JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 197 – 204
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PERBANDINGAN DOUBLE MOVING AVERAGE DENGAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN BAHAN MEDIS HABIS PAKAI
Hommy D. E. Sinaga 1 , Novica Irawati 2
email : omisinaga@royal.ac.id 1 , novicairawati@royal.ac.id 2
Abstract: Medical  disposable  is  one  of  important  support  tools  in  medical  operational and  must  not  be  out  of  stock  in  order  to  deliver  excellent  service  in  hospital.  The pharmacy  department  has  to  forecast  the  demand  to  supply  information  for  decision making  in  budgeting.  In  this  paper,  is  comparing  double  moving  average  and  double exponential smoothing method for 3 ml spuit for time series 01 January to 30 June 2017. The  accuracy  of  forecasting  is  the  most  important  and  it  can  be  measure  with  MAPE (Mean Absolute Percentage Error) and RMSE (Root Mean Square Value). The smallest value  of  MAPE  and  RMSE  is  having  the  high  accuracy  of  forecasting.  The  double moving average  method has the smallest MAPE = 0.353 and RMSE = 95.8 compare to Exponential  Smoothingand  be  the  best  option  to  use  as  method  to  forecast  the  medical disposable supply demand.
Keywords: medical supplies demand, forecasting, moving average, exponential smoothing
Abstrak: Peramalan  permintaan  akan  Bahan  Medis  Habis  Pakai  yang  merupakan  alat kesehatan  yang  ditujukan  hanya  untuk  penggunakan  sekali  pakai  sangat  diperlukan  di Rumah Sakit sebagai alat bantu untuk pengambilan keputusan anggaran bagi penyediaan Bahan Medis Habis Pakai ini. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan metode Double Moving  Average  dengan  Doube  Exponential  Smoothing  untuk  melihat  hasil  peramalan Bahan Medis Habis Pakai. Penelitian ini dilakukan dengan mengambil sample yaitu data jarum  suntik  (spuit)  3ml  mulai  periode  1  Januari  sampai  30  Juni  2017.  Hasil  akurasi peramalan  yang  diukur  dengan  MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error)  dan  RMSE (Root  Mean  Square  Value)  menunjukkan  bahwa  Metode  Double  Moving  Average memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  (MAPE  =  0.353  dan  RMSE  =  95.8)  dibandingkan dengan Metode Double Exponential Smoothing.
Kata  kunci: permintaan  persediaan  medis,  peramalan,  rata-rata  bergerak,  pemulusan eksponensial

## PENDAHULUAN
Rumah sakit sebagai pusat pelayanan kesehatan masyarakat tentunya membutuhkan alat kesehatan dalam melaksanakan kegiatan operasionalnya. Alat Kesehatan  adalah  instrumen, aparatus,  mesin  dan/atau  implan  yang tidak  mengandung  obat  yang  digunakan untuk mencegah, mendiagnosis, menyem-
buhkan dan meringankan penyakit, merawat orang sakit, memulihkan
1,2 Sistem Informasi, STMIK ROYAL
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
kesehatan pada manusia, dan/atau membentuk  struktur  dan  memperbaiki fungsi tubuh.
Alat  kesehatan  sangat  memiliki peranan  penting  pada  lingkungan  medis khususnya  di  Rumah  Sakit  sebagai penunjang  perawatan  ataupun  proses pemeriksaan seorang pasien. Bahan Medis  Habis  Pakai  selanjutnya  disebut BMHP  ( disposable )  adalah  merupakan alat  kesehatan  yang  ditujukan  untuk penggunaan  sekali  pakai,  dimana  alat kesehatan  tersebut  harus  segera  dibuang dan dimusnahkan setelah dipakai.
Oleh  karena  itu  agar  operasional pelayanan kepada masyarakat bisa berjalan  dengan  baik  tanpa  ada  hambatan maka biasanya Rumah Sakit menyediakan stok  dalam  jumlah  yang  lebih  dari  cukup untuk  dapat  memenuhi  ketersediaan BMHP  tersebut.  Apabila  Rumah  Sakit sampai  kekurangan  Bahan  Medis  Habis pakai  maka  dapat  berdampak  kepada menurunnya kepercayaan masyarakat terhadap institusi kesehatan tersebut. Juga  dari  sisi  legal  Permenkes  RI Nomor 35 tahun 2014 Pasal 6 menyatakan bahwa dimana penyelenggaraan Pelayanan  Kefarmasian  di  Apotek  harus menjamin  ketersediaan  sediaan  Bahan Medis Habis Pakai. (Departemen Kesehatan, 2014) Di  Rumah  Sakit  HAMS  yang mengerjakan  fungsi  penyaluran  BMHP kepada  pasien  melalui  ruangan  adalah Instalasi Farmasi. Instalasi Farmasi Rumah  Sakit  HAMS  harus  memastikan bahwa  ketersediaan  BMHP  harus  selalu tersedia persediaannya dan jangan sampai terjadi kekurangan saat melayani pasien.
Instalasi  Farmasi  saat  ini  belum memiliki  perencanaan  kebutuhan  BMHP di  masa  yang  akan  datang.  Dimana  saat ini  pengadaan  BMHP  hanya  didasarkan atas berapa banyak jumlah pesanan waktu sebelumnya.  Hal  ini  menyebabkan  belum terorganisirnya proses penyediaan BMHP secara  efektif  dan  efisien.  Belum  adanya perencanaan  permintaan  ini  juga  akan berdampak  pada  pengambilan  keputusan
pengalokasian  anggaran  dana  pembelian BMHP.
Melanjutkan penelitian yang telah dilakukan  oleh  Hommy  (Sinaga,  2017) pada  peramalan  BMHP  menggunakan metode trend  moment ,  dan  peramalan BMHP  dengan  melakukan  perbandingan metode single  moving  average dengan single exponential smoothing oleh
Hommy  (Sinaga,  2018)  maka  pada penelitian  ini  peneliti  ingin  melihat perbandingan  metode  peramalan double smoothing untuk  melihat  metode  yang lebih  baik  untuk  meramalkan  kebutuhan pemakaian jarum suntik dengan melakukan  perbandingan  antara  2  (dua) metode peramalan smoothing . Penelitian  yang  telah  dilakukan oleh Laksana (Laksana, 2017), perbandingan metode  single  moving average dan single exponential smoothing dalam  pengembangan  system  peramalan penjualan mobil baru menunjukkan metode single  moving  average adalah metode  terbaik  karena  memiliki  nilai kesalahan  ( error )  yang  lebih  kecil dibandingkan  dengan  metode single exponential smoothing .
Penelitian  yang  telah  dilakukan oleh  Ardhiani  (Ardhiani,  2009),  sistem pendukung keputusan pengadaan supplies dengan metode single exponential smoothing dan double  moving  average pada RS Siti Khodijah Sepanjang menunjukkan  bahwa  metode double moving  average memberikan  kesalah lebih  kecil  dibandingkan  metode single exponential smoothing .
Peramalan ( Forecasting )
Peramalan ( Forecasting ) adalah
suatu  teknik  analisa  perhitungan  yang dilakukan  dengan  pendekatan  kualitatif maupun  kuantitatif  untuk  memperkirakan kejadian
dimasa depan dengan
menggunakan  referensi  data-data  di  masa lalu  untuk  meminimumkan  pengaruh ketidakpastian. Peramalan itu sendiri bisa menjadi  dasar  bagi  perencanaan  jangka
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
pendek, menengah maupun jangka panjang  suatu  perusahaan.  Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam  perencanaan  yang  efektif  dan efisien (Subagyo;Pangestu, 1986). Menurut Nasution dan Prasetyawan  (Nasution  dan  Prasetyawan, 2008),  peramalan  adalah  proses  untuk memperkirakan  beberapa  kebutuhan  di masa  datang  yang  meliputi  kebutuhan dalam  ukuran  kuantitas,  kualitas,  waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi  permintaan  barang  ataupun jasa. Menurut  Sumayang  (Sumayang; Lalu, 2003), peramalan adalah perhitungan  yang  objektif  dan  dengan menggunakan  data-data  masa  lalu,  untuk menentukan  sesuatu  di  masa  yang  akan datang.
Menurut  Heizer  dan  Render (Heizer  &  Render,  2014),  peramalan ( forecasting )  adalah  seni  dan  ilmu  untuk memperkirakan  kejadian  di  masa  depan.
Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya  ke  masa  mendatang dengan  suatu  bentuk  model  matematis. Selain  itu,  bisa  juga  merupakan  prediksi intuisi yang bersifat subjektif. Fungsi peramalan atau forecasting terlihat pada saat pengambilan keputusan.  Keputusan  yang  baik  adalah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan  apa  yang  akan  terjadi  pada waktu keputusan itu dilaksanakan.
Apabila  kurang  tepat  ramalan  yang  kita susun,  maka  masalah  peramalan  juga merupakan  masalah  yang  selalu  kita hadapi (Ginting;Rosnani, 2007).
Peramalan  permintaan  memiliki karakteristik  tertentu  yang  berlaku  secara umum. Karakteristik ini harus diperhatikan  untuk  menilai  hasil  suatu proses  peramalan  permintaan  dan  metode peramalan  yang  digunakan.  Karakteristik peramalan  yaitu  faktor  penyebab  yang berlaku  di  masa  lalu  diasumsikan  akan berlaku  juga  di  masa  yang  akan  datang, dan  peramalan  tak  pernah  sempurna,
permintaan  aktual  selalu  berbeda  dengan permintaan  yang  diramalkan  (Baroto; Teguh, 2002).
Dua  hal  pokok  yang  harus diperhatikan  dalam  proses  peramalan yang  akurat  dan  bermanfaat  (Makridakis, Spyros,,  Wheelright,  Steven,  McGee, 1998):
1. Pengumpulan  data  yang  relevan berupa informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat. 2. Pemilihan  teknik  peramalan  yang tepat  yang  akan  memanfaatkan informasi data yang diperoleh semaksimal mungkin. Berdasarkan horizon waktu, peramalan  atau forecasting dapat  dibagi menjadi tiga jenis  (Herjanto;Eddy, 2008),
yaitu:
1. Peramalan  jangka  panjang ,  yaitu yang  mencakup  waktu  lebih  besar dari  18  bulan.  Misalnya,  peramalan yang  diperlukan  dalam  kaitannya dengan  penanaman  modal,  peren- canaan  fasilitas  dan  perencanaan untuk kegiatan litbang.
2. Peramalan jangka menengah , yaitu mencakup  waktu  antara 3 sampai  18 bulan.  Misalnya,  peramalan  untuk perencanaan persediaan, perencanaan produksi  dan  perencanaan  tenaga kerja tidak tetap.
3. Peramalan  jangka  pendek ,  yaitu mencakup  jangka  waktu  kurang  dari 3  bulan.  Misalnya,  peramalan  dalam hubungannya  dengan  perencanaan pembelian material, penjadwalan kerja dan penugasan karyawan.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat berkontribusi  bagi  sistem  peramalan persediaan BMHP yang merupakan perkiraan  sediaan  BMHP  yang  akan datang  pada  Rumah  Sakit,  dimana  dalam perhitungan  ramalan  ini  membutuhkan data-data  masa  lalu  dari  pemakaian BMHP.  Sehingga  keakuratan  peramalan BMHP akan sangat berpengaruh terhadap ketepatan  penyusunan  anggaran  terhadap BMHP.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 197 – 204
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Dalam  teknik  peramalan  terdapat
banyak sekali metode yang dapat
digunakan dalam proses peramalan
dengan pola data yang berbeda-beda. Metode  peramalan  yang  didasar-
kan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan  dengan  variabel  waktu  yang merupakan  deret  berkala  ( time  series ) adalah  metode  pemulusan  ( smoothing ), metode Box  Jenkins ,  metode  proyeksi trend dengan regresi.
Pada penelitian ini akan dilakukan dengan  membandingkan  2  metode  yang termasuk  metode  pemulusan  ( smoothing )
yaitu  membandingkan  metode double moving average dengan double exponential smoothing.
Metode Pemulusan ( Smoothing ) Metode  Pemulusan  ( Smoothing ) adalah metode peramalan dengan mengadakan penghalusan atau pemulusan terhadap  data  masa  lalu  yaitu  dengan mengambil  rata-rata  dari  nilai  pada beberapa  periode  untuk  menaksir  nilai pada suatu periode. Smoothing dilakukan dengan  dua  cara  yaitu Moving  Average atau Exponential Smoothing.
Double Moving Average
Pada teknik double moving
average dilakukan  penghitungan  rata-rata bergerak  sebanyak  dua  kali  kemudian dilanjutkan  dengan  meramal  mengguna- kan suatu persamaan tertentu.
Adapun  langkah  yang  dilakukan antara lain sebagai berikut.
1. Menghitung rata-rata bergerak pertama
2. Menghitung rata-rata bergerak kedua
3. Menentukan besarnya nilai konstanta, slope, dan peramalan
adalah rata-rata bergerak periode t n  adalah  jumlah  periode  dalam
moving average
adalah  nilai  sebenarnya  pada periode t P  adalah  jumlah  periode  ke  depan yang akan diramalkan

## Double Exponential Smoothing
Parameter  yang  digunakan  pada metode double  exponential  smoothing dari  Brown  yaitu  α  yang  memiliki  nilai antara 0 dan 1.
Apabila  data  yang  digunakan semakin banyak dalam perhitungan peramalannya  maka percentage  error peramalannya  akan  semakin  kecil,  begitu juga sebaliknya.
Menurut Makridakis (Makridakis, Spyros,,  Wheelright,  C.  Steven,  McGee, 1998) Double  Exponential  Smoothing Holt mempunyai  model  umum  dengan tahapan peramalan sebagai berikut:
1. Menentukan smoothing pertama
2. Menentukan Smoothing kedua
3. Menentukan besarnya konstanta a
=
2
4. Menentukan besarnya slope 5. Menentukan besarnya forecast

## Pengukuran Akurasi
Pada  kenyataannya  tidak  ada prediksi  yang  memiliki  tingkat  akurasi 0%, karena setiap prediksi pasti mengandung  kesalahan.  Oleh  karena  itu, untuk mengetahui metode prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi, maka dibutuhkan menghitung tingkat kesalahan
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 197 – 204
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dalam  suatu  prediksi.  Semakin  kecil tingkat  kesalahan  yang  dihasilkan  maka semakin  baik  prediksi  tersebut.  Akurasi suatu  peramalan  berbeda  untuk  setiap peramalan dan  bergantung berbagai faktor.  Dengan  tingkat  kesalahan  kurang dari 5% artinya peramalan tersebut sudah memiliki  tingkat  akurasi  lebih  dari  95% dan  hasilnya  ini  dapat  dikatakan  sudah akurat.
Menurut Singgih (Singgih, 2009), menghitung  kesalahan  prediksi  disebut sebagai menghitung akurasi pengukuran:
1. Mean Absolute Error
Metode  untuk  mengevaluasi  metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan  yang  absolut. Mean Absolute Error (MAE) mengukur  ketepatan  ramalan  dengan merata-rata  kesalahan  dugaan  (nilai absolut  masing-masing  kesalahan). MAE  berguna  ketika  mengukur kesalahan  ramalan  dalam  unit  yang sama  sebagai  deret  asli.  Nilai  MAE dapat  dihitung  dengan  menggunakan rumus sebegai berikut.

## 2. Mean Square Error
Mean  Square  Error (MSE)  adalah metode  lain  untuk  mengevaluasi metode  peramalan.  Masing-masing kesalahan  atau  sisa  dikuadratkan. Kemudian  dijumlahkan  dan  ditam- bahkan  dengan  jumlah  observasi. Pendekatan  ini  mengatur  kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan  itu  dikuadrat- kan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan  sedang  yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar.

## 3. Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) dihitung dengan mengguna- kan  kesalahan  absolut  pada  tiap
periode dibagi dengan nilai observasi yang  nyata  untuk  periode  itu.
Kemudian,  merata-rata  kesalahan persentase absolut tersebut. Pendekatan ini berguna ketika ukuran  atau  besar  variabel  ramalan itu  penting  dalam  mengevaluasi ketepatan ramalan. MAPE mengindikasi seberapa besar kesalahan  dalam  meramal  yang dibandingkan dengan nilai nyata. Menurut Aritonang (Aritonang, 2002),  semakin  kecil  nilai  MAPE semakin akurat teknik peramalan dan semakin  besar  nilai  MAPE  semakin tidak akurat teknik peramalannya. Kemampuan  peramalan  sangat  baik jika  memiliki  nilai  MAPE  kurang dari  10  dan  mempunyai  kemampuan peramalan  yang  baik  jika  nilai MAPE  kurang  dari  20    (Heizer  & Render, 2014).
4. Root Square Mean Error (RSME) Alternatif  yang  lain  adalah  dengan menarik  akar  kuadrat  MSE,  atau yang  biasa  disebut  dengan Root Mean Squared Error (RMSE).
RMSE  menjadi  alternatif  yang  lebih intuitif  dibandingkan  MSE  karena memiliki  skala  pengukuran  yang sama  dengan  data  yang  sedang dievaluasi.  Sebagai  contoh,  dua  kali nilai  RMSE  artinya  model  memiliki error dua  kali  lebih  besar  dari sebelumnya.  Sedangkan  dua  kali nilai  MSE  tidak  berarti  demikian. Jika MSE dapat dianalogikan sebagai varian, maka RMSE dapat dianalogikan sebagai standar deviasi.

## METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan analisis  kuantitatif  dengan  melakukan
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 197 – 204
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
studi  dokumentasi  terhadap  data  jumlah pemakaian  BMHP  dalam  hal  ini  diambil item  jarum  suntik  (spuit)  3  ml  pada RSUD  HAMS  Kisaran.  Data  yang dikumpulkan  adalah  data  sekunder  dari laporan  harian  Departemen  Farmasi  yaitu jumlah  pemakaian  jarum  suntik  3  ml  per hari  selama  periode  Januari  –  Juni  2017. Penelitian  ini  bertujuan  memperoleh informasi  mengenai  keadaan  peramalan stok  di  masa  yang  akan  datang  dengan mengacu  pada  data  historis  yang  telah terbentu  sebelumnya.  Pengolahan  data dilakukan dengan cara menghitung berdasarkan  rumus  peramalan  yang  telah ada  pada  metode  peramalan  yaitu  dengan melakukan perbandingan perhitungan metode Double  Moving  Average ( n =  3 periode dan n = 4 periode) dengan Double Exponential  Smoothing (bobot  =  0.1  dan 0.3).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  gambar  1  sampai  dengan gambar 5, trend jumlah aktual pemakaian dan  jumlah  peramalan  pemakaian  jarum suntik  ( spuit )  3ml  pada  RSUD  HAMS Kisaran  1  Januari  2017  –  30  Juni  2017 dengan  metode double  moving  average dan double exponential smoothing .
Gambar  1.  Data  Jumlah  Permintaan  Spuit  3  ml  pada  RSHUD  HAMS  (1  Jan  –  30  Jun 2017)
Gambar 2. Hasil Peramalan Menggunakan Metode Double Moving Average n = 3 Untuk Permintaan Jarum Suntik 3 ml pada RSUD HAMS (1Jan – 30 Jun 2017)
Gambar 3. Hasil Peramalan Menggunakan Metode Double Moving Average n = 4 Untuk Permintaan Jarum Suntik 3 ml pada RSUD HAMS (1Jan – 30 Jun 2017)
ISSN 2550-0201 (online)
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 4. Hasil Peramalan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (bobot 0.1) Untuk Jumlah Permintaan Jarum Suntik 3 ml pada RSUD HAMS (1Jan – 30 Jun 2017)
Gambar 5. Hasil Peramalan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (bobot 0.3) Untuk Jumlah Permintaan Jarum Suntik 3 ml pada RSUD HAMS (1Jan – 30 Jun 2017)
Tabel 1. Perbandingan Tingkat Kesalahan Peramalan DMA n = 3 DMA n = 4 DES (  = 0.1) DES (  = 0.3) MAE 61.62 86.4 100.34 109.09 MAPE 0.353 0.484 0.633 0.699 MSE 9177.04 12774.28 26849.08 31025.69 RMSE 95.8 113.02 163.86 176.14
Dari  hasil  peramalan  yang  telah dilakukan  maka  selanjutnya  menghitung standar error dengan menggunakan teknik
MAE  ( Mean  Absolute  Error ),  MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error ),  MSE
( Mean  Square  Error )  dan  RMSE  ( Root Mean Square Error ) pada tabel 1.

## SIMPULAN
Penentuan  nilai  pergerakan  dan nilai  bobot  dapat  memengaruhi  akurasi pada setiap metode. Dengan menggunakan  nilai  pergerakan  periode n=3 dan periode n=4 pada metode double
moving  average diperoleh  nilai  dengan periode  n=3  memiliki  akurasi  yang  baik (tingkat  kesalahan  terkecil)  yaitu  MAE 61.62, MAPE 0.353, RMSE 95.8.
Dengan menggunakan nilai bobot 0.1  dan  0.3  pada  metode double exponential  smoothing diperoleh  dengan nilai bobot 0.1 memiliki akurasi yang baik (tingkat  kesalahan  terkecil)  yaitu  MAE 100.34, MAPE 0.633, RMSE 163.86. Dengan  membandingkan  akurasi dari kedua metode tersebut maka diperoleh metode  double  moving  average dengan nilai pergerakan periode 3 sebagai metode terbaik untuk meramalkan jumlah permintaan jarum suntik 3 ml.
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## DAFTAR PUSTAKA
Ardhiani,  I.  T.  dan  H.  T.  (2009).  Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Supplies  dengan  metode  Single Exponential Smoothing dan Double  Moving  Average  (Studi Kasus RS Siti Khodijah Sepanjang). SNASTI  2009 ,  235– 243.
Aritonang,  R.  (2002). Peramalan  Bisnis . Jakarta: Ghalia Indonesia.
Baroto;Teguh.  (2002). Perencanaan  dan Pengendalian  Produksi .  Jakarta: Ghalia Indonesia. Departemen Kesehatan. Standar Pelayanan Kefarmasian di Apotek (Pharmacy Standar Service, Indonesia  Health  Department  No 35/2014),  Pub.  L.  No.  35/2014, No 35 (2014). Indonesia.
Ginting;Rosnani. (2007). Sistem Produksi .
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Heizer,  J.,  &  Render,  B.  (2014). Operations Management. Sustainability  and  Supply  Chain Management. In Operations Management.  Sustainability  and Supply  Chain  Management (p. 255). Herjanto;Eddy. (2008). Manajemen Operasi . Jakarta: Grasindo.
Laksana,  A.  I.  (2017). Perbandingan Metode  Single  Moving  Average dan Single Exponential Smoothing  dalam  pengembangan sistem Peramalan Penjualan Mobil Baru . Yogyakarta. Makridakis,  Spyros,,  Wheelright,  C. Steven,  McGee,  E.  V.  (1998). Forecasting: Methods and Application (2nd  editio).  New Jersey: John Wiley & Sons. Nasution  A.H.  dan  Prasetyawan  Y. (2008). Perencanaan & Pengendalian Produksi, Edisi Pertama (Edisi Pert). Yogyakarta:
Graha Ilmu.
Sinaga,  H.  D.  E.  dan  N.  I.  (2017). Peramalan  Permintaan  Barang Medis  Habis  Pakai  menggunakan metode  Trend  Moment  pada RSUD  HAMS.  In Proceding Semiloka  Royal  2017 :Teknologi Mobile"  ISBN:  978-602-50961-0- 5 (pp.  142–146).  Kisaran:  LPPM STMIK Royal. Sinaga, H. D. E. dan N. I. (2018). Medical Disposable Supply Demand Forecasting  by  Moving  Average and Exponential Smoothing Method. Singgih;S.  (2009). Metode  Peramalan
Bisnis Masa Kini dengan Minitab dan SPSS . Jakarta: PT Elex Media
Komputindo.
Subagyo;Pangestu.  (1986). Forecasting
Konsep dan Aplikasi . Yogyakarta: BPPE UGM. Sumayang;Lalu. (2003). Dasar-dasar Manajemen Produksi dan Operasi . Jakarta: Salemba Empat.