## PERAMALAN BAHAN BAKU KELAPA DENGAN MOVING AVERAGE, EXPONENTIAL SMOOTHING DAN TREND ANALYSIS
1* Siti Wardah, 2 Taufik Baidawi
1 Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Islam Indragiri, Jalan Provinsi No 1, Tembilahan Hulu, Kabupaten Indragiri Hilir Riau, 29213
2 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Email: sitiwardahst@yahoo.co.id * , taufik.tfb@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Model peramalan persediaan sangat penting untuk mengoptimalkan dan mengelola jumlah produk  yang  diproduksi  karena  peramalan  yang  akurat  dapat  menghindari  kelebihan  pasokan bahan baku yang mahal atau kurangnya pengendalian persediaan yang menghambat Anda dalam memenuhi permintaan konsumen. Salah satu bahan baku yang potensial untuk diramalkan adalah bahan baku kelapa. Metode yang digunakan untuk peramalan persediaan kelapa moving average, exponential smoothing, Trend Analysis. Data yang digunakan merupakan data tahunan produksi kelapa  Tahun  1980-2023.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  peramalan  tiga  tahun  kedepan moving average sebesar 2862170 Ton/Tahun, exponential smoothing sebesar 2887527 Ton/Tahun. Peramalan  Trend  Analysis  untuk  Tahun  2024  sebesar  3376062,  Tahun  2025  sebesar  3406679 Ton/Tahun  dan  Tahun  2027  3437296  Ton/Tahun.  Moving  average  dan  exponential  smoothing termasuk  peramalan  yang  sangat  akurat  karena  nilai  MAPE  kurang  dari  10  %    sedangkan  trend analysis termasuk peramalan yang bagus karena nilai MAPE di atas 10 %.
Keywords : peramalan  persediaan,  bahan  baku  kelapa,  moving  average,  exponential  smoothing, trend analysis.

## 1 PENDAHULUAN
Saat  ini,  dunia  usaha  mengadopsi  upaya  pemasaran  presisi  yang  semakin  meningkat untuk tetap kompetitif dan mempertahankan atau meningkatkan margin keuntungan mereka. Dengan demikian, model peramalan telah banyak diterapkan dalam pemasaran presisi untuk memahami dan  memenuhi  kebutuhan  dan  harapan  pelanggan  [1].  Namun  kenyataannya  tidak  demikian, karena  terdapat  ketidakpastian  yang  timbul  dari  variasi  permintaan  pelanggan,  transportasi pasokan,  risiko  organisasi,  dan  waktu  tunggu.  Ketidakpastian  ketersediaan  bahan  baku, khususnya, memiliki pengaruh terbesar terhadap kinerja rantai pasokan dengan dampak luas pada perencanaan  persediaan  penjadwalan  produksi,  dan  transportasi.  Dalam  hal  ini,  peramalan persediaan bahan baku merupakan salah satu pendekatan kunci dalam mengatasi ketidakpastian dalam rantai pasokan.
Model peramalan persediaan sangat penting untuk mengoptimalkan dan mengelola jumlah produk  yang  diproduksi  karena  dengan  peramalan  yang  tepat  dapat  menghindari  kelebihan pasokan bahan baku  yang  mahal  atau  kekurangan  pengendalian persediaan  yang  menghambat pemenuhan  permintaan  konsumen  [2],  [3].  Kenyataannya,  hasil  peramalan  jarang  sekali  yang sepenuhnya benar. Hal ini karena situasi dan kejadian di masa depan tidak pasti  [4]. Namun, jika semua faktor penting yang mempengaruhi dipertimbangkan dan model hubungan faktor-faktor tersebut ditentukan dengan tepat, hasil prediksi akan mendekati keadaan sebenarnya. Oleh karena itu,  kehati-hatian  harus  diberikan  ketika  memilih  metode  mana  yang  akan  digunakan,  terutama dalam kasus-kasus khusus. Hal ini mungkin disebabkan karena belum adanya metode estimasi atau peramalan yang seragam dan dapat digunakan secara universal pada segala situasi dan situasi.
Berbagai  teknik  analisis  statistik  telah  digunakan  untuk  peramalan  permintaan  di  SCM termasuk analisis time-series dan analisis regresi [5]. Pendekatan peramalan kuantitatif ada dua, yaitu model (time series) dan model regresi. Deret waktu adalah suatu metode yang berhubungan
dengan data historis untuk memprediksi masa depan, baik yang berkaitan dengan waktu, minggu, bulan,  atau  tahun.  Beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  pemodelan  peramalan persediaan diantaranya dengan metode moving average, exponential smoothing, trend analysis [4], [6] – [13].. Untuk akurasi pemodelan persediaan dapat dilihat dari nilai  Tiga model akurasi kesalahan metode peramalan diantaranya Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).  MAD  merupakan  model  akurasi  rata-rata  simpangan absolut,  dengan  cara  mengevaluasi  metode  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  rumus akumulasi tingkat kesalahan absolut atau rata-rata kesalahan ramalan.
Salah  satu  bahan  baku  yang  potensial  untuk  dilakukan  peramalan  persediaan  bahan  baku adalah persediaan bahan baku kelapa. Kelapa merupakan bahan baku potensial untuk di hilirisasi [14].  Potensial  hilirisasi  kelapa  industri  pangan,  industri  farmasi,  kosmetika,  dan  alat kesehatan, Industri Tekstil, Kulit, Alas Kaki, dan lain-lain [2], [15], [16].
Berdasarkan hal tersebut, maka tujuan dari penelitian ini adalah menggunakan teknik moving average, exponential smoothing dan trend analysis untuk memprediksi ketersediaan bahan baku kelapa  sehingga  dapat  dijadikan  acuan  desain  industri  kelapa  dalam  menentukan  kapasitas produksinya melakukan.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Peramalan  permintaan  atau  pasokan  merupakan  pendekatan  yang  paling  penting  untuk menghadapi  ketidakpastian    rantai  pasokan  [1].  Peramalan  adalah  seni  dan  ilmu  memprediksi kejadian  di  masa  depan.  Peramalan  mungkin  melibatkan  pengambilan  data  historis  (seperti penjualan masa lalu) dan memproyeksikannya ke masa depan menggunakan model matematika [17].  Tujuan  dari  setiap  metode  peramalan  adalah  untuk  memprediksi  komponen  sistematis permintaan dan memperkirakan komponen acak. Dalam bentuknya yang paling umum, komponen sistematis data permintaan mencakup faktor tingkat, tren, dan musiman [18]. Dalam banyak situasi peramalan, kita dihadapkan pada rangkaian rangkaian waktu yang heterogen sehingga diperlukan peramalan  tersendiri.  Rangkaian  waktu  yang  heterogen  mungkin  menyiratkan  rangkaian  waktu dengan  musim  atau  tren  yang  berbeda.  Oleh  karena  itu,  mungkin  sulit  untuk  memodelkan semuanya  secara  gabungan,  atau  memilih pendekatan  yang  memberikan  hasil  yang masuk  akal untuk keseluruhan rangkaian waktu. Memodelkan setiap deret waktu sendiri mungkin merupakan cara  alternatif  untuk  menangani  tantangan  ini,  namun  hal  ini  tidak  memanfaatkan  properti bersama dari domain. Bergantung pada domain ini, setiap rangkaian waktu mungkin sangat sulit untuk  dimodelkan  dan  diperkirakan.  Selain  itu,  seorang  praktisi  bahkan  mungkin  menginginkan prosedur otomatis untuk menghasilkan perkiraan  [19]. Beberapa metode peramalan persediaan diantaranya sebagai berikut [18], [20]:
1. Metode  rata-rata  bergerak  atau  moving  average  digunakan  ketika    tidak  ada  tren  atau musiman  permintaan.  Untuk  menghitung  rata-rata  pergerakan  baru,    cukup  tambahkan observasi  terbaru  dan  hapus  observasi  terlama.  Estimasi  berikutnya  adalah  moving  average yang  dimodifikasi.  Tujuan  dari  rata-rata  pergerakan  adalah  untuk  memberikan  bobot  yang sama pada  n periode data terakhir ketika memperkirakan dan mengabaikan  data yang lebih lama  dari  rata-rata  pergerakan  baru  ini.  Saat  Anda  meningkatkan  n,  rata-rata  pergerakan menjadi kurang responsif terhadap permintaan yang diamati baru-baru ini.
2. Pemulusan eksponensial sederhana cocok digunakan ketika  tidak ada tren atau permintaan musiman yang dapat diamati. Dalam hal ini komponen permintaan sistematis berada pada level yang sama. Estimasi tingkat permintaan saat ini merupakan rata-rata tertimbang dari semua observasi  permintaan  di  masa  lalu,  dengan  observasi  terbaru  diberi  bobot  lebih  besar dibandingkan  observasi  lama.  Nilai  α  yang  lebih  tinggi  menunjukkan  prediksi  yang  lebih responsif terhadap observasi saat ini. Sebaliknya, nilai α yang lebih r endah menunjukkan bahwa prediksi tersebut lebih stabil dan kurang responsif terhadap observasi saat ini..
3. Trend Analysis atau Analisis tren kurang lebih mirip dengan analisis korelasi, Teori Korelasi dan Probabilitas. Korelasi menunjukkan nilai dari dua variabel berbeda yang saling terkait. Analisis
tren juga menganalisis hubungan antara dua variabel, tetapi variabel x selalu berupa waktu, yang selalu digambarkan pada sumbu x.
Keakuratan pemodelan peramalan dapat ditentukan dengan menggunakan tiga nilai model akurasi  kesalahan  untuk  suatu  metode  prediksi,  antara  lain mean  absolute  deviasi (MAD), mean squared  error (MSE),  dan mean  absolute  persen  error (MAPE).  MAD  dapat  diterapkan  untuk mengukur nilai kesalahan dalam satuan yang sama dengan data sebenarnya. MAD diterapkan pada rumus perbandingan untuk mencari nilai sinyal pelacakan. MSE merupakan model akurasi untuk mengukur tingkat kesalahan peramalan secara keseluruhan dengan mengkuadratkan setiap hasil kesalahan.  MSE  mewakili  perbedaan  kuadrat  rata-rata  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  observasi. Mean Square Error (MSE) dapat diterapkan ketika menghasilkan nilai error yang sedang atau hasil error yang lebih kecil, namun juga dapat menghasilkan error yang sangat besar. Kelemahan model MSE adalah cenderung mendominasi nilai deviasi yang besar karena adanya pengkuadratan. MAPE adalah model akurasi persentase kesalahan absolut rata-rata positif, yang diperoleh dari jumlah data historis. Tujuannya adalah untuk mengantisipasi hasil nilai error yang negatif, sehingga dapat dengan  mudah  menentukan  nilai  rata-rata  error  dengan  benar.  MAPE  diterapkan  untuk mengevaluasi keakuratan peramalan suatu variabel. MAPE membantu untuk merepresentasikan seberapa  besar  nilai  error  dari  metode  peramalan. Tracking  Signal merupakan  parameter  untuk memvalidasi  metode  peramalan  dengan  memperkirakan  nilai  sebenarnya.  Nilai  tracking  signal dikatakan  baik  jika  RSFE  lebih  rendah,  error  positif  seimbang  dengan  error  negatif,  angkanya mendekati  nol,  dalam  batas  kendali  4  dan  -4.  Pada  peta  kendali  sinyal  pelacakan,  batas  kendali bergerak antara 4 dan -4 yang berasal dari 3.75 batas kendali statistik, hubungan antara MAD dan standar deviasi distribusi (1.25MAD=1SD) [7]. Moving Range merupakan verifikasi stabilitas prediksi sebab  dan  akibat  yang  mempengaruhi  permintaan.  Rentang  pergerakan  diterapkan  untuk perbandingan antara nilai aktual dan nilai prediksi dalam periode yang sama. Tujuan memverifikasi nilai prediksi dengan batas kendali. Jika nilainya berada dalam batas kendali maka metode tersebut baik, namun jika berada di luar batas kendali maka metode tersebut perlu ditinjau kembali.

## 3 METODE PENELITIAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  produksi  bahan  baku  kelapa  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan  dari Statistik  Perkebunan  Unggulan  Nasional  2021-2023  pada  Kantor  Direktorat    Perkebunan Kementerian  Pertanian.  Data  yang  dikumpulkan  berupa  jumlah  total  produksi  kelapa  baik  dari perkebunan rakyat maupun perkebunan negara.

## 3.2 Metode Pengembangan Model
Peramalan  rata-rata  bergerak  menggunakan  rentang  nilai  data  aktual  masa  lalu  untuk membuat  perkiraan.  Hal  ini  memungkinkan  permintaan  yang  cukup  stabil  dari  waktu  ke  waktu [seperti pada Persamaan 1, yang memberikan bobot yang sama dengan observasi sebelumnya dan merupakan rata-rata tidak tertimbang dari kumpulan data sebelumnya.
Ŷ 𝑡+1 = 𝑌 𝑡 +𝑌 𝑡−1 +𝑌 𝑡−𝑛+1 𝑚 (1)
Dimana Ŷ 𝑡+1 adalah  ramalan  pada  periode  (t+1),  Y t adalah  nilai  aktual  pada  periode  t,  dan  “m” adalah nilai hari sebelumnya.
Pemulusan eksponensial adalah metode peramalan rata-rata bergerak. Observasi yang lebih baru lebih disukai dalam prediksi dibandingkan observasi yang lebih lama karena lebih relevan. Jika (α)  kecil  maka Smoothing besar,  sedangkan  (α)  besar  maka Smoothing kecil.  Perhitungan Exponential Smoothing seperti pada persamaan 2.
Ŷ 𝑡+1 = 𝛼𝑌 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑌 𝑡 (2)
Dimana Ŷ 𝑡+1 adalah  ramalan  pada  periode  (t+1),  Y t adalah  nilai  aktual  pada  periode  t,  dan  “α” adalah konstan 0 ≤ α ≤ 1.

## 3.2.1 Metode Trend Analysis
Analisis  tren  menyesuaikan  model  tren  umum  dengan  data  deret  waktu  dan  memberikan perkiraan. Metode ini digunakan bila tidak ada komponen musiman dalam rangkaian. Ada dua jenis analisis  Trend ;  analisis trend linier  dan  analisis  tren  non  linier. Trend linier  adalah  fungsi  yang digambarkan sebagai garis lurus sepanjang beberapa titik nilai deret waktu dalam grafik data deret waktu. Trend linier memiliki rumus umum seperti yang diberikan dalam Persamaan 3.
𝑇 𝑡 = 𝑎 + 𝑏𝑌 𝑡 (3)
dimana  T t adalah  nilai  tren  periode  t,  a  adalah  konstanta  nilai trend pada  periode  dasar,  b mewakili koefisien arah garis tren, Yt adalah variabel bebas. Metode yang paling umum digunakan untuk  membuat  analisis Trend adalah  metode  kuadrat  terkecil  yang  mencari  nilai  koefisien persamaan trend (a  dan  b)  dengan  meminimalkan  mean  of  squared  error  (MSE).  Rumus  dalam Persamaan 4 dan Persamaan 5.
𝑏 = 𝑛 ∑ 𝑌 𝑡 𝑇 𝑡 −∑ 𝑌 𝑡 ∑ 𝑇 𝑡 𝑛 ∑ 𝑌 𝑡 2 − ∑(𝑌 𝑡 ) 2 (4)
𝑎 = (5)
Model akurasi kesalahan prediksi atau validasi model dapat dilakukan dengan menggunakan mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), dan mean absolute persen error (MAPE). Jika  nilai  error  yang  dihasilkan  kecil  atau  mendekati  nol  maka  keakuratan  prediksinya  akurat. Deviasi absolut rata-rata (MAD) adalah ukuran kesalahan model yang dihasilkan dari perbedaan rata-rata antara nilai prediksi dan nilai observasi (aktual), seperti pada Persamaan 6. Mean squared error  (MSE)  adalah  rata-rata  selisih  kuadrat  antara nilai prediksi  dan    observasi  (aktual),  seperti pada Persamaan 7. Kesalahan kuadrat rata-rata memperkuat efek angka dengan kesalahan besar, namun  meminimalkan  jumlah  kesalahan.  kesalahan.  Kesalahan  persentase  absolut  rata-rata (MAPE)  adalah  selisih  absolut  rata-rata    antara  nilai  prediksi  dan  persentase  nilai  sebenarnya, seperti pada Persamaan 8.
𝑀𝐴𝐷 = ∑ │𝑌 𝑡 −𝑌 𝑡+1 │ 𝑛 𝑛 𝑡=1 (6)
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑌 𝑡 −𝑌 𝑡+1 ) 2 𝑛 𝑛 𝑡=1 (7)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ (│𝑌 𝑡 −𝑌 𝑡+1 │:𝐴 𝑡 𝑥 100) 𝑛 𝑛 𝑡=1
(8)

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Statistik Deskriptif
Sebelum  melakukan  perhitungan  peramalan,  data  kelapa  dari  data  Statistik  Perkebunan Indonesia Tahun 1980 - Tahun 2023 akan dilakukan plotting pada data tersebut. Berikut plot data produksi kelapa dapat dilihat pada Gambar 1.

## 4.2 Moving Average
Berdasarkan    Gambar  2,    nilai  peramalan  permintaan    untuk  tiga  tahun  periode  berikutnya sebesar 2862170. Pada Gambar 2 dapat menginterpretasikan tingkat error menggunakan metode ini menjadi nilai MAPE sebesar 4.26038, MAD sebesar 109360, MSD sebesar 1.75491 x 10 10 . Namun, untuk memutuskan apakah akan menggunakan metode ini, bandingkan dengan metode lain.
Gambar 2. Hasil Peramalan dengan metode moving average

## 4.3 Exponential Smoothing
Dari Gambar 3 terlihat nilai peramalan periode berikutnya sebesar 2887527 Ton/Tahun. Nilai MAPE sebesar 3, nilai MAD sebesar 70890, dan nilai MSD sebesar 8524540254.

## Gambar 3. Hasil Peramalan dengan metode Exponential Smoothing

## 4.4 Metode Trend Analysis
Dari  keluaran  Gambar  4  diperoleh  nilai  peramalan  periode  selanjutnya  pada  Tahun  2024 3376062  sebesar  Ton/Tahun,  Tahun  2025  sebesar  3406679  Ton/Tahun,  Tahun  2026  sebesar 3437296 Ton/Tahun. Nilai MAPE sebesar 10.8757 dan MAD sebesar 2.77725..
Wardah, Peramalan Bahan Baku Kelapa Dengan Moving Average, Exponential Smoothing Dan Trend Analysis

## Gambar 4. Hasil Peramalan dengan metode Trend Analysis

## 4.5 Perbandingan Model
Setelah  menggunakan  ketiga  pemodelan  persediaan  bahan  baku  tersebut,  langkah selanjutnya adalah menentukan metode mana yang lebih efektif dan menghasilkan nilai peramalan yang lebih tinggi dengan kesalahan yang lebih kecil. Parameter yang digunakan untuk menentukan metode    terbaik  adalah    MAPE.  Berdasarkan  parameter  tersebut,  dapat  memutuskan  metode mana  yang  paling  sesuai  dengan  peramalan  persediaan  bahan  baku  kelapa  di  antara  beberapa metode peramalan. Setelah melakukan perhitungan peramalan, dipilih metode peramalan Moving average dan exponential smoothing termasuk peramalan yang sangat akurat karena nilai MAPE kurang dari 10 %  sedangkan trend analysis termasuk peramalan yang bagus karena nilai MAPE di atas 10 %.

## 5 KESIMPULAN
Peramalan persediaan bahan baku merupakan hal penting karena ketidakpastian bahan baku akan  mengakibatkan  kinerja  rantai  pasok.  Rata-rata  pergerakan,  pemulusan  eksponensial,  dan analisis trend dapat  digunakan  untuk  memprediksi  pasokan  barang.  Berdasarkan  pengumpulan data,  pengolahan,  dan  analisis    yang    dilakukan,    nilai  MAPE  kurang  dari  10%,  sehingga  tingkat kesalahan metode moving average dan exponential smoothing merupakan prediksi yang sangat akurat, sedangkan analisis trennya sangat baik ke sebuah prediksi. Nilai MAPE lebih besar dari 10%. Peramalan  moving  average  tiga  tahun  ke  depan  sebesar  2862170  ton/tahun  dan  exponential smoothing sebesar 2887527 ton/tahun. Berdasarkan analisis trend , pada tahun 2024 akan menjadi 3376062  ton/tahun,  tahun  2025  menjadi  3406679  ton/tahun,  dan  tahun  2027  menjadi  3437296 ton/tahun.  Pada  perbandingan  modelnya  dihasilkan  nilai  MAPE  sangat  akurat  dan  sangat  baik dikarenakan  masih  banyak  variabel  yang  belum  dipertimbangkan  sehingga  pada  penelitian selanjutnya perlu mempertimbangkan beberapa variabel diantaranya perubahan cuaca, kebijakan pemerintah, atau fluktuasi pasar sehingga keakuratan peramalan mendekati kondisi nyata.

## REFERENSI
[1] M.  Seyedan  and  F.  Mafakheri,  “Predictive  big  data  analytics  for  supply  chain  demand forecasting: methods, applications, and research opportunities,” J. Big Data, vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.1186/s40537-020-00329-2.
[2] S. Wardah, N. Nurhasanah, and W. Sudarwati, “Integration models of demand forecasting and inventory control for coconut sugar using the ARIMA and EOQ modification methods,” J. Sist. dan Manaj. Ind., vol. 7, no. 2, pp. 127 – 138, 2023, doi: 10.30656/jsmi.v7i2.6500.
[3] S.  Wardah  and  S.  Sundari,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  Time  Series  Untuk  Meramalkan Jumlah Ekspor Produk Kopi Dari Indonesia,” Ind.  J. Ilm. Tek. Ind., vol. 7, no. 2, pp. 127– 134, 2023, doi: 10.37090/indstrk.v7i2.1022.
[4] S.  Wardah  and  I.  Iskandar,  “ANALISIS  PERAMALAN  PENJUALAN  PRODUK  KERIPIK  PISANG KEMASAN BUNGKUS (Studi Kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan), ” J@ti Undip  J. Tek. Ind., vol. 11, no. 3, p. 135, 2017, doi: 10.14710/jati.11.3.135-142.
[5]  D. Effrosynidis, E. Spiliotis, G. Sylaios, and A. Arampatzis, “Time series and regression methods for  univariate  environmental  forecasting:  An  empirical  evaluation,”  Sci.  Total  Environ.,  vol. 875, no. November 2022, p. 162580, 2023, doi: 10.1016/j.scitotenv.2023.162580.
[6] C. J. Nathania, F. R. Iskandar, A. F. Wicaksonoputra, and R. Nurcahyo, “Production Planning Forecasting using Single Moving Average and Exponential Smoothing Method in PT. Semen Indonesia,”  in  Proceedings  of  the  International  Conference  on  Industrial  E ngineering  and Operations Management, 2021, pp. 324 – 330.
[7] T.  Hariguna  and  Ajiono,  “Comparison  of  Three  Time  Series  Forecasting  Methods  on  Linear Regression, Exponential Smoothing and Weighted Moving Average,” Int. J. Informatics Inf. Syst., vol. 6, no. 2, pp. 89 – 102, 2023.
[8] C.  J.  Lynch  and  R.  Gore,  “Application  of  one -,  three-,  and  seven-day  forecasts  during  early onset  on  the  COVID-19  epidemic  dataset  using  moving  average,  autoregressive, autoregressive  moving  average,  autoregressive  integrated  moving  average,  and  naïve forecasting methods,” Data Br., vol. 35, p. 106759, 2021, doi: 10.1016/j.dib.2021.106759.
[9] O.  Al  Balasmeh,  R.  Babbar,  and  T.  Karmaker,  “Trend  analysis  and  ARIMA  modeling  for forecasting precipitation pattern in Wadi Shueib catchment area in Jordan,” Arab. J. Geosci., vol. 12, no. 2, 2019, doi: 10.1007/s12517-018-4205-z.
[10] B. Seong, “Smoothing and forecasting mixed -frequency time series with vector exponential smoothing models,” Econ. Model., vol. 91, pp. 463– 468, 2020, doi: 10.1016/j.econmod.2020.06.020.
[11] P. Anggela, F. Febriandini, and T. Wahyudi, “Perencanaan Kebutuhan Material Menggunakan Metode Lot-Sizing Dengan Penerapan Metode Forecasting Time Series Dalam Perencanaan Produksi  Di  Konveksi  Xyz,”  Ina.    J.  Ind.  Qual.  Eng.,  vol.  10,  no.  1,  pp.  57– 66,  2022,  doi: 10.34010/iqe.v10i1.6559.
[12] H.  Sinaga  and  N.  Irawati,  “A  Medical  Disposable  Supply  Demand  Forecasting  By  Moving Average  And  Exponential  Smoothing  Method,”  pp.  1– 5,  2020,  doi:  10.4108/eai.24-1- 2018.2292378.
[13] A. T. S. Nadhira, C. A. Gadisku, and S. M. Peranginangin, “Demand Forecasting Comparison of Softex  1400-M  using  Single  Moving  Average  Method  and  Single  Exponential  Smoothing Method,” Proc. Int. Conf. Ind. Eng. Oper. Manag., pp. 452– 459, 2021.
[14] S. Wardah, Marimin, M. Yani, and T. Djatna, “Methods and Approaches of Decision Support System for Coconut Agroindustry Development and Down-streaming : A Systematic Literature Review and Future Agenda, ” Int. J. Supply Chain Manag., vol. 9, no. X, pp. 185 – 201, 2020.
[15] S.  Wardah,  T.  Djatna,  Marimin,  and  M.  Yani,  “New  product  development  in  coconut -based agro- industry: Current research progress and challenges,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci., vol. 472, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1755-1315/472/1/012053.
[16] S. Wardah, Marimin, W. Sudarwati, and U. Marfuah, “Integration of scor and fuzzy AHP for location selection of edible white copra agro- industry,” J. Teknol. Ind. Pertan., vol. 33, no. 3, pp. 216 – 227, 2023.
[17]  J. Heizer, B. Render, and C. Munson, Principles of Operations Management: Sustainability and Supply Chain Management. 2017.
[18]  S. Chopra and M. Peter, Supply chain management: strategy, planning, and operation - third edition, Sixth Edit. Pearson, 2016.
[19] L.  Neubauer  and  P.  Filzmoser,  “Improving  forecasts  for  heterogeneous  time  series  by ‘averaging’, with application to food demand forecasts,” Int. J. Forecast., no. xxxx, 2024, doi: 10.1016/j.ijforecast.2024.02.002.
[20] G.  Tirkeş,  C.  Güray,  and  N.  Çelebi, “Demand  Forecasting: A  Comparison  Between  The  Holt - Winters, Trend Analysis And Decomposition Models,” Teh. Vjesn., vol. 24, pp. 503– 509, 2017, doi: 10.17559/TV-20160615204011.