Abstract
Pangan merupakan kebutuhan yang sangat mendasar bagi manusia untuk mempertahankan hidup dan kehidupannya. Oleh karena itu, tanaman pangan merupakan komoditas yang penting dan strategis. Salah satu tanaman pangan yang paling banyak dikonsumsi masyarakat dan merupakan pemasok kalori terbesar adalah padi. Pada tahun 2007 hingga 2013 pemerintah mencanangkan Indonesia sebagai negara yang swasembada pangan. Pasokan beras mengalami surplus sekitar tiga juta ton. Penyumbang produksi beras tertinggi adalah Provinsi Jawa Timur. Tingkat produksi beras merupakan hal yang penting karena dapat berdampak pada hal-hal seperti harga beras dan ketersediaan beras. Oleh karena itu, peramalan terhadap tingkat produksi beras perlu dilakukan untuk mengantisipasi masalah yang mungkin muncul.
Terdapat banyak metode yang dapat dilakukan untuk melakukan peramalan, diantaranya adalah metode Exponential Smoothing: Classification Peggels Model A-2. Metode ini digunakan untuk menghitung nilai peramalan pada data yang tidak memiliki trend (kecenderungan) tetapi memiliki variasi musiman linier (aditif). Metode ini dipengaruhi oleh 2 parameter yaitu parameter pemulusan (alfa) dan parameter musiman (gamma). Baik buruk suatu metode dapat dilihat dari nilai forecast error yang dihasilkan. Untuk mendapatkan nilai forecast error dapat digunakan beberapa metode, salah satunya adalah MAPE (Mean Absolute Presentage Error).
Peramalan ini menggunakan data produksi padi sebanyak 54 data yaitu data tahun 1997 sampai tahun 2014. Peramalan dengan menggunakan Metode Exponential Smoothing: Classification Peggels Model A-2 didapatkan kombinasi alfa dan gamma terbaik yaitu 0.1 dan 0.9. Metode Exponential Smoothing: Classification Peggels Model A-2 dapat meramalkan tingkat produksi padi di Jawa Timur dengan nilai forecast error tertinggi sebesar 12.216 % dan terendah sebesar 8.266 %
