Analisis data runtun waktu menggunakan metode dekomposisi dan Pegel’s exponential smoothing merupakan analisis data yang dipengaruhi pola data trend dan musiman. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data produksi kelapa sawit Provinsi Kalimantan Timur periode Januari 2014 sampai Desember 2018. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan produksi kelapa sawit untuk bulan Januari, Februari, Maret Tahun 2019. Hasil peramalan diverifikasi berdasarkan nilai MAPE dan pemantauan metode tracking signal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada metode Pegel’s exponential smoothing model tanpa trend musiman multiplikatif dengan nilai MAPE sebesar 7,84% memiliki akurasi peramalan yang lebih baik daripada metode yang lainnya. Metode yang terbaik menggunakan verifikasi pemantauan tracking signal yaitu Pegel’s exponential smoothing model tanpa trend musiman multiplikatif. Verifikasi pemantauan tracking signal menggunakan metode tersebut menghasilkan keadaan belum terkendali pada parameter θ bernilai 0,1 dan 0,2 sedangkan parameter θ bernilai 0,3 dan 0,4 terlihat bahwa keadaan sudah terkendali. Hasil peramalan metode Pegel’s exponential smoothing model tanpa trend musiman multiplikatif dapat digunakan untuk meramalkan 3 periode ke depan yaitu Januari, Februari dan Maret Tahun 2019, yang mengalami kenaikan secara berturut-turut.