<![CDATA[Peramalan permintaan merupakan elemen penting dalam perencanaan pengadaan barang, terutama bagi usaha mikro seperti D’PETSHOP yang bergerak di sektor ritel. Ketidakakuratan dalam memperkirakan jumlah permintaan dapat menyebabkan kelebihan atau kekurangan stok, berdampak pada efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua metode peramalan kuantitatif sederhana, yaitu Single Moving Average dan Exponential Smoothing, dalam memprediksi permintaan berdasarkan data penjualan aktual selama 12 periode. Pendekatan kuantitatif deskriptif digunakan dengan mengevaluasi tingkat akurasi hasil peramalan menggunakan tiga metrik kesalahan: Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Exponential Smoothing memiliki tingkat kesalahan prediksi yang lebih rendah dibandingkan Moving Average, dengan nilai MAD sebesar 11.34, MSE sebesar 202.042, dan MAPE sebesar 6.658%. Sementara Moving Average menunjukkan hasil MAD sebesar 39.72, MSE sebesar 1578.255, dan MAPE sebesar 19.684%. Temuan ini menunjukkan bahwa Exponential Smoothing lebih akurat dan adaptif terhadap perubahan data, sehingga direkomendasikan sebagai metode peramalan dalam pengelolaan stok di D’PETSHOP.]]>
Copyrights © 2025
