91
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## INFO ARTIKEL
Jejak Artikel : Upload artikel 08 Maret 2020 Revisi dari reviewer 10 Maret 2020 Publish 30 Maret 2021
Kata Kunci : moving  average,  exponential smoothing,  trend  line  analysis, peramalan,koran , MAPE

## ABSTRAK
Pada era digital saat ini, banyak sekali industri yang mengalami dampak dari digitalisasi, salah satunya adalah industri surat kabar (koran). Adanya  digitalisasi  menyebabkan  permintaan  koran  semakin  fluktuatif dan  sulit  diprediksi.  Hal  ini  juga  menyebabkan  tingkat  retur  atau pengembalian koran dari agen-agen yang cukup tinggi dan tentu saja akan memberikan kerugian yang cukup besar bagi perusahaan. Untuk itu, perlu dilakukan  penentuan  métode  peramalan  jumlah  permintaan  koran  yang memiliki tingkat kesalahan terkecil sehingga dapat membantu perusahaan mengurangi  kerugian  akibat  retur  koran.  Penelitian  ini  menghitung peramalan  permintaan  menggunakan  beberapa  metode  antara lain  trend line  analysis,  double  exponential  smoothing, dan two  months  moving  average . Selain itu, penelitian ini juga membandingkan hasil peramalannya dengan penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  metode  ARIMA.  Pemilihan metode  peramalan  yang  terbaik  dilakukan  dengan  membandingkan tingkat kesalahan (MAPE) dari tiap-tiap metode kemudian dipilih metode dengan  tingkat  kesalahan  terkecil.  Berdasarkan  perbandingan  yang dilakukan,  dapat  diketahui  bahwa  metode  peramalan  yang  memiliki tingkat  kesalahan  terkecil  adalah  metode trend  line  analysis dengan  nilai MAPE  sebesar 2,94%. Oleh  karena itu, metode peramalan yang terbaik untuk melakukan peramalan permintaan jumlah koran di Kota Surakarta adalah metode trend line analysis .

## MATRIK
Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-Produksi Journal homepage: http://www.journal.umg.ac.id/index.php/matriks

## Pemilihan Metode Peramalan Jumlah Permintaan Koran dengan Tingkat Kesalahan Terendah
Azizah Hadny Qurrota A’yun 1 , Hanif Ardian 2 , Maulidina Khairannisa Nunuh 3 , Sherlinta Immanuella 4 ,Yuniaristanto 5 , Wahyudi Sutopo 6*
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret Jl. Ir. Sutami 36 A, Surakarta, 57126, Jawa Tengah, Indonesia wahyudisutopo@staff.uns.ac.id
92
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## 1. Pendahuluan
Pada  era  serba  digital  seperti  saat  ini, sangat  banyak  industri  yang  terkena  dampak dari kejamnya digitalisasi, salah satunya adalah industri  surat  kabar  (koran).  Permintaan  yang fluktuatif  yang  cenderung  menurun  menjadi tantangan  tersendiri  bagi  pelaku  bisnis, termasuk pada PT. Aksara Solopos. Perusahaan koran  ini  memesan  sejumlah  koran  setiap harinya  kepada  sebuah  perusahaan  percetakan yang  bertugas  sebagai  pencetak.  Sebagai distributor  tunggal,  perusahaan  koran  ini memiliki  beberapa  agen  di  wilayah  eks- Karesidenan Surakarta. Dalam penjualan koran, seringkali  terjadi  lonjakan  pada  momen tertentu,  seperti  adanya event Solo  Batik Carnival, banjir, puting beliung, dan sebagainya.  Hal  ini  harus  diantisipasi  dengan meminimalisir  jumlah  koran  yang  kurang. Akibat terjadinya digitalisasi, perusahaan koran ini  juga  harus  mengantisipasi  adanya  koran retur.  Koran  yang  retur  ini  tentu  merugikan pihak  perusahaan  koran  ini.  Tercatat  rata-rata koran  retur  dari  agen  ke  Perusahaan  koran  ini yaitu sebesar 5%. Jika diambil kasus pada tahun 2017, laporan penjualan total pada perusahaan koran ini adalah sekitar Rp 18.400.000.000 [1].
Jika  harus  menanggung  retur  koran  yang sebesar  5%  saja  nilai  kerugiannya  sudah mencapai  Rp  920.000.000.  Kerugian  akibat retur  ini  disebabkan  karena  koran  memiliki karakter  unik,  yaitu  produksi  harian  dan  tidak ada  stok  karena  memberitakan  informasi terbaru  [1].  Jika  informasi  terlambat  maka koran tidak dapat dijual. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan metode yang tepat dalam peramalan jumlah produksi koran dengan tingkat  kesalahan  seminimal  mungkin.  Untuk meramalkan permintaan, maka akan dilakukan peramalan dengan membandingkan tiga metode yaitu  metode trend  line  analysis,  double exponential smoothing, dan two months moving average . Selain itu, akan dilakukan perbandingan  pula  dengan  metode  ARIMA yang digunakan pada penelitian terdahulu [2].
Ada beberapa masalah dalam penyelesaian supply chain mengenai koran. Ada
ketidaktepatan  penawaran  dengan  permintaan yang  berarti  bahwa  banyak  surat  kabar dikembalikan [2]. Dengan permasalahn tersebut maka Model ARIMA dipilih karena memberikan  nilai  terkecil  dari  kesalahan persentase absolut rata-rata (MAPE) [2]. Selain itu,  produksi  surat  kabar  dituntut  memiliki tingkat efisiensi yang tinggi karena siklus waktu produksinya  sangat  terbatas  [3].  Metode Discrete Event Simulation (DES) adalah dipilih sebagai  solusi  dalam  pemodelan  sistem sebenarnya yang dapat menggambarkan berbagai  komponen  dalam  proses  produksi koran, hal ini digunakan agar bisa mendapatkan skenario  terbaik  dalam  proses  produksi  koran [3].  Industri  koran  juga  melakukan  penelitian mengenai pengiriman bersama untuk memamngkas  biaya  yang  dikeluarkan  oleh perusahaan, hal ini dilakukan dengan perhitungan  biaya  distribusi  menggunakan pendekatan Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW)  hingga  dapat  menghemat hingga 72.22% [4]. Pendekatan Problem Based Learning (PBL)  dapat  digunakan  untuk pembelajaran  dan  industri  surat  kabar  untuk menangkap masalah sistem nyata [5].
Metode  peramalan  merupakan  metode yang digunakan untuk mengestimasikan obyek yang  diteliti,  dalam  hal  ini  adalah  peramalan tingkat penjualan koran. Peramalan
( forecasting )  adalah    suatu    seni    dan    ilmu pengetahuan    dalam  memprediksi    peristiwa pada    masa    yang    akan    datang.    Peramalan adalah  suatu  kegiatan  yang  memperkirakan sesuatu hal yang akan terjadi di masa yang akan datang. Peramalan akan melibatkan mengambil    data    historis    (seperti    penjualan tahun    lalu)    dan  memproyeksikan  mereka  ke masa  yang  akan  datang  dengan  menggunakan model matematika [6]. Pengumpulan data yang relevan  berupa  informasi  dapat  menghasilkan peramalan yang akurat disertai pemilihan teknik peramalan  yang  tepat  maka  pemanfaatan informasi  data  akan  diperoleh  secara  optimal. Peramalan  tidak  memberikan  jawaban  yang pasti  tentang  apa  yang  akan  terjadi,  tetapi berusaha  mencari  sedekat  mungkin  dengan yang akan terjadi [7]. Dari data yang dihimpun,
93
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
penulis  mengusulkan  penerapan  tiga  metode yaitu  metode trend  line  analysis,  double exponential smoothing, dan two months moving average .  Dari  penerapan  ketiga  metode tersebut,  kemudian  akan  dibuat  perbandingan efektifitas metode yang di ukur melalui akurasi data  aktual  dan  hasil  peramalan  dengan  cara mengetahui  tingkat  kesalahan  peramalan. Metode perhitungan kesalahan peramalan yang digunakan  adalah Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE). Hasil pengolahan data peramalan diharapkan menghasilkan peramalan dengan  nilai  kesalahan  yang  paling  kecil, sehingga  pihak  perusahaan  koran  dapat mengestimasikan  jumlah  koran  yang  akan  di produksi perusahaan percetakan, sehingga tidak terjadi kekurangan atau retur koran oleh agen.
Penelitian ini mengacu pada penelitian yang telah dilakukan oleh Permatasari et al terhadap peramalan  penjualan  koran  pada  perusahaan koran yang sama. Berdasarkan hasil penelitian, ditemukan  masalah  yang  terjadi  adalah besarnya  retur  yang  dilakukan  oleh  agen distribusi. Sehingga perlu dilakukan peramalan dengan memperkecil bias yang mungkin terjadi. Pada  penelitian  terdahulu,  metode  yang digunakan  dalam  peramalan  adalah  metode ARIMA.

## 2. Tinjauan Pustaka
Peramalan  merupakan  alat  bantu  yang penting  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan efisien.  Terdapat  berbagai  metode  yang  dapat digunakan dalam melakukan peramalan permintaan.  Berikut  ini  merupakan    metode peramalan yang digunakan dalam penelitian ini:
a. Metode Trend Line Analysis
Metode  peramalan  ini  memiliki  syarat bahwa  pegerakan  data  tersebut  adanya  pola yang  terus  meningkat  atau  terus  menurun dengan pola yang relatif berulang [8].
Ft= a + b t        (1)
a  = A ̅ - b t ̅ (2)
b  = ∑ t A-n t ̅ A ̅̅̅ ∑ t 2 -n t ̅ 2 (3)
Keterangan
Ft : Nilai peramalan
a : Intersept
A ̅ : Nilai rata – rata permintaan per periode
𝐴 : Data aktual permintaan
b : slope
t : Indeks waktu
b. Metode Double Exponential Smoothing
Dalam  meramalkan  data, Exponential Smoothing akan  menaksirkan  berapa  nilai rataan data yang ada kemudian digunakan untuk mendapatkan  nilai  peramalan  pada  periode selanjutnya [9]. Double Exponential Smoothing merupakan  model  yang  di  kemukakan  oleh Holt, model ini sering digunakan pada data yang tidak dipengaruhi tren atau musim karena data cenderung  linier  [10].  Untuk  meramalkan permintaan  di  periode  berikutnya,  harus diketahui ramalan level atau nilai penghalusan baru  dan  estimasi  trend  nya  [11].  Keunggulan metode exponential  smoothing adalah  dapat memberikan  ketepatan  dalam  ramalan  jangka pendek  dan  penyesuaian  dapat  dilakukan dengan cepat dan pada biaya yang rendah [12].
Nilai smoothing ke-t :
F t = α×A t-1 + (1-α)×(F t-1 +T t-1 )  (4)
Estimasi trend ke-t :
Tt = β× ( F t -F t-1 ) + (1-β)×T t-1 (5)
Hasil peramalan ke-t :
Dt = Ft + Tt                                (6)
Keterangan
Ft = Peramalan untuk periode t.
At+1 + (1-α) = Nilai aktual time series
Tt = trend pada periode ke - t
α = parameter pertama perataan antara nol dan 1, = untuk smoothing nilai observasi
94
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
β= parameter kedua, untuk pemulusan trend
Dt = Hasil akhir peramalan periode ke – t
c. Metode Two Months Moving Average
Tujuan  utama  dari penggunaaan  moving average adalah  untuk  mengurangi  randomness dalam  deret  waktu.  Teknik    ini    terdiri    dari menggunakan nilai dengan n-bulan, mengambil    rataan  dari  nilai    ini,    kemudian menggunakan  nilai  rataan  tersebut  sebagai ramalan untuk periode yang akan datang [13].
Dt = D t-1 + D t-2 2 (7)
Keterangan
Dt = Hasil peramalan periode ke - t
Dt-1 = Hasil peramalan periode ke - t-1
Dt-2 = Hasil peramalan periode ke - t-2
d. Mean  Absolute  Persentage  Error (MAPE)
MAPE digunakan untuk mencari persentase rataan  bias  absolut  [14].  MAPE  dihitung sebagai  rataan  diferensiasi  absolut  antara  nilai yang diramalkan dan aktual, dinyatakan sebagai persentase nilai actual [15].
MAPE= ( 100 n ) Σ | A t - F t A t | (8)
Keterangan
At =  Permintaan aktual pada periode–t
Ft  =    Peramalan  permintaan  (forecast)  pada periode-t
n =  Jumlah periode peramalan yang terlibat
e. Tracking Signal
Tracking  Signal digunakan  untuk  validasi model  [16]. Tracking  signal yang  positif menunjukkan  bahwa  nilai  aktual  permintaan lebih  besar  daripada  ramalan,  sedangkan apabila  negatif  berarti  nilai  aktual  permintaan lebih  kecil  daripada  ramalan. Tracking  signal yang baik memiliki kesalahan positif yang sama dengan  kesalahan  negatif,  sehingga  tracking signal  mendekati  nol  [17].  Jika  peta  kontrol
tracking  signal  tidak  melebihi  batas  atas  dan batas  bawah  yaitu  +4  dan  -4  maka  dapat dilakukan peramalan jumlah permintaan produk [18].
Tracking Signal  = RSFE MAD (9) = Σ(actual - forecast) MAD
MAD = Σ(Yi - Y ̅ i) n (9)
Keterangan
Yi = Data pada periode ke-i
n = Jumlah periode peramalan yang terlibat

## 3. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  penulis  dalam penelitian ini terdapat tiga metode yaitu Trend Line Analysis, Double Exponential Smoothing, dan Two  Months  Moving  Average .  Ketiga metode  diimplementasikan  dan  kemudian dibandingkan untuk mendapatkan hasil metode mana  yang  paling  akurat  dalam  meramalkan penjualan  untuk  periode  yang  akan  datang, akurasi  hasil  ini  di  peroleh  dari  perhitungan tingkat  kesalahan  dengan  menggunakan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  dan Tracking  Signal.  Agar  diperoleh  data  yang paling  akurat  untuk  peramalan  yang  akan datang.
Data  yang  digunakan  sebagai  studi  kasus peramalan  jumlah  permintaan  adalah  data penjualan  periode  Januari  2016  hingga  Maret 2017.  Data  diperoleh  melalui  penelitian terdahulu dan melalui wawancara dengan staff.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Data yang digunakan adalah data penjualan koran selama bulan Januari 2016 sampai bulan Maret  2017.  Berikut  ini  merupakan  pola  data penjualan dari bulan Januari 2016-Maret 2017.
95
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Gambar 1. Grafik Data Permintaan Koran
Data permintaan tersebut kemudian diolah menggunakan  beberapa  metode  antara  lain trend  line  analysis,  double  exponential smoothing, dan two  months  moving  average . Hasil  peramalan  permintaan  dengan  beberapa metode tersebut akan dibandingkan pula dengan hasil  penelitian  terdahulu  yaitu Modelling  and Sales Forecasting Newspaper with ARIMA [2] dengan studi kasus di perusahaan yang sama.

## a. Peramalan  Dengan  Metode  Trend  Line Analysis
Peramalan  dengan trend  line  analysis dilakukan  dengan  memodelkan  data  historis yang  ada  menjadi  sebuah  persamaan  linier. Persamaan linier ditentukan dengan menghitung  nilai  a  dan  b  menggunakan persamaan (2)  dan  (3).  Persamaan linier  dapat dibentuk menggunakan persamaan (1). Kemudian, peramalan pada periode selanjutnya dapat  dihitung  dengan  persamaan  linier tersebut.  Berikut  ini  merupakan  perhitungan dalam  memperoleh  persamaan  regresi  linier yang digunakan dalam peramalan.
Diketahui :
∑ t A = 73999062 A ̅̅̅ = 627452 n = 15
∑ t 2 = 1240 t ̅ = 8
Perhitungan :
b = ∑ t A - n t ̅ A ̅̅̅ ∑ t 2 -n t ̅ 2 b = 73999062 - 15×8×627452
1240 - 15×8 2 b = - 4625,721
a = A ̅̅̅ - b t ̅ a = 627452 - (- 4625,721)×8
a = 664457,971
Berdasarkan perhitungan tersebut diperoleh persamaan Ft = 664457,971 - 4625,721 t Dimana :
Ft = hasil peramalan periode t
Berikut  ini  merupakan  data  aktual,  hasil peramalan, tracking  signal, dan  MAPE menggunakan metode trend line analysis .
Tabel 1. Hasil Peramalan dan Tingkat Kesalahan Metode Trend Line Analysis Period (t) Actual Demand (A) Demand Forecast (D) Tracking Signal Absolute Percent Error (%) Jan-16 682177 659832 1.00 3.28 Feb-16 643154 655207 0.60 1.87 Mar-16 651105 650581 0.93 0.08 Apr-16 669641 645955 2.35 3.54 May-16 600311 641329 -0.33 6.83 Jun-16 639149 636704 -0.24 0.38 Jul-16 594268 632078 -2.10 6.36 Aug-16 643260 627452 -1.34 2.46 Sep-16 618726 622826 -1.70 0.66 Oct-16 645388 618201 -0.16 4.21 Nov-16 633852 613575 0.92 3.20 Dec-16 612400 608949 1.18 0.56 Jan-17 599836 604324 0.98 0.75 Feb-17 562901 599698 -1.14 6.54 Mar-17 615615 595072 0.00 3.34 Apr-17 590446 MAPE 2.94
Hasil peramalan menggunakan metode trend  line  analysis menunjukkan  permintaan pada bulan April 2017 sebanyak 590446 koran. Hasil  peramalan  dengan  metode  ini  memiliki tingkat  kesalahan  (MAPE)    sebesar  2,94%. Nilai tracking  signal menunjukkan  tingkat kebiasan  data,  dimana  apabila  nilai tracking signal berada di antara -4 dan 4 maka data tidak bias.  Namun  jika  sebaliknya,  maka  data dikatakan bias. Pada peramalan dengan metode
96
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
trend line analysis , nilai tracking signal terakhir berada  di  antara  -4  dan  4  sehingga  hasil peramalan ini dikatakan tidak bias.
Gambar 2. Grafik Perbandingan Aktual dan Peramalan Metode Trend Line Analysis
Berdasarkan grafik tersebut, dapat diketahui  bahwa  persebaran  data  aktual  tidak jauh  dari  kurva hasil  peramalan  kecuali  pada data ke 14. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat kesalahan peramalan dengan metode trend line analysis cukup kecil, karena data tidak tersebar jauh dari kurva.

## b. Peramalan  Dengan  Metode  Double Exponential Smoothing
Peramalan  dengan double  exponential smoothing dilakukan dengan menggunakan dua parameter yaitu α dan β. Nilai α dan β diperoleh menggunakan solver pada  perangkat  lunak Microsoft  Excel  hingga  mendapatkan  nilai  α dan β yang memiliki tingkat kesalahan terendah dan nilai tracking signal antara -4 dan 4. Setelah dilakukan  perhitungan  menggunakan  excel solver, diperoleh nilai α sebesar 0,15277 dan β sebesar  0,99983.  Parameter  α  digunakan  pada smoothing dengan  persamaan  (4)  dan  β digunakan  untuk  mengestimasi trend pada persamaan  (5).  Setelah  itu,  nilai  peramalan dapat  dihitung  menggunakan  persamaan  (6). Berikut  ini  merupakan  contoh  perhitungan peramalan  dengan  metode double  exponential smoothing.
Contoh perhitungan nilai smoothing ke -2 Ft = α A t-1 + (1 - α)(F t-1 + T t-1 )
Ft = 0,15277×682177 + (1 - 0,15277)(627452 + 0) Ft = 635812
Contoh perhitungan estimasi trend ke-2 Tt = β ( F t - F t-1 ) + (1 - β)T t-1
Tt = 0,99983 ( 635812-627452 ) + (1 - 0,99983)×0 Tt = 8358,85 Contoh perhitungan hasil peramalan ke-2 Dt = Ft + Tt Dt = 635812 + 8358,85 Dt ≈ 644171
Berikut  ini  merupakan  data  aktual,  hasil peramalan, tracking  signal, dan  MAPE menggunakan  metode double  exponential smoothing .
Tabel 2. Hasil Peramalan dan Tingkat Kesalahan Metode Double Exponential Smoothing
Hasil  peramalan  menggunakan  metode double  exponential  smoothing menunjukkan permintaan  pada  bulan  April  2017  sebanyak 587409 koran. Hasil peramalan dengan metode ini memiliki tingkat kesalahan (MAPE) sebesar 3,71%.  Nilai tracking  signal menunjukkan tingkat  kebiasan  data,  dimana  apabila  nilai tracking signal berada di antara -4 dan 4 maka data  tidak  bias.  Namun  jika  sebaliknya,  maka data  dikatakan  bias.  Pada  peramalan  dengan metode trend line analysis , nilai tracking signal
Period (t) Actual Demand (A) Demand Forecast (D) Tracking Signal Absolute Percent Error (%) 16-Jan 682177 16-Feb 643154 644171 -1 0.16 16-Mar 651105 652219 -2 0.17 16-Apr 669641 660082 1.91 1.43 16-May 600311 671036 -3.07 11.78 16-Jun 639149 658922 -4.06 3.09 16-Jul 594268 651572 -5.28 9.64 16-Aug 643260 629735 -5.13 2.1 16-Sep 618726 620785 -5.89 0.33 16-Oct 645388 609139 -3.95 5.62 16-Nov 633852 608883 -2.86 3.94 16-Dec 612400 610717 -3.05 0.27 17-Jan 599836 609251 -3.66 1.57 17-Feb 562901 604651 -5.27 7.42 17-Mar 615615 588735 -4 4.37 17-Apr 587409 MAPE 3.71
97
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
terakhir berada di antara -4 dan 4 sehingga hasil peramalan ini dikatakan tidak bias.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Aktual dan Peramalan Metode Double Exponential Smoothing
Berdasarkan grafik tersebut, dapat diketahui bahwa terjadi perbedaan yang cukup jauh  antara  hasil  peramalan  dengan  metode double  exponential  smoothing dan  data  aktual pada periode ke 5, 6, 7, 10, dan 11. Pada periode ke  5,  6,  dan  7,  hasil  peramalan  permintaan cukup  jauh  lebih  tinggi  dari  pada  nilai aktualnya.  Sedangkan  pada  periode  ke  10  dan 11,  hasil  peramalan  permintaan  lebih  rendah daripada nilai aktualnya.

## c. Peramalan Dengan Metode Two Months Moving Average
Peramalan  dengan  metode two  months moving average dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata dari dua periode sebelum periode yang akan diramalkan menggunakan persamaan (7).
Contoh perhitungan peramalan periode ke-3
Dt = D t-1 + D t-2 2
Dt = 682177 + 643154 2 Dt = 662666
Berikut  ini  merupakan  data  aktual,  hasil peramalan, tracking  signal, dan  MAPE menggunakan  metode two  months  moving average .
Tabel 3. Hasil Peramalan dan Tingkat Kesalahan Metode Double Exponential Smoothing
Hasil peramalan menggunakan metode two months moving average menunjukkan permintaan  pada  bulan  April  2017  sebanyak 589258 koran. Hasil peramalan dengan metode ini memiliki tingkat kesalahan (MAPE) sebesar 3,72%.  Nilai tracking  signal menunjukkan tingkat  kebiasan  data,  dimana  apabila  nilai tracking signal berada di antara -4 dan 4 maka data  tidak  bias.  Namun  jika  sebaliknya,  maka data  dikatakan  bias.  Pada  peramalan  dengan metode trend line analysis , nilai tracking signal terakhir berada di antara -4 dan 4 sehingga hasil peramalan ini dikatakan tidak bias.
Period (t) Actual Demand (A) Demand Forecast (D) Tracking Signal Absolute Percent Error (%) 16-Jan 682177 16-Feb 643154 16-Mar 651105 662666 -1 1.78 16-Apr 669641 647130 0.64 3.36 16-May 600311 660373 -1.57 10.01 16-Jun 639149 634976 -1.83 0.65 16-Jul 594268 619730 -2.84 4.28 16-Aug 643260 616709 -1.75 4.13 16-Sep 618726 618764 -2.04 0.01 16-Oct 645388 630993 -1.43 2.23 16-Nov 633852 632057 -1.5 0.28 16-Dec 612400 639620 -2.83 4.44 17-Jan 599836 623126 -3.96 3.88 17-Feb 562901 606118 -5.6 7.68 17-Mar 615615 581369 -3.85 5.56 17-Apr 589258 MAPE 3.72
98
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Berdasarkan grafik tersebut, dapat diketahui bahwa terjadi perbedaan yang cukup jauh antara hasil peramalan dengan metode two months  moving  average dan  data  aktual  pada periode ke 5 dan 14.

## d. Perbandingan Hasil Peramalan Jumlah Permintaan Koran
Hasil peramalan jumlah permintaan koran dapat  dibandingkan  berdasarkan  perhitungan yang  dilakukan  dengan  metode trend  line analysis,  double  exponential  smoothing, dan two  months  moving  average .  Selain  itu, penelitian tersahulu telah melakukan peramalan jumlah permintaan koran dengan menggunakan metode  ARIMA  pada  studi  kasus  yang  sama [2].  Oleh  karena  itu,  hasil  peramalan permintaan  juga  akan  dibandingkan  dengan penelitian terdahulu yang menggunakan metode ARIMA  sehingga  dapat  diperoleh  metode peramalan jumlah permintaan koran terbaik.
Berikut ini merupakan tabel perbandingan hasil  peramalan,  tingkat  kesalahan  (MAPE), dan tracking  signal dengan  metode trend  line analysis,  double  exponential  smoothing,  two months moving average , dan ARIMA.

## Tabel 4. Perbandingan Hasil Peramalan dengan Berbagai Metode
Hasil  perhitungan  peramalan  jumlah permintaan  koran  menggunakan  metode trend line  analysis menunjukkan  permintaan  pada bulan  April  2017  sebanyak  590446  eksemplar dengan  tingkat  kesalahan  (MAPE)  sebesar
2,94%. Perhitungan peramalan jumlah permintaan koran menggunakan metode double exponential smoothing menunjukkan permintaan  pada  bulan  April  2017  sebanyak 587409  eksemplar  dengan  tingkat  kesalahan (MAPE) sebesar 3,71%. Perhitungan peramalan jumlah permintaan koran menggunakan metode two  months  moving  average menunjukkan permintaan  pada  bulan  April  2017  sebanyak 589258  eksemplar  dengan  tingkat  kesalahan (MAPE) sebesar 3,72%. Berdasarkan penelitian terdahulu  yang  telah  dilakukan  [2]  pada  studi kasus  yang  sama,  perhitungan  peramalan jumlah permintaan koran menggunakan metode ARIMA menunjukkan  permintaan  pada  bulan April 2017 sebanyak 628300 eksemplar dengan tingkat kesalahan (MAPE) sebesar 3,52%.
Berdasarkan  hasil  perbandingan  tersebut, dapat  diketahui  bahwa  metode  peramalan dengan  tingkat  kesalahan  (MAPE)  terkecil adalah  metode trend  line  anlaysis yang memiliki tingkat kesalahan sebesar 2.94%. Oleh karena  itu,  metode  peramalan  yang  sesuai digunakan dalam peramalan jumlah permintaan koran  di  Surakarta  adalah    metode trend  line analysis karena  memiliki  tingkat  kesalahan paling  kecil  dibanding  metode  lainnya. Pemilihan  metode  peramalan  yang  tepat  dapat mengurangi  tingkat  pengembalian  atau  retur koran  ke  perusahaan  dan  dapat  mengurangi kerugian perusahaan.

## 5. Kesimpulan dan Saran
Penelitian ini akan  menggambarkan kondisi  peramalan  permintaan  koran  dengan menggunakan  berbagai  metode.  Metode  ini dibandingkan untuk mendapatkan metode yang sesuai dengan permasalahan yang ada.
Dari analisis yang telah dilakukan dengan beberapa  metode,  metode double  exponential smoothing tingkat  kesalahan  3.71%,  metode moving  average tingkat  kesalahan    3.72%, metode  ARIMA tingkat  kesalahan 3.52%,  dan trend  line  analysis dengan  tingkat  kesalahan sebesar 2,94%. Dapat diketahui bahwa metode yang paling sesuai digunakan untuk melakukan peramalan  jumlah  permintaan  koran  di
Metode
Peramalan Hasil Peramalan April 2017 (unit) MAPE (%) Tracking Signal Keterangan Trend Line Analysis 590446 2.94 0 TIDAK BIAS Double Exponential Smoothing 587409 3.71 -4 TIDAK BIAS Moving Average 589258 3.72 -3.848 TIDAK BIAS ARIMA 628300 3,52 METODE TERPILIH 2.94 Trend Line Analysis
99
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Surakarta  adalah  metode trend  line  analysis dengan tingkat kesalahan sebesar 2,94%.
Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan perusahaan  untuk  melakukan  perencanaan produksi sehingga nantinya tingkat pengembalian  atau  retur  koran  dapat  menjadi lebih  rendah,  dan  perusahaan  dapat  menekan kerugian yang terjadi.
Pengembangan  dari  penelitian  ini  dapat dilakukan  dengan  membandingkan  metode trend  line  analysis dengan  metode  lain  yang lebih  terdepan  seperti  metode  jaringan  syaraf tiruan backpropagation dengan  melakukan pengumpulan  data  yang  lebih  banyak  terlebih dahulu.

## 6. Daftar Pustaka
[1] A. N. Wijiyanto, D. E. Kusrinid, and I.  Irhamah,  “Peramalan  Nilai
Kontrak  Konstruksi  PT  ‘X’dengan Menggunakan  Pendekatan  Regresi Time  Series  dan  ANFIS,” J.  Sains dan Seni ITS , vol. 1, no. 1, pp. D201– D206, 2012.
[2] C. I. Permatasari, W. Sutopo, and M.
Hisjam, “Sales forecasting newspaper  with  ARIMA:  A  case study,” in AIP Conference Proceedings ,  2018,  vol.  1931,  doi: 10.1063/1.5024076.
[3] O.  Riskadayanti,  Yuniaristanto,  W. Sutopo,  and  M.  Hisjam,  “Discrete- event  simulation  of  a  production process for increasing the efficiency of  a  newspaper  production,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 495, no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1757-
899X/495/1/012026.
[4] M. N. A. Jodinesa, Yuniaristanto, W. Sutopo,  and  M.  Hisjam,  “Joint delivery planning with time
windows:  A  case  study  on  supply chain  in  newspaper  industry,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 495, no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1757- 899X/495/1/012034.
[5] W.  Sutopo  and  E.  F.  Aqidawati, “Learning a Supply Chain
Management  course  by  Problem Based Learning: Case studies in  the newspaper industry,” Proc. Int. Conf. Ind.  Eng.  Oper.  Manag. ,  vol.  2019, no. MAR, pp. 3559–3570, 2019.
[6] H.  Jay  and  R.  Barry, Manajemen Operasi : Manajemen Keberlangsungan dan Rantai Pasokan (terjemahan) . Jakarta: Salemba Empat, 2015. [7] Z. Rival, W. S. J. Saputra, and N. K. Sari, “Aplikasi Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier,” Scan  -  J.  Teknol.  Inf.  Dan Komun. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  41–45,
2012.
[8] Richard and J. Rahardjo, “Improvement  Manajemen  Bahan
Baku  Kertas  Dengan  MRP  I  Pada PT.  X,” J.  Titra ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 129–136, 2019.
[9] C. A. Utama and Y. W. S. Watequlis
S,  “Pengembangan  Si  Stok  Barang Dengan  Peramalan    Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus : Pt. Tomah Jaya Elektrikal),” J. Inform.
Polinema , vol. 2, no. 4, p. 147, 2016, doi: 10.33795/jip.v2i4.74.
[10]  M. Mansyur and E. Rohadi, “Sistem
Informasi Peramalan Stok Barang Di Cv.  Annora  Asia  Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” J.  Inform.  Polinema , vol.  2,  no.  1,  p.  45,  2017,  doi: 10.33795/jip.v2i1.54.
[11]  H.  Tanuwijaya,  “Penerapan  Metode Winter  ’  S  Exponential  Smoothing Dan Single Moving Average Dalam Sistem  Informasi,”  in Seminar Nasional  Manajemen  Teknologi  XI ,
2010, pp. 1–10.
100
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
[12]  L. Arsyad, Peramalan Bisnis Edisi 1 .
Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada, 2001.
[13]  A.  Sofjan, Teknik  dan  Metode
Peramalan . Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, 1984.
[14]  S.  Makridakis et  al. ,  “The  accuracy of extrapolation (time series) methods:  Results  of  a  forecasting
competition,” J. Forecast. , vol. 1, no.
2, pp. 111–153, 1982, doi:
10.1002/for.3980010202.
[15]  Savira, “Analisis Peramalan PEenjualan  Obat  Generik  Berlogo (OGB)  Pada  PT.  Indonesia  Farma,”
in Journal  of  Chemical  Information and  Modeling ,  2015,  vol.  53,  no.  1, pp. 1–13
[16]  V.  Gaspersz, Production  Planning and  Inventory  Control .  Jakarta:  PT. Sun, 1998.
[17]  J. Heizer and B. Render, Manajemen Operasi,  Edisi  9  Terj.  Chriswan Sungkono. Jakarta:  Salemba  Empat,
2006.
[18]  M.  Febrina,  F.  Arina,  and  R. Ekawati, “Peramalan jumlah
permintaan  produksi  menggunakan metode jaringan syaraf  tiruan  (JST) backpropagation,” J.  Tek.  Ind. ,  vol.
1, no. 2, pp. 174–179, 2013.