Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 275 – 280 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PERAMALAN PERMINTAAN MINYAK DENGAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE PADA PT. ALAM JAYA WIRASENTOSA
Nadya Viranika 1 , William Ramdhan 2 * , Elly Rahayu 2
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal *email : william.ramdhan052@gmail.com
Abstract: PT. Alam Jaya Wirasentosa which is located in Hessa Air Genting, Air Batu District, Asahan Regency, North Sumatra. This company is engaged in sales and distribution which has a fairly wide coverage on the island of Sumatra. PT. Alam Jaya Wirasentosa sells Indofood's main products,  one  of  which  is  bimoli  cooking  oil.  Constraints  experienced  by  PT.  Alam  Jaya Wirasentosa  often  has  problems  with  stock  availability  due  to  the  large  number  of  product requests  from  consumers.  In  addition,  there  are  times  when  there  is  too  much  inventory  (over stock) that results in too high a cost burden to store and maintain materials during storage in the warehouse  even  though  the  goods  still  have  opportunity  costs  (funds  that  can  be  invested  / invested in more profitable things). In this study, the SMA method is used to solve the problem of  predicting  the  demand  for  cooking  oil  in  the  next  period.  In  addition,  the  purpose  of  this study is to determine the forecasting system used by PT. Alam Jaya Wirasentosa in forecasting the demand for Cooking Oil each month and implementing the Single Moving Average Method in  forecasting  the  Demand  for  Cooking  Oil,  especially  Bimoli  cooking  oil.  At  PT.  Alam  Jaya Wirasentosa.
Keywords : Forecasting;  Single  Moving  Average;  Bimoli  Cooking  Oil;  PT.  Alam  Jaya Wirasentosa
Abstrak: PT.  Alam  Jaya  Wirasentosa  yang  berlokasi  di  Hessa  Air  Genting,  Kecamatan  Air Batu, Kabupaten Asahan, Sumatera Utara.Perusahaan ini bergerak dalam bidang penjualan dan distribusi  yang  memiliki  cakupan  cukup  luas  di  pulau  Sumatera.  PT.  Alam  Jaya  Wirasentosa menjual  produk  utama  Indofood  salah  satunya  minyak  goreng  bimoli.  Kendala  yang  dialami oleh  PT.  Alam  Jaya  Wirasentosa  sering  mengalami  masalah  ketersediaan  stock  barang dikarenakan banyaknya permintaan produk  dari  konsumen. Selain itu ada  masa dimana terlalu banyaknya  persediaan  (over  stock)  yang  ada  sehingga  mengakibatkan  terlalu  tingginya  beban biaya guna  menyimpan  dan  memelihara bahan selama penyimpanan di  gudang padahal barang tersebut masih mempunyai opportunity cost (dana yang bisa ditanamankan / diinvestasikan pada hal  yang  lebih  menguntungkan).  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  SMA  dalam memecahkan  masalah prediksi permintaan  minyak  goreng pada periode selanjutnya. Selain  itu tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui sistem peramalan yang digunakan oleh PT. Alam Jaya  Wirasentosa  dalam  meramalkan  permintaan  Minyak  Goreng  tiap  bulannya  dan mengimplementasikan Metode Single Moving Average dalam meramalkan Permintaan Minyak Goreng khusunya minyak goreng Bimoli Pada PT. Alam Jaya Wirasentosa.
Kata  Kunci :  Peramalan,  Single  Moving  Average,  Minyak  Goreng  Bimoli,  PT.  Alam  Jaya Wirasentosa,
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 275 – 280 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
PT.  Alam  Jaya  Wirasentosa  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang penjualan  dan  distribusi  produk  utama Indofood ,  seperti snack Citato,  Lays,  Minyak Goreng  Bimoli,  Minyak  Goreng  Sinolin,  Mie  Instan  dan  lain-lain.  Persaingan  antar perusahaan  yang  terjadi  mengharuskan  perusahaan  memiliki  strategi  dan  manajemen yang  baik  yakni  memastikan  ketersediaan  produk  yang  dihasilkan  mampu  memenuhi kebutuhan  konsumen.  Pada  PT.  Alam  Jaya  Wirasentosa  sering  mengalami  masalah kekurangan  dan  kelebihan  stock  dikarenakan  banyaknya  permintaan  produk  dari konsumen.
Persediaan termasuk masalah yang cukup krusial dalam operasional perusahaan. Terlalu  besarnya  persediaan  atau  banyaknya  persediaan  ( over  stock )  dapat  berakibat terlalu  tingginya  beban  biaya  guna  menyimpan  dan  memelihara  bahan  selama penyimpanan  di  gudang  padahal  barang  tersebut  masih  mempunyai opportunity  cost (dana  yang  bisa  ditanamankan  /  diinvestasikan  pada  hal  yang  lebih  menguntungkan). Sasaran  dari  perusahaan  sebenernya  bukan  untuk  mengurangi  atau  meningkatkan inventory (persediaan), tetapi untuk memaksimalkan keuntungan yang baik.
Peramalan  merupakan  bagian  integral  dari  aktivitas  pengambilan  keputusan. Banyak  metode  ramalan  yang  ada  serta  bermacam-macam  perihal  ketepatan,  ruang lingkup,  horison,  waktu  dan  biayanya  [1].  Peramalaan  merupakan  dugaan  terhadap permintaan  yang  akan  datang  berdasarkan  pada  beberapa  variabel  peramal  sering berdasarkan  data  deret  waktu  historis.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  melibatkan pengambilan data  masa  lalu dan  menempatkan  nya ke  masa  yang akan datang dengan suatu  bentuk  model  matematis  [2][3].  Salah  satu  strategi  yang  harus  dilakukan perusahaan  dalam  memecahkan  permasalahan  tersebut  dengan  melakukan forecasting terhadap  jumlah  permintaan  produk  pada  periode  akan  datang  berdasarkan  jumlah permintaan  historis  yang ada.  Teknik peralaman  yang dilakukan dengan  menggunakan metode Single Moving Average (SMA) dimana sangat tepat digunakan untuk data yang digunakan pada data jangka panjang [4]. Dimana metode SMA menggunakan sejumlah data aktual permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan dimasa yang akan datang [2][5][6].

## METODE
Metode time  series berhubungan  dengan  nilai-nilai  suatu  variabel  yang  diatur secara  priodik  sepanjang  waktu  dimana  perkiraan  permintaan  diproyeksikan,  misalnya mingguan,  bulanan,  kuartalan  dan  tahunan  [7]. Simple  Moving  Average (SMA) merupakan  metode  peramalan  dengan  menggunakan  rata-rata  suatu  nilai  runtut  waktu dan kemudian digunakan untuk memperkirakan nilai pada periode selanjutnya.
Rumus:
n X ... X X S 1 n - t 1 - t t 1 t      (1)
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 275 – 280 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Keterangan : S t+1 = Forecast untuk periode ke t + 1 X t = Data periode t n= Jangka waktu moving averages.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data sampel permintaan minyak goreng bimoli pada PT. Alam Jaya Wirasentosa sebagai berikut:
Tabel 1. Data Permintaan No Tahun Bulan 1 Liter 2 Liter 5 Liter Total Permintaan 1. 2020 Januari 300 207 250 757 2. 2020 Februari 275 189 489 953 3. 2020 Maret 265 171 607 1043 4. 2020 April 262 182 623 1067 5. 2020 Mei 252 178 655 1085 6 2020 Juni 259 193 645 1097 7. 2020 Juli 248 192 651 1091 8. 2020 Agustus 228 170 635 1033 9. 2020 September 231 173 643 1047 10. 2020 Oktober 223 179 646 1048 11 2020 November 230 182 557 969 12. 2020 Desember 243 194 610 1047
Sumber:  PT. Alam Jaya (2020)
Prediksi persediaan minyak goreng bimoli 1 liter pada bulan Januari 2021:
MAD =
= 13.74
MSE =
= 248.94
Jadi persediaan  bulan Januari  2021 adalah sebesar  227.33  dengan MAD  13.74, MSE 248.94
Prediksi persediaan minyak goreng bimoli 2 liter pada bulan Januari 2021:
MAD = = 8.59
MSE = = 121.39
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 275 – 280 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Jadi persediaan bulan januari 2021 adalah sebesar 174 dengan MAD 8.59, MSE 121.39.
Prediksi persediaan minyak goreng bimoli 5 liter pada bulan Januari 2021:
MAD = = 39.11
MSE = = 4220.08
Jadi  persediaan  bulan  januari  2021  dengan  rata-rata  bergerak  3  bulan  sebesar 641.33  dengan MAD 39.11, MSE  4220.08. Sehingga dari  hasil perhitungan peramalan persediaan  minyak goreng  bimoli  menggunakan  metode Single Moving Average diatas di peroleh dalam bentuk table sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil perhitungan peramalan keseluruhan
No Ukuran Minyak Goreng Bimoli Forecasting MAD MSE 1 1 Liter 227.33 13.74 248.94 2 2 Liter 174 8.59 121.39 3 5 Liter 641.33 39.11 4220.08

## Rancangan Sistem
Halaman Login pada  sistem forecasting digunakan  untuk  pengguna  dalam mengakses  aplikasi forecasting permintaan  minyak  goreng  bimoli  dengan keyword username dan password yang  telah  diatur  dalam  pengaksesan  aplikasi forecasting permintaan  minyak  goreng  bimoli.  Halaman login dalam  sistem forecasting dapat  di lihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Halaman login sistem forecasting
Halaman  utama  administrator  sistem forecasting permintaan  minyak  goreng bimoli dengan metode Single Moving Average (SMA) pada PT. Alam Jaya Wirasentosa. Tampilan  menu  utama  pada  sistem  peramalan  minyak  goreng  bimoli  pada  PT.  Alam Jaya  Wirasentosa  memiliki  menu  yaitu Tab  Control Beranda,  Profil  Perusahaan,  Data Ukuran, Data Minyak Goreng Bimoli, Penjualan, Peramalan, Keluar.
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 275 – 280 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Setiap  menu  yang  ada  mempunyai  fungsi  masing-masing  untuk  melakukan pengolahan  data  yang  menghasilkan  informasi.  Berikut  ini  adalah  gambar  tampilan halaman  utama  administrator  sistem forecasting permintaan  minyak  goreng  bimoli dengan metode Single Moving Average (SMA) di PT. Alam Jaya Wirasentosa:
Gambar 2. Halaman Peramalan sistem forecasting
Pengguna  dari  sistem forecasting permintan  minyak  goreng  bimo li adalah admin.  Admin mengelola  data  minyak,  mengelola  data  ukuran,  mengelola  data penjualan, dan logout .

## SIMPULAN
Berdasarkan penjelasan dari keseluruhan dalam penelitian ini yang telah penulis lakukan  pada  PT  Alam  Jaya  Wirasentosa  khususnya  pada  permintaan  minyak  goreng bimoli  penulis  dapat  mengambil  beberapa  kesimpulan,  sebagai  berikut:  (1)  Penelitian ini  telah  menghasilkan  sebuah  rancangan  aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk menyimpan  serta  memproses  data-data  yang  berhubungan  dengan  peramalan permintaan  minyak  goreng  bimoli  pada  PT.  Alam  Jaya  Wirasentosa.,  (2) Forecasting permintaan  minyak  goreng  bimoli  ini  dirancang  sebagai  solusi  bagi  PT.  Alam  Jaya Wirasentosa  bertujuan  agar  meminimalkan  kesalahan  dan  dapat  membantu  untuk memprediksi  serta  mempermudah  permintaan  akan  produknya  serta  langkah  apa  yang tepat yang harus diambil oleh perusahaan agar tidak terjadi kekurangan atau kelebihan stock barang  yang lebih efektif dan efisien., (3) Forecating permintaan minyak goreng bimoli pada PT. Alam Jaya Wirasentosa menggunakan metode single moving average , sehingga  hasil  dari  perhitungan  yang  dilakukan  melalui  banyak  proses  perhitungan, mulai dari perhitungan peramalan, perhitungan kesalahan error seperti MAD, MSE dan MAPE  sehingga  mendapatkan  perhitungan  persediaan  minyak  goreng  bimoli  untuk bulan berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  Y.  Nasution,  W.  Ramdhan,  and  E.  Rahayu,  “Implementasi  Metode  Double Exponential  Smoothing  Untuk  Meramalkan  Angka  Kemiskinan  Penduduk Kabupaten Asahan,” 2021.
Vol. 1 No. 3, November 2021, hlm. 275 – 280 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxx Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
[2] Y.  Astuti,  B.  Novianti,  T.  Hidayat,  and  D.  Maulina,  “Penerapan  Metode  Single Moving  Average  untuk  Peramalan  Penjualan  Mainan  Anak,” Manaj.  Inform. Univ.  Amikom  Yogyakarta  dan  Sist.  Inf.  Univ.  Amikom  Yogyakarta ,  vol.  4,  no. July, pp. 253–261, 2019.
[3] H. D. E. Sinaga and N. Irawati, “Perbandingan Double Moving Average Dengan Double  Exponential  Smoothing  Pada  Peramalan,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. IV, no. 2, p. 8, 2018.
[4] A. N. Rais et al. , “Evaluasi Metode Forecasting pada Data Kunjungan Wisatawan Mancanegara  ke  Indonesia,” EVOLUSI    J.  Sains  dan  Manaj. ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 104–115, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i2.8971.
[5] N.  Manurung,  “Application  of  the  Single  Moving  Average  (Sma)  Method  for Forecasting Sales of Horden in Umi Nala’S Shop Business,” vol. 4509, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[6] S.  Rusdiana,  Syarifah  Meurah  Yuni,  and  Delia  Khairunnisa,  “Comparison  of Rainfall  Forecasting  in  Simple  Moving  Average  (SMA)  and  Weighted  Moving Average  (WMA)  Methods  (Case  Study  at  Village  of  Gampong  Blang  Bintang, Big  Aceh  District-Sumatera-Indonesia,” J.  Res.  Math.  Trends  Technol. ,  vol.  2, no. 1, pp. 21–27, 2020, doi: 10.32734/jormtt.v2i1.3753.
[7] A.  Lusiana  and  P.  Yuliarty,  “PENERAPAN  METODE  PERAMALAN (FORECASTING)  PADA  PERMINTAAN  ATAP  di  PT  X,” Ind.  Inov.    J.  Tek. Ind. , vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i1.2530.