## PERBANDINGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN REGRESI LINEAR DALAM MENENTUKAN FORECASTING PERMINTAAN PRODUK
Peny Septiana Suranto 1 , Risma Fitriani 2
Program Studi Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang 1,2 nyseptiana@gmail.com 1 , risma.fitriani@ft.unsika.ac.id 2
Submitted July 18, 2023; Revised March 4, 2024; Accepted March 11, 2024

## Abstrak
PT. XYZ termasuk ke dalam perusahaan manufaktur dan bergerak dibidang transportasi truk dan bis. Perusahaan  ini  memiliki  sistem  produksi  berupa make  to  order dengan  prinsip just  in  time serta memiliki lead  time sebanyak  dua  bulan  baik  saat  pesanan  sedikit  maupun  banyak.  Oleh  karena  itu, diperlukanlah  peramalan  permintaan  penjualan  untuk  membantu  perusahaan  dalam  melakukan perencanaan  proses  produksi  untuk  periode  mendatang.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk memprediksi permintaan produk jenis Medium Duty Truk pada PT. XYZ. Metode atau strategi yang dipakai merupakan metode Single Exponential Smoothing serta Regresi Linear dimana nantinya kedua metode tersebut akan dibandingkan dan dicari nilai terkecil. Konstanta yang digunakan  yaitu 0,1-0,9 serta  ukuran  akurasi  yang  digunakan  adalah  MAD  dan  MAPE.  Hasil  setelah  melihat  kedua  strategi tersebut  adalah  didapatkan  nilai forecasting untuk  waktu  selanjutnya  berturut-turut  sebesar  1205, 1205, 1087, 1090, 1074, 955, 1629, 1698, 1670, 1585, 1568, 1763 (satuan).
Kata Kunci : Peramalan, Single Exponential Smoothing, Regresi Linear, MAD, MAPE

## Abstract
PT. XYZ is a manufacturing company and operates in the field of truck and bus transportation. This company has a production system in the form of make to order with the just in time principle and has a lead  time  of  two  months  for  both  small  and  large  orders.  Therefore,  sales  demand  forecasting  is needed  to  help  companies  plan  production  processes  for  the  coming  period.  This  research  aims  to predict  demand  for  Medium  Duty  Truck  products  at  PT.  XYZ.  The  method  or  strategy  used  is  the Single  Exponential  Smoothing  method  and  Linear  Regression  where  later  the  two  methods  will  be compared  and  the  smallest  value  will  be  looked  for.  The  constant  used  is  0.1-0.9  and  the  accuracy measures  used  are  MAD  and  MAPE.  The  result  after  looking  at  these  two  strategies  is  that  the forecasting values for the next time are 1205, 1205, 1087, 1090, 1074, 955, 1629, 1698, 1670, 1585, 1568, 1763 (units).
Keywords: Forecasting, Single Exponential Smoothing, Linear Regression, MAD, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Suatu perusahaan pastinya memiliki sistem produksi.  Sistem  adalah  suatu  tatanan untuk  memenuhi  proses  tertentu  yang terdiri dari beberapa komponen fungsional yang  saling  berhubungan  [1].  Produksi sendiri  yaitu  suatu  kegiatan  yang  dapat menambah  atau  menciptakan  kegunaan dari  jasa  atau  barang  [2].  Jadi,  bisa disimpulkan  bahwa  sistem  produksi  ialah tatanan aktivitas yang saling berafiliasi dan bertujuan untuk menambah atau
menciptakan  kegunaan  yang  berasal  dari barang  atau  jasa  yang  diproduksi.  Sistem produksi  juga  dikatakan  terdiri  dari beberapa subsistem yang berhubungan dan tujuannya  adalah  untuk  mengubah  satu atau lebih masukan menjadi hasil produksi [3].  Terdapat  empat  sub-sistem  dalam sistem  produksi,  yaitu  masukan  ( input ), proses ( processing ), keluaran ( output ), dan umpan  balik  ( feedback )  [4].  Kualitas keluaran  ( output )  berupa  produk  yang berasal  dari  proses  produksi  bergantung
Vol. 8 No. 3 April 2024
dari  masukan  ( input )  [5].  Masukan  bisa berupa bahan mentah, pekerja, alat, energi, dana, dan waktu [6]. Sementara itu, luaran dapat berupa produk hasil proses.
Sebelum melakukan proses produksi, perlu diketahui  terlebih  dahulu  jumlah  produksi. Jumlah  barang  yang  diproduksi  biasanya disesuaikan dengan permintaan dari pelanggan. Dimana permintaan ini biasanya  mengalami  fluktuasi  dari  periode ke  periode  lainnya.  Permintaan  pelanggan ini  akan  mempengaruhi  jumlah  dari pekerja  dan  waktu  siklusnya.  Karena semakin  banyak  permintaan  penjualan dengan lead  time yang  tetap,  maka  akan semakin  banyak  pekerja  yang  dibutuhkan agar  produk  cepat  selesai  diproduksi.  Hal ini  juga  akan  berpengaruh  terhadap  waktu siklusnya,  karena  semakin  banyak  pekerja maka  untuk  menyelesaikan  satu  unit produk  pun  akan  lebih  cepat.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  permintaan  ini sangat berpengaruh terhadap sistem produksi  yang  ada.  Untuk  mencegah masalah  yang  tidak  diinginkan  di  masa depan,  dibuatlah  suatu  analisis  terhadap peramalan ( forecasting ) permintaan
penjualan.
Peramalan  adalah  upaya  meramalkan peristiwa yang mungkin terjadi di kemudian  hari  [7].  Menurut  Nasution  & Hakim, peramalan dapat dikatakan sebagai proses  menduga  jumlah  permintaan  di periode  selanjutnya,  baik  waktu,  kualitas, kuantitas, dan lokasi yang dibutuhkan agar permintaan barang dan jasa dapat terpenuhi [8].  Menurut  Abel  &  Usman,  peramalan merupakan  gabungan  ilmu  pengetahuan dan  seni  untuk  memprediksi  sesuatu  di periode selanjutnya [9]. Intinya, peramalan adalah  kegiatan  memprediksi  penjualan suatu perusahaan di masa depan [10].
Peramalan  permintaan  bisa  dirancang dengan periode tahunan, triwulanan, bulanan, atau bahkan mingguan tergantung dengan  keinginan  bisnis.  Ada  tiga  jenis peramalan  berdasarkan  periode,  yaitu
jangka  pendek,  menengah,  dan  panjang. Untuk  periode  jangka  pendek  dapat memakai  tempo  bulanan,  mingguan,  atau harian.  Sedangkan  untuk  periode  jangka menengah  dapat  menggunakan  waktu semaksimal  mungkin  2  tahun  yang  akan datang.  Terakhir  periode  jangka  panjang menggunakan  waktu  beberapa  tahun  yang akan  datang  [11].  Peramalan  mencakup beberapa langkah, yaitu menentukan sasaran  ramalan,  menganalisis  data  yang sesuai, memeriksa ramalan, dan menghitung keakuratan ramalan [12].
Peramalan  permintaan  ini  juga  dibutuhkan oleh  salah  satu  perusahaan  industri manufaktur,  yaitu  PT.  XYZ.  Sebagai  yang bergerak di industri manufaktur transportasi  truk  dan  Bus,  PT.  XYZ berkomitmen  agar  selalu  dapat  memenuhi permintaan  penjualan  dari  pelanggan. Perusahaan  ini  sangat  mempertahankan kualitas produk dan kepercayaan pelanggan  dengan  jadwal  distribusi  tepat waktu.  Perusahaan  menggunakan  sistem produksi  model just  in  time dengan lead time dua  bulan. Just  in  Time menekankan pada  upaya  menghilangkan  pemborosan pada sebuah aktivitas tidak bernilai tambah dan  dapat  meningkatkan  sebuah  aktivitas bernilai  tambah.  Sistem  ini  merupakan upaya  agar  dapat  menambah  efisiensi  dan produktivitas dalam memenuhi permintaan pelanggan  [13].  Manajemen Just  in  Time mengangkut  bahan  mentah  langsung  ke lokasi  produksi  atau  lokasi  produksi berikutnya, sehingga mengurangi akumulasi  bahan  di  gudang.  Perusahaan juga mempercepat pengiriman ke konsumen  untuk  mencegah  produk  jadu menumpuk  sia-sia.  Sehingga,  jumlah produksi disesuaikan dengan permintaannya. Dengan begitu, diperlukanlah peramalan permintaan penjualan  agar  mendukung  perusahaan untuk  memproduksi  produk  pada  periode berikutnya.  Hasil  peramalan  permintaan penjualan membantu perusahaan
memperkirakan  jumlah  bahan  baku  yang dibutuhkan nantinya.
Pola  prediksi  ada  berbagai  macam,  seperti pola horisontal, pola musiman, pola siklus, dan  pola  tren  [14].  Tren  ini  terjadi  ketika terdapat  data  yang  mengalami  naik  atau turun  secara  gradual  dalam  jangka  waktu yang  lama.  Jika  terdapat  tren  pada  pola data, pemulusan eksponensial ganda meruapakan  metode  peramalan  yang  baik [15]. Seasonality (musiman)  terjadi  ketika data  yang  digunakan  mengalami  faktor musiman  pada  kuartal  tertentu.  Kuartal  ini bisa berupa harian, mingguan, atau bulanan [16].  Sedangkan cycles adalah  pola  data yang terjadi ketika data berfluktuasi dalam jangka panjang [17]. Terakhir terdapat pola data  horisontal  yang  mengalami  fluktuasi di sekitar mean konstan [18].
Berdasarkan  fakta  di  atas,  penelitian  ini memiliki tujuan untuk meramalkan permintaan penjualan produk di  PT.  XYZ. Produk  yang  akan  diteliti  peramalan permintaannya  adalah  produk  Medium Duty Truck.  Dua  metode  digunakan  untuk peramalan  ini,  yaitu Single  Exponential Smoothing dan  Regresi  Linear.  Setelah mengetahui peramalan
permintaan penjualan,  diharapkan  PT.  XYZ  dapat meminimalisir kekurangan bahan baku dan jumlah  pekerja  serta  dapat  memprediksi kemungkinan besar waktu siklus yang akan digunakan.
Single  Exponential  Smoothing digunakan untuk  prediksi  jangka  pendek.  Model  ini berasumsi bahwa data  fluktuatif pada rata- rata yang tetap dan tidak ada tren atau pola pertumbuhan yang konsisten. Model tersebut  mengasumsikan  data  befluktuasi dengan  rata-rata  yang  cukup  stabil  [19]. SES  dihitung  berdasarkan  hasil  ramalan ditambah dengan ramalan periode sebelumnya.  Oleh  karena  itu,  kesalahan prediksi  sebelumnya  digunakan  untuk mengkoreksi  prediksi  selanjutnya.  Metode SES memiliki  persamaan  seperti  di  bawah ini [20]:
𝐹 𝑡+1 = 𝑎 . 𝑋 𝑡 + (1 − 𝑎) . 𝐹 𝑡 (1) Sedangkan metode Regresi Linear merupakan  metode  perhitungan  peramalan berdasarkan garis lurus yang menghubungkan antara 2 variabel (dependen dan independen) atau lebih [21].
Metode ini sering dipakai untuk memecahkan masalah-masalah dalam penaksiran. Tujuannya adalah untuk memprediksi variabel 𝑦̂ dimana merupakan variabel  terikat  dari  variabel 𝑥 atau  waktu [22].  Variabel  yang  diprediksi  (dalam  hal ini  variabel 𝑦̂ )  disebut  dengan  kriterium, sedangkan  variabel  untuk  memprediksi (dalam  hal  ini  variabel 𝑥 )  disebut  dengan prediktor  [23].  Regresi  Linear  merupakan metode  yang  memberikan  estimasi  terbaik di antara metode lainnya. Koefisien regresi
 ( alpha )  dan  ( beta )  merupakan  dua parameter  yang  diperkirakan  dari  data sampel.  Metode  Regresi  Linier  dapat dibedakan menjadi dua jenis, yaitu Regresi Linier  sederhana  dan  Regresi  Linier berganda  [24].  Metode  Regresi  Linier sederhana  memiliki  persamaan  seperti  di bawah ini [25].
𝑦̂ = 𝑎 + 𝑏
(2)
Berdasarkan  rumus  di  atas, 𝑦̂ merupakan variabel yang akan diramalkan, nilai 𝑎 dan 𝑏 merupakan hasil dari perhitungan rumus, sedangkan 𝑥 merupakan  variabel  waktu [26].
Ukuran akurasi yang dipakai pada penelitian  ini  yaitu  MAD  ( Mean  Absolute Deviation )  serta  MAPE  ( Mean  Absolute Percentage  Error ).  MAD  ( Mean  Absolute Deviation )  adalah  rata-rata  kesalahan absolut  selama  jangka  waktu  yang  tidak memperhitungkan  apakah  hasil  prediksi lebih  tinggi  atau  lebih  rendah  dari kenyataan [27]. Semakin kecil nilai MAD, MAPE, dan MSE, maka akurasi prediksinya  semakin  tinggi.  MAD  ialah nilai  kumulatif  absolut  eror  dibagi  dengan periode.  Persamaan  untuk  menentukan MAD adalah seperti di bawah ini.
𝑀𝐴𝐷 = ∑(𝑎𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟) 𝑛 (3)
Sebaliknya, MAPE ialah kesalahan absolut rata-rata  selama  periode  tertentu  dikalikan 100%  untuk  mendapatkan  hasil  persentase dan  dipakai  ketika  ukuran  variabel  yang diprediksi  sangat  menentukan  akurasi peramalan.  Metode  ini  dihitung  dengan merata-ratakan  persentase  kesalahan  ditiap periodenya  dengan  nilai  sebenarnya  [28]. Persamaan MAPE seperti di bawah ini:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ | 𝑒 𝑥𝑖 | (100) 𝑛 (4)
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk memprediksi permintaan penjualan produk jenis  Medium Duty Truk  pada  PT.  XYZ. Hasil  perhitungan  peramalan  dengan  nilai akurasi  yang  paling  kecil  nantinya  yang akan  dipilih  agar  perusahaan  dapat mempersiapkan  hal-hal  yang  diproduksi nantinya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk memprediksi  permintaan  penjualan  pada produk  jenis Medium Duty Truk  pada  PT. XYZ. Data yang digunakan pada penelitian ini  yaitu  data  permintaan  penjualan  aktual pada bulan Januari sampai dengan
Desember  tahun  2022.  Metode  yang dipakai  dalam  penelitian  ini  adalah Single
Exponential Smoothing dan Regresi Linear.  Metode  SES  dipilih  karena  data aktual yang digunakan
cenderung konsisten  dan  metode  ini  sangat  tepat untuk  prediksi  jangka  pendek.  Sedangkan Regresi  Linear  digunakan  karena  metode ini menggunakan konsep matematis  antara varibel independen dengan variabel dependen.  Nilai  konstanta  yang  digunakan dalam metode Single Exponential
Smoothing adalah  0,1;  0,2;  0,3;  0,4;  0,5; 0,6;  0,7;  0,8;  dan  0,9.  Nilai-nilai  ini diambil  dari  hasil  pembulatan  antara  0-1. Setelah  menentukan  peramalan  masing- masing  metode,  tahap  berikutnya  yaitu
menentukan  nilai  akurasi  MAD  dan MAPE. Kedua nilai akurasi ini dipilih agar dapat  dibandingkan  sehingga  lebih  akurat daripada  hanya  menggunakan  satu  nilai akurasi.  Kemudian  nilai  akurasi  tersebut dibandingkan  dan  dipilih  nilai  yang terkecil.  Nilai  akurasi  yang  terkecil  inilah yang  nanti  datanya  dipakai  sebagai prediksi untuk periode-periode selanjutnya. Untuk  mengurangi  tingkat  kesalahan secara manual, maka perhitungan dibuktikan dengan software POM-QM.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan perhitungan secara manual dengan bantuan software  Microsoft  Excel yang  kemudian nilai  akurasi  terkecil  akan  dibuktikan dengan software POM-QM.  Berikut  hasil perhitungannya. Data permintaan penjualan ditunjukkan pada tabel berikut:

## Tabel 1 Data Historis Permintaan
Penjualan Periode (t) 2022 Total (unit) Januari 1.205 Februari 1.074 Maret 1.090 April 1.072 Mei 924 Juni 1.704 Juli 1.706 Agustus 1.667 September 1.576 Oktober 1.566 November 1.785 Desember 1.421 Sumber: (PT. XYZ)

## Metode Pertama:

## Single Exponential Smoothing
Metode  ini  memakai  nilai  akurasi  MAD dan MAPE dengan alpha 0,1; 0,2; 0,3; 0,4;
0,5;  0,6;  0,7;  0,8;  dan  0,9.  Berikut  hasil pengolahan  nilai  akurasi  MAD  serta MAPE pada Single Exponential Smoothing yang ditunjukkan tabel 2 berikut:
Tabel 2 Perbandingan nilai MAD dan

## MAPE SES
No Nilai alpha Nilai MAD Nilai MAPE 1 0,1 275,858 0,184 2 0,2 245.227 0,164 3 0,3 219,914 0,148 4 0,4 197,201 0,133 5 0,5 186,724 0,126 6 0,6 180,821 0,122 7 0,7 173,652 0,117 8 0,8 167,701 0,113 9 0,9 164,845 0,111 Akurasi Terkecil 164,845 0,111 Sumber: (Penulis, 2023)
Berdasarkan  tabel  2  di  atas,  maka  pada metode  SES  ini  didapatkan  nilai  MAD terkecil adalah 164,845 yang terdapat pada nilai alpha 0,9.  Sedangkan  untuk  nilai MAPE terkecil adalah 0,111 yang terdapat pada alpha 0,9 pula.

## Metode Regresi Linear
Metode  ini  memang  lebih  simpel  jika dibandingkan  dengan  metode  sebelumnya. Hanya  menggunakan  variabel  dependen dan variabel independen dan tidak menggunakan  nilai alpha .  Akurasi  yang digunakan  masih  sama,  yaitu  MAD  dan MAPE.  Setelah  diolah  didapatkan  nilai akurasi metode ini yang ditampilkan dalam tabel di bawah ini:

## Tabel 3 Hasil Nilai Akurasi Regresi Linear
Akurasi Nilai MAD 177,122 MAPE 0,134 Sumber: (Penulis, 2023)
Berdasarkan Tabel 3 di atas, terlihat bahwa akurasi MAD dalam Regresi Linear adalah 177,122.  Sedangkan  nilai  MAPE  sebesar 0,134.  Kemudian  hasil  ini  dibandingkan dengan nilai akurasi yang didapatkan pada metode SES sebelumnya.

## Perbandingan Nilai Akurasi
Nilai  akurasi  dari  dua  metode  kemudian dibandingkan dan dicari nilai akurasi yang terkecil. Berikut tabel perbandingannya:

## Tabel 4 Perbandingan Nilai Akurasi 2
Metode Metode MAD MAPE SES (  = 0,9) 164,845 0,111 Regresi Linear 177,122 0,134 Akurasi Terkecil 164,845 0,111 Sumber: (Penulis, 2023)
Tabel  4  di  atas  menunjukkan  hasil  nilai akurasi dari kedua metode yang dibandingkan. Masing-masing metode tersebut  mendapatkan  hasil  nilai  akurasi yang  berbeda.  Didapatkan  nilai  MAD terkecil  dari  kedua  metode  tersebut  adalah 164,845 untuk SES dengan nilai alpha 0,9.
Sedangkan  nilai  MAPE  terkecil  adalah 0,111  yang  ada  pada  SES  dengan  nilai alpha 0,9.  Sehingga,  nilai  peramalan  yang dipakai  adalah  nilai  peramalan  pada  SES dengan  nilai alpha 0,9.  Nilai  ramalan untuk  12  periode  yang  akan  datang dicantumkan pada tabel berikut:

## Tabel 5 Forecasting Periode yang akan
Datang Periode (t) 2023 Total (unit) Januari 1.205 Februari 1.205 Maret 1.087 April 1.090 Mei 1.074 Juni 955 Juli 1.629 Agustus 1.698 September 1.670 Oktober 1.585 November 1.568 Desember 1.763 Total 16.530 Sumber: (Penulis, 2023)
Berdasarkan  tabel  5  di  atas,  menjelaskan hasil forecasting pada  periode  yang  akan datang  untuk  produk Medium  Duty  Truck . Dimana diramalkan akan terjadi penurunan pemesanan  produk  secara  drastis  pada bulan  Juni,  yakni  sebesar  119  unit. Sedangkan  hasil  peramalan  menunjukkan peningkatan  pesanan  terjadi  pada  bulan Juli, yakni sebesar 674 unit.

## Perhitungan Menggunakan POM-QM
Untuk  mengurangi  tingkat  kesalahan dalam  perhitungan  manual,  estimasi  juga diselesaikan dengan menggunakan pemrograman POM-QM. Berikut
perkiraan hasil pemrograman POM-QM di bawah ini:
Sumber: (Penulis, 2023)
Gambar 1. Hasil Pengolahan Menggunakan POM-QM
Gambar  1  di  atas  merupakan  hasil pengolahan  metode  SES  dengan alpha 0,9 menggunakan software POM-QM.  Pada gambar tersebut  terlihat  bahwa nilai  MAD 164,845  dan  nilai  MAPE  sebesar  11,1%. Dimana  nilai  ini  sama  dengan  nilai perhitungan manual. Sehingga bisa dikatan perhitungan secara manual sudah tepat dan sudah sesuai.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan perhitungan sebelumnya, kemudian disimpulkan bahwa yang mempunyai  nilai  akurasi  terendah  adalah metode  SES yang  memiliki  nilai alpha sebesar 0,9 . Hal  ini  dibuktikan  dengan hasil  dari  akurasi  MAD  dan  MAPE  yang mempunyai nilai akurasi terendah dibandingkan  metode  lainnya.  Didapatkan nilai akurasi MAD terkecil adalah 164,845 dan MAPE  terkecil adalah 0,111 yang ada pada SES dengan nilai alpha 0,9. Sehingga
data forecasting yang  dipakai  adalah  data pada metode Single Exponential Smoothing pada konstanta 0,9.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   R.  L.  Putri,  "Peningkatan  Kualitas Produk  Melalui  Penerapan  Prosedur dan  Sistem  Produksi:  Studi  Pada  UD
Wijaya  Kusuma  Kota  Blitar," Jurnal WRA, vol.  4,  no.  2,  pp.  813-828, Oktober 2016. [2]   H. Herawati and D. Mulyani, "Pengaruh  Kualitas  Bahan  Baku  dan Proses  Produksi  Terhadap  Kualitas Produk pada UD. Tahu Rosydi Puspan Maron  Probolinggo,"  in Prosiding Seminar Nasional , Probolinggo, 2016. [3]   R. I. Safitri, "Analisis Sistem Penjadwalan  Produksi  Berdasarkan Pesanan  Pelanggan  dengan  Metode FCFS,  LPT,  SPT  dan  EDD  Pada  PD. X," Jurnal  Optimasi  Teknik  Industri, vol. 1, no. 2, pp. 26-30, 2019.
[4]   F.  Lia  and  T.  Perdana,  "Sistem Produksi  Agroindustri  Kopi  Arabika (Studi Kasus Pt Sinar Mayang Lestari, Kecamatan  Pangalengan,  Kabupaten Bandung)," AGRISEP , vol. 16, no. 2, pp. 123-132, September 2017.
[5]   A. Sudarso, "Pemanfaatan Basis Data,
Perangkat  Lunak  dan  Mesin  Industri dalam Meningkatkan Produksi Perusahaan (Literatur Review Executive  Support  Sistem  (ESS)  for Business)," Jurnal Manajemen Pendidikan  dan  Ilmu  Sosial, vol.  3, no. 1, pp. 1-14, Januari 2022. [6]   M. I. Mas’ud, "Pengukuran
Produktivitas dengan Pendekatan
Rasio  Output  Input  di  UD.X,"  in Seminar  Nasional  Teknologi  Industri Berkelanjutan  II  (SENASTITAN  II) , Surabaya, 2022.
[7]   M. O. Kadang, D. Patulak and S. Upa,
"Implementasi Metode Weighted Moving  Average  Dan  Single  Moving Average  Dalam  Sistem  Informasi Penjualan  Pada  Kios  Maupa  Toraja Utara," Jurnal JTRISTE, vol. 9, no. 2, pp. 125-137, Oktober 2022.
[8]   D.  Kushartini  and  I.  Almahdy, "Sistem  Persediaan  Bahan  Baku Produk Dispersant di Industri Kimia," Jurnal PASTI, vol. Vol. 10, no. 2, pp. 217-234, 2013.
[9]   A.  D.  A.  Nasharudin  and  U.  Ependi, "Analisis Peramalan Penjualan Produk pada PT. Enseval  Putera Megatrading Tbk  Menggunakan  Metode  Regresi Linear  Sederhana," Jurnal  JUPITER, vol.  15,  no.  1,  pp.  317-326,  April 2023.
[10]  Hernadewita,  Y.  K.  Hadi  and  M.  J. Syaputra,  "Peramalan  PenjualanObat
Generik Melalui Time Series
Forecasting  ModelPada  Perusahaan Farmasi  di  Tangerang:  Studi  Kasus,"
Journal  Industrial  Engineering  & Management  Research  (JIEMAR), vol. 1, no. 2, pp. 35-49, Juli 2020.
[11]  D.  A.  Ramandha,  A.  F.  Lubis,  M. Ashila, I. Hamdi and Kelvin, "Analisa Pentingnya  Rentang  Waktu  dalam Peramalan Time Series," in TALENTA Conference Series: Energy &
Engineering , Sumatera Utara, 2020.
[12]  L.  Maysofa,  K.  U.  Syaliman  and Sapriadi,  "Implementasi  Forecasting Pada  Penjualan  Inaura  Hair  Care Dengan  Metode  Single  Exponential Smoothing," Jurnal  Testing  dan Implementasi Sistem Informasi, vol. 1, no. 2, pp. 82-91, 2023.
[13]  N. Pristianingrum,
"Peningkatan Efisiensi Dan Produktivitas Perusahaan Manufaktur Dengan Sistem  Just  In  Time," Jurnal  Ilmiah Ilmu Akuntansi, Keuangan, dan
Pajak, vol.  1,  no.  1,  p.  41,  Januari 2017.
[14]  T.  D.  Andini  and  P.  Auristandi,
"Peramalan  Jumlah  Stok  Alat  Tulis Kantor Di UD Achmad Jaya Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing," Jurnal Ilmiah  Teknologi  dan  Informasia ASIA (JITIKA) , vol.  10, no. 1, pp. 1- 10, Februari 2016. [15]  H.  D.  P.  Habsari,  I.  Purnamasari  and D. Yuniarti, "Peramalan Menggunakan Metode Double Exponential  Smoothingdan  Verifikasi Hasil Peramalan Menggunakan Grafik Pengendalitracking Signal (Studi Kasus: Data IHK Provinsi Kalimantan
Timur)," Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, vol.  14,  no.  1,  pp.  13-22, Maret 2020.
[16]  Y. Ariyanto, A. Y. Ananta And M. R. Darwis,  "Sistem  Informasi  Peramalan Penjualan  Barang  Dengan  Metode Double  Exponential  Smoothing  Pada Istana Sayur," JIP (Jurnal Informatika Polinema), Vol.  6,  No.  3,  Pp.  9-14,
Mei 2020. [17]  M. Muhammad, "Sebaran Dan Peramalan Mahasiswa Baru Pendidikan  Matematika  Universitas Muhammadiyah  Purwokerto  Dengan
Metode  Time  Invariant  Fuzzy  Time Series," Matematika Jurna, vol. 3, no.
2, pp. 48-58, September 2016.
[18]  A.  Fahlevi,  F.  A.  Bachtiar  and  B.  D. Setiawan,  "Perbandingan  Holt’s  dan
Winter’s Exponential Smoothing untuk Peramalan Indeks Harga Konsumen  Kelompok  Transportasi, Komunikasi  dan  Jasa  Keuangan," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer, vol.  2, no.  12,  pp.  6136-6145,  Desember 2018.
[19]  R.  V.,  "Evaluasi  Metode  Peramalan Permintaan  dan  Perencanaan  Agregat Atap  Harflex  di  PT.  Bakrie  Building Industries.," Magister, 2018.
[20]  D.  K.  Sofyan,  Perencanaan  dan
Pengendalian  Produksi,  Lhoksemawe
NAD: Graha Ilmu, 2013.
[21]  P.  Sulardi,  T.  Hendro  and  F.  R. Umbara,  "PREDIKSI  KEBUTUHAN OBAT MENGGUNAKAN REGRESI LINIER," in Prosiding SNATIF Ke -4 ,
Kudus, 2017.
[22]  T.  N.  Putria,  A.  Yordan  and  D.  H. Lamkaruna,  "Peramalan  Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas Samudra Menggunakan  Metode  Regresi  Linear Sederhana,"
Jurnal Teknologi
Informatika, vol.  2,  no.  1,  pp.  21-27,
Maret 2019.
[23]  D. A. Trianggana, "Peramalan Jumlah Siswa-Siswi Melalui Pendekatan
Metode Regresi Linear," Jurnal Media  Infotama  , vol.  16,  no.  2,  pp. 115-120, September 2020.
[24]  A.  A.  Suryanto  and  A.  Muqtadir, "Penerapan  Metode  Mean  Absolute Error (MEA) Dalam Algoritma Regresi Linearuntuk Prediksi Produksi  Padi," SAINTEKBU:  Jurnal Sains  dan  Teknologi, vol.  11,  no.  1, pp. 78-83, Februari 2019.
[25]  A.  A.  Muhartini,  O.  Sahroni,  S.  D. Rahmawati,  T.  Febrianti  and  I.
Mahuda,  "Analisis  Peramalan  Jumlah Penerimaan  Mahasiswa  Barudengan Menggunakan Metode Regresi Linearsederhana," Jurnal Ilmiah Statistika  dan  Ekonometrika, vol.  1,
no. 1, pp. 17-23, Maret 2021.
[26]  I.  A.  Prakoso,  Kusnadi  and  B. Nugraha, "Peramalan Penjualan
Produk  Dengan  Metode  Regresi
Linear Dan Aplikasi POM-QM Di PT XYZ," Scientific  Journal  Widya Teknik, vol.  20,  no.  1,  pp.  17-20,
2021. [27]  A. Lusiana and P. Yuliarty, "Penerapan Metode Peramalan
(Forecasting)  Pada  Permintaan  Atap di  PT  X," Jurnal  Teknik  Industri  ITN Malang, vol. Vol. 10, no. 1, pp. 12-15, Maret 2020.
[28]  N.  Syafitri,  "Analisis  Persediaan Bahan  Baku  Cassia  Broken  Untuk Memenuhi Kebutuhan Produksi
Dengan  Menggunakan  Safety  Stock (Studi  Kasus  Di  PT.  Sumatera Tropical  Spices,"  Sekolah  Tinggi Teknologi Industri, Padang, 2019.