A Peramalan Produksi Padi Provinsi Jawa Barat dengan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing
DOI:
https://doi.org/10.31102/jatim.v7i2.3935Abstract
Padi merupakan komoditas strategis nasional dengan Jawa Barat sebagai salah satu pusat produksi utama di Indonesia. Namun, fluktuasi panen akibat faktor musiman dan tren yang tidak menentu menimbulkan tantangan signifikan dalam perencanaan ketahanan pangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem peramalan produksi padi otomatis menggunakan metode Holt-Winters Exponential Smoothing berbasis bahasa pemrograman Python. Metodologi yang diterapkan berfokus pada optimasi parameter (auto-tuning) secara otomatis untuk menentukan model terbaik, baik aditif maupun multiplikatif, pada lingkup kabupaten dan kota. Analisis dilakukan menggunakan data runtun waktu periode 2018–2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu memprediksi hasil produksi dengan tingkat akurasi tinggi. Sebagai contoh, peramalan pada Kabupaten Bandung menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90,18% dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0,09. Implementasi teknis penelitian ini mencakup tahap pra-pemrosesan data, pemodelan otomatis, hingga simulasi status panen untuk kebutuhan integrasi sistem (deployment). Penelitian ini menyimpulkan bahwa penggunaan pemodelan otomatis Holt-Winters efektif dalam membantu pemangku kepentingan melakukan estimasi produksi yang presisi guna memperkuat strategi kedaulatan pangan regional.
Downloads
References
DAFTAR PUSTAKA
[1] Muzakir, N. A., & Yahya, M. Z. (2025). Analisis Perbandingan Model Double Exponential Smoothing dan ARIMA untuk Prediksi Harga Beras di Indonesia. VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research, 7(1), 7-20.
[2] Utami, A. W., Jamhari, & Hardyastuti, S. (2011). El Nino, La Nina, dan Penawaran Pangan di Jawa, Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan, 12(2), 257-271.
[3] Sugiarto, D., Hidayat, W., Ariatmanto, D., & Yaqin, A. (2021). Comparing Holt-Winter and Multi Layer Perceptron in Forecasting The Amount of Rice Supply. 2021 4th International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT).
[4] Aisya, H. L., Apriliana, B. N., & Andriani, H. (2025). Meramal Produksi Padi Nasional: Pendekatan Moving Average dan Triple Exponential Smoothing. Indonesian Journal of Applied Statistics and Data Science, 2(2), 92-103.
[5] Siagian, A., Supriana, T., & Iskandarini. (2024). Analysis of the Best Forecasting on Cocoa Production and Imports in Indonesia in 2022-2026 using the Triple Holt-Winters and ARIMA Methods. Electronic Research Journal of Social Sciences and Humanities, 6(1).
[6] Saputri, W. C. F., Khusnuliawati, H., & Fitriyadi, F. (2024). Pembangunan Sistem Forecasting Berbasis Web Menggunakan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing Untuk Meningkatkan Akurasi Kebutuhan Jumlah Panen Bunga Potong. JIMSTEK: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Sains dan Teknologi, 6(1), 1-10.
[7] Nugraheni, R. P., Rimawati, E., & Vulandari, R. T. (2022). Penerapan Metode Exponential Smoothing Winters Pada Prediksi Harga Beras. Jurnal Ilmiah Sinus, 20(2).
