PERAMALAN PERMINTAAN SUKU CADANG OTOMOTIF KARET DENGAN INTEGRASI AGENT BASED MODELLING DAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING

## FORECASTING RUBBER BASED AUTOMOTIVE DEMAND USING AGENT BASED MODELLING AND DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Dewi Auditiya Marizka 1)* ,Yandra Arkeman 2) , Sapta Rahardja 2) , Hartrisari Hardomidjojo 2) ,  Ono Suparno 2)
1) Politeknik STMI Jakarta-Ministry of Industry, Indonesia. *E-mail: iburizkakoe@yahoo.co.id
2) Department of Agroindustrial Technology, Faculty of Agricultural Technology, Bogor Agricultural University, Campus IPB Darmaga, Bogor 16680, Indonesia
Makalah: Diterima 11 Januari 2020; Diperbaiki 30 Oktober 2020; Disetujui 22 November 2020

## ABSTRACT
The  objective  of  this  study  was  to  design  an  agent  model  for  forecasting  demand  for  rubber-based automotive  parts  using  the  Agent  Based  Modelling  and  Double  Exponential  Smoothing  (ABMDES)  approach. Model design in rubber-based automotive spare parts forecasting using the integration of Agent Based Modelling (ABM)  approach  and  Double  Exponential  Smoothing  (DES) technique  was  done  using agent  design  approach based  on  class  diagram  and  definition  function  for  each  agent  in  mathematics  models  including  DES-based forecasting.  The  ABM  design  has  a  structure  consisting  of  an  agent  ID,  an  attribute  to  be  calculated  by  the computer and function / process consisting of a function that has values and voids (unstructured). Combining ABM and DES can guide us to see the forecast accuracy, monitoring the estimation of stock shortage and the excess of stock  due  to  errors  in  DES  forecast.  Therefore,  the  Agent  Based  Modelling-Double  Exponential  Smoothing (ABMDES)  approach  is  suitable  for  modelling  the  demand  of  rubber-based  automotive  parts  in  business simulation.
Keywords: double exponential smoothing, function, SMEs, shortage

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini adalah merancang model agen untuk peramalan permintaan suku cadang otomotif berbasis  karet  dengan  pendekatan Agent  Based  Modelling  and  Double  Exponential  Smoothing (ABMDES). Desain  model  pada  peramalan  suku  cadang  otomotif  berbasis  karet  menggunakan  integrasi  pendekatan Agent Based  Modelling (ABM)  dan  teknik Double  Exponential  Smoothing (DES)  dilakukan  dengan  menggunakan pendekatan  desain  agen  berbasis  diagram  kelas  ( class  diagram )  dan  definisi function untuk  setiap  agen  dalam bentuk model  matematika termasuk di dalamnya peramalan berbasis DES. Desain agen berbasis kelas memiliki struktur yang terdiri atas ID agen, atribut-atribut yang akan dilakukan proses perhitungan  dengan komputer, dan function /proses yang terdiri atas function yang memiliki nilai dan void (tidak terstruktur). Mengintegrasikan DES dan ABM dapat memandu untuk melihat perkiraan akurasi peramalan, memantau perkiraan kekurangan persediaan ( stock ) dan kelebihan stock akibat error pada peramalan DES. Oleh karena itu, pendekatan Agent Based Modelling Double Exponential Smoothing (ABMDES) sesuai untuk memodelkan permintaan suku cadang otomotif berbasis karet dalam simulasi bisnis.
Kata kunci: agent based modelling, double exponential smoothing, IKM, function, shortage

## PENDAHULUAN
Perencanaan  permintaan  dan  produksi  yang optimal  perlu  dilakukan  oleh  industri  kecil  dan menengah  (IKM).  Perencanaan  permintaan  atau peramalan adalah perhitungan yang objektif menggunakan data-data masa lalu untuk menentukan permintaan di  waktu  yang akan datang (Sumayang, 2003).  Penentuan  jumlah  produk  yang  seharusnya diproduksi  oleh  perusahaan  dapat  dibanntu  dengan peramalan  permintaan  produk.  Metode  yang digunakan  dalam  peramalan  bertujuan  unntuk meminimumkan kesalahan dan agar hasil peramalan mendekati  kondisi  aktual.  Metode  peramalan  yang digunakan  disesuaikan  dengan  kebutuhan  dan  jenis peramalan  yang  akan  dilakukan  (Wu et  al., 2016).
Peramalan  permintaan  merupakan  upaya  untuk mengurangi  kemungkinan  terjadi  masalah  antara keadaan yang benar-benar akan terjadi di masa datang dengan  yang  telah  diramalkan  (Husnan,  2014). Peramalan  akan  akurat  jika  melakukan  minimisasi ketidakpastian  yang  mungkin  terjadi  dimasa  yang akan datang.
Berbagai model telah dikembangkan di sektor industri  maupun  energi  untuk  peramalan  dan  untuk melihat ke dalam integrasi teknologi baru. Connolly et al. (2010) memberikan ulasan lebih dari 30 model yang  berbeda  yang  dapat  digunakan  untuk menganalisis  integrasi pendekatan  sistem.  Untuk lebih  memaksimalkan  kinerja  peramalan,  maka dilakukan  kombinasi  dengan  sistem  cerdas Agent Based  Modelling (ABM)  dengan  sifatnya  yang
DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2020.30.3.362 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
Terakreditasi Peringkat 2 Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan No 30/E/KPT/2018 Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin
*Penulis Korespodensi
otonom berdasarkan lingkungan dari agen itu bekerja. Hal  ini  disebabkan  sifat  adaptf  yang  dimiliki  agen (Xiang et al. , 2005).
Untuk mengatasi masalah kesiapan permintaan suku cadang otomotif berbasis karet yang sering  sulit  mengantisipasi  kekurangan  maupun kelebihan stock, maka  dilakukan  peramalan permintaan dengan pendekatan
ABM yang diintegrasikan  dengan  teknik  peramalan Double Exponential  Smoothing (DES) . Penggunaan Agent Based Model ini memiliki keuntungan, yaitu melihat munculnya  interaksi-interaksi  dan  perilaku  agen ( behaviour )  yang  terlibat  di  dalamnya  dalam melakukan  proses  pemesanan  suku  cadang  otomotif berbasis  karet  yang  bersifat  khusus  dimana  terlihat pihak  yang  satu  memperoleh  keuntungan  atau kerugian  dari  pihak  lainnya  (simbiosis)  (Bichraoui, 2013).  Dengan  simulasi  yang  direpresentasikan melalui class  diagram dan state  chart ,  maka  dapat melihat  perilaku  dan  interaksi  masing-masing  agen peramalan permintaan secara dinamis.
Integrasi  DES  dan  ABM  diperlukan  supaya dapat  memandu  dalam  melihat  perkiraan  akurasi peramalan,  dapat  memantau  perkiraan  kekurangan stock dan  kelebihan stock akibat error pada peramalan DES, dengan cara merancang suatu model agen  untuk  peramalan  permintaan  suku  cadang otomotif  berbasis  karet  dengan Agent  Based
Modelling Double
Exponential Smoothing (ABMDES). Oleh  karena  itu,  tujuan  penelitian  ini adalah  merancang  model  agen  untuk  peramalan permintaan  suku  cadang  otomotif  berbasis  karet dengan  pendekatan  Agent  Based  Modelling  and Double Exponential Smoothing (ABMDES).

## METODE PENELITIAN

## Desain Model ABMDES
Desain  model  pada  peramalan  suku  cadang otomotif berbasis karet menggunakan integrasi ABM dan DES dilakukan dengan menggunakan pendekatan desain  agen  berbasis  diagram  kelas  ( class  diagram ) dan  definisi behaviour  (methods) untuk  setiap  agen dalam  bentuk  model  matematika  termasuk  di dalamnya  peramalan  berbasis  DES.  Desain  agen berbasis kelas  memiliki struktur yang terdiri atas  ID agen,  atribut-atribut  yang  akan  dilakukan  proses perhitungan  menggunakan  komputer  dan  terakhir adalah behaviour/ proses  yang  terdiri  atas  fungsi ataupun  metode yang  memiliki nilai dan void (tidak terstruktur).  Struktur  tersebut  didefinisikan  sebagai berikut (Gambar 1).
Selain  itu,  definisi  interaksi  antar  agen dilakukan  untuk  mengetahui  perilaku  serta transfer data  antar  agen  pada  simulasi  ABM  menggunakan state chart/diagram (diagram status) . Diagram status atau state  diagram atau state  chart diagram menunjukkan kondisi yang dapat dialami atau terjadi pada  sebuah  objek,  sehingga  setiap  objek  memiliki sebuah diagram status.
Gambar 1.  Struktur desain agen pada diagram kelas
Use Case Diagram Sistem Peramalan Permintaan ABMDES
Interaksi  antara  satu  atau  lebih  aktor  dengan sistem  informasi  yang  akan  dibuat  digambarkan dengan Use Case (UC) diagram. UC digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di dalam sebuah sistem  dan  siapa  saja  yang  berhak  menggunakan fungsi-fungsi  tersebut  (Heriyanto,  2018).  Interaksi antar  aktor  maupun  antar  UC  pada  diagram  sistem peramalan  permintaan  ABMDES  terdapat  relasi dimana masing-masing memiliki perbedaan spesifikasi.  Selanjutnya,  sebuah  aktor  yang  disebut aktor primer, bisa memiliki relasi inheritance dengan aktor  yang  lain.  Gambar  2  mengilustrasikan  sebuah UC  diagram dengan  aktor-aktor  primer  yaitu  IKM, Manufaktur, dan Pasar.
Berdasarkan  gambar  rancangan use  case (Gambar 2), maka alur program yang akan diterapkan menunjukkan aktor yang terlibat dalam sistem, yaitu IKM  yang  juga  berperan  sebagai retailer yang memiliki  semua  hak  akses,  baik  ke  pasar  bebas maupun  manufaktur.  Pada  UC  antara  IKM  dan Manufaktur terdapat UC balancing supply demand on different  timescales yang  menunjukkan  suatu  upaya untuk menyeimbangkan antara pasokan dan permintaan.  UC  di  bawahnya  adalah  kegiatan peramalan  yang  diperlukan  untuk  permintaan pasokan bahan baku suku cadang karet.

## Desain Objek Berbasis Diagram Kelas
Agen  pertama  adalah  pasar/ user /industri otomotif  yang  membeli  dan  menggunakan  suku cadang  otomotif  berbasis  karet  yang  diproduksi  dan dijual  oleh  IKM.  Desain  agen  pasar  adalah  sebagai berikut (Gambar 3).
Diagram  kelas  juga  menyediakan  fitur pembangkitan  kode  untuk  keperluan  simulasi  objek dan agent based berbasis Object Oriented Modelling dalam hal ini adalah Java. Masing-masing fungsi pada objek tersebut diformulasikan sebagai berikut:
𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 = 𝑟𝑎𝑛𝑑(min 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 (𝑛, 𝑃, 𝑂), max 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒(𝑛, 𝑃, 𝑂)) 4 function ini  berfungsi  sebagai  proses menghasilkan permintaan pada agen pasar/ user /industri  dengan  nilai  acak  ( random ) dengan rentang nilai maksimum dan minimum untuk jenis produk n dengan harga P dan jumlah permintaan O.
𝑠𝑒𝑛𝑑𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 = 𝑂 𝑛 𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡→𝑟𝑒𝑡𝑎𝑖𝑙𝑒𝑟
ID
Attributes
Behaviour
Gambar 2. Use case diagram usulan
Gambar  3.  Desain  pasar/ user /industri  otomotif  pada model peramalan
function sendOrder digunakan untuk melakukan  proses  pengiriman  jumlah  order  ( O ) kepada retailer untuk  setiap  jenis  suku  cadang otomotif berbasis karet ( n )
𝑟𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 = 𝑆 𝑛 𝑟𝑒𝑡𝑎𝑖𝑙𝑒𝑟 →𝑚𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡
function  receiveOrder digunakan  untuk menerima  jumlah  produk  ( S )  yang  dikirim  dari retailer dan market untuk  spesifik  produk  suku cadang otomotif berbasis karet ( n ) 𝑐𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡𝑆𝑡𝑜𝑐𝑘 = 𝐼 + 𝑟𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟 function  currentStock digunakan  sebagai acuan  stok  yang  ada  di  pasar  yang  dihitung  dari inventori  di  pasar  dijumlahkan  dengan  hasil return function dari currentStock.
Agen  kedua  adalah retailer ,  yang  memiliki peran membeli suku cadang otomotif dari manufaktur dan  menjual  suku  cadang  kepada  industri  otomotif maupun market/user yang  membutuhkan. Retailer pada  penelitian  ini  memiliki  peran  sebagai  aktor
kunci  pada  peramalan  permintaan  dari  pasar. Peramalan  ini  menentukan  berapa  jumlah  produk yang  akan  dibeli  oleh retailer untuk  dijual  ke  pasar sehingga  mendapatkan  keuntungan  kompetitif  yang lebih  baik.  Desain  agen retailer berbasis  diagram kelas disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4.  Desain agen retailer
Beberapa  fungsi  yang  didefinisikan  pada model agen berbasis kelas untuk aktor retailer terdiri atas fungsi DES, sendOrderToManufacture, receiveOrderFromManufacture , sendProductToMarket,  actualSendOrderToMarket , gapActualVsForecasting .  Fungsi  DES  didefinisikan sebagai berikut:
𝑆 𝑡 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)(𝑆 𝑡−1 + 𝑏 𝑡−1 )          0 < 𝛼 < 1
𝑏 𝑡−1 = 𝛾(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛾)𝑏 𝑡−1 0 < 𝛼 < 1
Peramalan  dari  pemulusan  eksponensial linier diperoleh dengan  menggunakan dua konstanta pemulusan, yaitu α (alfa) dan γ (gama) dengan nilai antara  0  dan  1  (Makridakis,  1995).  Dengan S,  b t masing-masing  merupakan  pemulusan  data  dan pemulusan trend ; X menyatakan  data  aktual permintaan  retailer  dan  t  merupakan  periode  dalam bulan dengan konstanta pemulusan α, γ.
Function sendOrderToManufacture digunakan  untuk  melakukan  pengiriman  data  pada simulasi  ABM  dari retailer kepada manufacturer untuk  diproses  dan  dilakukan  pengiriman  pesanan suku  cadang  berbasis  karet  untuk  spesifik  produk n tertentu. sendOrderToManufacture didefinisikan sebagai berikut:
𝑠𝑒𝑛𝑑𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟𝑇𝑜𝑀𝑎𝑛𝑢𝑓𝑎𝑐𝑡𝑢𝑟𝑒 = 𝑑𝑒𝑠(𝑛, 𝑃, 𝑂) 𝑟𝑒𝑡𝑎𝑖𝑙𝑒𝑟→𝑚𝑎𝑛𝑢𝑓𝑎𝑐𝑡𝑢𝑟𝑒𝑟 Function selanjutnya adalah
receiveOrderFromManufacture yang digunakan untuk menerima aktual produk suku cadang otomotif berbasis  karet  dari manufacturer menuju retailer . Karena manufacturer pada ranti pasok produksi suku cadang  sebelumnya  diasumsikan  mampu  memenuhi order dari retailer maka nilai receiveOrderFromManufacture sama  dengan  nilai order yang dikirimkan dari retailer ke manufacturer atau function sendOrderToManufacture.
𝑟𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟𝐹𝑟𝑜𝑚𝑀𝑎𝑛𝑢𝑓𝑎𝑐𝑡𝑢𝑟𝑒  = 𝑠𝑒𝑛𝑑𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟𝑇𝑜𝑀𝑎𝑛𝑢𝑓𝑎𝑐𝑡𝑢𝑟𝑒
Function sendProductToMarket merupakan function yang  digunakan  untuk  mengirim  jumlah produk  aktual  yang  dipesan market kepada retailer dengan  nilai  sama  dengan receiveOrder pada  agen market sehingga diformulasikan sebagai:

## 𝑠𝑒𝑛𝑑𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑇𝑜𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡  =  𝑟𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟
Function receiveOrderFromMarket merupakan  fungsi  yang  digunakan  untuk  menerima order yang datang dari market , sehingga nilai fungsi ini sama dengan generateOrder, sehingga diformulasikan sebagai berikut:
𝑟𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟𝐹𝑟𝑜𝑚𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 =  𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑡𝑒𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟
Function
actualSendOrderToMarket merupakan function yang digunakan untuk menerima kiriman produk suku cadang otomotif berbasis karet dari retailer menuju market ,  sehingga  nilai  dari function ini  adalah  sama  dengan receiveOrder pada agen market, diformulasikan sebagai berikut:
𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙𝑆𝑒𝑛𝑑𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟𝑇𝑜𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡  =  𝑟𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟
Function gapActualVsForecasting digunakan  untuk  keperluan  menghitung error peramalan  yang  didapat  dari  selisih  antara actualSendOrderToMarket dengan sendOrderToManufacture sehingga  diformulasikan sebagai:
𝑔𝑎𝑝𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙𝑉𝑠𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔  = | 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙𝑆𝑒𝑛𝑑𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟𝑇𝑜𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 −  𝑟𝑒𝑐𝑒𝑖𝑣𝑒𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟
Agen  berikutnya  adalah manufacturer atau rantai  pasok  sebelumnya  yang  memproduksi  suku cadang  otomotif  berbasis  karet.  Agen manufacturer ini  memiliki  tugas  pada  sistem  ABM  sebagai penyuplai  produk-produk  suku  cadang  otomotif berbasis  karet  kepada retailer .  Desain  agen retailer berbasis  kelas  diagram  adalah  sebagai  berikut (Gambar 5).
Gambar  5.    Diagram  kelas  untuk  desain  agen manufacturer
Function  production digunakan  untuk melakukan generate produksi  yang  akan  dipasok untuk retailer. Nilai  ini  diasumsikan  mampu memenuhi order yang datang dari retailer sejumlah r sehingga formulasinya adalah sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛(𝑟) =  𝑠𝑒𝑛𝑑𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟𝑇𝑜𝑀𝑎𝑛𝑢𝑓𝑎𝑐𝑡𝑢𝑟𝑒 (𝑟)
Function selanjutnya adalah
actualSendtoRetailer diasumsikan juga sama dengan order yang  diminta  oleh retailer tertentu  sehingga diformulasikan sebagai berikut:

## 𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙𝑆𝑒𝑛𝑑𝑡𝑜𝑅𝑒𝑡𝑎𝑖𝑙𝑒𝑟  =  𝑠𝑒𝑛𝑑𝑂𝑟𝑑𝑒𝑟𝑇𝑜𝑅𝑒𝑡𝑎𝑖𝑙𝑒𝑟

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Desain State  Diagram untuk  Definisi  Interaksi Antar Agen
State  chart  diagram pada  penelitian  ini digunakan  untuk  mendesain  bentuk  interaksi  antar aktor-aktor pada pemodelan berbasis agen. Berdasarkan diagram kelas dari masing-masing agen, maka  dibuat  desain  pola  interaksinya  (Gambar  6) sebagai dasar untuk mendesain state chart diagram. Interaksi  antara  pasar  dan retailer adalah proses  pembelian  suku  cadang  dan  melakukan peramalan  untuk  mengantisipasi  permintaan  yang datang  dari market .  Permintaan  ini  dilakukan  ke industri,  sehingga  agen  manufaktur  melakukan generate produk  sesuai  pesanan  dari retailer . Manufaktur  melakukan  pengiriman  ke retailer yang selanjutnya  dilakukan  penyimpanan  data  pada state retailer .    Market  melakukan  pesanan  dan  pesanan dikirimkan dari retailer ke market.
Manufacturer -
- - totalProduksi totalOrderRetailer aktualSendProduct : int : int : int + + production () actualSendtoRetailer () : void
: int
Gambar 6.  Interaksi antar agen pada diagram kelas
Gambar 7.  Desain state chart interaksi antar aktor pada proses pemesanan
Dari  interaksi  ini  akan  dapat  dilakukan perhitungan  keakuratan  peramalan  berbasis  ABM. Jika akan dilakukan generate koding untuk keperluan simulasi ABM,  maka perlu dibuat desain state chart interaksi antar aktor seperti pada Gambar 7.

## Analisis Hasil Peramalan Simulasi ABMDES
Berdasarkan  interaksi  pada state  chart ABMDES  maka  perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan untuk  menghitung  keakuratan  peramalan  berbasis ABM  dan  simulasi  dengan  menggunakan  bantuan
perangkat  lunak  NetBeans  aplikasi Integrated
Development Environment (IDE) versi 8.1
Professional / 2018 berbasiskan bahasa pemrograman Java dengan sistem operasi Windows, menggunakan function dan method Void yang cukup lengkap untuk simulasi. State-chart  diagram dan  desain  agen berbasis  diagram  kelas  sebelumnya  sebagai input diolah  dengan  perangkat  lunak NetBeans IDE  8.1 dengan  bahasa  pemrograman  Java  untuk  dilakukan simulasi.  Representasi  simulasi  model  ABMDES ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8.  Representasi simulasi model ABMDES
Gambar 9.  Validasi Simulasi ABMDES α =0,8 dan β =0,2
Setelah simulasi,  verifikasi terhadap data hasil peramalan  dilakukan.    Perhitungan  peramalan  baru dilakukan  dengan  menggunakan spread  sheet . Berdasarkan  data  hasil  peramalan  yang  telah dihitung, maka dapat dilihat perbandingan data aktual dengan  peramalan  DES  dan  ABMDES  sebagai berikut (Gambar 9).
Warna  biru  menunjukkan  fluktuasi  data actual,  warna  merah  adalah  hasil  peramalan  dengan DES, dan warna hijau adalah hasil peramalan dengan ABMDES. Dari hasil plot data menunjukkan adanya unsur trend yang  menunjukkan  data  cenderung mengalami  penurunan  dalam  kurun  waktu  yang cukup lama.
Langkah  berikutnya  adalah  penentuan konstanta  pemulusan  α  dan  γ.    Langkah  tersebut dilakukan dengan bantuan komputer. Pada Gambar 9 menggunakan  bobot  konstanta  α  =0.8  dan  β  =0.2, terlihat  trend  ABMDES  lebih  meningkat  walaupun sama-sama  mengalami  pemulusan  dan  sangat fluktuatif. Hal ini jika disimulasikan dengan program Java  untuk  desain  ABMDES  dan  Netbeans  lebih terlihat jelas perbandingan error -nya antara DES dan ABMDES  dimana  ABMDES  lebih  kecil.  Demikian juga setelah dilakukan repetisi masih ABMDES yang memiliki prosentase error terkecil.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Upaya  meningkatkan  permintaan  ( demand ) bukan  sekedar  hasil  perhitungan  dari  serangkaian keputusan pembelian dari konsumen tetapi sebaiknya sebagai  hasil  dari  interaksi  yang  berulang. Kompleksitas  dari  sistem  sangat  penting  untuk dipahami  secara  keseluruhan,  tidak  hanya  proses penalaran  terhadap  setiap  agen  secara  detail  tetapi juga interaksi proses dinamisnya. Pada penelitian ini integrasi  DES  dengan  ABM  (ABMDES)  dapat mengarahkan dengan lebih jelas peramalan permintaan  sampai  dengan  memantau  secara shortage kekurangan  stok  maupun  kelebihan  stok yang  disebabkan error dari  hasil  peramalan.  Oleh karena  itu,  pendekatan  ABMDES  sesuai  untuk memodelkan  permintaan  suku  cadang  otomotif berbasis karet dalam simulasi bisnis.

## Saran
Masih perlu dilakukan pengembangan model- model  secara  teknik  yang  mampu  menangkap, menyimpan, menganalisis, mengelola, dan menghasilkan  produk  yang  efisien  dari  segi  biaya, jenis,  kuantitas,  dan  mutu  serta  harga  yang  dapat
bersaing, sehingga agroindustri karet Indonesia dapat bertahan dan lebih.

## DAFTAR PUSTAKA
Adolph  S,  Cockburn  A,  dan  Bramble  P.  2002. Patterns  for  Effective  Use  Cases. Boston, USA:  Addison-Wesley  Longman  Publishing Co, Inc.
Axelrod  R.  1997.  The  dissemination  of  culture:  a model  with  local  convergence  and  global polarization . Journal Conflict Resolution: 41 (2) : 203-226.
Bichraoui N, Guillaume B, dan  Halog. 2013. Agent- based modelling simulation for the development  of  an  industrial  symbiosis  - preliminary  results. Procedia  Environmental Sciences 17: 195–204.
Bonabeau E. 2002.  Agent-based  modeling:  methods and techniques for simulating human systems . Proceedings  National  Academy  Science. 99 (suppl 3): 7280–7287.
Cockburn A. 2000. Writing Effective Use Cases. 1st Edition.  Boston,  MA  USA:  Addison  Wesley Longman Publishing Co.Inc.
Connolly T dan Carolyn B. 2010. Database Systems A Practical Approach To Design, Implementation,  and  Management .  Fifth Edition. Boston: Pearson Education.
Giannakis M and Louis M. 2011. A multi-agent based framework for supply chain risk management . Journal Purchasing and Supply Management 17(1): 23–31.
Heriyanto  Y.  2018.  Perancangan  sistem  informasi rental mobil berbasis web pada PT APM Rent Car. Jurnal Intra-Tech 2(2):  64-77.
Husnan S dan Suwarsono M. 2014. Studi Kelayakan Proyek Bisnis. UPP STIM YKPN Yogyakarta. Kurniawan  TA.  2018.  Pemodelan  use  case  (UML): evaluasi  terhadap  beberapa  kesalahan  dalam praktik. Jurnal  Teknologi  Informatika  dan Ilmu Komput er. 5(1): 77-86.
Kwon O, Im GP, dan  Lee KC. 2011.  An agent-based web  service  approach  for  supply  chain
collaboration .  Scientia  Iranica 18(6):  1545– 1552. Lazim A. 2011. Introductory business forecasting: A practical  approach  (3rd  Ed.) .  University Publication  Centre  (UPENA),  UiTM  2005, 2007, 2011.
Li    dan    Chan  FTS.  2013.  An  agen-based  model  of supply  chains  with  dynamic  structures .
Applied  Mathematical  Modelling 37(7):
5403–5413.
Lianny I, Fatmawati T, dan Ismono A. 2015. Analisis dan perancangan sistem informasi manufaktur industri kecil dan menengah (IKM) komponen otomotif. Jurnal  Teknologi  dan  Manajemen 13(1).55-62.
Makridakis S, Wheelwright C, dan  McGee VE. 1995.
Metode  dan  Aplikasi  Peramalan Jakarta: Penerbit Erlangga.
Nikiforova O, Sejans J, dan Cernickins A. 2011. Role of  UML class  diagram  in  object-oriented software development . Scientific Journal Riga Technical  University  Computer  Sciences 44(1): 65-74 .
Parunak HVD, Savit R, dan Riolo RL. 1998.  Agent- based modeling vs. equation-based modeling: A case study and users guide. In: Multi-Agent
Systems and Agent-Based Simulation.
Springer, 10–25.
Sumayang  L.  2003. Dasar-Dasar  Manajemen Produksi  dan  Operasi .  Jakarta:  Salemba Empat.
Wu  L,  Liu  S,  dan  Yang  Y.  2016. Grey double exponential smoothing model and its application on pig price forecasting in China. Applied Soft Computing. 39 : 117-123. Xiang  X,  Kennedy  RC,  dan  Maddey  G.  2005.
Cabaniss verification and validation of agent- based scientific simulation models. Department  of  Computer  Science  and Engineering  University  of  Notre  Dame IN46556