Vol. 5 No. 1 (April 2021)

## ANALISIS MODEL MANAJEMEN PERMINTAAN SCM NETWORK DAN PERAMALAN PERMINTAAN PADA PENJUALAN BUSANA MUSLIM MENGGUNAKAN METODE LINEAR REGRESSION
Vela Maghfiroh * , Yusuf Amrozi, Qushoyyi Bondan Prakoso,
Mochamad Adam Aliansyah
Universitas Islam Negeri (UIN) Sunan Ampel, Surabaya, Indonesia Email: velamaghfiroh26@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol5No1.pp28-32

## ABSTRACT
Supply  chain  management  is  very  important  for  a  company  because  it  will  affect  supply  performance  in  the company. Doing business in this era has many challenges that must be faced, especially in the Muslim clothing business. The way to stabilize the demand diagram of the Muslim clothing business, retailers are required to manage the supply chain so that they can meet the total demand. The object of this research is Rabbani Cirebon which was obtained from a literature study published in a journal entitled "Trend of Muslim Lifestyle Changes" from Banjarmasin State Polytechnic. The journal has sales data based on product types from monthly in 2016. From this data will be processed and analyzed using data analysis techniques. This data analysis technique uses time series forecasting data analysis techniques. From this time series method, this research uses moving average and linear regression. After modeling the data, the forecast error is measured using MAD, MAPE, RMSE, and MSE. The overall MSE results were 103731.8 and RMSE 322.0743. The benefit of demand forecasting is to reduce the  Bullwhip  Effect,  plan  future  resources,  for  example,  such  as  stock  management,  place  control,  product distribution, and demand for raw materials so as to make the right decisions. The results showed that the linear regression method has better forecasting than the moving average because linear regression has a smaller error rate than the moving average. But even so, the error rate of this study is still very large, so it is necessary to do more research to minimize the error rate.
Keyword: Management, Demand, Forecasting, SCM, Linear Regression, Study of Literature.

## ABSTRAK
Manajemen  rantai  pasok  sangat  penting  untuk  perusahaan  karena  akan  mempengaruhi  kinerja  pasokan  dalam perusahaan. Berbisnis di era ini memiliki banyak tantangan yang harus dihadapi, terlebih lagi pada bisnis baju muslim.  Cara  menstabilkan  diagram  permintaan  dari  bisnis  baju  muslim  tersebut,  pihak  retailer  diharuskan mengelola rantai pasok sehingga dapat memenuhi jumlah permintaan. Objek penelitian ini adalah Rabbani Cirebon yang  di  dapatkan  dari  studi  literatur  yang  dimuat  dalam  jurnal  yang  berjudul  “Trend  Prubahan  Gaya  Hidup Muslim” dari Politeknik Negeri Banjarmasin. Jurnal tersebut memiliki data penjualan berdasarkan jenis produk dari perbulan di tahun 2016. Dari data tersebut akan diolah dan di analisis menggunakan teknik analisis data. Teknik analisis data ini menggunakan teknik analisis data time series forecasting. Dari metode time series tersebut penelitian  ini  menggunakan  moving  average  dan  linear  regression.  Setelah  dimodelkan  data  tersebut  diukur kesalahan  peramalannya  menggunakan  MAD,  MAPE,  RMSE,  dan  MSE.  Hasil  dari  MSE  secara  keseluruhan 103731,8 dan RMSE 322,0743. Manfaat dari peramalan permintaan adalah untuk mengurangi Bullwhip Effect, merencanakan  sumber  daya  yang  akan  datang,  contohnya  seperti  pengelolaan  stok,  pengendalian  tempat, pendistribusian produk, dan permintaan bahan baku sehingga membuat keputusan yang tepat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode linear regression memiliki peramalan yang lebih baik dibandingkan dengan moving average  dikarenakan  linear  regression  memiliki  tingkat  error  yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  moving average. Namun walaupun demikian tingkat error dari penelitian ini masih sangat besar sehingga perlu dilakukan penelitian lagi untuk meminimalisir tingkat error tersebut.
Kata Kunci: Manajemen, Permintaan, Peramalan, SCM, Regresi Linear, Studi Literatur.
Vol. 5 No. 1 (April 2021)
ISSN: 2620-4339 (media online)

## PENDAHULUAN
Menjalankan  bisnis  pada  era  ini  mempunyai tantangan yang sangat berat. Banyak sekali tantangan yang  harus  dihadapi  untuk  keberlangsungan  bisnis. Tantangan yang di maksud adalah tantangan eksternal dan internal. Tantangan eksternal yaitu tantangan yang berasal  dari  perusahaan  serupa  atau  sering  disebut sebagai  pesaing.  Dan  tantangan  internal  seperti manajemen  tata  kelola  perusahaan  yang  bagus.  Dari tata  kelola  perusahaan  yang  bagus  tersebut  tentunya didukung  oleh  proses  manajerial  yang  bagus  pula. Salah  satunya  adalah  manajemen  rantai  pasok, manajemen  rantai  pasok  sangat  penting  untuk perusahaan  karena  akan  mempengaruhi  kinerja pasokan  dalam  perusahaan.  Mulai  dari  pembelian bahan  baku,  produksi,  maupun  distribusi.  Jika  proses tersebut  tidak  dikelola  dengan  baik  akan  berakibat buruk  bagi  perusahaan  karena  akan  menimbulkan Bullwhip Effect.
Berbisnis di era ini memiliki banyak tantangan yang harus dihadapi untuk meningkatkan keuntungan dalam  sebuah  usaha,  terlebih  lagi  pada  bisnis  baju muslim. Seperti yang kita ketahui bisnis baju muslim dapat dikatakan sebagai bisnis musiman, karena jumlah permintaan  baju  muslim  akan  meningkat  saat mendekati  hari  raya  idul  fitri  atau  hari  raya  umat muslim. Di hari lain, bulan lain, atau tahun lain jumlah permintaan baju muslim tidak sebanyak saat mendekati hari  raya  idul  fitri.  Dengan  demikian  untuk menstabilkan  diagram  permintaan  dari  bisnis  baju muslim  tersebut  dengan  bulan-bulan  lainnya  adalah, pihak  retailer  diharuskan  mengelola  rantai  pasok sehingga  dapat  memenuhi  jumlah  permintaan  yang banyak.  Karena  jika  hanya  mengandalkan  satu pemasok  saja  maka  akan  kurang  maksimal  dan  tidak dapat  memenuhi  banyak  permintaan  begitupun sebaliknya  dibulan  lain  ketika  permintaan  menurun maka  akan  dikurangi  pasokannya,  oleh  sebab  itu diperlukannya  manajemen  permintaan  yang  baik dengan  memperkirakan  prediksi  permintaan  pada periode  berikutnya  dalam  perspektif  jaringan  rantai pasokan.
Sample penelitian berupa data penjualan yang di ambil  dari  jurnal  yang  berjudul  “ Trend  Perubahan Gaya Hidup Muslim ”. Jurnal ini dari Politeknik Negeri Banjarmasin dan objeknya di Rabbani Cirebon di tahun 2016.  Dari  hasil  penjualan  tersebut  di  lakukan peramalannya dan diukur kualitas dari hasil peramalan tersebut.
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  Analisis dan  Pemetaan  Model  Supply  Chain  Management (SCM)  dan  Budaya  Organisasi  pada  Industri  Busana
Muslim  di  Bandung  (Satyarini,  Adriani,  Fitriani,  & Teresia, 2017). Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk analisa model SCM di industri busana muslim di Kota Bandung, perencanaan model SCM yang sesuai dengan lingkungan  di  industri  busana  muslim  di  Kota Bandung,  dan  analisa  tentang  ketersediaan  wirausaha baju  muslim  dari  sisi  budaya  organisasi.  Hasil  dari penelitian  tersebut  adalah  analisa  pada  model  SCM menggunakan  analisa  deskriptif  dengan  menghitung rata-rata jawaban dari responden yang mana kusioner tersebebut berisikan pernyataan dan di berikan kepada responden lalu diinterpretasikan dalam setiap kategori dengan  menggunakan  rumus  tertentu  serta  untuk busana  muslim  di  Kota  Bandung  sudah  fokus  pada relasi  jangka  panjang  dengan  penyuplai,  dimulai  dari menyertakan  penyuplai  dalam  proses  desain  serta mengembangkan  produk,  dan  memikirkan  perkiraan ketergantungannya.
Perbedaan penelitian sebelumnya dengan artikel ini  adalah  pada  metode  penelitian  dan  tujuan penelitiannya.  Pada  penelitian  sebelumnya  bertujuan untuk  menganalisa  model  scm  untuk  industri  busana muslim  dengan  metode  deskriptif.  Sedangkan  pada penelitian ini bertujuan untuk memaksimalkan supply chain  management  melalui  peramalan  permintaan lewat  metode  linear  regression  dan  memperbaiki jaringan scm yang kurang optimal.
Tujuan  penelitian  ini  adalah memprediksi permintaan pada bulan sesudahnya lewat metode linear regression  dan  melakukan  estimasi  terhadap permintaan  lewat  peramalan  permintaan  yang  telah dilakukan.

## TINJAUAN PUSTAKA Supply Chain Management
Supply Chain Management adalah pengelolaan informasi, barang dan jasa mulai dari pemasok paling awal  sampai  ke  konsumen  paling  akhir  dengan menggunakan  pendekatan  sistem  yang  terintegrasi dengan tujuan yang sama (Said et al., 2006). Jadi pada Supply Chain Management berkaitan dengan pemasok dan  terus  mengalir  sampai  dengan  konsumen  yang dimana  pada  hal  tersebut  terdapat  pengelolaan  yang baik supaya berjalan dengan lancar.

## Permintaan
Permintaan  adalah  Keinginan  seseorang (konsumen)  terhadap  barang-barang  tertentu  yang diperlukan  atau  diinginkan  (Yati,  2008).  Atau  lebih lengkap penjelasannya adalah sejumlah produk barang atau jasa yang merupakan barang-barang ekonomi yang akan  dibeli  konsumen  dengan  haraga  tertentu  dalam
ISSN: 2620-4339 (media online)
suatu  waktu  atau  periode  tertentu  dan  dalam  jumlah tertentu. Demand seperti ini lebih tepat disebut sebagai permintaan  pasar  (market  demand),  dimana  tersedia barang tertentu dengan harga yang tertentu pula (Yati, 2008).

## Metode Peramalan
Penelitian ini menggunakan metode peramalan yaitu  Metode  Rata-rata  Bergerak  atau  Moving Average.  Metode  Rata-rata  bergerak  atau  Moving Average adalah suatu metode yang menggunakan rata- rata  periode  akhir  data  untuk  meramalkan  periode berikutnya.
Rumus pembobotan rata-rata bergerak atau moving average
Catatan : n adalah jumlah periode

## Linear Regression
Linier Regression adalah Metode statisik yang berfungsi  untuk  menguji  sejauh  mana  hubungan  dari sebab  akibat  antara  variable  penyebab  terhadap variable  akibat.  Varibel  penyebab  di  lambangkan dengan X atau disebut juga Independent dan Variabel akibat  di  lambangkan  dengan  Y  atau  disebut  juga Dependent.
Y = Varibel Akibat atau Variabel Dependent X = Variabel Penyebab atau Variabel Independent a = Konstanta b  =  Koefisien  regresi  atau  kemiringan,  besaran Dependent yang ditimbulkan oleh Independent

## Penelitian Terdahulu
Penelitian  ini  menggunakan  metode  studi literatur.  Metode  studi  literatur  adalah  serangkaian kegiatan yang berkenaan dengan metode pengumpulan data pustaka, membaca dan mencatat, serta mengelola bahan penelitian (Zed, 2004). Penelitian-penelitian lain yang berhubungan atau yang relevan digunakan untuk menambah referensi dalam menyusun artikel penelitian dan juga menjadi pembeda antara penelitian orang lain dengan penelitian yang akan dibuat. Terdapat beberapa penelitian  terdahulu  yang  relevan  tentang  Analisis Model  Manajemen  Permintaan  SCM  Network  dan Peramalan Permintaan pada Penjualan Busana Muslim Menggunakan Metode Linier Regression seperti yang
dilakukan  oleh Melda  Hidayanti,  Saputri,  Kamila Windyani Putri Penelitian yang berhubungan berjudul “Trend  Perubahan  Gaya  Hidup  Muslim”.  Dari penelitian  tersebut  memiliki  kesimpulan  yaitu: Perkembangan  busana  muslim  di  Indonesia  sangat pesat. Ini ditandai dengan banyaknya komunitas hijab serta  data  statistik  yang  ada.  Data  kementrian menyebutkan  bahwa  pada  tahun  2016,  dari  750  ribu IKM sandang di Indonesia 30% adalah industri busana muslim. Kementerian perdagangan menyatakan bahwa pada  tahun  2015  ekspor  busana  muslim  mencapai  58 triliun  rupiah.  20%  dari  angka  tersebut  adalah pendistribusian pasar ekspor sedangkan sisanya adalah diperdagangkan ke pasar domestik, walau hanya 20% tetapi  sudah  memposisikan  Indonesia  sebagai  “Top Five”  negara  anggota  Organisasi  Kerjasama  negara Islam (OKI) pengekspor busana muslim. Jenis Rabbani memiliki 154 outlet yang tersebar di seluruh Indonesia, hal  ini  yang  membuat  Rabbani  mengambil  10%  dari keseluruhan  pasar  busana  muslim  di  Indonesia (Hidayanti, Saputri, & Putri, 2018).
Penelitian  lainnya  oleh Ria  Satyarini,  L  Retno Adriani, Katlea Fitriani, Angela Teresia yang berjudul “Analisis  dan  Pemetaan  Model  Supply  Chain Management  (SCM)  dan  Budaya  Organisasi  pada Industri Busana Muslim di Bandung”. Dari penelitian tersebut  memiliki  kesimpulan  yaitu:  Analisa  untuk model  SCM  pada  industri  busana  muslim  di  kota bandung  mengeluarkan  model  yang  telah  dikaji sehingga  menghasikan  hubungan  jangka  panjang dengan  pemasok.  Pada  ukuran  usaha  kecil  lebih mementingkan  keterlibatan  penyuplai  dalam  proses desain serta mengecilkan ketergantungan. Pada ukuran usaha  mikro  perusahaan  lebih  fokus  dari  tingkat pemulihan  produk  jika  terjadi  kerusakan  dan  sangat bergantung  pada  kesiapan  produk  dari  penyuplai. Perencanaan  model  SCM  yang  sesuai  dengan lingkungan Industri Busana Muslim di Kota Bandung perlu  dorongan  dari  pemerintah  kota.  Analisa  pada kesiapan pengusaha dari sisi budaya organisasi dilihat dari  analisa  yang  mencantumkan  bahwa  hasil  budaya yaitu  budaya  clan  yang  pada  saat  ini  tumbuh  di perusahaan  dengan  harapan  budaya  kekeluargaan tersebut tetap bertahan (Satyarini et al., 2017).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian kuantitatif yang didapatkan dari perhitungan peramalan menggunakan  moving  average  dan  linear  regression. Metode penelitian ini merupakan tahapan yang dilalui dalam  penelitian  ini.  Objek  penelitian  ini  adalah Rabbani Cirebon yang di dapatkan dari studi literatur
Vol. 5 No. 1 (April 2021)
yang  dimuat  dalam  jurnal  yang  berjudul “Trend Prubahan Gaya Hidup Muslim” dari Politeknik Negeri Banjarmasin.
Jurnal  tersebut  memiliki  data  penjualan berdasarkan jenis produk dari perbulan di tahun 2016, namun dalam penelitian ini hanya diambil jenis produk busana  karena  penelitian  ini  merupakan  peramalan tentang  permintaan  busana.  Dari  data  tersebut  akan diolah  dan  di  analisis  menggunakan  teknik  analisis data. Teknik analisis data ini menggunakan data time series  forecasting  karena  data  yang  di  dapatkan merupakan data runtut waktu perbulan di tahun 2016. Dari  metode  time  series  tersebut  penelitian  ini menggunakan rata-rata bergerak (moving average) dan linear  regression.  Setelah  dimodelkan  data  tersebut diukur  kesalahan  peramalannya  menggunakan  MAD, MAPE, RMSE, dan MSE.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Metode Moving Average
Moving average merupakan metode yang sering digunakan dan paling standar. Moving average adalah suatu  metode  peramalan  umum  dan  mudah  untuk menggunakan  alat-alat  yang  tersedia  untuk  analisis tekniks (Rahayu & Yulianto, 2018).
Berdasarkan  data  Time  Series  atas  penjualan baju  busana  muslim,  melalui  perhitungan  yang  ada didapatkan nilai peramalan sebagai berikut:
Tabel 1. Data Penjualan dan Nilai Peramalan Time Data Penjualan Nilai Peramalan Januari 62 Februari 50 Maret 80 April 110 64,00 Mei 260 80,00 Juni 500 150,00 Juli 1300 290,00 Agustus 100 686,67 September 130 633,33 Oktober 170 510,00 November 340 133,33 Desember 477 213,33 Januari - 329,00
Dari  metode  moving  average  menggunakan periode tiga bulanan yaitu dengan menjumlahkan tiap permintaan  dalam  jangka  waktu  tiga  bulan  dan membaginya  dengan  periode  yang  telah  ditetapkan yaitu  tiga  bulanan  menghasilkan  moving  average sebesar  329  di  bulan  januari  dengan  MAD  total  dari
keseluruhan peramalan sebesar 3251,97, MSE sebesar 1940676, MAPE sebesar 1278,79671 %.

## Metode Linear Rigression
Bentuk hubungan yang paling sederhana antara variabel  X  dengan  variabel  Y  adalah  berbentuk  garis lurus  atau  berbentuk  hubungan  linier  yang  disebut dengan  regresi  linier  sederhana  atau  sering disebut regresi linier (Syafruddin, Hakim, & Despa, 2014).
Dari hasil pengamatan dari Jurnal yang berjudul ”Trend Perubahan Gaya Hidup Muslim”. Didapatkan hasil peramalan dari metode Moving Average sebagai berikut:
Tabel 2. Data Penjualan dan Nilai Peramalan
Periode Time Data Penjualan Nilai Peramalan 1 Januari 62 140 2 Februari 50 169 3 Maret 80 198 4 April 110 226 5 Mei 260 255 6 Juni 500 284 7 Juli 1300 313 8 Agustus 100 341 9 September 130 370 10 Oktober 170 399 11 November 340 428 12 Desember 477 456 13 Januari - 485

## Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD  digunakan  untuk  mengukur  ketepatan peramalan  dengan  membuat  rata-rata  kesalahan dugaan.

## Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE memberi pernyataan mengenai persentase  kesalahan  dari  hasil  peramalan  terhadap hasil aktual selama periode tertentu.

## Mean Square Error (MSE)
MSE adalah metode lain yang digunakan untuk mengevaluasi metode peramalan.
ISSN: 2620-4339 (media online)

## Root Mean Squared Error (RMSE)
RMSE  adalah  salah  satu  cara  untuk mengevaluasi  model  linear  regression  dengan  cara mengukur  tingkat  akurasi  pada  hasil  perkiraan  suatu model.
Sebagaimana  rumus  dari  MSE  yaitu  dengan mencari selisih dari nilai peramalan dikurangi dengan nilai aktual di setiap bulan, karena data ini merupakan data bulanan. Setelah ditemukan semua selisihnya tiap bulan  lalu  dibagi  dengan  periode  waktu  yang ditentukan.
Hasil dari evaluasi metode tersebut adalah Mean Squared  Error  (MSE)  dan  Root  Mean  Squared  Error (RMSE). Hasil dari MSE secara keseluruhan 103731,8 dan RMSE 322,0743.
Hasil  penelitian  ini  selaras  dengan  penelitian oleh  Iwan,  dkk,  yang  mana  ini  berpengaruh  pada peramalan  jumlah  permintaan  suatu  produk  (Iwan, Rahayu,  2018).  Tujuan  adanya  peramalan  penjualan pada busana muslim agar tidak mengalami kekurangan atau  kelebihan  pada  persediaan  produk  dan  untuk memenuhi  permintaan  konsumen  terhadap  penjualan busana  muslim  sehingga  akan  mendapatkan keuntungan yang sesuai dengan harapan.

## KESIMPULAN
Manfaat  dari  peramalan  permintaan  adalah untuk mengurangi Bullwhip Effect, merencanakan atau mengestimasi  sumber  daya  yang  akan  datang, contohnya  seperti  pengelolaan  stok,  pengendalian tempat, pendistribusian produk, dan permintaan bahan baku sehingga membuat keputusan yang tepat.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode linear regression memiliki peramalan yang lebih baik dibandingkan  dengan  moving  average  dikarenakan linear regression memiliki tingkat error yang lebih kecil dibandingkan  dengan  moving  average.  Namun walaupun  demikian  tingkat  error  dari  penelitian  ini masih sangat besar sehingga perlu dilakukan penelitian lagi untuk meminimalisir tingkat error tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Hidayanti, M., Saputri, & Putri, K. W. (2018). Trend Perubahan Gaya Hidup Muslim. Proceeding of National Conference on Asbis , 303–313.
Iwan, Rahayu, A. (2018). Analisa Peramalan
Permintaan Mobil Mitsubishi Expander. Issn ,
18 (2).
Rahayu, E. I. H., & Yulianto, A. (2018). ANALISIS PERAMALAN PERMINTAAN MOBIL MITSUBISHI XPANDER DENGAN TIGA METODE FORECASTING. Cakrawala - Jurnal Humaniora , 18 (2), 249–256.
Said, A. I., Bayu, A. S., Clara, L. B., Hoetomo, L., Riri, S., Soerjo, W., & Zaldi, I. M. (2006). Produktivitas dan Efisiensi dengan Supply Chain Management . Jakarta: Penerbit PPM.
Satyarini, R., Adriani, L. R., Fitriani, K., & Teresia, A. (2017). Analisis dan pemetaan model Supply Chain Management (SCM) dan budaya organisasi pada industri busana muslim di Bandung . Universitas Parahyangan.
Syafruddin, M. L. H. D. D., Hakim, L., & Despa, D.
(2014). Metode Regresi Linier Untuk Prediksi Kebutuhan Energi Listrik Jangka Panjang (Studi Kasus Provinsi Lampung). Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan , 2 (2), 1–9.
Yati, O. A. (2008). Ekonomi Pariwisata; Introduksi, Informasi dan Implementasi . Jakarta: Kompas.
Zed, M. (2004). Metode Penelitian Kepustakaan . Jakarta: Yayasan Obor Indonesia.