Perusahaan harus mampu menyeimbangan produksi gula sesuai dengan permintaan pasar. Karena, jika produksi gula melebihi permintaan pasar akan menyebabkan penumpukkan dan biaya pengeluaran yang melebihi batas. Namun, jika produksi gula terlalu sedikit perusahaan tidak mampu memenuhi permintaan pasar sehingga dapat mengurangi kesempatan perusahaan untuk mendapatkan keuntungan. Untuk itu diperlukan sebuah sistem yang nantinya dapat mempermudah proses peramalan produksi gula. Sistem yang dibangun menggunakan perbandingan 2 metode, yaitu metode Single Exponential Smoothing dan metode Backpropagation. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui hasil akurasi terbaik menggunakan metode Single Exponential Smoothing dan metode Backpropagation pada peramalan produksi gula. Metode Single Exponential Smoothing dan Backpropagation digunakan untuk meramalkan jumlah produksi gula untuk satu bulan kedepan berdasarkan data produksi 5 bulan sebelumnya. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, dapat diketahui bahwa metode Backpropagation menghasilkan MSE dan MAPE terkecil, yaitu sebesar 57187817,49 dan MAPE sebesar 1,019593892% dibandingkan metode Single Exponential Smoothing dengan MSE sebesar 83602989,43 dan MAPE sebesar 1,46412926%. Sehingga metode yang peling tepat untuk peramalan produksi gula yaitu metode Backpropagation.

Companies must be able to balance sugar production according to market demand. Because, if sugar production exceeds market demand it will cause accumulation and expenditure costs that exceed the limit. However, if too little sugar production the company is unable to meet market demand so that it can reduce the company's opportunity to make a profit. For this reason, we need a system that can later facilitate the process of forecasting sugar production. The system is built using a comparison of 2 methods, namely the Single Exponential Smoothing method and the Backpropagation method. The purpose of this study is to find out the best accuracy results using the Single Exponential Smoothing method and the Backpropagation method for forecasting sugar production. The Single Exponential Smoothing and Backpropagation method is used to forecast the amount of sugar production for one month ahead based on production data 5 months before. From the results of tests that have been done, it can be seen that the Backpropagation method produces the smallest MSE and MAPE, which is equal to 57187817.49 and MAPE of 1.019593892% compared to the Single Exponential Smoothing method with MSE of 83602989.43 and MAPE of 1.46412926%. So that the most effective method for forecasting sugar production is the Backpropagation method.