EVALUASI PERAMALAN PERMINTAAN PRODUK KOPI BUBUK MENGGUNAKAN PENDEKATAN TIME SERIES DI UKM EYANG KAKUNG - GRESIK
Seftian Amiludin 1) , Nina Aini Mahbubah 2)
1,2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik,Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera 101 GKB Gresik – Indonesia 61121 E-mail: seftian.amiludin151@gmail.com 1) , n.mahbubah@umg.ac.id 2 )

## ABSTRAK
Akurasi peramalan penjualan merupakan tahapan penting dalam menentukan jumlah produksi.  Penelitian ini bertujuan mengevalusi permintaan pada UMKM kopi bubuk Eyang Kakung menggunakan metode time series. Data yang digunakan adalah data permintaan kopi bubuk  Eyang Kakung dalam kota dan luar kota selama 1 tahun.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data,  analisis  data, peramalan menggunakan metode time series. Hasil analisis menunjukkan bahwa data permintaan pada UMKM kopi bubuk Eyang Kakung memiliki pola data horizontal. Metode time series yang digunakan adalah rata-rata bergerak,  penghalusan  exponensial  sesuai  dengan  klasifikasi  pola  data.  Setelah  melakukan  peramalan, didapatkan  hasil    MAD=56,59,  MSE=4676,52  dan  MAPE=  10,74%  untuk  permintaan  dalam  kota  dan MAD=24,34, MSE=969,46 dan MAPE= 4,65% pada permintaan luar kota. Berdasarkan hasil peramalan, dapat disimpulkan  bahwa  metode  time  series  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam  melakukan  peramalan permintaan  pada  permintaan  kopi  dalam  kota  dan  luar  kota.  Dengan  menggunakan  metode  penghalusan exponential dengan nilai α= 0, 5 , dapat membantu UMKM dalam mengambil keputusan dalam mempersiapkan stok bahan baku dan meningkatkan efisiensi produksi.
Kata kunci : Seri Waktu; Peramalan; Pola Data; Rata-rata Bergerak; Penghalusan Exponential.

## ABSTRACT
Accuracy is a key point to minimize extra goods. This research aims in evaluating goods demand in a small to medium-sized enterprise. Time series was used as a research approach. The data used in this research is the demand  data  for  powdered  coffee  within  and  outside  the  city  for  one  year.  This  resurch  begun  with  data collection, analysis, and finally forecasting stage using the time series method. The analysis results show that the  demand  data  for  Eyang  Kakung  powdered  coffee  SMEs  has  a  horizontal  data  pattern.  The  time  series method used is moving averages and exponential smoothing according to the data pattern classification. After forecasting, the results show MAD=56.59, MSE=4676.52, and MAPE=10.74% for demand within the city and MAD=24.34, MSE=969.46, and MAPE=4.65% for demand outside the city. Based on the forecasting results, it can be concluded that the time series method can be used as a tool to forecast demand for powdered coffee within and outside the city. By using exponential smoothing with α=0.5, it can help SMEs make decisions in preparing raw material stocks and improving production efficiency.
Keyword: Time Series; Forcasting, Data Pattern; Moving Averages;Exponential Smothing. .

## 1. PENDAHULUAN
Adanya  kebiasaan  minum  kopi  yang  populer  di kalangan penduduk Kabupaten Gresik tercermin dengan kuat dalam budaya mereka. Di hampir semua sudut kota, banyak  sekali  ditemui  dan  mudah  ditemukan  warung kopi  dan  kafe.  Kopi  Bubuk  Eyang  Kakung  merupakan Home  Industri  /  UMKM  yang  bergerak  di  bidang penggilingan  kopi  yang  berada  di  Kelurahan  Kroman Gresik yang penjualan produknya sudah bisa sampai ke luar  kota.  Permintaan  akan  produk  kopi  bubuk  dalam setiap  periode  yang  tidak  pasti  jumlahnya  terkadang dapat  menyebabkan  penumpukan  hasil  produksi sehingga berpengaruh terhadap kualitas produk tersebut. Mengingat  persaingan  usaha  penggilingan  kopi  yang sangat  ketat  di  Kabupaten  Gresik  ini,  mengakibatkan pentingnya  penerapan  strategi  SCM  pada  Kopi  Bubuk Eyang Kakung, demi mempertahankan kepercayaan dan kepuasan  pelanggan.  Peramalan  permintaan  yang dilakukan  menggunakan  metode  seri  waktu  [1],dimana data  timeseries  adalah  data  yang  telah  diamati berdasarkan  urutan  waktu  yang  digunakan  untuk membuat peramalan  selanjutnya[2], Metode serit waktu (time  series)  merupakan  peramalan  kuantitatif  yang didasarkan  atas  penggunaan  analisis  pola  hubungan antara  variabel  yang  akan  dicari  (dependen)  dengan variabel  yang  mempengaruhinya  (independen),  yang dikaitkan  dengan  waktu  seperti  mingguan,  bulan, triwulan, caturwulan, semester atau tahun[3].
Agar  produk  dapat  diproduksi  dengan  baik, diperlukan sosialisasi antara manusia dan sistem produksi dengan  bantuan  informasi,  sehingga  bahan  baku  dapat diubah  menjadi  produk  yang  lebih  baik.  Keuntungan perusahaan sangat tergantung pada perencanaan produksi yang  tepat, yang dapat  menjamin ketersediaan  stok dan memprediksi kuantitas dan kualitas produk yang akurat. [4].Persediaan merupakan faktor krusial dalam operasional perusahaan, baik dalam skala kecil maupun besar,  sebagai  penunjang  semua  kegiatan  proses produksi.  Tanpa  adanya  persediaan,  perusahaan  akan menghadapi  risiko  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan konsumen,  yang  berpotensi  menyebabkan  kehilangan peluang  untuk  memperoleh  keuntungan  dan  membuat konsumen  beralih  dan  memilih  produk  dari  perusahaan pesaing.[5]
Untuk menghadapi permintaan konsumen yang tidak pasti,  perusahaan  perlu  merencanakan  produksi  dengan
memperhitungkan  permintaan  pasar  dan  melakukan peramalan  untuk  memprediksi  jumlah  permintaan  di masa depan.[6].Salah satu teknik yang dapat diterapkan agar  kebutuhan  pasar  dapat  terpenuhi  dengan  optimal adalah dengan merencanakan semua parameter produksi, seperti menentukan produk yang akan diproduksi, jumlah yang diproduksi, kapan produk harus selesai  diproduksi dan  parameter  lain  [7].  Peramalan  merupakan  bagian awal dari suatu proses pengambilan suatu keputusan.Sebelum melakukan peramalan harus diketahui  terlebih  dahulu  apa  sebenarnya  persoalan dalam  pengambilan  keputusan  itu.  [8],  dengan  tujuan untuk memperkirakan apa yang mungkin terjadi di masa yang  akan  datang,  sehingga  dapat  diambil  langkah- langkah atau keputusan yang tepat untuk mencapai tujuan yang diinginkan[9].
Perencanaan  produksi  yang  tidak  tepat  dapat mengakibat  kekurangan  atau  berlebihnya  jumlah persediaan bahan produski, yang akhirnya menyebabkan bertambahnya  biaya  penyimpanan  atau  biaya  persiapan bahan  produksi[10]  .  Untuk  mengatasi  masalah peramalan permintaan perlu dilakukan prediksi kemungkinan  terjadinya  penurunan  atau  kenaikan penjualan  pada  periode  yang  akan  datang  dengan menggunakan informasi yang akurat sehingga perusahaan dapat mempersiapkan strategi  strategi yang harus ditempuh menghadapi suatu kondisi tertentu [11].
Untuk  memperoleh  prediksi  yang  akurat  dalam peramalan,  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan adalah Metode Time Series. . Menurut Heizer dan Render pada  tahun  2009,  metode  ini  mengandalkan  data  yang terurut  secara  waktu  dengan  jarak  antar  titik  data  yang sama. Dengan memanfaatkan data masa lalu, metode ini memberikan  prediksi  nilai  di  masa  depan  dengan memberikan  bobot  yang  berbeda-beda  pada  setiap metode yang digunakan [12].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Perencanaan  peramalan  merupakan  bagian  penting dalam  perusahaan  manufaktur  dan  jasa  untuk  mengatur aktivitas produksi. Terdapat kemajuan dalam pendekatan peramalan  yang  didukung  oleh  berbagai  bukti  empiris. Penggunaan  metode  time  series  telah  terbukti  efektif dalam mengevaluasi keakuratan persediaan di perusahaan  produsen  pompa.  Pada  penelitian  [13] produksi  pompa  air  sumur  dangkal  PS  128  bit menunjukkan  ketidak  seimbangan  dengan  jumlah
permintaan,  hal  itu  menunjukkan bahwa  jumlah  produk yang  di  produksi  lebih  banyak  daripada  jumlah permintaan  pelanggan,  sehingga  menyebabkan  biaya gudang yang tinggi. Hasil peramalan jumlah permintaan pompa  air  dangkal  pada  bulan  Desember  2019  dengan menggunakan metode Exponential Smoothing dengan α= 0,1 adalah 44323.39.
Sehingga, peneliti
merekomendasikan  pada  tahun  selanjutnya  PT  Tirta Intimizu  Nusantara  dapat  menggunakan  Metode Exponential Smoothing dengan α= 0,1 untuk melakukan peramalan permintaan.
Dalam  menganalisis  data  historis  permintaan  dan faktor-faktor  pasar  yang  relevan,  yang  bertujuan  untuk melakukan  peramalan  yang  akurat  terhadap  permintaan produk  dalam  rantai  distribusi.  Hal  ini  bertujuan  untuk membantu  meningkatkan  efisiensi  operasional  dan pengambilan  keputusan  dalam  mengatur  stok  dan pengiriman produk, dalam penelitian [14], dengan objek penelitian  distribusi  produk  seperti  AQUA,  MIZONE, EVIAN  dan  VIT.  Pada  PT.  Tirta  Investama  Bandung, menghasilkan  metode  regresi  linear  merupakan  metode terbaik  pertama  untuk  empat  ukuran  produk  aqua,  lalu metode  single  exponential  smoothing,  dan  double moving  average.  Hasil  tracking  signal  berada  pada rentang ± 6, maka usulan dapat diterima dan metode yang terpilih  adalah  metode  yang  terbaik  dan  sudah  sesuai dengan pola data permintaan untuk setiap ukuran produk aqua.
Melalui  analisis  data  historis  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhi permintaan, peramalan yang akurat guna memenuhi  kebutuhan  pelanggan.  Dengan  demikian, upaya  untuk  mengoptimalkan  efisiensi  operasional, menghindari risiko kekurangan persediaan, dan memastikan  ketersediaan  produk  tepat  waktu,  sehingga dapat  memenuhi  kebutuhan  pelanggan,  penelitian  yang dilakukan [15] , dengan objek persediaan kripik singkong yang  sering  terjadi  kekurangan  dalam  memenuhi permintaan  konsumen. Metode  yang  digunakan  yaitu simulasi monte carlo, dengan menggunakan pendekatan dengan
probabilistik sehingga mampu
mempertimbangkan ketidakpastian. Peramalan permintaan  dilakukan  selama  dua  belas  bulan  dan menggunakan data historis permintaan aktual pada tahun 2018 dan 2019.  hasil  peramalan  permintaan  pada  tahun 2020  diperoleh  total  sebesar  45.958  kg  dengan  tingkat akurasi sebesar 98.68%.
Analisis terhadap tren dan pola perubahan yang terjadi akibat  penurunan  fluktuasi,  usaha  meramalkan  dengan
akurat  dampaknya  terhadap  berbagai  faktor  seperti permintaan  pasar,  produksi,  dan  persediaan.  Dengan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  perubahan  yang diakibatkan  oleh  penurunan  fluktuasi,  dapat  diambil langkah-langkah strategis untuk mengoptimalkan operasional,  mengurangi  risiko,  dan  menghasilkan perencanaan  yang  lebih  stabil  untuk  memenuhi kebutuhan  pelanggan  dengan  lebih  efisien,  dalam penelitian [16],  dilakukan  forecasting  pada  permintaan tabung gas LPG, karena sejak periode 2020 PT Petrogas Prima  Services  mengalami  fluktuasi  akibat  penurunan SPP  dari  PT  Pertamina,  sehingga hal  tersebut  membuat perencaaan material kurang maksimal. Hasil Forecasting dari  Metode  Moving  Average  pada  bulan  September sebanyak 74151,5, bulan Desember 74151,5, dan Januari 2022  74151,5.  Hasil  forecasting  Metode  Single Exponential Smoothing bulan November 71652,1, bulan Desember  69344,6,  dan  bulan  Januari  2022  670037. Sehingga dari penelitian ini perusahaan dapat mengestimasikan stock material dalam gudang.

## 2.1. Peramalan
Peramalan atau prediksi adalah suatu proses yang akan memperkirakan  dengan  cara  sistematis  berdasarkan  hal yang  mungkin  akan  terjadi  di  masa  yang  akan  datang dengan  landasan  informasi  yang  dimiliki  masa  lalu hingga sekarang agar kesalahannya dapat diminimalisir. Kesalahan  atau  error  merupakan  selisih  antara  yang keadaan  aktual  dengan  hasil  yang  diperkirakan. Peramalan  tidak  akan  memberikan  jawaban  yang  pasti tentang  apa  yang  akan  terjadi,  tetapi  dapat  mencari sedekat  mungkin  dengan  yang  akan  terjadi.  Peramalan memerlukan pengambilan data historis dan memproyeksikannya  ke  masa  depan  dengan  beberapa bentuk model matematis [17]. Meskipun peramalan telah diterapkan  dalam  industri  manufaktur  dan  jasa, implementasi  peramalan  time  series  pada  bisnis  kecil menengah  masih  terbatas,  terutama  dalam  bisnis  jasa. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  memberikan  bukti empiris  tambahan  dalam  konteks  perusahaan  jasa  skala kecil menengah.

## 2.2. Pola Data
Ada beberapa pola Data diantaranya adalah Trend (T), terjadi bila ada kenaikan atau penurunan dari data secara gradual  dari  gerakan  datanya  dalam  kurun  waktu panjang. Seasonality (S) pola musiman terjadi bila pola datanya  berulang  sesudah  suatu  periode  tertentu:  hari, mingguan,  bulanan,  triwulan  dan  tahun.  Cycles  (C),
Siklus  adalah  suatu  pola  data  yang  terjadinya  setiap beberapa  tahun,  biasanya  dipengaruhi  oleh  fluktuasi ekonomi  jangka  panjang  berkaitan  dengan  siklus bisnis.Horizontal  (H)  /  Stasioner,  terjadi  bila  nilai  data
berfluktuasi  di  sekitar  nilai  rata-rata  yang  tetap,  stabil atau  disebut  stasioner  terhadap  nilai  rata-ratanya  [18], berikut klasifikasi pola data :
Table 1. Klasifikasi Pola Data
Metode Peramalan Pola Data Horizon Waktu Kebutuhan Data Minimal Nonseasonal  Seasonal Naïve Statisioner Sangat Pendek 1 atau 2 - Trend Cyclical Moving Average Statisioner Sangat Pendek Jumlah Periode - Exponential Smothing Statisioner Pendek 5 - 10 - ~Simple Statisioner Pendek 10 - 15 - ~Adaptive Response Linier Trend Pendek ke Menengah 10 - 15 - ~Holt's Trend Pendek ke Menengah - Min.4-5 per season ~Winter's Seosonality ~Bass Model S-Curve Menengah ke Tinggi Kecil, 3-10 Regressive Base Trend Menengah Min.10 Min.4-5 per season ~Trend with/without Seosonality ~ Casual Semua pola Pendek,Menengah dan Tinggi Min.10 data Time Series Decompostion Trend Pendek ke Menengah - 2 Peaks Seasonal Cyclical Arima Statisioner Pendek,Menengah dan Tinggi Min.50 -

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  kali  ini  dilakukan  di  UMKM  Kopi  Bubuk Eyang  Kakung  dan  dimulai  dengan  tahapan  observasi terhadap perusahaan guna mendapat data sehingga dapat merumuskan  masalah  guna  memperbaiki  masalah permasalahan  yang  ada  di  perusahaan  salah  satunya adalah jumlah permintaan produk kopi bubuk yang tidak menentu  setiap  periodenya,  yang  sering  menyebabkan penumpukan pada hasil produk sehingga mempengaruhi kualitas  produk  tersebut.  Data  yang  digunakan  yaitu permintaan produk kopi bubuk selama 1 tahun,  Oktober 2021  –  Oktober  2022    yang  akan  digunakan  sebagai
inputan  dalam  melakukan  forcasting  untuk  periode selanjutnya.
Perhitungan  peramalan  kali  ini  dimulai  dengan menentukan  plot  data  dan  menentukan  pola  data  yang terbentuk  sehingga  dapat  ditentukan  metode  peramalan yang sesuai dengan klasifikasi pada pola data, kemudian dihitung tingkat kesalahan ( eror ) mana yang terkecil dari beberapa metode peramalan yang sudah ditentukan.
Setelah  menentukan  metode  peramalan  yang  sesuai maka  perhitungan  secara  matematis  dilakukan  sesuai rumus metode peramalan yang di tentukan.
1. Metode single moving average
Metode ini melibatkan penggunaan sejumlah data aktual dari permintaan yang baru untuk memprediksi permintaan di masa depan. Metode setengah rata-rata, pada dasarnya, membagi data menjadi dua bagian atas dan  bawah.  Dua  bagian  ini  kemudian  digunakan sebagai  dasar  untuk  menghitung  tren  dan  ramalan. Dengan  menggunakan  pendekatan  ini,  kita  dapat memperoleh  perkiraan  yang  lebih  akurat  tentang permintaan di masa depan[17].
F t+1 = 𝑌 𝑡 +𝑌 𝑡−1 +⋯+𝑌 𝑡−𝑛+1 𝑛 (1)
Dimana :
𝐹𝑡 +1   = Perkiraan untuk periode waktu t+1
𝑌𝑡 = Nilai aktual dalam periode waktu t 𝑛
= Jumlah periode rata-rata

## 2. Metode pemulusan eksponensial
Salah  satu  teknik  peramalan  rata-rata  bergerak adalah  dengan  memberikan  bobot  yang  lebih  besar pada  data-data  terbaru,  menggunakan  skala  bobot eksponensial atau bertingkat. Dalam metode ini, data- data  terbaru  diberikan  bobot  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  data-data  sebelumnya,  yang bobotnya  akan  semakin  menurun  seiring  dengan semakin jauhnya data tersebut dari waktu saat ini[10].
Ft = Ft-1 + α ( At-1 - Ft-1 ) (2) Dimana: Ft = peramalan baru Ft-1 = peramalan sebelumnya α
= konstanta penghalusan (0 ≤ α ≤ 1)
At-1 = permintaan aktual periode lalu
Tahapan selanjutnya untuk mengukur tingkat kesalahan dalam  peramalan  Uji  Kesalahan  Peramalan  digunakan dengan  membandingkan  hasil  peramalan  dengan  data aktual.  semakin  kecil  nilai  kesalahan  maka  semakin tinggi tingkat ketelitian peramalan, demikian sebaliknya. Besarnya  atau  kecilnya  kesalahan  peramalan  dapat dihitung  dengan  menggunakan  beberapa  metode perhitungan yaitu[19]:
1) MAD ( Mean Absolute Deviation )
Rata-  rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa  memperhatikan  apakah  hasil  peramalan  lebih besar atau lebih kecil dari kenyataan, dapat dilihat dari persamaan berikut.
MAD= ∑ | 𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 𝑛 | (3)
Dimana :
At   = Permintaan Aktual pada periode-t
Ft   = Peramalan Permintaan pada periode-t n = Jumlah Periode Permintaan yang terlibat
2) MSE ( Mean Square Eror )
Rata-rata  kuadrat  kesalahan.  Perhitungan  eror  ini memberikan  pinalti  pada  selisi  yang  lebih  besar dibandingkan  selisih  yang  kecil  melalui  perhitungan kuadrat dapat dilihat pada persamaan berikut.
MSE= ∑ (𝐴𝑡 − 𝐹𝑡) 2 𝑛 (4)
3) MAPE ( Mean Absolute Percentage Error )
Rata-rata  kesalahan  mutlak  selama  periode  tertentu yang  dikalikan  100%  agar  mendapatkan  hasil  secara persentase  dan  digunakan  jika  ukuran  variabel  yang diramalkan sangat menentukan akurasi peramalan dapat dilihat pada persamaan berikut.
MAPE= ( 100 𝑛 ) ∑ |𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 𝐴 𝑡 | (5)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang dikumpulkan adalah data jumlah permintaan kopi bubuk dari dalam maupun luar kota periode oktober 2021 – oktober 2022
Table 2. Data Jumlah Permintaan Kopi Bubuk
Kopi Dalam Kota Kopi Luar Kota Bulan Kg Bulan Kg Oct-21 574 Oct-21 513 Nov-21 494 Nov-21 481 Dec-21 521 Dec-21 500 Jan-22 552 Jan-22 502 Feb-22 543 Feb-22 543 Mar-22 535 Mar-22 544 Apr-22 545 Apr-22 525 May-22 521 May-22 485 Jun-22 494 Jun-22 500 Jul-22 474 Jul-22 540 Aug-22 493 Aug-22 580 Sep-22 547 Sep-22 540 Oct-22 628 Oct-22 497 Dalam meramalkan permintaan dengan tujuan mengetahui  jumlah  permintaan  konsumen  pada  periode yang  akan  datang,  maka  untuk  mengetahui  jumlah
permintaan konsumen dapat digunakan metode peramalan menggunakan metode time series. Oleh karena itu  sebelum  melakukan  peramalan  terlebih  dahulu dilakukan :
Pada  gambar  1.  Pola  data  yang  ditunjukan  oleh  data permintaan kopi dalam kota yakni horizontal / statisioner dimana  jumlah  permintaan  bergerak  diantara  rata-rata permintaan dalam kurun waktu periode tertentu.
Pada  gambar  2.  Pola  data  yang  ditunjukan  oleh  data permintaan  kopi  luar  kota  yakni  horizontal  /  statisioner dimana  jumlah  permintaan  bergerak  diantara  rata-rata permintaan dalam kurun waktu periode tertentu.
1. Permintaan kopi dalam kota Metode  Moving  Avarage  banyak  digunakan  untuk menentukan trend dari suatu deret waktu, yang bertujuan untuk  menghilangkan  atau  mengurangi  acakan  dalam deret waktu. Dalam penelitian kali ini agar mendapatkan hasil  peramalan  yang  efektif  maka  untuk  menggunakan metode  ini  dilakukan  sebanyak  2  periode  atau  bulanan, yaitu 3 bulanan dan 5 bulanan.
Table 3. Metode Moving Average 3 Bulan Permintaan Kopi
Dalam Kota Tahun Bulan Permintaan (Kg) Ft Forcasting (F't) 2021 Oktober 574 - 2021 November 466 - 2021 Desember 486 - 2022 Januari 580 508,67
2022 Februari 543 510,67 2022 Maret 464 536,33 2022 April 608 529,00 2022 Mei 521 538,33 2022 Juni 467 531,00 2022 Juli 474 532,00 2022 Agustus 472 487,33 2022 September 547 471,00 2022 Oktober 628 497,67 Total 6830 5142 Avarage 525,38 Next Periode 549,00
Dalam  perhitungan  kali  ini  metode  yang  digunakan
moving averages 3 bulanan yang dimulai dari bulan ke 4 dengan perhitungan :
F Januari =  574 + 466 + 486 3 = 508,67
F Februari =  466 + 486 + 580 3
= 510,67
F Maret =  486 + 580 + 543
3 = 536,33
Table 4. Metode Moving Average 5 Bulan Permintaan Kopi Dalam Kota Tahun Bulan Permintaan (Kg) Ft Forcasting (F't) 2021 Oktober 574 - 2021 November 466 - 2021 Desember 486 - 2022 Januari 580 - 2022 Februari 543 - 2022 Maret 464 529,80 2022 April 608 507,80 2022 Mei 521 536,20 2022 Juni 467 543,20
Gambar 1. Plot Data Permintaan Kopi Dalam Kota
Gambar 2. Plot Data Permintaan Kopi Luar Kota
2022 Juli 474 520,60 2022 Agustus 472 506,80 2022 September 547 508,40 2022 Oktober 628 496,20 Total 6830 4149 Avarage 525,38 Next Periode 517,6
Dalam  perhitungan  kali  ini  metode  yang  digunakan moving averages 5 bulanan yang dimulai dari bulan ke 6 dengan perhitungan :
F Maret =  574+466+486+580+543
5 = 529,80 F April =  466+486+580+543+464
5 = 507,80
F Mei =  486+580+543+464+608
5 = 536,20
Metode Exponential Smothing memberikan penekanan yang  lebih  besar  melalui  konstanta  smothing  yang berkisar antara 0 sampai 1, nilai yang dekat dengan 1 akan memberi penekanan terbesar pada nilai saat ini sedangkan nilai yang dekat dengan 0 akan memberi penekanan pada titik data  sebelumnya, nilai yang sering digunakan pada metode exponential smothing ini 0.1, 0.5, dan 0.9. dalam penelitian kali ini nilai konstanta yang dipilih adalah α = 0.1 dan α = 0.5.
Table 5. Metode Exponential Smothing Α = 0,1 Permintaan
Kopi Dalam Kota Tahun Bulan Permintaan (Kg) Ft Forcasting (F't) 2021 Oktober 574 574,00 2021 November 466 574,00 2021 Desember 486 563,20 2022 Januari 580 555,48 2022 Februari 543 557,93 2022 Maret 464 556,44 2022 April 608 547,19 2022 Mei 521 553,28 2022 Juni 467 550,05 2022 Juli 474 541,74
2022 Agustus 472 534,97 2022 September 547 528,67 2022 Oktober 628 530,50 Total 6830 7167,46 Avarage 525,38 Next Periode 540,25 F Desember = 574 + 0,1 ( 466 - 574 ) = 563,20 F Januari = 563,20 + 0,1 ( 486 - 563,20  ) = 555,48 F Februari = 555,48 + 0,1 ( 580 – 555,48 )
= 557,93
Table 6. Metode Exponential Smothing Α = 0,5 Permintaan Kopi Dalam Kota Tahun Bulan Permintaan (Kg) Ft Forcasting (F't) 2021 Oktober 574 574,00 2021 November 466 574,00 2021 Desember 486 520,00 2022 Januari 580 503,00 2022 Februari 543 541,50 2022 Maret 464 542,25 2022 April 608 503,13 2022 Mei 521 555,56 2022 Juni 467 538,28 2022 Juli 474 502,64 2022 Agustus 472 488,32 2022 September 547 480,16 2022 Oktober 628 513,58 Total 6830 6836,42 Avarage 525,38 Next Periode 570,79 F Desember = 574 + 0,5 ( 466 - 574 ) = 520,00 F Januari = 520,00+ 0,5 ( 486 - 520,00) = 503,00 F Februari = 503,00+ 0,5 ( 580 – 503,00) = 541,50
2. Permintaan kopi luar kota
Table 7 . Metode Moving Average 3 Bulan Permintaan Kopi Luar Kota Tahun Bulan Permintaan (Kg) Ft Forcasting (F't) 2021 Oktober 513 - 2021 November 481 - 2021 Desember 500 - 2022 Januari 502 498,00 2022 Februari 543 494,33 2022 Maret 544 515,00 2022 April 525 529,67 2022 Mei 485 537,33 2022 Juni 500 518,00 2022 Juli 540 503,33 2022 Agustus 580 508,33 2022 September 540 540,00 2022 Oktober 497 553,33 Total 6750 5197,33 Avarage 519,23 Next Periode 539,00 F Januari = 513 + 481 + 500
3
= 498,00 F Februari =  481 + 500 + 502
3 = 494,33 F Maret =  500 + 502 + 543 3
= 515,00 Table 8. Metode Moving Average 5 Bulan Permintaan Kopi Luar Kota Tahun Bulan Permintaan (Kg) Ft Forcasting (F't) 2021 Oktober 513 - 2021 November 481 - 2021 Desember 500 - 2022 Januari 502 -
2022 Februari 543 - 2022 Maret 544 507,80 2022 April 525 514,00 2022 Mei 485 522,80 2022 Juni 500 519,80 2022 Juli 540 519,40 2022 Agustus 580 518,80 2022 September 540 526,00 2022 Oktober 497 529,00 Total 6750 4157,60 Avarage 519,23 Next Periode 531,40 F Maret = 513+481+500+502+543 5 = 507,80 F April =  481+500+502+543+544 5 = 514,00 F Mei
=  500+502+543+544+525
5
= 522,80
Table 9. Metode Exponential Smothing Α = 0,1 Permintaan Kopi Luar Kota Tahun Bulan Permintaan (Kg) Ft Forcasting (F't) 2021 Oktober 513 513,00 2021 November 481 513,00 2021 Desember 500 509,80 2022 Januari 502 508,82 2022 Februari 543 508,14 2022 Maret 544 511,62 2022 April 525 514,86 2022 Mei 485 515,88 2022 Juni 500 512,79 2022 Juli 540 511,51 2022 Agustus 580 514,36 2022 September 540 520,92 2022 Oktober 497 522,83 Total 6750 6677,53 Avarage 519,23
P ISSN 2614-5979
Next Periode 520,25 F Desember = 513 + 0,1 ( 481 - 513 ) = 509,80 F Januari = 509,80+ 0,1 ( 500 - 509,80) = 508,82 F Februari = 508,82+ 0,1 ( 502 – 508,82)
= 508,14
Table 10. Metode Exponential Smothing Α = 0,5 Permintaan Kopi Luar Kota Tahun Bulan Permintaan (Kg) Ft Forcasting (F't) 2021 Oktober 513 513,00 2021 November 481 513,00 2021 Desember 500 497,00 2022 Januari 502 498,50 2022 Februari 543 500,25 2022 Maret 544 521,63 2022 April 525 532,81 2022 Mei 485 528,91 2022 Juni 500 506,95 2022 Juli 540 503,48 2022 Agustus 580 521,74 2022 September 540 550,87 2022 Oktober 497 545,43 Total 6750 6733,57 Avarage 519,23 Next Periode 521,22 F Desember = 513 + 0,5 ( 481 - 513 ) = 497,00 F Januari = 497,00+ 0,5 ( 500 - 497,00) = 498,50 F Februari = 498,50+ 0,5 ( 502 – 498,50)
= 500,25
3. Uji kesalahan peramalan
Table 11. Permintaan Kopi Bubuk Dalam Kota Metode MAD MSE MAPE Moving Averages 3 Bulan 61,60 4836,53 11,40% Moving Averages 3 Bulan 63,65 5331,37 11,89% Exponential Smothing α = 0.1  64,39  4822,04 12,55% Exponential Smothing 56,59 4676,52 10,74%
Pada  table  11.  Akurasi  kesalahan  terkecil  yakni metode exponential smothing α = 0.5 dengan nilai MAD = 56,59 MSE = 4676,52 dan MAPE = 10,74%.
Table 12. Permintaan Kopi Bubuk Luar Kota Metode MAD MSE MAPE Moving Averages 3 Bulan 32,13 1596,40 6,09% Moving Averages 3 Bulan 29,08 1080,27 5,49% Exponential Smothing α = 0.1 28,15 1052,44 5,27% Exponential Smothing α = 0.5 24,34 969,46 4,65%
Pada table 12. Akurasi kesalahan terkecil yakni metode exponential smothing α = 0.5 dengan nilai MAD= 24,34 MSE = 969,46 dan MAPE = 4,65%.
Hasil  penelitian  kali  ini  memiliki  kesamaaan  dengan [20],  perbandingan  metode  peramalan  yang  digunakan yakni  metode  moving  averages  dan  single  exponential smothing,  dan  hasil  yang  diperoleh  dari  perbandingan kedua  metode  tersebut  adalah  single  exponential smothing  lebih  baik  digunakan  dibandingkan  moving averages.    Meskipun  terdapat  persamaan  dari  hasil penelitian,  terdapat  perbedaan  diantaranya  hasil  dari penelitian [20] adalah total nilai inflasi kota Purwokerto pada  tahun  2018  sebesar  4,34  persen  dan  konstan. Sedangkan  hasil  dari  penelitian  kali  ini,  metode  yang sesuai  dan  direkomendasikan    untuk  peramalan permintaan  dalam  kota  adalah  metode  exponential smothing  dengan  nilai  α  =  0,5  dan  perhitungan  akurasi tingkat  kesalahan  terkecil  didapatkan  hasil  MAD  = 56,59,  MSE  =  4676,52  dan  MAPE  =    10,74%.  Dan Metode  yang  sesuai  dan  direkomendasikan  untuk peramalan  permintaan  luar  kota  adalah  metode exponential  smothing  dengan  nilai  α  =  0,5  dan perhitungan akurasi tingkat kesalahan terkecil didapatkan hasil MAD =  24,34, MSE = 969,46 dan MAPE =  4,65%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Terdapat  tiga  poin  kesimpulan  dalam  perhitungan peramalan.  Pertama  untuk  kedua  data  baik  permintaan dalam  kota  maupun  luar  kota,  metode  peramalan  yang sesuai  dengan  kondisi  di  perusahaan  adalah  peramalan menggunakan metode exponensial smothing dengan nilai α = 0,5.
Kedua, dari beberapa perhitungan peramalan permintaan  dalam  kota  menggunakan  metode  moving averages  3  bulan  dan  5  bulan,  metode  exponential
smothing dengan nilai  α = 0,1 dan α = 0,5. Metode yang sesuai dan direkomendasikan adalah metode exponential smothing  dengan  nilai  α  =  0,5  dan  perhitungan  akurasi tingkat  kesalahan  terkecil  didapatkan  hasil  MAD  = 56,59, MSE = 4676,52 dan MAPE =  10,74%.
Ketiga, dari beberapa perhitungan peramalan permintaan  luar  kota  menggunakan  metode  moving averages  3  bulan  dan  5  bulan,  metode  exponential smothing dengan nilai  α = 0,1 dan α = 0,5. Metode yang sesuai dan direkomendasikan adalah metode exponential smothing  dengan  nilai  α  =  0,5  dan  perhitungan  akurasi tingkat  kesalahan  terkecil  didapatkan  hasil  MAD  = 24,34, MSE = 969,46 dan MAPE =  4,65%.
Terdapat  keterbatasan  dalam  penelitian  kali  ini  data yang  digunakan,  hanya  dalam  periode  oktober  2021  – oktober  2022  .  kemudian  periode  waktu  yang  terbatas, sehingga tidak dapat menggambarkan perubahan jangka panjang atau tren yang lebih luas dalam fenomena yang diteliti.
Saran  dengan  mempelajari  dan  menerapkan  teori-teori peramalan  yang  telah  berkembang,  dapat  diperoleh metode  dan  pendekatan  yang  lebih  akurat  dan  efektif dalam  meramalkan  permintan.  Oleh  karena  itu, disarankan  agar  peneliti  mempelajari  dan  mengikuti perkembangan  teori-teori  peramalan  secara  aktif  yang baru  untuk  meningkatkan  kualitas  dan  keakuratan peramalan yang dilakukan.

## DAFTAR PUSTA
[1] E.  Asynari,  D.  Wahyudi,  and  Q.  Aeni, “ANALISIS  PERAMALAN  PERMINTAAN PADA  GEPREK  BENSU  MENGGUNAKAN METODE  TIME  SERIES,”  vol.  3,  pp.  2407– 1811, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i3.424.
[2] I. Meiza Maharani and A. Fauzan, “Perbandingan Metode Peramalan Jumlah Produksi Palm Kernel Oil (PKO) Menggunakan Metode Double Moving Average, Double Exponential Smothing dan Box Jenkins,” vol. 16, no. 2, pp. 162–173, 2020, doi: 10.20956/jmsk.v%vi%i.7795.
[3] Sambas  Sundana  and  D.  Z.  Al  Gufronny, “USULAN PERMINTAAN PRODUK SN 5 ML DI  PT.  XYZ  DENGAN  METODE  TIME
SERIES,”
TEKNOSAINS : Jurnal Sains,
Teknologi dan Informatika , vol. 8, no. 2, pp. 117– 122, Jul. 2021, doi: 10.37373/tekno.v8i2.112.
[4] N.  Azahra,  S.  C.  Alifia,  N.  P.  Andyka,  S. Wijayanto,  and  M.  Y.  Fathoni,  “Peramalan Jumlah  Produksi  Tebu  Menggunakan  Metode Time  Series  Model  Moving  Averages,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 840, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4388. [5] M.  Ryfqie,  A.  Rozaq,  and  N.  A.  Mahbubah, “EFISIENSI PERSEDIAAN KANTONG
SEMEN  BERBASIS  METODE  MIN-MAX, EOQ, DAN TWO-BIN DI PACKING PLANT PT AKA,” Sigma Teknika , vol. 5, no. 2, pp. 259–266.
[6] M.  W.  Rini  and  N.  Ananda,  “Perbandingan Metode  Peramalan  Menggunakan  Model  Time Series,” Tekinfo:  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri dan  Informasi ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  88–101,  May 2022, doi: 10.31001/tekinfo.v10i2.1419.
[7] L.  A.  Anbar  and  W.  Wahyudin,  “Peramalan permintaan  tas  laptop  menggunakan  model  time series,” Journal Industrial Servicess , vol. 7, no. 2, p. 285, Apr. 2022, doi: 10.36055/jiss.v7i2.14326.
[8] F.  Oktiandar,  M.  Rafiqi,  M.  A.  Ridiya,  and  N. Fatayat,  “Analisa  Peramalan  Permintaan  Mobil Daihatsu  Dengan  Metode  Time  Series,” Jurnal Teknik Mesin Unsyiah , vol. 8, no. 2, 2020.
[9] N.  Aprilianti,  I.  Setiawan,  and  N.  Yusuf, “PERAMALAN  PERMINTAAN  PRODUK SALE PISANG PADA INDUSTRI ‘SAHABAT’ DI  DUSUN  CIJOHO  DESA  MARGAJAYA KECAMATAN  SUKADANA  KABUPATEN CIAMIS  FORECASTING  DEMAND  FOR SALE BANANA PRODUCTS IN THE ‘SAHABAT’ INDUSTRY IN CIJOHO HAMLET, MARGAJAYA VILLAGE, SUKADANA SUBDISTRICT, CIAMIS
DISTRICTS.”
[10] “ANALISA  PERENCANAAN  PERSEDIAAN BAHAN PRODUKSI DALAM UMKM”.
[11] E.  Yacoba  Nugraha  and  W.  Suletra,  “Analisis Metode  Peramalan  Permintaan  Terbaik  Produk Oxycan pada PT. Samator Gresik,” 2017.
[12] Anna  Nita  Kusumawati,  Muhammad  Ghofur,
Mega  Anggraeni  Putri,  Zaki  Abdullah  Alfatah, and Mu’adzah,
“Peramalan Permintaan
Menggunakan  Time  Series  Forecasting  Model Untuk  Merancang  Resources  Yang  Dibutuhkan IKM  Percetakan,” JENIUS :  Jurnal  Terapan Teknik Industri , vol. 2, no. 2, pp. 105–115, Nov. 2021, doi: 10.37373/jenius.v2i2.159.
[13] P. Al Zukri, S. Nurina Widyaningrum, Q. Aini, S.
Informasi, and S. dan Teknologi, “FORECASTING PERMINTAAN POMPA AIR DANGKAL SHIMIZU MENGGUNAKAN
METODE TIME SERIES.”
[14] Z.  Mardhiyah 1 ,  R.  Aurachman,  P.  Giri,  and  A. Kusuma, “PENENTUAN JUMLAH PERENCANAAN PERMINTAAN TERHADAP PRODUK AQUA

## DENGAN
METODE
PERAMALAN  TIME  SERIES  (STUDI  KASUS PADA  PT  TIRTA  INVESTAMA  BANDUNG) DETERMINATION  OF  TOTAL  DEMAND PLANNING AQUA PRODUCTS USING TIME SERIES  FORECASTING  METHOD  (CASE STUDY IN PT TIRTA
INVESTAMA
BANDUNG)”.
[15] J.  Hasil,  P.  Dan,  K.  Ilmiah,  and  M.  Jufriyanto, “Peramalan Permintaan Keripik Singkong dengan Simulasi  Monte  Carlo  Forecasting  Demand  for Cassava  Chips  with  Monte  Carlo  Simulation,”
2020.
[16] J.  N.  Aziza,  “Perbandingan  Metode  Moving Average,  Single  Exponential  Smoothing,  dan Double  Exponential  Smoothing  Pada  Peramalan Permintaan Tabung Gas LPG PT Petrogas Prima Services,” 2022.
[17] A.  Khamid1,  D.  F.  Suyatno2,  and  S.  Informasi, “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Peramalan
Penjualan  pada  Songkok  Palapa  Gresik  dengan menggunakan  Metode  Time-Series  Berbasis Website,” JEISBI , vol. 02, p. 2021.
[18] A.  Lusiana  and  P.  Yuliarty,  “PENERAPAN METODE  PERAMALAN  (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X.”
[19] D. Anisya Ramdani, dan Fahriza Nurul Azizah, S. H. Karawang Jl Ronggo Waluyo, K. Tim, and K. Karawang,  “ANALISIS  PERBANDINGAN PERAMALAN  PERMINTAAN  PELUMAS  PT XYZ
DENGAN METODE MOVING
AVERAGE,  EXPONENTIAL  SMOOTHING DAN NAIVE METHOD.”
[20] N.  E.  Chandra  and  S.  A.  Rohmaniah, “Perbandingan  Metode  Moving  Average  dan Single  Exponential  Smoothing  pada  Peramalan Inflasi Kota Purwokerto,” vol. 12, no. 1, pp. 49– 55, 2022, doi: 10.24843/JMAT.2022.v12.i01.p148.