Perbandingan Metode Dalam Prediksi Hasil Produksi Teh Di Indonesia

Abstract

Sektor pertanian menjadi salah satu sektor yang terpenting dalam meningkatkan pembangunan ekonomi di Indonesia. Penyumbang surplus terbesar dalam sektor pertanian yaiu subsektor perkebunan dimana teh merupakan salah satu komoditas yang menjadi unggulan didalamnya. Sehingga untuk memenuhi suatu kebutuhan pasar dan meningkatkan perekonomian di Indonesia, diperlukan adanya rencana dalam menentukan kebutuhan produksi dengan tepat. Dari banyaknya tanaman perkebunan yang terdapat banyak manfaatnya yaitu perkebunan teh. Perkebunan teh dapat dijadikan sebagai tempat wisata. Selain itu, di setiap perkebunan teh pasti tidak luput dari adanya pabrik pembuatan teh sehingga menghasilkan produk the yang sangat beragam macamnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merencanakan suatu kegiatan produksi dibutuhkan yang namanya prediksi atau peramalan yang merupakan suatu tahap awal sebagai dasar dalam menentukan kegiatan produksi dengan menggunakan metode dan tahapan tertentu. Metode yang digunakan adalah Double Exponential Smoothing, Neural Network dan ARIMA outlier dalam memprediksi jumlah produksi teh pada tahun berikutnya. Hasil yang diperoleh yaitu metode yang paling baik digunakan untuk peramalan hasil produksi teh yaitu metode ARIMA. Hasil MSE yang dihasilkan bernilai sebesar 0.421757 dengan hasil peramalan yang diperoleh pada tahun 2018 tidak berbeda jauh dengan data actual pada tahun 2018 sehingga hasil prediksi dapat digunakan untuk prediksi tahun-tahun berikutnya dan dapat digunakan untuk menentukan jumlah produksi yang tepat untuk memenuhi kebutuhan pasar.