Peramalan Permintaan Oli Dan Solar Menggunakan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Untuk Pengendalian Persediaan Di PT XYZ

Abstract

Penelitian ini meramalkan konsumsi harian oli dan solar di PT XYZ untuk meminimalkan risiko kehabisan stok akibat fluktuasi permintaan dan panjangnya lead time pengadaan. Menggunakan data historis Januari 2025–Mei 2026, penelitian menguji metode Moving Average (N=3, N=5) dan Exponential Smoothing (α = 0,5 dan α = 0,8) dengan indikator evaluasi MAD, MAPE, dan MSE. Hasilnya, metode terbaik untuk oli adalah Exponential Smoothing (α = 0,8) yang layak diterapkan dengan error <20% (MAD: 114,2; MAPE: 18%; MSE: 24.424,6). Untuk solar, model terbaik adalah Exponential Smoothing (α = 0,5) (MAD: 1.766; MAPE: 45%; MSE: 9.120.905,6), di mana tingginya MAPE dipicu keterlambatan respons model terhadap lonjakan ekstrem pada Maret 2026 akibat proyek kapal sandar. Direkomendasikan implementasi Exponential Smoothing (α = 0,8) sebagai acuan utama stok oli, serta kombinasi peramalan matematis dan penilaian manajerial untuk mengantisipasi anomali pengadaan solar.