SISTEM INFORMASI PREDIKSI (FORECASTING) JUMLAH PERSEDIAAN BAHAN BAKU PRODUKSI GULA KRISTAL DENGAN MENGIMPLEMENTASIKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING

Abstract

ABSTRAK
PT. Kebon Agung merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi gula kristal
yang ingin berusaha memberikan produksi yang optimal terhadap konsumennya. Ditemukan
suatu permasalahan dalam menentukan persediaan bahan baku yang akan datang. Dalam hal ini
yang dimaksud adalah bagaimana menginformasikan atau meramalkan jumlah persediaan atau
kebutuhan bahan baku pada periode yang akan datang.
Untuk mengetahui informasi tentang persediaan jumlah bahan baku, maka dibutuhkan
sebuah prediksi yang akan menentukan jumlah persediaan bahan baku dimasa yang akan
datang. Prediksi dilakukan dengan menggunakan metode exponential smoothing.
Berdasarkan hasil pengujian bahwasannya dalam menentukan jumlah persediaan
bahan baku yang akan datang dengan sistem informasi prediksi (forecasting) jumlah persediaan
bahan baku produksi gula kristal dengan mengimplementasikan metode exponential smoothing
(PT. Kebon Agung) dapat berjalan sesuai yang diharapkan dan dapat meramalkan jumlah
persediaan bahan baku yang akan datang dengan cepat dan akurat.
Kata Kunci: Sistem Informasi, Prediksi Jumlah Persediaan Bahan Baku, Exponential
Smoothing.
PT. Kebon Agung is one company that produces granulated sugar that want to  try to
give optimal production to consumers.  A  problem discovered is in determining the upcoming
supply of raw materials. That mean is how to inform or to predict the amount of inventory or
raw material requirements in the coming period.
To get information on the amount of raw material supplies, it needed a prediction which
will determine the amount of raw material inventory in the future. Prediction is performed using
exponential smoothing.
Based on test results  that  this information systems for predicting the amount of
inventories or raw materials methods of sugar production by implementing exponential
smoothing method (PT. Kebon Agung) can work as expected and predict the amount of raw
material inventory quickly and accurately.
Keywords: Information Systems, Prediction Number Raw Material Inventory, Exponential
Smoothing