Sistem prediksi hasil produksi padi menggunakan metode single exponential smoothing dan double exponential smooting

INDONESIA:

Indonesia merupakan negara dengan mayoritas penduduknya berkeja di sektor pertanian. Sektor pertanian memiliki peranan penting terhadap pencapaian tujuan program Sustainable Development Goals yang kedua yaitu tidak ada kelaparan, mencapai ketahanan pangan, perbaikan nutrisi, serta mendorong budidaya pertanian yang berkelanjutan. Padi merupakan salah satu hasil pertanian dan juga merupakan bahan pangan pokok bagi sebagian besar penduduk Indonesia. Indonesia tercatat sebagai Negara dengan tingkat konsumsi padi tertinggi di dunia. Produksi padi di Indonesia berfluktuatif. Mengingat pentingnya upaya pemenuhan kebutuhan pangan, pemerintah harus dapat merencanakan perencanaan yang tepat dalam melakukan tindakan selanjutnya salah satunya dengan melakukan prediksi agar tidak terjadi penurunan tingkat produksi padi yang akan mempengaruhi ketersediaan beras nasional. Oleh karena itu, peneliti merancang sistem prediksi hasil produksi padi menggunakan metode Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing. Metode ini dipilih karena dapat digunakan untuk meramalkan data timeseries dan memiliki kemampuan peramalan yang baik. Pada penelitian ini dilakukan pengujian tingkat error. Hasil pengujian didaptkan nilai MAPE untuk Metode Single Exponential Smoothing adalah sebesar 4,86% dan termasuk kategori sangat baik. Nilai MAPE untuk metode Double Exponential Smoothing adalah sebesar 5,29% dan termasuk dalam kategori sangat baik. Metode Single Exponential Smoothing lebih cocok diterapkan dalam prediksi karena memiliki nilai MAPE yang lebih kecil dibandingkan metode Double Exponential Smoothing.

ENGLISH:

Indonesia is an agricultural country. The agricultural sector has an essential role in achieving the goals of the second Sustainable Development Goals program. There is no hunger, food sustainability, improved nutrition, and encouraging sustainable agricultural cultivation. Rice is an agricultural product and staple food for Indonesians. Indonesia is a country with the highest level of rice consumption in the world. Rice production in Indonesia fluctuates. The importance of food sustainability: The government must be able to plan the proper planning by making predictions so that there will not be a decline in rice production, affecting the availability of national rice. Therefore, the researchers designed rice production forecasting system using Single Exponential Smoothing and Double Exponential Smoothing methods. This method was chosen because it can be used to predict time series data and has good forecasting ability. In this study, the error rate was tested. The test results showed that the MAPE value for the Single Exponential Smoothing Method was 4.86%, and the category was perfect. The MAPE value for the Double Exponential Smoothing method is 5.29%, and the category was perfect. The Single Exponential Smoothing method is more suitable for prediction because it has a smaller MAPE value than the Double Exponential Smoothing method.

ARABIC:

إندونيسيا بلد زراعي حيث يعمل معظم الإندونيسيين
في القطاع الزراعي. للقطاع الزراعي دور مهم في تحقيق أهداف برنامج أهداف التنمية المستدامة الثاني وهي القضاء على الجوع وتحقيق الأمن الغذائي وتحسين التغذية وتشجيع الزراعة المستدامة. الأرز هو أحد المنتجات الزراعية وهو أيضًا غذاء أساسي لمعظم سكان إندونيسيا. تم إدراج إندونيسيا كدولة ذات أعلى مستوى من استهلاك الأرز في العالم. يتقلب إنتاج الأرز في إندونيسيا. نظرًا لأهمية الجهود المبذولة لتلبية الاحتياجات الغذائية ، يجب أن تكون الحكومة قادرة على التخطيط الصحيح في اتخاذ المزيد من الإجراءات ، أحدها من خلال وضع تنبؤات حتى لا يكون هناك انخفاض في مستوى إنتاج الأرز الذي سيؤثر على توافر الأرز الوطني. لذلك ، ستتنبأ هذه الدراسة بإنتاجية إنتاج الأرز باستخدام طريقتين التجانس الأسي الفردي والتنعيم الأسي المزدوج. تم اختيار هذه الطريقة لأنه يمكن استخدامها للتنبؤ ببيانات السلاسل الزمنية ولديها قدرة جيدة على التنبؤ. في هذه الدراسة ، تم اختبار معدل الخطأ. أظهرت نتائج الاختبار أن قيمة MAPE لطريقة التجانس الأسي الفردية كانت ٪ ٤٠٨٦ وتم تضمينها في فئة جيدة جدًا. قيمة MAPE لطريقة التجانس الأسي المزدوج هي ٪ ٥٠٢٩ وهي مدرجة في فئة جيدة جدًا. تعد طريقة التجانس الأسي الفردي أكثر ملاءمة للتنبؤ لأنها تحتوي على قيمة MAPE أصغر من طريقة التجانس الأسي المزدوج