## Analisis Peramalan Permintaan pada Part Arm Rear Brake KWBF di PT Ciptaunggul Karya Abadi
Zaskya Indah Vindari 1* , Wahyudin Wahyudin 2 , Adinda Gita Azzahra 3 , Samitha Pujia Khan 4 , Sekar Mustika Ayuningtyas 5 , Wagiana Rohmah 6
1,2,3,4,5,6 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Indonesia * Koresponden email : zaskyaindah462@gmail.com
Diterima: 15 Oktober 2022 Disetujui: 5 November 2022

## Abstract
In  production  activities,  fulfillment  customer  demand  requires  a  method  of  calculating  uncertainty  the demand prediction in the future period. PT Ciptaunggul Karya Abadi has its own forecasting system, but the results are different from the actual data. One of the productions is Arm Rear Brake KWBF part shows a  ±  stock  difference  from  actual  demand  data  with  forecasting  data  each  month.  This  study  to  propose improvements to the forecasting system for Arm Rear Brake KWBF part by comparing three forecasting systems  and  selecting  the  lowest  error  rate.  The  method  used  in  solving  these  problems  is  a  results comparison of the moving average method, trend analysis method and company forecasting system with data collection techniques through observation and interview. The data used is in the form of general data such as company identity and special data such as historical production data of the company. The results of this  study  indicate  that  the  lowest  error  is  found  in  trend  analysis  method  with  MAD  of  1811,  MSE  of 5702679 and MAPE of 0.46. So, the trend analysis method on the Arm Rear Brake KWBF part is feasible to be applied in the company.
Keywords: demand, forecasting, moving average, trend analysis, error

## Abstrak
Dalam menjalankan kegiatan produksi, pemenuhan demand terhadap customer memerlukan suatu metode perhitungan ketidakpastian mengenai prediksi jumlah permintaan di periode mendatang. PT Ciptaunggul Karya Abadi memiliki sistem peramalan tersendiri namun berbeda dari data aktual. Salah satu produksinya yaitu Part Arm  Rear Brake KWBF  menunjukkan  adanya  perbedaan  ± stock dari  data  permintaan  aktual dengan  data  peramalan  tiap  bulannya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  usulan  perbaikan mengenai sistem peramalan permintaan Part Arm Rear Brake KWBF dengan membandingkan tiga sistem peramalan dan dipilih tingkat error terendah. Metode yang digunakan dalam menyelesaikan permasalahan tersebut  berupa  perbandingan  dari  hasil  metode moving  average ,  metode trend  analysis dan  sistem peramalan  perusahaan  dengan  teknik  pengumpulan  data  melalui  wawancara  dan  observasi.  Data  yang digunakan berupa data umum seperti identitas perusahaan dan data khusus seperti data historis produksi perusahaan.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa error terendah  terdapat  pada  metode trend analysis dengan MAD sebesar 1811, MSE sebesar 5702679 dan MAPE sebesar 0,46. Sehingga, metode trend analysis pada part Arm Rear Brake KWBF ini layak untuk diterapkan di perusahaan. Kata Kunci: permintaan, peramalan, moving average, trend analysis, error

## 1. Pendahuluan
PT  Ciptaunggul  Karya  Abadi  merupakan  perusahaan  dibidang  produksi material  stamping  part, tools ,  dan dies .  Salah  satu  produksinya  yaitu part  Arm  Rear  Brake KWBF  dengan demand yang  relatif tinggi. PT Ciptaunggul Karya Abadi memiliki sistem peramalan tersendiri namun hasil tersebut berbeda dari hasil aktual periode mendatang. Data produksi part Arm Rear Brake KWBF diketahui terdapat ± stock dari  data  permintaan  tiap  bulannya  yang  menunjukkan  adanya  perbedaan  baik  penambahan  maupun pengurangan  dari  hasil  aktual  dan  peramalan  yang  dapat  mengakibatkan  perusahaan  kesulitan  dalam merencanakan jumlah produksi. Hal tersebut ditunjukkan pada Tabel 1.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 1. Data produksi part Arm Rear Brake KWBF Periode Permintaan +/- Stock Total Stock Forecast Jan 6600 +2600 9200 8800 Feb 5400 +2055 7455 3400 Mar 11500 +2452 13952 8500 Apr 7000 -3286 3214 5100 Mei 1700 +2515 4215 2970 Jun 5500 -2987 2513 9600 Jul 4500 +7939 12439 3600 Ags 4100 +3827 7927 9100 Sep 4100 +12714 16814 3700 Okt 5600 +8185 13785 3400 Nov 8000 +5746 13746 3175 Des 5900 -4226 1674 3000 Sumber: PT Ciptaunggul Karya Abadi (2022)
Peramalan ( Forecasting ) merupakan kegiatan dalam perkiraan keadaan di masa mendatang dimana keadaan  tersebut  belum  terjadi  dan  akan  terjadi  berdasarkan  data  masa  lalu  menggunakan  pendekatan model sistematis dan analisis secara ilmiah [1]. Teknik peramalan merupakan proses prediksi kebutuhan di periode mendatang baik ukuran kualitas, kuantitas maupun hal lain dalam pemenuhan permintaan barang dan  jasa  yang  didasarkan  pada  data  historis  [2].  Peramalan  bisa  diartikan  juga  sebagai  teknik memperkirakan  kondisi  dengan  data  historis  dari  jenjang  waktu  tertentu  yang  tercatat  dan  diolah sedemikian  rupa  kemudian  dihitung  sehingga  menghasilkan  suatu  informasi  dalam  mendukung  suatu keputusan [3].
Peramalan berfokus pada perencanaan dan pengendalian produksi dalam menghadapi ketidakpastian di  periode  mendatang  [4]. Forecasting juga  digunakan  dalam  mengurangi  ketidakpastian  terhadap permintaan pada penjadwalan dan proses produksi. Salah satu ciri peramalan yang baik yaitu memberikan peluang kesalahan yang dapat terjadi [5]. Pemilihan model peramalan tergantung pada horizon waktu dari peramalan dan pola data yang terbentuk [6]. Terdapat empat jenis pola data yaitu trend (T) dimana terjadi ketika penurunan atau kenaikan data dalam kurun waktu panjang secara gradual , seasonality (S) dimana terjadi pola data berulang setelah periode tertentu , cycles (C) dimana pola data terjadi setiap beberapa tahun dipengaruhi fluktuasi ekonomi , dan horizontal (H) dimana nilai data dalam rata-rata dan stabil. [7]. Grafik pola data dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Jenis pola data Sumber: [7]
Penelitian-penelitian  mengenai forecasting telah  banyak  dilakukan  seperti  penelitian  terdahulu mengenai perbandingan beberapa metode forecasting seperti exponential smoothing, naïve method, moving average, dan  regresi  linier  untuk  produk  Piece  Pivot  yang  memberikan  hasil  peramalan  terbaik  dengan dilihat dari tingkat error terendah sebagai usulan metode yang tepat oleh Nurzakiah Darozat, Wahyudin dan Hamdani di tahun 2022 [8]. Penelitian lain juga dilakukan oleh Ito Riris Immasari, Nawawi Halik dan Verdi  Yasin  pada  tahun  2022  mengenai  prediksi  permintaan  bahan  fasilitas  pada  penerapan  sistem
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
informasi menggunakan single moving average method yang memberikan hasil peramalan yang tepat sesuai dengan data aktual yaitu tingkat error 0 [9].
Berdasarkan penelitian terdahulu, posisi penelitian ini yaitu melakukan perpaduan metode sebagai pembanding dengan sistem peramlan perusahaan. Pada penelitian ini digunakan perbandingan metode pada forecasting yaitu metode Trend Analysis dan metode Moving Average yang nantinya akan dibandingkan lagi  dengan  sistem  peramalan  yang  terdapat  di  perusahaan.  Hal  tersebut  bertujuan  untuk  memberikan analisis  dan  usulan  perbaikan  mengenai  bagaimana  metode  peramalan  yang  terbaik  yang  menghasilkan tingkat error terendah.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  PT  Cipatunggul  Karya  Abadi  pada  Departemen  Produksi  dan Departemen Production  Planning  and  Inventory  Control selama  dua  bulan  yang  dimulai  pada  Februari 2022  sampai  Maret  2022.  Objek  yang  digunakan  sebagai  bahan  penelitian  yaitu part  Arm  Rear  Brake KWBF.
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ada  dua,  yaitu  wawancara  dan observasi. Interview dilakukan agar ditemukannya permasalahan yang akan diteliti dengan narasumbernya merupakan salah satu staff PPIC. Observasi digunakan untuk mengumpulkan data mengenai proses kerja yang terjadi. Data yang berhasil dikumpulkan berdasarkan kebutuhan pada penelitian ini terdapat dua jenis yaitu  data  umum  dan  data  khusus.  Data  umum  berupa  data  yang  berkaitan  dengan  identitas  perusahaan seperti  sejarah  singkat  perusahaan,  profil  perusahaan,  struktur  organisasi  perusahaan,  sistem  kerja perusahaan,  aktivitas  perusahaan  dan  produk  perusahaan.  Sedangkan  data  khusus  berupa  data  yang berkaitan langsung dengan pengolahan data pada penelitian. seperti data historis produksi perusahaan.

## 2.2. Pengolahan Data
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  metode forecasting .  Metode  ini  digunakan  untuk memprediksi  atau  memperkirakan  kejadian  di  periode  mendatang  menggunakan  acuan  dari  data-data  di masa  lalu  [8].  Metode forecasting yang  digunakan  berupa  metode moving  average dan  metode trend analysis . Metode moving average mengambil serangkaian nilai yang diamati dan kemudian  menemukan nilai  rata-rata  sebagai  perkiraan  untuk  periode  mendatang  [4].  Sedangkan  metode trend  analysis ini membedakan tiga komponen (faktor tren, siklus dan musiman) dari pola dasar yang menjadi ciri satu set data ekonomi dan bisnis [10]. Pengolahan data dilakukan menggunakan Microsoft Excel dan software POM QM for windows . Hal tersebut dilakukan agar meminimalisir terjadinya human error

## 2.3. Alur Penelitian
Alur  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar  2 yang  dapat  diketahui  bahwa  alur  penelitian  atau flowchart ini diawali dengan studi pustaka dan studi lapangan kemudian mengumpulkan data umum dan data  khusus.  Variabel  terkait  dalam  penelitian  ini  berupa  data-data  historis  perusahaan  mengenai permintaan  produk part Arm  Rear  Brake KWBF.  Pada  data  perusahaan  diambil  data  permintaan part tersebut selama periode waktu tertentu yang telah dilakukan lalu menentukan horizon waktu dari peramalan entah jangka pendek, jangka menengah maupun jangka panjang.
Selanjutnya  memilih  metode  peramalan  yang  akan  digunakan.  Penelitian  ini  memilih  dua metode peramalan  yaitu  metode Trend  Analysis dan Moving  Average .  Setelah  itu,  melakukan  perhitungan peramalan menggunakan kedua metode tersebut. Selanjutnya melakukan analisis error baik MAD, MSE dan  MAPE  lalu  dianalisis error dari  kedua  metode forecasting tersebut  dan  dibandingkan  bersamaan dengan  analisis  kesalahan  dari  sistem  peramalan  perusahaan.  Selanjutnya  menentukan  perbandingan tersebut, diketahui rekapitulasi perhitungannya dan akan dapat diketahui metode foecasting terbaik dengan tingkat error terendah.
Setelah  melakukan  tahap-tahap  tersebut,  akan  dijelaskan  mengenai  bagaimana  usulan  perbaikan untuk  pengimplementasian  metode  peramalan  terpilih.  Hasil  peramalan  akan  dilanjutkan  dengan pengukuran akurasi. Hal tersebut dilakukan dalam melihat perlakukan mana yang dapat memberikan selisih peramalan dan aktual terkecil sehingga dapat diambil keputusan yang paling tepat [11].
Gambar 2. Alur penelitian Sumber: Data penelitian (2012)
Tingkat error dapat dihitung menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Percenation Error (MAPE), sebagai berikut [12]:
1. Mean Absolute Deviation
MAD merupakan perhitungan absolut rata-rata dari error peramalan yang tidak menghiraukan tanda negatif maupun positifnya.
MAD  = ∑ ∑|𝐴𝑡−𝐹𝑡| 𝑛 𝑡=1 𝑛
Keterangan:
Ʃ = Jumlah At
= Data permintaan periode t
Ft = Peramalan periode t n = Jumlah periode peramalan
2. Mean Squared Error
MSE adalah perhitungan rata-rata dari selisih kuadrat nilai yang diramalkan dan nilai yang diamati dengan memperkecil angkanya.
MSE = ∑ ∑|𝐴𝑡−𝐹𝑡| 𝑛 𝑡=1 2 𝑛 Keterangan: Ʃ = Jumlah At = Data permintaan periode t
Ft = Peramalan periode t n
= Jumlah periode peramalan
3. Mean Absolute Percentage Error
MAPE yaitu perhitungan mutlak persentase selisih antara nilai aktual dan nilai peramalan. Apabila nilai MAPE dibawah 10% maka ketepatan peramalan sangat bagus, jika nilai MAPE berada di kisaran 10% -  20%  maka  ketepatan  peramalan  bagus  [13],  jika  nilai  MAPE  berada  di  kisaran  20%  -  50%  artinya ketepatan peramalan layak, dan jika nilai MAPE lebih dari 50% berarti buruk dan tidak bisa digunakan lagi [14].
MAPE  = ∑ |𝑋𝑡−𝐹𝑡|
𝑋𝑡 𝑥100 𝑛 𝑡=1 𝑛
Keterangan: Xt = Data aktual periode
Ft = Nilai peramalan periode
n
= Jumlah data

## 3. Hasil dan Pembahasan
Perhitungan peramalan permintaan pada part Arm Rear Brake KWBF dilakukan untuk 12 periode ke depan.
3.1. Pengujian Data
Dalam analisis peramalan permintaan pada part Arm Rear Brake KWBF, diperlukan data produksi berupa data historis demand perusahaan. Diperoleh data demand pada bulan Januari 2021 sampai dengan bulan Desember 2021 pada Tabel 2.
Tabel 2. Data permintaan periode Januari 2021-Desember 2021 Periode Jumlah Permintaan Januari 6600 Februari 5400 Maret 11500 April 7000 Mei 1700 Juni 5500 Juli 3550 Agustus 4100 September 3175 Oktober 5600 November 8000 Desember 5900 Sumber: PT Ciptaunggul Karya Abadi (2022)
Berdasarkan Tabel 2 mengenai data permintaan periode bulan Januari 2021 - bulan Desember 2021. Selanjutnya  dilakukan  pengujian  pola  data part  Arm  Rear  Brake KWBF  untuk  mengetahui  fluktuasi permintaan tersebut. Pada data time series diperlukan uji pola data sebelum diolah [15]. Hasil uji pola data berada pada Gambar 3.
Gambar 3. Uji pola data permintaan periode Januari 2021 - Desember 2021 Sumber: hasil pengolahan data (2022)
Berdasarkan Gambar 3 dapat diketahui bahwa uji pola data permintaan menunjukkan adanya tipe pola data trend dimana terjadi penurunan pada jangka panjang. Oleh karena itu, metode forecasting yang dipilih yaitu metode Trend Analysis dan metode Moving Average. Selain data demand pada Gambar 3 , juga  diperlukan  data  hasil  sistem  peramalan  untuk  tahun  2022  yang  nantinya  dijadikan  sebagai  data pembanding. Data forecasting perusahaan ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data forecasting periode Januari 2022-Desember 2022 Periode Forecasting Januari 8800 Februari 3400 Maret 8500 April 5100 Mei 2970 Juni 9600 Juli 3600 Agustus 9100 September 3700 Oktober 3400 November 3175 Desember 3000 Sumber: PT Ciptaunggul Karya Abadi (2022)

## 3.2. Metode Trend Analysis
Trend Analysis method yaitu teknik peramalan yang membedakan tiga komponen (faktor tren, siklus dan musiman) dari pola dasar yang menjadi ciri satu set data ekonomi dan bisnis [10]. Syarat pergerakan data metode peramalan ini yaitu terdapat pola yang terus menurun ataupun meningkat dengan pola yang relatif continue [16].
Ft = 𝑎 + 𝑏𝑡 a = 𝐴̅ − 𝑏𝑡̅
b = ∑ 𝑡𝐴−𝑛𝑡𝐴 ̅̅̅̅ ∑ 𝑡 2 −𝑏𝑡̅ 2 Keterangan: Ft = Nilai peramalan a = Intersept 𝐴̅
= Nilai data-rata permintaan per periode
A = Data aktual permintaan b = Slope atau kemiringan t = Indeks waktu
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
Tabel 4. Tingkat Error Trend Analysis Periode Bulan Jumlah Permintaan Trend Analysis Dev. Absolut Squared % Error Jan-21 1 6600 6428 172 29584 2,606 Feb-21 2 5400 6290 890 792100 16,481 Mar-21 3 11500 6152 5348 28601104 46,504 Apr-21 4 7000 6014 986 972196 14,086 Mei-21 5 1700 5876 4176 17438976 245,647 Jun-21 6 5500 5738 238 56644 4,327 Jul-21 7 3550 5600 2050 4202500 57,746 Agu-21 8 4100 5462 1362 1855044 33,220 Sep-21 9 3175 5324 2149 4618201 67,685 Okt-21 10 5600 5186 414 171396 7,393 Nov-21 11 8000 5048 2952 8714304 36,900 Des-21 12 5900 4910 990 980100 16,780 4772 Jumlah 21727 68432149 549 Nilai Error 1811 5702679 46 Tingkat Error MAD MSE MAPE Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Berdasarkan Tabel 4 dapat diketahui bahwa nilai MAD sebesar 1811 dengan MSE yaitu 5702679. Selain itu, diketahui juga nilai MAPE sebesar 46%.

## 3.3. Metode Moving Average
Moving Average adalah teknik mengambil serangkaian nilai yang diamati dan kemudian menemukan nilai  rata-rata  sebagai  perkiraan  untuk  periode  mendatang.  Metode  ini  mampu  menghilangkan  atau mengurangi randomness pada time series dengan pengambilan nilai rata-rata dari beberapa data sehingga peluang terjadinya error positif atau negatif dapat dihilangkan [11].
Mt = 𝐹𝑡 + 1
Mt = 𝑌𝑡−(𝑌 𝑡−1 )+(𝑌 𝑡−2 )+⋯+(𝑌 𝑡−𝑛+1 ) 𝑛 Keterangan: Mt = Moving Average untuk periode t Ft + 1  = Ramalan untuk periode t + 1 Yt = Nilai riil periode ke t
n = Jumlah batas dalam Moving Average
Tabel 5. Tingkat Error Moving Average Periode Bulan Jumlah Permintaan MA 3 Dev. Absolut Squared % Error Jan-21 1 6600 Feb-21 2 5400 Mar-21 3 11500 Apr-21 4 7000 7833 833 694444 12 Mei-21 5 1700 7967 6267 39271111 369 Jun-21 6 5500 6733 1233 1521111 22 Jul-21 7 3550 4733 1183 1400278 33 Agu-21 8 4100 3583 517 266944 13 Sep-21 9 3175 4383 1208 1460069 38 Okt-21 10 5600 3608 1992 3966736 36 Nov-21 11 8000 4292 3708 13751736 46
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Periode Bulan Jumlah Permintaan MA 3 Dev. Absolut Squared % Error Des-21 12 5900 5592 308 95069 5 6500 Jumlah 17250 62427500 574 Nilai Error 1917 6936389 64 Tingkat Error MAD MSE MAPE Sumber: hasil pengolahan data (2022)
Berdasarkan Tabel 5 dapat diketahui bahwa nilai MAD sebesar 1917 dengan MSE yaitu 6936389. Selain itu, diketahui juga nilai MAPE sebesar 64%.
Sistem Peramalan Perusahaan
Tabel 6. Tingkat error perusahaan Periode Bulan Jumlah Permintaan P. Perusahaan Dev. Absolut Squared % Error Jan-21 1 6600 8800 2200 4840000 33 Feb-21 2 5400 3400 2000 4000000 37 Mar-21 3 11500 8500 3000 9000000 26 Apr-21 4 7000 5100 1900 3610000 27 Mei-21 5 1700 2970 1270 1612900 75 Jun-21 6 5500 9600 4100 16810000 75 Jul-21 7 3550 3600 50 2500 1 Agu-21 8 4100 9100 5000 25000000 122 Sep-21 9 3175 3700 525 275625 17 Okt-21 10 5600 3400 2200 4840000 39 Nov-21 11 8000 3175 4825 23280625 60 Des-21 12 5900 3000 2900 8410000 49 Jumlah 29970 101681650 561 Nilai Error 2498 8473471 47 Tingkat Error MAD MSE MAPE Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Berdasarkan Tabel 6 dapat dilihat bahwa sistem peramalan perusahaan memiliki MAD sebesar 2498, MSE  sebesar  8473471  dan  MAPE  sebesar  47%.  Setelah  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode trend  analysis , moving  average dan  sistem  peramalan  perusahaan  maka  dapat  dibuat summary perbandingan tingkat error seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Summary perbandingan tingkat error Tingkat Error Trend Analysis Moving Average Sistem Perusahaan MAD 1811 1917 2498 MSE 5702679  6936389 8473471 MAPE 46% 64% 47% Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Berdasarkan Tabel 7 summary perbandingan tingkat error, dapat dilihat bahwa error terkecil terdapat pada metode trend analysis dengan MAD sebesar 1811, MSE sebesar 5702679 dan MAPE sebesar 46%. Jadi, metode peramalan yang baik digunakan terdapat pada metode trend analysis. Selain menggunakan Microsoft Excel , perhitungan tersebut juga dilakukan menggunakan software POM QM for Windows untuk menghindari human error yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil dengan POM QM for Windows Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Berdasarkan Gambar 4 menunjukkan bahwa perhitungan Microsoft Excel dan software POM QM for  Windows memberikan  hasil  yang  sama  yaitu  nilai  MAD  sebesar  1811  dengan  MSE  yaitu  5702679. Selain itu, diketahui juga nilai MAPE sebesar 46%.
Setelah  diketahui error terendah,  maka  tahapan  usulan  perbaikan  yang  dapat  diberikan  mengenai peramalan permintaan kepada perusahaan yaitu:
1. Mengimplementasikan metode trend analysis sebagai metode peramalan terbaik dengan tingkat error terkecil dari dua metode peramalan pembanding yang dipilih.
2. Menyesuaikan sistem peramalan pada semua part yang diproduksi oleh perusahaan.
3. Mempersiapkan perubahan-perubahan yang berhubungan dengan proses produksi dalam mengantisipasi ketidakpastian permintaan perusahaan
4. Melakukan pengendalian terhadap peramalan permintaan yang dilakukan.

## 4. Kesimpulan
Sistem  peramalan  permintaan  pada  part Arm  Rear  Brake KWBF  yang  digunakan  di  perusahaan memiliki hasil yang masih jauh dari kondisi aktual dengan tingkat error yang cukup tinggi. Tingkat error menunjukkan  diketahui  bahwa  MAD  sebesar  2498,  MSE  sebesar  8473471  dan  MAPE  sebesar  47%. perbandingan tingkat error dapat disimpulkan bahwa error terkecil terdapat pada metode trend analysis dengan  MAD  sebesar  1811,  MSE  sebesar  5702679  dan  MAPE  sebesar  46%.  Jadi,  metode  peramalan permintaan terbaik pada part Arm Rear Brake KWBF yaitu metode trend analysis. Oleh karena itu, usulan perbaikan  mengenai  peramalan  yaitu  mengimplementasikan  metode trend  analysis sebagai  metode peramalan  terbaik  dengan  tingkat error terkecil  dari  dua  metode  peramalan  pembanding  yang  dipilih, menyesuaikan  sistem  peramalan  pada  semua part yang  diproduksi  oleh  perusahaan,  mempersiapkan perubahan-perubahan  yang  berhubungan  dengan  proses  produksi  dalam  mengantisipasi  ketidakpastian permintaan perusahaan dan melakukan pengendalian terhadap peramalan permintaan yang dilakukan.

## 5. Referensi
[1] I.  Solikin  and  S.  Hardini,  “Aplikasi Forecasting Stok  Barang  Menggunakan  Metode Weighted Moving Average (WMA) pada Metrojaya Komputer,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , vol. 4, no. 2, pp. 100–105, May 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i2.1373.
[2] N.  G.  Putri,  Y.  T.  Herawati,  and  A.  Ramani,  “Peramalan  Jumlah  Kasus  Penyakit  Hipertensi  Di Kabupaten Jember Dengan Metode Time Series ,” Journal of Health Science and Prevention , vol. 3, no. 1, pp. 39–46, Apr. 2019, doi: 10.29080/jhsp.v3i1.161.
[3] N.  P.  L.  Santiari  and  I.  G.  S.  Rahayuda,  “Penerapan  Metode Exponential  Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Pada Toko Gitar,” Jointecs (Journal of Information Technology and Computer Science , vol. 3, no. 1, pp. 203–210, 2018.
[4] S.  Adiyono  and  S.  Novianto,  “Prediksi  Komoditas  Pangan  Pada  Masa  Pandemi  Dengan  Metode Forecasting dan Moving Average ,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 7, no. 3, pp. 155–163, Jan. 2022, doi: 10.25077/teknosi.v7i3.2021.155-163.
[5] P. Sutanto, A. Setiawan, and D. H. Setiabudi, “Perancangan Sistem Forecasting di Perusahaan Kayu UD. 3G dengan Metode ARIMA,” Jurnal Infra , vol. 5, no. 1, pp. 1–6, 2017.
[6] F.  A.  Reicita,  “Analisis  Perencanaan  Produksi  Pada  Pt.  Armstrong  Industri  Indonesia  Dengan Metode Forecasting Dan Agregat Planning ,” Jurnal Ilmiah Teknik Industri , vol. 7, no. 3, pp. 160– 168, 2019.
[7] A. Lusiana and P. Yuliarty, “Penerapan Metode Peramalan ( Forecasting ) Pada Permintaan Atap di PT X,” Jurnal Teknik Industri ITN Malang , pp. 11–21, Mar. 2020.
[8] N. Darozat, Wahyudin, and Hamdani, “Penerapan Metode Peramalan Permintaan pada Produk Piece Pivot di PT. Trijaya Teknik Karawang,” Serambi Engineering , vol. VII, no. 2, pp. 2859–2870, Apr. 2022.
[9] I. R. Immasari, N. Halik, and V. Yasin, “Perancangan Purchase Order Dengan Metode Forecasting Single  Moving  Average ,” Journal of  Information  System,  Applied,  Management, Accounting  and Research , vol. 6, no. 1, pp. 123–135, Feb. 2022, doi: 10.52362/jisamar.v6i1.639.
[10] Iwan, E. I. H. Rahayu, and A. Yulianto, “Analisa Peramalan Permintaan Mobil Mitsubishi Xpander dengan  Tiga  Metode Forecasting ,” Cakrawala ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  249–256,  Sep.  2018,  doi: 10.31294/jc.v18i2.
[11] F. N. Adnan, “Optimasi Analisis Peramalan dengan Metode Regresi Weighted Moving  Average ,” JOINS  (Journal  of  Information  System) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  119–128,  Nov.  2019,  doi: 10.33633/joins.v4i2.2265.
[12] V.  Simanjuntak  and  E.  Susanti,  “Analisis  Peramalan  Permintaan  Produk  Palet  Kayu  Pada  Cv Barokah Utama,” Jurnal Comasie , vol. 06, no. 02, pp. 107–119, 2022.
[13] N. A. Atussaliha, P. Purnawansyah, and H. Darwis, “Metode Double Exponential Smoothing pada Sistem Peramalan Tingkat Kemiskinan Kabupaten Pangkep,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 12, no. 3, pp. 183–190, Dec. 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i3.607.183-190.
[14] A.  N.  Rais,  I.  J.  Thira,  D.  N.  Kholifah,  N.  Purwati,  and  Y.  M.  Kristania,  “Evaluasi  Metode Forecasting Pada  Data  Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara  ke  Indonesia,” Jurnal  Sains  dan Manajemen , vol. 8, no. 2, pp. 104–116, Sep. 2020.
[15] E. Heriansyah and S. Hasibuan, “Implementasi Metode Peramalan Pada Permintaan Bracket Side Stand K59A,” Jurnal PASTI , vol. XII, no. 2, pp. 209–223, 2017.
[16] A. H. Q. A’yun, H. Ardian, M. K. Nunuh, S. Immanuella, Yuniaristanto, and W. Sutopo, “Pemilihan Metode  Peramalan  Jumlah  Permintaan  Koran dengan  Tingkat  Kesalahan  Terendah,” Jurnal Manajemen dan Teknik Industri , vol. XXI, no. 2, pp. 91–101, Mar. 2021.