SISTEM INFORMASI PREDIKSI HASIL PANEN KELAPA SAWIT BERDASARKAN DATA PRODUKSI TBS DENGAN MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EKSPONENTIAL SMOOTHING - Asnawi, Azi; Kurniawan, Rakhmat (Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks), 2025)
Kelapa sawit merupakan komoditas strategis dalam perekonomian Indonesia, namun fluktuasi hasil panen akibat faktor internal dan eksternal sering menjadi tantangan dalam pengelolaan stok dan perencanaan produksi. Penelitian ini mengembangkan sistem informasi berbasis web untuk memprediksi hasil panen kelapa sawit di PTPN IV Bah Jambi dengan menerapkan metode Double Eksponential Smoothing(DES). Sistem dirancang menggunakan metode waterfall, bahasa pemograman PHP, dan basis data MySQL. Serta memanfaatkan data historis hasil panen selama 2019 – 2023. Metodologi melibatkan analisis data historis untuk menangkap pola musiman dan tren, dengan akurasi model dievaluasi menggunakan MAPE, MAD, MSE, dan RMSE. Hasil menunjukkan metode DES lebih akurat dengan nilai MAPE lebih rendah. Sistem ini mendukung prediksi hasil panen yang efektif, meningkatkan efisiensi operasional, dan memberikan kontribusi signifikan dalam pengelolaan produksi serta perencanaan stok.