Analisis Demand Produk Differential Case Dengan Metode Brown’s Double Exponential Smoothing di PT XYZ - Anida Syakira; Asep Erik Nugraha; Billy Nugraha (SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI INDUSTRI PADANG, 2025)
Permintaan pasar yang tidak menentu dalam industri otomotif menuntut perusahaan untuk melakukan peramalan yang tepat guna mendukung kelancaran proses produksi. PT XYZ sebagai perusahaan manufaktur komponen kendaraan perlu merencanakan kebutuhan produk differential case secara lebih akurat agar pengadaan bahan baku dan proses produksi dapat berjalan efisien. Tujuan penelitian ini untuk meramalkan permintaan produk differential case selama satu tahun ke depan dan menentukan jumlah pemesanan optimal berdasarkan metode Double Exponential Smoothing (DES) dari Brown yang dikombinasikan dengan pendekatan Economic Order Quantity (EOQ). Menggunakan pendekatan kuantitatif dengan jenis data sekunder berupa data historis permintaan selama tahun 2023–2024. Analisis data dilakukan menggunakan Microsoft Excel untuk menghitung nilai peramalan, kesalahan atau error, serta estimasi jumlah pesanan optimal. Hasilnya menampilkan untuk nilai alpha terbaik yaitu 0,4 dengan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 399.401 dan hasil tracking signal menunjukkan bahwa peramalan berada dalam batas kendali yang kemudian hasil tersebut menjadi dasar perhitungan EOQ. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa integrasi metode peramalan Brown dan pendekatan EOQ dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan persediaan.