## PENENTUAN METODE PERAMALAN PERMINTAAN BARANG SETENGAH JADI DI PT. XYZ
Patrick Samuel 1) , Fransiska Lefta 2) , Indahsari 3) , Lina Gozali 4)
Program Studi Teknik Industri Universitas Tarumanagara e-mail: 1) satu2335@gmail.com, 2) fransiskalefta@yahoo.com, 3) indasariho@gmail.com, 4) ligoz@ymail.com

## ABSTRAK
PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  distribusi  barang  setengah  jadi. Adapun barang yang didistribusikan adalah alumunium yang terbagi menjadi beberapa jenis seperti  Alumunium  Extrusion,  Alumunium  Sheet,  Alumunium  Coil,  Alumunium  Bordes,  dan lain-lain.  Permintaan  tidak  menentu  akan  banyaknya  jenis  barang  dari  beberapa  konsumen menyebabkan  masalah  ketidakpastian  bagi  perusahaan  untuk  mengatur  jumlah  penyimpanan barang  digudang.  Hal  ini  menyebabkan  beberapa  masalah  seperti  tidak  tersedianya  barang saat  adanya  permintaan  atau  sebaliknya,  yaitu  penumpukkan  barang  yang  belum  dan/atau tidak  terjual.  Dengan  melakukan  analisis  pada  metode  peramalan  permintaan  barang, terdapat  6  jenis  barang  yang  sebaiknya  dilakukan  peramalan  dengan  metode  linier,  4  jenis barang  yang  sebaiknya  dilakukan  peramalan  dengan  metode  kuadratik,  dan  1  jenis  barang yang sebaiknya dilakukan peramalan dengan metode simple moving average.
Kata kunci : Metoda Peramalan, Permintaan, Material.

## ABSTRACT
PT.  XYZ  which  company  distributes  of  semi-finished  goods.  The  distributed  items  are aluminum  which  is  divided  into  several  types  such  as  Aluminum  Extrusion,  Aluminum  Sheet, Aluminum  Coil,  Aluminum  Bordes,  etc.  Uncertain  demand  for  different  type  of  goods  from some consumers causes uncertainty problem for companies to regulate the amount of storage of goods in warehouses. This causes some problems such as the stockout materials and excess goods  in  warehouse  as  an  unsold  materials.  By  analyzing  the  demand  forecasting  method, there  are  6  types  of  goods  that  have  best  forecasting  using  linear  methods,  4  types  of  goods have best forecasting by quadratic methods, and 1 type of goods has best forecasting using the simple moving average method.
Keywords : Forecast method, Demand, Material.

## PENDAHULUAN
Setiap perusahaan industri di era globalisasi ini dituntut untuk menjadi lebih kreatif dan  selalu  berkomitmen  untuk  memenuhi  kepuasan  konsumen.  Hal  ini  tidak  terkecuali dengan perusahaan jasa yang salah satunya adalah perusahaan distributor. Sifat konsumen yang  ingin  serba  cepat  pada  masa  kini  membuat  perusahaan  harus  menyusun  strategi layanan yang tidak hanya dalam segi kualitas barang, namun juga efisiensi dan efektifitas dalam memasok barang, pemeliharaan barang, dan manajemen pendistribusian yang tepat.
PT. XYZ merupakan perusahaan distributor alumunium yang  bertempat di kawasan Cikarang Pusat, Jawa Barat. Alumunium yang dijual oleh PT. XYZ merupakan alumunium yang  diperoleh  dari  beberapa  pemasok,  dengan  kata  lain,  PT.  XYZ  tidak  memproduksi barangnya sendiri. Ada beberapa tipe alumunium dengan berbegai jenis ukuran yang dijual oleh PT. XYZ. Beragamnya jenis permintaan yang tidak menentu dari berbagai konsumen menyebabkan ketidakpastian jumlah penyimpanan yang harus dilakukan oleh perusahaan. Hal ini berakibat pada ketidakpuasan konsumen karena barang yang diminta tidak tersedia dalam  waktu  yang  diinginkan.  Ketidakpuasan  konsumen  akan  menyebabkan  konsumen tersebut  berhenti  membeli  produk  atau  mempengaruhi  orang  lain  untuk  tidak  membeli produk  [1].  Namun  apabila  perusahaan  menyimpan  barang  terlalu  banyak,  maka  akan menyebabkan pembengkakan biaya simpan atau bahkan barang yang disimpan tidak laku. Oleh  sebab  itu,  perlu  dilakukan  peramalan  atau forecast permintaan  konsumen  agar  PT. XYZ  dapat  memperkirakan  berapa  banyak  barang  yang  harus  disimpan.  Penentuan

## Penentuan Metode Peramalan Permintaan Barang Setengah Jadi di PT. XYZ
Patrick Samuel, Fransiska Lefta, Indahsari, Lina Gozali
peramalan dilakukan berdasarkan Metode Simple Moving Average (SMA), Double Moving Average (DMA), Single  Exponential  Smoothing (SES), Double  Exponential  Smoothing (DES),  Metode  Siklik,  Metode  Linier,  dan  Metode  Kuadratik.  Metode  Peramalan  pada penelitian sebelumnya dapat di gunakan untuk analisis perencanaan produksi [2] dan juga evaluasi sistem distribusi [3].

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dimulai  dengan  studi  literatur  dan  observasi  lapangan.  Selanjutnya melakukan identifikasi masalah berdasarkan observasi yang dilakukan. Masalah yang telah teridentifikasi  kemudian  dirumuskan.  Kemudian  dilakukan  penentuan  tujuan  penelitian. Tahap selanjutnya adalah tahap pengumpulan data. Data yang dikumpulkan adalah berupa data  permintaan  pada  PT.  XYZ  selama  12  bulan.  Kemudian  melakukan  perhitungan peramalan  permintaan  dengan  memperhitungkan error terkecil  pada  setiap  metode peramalan. Kemudian melakukan evaluasi terhadap hasil peramalan tersebut dan membuat kesimpulan  serta  saran.  Berikut  ini  merupakan  diagram  alir  metodologi  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.
Mulai Studi L iteratur Observasi Lapangan Identifikasi Masalah Perumusan Masalah Menentukan Tujuan Penelitian Pengumpulan Data Perhitungan Peramalan Permintaan Evaluasi Kesimpulan dan Saran Selesai
Gambar 1. Diagram Alir Metodologi Penelitian
Peramalan  merupakan  suatu  kegiatan  analisa  yang  dilakukan  untuk  mengetahui besaran  permintaan  dimasa  mendatang,  dengan  informasi  tersebut  maka  dapat  ditentukan strategi  yang  tepat  untuk  perencanaan  lebih  lanjut  [4].  Ramalan  dapat  bersifat  kualitatif maupun  kuantitatif  [5].  Dalam  melakukan  peramalan,  peneliti  menggunakan  beberapa metode.  Gambar  bagan  metode  peramalan  yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  Gambar  2 berikut ini [6].
a. Simple Moving Average (SMA)
Peramalan  dengan  menggunakan  metode  ini  didasarkan  pada  proyeksi  serial  data yang dimuluskan dengan rata-rata bergerak [7]. Rumus SMA adalah sebagai berikut:
𝐹 𝑡+1 = ∑ 𝑥 𝑛
(1)
b. Double Moving Average (DMA)
Pada  Metode Double  Moving  Average, dilakukan  perhitungan  rata-rata  bergerak sebanyak  dua  kali  [8].  Kemudian  dilanjutkan  peramalan  dengan  menggunakan  suatu persamaan tertentu. Rumus menghitung rata-rata bergerak:
𝑀 𝑡 = 𝑌 𝑡 +𝑌 𝑡−1 +⋯+𝑌 𝑡−𝑛−1 𝑛 (2)
Menentukan  besarnya  nilai  konstanta, slope ,  dan  peramalan  dapat  menggunakan  rumus berikut:
𝑎 𝑡 = 2𝑀 𝑡 − 𝑀′ 𝑡 (2a)
𝑏 𝑡 = 2 𝑛−1 (𝑀 𝑡 − 𝑀 ′ 𝑡 ) (2b)
𝑌̂ = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑝 (2c)
Dimana:
𝑀 𝑡 adalah rata-rata bergerak periode t n adalah jumlah periode dalam moving average 𝑌 𝑡 adalah nilai aktual periode t
P adalah jumlah periode yang ingin diramalkan
c. Single Exponential Smoothing (SES) Metode Exponential  Smoothing adalah  teknik  peramalan  rata-rata  bergerak  dengan pembobotan  dimana  data  diberi  bobot  oleh  sebuah  fungsi exponential [9].  Rumus exponential smoothing adalah sebagai berikut:
𝐹 𝑡+1 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡−1 (3)
Dimana:
𝐹 𝑡+1 adalah peramalan untuk periode t+1 𝑋 𝑡 adalah nilai real periode ke t 𝛼 adalah bobot yang menunjukkan konstanta smoothing (0< 𝛼 <1) 𝐹 𝑡−1 adalah peramalan untuk period ke t-1

## d. Double Exponential Smoothing (DES)
Parameter  yang  digunakan  pada  Metode Double  Exponential  Smoothing yaitu  α, yang  memiliki  nilai  antara  0  dan  1.  Jika  data  yang  digunakan  semakin  banyak  dalam perhitungan  peramalannya  maka percentage  error peramalannya  akan  semakin  kecil, begitu juga sebaliknya. Berikut merupakan tahap untuk melakukan perhitungan peramalan dengan menggunakan Double Exponential Smoothing.
Menentukan smoothing pertama .
𝑆′ 𝑡 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆′ 𝑡−1
(4)
Menentukan smoothing kedua.
𝑆′′ 𝑡 = 𝛼𝑆′ 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆′′ 𝑡−1
(4a)
Menentukan besarnya konstanta a.
𝑎 𝑡 = 2𝑆′ 𝑡 − 𝑆′′ 𝑡 (4b)

## Penentuan Metode Peramalan Permintaan Barang Setengah Jadi di PT. XYZ
Patrick Samuel, Fransiska Lefta, Indahsari, Lina Gozali
Menentukan besarnya slope .
𝑏 𝑡 = 𝛼 1−𝛼 (𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 ) (4c)
Menentukan nilai peramalan,
𝐹 𝑡+𝑝 = 𝑌̂ 𝑡+𝑝 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑝 (4d)
e. Metode Siklik
Pola data siklis terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang  seperti  yang  berhubungan  dengan  siklus  bisnis.  Rumus  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
𝐷′ 𝑖 = 𝑎 + 𝑏 𝑡 (5)
𝑆𝐹 𝑖 = (𝑆 𝑖 )(𝐷 ′ 𝑡 ) (5a)
𝑆 𝑖 = 𝐷 𝑖 ∑ 𝐷 (5b)
𝑏 = 𝑛 ∑ 𝑡𝑑 𝑡 −∑ 𝑡 ∑ 𝑑 𝑡
𝑛 ∑ 𝑡 2 −(∑ 𝑡) 2 (5c)
𝑎 = ∑ 𝑑 𝑡 −𝑏 ∑ 𝑡 𝑛 (5d)
f. Metode Regresi Linier
Regresi  Linier  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  model  peramalan  kausal serta  model  peramalan  waktu  [10].  Rumus  perhitungan  Metode  Linier  adalah  sebagai berikut:
𝑦̂ = 𝑎 + 𝑏𝑥 (6)
𝑎 = ∑ 𝑦−𝑏 ∑ 𝑥 𝑛 (6a) 𝑏 = 𝑛 ∑ 𝑥𝑦−∑ 𝑥 ∑ 𝑦 𝑛 ∑ 𝑥 2 −(∑ 𝑥) 2 (6b)
𝑋̅ = ∑ 𝑥 𝑛
(6c)
𝑌̅ = ∑ 𝑦 𝑛
(6d)
g. Metode Kuadratik
Metode ini menggunakan data secara acak berfluktuasi membentuk kurva kuadratik. Rumus yang digunakan pada Metode Kuadratik adalah sebagai berikut:
𝑌 𝑡 = 𝑎 + 𝑏𝑡 + 𝑐𝑡 2 (7)
𝑎 = ∑ 𝑌−𝑐 ∑ 𝑡 2 𝑛 (7a)
𝑏 = ∑ 𝑡𝑌 ∑ 𝑡 2 (7b)
𝑐 = 𝑛 ∑ 𝑡 2 𝑦−∑ 𝑡 2 ∑ 𝑌 𝑛 ∑ 𝑡 4 −(∑ 𝑡 2 ) 2 (7c)
Langkah  berikutnya  menentukan  metode  peramalan  yang  akan  digunakan.  Metode peramalan  yang  digunakan  adalah  yang  memiliki  nilai  kesalahan  terkecil,  Ada  beberapa
teknik  perhitungan  kesalahan  peramalan,  Tiga  dari  perhitungan  yang  paling  sering digunakan, yaitu [11]:
a. Mean Absolute Deviation (MAD)
Merupakan rata-rata nilai absolut kesalahan peramalan. Rumus MAD:
MAD = ∑|𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛|
𝑛 (8)
Keterangan: n adalah jumlah data

## b. Mean Square Error (MSE)
Merupakan  metode  alternative  dalam  mengevaluasi  suatu  teknik  peramalan.  Semakin kecil  rata-rata  jumlah  kuadrat  nilai  MSE,  semakin  kecil  pula  kesalahan  peramalan menggunakan teknik tersebut [12]. Rumus MSE:
MSE = (𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛) 2
𝑛 (9)
Keterangan:
n adalah jumlah periode

## c. Mean Absolute Percent Error (MAPE)
MAPE merupakan indikator kesalahan peramalan yang menunjukkan rata-rata persenasi mutlak kesalahan peramalan. Rumus MAPE:
MAPE: ∑(𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛) 𝑛 x100% (10)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah pemintaan  selama dua belas bulan  pada  PT. XYZ untuk  setiap jenis  barang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Permintaan Barang PT. XYZ
No Jenis Barang Januari  Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus  September  Oktober  November  Desember 1 BD121183ST 21 45 46 2 7 10 7 18 0 40 0 0 2 BD481226ST 0 0 28 0 17 14 20 23 19 15 0 6 3 EX0560AKWH 320 35 117 31 88 191 30 13 132 28 113 7 4 EX9055AXBL 139 162 288 164 75 29 0 63 176 15 20 56 5 EXH2250ACBR 55 0 0 18 20 0 27 21 0 12 18 0 6 EXH1123AKCA 0 33 8 25 150 0 20 113 40 12 10 0 7 EXS4040BMJC 0 83 0 5 0 2 0 100 57 0 100 0 8 EXU1212AXBL 230 30 100 167 0 130 70 15 216 25 370 145 9 PA120468ST 0 495 67 181 170 360 33 44 331 180 21 213 10 PA120398IN 53 153 329 319 116 275 182 158 142 246 208 114 11 PA120322IN 66 155 232 117 252 67 186 334 80 72 212 48
Berdasarkan  data  pada  Tabel  1,  dilakukan  perhitungan  MAD,  MSE,  MAPE,  dan AVE untuk menentukan metode peramalan  yang memiliki error paling kecil untuk setiap jenis  barang  yang  diminta  pada  PT.  XYZ.  Metode  tersebut  nantinya  merupakan  metode yang  digunakan  dalam  peramalan.  Hasil  perhitungan  nilai  error  peramalan  dengan menggunakan setiap jenis metode peramalan untuk jenis barang BD121183ST dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Error Peramalan Permintaan Jenis Barang BD121183ST
Error SMA-2 DMA-2 SES DES Siklik Linier Kuadratik α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 MAD 20.13 27.5 19.72 19.12 18.60 17.90 17.13 19.73 18.15 17.18 22.72 29.76 248.3 13.51 13.55 MSE 569.3 1001.9 418.4 422.8 437.7 469.1 527.1 421.3 482.6 614.9 848.4 1343.1 128826 243.6 243.8 MAPE 97.92 147.77 86.01 98.99 99.43 92.35 83.74 104.4 115.7 102.5 127.3 138.2 744.7 68.42 69.37 AVE 229.1 392.39 174.7 180.3 185.3 193.1 209.3 181.8 205.5 244.9 332.8 503.7 43273 108.5 108.9

## Penentuan Metode Peramalan Permintaan Barang Setengah Jadi di PT. XYZ
Patrick Samuel, Fransiska Lefta, Indahsari, Lina Gozali
Berdasarkan  perhitungan error dari  setiap  peramalan  permintaan  jenis  barang BD121183ST,  metode  peramalan  yang  memiliki  error  terkecil  pada  perhitungan  MAD adalah  Metode  Linier  yaitu  sebesar  13.51, error terkecil  pada  perhitungan  MSE  adalah Metode Linier yaitu sebesar 243.64, error terkecil pada perhitungan MAPE adalah Metode Linier yaitu sebesar 68.42, dan error terkecil pada perhitungan AVE adalah Metode Linier yaitu  sebesar  108.522342.  Sehingga  metode  peramalan  terbaik  untuk  melakukan peramalan permintaan jenis barang BD121183ST adalah Metode Linier dengan persamaan 𝑌 ′ (𝑡) = 41.14 + 3.17(𝑡) .  Hasil  peramalan  permintaan  jenis  barang  BD121183ST  untuk periode 12 bulan ke depan dengan menggunakan Metode Linier dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Peramalan Permintaan 12 Bulan ke Depan untuk Jenis Barang BD121183ST
Bulan ke- 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Hasil Peramalan 82.4  85.5  88.7  91.9  95  98.2  101  105  108  111  114  117.2
Hasil  perhitungan  nilai error peramalan  dengan  menggunakan  setiap  jenis  metode peramalan untuk jenis barang BD481226ST dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Error Peramalan Permintaan Jenis Barang BD481226ST
Error SMA-2 DMA-2 SES DES Siklik Linier Kuadratik α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9
MAD 7.71 9.42 10.56 8.91 8.40 8.62 9.69 10.45 9.65 11 9.11 17.22 65.33 8.72 23.46 MSE 117.2 163.8 168.8 135.8 136.1 150.3 179 161 165.4 209 144.2 525.7 7600 93.68 101.19 MAPE 29.89 50.09 49.68 37.13 28.43 25.67 33.05 48.42 31.61 39.19 12.69 79.29 344.5 31.03 16.86 AVE 51.61 74.44 76.34 60.61 57.64 61.51 73.90 73.31 68.88 86.38 55.33 207.4 2667 44.48 47.17
Berdasarkan  perhitungan error dari  setiap  peramalan  permintaan  jenis  barang BD481226ST,  metode  peramalan  yang  memiliki error terkecil  pada  perhitungan  MAD adalah  Metode  Linier  yaitu  sebesar  8.72, error terkecil  pada  perhitungan  MSE  adalah Metode Linier yaitu sebesar 93.68, error terkecil pada perhitungan MAPE adalah Metode DES α = 0,7 yaitu sebesar 12.69, dan error terkecil pada perhitungan AVE adalah Metode Linier  yaitu  sebesar  44.4806633.  Sehingga  metode  peramalan  terbaik  untuk  melakukan peramalan permintaan jenis barang BD481226ST adalah Metode Linier dengan persamaan 𝑌 ′ (𝑡) = 9.697 + 0.329(𝑡). hasil  peramalan  permintaan  jenis  barang  BD121183ST  untuk periode 12 bulan ke depan dengan menggunakan Metode Linier dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Peramalan Permintaan 12 Bulan ke Depan untuk Jenis Barang BD481226ST
Bulan ke- 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Hasil Peramalan 14 14 15 15 15 16 16 16 17 17 17 18
Hasil  perhitungan  nilai error peramalan  dengan  menggunakan  setiap  jenis  metode peramalan untuk jenis barang EX0560AKWH dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Error Peramalan Permintaan Jenis Barang EX0560AKWH
Error SMA-2 DMA-2 SES DES Siklik Linier Kuadratik
α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 MAD 7.71 41.48 41.48 104.2 93.22 93.37 103.7 92.44 71.70 91.23 73.86 160.5 1702.8 66.5 63.24 MSE 117.2 2403 2403 15442 13278 13549 15054 11289 6873 10234 6451 30696 7783706 6203 3428.3 MAPE 29.89 214.2 214.2 381.3 334.4 334.6 351.8 339.9 193.2 277.1 245.6 553.7 1840.4 160.6 185.36 AVE 51.61 886.2 886.2 5309.2 4568.8 4659 5169.8 3907 2379.3 3534.1 2256.8 10470 2595748 2143.3 1225.64
Berdasarkan  perhitunggan error dari  setiap  peramalan  permintaan  jenis  barang EX0560AKWH,  metode  peramalan  yang  memiliki error terkecil  pada  perhitungan  MAD dengan  nilai error sebesar  7.71,  MSE  dengan  nilai error sebesar  117.23,  MAPE  dengan nilai error sebesar 29.89, dan AVE dengan nilai error sebesar 51.61 adalah metode SMA- 2.  Sehingga  metode  peramalan  terbaik  untuk  melakukan  peramalan  permintaan  jenis barang EX0560AKWH adalah menggunakan Metode SMA-2. Hasil peramalan permintaan
jenis  barang  EX0560AKWH  untuk  periode  12  bulan  ke  depan  dengan  menggunakan Metode SMA-2 dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Peramalan Permintaan 12 Bulan ke Depan untuk Jenis Barang EX0560AKWH
Bulan ke- 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Hasil Peramalan 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
Hasil  perhitungan  nilai error peramalan  dengan  menggunakan  setiap  jenis  metode peramalan untuk jenis barang EX9055AXBL dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Error Peramalan Permintaan Jenis Barang EX9055AXBL
Error SMA-2 DMA-2 SES DES Siklik Linier Kuadratik
α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 MAD 99.88 209 75.68 75.56 76.48 73.8 72.65 81.2 89.43 86.98 96.56 98.7 1143.5 58.07 58.96 MSE 12379 54033.8 7698.1 7648.1 7702.4 7556.6 7314.4 8459 9818.1 11061.5 11993 13549 2057453 5044,9 4876.9 MAPE 147 302 125.2 119.2 123.1 123 121.9 130.9 141.3 153.9 156.4 156.4 1338.9 69.19 70.44 AVE 4208.5 18181.6 2633 2614.3 2634 2584.5 2503 2890.4 3349.6 3767.5 4601.4 4601.4 686645 1724 1668.8
Berdasarkan  perhitungan error dari  setiap  peramalan  permintaan  jenis  barang EX9055AXBL,  metode  peramalan  yang  memiliki error terkecil  pada  perhitungan  MAD adalah  Metode  Linier  dengan  nilai  error  sebesar  58.07, error terkecil  pada  perhitungan MSE  adalah  Metode  Kuadratik  dengan  nilai error sebesar  4876.86, error terkecil  pada perhitungan  MAPE  adalah  Metode  Linier  dengan  nilai error sebesar  69.19,  dan error terkecil pada perhitungan AVE adalah Metode Kuadratik yaitu sebesar 1668.75. Sehingga metode  peramalan  terbaik  untuk  melakukan  peramalan  permintaan  jenis  barang EX9055AXBL  adalah  Metode  Kuadratik  dengan  persamaan 𝑌 ′ (𝑡) = 218.93 − 26.91(𝑡) + 1.23(𝑡 2 ) .  Hasil  peramalan  permintaan  jenis  barang  EX9055AXBL  untuk periode  12  bulan  ke  depan  dengan  menggunakan  Metode  Kuadratik  dapat  dilihat  pada Tabel 9.
Tabel 9. Peramalan Permintaan 12 Bulan ke Depan untuk Jenis Barang EX9055AXBL
Bulan ke- 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Hasil Peramalan 77 83 92 102 117 133 152 173 196 222 251 282
Hasil  perhitungan  nilai error peramalan  dengan  menggunakan  setiap  jenis  metode peramalan untuk jenis barang BD 121183ST dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Error Peramalan Permintaan Jenis Barang EXH2550ACBR
Error SMA-2 DMA-2 SES DES Siklik Linier Kuadratik α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9
MAD 17.29 10.90 27.68 16.67 15.74 16.43 16.85 14.36 14.28 15.09 20.17 24.7 21.29 12 12.42 MSE 490 322.65 982.2 535.7 465.1 461.1 481.8 362.6 239 329.3 502.2 762.9 614.6 220.3 212.67 MAPE 35.03 30.90 51.25 14.64 16.71 24.98 31.46 22.12 43.78 50.7 59.74 72.24 63.5 20.97 22.86 AVE 180.8 121.48 353.7 189 165.9 167.5 176.7 133 99 131.7 194 286.6 233.1 84.42 82.65
Berdasarkan  perhitungan error dari  setiap  peramalan  permintaan  jenis  barang EXH2550ACBR, metode peramalan yang memiliki error t erkecil pada perhitungan MAD adalah Metode  DMA-2  dengan nilai error sebesar 10.90, error terkecil  pada perhitungan MSE  adalah  Metode  Kuadratik  dengan  nilai error sebesar  212.67, error terkecil  pada perhitungan  MAPE  adalah  Metode  Linier  dengan  nilai error sebesar  20.97,  dan error terkecil  pada  perhitungan  AVE  adalah  Metode  Kuadratik  yaitu  sebesar  82.65.  Sehingga metode  peramalan  terbaik  untuk  melakukan  peramalan  permintaan  jenis  barang EXH2550ACBR  adalah  Metode  Kuadratik  dengan  persamaan 𝑌 ′ (𝑡) = 3.17 − 4.86(𝑡) + 0.26(𝑡 2 ) .  Hasil  peramalan  permintaan  jenis  barang  EXH2550ACBR  untuk  periode  12 bulan ke depan dengan menggunakan Metode Kuadratik dapat dilihat pada Tabel 11.

## Penentuan Metode Peramalan Permintaan Barang Setengah Jadi di PT. XYZ

## Tabel 11. Peramalan Permintaan 12 Bulan ke Depan untuk Jenis Barang EXH2550ACBR
Bulan ke- 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Hasil Peramalan 12 15 17 21 24 28 33 39 44 51 57 65
Hasil  perhitungan  nilai error peramalan  dengan  menggunakan  setiap  jenis  metode peramalan untuk jenis barang EXH1123AKCA dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Error Peramalan Permintaan Jenis Barang EXH1123AKCA
Error SMA-2 DMA-2 SES DES Siklik Linier Kuadratik
α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9
MAD 45.25 51.02 35.63 41.58 45.1 47.29 49.75 41.33 50.78 53.62 68.23 86.19 654.5 33.66 45.19 MSE 3794.5 5770.5 3007.7 3028.4 3356.3 3897 4620 3214 3967.5 5548.6 8348.3 12719 1500761 1395.7 1613.5 MAPE 120.3 116.1 70.81 101.2 110.5 107.4 102.6 100.6 136 115.1 157.2 231.8 1177.4 85.62 82.96 AVE 1320 1979.2 1038 1057 1170.6 1350.5 1591 1118.6 1384.8 1905.8 2858 4354.7 500864.4 504.98 580.54
Berdasarkan  perhitunggan error dari  setiap  peramalan  permintaan  jenis  barang EXH1123AKCA, metode peramalan yang memiliki error terkecil pada perhitungan MAD dengan nilai error sebesar 33.66, MSE dengan nilai error sebesar 1395.65, MAPE dengan nilai error sebesar  82.96,  dan  AVE  dengan  nilai error sebesar  504.98  adalah  Metode Linier. Sehingga metode peramalan terbaik  untuk melakukan peramalan  permintaan jenis barang  EXH1123AKCA  adalah  menggunakan  Metode  Linier  dengan  persamaan 𝑌 ′ (𝑡) = 38.68 − 0.68(𝑡) . Hasil peramalan permintaan jenis barang EXH1123AKCA untuk periode 12 bulan ke depan dengan menggunakan Metode Linier dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Peramalan Permintaan 12 Bulan ke Depan untuk Jenis Barang EXH1123AKCA
Bulan ke- 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Hasil Peramalan 30 29 28 28 27 26 26 25 24 24 23 22
Hasil  perhitungan  nilai error peramalan  dengan  menggunakan  setiap  jenis  metode peramalan untuk jenis barang EXS4040BMJC dapat dilihat pada Tabel 14.

## Tabel 14. Error Peramalan Permintaan Jenis Barang EXS4040BMJC
Error SMA-2 DMA-2 SES DES Siklik Linier Kuadratik α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 MAD 35.79 34.73 34.14 39.03 41.47 45.07 49.68 32.88 40.67 51.67 64.38 80.28 440.8 35.73 35.7 MSE 2654.4 2430.6 2332.4 2434 2814.5 3330.5 4022 1826.2 2753 4219 6537.4 10391 583639 1604.1 1601.99 MAPE 86.48 103.7 56.88 85.06 74.38 53.07 43.17 84.55 90.45 87.29 109.3 196.4 665.7 156.8 148.9 AVE 925.6 856.3 807.8 852.7 976.8 1142.9 1371.5 647.9 961.3 1452.7 2237 3555.8 194915 599 595.5
Berdasarkan  perhitungan error dari  setiap  peramalan  permintaan  jenis  barang EXS4040BMJC, metode peramalan  yang memiliki error terkecil pada perhitungan MAD adalah Metode  DMA-2  dengan nilai error sebesar 34.73, error terkecil  pada perhitungan MSE  adalah  Metode  Kuadratik  dengan  nilai error sebesar  1601.99, error terkecil  pada perhitungan MAPE adalah metode SES α = 0.9 dengan nilai error sebesar 43.17, dan error terkecil  pada  perhitungan  AVE  adalah  Metode  Kuadratik  yaitu  sebesar  595.52.  Sehingga metode  peramalan  terbaik  untuk  melakukan  peramalan  permintaan  jenis  barang EXS4040BMJC  adalah  Metode  Kuadratik  dengan  persamaan 𝑌 ′ (𝑡) = 16.93 + 0.7(𝑡) + 0.14(𝑡 2 ) .  Hasil  peramalan  permintaan  jenis  barang  EXS4040BMJC  untuk  periode  12 bulan ke depan dengan menggunakan Metode Kuadratik dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Peramalan Permintaan 12 Bulan ke Depan untuk Jenis Barang EXS4040BMJC
Bulan ke- 13 14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 Hasil Peramalan 16 20 25 30 35 41 47 53
60 66 73 81
Hasil  perhitungan  nilai error peramalan  dengan  menggunakan  setiap  jenis  metode peramalan untuk jenis barang EXU1212AXBL dapat dilihat pada Tabel 16.

## Tabel 16. Error Peramalan Permintaan Jenis Barang EXU1212AXBL
Error SMA-2 DMA-2 SES DES Siklik Linier Kuadratik
α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9
MAD 102.2 8921.8 116.2 92.75 104.2 116.6 131.5 91.53 103.7 143.6 190.9 244.8 1820.6 83.07 80.51 MSE 16303 18908495 18144 14319 15815 19086 24367 15284.1 18182 27478 46286 81000.5 7861731  10505.4 8546.4 MAPE 120.6 11493.3 234 110.6 129.4 144.3 161 127 102.7 162.3 221.4 274.8 1284.9 149.7 137.7 AVE 5508.7  63035121.8 6165 4840.7 5349 6448.9 8219.8 5167 6130 9261 15566 27173.4 2621612 3579.4 2921.56
Berdasarkan  perhitungan error dari  setiap  peramalan  permintaan  jenis  barang EXU1212AXBL, metode peramalan yang memiliki error terkecil pada perhitungan MAD adalah Metode Kuadratik dengan nilai error sebesar 80.51, error terkecil pada perhitungan MSE  adalah  Metode  Kuadratik  dengan  nilai error sebesar  8546.44, error terkecil  pada perhitungan  MAPE  adalah  Metode  DES  α  =  0.3  dengan  nilai error sebesar  102.71,  dan error terkecil  pada  perhitungan  AVE  adalah  Metode  Kuadratik  yaitu  sebesar  2921.56. Sehingga metode peramalan terbaik  untuk  melakukan peramalan permintaan jenis  barang EXU1212AXBL  adalah  Metode  Kuadratik  dengan  persamaan 𝑌 ′ (𝑡) = 210.55 − 48.16(𝑡) + 4.20(𝑡 2 ) .  Hasil  peramalan  permintaan  jenis  barang  EXU1212AXBL  untuk periode  12  bulan  ke  depan  dengan  menggunakan  Metode  Kuadratik  dapat  dilihat  pada Tabel 17.
Tabel 17. Peramalan Permintaan 12 Bulan ke Depan untuk Jenis Barang EXU1212AXBL
Bulan ke- 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Hasil Peramalan 294 360 433 515 606 704 812
927 1051  1184  1325  1474
Hasil  perhitungan  nilai error peramalan  dengan  menggunakan  setiap  jenis  metode peramalan untuk jenis barang PA120468ST dapat dilihat pada Tabel 18.
Tabel 18. Error Peramalan Permintaan Jenis Barang PA120468ST
Error SMA-2 DMA-2 SES DES Siklik Linier Kuadratik α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9
MAD 128.1 107.3 132.5 123 131.2 142.1 152.6 116.6 130.3 159 203.7 285 3624 89.8 92.14 MSE 25662.6 16635.5 24733 20885 22931 26748 31629 19116 23758 35511.5 54183 81238  27827130.5 8626.7 11740 MAPE 213.6 138.2 113.01 168.5 196 212.2 218 167.8 243.2 267.4 307 350 2248.8 138.1 142 AVE 8668 5627 8326 7058.8 7753 9034 10667 6467 8044 11979.3 18231 27282 9277667.8 2951.5 3991.5
Berdasarkan  perhitungan error dari  setiap  peramalan  permintaan  jenis  barang PA120468ST,  metode  peramalan  yang  memiliki error terkecil  pada  perhitungan  MAD adalah  Metode  Linier  dengan  nilai error sebesar  89.80, error terkecil  pada  perhitungan MSE  adalah  Metode  Linier  dengan  nilai error sebesar  8626.70, error terkecil  pada perhitungan  MAPE  adalah  Metode  SES  α  =  0.1  dengan  nilai error sebesar  113.01,  dan error terkecil  pada  perhitungan  AVE  adalah  Metode  Linier  yaitu  sebesar  2951,54. Sehingga metode peramalan terbaik  untuk  melakukan peramalan permintaan jenis barang PA120468ST  adalah  Metode  Linier  dengan  persamaan 𝑌 ′ (𝑡) = 112.924 + 5.63986(𝑡) . Hasil  peramalan  permintaan  jenis  barang  PA120468ST  untuk  periode  12  bulan  ke  depan dengan menggunakan Metode Linier dapat dilihat pada Tabel 19.
Tabel 19. Peramalan Permintaan 12 Bulan ke Depan untuk Jenis Barang PA120468ST
Bulan ke- 13 14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 Hasil Peramalan 186 192 198 203 209 214 220 226
231 237 243 248.3
Hasil  perhitungan  nilai error peramalan  dengan  menggunakan  setiap  jenis  metode peramalan untuk jenis barang PA1200398IN dapat dilihat pada Tabel 20.
Tabel 20. Error Peramalan Permintaan Jenis Barang PA1200398IN
Error  SMA-2  DMA-2 SES DES Siklik Linier  Kuadratik
α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 MAD 205.3 230.3 95.59 88.8 89.56 89.38 90.22 86.72 94.82 96.48 115.6 136.1 5595.8 59.83 65.85 MSE 58312  61232.8 16370 11929 11257 11445 12091 13520.8 12969 15076.8 19230.5 26150 47595709  4773.8 5602.63 MAPE 13796 131.4 39.63 44.16 48.39 50.26 51.48 39.78 54.64 56.7 63.69 70.2 276633 52.48 43.55 AVE 19552  20531.5 5502 4020.5 3798.3 3861.4 4077.5 4549.1 4372.8 5076.7 6470 8785.4 15868023.6  1628.7 1904

## Penentuan Metode Peramalan Permintaan Barang Setengah Jadi di PT. XYZ
Patrick Samuel, Fransiska Lefta, Indahsari, Lina Gozali
Berdasarkan  perhitungan error dari  setiap  peramalan  permintaan  jenis  barang PA1200398IN,  metode  peramalan  yang  memiliki error terkecil  pada  perhitungan  MAD adalah  Metode  Linier  dengan  nilai error sebesar  59,83, error terkecil  pada  perhitungan MSE  adalah  Metode  Linier  dengan  nilai error sebesar  4773,80, error terkecil  pada perhitungan MAPE adalah Metode SES α = 0,1 dengan nilai error sebesar 39,63, dan error terkecil  pada  perhitungan  AVE  adalah  Metode  Linier  yaitu  sebesar  1628,70.  Sehingga metode  peramalan  terbaik  untuk  melakukan  peramalan  permintaan  jenis  barang PA1200398IN  adalah  Metode  Linier  dengan  persamaan 𝑌 ′ (𝑡) = 197.31818 − 0.9335664(𝑡) . Hasil peramalan permintaan jenis barang PA1200398IN untuk periode 12 bulan ke depan dengan menggunakan Metode Linier dapat dilihat pada Tabel 21.
Tabel 21. Peramalan Permintaan 12 Bulan ke Depan untuk Jenis Barang PA1200398IN
Bulan ke- 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Hasil Peramalan 185 184 183 182 181 181 180 179 178 177 176 175
Hasil  perhitungan  nilai error peramalan  dengan  menggunakan  setiap  jenis  metode peramalan untuk jenis barang PA120322IN dapat dilihat pada Tabel 22.
Tabel 22. Error Peramalan Permintaan Jenis Barang PA120322IN
Error SMA-2  DMA-2 SES DES Siklik Linier  Kuadratik α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9 α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,7 α=0,9
MAD 116.1 104.6 96.45 100.7 109.2 118.3 126.8 99 115.2 135.7 163.3 202.3 4040.2 49.75 68.46 MSE 15877 14478.7 12452.4 11965.3 13317 15619.5 18754.1 12376 15289 21800.9 33160.4 51038.6  26142171.6  5354.68 6377.45 MAPE 106 93.2 68.2 88.3 99.89 109.8 119.5 87.83 115,2 131.9 163 218.4 2793.3 72.2 60.46 AVE 5366 4872.2 4205.7 4051.5 4508.7 5282.5 6333.5 4187.6 5173.1 7356.2 11162 17153 8716335  1825.54 2176.12
Berdasarkan  perhitunggan error dari  setiap  peramalan  permintaan  jenis  barang PA120322IN,  metode  peramalan  yang  memiliki error terkecil  pada  perhitungan  MAD dengan nilai error sebesar 49,75, MSE dengan nilai error sebesar 5354,68, MAPE dengan nilai error sebesar  60,46,  dan  AVE  dengan  nilai error sebesar  1825,54  adalah  Metode Linier. Sehingga metode peramalan terbaik  untuk melakukan peramalan  permintaan jenis barang PA120322IN adalah menggunakan Metode Linier dengan 𝑌 ′ (𝑡) = 165.9545455 − 2.185314685(𝑡) . Hasil peramalan permintaan jenis barang PA120322IN untuk periode 12 bulan ke depan dengan menggunakan Metode Linier.
Tabel 23. Peramalan Permintaan 12 Bulan ke Depan untuk Jenis Barang PA120322IN
Bulan ke- 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Hasil Peramalan 138 135 133 131 129 127 124 122 120
118 116 114

## KESIMPULAN
Selama ini, perencana persediaan yang dilakukan oleh PT. XYZ terhadap permintaan konsumen  hanya  berdasarkan  pada  perhitungan  kualitatif  ( insting )  saja.  Hal  ini menyebabkan  terjadinya  penumpukan  barang  atau  kekurangan  barang  persediaan  akibat adanya  ketidaksesuaian  antara  jumlah  barang  yang  masuk  dengan  jumlah  barang  yang keluar.  Penumpukkan  barang  akan  meningkatkan  biaya  simpan,  sedangkan  kurangnya persediaan barang mengakibatkan konsumen beralih ke distributor lain. Untuk membantu PT.  XYZ  dalam  meramalkan  permintaan,  maka  dilakukan  dengan  analisis  Metode  SMA, DMA,  SES,  DES,  Siklik,  Linier,  dan  Kuadratik.  Penentuan  metode  peramalan  dibedakan menurut  jenis  barang  karena  mempertimbangkan error terkecil  dari  setiap  metode  jika digunakan  pada  setiap  jenis  barang.  Berdasarkan  analisis,  terdapat  6  permintaan  jenis barang  yang  sebaiknya  diramalkan  menggunakan  Metode  Linier,  yaitu  BD121183ST, BD481226ST, EXH1123AKCA, PA120468ST, PA12039IN, dan PA120322IN. Permintaan  4  jenis  barang  sebaiknya  diramalkan  menggunakan  Metode  Kuadratik,  yaitu
EXU1212AXBL,  EXH2550ACBR,  EXS4040BMJC,  dan  EX9055AXBL.  Sedangkan peramalan  jenis  barang  EX0560AKWH  menggunakan  Metode Simple  Moving  Average (SMA).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Kotler,  dan  K.  L.  Keller, Manajemen  Pemasaran 13rd  edition,  jilid  1,  Jakarta: Erlangga , 2009.
[2] F.A, Reicita, ”Analisis Perencanaan Produksi pada PT. Armstrong Industri Indonesia dengan  Metode  Forecasting  dan  Agregat  Planning”, Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri , vol. 7, no. 3, Oktober, pp.160-168, 2019.
[3] W.Kosasih,  I.S.  Kumala,  dan  Y.  Salim,  “Evaluasi  Sistem  Distribusi  Industri  Kecil Menengah Menggunakan Metode Forecasting dan Distribution Requirement Planning (Studi Kasus: CV. Mandala Citra Lestari Tangerang )”, Jurnal Ilmiah Teknik Industri , vol. 5, no. 3, Oktober, pp.139-147, 2017
[4] S.Makridakis,  S.C.Wheelwright,  dan  V.E.McGee, Metode  dan  Aplikasi  Peramalan , Jakarta: Erlangga, 1999.
[5] J. Supranto, Metode Peramalan Kuantitatif , Jakarta: Rineka Cipta, 1993.
[6] Schroeder,  Roger  G, Operations  Management:  Contemporary  Concepts ,  Irwin/ McGraw-Hill, 2000.
[7] E. Herjanto, Manajemen Operasi (Edisi 3) , Grasindo, 2007.
[8] D.Wijayanto, Pengantar manajemen , Gramedia Pustaka Utama, 2013.
[9] Heizer,J. Render,B, Operation Management  edisi 7, Buku 1 , Jakarta: Salemba Empat, 2005.
[10] A.H.  Nasution,  dan  Y.  Prasetyawan, Perencanaan  &  Pengendalian  Produksi  Edisi Pertama . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2008.
[11] V. Gaspers, Production Plannig and Inventory Control , Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Umum, 2004.
[12] Arsyad,  Lincolin, Peramalan  Bisnis ,  Edisi  Pertama,  Yogyakarta:  Universitas  Gajah Mada, 2001.