| dc.description.abstract | Pupuk memiliki peran penting dalam sektor pertanian sebagai sumber utama nutrisi bagi tanaman. Namun, fluktuasi permintaan pupuk kerap menjadi tantangan dalam perencanaan produksi dan distribusi yang efisien. Oleh karena itu, dibutuhkan metode peramalan yang akurat guna mendukung pengambilan keputusan yang tepat sasaran. Penelitian ini membandingkan tiga metode peramalan deret waktu, yaitu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Single Exponential Smoothing (SES), dan Double Exponential Smoothing (DES), untuk memprediksi penjualan pupuk berdasarkan data historis selama 33 bulan dari CV. Sugi Baim Tani. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan metrik MAE, MAPE, dan RMSE. Proses penelitian mengikuti tahapan CRISP-DM, mulai dari pemahaman bisnis hingga deployment sistem prediksi berbasis Python dan Streamlit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ARIMA memberikan akurasi terbaik dengan MAPE sebesar 8,92% dan RMSE sebesar 218,07. Sementara itu, metode DES mencatatkan RMSE terendah sebesar 186,82, dan SES menghasilkan MAPE sebesar 9,28% dengan RMSE sebesar 239,69. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan praktis bagi perusahaan pupuk dalam meningkatkan efisiensi perencanaan produksi dan distribusi. | en_US |
