sehingga  dapat  dilakukan peramalan  dengan  metode double  exponential smoothing brown dengan parameter 0, 4   .
3.4 Peramalan Tingkat Produksi Kakao Tahun  2021  di  Provinsi  Sumatera  utara dengan Metode Double Exponential Smoothing Brown
Setelah dilakukan perhitungan nilai
smoothing pertama,  nilai smoothing kedua,  nilai
konstanta,  dan  nilai slope dengan  menggunakan nilai  parameter 0, 4   , selanjutnya  melakukan perhitungan    nilai  peramalan  dengan  parameter
0, 4   .
Tabel 3. Nilai Precentage Error dengan parameter 0, 4  
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  Tabel 3, maka dapat dilakukan menghitung nilai peramalan tingkat  produksi  kakao  tahun  2021  di  Provinsi
Sumatera Utara.
Persamaan peramalan
menggunakan  persamaan t m t t F a b m    ,  dimana
nilai t a dan t b diambil  dari  Tabel  4.5  Tahun 2018. Karena tahun yang akan diramalkan adalah Tahun  2021,  maka  terlebih  dahulu  meramalkan Tahun  sebelumnya  yaitu  Tahun  2019  dan  Tahun 2020.
Berdasarkan  data  terakhir  yang  diperoleh dapat  dibuat  peramalan  untuk  tahun  berikutnya, yaitu:
36.795,99 ( 2.803, 05)( )
36.795,99 2.803, 05( ) t m t m F m F m       
Berikut adalah cara menyelesaikan peramalan pada Tahun 2019, Tahun 2020, dan Tahun 2021.
1. Peramalan untuk periode ke-13 (Tahun 2019)
( 1) m 
2018 1 2018 2018 2018 1 2019 2019 (1) 36.795, 99 ( 2.803, 05 1) 36.795, 99 2.803, 05 33.992, 94 t m t t F a b m F a b F F F               2. Peramalan untuk periode ke-14 (Tahun 2020)
( 2) m 
2018 2 2018 2018 2018 2 2020 2020 (2) 36.795, 99 ( 2.803, 05 2) 36.795, 99 5.606,10 31.189,89 t m t t F a b m F a b F F F               3. Peramalan untuk periode ke-15 (Tahun 2021)
( 3) m 
2018 3 2018 2018 2018 3 2021 2021 (3) 36.795, 99 ( 2.803, 05 3) 36.795, 99 8.409,15 28.386,84 t m t t F a b m F a b F F F              
Dari  hasil  peramalan  yang  telah  dilakukan, diketahui  bahwa  tingkat  produksi  kakao  di Provinsi  Sumatera  Utara  mengalami  penurunan setiap  tahunnya.  Pada  Tahun  2021  jumlah produksi kakao di Provinsi Sumatera Utara hanya mendapatkan sebesar 28.386,84  ton.

## 4. Kesimpulan dan Saran

## 4.1 Kesimpulan
Produksi  kakao  di  Provinsi  Sumatera  Utara dari  Tahun  2007  sampai  dengan  Tahun  2018 cenderung  mengalami  penurunan.  Rendahnya jumlah produksi kakao di Provinsi Sumatera Utara dibawah  kondisi  optimal  berdampak  pada sektor perekonomian.
Salah satu upaya yang harus dilakukan dalam startegi peningkatan jumlah produksi kakao ialah dengan  melakukan  peramalan  produksi  kakao untuk periode di masa yang akan datang. Metode peramalan  yang  digunakan  ialah  metode double exponential smoothing brown.
Perhitungan dengan metode double exponential smoothing brown, menghasilkan nilai
parameter  terbaik  yang  diperoleh  untuk peramalan tingkat produksi kakao Tahun 2021 di Provinsi  Sumatera  Utara  adalah 0, 4   dengan
memperoleh  nilai 8,96% MAPE  yang  dipilih
secara trial and error. Dengan bentuk persamaan peramalan  produksi  kakao  di  Provinsi  Sumatera
Utara  adalah: 36.795, 99 2.803, 05( )
t m F m    .
Hasil  peramalan  produksi  kakao dari  Tahun
2019-2021 adalah:
Tahun Peramalan Jumlah Produksi (Ton) 2019 33.992,94 2020 31.189,89 2021 28.386,84
Hasil peramalan tingkat produksi kakao Tahun 2021  di  Provinsi  Sumatera  Utara  dengan  metode double  exponential  smoothing brown dengan
menggunakan nilai parameter 0, 4  
menunjukkan  bahwa  tingkat  produksi  kakao  di Provinsi  Sumatera  Utara  yang  semakin  menurun pada setiap tahunnya, dimana diramalkan produksi kakao  Tahun  2021  di  Provinsi  Sumatera  Utara memperoleh sebesar 28.386,84  ton.

## 4.2 Saran
Berdasarkan  dari  hasil  pembahasan  dan kesimpulan  yang  telah  diberikan,  maka  dapat diberikan beberapa saran sebagai berikut:
1. Bagi Peneliti dan Pembaca
Penelitian  berikutnya  agar  dapat  meneliti lebih lanjut dari peramalan tingkat produksi kakao dan  meneliti  lebih  besar  dari  provinsi  dengan menggunakan metode tambahan.
2. Bagi Pemerintah/Swasta
Pemerintah/swasta  diharapkan  agar  lebih memperhatikan  produktivitas  tanaman  kakao  di Provinsi  Sumatera  Utara,  sehingga  jumlah produksi  kakao  dapat  meningkat  setiap  tahunnya di Provinsi Sumatera Utara.

## Daftar Pustaka
[1] Akhmad. 2018. Manajemen Operasi Teori dan Aplikasi dalam Dunia Bisnis.
Yogyakarta: Azkiya Publishing.
[2] Farisyah, Ahmad. Ruliana. Aidid, Muhammad
Kasim. 2019. Aplikasi Metode Eksponensial Ganda Brown dalam Peramalan Jumlah Penduduk Berdasarkan Jenis Kelamin di Kabupaten Majene. Variansi. Vol. 1, No.2.
[3] Maranata, Lauda. 2013. Peramalan Jumlah Produksi Kakao di Sumatera Utara dan Konsumsi Kakao di Indonesia dengan Pemulusan Eksponensial Ganda Metode Linier Satu Parameter dari Brown. USU.
[4] Pujiati, Etri. Yuniarti, Desi. Goejantoro, Rito. 2016. Peramalan dengan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing dari Brown (Studi Kasus: Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Samarinda. Jurnal Ekspoenensial. Vol. 7, No.1. Hal: 33-40.
[5] http://ditjenbun.pertanian.go.id/ di akses tanggal 10 Mei 2020.