Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing dan Least Square untuk Sistem Prediksi Hasil Produksi Teh (Studi Kasus : PTPN XII Persero Kebun Bantaran Kabupaten Blitar)

Nurkahfi, Muhammad Bagus (2017) Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing dan Least Square untuk Sistem Prediksi Hasil Produksi Teh (Studi Kasus : PTPN XII Persero Kebun Bantaran Kabupaten Blitar). Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

[img]
Preview
 Text
JURNAL.pdf - Published Version
Download (1MB) | Preview
[img] Text
PENDAHULUAN.pdf
Download (293kB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (237kB)
[img] Text
ABSTRAKSI.pdf
Download (88kB)
[img] Text
BAB I.pdf
Download (128kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (301kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (429kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (873kB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (151kB)

Abstract

Peramalan (forecasting) adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya perbedaan kesenjangan waktu (timelag) antara kesadaran akan dibutuhkannya suatu kebijakan baru dengan waktu pelaksanaan kebijakan tersebut. Peramalan sering kali dimanfaatkan dalam dunia pekerjaan, salah satunya meramalkan hasil produksi teh, sehingga perusahaan dapat mengetahui hasil produksi teh pada masa mendatang. Dengan membandingkan data hasil produksi menggunakan metode Least Square dan Double Exponential Smoothing dengan presentase kesalahan terkecil. Pada penelitian yang saya lakukan dengan membandingkan kedua metode antara Double Exponential Smoothing dan Least Square menggunakan 60 data trining menunjukkan hasil tingkat akurasi dari metode Least Square lebih unggul dibandingkan metode Double Exponental Smoothing dengan nilai MAPE Last square = 17,008% sedangkan pada metode Double Exponential Smoothing nilai MAPE terkecil terdapat pada alfa 0,1 = 18,084%.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Least Square, Double Exponential Smoothing,MAPE (Mean Absolute Precentage Error), forecasting, timelag
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User: Hendri Uut Fahrullah
Date Deposited: 27 Aug 2018 07:18
Last Modified: 12 Sep 2019 13:36
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/632

Actions (login required)

View Item View Item