## Jurnal EMT KITA
Indonesian Journal for the Economics, Management and Technology .
Jurnal Ekonomi dan Manajemen Teknologi (EMT) KITA, 8(3), 2024, 845-853 Available online at  http://journal.lembagakita.org/index.php/emt
Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Exponential Smoothing Pada Home Industry Tempe Putera Sejahtera
Chika Syifa Audinasyah 1 , Solehudin 2*
1,2* Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Singaperbangsa Karawang, Kabupaten Karawang, Provinsi Jawa Barat, Indonesia.
Abstrak. Home Industry Tempe  Putera  Sejahtera  adalah  suatu  usaha  memproduksi  tempe yang  terletak  pada  lemah abang,  Karawang.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  mengetahui  dan  meramalkan  jumlah  produksi  tempe  pada  periode berikutnya. Metode yang digunakan untuk penelitian ini adalah Single Exponential Smoothing dan metode yang digunakan untuk mengukur keakuratan peramalannya adalah Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE) dan Mean  Average  Percentage  Error  (MAPE).  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  jumlah  nilai  terkecil  pada  MAD  sebesar 73,75,  jumlah  nilai  terkecil  pada  MSE  sebesar  5.738  dan  jumlah  nilai  terkecil  pada  MAPE  sebesar  2,92%.  Hasil menunjukkan efektivitas metode Single Exponential Smoothing dalam memberikan ramalan yang akurat untuk produksi tempe, membantu bisnis dalam mengoptimalkan perencanaan produksi dan meminimalkan pemborosan.
Kata kunci: Manajemen Produksi; Single Exponential Smoothing; MAD; MSE; MAPE.
Abstract. Home Industry Tempe Putera Sejahtera is an attempt to produce tempeh which is located in Lemah Abang, Karawang. The purpose of this study is to know and predict the amount of tempe production in the next period. The method used for this research is Single Exponential Smoothing and the method used to measure the accuracy of the forecasting is the Mean Absolute Deviation (MAD), the Mean Square Error (MSE) and the Mean Average Percentage Error (Mape). The result of this study was the smallest number of values in MAD by 73.75, the smallest number of values in MSE was 5,738 and the smallest number of values in the MAPE was 2.92%. The results show the effectiveness of the Single Exponential Smoothing  method  in  providing  accurate  predictions  for  tempe  production,  helping  businesses  in  optimizing  production planning and minimizing waste.
Keywords: Production Management; Single Exponential Smoothing; MAD; MSE; MAPE.
* Corresponding Author. Email: solehudin@unsika.ac.id 2* . DOI: https://doi.org/10.35870/emt.v8i3.2589
Received: 25 May 2024, Revision: 30 May 2024, Accepted: 20 June 2024, Available Online : 1 July 2024. Print ISSN: 2579-7972; Online ISSN: 2549-6204. Copyright @ 2024. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).

## Pendahuluan
Perkembangan perekonomian di era globalisasi membawa  tantangan  signifikan  bagi  dunia bisnis, khususnya dalam industri makanan yang mengalami  pertumbuhan  pesat.  Persaingan  di antara  produsen  makanan  semakin  ketat, memaksa  setiap  perusahaan  untuk  berlomba- lomba  memproduksi  produk  berkualitas  tinggi yang  diminati  oleh  konsumen.  Dalam menghadapi  dinamika  ekonomi  yang  tidak menentu, setiap bisnis makanan dituntut untuk mengoptimalkan  kualitas  produk  dan  layanan mereka.  Strategi  dalam  produksi,  baik perencanaan  maupun  pengendalian,  menjadi kunci  bagi  perusahaan  untuk  tetap  bertahan dan berkembang.
Home  Industry Tempe  Putra  Sejahtera  adalah salah  satu  contoh  bisnis  yang  bergerak  dalam produksi  tempe,  sebuah  bahan  pangan tradisional  yang  banyak  dikonsumsi  di Indonesia. Bisnis ini didirikan pada tahun 1992 dengan  tujuan  untuk  berkontribusi  pada pembangunan ekonomi lokal dan menyediakan sumber pendapatan bagi pemiliknya. Pada awal berdirinya, Home Industry Tempe Putra Sejahtera hanya  mampu  memproduksi  10  kg  kacang kedelai  per  hari.  Namun,  seiring  berjalannya waktu  dan  meningkatnya  permintaan  pasar, kapasitas  produksi  mereka  meningkat  secara signifikan  hingga  mencapai  200  kg  kacang kedelai per hari pada tahun 2024.
Pertumbuhan yang pesat ini menjadikan bisnis tempe  ini  sangat  menjanjikan,  tetapi  juga menghadirkan  tantangan  tersendiri.  Salah  satu tantangan  utama  yang  dihadapi  adalah penyesuaian produksi dengan permintaan pasar yang  fluktuatif.  Ketidaksesuaian  antara  jumlah produksi  dan  permintaan  dapat  menimbulkan berbagai  masalah,  seperti  overproduksi  yang mengakibatkan pemborosan sumber daya, atau underproduksi yang menyebabkan ketidakmampuan  memenuhi  permintaan  pasar tepat waktu. Kedua kondisi tersebut berdampak negatif terhadap efisiensi operasional dan profitabilitas perusahaan.
Permintaan  konsumen  yang  tidak  menentu menimbulkan  risiko  perencanaan  produksi yang tidak akurat. Kesalahan dalam meramalkan  jumlah  produksi  dapat  berujung
pada  kerugian  biaya  produksi  yang  tinggi  atau keterlambatan  dalam  pemenuhan  permintaan. Misalnya, stok barang yang terlalu banyak akan menyebabkan  produk  tidak  terjual  dan berpotensi  rusak,  sedangkan  stok  yang  terlalu sedikit  akan  mengakibatkan  kekurangan pasokan  dan  kehilangan  peluang  penjualan. Hartono,  Dwijana,  dan  Handiwidjojo  (2015) menyatakan  bahwa  ketidakpastian  ini  dapat menjadi penyebab utama kegagalan manajemen stok pada usaha kecil dan menengah.
Untuk  mengatasi  tantangan  ini,  diperlukan proses  peramalan  ( forecasting )  yang  efektif. Peramalan  membantu  bisnis  dalam  membuat keputusan  yang  lebih  baik  mengenai  jumlah produksi  yang  harus  disiapkan  untuk  periode mendatang.  Dengan  menggunakan  teknik peramalan  yang  tepat, Home  Industry Tempe Putra  Sejahtera  dapat  mengurangi  risiko ketidaksesuaian antara produksi dan permintaan,  serta  meningkatkan  efisiensi operasional mereka.
Peramalan  adalah  langkah  awal  yang  penting dalam perencanaan dan pengendalian produksi. Teknik  peramalan  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Single Exponential Smoothing , yang  dikenal  sebagai  metode  peramalan  yang sederhana namun efektif. Metode ini membantu dalam  meramalkan  permintaan  berdasarkan data  historis  yang  ada,  sehingga  memberikan gambaran  yang  lebih  akurat  mengenai kebutuhan produksi di masa depan.
Penggunaan metode peramalan yang tepat tidak hanya  membantu  dalam perencanaan  produksi, tetapi juga memberikan manfaat jangka panjang bagi  keberlanjutan  bisnis.  Dengan  adanya  data yang akurat mengenai permintaan, Home Industry Tempe  Putra  Sejahtera  dapat  mengoptimalkan rantai  pasokan  mereka,  mengurangi  biaya penyimpanan,  dan  meningkatkan  kepuasan pelanggan  dengan  selalu  menyediakan  produk yang sesuai dengan permintaan pasar.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan metode Single  Exponential  Smoothing dalam meramalkan  produksi  tempe  di Home  Industry Tempe Putra Sejahtera. Hasil dari penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  panduan  yang berguna  bagi  bisnis  dalam  mengelola  produksi mereka  secara  lebih  efektif  dan  efisien,  serta
menghadapi  tantangan  yang  muncul  dari fluktuasi  permintaan  konsumen.  Melalui pendekatan  ini,  diharapkan Home  Industry Tempe Putra Sejahtera dapat terus berkembang dan  berkontribusi  pada  perekonomian  lokal dengan cara yang berkelanjutan.

## Tinjauan Literatur
Peramalan ( Forecasting) Peramalan  ( forecasting )  menurut  Ahmad  (2020) adalah suatu metode dalam memprediksi secara kuantitatif  terkait  kejadian  yang  akan  terjadi dalam beberapa periode ke depan, berdasarkan data  historis  yang  saling  terkait  dan  relevan yang  sudah  terjadi  di  masa  lalu. Forecasting merupakan  teknik  penting  untuk  memprediksi kejadian  bisnis  di  masa  depan  melalui kumpulan  data  yang  telah  terangkum sebelumnya (Tuovila, 2022).
Forecasting memainkan  peran  krusial  dalam berbagai  bidang  seperti  energi,  kesehatan, pariwisata, dan manufaktur. Berbagai metodologi  dan  model  digunakan  untuk memprediksi  tren  dan  hasil  di  masa  depan. Dalam bidang energi, penelitian oleh Popovska &  Georgieva-Tsaneva  (2022)  menyoroti penggunaan  model  ARIMA  untuk  peramalan harga  listrik,  sementara  Zhao  &  Guo  (2015) membahas  peramalan  kecepatan  angin  di China. Studi-studi ini menunjukkan pentingnya peramalan  yang  akurat  dalam  mengoptimalkan keputusan  terkait  energi.  Di  bidang  kesehatan, Rafiei et  al .  (2016)  membahas  pendekatan dalam  peramalan  sumber  daya  manusia kesehatan, menekankan pentingnya menggunakan  berbagai  metode  peramalan untuk memenuhi kebutuhan tenaga kerja secara efektif.  Demikian  pula  dalam  pariwisata,  Song &  Li  (2008)  meninjau  pemodelan  dan peramalan  permintaan  pariwisata,  menekankan perlunya peningkatan akurasi melalui kombinasi pendekatan kualitatif dan kuantitatif. Selain  itu,  metodologi  peramalan  juga  sangat penting  dalam  manufaktur,  seperti  yang dibuktikan  oleh  Gross  &  Sohl  (1990)  yang mengeksplorasi  metode  disaggregasi  untuk peramalan lini produk. Dalam industri pakaian, Aksoy et  al .  (2012)  menunjukkan  manfaat menggunakan  sistem  inferensi  fuzzy  adaptif
neuro untuk peramalan permintaan, menunjukkan  bagaimana  teknik  canggih  dapat meningkatkan akurasi peramalan.
Tujuan  utama  dari forecasting adalah  untuk meminimalkan  pengaruh  ketidakpastian  dan membantu  perusahaan  dalam  mengambil keputusan yang baik berdasarkan pertimbangan kejadian  di  masa  lalu. Forecasting yang  efektif dapat  meningkatkan  kualitas  pengambilan keputusan  terkait  kebijakan  yang  akan  diambil oleh perusahaan. Beberapa tujuan dari forecasting menurut  Heizer  dan  Render  (2015)  adalah sebagai berikut:
1) Mengkaji  Kebijakan  Perusahaan  yang Berlaku  Saat  Ini  dan  di  Masa  Lalu: Forecasting membantu  perusahaan  dalam mengevaluasi kebijakan yang ada, baik yang berlaku  saat  ini  maupun  di  masa  lalu,  dan memprediksi  sejauh  mana  pengaruhnya terhadap  masa  depan.  Dengan  demikian, perusahaan  dapat  membuat  penyesuaian kebijakan yang diperlukan untuk menghadapi tantangan masa depan.
2) Mengatasi Time Lag atau Delay: Forecasting diperlukan  karena  adanya  time  lag  atau delay  antara  saat  suatu  kebijakan perusahaan ditetapkan dan saat implementasinya.  Dengan  perkiraan  yang akurat,  perusahaan  dapat  mempersiapkan diri  lebih  baik  untuk  menghadapi  dampak dari kebijakan tersebut.
3) Dasar  Penyusunan  Rencana  Bisnis: Forecasting berfungsi  sebagai  dasar  dalam penyusunan  rencana  bisnis  perusahaan. Dengan  perkiraan  yang  akurat  tentang permintaan  dan  kondisi  pasar  di  masa depan,  perusahaan  dapat  merancang strategi  yang  lebih  efektif  untuk  mencapai tujuan bisnis mereka.
Peramalan  yang  efektif  harus  mampu memberikan  hasil  yang  akurat  dan  dapat diandalkan.  Teknik-teknik forecasting seperti Single  Exponential  Smoothing ,  Moving  Average, dan  metode  lainnya  dapat  digunakan  untuk berbagai  jenis  data  dan  kebutuhan  peramalan. Dalam konteks produksi tempe di Home Industry Tempe Putra Sejahtera, metode peramalan yang tepat  akan  membantu  perusahaan  dalam merencanakan  jumlah  produksi  yang  sesuai dengan  permintaan  pasar,  sehingga  dapat
mengurangi risiko overproduksi atau underproduksi.  Dengan  demikian,  peramalan dapat  membantu  perusahaan  untuk  tetap kompetitif  dan  responsif  terhadap  perubahan permintaan  pasar.  Melalui  penggunaan  teknik forecasting yang  tepat,  perusahaan  dapat mengoptimalkan operasional mereka, meningkatkan  efisiensi,  dan  mencapai  tujuan bisnis jangka panjang mereka.

## Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif kuantitatif untuk menganalisis
dan
mendeskripsikan  masalah  berdasarkan  data yang  tersedia.  Penelitian  dilakukan  pada Home Industry Tempe Putra Sejahtera yang terletak di Kecamatan  Lemah  Abang,  Karawang.  Teknik pengumpulan  data  melibatkan  wawancara  dan observasi.  Wawancara  dilakukan  dengan pemilik  dan  karyawan Home  Industry Tempe Putra  Sejahtera  untuk  mendapatkan  informasi mendalam  tentang  proses  produksi  dan tantangan  yang  dihadapi.  Observasi  dilakukan untuk  memantau  langsung  kegiatan  produksi dan pengelolaan stok tempe.
Analisis  data  dilakukan  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing ,  sebuah  teknik peramalan
kuantitatif yang mampu memberikan hasil peramalan akurat berdasarkan  data  historis.  Prosedur  analisis dilakukan secara kontinu dengan memperbarui perhitungan  berdasarkan  data  terbaru.  Akurasi hasil
peramalan diukur dengan membandingkan  hasil  peramalan  dengan permintaan  aktual  yang  terjadi.  Untuk menghitung  akurasi  peramalan,  digunakan  tiga metrik  utama:  Mean  Absolute  Deviation (MAD),  yang  mengukur  rata-rata  kesalahan absolut  antara  nilai  yang  diramalkan  dan  nilai aktual;  Mean  Square  Error  (MSE),  yang mengukur  rata-rata  kuadrat  kesalahan  antara nilai  yang  diramalkan  dan  nilai  aktual;  serta Mean Average Percentage Error (MAPE), yang mengukur rata-rata persentase kesalahan antara nilai yang diramalkan dan nilai aktual.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data produksi tempe dari Oktober 2023 hingga  Maret  2024.  Data  ini  digunakan  untuk
menguji  keakuratan  metode Single  Exponential Smoothing dalam  meramalkan  produksi  tempe pada  periode  mendatang.  Hasil  analisis diharapkan  dapat  memberikan  panduan  yang lebih  baik  bagi Home  Industry Tempe  Putra Sejahtera  dalam  mengelola  produksi  tempe sesuai  dengan  permintaan  pasar,  sehingga meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi risiko overproduksi atau underproduksi.  Dengan  pendekatan  ini, Home Industry Tempe  Putra  Sejahtera  diharapkan mampu mengoptimalkan produksi dan mencapai  keseimbangan  antara  penawaran  dan permintaan.

## Hasil dan Pembahasan
Dari hasil pengumpulan data yang dilaksanakan terhadap Home  Industry Tempe  Putra  Sejahtera maka dapat diperoleh hasil produksi tempe per bulan  mulai  dari  bulan  Oktober  2023-Maret 2024. Hasil produksi ditampilkan di Tabel 1.
Tabel 1. Data Hasil Produksi Tempe Periode Oktober 2023 - Maret 2024 No. Periode Hasil Produksi 1. Oktober 2023 2.280 2. November 2023 2.300 3. Desember 2023 2.380 4. Januari 2024 2.420 5. Februari 2024 2.486 6. Maret 2024 2.574
Diketahui  hasil  produksi  tempe Home  Industry Tempe Putra Sejahtera dari bulan Oktober 2023 – Maret  2024  cenderung  semakin  naik.  Oleh karena itu, peramalan perlu dilakukan agar Home Industry Tempe  Putra  Sejahtera  dapat mengontrol hasil produksinya.
Metode Single  Exponential  Smoothing dengan α : 0,1 , 0,5 dan 0,9
𝐹 𝑡 =   𝐹 𝑡−1 + 𝑎 (𝐴 𝑡−1 − 𝐹 𝑡−1 ) Keterangan: F t :  Nilai ramalan untuk periode waktu ke t F t-1
:  Nilai ramalan untuk satu periode waktu yang lalu
α :  Konstanta pemulusan A t-1 :  Nilai aktual untuk 1 periode yang lalu.
Hasil  Perhitungan Single  Exponential Smoothing dengan α : 0,1 Perhitungan  peramalan  produksi  tempe  pada Home  Industry Tempe  Putra  Sejahtera  dengan Alpha (α) sebesar 0,1 untuk periode Desember 2023 – Maret 2024 adalah sebagai berikut :

## 𝐹 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟 2023
=  2.280 +  0,1 (2.300 –  2.280) =  2.282
𝐹 𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 2024
=  2.282 +  0,1 (2.380 –  2.282) =  2.292 𝐹 𝐹𝑒𝑏𝑟𝑢𝑎𝑟𝑖 2024 =  2.292 +  0,1 (2.420 –  2.292) =  2.305 𝐹 𝑀𝑎𝑟𝑒𝑡 2024 =  2.305 +  0,1 (2.486 –  2.305) =  2.323
Hasil  Perhitungan Single  Exponential Smoothing dengan α : 0,5 Perhitungan  peramalan  produksi  tempe  pada Home  Industry Tempe  Putra  Sejahtera  dengan Alpha (α) sebesar 0,5 untuk periode Desember 2023 – Maret 2024 adalah sebagai berikut :
𝐹 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟 2023 =  2.280
+  0,5 (2.300 –  2.280)
=  2.290
𝐹 𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 2024
=  2.290 +  0,5 (2.380 –  2.290) =  2.335
𝐹 𝐹𝑒𝑏𝑟𝑢𝑎𝑟𝑖 2024 =  2.335 +  0,5 (2.420 –  2.335) =  2.378
𝐹 𝑀𝑎𝑟𝑒𝑡 2024 =  2.378 +  0,5 (2.486 –  2.378) =  2.432
Hasil  Perhitungan Single  Exponential Smoothing dengan α : 0,9 Perhitungan  peramalan  produksi  tempe  pada Home  Industry Tempe  Putra  Sejahtera  dengan Alpha (α) sebesar 0,9 untuk periode Desember 2023 – Maret 2024 adalah sebagai berikut:
𝐹 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟 2023 =  2.280 +  0,9 (2.300 –  2.280) =  2.298
𝐹 𝐽𝑎𝑛𝑢𝑎𝑟𝑖 2024 =  2.298
+  0,9 (2.380 –  2.298) =  2.372
𝐹 𝐹𝑒𝑏𝑟𝑢𝑎𝑟𝑖 2024 =  2.372
+  0,9 (2.420 –  2.372)
=  2.416
𝐹 𝑀𝑎𝑟𝑒𝑡 2024 =  2.416 +  0,9 (2.486 –  2.416) =  2.479
Dari  semua  hasil  perhitungan Single Exponential Smoothing dari  α  :  0,1  ,  05  dan  0,9    yang  telah dihitung maka data tersebut dapat dikumpulkan berupa Tabel 2.
Tabel 2. Data Single Exponential Smoothing Periode Desember 2023 - Maret 2024 No Periode Produksi α : 0,1 α : 0,5 α : 0,9 1 Desember 2023 2.380 2.282 2.290 2.298 2 Januari 2024 2.420 2.292 2.335 2.372 3 Februari 2024 2.486 2.305 2.378 2.416 4 Maret 2024 2.574 2.323 2.432 2.479 Berdasarkan  data  di  atas,  maka  langkah selanjutnya dapat menghitung Single Exponential
Smoothing dengan  α  :  0,1  ,  05  dan  0,9  untuk periode  April  2024.  Ketika  peramalan
dibutuhkan  data-data  terakhir  dan  penimbang. Berikut tabel hasil perhitungan Single Exponential Smoothing untuk periode April 2024.
Tabel 3. Data Single Exponential Smoothing Periode April 2023 No. Periode α : 0,1 α : 0,5 α : 0,9 1. April 2024 2.348 2.503 2.564 Diketahui  ramalan  untuk  penjualan  periode
April 2024 pada α : 0,1 sebesar 2.348 , pada α : 0,5  sebesar  2.503  dan  pada  α  :  0,9  sebesar 2.564. Sehingga pada setiap peramalan baik itu α : 0,1 , α : 0,5 maupun  α : 0,9 hasil produksi tempe Home  Industry Putra  Sejahtera  akan meningkat.
Perhitungan  Akurasi  Peramalan  dengan
MAD, MSE dan MAPE Akurasi perhitungan suatu kesalahan diramalkan untuk model peramalan menjelaskan  perbandingan  nilai  ramalan dengan nilai aktual maupun nilai pengamatan.

## MAD (Mean Absolute Deviation)
MAD  merupakan  rata-rata  dari  kesalahan mutlak  pada  periode  tertentu  dengan  tidak memperhatikan  hasil  dari  ramalan  lebih  besar maupun  lebih  kecil  berbanding  kenyataan. Rumusnya yaitu (Heizer & Render, 2015):
𝑀𝐴𝐷 = ∑ (𝐴𝑡 = 𝐹𝑡) 𝑛 Keterangan: At :  Permintaan  aktual pada periode – t. Ft : Peramalan Permintaan  ( forecast ) pada periode-t. : n :  Jumlah periode peramalan yang terlibat.
Pada  hitungan  MAD,  berbagai  kesalahan  baik dari  arah  positif  maupun  negatif  bisa  diukur besarnya  secara  absolut  atau  mutlak.  Berikut hasil  perhitungan  MAD  pada  periode Desember 2023 – Maret 2024 dengan Alpha (α) sebesar 0,1, 0,5, dan 0,9.
Tabel 4. Data Hasil Perhitungan Mean Absolute Deviation (MAD) No Periode MAD α : 0,1 MAD α : 0,5 MAD α : 0,9 1. Desember 2023 98 90 82 2. Januari 2024 128 85 48 3. Februari 2024 181 108 70 4. Maret 2024 251 142 95 Jumlah MAD 658 425 295 n = 4 164,5 106,25 73,75
Diketahui  hasil  perhitungan  tingkat  kesalahan peramalan  MAD  melalui Single  Exponential Smoothing dengan nilai error terkecil ada pada α : 0,9  sebesar  48  dan  jumlah  nilai  error  MAD terkecil juga ada pada α : 0,9 sebesar 73,75.

## Mean Square Error (MSE)
Mean  squared  error  (MSE)  mengukur  jumlah kesalahan  dalam  model  statistik.  Ini  menilai perbedaan  kuadrat  rata-rata  antara  nilai  yang diamati  dan nilai  yang  diprediksi.  Jika  suatu model  tidak  memiliki  kesalahan,  MSE  sama dengan nol.  Ketika kesalahan model meningkat,  nilainya  meningkat.  Perhitungan Mean  Square  Error  (MSE)  bertujuan  untuk menentukan  hasil  peramalan  dengan  nilai kesalahan/error  terendah  yang  akan  diambil
sebagai  hasil  peramalan  yang  akurat.  Tingkat Alpha yang digunakan berupa 0,1 , 0,5 dan 0,9. Rumus  Mean  Square  Error  (MSE)  adalah sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝑋𝑡 − 𝐹𝑡) 2 𝑛
Keterangan : Xt  :  Permintaan aktual pada periode Ft  :  Peramalan permintaan pada periode n :  Jumlah periode yang terlibat
Berikut  hasil  perhitungan  MSE  pada  periode Desember 2023 – Maret 2024 dengan Alpha (α) sebesar 0,1 , 0,5 dan 0,9.
Tabel 5. Data Hasil Perhitungan Mean Square Error (MSE) No. Periode MSE α : 0,1 MSE α : 0,5 MSE α : 0,9 1. Desember 2023 9.604 8.100 6.724 2. Januari 2024 16.384 7.225 2.304 3. Februari 2024 32.761 11.664 4.900 4. Maret 2024 63.001 20.164 9.025 Jumlah MSE 121.750 47.153 22.953 n = 4 30.437,5 11.788,2 5.738,2
Berdasarkan  hasil  perhitungan  Mean  Square Error  (MSE)  di  atas,  maka  diperoleh  hasil perhitungan  tingkat  kesalahan  peramalan  MSE melalui Single Exponential Smoothing dengan nilai error terkecil ada pada α : 0,9 sebesar 2.304 dan jumlah nilai error MSE terkecil juga ada pada α : 0,9 sebesar 5.738,2.

## Mean Average Percentage Error (MAPE)
Mean  Average  Percentage  Error  (MAPE) adalah  dihitung  sebagai  rata-rata  diferensiasi absolut  antara  nilai  yang  diramalkan  dengan nilai  yang  aktual.  MAPE  merupakan  ukuran kesalahan  relatif.  Umumnya  MAPE  lebih berarti  daripada  MAD  karena  MAPE menyatakan persentase kesalahan hasil peramalan  terhadap  permintaan  aktual  selama
periode  tertentu  yang  memberi  informasi persentase  kesalahan  terlalu  tinggi  maupun terlalu rendah. Berikut rumusnya:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝐴𝑖 − 𝐹𝑖| 𝐴𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑥100 Keterangan: A i : Nilai aktual periode F i : Nilai peramalan periode n : Jumlah Periode
Berikut  hasil  perhitungan  MAPE  pada  periode Desember 2023 – Maret 2024 dengan Alpha (α) sebesar 0,1 , 0,5 dan 0,9.
Tabel 6. Data Hasil Perhitungan MAPE No. Periode MAPE α : 0,1 MAPE α : 0,5 MAPE α : 0,9 1. Desember 2023 4,1% 3,7% 3,4% 2. Januari 2024 5,2% 3,5% 1,9% 3. Februari 2024 7,2% 4,3% 2,8% 4. Maret 2024 9,7% 5,5% 3,6% Jumlah MSE 26,2% 17% 11,7% n = 4 6,55% 4,25% 2,92%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  MAPE  di  atas, maka  diperoleh  hasil  perhitungan  tingkat kesalahan  peramalan  MAPE  melalui Single Exponential  Smoothing dengan  nilai error terkecil ada pada α : 0,9 sebesar 1,9% dan jumlah nilai error MAPE  terkecil  juga  ada  pada  α  :  0,9 sebesar 2,92%.

## Kesimpulan
Perhitungan peramalan jumlah produksi tempe pada periode April 2024 menggunakan metode Single  Exponential  Smoothing dengan  nilai  α sebesar  0,1  menghasilkan  prediksi  sebesar 2.348,  dengan  α  sebesar  0,5  menghasilkan
prediksi sebesar 2.503, dan dengan α sebesar 0,9 menghasilkan  prediksi  sebesar  2.564.  Hasil  ini menunjukkan bahwa peramalan jumlah produksi  tempe  cenderung  meningkat  dari periode  ke  periode  untuk  semua  nilai  α  yang telah  dihitung.  Akurasi  peramalan  yang  diukur menggunakan Mean  Absolute  Deviation (MAD) menghasilkan nilai terkecil pada periode Januari 2024  dengan  α  sebesar  0,9  yaitu  48,  dan  nilai MAD  terkecil  secara  keseluruhan  dengan  α sebesar  0,9  adalah  73,75.  Sementara  itu, perhitungan  akurasi  peramalan  menggunakan Mean  Square  Error (MSE)  menunjukkan  hasil terkecil  pada  periode  Januari  2024  dengan  α sebesar  0,9  yaitu  2.304,  dan  nilai  MSE  terkecil secara keseluruhan dengan α sebesar 0,9 adalah
5.738,2.  Selain  itu,  perhitungan  akurasi peramalan  dengan Mean Average Percentage Error (MAPE)  menghasilkan  nilai  terkecil  pada periode Januari 2024 dengan α sebesar 0,9 yaitu 1,9%,  dan  nilai  MAPE  terkecil  secara keseluruhan  dengan  α  sebesar  0,9  adalah 2,92%.  Berdasarkan  analisis  hasil  penelitian pada Home  Industry Tempe  Putra  Sejahtera, metode  peramalan  melalui Single  Exponential Smoothing dapat  diterapkan  dengan  baik  dan mampu  meramalkan  jumlah  produksi  tempe untuk  periode  berikutnya.  Peramalan  ini  akan mempermudah  perusahaan  dalam  menentukan jumlah  stok  tempe  yang  perlu  diproduksi, sehingga  dapat  mengurangi  risiko  pemborosan akibat  produk  yang  tidak  terjual  dan meningkatkan penjualan tempe. Untuk memastikan  metode  peramalan  yang  paling tepat,  perusahaan  dapat  membandingkan metode peramalan yang digunakan oleh peneliti dengan metode peramalan yang dilakukan oleh perusahaan  dan  memilih  hasil  peramalan  yang paling  mendekati  nilai  aktual  serta  memiliki tingkat kesalahan yang paling rendah.

## Daftar Pustaka
Ahmad,  F.  (2020).  Penentuan  metode peramalan  pada  produksi  part  New Granada  Bowl  ST  di  PT.  X. Journal  of
Industrial
Engineering , 7(1), 31 – 39.
https://doi.org/10.24853/jisi.7.1.31-39
Aksoy,  A.,  Öztürk,  N.,  &  Sucky,  E.  (2012).  A decision  support  system  for  demand forecasting  in  the  clothing  industry.
International  Journal  of  Clothing  Science  and Technology , 24(4), 221-236. https://doi.org/10.1108/0955622121123 2829. Barus,  M.  D.  B.,  &  Thahirah,  F.  S.  (2022). Sistem Forecasting Perencanaan Produksi Dengan Metode Single Eksponensial  Smoothing  Pada  Pt.  Food Beverages Indonesia. NUSANTARA:
Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Sosial , 9 (3),  909-
920.
http://dx.doi.org/10.31604/jips.v9i2.202 2.909-920.
Gross,  C.,  &  Sohl,  J.  (1990).  Disaggregation methods  to  expedite  product  line forecasting. Journal of Forecasting , 9(3), 233-
254. https://doi.org/10.1002/for.3980090304
Hartono, A., Dwijana, D., & Handiwidjojo, W. (2015).  Perbandingan  Metode  Single Exponential  Smoothing  Dan  Metode Exponential  Smoothing  Adjusted  For Trend (Holt’s Method) Untuk Meramalkan  Penjualan.  Studi  Kasus: Toko Onderdil Mobil “Prodi, Purwodadi”. Jurnal  Eksplorasi  Karya  Sistem Informasi dan Sains , 5 (1).
Heizer,  J.,  &  Render,  B.  (2015). Manajemen Operasi . Jakarta: Salemba Empat.
Hermawan, F., Stephani, S. D., & Hapsari, Y. D.
(2021).  Analisa  peramalan  penjualan produk retailer pada PT. ABC menggunakan laporan penjualan 2018 dan 2019. Jurnal Manajemen .
Nurdini,  A.  (2022).  Analisis  Peramalan Permintaan  Tempe  GMO  450  Gram dengan  Menggunakan  Metode  Regresi Linear. Jurnal Ilmiah Teknik , 1 (2), 131-142. https://doi.org/10.56127/juit.v1i2.203
Popovska, E., & Georgieva-Tsaneva, G. (2022). ARIMA  model  for  day-ahead  electricity market price forecasting. Innovative STEM Education , 4(1), 149-161. https://doi.org/10.55630/stem.2022.041 8
Rafiei,  S.,  Mohebbifar,  R.,  Hashemi,  F., Ezzatabadi, M., & Farzianpour, F. (2016). Approaches  in  health  human  resource forecasting: A roadmap for improvement. Electronic  Physician ,  8(9),  2911-2917.
https://doi.org/10.19082/2911
Rahmadani,  A.  R.,  Ramadhanti,  C.,  &
Pramestiana, I. (2022). Analisis
Perencanaan  Produksi  dengan  Metode
Double  Moving  Average  dan  Holt  Pada CV  Putra  Hari  Cibitung. Jurnal  LOGIC (Logistics  &  Supply  Chain  Center) , 1 (1),  18- 26.
Song,  H.,  &  Li,  G.  (2008).  Tourism  demand modelling  and  forecasting — a  review  of recent research. Tourism Management , 29(2), 203-220. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2007. 07.016
Tuovila, A. (2022). Forecasting: What it is, how it’s  used  in  business  and  investing. Retrieved from https://www.investopedia.com/terms/f /forecasting.asp Yuniarti,  R.  (2020).  Analisa  metode  single exponential smoothing sebagai peramalan penjualan  terhadap  penyalur  makanan (Studi  kasus:  Lokatara  Dimsum). Aliansi: Jurnal Manajemen & Bisnis .
Zhao,  H.,  &  Guo,  S.  (2015).  Wind  speed forecasting  in  China:  A  review. Science Journal  of  Energy  Engineering ,  3(4),  14. https://doi.org/10.11648/j.sjee.s.201503 0401.13.