SIMULASI HASIL PENJUALAN MINYAK KELAPA SAWIT ATAU CPO DENGAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
SIMULASI HASIL PENJUALAN MINYAK KELAPA SAWIT ATAU CPO DENGAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
DOI:
https://doi.org/10.55719/mv.v7i1.1482Keywords:
Minyak Kelapa Sawit, Data Penjualan, Metode Double Exponential Smoothing, MAPEAbstract
Karena minyak kelapa sawit (CPO) adalah salah satu komoditas utama di Indonesia dan memainkan peran penting dalam perekonomian, penelitian ini berfokus pada simulasi hasil penjualan PT FAP Agri Tbk dari CPO dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing. Perusahaan memerlukan prediksi penjualan yang akurat untuk membantu mereka membuat keputusan strategis seperti perencanaan produksi, distribusi, dan pemasaran yang lebih baik di tengah persaingan sengit di pasar minyak kelapa sawit global. Metode Double Exponential Smoothing dipilih karena mampu menangani data dengan tren, yang relevan untuk data penjualan CPO yang berubah-ubah tetapi cenderung meningkat dalam jangka panjang. Perusahaan dapat meningkatkan daya saing mereka di pasar dengan membuat prediksi yang lebih akurat untuk meningkatkan efisiensi operasional dan merencanakan strategi bisnis yang lebih baik.. Data dianalisis menggunakan metode Double Exponential Smoothing, yang efektif untuk data dengan tren. Analisis meliputi pemilihan parameter smoothing optimal, perhitungan peramalan, dan evaluasi akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini memberikan peramalan yang cukup akurat, dengan tren peningkatan penjualan yang konsisten dengan data historis. Nilai MAPE berada dalam kategori dapat diterima, menunjukkan bahwa model ini dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan strategis. Kesimpulannya, metode Double Exponential Smoothing efektif untuk meramalkan penjualan CPO di PT FAP Agri Tbk, membantu perencanaan strategi bisnis yang lebih baik dan efisiensi operasional. Penelitian ini merekomendasikan penelitian lebih lanjut dengan mempertimbangkan faktor eksternal yang mempengaruhi penjualan CPO."Double Exponential Smoothing, MAPE, Peramalan Penjualan”.
Downloads
References
D. Gustiawan, Manajemen Strategis. Jakarta: PT Indonesia Delapan Kreasi Nusa, 2024.
M. H. Park, J. S. Lee, and I. C. Doo, “A Study of the Demand Forecasting Model for Publishing Business using Business Analysis,” International Journal of Computing and Digital Systems, vol. 90, no. 5, pp. 801–812, Sep. 2020, doi: 10.12785/ijcds/090503.
P. Kotler and Amstrong, Manajemen Pemasaran. Edisi 12 Jilid I. Jakarta: Indeks, 2007.
E. Suryani, Rully Agus Hendrawan, and Ulfa Emi Rahmawati, Implementasi Model Simulasi Sistem Dinamik Dalam Industri Jagung. Sleman: Deepublish, 2021.
I. D. Utami, Pemodelan Sistem. Malang: Media Nusa Creative, 2017.
M. Sulton Maulana Hotami and A. Maulani, “Analisis Matematik Kinerja Keuangan Sebelum dan Sesudah Initial Public Offering (IPO) Pada Perusahaan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia,” vol. 4, no. 1, 2023, doi: 10.46306/lb.v4i1.
D. N. L. Tobing, “Indihome Product Sales Forecasting with the Double Moving Average and Double Exponential Smoothing Methods on PT. Telkom Witel Sumut Pematang Siantar,” Formosa Journal of Science and Technology, vol. 1, no. 8, pp. 1201–1222, Dec. 2022, doi: 10.55927/fjst.v1i8.2281.
Y. D. Rosita, “Perbandingan Metode Prediksi untuk Nilai Jual USD: Holt-Winters, Holt’s, dan Single Exponential Smoothing,” vol. 5, Feb. 2024.
Jay W. Forrester, Learning through System Dynamics as Preparation for the 21st Century. Jakarta: www.clexchange.org, 1956.
A. Widodo, K. Pramudya, and Nyoman. Pujawan, Supply Chain Management Agroindustri yang berkelanjutan. Bandung, 2010.
S. Manullang and A. Mansyur, “Peramalan Penjualan Beras Di Perum Bulog Sub Divre Medan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” 2023.
M. B. Hasan, M. Asadujjamanand, and M. H. Haque, “Analyzing Business Strategies of a Company in Bangladesh by Comparing Three Rigorous Forecasting Techniques,” Dhaka University Journal of Science, vol. 71, no. 1, pp. 26–35, May 2023, doi: 10.3329/dujs.v71i1.65269.
H. Syafwan, F. Siagian, P. Putri, and M. Handayani, “Forecasting Jumlah Pengangguran di Kabupaten Asahan Menggunakan Metode Weight Moving Average,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK), vol. 5, no. 2, 2021.
D. Tiara and A. A. Rohmawati, “Prediksi Harga Saham PT. Hanson International Tbk menggunakan Metode Vector Autoregressive (VAR) Stasioner.” [Online]. Available: https://www.bi.go.id/.
S. F. Rasyid, “Pengaruh Iklim Terhadap Penyebaran Demam Berdarah di Kecamatan Tanjung Priok Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) Berbasis Website,” 2023.
A. S. Ahmar, “Forecast Error Calculation with Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE),” vol. 1, Jan. 2020.
A. A. Suryanto and A. Muqtadir, “Penerapan Metode Mean Absolute Error (MEA) Dalam Algoritma Regresi Linear Untuk Prediksi Produksi Padi,” no. 1, p. 11, 2019.
R. Wirayuda, “Annual Report PT FAP Agri Tbk 2020.”
F. Rozi Lubis, M. Khoiruddin Harahap, and A. Mahmud Husein, “Analisis Prediktif untuk Keputusan Bisnis : Peramalan Penjualan,” 2019, doi: 10.3390/xxxxx.
D. Herinanto, B. S. Herindri Utami, D. Arif, and M. Gumanti, “Analisis Chi Square Zona Wilayah Marketing Terhadap Penjualan Produk Ekonomi Kreatif”.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Ika Siyam Pratiwi, Syifaul Janah , Alfi Maulani

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Penulis yang mempublikasikan jurnalnya di MathVision harus setuju dengan:
- Penulis memiliki hak cipta dan memberikan hak jurnal untuk publikasi pertama dengan karya yang secara simultan dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepenulisan karya dan publikasi awal dalam jurnal ini.
- Penulis dapat membuat perjanjian kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas publikasi awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting pekerjaan mereka secara online (mis., Dalam repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menyebabkan pertukaran yang produktif, serta kutipan yang lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan