## ABSTRAK
PD.  Adi  Anugrah “Food  Industry” merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang makanan  ringan  berbahan  dasar  sumberdaya  laut  di  kepulauan  Riau.  Dalam  produksinya menerapkan  sistem  make  to  stok  yaitu  memproduksi  bukan  berdasar  pesanan  melainkan berdasarkan  perkiraan  penjualan,  permasalahan  perusahaan  adalah  stok  barang  di  gudang yang  tidak  menentu  karena  faktor  penjualan  yang  juga  tidak  menentu  tergantung  musiman pasar.  Karena  hal  tersebut  maka  penelitian  ini  berkonsentrasi  pada  forcasting  penjualan produk menggunakan metode exponential smoothing untuk mengetahu peramalaan penjualan periode  yang  akan  datang  dengan  data-data  histori  perusahaan  penjualan  dari  tahun sebelumnya.  Hasil  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  hasil  peramaalan  penjualan  bisa digunakan  sebagai  daasar  perusahaan  untuk  memproduksi  selanjutnya  sehingga  perusahaan bisa  memprediksi  berapa  jumlah  yang  akan  diproduksi.  Metode  Single  eksponential smoothing menghasilkan ramalan yang mendekati data historis yang sebenarnya yaitu 1200/ bungkus dan hasil ramalannya adalah 1185/ bungkus dengan menggunakan nilai alfa 0.8.
Kata Kunci : forcasting , penjualan produksi, single eksponential smoothing

## I. PENDAHULUAN
Perusahaan  industri  baik  skala  besar maupun kecil saat ini membantu pergerakan  ekonomi  negara,  di  kepulauan riau  tentunya  yang  memiliki  daerah geografis yang berbeda dengan daerah lain tentunya  sangat  besar  peran  industri  baik dari segi hasil industri maupun sumberdaya manusia.
Perkembangan industri dengan memanfaatkan sumberdaya  lokal  yaitu  hasil  laut  banyak berkembang  di  daerah  Tanjungpinang  dan pulau-pulau  lain  yang  berada  di  wilayah kepualauan  ini.  Salah  satunya  adalah Perusahaan  Dagang  (PD)  Adi  Anugrah “ Food Industry ”  yang  memproduksi makanan  ringan  yang  bersumber  dari
bahan  dasar  dari  hasil  laut  seperti  sotong atau cumi dan berbagai macam ikan.
Perusahaan  ini  memproduksi  terus menerus  tanpa  memperhatikan  faktor pesaanan karena perusahaan ini dikategorikan  perusahaan  make  to  stock. Permasalahan perusahaan ini adalah sering terjadinya  stok  gudang  yang  berlebih  dan juga  pengembalian  barang  yang  sudah ekspired dari distributor maupun dari toko- toko.  Hal  tersebut  tentunya  berdampak dalam  keuntungan  dan  kerugian  bagi perusahaan.  Produk  unggulan  perusahaan ini  adalah  sotong  gula  dan  non  gula  yang akan  dijadikan  sample  perhitungan  dalam penelitian ini.
Forecasting Penjualan Produk pada PD. Adi Anugrah “ Food Industry ” Tanjungpinang dengan Metode Single Exponential Smoothing
Eka Suswaini 1 , Sri Haryati Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Maritim Raja Ali Haji Jl. Politeknik Senggarang, Tanjung Pinang 29100, Kepulauan Riau
1 Corresponding author, e-mail: suswanindah123@gmail.com
Penelitian  terdahulu  sebagai  referensi antara  lain  Badria  (2008),  melakukan penelitian  di  Sebuah  Perusaahan  Rokok dan  fokus  terhadap  persediaan  cengkeh dari bahan utama pembuatan rokok, Tidak fokus  pada  persediaan  bahan  baku  rokok, penyelesaian  permasalahan  menggunakan metode Exponential  Smoothing bertujuan memberikan informasi kebutuhan cengkeh dalam  memprediksi  deret  waktu  untuk memprediksi masa depan dari data historis. judul penelitian tersebut adalah “Penggunaan Metode Exponential Smoothing
untuk
meramalkan
KebutuhanCengkeh  di  pabrik  rokok  Adi Bungsu”.
Penelitian  ini  memfokuskan  pada forcasting atau peramalan penjualan
sotong  gula  dan  non  gula  yang  menjadi produk  unggulan  perusahaan  dan  juga bertujuan  untuk  mengetahui  penjualan yang  akan  datang  berdasarkan  dari  hasil histori  penjualan  sebelumnya.  Tujuan menggunakan  metode  single  eksponential smoothing  untuk  mengetahui  forcasting penjualan produk untuk periode selanjutnya.

## II. METODELOGI
Metode eksponential smoothing adalah suatu  prosedur  yang  secara  terus  menerus memperbaiki  peramalan  dengan  merata- rata  (menghaluskan  = smoothing )  nilai masa  lalu  dari  suatu  data  runtut  waktu dengan cara menurun ( exponential ).
Exponential terdiri atas tunggal, ganda dan metode yang lebih rumit (Markidakis dkk, 1999).
Empat  model  dari  metode ekponential smoothing yang  mengakomodasi  asumsi mengenai trend dan musiman:
1. Single (tunggal), model ini mengasumsikan  bahwa  seri  pengamatan tidak memiliki trend dan musiman.
2. Holt ,  model  ini  mengasumsikan  bahwa seri  pengamatan  memiliki trend linier namun tidak memiliki variasi musiman.
3. Winters ,  model  ini  mengasumsikan bahwa  seri  pengamatan  memiliki trend linier dan variasi musiman.
4. Custom ,  model  ini  memungkinkan untuk  melakukan  penetapan  komponen trend dan variasi musiman.
Dalam Kasus penelitian PD.Adi Anugrah  “ Food  Industry ”  menggunkan metode  peramalan  tunggal exponential smoothing atau single exponential smoothing (SES).  Berikut  ini  merupakan teknik exponential  smoothing tunggal menurut markidakiss dkk, 1999 yang dapat dengan  mudah  dikembangkan  dengan rumus dasar:
(2.1)
Dimana :
Ft ₊₁ = Nilai ramalan pada waktu ke-t Xt = Data Sebenarnya pada waktu ke-t N =Jumlah Data
Yang  dipergunakan  dalam  metode- rata-rata  bergerak.  Seandainya 𝑿 − 𝟏 +ɴ tidak tersedia, maka dalam keadaan seperti ini persamaan tersebut  harus dimodifikasi, sehingga  pada  tempat  atau  posisi  nilai yang  di  observasi  di  ganti  dengan  alpha maka persamaan (2.1) akan menjadi:
( 2.2 )
Dimana:
Ft = Ramalan terakhir untuk periode waktu ke-t Ft ₊₁ =  Nilai  Ramalan  Untuk  satu  periode yang mendatang Xt = Nilai Aktual Satu Periode terbaru α  =  Konstanta  penghalusan  ( Smoothing Constan )
Persamaan  ini  merupakan  bentuk umum  yang  digunakan  untuk  menghitung
ramalan dengan metode Single Eksponential Smoothing . Metode eksponential
smoothing merupakan pengembangan dari single moving average .  Metode  ini  banyak  mengurangi masalah  penyimpanan  data,  karena  tidak perlu  lagi  menyimpan  semua  data  historis atau  sebagian  dari  padanya  (seperti  dalam kasus  rata-rata  bergerak).  Agaknya  hanya pengamatan terakhir, ramalan terakhir, dan suatu  nilai  α  yang  harus  disimpan.  Cara yang  digunakan  untuk  mengetahui  sejauh mana  keandalan  dari  model  peramalan berdasarkan pemulusan eksponensial harus menggunakan  peta  kontrol tracking  signal (grafik) dan membandingkan apakah nilai- nilai  ramalan  itu  telah  Menggambarkan sesuai dengan data historis atau mendekati.

## III. PEMBAHASAN
Metode
Peramalan yang Akan
digunakan adalah single exponential smoothing , karena pola yang terbentuk dari data  penjualan  yang  membentuk  pola horizontal atau pola stationer, dimana data penjualan  berfluktasi  pada  nilai  rata-rata data penjualan. Penggunaan metode single eksponential smoothing didapat dari analisis dari beberapa penjelasan mengenai keunggulan single  exponential  smoothing dari  beberapa  refrensi.  Hasil  peramalan yang  dilakukan  adalah  pada  tabel  1.  Pada tabel  1  perhitungan  peramalan  penjualan dengan menggunakan metode single eksponential smoothing menunjukkan hasil yang  mendekati  dengan  data  aktual, sehingga  direkomendasikan  untuk  sebagai dasar  dalam  perencanaan  perusahaan  dan perhitungan  penjualan  yang  akan  datang. Tabel 1. Hasil Peramalan Penjualan pada Tahun 2014 Periode Aktual Hasil Peramalan (Ft) (Xt) α = 0,1 α = 0,2 α = 0,3 α = 0,4 α = 0,5 α = 0,6 α = 0,7 α = 0,8 α = 0,9 Jan-14 980 Feb 1366 980 980 980 980 980 980 980 980 980 Mar 1306 1018.6   1057.2   1095. 8 1134.4   1173 1211.6   1250. 2 1288.8   1327.4 April 1350 1047.3 4 1106.9 6 1158. 86 1203.0 4 1239.5   1268.2 4 1289. 26 1302.5 6 1308.1 4 Mei 1287 1077.6 06 1155.5 68 1216. 202 1261.8 24 1294.7 5 1317.2 96 1331. 778 1340.5 12 1345.8 14 Juni 1220 1098.5 454 1181.8 544 1237. 4414 1271.8 944 1290.8 75 1299.1 184 1300. 4334 1297.7 024 1292.8 814 Juli 1260 1110.6 909 1189.4 835 1232. 209 1251.1 366 1255.4 375 1251.6 474 1244. 13 1235.5 405 1227.2 881 Agust 1220 1125.6 218 1203.5 868 1240. 5463 1254.6 82 1257.7 188 1256.6 589 1255. 239 1255.1 081 1256.7 288 Sept 1298 1135.0 596 1206.8 695 1234. 3824 1240.8 092 1238.8 594 1234.6 636 1230. 5717 1227.0 216 1223.6 729 Okt 1190 1151.3 536 1225.0 956 1253. 4677 1263.6 855 1268.4 297 1272.6 654 1277. 7715 1283.8 043 1290.5 673 Nov 1107 1155.2 183 1218.0 764 1234. 4274 1234.2 113 1229.2 148 1223.0 662 1216. 3315 1208.7 609 1200.0 567 Des 1200 1150.3 1195.8 1196. 1183.3 1168.1 1153.4 1139. 1127.3 1116.3
964 612 1992   268 074 265 7994   522 057 Jan- 15 1155 .356 8 1196.6 889 1197.3 394 1189. 9961 1184.0 537 1181.3 706 1181.9 398 1185.4704 1191.6 306

## IV. KESIMPULAN
Forcasting penjualan produk di perusahaan  dagang  Adi  Anugrah  “ Food Industry ”  dengan  menggunakan  metode Single  Eksponential  Smoothing dapat dilakukan  dan  memberikan  hasil  yang mendekati  grafik  data  historis  penjualan actual  dan  dengan  eror  0,8  %  sesuai dengan referensi penelitian terdahulu.
Hasil forcasting atau peramalan penjualan  bisa  digunakan  sebagai  acuan perusahaan  dalam  proses  produksi  dan penjualan pada periode selanjutnya, sehingga  bisa  meminimalisir  stock  di perusahaan  dan  juga  bisa  meningkatkan keuantungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badria  (2008). Penggunaan  Metode
Eksponensial Smoothing untuk meramalkan  kebutuhan  cengkeh  di pabrik  rokok  Adi  Bungsu.  Fakultas
Matematika dan Ilmu Alam . Universitas Brawijaya, Malang.
[2] Daniel, Eziliora Chuckwuemeka, dkk. 2004.  Application  of  Forecasting Methods  for  the  Estimation  of Production  Demand.  International Journal  of  Science,  Engineering  and Technology  Research  (IJSETR)  . Department of Chemical Engineering, Nnamdi  Azikiwe  University  Awka, Anambra State, Nigeria
[3] Nasution,  A.Hakim,  Ir.,M.Eng.  2006.
Management  Industry  Yogyakarta  : Penerbit Andi.
[4] Pramita, Wahyu Dkk. 2010. Penerapan Metode Eksponential Winter dalam Sistem Informasi Pengendalian  Persediaan  Produk  dan Bahan  Baku  Sebuah  Café.  Jurusan
Sistem Informasi STIKOM Surabaya.