Analisis Pengaruh Nilai Bullwhip Effect dengan Metode Single Exponential Smoothing pada PT. XYZ
Elsya Maharani 1* , Ade Momon 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia * Koresponden email : elsyamaharani13@gmail.com
Diterima: 25 Februari 2023
Disetujui: 6 Maret 2023

## Abstract
The Bullwhip Effect, or the significant difference in supply and demand, represents one of the issues that arise  from  the  concept  of  supply  chain  management.  Using  a  forecasting  approach  using  the  single exponential smoothing method, this research aims to evaluate the Bullwhip Effect's influence and lessen its incidence at PT. XYZ. The information used consists of requests and orders for MS Rack, Adapter AT, and Bracket products from January to December 2021. The Bullwhip Effect value for each product is calculated as part of data processing, while forecasting uses single exponential smoothing technique and recalculates the  Bullwhip  Effect  value  as  part  of  the  repair.  According  to  the  research  results,  a  single  exponential smoothing  method  with  a  =  0.9  results  in  the  lowest  MAD,  MSE,  and  MAPE  values  and  subsequently utilized  to  lower  the bullwhip  effect value.  The  calculation  results  show  that  the  Bullwhip  Effect  has decreased for the three products, from 1.0008 to 1.0002 for MS Rack, from 0.9961 to 0.9957 for Adapter AT, and from 1.0035 to 1.0027 for Bracket. With these results, it is clear that demand is steady and that the Bullwhip Effect may be minimized using the single exponential smoothing approach.
Keywords: supply chain management, bullwhip effect, forecasting, single exponential smoothing, error

## Abstrak
Bullwhip effect , atau perbedaan signifikan dalam pasokan dan permintaan, merupakan salah satu isu yang muncul dari konsep manajemen rantai pasokan. Melalui pendekatan peramalan metode single exponential smoothing ,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  pengaruh bullwhip  effect dan  mengurangi kejadiannya  di  PT.  XYZ.  Informasi  yang  digunakan  terdiri  dari  permintaan  dan  pemesanan  produk  MS Rack,  Adapter  AT,  dan  Bracket  dari  Januari  hingga  Desember  2021.  Nilai bullwhip  effect untuk  setiap produk  dihitung  sebagai  bagian  dari  pengolahan  data,  sedangkan  peramalan  dengan  teknik single exponential  smoothing dan  penghitungan  ulang  nilai bullwhip  effect dilakukan  sebagai  bagian  dari perbaikan. Berdasarkan hasil penelitian, melalui pendekatan single exponential smoothing dengan a = 0,9 menghasilkan  nilai  MAD,  MSE,  dan  MAPE  yang  paling  rendah  dan  selanjutnya  digunakan  untuk menurunkan  nilai bullwhip  effect .  Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa bullwhip  effect mengalami penurunan untuk ketiga produk tersebut, yang sebelumnya bernilai 1,0008 menjadi 1,0002 untuk MS Rack, dari 0,9961 menjadi 0,9957 untuk Adaptor AT, dan dari 1,0035 menjadi 1,0027 untuk Braket. Dengan hasil ini,  jelas  bahwa  permintaan  stabil  dan bullwhip  effect dapat  diminimalkan  dengan  menggunakan pendekatan pemulusan eksponensial tunggal.
Kata Kunci: manajemen rantai pasokan, bullwhip effect, peramalan, eksponensial tunggal, error

## 1. Pendahuluan
Tantangan yang dihadapi dunia  usaha  di  zaman  modern  saat  ini  tidak  dapat  dihindari.  Ekspektasi pelanggan akan ketersediaan produk di pasar, harga, dan ketepatan waktu pengiriman semakin meningkat [1]. Selain itu, masuknya berbagai pesaing dari dalam maupun luar negeri yang lebih baik dalam segala hal berdampak signifikan terhadap kesuksesan suatu perusahaan. Oleh karena itu, manajemen strategis yang lebih besar perlu diterapkan oleh pelaku industri dan perusahaan untuk memastikan bahwa semua operasi berjalan efektif dan efisien. Sebuah metode untuk mencapai strategi perusahaan yang efektif dan efisien yang  melibatkan  pelanggan,  pengecer,  produsen,  distributor,  dan  pemasok  disebut  dengan  istilah manajemen  rantai  pasok  atau supply  chain  management .  Dimana  produk  diciptakan  dengan  tujuan mencapai tingkat layanan yang diinginkan dengan kuantitas yang sesuai, pada saat yang tepat, dan di area yang  tepat  [2].  Mengurangi  inventaris  komoditas  menghasilkan  biaya  penyimpanan  yang  lebih  rendah, aliran barang yang lebih lancar, dan jaminan kualitas. Ini  adalah manfaat dari manajemen rantai pasokan [3].
Distorsi  informasi  dalam  manajemen  rantai  pasokan  merupakan  suatu  tantangan  yang  harus diselesaikan untuk menciptakan rantai pasokan yang  sukses [4]. Fluktuasi permintaan meningkat selama proses manajemen rantai pasokan, sebuah fenomena yang dikenal sebagai bullwhip effect [5]. Fenomena bullwhip effect sangat tidak efisien pada jaringan rantai pasokan [6]. Menurut [7], ada beberapa penyebab bullwhip effect diantaranya yaitu:
a. Demand Forecast Updating
Pembaruan peramalan digunakan untuk menentukan berapa banyak permintaan yang akan ada di masa mendatang.  Saat  waktu  yang  diantisipasi  semakin  dekat,  akurasi  peramalan  akan  meningkat.  Dan karena  ada  banyak  pihak  yang  terlibat  dalam  rantai  pasokan,  yang  masing-masing  memperbarui prakiraan mereka, ini menghasilkan disparitas dan bullwhip effect.
b. Order Batching
Merupakan  kondisi  dimana  jumlah  pesanan  yang  relatif  sederhana  terbentuk  dalam  situasi  ini,  dan setelah  beberapa  waktu,  penyedia  menerima  pesanan.  Hal  ini  terjadi  sebagai  akibat  dari  prosedur produksi dan pengiriman yang tidak efisien, yang mengakibatkan jumlah pesanan yang sangat sedikit dan biaya pemesanan yang tinggi.
c. Price Fluctuation
Fluktuasi  harga  merupakan  kondisi  dimana  terjadinya  perubahan  harga  yang  terjadi,  perubahannya dapat  berupa  kenaikan  maupun  penurunan  harga.  Akibatnya,  permintaan  menjadi  tidak  stabil  dan perubahan pembelian melebihi perubahan konsumsi yang dapat mengakibatkan bullwhip effect.
d. Rationing and Shortage Gaming
Kondisi  ini  adalah  keadaan  di  mana  pasokan  tidak  mencukupi  untuk  memenuhi  permintaan. Sedangkan  penjual  biasanya  menyeimbangkan  alokasi  persediaan  dengan  permintaan  pelanggan semaksimal mungkin, situasi kekurangan stok sering muncul dan sulit diperkirakan.
Bullwhip  effect dapat  dikurangi  dengan  menggunakan  berbagai  teknik  atau  strategi,  namun  harus selalu konsisten dengan alasan yang mendasarinya. Berbagi informasi, memangkas lead time , mengubah struktur rantai pasokan, menstabilkan harga, menurunkan biaya produksi dan pengiriman tetap, dan strategi lainnya dapat mengurangi dampak bullwhip effect .
Peramalan adalah proses penentuan jumlah permintaan untuk satu atau lebih item di berbagai periode waktu mendatang [8]. Menurut [9], peramalan sebagai seni dan ilmu membuat prediksi tentang masa depan. Dengan bantuan data historis, ia berusaha untuk menilai kemungkinan peristiwa masa depan yang potensial [10].  Penggunaan  peramalan  secara  khusus  dimaksudkan  untuk  proses  analisis  kinerja,  yang  kemudian dilakukan  untuk  memperkirakan  potensi  kejadian  di  masa  depan  untuk  menentukan  apakah  kondisinya sesuai dengan yang diantisipasi [11]. Peramalan mempunyai beberapa peran diantaranya yaitu:
a. Sebagai bahan pengkajian perusahaan terhadap sistem yang berlaku baik sekarang maupun yang akan datang.
b. Dapat dijadikan sebagai alat untuk memprediksi kebutuhan di masa mendatang.
c. Bisa digunakan sebagai tolak ukur perusahaan dalam mengambil keputusan secara efektif dan efisien.
d. Perusahaan dapat mengalokasikan dana dengan tepat
e. Setiap  organisasi  atau  bisnis  dapat  menentukan  sumber  daya  yang  mereka  inginkan  dalam  jangka panjang dengan menggunakan metode peramalan.
Terdapat beberapa macam pola peramalan, diantaranya yaitu pola data Horizontal (H) yaitu pola data yang  berfluktuasi  dalam  kondisi  stabil, Seasonality (S)  yaitu  pola  data  musiman  yang  datanya  berulang setelah periode tertentu, Cycle (C) yaitu pola data yang terjadi di tiap beberapa periode yang dipengaruhi oleh  ketidakstabilan  faktor  ekonomi,  dan Trend (T)  yang  merupakan  pola  data  yang  terjadi  jika  adanya peningkatan  atau  penyusutan  dari  data  secara  gradual  [13].  Adapun  grafik  dari  pola  peramalan  dapat ditunjukkan pada Gambar 1 .
Gambar 1. Jenis pola peramalan Sumber: [13]
Pendekatan pemulusan eksponensial tunggal atau single exponential smoothing (SES) adalah teknik peramalan yang digunakan dalam penelitian ini, dan paling cocok untuk data stasioner atau umumnya stabil. Pendekatan  ini  juga  bergantung  pada  perhitungan  rata-rata  data  historis  yang  dihaluskan  secara eksponensial, khususnya yang melakukannya dengan berulang kali dan menggunakan data terbaru. Secara sistematis metode single exponential smoothing (SES) dirumuskan dengan: 𝐹 ₜ = 𝛼 ∗ 𝑋 ₜ + (1 − 𝛼)𝐹 ₜ ˍ₁ (1) Keterangan:
Ft = Data peramalan yang akan datang F ₜ ˍ₁ = Data peramalan periode sebelumnya
𝛼 = Konstanta pemulusan untuk data (0< 𝛼 <1) Xt = Data permintaan aktual periode ke-t
Selain itu, ada pula tingkat kesalahan dalam peramalan. Tingkat kesalahan peramalan, juga dikenal sebagai  ukuran  akurasi  peramalan,  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  hasil peramalan. Karena ketepatan peramalan dijadikan dasar untuk mengukur kesesuaian metode dan pemilihan metode dalam peramalan. Berikut adalah beberapa metode ukuran akurasi peramalan:
a. Mean Absolute Deviation (MAD)
Rerata kesalahan yang bersifat absolut selama periode tertentu disebut dengan MAD. Data peramalan dikurangi dari nilai data sebenarnya dan dibagi dengan jumlah keseluruhan data. Sebagaimana rumus dibawah ini.
MAD = ∑ | 𝐴 ₜ −𝐹 ₜ 𝑛 | (2) b. Mean Square Error (MSE)
Rerata kesalahan nilai peramalan dengan nilai aktual disebut dengan MSE. Data peramalan dikurangi dari nilai data sebenarnya, dan hasilnya dikuadratkan sebelum dijumlahkan secara keseluruhan dan dibagi dengan jumlah keseluruhan data. Sebagaimana rumus dibawah ini.
MSE = ∑ (𝐴 ₜ −𝐹 ₜ )² 𝑛 (3)
c. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Rerata  persentase  kesalahan  yang  bersifat  mutlak  disebut  dengan  MAPE,  semakin  kecil  nilai persentase  pada  MAPE  maka  semakin  akurat  pula  hasil  peramalan  tersebut.  Sebagaimana  rumus dibawah ini.
MAPE = ( 100 𝑛 ) ∑ |𝐴 ₜ − 𝐹 ₜ 𝐴 ₜ | (4)

## 2. Metode Penelitian
Sebuah  metodologi  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menguraikan  prosedur  penelitian. Pendekatan ini adalah ide teoretis yang mencakup banyak teknik, manfaat, atau kelemahan  [14]. Adapun beberapa isi dari metode penelitian ini yaitu:
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
a. Objek Penelitian
Beberapa ciri, aspek, nilai, maupun manfaat dari suatu hal atau aktivitas tertentu yang dipilih sebagai subjek  penelitian  ini  merupakan  objek  atau  topik  penelitian  [15].  Objek  penelitian  yang  diamati merupakan produk MS Rack, Adapter, dan Bracket dari PT. XYZ.
b. Proses Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data melewati beberapa tahapan, diantaranya sebagai berikut.:
1) Observasi
Dibandingkan  dengan  tahapan  lainnya,  tahap  observasi  ini  memiliki  dan  harus  memenuhi sejumlah  persyaratan  [16].  Tahap  observasi  ini  dilakukan  dengan  cara  mengamati  serta mencermati keadaan sebenarnya di sekitar perusahaan yang diteliti dan diselidiki
2) Wawancara
Proses wawancara melibatkan dua orang yang bertemu dan saling bertukar informasi melalui tanya jawab [16]. Biasanya peneliti mengajukan beberapa pertanyaan seputar objek yang akan diteliti dan nantinya akan dijawab oleh manajer perusahaan terkait. Dengan proses ini peneliti memperoleh informasi tentang proses kerja dan data yang dibutuhkan untuk penelitian.
3) Dokumentasi
Merupakan  tahapan  yang  digunakan  sebagai  alat  pelengkap  untuk  kegiatan  observasi  dan wawancara  [16].  Tahap  dokumentasi  mencakup  pencatatan  data  atau  informasi  terkait penelitian, seperti catatan demand order periode sebelumnya dan yang sedang berlangsung.
4) Studi Literatur
Dalam Studi literatur ini, referensi untuk studi penelitian dikumpulkan dan diperiksa [17]. Untuk mendapatkan  temuan  yang  tepat,  peneliti  menggunakan  strategi  ini  untuk  mendukung metodologi penelitian mereka secara keseluruhan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Melalui tahap wawancara dan dokumentasi dengan staf bagian PPIC PT. XYZ didapatkan beberapa data yang dapat menunjang penelitian. Adapun data di bawah ini merupakan data historis demand dan order dari perusahaan pada periode Januari 2021 – Desember 2021.
Tabel 1. Rekapitulasi data historis demand dan order
Sumber: PT. XYZ (2021)
Setelah data dikumpulkan, kemudian langkah selanjutnya yaitu perhitungan Bullwhip Effect . Namun, nilai  parameter bullwhip  effect dihitung  pertama  kali  seperti  yang  ditunjukkan  dibawah  ini,  sebelum menghitung nilai bullwhip effect untuk setiap produknya.
Periode Pengamatan (P): 12 bulan = 365 hari Lead Time (L): 2 hari Parameter bullwhip effect (BE):
1 + 2𝐿 𝑃 + 2𝐿² 𝑃² = 1 + 2(2) 365 + 2(2)² 365² = 1,0167 Demand (d) Order (o) Demand (d) Order (o) Demand (d) Order (o) Jan-21 2496 2521 8480 8565 2400 2424 Feb-21 3744 3781 7640 7716 3080 3142 Mar-21 5440 5494 6648 6714 3760 3798 Apr-21 4688 4782 10104 10205 4160 4243 May-21 2032 2073 5225 5277 2920 2949 Jun-21 3408 3442 8176 8258 3000 3030 Jul-21 2432 2456 6760 6828 2740 2767 Aug-21 3728 3803 7704 7781 3020 3050 Sep-21 5680 5737 8000 8080 2840 2897 Oct-21 4896 4994 7008 7078 4080 4121 Nov-21 2664 2691 3544 3615 2940 2969 Dec-21 3592 3628 1584 1616 3960 4000 Periode MS Rack Adapter AT Braket
Setelah memeperoleh nilai parameter bullwhip effect , selanjutnya yaitu menghitung nilai bullwhip effect untuk setiap produk yang hasilnya ditampilkan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Rekapitulasi nilai bullwhip effect sebelum peramalan
Sumber: Hasil Pengolahan Data (2022)
Selanjutnya metode single exponential smoothing yang kemudian digunakan untuk menyelesaikan perhitungan. Adapun nilai 𝛼 yang diambil seperti pada Tabel 3 ini, yang menghasilkan nilai MAD, MSE, dan MAPE terkecil.
Tabel 3. Nilai MAD, MSE, dan MAPE Peramalan

## Sumber: Hasil Pengolahan Data (2022)
Seperti pada Tabel 3 yang menghasilkan bahwa nilai MAD, MSE, dan MAPE antara 0,1 sampai 0,9 yang mempunyai tingkat kesalahan paling rendah yaitu nilai 𝛼 = 0,9. Sehingga perhitungan metode single exponential smoothing dengan 𝛼 = 0,9 yang hasilnya ditampilkan pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Hasil perhitungan SES dengan 𝛼 = 0,9
Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Selanjutnya  kembali  menghitung nilai bullwhip  effect dengan  menggunakan  parameter  yang  telah dihitung sebelumnya, yang hasilnya ditampilkan seperti pada Tabel 5 .
Demand 44800 3733,33 1219,31 0,3266 Order 45401 3783,45 1236,64 0,3269 Demand 80873 6739,42 2314,14 0,3434 Order 81733 6811,08 2329,64 0,3420 Demand 38900 3241,67 586,23 0,1808 Order 39390 3282,48 595,67 0,1815 Braket 1,0008
0,9961 1,0167 1,0167 1,0167 1,0035 Rata-rata (µ) Standar Deviasi (   )
MS Rack Adapter AT
Variabilitas (C) Nilai Bullwhip Effect (   ) Parameter
PRODUK Demand/ Order Total MS Rack Adapter AT Braket
MS Rack Adapter AT Braket MS Rack Adapter AT Braket 1 0,1 1150 1682 540 1879113 5399900 551650 28% 53% 14% 2 0,2 992 1435 449 1374995 3704104 356130 26% 43% 12% 3 0,3 867 1257 415 1057424 2633053 254426 24% 36% 12% 4 0,4 738 1085 367 796004 1859121 182799 21% 30% 10% 5 0,5 607 914 312 566774 1266787 126521 18% 24% 9% 6 0,6 478 740 252 370289 808923 81733 15% 19% 7% 7 0,7 368 564 190 211755 461766 47019 11% 13% 6% 8 0,8 262 383 127 95511 212216 21699 8% 9% 4% 9 0,9 138 196 64 24253 56013
5730 4% 4% 2% MSE MAPE Pengujian Alpha MAD
Demand (d) Order (o) Demand (d) Order (o) Demand (d) Order (o) Jan-21 - - - - - - Feb-21 3619 3655 7724 7801 3012 3070 Mar-21 5258 5310 6756 6823 3685 3725 Apr-21 4745 4835 9769 9867 4113 4191 May-21 2303 2349 5679 5736 3039 3073 Jun-21 3298 3333 7926 8006 3004 3034 Jul-21 2519 2544 6877 6945 2766 2794 Aug-21 3607 3677 7621 7697 2995 3025 Sep-21 5473 5531 7962 8042 2855 2910 Oct-21 4954 5048 7103 7174 3958 4000 Nov-21 2893 2926 3900 3971 3042 3072 Dec-21 3522 3558 1816 1851 3868 3907
MS Rack
Adapter AT
Braket Periode
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 5. Rekapitulasi nilai bullwhip effect setelah peramalan
Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Berdasarkan  beberapa  perhitungan yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  selanjutnya kita  bandingkan nilai bullwhip effect aktual dengan nilai bullwhip effect setelah peramalan dengan metode single exponential smoothing .
Tabel 6. Perbandingan nilai bullwhip effect

## Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Dapat  diketahui  bahwa  nilai bullwhip  effect sebelum  dan  setelah  peramalan  menunjukkan  bahwa tidak terjadi amplifikasi permintaan produk atau terbilang masih stabil karena nilai BE < nilai parameter (1,067). Selain itu terjadi penurunan tingkat nilai bullwhip effect setelah dilakukan peramalan, diantaranya yaitu pada produk MS Rack dimana sebelumnya nilai BE sebesar 1,0008 menjadi 1,0002. Produk Adapter AT  sebelumnya  bernilai  0,9961  menjadi  0,9957.  Terakhir,  produk  Braket  sebelumnya  bernilai  1,0035 menjadi 1,0027.

## 4. Kesimpulan
Demand  forecast  updating , order  batching , price  fluctuation , rationing  and  shortage  gaming merupakan  beberapa  penyebab  yang  dapat  mengakibatkan bullwhip  effect. Akibatnya,  PT.  XYZ  harus melakukan  tindakan pencegahan  untuk  menghindari  hal  ini  terjadi.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  dapat disimpulkan bahwa tingkat nilai bullwhip effect mengalami penurunan dengan metode single exponential smoothing dan nilai eror terkecil yaitu 𝛼 = 0,9.

## 5. Referensi
[1] R. S. Harianja, “Analisis Perumusan Strategi Pada UKM Keripik Tempe Bu Nurdjanah Di Sanan 124 Malang,” J. Ilm. Mahsiswa FEB Univ. Brawijaya , vol. 10, no. 2, 2021.
[2] P. Levi, David Simchi; Levi, Edith Simchi; Kaminsky, Designing and Managing the Supply Chain: Concepts, Strategies, and Case Studies , 1st ed. Singapore: McGraw-Hill International Edition, 2000.
[3] W. Wijiningsih, E. Budi Sulistiarini, and N. Tjahjono, “Identifikasi Bullwhip Effect Produk Pmi Pada Distributor Kalimantan Di PT. As Purwosari,” J. Eng. Manag. Industial Syst. , vol. 2, no. 2, pp. 1–4, 2014, doi: 10.21776/ub.jemis.2014.002.02.1.
[4] M. Maserih, “Analisis Bullwhip Effect Dan Day of Inventory (Doi) Serta Implikasinya Terhadap Supply  Chain  Management,” J.  STEI  Ekon. ,  vol.  26,  no.  01,  pp.  123–135,  2017,  doi: 10.36406/jemi.v26i01.199.
[5] I. Parwati, P. Andrianto, and J. T. Industri, “Metode Supply Chain Management Untuk Menganalisis Bullwhip Effect Guna Meningkatkan Efektivitas Sistem Distribusi Produk,” J. Teknol. , vol. 2, pp. 47–52, 2009.
[6] W.  Latuny  and  W.  M.  S.  Picauly,  “Analisis  Bullwhip  Effect  Dengan  Menggunakan  Metode Peramalan  Pada  Supply  Chain  Di  Distributor  PT.  Semen  Tonasa  (Studi  Kasus:  Distributor  PT. Semen Tonasa),” Arika , vol. 13, no. 2, pp. 113–126, 2019, doi: 10.30598/arika.2019.13.2.113.
Demand 42190 3835,45 1106,26 0,2884 Order 42765 3887,75 1121,58 0,2885 Demand 73133 6648,50 2175,34 0,3272 Order 73914 6719,47 2189,20 0,3258 Demand 36337 3303,35 494,42 0,1497 Order 36801 3345,55 502,09 0,1501 Braket 1,0002 0,9957 1,0167 1,0167 1,0167 1,0027 Rata-rata (µ) Standar Deviasi (   ) MS Rack Adapter AT Variabilitas (C) Nilai Bullwhip Effect (   ) Parameter PRODUK Demand/ Order Total MS Rack 1,0008 1,0002 1,0167 Adapter AT 0,9961 0,9957 1,0167 Braket 1,0035 1,0027 1,0167 BE Aktual (Sebelum Peramalan) BE Forecast (Setelah Peramalan) Parameter Produk
[7] G.  G.  Aji  and  A. M.  Yaqoub,  “Identifikasi  Penyebab  Bullwhip  Effect  Pada  Distribusi  PT  Alfian Jaya Di Bali,” J. Manaj. Teor. dan Ter. J. Theory Appl. Manag. , vol. 8, no. 2, pp. 115–130, 2016, doi: 10.20473/jmtt.v8i2.2729.
[8] Noviyasari, C. (2011). Simulasi Sistem Perencanaan Dan Pengendalian Produksi Pada Perusahaan Manufaktur. Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA) , 1 (2)
[9] H.  Barry,  Render;  Jay, Manajemen Operasi:  Manajemen  Keberlangsungan  dan  Rantai Pasokan , 11th ed. Jakarta: Salemba Empat, 2015.
[10] N. L. A. K. Yuniastari and I. W. W. Wirawan, “Peramalan Permintaan Produk Perak Menggunakan Metode Simple Moving Average Dan Exponential Smoothing,” J. Sist. dan Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 97–106, 2014.
[11] Aden and A. Supriyanti, “Prediksi Jumlah Calon Peserta Didik Baru Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dari Brown (Study Kasus : SD Islam Al-Musyarrofah Jakarta ),” J.  Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol. 1, no. 1, pp. 56–62, 2020.
[12] M.  H.  Kurniawan  and  D.  Herwanto,  “Penerapan  Metode  Double  Exponential  Smoothing  dan Moving  Average  pada  Peramalan  Permintaan  Produk  Gasket  Cap  di  PT.  Nesinak  Industries,” Serambi Eng. , vol. VII, no. 1, 2022.
[13] A. Lusiana and P. Yuliarty, “Penerapan Metode Peramalan (Forecasting) Pada Permintaan Atap di PT. X,” J. Tek. Ind. ITN Malang , vol. 10, no. 1, 2020.
[14] Sugiyono, Metode  penelitian  pendidikan  pendekatan  kuantitatif,  kualitatif  dan  R&D .  Bandung: Alfabeta, 2014.
[15] Sugiyono, Metode Penelitian Kombinasi (Mix Methods) . Bandung: Alfabeta, 2015.
[16] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta, 2014.
[17] M. Kasiram, Metodologi Penelitian Kuantitatif-Kualitatif . Malang: UIN Maliki Press, 2010.