## Jurnal Manajemen
Journal homepage: http://ejournal.uika-bogor.ac.id/index.php/manajemen/ e-ISSN: 2301-4628
Forecasting technique using time sequence: model penentuan volume produksi Sanjai di UKM Rina Payakumbuh
Winny Alna Marlina*, Susiana, Erizal N, Faisal Ali Ahmad Universitas Andalas, Indonesia *Corresponding author e-mail: winnyalnamarlina@eb.uand.ac.id
A R T I C L E I N F O
DOI: 10.32832/jm-uika.v9i2.1567
Article history: Received: 28 Desember 2018 Accepted: 30 Desember 2018
Available online:
30 Desember 2018
Keywords : Sales Forecasting , Sanjai Demand, Standard estimation error, Time Series.

## A B S T R A C T
Forecasting  is  essential  for  factories  to  gain  competitive  ad-van- tages. Forecasting is estimates of values at certain specific future times. Forecasting helps in reducing inventory and to schedule cus- tomers’ orders. Accurate sales forecasting is very helpful in plan- ning of plant procurement and for cutting the cost. Sanjai Rina on Payakumbuh is a small business who sell traditional food with-out using forecasting method. In this case inventory of traditional food was affected to out of stock or over stocked. In this paper, forecast- ing  methods  using  time  series  such  linear  method,  exponential smoothing, etc. Forecasting based on historical data then the sug- gestion forecasting model will be implemented to this business. Us- ing standard estimation error (SEE) to estimate the error of fore- casting. The result show that exponential methods were more accu- rate concrete to other. With exponential methods,  Sanjai demand for  next  period  can  be  estimated  on  ward  become  more  effective and efficient.
Peramalan  sangat  penting  bagi  pabrik  untuk  mendapatkan keunggulan  kompetitif.  Peramalan  adalah  perkiraan  nilai  pada waktu  mendatang  tertentu.  Peramalan  membantu  dalam mengurangi  persediaan  dan  untuk  menjadwalkan  pesanan pelanggan.  Perkiraan  penjualan  yang  akurat  sangat  membantu dalam perencanaan pengadaan pabrik dan untuk memotong biaya. Sanjai  Rina  di  Payakumbuh  adalah  usaha  kecil  yang  menjual makanan  tradisional  tanpa  menggunakan  metode  peramalan. Dalam  hal  ini  persediaan  makanan  tradisional  dipengaruhi kehabisan  stok  atau  kelebihan  persediaan.  Dalam  tulisan  ini, metode peramalan menggunakan deret waktu seperti metode linear, perataan  eksponensial,  dll.  Peramalan  berdasarkan  data  historis maka  model  peramalan  saran  akan  diterapkan  pada  bisnis  ini. Menggunakan standard error estimasi (SEE) untuk memperkirakan kesalahan forecasting . Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode eksponensial lebih konkret tingkat ke yang lain. Dengan metode eksponensial, permintaan  Sanjai untuk periode  selanjutnya  dapat  diperkirakan  lingkungan  menjadi  lebih efektif dan efisien.
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Goodwin, dkk. (2013) peramalan penjualan berguna  sebagai  panduan  keputusan  yang berhubungan  dengan  prediksi  kapasitas masa  depan,  pemasaran,  perencanaan  dan pengembangan.  Menurut  Bala  (2010) kinerja  manajemen  persediaan  tergantung kepada  keakuratan  dari  peramalan.    Data peramalan  ( forecasting )  penjualan  yang akurat dapat digunakan sebagai dasar untuk perencanaan produksi agar nantinya dalam produksi  itu  tidak  terjadi over  production atau under  production yang  menyebabkan perusahaan  itu  kehilangan  kesempatan dalam menjual hasil produksinya ( opportunity  lost ).  Hasil  dari  peramalan
( forecasting )  yang  baik  dan  akurat  dapat
digunakan sebagai dasar keputusan selanjutnya, seperti halnya dalam menentukan  perencanaan  produksi  yang optimal  dalam  pemenuhan  permintaan Sanjai di UMKM Rina Kota Payakumbuh. Sanjai Rina merupakan UKM Payakumbuh yang memproduksi Sanjai tanpa forecasting (peramalan) permintaan Sanjai.
UKM Sanjai Rinai Payakumbuh memiliki  selisih  ( gap )  yang  signifikan antara  penjualan,  persediaan  dan  produksi Sanjai  di  UKM  Rina.  Jumlah  Sanjai mengalami  kehabisan  persediaan  ( stock out ) di bulan Juni, Juli, Agustus tahun 2017,
hal ini dikarenakan jumlah penjualan Sanjai yang meningkat. Sehingga UKM Rina perlu meramalkan  produksi  Sanjai  berdasarkan pola  data  yang  sesuai.  Karena  jika memproduksi  tanpa  menentukan  jumlah peramalan permintaan Sanjai di Payakumbuh  maka  persediaan  Sanjai  di UKM  Rina  akan  mengalami  kondisi overstock atau stock  out .  Jika  UKM mengalami  kehabisan  persediaan  ( stock out )  maka  UKM  bisa  mengalami  kerugian dikarenakan tidak terpenuhinya permintaan konsumen. Jika mengalami overstock maka persediaan  akan  tinggi  sehingga  ongkos produksi tinggi.
2. Kajian Teori
a. Konsep peramalan (forecasting)
Peramalan  ( forecasting )  dapat  diartikan sebagai  proses  untuk  memperkirakan beberapa  kebutuhan  dimasa  datang  yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu, dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang dan  jasa.  Menurut  Goodwin,  P.  (2013) peramalan  penjualan  berguna  sebagai panduan  keputusan  yang  berhubungan dengan  prediksi  kapasitas  masa  depan, pemasaran, perencanaan dan pengembangan.
Ada  tujuh  langkah  dalam  melakukan peramalan yaitu menentukan tujuan peramalan,
pembuatan  diagram  pencar,  memilih  dua metode  peramalan  yang  dianggap  sesuai dengan  pola  data,  menghitung  parameter  dari fungsi peramalan, menghitung kesalahan setiap metode  yang  terbaik  di  mana  metode  yang digunakan memiliki kesalahan terkecil, kemudian  memilih  metode  terbaik  sesuai dengan  kesalahan  terkecil  lalu  melakukan verifikasi ramalan (Ginting, 2007).
Menurut Buchatskaya, dkk. (2015)
pembagian  metode  peramalan  terdiri  dari  dua yaitu berdasarkan intuisi dan formal.
Menurut  Fumi,  dkk.  (2013)  pendekatan model peramalan terdiri dari dua yaitu metode kualitatif dan kuantitatif.
Peramalan  kualitatif,  yaitu  peramalan yang  didasarkan  atas  data  kualitatif  pada masa  lalu.  Hasil  peramalan  yang  dibuat sangat  tergantung  dengan  orang  yang menyusunnya.
Hal  ini  penting  karena  hasil  peramalan tersebut  ditentukan  berdasarkan  pemikiran yang bersifat pendapat, intuitif, pengetahuan, dan pengalaman.
Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode  yang  dipergunakan  dalam  peramalan tersebut.
Adapun metode yang dapat digunakan untuk menganalisis data tersebut

## a) Single exponential smoothing
Suatu metode peramalan rata-rata bergerak yang  melakukan  pembobotan  menurun secara exponential. Di dalam metode single
exponential smoothing nilai diganti dengan α  ( alpha ),  sehingga  secara  matematis dirumuskan:
𝐹 𝑡+1 =   𝛼 𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡 ……….. (3.1)
Keterangan:
𝐹 𝑡+1 = Nilai peramalan berikutnya,
α       = Parameter dengan nilai 0 sampai 1,
𝑋 𝑡 = Data aktual periode saat ini, 𝐹 𝑡
= Nilai peramalan saat ini.
b) Double Exponential Smoothing Secara matematis dirumuskan:
𝑆 𝑡 ′ = 𝛼 𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 𝑡−1 ′ …………  (3.2)
𝑆 𝑡 ′′ = 𝛼 𝑆 𝑡 ′ + (1 − 𝛼)S t−1 ′′ …………...  (3.3)
𝑎 𝑡 = 𝑆 𝑡 ′ + ( 𝑆 𝑡 ′ − 𝑆 𝑡 ′′ ) = 2 𝑆 𝑡 ′ −𝑆 𝑡 ′′ ….   (3.4)
𝑏 𝑡 = 𝛼 1−𝛼 ( 𝑆 𝑡 ′ − 𝑆 𝑡 ′′ ) ,………………….     (3.5)
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 +   𝑏 𝑡 𝑚 ………………… (3.6)
Keterangan:
𝐹 𝑡+𝑚 = Nilai peramalan periode berikutnya, 𝑆 𝑡 ′ = Nilai single exponential smoothing,
𝑆 𝑡 ′′ = Nilai double exponential smoothing,
α       = Parameter (konstanta) dengan nilai 0 -1,
𝑋 𝑡
= Data aktual periode saat ini,
𝑎 𝑡 = Perbedaan antara nilai eksponensial,
𝑏 𝑡 = Faktor penyesuaian tambahan
𝑚 = Jumlah periode ke depan c) Double Exponential Smoothing
Menurut Makridakis, dkk. (1999),
menyatakan  bahwa  nilai  tren  pada  metode ini  tidak  dimuluskan  dengan  pemulusan ganda secara langsung, tetapi menggunakan proses pemulusan tren dengan menggunakan  parameter  baru  γ  (gamma).
Maka  secara  matematis,  metode  ini dirumuskan sebagai berikut:
𝑆 𝑡 = 𝛼 𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼) ( 𝑆 𝑡−1 + 𝑏 𝑡−1 ),…… (3.7) 𝑏 𝑡 = γ ( 𝑆 𝑡 – 𝑆 𝑡−1 ) + (1 – γ) 𝑏 𝑡−1 ,……… (3.8)
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑆 𝑡 +   𝑏 𝑡 𝑚 ………………….           (3.9)
Keterangan:
𝐹 𝑡+𝑚 = Nilai peramalan periode berikutnya,
𝑆 𝑡 = Nilai exponential smoothing,
α           = Parameter (konstanta)
γ = Parameter (konstanta) pemulusan
𝑋 𝑡
= Data aktual periode saat ini,
𝑏 𝑡 = Estimasi tren,
𝑚
= Jumlah period ke depan
d) Single Moving Average
Single  Moving  Average merupakan  suatu cara  untuk  mengubah  pengaruh  data  masa lalu terhadap nilai tengah sebagai ramalan, dengan cara menentukan sejak awal berapa nilai  observasi  masa  lalu  yang  akan digunakan  untuk  menghitung  nilai  tengah. Pengertian  rata-rata  bergerak  digunakan untuk nilai ramalan di masa mendatang, hal yang  harus  diperhatikan  ialah  jumlah  titik dalam  setiap  rata-rata  ialah  konstan  dan observasi yang digunakan ialah yang paling akhir.
Menurut  Hutagalung  (2014)  peramalan berdasarkan  rangkaian  waktu  ( Time  Series ) dengan berdasarkan tren, terdiri dari
1) Trend Linear
2) Regresi Kuadratik
3) Eksponensial,
4) Siklis
b. Kriteria Pemilihan Metode Peramalan
Menurut  Osarumwense,  (2014)  kriteria peramalan yang terbaik antara lain:
a) MAD (Mean Absolut Deviation)
Merupakan  suatu  ukuran  perbedaan  atau selisih  antara  ramalan  dengan  permintaan aktual, berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sama sebagai deret asli. .
b) MSE (Mean Square Error)
Mean  Square  Error dihitung  dengan menjumlahkan  kuadrat  semua  kesalahan peramalan  pada  setiap  periode  dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis
c) MFE (Mean Forecast Error)
Mean  Forecast  Error  sangat  efektif  untuk mengetahui  suatu  hasil  peramalan  selama periode tertentu. Bila hasil peramalan tidak bias,  maka  nilai  MFE  akan  mendekati  nol (0),  MFE  dihitung  dengan  menjumlahkan semua kesalahan peramalan selama periode peramalan dan membaginya dengan jumlah periode peramalan.

## d) MAPE (Mean Absolut Percentage Error)
MAPE  dihitung  dengan  menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan  nilai  observasi  yang  nyata  untuk periode  tertentu.  Pendekatan  ini  berguna ketika  ukuran  atau  besar  variabel  ramalan
itu  penting  dalam  mengevaluasi  ketepatan ramalan.

## c. Verifikasi dan Pengendalian Peramalan
Menurut  Ginting  (2007)  langkah  penting setelah peramalan dibuat adalah melakukan verifikasi  peramalan  sedemikian  rupa sehingga  hasil  peramalan  tersebut  benar- benar  mencerminkan  data  masa  lalu  dan sistem  sebab  akibat  yang  mendasari permintaan  tersebut.  Sepanjang  aktualitas peramalan  tersebut  dapat  dipercaya,  hasil peramalan  akan  terus  digunakan.  Jika selama proses verifikasi tersebut ditemukan keraguan validitas metode peramalan yang digunakan,  harus  dicari  metode  lainnya yang  lebih  cocok.  Banyak  alat  yang  dapat digunakan untuk memverifikasi peramalan dan  mendeteksi  perubahan  sistem  sebab akibat  yang  melatarbelakangi  perubahan pola  permintaan.  Bentuk  yang  paling sederhana  adalah  peta  kontrol  peramalan yang  mirip  dengan  peta  kontrol  kualitas dengan nama Moving Range Chart (MRC).

## 3. Research Methods
Desain  penelitian  menurut  Husein  (2002) adalah,  “rencana  kerja  dan  struktur penyelidikan  yang  dibuat  sedemikian  rupa agar  diperoleh  jawaban  atas  pertanyaan penelitian”.  Desain  jenis  penelitian  yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi deskriptif  dengan  pendekatan  peramalan
kuantitatif.  Di  mana  metode  peramalan kuantitatif  melakukan  kegiatan  peramalan dengan menggunakan angka-angka sebagai dasar  untuk  memprakirakan  kondisi  yang akan  datang  (Savira  &  Moeliono,  2014). Kemudian  data  yang  diperoleh  diolah  dan dianalisis untuk diambil kesimpulan.
Variabel  penelitian  dalam  penelitian  adalah penjualan  Sanjai.  Penelitian  ini  dibatasi  untuk membahas  peramalan  ( forecasting )  penjualan Sanjai  dengan  ukuran  ¼  kg  yang  akan digunakan sebagai dasar perencanaan produksi di UKM Sanjai Rina Payakumbuh. Faktor yang menjadi  dasar  pengukuran  dari  penjualan berupa variabel perhitungan rencana jual.
Menurut  Makridakis  (2000) forecasting diartikan  sebagai  pendekatan  sistematis  yang digunakan  untuk  menganalisis  pola  dari  data historis  permintaan  untuk  memproyeksikan permintaan  di  masa  mendatang  sebagai  dasar dalam  membuat  perencanaan  perusahaan  serta sebagai pertimbangan untuk beberapa keputusan  yang  terkait  dengan  kebutuhan kapasitas  produksi,  persediaan,  dan  anggaran yang digunakan agar dapat memenuhi permintaan  tersebut.  Penelitian  ini  fokus  pada penerapan dan analisa peramalan ( forecasting ) penjualan  yang  akan  datang  yang  akan digunakan sebagai dasar perencanaan produksi. Kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada  masa yang akan  datang  berdasarkan data yang relevan pada masa lalu dan menempatkannya  ke  masa  yang  akan  datang dengan suatu bentuk model matematis.
Sugiyono  (2009)  mengemukakan  bahwa “Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang terdiri  atas  objek/subjek  yang  mempunyai kuantitas  dan  karakteristik  tertentu  yang ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan kemudian  ditarik  kesimpulannya”.  Populasi dalam penelitian ini adalah jumlah permintaan Sanjai di UKM Sanjai Rina Payakumbuh.
Sugiyono  (2009)  mendefinisikan  sampel sebagai “Sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut”. Sehingga sampel yang digunakan dalam penelitian bulan Januari  hingga  bulan  Desember  tahun  2017. Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah permintaan Sanjai ukuran ¼ kg periode Januari- Desember tahun 2017
Gambar 3. Langkah Metode Penelitian Peramalan (Sumber: Data diolah, 2017)
Tabel 1. Jumlah Penjualan Sanjai bulan Januari sampai Desember 2017 Bulan Penjualan (kg) Januari 1200 Februari 1300 Maret 1800 April 1900 Mei 2100 Juni 3200 Juli 3300 Agustus 2800 September 1600
Oktober 2200 November 2300 Desember 3000 Sumber : UMKM Sanjai Rina, Payakumbuh
Jenis penelitian terdiri dari data kualitatif dan kuantatif dengan penjabaran:
1. Data kualitatif terdiri dari gambaran umum perusahaan merupakan data sekunder.
2. Data  kuantitatif  terdiri  dari  data  penjualan merupakan data sekunder dari perusahaan Teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian
ini terdiri dari
1. Wawancara  berguna  untuk  mendapatkan informasi  relevan  yang  digunakan  sesuai dengan  permasalahan,  dalam  hal  ini langsung  wawancarai  pemilik  UMKM
Sanjai Rina Payakumbuh untuk mendapatkan keterangan mengenai fenomena yang terjadi.
2. Teknik  dokumentasi  yaitu  mengadakan pengamatan  langsung  mengenai  laporan penjualan perusahaan
berdasarkan dokumen  perusahaan  dengan  keperluan penelitian untuk diolah dalam penelitian
3. Observasi yaitu dengan melakukan pengamatan  langsung  terhadap  objek penelitian  kemudian  mencatat  informasi selama penelitian dalam perusahaan
4. Studi  Pustaka  berdasarkan  teori  yang sesuai dan pengumpulan data berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan, jurnal Internasional  dan  Nasional,  buku  literatur yang mendukung penelitian.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pola  data  permintaan  Sanjai  di  UMKM Sanjai Rina Payakumbuh pada Gambar 4.

## Gambar 4. Pola Data Permintaan Sanjai di UMKM Rina Payakumbuh
Dari  tren  pola  data  maka  dihitung  masing- masing nilai parameter dari metode peramalan berupa  metode  linear,  kuadratik,  eksponensial dan  siklis.    Hasil  perhitungan  nilai  kesalahan peramalan  dengan  menggunakan  metode SEE ( Standard  Error  of  Estimation )  nilai  error terkecil pada metode siklis dengan SEE = 344 dan metode kuadratik dengan SEE = 389.
Untuk nilai SEE metode lainnya pada Tabel
2. Hasil nilai SEE

## Tabel 2. Hasil Nilai Kesalahan dengan SEE
Metode Peramalan Nilai SEE Linear 492 Kuadratis 389 Eksponensial 494 Siklis 344 Sumber: (Hasil Pengolahan Data Excel 2017)
Setelah  diketahui  nilai  kesalahan  kemudian menguji  nilai  SEE  antara  kedua  metode peramalan yang dipilih yaitu metode kuadratik dan siklis, untuk menganalisis metode kuadratik memang lebih baik dari metode siklis.
0 1000 2000 3000 4000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

## Trend Penjualan Sanjai UKM Rina
H0 : SEE siklis ≤ SEE kuadratik H1 :  SEE siklis > SEE kuadratik α = 0,01
Grafik  Uji  Hipotesis  dengan  Distribusi  F dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Uji Hipotesis dengan Distribusi F
Didapat  F  hitung  =  0.827,  F  tabel    =  2,896 sehingga tabel hitung F F  , maka H0 diterima
H0 : SEE siklis ≤ SEE kuadratik Sehingga  metode  yang  digunakan  untuk meramalkan  jumlah  Sanjai  pada  UKM  Rina Payakumbuh  adalah  metode  siklis  dengan fungsi
Y’ = a + b sin       n X  2 + c cos       n X  2
Model yang cocok untuk permintaan  Sanjai di  UMKM  Rina  Payakumbuh  merupakan metode siklis. Untuk mengetahui apakah fungsi yang telah ditentukan dapat mewakili data yang akan  diramalkan  maka  perlu  melakukan verifikasi peramalan dengan data pada Tabel 3.

## Tabel 3. Perhitungan Hasil Verifikasi
Y Y' e MR 2500 2788,672 -288,672 2400 2747,604 -347,604 58,932 3000 2591,067 408,933 756,537
2100 2361,004 -261,004 669,937 2700 2119,061 580,939 841,943 1500 1930,067 -430,067 1011,006 1800 1844,661 -44,661 385,406 1900 1885,729 14,271 58,932 2100 2042,267 57,733 43,462 2200 2272,329 -72,329 130,062 2600 2514,272 85,728 158,057 3000 2703,267 296,733 211,005
Hasil  peramalan  jumlah  permintaan Sanjai untuk tahun 2018
Y(13) = 2789 Y(14) = 2748 Y(15) = 2592
Hasil  peramalan  untuk  tahun  2018 berjumlah  2789  Sanjai  untuk  bulan  ke  13, 2748  untuk  Sanjai  bulan  ke  14  dan  2592 untuk Sanjai bulan ke 15.
Untuk  ringkasan  hasil  peramalan  Sanjai untuk tiga periode ke depan pada Tabel 4
Tabel 4. Hasil Peramalan Sanjai Januari – Februari 20168
Bulan Nilai Peramalan (kantong) Januari 1 2789 Februari 2 2748 Maret 3 2592 Sumber: (Hasil Pengolahan Data Excel 2015)

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan maka  model  peramalan  yang  cocok  untuk menghitung  jumlah  produksi  Sanjai  di UKM  Rina  Payakumbuh  dengan  metode siklis.  Metode  peramalan  jumlah  produksi Sanjai  di  UKM  Rina  Payakumbuh  dapat
berubah sesuai dengan kecenderungan pola data  sehingga  diperlukan  perhitungan secara konstan. Penelitian ini terbatas pada peramalan  dengan  metode times  series berupa metode linear, siklis, kuadratik dan eksponensial dan data yang diambil terbatas pada data satu tahun di tahun 2017 sehingga perlu diadakan penelitian lanjutan khususnya  pemodelan  persediaan  pada UKM Sanjai Rina di Payakumbuh dan perlu diterapkan  pemodelan  peramalan  untuk menghindari overstock dan out  of  stock permintaan Sanjai.

## Acknowledgement
Terima  kasih  banyak  kepada  Universitas Andalas  yang  mendanai  penelitian  ini  dan terima  kasih  banyak  kepada  Reviewer UIKA  Bogor  atas  dukungan  dalam penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
Bala, P. K. (2010). Purchase-driven
Classification  for  Improved  Forecasting  in Spare  Parts  Inventory  Replenishment.
International Journal of Computer Applications , 10 (9), 40–45. https://doi.org/10.5120/1507-2025
Buchatskaya, V., Buchatsky, P., & Teploukhov,
S. (2015). Forecasting Methods
Classification  and  its  Applicability. Indian
Journal  of  Science  and  Technology , 8 (30). https://doi.org/10.17485/ijst/2015/v8i30/84 224
Fumi, A., Pepe, A., Scarabotti, L., & Schiraldi, M. M. (2013). Fourier Analysis for Demand Forecasting  in  a  Fashion  Company.
International Journal of Engineering
Business Management , 5 , 30. https://doi.org/10.5772/56839
Ginting, R. (2007). Sistem produksi . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Goodwin, P., Dyussekeneva, K., & Meeran, S.
(2013).  The use  of  analogies  in  forecasting the annual sales of new electronics products. IMA  Journal  of  Management  Mathematics , 24 (4), 407–422.
https://doi.org/10.1093/imaman/dpr025
Husein, U. (2002). Metode riset bisnis . Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
Hutagalung,  J.  (2014). Analisis  peramalan volume  penjualan  oli  pada  PT  Pertamina Lubricant (s2).  Universitas  Mercu  Buana,
Jakarta. Diambil dari https://repository.mercubuana.ac.id/38994/
Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & McGee, V.  E.  (2000). Metode  dan  aplikasi peramalan . Jakarta: Binarupa Aksara.
Osarumwense,  O.-I.  (2014).  Time  Series Forecasting  Models:  A  Comparative  Study of  some  Models  with  Application  to Inflation  Data. Open  Science  Journal  of Statistics and Application , 2 (2), 24.
Savira,  M.,  &  Moeliono,  N.  N.  K.  (2014).
Analisis Peramalan Penjualan Obat Generik Berlogo (OGB) Pada PT. Indonesia Farma.
eProceedings of Management , 1 (3). Diambil dari https://libraryeproceeding.telkomuniversity. ac.id/index.php/management/article/view/4 9
Sugiyono.  (2009). Metode  Penelitian  Bisnis (Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan
R&D) . Bandung: Alfabeta.