Analisis Peramalan Kebutuhan Caustic Soda (NaOH) Dengan Metode Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing - Dewi Portuna Ananda Putri; Parji Parji; Maeka Dita Puspa Syamtinningrum (Majamecha, 2026)
Caustic Soda (NaOH) merupakan bahan kimia yang digunakan sebagai regeneran resin anion pada proses demineralisasi air di Demin Plant. Ketersediaan Caustic Soda perlu dikelola secara optimal karena kekurangan persediaan dapat mengganggu kelancaran proses produksi, sedangkan kelebihan persediaan berpotensi meningkatkan biaya penyimpanan dan pengadaan. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode peramalan yang mampu memperkirakan kebutuhan Caustic Soda berdasarkan data historis pemakaian. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan kebutuhan Caustic Soda menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES) dan Double Exponential Smoothing (DES), serta membandingkan kinerja kedua metode berdasarkan tingkat akurasinya. Data yang digunakan merupakan data historis konsumsi Caustic Soda selama periode Januari hingga Desember 2024, yang menunjukkan adanya fluktuasi pemakaian antar bulan. Proses analisis dilakukan dengan menentukan parameter pemulusan terbaik pada masing-masing metode, kemudian mengevaluasi hasil peramalan menggunakan indikator Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil analisis menunjukkan bahwa metode SES menghasilkan nilai MAPE sebesar 13%, sedangkan metode DES memperoleh nilai MAPE sebesar 14%. Nilai tersebut mengindikasikan bahwa kedua metode masih berada dalam tingkat akurasi yang dapat diterima untuk meramalkan kebutuhan Caustic Soda pada data penelitian. Namun demikian, perbedaan nilai akurasi menunjukkan bahwa karakteristik fluktuasi data memengaruhi kinerja masing-masing metode. Berdasarkan hasil perbandingan, metode SES memberikan hasil peramalan yang sedikit lebih baik dibandingkan DES. Meskipun demikian, kedua metode masih layak digunakan sebagai dasar perencanaan kebutuhan Caustic Soda. Untuk penelitian selanjutnya, metode peramalan lain seperti ARIMA atau Holt-Winters dapat dipertimbangkan agar karakteristik data dapat ditangkap dengan lebih baik.