## PEMILIHAN METODE PERAMALAN DALAM MANAJEMEN PERSEDIAAN PRODUK PERTANIAN (Studi Kasus pada Locarvest di Kota Bandung)
Selection Of Forecasting Method In Management Inventory Of Agricultural Products (Case Study at Locarvest in Bandung)
Arfina Samangi 1) dan Tomy Perdana 2 )
1 ) Mahasiswa Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Padjajdaran
2) Dosen Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Padjajdaran Korespondensi Penulis, Email: arfina28@gmail.com
Diterima: Maret 2018
Disetujui terbit: April 2018

## ABSTRACT
West  Java  has  cluster  of  horticulture  developed  by  Padjadjaran  University  in  Lembang  and Pangalengan. In 2017, Padjadjaran University in collaboration with TU-Delf, an engineering university in the Netherlands, to create a value co-creation workshop in Ciwidey Sub-district with output forming a  vegetable  cluster  in  Ciwidey.  In  December  2017,  two  farmer  groups  that  have  been  established begin  to  deliver  to  the  modern  market  through  vendors,  Locarvest.  The  buying  and  selling  system agreed  by  Locarvest  and  the  modern  markets  is  buying  and  selling  where  unsold  products  will  be replaced  with  fresh  produce  on  subsequent  shipments.  The  sale  system  is  very  detrimental  to Locarvest  if  there  are many  vegetables  that  are  returned  and  cannot  be  sold  anymore  because  they have  deteriorated.  Therefore,  Locarvest  needs  to  have  the  ability  to  forecast  market  demand  to compute  the  number  of  product  returns.  The  method  used  is  the  time  series  method  with  the  model forecasting  Simple  Moving  Average,  Weighted  Moving  Average,  Basic  Exponential  Smoothing,  Holt, and  Arima.  The  results  of  this  study  show  the  best  forecasting  model  to  forecast  Locarvest  product demand is Weighted Moving Average. The results of the forecasting model can decrease the number of returns by 62.56% from 1,028 packs to 644 packs. In addition, the bullwhip effect also declined by 0.65 from 1.38 to 0,73.
Keywords: Bullwhip Effect, Forecasting, Sale of Vegetables, Time Series

## ABSTRAK
Jawa  Barat  memiliki  klaster  hortikultura  yang  dibina  oleh  Universitas  Padjadjaran  di  Lembang  dan Pangalengan.  Pada  tahun  2017,  Universitas  Padjadjaran  bekerja  sama  dengan  TU-Delf,  sebuah universitas  teknik  di  Belanda,  untuk    membuat  sebuah workshop value  co-creation di  Kecamatan Ciwidey  dengan output membentuk  suatu  klaster  sayuran  di  Ciwidey.  Pada  Desember  2017,  dua kelompok  tani  yang  telah  dibentuk  mulai  melakukan  pengiriman  ke  pasar  modern  melalui  vendor, Locarvest.  Sistem  jual  beli  yang  disepakati  oleh  Locarvest  dan  pasar-pasar  modern  adalah  jual  beli tukar  guling  dimana  produk  yang  tidak  terjual  akan  diganti  dengan  produk  segar  pada  pengiriman selanjutnya. Sistem penjualan tersebut sangat merugikan Locarvest apabila terdapat banyak sayuran yang  dikembalikan  dan  tidak  bisa  dijual  lagi  karena  telah  mengalami  deteriorasi.  Oleh  karena  itu, Locarvest  perlu  memiliki  kemampuan  meramal  permintaan  pasar  untuk  mengarangi  jumlah pengembalian produk. Metode yang digunakan adalah metode time series dengan model peramalan Simple  Moving  Average,  Weighted  Moving  Average,  Basic  Exponential  Smoothing,  Holt, dan  Arima. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  model  peramalan  terbaik  untuk  meramal  permintaan  produk Locarvest adalah Weighted Moving Average. Hasil model peramalan dapat menurunkan jumlah retur sebesar  62,56%  dari  1.028 pack menjadi  644 pack .  Selain  itu,  nilai bullwhip  effect juga  menurun sebesar 0,65 dari 1,38 menjadi 0,73.
Kata Kunci: Bullwhip Effect, Peramalan, Penjualan Sayuran, Time Series

## PENDAHULUAN
Indonesia sebagai negara agraris masih  mengandalkan  bidang  pertanian dalam menopang perekonomiannya, khususnya pada perdesaan. Jumlah tenaga  kerja  sektor  pertanian  (pangan, perkebunan,  hortikultura,  dan  peternakan) pada  Februari  2017  adalah  36,96  juta orang  atau  29,67%  dari  total  tenaga  kerja Indonesia  dengan  proporsi  paling  sedikit ada  pada  sub  sektor  hortikultura  sebesar 9,14%  dari  total  tenaga  kerja  sektor pertanian  (Kementerian  Pertanian,  2018). Jawa  Barat  adalah  salah  satu  provinsi dengan jumlah pekerja subsektor hortikultura  tertinggi  yang  juga  merupakan salah satu sentra produksi hortikultura.
Jawa  Barat  memiliki  dua  klaster hortikultura  yang  dibina  oleh  Universitas Padjajdaran,  yaitu  Kelompok  Tani  Katata dan  Lembang  Agri.  Pada  tahun  2017, Universitas  Padjadjaran  bekerja  sama dengan  TU-Delf,  sebuah  universitas  teknik di  Belanda,  untuk    membuat  sebuah workshop value  co-creation di  Kecamatan Ciwidey  dengan output- nya  membentuk suatu  klaster  sayuran  di  Ciwidey.  Pada Oktober 2017, telah terbentuk dua kelompok tani sayuran di Ciwidey dan akan mulai  memasok  sayuran  ke  pasar  modern pada Desember 2017 melalui vendor yaitu, Locarvest.
Locarvest  adalah  sebuah  perusahaan distribusi produk pertanian dengan memotong/memperpendek  rantai  pasok dan  mengintegrasikan  antara  petani  dan konsumen.  Locarvest  telah  menyuplai sayuran  dari dua  kelompok  tani  di  Ciwidey ke  beberapa  pasar  modern  di  Bandung pada kategori produk sayuran Rp 5.000/ pack. Perjanjian  jual  beli  yang disepakati  antara  Locarvest  dan  pasar- pasar  modern  pada  produk  sayuran  Rp 5.000/ pack tersebut adalah sistem jual beli tukar  guling.  Dalam  sistem  jual  beli  ini,
sayuran yang tidak terjual atau busuk akan diganti  oleh  Locarvest  dengan  produk segar yang baru pada pengiriman selanjutnya.  Pihak  pasar  modern  hanya akan  membayar  sejumlah  sayuran  yang terjual.
Sistem penjualan tersebut sangat merugikan  Locarvest  apabila  terdapat banyak  sayuran  yang  dikembalikan  dan tidak bisa dijual lagi karena telah membusuk.  Walaupun  Locarvest  belum memenuhi jumlah pre-order pasar modern, hampir  selalu  terjadi  pengembalian  produk baik  dalam  jumlah  banyak  atau  sedikit. Permintaan  konsumen  yang  cenderung berubah  atau  tidak  tetap  kuantitasnya dapat  menyebabkan bullwhip effect (atau efek  cambuk)  yang  terjadi  dalam  rantai pasok  karena  permintaan  dari  konsumen mengalami  perubahan  (distorsi).  Sehingga pihak  pasar  modern  selalu  melakukan pemesanan  melebihi  daya  serap  pasar. Bullwhip  effect atau  efek  cambuk  adalah fenomena dimana pesanan pemasok cenderung memiliki varian yang lebih besar daripada  pesanan  dari  pembeli  yang  juga disebut 'efek Forrester', nama peneliti yang menemukannya  (van  der  Vorst, et . al ., 2007).  Oleh  karena  itu,  Locarvest  perlu melakukan peramalan permintaan konsumen dan menjadi pemegang keputusan mengenai jumlah pesanan yang akan  dikirim  guna  meminimalisir  jumlah pengembalian produk.
Penelitian terdahulu yang juga melakukan  peramalan  konsumen  adalah Borade  dan  Bansod  (2009),  Yang  dan  Hu (2013),  Furqon  (2014),  Yuniastari  dan Wirawan  (2014),  Kusuma  (2015),  Esriska dan  Nizam  (2016),  Gusdian,  Muis,  dan Lamusa (2016) dan Hasanah (2016).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  dari  bulan Desember  2017  sampai  dengan  bulan  Juli
2018  di  Bandung,  Jawa  Barat.  Sumber data  dalam  penelitian  merupakan  data sekunder.  Data  diperoleh  langsung  dari data  penjualan  dan  pengembalian  produk dari Locarvest.
Metode  yang  digunakan  adalah time series yang  menggunakan  40  data  historis penjualan untuk dibuat peramalan permintaan. Kinerja hasil peramalan model-model  tersebut  akan  diukur  akurasi peramalannya  dan  model  dengan  akurasi peramalan  paling  mendekati  data  aktual akan  dipilih  sebagai  model  peramalan permintaan produk Locarvest.

## Peramalan
Peramalan adalah proses
memperkirakan  kejadian  masa  depan dengan  mentransmisikan  data  masa  lalu yang digabungkan secara sistematis dengan  cara  yang  telah  ditentukan  (Gor, 2014). Terdapat beberapa teknik peramalan  untuk  data times  series ,  yaitu rata-rata
bergerak , penghalusan
eksponensial , Model Holt (Blocher,  J.  D., et. al. 2004), Model Arima (Wei, 2006).
1.  Rata-rata bergerak ( moving avarge )
a.  Rata-rata bergerak sederhana ( simple moving average )
𝐹 𝑡+1 = ∑ 𝐷 𝑡−𝑖 𝑛 𝑖=0 𝑛 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑖 = 0,1,2, … , 𝑛 − 1 b.  Rata-rata bergerak tertimbang/terbobot ( weighted
moving average )
𝐹 𝑡+1 = ∑ 𝑊 𝑡−𝑖 𝐷 𝑡−𝑖 𝑛 𝑖=0
𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑖 = 0,1,2, … , 𝑛 − 1
2.  Penghalusan eksponensial ( exponential smoothing ) 𝐹 𝑡+1 = 𝛼𝐷 𝑡 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡 3.  Model peramalan dua komponen ( Trend-Enhanced ) atau Model Holt 𝐹 𝑡+1 = 𝐿 𝑡 + 𝑇 𝑡 dimana,
𝐿 𝑡 = 𝛼𝐷 𝑡 + (1 − 𝛼)(𝐿 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 )
𝑇 𝑡 = 𝛽(𝐿 𝑡 − 𝐿 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽)𝑇 𝑡−1 dimana  F t+1 :  Peramalan  permintaan untuk  periode  t+1;  D t-i :  Permintaan  aktual pada  periode  t-i  (untuk  i  =  0,1,2,...,n-1);  n:
Jumlah periode; W t-i : Bobot yang ditekankan  pada  setiap  data  aktual  untuk setiap periode dengan total bobot adalah 1 (untuk  i  =  0,1,2,…,n-1);  L t :  Estimasi  level permintaan  pada  periode  t;  T t :  Tren permintaan  pada  periode  t; α:  Parameter penghalus  ( 0 < 𝛼 < 1 )  untuk  komponen level  permintaan;  dan β:  Parameter penghalus  ( 0 < β < 1 )  untuk  komponen tren permintaan.
4.  ARIMA
Persamaan ARIMA(p,d,q):
(1 − 𝐵) 𝑑 ∅ 𝑝 (𝐵)𝑍 𝑡 = 𝜇 + 𝜃 𝑞 (𝐵)𝑎 𝑡
Dimana 𝑍 𝑡 : Variabel  dependen;  B: Back shift  operator ; ∅ 𝑝 (𝐵) : Back  shift operator AR  dalam  bentuk  polinomial (1 − ∅ 1 𝐵 − ⋯ − ∅ 𝑝 𝐵 𝑝 ) ; 𝜃(𝐵) : Back  shift operator MA  dalam  bentuk  polinomial (1 − 𝜃 1 𝐵 − ⋯ − 𝜃 𝑝 𝐵 𝑝 ) ;  dan 𝑎 𝑡 : error pada waktu t Tahap peramalan ARIMA:
1)  Identifikasi data
Identifikasi  data  dilakukan  dapat dilakukan  dengan  membuat  plot data  untuk  memastikan  data  telah stasioner terhadap mean dan varian.
a.  Uji akar unit ( Augmented Dickey-Fuller ) dapat  digunakan untuk  menguji  data  stationer terhadap mean.
b. Box-Cox  Transformation dapat digunakan  untuk  memastikan apakah  data  telah  stasioner terhadap varian.
Identifikasi model sementara dapat  dilakukan  dengan  melihat pola  fungsi  autokorelasi  (ACF)  dan autokorelasi parsial (PACF).
2)  Estimasi parameter Setelah ditentukan model
sementara,  nilai  parameter  setiap model  akan  diestimasi.  Ada  dua metode  yang  dapat  digunakan untuk  mencari  nilai  estimasi,  yaitu Maximum Likelihood Estimation dan Least Square .
3)  Pemeriksaan  model  dengan  uji diagnostik Uji  diagnostik  dilakukan  dengan  uji asumsi white noise dan uji normalitas.  Uji  asumsi white  noise dapat dilakukan
menggunakan Ljung-Box  dengan  hipotesis:  H 0 tidak ada korelasi residual antar lag; dan  H 1 ada  korelasi  residual  antar lag.  Uji  normalitas  untuk  melihat kenormalan residual dilakukan dengan  uji Kolmorogov-Smirnov
dengan hipotesis: H
0 residual berdistribusi normal; dan H 1 residual tidak berdistribusi normal.

## Pengukuran Kinerja Peramalan
Pengukuran  kinerja  peramalan  sangat
penting dalam pemilihan metode
peramalan yang paling mendekati permintaan  aktualnya  karena  peramalan selalu  salah,  estimasi  ketidakakuratan peramalan  sangat  mambantu  sebagai perkiraan  permintaan  yang  diharapkan (Blocher, J. D., et. al. 2004).
1.  Deviasi rata-rata absolut ( Mean
Absolute Deviation -MAD)
𝑀𝐴𝐷 𝑛 = 1 𝑛 ∑|𝐸 𝑡 | 𝑛 𝑡=1
2.  Kesalahan  persen  rata-rata  absolut
( Mean  Absolute  Persentage  Error - MAPE)
𝑀𝐴𝑃𝐸 𝑛 = 1 𝑛 ∑ | 𝐸 𝑡 𝐷 𝑡 | × 100 𝑛
𝑡=1 3.  Kesalahan  rata-rata  kuadrat  ( Mean
Squared Error -MSE)
𝑀𝑆𝐸 𝑛 = 1 𝑛 ∑ 𝐸 𝑡 2 𝑛 𝑡=1 Dimana  E t :  Kesalahan  peramalan permintaan periode t; D t : Permintaan aktual pada periode t; n: Jumlah periode.
Menghitung Bullwhip Effect Berikut adalah
persamaan matematika  untuk  menghitung bullwhip effect:
𝐵𝐸 = 𝐶𝑉 𝑜 𝐶𝑉 𝑑 dimana:
𝐶𝑉 𝑜 = 𝑆 𝑜 𝑀𝑢 𝑜 dan 𝐶𝑉 𝑑 = 𝑆 𝑑 𝑀𝑢 𝑑
Dimana  BE: Bullwhip  Effect ;  CV o : koefisien  variansi  pesanan;  CV d :  koefisien variansi  permintaan;  S o :  Standar  deviasi pesanan;  S d :  Standar  deviasi  permintaan; Mu o :  Nilai  rata-rata  pesanan;  Mu d :  Nilai rata-rata permintaan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil  Perhitungan  Model  Peramalan Permintaan
Model  permintaan  peramalan  akan digunakan  untuk  memproyeksi  permintaan yang  juga  menentukan  kuantitas  barang yang  akan  dipesan.  Sebelum  menentukan persamaan proyeksi peramalan permintaan,  terlebih  dahulu  akan  dipilih model peramalan permintaan yang hasilnya  mendekati  permintaan real pasar dengan  nilai error yang  kecil.  Perhitungan permintaan peramalan akan menggunakan historis  data  permintaan  dari  16  Januari – 28  April  2018.  Berikut  ini  adalah  model peramalan  untuk  memproyeksi  permintaan pasar  dengan  menggunakan  beberapa model peramalan time series :

## 1. Simple Moving Average
Pada  model  ini,  digunakan  lima  data penjualan  terakhir  untuk  memproyeksi permintaan  dengan  nilai  MAD  adalah 38,47.
Gambar 1.  Perbandingan  data  penjualan dan  hasil  peramalan  dengan model moving average
Gambar 1  Perbandingan  data  penjualan dan  hasil  peramalan  dengan model weighted moving average
2. Weighted Moving Average
Model Weighted Moving Average dibuat dengan menggunakan lima data penjualan  terakhir  dengan  bobot  untuk data  paling  baru  sampai  data  paling lama  secara  berturut-turut  adalah  0,4, 0,1, 0,1, 0,3 dan 0,1.  Kelima nilai bobot tersebut merupakan nilai optimal dengan nilai error MAD paling kecil pada percobaan yang dilakukan, yaitu 37.
3. Basic Exponential Smoothing
Model Basic  Exponential  Smoothing menggunakan  parameter alpha sebagai parameter  penghalusnya.  Nilai alpha yang  optimal  didapat  dari  pengolahan pada Minitab adalah 0,28.
Gambar 2.  Perbandingan  data  penjualan
dan  hasil  peramalan  dengan model basic exponential
smoothing
Gambar 3   Perbandingan  data  penjualan dan  hasil  peramalan  dengan model Holt 4.  Holt Peramalan dengan model Holt menggunakan dua parameter penghalus,  yaitu alpha dan beta .  Nilai alpha dan  beta  yang  optimal  didapat dari  pengolahan  pada  Minitab  adalah 0,47  dan  0,07.  Nilai  dasar  untuk  level dan  tren  pada  pengolahan di  Ms.  Excel didapat  dari  nilai intercerp dan slope dengan  rumus  regresi,  yaitu  127  untuk nilai  L 0 dan  1,46  untuk  nilai  T 0 .  Berikut ini adalah hasil proyeksi permintaannya:
5.  ARIMA
Hasil  identifikasi  data  menggunakan  uji akar  unit  ( Augmented  Dickey  Fuller ) menunjukkan nilai p lebih kecil dari 5%, maka  data  telah  stasioner  terhadap mean. Transformasi Boc-Cox menunjukkan rounded  value sama dengan  satu,  maka  data  juga  sudah stasioner terhadap mean dan varian.
Gambar 5. Hasil uji akar unit Gambar 6. Transformasi Box-Cox Gambar 7. Autokorelasi (ACF)
Gambar 8. Autokorelasi Parsial (PACF)
Hasil  fungsi  ACF  dan  PACF  di  atas menunjukkan bahwa lag pada  ACF terpotong setelah lag ke-4 dan lag pada lag PACF  mengalami  penurunan.  Dari  fungsi ACF dan PACF ini, maka model sementara yang  dipilih  adalah  ARIMA  (0,0,1),  ARIMA (0,0,2),  ARIMA  (0,0,3),  ARIMA  (0,0,4), ARIMA  (1,0,1),  ARIMA  (1,0,2),  ARIMA (1,0,3),  ARIMA  (1,0,4).  Hasil  analisis signifikansi  parameter  dan  pengecekan diagnotik  dari  delapan  model  tersebut terdapat pada tabel 3.

## Tabel 1. Pengujian model ARIMA
Model Parameter Uji Normalitas Uji White Noise ARIMA (0,0,1) Signifikan Normal Tidak White Noise ARIMA (0,0,2) Signifikan Normal Tidak White Noise ARIMA (0,0,3) Signifikan Normal Tidak White Noise ARIMA (0,0,4) Signifikan Normal Tidak White Noise ARIMA (1,0,1) Signifikan Normal White Noise ARIMA (1,0,2) Tidak Signifikan Normal White Noise ARIMA (1,0,3) Tidak Signifikan Normal White Noise ARIMA (1,0,4) Tidak Signifikan Normal White Noise Model  ARIMA  (1,0,1)  dipilih  dari kedelapan model karena memiliki parameter yang signifikan, residual berdistribusi  normal  (uji  normalitas),  dan
20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Au to co rr el at io n Autocorrelation Function for Data (with 5% significance limits for the autocorrelations) 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 Lag Pa rt ia l A ut oc or re la tio n Partial Autocorrelation Function for Data (with 5% significance limits for the partial autocorrelations)
tidak  ada  korelasi  antar  lag  (uji white noise ).  Hasil  peramalan  permintaan  model ARIMA (1,0,1) adalah sebagai berikut:
Gambar  9.  Perbandingan  data  penjualan dan  hasil  peramalan  dengan model ARIMA (1,0,1)

## Kinerja Model Peramalan
Model  peramalan  terbaik  adalah model peramalan yang hasilnya mendekati nilai real permintaan.  Pemilihan  model peramalan  terbaik  dapat  dilakukan dengan mengukur kinerja peramalannya. Berikut ini adalah  perbandingan  kinerja  peramalan setiap model peramalan:

## Tabel 2. Pengukuran Kinerja Model Peramalan
Model peramalan MAPE  MSE Simple Moving Average 33,2%  2270 Weighted Moving Average 32,4%  2340 Basic Smoothing Exponential 51,2%  2640 Holt 51,4%  3245 ARIMA 51,5%  2647 Tabel  di  atas  menunjukkan  kinerja setiap  model  peramalan.  Nilai    MAPE dihitung dari nilai absolut tanpa memperhatikan nilai error yang negatif atau positif.  Nilai  MSE  merupakan  kuadrat  dari nilai error sehingga setiap nilainya diberikan bobot lebih untuk dapat memberikan  perbedaan  makna error yang signifikan.  Oleh  karena  tujuan  dari  model peramalan  ini  adalah  mengurangi  jumlah retur,  maka  akan  dipilih  model wieghted moving  average dengan  nilai  MAPE terendah  dan  nilai  MSE  yang  juga  masih rendah.
Setelah  model  peramalan  dipilih, Locarvest  dapat  melakukan  peramalan
permintaan dan meneruskan hasil peramalan tersebut kepada petani sebagai jumlah  pesanan  yang  akan  didistribusikan ke  pasar  modern  tanpa  menunggu pre- order dari  pasar  (biasanya pre-order dari pasar baru keluar H-1 pengiriman) . Hal ini menjadi  lebih  efektif  bagi  petani  untuk menyiapkan produk sesuai pesanan karena  selain  mereka  harus  menyiapkan jumlah  sayuran  segar sesuai pesanan  dan mereka juga harus melakukan pengemasan.

## Kehilangan Locarvest
Jumlah  retur  dari  hasil  peramalan permintaan model wieghted moving average menunjukkan  adanya  penurunan sebesar  62,6%.  Total  retur  aktual  dari  2 Februari –28 April 2018 adalah 1.028 pack , sedangkan  total  retur  apabila  melakukan pengiriman  berdasarkan  hasil  peramalan adalah  644 pack .  Namun  dengan  hasil peramalan  Locarvest  juga  mengalami kehilangan penjualan sebesar 664 pack.
Retur  dari  produk  sayuran  pada Locarvest  biasanya  sudah  busuk/rusak sebagian  sehingga  tidak  dapat  dipasarkan lagi.  Oleh  karena  itu,  kerugian  Locarvest akibat  adanya  produk  retur  adalah  total produk  retur  dikali  dengan  harga  beli produk  tersebut  dari  petani  di  Ciwidey sebesar  Rp  3.750,-/ pack .  Maka  didapat total  kerugian  Locarvest  dengan  adanya produk retur adalah sebesar Rp 3.855.000,-.  Sedangkan  total  kerugian Locarvest akibat adanya data retur dengan model  peramalan  adalah  Rp  2.415.000,-. Jika  diasumsikan  keuntungan  per pack adalah  Rp  350,-,  maka  kerugian  akibat kehilangan  penjualan  Locarvest  dengan model  peramalan  adalah  Rp  232.400,-. Total kerugian Locarvest apabila menggunakan model peramalan adalah Rp 2.647.400,-.

## Bullwhip Effect
Pada  sistem  aktual,  Locarvest  masih menunggu  pesanan  dari  pasar  modern untuk  penentu  jumlah  pengiriman.  Pasar akan  meminta  pesanan  dalam  jumlah banyak  dan  tidak  dapat  memprediksi permintaan kosumen menyebabkan
terjadinya bullwhip  effect .  Hasil  nilai peramalan permintaan yang lebih
mendekati data penjualan aktual dibandingkan  dengan  pesanan  dari  pasar menunjukkan penurunan terjadinya bullwhip  effect .  Hal  ini  dapat  dibandingkan dengan nilai bullwhip effect pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Nilai Bullwhip Effect untuk Data Aktual dan Peramalan
Keterangan Data aktual Data Peramalan Pemesanan Permintaan Pemesanan Permintaan Rata-rata 381,1429 159,9714 159,3971 159,9714 Standar deviasi 166,1038 50,6252 36,74159 50,6252 Koeefisien variansi 0,435805 0,316464 0,230503 0,316464 Bullwhip effect 1,377106417 0,728371721

## PENUTUP

## Simpulan
Model  proyeksi  peramalan  permintaan dapat digunakan untuk memprediksi permintaan  konsumen  sehingga  Locarvest dapat meminimalisir jumlah retur. Dari lima jenis  model  peramalan, wighted  moving average adalah  model  peramalan  dengan nilai  MAPE  terendah  dan  MSE  terendah kedua.  Hasil  model  peramalan  dapat menurunkan  jumlah  retur  dan bullwhip effect yang terjadi pada Locarvest.

## Saran
Sebaiknya Locarvest menerapkan kesepakatan  pada  kontrak  jual  beli  tukar guling dimana Locarvest adalah pihak yang menentukan  jumlah  pengiriman  produk karena  kerugian  akibat  adanya  produk retur ditanggung oleh Locarvest.

## DAFTAR PUSTAKA
Blocher JD, Mabert VA, Soni AK,
Venkataramanan MA . 2004. Forecasting:
Including  an  Introduction  to  Forecasting using  the  SAP  R/3  System.  Indiana University  Kelley  School  of  Business. https://kelley.iu.edu/mabert/e730/Forecas ting_February_2004.pdf (14  September 2017)
Borade  A,  Bansod  S.  2009.  Vendor  Managed
Inventory  in  a  two-level  supply  chain:  a case  study  of  small  Indian  enterprise. International  Journal  of  Management
Science  and  Engineering  Management.
Vol 4 (4) : 270-280.
Esrisk,  Nizam  MM.  2016.  Peramalan  Produksi
Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting . Jurnal Sains  Matematika  dan  Statistika .  Vol  2 (1), Januari 2016.
Furqon  C.  2014.  Analisis  Manajemen  dan Kinerja  Rantai  Pasokan  Agribisnis  Buah Stroberi  di  Kabupaten  Bandung. IMAGE .
Vol 3 (2) : 109-126.
Gor  RM.  2014.  Industrial  Statistics  and Operational Management, 6: Forecasting Techniques. Tersedia online di http://doer.col.org/handle/123456789/510
7 (24 September 2017)
Gusdian  E,  Muis  A,  Lamusa  A.  2016. Peramalan Permintaan Produk Roti pada Industri  “Tiara  Rizki”  di  Kelurahan Boyaoge Kecamatan Tatanga Kota Palu. e-J. Agrotekbis. Vol 4 (1) : 97-105.
Hasanah U. 2016. Peramalan Permintaan Dsan Perencanaan  Produksi  Sayuran  Organik pada  Agribusiness  Development  Station (ADS)  IPB [Skripsi].  Institut  Pertanian Bogor: Bogor.
Kementrian Pertanian. 2018. Statistik
Ketenagakerjaan Sektor Pertanian Tahun 2017-2018 .  Jakarta:  Pusat  Data  dan Sistem  Informasi  Pertanian  Sekretariat Jendral - Kementrian Pertanian.
Kusuma BS. 2015. Analisa Peramalan Permintaan  Air  Minum  Dalam  Kemasan Pada  PT.  XYZ  Dengan  Metode  Least Square  dan  Standard  Error  of  Estimate.
Malikussaleh
Industrial Engineering Journal. Vol 4 (1) : 42-47.
van  der  Vorst  JGAJ,  da  Silva  CA,  Trienekens
JH.  2007. Agro-Industrial  Supply  Chain Management: Concepts
and Applications .  Published  by  Food  and Agriculture  Organization  of  the  United Nations: Rome.
Wei  WWS.  2006. Time  Series  Analysis Univariate  and  Multivariate  Methods. Second  Edition. Published  by  Greg
Tobin: USA.
Yang  H,  Hu  J.  2013.  Forecasting  of  Fresh Agricultural  Products  Demand  Based  on the  ARIMA  Model. Advance  Journal  of Food Science and Technology. Vol 5 (7) : 855-858.
Yuniastari NLAK, Wirawan WW. 2014.
Peramalan  Permintaan  Produk  Perak
Menggunakan  Metode Simple  Moving Average dan Exponential  Smoothing . Jurnal Sistem dan Informatika. Vol 9 (1) : 97-106.