Iqwal, Rifkial (2025) OPTIMASI KETAHANAN PANGAN PERAMALAN PRODUKSI PUPUK DENGAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE (WMA). S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (52kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (65kB)
	Text BAB I.pdf Download (126kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (137kB)
	Text SKRIPSI FULL-TEXT.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

ABSTRAK Penelitian ini berfokus pada pengoptimalan ketahanan pangan melalui penerapan metode peramalan produksi pupuk di PT. Pupuk Iskandar Muda (PIM) menggunakan Weighted Moving Average (WMA). Ketahanan pangan yang efektif sangat bergantung pada ketersediaan pupuk yang stabil dan memadai, yang pada gilirannya membutuhkan prediksi produksi yang akurat. Dimana permasalahan ketahanan pangan yang ada sangatlah berpengaruh dalam menentukan nasib pertumbuhan Indonesia mendatang. Dalam penelitian ini, data historis produksi pupuk urea dan amonia dari Januari 2019 hingga Desember 2023 digunakan untuk membangun model peramalan yang dapat memberikan gambaran mengenai tren produksi di masa depan. Metode WMA dipilih karena sifatnya yang adaptif, di mana bobot yang lebih besar diberikan kepada data terbaru, memungkinkan model untuk lebih responsif terhadap perubahan dan tren yang muncul. Analisis dilakukan dengan menghitung tingkat akurasi prediksi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Mean Absolute Deviation (MAD). Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk produksi urea, WMA menghasilkan nilai MAPE sebesar 1773,8% dan MAD sebesar 13.223,2, sementara untuk produksi amonia, MAPE tercatat sebesar 3085,5% dengan MAD sebesar 7.538,5. Total produksi menunjukkan MAPE sebesar 69,7% dengan MAD sebesar 20.568,9, yang mengindikasikan adanya fluktuasi signifikan dalam produksi selama periode yang diteliti. Meskipun demikian, metode WMA tetap memberikan prediksi yang cukup baik dan dapat dijadikan acuan dalam perencanaan produksi di masa mendatang. Selain itu, hasil penelitian ini juga memberikan wawasan yang berharga tentang dinamika produksi di PT. PIM, yang sangat penting dalam mendukung strategi ketahanan pangan nasional. Penelitian ini merekomendasikan eksplorasi lebih lanjut terhadap metode peramalan lainnya yang lebih canggih, seperti ARIMA atau teknik machine learning, untuk meningkatkan akurasi prediksi dan lebih baik mengantisipasi perubahan dalam pola produksi. Dengan demikian, hasil penelitian ini tidak hanya relevan bagi PT. PIM, tetapi juga dapat memberikan kontribusi yang signifikan terhadap upaya nasional dalam memastikan ketahanan pangan yang berkelanjutan. Kata kunci: Ketahanan pangan, Weighted Moving Average, peramalan produksi, pupuk, MAPE, MAD.   ABSTRACT This research focuses on optimizing food security through the application of fertilizer production forecasting method at PT Pupuk Iskandar Muda (PIM) using Weighted Moving Average (WMA). Effective food security relies heavily on stable and adequate fertilizer availability, which in turn requires accurate production predictions. Where the existinng food security problems are very influential in determining the fate of Indonesia’s future growth. In this study, historical data of urea and ammonia fertilizer production from January 2019 to December 2023 is used to build a forecasting model that can provide an overview of future production trends. The WMA method was chosen due to its adaptive nature, where greater weight is given to the most recent data, allowing the model to be more responsive to changes and emerging trends. The analysis was conducted by calculating the prediction accuracy using Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Mean Absolute Deviation (MAD). The results showed that for urea production, WMA produced a MAPE value of 1773.8% and MAD of 13,223.2, while for ammonia production, the MAPE was recorded at 3085.5% with MAD of 7,538.5. Total production showed a MAPE of 69.7% with a MAD of 20,568.9, indicating significant fluctuations in production during the period under study. Nevertheless, the WMA method still provides a fairly good prediction and can be used as a reference in future production planning. In addition, the results of this study also provide valuable insights into the production dynamics at PIM, which is critical in supporting the national food security strategy. This research recommends further exploration of other more advanced forecasting methods, such as ARIMA or machine learning techniques, to improve prediction accuracy and better anticipate changes in production patterns. As such, the results of this study are not only relevant to PT PIM, but can also make a significant contribution to national efforts in ensuring sustainable food security. Keywords: Food security, Weighted Moving Average, production forecasting, fertilizer, MAPE, MAD.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Rifkial Iqwal
Date Deposited:	18 Feb 2025 08:00
Last Modified:	18 Feb 2025 08:00
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/10095

Actions (login required)

View Item