Meramal Produksi Padi Nasional: Pendekatan Moving Average dan Triple Exponential Smoothing

Hakiki Latifa Aisya; Baiq Nurul Apriliana; Helmina Andriani

doi:10.29303/ijasds.v2i2.8494

Penulis

Hakiki Latifa Aisya Program Studi Matematika, Universitas Mataram
Baiq Nurul Apriliana Program Studi Matematika, Universitas Mataram
Helmina Andriani Program Studi Statistika, Universitas Mataram

DOI:

https://doi.org/10.29303/ijasds.v2i2.8494

Kata Kunci:

Moving Average, Peramalan, Produksi Padi, Triple Exponential Smoothing

Abstrak

Produksi padi nasional merupakan salah satu indikator penting dalam menjaga ketahanan pangan di Indonesia. Fluktuasi musiman dan tren tahunan dalam produksi padi menuntut adanya metode peramalan yang akurat untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan akurasi peramalan produksi padi nasional menggunakan metode Moving Average dan Triple Exponential Smoothing. Data produksi padi bulanan periode 2020–2024 digunakan sebagai dasar analisis. Hasil peramalan menunjukkan bahwa metode Moving Average cenderung lambat merespons perubahan nilai produksi aktual, sementara metode Triple Exponential Smoothing lebih responsif dalam menangkap pola musiman dan tren yang terjadi. Hasil pengukuran akurasi menunjukkan bahwa Moving Average menghasilkan MAPE sebesar 41,39%, MAD sebesar 1.828.830 ton, dan MSE sebesar 6,24 , sedangkan metode Triple Exponential Smoothing memberikan hasil yang lebih baik dengan MAPE sebesar 18,05%, MAD sebesar 814.216 ton, dan MSE sebesar 1,13 . Berdasarkan hasil tersebut, metode Triple Exponential Smoothing direkomendasikan sebagai metode peramalan yang lebih sesuai dan efektif untuk data produksi padi nasional yang memiliki pola musiman.

Referensi

Badan Pusat Statistik. (2025). Luas Panen dan Produksi Padi di Indonesia Tahun 2024. BPS RI.

Ersita, V,. Wilandari, Y,. & Sugito, S. (2024). Metode Triple Exponential Smoothing Holt-Winter’s Multiplicative dan Dekomposisi Klasik Multiplikatif untuk Peramalan Rata-Rata Kenaikan Konsentrasi Karbon Dioksida (CO2) Global. Jurnal Gaussian, 12(3), hlm. 434-444.

Fauzan, M. S,, & Santoso, E. (2024), Penerapan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing pada Peramalan Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Papua Pegunungan. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 8(6), hlm 1-10.

Kementerian Pertanian Republik Indonesia. (2023). Laporan Kinerja Produksi Tanaman Pangan Indonesia. Kementan RI

Maricar, M. A. (2019). Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ. Jurnal Sistem dan Informatika (JSI), 13(2), hlm. 36-45.

Nugroho, T., Lestari, D., dan Ramadhan, M. (2022). Dampak Perubahan Iklim terhadap Produksi Padi di Indonesia: Analisis Risiko dan Strategi Adaptasi. Jurnal Ketahanan Pangan, 9(1), hlm. 15-28.

Rachman, R. (2018). Penerapan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing pada Peramalan Produksi Industri Garment. Jurnal Informatika, 5(2), hlm. 211-220.

Raharusun, O. S. H. dan Hasibuan, A. (2024). Sistem Prediksi Produksi Beras menggunakan Multiple Linear Regression untuk Optimalisasi Ketahanan Pangan di Kabupaten Minahasa. JOINTER: Journal of Informatics Engineering. 5(02), hlm. 36-40.

Vimala, J. dan Nugroho, A. (2022). Forecasting Penjualan Obat menggunakan Metode Single, Double, dan Triple Exponential Smoothing (Studi Kasus: Apotek Mandiri Medika). IT-Explore: Jurnal Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi, 1(2), hlm. 90-99.

Wijaya, D. Y., Furqon, M. T., dan Marji, M. (2022). Peramalan Jumlah Produksi Padi menggunakan Metode Backpropagation. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 6(3), hlm. 1129-1137.

Yolanda, R., Rahmi, D., Kurniati, A., dan Yuniati, S. (2024). Penerapan Metode Triple Exponential Smoothing dalam Peramalan Produksi Buah Nenas di Provinsi Riau. Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan, 3(I), hlm. 1-10.