Hal 840−845 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Peramalan Jumlah Produksi Tebu Menggunakan Metode Time Series Model Moving Averages
Nabila Azahra, Salsabila Cahya Alifia, Nevandra Putra Andyka, Sena Wijayanto * ,  M Yoka Fathoni
Fakultas Informatika, Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1 20103058@ittelkom-pwt.ac.id, 2 20103074@ittelkom-pwt.ac.id, 3 20103062@ittelkom-pwt.ac.id, 4,* sena@ittelkom-pwt.ac.id
5 myokafathoni@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: sena@ittelkom-pwt.ac.id Submitted 28-06-2022 ; Accepted 14-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Perkebunan  yaitu  semua  aktivitas  yang  menggunakan  tanaman  tertentu  dan  spesifik  dengan  tanah  ataupun  bagian  dari  tumbuhan lainnya dalam ekosistem yang disesuaikan. Aktivitas perkebunan yang lain juga mencakup dalam pengolahan dan pemasaran dari hasil tanaman  tersebut.  Pada  subsektor  perkebunan,  terdapat  tebu  sebagai    perkebunan  yang  penting  dan  strategis  untuk  pembangunan perekonomian  nasional  serta  memberikan  suatu  kontribusi  pada  subsektor  perkebunan  yang  cukup  besar.  Tebu  menjadi  tanaman perkebunan yang banyak ditanam di Indonesia, seperti di Pulau Jawa, Pulau Sumatera Bagian Utara dan  Selatan. Daerah penghasil tebu di Kabupaten Purworejo salah satunya yaitu Kecamatan Loano. Pabrik gula yang tersebar di seluruh wilayah pengembangan tebu ada banyak dan tanaman tebu unggulan ada di Kabupaten Purworejo.  Tujuan dari penelitian ini, yaitu meramalkan produksi tebu untuk memenuhi permintaan pasar menggunakan metode Time Series dengan model Moving Average. Penelitian ini menggunakan model Moving Average yang terdiri dari : Single Moving Average (SMA) dan Weighted Moving Average (WMA) dengan akurasi peramalan menggunakan  Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute  Error (MAE) sebagai pemilihan model terbaik yang akan digunakan untuk peramalan. Dari penelitian ini,  hasil peramalan jumlah  produksi tebu di Kecamatan Loano untuk 4 periode kedepan, setelah tahun 2015 dari model WMA yaitu : 113,91 ton; 135,62 ton; 101,96 ton; dan 89,88 ton. Hasil model terbaik yaitu model Weighted Moving Average (WMA) dengan hasil nilai akurasi peramalan terkecil yaitu nilai MSE sebesar 1.833,07 dan MAE sebesar 36,07.
Kata Kunci: Peramalan; Time Series; Moving Average; Produksi; Tebu

## Abstract
Plantation is all activities that use certain and specific plants with soil or other parts of plants in adapted ecosystems. Other plantation activities also include processing and marketing of these crops. In the plantation sub-sector, sugar cane is an important plantation and national economic development strategy and contributes significantly to the plantation sub-sector. Sugarcane is a plantation crop that is widely grown in Indonesia, such as in Java, North and South Sumatra. One of the sugarcane producing areas in Purworejo Regency is Loano District. There are many sugar factories scattered throughout the sugar cane development area and the leading sugarcane plants are in Purworejo Regency. The purpose of this research is to predict production to meet market demand using the Time Series method with the Moving Average model. This study uses a Moving Average model consisting of: Single Moving Average (SMA) and Weighted Moving Average (WMA) with forecasting accuracy using Mean Square Error (MSE) and Mean Absolute Error (MAE) as the selection of the best model to be used for forecasting. From this study, the results of forecasting the amount of sugarcane production in Loano District for the next 4 periods, after 2015 from the WMA model, are: 113,91 ton; 135,62 ton; 101,96 ton; and 89,88 ton. The best model result is the Weighted Moving Average (WMA) model with the smallest forecasting accuracy value, namely the MSE value of 1.833,07 and the MAE of 36,07.
Keywords : Forecasting; Time Series; Moving Averages; Production; Sugarcane

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara agraris dan negara yang salah satunya termasuk dalam wilayah yang beriklim tropis. Oleh karena itu,  Indonesia  mempunyai  potensi  yang  baik  pada  sektor  pertanian  dalam  pemenuhan  perekonomian  negara.  Terdapat beberapa  subsektor  dari  sektor  pertanian  di  Indonesia  yaitu  subsektor  pangan,  hortikultura,  perkebunan,  perikanan, peternakan dan kehutanan [1].
Perkebunan yaitu semua aktivitas yang menggunakan tanaman tertentu dan spesifik dengan tanah ataupun bagian dari  tumbuhan  lainnya  dalam  ekosistem  yang  disesuaikan.  Aktivitas  perkebunan  yang  lain  juga  mencakup  dalam pengolahan dan pemasaran dari hasil tanaman tersebut [2]. Pada subsektor perkebunan, terdapat tebu sebagai  perkebunan yang penting dan strategis untuk pembangunan perekonomian nasional serta memberikan suatu kontribusi pada subsektor perkebunan yang cukup besar.
Tanaman Tebu menjadi tanaman perkebunan yang banyak ditanam di Indonesia [2], seperti di Pulau Jawa, Pulau Sumatera Bagian Utara dan Selatan. Pada pulau lainnya, seperti Pulau Sulawesi dan Nusa Tenggara juga mengembangkan perkebunan  tanaman  tebu.  Luas  areal  tanaman  tebu  di  Indonesia  luasnya  mencapai  3.473.230  Ha  serta  total  dari produksinya  sekitar  2.854.300  ton  [1].  Tebu  adalah  tanaman  unggulan  perkebunan  yang  dapat  diperdagangkan  serta paling menguntungka dari penghasil bahan baku gula dan vetsin. Produk yang dihasil dari olahan tebu banyak digunakan pada industri makanan dan minuman, farmasi serta pakan ternak [3].
Perkebunan  tebu  di  Kabupaten  Purworejo  memiliki  luas  585,87  hektar.  Salah  satu  daerah  penghasil  tebu  di Kabupaten Purworejo adalah Kecamatan Loano. Di Kabupaten Purworejo,  banyak terdapat pabrik gula yang tersebar di seluruh wilayah  yang menjadikan tebu sebagai  pabrik  unggulan. Luas perkebunan dan produktivitas merupakan aspek kunci  dari  pertanian  karena  keuntungan  yang  diterima  petani tergantung  pada  seberapa  banyak  hasil  yang  didapatkan dalam satu kali panen. Faktor yang menjadi penentu produksi pertanian salah satunya adalah luas lahan pertanian sangat
Hal 840−845 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
berpengaruh  pada  besarnya  produksi  pertanian  yang  bergantung  pada  luas  lahan  pertanian.  Luas  pada  lahan  tebu  di Kabupaten Purworejo dari tahun 2018 hingga 2019 mengalami penurunan [4].
Tebu merupakan tanaman yang hidupnya hanya panen semusim. Hasil panen petani dari perkebunan tebu dapat diolah menjadi gula oleh pabrik gula. Tujuan dari produksi tebu ini yaitu untuk pemenuhan permintaan pasar pada suatu produk yang terbuat dari pengolahan tebu. Namun, permasalahan yang muncul yaitu produksi tebu dalam negeri belum bisa memenuhi permintaan pasar yang terus meluas, sementara permintaan produk dari olahan tebu seperti gula semakin meningkat [5].  Kemudian, permasalahan lainnya yaitu rata-rata luas area tebu yang mengalami peningkatan tidak sejalan dengan total produksi dari gula untuk mampu memenuhi konsumsi gula dalam negeri [6]. Oleh karena itu, perlu adanya pengembangan  pada  usaha  tebu  ini  agar  produksinya  tidak  memiliki  hambatan  sehingga  produksinya  memiliki peningkatan dan dapat semakin besar untuk memenuhi permintaan pasar dalam negeri [5].
Untuk menyelesaikan masalah yang ada, maka perlu adanya peramalan mengenai jumlah produksi. Model Time Series adalah  suatu  metode  peramalan  yang  diambil  dari  nilai  masa  mendatang  berdasarkan  pada  nilai  masa  lalu  dari sebuah  variabel  dan  atau  kesalahan  yanga  ada  pada  masa  lalu.   Model time  series sering  digunakan  untuk peramalan/prediksi. Peramalan Time Series umumnya digunakan dibanyak bidang seperti: bisnis, energi atau lingkungan. Peramalan yang efektif dapat menghemat banyak waktu dan uang, memfasilitasi perencanaan, penjadwalan dan Aktifitas lain. Time Series diperlukan untuk meramalkan dengan cepat. Time Series merupakan alat peramalan cepat, yang dapat diterapkan dengan cara otomatis [7].
Model Moving Averages adalah model yang paling populer dari metode Time Series . Moving Average merupakan model peramalan untuk memperkirakan nilai pada waktu mendatang berdasarkan pada perhitungan rata-rata suatu nilai dengan urutan waktu yang sesuai. Moving Average dapat diperoleh menggunakan penjumlahan dan pencarian nilai rata- rata dari sejumlah waktu tertentu, kemudian dengan menghapus nilai yang lama dan menambah dengan nilai yang baru. Moving Average banyak digunakan di bidang bisnis untuk membantu pembisnis memahami situasi pasar yang ada dan memutuskan kapan harus memproduksi barang banyak atau sedikit [8].
Pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Hari  Prapcoyo,  model Moving  Averages digunakan  untuk  peramalan  jumlah mahasiswa dengan menggunakan Single Moving Average (SMA), Weighted Moving Averages (WMA) dan Exponential Moving Average (EMA) serta dengan akurasi peramalan yaitu Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Sedangkan, pada penelitian ini menggunakan model Moving Averages untuk  peramalan  jumlah  produksi  tebu  dengan  menggunakan Single  Moving  Average (SMA)  dan Weighted  Moving Averages (WMA) serta dengan akurasi peramalan yaitu Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Error (MAE). SMA  dan  WMA  digunakan  sebagai  perbandingan  dari  model  peramalan  dengan  tujuan  meramalkan  suatu  hal  untuk mendapatkan hasil yang baik, serta MSE dan MAE digunakan sebagai akurasi peramalan bertujuan untuk memilih model peramalan mana yang paling baik untuk digunakan hasilnya.
Proses produksi suatu produk adalah kegiatan yang perlu disosialisasikan di mana orang dan suatu produksi saling berinteraksi dengan informasi, melalui sistem produksi untuk mewujudkan perubahan bahan baku yang lebih baik dalam bentuk fisik maupun kimia. Pada sebuah perusahaan, besar keuntungan yang diperoleh sangat dipengaruhi perencanaan produksi.  Dengan  melakukan  perencanaan  produksi  yang  baik  mampu  menjamin  tersedianya  stok  dan  mampu memprediksi  kuantitas  yang  tepat  dan  kualitas  yang  baik.  Pada  sebuah  produk  yang  kekurangan  persedian  dapat mengakibatkan konsumen memilih ke produk jenis lainnya. Namun, jika memiliki persedian yang berlebihan juga dapat mengakibatkan barang expired dan tidak bisa di jual/barang menjadi stuck tidak bisa berputar [9].
Produksi  tebu  memiliki  tujuan  untuk  pemenuhan  pada  permintaan  pasar  pada  suatu  produk  yang  terbuat  dari olahan tebu. Peramalan menggunakan metode Time Series dengan model Moving Average, untuk menentukan tebu yang akan diproduksi dan menyesuaikan permintaan pasar sangatlah efektif. Karena, dengan menggunakan perpaduan metode Time Series dengan model Moving Average dan penyesuaian pada permintaan pasar, maka perencanaan diharapkan dapat membuat kinerja perusahaan akan menjadi lebih baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Langkah-Langkah Penelitian
Pada saat  melakukan penelitian ini, peneliti melakukan penginputan data produksi  tebu dari  2012  – 2018, selanjutnya peneliti  melakukan  penentuan  pada  model  peramalan  dan  akurasi  peramalan  yang  ingin  digunakan,  lalu  peneliti melakukan perhitungan pada data yang di dapat dengan model peramalan dan akurasi peramalan yang sudah ditentukan dan  Langkah  terakhir  yaitu  peneliti  harus  menganalisis  semua  hasil  yang  didapat.  Berikut  alur  Langkah-langkah penelitian:
Hal 840−845 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1. Alur Langkah-langkah Penelitian

## 2.2 Data Penelitian
Pada penelitian ini, data yang  digunakan diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Purworejo Kecamatan Loano dari tahun 2012 sampai tahun 2018. Data tersebut berisi jumlah produksi tebu per tahun. Untuk proses awal pada pengolahan data yaitu dengan melakukan analisis terhadap data yang ada. Pada peramalan, terdapat aspek penting yang dapat digunakan untuk mendapatkan sebuah metode perhitungan yang sesuai. Aspek penting tersebut yaitu pertimbangan karakteristik dari jenis pola data. Pemilihan karakteristik yang baik akan mempengaruhi penggunaan metode yang tepat sehingga dapat mempengaruhi hasil pengujian data yang digunakan sebagai objek penelitian [10].
Data yang akan digunakan untuk penelitian disajikan dalam Tabel 1. berikut ini,
Tabel 1. Data Produksi Tebu No Tahun Jumlah Produksi (t) 1. 2012 81.11 2. 2013 87.12 3. 2014 117.72 4. 2015 120.30 5. 2016 151.80 6. 2017 62.62 7. 2018 87.43

## 2.2 Analisis Data
Pada tahapan peramalan, langkah yang diterapkan yaitu melakukan peramalan jumlah suatu produksi dari tebu. Peramalan jumlah  suatu  produksi  tebu  memiliki  tujuan  untuk  meminimalisir  kekurangan  ataupun  kelebihan  persediaan  pada penyimpanan di Gudang produksi, sehingga mendapatkan sebuah perencanaan jumlah produksi yang tidak tepat. Teknik peramalan secara kuantitatif merupakan teknik yang digunakan pada metode Time Series karena terpenuhinya sumber data dari  masa lalu. Terdapat  dua  metode peramalan yang digunakan, yaitu  metode Moving  Average yang terdiri  dari Single Moving Average (SMA) dan Weighted Moving Average (WMA) [11] .

## 2.2.1 Metode Peramalan Single Moving Average
Metode Single Moving Average (SMA) yaitu suatu metode dengan beberapa jumlah data yang nyata dari suatu permintaan baru untuk mendapatkan nilai ramalan atas permintaan dimasa mendatang. Metode Single Moving Average (SMA) efektif untuk diterapkan karena dapat menjadi dugaan bahwa suatu permintaan pasar pada produk tetap stabil sepanjang waktu [11]. Perhitungan pada Metode Single Moving Average bisa menggunakan rumus seperti berikut,
𝑆 𝑡+1 = 𝑋 𝑡 + 𝑋 𝑡−1 + … 𝑋 𝑡−𝑛+1 n (1)
Keterangan: St+1 = Forecast untuk periode ke t+1. Xt = Data pada periode t. n = Jangka waktu Moving Averages
Hal 840−845 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2.2.2 Metode Peramalan Weighted Moving Average
Metode Weighted  Moving Average (WMA) adalah  bagian dari metode Times Series  yang menggunakan data historis  atau  data-data  yang lalu dan menggunakan bobot yang berbeda-beda untuk memperoleh peramalan dimasa yang akan datang atau masa depan [12]. Untuk masing-masing data lama di masa lalu memiliki bobot berbeda. Bobot yang lebih besar yaitu untuk data lama yang paling terbaru dan paling terakhir. Bobot untuk data terbaru dan data yang paling terakhir lebih besar dikarenakan data  yang  paling yang relevan dalam peramalan adalah data terakhir atau terbaru [13] [14]. Perhitungan pada Metode Weighted Moving Average bisa menggunakan rumus seperti berikut,
𝑊𝑀𝐴 = 𝛴 (𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑛)∗(𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑛) 𝛴𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 (2)

## 2.2.3 Akurasi Peramalan
Akurasi  Peramalan  yaitu  melakukan  perhitungan  dengan  cara  menghitung  dari  kesalahan  pada  peramalan.  Akurasi peramalan  dapat dilakukan dengan beberapa cara, yaitu Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Error (MAE) [15]. Mean Squared Error (MSE) merupakan sebuah cara untuk mengukur jumlah peramalan yang memiliki perbedaan dengan nilai sebenarnya atau kuantitas yang diestimasi. MSE mengukur rata-rata kuadrat dari sebuah kesalahan (error). Kesalahan (error) adalah jumlah perbedaan peramalan dari kuantitas yang akan diestimasi [16].
Mean Absolute Error (MAE)  merupakan sebuah cara untuk melakukan pengukuran pada jumlah peramalan yang digunakan untuk mengukur tingkat yang paling akurat dari model peramalan. Pada MAE nilainya menunjukan rata –rata kesalahan (error) absolut antara hasil peramalan/prediksi dengan nilai riil atau asli [17].
Perhitungan dari nilai akurasi kesalahan tersebut adalah sebagai berikut,
𝑀𝑆𝐸 = 𝛴 (𝑋 𝑡 − 𝑆 𝑡 ) 2 𝑛 (3)
𝑀𝐴𝐸 = 𝛴 |𝑋 𝑡 − 𝑆 𝑡 | 𝑛 (4)
Keterangan: E = Kesalahan. Xt = Data aktual St = data hasil peramalan. n = Jangka waktu Moving Averages / jumlah periode
Dari  analisis  kedua  model  nantinya  nilai  akurasi  akan  dibandingkan  untuk  peramalannya.  Model  yang  akan digunakan untuk memprediksi jumlah produksi tebu dimasa depan pada Kabupaten Purworejo Kecamatan Loano adalah model dengan nilai yang paling kecil.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Forecasting (peramalan) merupakan proses untuk memprediksi masa depan yang didapat dari data masa lalu dan sekarang [18]. Tujuan dari peramalan adalah untuk menetapkan matematis model yang dapat meramalkan suatu pengamatan masa depan berdasarkan data yang sudah lalu [19].
Untuk mengatasi  sebuah  masalah peramalan  produksi,  yang  perlu dilakukan adalah memprediksi  kemungkinan yang terjadi pada penurunan atau kenaikan produksi pada periode yang akan datang dengan menggunakan informasi yang akurat  dari  suatu  data  sehingga  produsen  dapat  mempersiapkan  strategi-strateginya  yang  harus  ditempuh  menghadapi suatu kondisi tertentu [20].
Penelitian  ini  menggunakan  data  produksi  tebu  sebagai  analisis.  Pada  Tabel  1  di  atas  adalah  rekapitulasi  data produksi tebu yang akan digunakan untuk meramalkan produksi pada tahun 2019. Dibawah ini adalah hasil data yang telah di analisis menggunakan model Single Moving Average (SMA) dan Weighted Moving Average (WMA) yang akan digunakan  untuk  meramalkan  jumlah  produksi  tebu.    Model Single  Moving  Average (SMA)  dan Weighted  Moving Average (WMA) merupakan model yang paling akurat. Untuk memilih model yang terbaik akan didasarkan oleh akurasi peramalan. Dibawah ini adalah hasil data yang telah di analisis dari kedua model serta perbandingan dari akurasinya [10].

## 3.1 Metode Peramalan Single Moving Average
Sesuai pada rekapitulasi data yang telah disajikan di Tabel 1, Untuk mendapatkan hasil peramalan tahun 2019 dengan nilai moving average n =  3 yang menandakan analisis ini  menggunakan  metode rata-rata bergerak 3  tahun. Cara yang dilakukan adalah dengan memasukkan nilai Xt 3 tahun sebelum tahun yang ingin diketahui hasil peramalannya. Berikut adalah rincian hasil perhitungannya.
𝑆 2019 = 𝑋 2018 + 𝑋 2017 +  𝑋 2016 3
𝑆 2019 = 151,80  +  62,62 +  87,43 3 =  100.61
Hal 840−845 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 2. Hasil peramalan Single Moving Average menggunakan n = 3
Tahun Jumlah Produksi Forecast SMA Error Absolut Error Error 2 2012 81.11 2013 87.12 2014 117.72 2015 120.3 95.31 24.98 24.98 624.16 2016 151.8 108.38 43.42 43.42 1885.29 2017 62.62 129.94 -67.32 67.32 4531.98 2018 87.43 111.57 -24.14 24.14 582.89 2019 100.61 159.86 7624.34
Setelah dihitung menggunakan Single Moving Average. Peramalan produksi pada tahun 2019 dengan metode rata- rata bergerak 3 tahun adalah: 100.61, Hasil peramalan produksi dapat dilihat pada Tabel 2. Pada Tabel 2 juga terdapat hasil total dari absolut error adalah 159.86 dan hasil total dari 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 2 adalah 7624.34. Kedua hasil total tersebut akan digunakan untuk menghitung akurasi peramalan.

## 3.2 Metode Peramalan Weighted Moving Average
Sesuai pada rekapitulasi data yang telah disajikan di Tabel 1, Model WMA ini merupakan pengembangan model SMA, dimana  pada  WMA  memberikan  perbedaan  pada  bobotnya.  Panjang 𝛴𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 merupakan  panjang  dari  rata-rata  yang diambil  secara  urut  menyesuaikan  panjang  yang  akan  dihitung  dari  model  SMA.  Maka,  untuk  mendapatkan  hasil peramalan tahun 2019 dengan nilai moving average 𝛴𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 = 3 + 2 + 1 = 6 yang menandakan analisis ini menggunakan metode rata-rata bergerak tertimbang 3 tahun.
𝑊𝑀𝐴 = (3∗2018)+(2∗2017)+(1∗2016) 3+2+1
2019 = (3∗87,43) + (2∗62,62) + (3∗151,80)
6 = 89.88
Tabel 3. Hasil peramalan Weighted Moving Average menggunakan n = 3
Tahun Jumlah Produksi Forecast WMA Error Absolut Error Error 2 2012 81.11 - - - - 2013 87.12 - - - - 2014 117.72 - - - - 2015 120.3 101.41 18.88 18.88 356.51 2016 151.8 113.91 37.89 37.89 1435.65 2017 62.62 135.62 -73 73 5329 2018 87.43 101.96 -14.53 14.53 211.12 2019 89.88 144.30 7332.29
Setelah dihitung menggunakan Weighted Moving Average. Peramalan produksi pada tahun 2019 dengan metode rata-rata bergerak tertimbang 3 tahun adalah: 89.88833333. Hasil peramalan produksi dapat dilihat pada Tabel 3. Pada Tabel 3 juga terdapat hasil total dari absolut error adalah 144.30 dan hasil total dari 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 2 adalah 7332.29. Kedua hasil total tersebut akan digunakan untuk menghitung akurasi peramalan.

## 3.3 Pembahasan
Perbandingan keseluruhan model SMA dan WMA yang akan dibandingkan menggunakan angka dari perhitungan akurasi peramalan.  Mean Square Error  (MSE)  dan mean Absolute Error  (MAE)  adalah Akurasi peramalan yang  akan  dipakai digunakan untuk perhitungannya. Hasil perhitungan dari  MSE dan MAE akan disajikan pada Tabel 4 , dibawah ini.
Tabel 4. Nilai akurasi peramalan (MSE dan MAE) untuk model SMA dan WMA
Model Peramalan Hasil Prediksi MAE MSE Rata 2 bergerak 3 thn / SMA 100.61 39.96 1906.08 Rata 2 bergerak tertimbang 3 thn / WMA 89.88 36.07 1833.07
Dari Tabel 4 di atas dapat dilihat bahwa terdapat perbedaan nilai pada setiap hasil model peramalan. Untuk rata - rata bergerak 3 thn / SMA hasil prediksi yang didapatkan adalah 100.61, hasil dari MAE nya adalah 39.96 dan hasil dari MSE nya adalah 1906.08. Sedangkan, untuk rata-rata bergerak tertimbang 3 thn / WMA hasil prediksi yang didapatkan adalah 89.88, hasil dari MAE nya adalah 36.07 dan hasil dari MSE nya adalah 1833.07.
Maka,  nilai  terkecil  untuk  MAE  adalah  pada  model  WMA  sebesar  36.07  serta  nilai  yang  terkecil  pada  MSE terdapat  dimodel  WMA  yaitu  dengan  jumlah  1833.07.  Nilai  yang  dipakai  dari  kedua  akurasi  digunakan  untuk
Hal 840−845 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
membandingkan kedua model yaitu SMA dan WMA. Hasilnya menunjukkan bahwa nilai akurasi yang paling kecil secara keseluruhan adalah model WMA. Ini membuktikan bahwa model yang paling baik untuk meramalkan jumlah produksi tebu di Kabupaten Purworejo Kecamatan Loano adalah model peramalan WMA

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini,  kesimpulan  yang  dapat  diambil  bahwa  hasil  peramalan  menggunakan Single  Moving  Average dan Weighted  Moving Average ini dapat memudahkan dalam menentukan jumlah produksi  dari  tebu, sehingga perusahaan dapat menghindar dari kelebihan ataupun kekurangan stok produk.  Hasil peramalan jumlah produksi tebu di Kecamatan Loano untuk 4 periode kedepan (2016, 2017,  2018 dan 2019) dari model WMA yaitu : 113,91 ton; 135,62 ton; 101,96 ton; dan 89,88 ton. Model Terbaik yang dapat digunakan untuk meramalkan jumlah produksi tebu di Kecamatan Loano yaitu model peramalan Weighted Moving Average (WMA) dengan hasil dari nilai akurasi peramalan (MSE dan MAE) yang paling kecil dengan jumlah masing-masing  1.833,07 dan 36,07. Dari model terbaik dan hasil peramalan yang sudah disimpulkan  akan    dijadikan  sebagai  acuan  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan  pada  proses  produksi  tebu.  Dan disarankan untuk penelitian selanjutnya atau yang akan datang bisa dengan menambahkan perbandingan dengan motode yang berbeda, contohnya exponensial moving average dengan dua parameter atau autoregressive moving average .

## REFERENCES
[1] M. Lestari, “ANALISA USAHATANI TEBU (Studi Kasus di Kecamatan Ngantru Kabupaten Tulungagung),” Agribis , vol. 13, no. 15, pp. 48–54, 2017.
[2] A. Latifa, “Digital Repository Universitas Jember,” p. 27, 2015.
[3] M. A. D. N. Achadin, “Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Tebu Pada Sub Sektor Perkebunan Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2011-2015,” J. Ekon. Pembang. , vol. 15, no. 2, p. 193, 2017.
[4] أ . ث . ف . و . س . م . سردلا , “No Title ةيمنت ةمكحلا لخدمك دومصلل يسفنلا ىدل بلاط ةلحرلملا ةيوناثلا نيقوفتملا ايلقع ,” اااااا , pp. 1–6, 2019.
[5] Z. Arrahman, “Tataniga Perkebunan Tebu Rakyat Di Kabupaten Situbondo,” Skripsi , pp. 1–62, 2018.
[6] P. Ipm, “Analisis arah kebijakan ekonomi terhadap sektor pendidikan dalam peningkatan ipm,” vol. 5, no. 62, pp. 271–279, 2012.
[7] F.  Martínez,  F.  Charte,  M.  P.  Frías,  and  A.  M.  Martínez-Rodríguez,  “Strategies  for  time  series  forecasting  with  generalized regression neural networks,” Neurocomputing , vol. 491, pp. 509–521, 2022.
[8] S.  Y.  Kuo  and  Y.  H.  Chou,  “Building  Intelligent  Moving  Average-Based  Stock  Trading  System  Using  Metaheuristic Algorithms,” IEEE Access , vol. 9, pp. 140383–140396, 2021.
[9] H. Shi, M. Yang, and P. Jiang, “Social production system: A three-layer smart framework for implementing autonomous human- machine collaborations in a shop floor,” IEEE Access , vol. 9, pp. 26696–26711, 2021.
[10]  H. Prapcoyo, “Peramalan Jumlah Mahasiswa Menggunakan Moving Average,” Telematika , vol. 15, no. 1, p. 67, 2018.
[11]  A. D. Andriana and R. Susanto, “Peramalan Jumlah Produksi Teh Menggunakan Metode Single Moving Average ( SMA ),” Pros. Saintiks FTIK UNIKOM , vol. 2, pp. 1–6, 2017.
[12]  A. Nasution, “Metode Weighted Moving Average Dalam M-Forecasting,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 119–124, 2019.
[13]  M. Latif and R. Herdiansyah, “Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average dan Metode Double Exponential Smoothing,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 137–142, 2022.
[14]  M. Y. Fathoni, “Forecasting Penjualan Gas LPG di Toko Sembako Menggunakan Metode Fuzzy Time Series,” vol. 13 No 2, pp. 87–96, 2021.
[15]  M. Y. Fathoni, “Implementasi Metode Fuzzy Time Series Cheng untuk prediksi Kosentrasi Gas NO2 Di Udara,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 7, no. 1, p. 17, 2017.
[16]  H. A. K. Rady, “Shannon Entropy and Mean Square Errors for speeding the convergence of Multilayer Neural Networks: A comparative approach,” Egypt. Informatics J. , vol. 12, no. 3, pp. 197–209, 2011.
[17]  A.  A.  Suryanto,  “Penerapan  Metode  Mean  Absolute  Error  (Mea)  Dalam  Algoritma  Regresi  Linear Untuk  Prediksi  Produksi Padi,” Saintekbu , vol. 11, no. 1, pp. 78–83, 2019.
[18]  N. Maaroufi, M. Najib, and M. Bakhouya, “Predicting the Future is like Completing a Painting: Towards a Novel Method for Time-Series Forecasting,” IEEE Access , vol. 9, pp. 119918–119938, 2021.
[19]  P. Li et al. , “Dynamic Similar Sub-Series Selection Method for Time Series Forecasting,” IEEE Access , vol. 6, pp. 32532–32542, 2018.
[20]  E. Y. Nugraha and I. W. Suletra, “Analisis Metode Peramalan Permintaan Terbaik Produk Oxycan pada PT. Samator Gresik,” Semin. dan Konf. Nas. IDEC , pp. 2579–6429, 2017.