## RESEARCH ARTICLE • OPEN ACCESS

## Analisis Perencanaan Produksi LPG Menggunakan Pendekatan Forecasting

## F. Sutisna dan R. Vikaliana

## Volume 12, Issue 1, Pages 90–95, June 2024
Diterima 15 Mei 2024, Direvisi 17 Juni 2024, Disetujui 19 Juni 2024, Diterbitkan 21 Juni 2024 To Cite this Article : F. Sutisna dan R. Vikaliana,“Analisis Perencanaan Produksi LPG Meng- gunakan Pendekatan Forecasting ”, Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol. , vol. 12, no. 1, pp. 90–95, 2024, https://doi.org/10.37905/euler.v12i1.25317
© 2024 by author(s)
JOURNAL INFO • EULER : JURNAL ILMIAH MATEMATIKA, SAINS DAN TEKNOLOGI
u Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/index Ǽ Journal Abbreviation : Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol. Х Frequency : Biannual (June and December) Ŷ Publication Language : English (preferable), Indonesia  DOI : https://doi.org/10.37905/euler ʢ Online ISSN : 2776-3706 ǽ License : Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License Ÿ Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ƒ Country : Indonesia ̰ OAI Address : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/oai  Google Scholar ID : QF_r-_gAAAAJ Ͳ Email : euler@ung.ac.id

## JAMBURA JOURNAL • FIND OUR OTHER JOURNALS
Jambura Journal of
Biomathematics Jambura Journal of Mathematics
Jambura Journal of Mathematics Education
Jambura Journal of
Probability and Statistics

## Analisis Perencanaan Produksi LPG Menggunakan Pendekatan Forecasting
Fazar Sutisna 1 dan Resista Vikaliana 1 , ∗
1 Program Studi Teknik Logistik, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Pertamina, Indonesia
ABSTRAK. Perencanaan produksi dalam industri migas adalah elemen kunci untuk efisiensi operasional dan res- pons terhadap perubahan permintaan pasar. Penelitian ini memfokuskan pada strategi cerdas dan adaptif melalui penerapan dua pendekatan utama: forecasting (ramalan). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan mo- del peramalan yang paling cocok dari lima model peramalan (Simple Exponential Smoothing, Naive Method, Simple Moving Average, Weighted Moving Average, dan Exponential Moving Average) untuk digunakan dalam produksi LPG dan menghitung nilai dari peramalan dalam lima periode ke depan. Dengan menggunakan data historis LPG dari 2017 hingga September 2023. Kemudian hasilnya dibandingkan menggunakan metrik kesalahan peramalan seperti MAPE dan RMSE. Disimpulkan bahwa model Simple Exponential Smoothing menunjukkan nilai kesalahan peramalan sebesar 21,58% untuk MAPE dan 72764,01 untuk RMSE. Model Naive memiliki nilai kesalahan peramalan sebesar 20,33% untuk MAPE dan 78044,48 untuk RMSE. Sementara Simple Moving Average mencatatkan nilai kesalahan peramalan sebesar 20,28% untuk MAPE dan 64449,76 untuk RMSE. Di sisi lain, Weighted Moving Average menun- jukkan persentase kesalahan sebesar 16,34% dengan nilai RMSE sebesar 48426,57. Terakhir, Exponential Moving Average (EMA) memperlihatkan tingkat akurasi yang optimal, dengan nilai kesalahan peramalan sebesar 16,01% untuk MAPE dan 46046,42 untuk RMSE. Dengan demikian, dari kelima model yang dievaluasi, dapat ditarik kesim- pulan bahwa Exponential Moving Average (EMA) merupakan model terbaik untuk peramalan produk LPG, mengingat tingkat akurasi dan persentase kesalahan peramalan yang paling rendah. Penelitian ini mengidentifikasi EMA sebagai metode terbaik dalam meramalkan produksi LPG. Implikasinya adalah kontribusi positif terhadap ketepatan prediksi dan efisiensi perencanaan.
ABSTRACT. Production planning in the oil and gas industry is a key element for operational efficiency and response to changes in market demand. This research focuses on smart and adaptive strategies through the application of two main approaches: forecasting. The purpose of this study is to determine the most suitable forecasting model from the five forecasting models (Simple Exponential Smoothing, Naive Method, Simple Moving Average, Weighted Moving Average, and Exponential Moving Average) to be used in LPG production and calculate the value of forecasting in the next five periods. Using LPG historical data from 2017 to September 2023. Then the results are compared using forecasting error metrics such as MAPE and RMSE. It was concluded that the Simple Exponential Smoothing model showed a forecasting error value of 21.58% for MAPE and 72764.01 for RMSE. The Naive model has a forecast error value of 20.33% for MAPE and 78044.48 for RMSE. Meanwhile, the Simple Moving Average recorded a forecast error value of 20.28% for MAPE and 64449.76 for RMSE. On the other hand, the Weighted Moving Average shows a percentage error of 16.34% with an RMSE value of 48426.57. Finally, the Exponential Moving Average (EMA) shows an optimal level of accuracy, with a forecast error value of 16.01% for MAPE and 46046.42 for RMSE. Thus, from the five models evaluated, it can be concluded that the Exponential Moving Average (EMA) is the best model for forecasting LPG products, considering the lowest level of accuracy and percentage of forecasting errors. This study identifies the EMA as the best method in forecasting LPG production. The implication is a positive contribution to the accuracy of predictions and planning efficiency.
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonComercial 4.0 International License. Editorial of EULER: Department of Mathematics, Uni- versitas Negeri Gorontalo, Jln. Prof. Dr. Ing. B. J. Habibie, Bone Bolango 96554, Indonesia.

## 1. Pendahuluan
Dalam bidang industri yang salah satunya adalah industri migas, perencanaan produksi menjadi faktor yang sangat funda- mental dalam manufaktur untuk memastikan efisiensi operasio- nal, mengurangi biaya produksi, dan memenuhi permintaan pa-
∗ Penulis Korespondensi.
Check for updates
Research Article

## ARTICLE HISTORY
Diterima 15 Mei 2024
Direvisi 17 Juni 2024
Disetujui 19 Juni 2024 Diterbitkan 21 Juni 2024

## KATA KUNCI
Exponential Moving Average Forecasting LPG Kesalahan Forecasting Perencanaan Produksi

## KEYWORDS
Exponential Moving Average Forecasting
Forecasting Error
LPG
Production Planning
sar yang terus berubah. Perencanaan produksi yang efektif meli- batkan pengelolaan sumber daya manusia, peralatan, dan bahan baku dengan cerdas, serta meramalkan permintaan pasar dengan akurat. Perencanaan produksi menjadi elemen kunci dalam me- mastikan kelancaran operasional perusahaan dan kepuasan pe- langgan. Ketepatan dalam perencanaan produksi memiliki kait- an erat dengan peramalan permintaan yang dan berfungsi seba-
Email : resista.vikaliana@universitaspertamina.ac.id (R. Vikaliana) Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/index / E-ISSN : 2776-3706 © 2024 by the Author(s).
Gambar 1. Diagram alur penelitian
gai dasar pertimbangan perencanaan [1] . Dalam upaya memenu- hi permintaan pasar yang terus berfluktuasi, perusahaan minyak dan gas perlu mengembangkan strategi perencanaan produksi yang cerdas dan adaptif [2] .
LPG menjadi populer di abad kedua puluh sebagai sumber energi, karena layak secara ekonomi untuk diproduksi, diangkut, dijual dan disimpan sebagai bahan bakar cair [2] . Produksi Lique- fied Petroleum Gas (LPG) memiliki peran yang sangat penting seba- gai sumber energi alternatif yang digunakan oleh rumah tangga, industri, dan sektor transportasi. Untuk memastikan kelancaran produksi LPG dan memenuhi permintaan pasar yang fluktuatif, perencanaan produksi yang efisien dan akurat sangat diperlukan [3] . Dalam upaya meningkatkan efisiensi dan mengoptimalkan produksi LPG, perencanaan produksi menjadi aspek yang sangat penting. Industri migas perlu perlu memastikan bahwa produksi LPG dijalankan dengan efisien, mengikuti permintaan pasar, dan menghindari kelebihan atau kekurangan produksi.
Studi tentang perencanaan produksi pernah dilakukan di Mesir dengan menambahkan neo-pentana ke dalam produksi LPG [1] , juga dengan menggunakan metode forecasting dan agrega- te planning [2] . Beberapa studi terdahulu menggunakan bebera- pa pendekatan untuk menangani masalah perencanaan produksi LPG, seperti pendekatan multi-agent [3] , kemudian metode Mo- ving Average, Single Exponential Smoothing, dan Double Exponenti- al [1, 4] . Forecasting memiliki peran sentral dalam mengidentifi- kasi pola permintaan pasar, memprediksi tren, dan menghitung angka-angka yang relevan untuk mendukung pengambilan kepu- tusan perencanaan produksi [5] . Forecasting merupakan perkira- an terhadap hal yang belum terjadi, peramalan dilakukan guna memperkirakan sesuatu di waktu mendatang berdasarkan data- data historis dalam rentang waktu tertentu [6] . Metode Eksponen-
sial Smoothing adalah salah satu teknik ramalan (forecasting) yang memiliki aplikasi luas dalam berbagai industri [7, 8] . Dalam ling- kungan bisnis yang dinamis dan berubah dengan cepat, memiliki kemampuan untuk meramalkan tren dan pola data adalah kunci untuk pengambilan keputusan yang tepat [9] .
Metode Eksponensial Smoothing membantu perusahaan un- tuk meramalkan data masa lalu dengan memberikan bobot lebih besar pada data terkini [6] , sehingga memberikan prediksi yang lebih akurat dan responsif terhadap perubahan permintaan atau pola bisnis. Metode ini melakukan proses Smoothing dengan tuju- an untuk meminimalkan kesalahan data peramalan [2, 10] . Selain metode Eksponensial Smoothing, terdapat juga metode peramalan naïve yang juga dikenal sebagai pendekatan ramalan yang sangat dasar dan mudah dipahami dalam analisis data [6] . Metode ini menggunakan data aktual pada tahun sebelumnya yang akan di- gunakan sebagai input untuk meramalkan masa sekarang dan se- terusnya [11] . Dalam penelitian ini, fokus tertuju pada penerapan dua pendekatan utama: forecasting untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam produksi.

## 2. Metode
Penelitian dilakukan menggunakan pendekatan yang bersi- fat sistematis, mengikuti langkah-langkah esensial untuk peran- cangan, pelaksanaan, dan evaluasi penelitian dengan cara yang tepat dan efisien, dengan tujuan memudahkan pencapaian da- lam melakukan penelitian [12] . Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini dilakukan dengan cara wawancara langsung kepada pihak terkait , yang membantu memperoleh data historis menge- nai produk LPG, termasuk data realisasi produksi, STS, dan lifting . Dalam penelitian ini, digunakan lima model peramalan untuk me- ramalkan produksi LPG. Kelima model peramalan ini melibatkan
Tabel 1. Hasil peramalan produksi LPG dengan model SES
Hasil Peramalan Low 80 High 80 Low 90 High 95 Okt-23 393107.7 298683.8 487531.5 248698.9 537516.5 Nov-23 393107.7 298560.0 487655.4 248509.4 537705.9 Des-23 393107.7 298436.3 487779.1 248320.3 537895.1 Jan-24 393107.7 298312.7 487902.6 248131.3 538084.0 Feb-24 393107.7 298189.4 488026.0 247942.6 538272.7 Mar-24 393107.7 298066.1 488149.2 247754.2 538461.1 Apr-24 393107.7 297943.1 488272.3 247566.0 538649.3 Mei-24 393107.7 297820.2 488395.2 247378.0 538837.3 Jun-24 393107.7 297697.4 488517.9 247190.3 539025.0 Jul-24 393107.7 297574.9 488640.5 247002.8 539212.5 Agu-24 393107.7 297452.4 488762.9 246815.6 539399.7 Sep-24 393107.7 297330.2 488885.2 246628.6 539586.7
Simple Exponential Smoothing , Metode Naive , Exponensial Moving Average , Weighted Moving Average , dan Simple Moving Average. Pe- milihan kelima model ini didasarkan pada karakteristik data yang diamati dalam penelitian ini, yang cenderung menunjukkan po- la data yang bersifat stasioner [13, 14] . Alur kegiatan penelitian ditampilkan pada Gambar 1 .

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Peramalan Menggunakan Model Exponential Smoothing
Langkah berikutnya adalah memproses data menggunak- an model Exponential Smoothing , dengan fokus pada penerapan metode Single Exponential Smoothing . Model ini memanfaatkan parameter yang disebut alpha dalam meramalkan data . Dalam konteks penelitian ini, besar nilai dari alpha ditentukan secara langsung melalui bantuan paket perangkat lunak “ forecast ”. Hasil dari nilai alpha yang dihasilkan oleh paket forecast dianggap se- bagai hasil yang optimal untuk peramalan. Nilai dari alpha yang terdapat pada penelitian adalah 0,0512. Detail peramalan dapat ditemukan pada Tabel 1 setelah proses peramalan dilakukan.
Hasil peramalan yang dihasilkan oleh model single exponen- tial smoothing untuk masa mendatang tetap konstan, sesuai de- ngan sifat inherent dari model ini yang umumnya digunakan un- tuk peramalan dalam waktu pendek, model ini kebanyakan hanya mencakup satu bulan ke depan [15] . Dengan Root Mean Square Er- ror (RMSE) sebesar 72764.01 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 21.58%, kualitas peramalan dinilai dengan meng- gunakan metrik kesalahan. Perbandingan antara data aktual dan data peramalan dapat ditemukan pada Gambar 2 .
Gambar 2. Perbandingan data aktual dan data peramalan model SES
Dapat disimpulkan bahwa hasil sementara peramalan peri- ode selanjutnya memiliki perbedaan garis antara hasil dari pera- malan dengan data sebenarnya. Hal ini disebabkan oleh prinsip bahwa data aktual pertama dijadikan nilai estimasi untuk pera- malan berikutnya, akan tetapi nilai alpha mempengaruhi sebera- pa jauh nilai peramalan dengan data aktual. Semakin tinggi nilai alpha yang digunakan maka akan semakin mendekati dengan nilai aktual. Oleh karena itu, meskipun menggunakan nilai alpha se- besar 0.0512, hasil awal peramalan tetap konsisten dengan data aktual pertama. Meskipun demikian, perlu dicatat bahwa untuk periode peramalan selanjutnya, hasilnya dapat berbeda.

## 3.2. Peramalan Menggunakan Metode Naive
Langkah berikutnya adalah melakukan pemrosesan data menggunakan metode Naive . RStudio digunakan sebagai alat un- tuk melakukan proses pengolahan data. Dalam penerapan Naive Method , penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan bersifat stasioner [16] . Verifikasi stasioneri data dilakukan de- ngan mengamati plot data, yang menunjukkan bahwa data terse- but telah memenuhi kriteria stasioner. Selanjutnya, proses per- amalan dilakukan dengan menggunakan metode Naive , dan hasil peramalan dapat dilihat pada Tabel 2 .
Setelah proses peramalan selesai, dilakukan evaluasi ter- hadap metode Naive yang terpilih, yang menunjukkan nilai kesa- lahan peramalan. Hasil evaluasi ini mencatat bahwa metode Nai- ve Method menghasilkan Root Mean Square Error (RMSE) mencapai 78044,48, sedangkan pada Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menunjukkan angka sebesar 20,33%. Perbandingan antara data aktual dan data peramalan dapat ditemukan pada Gambar 3 .
Gambar 3. Perbandingan data aktual dan data peramalan metode Naive
Tabel 2. Peramalan produksi LPG dengan metode
Naive Hasil Peramalan Low 80 High 80 Low 90 High 95 Okt-23 402221,7 302203,63 502239,7 249257282 555186 Nov-23 402221,7 260774,8 543668,5 185897362 618546 Des-23 402221,7 228985,35 575458 137279586 667163,7 Jan-24 402221,7 202185,6 602257,7 96292904 708150,4 Feb-24 402221,7 178574,54 625868,8 60182913 744260,4 Mar-24 402221,7 157228,52 647214,8 27536985 776906,3 Apr-24 402221,7 137598,82 666844,5 -2484043 806927,4 Mei-24 402221,7 119327,95 685115,4 -30426936 834870,3 Jun-24 402221,7 102167,57 702275,8 -56671474 861114,8 Jul-24 402221,7 85936,88 718506,4 -81494175 885937,5 Agu-24 402221,7 70499,38 733943,9 -105103788 909547,1 Sep-24 402221,7 55749,04 748694,3 -127662489 932105,8
Berdasarkan perbandingan hasil peramalan yang dilakukan, terlihat bahwa pendekatan Naive Method mengandalkan data ak- tual dari periode sebelumnya sebagai landasan untuk melakukan peramalan pada periode berikutnya. Karakteristik ini menandak- an bahwa model ini lebih sesuai untuk memodelkan peramalan dalam jangka pendek, terutama untuk meramalkan 1 hingga 2 waktu mendatang. Pendekatan ini mungkin kurang efektif dalam menghadapi perubahan tren atau pola yang signifikan, karena ke- cenderungan model Naive untuk mempertahankan nilai yang pa- ling baru sebagai dasar peramalan selanjutnya.

## 3.3. Peramalan Menggunakan Metode Moving Average
Peramalan menggunakan metode Moving Average melibatk- an serangkaian langkah, dimulai dengan penjumlahan dan per- hitungan nilai rata-rata dari sejumlah periode tertentu [17, 18] . Asumsi yang mendasari metode ini adalah bahwa kondisi permin- taan pasar dianggap tetap stabil selama proses peramalan. Per- hitungan Moving Average dilakukan dengan cara setelah mengga- bungkan data riil yang diperbarui dan menghapus data periode yang lalu, nilai rata-rata yang baru ditentukan. Selanjutnya, ang- ka ini diperhitungkan sebagai proyeksi untuk jangka waktu yang akan datang. Terdapat tiga model digunakan dalam penelitian ini antara lain, Exponensial Moving Average, Weighted Moving Average, dan Simple Moving Average . Perbandingan data aktual dan hasil peramalan diberikan pada Gambar 4 .
Gambar 4. Perbandingan data aktual dan data peramalan model Eksponensial Moving Average, Weighted Moving Average, dan Simple Moving Average
Melalui perbandingan hasil peramalan, terlihat bahwa keti- ga model Moving Average menghasilkan tingkat kesesuaian yang
berbeda terhadap data aktual. Pada Simple Moving Average , ter- catat nilai kesalahan peramalan dengan RMSE sebesar 64449,74 dan MAPE sebesar 20,27%. Sementara pada Weighted Moving Ave- rage , terdapat nilai kesalahan peramalan dengan RMSE sebesar 48426,57 dan MAPE sebesar 16,34%. Adapun pada Exponential Moving Average , diperoleh nilai RMSE sebesar 46046,42 dan MA- PE sebesar 16,10%. Oleh karena itu, hasil penelitian menunjukk- an bahwa dari ketiga model Moving Average yang diujikan, Dari semua indikator, Exponential Moving Average memiliki tingkat ke- tidakakuratan prediksi yang paling rendah.

## 3.4. Perbandingan Model Peramalan
Dalam kerangka penelitian ini, dilakukan penerapan lima model untuk mengolah data peramalan penjualan LPG. Dari ke- lima model tersebut, teridentifikasi bahwa model-model yang memberikan hasil optimal melibatkan Single Exponential Smoo- thing , Naive Method, Exponensial Moving Average, Weighted Moving Average, dan Simple Moving Average . Perbandingan kualitas perfor- ma kelima model ini dievaluasi melalui standar eror, yang terdiri dari Mean Absolute Percentage Error (MAPE) & Root Mean Square Er- ror (RMSE), sebagaimana terlihat pada Tabel 3 .
Tabel 3. Perbandingan hasil nilai akurasi RMSE dan MAPE
Model MAPE RMSE SES 21,58% 72764,01 Naive 20,33% 78044,48 SMA 20,28% 64449,76 WMA 16,34% 48426,57 EMA 16,11% 46046,42
Berdasarkan informasi yang tercantum dalam Tabel 3 , da- pat disimpulkan bahwa model Simple Exponential Smoothing me- nunjukkan nilai kesalahan peramalan sebesar 21,58% untuk MAPE dan 72764,01 untuk RMSE. Model Naive memiliki nilai kesalahan peramalan sebesar 20,33% untuk MAPE dan 78044,48 untuk RM- SE. Sementara Simple Moving Average mencatatkan nilai kesalahan peramalan sebesar 20,28% untuk MAPE dan 64449,76 untuk RM- SE. Di sisi lain, Weighted Moving Average menunjukkan persentase kesalahan sebesar 16,34% dengan nilai RMSE sebesar 48426,57. Terakhir, Exponential Moving Average (EMA) memperlihatkan ting- kat akurasi yang optimal, dengan nilai kesalahan peramalan sebe- sar 16,01% untuk MAPE dan 46046,42 untuk RMSE. Dengan demi- kian, dari kelima model yang dievaluasi, dapat ditarik kesimpulan
bahwa Exponential Moving Average (EMA) merupakan model terba- ik untuk peramalan produk LPG, mengingat tingkat akurasi dan persentase kesalahan peramalan yang paling rendah. Visualisasi perbandingan model peramalan ditampilkan pada Gambar 5 .
Gambar 5. Perbandingan model peramalan
Dari visualisasi yang disajikan dalam Gambar 5 , dapat di- simpulkan bahwa pemilihan model peramalan dapat dinilai mela- lui perbandingan antara data aktual dan hasil peramalan yang di- pilih. Gambar tersebut menunjukkan bahwa data yang dihasilkan dari peramalan menggunakan model Exponential Moving Average (EMA), yang direpresentasikan dengan warna oranye, menunjukk- an tingkat kemiripan yang tinggi dengan data aktual mengenai penjualan produk LPG, yang diwakili oleh garis berwarna hitam. Hal ini menggambarkan kesesuaian model peramalan dengan po- la dan tren aktual dari data penjualan, dan secara visual menun- jukkan bahwa model EMA mampu memberikan representasi yang mendekati dengan data asli.
Selanjutnya, dilakukan proses peramalan untuk lima bulan mendatang dengan menggunakan model Exponential Moving Ave- rage (EMA) untuk meramalkan penjualan produk LPG. Hasil pera- malan ini, yang mencakup data proyeksi penjualan untuk periode lima bulan ke depan, dapat diidentifikasi dan dipresentasikan pa- da Tabel 4 .
Tabel 4. Hasil peramalan produksi LPG dengan model terpi-
lih Periode Prediksi (Barel) Okt-23 412.381,01 Nov-23 421.543,51 Des-23 392.757,62 Jan-24 412.381,01 Feb-24 412.381,01
Proses peramalan ini bukan hanya sebuah langkah rutin, melainkan juga merupakan bagian strategis dalam rangka meren- canakan dan mengoptimalkan stok produk perusahaan [19] . Me- lalui peramalan, perusahaan dapat mengantisipasi kebutuhan pa- sar dan secara fleksibel menyesuaikan strategi bisnisnya dengan estimasi permintaan yang dapat diandalkan. Hasil peramalan ini menjadi landasan pertimbangan utama bagi perusahaan dalam menetapkan volume produksi LPG yang akan datang. Dengan membandingkan data aktual dan hasil peramalan yang menun- jukkan tingkat kesesuaian yang tinggi, perusahaan dapat mengi- dentifikasi tren dan pola yang dapat memengaruhi permintaan di masa depan. Sehingga, perusahaan mampu mengambil langkah-
langkah yang responsif dan efektif untuk menghadapi kemung- kinan perubahan di pasar, memastikan ketersediaan produk yang memadai, dan pada gilirannya, mendukung kelangsungan dan pertumbuhan bisnis.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini mengungkap temuan penting terkait metode peramalan yang optimal untuk data yang dianalisis, dengan Eks- ponensial Moving Average menonjol sebagai pilihan terbaik. Me- tode ini menghasilkan nilai eror yang paling rendah, dengan MA- PE sebesar 16,10% dan RMSE sebesar 46046,042, menandakan prediksi yang lebih akurat dibandingkan metode lainnya. Impli- kasinya, penggunaan Eksponensial Moving Average dapat mening- katkan ketepatan prediksi dan efisiensi perencanaan. Hasil pera- malan untuk lima periode mendatang, dari Oktober 2023 hingga Februari 2024, menunjukkan estimasi produksi minyak mentah. Produksi diproyeksikan mencapai 412.381,01 barel pada Okto- ber 2023, meningkat menjadi 421.543,51 barel pada November, namun turun menjadi 392.757,6 barel pada Desember. Januari dan Februari 2024 menunjukkan konsistensi dengan produksi se- kitar 412.381,01 barel. Hasil ini memberikan panduan berharga bagi perencanaan produksi dan manajemen risiko dalam industri minyak dan gas, serta memberikan dasar untuk pengambilan ke- putusan yang lebih efektif dalam menghadapi variabilitas pasar dan kondisi ekonomi.
Kontribusi Penulis. Fazar Sutisna : Analisis, Investigasi, Konseptualisasi, Metodologi, Penulisan, Administrasi. Resista Vikaliana : Validasi, Tinjau- an Penulisan, Metodologi, Supervisi. Semua penulis telah membaca dan menyetujui versi manuskrip yang diterbitkan.
Ucapan Terima Kasih. Para penulis menyampaikan terima kasih kepada editor dan reviewer atas pembacaan yang cermat, kritik yang mendalam, dan rekomendasi yang praktis untuk meningkatkan kualitas tulisan ini.
Pembiayaan. Penelitian ini tidak menerima pembiayaan eksternal
Konflik Kepentingan. Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepen- tingan yang terkait dengan artikel ini.

## Referensi
[1] A. M. Shahin, A. O. Ghallab, dan A. Soliman, “Increasing LPG production by adding volatile hydrocarbons to reduce import gap in Egypt,” J. Pet. Explor. Prod. Technol. , vol. 10, no. 8, pp. 3733–3750, 2020, doi: 10.1007/s13202- 020-01004-1 .
[2] F. A. Reicita, “Analisis Perencanaan Produksi Pada Pt. Armstrong Industri In- donesia Dengan Metode Forecasting Dan Agregat Planning,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 7, no. 3, pp. 160–168, 2020, doi: 10.24912/jitiuntar.v7i3.6340 .
[3] M. Gallab, et al., “Risk analysis of maintenance activities in a LPG supply chain with a Multi-Agent approach,” J. Loss Prev. Process Ind. , vol. 47, pp. 41– 56, 2017, doi: 10.1016/j.jlp.2017.02.026 .
[4] W. A. Subakdo dan Y. A. Nugroho, “In-Bound dan Out-Bound Lo- gistic pada Distribusi LPG 3KG di Indonesia,” in Prosiding Semi- nar Nasional Sains dan Teknologi Fakultas Teknik Universitas Muham- madiyah Jakarta 2016 , 2016. pp. 1–10. [Online]. Available at: ht- tps://jurnal.umj.ac.id/index.php/semnastek/article/view/749 .
[5] S. Assauri, Manajemen Operasi Produksi (Pencapaian Sasaran. Organisasi Berke- sinambungan) , 3ed. Jakarta, Indonesia: PT Raja Grafindo. Persada, 2016.
[6] R. Haizer Jay, Operational Management . Jakarta, Indonesia: Salemba Empat, 2015.
[7] J. N. A. Aziza, “Perbandingan Metode Moving Average, Single Exponential Smoothing, dan Double Exponential Smoothing Pada Peramalan Permintaan Tabung Gas LPG PT Petrogas Prima Services,” J. Teknol. dan Manaj. Ind. Terap. , vol. 1, no. I, pp. 35–41, 2022, doi: 10.55826/tmit.v1ii.8 .
[8] S. Sisca et al., Manajemen Operasional . Bandung, Indonesia: Widina Bhakti Persada, 2020.
[9] T. H. Handoko, Dasar – dasar Manajemen Produksi dan Operasi , 1ed. Yogyakar- ta.: BPFE, 2011.
[10] C. D. Lewis, “Industrial and business forecasting methods,” Borough Green , Sevenoaks, Kent: Butterworth, London, 1982, p. 144.
[11] N. D. Satmoko et al., Manajemen Operasi . Bandung, Indonesia: Widina, 2020.
[12] J. W. Creswell, Research design : qualitative, quantitative, and mixed methods , 4 ed. California, USA: Sage Publications, Inc., 2014.
[13] A. Jha, “Qualitative and Quantitative Research Design,” Social Research Me- thodology. , pp. 161–200, 2023. doi: 10.4324/9781032624860-9 .
[14] W. G. Hopkins, “ Quantitative research design ,” 2008.
[15] B. M. Beamon, “Measuring supply chain performance,” Int. J. Oper. Prod. Ma- nag. , vol. 19, no. 3, pp. 275–292, 1999, doi: 10.1108/01443579910249714 .
[16] J. A. Y. Heizer, B. Render, C. Munson, dan P. Griffin, Operations Management: Sustainability and Supply Chain Management . Pearson, 2020.
[17] J. Heizer, B. Render, dan C. Munsn, Operation Management: Sustainability and Supply Chain Management , 12th ed. Harlow, Essex, England: Pearson Educa- ton Limited, 2017.
[18] J. Heizer dan B. Render, Manajemen Operasi , 11ed. Salemba Empat, 2016.
[19] D. Long dan P. Tirschwell, International Logistics: Global Supply Chain Mana- gement . 2003.