PREDIKSI HASIL PRODUKSI MINYAK KELAPA SAWIT DENGAN METODE FUZZY TIME SERIES (STUDI KASUS : PT. LANGKAT NUSANTARA KEPONG PKS KEBUN TANJUNG KELILING)

Angga Pratama, Alya Herdiyanti, Ilham Sahputra

Abstract


PT. Langkat Nusantara Kepong merupakan salah satu perusahaan serta anak cabang dari PTPN II yang berfokus dalam melakukan pemberdayaan serta pengolahan kelapa sawit yang berada di Kabupaten Langkat, Sumatera Utara. Pada penelitian ini, peneliti memprediksi hasil produksi minyak kelapa sawit dengan menggunakan metode fuzzy time series dalam penentuan jumlah produksi minyak kelapa sawit di PT Langkat Nusantara Kepong PKS Kebun Tanjung Keliling. Metode tersebut menggunakan kombinasi logika fuzzy dan analisis deret waktu. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data produksi kelapa sawit dari bulan Januari 2019 sampai dengan bulan Juni 2023 di PT. Langkat Nusantara Kepong. Hasil yang diperoleh dalam memprediksi produksi minyak kelapa sawit menggunakan metode fuzzy time series untuk satu bulan kedepan yaitu bulan Juli 2023 adalah 4573,725833 ton. Sesuai dengan range MAPE dalam hasil prediksi produksi minyak kelapa sawit menggunakan fuzzy time series, dapat dikatakan hasil ramalan nya adalah baik dengan tingkat akurasi sebesar 85,79%. 


Keywords


Fuzzy Time Series

Full Text:

PDF

References


Adli, D. N. (2021). Prediksi Harga Jagung Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Dengan Atau Tanpa Menggunakan Markov Chain. Jurnal Nutrisi Ternak Tropis, 4(1), 49-54.

Andriyani, S., & Sitohang, N. (2018). Implementasi metode backpropagation untuk prediksi harga jual kelapa sawit berdasarkan kualitas buah. JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), 4(2), 155-164.

Desmonda, D., Tursina, T., & Irwansyah, M. A. (2018). Prediksi Besaran Curah Hujan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (JUSTIN), 6(4), 141.

Dwi Kartini, Friska Abadi, & Triando Hamonangan Saragih. (2021). Prediksi Tinggi Permukaan Air Waduk Menggunakan Artificial Neural Network Berbasis Sliding Window. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 5(1), 39–44.

Fatmawati, K., & Windarto, A. P. (2018). Data Mining: Penerapan rapidminer dengan K-means cluster pada daerah terjangkit demam berdarah dengue (DBD) berdasarkan provinsi. CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 3(2), 173-178.

Kartini, D., Rusdiani, H., & Farmadi, A. (2019). Analisis Pengaruh Banyak Orde pada Metode Multivariate High-Order Fuzzy Time Series untuk Prediksi Duga Muka Air Waduk. JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 5(1), 9-17.

Muhammad, M., Wahyuningsih, S., & Siringoringo, M. (2021). Peramalan Nilai Tukar Subsektor Peternakan Menggunakan Fuzzy Time Series Lee. Jambura Journal of Mathematic 3(1), 1–15.

Nugroho, A. (2019). Teknologi Agroindustri Kelapa Sawit. In Lambung Mengkurat Universitas Press (Issue August).

Oktarina, T., & Rasmila. (2018). Peramalan Produksi Crude Palm Oil (Cpo) Menggunakan Metode Arima Pada Pt. Sampoerna Agro Tbk. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, November, 252–260.

Poerwanto, B., & Ali, B. (2019). Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means dalam Mengelompokkan Kecamatan di Tana Luwu Berdasarkan Produktifitas Hasil Perkebunan. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 19(1), 163–172.

Prehanto, D. R., Permadi, G. S., & Nurdiansari, M. (2022). Analisa Implementasi Metode Fuzzy Time Series Jasim pada Prediksi Perkembangan COVID-19 di Indonesia. J. Sistem Info. Bisnis, 11(2), 125–130. https://doi.org/10.21456/vol11iss2pp125-130

Rahayu, D., Wihandika, R. C., & Perdana, R. S. (2018). Implementasi Metode Backpropagation Untuk Klasifikasi Kenaikan Harga Minyak Kelapa Sawit. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(4 e-ISSN: 2548-964X), 1547–1552.

Ramadhan, M.R.,Tursina, T., & Novriando, H. (2020). Implementasi Fuzzy Time Series pada Prediksi Jumlah Penjualan Rumah. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (Justin), 8(4), 418.

SALMI, W., DJAKARIA, I., & RESMAWAN, R. (2020). Penerapan Metode Exponential Moving Average Pada Peramalan Penggunaan Air Di Pdam Kota Gorontalo. Jambura Journal of Probability and Statistics, 1(2), 69–77.

Solikhin, S., & Yudatama, U. (2019). Fuzzy Time Series dan Algoritme Average Length untuk Prediksi Pekerja Migran Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 6(4), 369.

Tundo, T. (2020). Penerapan Decision Tree J48 dan Reptree dalam Menentukan Prediksi Produksi Minyak Kelapa Sawit menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 7(3), 483-492.

Tundo. (2020). Prediksi Produksi Minyak Kelapa Sawit Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Dengan Rule Yang Terbentuk Menggunakan Decision Tree Reptree. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI, 9(2), 253–265.

Yustitia, Dian; Utami, Tiani Wahyu;Nur, I. M. (2019). PERBANDINGAN METODE FUZZY TIME SERIES CHEN DAN FUZZY TIME SERIES CHENG PADA PERMINTAAN PUPUK PERTANIAN UREA DI KABUPATEN BLORA. 1993.




DOI: http://dx.doi.org/10.26418/justin.v12i1.72373

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)

ara komputer
View My Stats

Creative Commons License
All article in Justin is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License