<![CDATA[Peramalan permintaan produk merupakan aspek penting dalam perencanaan dan pengendalian produksi, khususnya di industri agrokimia yang menghadapi fluktuasi kebutuhan pasar. PT XYZ sebagai produsen pestisida menghadapi tantangan dalam menentukan jumlah produksi herbisida sistemik cair Gempur 480 SL kemasan 1 liter, yang memiliki permintaan pasar bersifat dinamis dipengaruhi faktor musiman, cuaca, serta kondisi pertanian nasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola permintaan produk, mengaplikasikan beberapa metode peramalan, serta mengidentifikasi metode dengan tingkat akurasi terbaik. Data yang digunakan berupa permintaan historis selama periode Januari 2023 hingga Desember 2024 dengan total permintaan sebanyak 252.400 box. Metode peramalan yang diterapkan meliputi,Double Exponential Smoothing, dan Triple Exponential Smoothing (Winters). Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa pola permintaan bersifat musiman dengan tingkat fluktuasi yang cukup tinggi. Evaluasi akurasi menggunakan indikator Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan hasil analisis, metode Triple Exponential Smoothing (Winters) dengan parameter α = 0,59; β = 0,14; γ = 0,10 menghasilkan tingkat kesalahan terkecil dengan nilai MAPE sebesar 40%, MAD sebesar 3.516, dan MSE sebesar 17.312.362. Dengan demikian, metode ini direkomendasikan sebagai pendekatan yang lebih tepat dalam meramalkan permintaan produk Gempur 480 SL, karena mampu menangkap pola data musiman dan tren secara lebih akurat dibandingkan metode lain. Hasil penelitian diharapkan dapat membantu perusahaan dalam merencanakan produksi, meminimalkan risiko overstock maupun stockout, serta mendukung efisiensi biaya dan peningkatan daya saing perusahaan.]]>
Copyrights © 2025
