Perancangan Sistem Prediksi Stok Barang Menggunakan Metode Single Moving Average (SMA) Gudang Logistik PT. PLN UP 3 Lubuk Pakam - Zacky Hilman Siregar; Muhammad Zen; Hafni (LKP KARYA PRIMA KURSUS, 2026)
Pengelolaan stok bahan baku yang efektif berperan penting dalam menunjang efisiensi operasional perusahaan konfeksi. Ketidaksesuaian antara tingkat permintaan dan ketersediaan persediaan berpotensi menimbulkan kondisi kekurangan maupun kelebihan stok, yang pada akhirnya memengaruhi biaya penyimpanan serta kelancaran proses produksi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menganalisis penerapan metode prediksi Single Moving Average (SMA) dalam rangka mengoptimalkan manajemen stok bahan baku. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data historis permintaan bahan baku selama periode 11 bulan pada perusahaan konfeksi, implementasi metode SMA, serta pengujian tingkat akurasi menggunakan indikator Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode SMA mampu memberikan tingkat prediksi yang relatif baik pada produk dengan pola permintaan yang stabil, seperti kategori MCB, dengan nilai MAE sebesar 4,79 unit dan MAPE sebesar 14,69%. Sebaliknya, pada produk dengan tingkat fluktuasi permintaan yang tinggi, seperti Cable PWR, performa prediksi mengalami penurunan yang ditunjukkan oleh nilai MAPE hingga 37%. Kontribusi utama penelitian ini terletak pada analisis keterbatasan metode SMA dalam menangani data permintaan yang tidak stabil serta rekomendasi penggunaan metode prediksi yang lebih adaptif, seperti Weighted Moving Average (WMA) atau Long Short-Term Memory (LSTM). Temuan penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam pengembangan solusi berbasis sistem informasi untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan stok bahan baku pada industri konfeksi skala kecil dan menengah, sekaligus membuka peluang pengembangan sistem prediksi yang lebih akurat di masa mendatang