## ANALISIS PERBANDINGAN TINGKAT KESALAHAN METODE PERAMALAN SEBAGAI UPAYA PERENCANAAN PENGELOLAAN PERSEDIAAN YANG OPTIMAL PADA PT DUTA INDAH SEJAHTERA
Felix Sutisna
Universitas Multimedia Nusantara felix.sutisna@gmail.com

## Hendy
Universitas Multimedia Nusantara hendy2@student.umn.ac.id

## ABSTRACT
In the manufacturing industry, production planning is very important. Sales forecasting data can be used as a basis for production planning. Good planning allows a company to take the opportunity to sell its products and also has the advantage of competing. In the  end  to  help  achieve  an  optimal  decision  required  the  existence  of  an  appropriate management  or  management,  systematic,  and  can  be  accounted  for.  One  of  the  tools that management requires from the decision-making process is the forecasting method. Forecasting  method  is  used  to  measure  or  assess  the  situation  in  the  future.  In  this study,  the  authors  do  the  forecasting  on  the  sale  of  Tessy  products  Napkin  and  Non Core types.  Forecasting method  which  author use in  this research was Naïve Method, Single  Exponential  Smoothing,  Double  Exponential  Smoothing,  Triple  Exponential Smoothing, and Trend Projection. The correct forecasting method for Tessy Napkin and Non Core products is Trend Projection, since Trend Projection has the smallest MAD, MSE, and MAPE levels.
Keyword : Forecasting, Sales, Planning, Naïve Method, Single Exponential Smoothing, Double  Exponential  Smoothing,  Triple  Exponential  Smoothing,  Trend  Projection , MAD, MSE, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Di negara berkembang seperti Indonesia ini kegiatan perindustrian sudah banyak dilakukan,  diantaranya  adalah  kegiatan industri  pangan  dan  kegiatan  industri non  pangan.  Kegiatan  industri  pangan seperti industri mie instan, industri roti, industri  minuman,  industri  coklat,  dan lain-lain.  Sedangkan,  untuk  kegiatan industri  non  pangan  seperti  industri
mobil, industri pulp dan kertas, industri meja, industri radio, industri mesin, dan lain-lain.  Kegiatan  perindustrian  dapat meningkatkan pendapatan negara.
Industri pulp dan  kertas  Indonesia memberikan  kontribusi  terhadap  devisa negara  sekitar  USD5,3  miliar  pada 2015.  Indonesia  menduduki  peringkat ke-6  di  dunia  untuk  produksi  kertas serta  peringkat  ke-10  di  dunia  untuk
produksi  pulp  pada  2015.  Dirjen Industri Agro Kementerian Perindustrian  (Kemenperin)  Panggah Susanto  mengatakan,  posisi  industri
pulp dan kertas nasional cukup terkemuka  di  dunia  internasional.  Saat ini Indonesia menempati peringkat ke-9 sebagai produsen pulp terbesar di dunia, sedangkan industri kertasnya menduduki  peringkat  6.  (Sindonews, 2017)
Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik (BPS),  kinerja  ekspor  pulp  dan  kertas, masing-masing  sebesar  3,50  juta  ton pulp  dengan  nilai  sebesar  US$1,72 milyar  dan  4,35  juta  ton  kertas  dengan nilai sebesar US$3,75 milyar, sedangkan  impor  pulp  dan  kertas, masing-masing  sebesar  1,62  juta  ton pulp  dengan  nilai  sebesar  US$1,27 milyar  dan  0,72  juta  ton  kertas  dengan nilai sebesar US$1,36 milyar. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik, terlihat  jika  permintaan  akan  produk pulp dan  kertas  tinggi.  Tingginya permintaan  produk  pulp  dan  kertas  ini dikarenakan  banyak industri yang membutuhkan, seperti industri percetakan, industri tisu. Dengan banyaknya  industri  yang  membutuhkan dan  juga  banyak  perusahaan  dari industri  yang  berbeda-beda  berusaha
atau bersaing untuk memperoleh produk pulp dan kertas ini, membuat persediaan produk  pulp  dan  kertas  menjadi terbatas.
Permintaan akan produk pulp dan kertas tinggi  selain  karena  banyak  perusahaan dari industri yang berbeda-beda membutuhkan,  ini  juga  di  dorong dengan pertumbuhan ekonomi Indonesia.  Dengan  semakin  banyak orang  membutuhkan  tisu,  memakai kertas,  menghasilkan  jenis  makanan, maka  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia akan semakin baik.
Dari  dua  faktor  yang  menyebabkan tingginya  permintaan  akan  produk  pulp dan  kertas  tersebut,  maka  perusahaan perlu memerhatikan tata kelola persediaan  yang  lebih  baik.  Tujuan dilakukannya  perhatian  terhadap  tata kelola  persediaan  adalah  agar  dapat menciptakan keunggulan strategis. Perusahaan  menjadi  penting  untuk menciptakan  keunggulan  strategis  yang diperoleh  dari  tata  kelola  persediaan yang  baik.  Tata  kelola  manajemen persediaan  yang  baik  menciptakan keunggulan  strategis  yang  baik  perlu sebuah  model  estimasi  atau  peramalan yang lebih baik sebagai langkah awal. Di dalam industri manufaktur, perencanaan  produksi  sangat  penting.
Analisis Perbandingan Tingkat Kesalahan Metode Peramalan Sebagai Upaya Perencanaan Pengelolaan Persediaan yang Optimal pada PT Duta Indah Sejahtera
Data peramalan penjualan dapat digunakan  sebagai  dasar  perencanaan produksi  untuk  mencegah  terjadinya over  production    yang  mengakibatkan perusahaan  mengalami  kerugian  berupa biaya  penyimpanan  maupun  under production yang menyebabkan perusahaan kehilangan kesempatan dalam menjual hasil produksinya. PT  Duta  Indah  Sejahtera  merupakan perusahaan  yang  cukup  lama  berdiri sejak  tahun  2007.  Perusahaan  ini memproduksi  cukup  banyak  produk atau  jenis  produk  dengan  beberapa varian  yang  cukup terkenal  pula seperti Tessy,  Avanties,  dan  Agies.  Yang membuat  penulis  tertarik  melakukan penelitian  ini  adalah  perusahaan  ini belum  mempunyai  sistem  yang  baik atau bagus untuk mengelola persediaannya. Sedangkan menurut buku  yang  penulis  baca,  perusahaan yang  dapat  bersaing  adalah  perusahaan yang  dapat  mengelola  persediaannya dengan baik.
Akibatnya  perusahaan  belum  bisa mengetahui  rencana  produksi  yang diterapkan  sudah  berjalan  optimal  atau belum.  Dengan  adanya  peramalan tersebut, maka perusahaan dapat mencapai  tujuan  serta  pengambilan keputusan  dalam  produksinya.  Atas
dasar  latar  belakang  masalah  diatas maka  penulis  melakukan  penelitian tentang peramalan penjualan di PT Duta Indah  Sejahtera.  Rumusan  masalah dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1)  Metode  peramalan  manakah  yang paling  tepat  untuk  digunakan dalam meramalkan penjualan pada  produk  Tessy  jenis  Napkin dan  Non  Core  di  PT  Duta  Indah Sejahtera?
2)  Berapakah tingkat persediaan pengaman  pada  produk  Tessy yang  seharusnya  disediakan  oleh PT Duta Indah Sejahtera?
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut:
a.  Hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan teori terutama untuk  penelitian  yang  sama  di masa yang akan datang.
b.  Untuk mengembangkan ilmu pengetahuan dan menerapkan
teori-teori yang diperoleh
dibangku  kuliah  ke  dalam  dunia usaha yang realistis.

## 2. TELAAH LITERATUR

## 2.1 Operation Management
Menurut  Jay  Heizer  &  Barry  Render (2014:40), Operation Management (OM) adalah serangkaian kegiatan yang menciptakan  nilai  barang  dan  jasa dengan mengubah input ke output. Ada  beberapa  alasan  mengapa  kita harus  mempelajari  OM.  Menurut  Jay Heizer  &  Barry  Render  (2014:42),  kita mempelajari OM untuk empat alasan:
1)  OM  adalah  salah  satu  tiga  fungsi utama  organisasi,  dan  berkaitan dengan  semua  fungsi  bisnis  lain.
Semua organisasi pasar (menjual),
keuangan (account), dan menghasilkan  (beroperasi),  dan itu  penting  untuk  mengetahui bagaimana  fungsi  aktivitas  OM. Oleh  karena  itu,  kita  belajar bagaimana  orang  mengatur  diri mereka sendiri untuk usaha produktif.
2)  Untuk mengetahui bagaimana barang dan jasa diproduksi.
Fungsi  produksi  adalah  segmen masyarakat  yang  menciptakan produk  dan  jasa yang  kita gunakan.
3)  Untuk memahami apa yang dilakukan  manajer  operasi.  Selain
itu, pemahaman tentang OM akan membantu  menjelajahi  berbagai peluang  yang  menguntungkan  di bidang operation.
4)  OM  adalah  bagian  “mahal”  dari sebuah organisasi. Sebagian besar dari  pendapatan  dari  kebanyakan perusahaan dihabiskan dalam fungsi  OM.  Sebaliknya,  OM  juga menyediakan  kesempatan  besar bagi suatu organisasi untuk meningkatkan  profitabilitas  dan meningkatkan  pelayanan  kepada masyarakat.

## Sepuluh Keputusan Strategis OM
Menurut  Jay  Heizer  &  Barry  Render (2011:71),  diferensiasi,  biaya  rendah, dan  respon  dapat  dicapai  apabila manajer  membuat  keputusan  yang efektif  di  10  area  OM.  Ini  secara kolektif  dikenal  sebagai  keputusan operasi.
10  keputusan  OM  yang  mendukung misi dan menerapkan strategi:
1) Goods and service design : merancang barang dan jasa mendefinisikan  sebagian  besar proses  transformasi.  Keputusan biaya,  kualitas,  dan  sumber  daya manusia seringkali ditentukan oleh  keputusan  desain.  Desain
biasanya menentukan batas bawah biaya dan batas atas kualitas.
2) Quality : harapan kualitas pelanggan  harus  ditentukan  dari kebijakan dan prosedur ditetapkan untuk mengidentifikasi dan
mencapai kualitas tersebut.
3) Process  and  capacity  design : pilihan  proses  tersedia  untuk produk  dan  layanan.  Keputusan proses  melakukan  manajemen terhadap teknologi, kualitas, penggunaan sumber daya
manusia, dan pemeliharaan. Pengeluaran dan modal ini menentukan sebagian besar struktur biaya dasar perusahaan.
4) Location selection : keputusan lokasi untuk organisasi manufaktur dan jasa dapat menentukan  keberhasilan  akhir perusahaan. Kesalahan yang dibuat pada saat ini mungkin akan mengalahkan efisiensi lainnya.
5) Layout  design :  aliran  material, kebutuhan kapasitas, tingkat personel,  keputusan  teknologi,
dan persyaratan persediaan memengaruhi tata letak.
6) Human  resources and job  design : manusia merupakan bagian
integral dan mahal dari
keseluruhan  desain  sistem.  Oleh karena  itu,  kualitas  kehidupan kerja  yang  diberikan,  bakat  dan keterampilan  yang  dibutuhkan, dan biaya mereka harus ditentukan.
7) Supply-chain management : keputusan  ini  menentukan  apa yang  harus  dilakukan  dan  apa yang  akan  dibeli.  Pertimbangan juga  diberikan  pada  kualitas, pengiriman,  dan  inovasi,  harga yang  memuaskan.  Saling  percaya antara  pembeli  dan  pemasok diperlukan  untuk  pembelian  yang efektif.
8) Inventory :  persediaan  keputusan dapat  dioptimalkan  bila  kepuasan pelanggan, pemasok, jadwal produksi, dan perencanaan sumber daya manusia dipertimbangkan. 9)  Scheduling: jadwal produksi yang layak dan efisien harus dikembangkan;  tuntutan  terhadap sumber daya manusia dan fasilitas harus ditentukan
dan
dikendalikan. 10)Maintenance:  keputusan  harus dibuat mengenai tingkat reliabilitas  dan  stabilitas  yang diinginkan,  dan  sistem  harus
ditetapkan untuk menjaga keandalan dan stabilitas.

## 2.2 Inventory Management
Menurut  Lee  J.  Krajewski,  Larry  P. Ritzman & Manoj K. Malhotra
(2007:444), Manajemen Persediaan adalah  perencanaan  dan  pengendalian persediaan  untuk  memenuhi  prioritas kompetitif organisasi, menjadi perhatian penting  bagi  manajer  di  semua  jenis usaha.  Manajemen  persediaan  yang efektif  sangat  penting  untuk  menyadari potensi penuh dari rantai nilai apapun. Menurut Russell  & Taylor (2009:  529), persediaan  adalah  stok  barang  yang disimpan  oleh  sebuah  organisasi  untuk memenuhi permintaan pelanggan internal  atau  eksternal.  Kebanyakan orang berpikir persediaan sebagai produk  akhir  yang  menunggu  untuk dijual  ke  pelanggan  ritel  -  mobil  baru atau kaleng tomat. Ini tentunya merupakan  salah  satu  kegunaan  yang paling  penting.  Namun,  terutama  di perusahaan manufaktur, persediaan dapat  mengambil  bentuk  selain  barang jadi,  termasuk:  Bahan  baku,  Bagian yang  dibeli  dan  persediaan, Work-in- process (sebagian selesai) produk (WIP),  Barang  yang  diangkut  Peralatan dan perlengkapan.
Tujuan  dari  manajemen  persediaan adalah untuk menentukan jumlah persediaan  yang  harus  disimpan  - berapa  banyak  pemesanan  dan  kapan untuk menambah, atau memesan.

## 2.3 Inventory
Menurut  Russell  &  Taylor  (2009:529), persediaan  adalah  suatu  barang  yang disimpan oleh organisasi untuk memenuhi  permintaan  konsumen  baik internal maupun eksternal.
Menurut F. Robert Jacobs & Richard B. Chase (2011:514), tujuan semua perusahaan  (termasuk  operasi  JIT) menyimpan  persediaan  karena  alasan berikut:
1) Menjaga independensi operasi.
Pasokan bahan di pusat kerja memungkinkan fleksibilitas pusat dalam operasi.  Misalnya,  karena  ada  biaya untuk  membuat  setiap  setup  produksi baru,  persediaan  ini  memungkinkan manajemen  mengurangi  jumlah  setup. Kemandirian workstation juga diinginkan  di  lini  perakitan.  Waktu yang  diperlukan  untuk  melakukan operasi  identik  secara  alami  akan bervariasi  dari  satu  unit  ke  unit berikutnya.
2)  Untuk  memenuhi  variasi  permintaan produk.
Jika  permintaan  untuk  produk  tersebut diketahui  secara  tepat,  mungkin  saja (meski  tidak  harus  ekonomis)  untuk menghasilkan produk agar sesuai dengan permintaan. Biasanya, bagaimanapun, permintaan tidak sepenuhnya  diketahui,  dan  persediaan safety atau buffer harus  dipertahankan untuk menyerap variasi.
3)  Untuk  memungkinkan  fleksibilitas dalam penjadwalan produksi.
Persediaan persediaan mengurangi tekanan  pada  sistem  produksi  untuk mengeluarkan barang.
Hal ini menyebabkan lead  time yang  lebih lama, yang memungkinkan perencanaan produksi  untuk  aliran  yang  lebih  halus dan  operasi  dengan  biaya  lebih  rendah melalui  produksi  ukuran  lot  yang  lebih besar. Biaya setup yang tinggi,
misalnya, mendukung produksi sejumlah  besar  unit  setelah  setup dilakukan.
4) Menyediakan pengaman untuk variasi waktu pengiriman bahan baku. Bila  bahan  dipesan  dari  vendor, penundaan dapat terjadi karena berbagai alasan:  variasi  waktu  pengiriman  yang
normal,  kekurangan  bahan  di  pabrik penjual  yang  menyebabkan  simpanan masuk,  serangan  tak  terduga  di  pabrik penjual  atau  di  salah  satu  perusahaan pelayaran,  pesanan  yang  hilang,  atau pengiriman bahan yang salah atau cacat.
5) Untuk memanfaatkan ukuran pesanan pembelian ekonomi.
Ada biaya untuk melakukan
pemesanan: tenaga  kerja,  telepon,
mengetik, ongkos kirim, dan sebagainya.
6)  Banyak  alasan  spesifik  domain lainnya.
Bergantung  pada  situasinya,  persediaan mungkin  perlu  dilakukan.  Misalnya, persediaan dalam transit adalah material yang  dipindahkan  dari  pemasok  ke pelanggan  dan  bergantung  pada  jumlah pesanan dan waktu pengiriman transit.
Menurut  Eddy  Herjanto  (2008:238), persediaan  dapat  dikelompokkan  ke dalam empat jenis, yaitu:
1) Fluctuation Stock , merupakan persediaan  yang  dimaksudkan  untuk menjaga terjadinya fluktuasi permintaan yang  tidak  diperkirakan  sebelumnya, dan  untuk  mengatasi  bila  terjadi kesalahan/penyimpanan dalam
peramalan  penjualan,  waktu  produksi, atau pengiriman barang.
2) Anticipation Stock , merupakan persediaan untuk
menghadapi permintaan  yang  dapat  diramalkan, misalnya pada musim permintaan tinggi,  tetapi  kapasitas  produksi  pada saat  itu  tidak  mampu  memenuhi permintaan. Persediaan ini juga
dimaksudkan untuk menjaga kemungkinan    sukarnya    diperoleh
bahan baku sehingga tidak mengakibatkan terhentinya produksi. 3) Lot-size Inventory , merupakan persediaan yang diadakan dalam jumlah yang  lebih  besar  daripada  kebutuhan pada  saat  itu.  Persediaan  dilakukan untuk  mendapatkan  keuntungan  dari harga  barang  (berupa  diskon)  karena membeli dalam jumlah yang besar, atau untuk  mendapatkan  penghematan  dari biaya pengangkutan per unit yang lebih rendah.
4) Pipeline Inventory , merupakan persediaan yang dalam proses pengiriman  dari  tempat  asal  ke  tempat dimana  barang  itu  akan  digunakan.
Misalnya,  barang  yang  dikirim  dari pabrik  menuju  tempat  penjualan,  yang dapat  memakan  waktu  beberapa  hari atau minggu.
Menurut  Jay  Heizer  &  Barry  Render (2014:  512),  untuk  mengakomodasi fungsi persediaan, perusahaan mempertahankan empat
jenis persediaan:
1) Persediaan bahan baku
Persediaan  bahan  baku  adalah  bahan yang  biasanya  dibeli  tetapi  belum memasuki proses manufaktur.
Persediaan  ini  dapat  digunakan  untuk memisahkan  (yaitu,  terpisah)  pemasok dari proses produksi.
2) Work-in-process inventory
Work-in-process (WIP) inventory adalah  produk  atau  komponen  yang bukan  lagi  bahan  baku  tetapi  belum menjadi produk jadi.
3) Maintenace/Repair/Operating supply (MRO) inventory
MRO adalah persediaan yang dikhususkan untuk
perlengkapan pemeliharaan  /  perbaikan  /operasi diperlukan  untuk  menjaga  mesin  dan proses produktif.
4) Persediaan barang jadi
Persediaan  barang  jadi  adalah  barang akhir  siap  untuk  dijual,  tapi  masih dalam aset pada pembukuan perusahaan.
2.3.1 Biaya Persediaan Menurut  Eddy  Herjanto  (2008:242), unsur-unsur  biaya  yang  terdapat  dalam persediaan  dapat  digolongkan  menjadi tiga,  yaitu  biaya  pemesanan  ( ordering costs  or  procurement costs );  biaya penyimpanan ( carrying costs or holding costs ); dan biaya kekurangan persediaan ( shortage costs or stockout costs ).
1) Biaya Pemesanan Biaya  pemesanan  ( ordering  costs  or procurement  costs )  adalah  biaya  yang dikeluarkan sehubungan dengan kegiatan pemesanan bahan/barang, sejak  dari  penempatan  pemesanan sampai  tersedianya  barang  di  gudang. Biaya  pemesanan  ini  meliputi  semua biaya  yang  dikeluarkan  dalam  rangka mengadakan  pemesanan  barang,  yang dapat  mencakup  biaya  administrasi  dan penempatan  order,  biaya  pemilihan vendor/pemasok,  biaya  pengangkutan dan  bongkar  muat,  biaya  penerimaan dan pemeriksaan barang. Biaya pemesanan  dinyatakan  dalam  rupiah (satuan  mata  uang)  per  pesanan,  tidak tergantung  dari  jumlah  yang  dipesan, tetapi  tergantung  dari  berapa  kali pesanan dilakukan.
Apabila perusahaan memproduksi persediaan  sendiri,  tidak  membeli  dari
pemasok, biaya ini disebut set-up costs , yaitu  biaya  yang  diperlukan  untuk menyiapkan  peralatan,  mesin,  atau proses  manufaktur  lain  dari  suatu rencana produksi. Analog dengan biaya pemesanan,  biaya set-up dinyatakan dalam  rupiah  per  run,  tidak  tergantung dari jumlah yang diproduksi.
2) Biaya Penyimpanan
Biaya  penyimpanan  ( carrying  costs  or holding  costs )  adalah  biaya  yang dikeluarkan berkenaan dengan diadakannya  persediaan  barang.  Yang termasuk  biaya    penyimpanan,  antara lain biaya sewa gudang, biaya administrasi pergudangan, gaji pelaksana  pergudangan,  biaya  listrik, biaya  modal  yang  tertanam  dalam persediaan,  biaya  asuransi,  ataupun biaya  kerusakan,  kehilangan, atau penyusutan barang selama dalam penyimpanan.  Biaya  modal  biasanya merupakan komponen biaya penyimpanan  yang  terbesar,  baik  itu berupa  biaya  bunga  kalau  modalnya berasal  dari  pinjaman  maupun  biaya opportunity  apabila  modalnya  milik sendiri.
Biaya  penyimpanan  dapat  dinyatakan dalam  dua  bentuk,  yaitu  sebagai persentase  dari  unit  harga/nilai  barang,
dan  dalam  bentuk  rupiah  per  unit barang, dalam periode waktu tertentu.

## 3) Biaya Kekurangan Persediaan
Biaya  kekurangan  persediaan  ( shortage costs  or  stockout  costs )  adalah  biaya yang  timbul  sebagai  akibat  tidak tersedianya barang pada waktu
diperlukan. Biaya
kekurangan persediaan  ini  pada  dasarnya  bukan biaya  nyata  ( riil ),  melainkan  berupa biaya  kehilangan  kesempatan.  Dalam perusahaan manufaktur, biaya ini merupakan  biaya  kesempatan  yang timbul  misalnya  karena  terhentinya proses  produksi  sebagai  akibat  tidak adanya  bahan  yang  diproses,  yang antara  lain  meliputi  biaya  kehilangan waktu produksi bagi mesin dan karyawan.

## Metode Penilaian Persediaan
Penilaian  persediaan  bertujuan  untuk mengetahui nilai persediaan yang dipakai/dijual  atau  persediaan  yang tersisa  dalam  suatu  periode.  Persediaan merupakan  pos  yang  sangat  berarti dalam aktiva lancar. Hal itu
menyebabkan metode penilaian
persediaan merupakan hal  yang penting untuk diperhatikan.
Menurut  Eddy  Herjanto  (2008:263), terdapat  tiga  metode  yang  digunakan dalam menilai persediaan, yaitu First In First  Out (FIFO), Last  In  First  Out (LIFO), dan rata-rata tertimbang. Metode  penilaian  persediaan  yang digunakan  bisa  berbeda  dengan  metode penempatan  persediaan  secara  fisik. Misalnya,  beras  dalam  karung  pada pergudangan beras, sistem penyimpanan  dan  pemakaiannya  tentu saja  menggunakan  pola  LIFO,  beras yang  terakhir  masuk  (disimpan  paling atas)  yang  akan  diambil  lebih  dahulu. Meskipun demikian, penilaian persediaannya tidak harus menggunakan sistem LIFO, bisa dilakukan  dengan  sistem  FIFO,  atau rata-rata tertimbang.
a) Metode First In First Out (FIFO)
Metode  ini  didasarkan  atas  asumsi bahwa  harga  barang  persediaan  yang sudah  terjual  atau  terpakai  dinilai menurut  harga  pembelian  barang  yang terdahulu  masuk.  Dengan  demikian, persediaan  akhir  dinilai  menurut  harga pembelian barang yang terakhir masuk.
b) Metode Last In First Out (LIFO)
Berbeda  dengan  FIFO,  metode  ini mengasumsikan  bahwa  nilai  barang
yang terjual/terpakai dihitung berdasarkan  harga  pembelian  barang yang terakhir masuk, dan nilai persediaan  akhir  dihitung  berdasarkan harga pembelian yang terdahulu masuk. c) Metode Rata-rata Tertimbang Nilai  persediaan  pada  metode  ini didasarkan  atas  harga  rata-rata  barang yang  dibeli  dalam  suatu  periode tertentu.

## Model-Model Persediaan
Dalam  pengelolaan  persediaan  terdapat keputusan penting yang harus dilakukan oleh  manajemen,  yaitu  berapa  banyak jumlah  barang/item  yang  harus  dipesan untuk setiap kali pengadaan persediaan, dan/atau kapan pemesanan barang harus dilakukan. Setiap keputusan yang diambil  tentunya  mempunyai  pengaruh terhadap besar biaya persediaan.
Semakin  banyak  barang  yang  disimpan akan  mengakibatkan  semakin  besar biaya penyimpanan barang. Sebaliknya, semakin  sedikit  barang  yang  disimpan dapat  menurunkan  biaya  penyimpanan, tetapi menyebabkan frekuensi pembelian  barang  semakin  besar,  yang berarti  biaya  total  pemesanan  semakin besar.
Menurut  Eddy  Herjanto  (2008:245), untuk memudahkan dalam pengambilan
keputusan, telah dikembangkan beberapa  model  dalam  manajemen persediaan. Model yang banyak dipakai, antara lain sebagai berikut:
a)  Model persediaan kuantitas pesanan ekonomis ( Economic Order Quantity or EOQ ).
b)  Model persediaan dengan pesanan tertunda.
c)  Model  persediaan  dengan  diskon kuantitas ( Quantity Discounts ).
d)  Model persediaan dengan
penerimaan  bertahap  ( Production Order Quantity Model ).

## 2.4 Economic Order Quantity (EOQ)
Menurut  Jay  Heizer  &  Barry  Render (2014:  519), Economic  Order  Quantity (EOQ)    model  adalah  salah  satu  dari teknik inventory  control yang  paling umum  digunakan  untuk  meminimalkan total  biaya  pemesanan  dan  biaya penyimpanan.
Menurut  Lee  J.  Krajewski,  Larry  P. Ritzman & Manoj K. Malhotra
(2007:452),  titik  awal  yang  baik  untuk menyeimbangkan tekanan-tekanan yang saling  bertentangan  dan  menentukan tingkat  siklus-persediaan  terbaik  untuk barang  adalah  menemukan Economic
Order Quantity (EOQ), yang merupakan lot size yang meminimalkan
total
siklus tahunan-persediaan penyimpanan  dan  pemesanan  biaya. Pendekatan  untuk  menentukan  EOQ didasarkan pada asumsi- asumsi berikut:
1.  Tingkat  permintaan  untuk  item adalah  konstan  (misalnya,  selalu 10  unit  per  hari)  dan  diketahui dengan pasti.
2.  Tidak  ada  kendala  ditempatkan (seperti kapasitas truk atau keterbatasan  bahan  penanganan) pada ukuran masing-masing lot.
3.  Hanya  ada  dua  biaya  relevan adalah biaya penyimpanan
( holding cost ) dan biaya tetap per
lot untuk pemesanan atau setup.
4.  Keputusan  untuk  satu  item  dapat dibuat  secara  independen  dari keputusan  untuk  barang-barang lainnya.
5. Lead  time konstan  (misalnya, selalu  14  hari)  dan  diketahui dengan pasti.

## 2.5 Peramalan
Menurut  Jay  Heizer  &  Barry  Render (2011:136),  peramalan  adalah  seni  dan ilmu  yang  memprediksi  peristiwa  masa depan.  Peramalan  mungkin  melibatkan data  historis  dan  memproyeksikan  data
historis ke masa depan dengan semacam model matematika.
Menurut  James  R.  Evans  &  David  A. Collier  (2007:    439),  peramalan  adalah proses memproyeksikan suatu nilai atau lebih variabel ke masa depan. Peramalan  yang  baik  dibutuhkan  dalam semua  organisasi  untuk  mendorong analisis  dan  keputusan  yang  berkaitan dengan  operasi.    Peramalan  merupakan komponen  kunci  dalam  banyak  jenis sistem operasi terpadu, seperti manajemen  rantai  pasokan,  manajemen hubungan pelanggan, dan sistem pengelolaan pendapatan.

## Jenis-Jenis Peramalan
Menurut  Jay  Heizer  &  Barry  Render (2011:137),  organisasi  menggunakan tiga  jenis  utama  dari  peramalan  dalam perencanaan operasi di masa depan:
1.  Peramalan  ekonomi,  mengatasi siklus  bisnis  dengan  memprediksi tingkat  inflasi,  persediaan  uang, dan indikator perencanaan
lainnya.
2.  Peramalan  teknologi,  berfokus pada  tingkat  kemajuan  teknologi, yang dapat mengakibatkan lahirnya produk baru yang menarik, yang membutuhkan
pabrik dan peralatan baru.
3.  Peramalan  permintaan,  adalah proyeksi permintaan untuk produk atau  jasa  sebuah  perusahaan. Peramalan ini, juga disebut peramalan  penjualan,  mendorong produksi  perusahaan,  kapasitas, dan sistem penjadwalan perusahaan  dan  berfungsi  sebagai masukan untuk keuangan,
pemasaran, dan perencanaan
personil.
Pengolahan data kuantitatif berdasarkan serial  waktu  dapat  dilakukan  dengan beberapa metode dasar, sebagai berikut: 1. Naïve Approach
Menurut  Jay  Heizer  &  Barry  Render (2011:140),  Pendekatan  naif  adalah teknik  peramalan  yang  mengasumsikan permintaan  pada  periode  berikutnya sama  dengan  permintaan  pada  periode terakhir.  Pendekatan  naif  adalah  model peramalan  objektif  yang  hemat  biaya dan efisien.
2. Moving Averages
Menurut  Eddy  Herjanto  (2008:81), peramalan dengan metode ini didasarkan  pada  proyeksi  serial  data yang  dimuluskan  dengan  rata-rata bergerak.  Nilai  peramalan  untuk  suatu periode  merupakan  rata-rata  dari  nilai
observasi  N  periode  terakhir.  Metode rata-rata  bergerak  tertimbang  ( weighted moving  average )  menggunakan  data  N periode  terakhir  sebagai  data  historis untuk  melakukan  peramalan,  tetapi setiap  periode  mendapat  bobot  yang berbeda.  Bobot  yang  lebih  tinggi biasanya  diberikan  pada  periode  yang semakin  dekat  dengan  periode  yang diramalkan.

## 3. Exponential Smoothing
Menurut  Jay  Heizer  &  Barry  Render (2011:144), exponential smoothing adalah teknik peramalan rata-rata bergerak  tertimbang  dimana  titik  data dibobot  oleh  fungsi  eksponensial.  Ini melibatkan  sangat  sedikit  pencatatan data masa lalu.
Pengukuran Ketelitian dari

## Peramalan
Suatu  peramalan  disebut  sempurna  jika nilai  variabel  yang  diramalkan  sama dengan  nilai  sebenarnya.  Untuk  dapat melakukan  peramalan  yang  selalu  tepat sangat  sulit,  bahkan    dapat    dikatakan tidak    mungkin.  Oleh  karena  itu, diharapkan  peramalan  dapat  dilakukan dengan nilai kesalahan sekecil mungkin. Kesalahan peramalan tidak semata-mata disebabkan  karena  kesalahan  dalam
pemilihan  metode,  tetapi  dapat  juga disebabkan  karena  jumlah  data  yang diamati  terlalu  sedikit  sehingga  tidak dapat  menggambarkan  perilaku/pola yang  sebenarnya  dari  variabel  yang bersangkutan.
Kesalahan  peramalan  adalah  perbedaan antara nilai variabel yang sesungguhnya dengan  nilai  peramalan  pada  periode yang  sama.  Menurut  Eddy  Herjanto (2008:110), berikut ini beberapa ukuran yang dipakai untuk menghitung kesalahan peramalan: 1.  Kesalahan  Rata-Rata  ( Mean  Error atau bias )
Kesalahan  Rata-Rata  ( Mean  Error atau bias)  merupakan  rata-rata  perbedaan antara  nilai  sebenarnya  dengan  nilai peramalan.  Kesalahan  rata-rata  dari suatu  peramalan  seharusnya  mendekati angka  nol  bila  data  yang  diamati berjumlah  besar,  apabila  tidak  berarti model  yang  digunakan  mempunyai kecenderungan  bias,  yaitu  peramalan akan  cenderung  menyimpang  di  atas rata-rata  ( overestimate )  atau  di  bawah rata-rata  ( underestimate )  dari  nilai sebenarnya.
2.  Rata-Rata  Penyimpanan  Absolut
( Mean Absolute Deviation atau MAD)
Rata-Rata Penyimpanan Absolut ( Mean
Absolute Deviation
atau MAD) merupakan penjumlahan kesalahan peramalan  tanpa  menghiraukan  tanda aljabarnya  dibagi  dengan  banyaknya data  yang  diamati.  Dalam  MAD, kesalahan  dengan  arah  positif  atau negative  akan  diberlakukan  sama,  yang diukur  hanya  besar  kesalahan  secara absolut.
3.  Rata-Rata  Kesalahan  Kuadrat  ( Mean Squared Error atau MSE)
Rata-Rata  Kesalahan  Kuadrat  ( Mean Squared  Error atau  MSE)  memperkuat pengaruh  angka-angka  kesalahan  besar, tetapi  memperkecil  angka  kesalahan peramalan  yang  kecil  (kurang  dari  satu unit).
4.  Rata-Rata  Persentase  Kesalahan Absolut  ( Mean  Absolute  Percentage Error atau MAPE)
Pengukuran  ketelitian  dengan  rata-rata persentase  kesalahan  absolut  ( Mean Absolute Percentage Error atau MAPE) menunjukkan rata-rata kesalahan absolut peramalan dalam bentuk persentasenya terhadap data aktual.

## 2.6 Penelitian Terdahulu
Menurut  Yavuz  Acar,  Everette  S.
Gardner dalam rantai pasokan, peramalan  merupakan  penentu  penting kinerja  operasional.  Mengembangkan rencana produksi, persediaan dan transportasi  yang  akan  meminimalkan total  biaya  rantai  pasokan.  Hill,  Zhang &  Burch  (2015)  mengembangkan  dan menguji  secara  empiris  model  untuk memperkirakan  keuntungan  ekonomi menggunakan Time Phased Order Point System (TPOP) dengan peramalan time series.  Penerapan  TPOP  dalam  analisis empiris  melalui  double  exponential smoothing dan menerapkan ROP melalui moving average sederhana. Vallet,  Berm’udez  dan  Vercher  (2011) mengkaji  kriteria  pemilihan  model Bayesian diperkenalkan ke dalam skema  peramalan  untuk  memilih  model
multivariat  yang  paling  memadai  untuk menggambarkan  perilaku  deret  waktu yang diteliti.
Mekel,  Anantadjaya,  Lahindah  (2014) mengkaji  teknik  peramalan  permintaan Menggunakan Double Exponential Smoothing  (Holt)  dilakukan  untuk menentukan  berapa  banyak  permintaan setiap bulan periode selanjutnya.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
PT  DUTA INDAH  SEJAHTERA adalah  salah  satu  perusahaan  yang bergerak  dibidang  Converting  Tissue yang  merupakan  salah  satu  Perusahaan di DUTA INDAH GROUP yang kantor pusat  berkedudukan  di  Ruko  Tubagus Angke  Megah  Blok  A  18  –  20,  Jalan Pangeran  Tubagus  Angke  No  20, Jelambar Jakarta Barat.
Gambar 3.1 Logo Perusahaan
Berdasarkan sumbernya, data penelitian dapat  dikelompokkan  dalam  dua  jenis, yaitu data primer dan data sekunder. a.  Data  primer  adalah  data  yang diambil  dari  sumber  pertama objek  penelitian  atau  di  mana sebuah  data  dihasilkan.  Pada penelitian ini, data primer
diperoleh secara langsung dari PT Duta Indah Sejahtera adalah data-
data  terkait  objek  penelitian  dan
aktivitas-aktivitas  terkait  objek penelitian.
b.  Data  sekunder  adalah  data  yang diperoleh  secara  tidak  langsung dari  berbagai  sumber  yang  telah ada.  Pada  penelitian  ini,  data sekunder  yang  diperoleh  dari  PT Duta  Indah  Sejahtera  adalah  data penjualan  dan  produksi  tisu, laporan persediaan produk tisu.
Gambar 3.2. Kerangka Penelitian
Dalam penelitian ini, penulis memperoleh  data  penjualan  produk Tessy  tahun  2014-2016  dari  PT  Duta Indah  Sejahtera.  PT  Duta Indah Sejahtera  mempunyai  tiga  produk  tisu, yaitu  Tessy,  Avanties,  dan  Agies.  Dari tiga produk tisu tersebut diolah menjadi satu  produk  karena  mempunyai  tingkat penjualan  paling  tinggi  selama  tahun 2014-2016. Keenam jenis produk Tessy adalah  Facial,  Handkerchief,  Napkin, Non Core, Roll, dan Handtowel. Penulis mengolah  data  penjualan  dari  enam jenis  produk  menjadi  dua  jenis  produk yang  memiliki  kontribusi  penjualan
paling  tinggi  selama  tahun  2014-2016. Lalu  setelah  diolah,  data  tersebut diinput  ke  dalam  software  POM  for Windows.  Peneliti  menggunakan  lima metode peramalan, yaitu Naïve Method , Single  Exponential  Smoothing , Double
Exponential Smoothing , Triple Exponential  Smoothing dan Trend Projection . Pemilihan
metode peramalan  terbaik  dengan  cara  melihat MAD,  MSE,  dan  MAPE  paling  kecil. Dari hasil peramalan penjualan tersebut digunakan  untuk  menentukan  jumlah safety stock yang harus disediakan.

## 4. HASIL & ANALISIS
Tabel 4.1 Data Penjualan Produk Tessy Jenis Napkin Tahun 2014-2016
Bulan Produk Tessy Jenis Napkin 2014 2015 2016 Januari 975 2.149 2.235 Februari 1.449 1.432 1.448 Maret 1.170 1.435 968 April 2.067 2.029 1.073 Mei 1.622 1.633 1.111 Juni 1.871 1.952 1.068 Juli 745 892 760 Agustus 1.461 1.697 1.757 September 1.437 1.836 1.243 Oktober 1.766 1.737 1.323 November 1.384 1.907 1.023 Desember 1.612 1.021 1.382
Gambar 4.1 Data Penjualan Produk Tessy Jenis Napkin Tahun 2014-2016
Tabel 4.2 Data Penjualan Produk Tessy Jenis Non Core Tahun 2014-2016
Bulan Produk Tessy Jenis Non Core 2014 2015 2016 Januari 1.498 1.239 1.307 Februari 428 1.124 462 Maret 862 873 717 April 1.419 1.174 1.476 Mei 553 931 1.096 Juni 1.292 1.370 844 Juli 569 600 442 Agustus 918 1.491 1.223 September 875 1.082 826 Oktober 1.061 1.560 1.403 November 944 970 843 Desember 1.494 1.229 880
Gambar 4.2 Data Penjualan Produk Tessy Jenis Non Core Tahun 2014-2016

## Analisis Perbandingan Tingkat Kesalahan Metode Peramalan Sebagai Upaya Perencanaan Pengelolaan Persediaan yang Optimal pada PT Duta Indah Sejahtera
Karton ini berasal dari bahan baku Roll Converting  Tissue.  Jika  mengetahui jumlah  forecast  karton  tisu,  maka  akan dapat mengetahui berapa banyak kebutuhan  bahan  bakunya.  Dengan mengetahui penjualan produk Tessy ini, bisa  digunakan  untuk  memperkirakan kebutuhan bahan baku dimana
penggunaannya  adalah  setiap  1  roll
converting tissue Napkin dapat menghasilkan  45,25  karton  produk Tessy jenis Napkin. Sedangkan, setiap 1 roll  converting  tissue Non  Core dapat menghasilkan  89,07  karton  produk Tessy jenis Non Core .
Penulis  akan  melakukan  peramalan dengan  menggunakan  metode  Naïve
Method, Single Exponential Smoothing, Double  Exponential  Smoothing, Triple Exponential  Smoothing ,  dan  Trend Projection.
Pemilihan
metode peramalan  yang  paling  sesuai  dapat dilihat  dari  tingkat  kesalahan  paling kecil.  Selain  itu,  peneliti  juga  akan menghitung  tingkat safety  stock pada persediaan.

## Perbandingan  Tingkat  Kesalahan Metode Peramalan
Berikut  ini  adalah  kesimpulan  dari semua  metode  peramalan    penjualan beserta  tingkat  kesalahan  pada  produk Tessy jenis Napkin dan Non Core:
Tabel 4.3 Hasil Perhitungan dengan Metode Peramalan Pada Produk Tessy Jenis
Napkin Metode Alpha MAD MSE MAPE Forecast Naïve Method 459,97 325.690,40 34,25% 1.382 Single Exponential Smoothing 0,1 381,86 204.877 28,12% 1.335,45 0,5 355,09 206.314,80 27,27% 1.273,92 0,9 432,99 291.031,80 32,42% 1.349,06 Double Exponential Smoothing 0,1 351,10 193.726,24 27,96% 1.258,07 0,5 459,08 320.142,06 34,81% 1.325,91 0,9 731,18 780.434,57 52,51% 1.618,90 Triple Exponential Smoothing 0,1 342,50 196.666,64 27,35% 1.142,34 0,5 597,13 525.618,36 44,35% 1.401,73 0,9 1.272,47  2.265.213,64  90,74% 2.129,59 Trend Projection 320 151.049,91 24,93% 1.314,74
Berdasarkan  tabel  di  atas,  penulis menggunakan  lima  metode  peramalan untuk  meramalkan  produk  Tessy  jenis Napkin.  Kelima metode  tersebut  adalah Naïve  Method,  Single  Exponential
Smoothing, Double Exponential Smoothing, Triple Exponential Smoothing ,  dan Trend  Projection . Pemilihan  metode  peramalan  yang paling  tepat  di  lihat  dari  perhitungan MAD,  MSE,  dan  MAPE  paling  kecil pada  setiap  metode  peramalan.  Dari hasil perhitungan di atas, dapat
disimpulkan  bahwa  metode  peramalan yang  mempunyai  tingkat  kesalahan paling  kecil  adalah Trend  Projection . Trend  Projection mempunyai  tingkat MAD  sebesar  320,  MSE  sebesar
151.049,91, dan MAPE sebesar 24,93%. Maka dari itu, metode peramalan  Trend  Projection  cocok digunakan untuk meramalkan penjualan pada  produk  Tessy  jenis  Napkin. Peramalan  penjualan  dengan  metode Trend Projection pada periode berikutnya adalah 1.314,74 karton.
Tabel 4.4 Hasil Perhitungan dengan Metode Peramalan
Pada Produk Tessy Jenis Non Core Metode Alpha MAD MSE MAPE Forecast Naïve Method 455,94 278.979,60 55,06% 880 Single Exponential Smoothing 0,1 307,60 154.687 42,83% 1.015,70 0,5 328,67 172.274,60 41,94% 938,17 0,9 423,67 248.511,30 51,57% 881,36 Double Exponential Smoothing 0,1 306,83 150.774,66 39,81% 935,47 0,5 447,79 272.254,59 53,52% 864,10 0,9 712,29 674.990,26 82,62% 828,33 Triple Exponential Smoothing 0,1 323,96 160.822,76 41,18% 940,20 0,5 587,54 450.008,75 68,81% 751,91 0,9 1.227,38  1.972.642,62  136,64%  1.102,21 Trend Projection 277,76 106.489,20 33,87% 1.025,61
Berdasarkan  tabel  di  atas,  penulis menggunakan  lima  metode  peramalan untuk  meramalkan  produk  Tessy  jenis Non  Core.  Kelima  metode  tersebut adalah
Naïve Method, Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, Triple Exponential  Smoothing,  dan  Trend Projection. Pemilihan metode
peramalan yang paling tepat di lihat dari
Analisis Perbandingan Tingkat Kesalahan Metode Peramalan Sebagai Upaya Perencanaan Pengelolaan Persediaan yang Optimal pada PT Duta Indah Sejahtera
perhitungan  MAD,  MSE,  dan  MAPE paling  kecil  pada  setiap  metode peramalan.  Dari  hasil  perhitungan  di atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode peramalan  yang  mempunyai  tingkat kesalahan  paling  kecil  adalah  Trend Projection.
Trend Projection mempunyai tingkat MAD  sebesar 277,76,  MSE  sebesar  106.489,20,  dan MAPE  sebesar  33,87%.  Maka  dari  itu, metode  peramalan  Trend  Projection cocok  digunakan  untuk  meramalkan penjualan pada produk Tessy jenis Non Core.  Peramalan  penjualan  dengan metode  Trend  Projection  pada  periode berikutnya adalah 1.025,61 karton.

## Menghitung Safety Stock
Untuk  memesan  suatu  barang  sampai barang  itu  datang  diperlukan  jangka waktu yang bisa bervariasi dari beberapa  jam  sampai  beberapa  bulan. Perbedaan  waktu  antara  saat  memesan sampai  saat  barang  datang  dikenal dengan  istilah  waktu    tenggang    (lead time).    Karena    adanya    waktu tenggang,    perlu    adanya  persediaan yang  dicadangkan  untuk  kebutuhan selama  menunggu  barang  datang,  yang disebut  sebagai  persediaan  pengaman (safety  stock).  Persediaan  pengaman berfungsi untuk melindungi atau
menjaga kemungkinan terjadinya kekurangan  barang,  misalnya  karena penggunaan  barang  lebih  besar  dari perkiraan  semula  atau  keterlambatan dalam penerimaan barang yang dipesan. (Herjanto,  2008)  Setelah  dilakukan perhitungan maka persediaan pengaman (safety  stock) untuk  produk Tessy  jenis Napkin  adalah  sebesar  309,771  karton dan jumlah persediaan pengaman (safety stock) untuk  produk Tessy jenis Non Core adalah sebesar 260,09 karton.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah dilakukan mengenai Analisis Perbandingan Tingkat Kesalahan Metode  Peramalan  Sebagai  Upaya Perencanaan  Pengelolaan  Persediaan yang  Optimal  pada  PT  Duta  Indah Sejahtera, penulis mengambil kesimpulan sebagai berikut:
1.  Hasil  peramalan  penjualan  untuk produk  Tessy  jenis  Napkin  dengan menggunakan metode peramalan Naïve  Method,  Single  Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, Triple Exponential
Smoothing dan Trend  projection untuk  bulan  Januari  2017  adalah sebagai berikut:
a)  Peramalan menggunakan Naïve
Method adalah 1.382 karton.
b)  Peramalan menggunakan Single Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,1 adalah 1.335,45 karton.
c)  Peramalan menggunakan Single Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,5 adalah 1.273,92 karton.
d)  Peramalan menggunakan Single Exponential  Smoothing  dengan  α  =
0,9 adalah 1.349,06 karton.
e)  Peramalan  menggunakan  Double Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,1 adalah 1.258,07 karton.
f)  Peramalan  menggunakan  Double Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,5 adalah 1.325,91 karton.
g)  Peramalan  menggunakan  Double Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,9 adalah 1.618,90 karton.
h)  Peramalan menggunakan Triple Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,1 adalah 1.142,34 karton.
i)  Peramalan menggunakan Triple Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,5 adalah 1.401,73 karton.
j)  Peramalan menggunakan Triple Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,9 adalah 2.129,59 karton.
k)  Peramalan menggunakan Trend Projection adalah 1.314,74 karton.
2.  Hasil  peramalan  penjualan  untuk produk    Tessy  jenis  Non  Core dengan menggunakan metode peramalan  Naïve  Method,  Single Exponential  Smoothing,    Double
Exponential Smoothing, Triple
Exponential  Smoothing  dan  Trend projection  untuk  bulan  Januari  2017 adalah sebagai berikut:
a)  Peramalan menggunakan Naïve Method adalah 880 karton.
b)  Peramalan menggunakan Single Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,1 adalah 1.015,70 karton.
c)  Peramalan menggunakan Single Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,5 adalah 938,17 karton.
d)  Peramalan menggunakan Single
Exponential  Smoothing  dengan  α  =
0,9 adalah 881,36 karton.
e)  Peramalan  menggunakan  Double Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,1 adalah 935,47 karton.
f)  Peramalan  menggunakan  Double Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,5 adalah 864,10 karton.
g)  Peramalan  menggunakan  Double Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,9 adalah 828,33 karton.
h)  Peramalan menggunakan Triple
Exponential  Smoothing  dengan  α  =
0,1 adalah 940,20 karton.
Analisis Perbandingan Tingkat Kesalahan Metode Peramalan Sebagai Upaya Perencanaan Pengelolaan Persediaan yang Optimal pada PT Duta Indah Sejahtera
i)  Peramalan menggunakan Triple
Exponential  Smoothing  dengan  α  =
0,5 adalah 751,91 karton.
j)  Peramalan menggunakan Triple Exponential  Smoothing  dengan  α  = 0,9 adalah 1.102,21 karton.
k)  Peramalan menggunakan Trend Projection adalah 1.025,61 karton.
3.  Metode  peramalan  penjualan  yang paling tepat untuk produk Tessy jenis
Napkin  dan Non  Core adalah Trend Projection ,  karena Trend  Projection menghasilkan  tingkat  MAD,  MSE, dan  MAPE  paling  kecil. Trend Projection untuk  produk  Tessy  jenis
Napkin  mempunyai  tingkat  MAD
sebesar 320, MSE sebesar
151.049,91,  dan  MAPE  sebesar
24,93%. Trend  Projection untuk produk  Tessy  jenis Non  Core
mempunyai  tingkat  MAD  sebesar 277,76,  MSE  sebesar  106.489,20, dan MAPE sebesar 33,87%.
4.  Jumlah  persediaan  pengaman  ( safety stock )  untuk  produk  Tessy  jenis
Napkin  adalah  sebesar  309,771 karton. Sedangkan, jumlah
persediaan  pengaman  ( safety  stock ) untuk  produk  Tessy  jenis Non  Core adalah sebesar 260,09 karton.

## DAFTAR PUSTAKA
Acar,  Y.,  &  Gardner  Jr.,  E.  S.  (2012).
Forecasting Method Selection in a Global Supply Chain. International Journal of Forecasting , 842-848.
Bungin, B. (2013). Metodologi Penelitian  Sosial  &  Ekonomi: Format-format  Kuantitatif  dan Kualitatif  untuk  Studi  Sosiologi, Kebijakan  Publik,  Komunikasi,
Manajemen, dan Pemasaran . Jakarta: Kencana.
Endarwati, O. (2017,Januari 30).
Retrieved  from  SindoNews.com: https://ekbis.sindonews.com/read/ 1175479/34/industri-pulp-dan-
kertas- indonesia-diproyeksi- tumbuh-4-1485771658 Heizer,  J.,  &  Render,  B.  (2014). Operations Management Sustainability  and  Supply  Chain Management  Eleventh  Edition .
United States: Pearson Education,
Inc.
Herjanto, E. (2008). Manajemen Operasi  Edisi  Ketiga . Jakarta:  PT Gramedia.
Hill,  A.V.,Zhang,W.,&  Burch,  G.F. (2015). Forecasting the forecastability quotient for inventory. International Journal of
Forecasting, 651-663.
Jacons,  F.  R.,  &  Chase,  R.  B.  (2014). Operations  and  Supply  Chain Management Fourteenth  Edition . New York: McGraw-Hill Education.
Kim,  T.  Y.,  Dekker,  R.,  &  Heij,  C.
(2017). Spare part demand forecasting  for  consumer  goods using installed base. Computers & Industrial Engineering. Krajewski,  L.  J.,  Ritzman,  L.  P.,  & Malhotra, M. K. (2007). Operations Management Processes  and  Value  Chains
Eighth  Edition .  New  Jersey:
Pearson Education, Inc.
Lee, T., Cooper, F., & Jr, E. A. (1993). The  Effect  of  Forecasting  Errors on  the  Total  Cost  of  Operations. 541-550.
Mahmoud,  E.,  &  Pegels,  C.  C.  (1990). An Approach for Selecting Times Series Forecasting Models. International Journal of Operations & Production Management , Vol. 10(3); 50 - 60.
Makridakis, S, Steven, C. W., & Victor,
E. M. (1997). Forecasting: Methods  and  Application,  Third Edition. New York: John Wiley & Sons.
Mapes,  J.  (1993).  The  Effect  of
Capacity  Limitations  on  Safety Stock.  International Journal  of Operations & Production Management ,  Vol.  13(10);  26  - 33. Mekel,  C.,  Anantadjaya,  S.P.,  &
Lahindah,  L.  (2014).  Stock  Out Analysis:  An  Empirical  Study  on
Forecasting,  Re-Order  Point  and
Safety  Stock Level at PT. Combiphar, Indonesia.  Review  of Integrative Business & Economics Research .
Russell, R. S., & Taylor, B. W. (2009).
Operations  Management  Along the  Supply  Chain  Sixth  Edition .
Hoboken: John Wiley & Sons Pte Ltd. Sahu,  P.  K.,  &  Kumar,  R.  (2014).  The Evaluation of Forecasting Methods  for  Sales  of  Sterilized Flavoured  Milk  in  Chhattisgarh. International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT) Volume 8. Vallet,  A.  C.,  Berm´udez,  J.  D.,  & Vercher,  E.  (2011).  Forecasting correlated time series with exponential  smoothing  models. International Journal of Forecasting , 252-265. Zaidi,  S.  A.,  Khan,  S.  A.,  &  Dweiri,  F. (2012). Implementation of Inventory Management  System in a  Furniture  Company:  A  Real
Case Study. International Journal of  Engineering  &  Technology Volume 2.