p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## Peramalan Permintaan Produk Cepat Rusak dengan Metode
Moving Average dan Single Exponential Smoothing
Mochammad Anshori 1 , Dzakiyah Widyanigrum 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera 101 GKB Gresik, Indonesia 61121 * Koresponden email : mochammadsory@gmail.com 1 , dzakiyah@umg.ac.id 2
Diterima: 11 Agustus 2022 Disetujui: 24 Agustus 2022

## Abstract
A perishable product is a product that is very prone to damage due to its short lifespan one of which is chili if not handled properly it will hurt the company. UD Sayur Gresik is one of the businesses whose products are  perishable  so  one  strategy  to  overcome  this  is  to  use  forecasting.  The  sales  data  template  shows  a stationary or horizontal data pattern and uses moving average and single exponential smoothing methods as these methods can be considered to predict the demand for chili in UD Sayur Gresik and compare to assess the accuracy of the two methods using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE) using Minitab software. The data processing results show that  the  single  exponential  smoothing  method  is  better  than  the  moving  average  method  since  it  has  a smaller error value : MAPE 25,621; MAD 23,257; MSE 875,685 This method predicts that the purchase of chili in the next 15 periods will be 66.2 kg of chili.
Keywords: chili , moving average, single exponential smoothing, forecasting, stationary

## Abstrak
Perishable product adalah suatu produk yang sangat rentan mengalami kerusakan karena umur produk yang singkat salah satunya adalah cabai rawit jika hal tersebut tidak ditangani dengan baik akan merugikan bagi perusahaan. UD Sayur Gresik adalah salah satu usaha yang produknya berjenis perishable oleh karena itu salah  satu  strategi  untuk  mengatasi  hal  tersebut  adalah  dengan  menggunakan  peramalan.  Pola  data penjualan menunjukkan pola data stasioner atau horizontal dan menggunakan metode moving average dan single  exponential  smoothing. Kedua  metode  tersebut  dapat  dipertimbangkan  untuk  meramalkan permintaan cabai di UD Sayur Gresik serta sebagai perbandingan untuk menilai keakurasian menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE) dengan software Minitab. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa metode single exponential smoothing lebih baik daripada moving average karena memiliki nilai error lebih kecil sebagai berikut MAPE sebesar 25,621 ; MAD sebesar 23,257 ; MSE sebesar 875,685 Metode tersebut meramalkan bahwa pembelian cabai pada 15 periode berikutnya sebanyak 66,2 kg cabai.
Kata Kunci: cabai rawit, moving average, single exponential smoothing, peramalan, stasioner

## 1. Pendahuluan
Perishable product merupakan suatu produk yang sangat rentan mengalami kerusakan salah  satunya merupakan produk sayur [1]. Penyebab sayur mempunyai harga yang fluktuatif adalah memiliki karakter sifat perishable [2].  Salah  satu  contohnya  ialah  cabai  rawit  yang  merupakan  salah  satu  makanan  yang banyak  dikonsumsi.  Sebagai  salah  satu    hasil  bumi,  cabai  tergolong    produk  yang  mudah  rusak  atau perishable secara alami. Hal ini didukung oleh salah satu penelitian bahwa “Cabai merupakan komoditas yang mudah mengalami kemunduran mutu ( perishable )” [3]. Oleh karena itu produk sayur jangan sampai mengalami overstock (  kelebihan  stock  )  atau Understock (kekurangan  stock)  karena  produknya  yang memiliki sifat perishable (mudah rusak) yang dapat merugikan suatu bisnis. Untuk meminimalisir kejadian overstock atau understock ada salah  satu  strategi  yang  bisa  diterapkan  adalah  melakukan forecasting (peramalan).
Peramalan ( forecasting ) adalah ilmu  memprediksi masa depan dengan menggunakan data referensi masa lalu sehingga dapat menggambarkan masa depan. dengan model yang terstruktur [4] . dari penjelasan diatas  dapat  kita  pahami  bahwa  peramalan  merupakan  suatu  metode  yang  sangat  membantu  untuk perusahaan terutama di bidang penyediaan barang, jika suatu perusahaan terutama tingkat Usaha Dagang (UD)  yang  mayoritas  jarang  menggunakan  peramalan  akan  sangat  terbantu  dalam  penyediaan  produk karena dengan peramalan tersebut perusahaan akan dapat meminimalisir overstock atau understock.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Kabupaten  Gresik  memiliki  bermacam-macam  bisnis  kecil  salah  satunya  ada  yang  bergerak  di bidang sayuran. Dari sekian banyaknya pelaku bisnis yang bergerak di bidang sayuran, UD Sayur  Gresik adalah salah satu usaha yang masih berdiri sampai saat ini. Berdasarkan hasil wawancara dengan pemilik UD Sayur Gresik diperoleh fakta bahwa pada akhir tahun dimasa pandemi sering terjadi barang tersisa yang mengakibatkan keuntungan didapatkan tidak optimal. Salah satu produk sayur yang mengalami overstock adalah cabai rawit dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Sisa cabai rawit Sumber : Data peneliti (2022)
Berdasarkan  dari Gambar  1 tersebut  menjelaskan    bahwa  sisa  cabai  rawit  dalam  jangka  waktu tanggal  1  –  6  April  2022  mengalami  sisa  barang  yang  banyak  sehingga  merugikan  perusahaan  karena produknya yang mudah busuk. Oleh karena itu UD Sayur Gresik membutuhkan manajemen produksi yang tepat  untuk  mengalokasikan  sumber  dayanya  agar  tidak  terjadi understock  atau  overstock salah  satunya adalah dilakukannya peramalan. Gambar 2 merupakan plot data penjualan cabai rawit dari 19 Maret – 17 Mei 2022.
Gambar 2. Plot data historis penjualan 19 Maret – 17 Mei 2022 Sumber : Data peneliti (2022)
Gambar  2 untuk  memprediksi  pembelian  cabai  rawit  di  UD  Sayur  Gresik forecast yang  dapat dipertimbangkan  adalah Single  exponential  smoothing dan moving  average yang  berdasarkan  dari  [5] karena pola  data  penjualan  cabai rawit  berunsur horizontal atau stasioner [6]. Adanya  metode tersebut diharapkan  dapat  membantu  UD Sayur Gresik dalam menentukan pembelian di periode berikutnya.
0 10 20 30 40 50 60 1 2 3 4
5 6 JUMAT SABTU MINGGU SENIN SELASA RABU APRIL Sisa cabai rawit
0 20 40 60 80 100 120 140 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 CABAI RAWIT
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 2. Metode Penelitian
Penelitian dilakukan di UD Sayur Gresik yang terletak di Gresik. Data penjualan mulai dari tanggal 19  Maret  –  17  Mei  2022  serta  metode  yang  digunakan  adalah  metode moving  average dan single exponential  smoothing untuk  pengolahan  data  peneliti  memakai  microsoft  excel  dan  minitab.  Adapun Flowchart penelitian dapat dilihat di Gambar 3.
Gambar 3. Alur penelitian Sumber : Data peneliti (2022)
Berdasarkan Gambar 3, dimulai dari survey lapangan setelah itu identifikasi masalah yang berada di UD Sayur Gresik pada titik ini, konteks penelitian dibentuk dengan identifikasi masalah yang dihadapi yang dianggap menjadi latar belakang serta korelasi sumber-sumber yang terlibat pada penyusunannya dan akan dijelaskan pada rumusan masalah. dari rumusan masalah akan ditentukan tujuan  penelitian. Setelah itu dilanjutkan dengan pengambilan data penjualan selama dua bulan dalam mengolah data penelitian ini menggunakan Moving  average dan single  exponential  smoothing .  Untuk  pengolahan  data  nilai  error menggunakan MAD, MSD, dan MAPE setelah dilakukan perhitungan selanjutnya ditentukan metode yang terbaik berdasarkan nilai error yang paling kecil setelah itu ditarik kesimpulan.
Moving Average s
Moving average s adalah metode rata-rata yang menggunakan sekumpulan data real , dan metode ini akan efektif jika di mana permintaan pasar untuk suatu produk diasumsikan stabil dari waktu ke waktu dan Moving  average memiliki  sifat  khusus  yaitu  memerlukan  data  penjualan  dalam  periode  tertentu  dan semakin  panjang moving  average maka  tidak  akan  menghasilkan  data  yang  fluktuatif  atau  halus  rata- ratanya.[7][8], dengan rumus sebagai berikut [9].
(2 ) )t Keterangan : X t = Data pada waktu ke-t
n
= Jangka waktu moving average / banyak data

## Single Exponential Smoothing
Single exponential smoothing memiliki data yang fluktuatif dan merupakan metode peramalan yang menggunakan moving  average ,  sehingga  metode single  exponential  smoothing sendiri  cocok  untuk memprediksi data yang fluktuasi atau acak [10]–[12] , adapun rumus sebagai berikut [10] :
Keterangan : Ft+1 : Data peramalan t+1 Ft-1 : Data peramalan t-1 α : Konstanta penghalusan Xt : Permintaan riil pada periode ke t

## Mean Absolute Deviation (MAD)
Penjumlahan  absolute  dari  nilai  error  peramalan  kemudian  dibagi  dengan  jumlah  data  [13]. dirumuskan sebagai berikut [5] :
Keterangan : A t = data riil periode ke -t F t = data peramalan periode ke -t N  = Jumlah data

## Mean Square Error (MSE)
MSE  dihitung  dengan  mengkuadratkan  nilai  error  peramalan  untuk  semua  periode  kemudian menjumlahkannya, dan setelah itu membaginya dengan jumlah data [13] dirumuskan sebagai berikut [5] :
Keterangan : A t = data riil periode ke -t F t = data peramalan periode ke -t N  = Jumlah data

## Mean Absolute Precentage Error (MAPE)
Adalah  Nilai average dari  differensiasi  Absolut  diantara  nilai  peramalan  dan  nilai  riil  yang menghasilkan nilai prosentase dari nilai rill [14] dan dapat dirumuskan sebagai berikut [15] :
Keterangan : 𝑦𝑖 ̌ = data peramalan y  = data riil
N  = Jumlah data
Ft+1 = αXt + (1-α) Ft-1
MA =   X t + X t-1 + X t-2 + ….. + X t-n+1 n
MAD = ∑ ( A t – F t ) N
MSE = ∑ ( A t – F t ) 2 N
MAPE = ( 100 𝑁 ) ∑ 𝑛 𝑖=0 𝑦𝑖 ̌ -y y
( 1 ) ( 3 ) (4) ( 5 )
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Data historis penjualan
Perolehan  data  penjualan  cabai  rawit  selama  dua  bulan  pada  tanggal  19  Maret  –  17  Mei  2022 sebanyak 60 periode dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Data historis penjualan cabai rawit Periode  Penjualan  Periode  Penjualan  Periode  Penjualan  Periode  Penjualan
1 90 16 70 31 80 46 0 2 80 17 50 32 50 47 0 3 50 18 70 33 60 48 0 4 80 19 100 34 90 49 100 5 80 20 0 35 100 50 70 6 100 21 50 36 70 51 60 7 800 22 80 37 60 52 90 8 100 23 80 38 40 53 60 9 0 24 80 39 90 54 100 10 30 25 100
40 80 55 80 11 60 26 80 41 100 56 90 12 100 27 50 42 70 57 100 13 80 28 80 43 120 58 40 14 80 29 70 44 50 59 50 15 60 30 50 45 0 60 70 Sumber : Data historis UD Sayur Gresik (2022)

## 3.2 Metode Moving Average
Melihat Gambar 4, Tabel 2 dan Tabel 3 dapat dipahami bahwa Forecasting dengan method moving average dengan moving average length (MAL) tiga untuk penjualan cabai rawit memberikan nilai MAPE sebesar 31,89 ; MAD sebesar 25,20 ; MSE sebesar 1147,95, method ini mem- forecasting bahwa pembelian cabai rawit pada 15 periode berikutnya sebanyak 53,3 kg cabai rawit.
Gambar 4. Hasil perhitungan moving average menggunakan minitab Sumber : Data peneliti (2022)
Tabel 2. Accuracy Measures Moving average Accuracy Measures Moving Average MAPE 31,89 MAD 25,20 MSE 1147,95
Sumber : Data peneliti (2022) 0 20 40 60 80 100 120 140 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 Actual
Forecast
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 3. Peramalan untuk 15 periode mendatang metode moving average menggunakan minitab Data penjualan Metode Moving average Moving average length (3) Periode Forecast Lower Upper 61 53,3333 -13,0731 119,740 62 53,3333 -13,0731 119,740 63 53,3333 -13,0731 119,740 64 53,3333 -13,0731 119,740 65 53,3333 -13,0731 119,740 66 53,3333 -13,0731 119,740 67 53,3333 -13,0731 119,740 68 53,3333 -13,0731 119,740 69 53,3333 -13,0731 119,740 70 53,3333 -13,0731 119,740 71 53,3333 -13,0731 119,740 72 53,3333 -13,0731 119,740 73 53,3333 -13,0731 119,740 74 53,3333 -13,0731 119,740 75 53,3333 -13,0731 119,740 Sumber : Data peneliti (2022)

## 3.3 Metode Single Exponential Smoothing
Melihat Gambar  5 , Tabel  4 dan Tabel  5 dapat  dipahami  bahwa forecast dengan method Single Exponential  Smoothing dengan  nilai  alfa  0,0261  untuk  penjualan  cabai  rawit  memberikan  nilai  MAPE sebesar 25,621 ; MAD sebesar 23,257 ; MSE sebesar 875,685  Metode ini meramalkan bahwa pembelian cabai rawit pada 15 periode berikutnya sebanyak 66,2 kg cabai rawit.
Gambar 5. Hasil pengolahan data Single Exponential Smoothing menggunakan minitab Sumber : Data peneliti (2022)
Tabel 4. Accuracy Measures Single Exponential Smoothing Accuracy Measures Single Exponential Smoothing MAPE 25,621 MAD 23,257 MSE 875,685
Sumber : Data peneliti (2022) 0 20 40 60 80 100 120 140 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 Actual
Forecast
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 5. Peramalan untuk 15 periode mendatang metode Moving Average menggunakan minitab Data penjualan Metode Single Exponential Smoothing Dengan nilai Alfa 0,0261 Periode Forecast Lower Upper 61 66,2272 9,24746 123,207 62 66,2272 9,24746 123,207 63 66,2272 9,24746 123,207 64 66,2272 9,24746 123,207 65 66,2272 9,24746 123,207 66 66,2272 9,24746 123,207 67 66,2272 9,24746 123,207 68 66,2272 9,24746 123,207 69 66,2272 9,24746 123,207 70 66,2272 9,24746 123,207 71 66,2272 9,24746 123,207 72 66,2272 9,24746 123,207 73 66,2272 9,24746 123,207 74 66,2272 9,24746 123,207 75 66,2272 9,24746 123,207 Sumber : Data peneliti (2022)
Setelah  melakukan  perhitungan Method Moving  Average dan Single  Exponential Smoothing serta nilai error dari setiap metode menggunakan MAD, MSE, dan MAPE. Selanjutnya  kemudian menentukan metode  yang  paling  tepat  berdasarkan  tingkat  kesalahan  terkecil  dari  setiap  metode  peramalan  yang digunakan. Di bawah ini adalah ringkasan  pengukuran tingkat kesalahan untuk setiap metode peramalan yang diuji dapat dilihat pada Tabel 6 .
Tabel 6. Ringkasan nilai error No. Method Nilai MAD Nilai MSE Nilai MAPE 1. Moving Average 25,20 1147,95 31,89 2. Single Exponential Smoothing 23,257 875,685 25,621 Sumber : Data peneliti (2022)
Berdasarkan dari Tabel 6 dapat ditentukan bahwa metode terbaik untuk peramalan permintaan cabai rawit adalah Single Exponential Smoothing dengan memberikan nilai MAPE sebesar 25,621; MAD sebesar 23,257; MSE sebesar 875,685 dengan peramalan permintaan 15 periode kedepan sebanyak 66,2 Kg cabai rawit.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  dapat  ditarik  kesimpulan  yakni  untuk  mengatasi  masalah  yang dialami UD Sayur Gresik maka metode peramalan dapat digunakan. Metode yang paling tepat digunakan di UD Sayur Gresik untuk memprediksi atau meminimaslisasi terjadinya sisa barang yang banyak adalah dengan metode Single exponential smoothing dengan nilai alfa (α) yaitu 0,0261 karena memiliki nilai error terendah.  Sementara moving  average dengan  nilai  MAPE  sebesar  25,621  ;  MAD  sebesar  23,257  ;  MSE sebesar 875,685 serta pembelian pada 15 periode mendatang adalah sebanyak 66,2 Kg cabai.

## 5. Daftar Pustaka
[1] S.  Arianto  and  A.  jati  Nugroho,  “Association  rule-market  basket  analisis  (ar-mba)  untuk menganalisis keputusan dalam pembelian sayur,” J. cakrawala Ilm. , vol. 1, no. 10, pp. 2637–2648, 2022, [Online]. Available: https://www.bajangjournal.com/index.php/JCI/article/view/2595.
[2] R. M. Sari, A. Astuti, A. Mulyaningsih, A. T. Sumantri, and S. S. Yoga, “Risiko Harga Sayuran Masa Pandemi Covid 19 Di Kota Serang,” J. Agribisnis Terpadu , vol. 14, no. 2, p. 225, 2021, doi: 10.33512/jat.v14i2.13277.
[3] Rachmawati  Waryat  and  M.  Yanis,  “Kajian  teknologi  Kemasan  Untuk  Memeperpanjang  Umur Simpan Cabai Merah Segar Di Provinsi Dki Jakarta,” Pros. Semin. Nas. Agroinovasi Spesifik Lokasi Untuk Ketahanan Pangan Pada Era Masy. Ekon. ASEAN , pp. 868–875, 2016, [Online]. Available: http://repository.pertanian.go.id/handle/123456789/7329.
[4] R. Rachman, “Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3309.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[5] A. Lusiana and P. Yuliarty, “Penerapan Metode Peramalan (Forecasting) Pada Permintaan Atap di PT X,” Ind. Inov.  J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i1.2530.
[6] F.  A.  Reicita,  “Analisis  Perencanaan  Produksi  Pada  PT.  Armstrong  Industri  Indonesia  Dengan Metode Forecasting dan Agregat Planning,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 7, no. 3, pp. 160–168, 2020, doi: 10.24912/jitiuntar.v7i3.6340.
[7] Anisya  and  Y.  Wandyra,  “Rekayasa  Perangkat  Lunak  Pengendalian  Inventory  Menggunakan Metode SMA (Single Moving Average) Berbasis AJAX ( Asynchronous Javascript and XML ),” J. Teknoif , vol. 4, no. 2,
pp. 11–17, 2016, [Online]. Available: https://teknoif.itp.ac.id/index.php/teknoif/article/view/361/715.
[8] B.  Landia,  “Peramalan  Jumlah  Mahasiswa  Baru  Dengan  Exponential  Smoothing  dan  Moving Average,” J.  Ilm.  Intech    Inf.  Technol.  J.  UMUS ,  vol.  2,  no.  01,  pp.  71–78,  May  2020,  doi: 10.46772/intech.v2i01.188.
[9] A. Kumila, B. Sholihah, E. Evizia, N. Safitri, and S. Fitri, “Perbandingan Metode Moving Average dan Metode Naïve Dalam Peramalan Data Kemiskinan,” JTAM | J. Teor. dan Apl. Mat. , vol. 3, no. 1, p. 65, 2019, doi: 10.31764/jtam.v3i1.764.
[10] A.  B.  Santoso,  M.  S.  Rumetna,  and  K.  Isnaningtyas,  “Penerapan  Metode  Single  Exponential Smoothing Untuk Analisa Peramalan Penjualan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 756, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2951.
[11] N.  P.  L.  Santiari  and  I.  G.  S.  Rahayuda,  “Penerapan  Metode  Exponential  Smoothing  Untuk Peramalan Penjualan Pada Toko Gitar,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 3, p. 203, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i3.1520.
[12] W. Handoko, “Prediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus: Amik Royal Kisaran),” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 125–132, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.356.
[13] A.  D.  M  and  N.  Susanto,  “Peramalan  Perencanaan  Produksi  Terak  Dengan  Metode  Exponential Smoothing  With  Trend  Pada  PT. Semen  Indonesia  (Persero)  Tbk,” Peramalan  Perenc.  Produksi Terak Dengan Metod. Exponential Smoothing With Trend Pada Pt. Semen Indones. Tbk , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2017.
[14] I.  Nabillah  and  I.  Ranggadara,  “Mean  Absolute  Percentage  Error  untuk  Evaluasi  Hasil  Prediksi Komoditas  Laut,” JOINS  (Journal  Inf.  Syst. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  250–255,  2020,  doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
[15] C. V. Hudiyanti, F. A. Bachtiar, and B. D. Setiawan, “Perbandingan Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Bandara Ngurah Rai,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2667–2672, 2019.