Perbandingan Akurasi Metode Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing untuk Peramalan Angka Objektif Throughput BBM Biosolar pada Supply Point Depot Plumpang: Perbandingan Akurasi Metode Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing untuk Peramalan Angka Objektif Throughput BBM Biosolar pada Supply Point Depot Plumpang

Nur Anisah, Hergina Abidah
Purnama Akbar

Emerging Statistics and Data Science Journal
Vol. 4 No. 3 (2026): Emerging Statistics and Data Science Journal

Distribusi Bahan Bakar Minyak (BBM) yang efisien dan tepat waktu merupakan komponen vital dalam menjamin kelancaran aktivitas industri dan transportasi. Permintaan BBM yang fluktuatif, khususnya untuk produk Biosolar di Supply Point Depot Plumpang, menuntut adanya sistem peramalan yang andal guna mendukung efisiensi operasional. Penelitian ini menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) dan Triple Exponential Smoothing (TES) untuk meramalkan angka objektif throughput BBM Biosolar berdasarkan data historis periode Januari 2022 hingga Desember 2024. Evaluasi model dilakukan dengan membandingkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menentukan metode paling akurat. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode TES model multiplicative memberikan hasil terbaik dengan nilai MAPE sebesar 6,396%, lebih rendah dibandingkan TES additive (6,466%) dan DES (8,709%). Berdasarkan hasil peramalan untuk Januari hingga Mei 2025, metode TES multiplicative mampu menangkap fluktuasi musiman dan tren penurunan secara lebih akurat. Dengan demikian, metode ini direkomendasikan sebagai pendekatan yang efektif dalam mendukung perencanaan distribusi BBM di titik suplai strategis seperti Depot Plumpang.