Analisis Peramalan Permintaan Produk dengan Metode Tripel Moving Average dan Tripel Exponential Smoothing Studi Kasus Pia Agung Bali

Abstract

Tingkat persaingan yang sangat ketat dalam bisnis oleh-oleh di Bali memaksa Pia Agung Bali untuk mengoptimalkan sistem perencanaan persediaan agar dapat memenuhi standar produksi yang ditetapkan perusahaan. Metode peramalan merupakan salah satu cara untuk mengatasi fluktuasi permintaan konsumen pada waktu tertentu. Tanpa forecasting, perusahaan akan kesulitan memenuhi permintaan konsumen di lapangan. Forecasting membantu perusahaan mengatur jumlah produksi yang
diperlukan untuk memenuhi kebutuhan pasar.Penelitian ini menggunakan metode Triple Exponential Smoothing dan Triple Moving Average. Kedua metode tersebut merupakan teknik dalam data mining yang digunakan untuk meramalkan kondisi di masa depan. Tujuan penelitian ini adalah untuk meramalkan hasil penjualan pia di masa mendatang dengan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing dan Triple Moving Average, serta dalam pengujian tingkat kesalahan peramalan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Data yang digunakan mencakup informasi dari Pia Agung selama satu tahun terakhir, dari Juni 2023 hingga Juli 2024. Berdasarkan analisis, nilai MAPE yang diperoleh adalah 0,34% untuk peramalan dengan Triple Exponential Smoothing dan 20,3% untuk Triple Moving Average. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Triple Exponential Smoothing lebih unggul dibandingkan Triple Moving Average, karena dikategorikan dalam rentang kesalahan yang lebih baik (≤10%).