## PENDAHULUAN
Industri bakery di  Indonesia mengalami pertumbuhan yang cukup signifikan  pada  beberapa  tahun terakhir.  Menurut  data  Euromonitor, nilai  konsumsi  roti  per  kapita  oleh masyarakat  Indonesia  pada  2015 tumbuh  tertinggi  dibandingkan  11 negara  Asia  Pasifik  lainnya.  Nilai konsumsi roti di Indonesia naik 25% pada  2015  menjadi  US  $1,5  per orang  per  tahun,  dari  konsumsi  US $1,2  per  orang  per  tahun  pada  2014.
1 Dosen STIE Graha Karya, Muara Bulian
Pertumbuhan  itu  menjadi yang tertinggi  dibanding  kenaikan  nilai konsumsi  roti  di  negara-negara seperti  Korea  Selatan,  Singapura, China,  Taiwan,  dan  India  pada periode  yang  sama.  Dari  data tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa perusahaan-perusahaan bakery di Indonesia  mempunyai  peluang  yang bagus  dalam  meraih profit di  dalam industri bakery . Meningkatnya persaingan industri yang semakin maju mengakibatkan  persaingan  bisnis semakin ketat, sehingga setiap

## ANALISIS PERAMALAN  PENJUALAN USAHA ARDYLA BAKERY DI MUARA BULIAN
Muryati 1

## Abstract
The  role  of  forecasting  was  very  important  for  a  company  to  run  their  business economy,  especially  to  planning  their  production.  The  forecasting  method  used was  expected  to  assist  companies  in  determining  the  level  of  production  in accordance with consumer demand in the future. The aim of this research was to know  the  sales  forecasting  of  Ardila  Bakery  in  Muara  Bulian  and  to  choose  the correct forecasting method for sales forecasting in the future so it can become a reference  to  make  a  marketing  startegy  planning  of  Ardila  Bakery  in  Muara Bulian.  Methods  used  were  Single  Moving  Averages,  Exponential  Smoothing, Weighted Moving Avareges, Exponential Trends and Exponential Trends and data used  was  sales  data  from  June  2015  to  May  2016.  Based  on  the  results  of  data collection  then  the  sales  data  pattern  of  Ardila  Bakery  using  4  months  Single Moving Averages Method with sales forecast was 458, MAD was 24.06 and MSE was 1,107.81. Six months Single Moving Averages Method with sales forecast was 462,  MAD  was  to  26,95  and  MSE  was  1,297,97.  Exponential  Smoothing  Method with  alpha  0.1  with  sales  forecast  was  466,  MAD  was  25,99  and  MSE  was 1,328,05.  Exponential  Smoothing  Method  with  alpha  0.2  with  sales  forecast  was 457, MAD was 26,33 and MSE was 1,359,64. Exponential Smoothing Method with alpha 0.5 with Sales Forecast was 437, MAD was 30.94 and MSE was 1,560.03. Weighted Moving Averages Method with weighted 3 with sales forecast was 435, MAD was 33.52 and MSE was 1,797.87. The Projected Trend Method with Sales Forecast was 446, MAD was 23.21 and MSE was 1.048.25 and Exponential Trend Method with Sales Forecast was 444, MAD was 461.08 and MSE was 213,707.47. Appropriate  and  good  methods  to  apply  to  Ardila  Bakery  in  Muara  Bulian  for bread products in June 2015 to May 2016 was Trend Projection Method, because it has smaller error rate than 4 months single moving averages method, 6 months single moving average, exponential smoothing with alpha (α = 0.1, α = 0.2 and α = 0.5), weighted moving average and exponential trend.
Keywords: Single Moving Average,  Double  Moving Average,  Single Exponential Smoothing
perusahaan  akan  bersaing  dalam memberikan pelayanan yang memuaskan bagi pelanggannya. Sangat  penting  bagi  perusahaan untuk merencanakan operasional produksi  dengan  tepat  supaya  dapat meminimalisir biaya-biaya yang diperlukan untuk kegiatan produksi. Peramalan penjualan dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan bagi perusahaan  untuk  mencapai profit yang  maksimal  dan  sebagai  dasar perencanaan  produksi  agar  tidak terjadi over production yang mengakibatkan stok barang menumpuk maupun under production yang mengakibatkan perusahaan  kehilangan  kesempatan dalam menjual produknya. Hasil dari peramalan  penjualan  berguna  bagi perusahaan untuk merencanakan biaya-biaya  yang  dibutuhkan  dalam melakukan kegiatan produksi maupun  biaya-biaya  lainnya  di dalam perusahaan. Usaha Ardyla Bakery merupakan  usaha  yang  bergerak dalam bidang bakery dengan kegiatan utamanya yaitu memproduksi  roti  bercitarasa  coklat, kacang  hijau  dan  srikaya dengan merek “Ardyla Bakery ”. Sistem produksi yang diterapkan  dalam  perusahaan  roti  ini adalah make  to  stock .  Perusahaan melakukan produksi roti untuk memenuhi  permintaan  konsumen yang secara langsung  dapat dipenuhi tanpa  memerlukan  waktu  yang  lama untuk menunggu. Permasalahan yang terjadi  di  perusahaan  adalah  pihak perusahaan tidak dapat memperkirakan  jumlah  penjualan secara tepat dalam melakukan distribusi disebabkan permintaan pelanggan yang tidak menentu. Sistem produksi yang diterapkan  dalam  perusahaan  roti  ini adalah make  to  stock .  Perusahaan
melakukan produksi roti untuk memenuhi  permintaan  konsumen yang secara langsung dapat dipenuhi tanpa  memerlukan  waktu  yang  lama untuk menunggu. Permasalahan yang terjadi  di  perusahaan  adalah  pihak perusahaan tidak dapat memperkirakan  jumlah  penjualan secara tepat dalam melakukan
distribusi disebabkan permintaan pelanggan yang tidak menentu.

## LANDASAN TEORI

## Peramalan
Peramalan merupakan gambaran  keadaan  perusahaan  pada masa  yang  akan  datang.  Gambaran tersebut sangat penting bagi manajemen perusahaan karena dengan  gambaran  tersebut  maka perusahaan dapat memprediksi
langkah-langkah apa saja yang diambil dalam memenuhi permintaan konsumen.
Ramalan  memang  tidak  selalu tepat  100%,  karena  masa  depan mengandung masalah ketidakpastian, namun  dengan  pemilihan  metode yang tepat dapat membuat peramalan dengan tingkat kesalahan yang kecil.
Sumayang (2003 : 24) mendefinisikan  Peramalan  adalah perhitungan yang objektif dan dengan menggunakan data-data masa lalu,  untuk  menentukan  sesuatu  di masa  yang  akan  datang.  Hal  ini serupa  dengan  pendapat  Render  dan Heizer  (2005  :  136)  Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan  kejadian  di  masa depan.
Menurut  Subagyo  (2002  :  1) Forecasting adalah  memperkirakan sesuatu yang akan terjadi.
Menurut  Gasperz  (2005  :  72)
Aktivitas peramalan merupakan suatu  fungsi  bisnis  yang  berusaha memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk  itu  dapat  dibuat
dalam  kuantitas  yang  tepat.  Menurut Nasution  dan  Prasetyawan  (2008  :
29) mendefinisikan peramalan adalah proses untuk memperkirakan beberapa  kebutuhan  dimasa  datang yang  meliputi  kebutuhan  dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Tujuan Peramalan Menurut Subagyo (2002) tujuan peramalan adalah mendapatkan  peramalan  yang  bisa meminimunkan  kesalahan  meramal ( forecast  error )  yang  biasa  diukur dengan Mean  Absolute Error  (MAE ) dan Mean  Square  Error  (MSE) .
Dengan  adanya  peramalan  produksi tersebut manajemen perusahaan akan mendapatkan gambaran keadaan produksi  di  masa  yang  akan  datang, dan  akan  memberikan  kemudahan manajeman perusahaan dalam menentukan  kebijakan  yang  akan dibuat oleh perusahaan.
Sedangkan  menurut  Gaspersz (2005)  tujuan  peramalan  adalah untuk  meramalkan  permintaan  dari item-item independent  demand di masa yang akan datang.

## METODOLOGI PENELITIAN Jenis penelitian
Penelitian  ini  menggunakan pendekatan deskriptif kuantitatif ,
sedangkan  jenis  penelitian  adalah study  kasus  yang  didukung  oleh survei  dengan  mengumpulkan  data melalui  penelitian  lapangan  dan wawancara kepada pimpinan produksi Ardyla Bakery .
Metode  yang  digunakan  untuk menganalisis  peramalan  penjualan produk roti pada usaha ardyla bakery di  Muara  Bulian  yaitu  dengan metode  Single  Moving  Averages, Exponential  Smoothing,  Weighted Moving Averages ,  Trend Projection
dan Trend Exponential . Untuk menghitung  kesalahan  peramalan dengan  menggunakan MAD  (Mean
Absolute  Devition) dan MSE  (Mean Square Error).

## Metode  Rata  –  Rata  Bergerak Tunggal ( Single Moving Average )
Metode  rata  –  rata  bergerak tunggal  menggunakan  sejumlah  data aktual  permintaan  yang  baru  untuk membangkitkan  nilai  ramalan  untuk permintaan  di  masa  yang  akan datang.. Secara  sistematis, penulisan persamaan Single  Moving  Avarages adalah sebagai berikut: Rata – Rata Bergerak = ∑( permintaan roti pada n sebelumnya) n
Keterangan : n = periode waktu ( 4 dan 6 Bulan )

## Metode  Penghalusan  Eksponensial
( Exponential Smoothing )
Metode exponential  smoothing adalah suatu prosedur yang mengulang  perhitungan  secara  terus menerus  yang  menggunakan  data terbaru.  Setiap  data  diberi  bobot, dimana bobot yang digunakan
disimbolkan dengan α . Simbol α bisa  ditentukan secara  bebas,  yang  mengurangi forecast error . Nilai konstanta pemulusan ( α ) dapat dipilih di antara nilai 0 dan1 (Subagyo, 2002).
Secara  metematis,  persamaan penulisan eksponensial adalah sebagai  berikut  (Render  dan  Heizer, 2005): F 1 = F t-1 + α ( A t-1 – F t-1 )
Keterangan : F 1 = Peramalan  Penjualan  Roti
Tawar Baru F t-1 =    Peramalan  Penjualan  Roti Tawar Sebelumnya A t-1
=  Nilai aktual untuk  satu periode waktu yang lalu, t-1 α       = konstanta
penghalus (pembobot) (0 ≤ α ≤1)
Besarnya α =  antara  0-1,  dimana semakin  mendekati  1  berarti  data terbaru diberi bobot yang lebih besar.
 α =  0,1  artinya  memberi  bobot yang  lebih  kecil  pada  peramalan sebelumnya  dibanding  dengan data sebelumnya.
 α =  0,2  artinya  memberi  bobot yang  sama  antara  peramalan sebelumnya sehingga terjadi keseimbangan.
 α =  0,5  artinya  memberi  bobot yang  lebih  besar  pada  peramalan sebelumnya  dibanding  dengan data sebelumnya. Metode ini lebih cocok  digunakan  untuk  meramal hal-hal  yang fluktuasi nya  secara random atau tidak teratur.

## Metode  Weighted  Moving  Averages (Rata – Rata Tertimbang)
Apabila  ada  pola  yang  trend dan  pola  yang  terdeteksi  ,  bobot dapat digunakan untuk menempatkan penekanan  yang  lebih  pada  nilai terkini.  Teknik  ini  lebih responsif terhadap  perubahan  karena  periode yang  lebih  dekat  mendapat  bobot yang  lebih  berat.  Pemilihan  bobot merupakan  hal  yang  tidak  pasti karena  tidak  ada  rumus  untuk menetapkan  (Render  dan  Heizer,
2005). Rata-rata bergerak dengan pembobotan dapat digambarkan secara matematis sebagai berikut :
Rata-rata dengan pembobotan = ∑( bobot periode n )( penjualan roti  pada periode n ) ∑ bobot Keterangan: n  =  jumlah  periode  dalam  rata-rata bergerak tertimbang.
Proyeksi Trend (Trend Projection)
Dengan  metode  ini  perusahaan yang bersangkutan mempunyai anggapan  bahwa  penjualan  produk roti  di perusahaan relatif tetap.
Menurut  Render  dan  Heizer (2005)  rumus  untuk  proyeksi  trend
dengan  metode  kuadrat  terkecil adalah sebagai berikut:
y ˆ = α + bx Keterangan : y ˆ = Ramalan jumlah produksi y α
= Persilangan sumbu y b    =  Kemiringan  garis  regresi  (  atau tingkat  perubahan  pada  y      untuk perubahan yang terjadi di x ) x =  Variabel  Bebas  (  dalam kasus ini adalah waktu ). Untuk  menentukan  nilai  α  dan  b
menggunakan rumus  :
a = y -b x b = 2 2 x n x xy n xy    
Sedangkan untuk menentukan nilai x dan y menggunakan rumus :
x = n x  y = n y 
Keterangan:
b = Kemiringan garis regresi ∑ = Tanda penjumlahan total x =  Nilai  variabel  bebas  yang diketahui y = Penjualan Roti
x = Rata – rata nilai x y = Rata –rata nilai y n = Jumlah data atau pengamatan

## Trend Exponential
Untuk trend  exponential yaitu bila  nilai  logaritma  dari  data  yang ada perubahannya relatif sama.
Persamaan  trend  tersebut  sebagai berikut : y = α + bx
Log α  = n Y log 
Log b  = n Y X log 

## Pengukuran Hasil Akurasi Peramalan
Teknik  yang  digunakan  penulis untuk  mengukur  tingkat  perbedaan antara hasil peramalan dengan penjualan roti  ardyla bakery yang  sebenarnya terjadi  yaitu  dengan  Rata-rata  Deviasi Mutlak  (Mean  Absolute  Deviation  = MAD )  dan  Rata-rata  Kuadrat  Kesalahan (Mean Square Error = MSE).
MAD = n Ft At  
MSE  = n F At 2 ) (  
Keterangan :
At = Penjualan Aktual pada periode –t. Ft = Peramalan Penjualan ( Forecast ) pada periode-t.
n =    Jumlah  periode  peramalan yang terlibat

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data penjualan
Untuk mengetahui peramalan penjualan  roti  diperlukan  data  yang cukup  relevan,  adapun  data  yang digunakan  untuk  meramalkan  produk roti    pada  Ardyla Bakery Muara  Bulian dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini: Tabel 1   Penjualan Roti  Pada Ardyla Bakery Di Muara Bulian Juni 2015 – Mei 2016 Periode Bulan Penjualan ( Bungkus ) 1 Juni 2015 480 2 Juli 2015 520 3 Agustus 2015 460 4 September 2015 400 5 Oktober 2015 470 6 November 2015 465 7 Desember 2015 460 8 Januari 2016 480 9 Februari 2016 500 10 Maret 2016 450 11 April 2016 480 12 Mei 2016 400 Analisa Data Peramalan Menggunakan Metode Peramalan Single Moving Averages 4 Bulan Metode Single Moving Averages dengan  periode  waktu  4 bulan  yaitu  melakukan  peramalan dengan  menjumlahkan  dua  periode penjualan  roti  sebelumnya  lalu dibagi 4.
Tabel 2 Perhitungan Peramalan Penjualan Produk Roti dengan Metode Single Moving Averages 4 Bulan Bulan Penjualan ( y ) Forecast Error A.D S.E Juni 2015 480 Juli 2015 520 Agustus 2015 460 September 2015 400 Oktober 2015 470 465,00 5,00 5,00 25,00 November 2015 465 462,50 2,50 2,50 6,25 Desember 2015 460 448,75 11,25 11,25 126,56 Januari 2016 480 448,75 31,25 31,25 976,56 Februari 2016 500 468,75 31,25 31,25 976,56 Maret 2016 450 476,25 -26,25 26,25 689,06 April 2016 480 472,50 7,50 7,50 56,25 Mei 2016 400 477,50 -77,50 77,50 6.006,25 Jumlah 192,50 8.862,50 Adapun  hasil  ramalan  bulan Juni  2016  adalah  sebagai  berikut dan  Untuk  Cara  Perhitungannya terdapat dilampiran.
Forecast Juni 201 6 = 457,50 dibulatkan menjadi 458 Untuk Forecast errornya adalah sebagai berikut : MAD =  24,062 MSE = 1.107,81 Single Moving Averages 6 Bulan
Metode single  moving  average dengan  periode  waktu  6  bulan  yaitu dengan  menjumlahkan  dua  periode penjualan roti sebelumnya lalu dibagi 6.
Tabel 3 Perhitungan Peramalan Penjualan Produk Roti Dengan Metode Single Moving Averages 6 Bulan Bulan Penjualan ( y ) Forecast Error A.D S.E Juni 2015 480 Juli 2015 520 Agustus 2015 460 September 2015 400 Oktober 2015 470 November 2015 465 Desember 2015 460 465,83 -5,83 5,83 33,98 Januari 2016 480 462,50 17,50 17,50 306,25 Februari 2016 500 455,83 44,17 44,17 1.950,98 Maret 2016 450 462,50 -12,50 12,50 156,25 April 2016 480 470,83 9,17 9,17 84,08 Mei 2016 400 472,50 -72,50 72,50 5.256,25 Jumlah 161,67 7.787,82 Adapun  hasil  ramalan  bulan Juni 2016 adalah sebagai berikut dan Untuk  Cara  Perhitungannya  terdapat dilampiran Forecast Juni 2016 = 461,66 dibulatkan menjadi 462 Untuk Forecast errornya adalah sebagai berikut : MAD = 26,945 MSE = 1.297,97 Exponential  Smoothing  dengan  α = 0,1
Exponential Smoothing dengan α =  0,1  artinya  memberi  bobot  yang lebih kecil pada peramalan sebelumnya  dibanding  dengan  data sebelumnya.
Tabel 4 Perhitungan Peramalan Penjualan Produk Roti Dengan Metode
Exponential Smoothing dengan α = 0,1 Bulan Penjualan ( y ) Forecast Error A.D S.E Juni 2015 480 480,00 0,00 0,00 0,00 Juli 2015 520 480,00 40,00 40,00 1.600,00 Agustus 2015 460 484,00 -24,00 24,00 576,00 September 2015 400 481.60 -81,60 81,60 6.658,56 Oktober 2015 470 473.44 -3,44 3,44 11,83 November 2015 465 473.09 -8,09 8,09 65,54 Desember 2015 460 472.28 -12,28 12,28 150,95 Januari 2016 480 471.06 8,94 8,94 79,92 Februari 2016 500 471.95 28,05 28,05 786,80 Maret 2016 450 474.75 -24,75 24,75 612,56 April 2016 480 472.27 7,72 7,72 59,67 Mei 2016 400 473.04 -73,04 73,04 5.334,84 Jumlah 311,93 15.936,70 Adapun  hasil  ramalan  bulan Juni 2016 adalah sebagai berikut dan Untuk  Cara  Perhitungannya  terdapat dilampiran : Forecast Juni 2016 = 465,74 dibulatkan menjadi 466. Untuk Forecast errornya adalah sebagai berikut : MAD = 25,99
MSE =  1.328,052 Exponential  Smoothing  dengan  α = 0,2 Exponential  smoothing dengan α =  0,2  artinya  memberi  bobot  yang sama  antara  peramalan  sebelumnya sehingga terjadi keseimbangan.
Tabel 5 Perhitungan Peramalan Penjualan Produk Roti Dengan Metode Exponential Smoothing dengan α = 0,2 Bulan Penjualan ( y ) Forecast Error A.D S.E Juni 2015 480 480,00 0,00 0,00 0,00 Juli 2015 520 480,00 40,00 40,00 1.600,00 Agustus 2015 460 488,00 -28,00 28,00 784,00 September 2015 400 482,40 -82,40 82,40 6.789,76 Oktober 2015 470 465,92 4,08 4,08 16,64 November 2015 465 466,74 -1,74 1,74 3,02 Desember 2015 460 466,39 -6,39 6,39 40,83 Januari 2016 480 465,11 14,89 14,89 221,71 Februari 2016 500 468,08 31,92 31,92 1.018,88 Maret 2016 450 474,46 -24,46 24,46 598,29 April 2016 480 469,57 10,43 10,43 108,78 Mei 2016 400 471,65 -71,65 71,65 5.133,72 Jumlah 315,96 16.315,66 Adapun  hasil  ramalan  bulan Juni 2016 adalah sebagai berikut dan Untuk  Cara  Perhitungannya  terdapat dilampiran Forecast Juni 2016 = 457,32 dibulatkan menjadi 457. Untuk Forecast  errornya adalah sebagai berikut : MAD =  26,33 MSE =  1.359,64

## Exponential  Smoothing  dengan  α
= 0,5 Artinya  memberi  bobot  yang lebih besar pada peramalan sebelumnya  dibanding  dengan  data sebelumnya. Tabel 6 Perhitungan Peramalan Penjualan Produk Roti Dengan Metode Exponential Smoothing dengan α = 0.5 Bulan Penjualan ( y ) Forecast Error A.D S.E Juni 2015 480 480,00 0,00 0,00 0,00 Juli 2015 520 480,00 40,00 40,00 1.600,00 Agustus 2015 460 500,00 -40,00 40,00 1.600,00 September 2015 400 480,00 -80,00 80,00 6.400,00 Oktober 2015 470 440,00 30,00 30,00 900,00 November 2015 465 455,00 10,00 10,00 100,00 Desember 2015 460 460,00 0,00 0,00 0,00 Januari 2016 480 460,00 20,00 20,00 400,00 Februari 2016 500 470,00 30,00 30,00 900,00 Maret 2016 450 485,00 -350,00 35,00 1.225,00 April 2016 480 467,50 12,50 12,50 156,25 Mei 2016 400 473,75 -73,75 73,75 5.439,06 Jumlah 371,25 18.720,31 Adapun  hasil  ramalan  bulan Juni 2016 adalah sebagai berikut dan Untuk  Cara  Perhitungannya  terdapat dilampiran.
Forecast Juni 2016 =      436,875
dibulatkan menjadi 437 Untuk Forecast errornya adalah sebagai berikut :
MAD  = 30,94
MSE  = 1.560,026 Metode Weighted Moving Averages

## Tabel 7 Perhitungan Peramalan Penjualan Produk Roti Dengan Metode Weighted Moving Averages
Bulan Penjualan ( y ) Forecast Error A.D S.E Juni 2015 480 Juli 2015 520 Agustus 2015 460 September 2015 400 483,33 -83,33 83,33 6.943,88 Oktober 2015 470 440,00 30,00 30,00 900,00 November 2015 465 445,00 20,00 20,00 400,00 Desember 2015 460 455,83 4,17 4,17 17,38 Januari 2016 480 463,33 16,67 16,67 277,88 Februari 2016 500 470,83 29,17 29,17 850,88 Maret 2016 450 486,66 -36,66 36,66 1.343,95 April 2016 480 471,66 8,34 8,34 69,55 Mei 2016 400 473,33 -73,33 73,33 5.377,28 Jumlah 301,67 16.180,86

## Metode Trend Projection
Tabel 8. Perhitungan Peramalan Penjualan Produk Roti Dengan Trend Projection Bulan Penjualan ( y ) TIME (X) X 2 X*Y Forecast Error A.D S.E Juni 2015 480 1 1 480 478,88 1,12 1,12 1,25 Juli 2015 520 2 4 1040 476,13 43,87 43,87 1.924,56 Agustus 2015 460 3 9 1380 473,38 -13,38 13,38 179,02 September 2015 400 4 16 1600 470,63 -70,63 70,63 4988,59 Oktober 2015 470 5 25 2350 467,88 2,12 2,12 4,45 November 2015 465 6 36 2790 465,13 -0,13 0,13 0,017 Desember 2015 460 7 49 3220 462,38 -2,38 2,38 5,66 Januari 2016 480 8 64 3840 459,63 20,37 20,37 414,94 Februari 2016 500 9 81 4500 456,88 43,12 43,12 1.859,33 Maret 2016 450 10 100 4500 454,13 -4,13 4,13 17,05 April 2016 480 11 121 5280 451,38 28,62 28,62 819,10 Mei 2016 400 12 144 4800 448,63 -48,63 48,63 2.364,87 Jumlah 5565 78 650  35.780 278,5  12.578,94 Secara matematis persamaan yang digunakan adalah : y ˆ = a + bx y ˆ = 445,88+ (-2,75) xAdapun  hasil  ramalan  bulan Juni 2016  adalah sebagai berikut dan  Untuk  Cara  Perhitungannya terdapat dilampiran.
Forecast Juni  2016  =  445,88 dibulatkan menjadi 446 Untuk Forecast errornya adalah sebagai berikut : MAD =  23.21
MSE = 1.048,25
Metode Trend Exponential
43 44
Tabel 9    Perhitungan Peramalan Penjualan Produk Roti Dengan Trend Exponential Bulan Penjualan ( y ) Log y X x Log y x 2 Forecast Error A.D S.E Juni 2015 480 2,681 -11,00 -29,49  121,00 2,68 477,32 477,32 227.835,30 Juli 2015 520 2,716 -9,00 -24,44 81,00 2,68 517,32 517,32 267.623,60 Agustus 2015 460 2,662 -7,00 -18,63 49,00 2,68 457,33 457,33 209.147,20 September 2015 400 2,602 -5,00 -13,01 25,00 2,68 397,33 397,33 157.870,10 Oktober 2015 470 2,672 -3,00 -8,02 9,00 2,67 467,33 467,33 218.398,60 November 2015 465 2,667 -1,00 -2,66 1,00 2,67 462,33 462,33 213.752,70 Desember 2015 460 2,662 1,00 2,66 1,00 2,67 457,34 457,34 209.156,70 Januari 2016 480 2,681 3,00 8,04 9,00 2,66 477,34 477,34 227.852,70 Februari 2016 500 2,698 5,00 13,49 25,00 2,66 497,34 497,34 247.348,80 Maret 2016 450 2,653 7,00 18,57 49,00 2,66 447,34 447,34 200.117,00 April 2016 480 2,681 9,00 24,13 81,00 2,65 477,35 477,35 227.860,10 Mei 2016 400 2,602 11,00 28,62  121,00 2,65 397,35 397,35 157.886,70 Jumlah 5.565 31,977 0,00 -0,74 572,00 31,98 5.533,02  5.533,023  2.564.849,49 Perhitungan peramalan penjualan  roti  dengan  metode Trend Expontial secara matematis persamaan yang digunakan adalah sebagai  berikut: y = α + bx =  2,66475  + (- 0,001302) X Adapun hasil ramalan bulan Juni  2016    adalah  sebagai  berikut dan  Untuk  Cara  Perhitungannya terdapat dilampiran. Log y Juni 2016 = 2,647818 Anti Log = 444 Untuk Forecast errornya adalah sebagai berikut : MAD = 461,0853 MSE = 213.707,47
Metode  Forecast  yang  paling  tepat dalam  menentukan  penjualan  roti pada  periode  yang  akan  datang pada Ardyla Bakery Muara Bulian
Berikut  dibawah  ini  penulis membuat  perbandingan  peramalan penjualan  antara Mean  Absolute Deviation (  MAD  )  Dan Mean
Square Error ( MSE ) Untuk setiap metode dapat dilihat pada tabel 5.10 sebagai berikut :
Tabel 10 Perbandingan Hasil Peramalan Produk Roti Pada Ardyla Bakery Muara Bulian Dari perhitungan kelima metode  diatas  dapat  di  ketahui bahwa peralaman dengan menggunakan kelima metode tersebut  adalah  sebagai  berikut Metode Single  Moving  Averages 4 bulan  Ramalan  penjualannya  adalah 458  ,  MAD  sebesar  24,06  dan  MSE sebesar  1.107,81  .  Metode  Single Moving  Averages  6  bulanan  dengan
Ramalan  penjualan  adalah  462, MAD  sebesar  26,95  dan  MSE sebesar 1.297,97. Metode Exponential Smoothing dengan alpha 0,1 dengan Ramalan penjualan adalah 466, MAD sebesar 25,99 dan MSE  sebesar    1.328,05.  Metode Exponential Smoothing dengan alpha 0,2 dengan Ramalan penjualan adalah 457, MAD sebesar 26,33 dan MSE  sebesar    1.359,64.  Metode Exponential Smoothing dengan alpha 0,5 dengan Ramalan penjualan adalah 437, MAD sebesar 30,94 dan
MSE  sebesar    1.560,03.  Metode Weighted  Moving  Averages  dengan pembobotan  3  dengan  Ramalan penjualan  adalah  435,  MAD  sebesar 33,52  dan  MSE  sebesar    1.797,87. Metode Trend  Projection dengan Ramalan  penjualan  adalah  446, MAD  sebesar  23,21  dan  MSE sebesar    1.048,25  serta  Metode
Trend  Exponential dengan  Ramalan penjualan adalah 444 , MAD sebesar 461,08 dan MSE sebesar 213.707,47. Bahwa  hasil  perhitungan  dan hasil penelitian tersebut diatas dengan  metode Trend  Projection lebih baik dan lebih cocok diterapkan  oleh  Ardyla  Bakery dalam meramalkan penjualan produk roti  pada  bulan  Juni  2016,  karena metode Trend  Projection memilki tingkat  kesalahan  atau  tingkat error lebih  rendah  dibandingkan  keempat metode diatas dengan tingkat kesalahan  peramalan  MAD  Sebesar 24,06 dan MSE sebesar
1.107,81.

## SIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pembahasan  diatas  maka  peneliti menyimpulkan bahwa:
1. Peramalan  jumlah  penjualan  dari bulan  Juni  2015  s.d  Mei  2016 yang  berdasarkan  metode single
moving  averages,  exponential
smoothing, weighted moving averages,  trend  projection dan trend  exponential adalah  sebagai berikut  Metode Single  Moving Averages 4 bulan dengan Ramalan  penjualan  adalah  458  ,
MAD  sebesar  24,06  dan  MSE sebesar  1.107,81.  Metode  S ingle Moving  Averages 6  bulan  dengan Ramalan  penjualan  adalah  462, MAD  sebesar  26,95  dan  MSE sebesar 1.297,97. Metode Exponential  Smoothing dengan alpha 0,1 dengan Ramalan penjualan  adalah  466,  MAD sebesar  25,99  dan  MSE  sebesar 1.328,05.  Metode Exponential Smoothing dengan alpha 0,2 dengan Ramalan penjualan adalah 457,  MAD  sebesar  26,33  dan
MSE  sebesar    1.359,64.  Metode Exponential  Smoothing dengan alpha 0,5 dengan Ramalan penjualan  adalah  437,  MAD sebesar  30,94  dan  MSE  sebesar 1.560,03. Metode Weighted Moving Averages dengan pembobotan  3  dengan  Ramalan penjualan  adalah  435,  MAD sebesar  33,52  dan  MSE  sebesar 1.797,87. Metode Trend Projection dengan  Ramalan penjualan  adalah  446,  MAD sebesar  23,21  dan  MSE  sebesar 1.048,25    serta  Metode Trend
Exponential dengan Ramalan penjualan  adalah  444  ,  MAD sebesar  461,08  dan  MSE  sebesar 213.707,47.
2. Metode  yang  sesuai  dan  baik untuk  diterapkan  pada  usaha Ardyla  Bakery Muara  Bulian untuk  produk  roti  pada  periode
Juni  2015  s.d  Mei  2016  adalah metode Trend  Projection ,  karena memiliki  tingkat error yang terkecil dibandingkan dengan metode single  moving  averages 4 bulan ,single  moving  averages 6 bulan, exponential smoothing
dengan alpha ( α = 0,1 , α = 0,2 dan  α  =  0,5  ),  weighted  moving averages dan trend exponential.

## DAFTAR PUSTAKA
Artwodini  Muqtadiroh,  Feby.  2015. Analisis  Peramalan  Penjualan Semen  Non-Curah  (Zak)  Pt
Semen Indonesia (Persero) Tbk Pada Area Jawa Timur. Skripsi  :  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember : Surabaya Departemen Pendidikan Nasional.2008.  Kamus Besar Bahasa  Indonesia  Edisi  Ke
Empat. Jakarta : Balai Pustaka
Gasperz,  Vincent.  2005 .  Production Planning and Inventory Control. Gramedia  Pustaka Utama, Jakarta. Nasution, Arman, H. 2003. Perencanaan dan pengendalian  produksi. Guna Widya, Surabaya. Render,  Barry  and  Heizer,  Jay. 2005. Prinsip-prinsip Manajemen  Operasi ,  Salemba Empat, Jakarta. Savira, Mia . 2015. Analisis
Peramalan  Penjualan  Obat Generik  Berlogo  (Ogb)  Pada Pt.  Indonesia  Farma. Skripsi  : Universitas Telkom Bandung. Subagyo, Pangestu. 2002. Forecasting: Konsep dan
Aplikasi. BPFE :Yogyakarta.
Taylor,    Bernard    W.    2004.
Managemen    Science    (Sains
Manajemen). Salemba  Empat,
Jakarta.
Tim  Penyusun.  2010. Panduan Penulisan Skripsi. Sekolah
Tinggi  Ilmu  Ekonomi  Graha Karya : Muara Bulian. Yamit,  Zulian.  2005. Menejemen Persediaan . Ekonisia,
Yogyakarta.