Vol. 03, No. 01 (2021), pp. 14 – 18 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Optimasi Tanggal Masuk: 01-03-2021; Revisi: 08-03-2021 Diterima:15-03-2021

## PERAMALAN PERMINTAAN PAVING MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING
Ridho Awanda 1 , Kresna Oktafianto 2*
Prodi Matematika FMIPA Universitas PGRI Ronggolawe 1*,2 ridhoawanda17@gmail.com 1* , kresnaoktafianto@unirow.ac.id
Abstrak –  CV. Berlian Abadi adalah perusahaan yang bergerak di bidang jasa kontruksi sipil, perdagangan umum dan supplier  produk beton yang menerapkan sistem Make to Stock (MTS). Salah satu produk beton yang diproduksi pada CV. Berlian Abadi adalah paving . Paving merupakan merupakan produk yang paling banyak terjual dibandingkan produk lain namun permintaan produk paving bersifat fluktuatif yang artinya permintaan tidak menentu sehingga sering terjadi masalah  pada saat prediksi banyaknya produk yang harus ada  pada  bulan  berikutnya.  Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk meramalkan permintaan paving dengan metode Weight  Moving Average  dan  Exponential Smoothing, dari kedua metode tersebut didapatkan hasil peramalan permintaan  26206 untuk periode berikutnya menggunakan Weight Moving Average dan 25927,93  untuk periode berikutnya menggunakan metode  Exponential Smoothing.  MSE  (Mean Square Error)  untuk kedua metode diperoleh 20599041 untuk nilai error Weight Moving Average 30480430 untuk error Exponential Smoothing.

## Kata Kunci – Peramalan, Permintaan, Weight
Moving Average, Exponential Smoothing

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  dalam dunia industri merupakan suatu hal yang sering kali terjadi pada zaman sekarang ini. Hal tersebut terbukti dari banyaknya  industri-industri yang berdiri baik industri besar, menengah ataupun industri kecil. Jika pertumbuhan dalam dunia industri semakin meningkat maka persaingan pun akan semakin ketat, sehingga diperlukan suatu perencanaan yang matang baik dari segi perencanaan produksi maupun  perencanaan permintaan untuk
menciptakan masa depan industri manufaktur yang lebih baik.
Perencanaan permintaan secara umum .. lebih dikenal dengan peramalan ( forecasting ). Peramalan adalah metode untuk memperkirakan suatu nilai dimasa depan dengan menggunakan data di masa lalu  [1].  Fungsi dari peramalan dalam ruang lingkup produksi yaitu memperkirakan banyaknya permintaan produk pada satu atau beberapa periode berikutnya berdasarkan data  penjualan produk pada  masa lalu  [2]. Adanya kondisi ttersebut, perusahaan dapat merancang target dan memproduksi sejumlah produk sesuai dengan data peramalan.
Sebagai salah satu perusahaan penghasil produk beton di Tuban jawa timur, CV. Berlian Abadi berkomitmen untuk selalu memenuhi permintaan terhadap produknya. CV. Berlian Abadi merupakan perusahaan yang bergerak di bidang jasa kontruksi sipil, perdagangan umum dan supplier produk beton yang menerapkan sistem Make to Stock (MTS).
Berdasarkan latar belakang di atas, tujuan dari adanya penelitian ini  adalah  untuk meramalkan permintaan produk di CV. Berlian abadi. Objek yang menjadi penelitian ini adalah produk paving. Paving merupakan suatu  produk yang paling banyak terjual dibandingkan produk lain. Pada kenyataannya, permintaan  produk paving bersifat fluktuatif yaitu jumlah permintaan naik turun dan tidak stabil.  Permintaan yang fluktuatif ini akan mempengaruhi keuntungan perusahaan, biaya operasional,
pemakaian dan persediaan bahan serta juga berpengaruh terhadap pemakaian jam kerja.
Untuk memenuhi permintaan produk paving pada CV. Berlian Abadi digunakan peramalan permintaan yaitu menggunakan metode Weight Moving Average dan Exponential Smoothing [3][4].

## II. METODE PENELITIAN
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan cara sebagai berikut:
1. Wawancara
Wawancara  menjadi teknik yang dapat digunakan untuk mengumpulkan data yaitu dengan melakukan interaksi diantara peneliti dengan responden atau subjek penelitian [5].
2. Dokumentasi Dokumentasi dilakukan guna memperoleh dan mengumpulkan data terkait  hal-hal  seperti  catatan,  notulen, rapat, agenda, dan lain-lain [6].
Pada penelitian ini  digunakan  data penjualan paving pada tahun 2020 (januari - oktober) sebagai data uji  untuk melakukan peramalan  menggunakan  metode Weight Moving Average dan Exponential Smoothing . Data penjualan paving 2020 pada CV. Berlian Abadi dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1: Data Penjualan Paving No Bulan Data Penjualan 1 Januari 26880 2 Februari 16495 3 Maret 18730 4 April 16190 5 Mei 17320 6 Juni 16150 7 Juli 20900 8 Agustus 19300 9 September 22078 10 Oktober 31260 *Sumber: data primer setelah diolah, 2020.
A. Metode Weighted Moving Average
Metode WMA lebih responsif terhadap perubahan, karena data dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar  [7]. Persamaan metode WMA dinyatakan sebagai berikut:
𝑊𝑀𝐴 = ∑ {( 𝑀 )( 𝑦 )} ∑ 𝑀 (1)
Dimana:
𝑀 : Bobot untuk peramalan 𝑦 : Permintaan periode ke- n

## B. Metode Exponential Smoothing
Metode Exponential Smoothing atau ES adalah nilai  peramalan pada periode t  yaitu nilai aktual  data  pada periode t-1  ditambah dengan penyesuaian yang berasal dari kesalahan nilai ramalan yang terjadi pada periode t-1  [8].  Metode ES dapat  dicari dengan menggunakan rumus berikut:
𝐹 𝑡 = 𝑎𝑋 𝑡 + (1 − 𝑎 ) 𝐹 𝑡−1 (2) Keterangan :
𝑋 𝑡 : Data permintaan pada periode t 𝑎 :Konstanta/faktor pemulusan/smoothing 𝐹 𝑡 : Peramalan periode t
𝐹 𝑡−1 : Peramalan periode t-1
C. Error Error  diperoleh dari perhitungan  selisih rata-rata antara penjualan  dikurangi dengan peramalan yang dapat dilihat pada persamaan berikut.
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝐷 𝑡 − 𝐹 𝑡 (3)
D. MAD ( Mean Absolute Deviation ) MAD adalah rata-rata error mutlak selama periode tertentu tanpa memperhatikan besar kecilnya  hasil peramalan dibandingkan dengan data aktual atau kenyataannya. MAD diperoleh  dari  jumlahan nilai  mutlak  dari deviasi  absolute  penjualan aktual dikurangi peramalan kemudian dibagi dengan banyaknya data. MAD dapat dinyatakan dalam rumus berikut:
𝑀𝐴𝐷 = ∑ | 𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑛 (4)
E. MSE ( Mean Square Error )
MSE  dapat  dihitung  melalui penjumlahan kuadrat  dari 𝑥 𝑡 dikurangi 𝐹 𝑡 dan membagi dengan banyaknya periode peramalan.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ ( 𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 (5)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Perhitungan menggunakan Metode Weighted Moving Average Metode Weighted  Moving Average berfungsi untuk  memprediksi masa depan dengan memanfaatkan data-data terdahulu dan memberikan bobot yang berbeda-beda. Pada penelitian ini diberikan bobot 3,2,1 dengan menggunakan 3 periode waktu terbaru. Perhitungan untuk peramalan pada bulan November 2021 dapat dihitung sebagai berikut:
WMA = ( 31260∗3 ) + ( 22078∗2 ) + ( 19300∗1 ) 6 = 26206
Sehingga didapatkan hasil peramlaan pada bulan November 2021 adalah 26206. Hasil yang diperoleh dari  peramalan penjualan menggunakan  metode Weighted  Moving Average dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2: Hasil peramalan Weighted Moving Average No Bulan Data Penjualan Peramalan 1 Januari 26880 - 2 Februari 16495 - 3 Maret 18730 - 4 April 16190 19343.3 5 Mei 17320 17087.5
6 Juni 16150 17178.3 7 Juli 20900 16546.7 8 Agustus 19300 18720 9 September 22078 19308.3 10 Oktober 31260 20955.7
Setelah menentukan  peramalan  pada periode ke-n, selanjutnya adalah menentukan Error, MAD dan MSE. Untuk melakukan perhitungan MAD dan MSE terlebih dahulu dibutuhkan perhiutngan dari Error  yaitu data aktual dikurangi data peramalan. Hasil perhitungan error dapat dilihat pada tabel 3.
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 31260 − 20955,7
= 10304,33
Tabel 3: Hasil perhitungan Error
Bulan Data Penjualan Forecast Error Januari 26880 - Februari 16495 - Maret 18730 - April 16190 19343.3  -3153.3 Mei 17320 17087.5 232.5 Juni 16150 17178.3  -1028.3 Juli 20900 16546.7 4353.3 Agustus 19300 18720 580 Septemb er 22078 19308.3 2769.7 Oktober 31260 20955.7 10304. 3
Menghitung nilai MAD  ( Mean Absolute Deviation )  dan MSE ( Mean Square Error ) dari hasil Error. Hasil perhitungan MAD dan MSE dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4: Hasil perhitungan MAD dan MSE No Bulan Data Penjualan Forecast Error MAD MSE 1 Januari 26880 - - - - 2 Februari 16495 - - - - 3 Maret 18730 - - - - 4 April 16190 19343.3 -3153.3 3153.3 9943511.1 5 Mei 17320 17087.5 232.5 232.5 54056.3 6 Juni 16150 17178.3 -1028.3 1028.3 1057469.4 7 Juli 20900 16546.7 4353.3 4353.3 18951511.1 8 Agustus 19300 18720 580 580 336400
9 September 22078 19308.3 2769.7 2769.7 7671053.4 10 Oktober 31260 20955.7 10304.3 10304.3 106179285.4 Jumlah 129139.8 14058.2 22421.4 144193286.8 Rata-rata 18448,54 2008,31 3203,06 20599041
*Sumber: Awanda (2021)
B. Perhitungan menggunakan
metode

## Exponential Smoothing
Menghitung peramalan jumlah permintaan paving untuk periode yang akan datang yaitu bulan November 2021 menggunakan metode Exponential Smoothing dengan 𝛼 = 0,5 dapat dihitung sebagai berikut:
𝐹 𝑡 = 0,5(31260) + (1 − 0,5)20595,86 = 25927,93
Hasil  yang diperoleh dari peramalan penjualan dengan metode Exponential Smoothing dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5: Hasil peramalan Exponential Smoothing No Bulan Data Penjualan Peramalan 1 Januari 26880 - 2 Februari 16495 26680 3 Maret 18730 21687.5 4 April 16190 20208.75 5 Mei 17320 18199.38 6 Juni 16150 17759.69 7 Juli 20900 16954.84 8 Agustus 19300 18927.42 9 September 22078 19113.71 10 Oktober 31260 20595.86 Setelah menentukan peramalan pada periode ke-n, selanjutnya adalah menentukan Error, MAD dan MSE. Hasil perhitungannya dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6: Hasil perhitungan Error, MAD dan MSE No Bulan Data Penjualan Forecast Error MAD MSE 1 Januari 26880 - - - - 2 Februari 16495 26680 -10385 10385 107848225 3 Maret 18730 21687.5 -2957.5 2957.5 8746806.3 4 April 16190 20208.75 -4018.75 4018.75 16150352 5 Mei 17320 18199.38 -879.375 879.375 773300.39 6 Juni 16150 17759.69 -1609.688 1609.688 2591095.5 7 Juli 20900 16954.84 3945.156 3945.156 15564256 8 Agustus 19300 18927.42 372.578 372.578 138814.37 9 September 22078 19113.71 2964.289 2964.289 8787009.3 10 Oktober 31260 20595.86 10664.14 10664.14 113723882 Jumlah 180127.2 -1904.145 37796.48 274323740 Rata-rata 20014.13 -211.572 4199.609 30480430
*Sumber: Awanda (2021)

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun kesimpulan dari penelitian ini adalah dengan adanya metode peramalan permintaan produk paving dapat membantu mempermudah pemilik perusahaan untuk memprediksi  atau meramalkan  banyaknya produk  paving  yang harus tersedia  atau menjadi stok pada  bulan  berikutnya.  Jika dilihat dari nilai error, MSE dan MAD maka metode Weight  Moving Average lebih  baik dibanding metode Exponential Smoothing .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terimakasih kepada Direktur dan manager beserta staff CV. Berlian Abadi yang telah membantu penyediaan  data penelitian  dan juga semua pihak yang telah banyak memberikan dukungan dan bantuan dalam penyelesaian penelitian ini.

## REFERENSI
[1]  Wardah, S.,    Iskandar. 2017. Analisis Peramalan Penjualan Produk Keripik Pisan Kemasan
Bungkus (Studi) Kasus: Home Industry Arwana
Food Tembilahan. J@ti undip: jurnal teknik
industri 11 (3), 135-142.
[2]  Ahmad, F. 2020. Penentuan Metode Peramalan pada Produksi Part New Granada Bowl ST di PT.
X. Jisi: Jurnal Integrasi Sistem Industri.  Vol. 7,
No. (1), 31-39.
[3]  Ahmad, F. 2020. Penentuan Metode Peramalan pada Produksi Part New Granada Bowl ST di PT. X. Jisi: Jurnal Integrasi Sistem Industri Vol.  7
No. (1), 31-39.
[4]  Marlina,  N.  E., Oktafianto, K., Yuliastuti, R. 2020.  Perbandingan Metode Trend Moment dan Single Moving Average untuk Meramalkan Jumlah Penduduk Kabupaten Tuban pada Tahun 2017-2021. MathVision  : Jurnal Matematika. Vol. 2 No. 1, Hal. 18-22.
[5]  Hutagulung, M. A. K. 2016. Analisa Pembiayaan Gadai Emas di PT. Bank Syari’ah Mandiri KCP Setia Budi. Jurnal Al-Qasd Vol. 1 No. 1, Hal. 116-126.
[6]  Saadati, B.  A.  dan  Sadli, M. 2019. Analisis Pengembangan Budaya Literasi dalam Meningkatkan Minat Baca Membaca Siswa Di
Sekolah Dasar. TERAMPIL: Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Dasar 6 (2), 151-164.
[7]  Saputra, A. 2016. Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Persediaan
Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average. Seminar Nasional Teknologi Informasi,
Bisnis, dan Desain. Palembang: STMIK/ POLTEK PalcomTech.
[8]  Margi, K., dan  Pendawa, S. 2015. Analisa dan Penerapan Metode Single Exponential Smoothing untuk Prediksi Penjualan pada Periode Tertentu (Studi Kasus: PT. Media Cemara Kreasi). Prosiding SNATIF , 2.