<![CDATA[Permasalahan ketidaksesuaian antara jumlah persediaan dan permintaan aktual masih menjadi tantangan utama dalam pengelolaan distribusi produk fast-moving consumer goods (FMCG). Ketidakakuratan peramalan dapat menyebabkan terjadinya overstock maupun stockout yang berdampak pada efisiensi operasional perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tingkat akurasi metode Single Exponential Smoothing (SES) dalam meramalkan permintaan produk WOW Dishwash Lime 240 ml pada Gudang Depo PT. Peace Global Sukses. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif deskriptif dengan memanfaatkan data historis permintaan bulanan periode Februari 2024 hingga September 2025. Pengolahan data dilakukan dengan menguji beberapa nilai konstanta pemulusan (α) yaitu 0,2; 0,4; 0,6; dan 0,8. Tingkat akurasi peramalan diukur menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai α = 0,6 menghasilkan tingkat kesalahan paling rendah dibandingkan parameter lainnya, sehingga dianggap sebagai model terbaik. Nilai MAPE yang diperoleh menunjukkan bahwa metode SES memiliki tingkat akurasi yang cukup baik untuk peramalan jangka pendek. Dengan demikian, metode ini dapat dijadikan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan perencanaan persediaan guna meningkatkan efisiensi distribusi. Kata Kunci: Peramalan Permintaan, Single Exponential Smoothing, Persediaan, FMCG, Akurasi Peramalan The mismatch between inventory levels and actual demand remains a major challenge in managing the distribution of fast-moving consumer goods (FMCG). Inaccurate forecasting can lead to overstock or stockout conditions, which negatively affect operational efficiency. This study aims to determine the accuracy of the Single Exponential Smoothing (SES) method in forecasting demand for WOW Dishwash Lime 240 ml at the distribution warehouse of PT. Peace Global Sukses. A quantitative descriptive approach was applied using monthly historical demand data from February 2024 to September 2025. Data processing involved testing several smoothing constant (α) values, namely 0.2, 0.4, 0.6, and 0.8. Forecasting accuracy was evaluated using Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results show that α = 0.6 provides the lowest error rate compared to other parameters, making it the best model. The resulting MAPE value indicates that the SES method has a reasonably good level of accuracy for short-term forecasting. Therefore, this method can be used as a basis for inventory planning decisions to improve distribution efficiency. Keywords: Demand Forecasting, Single Exponential Smoothing, Inventory, FMCG, Forecasting Accuracy]]>
