Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Politeknik Pembangunan Pertanian Gowa http://ejournal.polbangtan-gowa.ac.id
SAFETY STOCK PADA PENGELOLAAN PERSEDIAAN PRODUK MINUMAN HERBAL CELUP
DI CV DEWI MAKMUR, KABUPATEN BANTUL, DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA
Stock System in Supply Control of Herbal Dip Beverage Products at CV Dewi Makmur, Bantul Regency, DIY Province
Siti Fatimah, Endah Puspitojati, dan Rika Nalinda
Jurusan Petanian, Politeknik Pembangunan Pertanian Yogyakarta-Magelang Email: endahpuspitojati@gmail.com
Received: 22 Agustus 2023; Accepted: 27 November 2023

## ABSTRAK
CV Dewi Makmur memiliki produk minuman herbal celup best seller antara lain Wedang Uwuh Celup (WUC), Rosella Celup (RC), Tisera Celup (TC), Kelor Celup (KLC), dan Jati Cina Celup (JCC). Beberapa persediaan produk best seller tersebut seringkali mengalami stock out karena tidak menerapkan safety stock dengan baik . Penelitian  ini  bertujuan  mengidentifikasi  peramalan  jumlah  produk  pada  tahun  2023  di  CV  Dewi  Makmur untuk meminimalisasi masalah “overstock” dan “stock out”. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif.  Pemilihan lokasi penelitian dilakukan secara purposive area yaitu di CV Dewi Makmur. Jenis data yang  digunakan  adalah  data  primer  dan  data  sekunder.  Pengumpulan  data  melalui  metode  observasi, wawancara dan studi dokumen. Alat analisis data menggunakan Microsoft Excel dan Mini Tab. Hasil analisis data  menunjukkan  bahwa  jumlah  peramalan  persediaan  produk  WUC,  RC,  TC,  KLC  dan  JCC  tahun  2023 dengan  metode Single  Moving  Average dan Single  Exponential  Smoothing yang  kemudian  dilakukan perbandingan  nilai error dan  hasilnya  di  uji  validasi  menunjukkan  bahwa Single  Exponential  Smoothing metode  yang  valid.  Kemudian  diperoleh  hasil  peramalan  masing-masing  sebanyak  1.772 pack ,  1.172 pack, 1.930 pack , 2.027 pack dan 1.845 pack. Sehingga diperoleh jumlah persediaan pengaman (safety stock) produk WUC, RC, TC, KLC dan JCC masing-masing sebanyak 1.240 pack, 1.697 pack, 1.237 pack, 1.611 pack dan 2.161 pack. Peramalan stok ini dapat membantu CV Dewi Makmur dalam memenuhi permintaan agar tidak mengalami overstock maupun stock out .
Kata kunci:  Minuman Hebal, Pengendalian, Peramalan, Persediaan, Safety Stock

## ABSTRACT
CV Dewi Makmur's best-selling herbal teas included Wedang Uwuh Celup (WUC), Rosella Celup (RC), Tisera Celup (TC), Kelor Celup (KLC), and Jati Cina Celup (JCC). Due to insufficient safety stock deployment, some of the inventory for these best-selling products frequently encountered stock-outs. This study aimed to identify the product projection for the year 2023 at CV Dewi Makmur in order to reduce "overstock" and "stock-out" difficulties. A quantitative descriptive strategy was adopted in this investigation. CV Dewi Makmur was chosen on purpose as the research site. Primary and secondary data were used. Direct observation, interviews, and documets studies. Microsoft Excel and Mini Tab were used for data analysis. The data analysis results revealed
Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Politeknik Pembangunan Pertanian Gowa http://ejournal.polbangtan-gowa.ac.id
that the forecasted inventory quantities for WUC, RC, TC, KLC, and JCC products in 2023 were compared in terms of error values and validated, with the Single Exponential Smoothing method proving to be valid. The following are the predicted quantities: 1.772 packs for WUC, 1.172 packs for RC, 1.930 packs for TC, 2.027 packs for KLC, and 1.845 packs for JCC. The comparable safety stock quantities for WUC, RC, TC, KLC, and JCC products were 1.240 packs, 1.697 packs, 1.237 packs, 1.611 packs, and 2.161 packs, respectively. This stock projection can help CV Dewi Makmur meet demand while avoiding overstock and stock-out problems .
Keywords:  Control, Forecasting, Herbal Drinks, Inventory, Safety stock

## PENDAHULUAN
Pe l rse l diaan  produk  me l njadi  salah  satu sumbe l r daya  yang sangat pe l nting  untuk kelangsungan se l buah industri. Pe l ngelolaan pe l rsediaan  produk  harus  me l njaga  keseimbangan antara  ke l kurangan  dan  kelebihan  dalam  suatu pe l riode pe l re l ncanaan (Hery, 2013).
Kekurangan  persediaan  produk (stock  out) dapat  mengakibatkan  mace l tnya  pe l masaran  dan proses  produksi,  persediaan  produk  termasuk masalah  yang  cukup  krusial  dalam  ope l rasional pe l rusahaan.  Selain  itu  dapat  me l ngakibatkan padatnya  produksi  hingga  dapat  me l nyebabkan rusaknya mesin produksi sehingga proses produksi tidak  dapat  be l rjalan  lancar  apabila  mesin  tidak dapat  beroperasi.  Pada  bulan  Januari  2023 dike l tahui  bahwa  pe l rsediaan  produk  di  gudang pe l nyimpanan CV Dewi Makmur terdapat be l be l rapa produk  yang  pe l rsediaan  atau  stoknya  tidak me l nentu  dan  hanya  sedikit  yaitu  pada  satu  je l nis produk minuman he l rbal celup stoknya kurang dari 50 produk.
Perusahaan perlu me l miliki jumlah pe l rsediaan pe l ngaman pada se l tiap je l nis produknya.
Adanya  pe l rsediaan  pe l ngaman  me l mungkinkan pe l rusahaan  dapat  me l ngatasi  situasi  ke l habisan persediaan  produk.  Ole l h  kare l na  itu,  perusahaan harus  melakukan  strategi  pe l ngelolaan  pe l rsediaan produk  untuk  me l ne l ntukan  jumlah  aman  dalam pe l nyimpanan produk yang ada di gudang. Perlunya perusahaan me l miliki jumlah pe l rsediaan pe l ngaman pada  se l tiap  je l nis  produknya,  de l ngan  adanya pe l rsediaan  pe l ngaman  me l mungkinkan  pe l rusahaan untuk  me l ngatasi  apabila  perusahaan  ke l habisan
pe l rse l diaan.  Menurut  Martani et  al., (2016), persediaan  merupakan  asset  yang  sangat  penting bagi suatu entitas, retail, manufaktur, jasa maupun entitas  lainnya.  Ole l h  kare l na  itu,  perusahaan harus melakukan strategi pe l ngelolaan pe l rsediaan produk untuk me l ne l ntukan jumlah aman dalam pe l nyimpanan  produk  yang  ada  di  gudang.  Dari permasalahan  yang  ada,  dilakukan  ide l ntifikasi peramalan  jumlah  produk pada  tahun  2023 di  CV Dewi  Makmur  untuk  me l minimalisasi  masalah “ove l rstock” dan “stock out”.
Me l nu l ru l t Danang (2012), siste l m pe l nge l ndalian  pe l rsediaan  dapat  didefinisikan se l bagai se l pe l rangkat kebijakan pe l nge l ndalian u l ntu l k me l ne l ntu l kan  tingkat  pe l rsediaan  yang  haru l s dipertahankan.  Siste l m  ini  me l ne l ntu l kan  dan me l mastikan ke l te l rsediaan pasokan yang te l pat dalam kualitas  dan  te l pat  waktu te l pat.  Pe l rsediaan pe l ngaman  adalah  seju l mlah  pe l rsediaan  aktif  yang dapat  secaara  efektif  me l ne l kan  pe l nawaran  dan pe l rmintaan dalam konte l ks pe l nde l k (Silver, David F.
Pyke  and  Douglas  J.  Thomas,  2016).  Pe l ramalan (fore l casting) me l ru l pakan teknik analisis perseptual yang  me l nggu l nakan  pe l nalaran  kualitatif  atau kuantitatif  u l ntu l k  memprediksi hasil  dimasa  de l pan de l ngan  me l nggu l nakan  data  historis  u l ntu l k  u l ntuk me l minimu l mkan risiko atau pe l ngaru l h ke l tidakpastian  (Sinaga  and  Irawati,  2018). Me l mprediksi  pe l njualan  atau  pe l rmintaan  yang sesuai  dengan  harapan,  dapat  digunakan  sebagai dasar  untuk  menyusun  pe l re l ncanaan  dalam  suatu proses produ l ksi.
Peramalan time series dapat dihitung dengan metode Single Moving Average (SMA) dan Single
Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Politeknik Pembangunan Pertanian Gowa http://ejournal.polbangtan-gowa.ac.id
Exponential  Smoothing (SES).  Menurut  Subagyo (2013),  metode  rata-rata  bergerak  tunggal single moving  average dilakukan  dengan  mengambil sekelompok  nilai  pengamatan  yang  kemudian dicari  rata-ratanya,  lalu  menggunakan  rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya. Menurut  Subagyo  (2013)  metode exponential smoothing adalah suatu prosedur yang mengulang perhitungan secara terus menerus yang menggunakan  data  terbaru.  Setiap  data  diberi bobot, dimana bobot yang digunakan disimbolkan dengan α. Simbol α  dapat ditentukan secara bebas, yang mengurangi forecast error. Setelah melakukan peramalan dapat mencari jumlah safety stock pada  produk  yang  dijadikan  sebagai  objek penelitian yang ada pada perusahaan.
Menurut  Heizer et  al., (2015), safety  stock (persediaan  pengaman)  didefinisikan  sebagai persediaan  tambahan  yang  disimpan  di  atas persediaan  normal  yang  dibutuhkan  untuk mengatasi ketidakpastian dalam permintaan pelanggan  atau  waktu  pengadaan.  Pe l rse l diaan pe l ngaman  atau l pe l nyelamat  adalah  pe l rse l diaan tambahan  yang  diadakan  u l ntu l k  melindu l ngi  atau l me l njaga  ke l mu l ngkinan  te l rjadinya  ke l ku l rangan bahan (stock out).
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka tujuan penelitian ini adalah dapat mengidentifikasi peramalan  jumlah  produk pada  tahun  2023 di  CV Dewi  Makmur    untuk  meminimalisasi  masalah “overstock” dan “stock out”.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  CV.  Dewi Makmur  yang  berlokasi  di  Gg  Randhim,  Dusun Tegal  Kenanga,  Desa  Tirtonirmolo,  Kecamatan Kasihan,  Kabupaten  Bantul,  Daerah  Istimewa Yogyakarta  dimulai  pada  bulan  Januari  sampai dengan  bulan  Juni  2023.  Penentuan  lokasi dilakukan  secara  sengaja  menggunakan purposive area dengan pertimbangan permasalahan yang ada pada  perusahaan  yaitu  pengendalian  persediaan produk minuman harbal celup best seller di gudang penyimpanan  produk  jadi . Desain  penelitian dengan menggunakan deskriptif kuantitatif. Metode  pengumpulan  data  yaitu  dengan  metode observasi, wawancara, dan studi dokumen.
Data  primer  diperoleh  dengan  melakukan
observasi dan wawancara langsung kepada pemilik perusahaan (owner) dan  3  karyawan  CV  Dewi Makmur diantaranya yaitu HRD (Human Resource Development) , kepala gudang dan kepala produksi. Data  sekunder  diperoleh  yang  digunakan  adalah data informasi penjualan produk, data pengelolaan produk keluar dan masuk gudang. Kemudian data yang  diperoleh  dihitung  mengunakan  teknik analisis  data  menggunakan  metode  peramalan (forecasting) Single  Moving  Average  (SMA) dan Single Exponential Smoothing  (SES) serta  metode safety stock (Heizer, Kurnia and Render, 2015) . `

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Perusahaan
CV Dewi Makmur merupakan perusahaan yang  bergerak  di  bidang  pengelolaan  minuman herbal,  penjualan  rempah-rempah  curah,  jasa maklon  dan  pengepakan  untuk  produk  dengan varian lain yang didirikan sejak tahun 2008. Produk CV Dewi Makmur sudah memiliki sertifikasi halal dari  MUI  dan  memenuhi  standar  kesehatan  dari dinas  kesehatan.  Selain  itu  SDM  (Sumber  Daya Manusia) yang dimiliki perusahaan ini sebanyak 8 orang  diantaranya  adalah  HRD,  Farmasi,  Kepala bagian  Gudang,  Kepala  bagian  Produksi  dan  4 SDM bagian produksi. Hasil observasi di lapangan diketahui  bahwa  dalam  gudang  penyimpanan produk terdapat produk yang persediaannya kosong maupun sedikit. Dengan permasalahan tersebut CV Dewi  Makmur  telah  menerapkan  pengendalian persediaan  dengan  metode  yang  cukup  sderhana dan masih kurang efektif.

## Peramalan (Forecasting) Produk Best Seller
Peramalan pada penelitian ini diklasifikasikan sebagai peramalan jangka menengah  meliputi  jangka  waktu  bulanan  sampai dengan  tiga  tahun.  Data  historis  penjualan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data penjualan produk minuman herbal celup best seller CV Dewi Makmur tahun 2015 sampai tahun 2022. Dapat dilihat data historis atau plot data time series produk  minuman  herbal best  seller CV  Dewi Makmur pada Tabel 1.
Tabel 1. Plot date time series
N Perio Penjualan (pack)
Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Politeknik Pembangunan Pertanian Gowa http://ejournal.polbangtan-gowa.ac.id
o de WUC RC TC KLC JCC 1  2015 1.907 1.794 1.609 1.508 1.839 2  2016 1.709 1.982 2.058 2.591 2.805 3  2017 2.275 2.069 2.189 1.985 3.004 4  2018 2.367 1.890 2.189 2.201 2.085 5  2019 1.908 1.498 1.753 1.856 1.690 6  2020 896 735 958 759 839 7  2021 2.046 1.404 1.978 2.114 2.007 8  2022 1.773 1.095 2.068 2.201 1.929
Sumber: data perusahaan penjualan produk CV Dewi Makmur
Secara visual data dapat dikatakan stationer jika  fluktuasi  data  berada  di  sekitar  nilai  yang konstan  atau stationer dalam  ratusan  dan  ragam dari fluktuasi tersebut tetap konstan dari waktu ke waktu.  Menurut  pendapat  Herjanto  (2015)  dalam bukunya bahwa plot date time series tersebut, dapat menggunakan  metode  peramalan Single  Moving Average dan Single Exponential Smoothing.
1. Single Moving Average (SMA)
Berikut ini hasil peramalan dengan rentan 3 pada produk minuman herbal celup best seller di CV Dewi Makmur untuk tahun 2023 menggunakan metode Single Moving Average (SMA). Tidak ada penentuan khusus terkait dengan penentuan rentan (T),  pemilihan  rentan  dapat  disesuaikan  dengan kebutuhan,  hal  tersebut  sejalan  dengan  pendapat Krisma & Azhari (2019).

## a. Produk Wedang Uwuh Celup (WUC)

## Gambar 1. Grafik peramalan WUC dengan SMA
Diperoleh  jumlah  peramalan  sebanyak  1.572 pack dengan  nilai  MAPE (Mean  Absolute Percentage) yaitu  39,  MAD (Mean  Absolute Deviation) yaitu  476,  dan  MSD (Mean  Square
Deviation) yaitu  398.  Berdasarkan  Gambar  1, penjualan  Produk  Wedang  Uwuh  Celup  (WUC) termasuk ke dalam data stationer, karena fluktuasi di  sekitar  nilai  rata-rata  data  tersebut  yaitu  pada nilai 1.860 pack . Dalam 8 tahun terakhir penjualan tertinggi yaitu pada tahun 2018 pada masa sebelum Covid-19.

## b. Produk Rosella Celup (RC)
Gambar 2. Grafik peramalan RC dengan SMA
Diperoleh  jumlah  peramalan  sebanyak 1.078 pack dengan  nilai  MAPE (Mean  Absolute Percentage) yaitu  39,  MAD (Mean  Absolute Deviation) yaitu  354,  dan  MSD (Mean  Square Deviation) yaitu  285.  Berdasarkan  Gambar  2, penjualan Produk Rosella Celup (RC) termasuk ke dalam  data  stationer,  karena  fluktuasi  di  sekitar nilai  rata-rata  data  tersebut  yaitu  pada  nilai  1.558 pack .  Dalam  8  tahun  terakhir  penjualan  tertinggi yaitu tahun 2017  pada masa sebelum Covid-19.

## c. Produk Tisera Celup (TC)
Gambar 3. Grafik peramalan TC dengan SMA
Diperoleh  jumlah  peramalan  sebanyak 1.668 pack dengan  nilai  MAPE (Mean  Absolute
Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Politeknik Pembangunan Pertanian Gowa http://ejournal.polbangtan-gowa.ac.id
Percentage) yaitu  36,  MAD (Mean  Absolute Deviation) yaitu  513,  dan  MSD (Mean  Square Deviation) yaitu  352.  Berdasarkan  Gambar  3, penjualan  Produk  Tisera  Celup  (TC)  termasuk  ke dalam  data  stationer,  karena  fluktuasi  di  sekitar nilai  rata-rata  data  tersebut  yaitu  pada  nilai  1.850 pack .  Dalam  8  tahun  terakhir  penjualan  tertinggi yaitu  pada  tahun  2017-2018  pada  masa  sebelum Covid-19.

## d. Produk Kelor Celup (KLC)

## Gambar 4. Grafik peramalan KLC dengan SMA
Diperoleh  jumlah  peramalan  sebanyak 1.691 pack dengan  nilai  MAPE (Mean  Absolute Percentage) yaitu  49,  MAD (Mean  Absolute Deviation) yaitu  593,  dan  MSD (Mean  Square Deviation) yaitu  483.  Berdasarkan  Gambar  4, penjualan Produk Kelor Celup (KLC) termasuk ke dalam  data  stationer,  karena  fluktuasi  di  sekitar nilai  rata-rata  data  tersebut  yaitu  pada  nilai  1.902 pack .  Dalam  8  tahun  terakhir  penjualan  tertinggi yaitu a tahun 2016 pada masa sebelum Covid-19.

## e. Produk Jati Cina Celup (JCC)

## Gambar 5. Grafik peramalan JCC dengan SMA
Diperoleh  jumlah  peramalan  sebanyak 1.592 pack dengan  nilai  MAPE (Mean  Absolute Percentage) yaitu  60,  MAD (Mean  Absolute Deviation) yaitu  686,  dan  MSD (Mean  Square Deviation) yaitu  780.  Berdasarkan  Gambar  5,
ppenjualan Produk Jati Cina Celup (JCC) termasuk ke dalam data stationer, karena fluktuasi di sekitar nilai  rata-rata  data  tersebut  yaitu  pada  nilai  2.025 pack .  Dalam  8  tahun  terakhir  penjualan  tertinggi yaitu pada tahun 2017 pada masa sebelum Covid- 19.

## 2. Single Exponential Smoothing (SES)
Berikut ini hasil peramalan Single Exponential Smoothing dengan  bobot  (alfa)  sebesar  0,6  pada produk minuman herbal celup di CV Dewi Makmur untuk tahun 2023:
a. Produk Wedang Uwuh Celup (WUC)
Gambar 6. Grafik peramalan WUC dengan SES Diperoleh  jumlah  peramalan  sebanyak 1.772 pack dengan  nilai  MAPE (Mean  Absolute Percentage) yaitu  28,  MAD (Mean  Absolute Deviation) yaitu  410,  dan  MSD (Mean  Square Deviation) yaitu  284.  Selama  8  tahun  terakhir penjualan  Produk  Wedang  Uwuh  Celup  (WUC) tertinggi  pada  tahun  2018,  dan  penjualan  pada tahun  2022  mencapai  99,5%  dari  peramalan menggunakan Single  Exponential  Smoothing (SES).
b.

## Produk Rosella Celup (RC)
Gambar 7. Grafik peramalan RC dengan SES Diperoleh  jumlah  peramalan  sebanyak 1.172 pack dengan  nilai  MAPE (Mean  Absolute
Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Politeknik Pembangunan Pertanian Gowa http://ejournal.polbangtan-gowa.ac.id
Percentage) yaitu  29,  MAD (Mean  Absolute Deviation) yaitu  315,  dan  MSD (Mean  Square Deviation) yaitu  163.  Selama  8  tahun  terakhir penjualan  Produk  Rosella  Celup  (WUC)  tertinggi pada tahun 2017 sebesar 2.069 pack.
c. Produk Tisera Celup (TC)
Gambar 8. Grafik peramalan TC dengan SES Diperoleh jumlah peramalan di tahun 2023 sebanyak  1.930 pack dengan  nilai  MAPE (Mean Absolute  Percentage) yaitu  27,  MAD (Mean Absolute  Deviation) yaitu  410,  dan  MSD (Mean Square  Deviation) yaitu  231.  Penjualan  Produk Tisera Celup (TC) dalam 8 tahun terakhir penjualan tertinggi di tahun 2018 yaitu sebanyak 2.189 pack.
d. Produk Kelor Celup (KLC)

## Gambar 9. Grafik peramalan KLC dengan SES
Diperoleh  jumlah  peramalan  sebanyak 2.027 pack dengan  nilai  MAPE (Mean  Absolute Percentage) yaitu  39,  MAD (Mean  Absolute Deviation) yaitu  554,  dan  MSD (Mean  Square Deviation) yaitu  448.  Perbandingan  antara peramalan dan penjualan pada Gambar 9 ini cukup
kritis,  penjualan  tertinggi  ditunjukkan  tahun  2016 yaitu sebanyak 2.591 pack.
e. Produk Jati Cina Celup (JCC)
Gambar 10. Grafik peramalan JCC dengan SES Diperoleh jumlah peramalan sebanyak 1.845 pack dengan  nilai  MAPE (Mean  Absolute  Percentage) yaitu  39,  MAD (Mean  Absolute  Deviation) yaitu 576, dan MSD (Mean Square Deviation) yaitu 522. Penjualan  produk  Jati  Cina  Celup  (JCC)  cukup tinggi,  dapat  dilihat  pada  Gambar  10,  penjualan tertinggi  pada  tahun  2017  yaitu  sebanyak  2.805 pa ck.

## Perbandingan Mean Absolute Persentage Error
(MAPE) Setelah melakukan peramalan (forecasting) pada  data  penjualan  dan  juga menghitung  nilai error setiap  metode  dengan menggunakan Mean  Absolute  Perecentage  Error (MAPE), maka  untuk  menentukan  metode  mana yang  dipilih  adalah  dengan  cara  membandingkan nilai error- nya. Berikut ini adalah hasil perbandingan  nilai  MAPE  pada  setiap  metode peramalan  yang  digunakan.  Komparasi  nilai MAPE ditampilkan pada Tabel 2.
Berdasarkan  data  pada  Tabel  2  terlihat bahwa  MAPE  terkecil  dari  kelima  produk minuman herbal celup. Maka metode yang terpilih adalah Single  Exponential  Smoothing hal  tersebut selaras  dengan  penelitian  Hartono  (2012)  yang menjelaskan bahwa metode ini merupakan metode yang  cocok  digunakan  untuk  peramalan  barang yang  muncul  secara  acak  namun  cenderung  stabil atau tidak mengandung trend ataupun musiman.
Tabel 2. Komparasi nilai MAPE
75
Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Politeknik Pembangunan Pertanian Gowa http://ejournal.polbangtan-gowa.ac.id
No Metode Produk Best Seller MAPE (%) 1 Single Moving Average WUC 39 RC 39 TC 38 KLC 49 JCC 58 2 Single Exponential Smoothing WUC 28 RC 27 TC 26 KLC 37 JCC 38 Keterangan:
WUC = Wedang Uwuh Celup KLC = Kelor Celup RC = Rosella Celup JCC = Jati Cina Celup TC = Tisera Celup = Nilai error yang lebih rendah dari
pembandingnya

## Uji Validasi
Uji validasi dilakukan dengan memetakan nilai error dari  metode  terpilih  dan  melihat pergerakan error- nya.  Apabila  nilai error berada pada batas toleransi, maka metode dinyatakan valid (Hamirsa  and  Rumita,  2022).  Namun  menurut Simanjuntak et al., (2022) jika terdapat nilai error yang  berada  di  luar  batas  toleransi,  maka  harus diketahui apakah lonjakan permintaan baik positif maupun negatif akan terjadi lagi.
Tabel  3.  Hasil  uji  validasi  dengan  metode Single Exponential Smoothing
Best Seller Product MAPE (%) Mean UCL LCL WUC 28 31 48,25 14,53 RC 27 31 48,25 14,53 TC 26 31 48,25 14,53 KLC 37 31 48,25 14,53 JCC 38 31 48,25 14,53 Keterangan: UCL (Up Control Limit) = Batas toleransi atas LCL (Low Control Limit) = Batas toleransi bawah
MAPE = Mean Absolute Precentage Error Mean = Rata-rata
Berdasarkan  Gambar 11, diketahui bahwa tidak ada error yang berada di luar batas toleransi (UCL  dan  LCL).  Sehingga  metode  yang  terpilih
yaitu Single  Exponential  Smoothing (SES) dinyatakan  valid  dan  dapat  dijadikan  acuan untuk melakukan  peramalan  atau forecasting  demand untuk  beberapa  periode  kedepan.  Namun  apabila penyebab  tidak  teridentifikasi  dan  tidak  dapat dikendalikan,  maka  dicoba  metode  dengan error terkecil  kedua  untuk  dipilih  yaitu  metode Single Moving Average (SMA).
Gambar 11. Grafik hasil uji validasi
Safety Stock (SS) Perhitungan  jumlah safety  stock produk minuman  herbal  celup  dari  kelima  produk best seller di CV Dewi Makmur dengan standar deviasi setiap  produknya  maka  diperoleh  jumlah service level 90% dan 95%, tingkat layanan 90% dan 95% ditentukan  berdasarkan  persentase  keberhasilan atau kepuasan pelanggan CV Dewi Makmur dalam mencapai  atau  melebihi  standar  tertentu  dalam layanan  yang  diberikan  (Mileniadewi,  Widharto and Eng, 2022). Kemudian dengan lead time 7 hari waktu tunggu proses produksi disajikan pada Tabel 4. Lead  time merupakan  faktor  penting  untuk mengukur kerja bagian proses produksi, lead time mengacu  pada  waktu  yang  diperlukan  mulai  dari permintaan pelanggan hingga produk atau layanan tersebut  tersedia  atau  diterima  oleh  pelanggan (Kholil and Arifin, 2018).
Safety  stock ini  merupakan  persediaan pengaman pada perusahaan yang harus dipersiapkan untuk mengantasi keadaan yang tidak terduga  seperti  yang  dijelaskan  oleh  Silver., et  al (2016) yaitu kerusakan mesin, peningkatan demand secara  tiba-tiba  maupun  kedatangan  bahan  baku yang  tidak  pasti.  Adanya safety  stock ini  akan meminimalisasi  adanya stock  out,  over  stock maupun lost  sale yang  mana  sangat  berpengaruh terhadap  kepuasan  pelanggan,  hal  tersebut  selaras dengan pendapat Hamirsa and Rumita (2022).
0 20 40 60 1 2 3 4 5 Er ror Produk Best Seller MAPE (%) Mean
UCL LCL
Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Politeknik Pembangunan Pertanian Gowa http://ejournal.polbangtan-gowa.ac.id
Tabel 4. Hasil perhitungan safety stock
Service Level Standar Deviasi Safety Stock WUC RC TISERA KLC JCC WUC RC TISERA KLC JCC 90% 239 327 239 311 417 810 1.108 808 1.052 1.411 95% 239 327 239 311 417 1.240 1.697 1.237 1.611 2.161

## KESIMPULAN
Metode Single  Exponential  Smoothing (SES)  lebih  efektif  dan  dapat  digunakan  untuk melakukan  peramalan  produk  minuman  herbal celup best seller pada perusahaan. Dengan metode Single  Exponential  Smoothing diperoleh  hasil peramalan  untuk  tahun  2023  sebanyak  1.772 pack produk  Wedang  Uwuh  Celup,  1.172 pack produk Rosella  Celup,  1.930 pack produk  Tisera  Celup (TC),  2.027 pack produk  Kelor  Celup  (KLC),  dan 1.845 pack produk  Jati  Cina  Celup  (JCC). Peramalan  stok ini  dapat  membantu  CV  Dewi Makmur  dalam  memenuhi  permintaan  yang  agar tidak mengalami overstock maupun stock out.

## DAFTAR PUSTAKA
Danang,  S.  2012. Manajemen  Sumber  Daya Manusia . Makassar: CAPS.
Hamirsa,  M.H.  and  Rumita,  R.  2022.  Usulan Perencanaan  Peramalan  (Forecasting)  dan Safety  Stock  Persediaan  Spare  Part  Busi Champion Type RA7YC - 2 (EV - 01/EW - 01/2)  Menggunakan  Metode  Time  Series pada  PT  Triangle  Motorindo  Semarang. Journal  Industrial  Engeneering ,  11(2),  1– 10.
Hartono,  A.  2012.  Perbandingan  Metode  Single Exponential Smpoothing dan Metode Exponential  Smoothing  Adjusted  for  Trend (Holt’  s  Metod)  untuk  Meramalkan Penjualan.  Studi  Kasus:  Toko  Onderdil Mobil  “  Prodi,  Purwodadi”. Jurnal Eksplorasi  Karya  Sistem  Informasi  dan Sains , 5(1), 8–18.
Heizer,  J.,  Kurnia,  H.  and  Render,  B.  2015.
Manajemen Operasi: Manajemen
Keberlangsungan dan Rantai Pasokan Edisi
11 . Jakarta: Salemba Empat.
Herjanto,  E.  2015. Manajemen  Operasi  Edisi
Ketiga . Jakarta: Grasindo.
Hery. 2013. Dasar Akuntansi . Jakarta: CAPS.
Kholil, M. and Arifin, F. 2018. Menurunkan Lead Time  Pengecekan  Material  Tin  Case  36 Long dengan  Metod Value  Steam  Mapping (VSM) pada PT . F. Jurnal Integrasi Sistem Industri .
Krisma,  A.  and  Azhari,  M.  2019.  Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing Dan Triple Exponential Smoothing Dalam Parameter  Tingkat  Error  Mean  Absolute Percentage  Error  (MAPE)  dan  Means Absolute Deviation (MAD). Jurnal Prosiding  Semnas  Ilmu  Komputer  dan Teknologi Informasi , (I), 81–87.
Martani,  D. et  al. 2016. Akuntansi  Keuangan Menengah  Berbasis  PSAK  Buku  1.  Edisi  2 .
Jakarta: Salemba Empat.
Mileniadewi, S.H., Widharto, Y. and Eng, M. 2022.
Bahan  Baku  Crude  Oil  pada  Unit  Kilang PPSDM  Migas  Cepu  dengan  Metode  Time Series. Journal Industrial Engeneering .
Silver, E.A., David F. Pyke and Douglas J. Thomas (2016) Inventory and Production
Management  in  Supply  Chains .  New  York: CRC Press.
Simanjuntak, R.E. and W, P.A. 2022. Forecasting Bahan  Baku  Raw  Sugar  dengan  Metode Time  Series  &  Usulan  Perencanaan  Safety Stock  PT  Medan  Sugar  Industry. Journal Industrial Engeneering .
Sinaga,  H..  and  Irawati,  N.  2018.  Perbandingan Double  Moving  Average  dengan  Double Exponential  Smoothing  pada  Peramalan Bahan Medis Habis Pakai. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , 4(2), 197–204.
Subagyo,  P.  2013. Forecasting  Konsep  dan Aplikasi . Yogyakarta: BPFE.