## PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN)

## Widiyarini
Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik dan MIPA, Universitas Indraprasta PGRI Jakarta E-mail: Widiya2513@gmail.com

## ABSTRACT
A  manufacturer  that  runs  on  timber  manufacturing  industry  do  a  forecast  about  consumer demand  about  albasia  bare  core  product.  The  selling  forecast  of  thirteen  milimeters,  fifteen milimeters,  and  sixteen  milimeters  bare  core  obtained  from  the  past  selling  data,  then  the  data processed with double moving average and double exponential smooting forecast method. With mean absolute  percentage  error  (MAPE)  method,  the  percentage  of  smallest  error  could  be  found.  The result of forecast that will be used for the production plan for thirteen milimeters thickness bare core is using double exponential smooting method zero point five  with one point nine one of MAPE, then fifteen  milimeters  thickness  bare  core  is  using  double  exponential  smooting  method  zero  point  five with  one  point  seven  zero  of  MAPE,  and  sixteen  milimeters  thickness  bare  core  is  using  double exponential smooting method zero point five with one pont zero three eight of MAPE.
Keywords: forecasting, double moving average, double eksponential smoothing

## ABSTRAK
Sebuah  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  industri  pengolahan  kayu  melakukan peramalan  permintaan  konsumen  terhadap  produk  albasia bare  core .  Peramalan  penjualan bare  core 13 mm, 15 mm, dan 16 mm diperoleh dari data penjualan masa lalu, kemudian diolah menggunakan metode peramalan rata-rata bergerak ganda dan pemulusan eksponensial ganda. Dengan menggunakan metode  ukuran  ketelitian  hasil  peramalan  atau  MAPE  ( Mean  Absoulte  Percentage  Error) dapat ditemukan presentasi  nilai kesalahan terkecil. Hasil peramalan  yang  akan dijadikan rencana produksi untuk bare  core ketebalan  tiga  belas  mm  menggunakan  metode  peramalan double  eksponensial smooting nol koma lima dengan MAPE satu koma sembilan satu, bare core ketebalan lima belas mm menggunakan  metode  peramalan double  eksponensial  smooting nol  koma  lima  dengan  MAPE  satu koma  tujuh  nol  serta bare  core ketebalan  enam  belas  mm  menggunakan  metode  peramalan double eksponensial smooting nol koma lima dengan MAPE satu koma tiga delapan.
Kata kunci: peramalan, rata-rata bergerak ganda, pemulusan eksponensial ganda, bare core.

## PENDAHULUAN
Kemajuan  industri  dalam  suatu  negara menunjukkan bahwa negara tersebut perkembangannya  semakin  maju.  Dewasa  ini, dunia  industri  berkembang  sangat  pesat  karena ditunjang  oleh  kemajuan  teknologi,  sehingga memunculkan  perusahaan-perusahaan  besar  di berbagai  bidang  industri.  Salah  satunya  adalah industri  pengolahan  kayu.  Industri  pengolahan kayu  di  Indonesia  dapat  menjadi  barometer peningkatan  perekonomian  nasional  dan  faktor kunci  dalam  upaya  meningkatkan  penerimaan negara  dari  sektor  kehutanan.  Keinginan pemerintah  untuk  meningkatkan  kontribusi sektor kehutanan dalam perekonomian Indonesia  mendorong  penerapan  kebijakan pengembangan industrialisasi kehutanan. Industri  pengolahan  kayu  diharapkan mampu memenuhi kebutuhan pasar, baik dalam negeri maupun luar negeri, sehingga diperlukan upaya  peningkatan  kemampuan  pengolahan kayu  yang  dapat  memenuhi  standar  kualitas. Dalam  arti  bahwa  tidak  hanya  kualitas  fisik bahan  baku  kayu,  tetapi  juga  bentuk,  ukuran, dan  jumlah  harus  sesuai  dengan  permintaan. Oleh  sebab  itu,    perusahaan  pengolahan  kayu guna memenuhi permintaan kayu dalam jangka waktu  tertentu,  perusahaan  harus  memiliki kemampuan  perencanaan  kebutuhan.  Hal  ini dimaksudkan untuk  mengendalikan  biaya produksi  dan  terhindar  dari  kemungkinan penumpukan  barang  produksi  yang  berakibat terhadap  tingginya  biaya.  Muaranya  dapat berpengaruh  pada  pendapatan  perusahaan.
Dalam  menghadapi  persaingan  industri, sebuah  perusahaan  pengolahan  kayu  di  Bogor, terus  melakukan  upaya  peningkatan  produksi dengan mengedepankan kualitas dengan permintaan  konsumen.  Jenis  produk  yang dihasilkan  perusahaan  tersebut  adalah  jenis kayu olahan, yaitu albasia bare core . Bare core , yaitu  kayu  lapis  yang  tersusun  atas  potongan- potongan  kayu  dengan  ukuran  panjang  50  cm dan  40  cm  yang  direkatkan  satu  dengan  yang lainnya  dan  dilapisi  dengan vinir (triplek). Ukuran bare  core yang  dihasilkan  adalah ketebalan  13  mm  x  1220  mm  x  2440  mm, ketebalan  15  mm  x  1220  mm  x 2440  mm,  dan ketebalan  16  mm  x  1220  mm  x  2440  mm. Untuk memenuhi permintaan tersebut, perusahaan  akan  melakukan  peramalan  dari data terdahulu.
Perencanaan  produksi  secara  umum adalah  menyediakan  jumlah  produk  yang diinginkan  pada  waktu  yang  tepat  dan  pada jumlah  biaya  yang  minimum  dengan  kualitas yang memenuhi syarat (Biegel, 2000). Perencanaan  dapat  disimpulkan  sebagai  suatu usaha untuk menentukan tindakan-tindakan dan keputusan  yang  menyangkut  kegiatan  pada masa yang akan datang.
Terdapat tiga jenis perencanaan berdasarkan  periode  waktu  (Diana  Khairani. 2013) yaitu:
a. Perencanaan produksi jangka pendek  adalah perencanaan yang mempunyai jangka waktu perencanaan  kurang  dari  satu  bulan  dan perencanaannya  disusun  secara  sistimatis sehingga terbentuklah jadwal produksi.
b. Perencanaan  produksi  jangka  menengah (perencanaan  agregat),  didasarkan  pada perencanaan  1  sampai  dengan  12  bulan  dan dikembangkan  berdasarkan  kerangka  yang telah  ditetapkan  pada  perencanaan  jangka panjang  serta  dilakukan  atas  peramalan permintaan  dari  data  masa  lalu  dan  sumber daya produktif yang ada termasuk didalamnya  jumlah  tenaga  kerja,  tingkat persediaan dan biaya produksi.
c. Perencanaan produksi jangka panjang adalah penentuan tingkat kegiatan produksi 5 tahun atau lebih kedepan.
Ada  tiga  tujuan  dari  perencanaan  dan pengendalian produksi (Gaspersz, 2008): a.  Memaksimumkan tingkat pelayanan pelanggan ( costomer service level ).
b.  Meminimumkan investasi inventori
( inventory investment ).
c.  Efisiensi operasi ( operating efficiencies ). Sedangkan untuk mencapai tujuan perencanaan pengendalian
produksi
(Wingjosoebtoro,  2003),  digunakan  fungsi- fungsi sebagai berikut:
a. Planning merupakan aktivitas-aktivitas yang dilakukan sebelum produksi dilakukan  yaitu menentukan bagaimana produk dan komponen produk apa yang harus dibuat dan berapa jumlahnya.
b. Routing merupakan usaha untuk menentukan  urutan-urutan  operasi  yang akan  dilakukan,  mulai  dari  bahan  baku hingga  menjadi  barang  jadi  yang  selesai dikerjakan,  dan  kemudian  ditulis  dalam route sheet .
c. Scheduling adalah  menentukan  kapan  setiap
pekerjaan harus dikerjakan.
d. Dispacting adalah  pemberian  perintah-
perintah kepada pekerja yang telah ditentukan  untuk  mengerjakan  aktivitas tertentu.
e. Follow-up merupakan  kegiatan  pengawasan produksi  untuk  memantau  dan  mencocokan secara terus menerus pengerjaan order-order produksi.
Peramalan  ( Forecasting )  adalah  proses untuk memperkirakan besar  kebutuhan di masa datang  yang  meliputi  kebutuhan  dalam  ukuran kuantitas,  kualitas,  waktu  dan  lokasi  yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan  barang  ataupun  jasa.  Peramalan tidak terlalu dibutuhkan dalam kondisi permintaan pasar yang stabil karena permintaannya  relatif  kecil.  Sebaliknya,  akan sangat  dibutuhkan  bila  kondisi  permintaan pasar  bersifat  kompleks.  Metode  serial  waktu sangat  tepat  untuk  meramalkan  permintaan yang  memiliki  pola  permintaan  dimasa  lalunya cukup  konsisten  dalam  periode  waktu  yang lama,  sehingga  pola  tersebut  dapat  diharapkan tetap  berlanjut  pada  permintaan  di  masa  yang akan datang.
a. Rata-rata  bergerak  Ganda  ( Double Moving
Averages Model). Metode rata-rata bergerak merup akan metode peramalan menggunakan  sejumlah  data  aktual  dari permintaan  yang  lalu  dengan  kurun  waktu jenjang periode tertentu (yang telah ditentukan  sebelumnya)  untuk  mendapatkan nilai  ramalan  di  masa  yang  akan  datang. Tujuan  utama  dari Moving  Average adalah untuk  mengurangi  atau  menghilangkan variasi  acak  dalam  hubungannya  dengan waktu. Dalam rata-rata bergerak ganda suatu variasi  diinginkan  untuk  mendapatkan  dan mengatasi  adanya trend secara  lebih  baik.
Metode  ini  menghitung  rata-rata  bergerak yang  kedua. Ini  merupakan  rata-rata bergerak  dari  rata-rata  bergerak.  Peramalan dilakukan dengan formula:
n x ... x x x S 1 n t 2 t 1 t t t          
n S ... S S S S 1 n t 2 t 1 t t t               t t t t t t S S 2 ) S S ( S a          
) S S ( 1 n 2 b t t t      m b a F t t m t   
dimana: S’  = Rata-rata bergerak tunggal S”  = Rata-rata bergerak ganda
t F = Ramalan periode ke t
b. Double Exponential Smooting Model (model pemulusan  eksponensial  ganda).  Model peramalan  pemulusan  eksponensial  ganda bekerja  dengan  menyesuaikan  dengan  besar dari nilai aktual permintaan. Dimana apabila kesalahan  ramalan  ( forecast  error) adalah positif,  berarti  nilai  permintaan  lebih  tinggi dari  pada  nilai  ramalan  (A  –  F  >  0),  maka model  pemulusan  eksponensial  akan  secara otomatis menaikan nilai ramalan. Sebaliknya apabila  kesalahan  ramalan  ( forecast  error) adalah negatif, berarti nilai permintaan lebih tinggi  dari  pada  nilai  ramalan  (A  –  F  <  0), maka  model  pemulusan  eksponensial  akan secara  otomatis  menurunkan  nilai  ramalan. Peramalan menggunakan metode pemulusan eksponensial  ganda  dilakukan  berdasarkan formula berikut:
  1 t 1 t 1 t t F A α F F            1 t 1 t 1 t t F F α F F             t t t t t t F F 2 F F F a             t t t F F α 1 α b        m t t m t b a F   
dimana : F’ t =  nilai  pemulusan  eksponensial  tunggal F” t = nilai pemulusan eksponensial ganda A t – 1 = nilai aktual untuk satu periode waktu yang lalu a t = nilai rata-rata yang disesuaikan untuk periode b t = komponen kecenderungan,taksiran kecenderungan dari  periode waktu yang satu ke periode waktu berikutnya.
F t+m = ramalan untuk m periode kedepan dari t
 = konstanta pemulusan ( smoothing constant )
Permasalahan  umum  yang  dihadapi apabila menggunakan model pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan,  ,  yang  diperkirakan  tepat.  Nilai
SOSIO-E-KONS, Vol. 8 No. 1 April 2016, hal. 54-61                       Widiyarini, Penggunaan Metode Peramalan dalam….
konstanta  pemulusan,  ,  dapat  dipilih  di  antara nilai  0  dan  1,  karena  berlaku  :  0  <  <  1.
Bagaimanapun  juga  untuk  penempatan  nilai  yang diperkirakan tepat, kita dapat menggunakan panduan berikut:
1) Apabila  pola  histories  dari  data  aktual permintaan  sangat  bergejolak  atau  tidak stabil  dari  waktu  ke  waktu,  kita  memilih nilai  yang  mendekati  satu.  Biasanya dipilih nilai  = 0,9 ; namun dapat mencoba nilai-nilai  yang  lain  yang  mendekati  satu, katakanlah  = 0,8; 0,95; 0,99, dan lain-lain, tergantung  pada  sejauh  mana  gejolak  dari data  itu.  Semakin  bergejolak,  nilai  yang dipilih harus semakin tinggi menuju ke nilai satu.
2) Apabila  pola  historis  dari  data  aktual permintaan  tidak  berfluktasi  atau  relatife stabil  dari  waktu  ke  waktu,  kita  memilih nilai  yang mendekati nol. Biasanya dipilih nilai  =  0,1  ;  namun  kita  dapat  mencoba nilai  yang  lain  yang  men  dekati:  =  0,2; 0,15;  0,05;  0,001,  dan  lain-lain,  tergantung pada  sejauh  mana  kestabilan  dari  data  itu. Semakin  stabil,  nilai  yang  dipilih  harus semakin kecil menuju ke nilai nol.
Ukuran  Ketelitian  Hasil  Peramalan. Ukuran  ketelitian  hasil  peramalan  merupakan ukuran  kesalahan  peramalan  yaitu  ukuran tentang tingkat perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya. Ukuran  yang  digunakan  dalam  mengukur ketelitian hasil peramalan kali ini menggunakan:  Rata-rata  Persentase  Kesalahan Absolut  ( Mean  Absolute  Percentage  Error = MAPE). MAPE  merupakan  ukuran  kesalahan relatif,  dan  menyatakan  persentase  kesalahan hasil  peramalan  terhadap  permintaan  aktual selama periode tertentu. Formulasinya adalah:
        
t t t A F A n 100 MAPE
Dimana:
A t = Permintaan aktual pada periode t F t = Peramalan permintaan pada periode t n = Jumlah periode peramalan

## METODE
Peramalan  dilakukan  untuk  mengukur kesesuaian  suatu  metode  peramalan  dari  data yang  telah  lampau.  Adapun  metode  peramalan yang  akan  dipergunakan  penulisan  ini,  antara lain Double Moving Averages Model (Rata-rata Bergerak  Ganda) dengan  menggunakan  rata- rata bergerak ganda (3 x 3), (4 x 4), (5 x 5) dan Single  Exponential  Smooting  Model (Model Pemulusan Eksponensial) dengan menggunakan  =  0.1  ;  =  0.5  ;  dan  =  0.9.  Dari  kedua model  peramalan  di  atas,  ketepatan  peramalan adalah salah satu hal penting untuk memperkirakan  penjualan  di  masa  yang  akan datang.
Metode-metode  diatas  dipakai  karena peramalan  yang  dilakukan  menggunakan  data kuantitatif  yaitu  menggunakan  perhitungan secara  matematis,  dengan  informasi  masa  lalu yang dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data yang  diasumsikan  sebagai  pola  yang  akan berlanjut dimasa yang akan datang.

## HASIL
Data peramalan didasarkan pada penggunaan data masa lampau yang menunjukkan  pola  historis  dari  data  aktual penjualan  kayu bare  core 13  mm,  15  mm  dan 16  mm.  Sebelum  memilih  suatu  model peramalan,  seyogianya  diidentifikasikan  pola historis  dari  data  aktual  permintaan  guna mengetahui periode penjualan sebelumnya tidak membentuk  kecenderungan  ( trend  line) atau kecenderungan  ( trend ).  Pola  historis  sesuai dengan  Gambar  1  menunjukkan  data  aktual penjualan  kayu bare  core selama  periode November  2012  sampai  dengan  April  2014 tidak  membentuk  kecenderungan  ( trend  line). Dengan  demikian,  model-model  peramalan yang mempertimbangkan kecenderungan ( trend )  tidak  perlu  dipertimbangkan.  Karena pola  data  tidak  membentuk  kecenderungan, dapat  mempertimbangkan  model  peramalan rata-rata  bergerak  ( Moving  Averages )  dan model  peramalan  pemulusan  eksponensial ( Exponential Smooting )
Tabel 1.
Data Penjualan Bulan November 2012 s.d April 2014
No  Tahun Bulan Jenis Bare Core Tebal 13 mm Bare Core Tebal 15 mm Bare Core Tebal 16 mm 1 2012 November 45.000 36.000 54.000 2 2012 Desember 46.500 37.500 50.000 3 2013 Januari 42.500 35.000 51.000 4 2013 Februari 42.500 34.000 52.500 5 2013 Maret 40.000 32.000 48.000 6 2013 April 39.000 30.000 47.500 7 2013 Mei 47.500 36.000 54.000 8 2013 Juni 43.500 34.000 55.000 9 2013 Juli 37.500 30.000 49.000 10 2013 Agustus 39.000 32.500 47.500 11 2013 September 40.000 32.000 48.000 12 2013 Oktober 46.500 36.000 52.500 13 2013 November 45.000 37.500 54.000 14 2013 Desember 42.500 35.000 50.000 15 2014 Januari 42.500 34.000 51.000 16 2014 Februari 45.000 36.000 54.000 17 2014 Maret 40.000 32.500 50.000 18 2014 April 37.500 34.000 48.000
Gambar 1. Pola Historis Data Aktual Penjualan
Data  yang  digunakan  untuk  membuat peramalan  penjualan  adalah  data  penjualan masa lalu. Metode peramalan yang digunakan adalah Double Moving  Average dan Double Exponential Smoothing. Perhitungan peramalan  menggunakan software  excel . Contoh  perhitungan  peramalan bare  core ketebalan  13  mm  untuk  rata-rata  bergerak ganda    3X3  untuk  ramalan  pada  bulan  Juni 2012 yaitu:
n x ... x x x S 1 n t 2 t 1 t t 1 t            n S ... S S S S 1 n t 2 t 1 t t 1 t                3 42.500 46.500 45.000 S 4
    3 41.666,67
43.833,33 44.666,67 S 4    
44.666,67
S 4   0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 No ve mb er
D ece mb er Ja n u ar y Fe b ru ar y
M ar ch Ap ri l M ay Ju n e Ju ly Au gu st Se p te m b er
Octo b er N o ve mb er
D ece mb er Ja n u ar y Fe b ru ar y
M ar ch Ap ri l 2012 2012 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2014 2014 2014 2014

## DATA PENJUALAN BARCORE
Jenis
Jenis
Jenis
Linear (Jenis) Linear (Jenis) Linear (Jenis)
43.388,89 S 4   t t t t t t S S 2 ) S S ( S a           ) S S ( 1 n 2 b t t t      43.833,89 00) (2X40.500, a 7   ) 43.833,8 (40.500,00 1 3 2 b 7 9    37.611,11 a 7 
2.888,89
b   m b a F t t m t    1) 2.888,89)x (( 37.611,11 F 8   
34.722,22 
dimana: S’  = Rata-rata bergerak tunggal S”  = Rata-rata bergerak ganda
t F = Ramalan periode ke t a t =  Nilai  rata-rata  yang  disesuaikan  untuk periode b t = Komponen kecenderungan, taksiran kecenderungan dari periode waktu yang satu  ke periode waktu berikutnya.
Perhitungan peramalan bare core ketebalan  13  mm  dengan  menggunakan pemulusan eksponensial ganda dengan nilai α =  0.1  untuk  ramalan  pada  bulan  Maret  2012 yaitu:
  1 t t t F α 1 αA F         1 t t t F α 1 F α
F          45.000 0,1 1 0,1x46.500 F 2       45.000 0,1 1 0,1x45.150 F 2    
0,9x45.000 0,1x46.500 F 2   
0,9x45.000 0,1x45.150
F 2    45.150,00 F 2  
45.015,00 F 2  
  t t t t t t F F 2 F F F a          
  t t t F F α 1 α b      45.015 2x45.150
a 2     45.015 45.150 0,1 1 0,1 b 2    45.285,00
a 2 
  15 135 0,9 0,1 b 2  
  m t t m t b a
F   
15
45.285,00 F 1 2    45.300,00 F 3 
dimana: F’ t = nilai pemulusan eksponensial tunggal F” t = nilai pemulusan eksponensial ganda A t – 1 = nilai aktual untuk satu periode waktu yang lalu
a t =  nilai  rata-rata  yang  disesuaikan  untuk periode
b t = komponen kecenderungan, taksiran kecenderungan  dari  periode  waktu yang satu ke periode waktu berikutnya.
F t+m = ramalan untuk m periode kedepan dari t
 = konstanta pemulusan ( smoothing constant )
Dari metode-metode tersebut  kemudian dipilih  metode  yang  paling  baik  yaitu  dengan menggunakan  analisa  kesalahan  peramalan (standard  error) .  Perhitungan  kesalahan peramalan  dilakukan  dengan  menggunakan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE). Adapun  metode  peramalan  yang  akan  dipilih adalah metode yang memberikan standar error terkecil.  Perhitungan  kesalahan  peramalan bare  core ketebalan  13  mm  untuk  rata-rata bergerak  ganda  3X3  menggunakan  Rata-rata Persentase  Kesalahan  Abolut  ( Mean  Absolute Percentage Error = MAPE)
n x100 A F A
MAPE n 1 i t t t     11 177,49
MAPE  16,14
MAPE 
dimana: A t = Permintaan aktual pada periode t F t = Peramalan permintaan pada periode t N  = Jumlah periode peramalan
Rekapitulasi perhitungan ketepatan peramalan  dengan  metode moving  average dan exponensial  smooting dari bare  core ketebalan  13  mm,  15  mm,  dan  16  mm dapat dilihat dari tabel-tabel berikut. Tabel 2. Perhitungan Kesalahan Peramalan Bare Core Ketebalan 13 mm Moving Average Eksponensial Smooting 3X3 4X4 5X5 0,1 0,5 0,9 MAPE 16,14 8,21 6,42 7,29 1,91 5,60
Tabel 3.
Perhitungan Kesalahan Peramalan Bare Core Ketebalan 15 mm Moving Average Eksponensial Smooting 3X3 4X4 5X5 0,1 0,5 0,9 MAPE 11,94 6,64 5,59 4,89 1,70 5,36 Tabel 4. Perhitungan Kesalahan Peramalan Bare Core Ketebalan 16 mm Moving Average Eksponensial Smooting 3X3 4X4 5X5 0,1 0,5 0,9 MAPE 11,07 5,42 3,38 4,18 1,38 4,34
Dari  perbandingan  kesalahan  masing- masing  metode,  yang  memberikan  hasil  lebih baik  (memiliki  standar  kesalahan  terkecil) adalah:
a. Untuk Bare  Core ketebalan  13  mm, menggunakan  metode  peramalan Double Eksponensial  Smooting 0.5  dengan  hasil Mean Absolute Percentage  Error (MAPE)
= 1,91.
b. Untuk Bare  Core ketebalan  15  mm, menggunakan  metode  peramalan Double Eksponensial  Smooting 0.5  dengan  hasil
Mean Absolute Percentage  Error (MAPE)
=  1,70.
c. Untuk Bare  Core ketebalan  16  mm, menggunakan  metode  peramalan Double Eksponensial  Smooting 0.5  dengan  hasil Mean Absolute Percentage  Error (MAPE)
= 1,38.
Berdasarkan  peramalan  terkecil,  dapat dibuat ramalan untuk bulan selanjutnya. Hasil peramalan  akan  dijadikan  rencana  produksi bare  core ketebalan  13  mm,  15  mm,  16  mm adalah:
Tabel 5.
Peramalan Penjualan Bare Core Mei 2014 s.d April 2015 No Tahun Bulan Bare Core 13 mm Bare Core 15 mm Bare Core 16 mm 1 2014 Mei 42875 35375 51120 2 2014 Juni 41875 33750 53766 3 2014 Juli 39281 31406 44667 4 2014 Agustus 37813 28969 46376 5 2014 September 46242 34617 59003 6 2014 Oktober 44664 34375 56877 7 2014 November 37979 30221 44535 8 2014 Desember 37688 31627 45328 9 2015 Januari 38943 31697 47995 10 2015 Februari 46021 35790 56126 11 2015 Maret 46410 38366 55970 12 2015 April 43655 36293 47173 Jumlah 503445 402486 608937

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan dapat dibuat simpulan bahwa: a.  Peramalan  permintaan bare  core 13  mm,
15 mm, dan 16 mm untuk masa yang akan datang  menggunakan  metode moving avarage dan exponential smoothing , menghasilkan peramalan bulan Mei 2014 -
April 2015 dengan total  jumlah peramalan sebesar  (503.445  +  402.486  +  608.937)  = 1.514.868 unit.
b.  Hasil  peramalan  merupakan  masukan dalam  membuat  perencanaan  produksi kayu bare core , sehingga perusahaan dapat mengurangi inventory.

## DAFTAR PUSTAKA
Diana  Khairani.  (2013). Perencanaan  dan Pengendaliaan  Produksi ,  Yogyakarta:
Graha Ilmu.
John  Biegel.  (2000). Pengendalian  produksi: Suatu  Pendekatan  Kualitatif .  Jakarta: Akademika Pressindo Mu’azu. (2014). New approach for
determining  the  smoothing  constant
of  a  single  exponential  smoothing method . Journal  of  IJST ,  3  (11):  717- 727.
Nasution & Prasetyawan. (2008). Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Yogyakarta: Graha Ilmu. Sahli Machmud  &    Susanti  Nanik,  2013, Penerapan metode exponensial smooting dalam sistem informasi pengengendalian  persediaan  bahan baku  (studi  kasus  toko  tirta  harum).
Jurnal SIMETRIS , 3 (1): 59-70. Sritomo  Wingjosoebroto.  (2003). Pengantar Teknik & Manajemen Industri , Surabaya: Guna Widya, Vincent Gaspers. (2008). Production Planning & Inventory Control ,
Jakarta: Gramedia.