Komparasi Moving Average, Exponential Smoothing dan Naive Model dalam Peramalan Produktivitas Sereal di Indonesia - Thabed Tholib Baladraf; Hifdzil Adila (LPPM Universitas Bina Sarana Informatika, 2026)
Sereal (beras, jagung, dan gandumg) merupakan kebutuhan pangan utama bagi masyarakat Asia Tenggara, terkhusus Indonesia. Hal ini menjadikan sereal sebagai parameter ketahanan pangan suatu negara sehingga penting untuk dilakukan peramalan terhadap jumlah produksi sereal untuk digunakan perencanaan yang lebih efektif kedepannya dalam memenuhi kebutuhan pangan masyarakat Indonesia. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membandingkan metode terbaik dalam meramalkan produktivitas sereal di Indonesia dengan menggunakan metode moving average, exponential smoothing, dan naive model. Metode penelitian yang digunakan yaitu pengambilan data sekunder dari World Bank dan United Nation Food Agriculture Organization (FAO) mengenai produktivitas sereal Indonesia pada tahun 1961-2020 dan dilakukan peramalan dengan menggunakan metode moving average, exponential smoothing, dan naive model dan uji validasi dengan parameter MAD dan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode moving average, metode exponential smoothing dan naive method dapat membantu dalam memprediksi/meramalkan persediaan sereal kedepannya di Indonesia dengan baik. Hasil peramalan terbaik didapatkan oleh naive method dengan nilai MAD sebesar 2.201.600 dan nilai MAPE sebesar 5,27%.