Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 01, hal. 44- 52, Mei 2017

## Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan
ISSN 2087-5347 (Print)
Dwi Amalia Purnamasari 1,* , Azhari SN 2 1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji 1,2 Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang 29100 * Corresponding Author: dwiamaliaps@umrah.ac.id
Abstract — Forecasting is an attempt to predict what happens in the future, while forecasting demand is an effort that is expected to be realized for a certain period in the future. Distributors difficult forecasting product demand needs of the estimated number of the retailer, the Distributor does not have  given  an  overview  of  the  extent  of  the  need  for  the  required  product  request  is  recorded. Therefore, the need for forecasting system that is capable of working on the need for the number of requests  the  retailer  so  that  for  information  between  the  two  in  order  to  give  the  necessary information. The way to resolve problems that occur in this research is to predict demand for the retailer's needs by using the method of Double Exponential Smoothing (DES) Holt by considering certain factors. The conclusion of this research that a demand forecasting using DES holt obtained from the accuracy in identifying data, where the data to be continuously experience the trend up or down.
Results of the research by using DES Holt method on both retailers have a value different of α(alpha), γ (gamma) and the smallest value of MSE. At retailer 1 produces a value α (alpha) = 0.9, the γ(gamma) = 0.1, while the retailer 2 produces a value α (alpha) = 0.9,  γ (gamma) = 0.2. Keywords — forecasting, agents model, double exponential smoothing .
Intisari — Peramalan  dibutuhkan  untuk  memperkirakan  jumlah  permintaan  produk. Distributor tidak  memiliki  bayangan  sejauh  mana  kebutuhan  permintaan produk  yang  diperlukan tercatat  dalam  sistem,  sehingga  diperlukan  adanya  sistem  peramalan  yang  mampu  mengerjakan permintaan  kebutuhan  jumlah  retailer  agar  keduanya  dapat  saling  memberikan  informasi  yang diperlukan dengan sebuah agen cerdas. Pada penelitian ini permintaan retailer diramalkan dengan menggunakan  metode  Double  Exponential  Smooting  dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor tertentu.  Dari  hasil  pengujian,  peramalan  permintaan  menggunakan  metode  Double  Exponential Smooting yang didapatkan sesuai dari ketepatan kita dalam hal mengidentifikasikan data, untuk data yang secara kontinu mengalami trend naik atau turun. Hasil penelitian dengan metode DES pada kedua retailer ini menghasilkan nilai α (alpha) & γ (gamma) optimum  yaitu  nilai α (alpha)  = 0.9, γ (gamma) = 0.1 untuk retailer 1, sedangkan nilai α (alpha) = 0.9, γ (gamma) = 0.2 retailer 2. Kata kunci — peramalan, model agen , double exponential smoothing .

## Model Agen untuk Peramalan Permintaan Retailer menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
(Studi Kasus : Distributor Toko Gamis di Batam)
D.A. Purnamasari, A. SN, Model Agen untuk Peramalan Permintaan Retailer menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus: Distributor Toko Gamis Batam)

## I. P ENDAHULUAN
Peramalan  permintaan  adalah  proyeksi permintaan  untuk  produk  atau  layanan  yang diharapkan  akan terealisasi  untuk  jangka waktu tertentu pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang dan mengambil keputusan untuk mempersiapkan jumlah produk yang  akan  dikirimkan  pada  periode  berikutnya ke  para  retailer.  Agen  diperlukan  untuk membangun  jalur  komuniasi  antar  setiap  agen yang akan membantu dalam peramalan.
Penelitian dilakukan tidak terlepas dari hasil penelitian-penelitian  yang  terdapat  keterkaitan dengan Supply Chain Management dan beberapa penelitian  terdahulu  yang  pernah  dilakukan sebagai bahan perbandingan dan kajian. Menurut [1]  masalah  yang  terjadi  dalam  S upply  Chain Management adalah  bagaimana  mengetahui parameter  yang  mempengaruhi  jenis persediaan perlu  didefinisikan,  sehingga  mudah  untuk mengevaluasi persediaan barang yang kaitannya dengan  biaya,  Sedangkan  [2]  dalam penelitiannya menyatakan bahwa ketidakstabilan pasar  dari  segi  harga  dan  kualitas  juga mempengaruhi  target  perusahaan.Permintaan suatu produk dalam sebuah perusahaan biasanya bergantung kepada faktor-faktor yang mempengaruhinya.  Salah  satunya  adalah kehandalan  dalam  memanajemen  kebutuhan permintaan  tersebut  mampu  mengatasi permasalahan yang sering terjadi. Dalam proses permintaan barang biasanya mengalami berbagai kendala  dan  resiko-resiko  yang  mungkin  saja dapat  terjadi.  Beberapa  kendala  yang  terjadi ketika dalam menangani permintaan produk dari retailer  adalah    keterbatasan  dari  produksi  dan persediaan manajemen pasokan, cara perusahaan  dalam  menghasilkan  produk  sesuai permintaan  pemesanan,  serta    tingginya kompleksitas rantai pasokan juga mempengaruhi permintaan [3][4][5].
Kesimpulan dari keempat penelitian tersebut adalah  menyediakan  solusi  optimal  untuk mengatasi  berbagai  kolaborasi  dari  berbagai kasus  permintaan  tersebut  dengan  arsitektur yang  tepat  dan  integrasinya  dalam  teknologi, sedangkan  penelitian  selanjutnya  adalah penambahan  faktor  kolaborasi  yang  berkaitan dengan    kerusakan,  kehandalan,  kapasitas  dan
perlu  adanya  memperbaharui  model  algoritma serta  kerangka  menggunakan  agen  berbasis simulasi  untuk  menguji  cobanya.  Untuk meramalkan  hasil  yang  dinginkan  perlu  adanya berbagai  cara  agar  hasilnya  sesuai  harapan, model time  series biasanya  lebih  sering digunakan  untuk  suatu  peramalan  ataupun prediksi.  Peramalan  dengan time  series dapat dilakukan  apabila  datanya  sesuai  dengan trend peramalannya  [6],    namun  perlu  diperhatikan bahwa  tingkat  keakuratan  perlu  ditingkatkan agar  mekanismenya  sesuai  pola  yg  diinginkan [7].

## II. M ETODE P ENELITIAN
Dalam  rancangan  sistem  yang  diajukan  ini menggunakan metode peramalan dengan Double Exponential  Smoothing  ( DES)  dalam  proses peramalan  permintaannya.  Konsep  sistem  ini akan dibangun dengan model agen yang agennya dibagi menjadi tiga bagian yaitu agen distributor, agen  retailer  dan  agen  peramalan  seperti  yang diperlihatkan  pada  Gambar  1.  Secara  khusus, sistem  multi  agen  ini  akan  dibangun  pada platform JADE.  Data disimpan dalam database untuk memudahkan dalam hal penyimpanan data permintaan  yang  dibutuhkan  pada  sistem  ini. Dalam  kasus  permintaan  produk  barang  dari masing-masing  retailer  akan  dilakukan  secara tetap pada setiap awal bulan

## A. Java Agent Development Environment
Java  Agent  Development  Framework (JADE)  adalah  sebuah  jenis  perangkat  lunak yang  berbasis  Java  yang  mengkhususkan kedalam  sistem  agent,  menyederhanakan pelaksanaan  sistem  multi  agen  melalui middleware  sesuai  dengan  spesifikasi  yang ditentukan oleh FIPA dan satu set alat-alat grafis yang  mendukung  debugging  dan  penyebaran fase  [8].  Agen  adalah  sistem  komputer  yang terletak  di  beberapa  lingkungan,  dan  itulah mampu  otonom  tindakan  dalam  lingkungan  ini dalam urutan untuk memenuhi tujuan desain [9]. Selain abstraksi agen, JADE juga menyediakan komposisi  serta  pembagian  tugas  antar  agen secara  kuat  dan  terkondisi.  Komunikasi  antar agen  didasarkan  pada  paradigma  asinkron message parsing . Yellow pages yang mendukung mekanisme  layanan  publikasi  dan  banyak  fitur
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 01, hal. 44- 52, Mei 2017
canggih lainnya yang memfasilitasi pengembangan sistem secara terdistribusi . Gambar 1. Sistem multiagen peramalan
B. Time Series Time  series (data  runtun  waktu)  adalah kumpulan  observasi  atau  pengamatan  yang dibuat  secara  beruntun  atau  berurut  dalam waktu.  peramalan  bertujuan  untuk  melihat  pola dari  urutan  kejadian  ekonomi  atau  kegiatan usaha,  lingkungan,  dan  kebijakan-kebijakan yang  berlaku  sehingga  diperoleh  informasi mengenai permasalahan tentang peramalan [10]. Peramalan  time  series  adalah  peramalan berdasarkan  perilaku  data  masa  lampau  untuk diproyeksikan  ke  masa  depan  dengan memanfaatkan persamaan  matematika  dan statistika.  Langkah    penting    dalam    memilih suatu  metode  deret  berkala    yang    tepat  yaitu dengan  mempertimbangkan  jenis  pola  data, sehingga metode yang paling tepat  dengan pola tersebut dapat  diuji. Terdapat 4 jenis komponen rangkaian  waktu  berdasarkan  pola  data  yang dapat dibedakan menjadi empat jenis siklus dan trend yaitu:  pola  horizontal,  musiman,  siklus, dan trend [11].
C. Double Exponential Smothing (DES) Double  Exponential  Smoothing (DES) merupakan salah satu dari metode deret berkala ( time  series ). Double  Eksponensial  Smoothing menggunakan  dua  konstanta  dan  lebih  baik dalam  menangani  tren.  Seperti  sebelumnya diamati,  smoothing tunggal  tidak unggul  dalam mengikuti  data  ketika  ada  sebuah  tren.
Peramalan  dari  pemulusan  eksponensial  linear didapat  dengan  menggunakan  dua  konstanta pemulusan  yaitu  α  (alpha)  dan  γ  (gamma) dengan  nilai  antara  0  dan  1.  Menurut  [11] persamaan  dasar double  exponential  smoothing didefinisikan sebagai :    1 0 1 1 1      α ; b + S α + αX = S t t t t (1)

   1 0 1 1 1 1        α ; b γ + S S γ = b t t t t (2)
Dengan S, b t masing-masing merupakan pemulusan  data  dan  pemulusan trend; X menyatakan data aktual  permintaan retailer  dan
t merupakan  periode  dalam  bulan  dengan konstanta pemulusan α , γ . Double Eksponensial Smoothing terdapat dua pemulusan yang dilakukan yaitu pemulusan data dan trend. Pemulusan data dan pemulusan trend digunakan  untuk  menemukan  peramalan selanjutnya.    persamaan  untuk  hasil  peramalan selanjutnya didefenisikan dengan persamaan (3):
F t + m = S t + b t m (3)
Dengan F t + m merupakan    nilai  peramalan pada  periode  selanjutnya; b t menyatakan pemulusan trend dan m merupakan  jumlah periode  (dalam  bulan)  selanjutnya  yang  akan diramalkan.

## D. Diagram Alir Inisialisasi (Penentuan Konstanta Parameter)
Inputan  data  peramalan  berupa  data permintaan gamis  warna  hitam , putih  dan biru dari  masing-masing  retailer  sebanyak  dua periode  lebih  yang  jumlah  periode  masing- masing  retailer  terdapat  28  periode  (dalam bulan)  yaitu  Januari  2013  sampai  dengan  April 2015.  Proses  perhitungan  peramalan  kebutuhan gamis  warna  hitam  ,  putih  dan  biru  dengan menggunakan  metode Double  Exponential Smoothing dilakukan dengan menginputkan nilai awal  α (alpha)  =  0.1 dan nilai γ  (gamma)=  0.1 hingga  nilai  α  (alpha)  =  0.9  dan  nilai  γ (gamma)=  0.9.  Inisialisasi Double  Exponential Smoothing dilakukan  dengan  pertama  kali melakukan  perhitungan  peramalan  dengan pemulusan  data  pada  (1)  dan  pemulusan  trend
D.A. Purnamasari, A. SN, Model Agen untuk Peramalan Permintaan Retailer menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus: Distributor Toko Gamis Batam)
dengan  (2)  dengan  menggunakan  konstanta parameter yang berbeda yaitu nilai α (alpha) dan γ  (gamma)  dengan  nilai  antara  0  dan  1. Kemudian pemulusan data dan trend digunakan untuk  menemukan  peramalan  selanjutnya dengan  menggunakan  (3).  Alur  proses inisialisasi dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses inisialisasi

## E. Proses Peramalan
Proses  diawali  dengan  mengambil  nilai  α ( alpha) dan γ ( gamma ) optimal yang dihasilkan berdasarkan  proses  inisialisasi  terlebih  dahulu sesuai  Gambar  2.  Setelah  itu  input  data permintaan  gamis  warna  hitam,  putih  dan  biru perhitungan peramalan permintaan gamis warna hitam,  putih  dan  biru  pada  periode  akhir,  lalu lakukan  perhitungan  peramalan  gamis  warna hitam,  putih  dan  biru  dengan  metode Double Exponential  Smoothing. Metode Double Exponential  Smoothing melakukan  perhitungan
peramalan dengan pemulusan data pada (1) dan pemulusan  trend  dengan  (2).  Kemudian pemulusan  data  dan  trend  digunakan  untuk menemukan peramalan gamis warna hitam putih dan biru yang selanjutnya pada (3).
Setelah  perhitungan  selesai,  maka  akan menghasilkan  peramalan  permintaan  gamis warna hitam putih dan biru untuk periode dalam bulan selanjutnya pada sistem ini yang terdapat penjelasan pada Gambar 3.

## F. Rancangan Agen
Agen  adalah  segala  sesuatu  yang  dapat dipandang sebagai entitas pada suatu lingkungan yang  mengamati  melalui  alat  sensor  dan bertindak  melalui  alat  aktuator.  Tujuan  agen adalah  untuk  menciptakan  kecerdasan  buatan pada sistem yang dibuat sehingga agen tersebut dapat berpikir dan bertindak selayaknya manusia (atau  mungkin  lebih  baik  dari  pikiran  manusia tersebut).
Gambar 3. Proses peramalan permintaan retailer
Setiap  agen  memiliki  tiga  komponen  yaitu task  management berisi  daftar  pekerjaan  yang
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 01, hal. 44- 52, Mei 2017
harus  dilakukan  oleh  masing-masing  agen  pada jangka  waktu  yang  berbeda.  Pada  task management  ini  perilaku  dari  agen  yang dideklarasikan  serta  akan  dieksekusi  sesuai dengan kebutuhan dari pengguna.
Selain Believe , Desire dan Intention (BDI) yang  diharapkan  agar  setiap  agen  tidak  hanya mampu  mengeksekusi  aksi  saja,  namun  juga melakukan  highlevel  processing  dalam pengambilan  keputusan  sehingga  perilaku  agen dapat  mendekati  perilaku  manusia  di  dunia nyata,  agen  juga  mempunyai  pendekatan  lain yang  biasanya  disebut  dengan  PEAS  yang merupakan  kepanjangan  dari Performance Measure,  Environment,  Actuators dan Sensor. Ada  tiga  agen  yang  saling  berkolaborasi  dalam sistem ini yang masing-masing agen mempunyai PEAS  yang  berbeda  antara  satu  dengan  yang lain, dapat dilihat pada Tabel 1 . Behaviour yang dibentuk oleh agen bertujuan untuk mendukung proses peramalan. Penjelasan masing-masing  behaviour  ditunjukkan  pada Tabel  2.  Tipe  behavior  menggunakan
CylicBehavior bermakna  dapat  dikerjakan berulang-ulang  dengan  kondisi  tertentu, sedangkan OneShootBehavior bermakna apabila sekali dikerjakan langsung selesai.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  model  sistem  peramalan  permintaan retailer  dengan  agen cerdas  ini  menggunakan data  permintaan  dari  dua  retailer  yang  masing- masing  berasal  dari  Tj.  Pinang  dan  Batam, sedangkan  proses  peramalan  permintaannya menggunakan  semua  data  permintaan  barang. Distributor  memiliki  otoritas  (hak  akses) terhadap  data  permintaan  para  retailer- retailernya,  sedangkan  masing-masing  retailer hanya  dapat  menginput  permintaan  sesuai kebutuhan, melihat datanya sendiri tanpa mampu melihat  hasil  permintaan  retailer  lainnya.  Data permintaan kedua retailer yang ada tersebut akan digunakan  oleh  distributor  untuk  melakukan peramalan kebutuhan barang selanjutnya.
Tabel 1. Rancangan PEAS Nama Agen Performance measure Environment Actuators Sensors Agen Distributor  Menerima  informasi  banyaknya permintaan gamis warna hitam, putih dan biru.
 Memonitor  permintaan  gamis  warna hitam, putih dan biru.
 Mengirimkan data permintaan gamis warna hitam, putih dan biru. data  permintaan gamis warna hitam, putih dan biru, data retailer daftar data  gamis warna hitam, putih    dan  biru yang dikirmkan Keyboard mouse Agen Retailer  Daftar jumlah kebutuhan  permintaan gamis warna hitam, putih dan biru.  Menerima pesan dari agen distributor tentang pesanan.
 Konfirmasi persetujuan permintaan data  permintaan gamis warna hitam, putih dan biru daftar data retailer Keyboard mouse Agen Peramalan  Menerima pesan dari agen distributor  Melakukan  peramalan  permintaan gamis  warna  hitam,  putih  dan  biru berdasarkan pesanan. daftar data permintaan gamis hitam, putih & biru dan daftar hasil peramalan gamis. data hasil peramalan  gamis warna hitam, putih dan biru Keyboard mouse
D.A. Purnamasari, A. SN, Model Agen untuk Peramalan Permintaan Retailer menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus: Distributor Toko Gamis Batam)
Tabel 2. Behaviour masing-masing agen Jenis Agen Behaviour Type behaviour Keterangan Agen Retailer SendMessageDistributor CyclicBehaviour  Mengirimkan pesan dan memberikan  pesan  kepada  agent distributor  tentang  pesanan    gamis warna hitam, putih & biru. CreateAgent CyclicBehaviour  Mengaktifkan agen retailer ReceiveMessage CyclicBehaviour  menerima  pesan  dari  agent distributor  tentang  pesanan  gamis warna hitam, putih & biru. Agen Distributor ReceiveMessageRetailer CyclicBehaviour  Menerima permintaan gamis warna hitam,  putih  &  biru  dari  agent retailer. SendMessageRetailer CyclicBehaviour  apabila admin (distributor manusia) setuju  maka  akan  dikirimkan reportnya  kepada  agent  retailer, apabila tidak maka akan mengirimkan report juga SendMessageRetailerstatus1  CyclicBehaviour  apabila  stok  kurang  maka  akan  di berikan  perataan  kepada  retailer yang meminta. cekStok CyclicBehaviour  melakukan pengecekan jumlah stok gamis. cekPesanan CyclicBehaviour  melihat  apakah  ada  permintaan gamis  warna  hitam,  putih  &  biru yang  bulan  lalu  belum  terpenuhi pada salah satu retailer. SengMessagePeramalan CyclicBehaviour  mengirimkan  pesan  kepada  agent peramalan permintaan gamis warna hitam,  putih  &  biru  tentang  data aktual permintaan lalu membandingkan  dengan  stok gamis yang tersedia. SendMessageRetailer CyclicBehaviour  mengirimkan  data  permintaan gamis  warna  hitam,  putih  &  biru kepada retailer. Agen Peramalan ReceiveMessageDistributor CyclicBehaviour  menerima  pesan  permintaan  gamis baru warna hitam, putih & biru dari agent distributor DoPeramalan CyclicBehaviour  melakukan  peramalan  permintaan gamis  warna  hitam,  putih  &  biru berdasarkan  pesanan  tentang  data yang akan dilakukan peramalan SendMessageDistributor CyclicBehaviour  memberikan  pesan  kepada  agent distributor untuk pesanan permintaan gamis baru.
Pada Tabel 3 dan Tabel 4 menunjukkan hasil pelatihan peramalan untuk mencari nilai optimal untuk  α  ( alpha )    dan  γ  ( gamma )  yang  berada pada jangkauan [0.1..0.9]. Dari hasil pada proses training didapatkan  dari  nilai  konstanta  α ( alpha )  dan  γ  ( gamma )  berdasarkan  nilai  MSE minimum  pada  retailer  1  pada  tabel  3  yaitu dengan  nilai  α  ( alpha )  =  0.9  dan  γ  ( gamma )  =
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 01, hal. 44- 52, Mei 2017
0.1 dengan MSE minimum = 1.1294. Sedangkan pada retailer 2 pada tabel 4 menghasilkan nilai α ( alpha ) = 0.9 dan γ ( gamma ) = 0.2 dengan MSE minimum 1.1406.
Tabel 3. Hasil α dan γ optimal menggunakan MSE utuk retailer1 MSE γ α 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.1  2.6247  2.8667   3.0910  3.2858  3.4673   3.6523  3.8528   4.0757  4.3241 0.2   2.5245  2.8073  3.0499   3.2923  3.5512  3.8289   4.1224   4.4265   4.738 0.3  2.2952  2.4568  2.6465   2.8316  3.0252  3.2387  3.4845   3.7680  4.0770 0.4  1.8944  2.0530  2.1815  2.3196  2.4880  2.6900  2.9076  3.1085  3.2641 0.5   1.6069  1.7220  1.8258  1.9550  2.1130  2.2803  2.4306   2.5474  2.6285 0.6  1.3914   1.4888   1.5900  1.7183   1.8631   2.0035  2.1254   2.2265  2.3125 0.7  1.2445  1.3404  1.4484  1.5806  1.7233  1.8620  1.9919  2.1168  2.2447 0.8  1.1583  1.2635  1.3863  1.5327  1.6913  1.8545  2.0237  2.2065  2.4130 0.9 1.1294 1.2943  1.4029  1.5794  1.7767  1.9933  2.2355  2.5133  2.8381
Tabel 4. Hasil α dan γ optimal menggunakan MSE utuk retailer 2 MSE γ α 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.1  56.083  41.486  36.8601  32.2424  27.551  23.838  21.435  20.0850  19.348 0.2  20.128  14.754  11.8497  10.4679  9.9255  9.6111  9.3012  8.9963  8.7504 0.3  9.9323  7.0330  6.0702  5.7722  5.6108  5.4781  5.3857  5.3380  5.3191 0.4  5.8040  4.1597  3.7706  3.6601  3.5975  3.5577  3.5402  3.5420  3.5608 0.5  3.7802  2.7543  2.5737  2.5456  2.5491  2.5748  2.6224  2.6865  2.7572 0.6  2.6556  1.9731  1.9050  1.9401  2.0022  2.0833  2.177  2.2739  2.3666 0.7  1.9857  1.5199  1.5294  1.6162  1.7241  1.8434  1.9676  2.0921  2.2172 0.8  1.5776  1.2629  1.3329  1.4638  1.6112  1.7677  1.9314  2.1042  2.2924 0.9  1.3390 1.1406 1.4421  1.4421  1.9371  1.848  2.0786  2.3366  2.632
Setelah ditemukan α ( alpha ) dan γ ( gamma ) optimal  kemudian  dilakukan  pengujian  data. Data  yang  dipergunakan  bulan  Mei  hingga September  2015  yang  menghasilkan  nilai  MSE untuk retailer 1 sebesar 3.62 sesuai pada Tabel 5, sedangkan  untuk  retailer  2  mendapatkan MSE=3.09 pada Tabel 6.
Setelah melakukan pengujian pada retailer 1 dan retailer 2 terlihat bahwa semakin kecil nilai dari  MSE-nya  semakin  baik,  karena  nilai kesalahan  ( error) menjadi  semakin  kecil. Sedangkan error itu adalah nilai kesalahan atau selisih output dengan targetnya. Jadi jika output semakin  dekat  dengan  target  berarti  akan semakin baik pula metode yang dipergunakan.
D.A. Purnamasari, A. SN, Model Agen untuk Peramalan Permintaan Retailer menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus: Distributor Toko Gamis Batam)
Tabel 5. Pengujian Retailer 1 ( α=0.9 dan γ=0.1) Bulan Periode Hitam  Putih  Biru  R1 (Xi) Ramal Hitam Ramal Putih Ramal Biru Mei-15 29 12 11 13 36 12 11 13 Jun-15 30 13 12 13 38 13 12 13 Jul-15 31 14 10 13 37 14 10 13 Ags-15 32 12 13 14 39 12 13 14 Sep-15 33 14 14 11 40 14 15 11 ei =9.49 SSE=18.12 MAD=1.90 MSE=3.62 Tabel 6. Pengujian Retailer 2 ( α=0.9 dan γ=0.2) Bulan Periode Hitam  Putih  Biru R2 (Xi) Ramal Hitam Ramal Putih Ramal Biru Mei-15 29 19 11 11 36 20 10 11 Jun-15 30 21 10 12 38 22 10 12 Jul-15 31 19 11 12 37 20 11 12 Ags-15 32 22 12 10 39 23 12 10 Sep=15 33 20 13 12 40 21 13 12 ei =8.704 SSE=15.43 MAD=1.74 MSE=3.09

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan,  pengujian dan  analisa  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan, diantaranya :
1. Sistem  ini  telah  berhasil  memerankan perangkat  lunak  (agen-agen)  untuk melakukan  proses-proses  peramalan permintaan retailer.
2. Dengan menggunakan akurasi peramalan menghasilkan  peramalan  dari  masing- masing  nilai  ditemukan  yaitu  (α  =  0.9, γ=0.1 dan MSE = 1.1294) dan retailer 2 (α = 0.9, γ= 0.2 dan MSE= 1.1406).

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  saya  ucapkan  kepada  Allah SWT  atas  limpahan  karunia  dan  hidayah  yang diberikan hingga kini, keluarga dan kedua orang tua  atas  segala  dukungannya,  Distributor  toko gamis  di  Batam  telah  memberikan  kesempatan melakukan  penelitian  dan  pengambilan  data serta  Tim  Jurnal  Sustainable  yang  telah membantu  mengkoreksi  agar  jurnal  ini  dapat terbit.

## R EFERENSI
[1]  Wang,  Q.,  2013,  A  Periodic-Review Inventory Control Policy For A Two-Level Supply Chain With Multiple Retailers And Stochastic  Demand. European  Journal  of
Operational  Research ,  230(1),  pp.53–62, Available at: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/
S0377221713003020 [Accessed December 22, 2014].
[2]  Hijuzaman, O. and Naibaho, E.S.H., 2014, Supply  Chain  Management  Development Strategy  in  Manufacturing  Industry, International  Journal  of  Science  and Research (IJSR ) , 3(5), pp.2012–2015.
[3]  Kwon,  O.,  Im,  G.P.  and  Lee,  K.C.,  2011, An  Agen-Based  Web  Service  Approach For  Supply  Chain  Collaboration. Scientia Iranica , 18(6), pp.1545–1552.
[4]  Li,  J.  and  Chan,  F.T.S.,  2013,  An  Agen- Based  Model  Of  Supply  Chains  with Dynamic Structures. Applied Mathematical Modelling , 37(7), pp.5403–5413.
Jurnal Sustainable: Jurnal Hasil Penelitian dan Industri Terapan Vol. 06, No. 01, hal. 44- 52, Mei 2017
[5]  Giannakis,  M.  and  Louis,  M.,  2011,  A Multi-Agen Based Framework For Supply Chain  Risk  Management, Journal  of Purchasing  and  Supply  Management , 17(1), pp.23–31.
[6]  Corberán-Vallet,  A.,  Bermúdez,  J.D.,  and Vercher,  E.,  2011,  Forecasting  Correlated Time  Series  With Exponential  Smoothing Models, International
Journal of Forecasting , 27(2), pp.292–265.
[7]  Jaipuria, S. and Mahapatra, S.S., 2014, An Improved Demand Forecasting Method To Reduce Bullwhip Effect In Supply Chains. Expert  Systems  with  Applications ,  41(5), pp.2395–2408.
[8]   Bellifemine, F., Caire, G. and Greenwood, D.,  2007, Developing Multi-Agen Systems with JADE ., Inggris.
[9]  Wooldridge, M., 1966, An Introduction to MultiAgent  Systems ,  United  Kingdom: John Wiley & Sons.
[10]   Assauri,  S.,  1984, Teknik  &  Metoda Peramalan  Penerapan  dalam  Ekonomi  & Dunia Usaha edisi satu, Jakarta: Lembaga Penerbit  Fakultas  Ekonomi  Universitas Indonesia.
[11]  Makridakis,  S.,  Wheelwright,  C.  and McGEE, V.E., 1995, Metode Dan Aplikasi Peramalan , Jakarta: Penerbit Erlangga.