Jurnal Indonesia Sosial Teknologi:p–ISSN: 2723 - 6609 e-ISSN :2745-5254 Vol. 3, No., 3 Maret 2022

## ANALISIS PERENCANAAN PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE FORECASTING

## Alviyanur
Universitas Mulawarman Samarinda, Indonesia Email: alviyanur@gmail.com

## Abstrak
Kegiatan  produksi  memerlukan  peramalan  yang  tepat  dan  perencanaan  keseluruhan  untuk mengatasi masalah peramalan permintaan bahwa penjualan dapat menurun atau meningkat dari waktu  ke  waktu  di  masa  depan.    Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memaksimumkan  tingkat pelayanan  pelanggan,  meminimumkan  investasi  inventori  dan  efisiensi  operasi.Penelitan  ini menggunakan metode peramalan menggunakan data masa lalu dengan menggunakan 2 metode perhitungan,  yaitu  menggunakan  metode Moving  Average dan Exponential  Smoothing untuk meramalkan produksi kayu gergajian yang di produksi oleh CV. Diki Putra di Kec. Sebulu Kutai Kartanegara. Unit usaha ini telah berdiri dari tahun 2008 hingga sekarang, dalam perencanaan produksi  yang  selama  ini  digunakan  menggunakan  metode  perhitungan  musim  yaitu,  musim kemarau dan musim penghujan sehingga terjadi kelangkaan bahan baku disaat musim tertentu padahal jumlah stok kayu di Kalimantan timur masih memadai untuk produksi kayu olahan, maka dari  itu  dilakukan  peramalan  dengan  metode  perhitungan Moving  Average 6  bulanan  dan Exponential Smoothing α = 0.9 dengan  3 alat ukur ketepatan data yaitu Mean Absolute Deviation, Mean  Square  Error ,  dan Mean  Absolute  Percentage  Error .  Setelah  dianalisis  diperoleh  hasil bahwa Exponential Smoothing lebih tepat digunakan karena mendekati nilai riil jumlah produksi selama ini dengan hasil Exponential Smoothing dengan total 114.176M^3setiap bulannya dengan nilai MAD 1.480, MSE 3.232.175, dan nilai MAPE 1,35%.
Kata kunci : Metode Musiman; Peramalan; Moving Average; Exponential Smoothing

## Abstract
Production activities require precise forecasting and overall planning to address the problem of forecasting demand that sales may decline or increase over time in the future. This study aims to maximize the level of customer service, minimize inventory investment and operating efficiency. This research uses a forecasting method using past data using 2 calculation methods, namely using the Moving Average and Exponential Smoothing methods to forecast the production of sawn timber produced  by  CV.  Diki  Putra  in  Kec.  Sebulu  Kutai  Kartanegara.  This  business  unit  has  been established  since  2008  until  now,  in  production  planning  which  has  been  using  the  seasonal calculation method, namely, the dry season and the rainy season so that there is a shortage of raw materials during certain seasons even though the amount of wood stock in East Kalimantan is still adequate for the production of processed wood. Therefore, forecasting is carried out using the 6- month Moving Average and Exponential Smoothing = 0.9 with 3 data accuracy measurement tools, namely  Mean  Absolute  Deviation,  Mean  Square  Error,  and  Mean  Absolute  Percentage  Error. After analyzing the results, it was found that Exponential Smoothing is more appropriate because it is close to the real value of the amount of production so far with Exponential Smoothing results with a total of 114.176M^3 per month with a MAD value of 1.480, MSE 3.232.175, and a MAPE value of 1.35%.
Keywords : Seasonal Method; Forecasting; Moving Averages; Exponential Smoothing

## Pendahuluan
Indonesia merupakan negara dengan kekayaan sumber daya alam yang melimpah, salah satu sumber daya alamnya yang banyak dimanfaatkan adalah kayu, dimana industri kayu merupakan komoditas unggulan dari industri pengolahan sektor non migas di tanah air.  Banyak  perusahaan  maupun  unit  usaha  yang  bergerak  dalam  pengolahan  industri kayu  yang  tersebar  diberbagai  pulau  di  Indonesia,  mulai  dari  Sumatera,  Kalimantan, Jawa, Sulawesi dan Papua. Ketersediaan bahan baku utama dalam industri kayu berupa kayu bulat dari berbagai jenis yang dimanfaatkan sangat menjadi peran penting dalam kestabilan proses kegiatan industri, dimana saat ini terjadi kelangkaan bahan baku kayu menyebabkan  banyak  usaha  yang  bergerak  diindustri  kayu  gulung  tikar.  PP  No  P. 43/MENLHK-SETJEN/2015 tentang Penatausahaan Hasil Hutan Kayu yang berasal dari hutan  alam  dinilai  kurang  optimal  dalam  pelaksanaan  pemenuhan  hak-hak  negara, legalitas dan ketertiban peredaran hasil hutan kayu, serta ketersediaan data dan informasi. PP tersebut direvisi karena pada PP No 15 tahun 1972 dan No 14 tahun 2001 tentang regulasi monopoli penjualan kayu dan Perum Perhutani yang memberikan hak khusus dalam  pengelolaan  hutan  berupa  kayu  yang  dimana  nyatanya  mengakibatkan  dampak pada industri kecil hanya mendapatkan bahan baku kayu yang diperoleh hanya kualitas rendah, bahkan terkadang tidak dapat memperoleh bahan baku kayu sama sekali.
Provinsi Kalimantan Timur adalah penyumbang bahan baku industri kayu terbesar di Indonesia, dikutip dari nomorsatukaltim.com menurut Binsar Simangunsong (Analis Kawasan Industri Bidang Industri Disperindagkop Kaltim) mengkritisi peredaran kayu, dimana kayu log yang biasanya digunakan untuk bahan baku industri kayu daerah banyak diedarkan keluar daerah yang menyebabkan kelangkaan bahan baku pada industri lokal. Fenomena  akan  kelangkaan  bahan  baku  pada  industri  kayu  saat  ini  adalah  banyaknya pengusaha di pulau Jawa dan Sulawesi yang sudah “Mengijon” produksi kayu log Kaltim untuk dikirim ke sana. “Mengijon” disini maksudnya adalah mereka melakukan free order dengan uang diterima dimuka agar kayu dari Kaltim dikirim ke Jawa dan Sulawesi. Jika hal tersebut terus menerus dibiarkan, industri kayu di Kaltim bisa mati. Padahal kita tahu bahwa kayu adalah komoditas unggulan kedua untuk hilirisasi industri setelah sawit. Dari data  yang  dirilis  Balai  Pengelolaan  Hutan  Produksi    (BPHP)  Wilayah  XI  Samarinda, peredaran kayu Kaltim tahun 2019, 33,13% atau sebanyak 397.350M^3 dikirim ke Jawa Timur, 13,74% atau sebanyak 164.758M^3 dikirim ke Jawa Tengah, sisanya dikirim ke sebagian  daerah  di  Kalimantan  dan  Sulawesi.  Keterbatasan  akan  bahan  baku  kayu  di Kaltim sebenarnya relatif. Bahan baku yang dimiliki cukup untuk memenuhi bahan baku industri kayu di Kaltim sendiri, akan tetapi yang menyebabkan bahan baku mengalami kelangkaan karena dikirim ke luar daerah di Kaltim.
Kaltim sempat memiliki industri kayu yang cukup besar pada periode tahun  1990 hingga 2000an (Oktariyanto, 2020). Sebelum akhirnya, Pertambangan Mineral dan Batu Bara  (MINERBA),  mengambil  alih  kejayaan  kayu.  Hal  tersebut  ditandai  dengan banyaknya industri kayu yang gulung tikar. Berdasarkan data Izin Usaha Pemanfaatan Hasil  Hutan  Kayu  (IUPHHK)  di  Kaltim  sampai  dengan  Desember  2018  ada  38 perusahaan industri kayu skala besar yang memiliki izin usaha, dengan kapasitas produksi diatas 6.000 meter kubik. Namun saat ini hanya tinggal beberapa perusahaan yang masih memproduksi  industri  kayu.  Diantaranya  memproduksi  kayu  plywood,  venner,  kayu gergajian,  serpih  kayu,  dan  moulding.  Menurut  Amrullah  (Kepala  Dinas  Kehutanan Provinsi  Kalimantan Timur) dimana produktivitas hutan Kaltim masih memadai untuk menyediakan bahan baku industri kayu. Luasan hutan yang dimiliki adalah 8,2 hektar, dengan  rata-rata  hampir  4  juta 〖 M 〗 ^3  per  tahun,  produksi  kayu  bisa  menjadikan
industri  tersebut  menjadi  salah  satu  alternatif  prioritas  sumber  daya  terbarukan  untuk menggantikan dari sektor tambang dan migas. Berdasarkan 3 tahun belakangan ini diakui industri  kayu  di  Kaltim  mengalami  penurunan,  hal  tersebut  tidak  lepas  dari  situasi ekonomi global dan dampak corona kemarin dimana kegiatan ekspor terhenti, ditambah lagi dengan ekspor kayu yang masih berupa kayu log yang belum diolah menyebabkan harga  jual  kayu  perM^3  dihargai  dengan  harga  rendah,  padahal  apabila  kayu  tersebut diolah terlebih dahulu di tempat sendiri baru diekspor harga yang didapatkan pasti lebih mahal.
CV. Diki Putra yang bergerak diindustri pengolahan kayu gergajian siap pakai dari tahun 2008 sampai dengan sekarang, dalam menjalankan kegiatan produksinya CV. Diki Putra  menggunakan  metode  perhitungan  musim  untuk  memenuhi  terkait  raw  material (bahan baku) dimana dalam metode perhitungan musim tersebut terjadi kendala terkait kelangkaan bahan baku di saat-saat tertentu, bahan baku didatangkan dari daerah hulu sungai mahakam  yaitu dari daerah Kab. Kutai Barat dan Kab. Kutai Timur karena disana masih  terdapat  banyak  stok  kayu  log  bulat  untuk  industri.  CV.  Diki  Putra  memenuhi kebutuhan perusahaan besar diantaranya memenuhi kebutuhan untuk penyiapan bahan baku rangka mebel ( furniture ) dan rangka spring bad . Peneliti tertarik untuk mengangkat potensi lokal yaitu dengan melakukan perencanaan produksi agar tercapai target produksi yang  diinginkan  dengan  metode Forecasting (peramalan),  tujuan  dari  penggunaan metode tersebut untuk merencanakan dan meramalkan kegiatan produksi, pengendalian bahan baku, dan permintaan terhadap penjualan.
Perencanaan produksi adalah menyediakan jumlah produk yang diinginkan pada waktu yang tepat dan jumlah biaya yang minimum dengan kualitas yang memenuhi syarat (Biegel,  2000).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memaksimumkan  tingkat  pelayanan pelanggan,  meminimumkan  investasi  inventori  dan  efisiensi  operasi.  Perencanaan produksi terbagi 3 yaitu perencanaan produksi jangka pendek, perencanaan yang jangka waktunya kurang dari satu bulan, perencanaan produksi jangka menengah, perencanaan yang  jangka  waktunya  1-12  bulan  dan  perencanaan  produksi  jangka  panjang, perencanaan yang jangka waktunya lebih dari 1 tahun atau lebih.
Forecasting (peramalan)  adalah  memperkirakan  kejadian  dimasa  depan  (Heizer, Render,  and  Parra,  2015),  dalam forecasting dengan  teknik smoothing yaitu  dengan menggunakan  metode moving  average dan exponential  smoothing .  Tujuan  dari digunakannya 2 metode ini adalah untuk menganalisis data produksi masa lalu pada CV. Diki Putra yang selanjutnya dilakukan peramalan mencari nilai rata-rata dan melakukan pemulusan untuk meramalkan perencanaan produksi meliputi bahan baku, dan keputusan peramalan yang akan diambil untuk menetapkan dan mencapai target produksi.
Forecasting metode time series menggunakan 2 teknik untuk analisis data, yaitu moving  average adalah  suatu  perhitungan  yang  dilakukan  dengan  mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata sebagai ramalan untuk periode yang akan datang (Subagyo, 2008). Karakteristik nya adalah untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang, penting adanya data historis selama jangka waktu tertentu dan semakin panjang jangka moving average , maka akan menghasilkan efek yang semakin terlihat pada ramalan yang baik.
Exponential  Smoothing biasanya  digunakan  untuk  peramalan  jangka  pendek. Diasumsikan bahwa data berfluktuasi disekitar nilai mean yang tetap, tanpa tren atau pola pertumbuhan  konsisten. Exponential  smoothing memberikan  penekanan  lebih  besar kepada time  series ,  melalui  penggunaan  konstanta smoothing .  Konstanta smoothing berkisar dari 0 ke 1. Nilai yang dekat dengan 1 akan memberikan penekanan terbesar pada
nilai saat ini, sedangkan jika nilai dekat dengan 0 memberikan penekanan pada titik data sebelumnya (Herjanto, 2009).

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  deskriptif,  dimana  melihat hubungan  antara  variabel  independen  dan  variabel  dependen  (Sugiyono,  2010).  Data dikumpulkan dengan menggunakan beberapa teknik pengumpulan data wawancara dan data lainnya. Peramalan dengan kuantitatif metode Time Series merupakan metode yang digunakan  untuk  menganalisis  serangkaian  data  yang  merupakan  fungsi  dari  waktu. Metode tersebut mengasumsikan beberapa pola yang selalu berulang sepanjang waktu dengan teknik smoothing dimana dapat mengurangi ketidakteraturan musiman dari data yang lalu.
Populasi mengacu kepada keseluruhan sekelompok orang, kejadian, atau hal minat yang ingin peneliti investigasi (Sekaran and Bougie, 2017). Populasi dalam penelitian ini data produksi. kayu olahan penggergajian CV. Diki Putra selama beberapa tahun yang lalu.
Teknik pengumpulan data dalam penelitian bservasi adalah melakukan pengamatan terhadap objek guna  mengindetifkasi  perilaku  dan  lingkungan  yang  menjadi sasaran observasi  tersebut  (Arikunto,  2002).  Berdasarkan  observasi  yang  akan  di  identifikasi yaitu tingkat produksi dan penjualan juga melihat data historisnya.
Wawancara  adalah  teknik  pengumpulan  data  dengan  melontarkan  pertanyaan secara  langsung  dengan  tatap  muka  dengan  sumber  informasi  atau  responden.  Hal tersebut dilakukan guna mendapatkan informasi mengenai gambaran permasalahan dan isu-isu yang diteliti.
Studi kepustakaan adalah mengumpulkan bahan dan data yang berkaitan dengan penelitian,  berasal  dari  jurnal  ilmiah,  literatur,  publikasi  dan  lainnya  yang  dijadikan sumber.  Hal  tersebut  dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  bersifat  teoritis sehingga dalam penelitian memiliki dasar teori yang kuat sebagai suatu penelitian ilmiah yang dilakukan peneliti.
Alat Pengukur Data yang digunakan : Mean Absolute Deviation (MAD) MAD = ∑▒ 〖 |Y_t-Y ̌_t | 〗 Keterangan : Y_t : Nilai Aktual pada periode t Y ̌_t : Nilai Forecast pada periode t Mean Square Error (MSE) MSE = ∑▒ 〖 (Y_t- Y ̌_t) 2 〗 Keterangan : Y_t : Nilai Aktual pada periode t Y ̌_t : Nilai Forecast pada periode t Mean Absolute Percentage Error (MAPE) MAPE = 1/n ∑_(t=1)^n▒|Y_t-Y ̌_t |/Y_t
Keterangan : n : Jumlah periode peramalan A_1 : Nilai permintaan Aktual pada periode t F_1 : Nilai Forecast pada periode t.

## Hasil dan Pembahasan
Data Produksi
Tabel 1. Data Hasil Produksi 3 Tahun Terakhir
Data Produksi 2018-2020 2018 2019 2020 Ttl 1.293.239 𝑀 ! Ttl 1.290.113 𝑀 ! Ttl 1.307.750 𝑀 !
Sumber: Data diolah, 2022.
Berdasarkan  tabel  data  produksi  diketahui  bahwa  terdapat  tidak  keteraturannya produksi kayu olahan di setiap tahunnya, dari tahun 2018 total produksi kayu siap pakai sebanyak  1.293 𝑀 ! ,  tahun  2019  sebanyak  1.290 𝑀 ! lebih  sedikit  3 𝑀 ! dengan  tahun sebelumnya, dan tahun 2020 sebanyak 1.307 𝑀 ! kayu siap pakai yang telah dipasarkan di Kaltim atau lebih banyak 17 𝑀 ! dari tahun sebelumnya.
Perhitungan Moving Average 6 Bulanan 𝑀 " = 𝐹 " +  1 = 𝑌 " + 𝑌 " − 1 + 𝑌 " − 2 + ⋯ + 𝑌 " − 𝑛 + 1
𝑛 𝐹𝐽𝑢𝑙 2018 = 90.785 + 95.510 + 120.903 + 130.531 + 115.579 + 99.962 6 = 653.270 6 =  108.878
𝐹𝐷𝑒𝑠 2018 = 99.962 + 102.167 + 99.230 + 106.058 + 115.617 + 105.176 6
= 628.210 6 =  104.702 𝐹𝐽𝑢𝑛 2019 = 111.721 + 113.887 + 109.890 + 96.037 + 92.449 + 113.411 6 = 637.395
6 =  106.233 𝐹𝐷𝑒𝑠 2019 = 87.253 + 115.445 + 118.426 + 102.004 + 90.142 + 142.827 6 = 656.097
6 =  109.350 𝐹𝐽𝑢𝑛 2020 = 108.342 + 102.026 + 114.287 + 106.227 + 123.429 + 139.724
6 = 694.035
6 =  115.673 𝐹𝐷𝑒𝑠 2020 = 118.503 + 91.816 + 103.802 + 92.614 + 111.435 + 86.937 6 = 605.107
6 =  100.851
𝐹𝐽𝑎𝑛 2021 = 91.816 + 103.802 + 92.614 + 111.435 + 86.937 + 116.950 6
= 603.554
6 =  100.592
Jadi Moving  Average perhitungan  6  bulanan  untuk  Januari  2021  adalah  100.592 𝑀 ! .
Tabel 2. Hasil Moving Average perhitungan 6 bulanan Moving Average 6 Bulanan Tahun Bulan Produksi 6 MA 2018 Juli 102.167 108.878 Desember 111.721 104.702 2019 Juni 87.253 106.233 Desember 108.342 109.350 2020 Juni 118.503 115.673 Desember 116.950 100.851 2021 Januari - 100.592 Sumber: data diolah, 2022 Perhitungan Exponential Smoothing 𝜶 = 0,9 𝑆 " = 𝑎 ∗ 𝑋 " + (1 − 𝑎) ∗ 𝐹 " − 1 𝑆 # = 0,9 X 95.510 + (1 − 0,9) X 90.785 =  95.038 𝑆 $ = 0,9 X 102.167 + (1 − 0,9) X 101.661 = 102.116 𝑆 #% = 0,9 X113.887 + (1 − 0,9) X 111.161 = 113.614 𝑆 #& = 0,9 X 115.445 + (1 − 0,9) X 89.664 = 112.867 𝑆 %' = 0,9 X 102.026 + (1 − 0,9) X 111.277 = 102.951 𝑆 !( = 0,9 X 91.816 + (1 − 0,9) X 120.446 = 94.679 𝑆 !) = 0,9 X 116.950 + (1 − 0,9) X 89.209 = 114.176 Jadi exponential smoothing perhitungan 6 bulanan untuk Januari 2021.
Tabel 3. Hasil Exponential Smoothing 𝛼 = 0,9
Exponential Smoothing 𝛼 = 0,9 Tahun Bulan Produksi 𝛼 = 0,9 2018 Februari 95.510 95.038 Juli 102.167 102.116 2019 Januari 113.887 113.614 Juli 115.445 112.867 2020 Januari 102.026 102.950 Juli 91.816 94.679 2021 Januari 116.950 114.176 Sumber: data diolah, 2022

## Mengitung dan Mengukur Ketepatan Peramalan
Hasil prediksi atau kesalahan peramalan metode moving average dan exponential smooting kemudian  akan  dihitung  tingkat  akurasi  ketepatan  peramalan,  ada  3  metode perhitungan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
1. Moving Average 6 Bulanan

## MAD
MAD # = |102.167 − 108.878| = 6.711 MAD $ = |111.721 − 104.702| = 7.019 MAD #% = |87.253 − 106.233| = 18.980
MAD #! = |115.445 − 102.155| = 13.291 MAD #& = |108.342 − 109.350| = 1.008 MAD %' = |118.503 − 115.673| = 2.831 MAD %) = |91.816 − 117.366| = 25.550 MAD !( = |116.950 − 100.851| = 16.099
MAD = 6.711 + 11.545 +5.337+ 6.696 + 1.260 + 7.019 + 7.226 + 1.275 + 14.355 + 16.272 + 8.551 + 18.980 + 13.291 + 16.012 + 1.833 + 14.689 + 38.380 + 1.008 + 10.838 + 3.659 + 3.711 + 12.787 + 23.534 + 2.831 + 25.550 + 11.862 + 21.303 + 213 + 22.712 + 16.099 = 345.538 MAD = 345.538 : 30 =11.518 Jadi MAD untuk periode 6 bulanan adalah 11.518

## MSE
MSE # = |102.167 − 108.878| % = 45.041.995 MSE $ = |111.721 − 104.702| % = 49.271.040 MSE #% = |87.253 − 106.233| % = 360.221.420 MSE #! = |115.445 − 102.155| % = 176.637.390 MSE #& = |108.342 − 109.350| % = 1.015.056 MSE %' = |118.503 − 115.673| % = 8.011.730 MSE %) = |91.816 − 117.366| % = 652.802.500
MSE !( = |116.950 − 100.851| % = 259.172.435 MSE  =  45.041.995  +  133.294.722  +  28.487.127  +  44.834.184  +1.586.340  + 49.271.040 + 52.207.850 + 1.626.050 + 206.051.670 + 264.788.832 + 73.119.601 + 360.221.420  +  176.637.390  +  256.378.807  +  3.359.278  +  215.776.514  + 1.473.037.193 + 1.015.156 + 117.469.469 + 13.389.501 + 13.771.521 + 163.511.631 + 553.864.845 + 8.011.730 + 652.802.500 + 140.714.952 + 453.810.708 + 45.369 +
515.834.944 + 259.172.435 = 6.279.134.677 MSE = 6.279.134.677 : 30 = 209.304.489 Jadi MSE untuk periode 6 bulanan adalah 209.304.489.

## MAPE
MAPE # = 102.167 − 108.878 102.167 X 100% = 6,57%
MAPE $ = 111.721 − 104.702
111.721
X 100% = 6,28%
MAPE #% = 87.253 − 106.233 87.253
X 100% = 21,75%
MAPE #! = 115.445 − 102.155
115.445
X 100% = 11,51%
MAPE #& = 108.342 − 109.350
108.342
X 100% = 0,93%
MAPE %' = 118.503 − 115.673 118.503
X 100% = 2,39%
MAPE %) = 91.816 − 117.366
91.816
X 100% = 27,83%
MAPE !( = 116.950 − 100.851
116.950
X 100% = 13,77%
MAPE = 6,57% + 11,63% + 5,03% + 5,79% +1,20% + 6,28% + 6,34% + 1,16% +
14,95%  +  17,60%  +  7,54%  +  21,75%  +  11,51%  +  13,52%  +  1,80%  +  16,30%  + 26,87% + 0,93% + 10,62% + 3,20% + 3,49% + 10,36% + 16,84% + 2,39% + 27,83% + 11,43% + 23,00% + 0,19% + 26,12% + 13,77% = 326,03% MAPE = 326,03% : 30 =10,87%
Jadi MAPE untuk periode 6 bulanan adalah 10,87%.

## 2. Exponential Smoothing

## MAD
MAD # = |95.510 − 95.038| = 473 MAD $ = |102.167 − 102.116| = 51 MAD #% = |113.887 − 113.614| = 273 MAD #! = |109.890 − 110.262| = 372 MAD #& = |115.445 − 112.867| = 2.578 MAD %' = |102.026 − 102.951| = 925 MAD %) = |114.287 − 113.153| = 1.134 MAD !( = |91.816 − 94.679| = 2.863 MAD !) = |116.950 − 114.176| = 2.774
MAD = 4.73 + 2.587 + 1.221 + 1.373 + 1.699 + 51 + 289 + 654 + 1.021 + 942 + 560 + 273  + 372  + 1.423 + 501 + 2.046 + 2.411 + 2.578 + 556 + 1.587 + 1.345 + 5.134 + 2.935 + 925 + 1.134 + 693 + 1.651 + 1.795 + 1.943 + 2.863 + 912 + 1.028 + 1.779 + 2.272 + 2.774 = 51.797 MAD = 51.797: 35 = 1.480 Jadi MAD antuk 𝛼 = 0,9 adalah 1.480.
MSE MSE # = |95.510 − 95.038| % = 223.256 MSE $ = |102.167 − 102.116| % = 2.560 MSE #% = |113.887 − 113.614| % = 74.327 MSE #! = |109.890 − 110.262| % = 138.709
MSE #& = |115.445 − 112.867| % = 6.646.501
MSE %' = |102.026 − 102.951| % = 855.828
MSE %) = |114.287 − 113.153| % = 1.285.024
MSE !( = |91.816 − 94.679| % = 8.196.563 MSE !) = |116.950 − 114.176| % = 7.695.705 MSE = 223.256 + 6.690.241 + 1.491.952 + 1.885.279 + 2.886.620 + 2.560 + 83.313 +  427.632  +  1.043.041  +  887.309  +  313.939  +  74.327  +  138.709  +  2.023.631  + 251.055 + 4.186.503 + 5.813.840 + 6.646.501 + 309.034 + 2.517.329 + 1.808.651 + 26.358.099 + 8.614.804 + 855.828 + 1.285.024 + 479.752 + 2.725.589 + 3.220.566 + 3.773.853 + 8.196.563 + 832.298 + 1.055.899 + 3.166.062 + 5.161.374 + 7.695.705 = 113.126.138 MSE = 113.126.138 :35 = 3.232.175 Jadi MSE antuk 𝛼 = 0,9 adalah 3.232.175.

## MAPE
MAPE # = 95.510 − 95.038
95.510 X 100% = 0,49%
MAPE $ = 102.167 − 102.116
102.167
X 100% = 0,05% MAPE #% = 113.887 − 113.614
113.887
X 100% = 0,24% MAPE #! = 109.890 − 110.262 109.890
X 100% = 0,34% MAPE #& = 115.445 − 112.867 115.445
X 100% = 2,23% MAPE %' = 102.026 − 102.951 102.026
X 100% = 0,91% MAPE %) = 114.287 − 113.153
114.287
X 100% = 0,99% MAPE !( = 91.816 − 94.679 91.816 X 100% = 3,12% MAPE !) = 116.950 − 114.176 116.950 X 100% = 2,37% MAPE = 0,49% + 2,14% + 0,94% + 1,19% + 1,70% + 0,05% + 0,29% + 0,62% + 0,88% + 0,90% + 0,50% + 0,24% + 0,34% + 1,48% + 0,54% + 1,80% + 2,76% + 2,23% + 0,47% + 1,56% + 1,49% + 3,59% + 2,71% + 0,91% + 0,99% + 0,65% + 1,34% + 1,28% + 1,64% + 3,12% + 0,88% + 1,11% + 1,60% + 2,61% + 2,37% =
47,42%
MAPE = 47,42% : 35 = 1,35% Jadi MAPE antuk 𝛼 = 0,9 adalah 1,35%.

## Perbandingan untuk Hasil Prediksi yang Tepat
Mengetahui metode peramalan atau hasil prediksi yang paling tepat dengan cara membandingkan antar metode yaitu
Tabel 4. Perbandingan Peramalan
Metode Akurasi Peramalan MAD MSE MAPE Moving Average 11.51 8 209.304.48 9 10,87% Exponential Smoothing 1.480 3.232.175 1,35%
Sumber : data diolah, 2022.
Dapat dilihat dari tabel perbandingan diatas bahwa metode exponential smoothing 𝛼 = 0,9 memiliki nilai akurasi peramalan ( forecast error ) yang sangat baik dibandingkan dengan metode moving average dengan nilai MAD 1.480, MSE sebesar 3.232.175, dan MAPE  1,35%  atau  memiliki  nilai  terkecil  dibandingkan  metode moving  average 6 bulanan.  Maka  dalam  penelitian  ini  metode exponential  smoothing 𝛼 = 0,9 akan digunakan untuk memperediksi perencanaan produksi kayu penggergajian CV. Diki Putra untuk tahun 2021-2023. Jadi hasil peramalan perencanaan produksi kayu penggergajian siap pakai CV. Diki Putra untuk tahun 2021-2023 setiap bulannya adalah 114.176 𝑀 ! .
Analisis Metode Musiman dan Metode Forecasting
Metode lama yang diterapkan oleh CV. Diki Putra adalah dengan menggunakan metode  perhitungan  musim,  yaitu  dengan  perhitungan  musim  kemarau  dan  musim penghujan, dimana dalam perhitungan tersebut terdapat kekurangan yaitu tidak teraturnya pola  produksi  yang  sesuai  dengan  prosedur  dari  produksi  tersebut  karena  jika mengandalkan  sistem  perhitungan  musim  akan  mempengaruhi  stok  bahan  baku,  saat musim kemarau stok kayu menipis karena tidak bisa dikeluarkan dari hutan ke sungai mahakam, sebaliknya ketika musim penghujan stok bahan baku melimpah maka dari itu perlu adanya perencanaan dan pengendalian bahan baku.
Metode Forecasting sendiri memiliki kelebihan dimana bisa meramalkan keadaan dimasa depan walaupun perencanaan tersebut tidak 100% mutlak atau sesuai dengan yang direncanakan  akan  tetapi  kegiatan  produksi  akan  lebih  terkendali  dimana  bahan  baku, jumlah dan target produksi bisa dikendalikan dan tercapai. Hasil dari forecasting memang ada ketidaksesuaian data aktual dengan hasil forecast akan tetapi dicari nilai yang hampir atau mendekati nilai riil hasil produksi, dengan analisis antara metode moving average dan exponential smoothing kemudian dilakukan perhitungan eror forecast menggunakan metode  analisis  kesalahan  MAD,  MSE  dan  MAPE  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya. Nilai  hasil  peramalan  dengan  metode exponential  smoothing lebih  kecil  tingkat kesalahannya dari metode moving average , oleh karena itu metode exponential smoothing digunakan untuk meramalkan perencanaan produksi kayu gergajian.

## Kesimpulan
Perencanaan  produksi  yang  selama  ini  digunakan  adalah  sistem  musiman  yaitu, musim  kemarau  dan  musim  penghujan.  Ketika  musim  kemarau  jumlah  stok  kayu  log bulat  yang  didatangkan  dari  hulu  sungai  mahakam  mengalami  kendala  ke  tempat produksi  karena  kayu  tidak  bisa  ditarik  dan  dikeluarkan  dari  hutan  menuju  ke  sungai, sebaliknya  ketika  musim  penghujan  jumlah  stok  kayu  log  bulat  untuk  bahan  produksi jumlahnya melimpah karena kayu bisa dikeluarkan dari hutan ke anak sungai, tentu hal tersebut jika tidak direncanakan dengan bagus maka akan menjadi kendala dan hambatan dari proses produksi. Selama ini dalam sistem musiman yang diterapkan jumlah stok kayu log bulat yang disiapkan untuk bahan utama kegiatan  produksi hanya sesuai kebutuhan, tanpa ada stok kayu log untuk Raw Material yang banyak. Metode forecasting berguna dan berfungsi untuk meramalkan terkait bahan baku, perencanaan dan penjualan yang dilakukan  oleh  unit  usaha,  dimana forecasting menjadi  sistem  yang  berguna  untuk meramalkan berapa stok bahan baku kayu log yang harus dipersiapkan untuk kegiatan produksi jangka pendek dan  jangka panjang tanpa harus bergantung pada sistem musim, forecasting mempermudah  pemilik  usaha  dalam  merencanakan  dan  mengambil keputusan. Berdasarkan metode forecasting jumlah pemakaian bahan baku bisa diukur setiap bulannya jadi pemilik usaha bisa memperkirakan peramalan kebutuhan bahan baku untuk  periode  mendatang. forecasting memberikan  dampak  positif  apabila  diterapkan pada  usaha  dibandingkan  metode  sebelumnya  yang  telah  digunakan.  Bahan  baku produksi  yaitu  berupa  kayu  log  masih  memadai  untuk  memenuhi  kebutuhan  produksi kayu penggergajian dan hal tersebut berdampak pada tercapainya target produksi, saat ini CV. Diki Putra telah memperhitungkan kebutuhan bahan baku dimana minimal stok kayu yang siap adalah 180M^3 kayu log untuk diproduksi karena dari total tersebut bersih kayu produksi  yang  didapat  adalah  sebesar  sekitar  140M^3  kayu  siap  pakai.  Berdasarkan perhitungan  perencanaan  peramalan  produksi  dengan  2  metode  yaitu  metode moving average dan exponential smoothing diperoleh hasil bahwa metode peramalan yang paling tepat digunakan untuk meramalkan perencanaan produksi kayu olahan penggergajian
adalah metode exponential smoothing dengan total 114.176M^3 setiap bulannya dengan nilai  MAD  1.480,  MSE  3.232.175,  dan  nilai  MAPE  1,35%.  Metode exponential smoothing lebih tepat digunakan karena memiliki nilai akurasi yang baik atau mendekati nilai riil pada produksi kayu olahan siap pakai dan jika dikisar rata-rata dalam 1 hari CV. Diki Putra harus memproduksi kayu olahan minimal sebanyak 3,8M^3, dari data terbaru yang diperoleh untuk tahun 2021 setelah diterapkannya metode forecasting ini bahwa CV. Diki Putra telah mencapai target produksi yang direncanakan.

## Bibliografi
Arikunto,  Suharsimi.  2002.  “Metodologi  Penelitian  Suatu  Pendekatan  Proposal.” Jakarta: PT. Rineka Cipta .
Biegel, John, E. 2000. “Pengendalian Produksi : Suatu Pendekatan Kualitatif.” Jakarta: Akademika Pressindo .
Eddy, Herjanto. 2008. Manajemen Operasi (Edisi 3) . Grasindo. Franklin,  Stephen  G.,  and  George  R.  Terry.  2000. Principios  de  Administración .
Compaia.
Fogarty, Donald W., et al. 1991. Production & Inventory Management . South-Western Publishing Co..
Gaspersz,  Vincent.  1998.  “Production  Planning  and  Inventory  Control  Berdasarkan Pendekatan  Sistem  Terintegrasi  MRP  II  Dan  JIT  Menuju  Manufakturing  21.” Jakarta: Gramedia Pustaka Utama . Heizer,  Jay,  et  al.  2015. Dirección  de  La  Producción  y  de  Operaciones:  Decisiones Estratégicas . Pearson educación.
Indah, Dewi Rosa, and Evi Rahmadani. 2018. “Sistem Forecasting Perencanaan Produksi Dengan Metode Single Eksponensial Smoothing Pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa.” Jurnal Penelitian Ekonomi Akutansi (JENSI) , vol. 2, no. 1, pp. 10– 18.
Irawan, Heri Tri, et al. 2020. "Penggunaan Moving Average dan Exponential Smoothing untuk  Memprediksi  Kebutuhan  Beras  Raskin  di  Kota  Banda  Aceh." Jurnal Optimalisasi, vol. 6 , no. 2.
Lee,  Cheng-Few,  et  al.  2016. Essentials  of  Excel,  Excel  VBA,  SAS  and  Minitab  for Statistical and Financial Analyses . Springer.
Oktariyanto,  Benny.  2020.”Perlu  Perda  Peredaran  Kayu”.  Diakses  pada  22  November 2020. www.nomorsatukaltim.com
Pangestika,  Witdya.  2019.  “Mengenal  Metode Forecasting untuk  Kepentingan  Bisnis Anda”. Diakses pada 02 Oktober 2020. www.jurnal.id
Portal  Media  Pengetahuan  Online,  Seputar  Pengetahuan.  “  Pengertian  Peramalan ( Forecasting ), Tujuan, Fungsi, Manfaat, Metode & Jenisnya”. Diakses pada tanggal 13 September 2020. www.seputarpengetahuan.co.id
Prasetyawan,  Yudha,  and  Arman  Hakim  Nasution.  2008. Perencanaan  Dan Pengendalian Produksi . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sekaran, Uma, and Roger Bougie. 2017. Metode Penelitian Untuk Bisnis Pendekatan. Pengembangan-Keahlian. Jakarta. Salemba Empat . Tarsito, Sugiyono. 2014. “Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif Dan R&D.” Alfabeta. Bandung .
Trubus, Redaksi. 2019 “Negeri Bergelimang Kayu”. Jakarta : Trubus Swadaya. Taupasar.com. 2019. “ Jenis-Jenis Metode Peramalan ( Forecasting ) dalam Ekonomi,
Bisnis  Maupun Salesmanship ”.  Modul  Materi  Teori  Ekonomika  Universitas Mercubuana-Sohibul Munir. Diakses pada 26 September 2020. www.taupasar.com Wahyuni, Widhy, and Achmad Syaichu. 2015. “Penerapan Metode Peramalan Sebagai Alat  Bantu  Untuk  Menentukan  Perencanaan  Produksi  Di  Pt.  Skk.” Spektrum Industri , vol. 13, no. 2, p. 133, doi:10.12928/si.v13i2.2691. Widiyarini, Widiyarini. 2015. “Perencanaan Produksi Menggunakan Metode Peramalan Untuk  Menentukan  Total  Permintaan  Produk  Kayu  Albasia  Bare  Core.” Seminar Nasional Cendekiawan, Trisakti University. Wijaya, Andy, et al. 2020. Manajemen Operasi Produksi . Yayasan Kita Menulis.