Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search
Journal : Journal of Mathematics UNP

Peramalan Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Metode ARIMA Pada PT Agro Muko Atikah, Asyrof; Helma, Helma
Journal of Mathematics UNP Vol 10, No 2 (2025): Journal Of Mathematics UNP
Publisher : UNIVERSITAS NEGERI PADANG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24036/unpjomath.v10i2.17348

Abstract

Jumlah produksi kelapa sawit merupakan faktor krusial yang memengaruhi operasional dan profitabilitas perusahaan perkebunan, termasuk PT Agro Muko. Fluktuasi produksi bulanan menjadi tantangan dalam perencanaan dan pengambilan keputusan strategis, sehingga diperlukan metode peramalan yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk model peramalan produksi kelapa sawit di PT. Agro Muko menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average dan meramalkan hasil produksi pada tahun 2025. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari PT Agro Muko selama periode Januari 2020 hingga Desember 2024. Tahapan analisis mencakup identifikasi model, estimasi parameter, uji diagnostik, dan peramalan menggunakan model terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA(1,1,0)(2,1,1)12 merupakan model yang paling tepat untuk peramalan. Berdasarkan model tersebut, produksi tertinggi diperkirakan terjadi pada bulan Juni sebesar 12.350.576 kg dan terendah pada bulan Januari sebesar 7.564.886 kg.
Peramalan Produksi Padi Di Provinsi Sumatera Barat dengan Metode LSTM Yanata, Dwiki Dzakwan; Helma, Helma
Journal of Mathematics UNP Vol 10, No 1 (2025): Journal Of Mathematics UNP
Publisher : UNIVERSITAS NEGERI PADANG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24036/unpjomath.v10i1.16977

Abstract

The occurrence of rice surplus in West Sumatra Province, makes this province has the potential to become a rice exporting area without reducing local stocks. This research aims to forecast rice production using the LSTM method, which excels in time series data analysis. This research uses secondary data in the form of monthly rice production in West Sumatra from 2009 to 2023 obtained from the Agriculture Office of West Sumatra Province. The process involves data processing, division of the dataset into training and testing data, and construction of the LSTM model. The model is designed to recognize patterns and trends in rice paddy production. The forecasting results show a range of paddy production between 177,038 to 185,343 tons with a MAPE value of 10%, which indicates a good level of accuracy.