Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 5 No. 2: 331-341, July 2022 https://doi.org/10.37637/ab.v5i2.956
Peramalan Deret Berkala dalam Mengurangi Bullwhip Effect pada Sistem Rantai Pasok Komoditas Sawit pada PTPN VII, Lampung, Indonesia
(Forecasting Periodic Series to Reduce the Bullwhip Effect in Palm Oil Commodity Supply Chain System in PTPN VII, Lampung, Indonesia)
Dwiki Subagdja Darmawan, Andhyka Tyaz Nugraha  , Rizqi Wahyudi Industrial Engineering Study Program, Institut Teknologi Sumatera, Lampung, Indonesia
 Corresponding author email: andhyka.nugraha@ti.itera.ac.id
Article history: submitted: April 12, 2022; accepted: May 23, 2022; available online: June 29, 2022
Abstract. The purpose of this study was to investigate whether the bullwhip effect (BE) occurs in CPO production at PTPN VII Unit Bekri, Lampung. Moreover, we make forecasting for the demand of CPO Products using the Double  Moving  Average  (DMA)  method  and  the  Double  Exponential  Smoothing  (DES)  method  as  well  as comparing the forecast result from both of these methods based on the lowest Mean Absolute Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values. The monthly data on CPO production and sales for the period 2019 – 2021 is used for forecasting demand of CPO products. Our result shows that the initial BE value (1.08) is higher  than  a  parameter  value  (1.04)  and  it  indicates  occurs  BE  on  CPO  production  in  PTPN  VII  Unit  Bekri, Lampung. Furthermore, our findings also found that the value of MSE and MAPE from using the DMA method is lower than the DES method. Based on the results of this study, it is also expected to contribute references related to the application of forecasting methods in order to minimize BE. The DES method can be used to minimize BE that occurs in PTPN VII bekri units, based on the results of the analysis the DES method can reduce the BE value by 0.09.
Keywords : bullwhip effect; DES ; DMA; f orecasting
Abstrak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah terjadi efek cambuk (BE) pada produksi CPO di PTPN VII Unit Bekri, Lampung. Selain itu, kami melakukan peramalan permintaan Produk CPO menggunakan metode  Double  Moving  Average  (DMA)  dan  metode  Double  Exponential  Smoothing  (DES)  serta membandingkan hasil peramalan dari kedua metode tersebut berdasarkan Mean Absolute Error (MSE) terendah dan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Data bulanan produksi dan penjualan CPO periode 2019  – 2021 digunakan untuk peramalan permintaan produk CPO. Hasil penelitian kami menunjukkan bahwa nilai BE awal (1,08) lebih tinggi dari nilai parameter (1,04) dan hal ini mengindikasikan terjadinya BE pada produksi CPO di PTPN VII Unit Bekri, Lampung. Selanjutnya, temuan kami juga menemukan bahwa nilai MSE dan MAPE dari penggunaan metode DMA lebih rendah dibandingkan dengan metode DES. Berdasarkan hasil penelitian ini juga diharapkan  dapat  menyumbangkan  referensi  terkait  dengan  aplikasi  metode  peramalan  dalam  rangka meminimalisir BE. Metode DES dapat digunakan untuk meminimalisir BE yang terjadi di PTPN VII unit bekri, berdasarkan hasil analisis metode DES dapat menurunkan nilai BE sebesar 0,09.
Kata kunci: efek cambuk; DES; DMA; peramalan

## PENDAHULUAN
Perkembangan  luas  area  perkebunan sawit  Indonesia  tahun  2020  mengalami peningkatan melebihi 0.75% dari tahun 2016, dimana  peningkatan  luas  area  tersebut berdampak  pada  produksi  CPO . Pada  tahun 2020 produksi CPO mengalami peningkatan signifikan  sebesar  70%  dari  total  produksi CPO pada  tahun  2016.  Berdasarkan  status kepemilikan  perkebunan  kelapa  sawit  pada tahun  2020,  60,22%  dimiliki  oleh  swasta, sementara  34,62  %  merupakan  perkebunan
rakyat  dan  sisanya  merupakan  milik  negara (BPS, 2020).
Provinsi  Lampung  berada  di  urutan  ke delapan  terbesar  yang  memproduksi  CPO. Berdasarkan  data  dari  BPS  tahun  2020 Provinsi  Lampung  telah  memproduksi  CPO dengan jumlah produksi 27.862 ribu ton dari aspek perkebunan milik negara (BPS, 2020). Salah  satu  badan  usaha  milik  negara  yang bergerak di bidang industri sawit di Provinsi Lampung  adalah  PTPN  VII.  Pada  proses kegiatan di suatu industri biasanya memiliki berbagai  macam  permasalahan,  seperti
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 5 No. 2: 331-341, July 2022 https://doi.org/10.37637/ab.v5i2.956
permasalahan  kecil  atau  permasalahan  yang berdampak besar pada setiap industri tersebut (Anas, 2015).
Industri  kelapa  sawit  PTPN  VII  pada umumnya memiliki sebuah jaringan distributor  atau  biasa  disebut Supply  Chain Management (SCM) (PT Perkebunan
Nusantara VII, 2020). Supply chain management berperan  dalam  aliran  bahan baku  masuk  hingga  bahan  baku  tersebut diolah  dan  menjadi  produk  jadi  atau  bahan setengah  jadi.  Dalam  penerapannya, supply chain  management menghadapi  beberapa tantangan permasalahan (Rahayu & Yuliana, 2019).  Adapun  beberapa  diantaranya  adalah waktu  tanggap,  variasi  produk, bullwhip effect dan  perbedaan  ukuran  lot  (Setijadi, 2017). Salah satu permasalahan yang banyak ditemukan adalah terjadinya Bullwhip Effect. Bullwhip effect merupakan
permasalahan  perbedaan variabilitas dan terjadi  fluktuasi  permintaan  dari  distributor ke  manufaktur  (Rahayu  &  Yuliana,  2019; Wahyudi  et  al.,  2021).  Kajian  Arifin  (2018) mengatakan  bahwa  permasalahan bullwhip effect penting  untuk  dianalisis  bagi  suatu perusahaan karena dampak dari permasalahan tersebut secara tidak langsung akan  melibatkan supplier, distributor  dan retailer karena  akan  berdampak  pada safety stock sehingga  akan  menyebabkan  tidak efisien. Pendapat yang saya juga disampaikan oleh  Wang  (2019),  ia  menyatakan  bahwa bullwhip effect banyak menyebabkan kerugian  karena  menyebabkan  permintaan yang  tidak  stabil  sehingga  berdampak  pada ketidak akuratan permintaan aktual.
Banyak  faktor  yang  menyebabkan terjadinya bullwhip  effect seperti rationing and  shortage  gaming  Updating,  Forward buying,  Order  Batching dan Demand Forecast (Perdana, 2015) . Pembaruan perkiraan permintaan atau Demand Forecast Update adalah update dari demand  forecast yang mempengaruhi tingkat akurasi forecasting , Order  Batching yaitu  distorsi yang terjadi akibat pengecer menjual produk dengan  jumlah  yang  sedikit  kemudian melakukan  pemesanan  dengan  jumlah  yang
cukup besar, penyebab lainnya adalah harga yang tidak konsisten atau fluktuasi pengecer melakukan pemesanan produk dalam jumlah yang  besar  sebagai  bentuk  respon  terhadap penjualan  yang meningkat  akibat penurunan harga,  dan  penyebab  permasalahan  yang terakhir  adalah shortage  gaming  and rationing yaitu adanya gaming atau “permainan”  yang  dilakukan  oleh  pengecer dengan menimbun produk dan mengakibatkan  kelebihan  dan  kekurangan stok.
Table 1. Pangsa pasar komoditas Kelapa
Sawit PTPN VII tahun 2016-2020 . Tahun Indonesia Dunia 2016 0,63% 0,38% 2017 0,35% 0,19% 2018 0,29% 0,16% 2019 0,26% 0,15% 2020 0,25% 0,14%
Permasalahan bullwhip  effect ditandai dengan terjadinya fluktuasi permintaan yang berdampak pada persediaan barang (Parwati et  al.,  2020).  Dapat  dilihat  pada  tabel  1 terdapat  indikasi  permintaan  yang  tidak stabil  dalam  lima  tahun  terakhir,  pangsa pasar  komoditas  sawit  PTPN  VII  di Indonesia  di  tahun  2020  mengalami penurunan  sebesar  60%  dari  tahun  2016, sehingga  berdasarkan  hal  tersebut  dapat diindikasikan  bahwa  terjadi bullwhip  effect di  PTPN VII. Permasalahan bullwhip  effect di  PTPN  VII  tidak  sepenuhnya  tidak  bisa diatasi,  terdapat  berbagai  macam  metode untuk mengatasinya. Adapun cara memperkecil bullwhip effect adalah melakukan  peramalan  secara  deret  waktu ( time series ).
Kajian  Arief  (2021) dijelaskan  bahwa mengurangi bullwhip effect dapat dilakukan peramalan,  peramalan  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  metode Exponential smoothing )  dan  rata-rata  bergerak  tunggal Moving  Average . Namun  metode  tersebut tidak  secara  signifikan  mengurangi  variasi yang terjadi dan dianggap terlalu sederhana. Selanjutnya  Arief  (2021) mengusulkan menggunakan  metode double  exponential
smoothing dan double  moving  average mengatasi kekurangan kedua metode tersebut.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan metode double exponential  smoothing dan double  moving  average untuk  mengurangi resiko bullwhip  effect pada  PTPN  VII. Adapun output dari penelitian ini diharapkan dapat menyumbangkan pengetahuan sekaligus rekomendasi dalam rangka meminimalisir resiko bullwhip  effect dalam proses rantai pasokan pada perusahaan yang bergerak  di  bidang  pengolahan  komoditas kelapa sawit.
Sebagaimana  diuraikan  sebelumnya bahwa salah satu permasalahan supply chain management pada  industri  kelapa  sawit adalah resiko bullwhip effect. Bullwhip effect akan  berdampak  pada  peningkatan  biaya simpan  dan  pesan  bahan  baku  karena  akan menimbulkan  resiko  kelebihan inventory (Nugraha  et  al.,  2019;  Rahayu  &  Yuliana, 2019) . Terdapat  empat  faktor  yang  menjadi penyebab  terjadinya bullwhip  effect, yaitu Forward  buying, Order  Batching,  Demand Forecast  Updating dan rationing  and shortage  gaming. Pembaruan  perkiraan permintaan atau Demand Forecast Updating adalah peramalan permintaan, pada faktor ini apabila hasil peramalan yang digunakan tidak dapat  merepresentasikan  atau  mendekati jumlah permintaan sesungguhnya, tentu akan berdampak  pada  biaya  simpan  karena kelebihan  produksi  atau  justru  kekurangan produksi.
Faktor lainnya yaitu order batching pada faktor  ini  distributor  akan  melakukan pemesanan  secara batch dengan  terlebih dahulu  mengumpulkan  permintaan  dari end customer sehingga berdampak pada pemesanan  secara  besar-besaran  pada  suatu periode  yang  dapat  menyebabkan  tingginya fluktuasi sehingga  perusahaan  tidak  dapat memenuhi  pesanan  karena  keterbatasan jumlah produksi.
Faktor  ketiga  adalah forward  buying, pada faktor ini ketika terjadi penurunan harga suatu  produk,  konsumen  akan  merespon dengan  membeli  produk  tersebut  secara
besar-besaran  atau  berlebihan  dan  melebihi jumlah  yang  diramalkan,  kemudian  pabrik merespon  dengan  membeli  bahan  baku tambahan  hal  ini  akan  menyebabkan penumpukan di gudang dan permintaan yang berlebihan tersebut tidak mencerminkan pola konsumsi  konsumen.  Faktor  yang  terakhir adalah rationing  and  shortage  gaming pada faktor  ini  terdapat  “oknum”  atau  seseorang yang  melakukan  “permainan”  hal  tersebut berakibat  pada  permintaan  pasar  yang sebenarnya tidak dapat diketahui oleh pabrik sehingga terjadi kekacauan di pasaran seperti kekurangan atau kelebihan stok. Berdasarkan beberapa  permasalahan  tersebut,  adapun merumuskan  masalah  yang  akan  dibahas yaitu.  Pertama,  peneliti  ingin  mengetahui apakah  terjadi bullwhip  effect di  PTPN  VII tepatnya di unit Bekri. Kedua, peneliti ingin mengetahui metode mana yang menghasilkan MSE dan MAPE terkecil. Dan yang terakhir peneliti ingin mengetahui bagaimana mengurangi bullwhip  effect yang  terjadi  di PTPN  VII  unit  Bekri  dengan  metode  deret berkala .

## METODE
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  PT Perkebunan Nusantara VII tepatnya di pabrik Bekri  Kabupaten  Lampung  Tengah,  pada bulan  Desember  tahun  2021  sampai  bulan Februari  tahun  2022.  Fokus  utama  pada penelitian  ini  adalah  pada  produk  CPO. Penelitian  ini  menggunakan  data  penjualan dan  data  produksi  pada  produk  CPO  yang dihasilkan  dari  pabrik  Bekri  dan  dianalisis terjadinya bullwhip  effect pada  produk tersebut  serta  dampaknya  terhadap  aliran rantai  pasok  pabrik  Bekri.  Batasan  lainnya adalah  penelitian  ini  hanya  fokus  pada  satu produk  yang  dihasilkan  yaitu  CPO,  produk ini nantinya akan menjadi objek utama yang akan dikaji secara lebih mendalam.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  primer.  Teknik  pengambilan data yang digunakan adalah berasal dari data historis perusahaan  PTPN  VII  unit  Bekri. Data yang diambil adalah data produksi dan penjualan crude  palm  oil (CPO)  pada  36
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 5 No. 2: 331-341, July 2022 https://doi.org/10.37637/ab.v5i2.956
periode  (bulan)  terakhir,  satuan  data  yang diambil adalah ton. Pada dasarnya pengumpulan data penelitian hampir sebagian besar didapatkan ketika pelaksanaan  penelitian  secara  offline  di pabrik,  namun  juga  dapat  dikumpulkan secara  online  melalui  studi  literatur  dan dokumentasi. Pengumpulan data yang dilakukan  secara  teliti  dan  lengkap  akan sangat  membantu  penulis  dalam  pembuatan laporan.
Setelah  data  didapatkan  kemudian dilakukan pengolahan dari data yang didapat dengan  melakukan  uji  pola  data  dan  juga imputasi  untuk  mengisi  kekosongan  data. Selanjutnya  adalah  perhitungan bullwhip effect hal tersebut dilakukan untuk mengetahui tingkat parameter bullwhip effect dan terjadinya bullwhip effect pada perusahaan PTPN VII unit Bekri. Kemudian penulis  melakukan  analisis  data  dengan menggunakan  metode  kuantitatif  yang  telah ditentukan yaitu double exponential smoothing dan double moving average. Pada masing-masing metode dilakukan pengolahan  data  sesuai  dengan  spesifikasi pada  setiap  metode  untuk  melakukan peramalan. Adapun rumus untuk menghitung bullwhip effect adalah
BE = CV o CV d (1)
Dimana:
a. Koefisien variasi order
CV o = S o M uo (2)
b. Koefisien variasi demand
CV d = S d M ud (3)
Adapun keterangan dari model persamaan  1,2  dan  3  adalah  BE  merupakan bullwhip  effect ,  Mud  adalah  nilai  rata-rata demand , koefisien variasi order disimbolkan dengan  CVo,  Sd  adalah  standar  deviasi demand , koefisien variasi demand disimbolkan  CVd,  standar  deviasi  order disimbolkan  dengan  So  dan  nilai  rata-rata
order  disimbolkan  Muo.  Permasalahan Bullwhip  Effect tentunya  akan  berdampak pada aliran rantai pasok suatu perusahaan.
Dalam  mengetahui  apakah  nilai  BE dapat  dikatakan  baik  atau  tidaknya  dalam suatu  perusahaan  maka  diperlukan  sebuah parameter  untuk  mengetahuinya  (Fadlillah, 2011). Kajian Ervinasari (2008) menjelaskan bahwa parameter merupakan suatu tolak ukur untuk menguji kebenaran apa yang telah ada. Berdasarkan  kajian  dari  Arifin  (2018) menyebutkan  bahwa  rumus  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  digunakan dalam parameter BE adalah:
BE ≥ 1 + 2𝐿 𝑃 + 2𝐿 2 𝑃 2 (4)
Adapun  keterangan  dari  persamaan  4 antara  lain  adalah  L  adalah lead  time yang terjadi  dari  pemesanan  barang  hingga penerimaan barang dan P merupakan periode pengamatan  atau  observasi  yang  dilakukan. Secara sederhana pada persamaan 4 menjelaskan  bahwa  apabila  nilai  BE  lebih besar atau sama dengan nilai parameter maka nilai  BE  tidak  terlalu  baik  atau  terjadi peningkatan variabilitas  antara produksi  dan penjualan (Arifin, 2018).
Pada  penelitian  ini  metode  yang digunakan adalah double moving average dan double exponential smoothing brown, metode tersebut  merupakan  metode  peramalan  yang dapat  digunakan.  Studi  Sinaga  (2018) menyebutkan mengenai rumus double exponential smoothing  brown  digambarkan secara matematis:
1. Menentukan smoothing pertama.
𝑆′ 𝑡 =  𝑋 𝑡 + (1 −  )𝑆 ′ 𝑡−1 (5)
2. Menentukan smoothing kedua.
𝑆′′ 𝑡 =  𝑋 𝑡 + (1 −  )𝑆 ′′ 𝑡−1 (6)
3. Menentukan besarnya konstanta a.
 𝑡 = 𝑆′ 𝑡 + ( 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 ) =  2𝑆 ′ 𝑡 −   𝑆 ′′ 𝑡 (7)
4. Menentukan besarnya slope.
𝑏 𝑡 =  1 −  (𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 )                         (8)
5. Menentukan besarnya forecast
𝐹 𝑡+𝑝 = 𝑌̂ 𝑡+𝑝 =  𝑡 + 𝑏 𝑡 P                    (9)
Keterangan  dari  setiap  simbol  pada persamaan 5, 6, 7, 8 dan 9 antara lain 𝐹 1+ 𝑚 adalah  mencari  peramalan  di  periode berikutnya, 𝑎𝑡 adalah  Nilai  konstanta  a, 𝑋𝑡 adalah  Data  aktual  dari  periode  ke-t, 𝑆 ′ 𝑡 adalah  nilai  pemulusan  tunggal, 𝑆 ′' 𝑡 adalah Nilai  pemulusan  ganda, 𝑏𝑡 adalah  Nilai konstanta  b,  m  merupakan  periode  masa mendatang, t merupakan waktu atau periode dan  adalah konstanta dengan nilai antara 0 dan 1.
Kajian Sari (2021) menyebutkan bahwa metode double  moving  average adalah metode  yang  dapat  mengatasi  kekurangan metode moving average karena pada metode ini lebih memperhitungkan pola trend dan 2 kali  melakukan moving  average. Metode double moving average dirancang untuk data deret  waktu  dengan  pola  berkecenderungan atau  adanya trend linier  (Hatimah  et  al., 2013).
Adapun  rumus  matematis  yang  dapat digunakan  pada  penelitian  ini  didasarkan pada kajian Sinaga (2018) sebagai berikut:
1. Menghitung rata-rata bergerak pertama
𝑀 𝑡 = 𝑌 𝑡 + 𝑌 𝑡−1 + ⋯ + 𝑌 𝑡−𝑛−1 𝑛 (10)

## 2. Menghitung rata-rata bergerak kedua.
𝑀′ 𝑡 = 𝑀 𝑡 + 𝑀 𝑡−1 + ⋯ + 𝑀 𝑡−𝑛−1 𝑛 (11)
3. Menentukan besarnya nilai konstanta.
 𝑡 = 2𝑀 𝑡 − 𝑀 ′ 𝑡 (12)
4. Menentukan besarnya slope.
𝑏 𝑡 = 2 𝑛 − 1 (𝑀 𝑡 −   𝑀 ′ 𝑡 )            (13)
5. Menentukan besarnya forecast
𝑌̂ = 𝑌 𝑡 + 𝑌 𝑡−1 + ⋯ + 𝑌 𝑡−𝑛−1 𝑛 (14)
M’ t merupakan rata-rata bergerak kedua pada  periode  t,  P  adalah  jumlah  periode  ke depan yang akan diramalkan, Mt adalah rata- rata  bergerak  periode  t,  Y t adalah  nilai
sebenarnya  pada  periode  t,  n  adalah  jumlah periode  dalam moving  average . 𝑌̂ adalah peramalan pada periode berikutnya. Adapun persamaan yang digunakan untuk menghitung  nilai  MSE  adalah  sebagai berikut:
MSE  = ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 (15)
Selain  menghitung  MSE,  perhitungan lainnya adalah dengan menghitung nilai dari MAPE  adapun  rumus  yang  digunakan adalah:
MAPE = ∑ | 𝑃𝐸 𝑖 | 𝑛 𝑛 𝑖=1 (16)
Adapun keterangan dari kedua rumus 15 dan 16 adalah e merupakan error yang terjadi pada periode ke i, n merupakan jumlah data, PE merupakan persentase error yang terjadi pada periode ke i.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentukan  metode  peramalan terbaik,  maka  diperlukan  sekumpulan  data yang merepresentasikan kondisi aktual suatu perusahaan. Pada penelitian ini menggunakan data  penjualan  dan  data  produksi  CPO  dari PTPN  VII  unit  Bekri  yang  diperoleh, dikumpulkan  dan  didokumentasikan  dari hasil  observasi  yang  dilakukan  selama pelaksanaan  penelitian.  Dikarenakan  pada data  yang  didapat  terjadi  kekosongan sehingga  dilakukan  imputasi.  Pada  kajian Mukaromah (2015) diketahui bahwa terdapat berbagai  cara  mengatasi  kekosongan  data yaitu imputasi, listwise deletion dan pairwise deletion. Merujuk  pada  kajian  Mukaromah (2015) maka peneliti kemudian memutuskan untuk  menerapkan  imputasi  dengan  metode means dalam rangka mengatasi permasalahan kekosongan data tersebut .
Setelah melakukan imputasi, selanjutnya adalah  melakukan  uji  normalitas.  Dalam proses  ini  uji  normalitas  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  data  penjualan  CPO PTPN  VII  unit  Bekri  terdistribusi  secara normal  atau  tidak.  Pada  uji  normalitas  pada penelitian  ini  menggunakan  metode one
sample  kolomogorov  smirnov  test dengan batas nilai  0,05. Jika nilai normalitas berada di bawah nilai  maka dapat dikatakan bahwa data  tersebut  tidak  terdistribusi  secara normal,  sebaliknya  jika  nilai  uji  normalitas nya  berada  diatas  nilai  yang  digunakan maka  dapat  dikatakan  bahwa  seri  data terdistribusi  secara  normal  (Mehta  &  Patel, 2015). Hasil uji normalitas pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## Table 2. Hasil uji normalitas
Keterangan Hasil N 36 Normal Parameters Mean 2891,08 Std. Deviation 1362,29 Most Extreme Differences Absolute 0,097 Positive 0,097 Negative 0,055 Test Statistic 0,097 Asym. Sig. (2-tailed) 0,200 Monte Carlo Sig. (2- tailed) Sig 0,944 99% Confidence Interval Lower Bound 0,846 Upper Bound 1000
Menurut Mehta & Patel (2015) terdapat 3  pendekatan  yang  dapat  digunakan  untuk normalitas  data  yaitu Exact  p  values,  monte carlo p values dan Asymptotic p values. Lebih lanjut  (Mehta  &  Patel,  2015)  menjelaskan bahwa  pendekatan Asymptotic  p  values dilakukan apabila data yang diberikan cukup besar.  Adapun  kelemahan  pendekatan  ini adalah  tidak  terlalu  baik  untuk  mengolah
kumpulan  data  kecil,  kumpulan  data  besar tetapi  tidak  seimbang,  dan  kumpulan  data jarang.  Selanjutnya  karakteristik  pendekatan Exact p values adalah lebih akurat digunakan untuk data yang besarannya kecil, namun jika besaran  datanya  besar  maka  akan  terjadi gangguan  saat  pengujian  p  values.  Berbeda dari  kedua  pendekatan  sebelumnya,  dalam menggunakan pendekatan monte carlo tidak memerlukan  syarat  dalam  menggunakannya (Mehta  &  Patel,  2015).  Pada  Tabel  2 didapatkan hasil pengujian normalitas dengan  nilai  0,94  >  0,05  Sehingga  data tersebut dianggap sudah berdistribusi normal.
Pola  data  merupakan  informasi  yang cukup  penting  yang  dibutuhkan  untuk  dapat melihat trend yang  terjadi  pada  suatu  data. Pada Gambar 1 dapat dilihat bahwa pola data penjualan  berfluktuasi  sepanjang  periode yang digunakan pada penelitian ini. Penjualan  terkecil  terjadi  pada  periode  ke sembilan belas tepatnya pada bulan juli tahun 2020  dengan  jumlah  354  ton,  kemudian penjualan terbesar terjadi pada periode kedua tiga  dan  dua  empat  atau  pada  bulan November dan Desember tahun 2020 dengan jumlah 5.998 ton.
Gambar  1  juga  menggambarkan  bahwa meskipun data penjualan mengalami fluktuasi,  namun  secara  linear  mengalami trend peningkatan.  Berdasarkan  dari  pola trend peningkatan  ini  maka  disimpulkan bahwa  metode Double  moving  average dan double exponential smoothing dapat diaplikasikan untuk peramalan.
Gambar 1. Pola data penjualan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  maka diperoleh  nilai  parameter  sebesar  1,04. Hasil  tersebut  didapatkan  dari  total  waktu pengamatan  dua  tahun  terakhir  atau  730 hari. Parameter tersebut digunakan sebagai tolak  ukur  terjadinya  BE  pada  suatu perusahaan  (Bestariani,  2019).  Apabila nilai  BE lebih kecil dari 1,04 menandakan permintaan  masih  stabil  atau TRUE, sebaliknya jika nilai BE melebihi 1,04 maka dapat  dikatakan  bahwa  terjadi amplifikasi permintaan pada produk  CPO atau FALSE (Bestariani,  2019) . Setelah  menentukan parameter,  langkah  selanjutnya  adalah menentukan nilai BE.
Pada tahapan ini pengukuran nilai BE dengan menggunakan data bulanan jumlah produksi  dan  penjualan  selama  periode 2020  hingga  2021.  Nilai  BE  merupakan hasil  perbandingan  nilai  koefisien  variansi order (produksi)  dan  koefisien  variansi demand (penjualan)  yang  diperoleh  dari hasil  perhitungan  persamaan  2.  Kemudian berdasarkan perhitungan dengan persamaan 1 diperoleh nilai BE sebesar 1,08.
Tabel 3 . Perbandingan nilai BE
Keterangan Rata-rata Stadev Koef BE Produksi 2.842 1.590 0,56 1,08 Penjualan 2.985 1.543 0,52
Hasil  perbandingan  nilai  BE  pada Tabel  3. Perbandingan  nilai  BE menunjukan bahwa  nilai  BE  lebih  besar  dibandingkan
nilai  parameter  BE  (1,08  >  1,04). Berdasarkan  hasil  tersebut  maka  dapat disimpulkan terjadi amplifikasi permintaan pada produk CPO di PTPN VII unit Bekri. Selanjutnya  dilakukan  proses  peramalan menggunakan metode DES dan DMA. Pada metode Double  moving  average (DMA) penerapan pemulusan atau rata-rata bergerak  dilakukan  sebanyak  dua  kali. Metode  DMA  dapat  digunakan  bila  data deret waktu menunjukan trend pergerakan. Tahap  awal  dalam  menggunakan  metode DMA untuk peramalan adalah menentukan orde yang akan digunakan. Penentuan orde yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dilakukan  dengan  teknik trial  and  error menggunakan  aplikasi  Zaitun time  series. Perbandingan nilai error dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 . Perbandingan nilai error DMA Orde Waktu Nilai MSE 2 2.150.631 3 2.209.243 4 2.681.806 5 3.077.900 6 3.324.230 7 3.856.122 8 4.142.000 9 4.714.008 10 4.859.414
Pada Tabel 4 diatas dapat dilihat bahwa nilai Mean Square Error (MSE) didapatkan dari  persamaan  15.  Adapun  nilai  terkecil
berada pada orde kedua dengan nilai MSE sebesar 2.150.631. Nilai MSE
mencerminkan  nilai  MAPE  pada  metode DMA, dimana nilai ini diperoleh dari selisih jumlah  peramalan  dengan  jumlah  aktual pada bulan-bulan sebelumnya (Hudiyanti et al.,  2019).  Pedoman  kriteria  penilaian MAPE dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5 . Kriteria nilai MAPE
Nilai Mape Kriteria <10 Sangat baik 10 - 20 Baik 20-50 Cukup >50 Buruk
Pada Tabel 5 dapat dilihat bahwa jika MAPE  lebih  besar  dari  50,  maka  metode tersebut masuk ke dalam kriteria buruk dan secara  tidak  langsung  dapat  dikatakan bahwa hasil peramalan yang dihasilkan oleh metode tersebut buruk.
Metode  selanjutnya  yang  digunakan dalam  melakukan  data time  series (data penjualan  CPO  pada  tiga  tahun  terakhir) adalah metode DES menggunakan persamaan 9. Dalam metode DES terdapat koefisien  pemulusan  yaitu  koefisien  . Dalam  menentukan  pada  metode  DES berbeda dengan cara menentukan orde pada metode DMA. Pada DES dapat menggunakan  aplikasi  zaitun time  series sehingga secara otomatis software tersebut akan  memilih  nilai  yang  menghasilkan MSE atau MSD terkecil, dapat dilihat pada Tabel 6.
Pada Tabel 6 dapat dilihat bahwa nilai
 yang digunakan adalah 0,3. Hal tersebut didasarkan karena pada MSE terkecil yaitu dengan  nilai  1.673.924  yang  jauh  lebih kecil  dibandingkan  nilai  pada  MSE lainnya.  Dengan  nilai  sebesar  0,3 didapatkan  hasil  MAPE  sebesar  47,8. Langkah  selanjutnya  adalah  memilih metode  terbaik  berdasarkan  nilai  MSE terkecil.  Berdasarkan  kriteria  penilaian MAPE  pada  Tabel  5  maka  dapat disimpulkan bahwa nilai MAPE pada Tabel 6 masuk dalam kriteria cukup bagus.
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemilihan metode terbaik berdasarkan nilai MSE dan MAPE  terkecil  dari  hasil  perhitungan  atau peramalan menggunakan metode DMA dan DES.  Nilai  MSE  didapatkan  dari  hasil penjumlahan kuadrat error , dimana kuadrat error didapatkan  dari  perbedaan  hasil peramalan  dengan  kondisi  aktual  yang kemudian  dirata-ratakan.  Adapun  nilai MAPE  didapatkan  dari  nilai  tengah persentase kesalahan absolut. Hasil analisis metode  DMA  dengan  menggunakan  orde kedua  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar 59,  sedangkan  hasil  analisis  menggunakan metode DES diperoleh nilai MAPE sebesar 47,8.  Hasil  ini  menunjukan  bahwa  nilai MAPE  dan  MSE  dari output analisis menggunakan  metode  DES  lebih  kecil daripada nilai MAPE dan MSE dari output analisis menggunakan metode DMA.
Table 6. Penentuan nilai  terkecil
No  Alpha MAE MSE MPE  MAPE 1 0,1  1012,55  1747672  (34,2) 55,66 2 0,2 1055,59  1721567  (26,29)  51,68 3 0,3 1013,06  1673924  (20,82) 47,8 4 0,4 974,73 1689213  (18,04) 46,4 5 0,5 1007,99  1790587  (16,71) 49,4 6 0,6 1081,06  1990412  (15,68) 52,3 7 0,7 1159 2306663  (14,33) 54 8 0,8 1244,76  2770158  (12,48) 54,9 9 0,9 1410,23  3429214  (10,09) 65,9
Tabel 7 menunjukan hasil analisis dari metode DES, yaitu metode yang direkomendasikan  sebagai  metode  yang tepat digunakan untuk peramalan permintaan CPO pada PTPN VII unit Bekri.
Table 7. Perbandingan nilai error antara hasil metode DMA dan DES.
Metode MSE MAPE DMA 4.859.414 59,0 DES 1.673.924 47,8 Berdasarkan metode DES
menggunakan  nilai  0,3  maka  diperoleh hasil  peramalan  untuk  tahun  2022  dengan
menggunakan  aplikasi  zaitun time  series sebagaimana dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 . Hasil peramalan Periode Forecasted Jan-22 3.304 Feb-22 3.284 Mar-22 3.264 Apr-22 3.244 May-22 3.224 Jun-22 3.204 Jul-22 3.184 Aug-22 3.163 Sep-22 3.143 Oct-22 3.123 Nov-22 3.103 Dec-22 3.083
Berdasarkan  hasil  peramalan  pada Tabel  8. Hasil  peramalan diperoleh hasil bahwa nilai permintaan mengalami penurunan  sepanjang  periode  tahun  2022. Jumlah permintaan CPO tertinggi diprediksi  terjadi  pada  bulan  januari  2022 yaitu  sebesar  3.304  ton  CPO,  sementara jumlah permintaan
CPO terendah diprediksi  terjadi  pada  bulan  desember 2022  dengan  jumlah  permintaan  sebesar 3.083 ton.
Dalam  rangka  melihat  dampak  atau pengaruh dari penerapan peramalan permintaan  terhadap  BE  maka  langkah selanjutnya  adalah  melihat  perubahan  BE yang terjadi jika perencanaan produksi CPO sesuai  dengan output dari  peramalan. Perencanaan  produksi  CPO  sesuai  dengan hasil  peramalan  maka  nilai  BE  yang diperoleh adalah sebesar 0,99. Nilai ini jauh dibawah  nilai  parameter  BE  yaitu  sebesar 1,04  (Lihat  Tabel  9),  sehingga  dapat digambarkan  bahwa  jika  perencanaan produksi CPO sesuai dengan nilai peramalan  maka  tidak  terjadi amplifikasi permintaan  produksi  CPO  pada  PTPN  VII unit Bekri.
Table 9. Nilai parameter
Lead Time (L) 14 Hari Periode (P) 730 Hari Nilai Parameter 1,04
Adapun  perubahan  nilai  BE  dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10 . Perubahan nilai BE
Keterangan Rata-rata  stadev Koef BE Produksi 2.842 1.590 0,564 0,99 Forecast 2.977 1.679 0,560
Berdasarkan  hasil  Tabel  10  maka disimpulkan  bahwa  penerapan  metode peramalan, khususnya dengan menggunakan  metode  DES,  penting  untuk dilakukan dalam rangka meminimalisir dan menghindari  terjadinya over  production atau bullwhip  effect terhadap  jumlah permintaan. Lebih lanjut, penerapan peramalan permintaan juga berfungsi untuk mengefisienkan biaya dan kegiatan produksi  CPO  pada  PTPN  VII  unit  Bekri. Dengan  kata  lain,  PTPN  VII  unit  Bekri mampu  untuk  melakukan  proses  produksi sesuai  dengan  jumlah  permintaan  dan kapasitas penyimpanan CPO yang dimiliki.

## SIMPULAN
Hasil perhitungan dan analisis nilai BE dengan  data  produksi  dan  penjualan  CPO PTPN  VII  unit  Bekri  menunjukan  bahwa nilai BE melebihi nilai parameter BE. Hasil ini  menunjukan  adanya amplifikasi atau terjadinya kelebihan jumlah produksi CPO di  PTPN  VII  unit  Bekri  selama  periode 2019-2021. Berdasarkan peramalan menggunakan  metode  DMA  dan  DES diperoleh  temuan  bahwa  nilai  MSE  dan nilai  MAPE  dari  metode  DES  lebih  kecil dari  nilai  MSE  dan  MAPE  dari  metode DMA.  Hasil  ini  menjawab  tujuan  kedua pada  penelitian  ini  dengan  kesimpulan bahwa  peramalan  menggunakan  metode DES  jauh  lebih  baik  daripada  metode DMA.Berdasarkan hasil peramalan menggunakan metode DES, diperoleh nilai BE jauh lebih rendah apabila PTPN VII unit Bekri  menerapkan  perencanaan  produksi CPO sesuai dengan nilai yang direkomendasikan  dari  hasil  peramalan menggunakan  metode  tersebut.  Dengan kata  lain,  peramalan  dengan  metode  DES
secara tidak langsung meminimalisir resiko terjadinya amplifikasi atau  kelebihan produksi CPO pada PTPN VII unit Bekri.

## DAFTAR PUSTAKA
Anas, A. S. (2015). Efek Domino Bullwhip
Effect  Supply  Chain  Management pada  Manajemen  Perguruan  Tinggi (Studi Kasus : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan
Komputer  Lombok). Jurnal  Sentra
Penelitian  Engineering  Dan  Edukasi , 7 (4), 63–69.
Arief,  S.  (2021).  Pengurangan  Bullwhip Effect  Pada  Sistem  Rantai  Pasok Menggunakan Peramalan Deret Berkala. Jurnal Teknik Industri UNISI ,
5 (1), 1–7.
Arifin,  S.  (2018).  Analisa  Bullwhip  Effect Dengan Pendekatan Metode
Peramalan  Exponential  Smoothing Pada  Produk  Optimal. Jurnal  UII , 4 (6), 10–19.
Bestariani, R. (2019). Bullwhip Effect Pada Produk  Springbed  Di  Ritel  Ardhie. Jurnal ITN , 2 (4), 144–148.
BPS. (2020). Indonesian Oil Palm Statistics 2020. Pusat  Data  Dan  Sistem Informasi Pertanian .
Ervinasari, R. Y. (2008). Analisis Pelatihan Dalam Upaya Mengoptimalkan Kinerja Pada Daarul Jannah Cottage Syariah [Pasundan].
http://repository.unpas.ac.id/30612/7/ Skripsi BAB III - Wuri.pdf
Fadlillah,  B.  (2011).  Upaya  Meminimasi Bullwhip  Effect  Pada  Supply  Chain Dengan  Perbaikan  Sistem  Pemesanan Guna Mendapatkan Biaya Pemesanan Yang  Optimal. Jurnal  UII , 11 (2),  1– 21. http://eprints.uanl.mx/5481/1/102014 9995.PDF
Hatimah, I., Wahyuningsih, S., & Sifriyani.
(2013). Perbandingan Metode Double Moving  Average  dan  Pemulusan Eksponensial  Ganda  dari  Holt  dalam
Peramalan  Harga  Saham. Jurnal ISNUL , 6 (8), 103–107.
Hudiyanti,  C.  V.,  Bachtiar,  F.  A.,  &
Setiawan, B. D. (2019). Perbandingan Double  Moving  Average  dan  Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan  Mancanegara  di  Bandara Ngurah  Rai. Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (3), 2667–2672.
Mehta,  C.  R.,  &  Patel,  N.  (2015).  SPSS exact  tests. Journal  IBM  SPSS , 8 (1), 3–27.
Mukarromah,  Ilhamsyah,  &  Martha,  S.
(2015). Perbandingan Imputasi
Missing  Data  Menggunakan  Metode Mean  Dan  Metode  Algoritma  K- Means. Jurnal  Buletin  Ilmiah  Mat. Stat.  Dan  Terapannya  (Bimaster) ,
04 (3), 305–312.
Nugraha,  A.  T.,  Fitri,  H.,  Widiyanti,  M., Guntoro,  R.,  &  Sulastri.  (2019).  The role of the risk management committee in  managing  supply  chain  risk  and enhancing  supply  chain  performance: An  emerging  market  perspective. International Journal of Supply Chain Management , 8 (1), 319–327.
https://ojs.excelingtech.co.uk/index.p hp/IJSCM/article/view/2898/1409
Parwati, C. I., Wisnubroto, P., & Kahfi, R.
A.  N.  (2020).  Pengurangan  Bullwhip Effect  Dengan  Menggunakan  Metode Periodic  Review. Gaung  Informatika , 13 (4), 97–106.
Perdana, Y. R. (2015). Analisis Permintaan Produk Dengan Menggunakan Metode Bullwhip Effect Di Industri Kecil Obat Tradisional. Jurnal  Seminar  Nasional IENACO , 296 (2000), 289–294.
PT  Perkebunan  Nusantara  VII.  (2020). Annual Report 2020 .
Rahayu,  S.,  &  Yuliana,  P.  E.  (2019). Analisis  Pengaruh  Penerapan  Metode DRP  Terhadap  Bullwhip  Effect  Pada Rantai Suplai. Journal of Information
Agro Bali : Agricultural Journal                                                                                     e-ISSN 2655-853X Vol. 5 No. 2: 331-341, July 2022 https://doi.org/10.37637/ab.v5i2.956
System,  Graphics,  Hospitality  and Technology , 1 (2), 42–46.
Sari,  I.  K.  (2021).  Perbandingan  Metode
Double Moving Average Dan Double Exponential Smoothing Pada Peramalan Jumlah Penduduk Provinsi Jawa Tengah. Jurnal Walisongo , 7 (3),
4–89.
Setijadi.
(2017). Karakteristik dan permasalahan  rantai  pasok. Jurnal Supply Chain Indonesia , 8 (2), 1–10.
Sinaga,  H.  D.  E.,  &  Irawati,  N.  (2018).
Perbandingan Double Moving Average  Dengan  Double  Exponential Smoothing  Pada  Peramalan. Jurnal Stmikroyal , 4 (2), 197–204.
Wahyudi,  R.,  Iqbal,  M.,  &  Sunarti,  S.
(2021).  Enhancing  Textile  Industry’s Employee Satisfaction through Market Sensing Capability and Internal Marketing  Practice. Bina  Teknika ,
17 (1),
23–35.
https://doi.org/10.54378/bt.v17i1.287
2
Wang, X. (2019). The Bullwhip Effect is an
Increasing Function of the Lead Time. Journal IFAC Papers OnLine , 52 (13), 2297–2302. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.1 1.548