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

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%.