Zukri, Forecasting  Permintaan Pompa Air Dangkal Shimizu Menggunakan Metode Time Series

## FORECASTING PERMINTAAN POMPA AIR DANGKAL SHIMIZU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES
1 Pajri Al Zukri, 2 Syndi Nurina Widyaningrum, 3 Qurrotul Aini
1,2,3 Sistem Informasi, Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Jl. Ir. H. Djuanda No. 95, Ciputat, Tangerang Selatan, Banten, Indonesia 15412
Email: pajri.alzukri17@mhs.uinjkt.ac.id , syndi.nurina17@mhs.uinjkt.ac.id , qurrotul.aini@uinjkt.ac.id
(Diterima:22 Desember 2019,direvisi:22 April 2020, disetujui:11 Mei 2020  )

## ABSTRACT
The amount of production of a shallow well PS 128 bit water pump indicates an imbalance with the number of requests, it indicates that the number of products that are in production is much more than the  number  of  customer  requests,  causing  high  warehouse  cost.  Therefore,  forecasting  can  be  a solution to overcome the excess product in the warehouse and can help the company in determining the number of products that should be produced. PT Tirta Intimizu Nusantara, a division of Miyako Group, is one of the successful companies engaged in the home industry by producing electric water pump machines under the Shimizu brand. This research conducted the demand on PS 128 bit shallow water  pump  product  by  applying  time  series  forecasting  method  namely  Moving  Average  and Exponential  Smoothing.  The  uses  of  both  forecasting  methods  are  to  compare  more  accurately  and find out the methods that can be used by the company in the next period using the POM QM Software for  Windows.  Based  on  the  results  of  calculations,  using  POM  QM  Software  for  Windows  that  the most suitable method used in analyzing data with the smallest error rate is the Exponential Smoothing method  with  α  =  0.1,  which  has  a  MAD  value  of  6421,412  and  an  MSE  value  of  59414,050.  It concluded that the Exponential Smoothing method with α = 0.1 is an effective method used to predict the number of shallow water pump requests in the next period (month). The result of forecasting the number of shallow water pump requests in December 2019 using the Exponential Smoothing method with  α  =  0.1  is  44323.39.  Thus,  the  researcher  recommends  that  in  the  following  year  PT  Tirta Intimizu  Nusantara  can  use  the  Exponential  Smoothing  Method  with  α  =  0.1  to  perform  demand forecasting.
Keywords: Forecasting, Exponential Smoothing, Moving Average, POM QM Software for Windows, Shimizu Shallow Water Pump.

## ABSTRAK
Jumlah  produksi  pompa  air  sumur  dangkal  PS  128  bit  menunjukkan  ketidak  seimbangan  dengan jumlah  permintaan,  hal  itu  menunjukkan  bahwa  jumlah  produk  yang  di  produksi  lebih  banyak daripada  jumlah  permintaan  pelanggan,  sehingga  menyebabkan  biaya  gudang  yang  tinggi.  Dengan adanya  permasalahan  tersebut  peramalan  dapat  menjadi  solusi  untuk  mengatasi kelebihan  produk  di gudang  dan  dapat  membantu  perusahaan  dalam  menentukan  jumlah  produk  yang  seharusnya diproduksi.  PT  Tirta  Intimizu  Nusantara  merupakan  divisi  dari  Miyako  Group,  adalah  salah  satu perusahaan  yang  sukses  bergerak  di  bidang    industri  rumah  tangga  dengan  memproduksi  mesin pompa  air  listrik  dengan  merek  Shimizu.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  peramalam  permintaan pada produk pompa air dangkal PS 128 bit dengan menerapkan  metode peramalan time series yaitu Moving  Average  dan  Exponential  Smoothing.  Penggunaan  kedua  metode  peramalan  tersebut  untuk membandingkan metode peramalan yang lebih akurat dan mengetahui metode yang dapat digunakan perusahaan  pada  periode  selanjutnya  dengan  menggunakan Software POM  QM  for  Windows . Berdasarkan hasil penghitungan, menggunakan Software POM QM for Windows bahwa metode yang paling  sesuai  digunakan  dalam  menganalisis  data  dengan  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  paling kecil  adalah  metode Exponential  Smoothing dengan  α=  0,1,  yang  memiliki  nilai  MAD  sebesar 6421.412 dan nilai MSE sebesar 59414.050, Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Exponential Smoothing  dengan  α=  0,1  merupakan  metode  yang  efektif  digunakan  untuk  meramalkan  jumlah permintaan pompa air dangkal periode (bulan) berikutnya. Hasil peramalan jumlah permintaan pompa air dangkal pada bulan Desember 2019 dengan menggunakan metode Exponential Smoothing dengan α=  0,1  adalah  44323.39.  Sehingga,  peneliti  merekomendasikan  pada  tahun  selanjutnya  PT  Tirta
Zukri, Forecasting  Permintaan Pompa Air Dangkal Shimizu Menggunakan Metode Time Series
Intimizu  Nusantara  dapat  menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing  dengan  α=  0,1  untuk melakukan peramalan permintaan.
Kata  Kunci: Forecasting , Exponential  Smoothing,  Moving  Average,  Software POM  QM for  Windows, Pompa Air Dangkal Shimizu.

## 1 PENDAHULUAN
PT Tirta Intimizu Nusantara merupakan divisi dari Miyako Group , adalah salah satu perusahaan yang sukses bergerak di bidang  industri rumah tangga yang mulai berkembang sejak awal tahun 1995 dengan  memproduksi  mesin  pompa  air  listrik  dengan  merek  Shimizu  [1].  PT    Tirta  Intimizu Nusantara  merupakan  salah  satu  perusahaan  swasta yang  terletak  di Jl.  Raya  Serang  KM.27,  Sentul Jaya, Kec. Balaraja, Tangerang, Banten Kode Pos 15610 [2] pompa air yang di produksi perusahaan ini  bervariasi  yang  dibedakan  berdasarkan  kegunaan  dan  kemampuan  pompa  air  .  Produk  yang  di produksi  PT  Tirta  Intimizu  Nusantara  dikategorikan  berdasarkan  kedalaman  sumur,  yaitu  Pompa Sumur Dangkal( Shallow Well Pump) dan Pompa sumur dalam( Deep Well Pump) yang masing-masing diklasifikasikan lagi sesuai dengan model yaitu gaya Italia dan gaya Jepang [1].
Gambar 1. Produk sumur dangkal gaya italia [1]

## Gambar 2  Produk pompa sumur dangkal gaya jepang [1]
Produk pompa sumur dangkal merupakan produk paling laris untuk kategorinya, dikarenakan harga yang terjangkau dan cocok digunakan didaerah Asia, selain itu kategori pompa sumur dangkal merupakan inovasi baru PT Tirta Intimizu Nusantara yang memiliki daya  hisap hingga 11 meter. PT. Tirta  Intimizu  Nusantara  melakukan  produksi  produk  tidak  sesuai  dengan  permintaan  konsumen sehingga,  menimbulkan  sisa  produk  yang  berlebih  di  gudang.  Hal  ini  menyebabkan  biaya
Zukri, Forecasting  Permintaan Pompa Air Dangkal Shimizu Menggunakan Metode Time Series
penyimpanan produk pun naik. Produk yang memiliki banyak permintaan adalah kategori pompa air sumur dangkal dengan tipe PS 128 bit gaya Italia seperti terlihat dalam Gambar 1. Berikut ini adalah data penjualan produk tipe PS 128 bit dalam periode Desember 2018 - November tahun 2019.

## Gambar 3 Data produksi dan penjualan produk ps 128 BIT
Dalam grafik gambar 3 diatas, dapat di analisis bahwa jumlah produksi pompa air sumur dangkal PS 128 bit menunjukkan ketidakseimbangan dengan jumlah permintaan. Pada periode bulan Januari jumlah produksi 50.500 produk sedangkan jumlah produk yang terjual adalah 50.000 produk, hal itu menunjukkan bahwa jumlah produk di produksi lebih banyak daripada jumlah permintaan pelanggan, sehingga  menyababkan  biaya  gudang  yang  tinggi.  Dengan  adanya  permasalahan  tersebut  peramalan dapat  menjadi  solusi  untuk  mengatasi  kelebihan  produk  di  gudang  [3].  Peramalan  digunakan  untuk tahapan awal dalam seluruh perencanaan produksi. Perencanaan dalam produksi pompa sumur air PS 128  bit  perlu  dilakukan  dengan  tepat  dan  benar  sehingga  tidak  akan  mengalami  kelebihan  banyak stock di  gudang.  Dan  pada  gambar  dapat  dilihat  bahwa  permintaan  menurun,  sehingga  perusahaan harus  dapat  mengantisipasi  keadaan  itu  dengan  menggunakan  peramalan  untuk  periode  selanjutnya [4].

## Gambar 4 Analisis trend permintaan
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 Penjualan Produksi
Zukri, Forecasting  Permintaan Pompa Air Dangkal Shimizu Menggunakan Metode Time Series
Pada  grafik  gambar  4  diatas,  menunjukkan  analisis  trend  permintaan  dari  produk  pompa sumur dangkal PS 128 bit pada bulan Desember 2018 sampai dengan November 2019.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  masalah  yang  terdapat  dalam  peneltian  ini    adalah bagaimana  peramalan  produksi  PS  128  bit  pada  periode  selanjutnya  dan  apakah  metode  yang  tepat digunakan  untuk  dapat  memaksimumkan  jumlah  produksi.  Mengacu  pada  [5]  Metode time  series terdiri  dari  beberapa  metode,  salah  satunya  adalah Moving  Average atau  rata-rata  bergerak,    regresi linear,  dan Exponential  Smoothing .  Penggunaan  metode time  series untuk  penelitian  ini  akan memberikan  rekomendasi  perusahaan  ,  tujuan  nya  adalah    untuk  memperkirakan  jumlah  produk  PS 128  bit  yang  akan  diproduksi  untuk  periode  selanjutnya  sehingga  perusahaan  tidak  akan  mengalami kerugian,  sehingga  laba  perusahaan  pun  dapat  maksimal  dan  dapat  membandingkan  metode peramalan yang lebih akurat dan mendekati nilai aktual.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Berdasarkan hasil penelitian [6], terhadap produk roti Sania Bakery yang dijadikan sebagai objek penelitian  untuk  meramalkan  jumlah  permintaan  pada  periode  berikutnya.  Dari  pengolahan  data diketahui  jumlah  permintaan  terhadap  produk  Sania  Bakery  yaitu  1.893.380  buah  dilihat  dari  nilai SEE terkecil. Hasil ini didapatkan dari pengolahan data menggunakan  metode Moving Average dan Weighted Moving Average.
Hasil  penelitian  [7],  menggunakan  metode  peramalan  menggunakan  metode  time  series  .  Hasil penelitian  menunjukkan  kemungkinan  kasus  hipertensi  untuk  36  bulan  yang  akan  datang  memiliki pola yang sama dengan data actual. Nilai MAPE untuk kasus hipertensi pada laki-laki adalah 25,71% ; pada perempuan adalah 19,63%; pada usia ≤ 44 tahun 98,42%; dan usia ≥ 45 tahun adalah 13,98%. Kesimpulan  penelitian  adalah  kasus  hipertensi  di  masa  yang  akan  datang  kemungkinan  memiliki kemiripan kasus dengan pola data aktual.
Mengacu  pada  penelitian  [8],  melakukan  penelitian  peramalan  terhadap  produksi  karet,  hasil perhitungan  peramalan  dengan  metode  weighted  moving  average  produksi  karet mempunyai  tingkat eror 2.52% yang tergolong kecil, sehingga tingkat ke akurasiannya tergolong besar.
Berdasarkan  hasil  penelitian  [9],  terhadap  produk  semen,  nilai  MSE  menggunakan  metode moving  average  memiliki  nilai  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  metode  exponential  smoothing yaitu  5219,59  dan  20067,52,  sehingga  metode  moving  average  merupakan  metode  yang  lebih  baik untuk digunakan dalam meramalkan penjualan semen untuk periode mendatang.
Mengacu  pada  hasil  penelitian  [10],  Penggunaan  metode  time  series  pada  peramalan  untuk membandingkan  metode  peramalan  yang  lebih  akurat  dan  mendekati  nilai  aktual.  Berdasarkan  hasil pengujian,  bahwa  metode  yang  paling  sesuai  digunakan  dalam  menganalisis  data  dengan  memiliki tingkat  kesalahan  yang  paling  kecil  adalah  metode  Exponential  Smoothing  α  :  0,1.  Sesuai  dengan hasil peramalan untuk tahun 2014 menggunakan moving average nilai pemintaan perak sebesar 1330 buah. Sedangkan untuk tahun 2014 dengan menggunakan exponential smoothing dengan nilai α : 0,1, α : 0,5 dan α : 0,9 peramalannya masing-masing sebesar 1234, 1330 dan 1426.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  peramalan  menggunakan  metode  time  series,  yaitu  Moving Average  dan  Exponential  Smoothing,  metode  tersebut  digunakan  karena  pada  beberapa  penelitian, metode  tersebut  akurat  dalam  melakukan  peramalan.  Kami  melakukan  penghitungan  peramalan menggunakan Software  POM  QM  for  Windows ,  yang  akan  membantu  dalam  penghitungan  secara otomatis  menggunakan  teknologi  informasi  yang  sudah  berkembang  pesat  sehingga  tidak  dihitung secara manual. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah merekomendasikan kepada  PT Tirta Intimizu Nusantara terhadap metode yang tepat digunakan untuk melakukan peramalan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Metode  Kuantitatif.  Metode  kuantitatif adalah  metode  peramalan  yang  mengutamakan  pola  data  historis  yang  dimiliki.  Dalam  peramalan menggunakan Metode peramalan time series merupakan metode yang digunakan untuk memprediksi masa depan dengan menggunakan data historis, time series melihat apa yang terjadi pada satu kurun waktu tertentu dengan menggunakan data masa lalu untuk meramalkannya.
Zukri, Forecasting  Permintaan Pompa Air Dangkal Shimizu Menggunakan Metode Time Series
Metode yang digunakan untuk menghitung peramalan produksi PS 128 bit  menggunakan jenis peramalan  kuantitatif  dari time  series, yaitu  metode Moving  Average dan  metode Exponential Smoothing .

## 2.1 Moving Average
Moving Average adalah suatu  metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai  pengamatan,  mencari  nilai  rata-rata  tersebut  sebagai  ramalan  untuk  periode  yang  akan  datang [11].  Metode Moving Average mempunyai karakteristik khusus yaitu :
a. Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan Moving Average , maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesai/berakhir. Jika bulan Moving Average s bulan ke 7 baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 berakhir.
b. Semakin  panjang  jangka  waktu Moving  Average ,  efek  penghalusan  semakin  terlihat  dalam ramalan atau menghasilkan Moving Average yang semakin halus.
Persamaan matematis single Moving Average s adalah sebagai berikut:
𝑀𝑡 = 𝐹𝑡 + 1 = 𝑌𝑡+𝑌𝑡−1+𝑌𝑡−2+⋯+𝑌𝑡−𝑛+1 𝑛 (1)
Dengan, M t = Moving Average untuk periode t, sedangkan F t+1 = Ramalan Untuk Periode t + 1, Y t = Nilai Riil periode ke t, dan 𝑛 = Jumlah batas dalam Moving Average.

## 2.2 Exponential Smoothing
Exponential Smoothing adalah suatu prosedur perbaikan terus-menerus pada peramalan terhadap objek pengamatan terbaru.
Selain itu untuk dapat mengetahui keakuratan antara kedua metode tersebut dapat dilihat melalui hasil  hitung  dalam  kesalahan  peramalannya  yaitu  tingkat  kesalahan  ramalan  memberikan  ukuran ketepatan  dan  ukuran  untuk  membandingkan  metode-metode  alternatif  yang  mungkin  digunakan. Tingkat kesalahan peramalan dihitung dengan Mean absolute Deviation dan Mean Squared Error.

## 2.3 Kesalahan Peramalan
2.3.1 Mean absolute Deviation (MAD) adalah rata-rata nilai absolut dari kesalahan meramal, dengan tidak menghiraukan tanda positif serta negatifnya.
𝑴𝑨𝑫 = ∑ | At –  Ft |
(2)
Dengan MAD adalah Mean Absolute Deviation , ∑ adalah jumlah, sedangkan A t adalah  nilai aktual perbulan dan F t adalah  ramalan periode.

## 2.3.2 Mean Squared Error ( MSE)
adalah rata-rata perbedaan kuadrat  antara  nilai-nilai  yang  diramalkan  dan  nilai  yang  diamati MSE memberikan hukuman bagi kesalahan yang lebih besar, atau memperkuat pengaruh angka-angka kesalahan besar tetapi memperkecil angka. Kesalahan prakiraan yang lebih kecil dari suatu unit.
𝑴𝑺𝑬 = ∑ (𝑋𝑡−𝐹𝑡) 2 𝑛 (3)
Dengan MSE adalah Mean  Square  Error , ∑ adalah  Jumlah,  sedangkan    F t adalah  Ramalan untuk periode t, dan X t adalah Nilai aktual perbulan. 2.3.4  Mean    Absolute  Percentage  Error ( MAPE) adalah  perhitungan  perbedaan  antara  data  asli dengan data hasil peramalan. Perbedaan tersebut di absolutkan, kemudian dihitung  ke dalam bentuk persentase  terhadap  data  asli.  Hasil  persentase  tersebut  kemudian  didapatkan  nilai mean -nya.  Suatu model  mempunyai  kinerja  sangat  bagus  jika  nilai  MAPE  berada  di  bawah  10%,  dan  mempunyai kinerja bagus jika nilai MAPE berada di antara 10%  dan  20%  [12].
MAPE = ∑ |𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑛 𝑖−1 × 100% (4)
Zukri, Forecasting  Permintaan Pompa Air Dangkal Shimizu Menggunakan Metode Time Series
Dengan X t adalah Data History atau data actual pada period ke- t , F t adalah data hasil ramalan pada periode ke- t , sedangkan n  adalah  Jumlah data yang digunakan, dan t = periodeke- t

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan  peramalan  menggunakan  data  masa  lalu  yaitu  data  permintaan  tahun  2019 dalam 1 periode, ini akan digunakan untuk melakukan peramalan periode selanjutnya.
Peramalan dengan menggunakan metode time series dilakukan dengan menggunakan Software POM QM for Windows di dapatkan nilai sebagai berikut [13]: 4.1 Moving Average
Perhitungan  peramalan  permintaan  Pompa  Dangkal  Desember  2019  dengam  menggunakan Moving Average , menggunakan length 2 adalah sebagai berikut  [14]:
Tabel 1 Hasil Forecasting mengguanakan Moving Average Demand (y) Forecast December 41000 January 50000 February 40000 45500 March 50000 45000 April 60000 45000 May 50000 55000 June 40000 55000 July 50000 45000 August 45000 45000 September 37800 47500 October 50000 41400 November 40000 43900
Pada  tabel  1  diatas,  peramalan  dengan  menggunakan  metode  Moving  Average  dengan length  2, artinya  peramalan  dilakukan  dengan  melihat  data  mulai  dari  bulan  Februari  karena  di  beri length  2. Pada  bulan  Desember  2019  peramalan  permintaan  pompa  sumur  dangkal  PS  128  bit  adalah  43900 buah/produk.

## 4.2 Exponential Smoothing
Metode Exponential  Smoothing akan  diterapkan  pada  perhitungan  dalam  menentukan permintaan periode selanjutnya. Dalam peramalan ini menggunakan Software POM QM for Windows yang  akan  dicoba  menggunakan  alpha  (α)  secara  acak  sebagai  nilai  bobot  yaitu,  α=0,1,  α=0,5,  dan α=0,9 sebagai berikut :
Exponential Smoothing α= 0,5
4.2.1 Exponential Smoothing α=0,1 Tabel 2. Hasil Forecasting menggunakan Exponential Smoothing α=0,1 Demand (y) Forecast December 41000 January 50000 41000 February 40000 41900 March 50000 41710 April 60000 42539 May 50000 44285.1 June 40000 44856.59 July 50000 44370.93 August 45000 44933.84 September 37800 44940.45 October 50000 44226.41 November 40000 44803.77
Zukri, Forecasting  Permintaan Pompa Air Dangkal Shimizu Menggunakan Metode Time Series
Pada tabel 2, adalah hasil perhitungan forecasting menggunakan software POM QM dengan metode Exponential Smoothing dengan α=0,1. Jika dilihat maka forecast yang diusulkan pada tiap bulannya terdapat  pada  kolom  ke-3.  Sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  peramalan  permintaan  bulan Desember 2019 sebesar 44803.77 buah/produk.
4.2.2 Exponential Smoothing α=0,5
Tabel 3. Hasil Forecasting menggunakan Exponential Smoothing α=0,5 Demand (y) Forecast December 41000 January 50000 41000 February 40000 45500 March 50000 42750 April 60000 46375 May 50000 53187.5 June 40000 51593.75 July 50000 45796.88 August 45000 47898.44 September 37800 46449.22 October 50000 42124.61 November 40000 46062.3
Pada tabel 3, adalah hasil perhitungan forecasting menggunakan software POM QM dengan metode Exponential Smoothing dengan α=0,5. Jika dilihat maka forecast yang diusulkan pada tiap bulannya terdapat  pada  kolom  ke-3.  Sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  peramalan  permintaan  bulan Desember 2019 sebesar 46062.3 buah/produk.
4.2.3 Exponential Smoothing α= 0,9 Tabel 4. Hasil Forecasting menggunakan Exponential Smoothing α=0,9 Demand (y) Forecast December 41000 January 50000 41000 February 40000 49100 March 50000 40910 April 60000 49091 May 50000 58909.1 June 40000 50890.91 July 50000 41089.09 August 45000 49108.91 September 37800 45410.89 October 50000 38561.09 November 40000 48856.11
Pada tabel 4, adalah hasil perhitungan forecasting menggunakan software POM QM dengan metode Exponential Smoothing dengan α=0,9. Jika dilihat maka forecast(peramalan) yang diusulkan pada tiap bulannya terdapat pada kolom ke-3. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa untuk peramalan permintaan bulan Desember 2019 sebesar 48856.11 buah/produk.

## 4.3 Rekapitulasi hasil perhitungan error dan pemilihan error terkecil
Perhitungan  error  dilakukan  dengan  metode  MAD  dan  MSE.  Data  yang  digunakan  dan dibandingkan  untuk  nilai error adalah  data  tahun  2019.  Hal  ini  dikarenakan  data  Tahun  2019 merupakan data yang lengkap dengan nilai aktual dan nilai peramalan [10].
Zukri, Forecasting  Permintaan Pompa Air Dangkal Shimizu Menggunakan Metode Time Series
0 2000 4000 6000 8000 10000 Moving Average α= 0,1 α= 0,5 α= 0,9 Mean absolute Deviation 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 Moving Average α= 0,1 α= 0,5 α= 0,9
Mean Squared Error
.
Tabel 6. Hasil rekapitulasi perhitungan error Metode MAD MSE MAPE Jumlah peramalan permintaan Moving Average 7.270 73.850.990 15.89% 45000 Exponential Smoothing α= 0,1 6.421.412 59.414.050 13.26% 44323.39 α= 0,5 7.258.611 63.061.620 15.72% 43031.15 α= 0,9 8.984.066 84.265.530 19.48% 40885.61
Berdasarkan  perhitungan  ramalan  permintaan  Pompa  Air  Dangkal    dengan  metode Moving Average length 2 pada Desember 2019 sebesar 45000, dengan Mean Absolute Deviation = 7.270  dan Mean Squared Error = 73.850.990,  sedangkan perhitungan ramalan permintaan Pompa  Air  Dangkal dengan metode Exponential Smoothing α = 0,1 pada Desember 2019  sebesar 44323.39, dengan Mean Absolute  Deviation =  6.421.412  dan Mean  Squared  Error =  59.414.050,  sedangkan  perhitungan ramalan  permintaan  Pompa    Air    Dangkal    dengan  metode Exponential  Smoothing α  =  0,5  pada Desember 2019  sebesar 43031.15, dengan Mean Absolute Deviation = 7.258.611 dan Mean Squared Error =  63.061.620,  sedangkan  perhitungan  ramalan  permintaan  Pompa    Air    Dangkal    dengan metode Exponential Smoothing α = 0,9 pada tahun  2020  sebesar 40885.61, dengan Mean Absolute Deviation = 8.984.066 dan Mean Squared Error = 84.265.530.

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan metode moving average dan Exponential Smoothing dapat dilihat bahwa nilai Mean absolute Deviation (MAD) dan Mean Squared Error (MSE) terkecil berada pada metode Exponential Smoothing dengan α= 0,1, yang memiliki nilai MAD sebesar 6421.412 dan nilai MSE sebesar 59414.050, Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Exponential Smoothing dengan α= 0,1 merupakan metode yang efektif digunakan untuk  meramalkan jumlah  permintaan pompa air dangkal  periode  (bulan)  berikutnya.  Hasil  peramalan  jumlah  permintaan  pompa  air  dangkal  pada bulan  Desember  2019  dengan  menggunakan  metode Exponential  Smoothing dengan  α=  0,1  adalah 44323.39.    Peneliti  merekomendasikan  pada  tahun  selanjutnya  perusahaan  dapat  menggunakan Metode Exponential Smoothing dengan α =0,1 untuk melakukan peramalan.

## REFERENSI
[1] A.  Lutfi,  “Analisis  dan  Perancangan  Sistem  E-SCM  pada  PT  Tirta  Intimizu  Nusantara,” Pelayanan Kesehat. , vol. 2013, pp. 3–13, 2010.
[2] MDMedia,
“Tirta Intimizu Nusantara PT,” 2018. [Online]. Available:
https://yellowpages.co.id/bisnis/tirta-intimizu-nusantara-pt-1.
Zukri, Forecasting  Permintaan Pompa Air Dangkal Shimizu Menggunakan Metode Time Series
[3] R. T. Amira Herwindayani , Wiwik Anggraeni, “Pembuatan Aplikasi Pendukung Keputusan Untuk Peramalan Persediaan Bahan Baku Produksi Plastik Blowing dan Inject Menggunakan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Di CV. Asia,” J. Tek. POMITS , vol. 3, no. 2, p. A-169, 2014.
[4] H. Yulius and D. D. Putra, “Pengendalian Perencanaan Produksi Premium Dan Harga Pesan Crude Oil Ekonomis Menggunakan Metode Peramalan Dan Economic Order Quantity ( Studi Kasus Di PT Pertamina RU II Dumai),” J. Edik Inf. , pp. 220–230.
[5] A. Nurlifa and S. Kusumadewi, “Sistem Peramalan Jumlah Penjualan Menggunakan Metode Moving Average Pada Rumah Jilbab Zaky,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 2, no. 1, p. 18, 2017.
[6] I.  P.  Henny  Yulius1,  Yadi  Prawinata2,  “Peramalan  Penjualan  Pada  Usaha Kecil  Menengah ( UKM ) Roti Sania Dengan Menggunakan Program POM QM,” J. Edik Inform. , vol. 1, pp. 64– 69.
[7] N. G. Putri, Y. T. Herawati, and A. Ramani, “Peramalan Jumlah Kasus Penyakit Hipertensi Di Kabupaten Jember Dengan Metode Time Series,” J. Heal. Sci. Prev. , vol. 3, no. 1, pp. 39–46, 2019.
[8] A. Nasution, “Forecasting Produksi Karet Menggunakan Metode Weighted Moving Average,” Semin. Nas. R. 2018 , vol. 9986, no. September, pp. 133–138, 2018.
[9] R.  Rahmadayanti,  B.  Susilo,  and  D.  Puspitaningrum,  “Perbandingan  Keakuratan  Metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (Arima)  dan  Exponential  Smoothing  pada Peramalan Penjualan Semen di PT Sinar Abadi,” J. Rekursif , vol. 3, no. 1, pp. 23–36, 2015.
[10] N.  L.  A.  K.  Yuniastari  and  I.  W.  W.  Wirawan,  “Peramalan  Permintaan  Produk  Perak Menggunakan Metode Simple Moving Average Dan Single Exponential Smoothing,” Sist. dan Inform. STIKOM Bali , pp. 97–106, 2016.
[11] R.  Rachman,  “Penerapan  Metode  Moving  Average  Dan  Exponential  Smoothing  Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2018.
[12] I. S. J. Djie, “Analisis Peramalan Penjualan dan Penggunaan Metode Linear Programming dan Decision Tree  Guna  Mengoptimalkan Keuntungan  pada  PT  Primajaya  Pantes  Garment,” The Winners , vol. 14, no. 2, p. 113, 2013.
[13] G.  L.  lahera  Hera-Fuentes,  R.  Torres-Ruiz,  and  J.  D.  Rada-Noriega,  “Seducción  y  aversión: Factores de susceptibilidad y desincentivo al inicio del consumo de tabaco entre adolescentes en Bolivia,” Salud Publica Mex. , vol. 59, pp. S73–S79, 2017.
[14] Afni  Sahara,  “Sistem  Peramalan  Persediaan  Unit  Mobil  Mitsubishi  Pada  Pt  .  Sardana  Indah Berlian Motor Dengan,” Maj. Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm. ISSN  2339-210X , pp. 1–7, 2013.