p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Pemilihan Metode Peramalan yang Tepat untuk Meramalkan Permintaan Piston Cup Forging di Perusahaan Spare-part Kendaraan
Theodora Edita Sari 1* , Winarno 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia * Koresponden email : theodoraedita01@gmail.com
Diterima: 10 Maret 2023 Disetujui: 21 Maret 2023

## Abstract
The  demand  for  Piston Cup Forging  in  spare-part  companies  every  period  has  increased  and decreased, which causes uncertainty about product demand. In this case, the company needs to do demand forecasting. There are various methods of doing forecasting. Companies must choose the best forecasting method, so that companies can make decisions more effectively and efficiently. This research aims to compare the best forecasting methods to apply for companies. The methods that will be compared in this research are Moving Average 3 monthly and 5 monthly, and Exponential Smoothing with α = 0,1; α = 0,5; and α = 0,9. The error accuracy calculations used are Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). From the results of calculations and analysis, the method that has the lowest  error  rate  is  the  Exponential  Smoothing  method  with  α  =  0,1,  with  MAD  of  16.695,  MSE  of 510.645.732,  and  MAPE  value  of  61%.  So  in  estimating  the  demand  for  Piston  Cup  Forging  over  the upcoming period in spare-part companies can use the Exponential Smoothing method with α = 0,1. Keywords: error accuracy, exponential smoothing, moving average, forecasting, demand

## Abstrak
Permintaan Piston Cup Forging pada perusahaan spare - part setiap periodenya mengalami kenaikan dan penurunan, yang menyebabkan adanya ketidakpastian akan permintaan produk. Dalam hal ini, perusahaan perlu  melakukan  peramalan  permintaan.  Terdapat  berbagai  metode  dalam  melakukan  peramalan. Perusahaan harus memilih metode peramalan terbaik, sehingga bisa mengambil keputusan menjadi lebih efektif  dan  efisien.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  metode  peramalan  yang  paling  baik untuk  diterapkan  pada  perusahaan.  Metode  yang  akan  dibandingkan  pada  penelitian  ini  adalah Moving Average 3 bulanan dan 5 bulanan serta Exponential Smoothing dengan α = 0,1; α = 0,5; dan α = 0,9. Adapun perhitungan  akurasi  kesalahan  yang  digunakan  ialah Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean  Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Dari hasil perhitungan dan analisis, metode yang  mempunyai  tingkat  kesalahan  terendah  ialah  metode Exponential  Smoothing dengan α = 0,1 yaitu MAD  sebesar  16.695,  MSE  sebesar  510.645.732,  dan  nilai  MAPE  sebesar  61%.  Sehingga  dalam memperkirakan jumlah permintaan Piston Cup Forging selama periode yang akan datang di perusahaan spare - part dapat menggunakan metode Exponential Smoothing dengan α = 0,1.
Kata Kunci: Akurasi kesalahan, exponential smoothing, moving average, peramalan, permintaan

## 1. Pendahuluan
Bisnis di Indonesia harus mampu bersaing di era globalisasi karena mengalami perkembangan yang pesat. Dari mutu produk yang diproduksi, harga suatu produk, hingga kemampuan perusahaan dalam usaha pemenuhan permintaan pelanggan semuanya berperan dalam persaingan yang terjadi di dalamnya [1]. Bagi perusahaan, konsumen adalah salah satu faktor penentu dalam pertahanan dan perkembangannya, sehingga diperlukan pertimbangan untuk bisa memenuhi permintaan konsumen tersebut. Peramalan atau forecasting adalah  strategi  yang  dapat  digunakan  untuk  perencanaan  produksi  sehingga  bisa  memenuhi  permintaan konsumen [2].
Salah  satu  produk  yang  diproduksi  oleh  perusahaan spare - part kendaraan  adalah Piston  Cup Forging .  Permintaan  akan  produk Piston  Cup  Forging setiap  bulannya  mengalami  perubahan.  Jumlah permintaan  tersebut  setiap  periodenya  naik  dan  turun  sesuai  dengan  permintaan  dari customer .  Karena permintaan  yang  fluktuatif  ini,  membuat  tidak  adanya  kepastian  terhadap  banyaknya  permintaan  pada setiap periodenya dan berdampak pada pemenuhan kebutuhan pelanggan.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Peramalan  permintaan  produk  mempunyai  peranan  penting  terhadap  keputusan  perencanaan  dan pengendalian  perusahaan,  dan  diperlukan  bagi  perusahaan  untuk  mengatasi  jumlah  permintaan  yang berfluktuasi  setiap  periodenya.  Peramalan  adalah  suatu  proses  dalam  memprediksi  peristiwa  yang  akan terjadi  di  masa  mendatang  [3].  Data  historis  akan  digunakan  pada  perhitungan  peramalan,  seperti  data permintaan pada tahun lalu, dan akan diproyeksikan ke masa depan menggunakan model matematika [4]. Saat merencanakan dan mengendalikan produksi, peramalan dapat digunakan secara efisien dan efektif [5].
Moving Average dan Exponential Smoothing adalah teknik dalam meramalkan permintaan. Moving Average adalah metode dalam meramalkan sesuatu dengan pemulusan nilai menggunakan rata-rata ( mean ) dari  sekelompok nilai  yang  telah  dijumlahkan  sebagai  peramalan  untuk  periode  di  masa  mendatang  [6]. Sedangkan Exponential  Smoothing ialah  perhitungan  berdasarkan  data  terbaru  yang  digunakan  dalam peramalan, dan setiap data diberi bobot [7]. Dengan menghitung nilai tingkat akurasi kesalahan pada setiap metode  peramalan  dapat  berguna  untuk  memilih  metode  peramalan  yang  paling  akurat.  Aplikasi  sistem peramalan dapat dipilih berdasarkan hasil dari penilaian akurasi [8].
Pemilihan  metode  peramalan  sebelumnya  sudah  diterapkan  dalam  berbagai  hal,  seperti  pada  PT. EDS  Manufacturing  Indonesia  (PEMI)  yang  mengimplementasikannya  terhadap  peramalan  pada persediaan barang dengan metode Weighted Moving Average dan metode Double Exponential Smoothing , dan dilakukan perbandingan dari metode tersebut berdasarkan nilai error yang terendah. Metode dengan nilai kesalahan terendah mempunyai tingkat akurasi tertinggi dalam meramalkan persediaan [9]. Peramalan juga  dilakukan  terhadap  harga  jual  cabai  merah  di  Pasar  Rakyat  Kemang  Kabupaten  Bogor,  dengan penggunaan metode Moving Average sebanyak 3 periode, dan Exponential Smoothing dengan nilai α yang digunakan sebesar 0,5. Penelitian ini termasuk penelitian komparatif dengan menentukan metode terbaik berdasarkan hasil peramalan dan menghitung tingkat kesalahan terkecil dari kedua metode  tersebut [10]. Selain  itu,  pemilihan  metode peramalan  juga  pernah  dilakukan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Provinsi Bengkulu.  Pada  penelitian  ini  metode  yang  dibandingkan  adalah Single  Moving  Average , Single Exponential Smoothing , dan Ensemble dengan hasil Single Moving Average ialah metode yang terbaik [11]. Dari  beberapa  penelitian  terdahulu,  dapat  membantu  memberikan  rekomendasi  pada  pemilihan metode  peramalan  permintaan Piston  Cup  Forging .  M oving  Average dan Exponential  Smoothing ialah metode yang digunakan dalam penelitian ini. Teknik peramalan terbaik dengan tingkat kesalahan terendah akan ditentukan dengan membandingkan kedua metode tersebut.

## 2. Metode Penelitian

## Pengumpulan Data
Obyek yang diteliti adalah Piston Cup Forging , yang merupakan salah satu produk yang diproduksi pada perusahaan spare-part kendaraan. Penelitian ini bersifat kuantitatif, karena menyelesaikan jawaban pada  masalah  penelitian  dengan  angka  dan  statistik  [12].  Data  didapatkan  melalui  proses  observasi  dan wawancara.

## Pengolahan Data
Data yang sudah dikumpulkan seperti data permintaan satu tahun terakhir, kemudian dapat diolah menggunakan metode Moving Average 3 bulanan dan 5 bulanan serta Exponential Smoothing dengan α = 0,1;  α  =  0,5;  α  =  0,9.  Perhitungan  peramalan  dilakukan  dengan  menggunakan Microsoft  Excel .  Hasil pengukuran nilai akurasi juga digunakan untuk menganalisis metode peramalan ini guna mengidentifikasi metode peramalan yang lebih efisien dan akurat.

## Metode Dalam Peramalan
Berikut metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan permintaan Piston Cup Forging . a. Moving Average
Metode Moving  Average merupakan  teknik  peramalan  yang  menggunakan  nilai  rata-rata  dari sekelompok  nilai  pengamatan  sebagai  prediksi  di  masa  mendatang  [13].  Data  yang  dirata-ratakan adalah data yang bergantung pada waktu ( time series) [14]. Moving average dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑀 𝑡 = 𝑌 𝑡 +𝑌 𝑡−1 +𝑌 𝑡−2 +...+𝑌 𝑡−𝑛−1 𝑛 (1)
Keterangan: 𝑀 𝑡 = Forecast periode 1 𝑌 𝑡 = Data aktual periode ke-t
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
𝑛 = Jangka waktu Moving Average
b. Exponential Smoothing
Exponential  Smoothing ialah  metode  yang  bersifat  logaritmik,  yang  dimana  data  aktivitas  terakhir dianggap mempunyai probabilitas yang lebih besar untuk berulang dibandingkan dengan data aktivitas sebelumnya dan menurun secara eksponensial [15]. Persamaan pada metode Exponential Smoothing sebagai berikut [16]:
𝐹 𝑡+1 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡−1 (2)
Keterangan: 𝐹 𝑡+1 = Forecast untuk periode berikutnya 𝐹 𝑡−1 = Forecast periode t-1 𝑋 𝑡 = Permintaan aktual periode t
𝛼 = Bobot konstanta pemulusan (0 ≤ α ≤ 1)

## Akurasi Peramalan
Berikut perhitungan akurasi peramalan yang dapat digunakan dalam perhitungan tingkat kesalahan ( error ) [17]. a. Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD adalah nilai absolut rata-rata dari jumlah kesalahan ramalan, terlepas dari apakah itu positif atau negatif.
𝑀𝐴𝐷 = ∑ ∑|𝐴𝑡−𝐹𝑡| 𝑛 𝑡=1 𝑛 (3)
Keterangan: 𝐴𝑡 = Data permintaan periode t 𝐹𝑡 = Forecast periode t
𝑛 = Jumlah periode peramalan
b. Mean Squared Error (MSE)
MSE adalah rata-rata perbedaan kuadrat antara nilai yang diprediksi dan yang diamati.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ ∑|𝐴𝑡−𝐹𝑡| 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (4)
Keterangan: 𝐴𝑡 = Data permintaan periode t 𝐹𝑡 = Forecast periode t
𝑛 = Jumlah periode peramalan
c. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  merupakan  nilai  tengah  kesalahan  persentase  absolut  ramalan.  MAPE  menunjukkan permintaan  aktual  dengan  rata-rata  persentase  nilai  absolut  kesalahan  yang  terjadi  selama  periode peramalan.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝑋𝑡−𝐹𝑡|
𝑋𝑡 ×100 𝑛 𝑡=1 𝑛 (5)
Keterangan:
𝑋𝑡 = Data permintaan aktual periode 𝐹𝑡 = Nilai Forecast periode
𝑛 = Jumlah data

## 3. Hasil dan Pembahasan
Perhitungan  peramalan  permintaan Piston  Cup  Forging dilakukan  untuk  meramalkan  permintaan periode mendatang dan dilakukan perbandingan dari setiap metode berdasarkan hasil akurasi kesalahan. 3.1. Plot Data Permintaan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Dalam melakukan peramalan Piston Cup Forging , diperlukan data historis permintaan perusahaan pada  produk  tersebut.  Data  historis  permintaan Piston  Cup  Forging dari  bulan  Januari  hingga  bulan Desember ditunjukkan pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Data Jumlah Permintaan Piston Cup Forging Periode Permintaan Januari 6.000 Februari 13.200 Maret 36.000 April 9.600 Mei 27.408 Juni 33.768 Juli 4.800 Agustus 15.600 September 10.800 Oktober 19.200 November 58.080 Desember 60.000 Sumber: Perusahaan Spare - part Kendaraan (2022)
Pada Tabel  1 menunjukkan  bahwa  permintaan  setiap  periodenya  mengalami  fluktuasi,  terjadi kenaikan  maupun  penurunan  permintaan.  Maka  selanjutnya  dilakukan plot data  sebelum  data  diolah, supaya dapat mengetahui pola aliran data yang akan diramal sehingga dapat mempermudah dalam proses peramalan. Fluktuasi permintaan Piston Cup Forging diplotkan ke dalam bentuk grafik garis seperti pada Gambar 1 .
Gambar 1. Plot Data Permintaan Piston Cup Forging Sumber: Hasil Pengolahan Data (2022)

## 3.2. Perhitungan Moving Average
Metode Moving  Average 3  bulanan  dan 5  bulanan  akan  menjadi  metode Moving  Average yang digunakan dalam pengolahan data penelitian ini. Peramalan ini berdasarkan pada data bulan sebelumnya. Dalam metode Moving Average 3 bulanan membutuhkan setidaknya tiga periode data sebelumnya. Pada metode ini tiga data dijumlahkan, kemudian dibagi 3. Hasil perhitungan metode Moving Average 3 bulanan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Metode Moving Average 3 Bulanan Periode Demand Forecast Error Abs. Error Error 2 % Error 1 6.000 - 2 13.200 - 3 36.000 - 4 9.600 18.400 -8.800 8.800 77.440.000 92 5 27.408 19.600 7.808 7.808 60.964.864 28 6 33.768 24.336 9.432 9.432 88.962.624 28 7 4.800 23.592 -18.792 18.792 353.139.264 392 8 15.600 21.992 -6.392 6.392 40.857.664 41 9 10.800 18.056 -7.256 7.256 52.649.536 67
0 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 Jum la h P er m in ta an Periode
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Periode Demand Forecast Error Abs. Error Error 2 % Error 10 19.200 10.400 8.800 8.800 77.440.000 46 11 58.080 15.200 42.880 42.880 1.838.694.400 74 12 60.000 29.360 30.640 30.640 938.809.600 51 13 45.760 Jumlah 140.800 3.528.957.952 818 Nilai E rror 15.644 392.106.439 91 Tingkat Error MAD MSE MAPE Sumber: Hasil Pengolahan Data (2022)
Tabel  2 diperoleh  hasil  peramalan  untuk periode  yang  akan  datang  sebesar  45.760 dan  hasil  dari perhitungan  akurasi  kesalahan  dengan  nilai  MAD  sebesar  15.644,  MSE  sebesar  392.106.439,  dan  nilai MAPE  sebesar  91%.  Kemudian  dilakukan  perhitungan Moving  Average 5  bulanan,  supaya  dapat dibandingkan guna mendapatkan metode peramalan permintaan yang lebih efektif untuk diterapkan pada perusahaan. Hasil perhitungan dari metode Moving Average 5 bulanan ditunjukkan pada Tabel 3 .
Tabel 3. Hasil Perhitungan Metode Moving Average 5 Bulanan Periode Demand Forecast Error Abs Error Error 2 % Error 1 6.000 - 2 13.200 - 3 36.000 - 4 9.600 - 5 27.408 - 6 33.768 18.442 15.326 15.326 234.898.537 45 7 4.800 23.995 -19.195 19.195 368.455.703 400 8 15.600 22.315 -6.715 6.715 45.093.911 43 9 10.800 18.235 -7.435 7.435 55.282.199 69 10 19.200 18.475 725 725 525.335 4 11 58.080 16.834 41.246 41.246 1.701.265.513 71 12 60.000 21.696 38.304 38.304 1.467.196.416 63 13 32.736 Jumlah 128.947 3.872.717.614 696 Nilai Error 18.421 553.245.373 99 Tingkat Error MAD MSE MAPE Sumber: Hasil Pengolahan Data (2022)
Tabel  3 diperoleh  hasil  peramalan  untuk  periode  yang  akan  datang  sebesar  32.736 dan  hasil  dari perhitungan  akurasi  kesalahan  dengan  nilai  MAD  sebesar  18.421,  MSE  sebesar  553.245.373,  dan  nilai MAPE sebesar 99%. Berdasarkan hasil dari perhitungan tersebut, metode peramalan Moving Average yang terbaik  adalah Moving  Average 3  bulanan,  dikarenakan  memiliki  tingkat  akurasi  kesalahan  terendah daripada Moving Average 5 bulanan.

## 3.3. Perhitungan Exponential Smoothing
Peramalan metode Exponential Smoothing ini menggunakan pemulusan dengan α = 0,1; α = 0,5; dan α = 0,9 yang ditunjukkan Tabel 4 , Tabel 5 , dan Tabel 6 .
Tabel 4. Hasil Perhitungan Exponential Smoothing dengan α = 0,1 Periode Demand Forecast Error Abs. Error Error 2 % Error 1 6.000 2 13.200 6.000 7.200 7.200 51.840.000 55 3 36.000 6.720 29.280 29.280 857.318.400 81 4 9.600 9.648 -48 48 2.304 1 5 27.408 9.643 17.765 17.765 315.588.119 65 6 33.768 11.420 22.348 22.348 499.447.407 66 7 4.800 13.655 -8.855 8.855 78.402.383 184 8 15.600 12.769 2.831 2.831 8.014.217 18 9 10.800 13.052 -2.252 2.252 5.072.201 201 10 19.200 12.827 6.373 6.373 40.615.903 33 11 58.080 13.464 44.616 44.616 1.990.565.565 77 12 60.000 17.926 42.074 42.074 1.770.236.556 70
22.133
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Jumlah 183.642 5.617.103.055 671 Nilai Error 16.695 510.645.732 61 Tingkat Error MAD MSE MAPE Sumber: Hasil Pengolahan Data (2022)
Berdasarkan Tabel 4 diperoleh hasil peramalan untuk periode yang akan datang sebesar 22.133 dan hasil dari perhitungan akurasi kesalahan dengan nilai MAD sebesar 16.695, MSE sebesar 510.645.732, dan nilai MAPE sebesar 61%.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Metode Exponential Smoothing dengan α = 0,5 Periode Demand Forecast Error Abs. Error Error 2 % Error 1 6.000 2 13.200 6.000 7.200 7.200 51.840.000 55 3 36.000 9.600 26.400 26.400 696.960.000 73 4 9.600 22.800 -13.200 13.200 174.240.000 138 5 27.408 16.200 11.208 11.208 125.619.264 41 6 33.768 21.804 11.964 11.964 143.137.296 35 7 4.800 27.786 -22.986 22.986 528.356.196 479 8 15.600 16.293 -693 693 480.249 4 9 10.800 15.947 -5.147 5.147 26.486.462 48 10 19.200 13.373 5.827 5.827 33.951.016 30 11 58.080 16.287 41.793 41.793 1.746.686.194 72 12 60.000 37.183 22.817 22.817 520.601.228 38 13 48.592 Jumlah 169.234 4.048.357.905 1.013 Nilai Error 15.385 368.032.537 92 Tingkat Error MAD MSE MAPE Sumber: Hasil Pengolahan Data (2022)
Dari Tabel 5 diperoleh hasil peramalan untuk periode yang akan datang sebesar 48.592 dan hasil dari perhitungan akurasi kesalahan dengan nilai MAD sebesar 15.385, MSE sebesar 368.032.537, dan nilai MAPE sebesar 92%.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Peramalan Exponential Smoothing dengan α = 0,9 Periode Demand Forecast Error Abs Error Error2 % Error 1 6.000 2 13.200 6.000 7.200 7.200 51.840.000 55 3 36.000 12.480 23.520 23.520 553.190.400 65 4 9.600 33.648 -24.048 24.048 578.306.304 251 5 27.408 12.005 15.403 15.403 237.258.570 56 6 33.768 25.868 7.900 7.900 62.415.056 23 7 4.800 32.978 -28.178 28.178 793.997.881 587 8 15.600 7.618 7.982 7.982 63.715.568 51 9 10.800 14.802 -4.002 4.002 16.014.241 37 10 19.200 11.200 8.000 8.000 63.997.153 42 11 58.080 18.400 39.680 39.680 1.574.500.988 68 12 60.000 54.112 5.888 5.888 34.668.523 10 13 59.411 Jumlah 171.801 4.029.904.683 1.245 Nilai Error 15.618 366.354.971 113 Tingkat Error MAD MSE MAPE Sumber: Hasil Pengolahan Data (2022)
Dari Tabel 6 diperoleh hasil peramalan untuk periode yang akan datang sebesar 59.411 dan hasil dari perhitungan akurasi kesalahan dengan nilai MAD sebesar 15.618, nilai MSE sebesar 366.354.971, dan nilai MAPE sebesar 113. Dari hasil perhitungan peramalan Exponential Smoothing dengan ketiga nilai α yang berbeda, yang mempunyai kesalahan terkecil berdasarkan nilai MAPE ialah metode dengan α = 0,1 yaitu sebesar 61%.
Setelah  dilakukan  perhitungan  akurasi  pada  metode  peramalan Moving  Average dan Exponential Smoothing ,  yang  memiliki  tingkat  akurasi  kesalahan  terkecil  berdasarkan  nilai  MAPE  adalah  metode
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Exponential Smoothing dengan nilai α = 0,1. Maka metode tersebut dapat dipilih untuk digunakan dalam meramalkan  permintaan Piston  Cup  Forging .  Dengan  dipilihnya  metode  peramalan  permintaan  terbaik, maka  akan  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien  bagi  perusahaan  dalam  mengambil  keputusan  atau merencanakan jumlah produksi.

## 4. Kesimpulan
Dalam  memperkirakan  banyaknya  permintaan Piston  Cup  Forging pada  perusahaan spare - part kendaraan di masa mendatang, diperlukan untuk melakukan peramalan permintaan. Beberapa metode yang dapat digunakan ialah Moving Average dan Exponential Smoothing . Berdasarkan hasil perbandingan pada kedua  metode  tersebut, Exponential  Smoothing dengan  α  =  0,1  ialah  metode  yang  lebih  efektif  dalam meramalkan permintaan Piston Cup Forging karena mempunyai tingkat error terendah yaitu MAD sebesar 16.695, MSE sebesar 510.645.732, dan nilai MAPE sebesar 61%, dengan hasil peramalan permintaan untuk periode yang akan datang sebesar 22.133.

## 5. Referensi
[1] M. Ngantung and A. H. Jan, “Analisis Peramalan Permintaan Obat Antibiotik Pada Apotik Edelweis Tatelu,” J. EMBA , vol. 7, no. 4, pp. 4859–4867, 2019.
[2] S. P. Khan, S. M. Ayuningtyas, W. Rohmah, Z. Indah, and A. G. Azzahra, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Exponential Smoothing dan Linier Regresion pada Peramalan Permintaan Part Joint Brake Rod,” J. Serambi Eng. , vol. VIII, no. 1, pp. 4251–4260, 2023.
[3] Sylvia,  “Implementasi  dan  Analisa  Metode  Peramalan  Exponential  Smoothing  dan  Weighted Moving Average Untuk Permintaan Produk Minuman Kopi K di CV Fajar Timur Lestari,” J. Ind. Eng. Manag. Res. , vol. 3, no. 4, pp. 139–147, 2017.
[4] H. Qurrota, H. Ardian, and M. K. Nunuh, “Pemilihan Metode Peramalan Jumlah Permintaan Koran dengan Tingkat Kesalahan Terendah,” J. Manaj. Tek. Ind. – Produksi , vol. XXI, no. 2, pp. 91–100, 2021, doi: 10.350587/Matrik.
[5] D.  R.  Kania,  S.  P.  Lestari,  and  B. Barlian,  “Penerapan  Metode  Peramalan  Moving  Average  dan Exponential Smoothing untuk Menyusun Perencanaan Produksi ( Survei pada UMKM Pembuatan Bordir dan Pakaian , Nining Collection di Ciamis ),” J. Ilm. Multidisiplin , vol. 1, no. 10, pp. 3609– 3622, 2022.
[6] E. Andrianto, F. S. Wahyuni, and R. P. Prasetya, “Aplikasi Sistem Peramalan Ketersediaan Stok Barang Di Toko Mebel Abadi Jaya Menggunakan Metode Single Moving Average Dan Exponential Smoothing,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 336–341, 2022.
[7] N. Luh, W. Sri, R. Ginantra, I. Bagus, and G. Anandita, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 3, no. September, pp. 433–441, 2019.
[8] I. Ardiansah, I. F. Adiarsa, S. H. Putri, and T. Pujianto, “Penerapan Analisis Runtun Waktu pada Peramalan  Penjualan  Produk  Organik  menggunakan  Metode  Moving  Average  dan  Exponential Smoothing,” J. Tek. Pertan. Lampung , vol. 10, no. 4, pp. 548–559, 2021.
[9] M.  Latif  and  R.  Herdiansyah,  “Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode  Weighted Moving Average dan Metode Double Exponential Smoothing,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 137–142, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i2.1232.
[10] D. Dardanella, A. P. Hidayat, S. H. Santosa, and R. Siskandar, “Peramalan Harga Jual Cabai Merah Di Pasar Rakyat Kemang Perusahaan Umum Daerah Pasar Tohaga Kabupaten Bogor,” Indones. J. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 16–23, 2022.
[11] H. Fransiska, “Peramalan Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Bengkulu Menggunakan Single Moving Average, Single Exponential Smoothing, Dan Ensemble,” Teorema Teor. dan Ris. Mat. , vol. 7, no. 1, pp. 161–170, 2022.
[12] N. Hudaningsih, S. F. Utami, and W. A. A. Jabbar, “Perbandingan Peramalan Penjualan Produk Aknil PT . Sunthi Sepuri menggunakan Metode Single Moving Average Dan Single Exponential Smooting,” J. JINTEKS , vol. 2, no. 1, pp. 15–22, 2020.
[13] J. A. Danil and Sukanta, “Penerapan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing pada Peramalan Produksi di PT. Mada Wikri Tunggal,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 7, pp. 37– 40, 2022, doi: 10.5281/zenodo.6530222.
[14] F. R. Nugraha and W. Winarno, “Peramalan Jumlah Permintaan Fuji Seat Dengan Metode Moving Average Dan Double Exponential Smoothing Di PT. Tri Jaya Teknik Karawang,” J. Teknol. Proses Dan Inov. Ind. , vol. 6, no. 1, pp. 24–29, 2021.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[15] M.  Fitriana,  D.  Sudarwardi,  and  Nurlaela,  “Penerapan  Metode  Single  Moving  Average  Dan Exsponential Smoothing Pada Usaha Asrie Modesta,” Cakrawala Manag. Bus. J. , vol. 3, no. 1, pp. 547–561, 2020.
[16] F. A. Widjajati, Soehardjoepri, and E. Fani, “Menentukan Penjualan Produk Terbaik Di Perusahaan X Dengan Metode Winter Eksponensial Smoothing Dan Metode Event Based,” J. Math. Its Appl. , vol. 14, no. 1, pp. 25–35, 2017.
[17] Z. I. Vindari, W. Wahyudin, A. G. Azzahra, S. P. Khan, and S. M. Ayuningtyas, “Analisis Peramalan Permintaan pada Part Arm Rear Brake KWBF di PT Ciptaunggul Karya Abadi,” J. Serambi Eng. , vol. VIII, no. 1, pp. 4284–4293, 2023.