(Print) | 2721-4729 (Online) Artikel dikirim: 19/01/2023 Artikel direvisi: 14/03/2023 Artikel diterima: 15/03/2023

## ABSTRAK
Permasalahan yang sering dihadapi oleh perusahaan salah satunya adalah bagaimana cara meramalkan produksi produk di masa mendatang berdasarkan data yang telah direkam sebelumnya. PT. GarudaFood Putra Putri Jaya Tbk,  Gresik  merupakan perusahaan  yang  memproduksi  makanan hingga  minuman salah  satunya adalah  wafer stick.  Permintaan  produksi  wafer  stick  yang  tidak  menentu  membuat  perusahaan  harus  meramalkan  angka produksi  setiap  bulannya  sehingga  proses  produksi  tidak  menyebabkan  kurang  atau  lebih  hasil jadinya  sesuai dengan permintaan yang didapatkan. Peramalan tersebut sangat berpengaruh pada keputusan manajemen untuk menentukan jumlah permintaan produksi wafer stick yang harus disediakan oleh perusahaan. Adapun tujuan dari penelitian  ini  yaitu  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  hasil  peramalan  produksi  wafer  stick  dengan menggunakan  metode  peramalan  moving  average  dan  exponential  smoothing.  Untuk  melakukan  perhitungan peramalan  itu,  semakin  banyak  data  yang  digunakan  untuk  peramalan  maka  semakin  akurat  pula  hasil  dari peramalan yang dilakukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang paling tepat digunakan perusahaan untuk melakukan suatu peramalan agar dapat memproduksi secara optimal adalah metode exponential smoothing dengan  α  =  0,5  karena  metode  ini  memiliki  nilai  tingkat  kesalahan  (error  peramalan)  paling  kecil  secara keseluruhan sebesar 9,9%.
Kata Kunci: Peramalan; permintaan produksi; moving average; exponential smoothing.

## ABSTRACT
One of the problems faced by companies is how to forecast the production of products in the future based on pre- recorded data. PT. GarudaFood Putra Putri Jaya Tbk, Gresik is a company that produces food to beverages, one of  which  is  wafer  sticks.  The  erratic  demand  for  wafer  stick  production  makes  companies  have  to  predict production figures  every  month so  that  the  production  process does not  cause less  or  more  finished  results  in accordance with the demand obtained. Such forecasting greatly influences management's decision to determine the amount of wafer stick production demand that must be provided by the company. The purpose of this study is to  identify  and  analyze  the  forecasting  results  of  wafer  stick  production  using  the  moving  average  forecasting method and exponential smoothing. To do the forecasting calculation, the more data used for forecasting, the more accurate the results of the forecasting carried out. The results showed that the most appropriate method used by companies  to do  forecasting  in  order  to  produce  optimally  is the  exponential  smoothing method  with α  =  0.5 because this method has the smallest error forecasting value overall of 9.9%.
Keyword: Forecasting; production demand; moving average; exponential smoothing.
ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online)

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 10, Nomor 2, Juli 2023, hlm. 228-235 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: 10.37373

## Peramalan permintaan produksi wafer stick di PT. GarudaFood Putra
Putri Jaya Tbk, Gresik
Wafer stick production demand forecasting in PT. GarudaFood Putra Putri Jaya Tbk, Gresik

## Poppy Marselina Kristiani*, David Andrian
*Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Darma Cendika, Indonesia, 60117 * Jl. Dr. Ir. H. Soekarno No.201, Klampis Ngasem, Kec. Sukolilo, Kota SBY, Jawa Timur 60117
*Koresponden Email: poppy.marselina@student.ukdc.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Suatu keputusan yang akan diambil oleh seorang manajer sangat berpengaruh bagi jalannya suatu perusahaan.  Ketika  perusahaan  ingin  mengetahui  berapa  permintaan  produk  pada  periode  berikutnya dan berapa jumlah produksi yang harus dikerjakan merupakan tanggung jawab bagi seorang manajemen produksi  dalam  perusahaan  tersebut  untuk  dapat  meramalan  total  permintaan  produk  yang  harus dihasilkan pada periode berikutnya. Dalam mengambil keputusan tersebut mereka harus berusaha untuk membuat estimasi dengan baik - baik, hal ini memiliki tujuan utama dengan dilakukannya analisis suatu peramalan. Perencanaan  yang  baik  dalam  jangka  panjang  atau  jangka  pendek akan  bergantung  pada peramalan permintaan untuk produk perusahaan tersebut. Peramalan menjadi salah satu hal penting yang dimiliki perusahaan atau organisasi berkaitan dengan bisnis pada saat pengambilan keputusan oleh pihak manajemen [1] . Jumlah permintaan yang memiliki nilai lebih rendah dari hasil produksi tentu saja akan berakibat produk tersebut disimpan pada ruang penyimpanan. Di satu sisi ruang penyimpanan memiliki keterbatasan  tempat  dan  waktu  penyimpanan.  Dengan  hal tersebut  perusahaan  akan  membayar  lebih banyak dari seharusnya untuk biaya penyimpanan. Permasalahan seperti ini harus bisa ditangani dengan baik oleh suatu perusahaan agar tidak terjadi penumpukan hasil produksi. Salah satu teknik yang dapat digunakan adalah dengan peramalan permintaan sehingga hasil produksi yang dihasilkan dapat sesuai dengan permintaan dan tidak menimbulkan penumpukkan produk [2] .
Dalam  strategi  perencanaan  terhadap  produk  yang  ditawarkan  agar  sesuai  dengan  permintaan konsumen menggunakan metode peramalan. Metode peramalan adalah teknik perhitungan suatu nilai yang  digunakan  sebagai  prediksi  tingkat  permintaan  di  masa  yang  akan datang [3] .  banyaknya  jenis produk dan jumlah permintaan yang tidak pasti, akan membuat suatu perusahaan tidak dapat mengatur total penyimpanan produk di dalam gudang. Salah satu permasalahan tersebut dapat membuat produk terkadang tidak  dapat didistribusikan ketika  perusahaan  memiliki  permintaan  konsumen.  Sebaliknya, produksi  produk  yang  berlebihan  akan  mengakibatkan  penumpukan  di  gudang  yang  dapat mengakibatkan kualitas  produk akan  menurun  bahkan  rusak.  Oleh  karena  itu  suatu  perusahaan  perlu melakukan  peramalan  permintaan  agar  hasil  produksi  dapat  disesuaikan  sesuai  dengan  permintaan konsumen [4] .
PT. GarudaFood Putra Putri Jaya Tbk merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi berbagai macam  jenis  makanan  hingga  minuman  yang  telah  tersebar di  beberapa  Negara. Permasalahan  yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah peramalan permintaan produksi wafer stick sehingga jalannya proses  produksi  menjadi  efektif  dan efisien tanpa  harus  mengalami  penumpukkan  atau  semacamnya. Selain  itu  dengan  perhitungan  peramalan  ini,  perusahaan  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dalam pemenuhan  permintaan  konsumen  yang  bersifat  tidak  sama  atau  berubah-ubah [5] .  Ketidaksesuaian persediaan dan penjualan yang dilakukan oleh perusahaan, akan mengakibatkan kelebihan persediaan di gudang. Salah satu cara mengatasi permasalahan ini dengan melakukan peramalan permintaan produk agar jumlah persediaan dapat disesuaikan dengan kebutuhan produksi [6] . Metode penyelesaian yang dapat digunakan dalam melakukan peramalan produksi adalah metode moving average dan exponential smoothing, dengan  hasil  akhir  peramalan  yang  akan  dibandingkan  nilai error nya  sehingga  dapat diputuskan metode peramalan apa yang harus diterapkan didalam perusahaan.

## 2. METODE
Di  dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  jenis  penelitian  kuantitatif.  Penelitian  kuantitatif merupakan  penelitian  yang  mempunyai  jumlah  sampel  relatif  lebih  besar  dengan  sifat  representatif dimana  penelitian ini  baru  bisa dilakukan  ketika  seluruh  data  yang  dipakai  telah terkumpul.  Dengan dilakukannya  penelitian  ini,  tujuan  utamanya  adalah  mencari  perbandingan  hasil  metode  peramalan mana yang dapat diterapkan oleh perusahaan dalam meramalkan permintaan produksi wafer stick pada tahun 2021 sehingga perusahaan tidak mengalami penumpukkan produk didalam gudang penyimpanan yang tidak sesuai dengan penjualan.
Gambar  1 menunjukkan  tahapan  dalam  penelitian  yang  diawali  dengan  pengumpulan  data, kemudian pemisahan model peramalan yaitu dengan metode moving average dan metode exponential smoothing , selanjutnya mengevaluasi hasil dari peramalan yang telah dilakukan, masuk ke  pemilihan metode  terbaik  dengan  membandingkan  hasil  nilai error ,  setelah  melakukan  perbandingan  akan mendapatkan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  produksi.  Data  yang  telah
Peramalan permintaan produksi wafer stick di PT. GarudaFood Putra Putri Jaya Tbk, Gresik
dikumpulkan untuk penelitian ini adalah data permintaan produksi wafer stick PT. GarudaFood Putra Putri Jaya Tbk, Gresik pada tahun 2021.
Mulai Pengumpulan Data Model Peramalan Metode Moving Average Metode Exponential Smoothing Evaluasi Hasil Peramalan Pemilihan Metode Terbaik dengan Membandingkan Nilai Eror Metode terpilih Selesai
Gambar 1. Alur penelitian
Adapun urutan-urutan dalam perhitungan peramalan produksi wafer stick di PT. GarudaFood Putra Putri Jaya Tbk.
2.1 Peramalan
Peramalan merupakan salah satu tolak ukur dalam melakukan prediksi kejadian yang akan datang dimana dalam  perhitungannya  akan  menggunakan  data-data  pada  masa  lalu [7] . Di dalam  peramalan memperhatikan  informasi  data-data  yang  akurat  dan  relevan  sehingga  dalam  hasil  dari  peramalan tersebut dapat digunakan sebagai tolak ukur dalam beberapa bidang mulai dari industri, bisnis, ekonomi, ilmu sosial, dan lainnya [8] . Ketika selesai melakukan perhitungan terhadap suatu peramalan maka pada akhirnya  hasil  yang didapatkan  harus  diuji terlebih dahulu,  hal  tersebut  bertujuan  untuk  memastikan apakah proses perhitungan telah sesuai serta hasil yang didapatkan sudah optimal dan akurat [9] .

## 2.2 Metode moving average
Metode Moving Average adalah perhitungan peramalan rata-rata bergerak dengan menggunakan beberapa data aktual ( real ) dari masa sebelumnya sehingga dapat menghasilkan nilai peramalan [10] . Dalam  metode  ini  diperlukan  rata-rata  permintaan  aktual  (n)  pada  periode  terakhir,  dimana  dalam menentukan (n) tersebut didasarkan pada simulasi dengan mempertimbangkan situasi riil di lapangan. Peramalan  dapat  dilakukan  sesuai  dengan  kebutuhan  dari  perusahaan  itu  sendiri,  bisa  peramalan  3 bulanan, peramalan 4 bulanan, dan lainnya. Secara sistematis, rata-rata bergerak ( moving average ).
Ft =  Σ 𝐴 𝑡−1 + 𝐴 𝑡−2 + 𝐴 𝑡−3…… 𝑛 (1)
Dimana Ft adalah periode yang dicari untuk peramalan, 𝐴 𝑡−1 adalah data riil dari periode lalu, sedangkan n adalah jumlah periode yang digunakan untuk perhitungan.
2.3 Metode Exponential Smoothing
Metode Exponential  Smoothing yaitu  suatu  tipe  metode  peramalan  rata-rata  bergerak  yang melakukan pengukuran terhadap data masa lalu dengan cara eksponensial sehingga data paling akhir mempunyai ukuran yang lebih besar [11] . Setiap data akan diberi bobot, di mana bobot yang digunakan disimbolkan dengan alpha (α). Alpha (α) memiliki bobot nilai konstan yang memiliki nilai lebih tinggi daripada atau setara 0 dan kurang atau setara dari 1. Persamaan 2 penghalusan eksponensial ( exponential smoothing ).
𝐹 𝑡 =   𝐹 𝑡−1 +  𝛼 (𝐴 𝑡−1 − 𝐹 𝑡−1 ) (2)
Dimana Ft adalah periode yang dicari untuk peramalan, 𝐹 𝑡−1 adalah data peramalan dari periode lalu, 𝐴 𝑡−1 adalah data riil dari periode lalu, sedangkan 𝛼 adalah nilai konstanta (0 < α < 1).
2.4 MAD ( Mean Absolute Deviation )
MAD  akan  sangat  bermanfaat  ketika  menganalisis  kesalahan  ramalan  dalam  unit  yang  sama sebagai  deret  asli [12] .  Akurasi  peramalan  akan  tinggi  apabila  nilai-nilai  MAD  ( Mean  Absolute Deviation ) semakin kecil. Formula yang digunakan dalam menghitung MAD.
𝑀𝐴𝐷 = 𝛴 (𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛) 𝑛 (3)

## 2.5 MSE ( Mean Squared Error )
MSE merupakan alat perhitungan untuk mengatur kesalahan peramalan yang bernilai besar karena dari  kesalahan-kesalahan  itu  dikuadratkan [13] . Mean  Squared  Error (MSE)  adalah  rata-rata  dari kesalahan peramalan yang dikuadratkan, atau dapat dituliskan dalam bentuk persamaan.
𝑀𝑆𝐸 = 𝛴 (𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 −𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛)²
𝑛 (4)
2.6 MAPE ( Mean Absolute Percent Error )
MAPE sendiri merupakan alat ukur yang digunakan untuk mengidentifikasi berapa banyak besar kesalahan dalam perhitungan peramalan yang akan dibandingkan dengan nilai nyata dalam deret [14] . Metode MAPE dapat dihitung dengan rumus.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝛴 (𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛) 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑛 𝑥 100% (5)
Suatu  metode  yang  memiliki  nilai  MAPE  kurang  dari  10%  adalah  metode  yang  menghasilkan kinerja  baik  ,  karena  pada dasarnya  semakin  kecil  nilai MAPE  yang tunjukkan  maka  semakin  bagus pula kinerja yang dimilikinya [15] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data ini  merupakan data  historis  dari  permintaan  produksi wafer  stick pada tahun 2021.  Adapun  data tersebut diperoleh dari PT.  GarudaFood Putra Putri  Jaya  Tbk,  Gresik.  Data  yang telah  didapatkan  menjelaskan  terkait  dengan  permintaan wafer  stick pada  tahun  2021  dengan  total permintaan sebanyak 3,603,452 karton. Data keseluruhan permintaan produksi wafer stick pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Data permintaan tahun 2021 No. Bulan 2021 Permintaan Produk Wafer Stick (karton) 1 Januari 291,914 2 Februari 284,902 3 Maret 302,886 4 April 306,624 5 Mei 202,124 6 Juni 302,646 7 Juli 306,950 8 Agustus 289,632 9 September 329,532 10 Oktober 323,618 11 November 331,170 12 Desember 331,454 Total 3,603,452
Peramalan permintaan produksi wafer stick di PT. GarudaFood Putra Putri Jaya Tbk, Gresik
Dalam  perhitungan  metode moving  average terdapat  beberapa  cara  untuk  mendapatkan  hasil diantaranya metode moving average dihitung per 1 bulanan dan 3 bulanan. Dengan perhitungan dalam metode ini, diperlukan seluruh data yang telah dijelaskan pada tabel 1 untuk mencari hasil perhitungan dengan benar. Hasil perhitungan metode moving average 1 bulanan yang telah didapatkan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil moving average 1 bulanan No.  Bulan (2021) Permintaan (Karton) Hasil Peramalan 1. Januari 291,914 - 2. Februari 284,902 291,914 3. Maret 302,886 284,902 4. April 306,624 302,886 5. Mei 202,124 306,624 6. Juni 302,646 202,124 7. Juli 306,950 302,646 8. Agustus 289,632 306,950 9. September 329,532 289,632 10. Oktober 323,618 329,532 11. November 331,170 323,618 12. Desember 331,454 331,170 Total 3,603,452 3,271,998 Next Periode 331,454 Sebagaimana perhitungan moving average, perhitungan moving average per 1 bulanan.
Ft            =  Σ 𝐴 𝑡−1 𝑛
F(april) =  Σ 302,886

## 1

## F(april) =  302,886
Jadi  hasil  akhir  peramalan  produksi wafer  stick  moving  average 1  bulanan  untuk  periode selanjutnya adalah 331,454 karton.
Selanjutnya perhitungan metode moving average per 3 bulanan, sehingga hasil akhir yang didapat nantinya  dapat  menjadi  perbandingan  dalam  menentukan  metode  yang  digunakan  sebagai  penentu dengan hasil yang paling efektif. Hasil perhitungan moving average 3 bulanan pada Tabel 3 .
Tabel 3 . Hasil moving average 3 bulanan No.  Bulan (2021) Permintaan (Karton) Hasil Peramalan 1. Januari 291,914 - 2. Februari 284,902 - 3. Maret 302,886 - 4. April 306,624 293,234 5. Mei 202,124 298,137.3 6. Juni 302,646 270,544.7 7. Juli 306,950 270,464.7 8. Agustus 289,632 270,573.3 9. September 329,532 299,742.7 10. Oktober 323,618 308,704.7 11. November 331,170 314,260.7 12. Desember 331,454 328,106.7 Total 3,603,452 2,653,769 Next Periode 328,747.3 Sebagaimana contoh untuk perhitungan moving average, berikut ini perhitungan per 3 bulanan.
Ft            =  Σ 𝐴 𝑡−1 +  𝐴 𝑡−2 +  𝐴 𝑡−3…… 𝑛
F(april) =  Σ 291,914 + 284,902 + 302,886 3

## F(april) =  293,234
Jadi  hasil  akhir  peramalan  produksi wafer  stick  moving  average 3  bulanan  untuk  periode selanjutnya adalah 328,747 karton.
Adapun tujuan dengan menggunakan α tersebut karena daerah α adalah antara 0 sampai 1, α = 0,1 untuk mewakilkan awal data, α = 0,5 untuk mewakilkan rata-rata, α = 0,9 untuk mewakilkan data akhir. Selanjutnya  perhitungan  metode exponential  smoothing dengan alpha (α)  0,1  mendapatkan  hasil perhitungan  untuk next  periode sebanyak  302,539.1  karton.  Berikut  ini  data  keseluruhan  pada perhitungan metode exponential smoothing dengan alpha (α) 0,1 pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Hasil exponential smoothing (α = 0,1) No.  Bulan (2021) Permintaan (Karton) Hasil Peramalan 1. Januari 291,914 - 2. Februari 284,902 291,914 3. Maret 302,886 291,212.8 4. April 306,624 292,380.1 5. Mei 202,124 293,804.5 6. Juni 302,646 284,636.4 7. Juli 306,950 286,437.4 8. Agustus 289,632 288,488.7 9. September 329,532 288,603 10. Oktober 323,618 292,695.9 11. November 331,170 295,788.1 12. Desember 331,454 299,326.3 Total 3,603,452 3,603,452 Next Periode 302,539.1
Jadi  hasil  akhir  peramalan  produksi wafer  stick  exponential  smoothing (α  =  0,5)  untuk  periode selanjutnya adalah 302,539 karton.
Selanjutnya perhitungan metode exponential smoothing dengan alpha (α) 0,5 mendapatkan hasil perhitungan  untuk next  periode sebanyak  327,744.9  karton.  Berikut  ini  data  keseluruhan  pada perhitungan metode exponential smoothing dengan alpha (α) 0,5 pada Tabel 5 .
Tabel 5 . Hasil exponential smoothing (α = 0,5) No.  Bulan (2021) Permintaan (Karton) Hasil Peramalan 1. Januari 291,914 - 2. Februari 284,902 291,914 3. Maret 302,886 288,408 4. April 306,624 295,647 5. Mei 202,124 301,135.5 6. Juni 302,646 251,629.8 7. Juli 306,950 277,137.9 8. Agustus 289,632 292,043.9 9. September 329,532 290,838.0 10. Oktober 323,618 310,185 11. November 331,170 316,901.5 12. Desember 331,454 324,035.8 Total 3,603,452 3,603,452 Next Periode 327,744.9
Peramalan permintaan produksi wafer stick di PT. GarudaFood Putra Putri Jaya Tbk, Gresik
Jadi  hasil  akhir  peramalan  produksi wafer  stick  exponential  smoothing (α  =  0,5)  untuk  periode selanjutnya adalah 327,745 karton.
Selanjutnya perhitungan metode exponential smoothing dengan alpha (α) 0,9 mendapatkan hasil perhitungan  untuk next  periode sebanyak  331,352.2  karton.  Berikut  ini  data  keseluruhan  pada perhitungan metode exponential smoothing dengan alpha (α) 0,9 pada Tabel 6 .
Tabel 6 . Hasil exponential smoothing (α = 0,9) No.  Bulan (2021) Permintaan (Karton) Hasil Peramalan 1. Januari 291,914 - 2. Februari 284,902 291,914 3. Maret 302,886 285,603.2 4. April 306,624 301,157.7 5. Mei 202,124 306,077.4 6. Juni 302,646 212,519.3 7. Juli 306,950 293,633.3 8. Agustus 289,632 305,618.3 9. September 329,532 291,230.6 10. Oktober 323,618 325,701.9 11. November 331,170 323,826.4 12. Desember 331,454 330,435.6 Total 3,603,452 3,603,452 Next Periode 331,352.2
Jadi  hasil  akhir  peramalan  produksi wafer  stick  exponential  smoothing (α  =  0,9)  untuk  periode selanjutnya adalah 331,352 karton.
Dalam  suatu  peramalan  besar  kemungkinan  pada  setiap  metode  yang  digunakan  pasti  memiliki kesalahan  atau  sering  disebut  dengan  nilai error. Kesalahan  tersebut  dapat  diperhitungkan  melalui beberapa macam metode pengukuran. Metode-metode ini digunakan untuk membandingkan model yang berbeda, sejalan untuk memonitor peramalan sehingga dapat memastikan bahwa pengukuran tersebut berfungsi dengan baik. Metode pengukuran yang digunakan dalam kesalahan peramalan ada tiga yaitu mean absolut deviation (MAD), mean squared error (MSE), dan mean percent error (MAPE). Berikut ini hasil perhitungan kesalahan (nilai error ) peramalan moving average (1 bulanan dan 3 bulanan) dan exponential smoothing dengan ( 𝛼 = 0,5 dan 𝛼 = 0,9) pada Tabel 7 .
Tabel 7. Perbandingan nilai error peramalan produksi wafer stick
Metode Peramalan Hasil Peramalan permintaan (karton) MAD MSE MAPE Moving Average (1 bulanan) 331,454 28,093.46 2128548000 10.7% Moving Average (3 bulanan) 328,747.3 29,112 1503300000 11.1% Exponential smoothing ( a = 0,1) 302,539.1 27,603.25 1419644000 10.1% Exponential smoothing ( a = 0,5) 327,744.9 26,230.24 1314134000 9,9% Exponential smoothing ( a = 0,9) 331,352.2 27,444.67 1933278000 10.5%
Dari hasil perbandingan nilai error yang telah didapatkan seperti di dalam Tabel 1 yaitu metode paling tepat digunakan perusahaan dalam melakukan suatu peramalan agar dapat memproduksi secara optimal adalah metode exponential smoothing dengan α = 0,5 karena metode ini memiliki nilai tingkat kesalahan ( error peramalan) paling kecil secara keseluruhan sebesar 9,9%.

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan,  ada  beberapa  kesimpulan  yang  diantaranya  pada perhitungan peramalan menggunakan metode moving average (1 bulanan dan 3 bulanan) mendapatkan hasil peramalan untuk periode selanjutnya dengan masing-masing 331,454/karton dan 328,747.3/karton, pada perhitungan peramalan menggunakan metode exponential smoothing (α = 0,1, α = 0,5, α = 0,9) mendapatkan  hasil  peramalan  untuk  periode  selanjutnya  dengan  masing-masing  302,539/karton, 327,744.9/karton,  dan  331,352.2/karton.  Sehingga  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  hasil
peramalan  produksi wafer  stick berdasarkan  perbandingan  hasil  didapatkan  nilai error dari  masing- masing metode yang paling tepat digunakan perusahaan untuk melakukan suatu peramalan agar dapat memproduksi secara optimal adalah metode exponential smoothing dengan α = 0,5 karena metode ini memiliki nilai tingkat kesalahan ( error peramalan) paling kecil secara keseluruhan sebesar 9,9%.

## REFERENSI
[1] M.  Ngantung  i  A.  H.  Jan,  «Analisis  Peramalan  Permintaan  Obat  Antibiotik  Pada  Apotik Edelweis Tatelu», J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 7, núm. 4, 2019.
[2] A. Z. Ridho, M. L. Zakaria, M. A. Z. Ilmageo, i M. A. Yaqin, «Peramalan Permintaan Produk pada Permainan Hay Day», Pros. SENIATI , vol. 5, núm. 3, p. 74-80, 2019.
[3] L.  B.  Utamie,  I.  Isdiantoni,  i  D.  T.  Kurniawan,  «Peramalan  Permintaan  Buah  di  Kabupaten Sumenep», en Prosiding: Seminar Nasional Ekonomi dan Teknologi , 2019, p. 155-166.
[4] P. Samuel, F. Lefta, I. Indahsari, i L. Gozali, «Penentuan Metode Peramalan Permintaan Barang Setengah Jadi di PT. XYZ», J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 8, núm. 1, 2020.
[5] M. Jufriyanto, «Peramalan Permintaan Keripik Singkong dengan Simulasi Monte Carlo», J. Tek. Ind. J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind. , vol. 6, núm. 2, p. 107-113, 2020.
[6] D.  Khairani i  S. Meutia,  «Peramalan  Permintaan  Produk  Di PT. Bina  Usaha  Bersama  Sehati Lhokseumawe», en Seminar Nasional Teknik Industri 2019 , 2019, vol. 4, núm. 1.
[7] N.  L.  A.  K.  Yuniastari  i  I.  G.  P.  W.  W.  Wirawan,  «Peramalan  Permintaan  Produk  Perak Menggunakan  Metode  Simple  Moving  Average  Dan  Exponential  Smoothing», J.  Sist.  dan Inform. , vol. 9, núm. 1, p. 97-106, 2014.
[8] D.  C.  Montgomery,  C.  L.  Jennings,  i  M.  Kulahci, Introduction  to  time  series  analysis  and forecasting . John Wiley & Sons, 2015.
[9] L.  Sunarmintyastuti,  S.  Alfarisi,  i  F.  S.  Hasanusi,  «Peramalan  Penentuan  Jumlah  Permintaan Konsumen Berbasis Teknologi Informasi Terhadap Produk Bordir Pada Kota Tasikmalaya», J. Penelit. Pendidik. , vol. 16, núm. 3, p. 288-296, 2017.
[10] J. Heizer i B. Render, «Manajemen Operasi: Keberlangsungan dan Rantai Pasokan», Jakarta: Salemba Empat , 2015.
[11] T. D. Andini i P. Auristandi, «Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor di UD Achmad Jaya Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing», J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 10, núm. 1, p. 1-10, 2016.
[12] S.  M.  Robial,  «Perbandingan  Model  Statistik  Pada  Analisis  Metode  Peramalan  Time Series:(STUDI  KASUS:  PT.  TELEKOMUNIKASI  INDONESIA,  TBK  KANDATEL SUKABUMI)», SANTIKA is a Sci. J. Sci. Technol. , vol. 8, núm. 2, p. 823-838, 2018.
[13] R.  Rahmadayanti,  B.  Susilo,  i  D.  Puspitaningrum,  «Perbandingan  Keakuratan  Metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  dan  Exponential  Smoothing  pada Peramalan Penjualan Semen di PT. Sinar Abadi», Rekursif J. Inform. , vol. 3, núm. 1, 2015.
[14] S. Kim i H. Kim, «A new metric of absolute percentage error for intermittent demand forecasts», Int. J. Forecast. , vol. 32, núm. 3, p. 669-679, 2016.
[15] I. Sungkawa i R. T. Megasari, «Penerapan ukuran ketepatan nilai ramalan data deret waktu dalam seleksi  model  peramalan  volume  penjualan  pt  satriamandiri  citramulia», ComTech  Comput. Math. Eng. Appl. , vol. 2, núm. 2, p. 636-645, 2011.