ANALISIS FORECASTING PRODUK BATIK DI PT. XYZ - Sandya Manda Witan Pambajeng; Ainur Komariah; Mathilda Sri Lestari (Teknik Industri Unikom, 2026)
Penelitian ini dilaksanakan pada PT. XYZ, sebuah perusahaan manufaktur tekstil yang berfokus pada produksi busana batik. PT XYZ adalah perusahaan yang bergerak di bidang produksi batik premium, khususnya batik cap dan batik printing, yang dalam bisnisnya menghadapi tantangan signifikan terkait peramalan permintaan. Kompleksitas ini muncul karena fluktuasi pasar yang dipengaruhi oleh tren mode, siklus musiman, serta perubahan preferensi konsumen yang cepat. Penelitian bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan tingkat ketepatan beberapa metode peramalan dalam memprediksi permintaan produk guna mendukung perencanaan produksi serta pengendalian persediaan. Metode peramalan yang diterapkan meliputi moving average, exponential smoothing, dan holt’s model. Data yang digunakan berupa data historis permintaan satu jenis produk, yaitu hem pendek pada periode tahun 2024 hingga Mei 2025. Tingkat akurasi hasil peramalan dievaluasi menggunakan indikator mean absolute deviation (MAD), mean absolute percentage error (MAPE), dan tracking signal (Ts). Analisis menunjukkan bahwa metode moving average merupakan pendekatan paling akurat untuk produk hem pendek, dengan nilai MAPE sebesar 30,47% dan tracking signal yang masih berada dalam batas kendali. Temuan ini juga diperkuat oleh hasil evaluasi pada beberapa periode, seperti absolute error terkecil 12,75 dan squared error 181,15 pada periode ke-14, yang menandakan kesesuaian prediksi dengan permintaan aktual. Walaupun terdapat bias pada periode tertentu, secara keseluruhan metode ini tetap konsisten dan relevan untuk mendukung perencanaan produksi hem pendek di PT XYZ. Berdasarkan kesimpulan tersebut, dapat dipahami bahwa efektivitas peramalan tidak bersifat seragam, melainkan berbeda-beda untuk setiap jenis produk yang dianalisis. Hal ini menunjukkan bahwa karakteristik permintaan masing-masing produk menuntut penerapan metode peramalan yang disesuaikan. Pemilihan metode peramalan yang sesuai diharapkan mampu meningkatkan akurasi jumlah produksi, mengurangi risiko ketidaksesuaian persediaan, serta mendukung pengambilan keputusan operasional di PT. XYZ.