Jurnal Cahaya Mandalika, Vol. 5, No. 1, 2024, e-ISSN: 2721-4796, p-ISSN: 2828-495X Available online at: http://ojs.cahayamandalika.com/index.php/JCM Akreditasi Sinta 5 SK. Nomor: 1429/E5.3/HM.01.01/2022
Peramalan Jumlah Persediaan Sparepart Carburetor Assy dengan Metode Exponential smoothing Brown dengan Genetic Algorithm (order cross over dan one point mutation)Di PT
Hitachi Astemo Bekasi Powertrain System
Dian Miftahul Jannah. 1 Dani leonidas s 2 . Ekra sanggala 3 .
Program Studi Diploma IV Logistik Bisnis Sekolah Vokasiuniversitas Logistik dan Bisnis Internasional           Bandung Email: dian_miftah@gmail.com
Abstrac: One  of  the  business  people  in  the  automotive  sector  who  continues  to move as a  manufacturing company  in  the  production  of  vehicle  spare  parts  is  PT  ABC  which  is  the  largest  manufacturer  of  spare  parts  for several vehicle companies such as Astra Honda Motor (AHM), Yamaha and so on. One type of production from PT ABC is the carburator assy which functions to mix fuel and air to produce propulsion for vehicles. Seeing its very important  function, PT ABC places the carburator assy as a type of spare part that must be produced every month In research, a method is needed to solve the problems that occur. Research methods are scientific ways to obtain data / information  as  it  is  and  not as  it  should  be,  with  certain  purposes  and  uses.  This  research  is  based  on  descriptive research. This study used the double exponential smoothing Brown method for forecast ing carburator assy 052A with Alpha assessment  using Genetic  Algorithm order  Cross  over  PT  ABC.Calculations  carried  out  for forecast ing  the Double  exponential  smoothing  Brown method  using Alpha values  of  0.36  and  0.32  obtained  randomly  resulted  in RMSE values that  were  greater than Alpha values obtained using Genetic Algorithm s,  namely 103.7234 for Alpha values of 0.36 and 117.6129 for Alpha values of 0.32. Therefore, it can be interpreted that determining the Alpha value using  the Genetic  Algorithm method  can  be  a  solution  to  reduce  the RMSE  error value  in Double  exponential smoothing Brown forecast ing. In research conducted at PT ABC by analyzing the influence of Genetic Algorithm s in determining  α  values,  several  conclusions  can  be  obtained,  namely  as  follows:  Determination  of α  value  for  the calculation of Double exponential smoothing Brown using  the Genetic Algorithm obtained an Alpha value of 0.43 with the smallest error result of  95.29633.  Calculations MAD e  on Genetic  Algorithm s  can  determine  α  value that can  minimize error s  in forecast ing  compared  to  α  values  without Genetic Algorithm s.

## PENDAHULUAAN
Salah  satu  industri  terkemuka  yang  berkembang  di  dunia  dan  juga  di  Indonesia  adalah industri otomotif yang menjadi industri paling diminati oleh masyarakat pada umumnya. Otomotif merupakan  sebuah  fenomena  bisnis  yang  tidak  memiliki  resiko  besar  di  masa  depan.  Memiliki bisnis  di  bidang  otomotif  akan  menjamin  keberlangsungan  masa  depan  seorang  pelaku  bisnis selama manusia masih menggunakan kendaraan mobil dan motor sebagai moda transportasi utama dalam kehidupan.
Menjadi pelaku bisnis dibidang otomotif mendorong manusia untuk terus bertransformasi mengikuti perkembangan zaman dan trend kebutuhan masyarakat. Salah satu industri yang saat ini  terus  berkembang  yaitu  industri  di  bidang  produksi  sepeda  motor  beserta sparepart nya. Beberapa brand otomotif  kendaraan  motor  di  Indonesia  seperti  Yamaha,  Honda,  Suzuki  dan sebagainya  terus  berupaya  mengeluarkan  inovasi  terbaru  setiap  tahunnya.  Perusahaan otomotif terus  berproduksi  untuk  menyediakan  berbagai  jenis  bentuk  dan  tipe  kendaraan  sesuai  dengan kebutuhan  masyarakat.  Demi  mendukung  berbagai  tipe  kendaraan  tersebut  maka,  perusahaan produksi  otomotif  juga  turut  menghadirkan  peralatan  mesin  kendaraan  berupa sparepart dalam rangka  pemeliharaan  dan  perawatan  kendaraan  motor  agar  memiliki  usia  penggunaan  dan  nilai ekonomis lebih lama bagi penggunanya.
Salah  satu  pelaku  bisnis  dibidang  otomotif  yang  terus  bergerak  sebagai perusahaan manufaktur  dalam  produksi sparepart kendaraan  adalah  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  Powertrain System  yang  merupakan  produsen sparepart terbesar  untuk  beberapa  perusahaan  kendaraan seperti Astra Honda Motor  (AHM), Yamaha dan sebagainya. Salah satu jenis produksi dari PT Hitachi  Astemo  Bekasi Powertrain  System  adalah carburator  assy yang  berfungsi  untuk mencampurkan  bahan bakar serta udara untuk  menghasilkan tenaga penggerak bagi  kendaraan.
Melihat  fungsinya  yang  sangat  penting,  maka  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  Powertrain  System menempatkan carburator  assy sebagai  jenis sparepart yang  harus  diproduksi  setiap  bulannya. Tujuan  produksi carburator  assy secara  massal  untuk  menjamin  ketersediaan sparepart bagi kendaraan  motor sehingga dampak dari kerusakan dan kebutuhan akan penggantian carburator assy tetap dapat  diminimalisir dengan adanya produksi secara besar-besaran. PT Hitachi Astemo Bekasi  Powertrain  System  bertindak  sebagai  produsen carburator  assy menjalin  beberapa kemitraan dengan perusahaan terkemuka di Indonesia salah satunya Astra Honda Motor (AHM) dan Yamaha. Dengan program kemitraan tersebut maka selain memproduksi, PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain System secara langsung melakukan penjualan jenis sparepart carburator assy kepada  perusahaan  otomotif yang  menjalin  kemitraan  dengan  perusahaan  mereka.  Dampak produksi sparepart bagi  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  Powertrain  System  tentunya  akan menimbulkan  biaya  dalam  produksinya.  Selain  tujuan  dari  produksi tersebut adalah menghasilkan  keuntungan  maksimal  bagi  perusahaan untuk  dengan  melakukan  penjualan sehingga  dapat  menutup  biaya  yang  dikeluarkan  selama produksi  dan juga dapat  menghasilkan keuntungan lebih bagi perusahaan. Dengan tujuan tersebut maka perusahaan akan terus melakukan produksi  secara  besar-besaran.  Namun  sebaliknya,  produksi  yang  terus  menerus  juga  akan mengakibatkan dampak negative bagi perusahaan antara lain kelebihan produksi ( over production ) Menurut  Silaban  (2019:6)  Produksi  berlebihan  ialah  memproduksi  produk  yang  terlalu  banyak dari  yang  diperlukan.  Produk  berlebihan  merupakan pemborosan  yang  mempunyai  pengaruh serius,  hal  ini  terjadi  disebabkan  karena  memproduksi  produk  yang  banyak  dari  jumlah  yang dipesan oleh pelanggan, sehingga pemborosan ini mengakibatkan permintaan menurun dan  tidak terjualnya  persediaan.  Dampak  yang  ditimbulkan  ialah  menumpuknya  produk lama, inventory yang melebihi batas dan terganggunya aliran material dan informasi.
Maka dari itu PT Hitachi Astemo Bekasi  Powertrain System juga harus memiliki control akan produksi sehingga jumlah besaran produksi dapat berbanding lurus dengan jumlah besaran penjualannya.  Salah  satu  produk  yang  dihasilkan  dari  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  Powertrain System adalah carburetor  assy model  052A  yang  dimana  produk  tersebut  diproduksi  tidak menentu  sehingga  terjadi over  production .  Dan  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  Powertrain System memiliki satu customer tetap terhadap Carburetor Assy model 052A.
Pada  data  diatas  peramalan  sangat  berperan  penting  pada  perusahaan  karena  dapat mengetahui jumlah permintaan yang akan datang serta antisipasi apabila perusahaan over stock dalam  penyediaan  Carburetor  Assy  052A  di  bulan  yang  akan  datang  oleh  karena  itu  harus  ada perencanaan atau peramalan stok ataupun over stock. Peramalan merupakan suatu kegiatan untuk mengetahui  hal  yang  terjadi  di  masa  yang  akan  datang  dengan  memperhatikan  dan mempertimbangkan  data-data  yang  tersedia.  Sebelum  dilakukan  peramalan  peneliti  harus mengetahui terlebih dahulu data pada tabel 1.1 termasuk pada pola data yang bagaimana. Agar dapat  menekan  resiko  over  production  maka  perusahaan  harus  dapat  melakukan  peramalan produksi untuk masa depan. Dengan strategi peramalan yang baik maka resiko kesalahan produksi tentunya  akan  minim  dan  error  yang  dihasilkan  juga  sangat  kecil.  Dengan  menentukan  jumlah produksi melalui peramalan yang baik maka dapat menjadi acuan dalam produksi dan menentukan jumlah produksi dimasa depan sehingga dapat menghindari resiko salah satunya over production. Heizer  dan  render  (2015:113)  dalam  (sasongko,  2021)  mendefinisikan  forecasting  adalah  suatu seni  dan  ilmu  pengetahuan  dalam  memprediksi  peristiwa  pada  masa  mendatang.  Untuk mengendalikan  over  production  tersebut  dan  mengurangi  penumpukan  persediaan  maka diperlukan peramalan sesuai dengan kondisi produksi perusahaan.
Pada  peramalan  produksi  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  Powertrain  System  metode  yang
diterapkan adalah Double exponential smoothing Brown dimana penilaian terdiri dari Alpha. Pada PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain System data produksi menunjukkan trend kenaikan setiap bulannya sehingga sangat perlu dilakukan peramalan produksi. Semakin banyak data produksi dan penjualan  yang  digunakan  dalam  peramalan  maka  semakin  kecil  persentase  error  dalam peramalannya.  Namun  sebaliknya,  penentuan  nilai  Alpha  memiliki  beberapa  kekurangan  yaitu tidak bisa dilakukan dengan metode eksak karena kombinasinya sangat banyak. Penentuan nilai Alpha termasuk kedalam NP-Hard problem, dimana jika diselesaikan dengan metode eksak akan memerlukan waktu yang sangat lama. Oleh karena itu diperlukan metode yang bekerja berdasarkan heuristik.  Metode  yang  diperlukan  ini  diharapkan  dapat  menyelesaikan  NP-Hard  dalam  waktu yang wajar dengan hasil yang baik. Berdasarkan pada pertimbangan pemilihan metode peramalan, maka  untuk  melakukan  peramalan  produksi  Carburator  assy  052A,  maka  perlu  menggunakan metode  yang  sesuai  dengan  penentuan  nilai  Alpha.  Genetic  Algorithm  merupakan  salah  satu algoritma yang bekerja berdasarkan heuristik. Sehingga Genetic Algorithm dapat digunakan untuk menentukan nilai Alpha pada Double exponential smoothing Brown.

## METODE PENELITIAAN
Dalam  penelitian  diperlukan  sebuah  metode  untuk  memecahkan  masalah  yang  terjadi. Hardani, dkk (2020:242) mengemukakan bahwa metode penelitian merupakan cara ilmiah untuk mendapatkan  data/informasi  sebagaimana  adanya  dan  bukan  sebagaimana  seharusnya,  dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Penelitian ini didasarkan pada penelitian deskriptif.
Penelitian ini menggunakan metode double exponential smoothing Brown untuk peramalan carburator assy 052A dengan penilaian Alpha menggunakan Genetic Algorithm order Cross over PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain System.

## 1. Desain Penelitian
Desain  penelitian  merupakan  gambaran  yang  berupa  konsep  didalamnya.  Menjelaskan tentang hubungan variabel yang satu dengan variabel lainnya. Desain penelitian sebaiknya dibuat dalam  bentuk  skema  atau  diagram,  dengan  tujuan  untuk  mempermudah  dalam  memahami beberapa variabel data yang akan diperlajari pada tahap berikutnya.

## 2. Sumber Data
Menurut Edi Riadi (2016:48) dalam (Sari, M S., & Zefri 2019). Sumber data adalah segala sesuatu yang dapat memberikan informasi mengenai data yaitu:
1. Data primer adalah data informasi yang diperoleh tangan pertama yang dikumpulkan secara langsung dari sumbernya. Pada penelitian ini, data primer didapatkan dari hasil observasi serta wawancara kepada general manager dan karyawan staff finish goods
2. Data  sekunder  adalah  data  yang  didapatkan  secara  tidak  langsung  dari  objek  penelitian. Pada penelitian ini, data sekunder didapatkan dari staff finish goods dalam bentuk file excel 3. Teknik Pengumpulan Data
Adapun teknik pengumpulan data dalam penelitian ini sebagai berikut:
1. Observasi Menurut Hardani, dkk (2020:123) observasi ialah pengamatan denganpencatatan yang sistematis terhadap gejala-gejala yang diteliti (Usman dan Purnomo, 2004). Penulis melakukan pengamatan secara langsung  dilapangan yaitu di PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain System termasuk bagian produksi dan gudang penyimpanan
2. Wawancara
Menurut Hardani, dkk (2020:137) Wawancara ialah tanya jawab lisan antara dua orang  atau  lebih  secara  langsung  atau  percakapan  dengan  maksud  tertentu.  Penulis melakukan wawancara terhadap staff bagian penyimpanan barang (gudang), pihak bagian
produksi serta pihak pemesanan barang dan pihak yang berwenang lainnya di PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain System
3. Dokumentasi
Menurut Hardani, dkk (2020:149) Dokumentasi berasal dari kata dokumen, yang artinya  barang-barang  tertulis.  Metode  dokumentasi  berarti  cara  mengumpulkan  data dengan mencatat data-data yang sudah ada. Penulis mengumpulkan dokumen berupa data persediaan, penjualan dan produksi carburator assy PT Hitachi Astemo Bekasi Powertrain System.

## HASIL PENELITIAAN

## 1. Pengumpulan dan Pengolaan Data
Pada  proses  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang  dibutuhkan  atau  terkait  dengan penelitian yang telah dirumuskan sebelumnya. Beberapa data yang didapatkan dari PT Hitachi Astemo Bekasi nantinya dapat mendukung penelitian.

## a. Pengumpulan Data
Dalam  bab  ini  akan  membahas  mengenai  hasil  penelitian  pada  studi  lapangan  di perusahaan  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  Powertrain  System.  Dalam  menyelesaikan permasalahan harus mengetahui operasional variavel penelitian. Menurut Sugiyono (2015:18) suatu atribut atau sifat, nilai dari objek atau kegiatan yang memiliki variasi tertentu yang telah ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan  kemudian  ditarik  kesimpulan.  Pada  penelitian laporan ini hasil kesimpulan berisi hasil pengelolaan data perusahaan dengan menggunakan metode yang telah di tentukan.
Menurut Maricar (2019) dalam penelitiannya peramalan menggunakan metode Moving Average  dan  Exponential  smoothing,  perhitungan  peramalan  menggunakan  metode Exponential  smoothing  dengan  nilai  α  yang  didapat  secara  random  dengan  nilai  0.1 menghasilkan  nilai  error  yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  peramalan  dengan  metode Moving Average dengan nilai error hanya 16%. Sedangkan dalam penelitian yang dilakukan oleh Mico (2021) dalam meramalkan penjualan pada perusahaan batu, metode yang digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  Single  dan  Double  exponential  smoothing,  kedua  metode  yang digunakan menggunakan parameter nilai konstanta α dan β dalam menentukan nilai konstanta tersebut penelitian ini menggunakan cara random atau acak maka didapatkan nilai 0.1 dan 0.9 sebagai  parameternya,  dari  penelitiannya  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  yang  cocok digunakan yaitu Double exponential smoothing dengan nilai α 0.9 karena hasil yang ditunjukan mendekati data aktual perusahaan dan selisih nilai error yang dihasilkan yaitu 2% (Romaita, 2019).  Dari  pendapat  beberapa  ahli  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  double exponential  dapat  dipakai  sebagai  salah  satu  metode  untuk  melakukan  peramalan. Menggunakan metode harus melakukan pengumpulan data yang merupakan tahap awal dalam penelitian, dilakukan dalam berbaagai cara sesuai dengan kebutuhan untuk mendukung proses penelitian.  Data  yang  digunakan  adalah  yang  terkait  dengan  kelebihan  produksi  Carburetor Assy model 052A yang memiliki sumber jelas. Data utama yang digunakan yaitu memproduksi tidak  menentu  sehingga  disebabkan  kelebihan  produksi  di  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi Powertrain System. Adapun teknik pengumpulan data yang digunakan oleh peneliti yaitu:
a. Studi lapangan
Peneliti melakukan studi lapangan di PT Hitachi astemo bekasi powertrain system di departemen Finish Goods.
b. Wawancara
Peneliti  melakukan  wawancara  dengan  general  manager  dan  karyawan  PT  Hitachi
astemo bekasi powertrain system departemen finish goods sebagai narasumber yang terlibat secara langsung dalam menangani masalah yang terjadi.
c. Studi literatur
Melakukan  pencarian  jurnal  terdahulu  sebagai  sebuah  refrensi  untuk  mendapatkan sebuah informasi tentang penelitian yang relavan dengan objek yang dikaji. Pengumpulan data ini  menjadi  tahap  dimana  peneliti  menjelaskan  data  apa  saja  yang  akan  di  butuhkan  dalam penelitian ini. Pada saat ini perusahaan kesulitan dalam menangani over production.

## b. Pengolahan Data
Menurut siyoto dan sodik (2015), data adalah fakta empirik yang dikumpulkan oleh peneliti  untuk  kepentingan  dalam  memecahkan  masalah  atau  menjawab  pertanyaan.  Proses pengolahan data dilakukan setelah seluruh data yang diperlukan untuk perhitungan peramalan dengan metode brown double exponential smoothing Data penelitian didapatkan berdasarkan pada studi lapangan di perusahaan yang di teliti. Adapun data yang digunakan dalam penelitian yaitu:
Tabel 1 Kebutuhan Carburetor Assy model 052A Bulan (X) Total Act. Delivery (Y) 1 800 2 800 3 1,079 4 1,000 5 1,600 6 1,353
Data yang diperoleh dalam penelitian ini yaitu rata-rata produksi sparepart PT Hitachi Astemo  Bekasi  Powertrain  System  setiap  bulannya  melebihi  jumlah  penjualan  perusahaan tersebut.  Selain  itu  total  produksi  pada  bulan  November  2022-April  2023  PT  Hitachi  Astemo Bekasi Powertrain System sejumlah 10.460 buah melampaui jauh dari jumlah penjualan sebesar 6.632  buah  selama  6  bulan.  Sehingga  ditahun  2022-2023  terjadi  selisih  sebesar  3.828  buah produksi.  Selain  itu,  di  dalam  gudang  juga  terdapat  sparepart  jenis  lain  sehingga  kondisi mengakibatkan penumpukan persediaan atau munculnya over production. Kondisi over production akan mengakibatkan penumpukan persediaan di  dalam gudang persediaan.  Selain itu juga akan menimbulkan  banyak  biaya  termasuk  biaya  penyimpanan  dan  pemeliharaan  barang  selama  di dalam gudang penyimpanan Pengolahan data pada penelitian ini yaitu dengan cara menentukan pola data time series, Terlihat pada gambar 1 data rata-rata produksi sparepart PT Hitachi Astemo Bekasi  Powertrain  System  setiap  bulannya  melebihi  jumlah  penjualan  Perusahaan  yang mengadung  pola  data  trend  atau  mengalami  peningkatan  penjualan  sehingga  dapat  di  analisis menggunakan metode Double exponential smoothing Brown (K, Padmanaban, Supriya, Dhekale B.S, dan Sahu P.K. 2015), dapat dilihat pada data tersebut sering terjadi penumpukan barang atau bullwhip  effect.  Peramalan  dari  metode  Double  exponential  smoothing  Brown  didapat  degan mnggunakan  satu  parameter  pemulusan  yaitu  α  untuk  memuluskan  data  aktual  deret  berkala. Dalam Penentuan parameter pemulusan α yang besarnya adalah 0 < α < 1 dengan cara algoritma genetic  dan  memilih  nilai  Alpha  terbaik  yang  dapat  menghasilkan  Root  Mean  Square  Error
(RMSE) yang minimum.
2. Analisis Pembahasan
Berdasarkan apa yang telah ditetapkan pada bab 1 bahwa tujuan penelitian yaitu untuk mengetahui  perbandingan  peramalan  biasa  dengan  peramalan  menggunakan  metode  Double exponential  smoothing  Brown  dan  Untuk  mengetahui  hasil  peramalan  produksi  sparepart Carburetor Assy 052A menggunakan metode Double exponential smoothing Brown
Pada penelitian ini, peneliti melakukan beberapa tahapan dibagi menjadi 4 yakni studi lapangan, pengambilan data, penentuan nilai Alpha, penerapan pada metode Double exponential smoothing Brown, dan yang terakhir analisis.

## 1. Pengembangan Genetic Algorithm
Menemukan nilai Alpha & beta yang paling menimalkan nilai RMSE untuk diterapkan pada metode Double exponential smoothing Brown, Genetic Algorithm mengkombinasikan antara deretan  struktur  dengan  pertukaran  acak  ke  bentuk  algorithm  pencarian.  Genetic  Algorithm merupakan populasi  solusi  dalam mendekati nilai near optimal selama iterasi.  Operator  genetic mengubah menjadi solusi, operator Cross over menggabungkan genom dari dua atau lebih solusi. Mutasi  menambahkan  keacakan  pada  solusi  dan  harus  dapat  diskalakan  tanpa  penyimpangan. Genotipe atau kromosom adalah suatu solusi  yang dipetakan ke fenotipe, solusi nyata, sebelum dapat dievaluasi pada fungsi Fitness. Pada tahap terakhir perencanaan harus sangat hati-hati karena memiliki dampat penting pada arah pencarian. Seleksi memilih solusi yang terbaik dalam suatu populasi untuk  kelangsungan hidup,  untuk  mencari nilai  near optimal Alpha algorithm  pertama akan mencari dari rentang 0 sampai 1 dengan kelipatan 0,1.

## 2. Contoh penyelesaian Penentuan parameter Genetic Algorithm
Untuk  melakukan  penyelesaian  Genetic  Algorithm  dibawah  ini  peneliti  telah melakukan spekualifikasi yang menjadi patokan dalam penelitian yaitu sebagai berikut:
Tabel  2 Penentuan parameter Genetic Algorithm
Cross over Probability 0.5 Mutation Probablity 0.5 Generation 2 Individual 6 Survivor 2

## Sumber: Hasil olahan penulis, 2023

## A. Generasi 0 Membangkitkan individual baru
Proses yang terdapat pada generasi 0 ini yaitu menentukan individu dan gen setiap individu yang terdiri dari nilai 1 dan 0 atau disebut sebagai bilangan biner sedangkan penentuan jumlah kromosom bersifat bebas, maka penentuan individu baru terdapat pada gambar berikut. Tabel 3 Membangkitkan individual baru Alpha pada generasi 0

## Chromosome Alpha

## Generation 0
Individual 1 2 3 4 5 6 7 Alph a Dian 0 1 1 1 1 0 1 0.61 Miftha 1 0 1 1 1 1 1 0.95 Jannah 0 1 1 1 0 0 0 0.56 Zoe 1 0 0 0 1 0 0 0.68 Dila 0 0 0 0 0 0 1 0.01 Fadhil 1 1 0 1 1 1 0 1.1
umber: Data diolah penulis, 2023
Hasil dari perhitungan diatas akan menjadi nilai parameter setiap individu yang kemudian akan diurutkan setiap individu yang menghasilkan nilai error terkecil, pengerjaan pada proses ini dapat dilihat pada gambar berikut.

## 3. Menentukan Fitness individu
Nilai  Fitness  setiap  individu  pada  population  menunjukan  seberapa  besar  probabilitas  suatu individu  terpilih  untuk  menjadi  parent  pada  mutation  dan  Crossover.  Dalam  penelitian  yang dilakukan ini bertujuan untuk mencari nilai α pada setiap individu yang menghasilkan nilai error terkecil, oleh karena itu individu yang menghasilkan nilai RMSE kecil mempunyai nilai Fitness lebih  baik.  Untuk  menentukan  nilai  RMSE  pada  penelitian  ini  digunakan  rumus  perhitungan sebagai berikut.
Setelah dilakukan perhitungan penentuan RMSE maka dilakukan perhitungan nilai Fitness,
proses perhitungannya adalah dengan mencari nilai kebalikan dari setiap α atau jika ditulis dalam sebuah perhitungan akan menjadi sebagai berikut.
Setelah perhitungan Fitness selanjutnya hasil perhitungan akan dihitung probabilitas dari setiap  individu  agar  dapat  menunjukan  seberapa  baik  nilai  yang  dihasilkan,  rumus perhitungan probabilitas Fitness dapat dilihat pada rumus dibawah ini.
Perhitungan nilai Fitness pada setiap individu generasi 0 dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 4 Menentukan Fitness individu generasi 0

## Generation
0
Individual RMSE Conversion Prob. To Be Parent Accumulati on Ran k Dian 124.14550 48 0.00805506 4 0.25792734 2 0.257927342 2 Miftha 307.77902 04 0.00324908 4 0.10403737 1 0.361964713 4 Jannah 111.88132 42 0.00893804 2 0.28620076 0.648165473 1 Zoe 146.11300 45 0.00684401 8 0.21914900 8 0.867314481 3
Sumber: Data diolah penulis, 2023
Terlihat  dari  tabel  diatas  bahwa  Jannah  mendapatkan  peringkat  pertama  dapat dikatakan  bahwa  Jannah  adalah  chromosome  terkuat  diantara  individu  lainnya.  Dengan nilai sebagai berikut:

## Tabel  5 Alpha yang dihasilkan
Alpha 0.56 RMSE 111.881324 2 Sumber: Data diolah penulis, 2023 Tabel 6 Hasil perkawinan silang Chromosom e Alpha Children 1 2 3 4 5 6 7 Name Child 1 (Pair 1) 0 1 1 1 0 0 0 Novia
Child 2 (Pair 1) 0 1 1 1 1 0 1 Salsa Child 1 (Pair 2) 0 1 1 1 1 0 1 Bila Child 2 (Pair 2) 1 0 0 0 1 0 0 Febrian y
Sumber: Data diolah penulis, 2023
4. Mutasi
Proses Mutation (mutasi)  merupakan  proses  pergantian  susunan  kromosom  atau gen  dengan  ketetntuan  batas  nilai  mutation,  proses  ini  hampir  sama  dengan Cross  over tetapi  pergantian  susunan  kromosom  dilakukan  secara  acak  dengan  pergantian onepoint (satu  kromosom)  atau multiple  point. Dalam  penelitian  Memilih  sepasang  gen  secara random  untuk  bertukar  tempat.  Jika mutation yang  dilakukan false maka  kromosom tersebut tidak bisa bertahan atau disebut dengan mati. Dan jika yang dihasilkan true maka kromosom tersebut akan bertukar tempat 1 menjadi 0 dan 0 menjadi 1. Tabel  8 Mutasi chromosome Alpha & beta
Chromos
ome
Alpha
Name
1 2 3 4 5 6 7 Prob. Mutation Mutatio n Pos. Mutation Novia 0 1 1 1 0 0 0 0.00591584 1 TRUE 4 Salsa 0 1 1 1 1 0 1 0.52515151 3 FALSE - Bila 0 1 1 1 1 0 1 0.21422357 5 TRUE 6 Febria ny 1 0 0 0 1 0 0 0.74978851 5 FALSE -
Sumber: Data diolah penulis, 2023
5. Selection
Pada  proses  penentuan  generasi  selanjutnya  untuk  mencari  solusi  terbaik  pada
permasalahan yang dihadapi jumlah individu yang akan digunaan pada penelitian ini yaitu 4 individu yang terdiri dari individu terbaik pada generasi sebelumnya dan 4 individu baru hasil pertukaran koromosom ( Cross over ) dan mutation.
Tabel 9 Seleksi individu untuk generasi berikutnya
Chromos ome Alpha Name 1 2 3 4 5 6 7 Alpha RMSE Novia 0 1 1 0 0 0 0 0.48 98.2855 Salsa 0 1 1 1 1 0 1 0.61 124.145 5 Bila 0 1 1 1 1 1 1 0.63 129.816 5 Febria ny 1 0 0 0 1 0 0 0.68 146.113

## Sumber: Data diolah penulis,2023
Pada penelitian ini perhitungan Genetic Algorithm dilakukan sebanyak 4 generasi dengan menggunakan 4 individu disetiap generasinya dan hanya terdapat 1 individu terbaik  yang dapat bertahan untuk generasi selanjutnya dan batasan untuk Cross over dan mutation probability sebesar 0.5.

## B. Menentukan Individu pada generasi 1

## 1. Survivor dengan 4 anak dari generasi 0
Setelah  mendapatkan  4  generasi  baru  hasil  dari  pertukaran  kromosom  berdasarkan  nilai random  Cross  over  maka  individu  yang  dihasilkan  tersebut  menjadi  generasi  1  yang  akan dilakukan  perhitungan  untuk  mencari  solusi  terbaik  dan  akan  di  gabungkan  dengan  individu terbaik  pada  generasi  0,  individu  yang  dijadikan  suatu  generasi  selanjutnya  akan  dilakukan perhitungan total nilai α setiap, berikut ini individu yang terpilih dan akan menjadi generasi 1.
Generation 1 Chromosome Alpha Individual 1 2 3 4 5 6 7 Alp ha Dian 0 1 1 1 1 0 1 0.61 Jannah 0 1 1 1 0 0 0 0.56 Novia 0 1 1 0 0 0 0 0.48 Salsa 0 1 1 1 1 0 1 0.61 Bila 0 1 1 1 1 1 1 0.63 Febriany 1 0 0 0 1 0 0 0.68
Sumber: Hasil olahan penulis, 2023

## C. Menentukan Fitness individu
Tabel  11 Fitness individu
Generation 1 Individual RMSE Conversion Prob. To Be Parent Accumulation Ran k Dia n 124.1455048 0.008055064 0.161846387 0.161846387 3 Jannah 111.8813242 0.008938042 0.179587626 0.341434012 2 Novia 98.2855046 0.01017444 0.204429956 0.545863968 1 Salsa 124.1455048 0.008055064 0.161846387 0.707710355 3 Bila 129.8164722 0.007703183 0.154776209 0.862486563 5 Febriany 146.1130045 0.006844018 0.137513437 1 6 0.049769811
Sumber: Data diolah penulis, 2023
Pada tabel 4.12 dapat terlihat bahwa individu Novia peringkat 1 dengan nilai α
0.48  dan  Jannah  peringkat  2  dengan  nilai  α  0.56  menjadi  individu  terbaik  pada generasi  ini karena menghasilkan nilai  erorr sebesar 98.2855046 dan 111.8813242 akan menjadi individu pada generasi berikutnya.
Tabel 4. 12 Alpha yang dihasilkan
Alpha 0.48 0.56 RMSE 98.285504 6 111.8813242
Sumber: Hasil olahan penulis, 2023

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  yang  dilakukan  pada  PT  Hitachi  Astemo  Bekasi  dengan menganalisis  pengaruh  Genetic  Algorithm  dalam  menentukan  nilai  α,  maka  dapat diperoleh beberapa kesimpulan yaitu sebagai berikut ini:
1. PT Hitachi Astemo merupakan produsen sparepart terbesar untuk beberapa perusahaan kendaraan  seperti  Astra  Honda  Motor  (AHM),  Yamaha  dan  sebagainya.  Terdapat kesalahan  pada  penentuan  kebutuhan  produk  yang  mengalami  penumpukan  barang (Bullwhip effect).
2. Penentuan  nilai  α  untuk  perhitungan  Double  exponential  smoothing  Brown  dengan menggunakan  Genetic  Algorithm  mendapatkan  nilai  Alpha  0.43  dengan  hasil  error terkecil yaitu 95.29633.
Perhitungan yang dilakukan pada Genetic Algorithm dapat menentukan nilai α yang dapat  meminimalisir erorr pada  peramalan  dibandingkan  dengan  nilai  α  tanpa Genetic Algorithm.

## DAFTAR PUSTAKA
Alonso,  Cesar.,  2013, Como  Construir  Un  Algoritma  Evalutivo, Universidad de Oviedo, Spain.
Ayuningrum dan Saptaningtyas (2017). Implementasi Algoritma Genetika Dengan Variasi Cross over Dalam Penyelesaian Capacitated Vehicle Routing Problem With Time Windows (CVRPWTW) Pada Pendistribusian Air Mineral. Jurnal Matematika. Vol. 6 No. 3 Tahun 2017 Bastuti, Rini, dkk (2019). Manajemen Logistik. Banten: UNPAM Press
Djajasinga (2022). Konsep dan Dasar Manajemen Logistik. Batam: CV. Rey Media Grafika
Falani  (2018).  Penentuan  nilai  parameter  metode  exponential  smoothing  dengan algoritma  genetik  dalam  meningkatkan  akurasi  forecasting.  Journal  of  Computer Engineering System And Science). Vol. 3 No. 1 Tahun 2018
Farafisha (2022). Perbandingan Peramalan Double exponential smoothing Holt dan Double exponential smoothing dengan parameter Damped. Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia
Hafsari, (2020). Peramalan Menggunakan Metode Double exponential smoothing dan Verifikasi Hasil Peramalan Penggunakan Grafik Pengendali Tracking Signal. Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan. Vol. 14, No.1 Tahun 2020