## Analisis Peramalan dengan Metode Naive, Linear Regression,
Moving Average dan Exponential Smoothing
(Studi Kasus: PT Artria Widya)
Annisa Anastasya 1* , Wahyudin 2
1,2 Program Studi Teknik Industri , Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia * Koresponden email : 1910631140067@student.unsika.ac.id
Diterima: 18 Agustus 2023 Disetujui: 26 Agustus 2023

## Abstract
The  evaluation  of  product  demand  is  a  crucial  factor  that  necessitates  periodic  assessment.  Failure  to conduct adequate production planning may result in possible financial losses for the organization. Product demand  can  experience  fluctuations  as  a  result  of  various  reasons,  including  competition,  suppliers, customer preferences, and additional influences. The corporation must engage in strategic decision-making to effectively address evolving market conditions. In order to address these challenges, the implementation of demand forecasting is undertaken to facilitate the planning of production systems. The selection of the forecasting  approach  was  based  on  its  ease  of  implementation  and  its  demonstrated  effectiveness  and efficiency. The objective of this study is to ascertain the most suitable approach for predicting the demand for LID BBP Parts at PT Artria Widya. The study employed many statistical techniques including the Naive method, Linear Regression, 3-month Moving Average, 4-month Moving Average, Exponential Smoothing method  with  α=0.2,  Exponential  Smoothing  with  α=0.5,  and  Exponential  Smoothing  with  α=0.9.  The projection  utilizes  a  dataset  consisting  of  nine  months of  historical  data,  spanning  from  August 2021  to April  2022.  The  study's  findings  indicate  that  the  3-month  Moving  Average  technique  has  superior forecasting accuracy, making it a suitable method for predicting demand throughout the period spanning from August 2022 to April 2023. The topic of interest revolves around the application of several forecasting techniques, namely the naive approach, linear regression, moving average, and exponential smoothing. Keywords: forecast, naive, linear regression, moving average, exponential smoothing

## Abstrak
Evaluasi permintaan produk adalah faktor penting yang membutuhkan evaluasi periodik. Kegagalan untuk melakukan  perencanaan  produksi  dapat  mengakibatkan  kerugian  finansial  bagi  organisasi.  Permintaan produk  dapat  mengalami  fluktuasi  sebagai  akibat  berbagai  alasan,  termasuk  persaingan,  pemasok, preferensi  pelanggan,  dan  pengaruh  tambahan.  Perusahaan  harus  terlibat  dalam  pengambilan  keputusan strategis  untuk  secara  efektif  mengatasi  kondisi  pasar  yang  berubah.  Untuk  mengatasi  tantangan  ini, implementasi prediksi permintaan dilakukan untuk memfasilitasi perencanaan sistem produksi. Pemilihan pendekatan  prediksi  didasarkan  pada  kemudahan  implementasinya  dan  efektivitas,  efisiensi  yang ditunjukkan.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  memastikan  pendekatan  paling  tepat  dalam  memprediksi permintaan untuk Bagian BBP LID di PT Artria Widya. Penelitian ini menggunakan banyak teknik statistik termasuk  metode Naive,  Linear  Regression, 3-bulan Moving  Average,  4-bulan  moving  average,  metode Exponential Smoothing dengan α = 0,2, Exponential Smooting dengan α= 0,5, dan Exponencial Smoothing dengan α < 0,9. Proyeksi ini menggunakan dataset yang terdiri dari sembilan bulan data historis, berkisar dari Agustus 2021 hingga April 2022. Temuan penelitian menunjukkan bahwa teknik Moving Average 3 bulan  memiliki  akurasi  prediksi  yang  unggul,  menjadikannya  metode  yang  cocok  untuk  memprediksi permintaan sepanjang periode dari Agustus 2022 hingga April 2023. Topik yang menarik berkisar di sekitar penerapan  beberapa  teknik  prediksi,  yaitu  pendekatan  naif,  regresi  linear,  rata-rata  bergerak,  dan penyeimbang eksponensial.
Kata Kunci: peramalan, naive, linear regression, moving average, exponential smoothing

## 1. Pendahuluan
Industri  besar  maupun  industri  kecil  yang  masih  berkembang  dapat  menghadapi  tantangan  yang signifikan  karena  persaingan  usaha  [1].  Hal  ini  secara  tidak  langsung  menuntut  perusahaan  untuk meningkatkan kemampuan bersaing mereka untuk menghasilkan produk yang dapat menguasai pasar dan memaksimalkan pelayanan terbaik kepada pelanggan [2].
Perencanaan produk harus dievaluasi secara teratur karena jika tidak, perusahaan dapat mengalami kerugian finansial, seperti produksi berlebihan yang menyebabkan pemborosan [2]. Dalam mengatasi hal ini,  salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  ialah  melakukan  perencanaan  produksi  yang  efisien  dan meramalkan permintaan produk. Permintaan  merupakan dorongan pembeli untuk membeli suatu  produk dengan harga tertentu dan dalam periode waktu tertentu. Dengan kata lain, permintaan baru dapat terjadi ketika pembeli ingin barang tersebut dan memiliki uang untuk membeli barang tersebut [3]. Harga produk juga pasti akan dipengaruhi oleh tinggi dan rendahnya permintaan.
Sebaliknya, peramalan adalah tindakan untuk membuat rencana dan memperkirakan apa yang akan terjadi. Perusahaan memiliki kemampuan dan kapasitas untuk memenuhi permintaan atau membuat rencana [4], dan tujuan peramalan adalah untuk menghasilkan ramalan yang dapat mengurangi kesalahan ramalan [5] dan meramalkan permintaan untuk barang-barang tertentu..
Departemen pemasaran biasanya menangani aktivitas peramalan ini, dan ramalan permintaan adalah istilah untuk hasilnya. Perencanaan bagian permintaan biasanya didasarkan pada hasil ramalan permintaan. Oleh  karena  itu,  informasi  yang  dikirim  ke  bagian  Produksi  Perencanaan  dan  Pengendalian  Inventaris (PPIC)  harus  membedakan  antara  pesanan  yang  pasti  dan  pesanan  yang  dibuat  berdasarkan  rencana permintaan, yang berarti tidak pasti.
PPC ( Production Planning Control ) adalah proses merencanakan dan mengendalikan aliran material yang  masuk,  mengalir,  dan  keluar  dari  sistem  produksi  dan  operasi  untuk  memenuhi  permintaan  pasar dengan jumlah yang tepat, waktu penyerahan yang tepat, dan biaya produksi yang rendah [7]. Secara garis besar, PPC terdiri dari dua hal yang saling berkaitan: Perencanaan Produksi dan Pengendalian Produksi [7]. Rencana produksi akan membantu menentukan anggaran operasi, merencanakan aliran material [6].
Namun, menurut Assauri, pengendalian Produksi adalah penentuan dan penetapan kegiatan produksi yang akan dilakukan untuk mencapai tujuan perusahaan serta pengawasan kegiatan pelaksanaan proses dan hasil  produksi  untuk  memastikan  bahwa  apa  yang  telah  direncanakan  dapat  dilakukan  dan  tujuan  yang diharapkan dapat tercapai. [7].
PT  Artria  Widya  bergerak  di  bidang injection  molding plastik  dan  menyediakan  jasa  pembuatan insole  sepatu  dan  sparepart  mobil.  PT  Artria  Widya  memproduksi  spare  part  mobil  LID  BBP,  yang berfungsi sebagai pijakan kaki penumpang. PT Artria Widya hanya memproduksi jasa insole sepatu dan spare part sesuai dengan pesanan (pre-order). Salah satu spare part yang dibuat oleh PT Artria Widya adalah part  LID  BBP,  yang  digunakan  secara  langsung  oleh  orang  yang  naik  mobil,  sehingga  rentan  terhadap kerusakan  dan  membutuhkan  banyak  sparepart  pengganti.  Namun,  permintaan  pelanggan  untuk  produk LID BBP sering berfluktuasi. Selain itu, pengiriman produk setiap hari oleh PT Artria Widya dalam jumlah tidak pasti berdasarkan keinginan pelanggan mengharuskan PT Artria Widya memproduksi lebih banyak produk daripada permintaan pelanggan setiap hari untuk mengantisipasi kedua hal tersebut. Produksi akan disimpan di gudang untuk memenuhi permintaan selanjutnya.
Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan permintaan LID Part BBP. Peramalan dilakukan dengan membandingkan  tujuh  metode  peramalan,  termasuk  metode  Naive,  metode  Linear  Regression,  metode Moving  Average  3  bulan,  metode  Moving  Average  4  bulan,  metode  Exponential  Smoothing  dengan alpha=0,2, metode Exponential Smoothing dengan alpha=0,5, dan metode Exponential Smoothing dengan alpha=0,9. Parameter ketepatan peramalan adalah Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), dan Root Mean Square Error (RMSE). Untuk peramalan ini, data historis dari Agustus 2021 hingga April  2022,  yang  menunjukkan  pola  permintaan  setiap  bulan,  digunakan.  Untuk  meramalkan  periode Agustus 2022 hingga April 2023, data yang sama digunakan. Karena kondisi tersebut, penyusun melakukan peninjauan  ke  PT.  Artria  Widya  untuk  mengetahui  perubahan  permintaan  produk.  Untuk  produk  ini, penyusun  memilih  bagian  LID  BBP  karena  bagian  ini  memiliki  frekuensi  produksi  atau  permintaan tertinggi dari semua produk yang diproduksi PT. Artria Widya.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  peramalan  permintaan  dilakukan  menggunakan  berbagai  metode  peramalan umum,  seperti  metode Naive,  Smoothing  Exponential,  Linear  Regression, dan Moving  Average .  Alur penelitian ini digambarkan pada Gambar 1 .
Identifikasi Masalah Studi Literatur Studi Lapangan Kesimpulan Pengolahan dan Analisis Data Pengumpulan Data Gambar 1. Alur Penelitian
Adapun  deskripsi  dari  alur  penelitian  peramalan  permintaan  ini  dapat  dilihat  pada  penjelasan dibawah ini, yaitu:
a. Identifikasi masalah
b. Studi literatur
c. Studi lapangan
d. Pengolahan dan analisis data
e. Kesimpulan

## 2.1 Metode Naive
Nilai aktual sebelumnya (At-1) digunakan untuk meramalkan periode sekarang dan seterusnya dalam metode Naive [10]. Metode ini sangat sederhana karena hanya menggunakan nilai terakhir dari data sejarah yang tersedia.
𝐹 𝑡−1 = 𝐴 𝑡−1 (1)
Keterangan:
At-1 : Permintaan Aktual pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) Ft+1 : peramalan pada waktu t+1 (periode berikutnya)

## 2.2 Metode Linear Regression
Untuk mengetahui pengaruh dan hubungan antara variabel, metode regresi linier digunakan [11]. 𝐹 𝑡 =  𝛼 +   𝛽 𝑡 α = 𝐴̅ −   𝑏̅ 𝑡
𝛽 = ∑𝑡𝐴 − 𝑛(𝑡)(𝐴) ̅̅̅ ̅̅̅̅̅̅̅ ∑𝑡 2 − 𝑛(𝑡) ̅ 2 (2)

## 2.3 Metode Moving Average
Ketika data tersedia dan tidak terpengaruh oleh faktor musiman atau tren, moving average digunakan untuk meramalkan masa depan. Sebagian orang percaya bahwa perkiraan ini bergerak karena penggunaan data  baru  dan  penghapusan  data  lama  [12].  Nilai  acak  pada  deret  waktu  harus  dikurangi  dengan menggunakan metode Moving Average [10]. Rata-rata bergerak atau Moving Average didapatkan dari hasil penjumlahan dan nilai rata-rata dari sejumlah periode tertentu, kemudian menambah nilai baru setiap kali mengurangi  nilai  terlama  [13].  Perhitungan  untuk  peramalan  aljabar  rata-rata  bergerak  (MA)  dilakukan dengan persamaan:
𝐹 𝑇+1 = 𝑋 1 +𝑋 2 +⋯+𝑋 𝑇 𝑇 = 1 𝑇 ∑ 𝑋𝑖 𝑇 𝑖=1 𝐹 𝑇+2 = 𝑋 2 + ⋯ + 𝑋 𝑇 + 𝑋 𝑇+1 𝑇 = 1 𝑇 ∑ 𝑋𝑖 𝑇+1 𝑖=2 (3)
Membandingkan  FT+1  dan  FT+2  menunjukkan  bahwa  FT+2  harus  menghilangkan  nilai  X1  dan menambahkan  nilai  XT+1  segera  setelah  nilai  ini  tersedia.  Oleh  karena  itu,  langkah  tambahan  untuk menulis FT+2 adalah:
𝐹 𝑇+1 = 𝐹 𝑇+1 + 1 𝑇 (𝑋 𝑇+1 − 𝑋 1 ) (4)
Selain itu, ada yang merumuskan MA dengan rumus berikut.:
𝑀 𝑡 = 𝐹 𝑡 + 1 = 𝑋 𝑡 + 𝑋 𝑡−1 + 𝑋 𝑡−2 + ⋯ + 𝑋 𝑡−𝑛+1
𝑛 (5)
Keterangan:
Mt : Moving Average untuk periode t Ft+1   : Ramalan Untuk Periode t + 1 Yt : Nilai Riil periode ke t

## 2.4 Metode Exponential Smoothing
Peramalan dilakukan menggunakan metode Exponential Smoothing berdasarkan formula berikut.. 𝑆 𝑡 = 𝛼 ∙ 𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼) ∙ 𝑆 𝑡−1 … (6)
Keterangan:
St
: Peramalan untuk periode t. Xt + (1-α)   : Nilai aktual time series
Ft-1 : Peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) 𝛼 : Konstanta perataan antara 0 dan 1
Untuk mengetahui seberapa andal model peramalan yang didasarkan pada pemulusan eksponensial, peta pengawasan sinyal kontrol harus digunakan. Selanjutnya, perlu memeriksa apakah nilai ramalan telah digambarkan atau sesuai dengan pola historis dari data permintaan aktual. [6].

## 2.5 Validasi Metode Peramalan
Indikator pengukuran akurasi peramalan sangat penting untuk validasi metode peramalan, terutama dengan  menggunakan  metode deviasi  rata-rata  (MAD),  rata-rata  skew  error  (MSE),  rata-rata  skew  error utama (RMSE) dan rata-rata persentase skew error (MAPE) [14].
𝑀𝐴𝐷 = ∑ | 𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑛 | (7)
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 (8)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑ (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 (9)
MAPE  = ( 100 𝑛 ) ∑ |𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 𝐴 𝑡 | (10)
Keterangan: 𝛴 : Jumlah 𝐴𝑡
: Data pengamatan periode t 𝐹𝑡 : Ramalan periode t n : Jumlah data
Galat  peramalan  juga  dikenal  sebagai Mean  Squared  Error (MSE).  Nilai  MAD  dapat  dihitung dengan  menggunakan  galat  peramalan  ini.  MSE  dihitung  dari  penjumlahan  kuadrat  semua  kesalahan peramalan setiap periode kemudian pembagian dengan jumlah periode peramalan. Perhitungan dianggap lebih  akurat  untuk  menggunakan  metode  estimasi  dengan Root Mean Square  Error (RMSE)  yang  lebih kecil  daripada  yang  lebih  besar.  MAPE  adalah perhitungan kesalahan  relatif.  Karena  MAPE  merupakan besaran persentase kesalahan hasil peramalan, biasanya lebih signifikan daripada MAD untuk mengukur sejauh mana arah pergerakan, seperti permintaan, bergerak, diukur dengan menggunakan Moving Range [15].
𝑀𝑅 = |(𝐹 𝑡 − 𝑋 𝑡 ) − (𝐹 𝑡−1 − 𝑋 𝑡−1 )| (11)
Keterangan:
𝐹 𝑡
: Ramalan pada waktu sebelumnya
𝐹 𝑡−1 : Ramalan sebelumnya (t-1)
𝑋 𝑡 : Data aktual pada waktu t 𝑋 𝑡−1 : Data aktual sebelumnya

## 3. Hasil dan Pembahasan
Adapun fokus pada penelitian kali ini terdapat pada permintaan Part yang merupakan salah satu part yang  memiliki  volume  order dan  kuantitas  order  terbanyak yaitu Part  LID BBP dengan durasi  selama  9 bulan.  Penelitian  ini  dilaksanakan  untuk  meramalkan  permintaan  produk  Part  LID  BBP.  Peramalan dilakukan dengan membandingkan  lima  metode  peramalan.  Berikut  ini  merupakan  data  Pre-Order  (PO) atau data permintaan Part LID BBP  periode Agustus 2021 hingga April 2022 yang didapatkan dari staff admin produksi di PT Artria Widya yang ada pada Tabel 1 .
Tabel 1. Data Historis Permintaan Part LID BBP di PT Artria Widya
Bulan Tahun Periode(X) Permintaan Aktual (Y) Agustus 2021 1 200 September 2 16000 Oktober 3 100 November 4 4115 Desember 5 20623 Januari 2022 6 8200 Februari 7 18160 Maret 8 15321 April 9 11780 Total 45 94499
Nilai peramalan permintaan metode Naive ini didapatkan dari rumus yang sangat sederhana, yaitu nilai forecasting (peramalan)  permintaan  suatu  periode  merupakan  nilai Demand (permintaan  aktual) periode  sebelumnya  sehingga  nilai  peramalan  periode  1  tidak  dapat  terdefinisi  karena  periode  1  adalah periode pertama. Hasil pengolahan data menggunakan metode Naïve terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Peramalan Metode Naive Bulan Tahun Permintaan ( Demand ) 2021-2022 Naive Method Error At-Ft Dev Absol ute |At-Ft| Square of Error |At-Ft|^2 |(At- Ft)/At| Agustus 2022 200 - September 16000 200 15800 15800 249640000 0,99 Oktober 100 16000 -15900 15900 252810000 159,00 November 4115 100 4015 4015 16120225 0,98 Desember 20623 4115 16508 16508 272514064 0,80 Januari 2023 8200 20623 -12423 12423 154330929 1,52 Februari 18160 8200 9960 9960 99201600 0,55 Maret 15321 18160 -2839 2839 8059921 0,19 April 11780 15321 -3541 3541 12538681 0,30 Σ 94499 82719 11580 80986 1065215420 164,31
Selanjutnya  adalah  pengolahan  data  menggunakan  metode Linear  Regression. Perhitungan  yang dilakukan adalah menghitung nilai demand, perhitungan error, perhitungan nilai absolute error, dan square of error. Adapun hasil pengolahan data menggunakan metode Linear Regression terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Peramalan Metode Linear Regression Bulan Tahun Permintaan ( Demand ) 2021-2022 Regresi Linear Method Error At-Ft Dev Absolute |At-Ft| Square of Error |At-Ft|^2 |(At- Ft)/At| Agustus 2022 200 4867,36 -4667,36 4667,36 21784208 23,34 September 16000 6275,49 9724,51 9724,51 94566116 0,61 Oktober 100 7683,62 -7583,62 7583,62 57511326 75,84 November 4115 9091,76 -4976,76 4976,76 24768096 1,21 Desember 20623 10499,89 10123,11 10123,11 102477379 0,49 Januari 2023 8200 11908,02 -3708,02 3708,02 13749429 0,45
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Bulan Tahun Permintaan ( Demand ) 2021-2022 Regresi Linear Method Error At-Ft Dev Absolute |At-Ft| Square of Error |At-Ft|^2 |(At- Ft)/At| Februari 18160 13316,16 4843,84 4843,84 23462829 0,27 Maret 15321 11265,07 4055,93 4055,93 16450595 0,26 April 11780 16132,42 -4352,42 4352,42 18943579 0,37 Σ 94499 91040 3459 54036 373713557 102,83
Selanjutnya adalah pengolahan data dengan Moving Average . Pengolahan data ini menghitung bobot tiga bulan dan empat bulan. Tabel 4 dan 5 berikut menunjukkan kedua peramalan tersebut.
Tabel 4. Peramalan Metode Moving Average 3 Bulan Bulan Tahun Permintaan ( Demand ) 2021-2022 MA Tiga Bulan Error At-Ft Dev Absolute |At-Ft| Square of Error |At-Ft|^2 |(At- Ft)/At| Agustus 2022 200 September 16000 Oktober 100 November 4115 5416,67 -1301,67 1301,67 1694336 0,32 Desember 20623 5417,78 15205,22 15205,22 231198783 0,74 Januari 2023 8200 9989,58 -1789,58 1789,58 3202609 0,22 Februari 18160 11251,67 6908,33 6908,33 47725069 0,38 Maret 15321 15524,17 -203,17 203,17 41277 0,01 April 11780 14232,76 -2452,76 2452,76 6016041 0,21 Σ 94499 61832,62 16366,38 27860,73 289878114,55 1,87
Tabel 5. Peramalan Metode Moving Average 4 Bulan Bulan Tahun Permintaan (Demand) 2021-2022 MA Empat Bulan Error At-Ft Dev Absolute |At-Ft| Square of Error |At-Ft|^2 |(At- Ft)/At| Agustus 2022 200 September 16000 Oktober 100 November 4115 Desember 20623 4896,00 15727,00 15727,00 247338529 0,76 Januari 2023 8200 10848,21 -2648,21 2648,21 7013039 0,32 Februari 18160 9393,06 8766,94 8766,94 76859315 0,48 Maret 15321 13449,77 1871,23 1871,23 3501492 0,12 April 11780 15461,65 -3681,65 3681,65 13554575 0,31 Σ 94499 54048,70 20035,30 32695,04 348266949,34 2,00
Selanjutnya  adalah  pengolahan  data  dengan  metode Exponential  Smoothing .  Pengolahan  data  ini dilakukan dengan menghitung 3 (tiga) konstanta (α) yang  berbeda-beda. Tabel 6, 7 dan 8 menunjukkan hasil peramalan.
Tabel 6. Peramalan Metode Exponential Smoothing α=0,2 Bulan Tahun Permintaan ( Demand ) 2021-2022 Exponentia l Smoothing α=0,2 Error At-Ft Dev Absolute |At-Ft| Square of Error |At-Ft|^2 |(At- Ft)/At| Agustus 2022 200 10499,89 -10299,89 10299,89 106087711,12 51,50 September 16000 8439,91 7560,09 7560,09 57154944,01 0,47 Oktober 100 9951,93 -9851,93 9851,93 97060502,83 98,52 November 4115 7981,54 -3866,54 3866,54 14950155,63 0,94 Desember 20623 7208,23 13414,77 13414,77 179955933,72 0,65 Januari 2023 8200 9891,19 -1691,19 1691,19 2860115,47 0,21 Februari 18160 9552,95 8607,05 8607,05 74081308,45 0,47 Maret 15321 11274,36 4046,64 4046,64 16375294,82 0,26 April 11780 12083,69 -303,69 303,69 92226,43 0,03 Σ 94499 86883,69 7615,31 59641,78 548618192,47 153,05
Tabel 7. Peramalan Metode Exponential Smoothing α=0,5
Bulan Tahun Permintaan ( Demand ) 2021-2022 Exponential Smoothing α=0,5 Error At-Ft Dev Absolute |At-Ft| Square of Error |At-Ft|^2 |(At- Ft)/At| Agustus 2022 200 10499,89 -10299,89 10299,89 106087711,12 51,50 September 16000 5349,94 10650,06 10650,06 113423683,34 0,67 Oktober 100 10674,97 -10574,97 10574,97 111830037,50  105,75 November 4115 5387,49 -1272,49 1272,49 1619220,90 0,31 Desember 20623 4751,24 15871,76 15871,76 251912668,50 0,77 Januari 2023 8200 12687,12 -4487,12 4487,12 20134259,61 0,55 Februari 18160 10443,56 7716,44 7716,44 59543434,48 0,42 Maret 15321 14301,78 1019,22 1019,22 1038808,63 0,07 April 11780 14811,39 -3031,39 3031,39 9189326,49 0,26 Σ 94499 88907,39 5591,61 64923,33 674779150,58  160,29 Tabel 8. Peramalan Metode Exponential Smoothing α=0,9 Bulan Tahun Permintaan ( Demand ) 2021-2022 Exponenti al Smoothing α=0,9 Error At-Ft Dev Absolute |At-Ft| Square of Error |At-Ft|^2 |(At- Ft)/At| Agustus 2022 200 10499,89 -10299,89 10299,89 106087711,12 51,50 September 16000 1229,99 14770,01 14770,01 218153228,22 0,92 Oktober 100 14523 -14423,00 14423,00 208022896,95 144,23 November 4115 1542,3 2572,70 2572,70 6618785,86 0,63 Desember 20623 3857,73 16765,27 16765,27 281074278,55 0,81 Januari 2023 8200 18946,47 -10746,47 10746,47 115486681,92 1,31 Februari 18160 9274,65 8885,35 8885,35 78949492,61 0,49 Maret 15321 17271,46 -1950,46 1950,46 3804312,66 0,13 April 11780 15516,05 -3736,05 3736,05 13958043,25 0,32 Σ 94499 92661,54 1837,46 84149,21 1032155431,13 200,33
Tabel 9 menunjukkan besar hasil keseluruhan MAD, MSE, RMSE, dan MAPE untuk setiap metode peramalan pada perhitungan ini. Hasil menunjukkan bahwa metode Rata-rata Tiga Bulan memiliki tingkat kesalahan atau keakuratan yang paling rendah dibandingkan dengan metode peramalan lain yang digunakan dalam perhitungan ini.
Tabel 9. Hasil Ukuran Ketepatan Peramalan Seluruh Metode No. Metode MAD MSE RMSE MAPE 1. Naive 8998,44 118357268,89 26995,33 1825,70 2. Regresi Linear 6004 41523728,54 18011,86 1142,60 3. Moving Average 3 Bulan 3095,64 32208679,39 9286,91 20,82 4. Moving Average 4 Bulan 3632,78 38696327,70 10898,35 22,26 5. Exponential Smoothing (α=0,2) 6626,86 60957576,94 19880,59 1700,57 6. Exponential Smoothing (α=0,5) 7213,70 74975461,18 21641,11 1781,00 7. Exponential Smoothing (α=0,9) 9349,91 114683936,79 28049,74 2225,94

## 4. Kesimpulan
Dibandingkan  dengan  metode  lain  yang  digunakan  dalam  perhitungan  peramalan  ini,  Metode Moving Average Three Months memiliki tingkat kesalahan yang paling rendah atau dapat dianggap sebagai metode  yang  memiliki  tingkat  ketepatan  peramalan  paling  tinggi.  Hasil  peramalan  yang  dibuat  dengan metode ini harus diterapkan pada PT Artria Widya agar dapat menghasilkan perencanaan produksi bagian LID BBP yang efektif..

## 5. Referensi
[1] F.  Astuti  and  W.  Wahyudin,  “Perbaikan  Kualitas  Pada  Produksi  Gentong  Menggunakan Metode Seven Tools (Studi Kasus : Home Industry Bapak Ojid)” Barometer ,  vol.  6, no.  1, pp.  307–312, 2021, doi: 10.35261/barometer.v6i1.4444.
[2] M.  W.  Putri  and  F.  N.  Azizah,  “Perbandingan  Metode  Peramalan  Moving  Average  ,  Single Exponential Smoothing , dan Trend Analysis pada Permintaan Produksi Art Board ( Studi Kasus PT  Pindo  Deli  Pulp  and  Paper  Mills  1)  Comparison  of  Moving  Average  ,  Single  Exponential Smoothing , and Tren,” J. Rekayasa Sist. Dan Ind. , vol. 8, pp. 104–109, 2021.
[3] Raharja, P. Manurung, and Mandala, Teori Ekonomi Mikro Suatu Pengantar. Edisi Kelima , 5th ed. Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 2015.
[4] S. S. Harahap, Analisis Kritis atas Laporan Keuangan . Jakarta: PT Raja Grafindo Persada, 2013.
[5] Djarwanto and P. Subagyo, Statistik Induktif . Yogyakarta: BPFE.
[6] V. Gasperz, Production Planning And Inventory Control , PT. Gramed. Jakarta, 2004.
[7] H. Sirine, E. P. Kurniawati, S. Pengajar, F. Ekonomika, D. Bisnis, and U. Salatiga, “Pengendalian Kualitas Menggunakan Metode Six Sigma (Studi Kasus Pada PT Diras Concept Sukoharjo),” AJIE- Asian  J.  Innov.  Entrep. ,  vol.  02,  no.  03,  pp.  2477–3824,  2017,  [Online].  Available: http://www.dirasfurniture.com
[8] D.  Didiharyono,  M.  Marsal,  and  B.  Bakhtiar,  “Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produksi  Dengan Metode Six-Sigma Pada Industri Air Minum PT Asera Tirta Posidonia, Kota Palopo,” Sainsmat  J. Ilm. Ilmu Pengetah. Alam , vol. 7, no. 2, p. 163, 2018, doi: 10.35580/sainsmat7273702018.
[9] D.  W.  Fogarty, Production  and  Inventory  Management .  Cincinnati:  South  Western  Publishing, 1991.
[10] D. Anisya and F. Nurul, “Comparative Analysis of XYZ Company Lubricant Demand Forecasting with The Moving Average Method , Exponential Smoothing and Naive Method,” Semin. Nas. Off. Stat. 2019 , pp. 1000–1010, 2019.
[11] N.  Darozat,  W.  Wahyudin,  and  H.  Hamdani,  “Penerapan  Metode  Peramalan  Permintaan  pada Produk Piece Pivot di PT. Trijaya Teknik Karawang,” J.  Serambi  Eng. , vol. 7, no. 2, 2022, doi: 10.32672/jse.v7i2.4018.
[12] W. Makridakis and McGee., Metode dan Aplikasi Peramalan . Jakarta: Bina Rpa Aksara, 1999.
[13] P. Subagyo, Forecasting Konsep dan Aplikasi . Yogyakarta: BPFE UGM, 1984.
[14] R.  Gustriansyah,  “Analisis  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Dengan  Brown  Exponential Smoothing Pada Studi Kasus Memprediksi Kuantiti Penjualan Produk Farmasidi Apotek,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. , pp. 7–12, 2017.
[15] W.  Setiawan  and  V.  Efelina,  “Analisis  Peramalan  Pemakaian  Raw  Material  Round  Bar  Carbon Dengan  Metode  Single  Moving  Average  (Studi  Kasus  PT  Pindo  Deli  Pulp  And  Paper  Mills  –  2 Departemen Workshop),” Widya Tek. , vol. 20, no. 1, pp. 1–9, 2021.