Demand Forecasting Produk Teh Seduh Goalpara Menggunakan Double Exponential Smoothing Holt Berbasis Genetic Algorithm Pada Industri Hilir Teh (IHT) Panglejar PT Perkebunan Nusantara I Regional 2
DOI:
https://doi.org/10.46369/logistik.v1i16.5115Keywords:
Demand forecasting, Double exponential smoothing holt, Genetic algorithm, Perencanaan produksiAbstract
Industri Hilir Teh (IHT) Panglejar PT Perkebunan Nusantara I Regional 2 menghadapi permasalahan ketidaksesuaian antara realisasi produksi dan penjualan aktual produk teh seduh Goalpara, dengan nilai RMSE sebesar 14.111 kg pada periode Januari 2025–Maret 2026. Penelitian ini menggunakan metode Double Exponential Smoothing Holt (DES Holt) untuk meramalkan penjualan aktual berdasarkan pola tren data historis, serta Genetic Algorithm (GA) sebagai pendekatan metaheuristik untuk mengoptimasi parameter alpha (α) dan beta (β) agar menghasilkan nilai RMSE terkecil. Penelitian ini bersifat kuantitatif deskriptif dengan data historis penjualan aktual sebagai input utama. Hasil optimasi menggunakan Genetic Algorithm yang diverifikasi dengan Excel Solver menghasilkan nilai parameter optimal α = 0,93 dan β = 0,18 dengan RMSE sebesar 1.734 kg. Hasil peramalan menunjukkan tren penurunan permintaan dari 21.299 kg pada April 2026 menjadi 15.065 kg pada September 2026. Kombinasi metode DES Holt berbasis Genetic Algorithm terbukti menghasilkan peramalan yang lebih akurat dan dapat dijadikan dasar penyesuaian rencana produksi yang lebih responsif terhadap kondisi aktual pasar, sehingga potensi overstock maupun stockout dapat diminimalisir.
References
Chopra, S., & Meindl, P. (2016). Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation (6th ed.). Pearson.
Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley.
Heizer, J., Render, B., & Munson, C. (2020). Operations Management: Sustainability and Supply Chain Management (13th ed.). Pearson.
Hukmah, M., Dewi, L. K., & Fadillah, R. (2023). Peramalan Produksi Telur Ayam Menggunakan Metode Holt Double Exponential Smoothing. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains, 5(1), 1–10.
Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: Principles and Practice (2nd ed.). OTexts.
Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & McGee, V. E. (1984). Forecasting: Methods and Applications (2nd ed.). John Wiley & Sons.
Mitchell, M. (1999). An Introduction to Genetic Algorithms. MIT Press.
Pazira, A., Dewi, S., & Kusuma, R. (2024). Perbandingan Peramalan Jumlah Produksi Air Bersih PT. Air Minum Giri Menang. Jurnal Teknik Industri, 12(2), 45–58.
Silver, E. A., Pyke, D. F., & Thomas, D. J. (2016). Inventory and Production Management in Supply Chains (4th ed.). CRC Press.
Sriwindono, H., & Putranto, H. A. (2022). Optimisasi Parameter Metode Holt-Winter untuk Peramalan Permintaan Sayuran Brokoli. Jurnal Teknik Informatika, 15(1), 23–33.
Stevenson, W. J. (2018). Operations Management (13th ed.). McGraw-Hill Education.
Raihan, S., Sanggala, E., & Bisma, M. A. (2023). Peramalan Kebutuhan Footwear di PT XYZ Osl Idn Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Holt dengan Genetic Algorithm (One Point Crossover & One Point Mutation) Sebagai Parameter Nilai Alpha dan Beta. vol, 7, 27897-27907.
