Peramalan Jumlah Persediaan Komoditas di PT Pelabuhan Indonesia II Cabang Palembang Menggunakan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing

Abstract

PT. Pelabuhan Indonesia II Palembang Branch is required to be fast and precise in carrying out commodity loading and unloading services. The high number of commodities that will be carried out for loading and unloading is often unpredictable so it will result in accumulation. Forecasting is needed to predict the amount of commodity inventory that will be loaded and unloaded in the next month. This study uses two forecasting methods, moving average and exponential smoothing methods that will be compared to find out which method that effective in predicting the amount of commodity inventory. The results of data processing using both methods are 99,749.5 tons of commodity inventories that will be loaded and unloaded in January 2021 consisting of 88,293 tons of CPO, 4,374 tons of asphalt, and 1,743 tons of copra according to forecasts using the 7-month moving average method while for PKE commodity is 5,339.5 tons according to the forecast using the exponential smoothing method α = 0.1. The accuracy of the 7-month moving average method as a whole can be said to be quite good with MAPE values of 68.5% for CPO, 25% for asphalt and 11.4% for copra. Meanwhile, the use of the exponential smoothing method α = 0.1 gives better accuracy results in forecasting the total supply of PKE commodities with a MAPE value of 56.3%.

Abstrak

PT. Pelabuhan Indonesia II Cabang Palembang diharuskan untuk cepat dan tepat dalam melakukan pelayanan bongkar muat komoditas. Tingginya jumlah komoditas yang akan dilakukan bongkar muat seringkali tidak dapat diprediksi sehingga akan berakibat pada adanya penumpukan. Suatu peramalan diperlukan untuk memprediksi jumlah persediaan komoditas yang akan dilakukan bongkar muat pada bulan selanjutnya. Penelitian ini menggunakan dua metode peramalan yaitu moving average dan exponential smoothing yang akan dibandingkan untuk mengetahui metode peramalan yang efektif dalam meramalkan jumlah persediaan komoditas. Hasil dari pengolahan data menggunakan kedua metode adalah sebanyak 99.749,5 ton jumlah persediaan komoditas yang akan dilakukan bongkar muat pada bulan Januari 2021 terdiri dari 88.293 ton CPO, 4.374 ton aspal, dan 1.743 ton kopra sesuai dengan peramalan menggunakan metode moving average 7 bulanan sedangkan untuk komoditas PKE adalah 5.339,5 ton sesuai dengan peramalan menggunakan metode exponential smoothing α = 0,1. Akurasi dari metode moving average 7 bulanan secara keseluruhan bisa dikatakan cukup baik dengan nilai MAPE 68,5% untuk CPO, 25% untuk aspal, dan 11,4% untuk kopra. Sementara itu, penggunaan metode exponential smoothing α = 0,1 memberikan hasil akurasi yang lebih baik pada peramalan jumlah persediaan komoditas PKE dengan nilai MAPE yaitu 56,3%.