STUDI PERBANDINGAN METODE ARIMA, DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING, DAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PENJUALAN PUPUK

Abstrak

Pupuk memiliki peran vital dalam sektor pertanian sebagai penyedia nutrisi utama bagi tanaman. Namun, fluktuasi permintaan pupuk menjadi tantangan dalam merencanakan produksi dan distribusi yang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tiga metode peramalan deret waktu, yaitu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Single Exponential Smoothing (SES), dan Double Exponential Smoothing (DES), dalam meramalkan penjualan pupuk berdasarkan data historis dari CV. Sugi Baim Tani selama 28 bulan. Proses peramalan dilakukan dengan pendekatan CRISP-DM, dimulai dari pemahaman bisnis hingga deployment sistem prediksi berbasis Python dan Streamlit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga metode dapat digunakan untuk peramalan penjualan pupuk, namun ARIMA memberikan akurasi terbaik dengan nilai MAPE dan RMSE terendah, yaitu masing-masing 8.90% dan 218.07. Sementara itu, metode DES unggul pada nilai RMSE terkecil sebesar 186.82, dan metode SES menghasilkan MAPE 9.28 dengan RMSE 239.63. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik MAE, MAPE, dan RMSE. Penelitian ini diharapkan mampu memberikan manfaat praktis bagi perusahaan pupuk dalam merumuskan keputusan terkait produksi dan distribusi secara lebih efisien dan tepat guna.