Abstract. Forecasting is one method in statistics that aims to predict or predict a condition in the future. The results of forecasting can be used as a reference or indicator in predicting conditions at a later time. To predict a condition requires some accurate data in the past. Forecasting has several methods that can be used, but each method has its own criteria that must be met, depending on the pattern or shape of the available data. This thesis aims to find the best method of the three forecasting methods of Multiple Exponential Smoothing consisting of One Parameter of Brown and Two Parameters from Holt, Triple Linear Exponential Smoothing One Parameter from Brown and Box-Jenkins or Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). The data used in this thesis is data on palm oil production PTPN XIII North Kalimantan. The calculation results show that the best method is Single Linear Exponential Smoothing Parameters from Brown with α = 0.2. Based on the results of forecasting with the method of Single Linear Exponential Smoothing Parameter from Brown concluded that the results of forecasting decreased shown in the plot of forecasting results.Keywords: Double Smoothing Exponential, Triple Smoothing Exponential, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), ForecastAbstrak. Peramalan adalah salah satu metode dalam statistika yang bertujuan untuk memperkirakan atau memprediksi suatu kondisi pada masa yang akan datang. Hasil dari peramalan dapat digunakan sebagai acuan atau indikator dalam memprediksikan kondisi pada waktu berikutnya. Untuk meramalkan suatu kondisi diperlukannya beberapa data yang akurat di masa lalu. Peramalan memiliki beberapa metode yang dapat digunakan, tetapi setiap metode mempunyai kriteria tersendiri yang harus dipenuhi, tergantung pola atau bentuk dari data yang tersedia. Skripsi ini bertujuan untuk mencari metode terbaik dari tiga metode peramalan yaitu Pemulusan Eksponensial Ganda terdiri dari Satu Parameter dari Brown dan Dua Parameter dari Holt, Pemulusan Eksponensial Tripel Linear Satu Parameter dari Brown dan Box-Jenkins atau Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan pada skripsi ini adalah data tentang produksi kelapa sawit PTPN XIII Kalimantan Timur. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa metode terbaik adalah Pemulusan Eksponensial Ganda Linear Satu Parameter dari Brown dengan α = 0,2. Berdasarkan hasil peramalan dengan metode Pemulusan Eksponensial Ganda Linear Satu Parameter dari Brown disimpulkan bahwa hasil peramalannya menurun ditunjukkan pada plot hasil peramalan.Kata kunci: Pemulusan Eksponensial Ganda, Pemulusan Eksponensial Tripel, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Peramalan
Peramalan adalah salah satu metode dalam statistika yang bertujuan untuk memperkirakan atau memprediksi suatu kondisi pada masa yang akan datang. Hasil dari peramalan dapat digunakan sebagai acuan atau indikator dalam memprediksikan kondisi pada waktu berikutnya. Untuk meramalkan suatu kondisi diperlukannya beberapa data yang akurat di masa lalu. Peramalan memiliki beberapa metode yang dapat digunakan, tetapi setiap metode mempunyai kriteria tersendiri yang harus dipenuhi, tergantung pola atau bentuk dari data yang tersedia. Skripsi ini bertujuan untuk mencari metode terbaik dari tiga metode peramalan yaitu Pemulusan Eksponensial Ganda terdiri dari Satu Parameter dari Brown dan Dua Parameter dari Holt, Pemulusan Eksponensial Tripel Linear Satu Parameter dari Brown dan Box-Jenkins atau Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan pada skripsi ini adalah data tentang produksi kelapa sawit PTPN XIII Kalimantan Timur. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa metode terbaik adalah Pemulusan Eksponensial Ganda Linear Satu Parameter dari Brown dengan α = 0,2. Berdasarkan hasil peramalan dengan metode Pemulusan Eksponensial Ganda Linear Satu Parameter dari Brown disimpulkan bahwa hasil peramalannya menurun ditunjukkan pada plot hasil peramalan.