Analisis Penggunaan Peramalan dalam Meminimalkan Biaya Simpan Produk Linzhi Plus pada CV. HN
Abdan Syakura 1) , Oktiviandri Hendaryani 2) , Rafiq Ramadhan 3)
123) Mahasiswa Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret Jl. Ir. Sutami No 36A, Surakarta 57126

## Abstract
CV.  HN  is  a  manufacturer  of  herbal  supplements  which  products  are  mostly  made  from  mushroom. Lingzhi  Plus  is  one  of  their  products.  The  product  inventory  data  from  October  2014  until  September 2015  showed  that  the  monthly  average  production  was  111  units,  the  monthly  average  sales  was  103 units,  and  the  remaining  product  inventory  at  the  end  of  the  year  was  108  units.  The  products  that approaching  the  expiration  date  will  be  sold  with  a  discount  of  20%.  The  high  amount  of  remaining products leads to high  production and storage cost. Therefore, companies should resolve the inventory control problem. This study proposes a method for controlling inventory and production by selecting the best  demand  forecasting  method.  The  forecasting  method MA4  shows  the  smallest  error  value  which  is known  from  MAD  value  of  30.66.  By  using  the  proposed  method  of  forecasting,  the  company  will  earn saving of Rp 915,939.40 of inventory cost.
Keywords :inventory, forecasting, production

## 1. Pendahuluan
CV. HN merupakan produsen obat herbal yang sebagian besar bahan bakunya berasal dari jamur.  Produk  herbal  yang  diproduksi  memiliki  dua  jenis,  yaitu  berbentuk  sirup  dan  kapsul. Distribusi  pemasaran  dilakukan  melalui  oultet,  apotik  dan  klinik  herbal  dan salespromotion (SP). Distribusi dilakukan pada wilayah pemasaran yang meliputi Solo Raya (Eks-Karesidenan Surakarta), Purwodadi, Semarang, Salatiga, Ungaran, Jogja, sebagian Jawa Barat dan Jakarta.
Perusahaan  diharuskan  untuk  menarik  kembali  produk-produknya  jika  sisa  masa kadaluarsa  kurang  dari  lima  bulan.  Produk  harus  dikembalikan  ke  gudang  pusat.  Salah  satu usaha meminimalkan produk return dilakukan perusahaan dengan memberikan potongan harga. Penjualan dengan potongan harga dilakukan untuk produk yang sisa masa kadaluarsanya antara lima  bulan  hingga  satu  tahun.  Penjualan  dengan  potongan  harga  dilakukan  secara  langsung dengan salespromotion (SP)  dan  toko  Kudu.  Dengan  demikian  perusahaan  harus  mampu mengendalikan  persediaan  secara  baik  sehingga  tidak  terjadi  kekurangan  yang  menyebabkan losssales  serta  kelebihan  yang  menyebabkan  biaya  produksi  dan  biaya  penyimpanan  yang tinggi. Permasalahannya, permintaan konsumen terhadap produk bersifat tidak pasti. Perusahaan sering  mengalami  kelebihan  persediaan,  padahal  semakin  mendekati  masa  kadaluarsa, perusahaan  hanya  bisa  menjualnya  setengah  harga  atau  bahkan  tidak  dapat  menjualnya. Sementara itu, biaya inventori masih dibebankan kepada perusahaan.
Untuk  mengatasi  permasalahan  di  atas  maka  perlu  dilakukan  metode  pengendalian persediaan  yang  lebih  baik.  Metode tersebut harus  dapat  menentukan jumlah  permintaan  yang tepat dengan meminimalkan biaya-biaya yang muncul seperti biaya simpan, biaya pesan, biaya stockout , dan biaya produk kadaluarsa.

## 2. Tinjauan Pustaka
Secara  umum,  peramalan  adalah  tafsiran.  Namun,  ada  beberapa  definisi  peramalan menurut para ahli. Menurut Makridakis, dkk (1988) peramalan/ forecasting merupakan prediksi nilai-nilai  sebuah  variabel  berdasarkan  kepada  nilai  yang  diketahui  dari  variabel  tersebut  atau
*Correspondance : syashindan@gmail.com
94 Performa Vol. 15, No. 2 93-104
variabel yang berhubungan. Meramal juga dapat didasarkan pada keahlian judgment , yang pada gilirannya didasarkan pada data historis dan pengalaman. Sedangkan  menurut Elwood (1996), peramalan  atau forecasting diartikan  sebagai  penggunaan  teknik-teknik  statistik  dalam  bentuk gambaran masa depan berdasarkan pengolahan angka-angka historis.
Peramalan  tidak  bisa  dilakukan  tanpa  kesalahan  ( error ).  Peneliti  hanya  mampu mengusahakan  agar  kesalahan  ( error )  terjadi  seminimal  mungkin  (Hanke  dan  Reitsch,  1998). Menurut  Ryu  (2002),    metode  peramalan  dibutuhkan  karena  perusahaan  dituntut  untuk mengambil  keputusan  dalam  ketidak-pastian.  Sehingga  peramalan  yang  dilakukan  dengan analisis  dan  perhitungan  akan  dapat  lebih  diterima  dibandingkan  dengan  peramalan  yang bersifat  hanya  menebak-nebak  tanpa  analisis  dan  perhitungan.  Peramalan  yang  dilakukan dengan  akurat  akan  menghasilkan  manfaat  berupa  kepuasan  pelanggan, personelopride , kepercayaan diri perusahaan, kontrol operasi perusahaan, dan profit atau status keuangan break- even (Messersmith dan Miller, 1991).
Secara  umum  metode  peramalan  dapat  dibagi  dalam  2  kategori  utama,  yaitu  metode kuantitatif dan metode kualitatif (Heizer dan Render, 2001). Metode kuantitatif dapat dibagi ke dalam  deret  berkala  atau  runtun  waktu  ( timeseries )  dan  metode  kasual,  sedangkan  metode kualitatif dapat dibagi menjadi metode eksploratoris dan normatif.
1. Metode kualitatif
Peramalan  dengan  metode  kualitatif  dilakukan  dengan  pertimbangan,  yaitu  data  masa lalu belum pernah ada atau susah diperoleh, trend data masa lalu diperkirakan. Teknik yang digunakan adalah pendekatan eksploratoris dan pendekatan normatif.
2. Metode kuantitatif
Peramalan  dengan  metode  kuantitatif  dapat  dilakukan  dengan  beberapa  persyaratan, yaitu data masa lalu bisa diperoleh dan dapat dikuantifikasi, data masa lalu diperkirakan memiliki trend yang sama dengan data masa yang akan datang. Metode yang digunakan antara  lain  metode constan , linear  trend,  exponential,  movingaverage,  dan eksponentialsmoothing.
Jenis pola data pada peramalan, yaitu :
a. Pola  horizontal(H)terjadi  bilamana  data  berfluktuasi  disekitar  nilai  rata-rata  yang konstan.
Gambar 1 . Contoh Pola Data Horisontal b. Polamusiman(S)terjadibilamanasuatuderetdipengaruhiolehfaktormusiman (misalnyakuartaltahuntertentu, bulanan, atauhari-haripada minggu tertentu).
Gambar 2 . Contohpola data musiman
c. Polasiklis(C)terjadibilamanadatanyadipengaruhiolehfluktuasiekonomijangkapanjang seperti yang berhubungandengansiklusbisnis.
Gambar 3 . Contohpola data siklis d. Pola trend (T)terjadibilamanaterdapatkenaikanataupenurunansekulerjangkapanjangdalam data.
Gambar 4 . Contohpola data trend Ukuran Kesalahan Deviasi antara nilai aktual dengan nilai taksiran (hasil peramalan) dinamakan kesalahan ( error ). Beberapa besaran error yang dikenal adalah :
1. Mean Error : ME  =
n e i  (1)
2. Mean Absolute Error :MAE=
n e i  (2)
3. Sum of Sequare Error : SSE=  2 i e (3)
4. Mean Sequared Error : MSE=   n e i  2 (4)
5. Standard Deviation of Error :     SDE= ) 1 ( 2   n e i
(5)
6. Percentage Error : PE=
% 100  i i X e
(6)
7. Mean Percentage Error : MPE= n PE i  (7)
8. Mean Absolute Percentage Error : MAPE =
n PE i  (8)
Catatan : n = jumlah data.

## 3. Metodologi Penelitian
Penelitian  diawali  dengan  melakukan  observasi  CV.  HN  untuk  mengetahui  kuantitas produksi  dan  performa  penjualan  pada  produk Lingzhi  Plus .  Dari  observasi  didapatkan  data penjualan atau data permintaan produk dan data persediaan produk Lingzhi Plus jadi dari bulan Oktober 2014 sampai dengan September 2015.
Untuk  mengetahui  permintaan  pasar  akan  produk Lingzhi  Plus secara  tepat  dilakukan perhitungan  peramalan  permintaan  dengan  beberapa  metode.  Pada  penelitian  ini  metode peramalan  yang  digunakan  adalah simpleaverage,  movingaverage  2,  movingaverage  3, weightedmovingaverage 4, singleexponentialsmoothing, doubleexponentialsmoothing dan regresi  linier.  Hasil  perhitungan  tersebut  kemudian  dievaluasi  berdasarkan  nilai meanabsolutedeviation (MAD) dan trackingsignal.
Trackingsignal digunakan sebagai evaluasi kevalidan suatu metode peramalan. Perhitungan ramalan  permintaan  dianggap  valid  jika  nilai trackingsignal berada  pada  rentang  -4  sampai
dengan  4.  Nilai  positif  menunjukkan  bahwa  nilai  aktual  permintaan  lebih  besar  daripada peramalan  sedangakan  nilai  trackingsignal  yang  negatif  menunjukkan  nilai  aktual  permintaan kurang dari nilai ramalan. Trackingsignal disebut baik apabila memiliki RSFE ( runningsum of theforecasterror )yang rendah, dan mempunyai positiveerror yang sama banyak  atau seimbang dengan negativeerror ,  sehingga  pusat  dari trackingsignal mendekati  nol.  Maka  untuk mendapatkan nilai trackingsignal terlebih dahulu dihitung nilai RSFE.
Sementara  itu,  MAD  digunakan  untuk    mengevaluasi  metode  peramalan  menggunakan jumlah  dari  kesalahan-kesalahan  yang  absolut.  MAD  mengukur  ketepatan  ramalan  dengan merata-rata  kesalahan  dugaan  (nilai  absolut  masing-masing  kesalahan).  Nilai  MAD menunjukkan  tingkat  galat  ( error )  perhitungan  ramalan  permintaan  pada  setiap  metode. Pemilihan metode terbaik dilakukan dengan melihat nilai MAD.
Jika perhitungan peramalan tersebut valid berdasarkan nilai trackingsignal , maka langkah berikutnya  adalah  dengan  memilih  peramalan  dengan  nilai  MAD  terkecil  sebagai  metode terpilih  atau  terbaik.  Berdasarkan  perhitungan  permintaan  terbaik  dapat  diketahui  jumlah produksi yang ideal. Dengan jumlah produksi tersebut kemudian dibandingkan dengan jumlah produksi  sebelum  peramalan  baru  untuk  mengetahui  total  biaya  yang  ditanggung  oleh perusahaan karena memproduksi Lingzhi Plus.

## 4. Pengumpulan Data
Data yang dibutuhkan dalam penelitianini adalah data umum perusahaan seperti identitas perusahaan  dan  data  khusus  perusahaan  seperti  data  deskripsi  produk,  data  produksi  Oktober 2014 – September2015 dan data penjualan Oktober 2014 – September 2015.
Gambar 5 . Grafik Penjualan Lingzhi Plus

## 5. Pengolahan Data
a. Pengolahan Data Peramalan ( Forecasting )
Metode  peramalan  yang  digunakan  meliputi  metode  rataan  ( simpleaverage, movingaverage dan weightedmovingaverage ), metode exponentialsmoothing ( singleexponential smoothing, doubleexponentialsmoothing ),  regresi  linier,  dan  musiman. Hasil  pemgolahan  data  menggunakan  metode  tersebut  disajikan  dalam  tabel  pada lampiran.
b. Rekapitulasi Nilai MeanAbsoluteDeviation (MAD)
Indikator  yang  digunakan  dalam  pengukuran  akurasi  peramalan  adalah  nilai  MAD.
Sementara trackingsignal digunakan untuk memvalidasi model peramalan.
0 50 100 150 Oct -14 No v … Dec … Jan -15 Feb -15 Mar … A p r- 15 May … Ju n -15 Ju l- 15 A u g …
Sep -15 Total Sal es Bulan Data Penjualan Lingzhi Plus Bulan Oktober 2014 - September 2015 Penjualan
Tabel 1. Hasil Peramalan Metode Regresi Linier
c. Pengolahan Data Sebelum Peramalan
Perhitungan data sebelum peramalan didasarkan data produksi dan penjualan bulan Februari 2015 – September 2015.
1. Perhitungan Sisa Produksi dan Backorder sebelum Peramalan
Tabel 2 . Perhitungan Sisa Produksi dan Backorder sebelum Peramalan
2. Perhitungan Biaya Simpan sebelum Peramalan Kapasitas penyimpanan = 48 unit Daya = 160 watt Penggunaan/bulan =  672 jam  = 107.520 Wh = 107,52 kWh
Tabel 3 . Perhitungan Biaya Simpan sebelum Peramalan
3. Perhitungan Biaya WasteDisposal sebelum Peramalan Perhitungan  biaya wastedisposal dialkukan  pada  akhir  akumulasi  yaitu  pemberian potongan harga sebesar 20%.
Biaya WasteDisposal = Unit akhir akumulasi x Diskon x Harga per unit
Bulan Produksi Terjual Sisa Lost Sales Feb-15 124 90 45 0 Mar-15 83 119 9 0 Apr-15 120 110 19 0 Mei-15 117 45 91 0 Jun-15 44 100 35 0 Jul-15 98 122 11 0 August-15 117 125 3 0 Sep-15 120 15 108 0 Bulan Sisa Lost Sales Harga/unit KWH Tarif/KWH Biaya Listrik Capital Cost Total Biaya simpan Feb-15 45 0 33,000 Rp 107.52 1,427 Rp 153,386 Rp 9,281 Rp 162,667 Rp Mar-15 9 0 33,000 Rp 107.52 1,427 Rp 153,386 Rp 1,856 Rp 155,242 Rp Apr-15 19 0 33,000 Rp 107.52 1,427 Rp 153,386 Rp 3,919 Rp 157,305 Rp Mei-15 91 0 33,000 Rp 215.04 1,427 Rp 306,772 Rp 18,769 Rp 325,541 Rp Jun-15 35 0 33,000 Rp 107.52 1,427 Rp 153,386 Rp 7,219 Rp 160,605 Rp Jul-15 11 0 33,000 Rp 215.04 1,427 Rp 153,386 Rp 2,269 Rp 155,655 Rp August-15 3 0 33,000 Rp 107.52 1,427 Rp 153,386 Rp 619 Rp 154,005 Rp Sep-15 108 0 33,000 Rp
712,800
Rp 1,983,919 Rp Biaya waste Total MetodePeramalan Nilai MAD Tracking Signal Keterangan SA 30.55 -3.41 VALID MA2 34.75 -3.27 VALID MA3 35.30 -2.16 VALID MA4 30.66 -1.85 VALID MetodePeramalan Nilai MAD Tracking Signal Keterangan WMA3 35.98 -2.15 VALID WMA4 33.20 -1.77 VALID SES 41.84 -1.91 VALID DES 40.37 -1.91 VALID Regresi Linier 1510.87 0.00 VALID MetodeTerpilih 30.66 -1.85 MA4
= 108 x 20% x Rp33.000,00
= Rp712.000,00
4. Perhitungan Capital Cost
Perhitungan capitalcost didasarkan pada bunga bank BI pada tahun 2015 yaitu sebesar 7.5% per tahun, yang berarti sebesar 0.625% per bulan.
Capital cost per unit = bunga bank BI per bulan x harga per unit = 0.625% x Rp 33,000 = Rp 206.25
d. Pengolahan Data Setelah Peramalan
Perhitungan data setelah peramalan dilakukan berdasarkan hasil peramalan dengan metode MA4 dan data penjualan bulan Februari 2015 – September 2015.
1. Perhitungan Sisa Produksi dan Backorder setelah Peramalan
Tabel 4. Perhitungan Sisa Produksi dan Backorder setelah Peramalan
2. Perhitungan Biaya Simpan setelah Peramalan
Tabel 5. Perhitungan Biaya Simpan setelah Peramalan
3. Perhitungan Biaya Capital Cost setelah Peramalan Perhitungan  biaya capitalcost menggunakan  suku  bunga  Bank  Indonesia  yaiu 7,5%/tahun.
Tabel 6. Perhitungan Biaya Backorder setelah Peramalan
4. Perhitungan Biaya WasteDisposal setelah Peramalan
Ramalan Produksi Terjual Sisa Lost Sales 115 145 90 55 113 88 119 24 107 113 116 21 113 122 48 95 91 26 100 21 93 102 122 1 94 123 125 2 98 130 17 113 Ramalan Produksi Terjual Sisa Lost Sales Biaya lost sales Biaya listrik untuk penyimpanan capital cost Total Biaya simpan 115 145 90 55 306,772 11,344 318,116 113 88 119 24 153,386 4,950 158,336 107 113 116 21 153,386 4,331 157,717 113 122 48 95 306,772 19,594 326,366 91 26 100 21 153,386 4,331 157,717 93 102 122 1 153,386 206 153,592 94 123 125 2 66,000 98 130 17 113 745,800 66,000 1,772,334 Biaya Waste Lost Sales Total Ramalan Produksi
Terjual Sisa Lost Sales Suku Bunga Harga/unit Capital cost/Unit capital cost 115 145 90 55 0.625% 33,000 206.25 11,344 113 88 119 24 0.625% 33,000 206.25 4,950 107 113 116 21 0.625% 33,000 206.25 4,331 113 122 48 95 0.625% 33,000 206.25 19,594 91 26 100 21 0.625% 33,000 206.25 4,331 93 102 122 1 0.625% 33,000 206.25 206 94 123 125 2 0.625% 33,000 206.25 98 130 17 113 0.625% 33,000 206.25
Perhitungan  biaya  wastedialkukan  pada  akhir  akumulasi  yaitu  pemberian  potongan harga sebesar 20%.
Biaya WasteDisposal = Unit akhir akumulasi x Diskon x Harga per unit = 113 x 20% x Rp33.000,00 = Rp745.800,00
e. Perbandingan Biaya Sebelum dan Sesudah Peramalan
Tabel 7. Perbandingan Biaya Sebelum dan Sesudah Peramalan

## 6. Analisis
Berdasarkan  grafik  data  penjualan  periode  Oktober  2014  –  September  2015  dapat diketahui memiliki pola penjualan horisondimana penjualan sangat fluktuatif. Pemilihan metode yang  lebih  cocok  untuk  data  yang  fluktuatif  adalah movingaverage,weightedmovingaverage , singleexponential smoothing,  dan doubleexponentialsmoothing. Pada  metode  peramalan  SES dan  DES  digunakan  koefisien  pemulusan  sebesar  0,9  karena  data  sangat  fluktuatif.  Rentang penerimaaan metode peramalan yang digunakan mengacu pada Heizer dan Render (2009), yitu antara -4 dan 4.
Peramalan  menghasilkan trackingsignal diantara  -4  dan  4,  sehingga  metode  peramalan tersebut  valid  atau  baik  digunakan  untuk  kasus  penjualan  Lingzhi  Plus.  Kemudian  peramalan dengan  MA2  didapatkan  nilai  MAD  sebesar  34,75,  MA3  sebesar  35,30,  MA4  sebesar  30,66, WMA3  sebesar  35,98,  WMA4  sebesar  33,20,  SES  sebesar  41,84,  DES  sebesar  40,37,  dan regresi  linier  sebesar  1510,87.  Dari  perhitungan  dengan  semua  metode  tersebut,  peramalan dengan metode SA memiliki nilai MAD yang lebih kecil, menandakan bahwa memiliki tingkat error  yang  lebih  kecil  dibanding  dengan  metode  lain.  Namun,  untuk  kasus  penjualan  Lingzhi Plus yang berfluktuatif metode tersebut kurang cocok. Maka dari itu, MA4 dengan nilai MAD terkecil kedua lebih cocok untuk meramalkan penjualan Lingzhi Plus.
Setelah  dilakukan  peramalan  untuk  menentukan  jumlah  unit  yang  harus  diproduksi, dilakukan  analisis  perbandingan  biaya  sebelum  dan  setelah  dilakukan  peramalan.  Peramalan MA4 menghasilkan data unit yang harus diproduksi dari bulan Februari 2015  – Oktober 2015, dan data aktual yang diperoleh menunjukkan data produksi dan permintaan dari bulan Oktober 2014-  September  2015,  sehingga  data  yang  dibandingkan  adalah  biaya  produksi  dengan menggunakan  ramalan  dan  aktual  periode  Februari  2015  –  September  2015.  Jika  perusahaan melakukan produksi berdasarkan hasil peramalan pada bulan Februari 2015 - September 2015, terdapat LostSales di bulan Agustus. Sedangkan penyimpanan stock terjadi pada bulan Februari, Maret,  April,  Mei,  Juni,  Juli,  dan  September.  Akumulasi  produk  akhir  tahun  adalah  113  unit. Jumlah  unit  yang  harus  diproduksi  merupakan  penjumlahan  dari  ramalan  dan safetystock perusahaan sebesar 30 unit.
Data  aktual  produksi  dan  permintaan  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  pada  periode Februari  2015  –  September  2015  tidak  terjadi lostsales .  Setiap  bulan  terdapat  sisa  unit  yang cukup banyak. Sisa produk tersebut harus disimpan dalam showcase berkapasitas 48 botol, untuk menjaga kualitasnya.  Untuk itu, perusahaan harus menanggung biaya simpan, yaitu biaya listrik showcase per periode penyimpanan produk. Showcase membutuhkan daya 160 watt per jam, dan produk  disimpan  selama  28  hari  dalam  sebulan.  Biaya  yang  dikeluarkan  didasarkan  pada  tarif
Biaya Sebelum Peramalan Setelah Peramalan Biaya Simpan 1,314,950 Rp 960,534 Rp Biaya Lost Sales - Rp 66,000 Rp Biaya Waste 712,800 Rp 745,800 Rp Total 1,983,919 Rp 1,772,334 Rp Selisih 211,585 Rp
listrik PLN bulan Maret 2015 yaitu sebesar Rp 1426,58/kwh. Sehingga total biaya simpan yang dikeluarkan  dalam  periode  Februari  2015  –  September  2015  sebesar  Rp  1.227.087,053. Perusahaan  tutup  buku  dan  melakukan  cuci  gudang  untuk  produk-produk  yang  mendekati expireddate setiap  September,  dengan  memberikan  diskon  sebesar  20%  per  unit.  Sehingga dalam  kasus  ini,  selain  mengeluarkan  biaya  simpan,  perusahaan  juga  menanggung  biaya wastedisposal , yaitu biaya untuk menghabiskan stock yang didapat dari diskon dikalikan jumlah produk  yang  harus  dihabiskan  di  akhir  periode,  dengan  total sebesar  Rp712.800,00. Jadi,  total biaya inventory yang  harus  ditanggung  perusahaan  jika  memproduksi  unit  tanpa  melakukan peramalan pada periode Februari 2015 – September 2015 adalah penjumlahan biaya simpan dan biaya wastedisposal yaitu sebesar Rp 1.983.919,00.
Setelah  dilakukan  peramalan,  dan  menganalisa  jika  perusahaan  melakukan  produksi sesuai dengan ramalan, jumlah unit yang harus disimpan setiap bulannya dan jumlah unit yang harus dihabiskan pada akhir September 2015 lebih sedikit dibanding data aktual. Biaya simpan perusahaan setelah melakukan peramalan mengalami penurunan, karena unit yang disimpan tiap bulan  juga  mengalami  penurunan.  Biaya  simpan  yang  dikeluarkan  sebesar  Rp  960,534  dan biaya wastedisposal pada akhir tahun sebesar Rp 745.800, sehingga total biaya yang ditanggung perusahaan  sebesar  Rp  1,772,334.  Jadi,  dengan  melakukan  peramalan,  perusahaan  bisa menghemat biaya sebesar Rp 211,585 untuk periode Februari 2015 – September 2015.

## 7. Simpulan
Penyebab masalah overstock produk Lingzhi Plus pada CV. HNadalah pemilihan  metode peramalan  permintaan  yang  kurang  tepat.  Metode  peramalan  yang  digunakan  perusahaan  saat ini  hanya  berdasarkan  rata-rata  permintaan  tahunan.  Pemilihan  metode  tersebut  belum dievaluasi  dan  dibandingkan  dengan  metode  peramalan  lain  yang  mungkin  lebih  tepat digunakan.  Kemudian  dari  penelitian  diusulkan  untuk  memperbaiki  metode  peramalan  untuk mengendalikan persediaan berlebih. Metode peramalan  yang cocok digunakan untuk pola data pada  perusahaan  CV.  HN  adalah movingaverage 4.  Dengan  melakukan  peramalan  tersebut, perusahaan  menanggung  biaya waste disposal  dan  biaya  simpan  lebih  sedikit,  sehingga dihasilkan penghematan sebesar Rp 211,585 untuk periode Februari 2015 – September 2015.
Saran  untuk  penelitian  terkait  dimasa  mendatang  yaitu  peramalan  dari  data  historis  yang lebih  panjang,  yaitu  lebih  dari  satu  tahun,  dapat  dikembangkan  untuk  penelitian  selanjutnya. Selain  itu,  dapat  pula  dipertimbangkan  untuk  mengendalikan  pembelian  bahan  baku,  untuk meminimasipersediaan pada perusahaan ini.

## Lampiran

## a. Peramalan SimpleAverage
Hasil  perhitungan  jumlah  permintaan  dengan  menggunakan  peramalan  metode simpleaverage dapat dilihat pada tabel berikut Tabel 8 . Hasil Peramalan SimpleAverage Produk Lingzhi Plus CV. HN Bulan Actual Demand Demand Forecast Error Absolute Error Mad Rsfe Tracking Signal Oct-14 98 Nov-14 142 98.00 44.00 44.00 44.00 44.00 1.00 Dec-14 88 120.00 -32.00 32.00 38.00 12.00 0.32 Jan-15 133 109.33 23.67 23.67 33.22 35.67 1.07 Feb-15 90 115.25 -25.25 25.25 31.23 10.42 0.33 Mar-15 119 110.20 8.80 8.80 26.74 19.22 0.72 Apr-15 110 111.67 -1.67 1.67 22.56 17.55 0.78 May-15 45 111.43 -66.43 66.43 28.83 -48.88 -1.70 Jun-15 100 103.13 -3.13 3.13 25.62 -52.00 -2.03
Jul-15 122 102.78 19.22 19.22 24.91 -32.78 -1.32 Aug-15 125 104.70 20.30 20.30 24.45 -12.48 -0.51 Sep-15 15 106.55 -91.55 91.55 30.55 -104.03 -3.41 Oct-15 98.92

## b. Peramalan Metode MovingAverage
Hasil  perhitungan  jumlah  permintaan  dengan  menggunakan  peramalan  metode movingaverage dengan periode 4 bulan dapat dilihat pada berikut.
Tabel 9 . Hasil Peramalan MovingAverage4
Hasil perhitungan jumlah permintaan dengan menggunakan peramalan metode movingaverage dengan periode 3 bulan dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 10. Hasil Peramalan MovingAverage 3 Bulan Actual demand Demand forecast Error Absolute error MAD RSFE Tracking signal Oct-14 98 Nov-14 142 Dec-14 88 Jan-15 133 Feb-15 90 115.25 17.75 17.75 17.75  10742.96 0.28 Mar-15 119 113.25 5.75 5.75 11.75  10742.96 0.05 Apr-15 110 107.50 2.50 2.50 8.67  10742.96 0.02 May-15 45 113.00 -68.00 68.00 23.50  10742.96 1.51 Jun-15 100 91.00 9.00 9.00 20.60  10742.96 0.09 Jul-15 122 93.50 28.50 28.50 21.92  10742.96 0.23 Aug-15 125 94.25 30.75 30.75 23.18  10742.96 0.25 Sep-15 15 98.00 -83.00 83.00 30.66  10742.96 5.53 Oct-15 90.50 Bulan Actual demand Demand forecast Error Absolute error MAD RSFE Tracking signal Oct-14 98 Nov-14 142 Dec-14 88 Jan-15 133 109.33 23.67 23.67 23.67 23.67 1.00 Feb-15 90 121.00 -31.00 31.00 27.33 -7.33 -0.27 Mar-15 119 103.67 15.33 15.33 23.33 8.00 0.34 Bulan Actual demand Demand forecast Error Absolute error MAD RSFE Tracking signal Apr-15 110 114.00 -4.00 4.00 18.50 4.00 0.22 May-15 45 106.33 -61.33 61.33 27.07 -57.33 -2.12 Jun-15 100 91.33 8.67 8.67 24.00 -48.67 -2.03 Jul-15 122 85.00 37.00 37.00 25.86 -11.67 -0.45 Aug-15 125 89.00 36.00 36.00 27.13 24.33 0.90 Sep-15 15 115.67 -100.67 100.67 35.30 -76.33 -2.16 Oct-15 87.33
Hasil  perhitungan  jumlah  permintaan  dengan  menggunakan  peramalan  metode movingaverage dengan periode 2 bulan dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 11. Hasil Peramalan MovingAverage 2

## c. Peramalan Metode WeightedMovingAverage
Hasil  perhitungan  jumlah  permintaan  dengan  menggunakan  peramalan  metode weightedmovingaverage dengan periode 4 bulan dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 12. Hasil Peramalan WeightedMovingAverage 4
Hasil  perhitungan  jumlah  permintaan  dengan  menggunakan  peramalan  metode weightedmovingaverage dengan periode 3 bulan dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 13. Hasil Peramalan WeightedMovingAverage 3
Bulan Actual demand Demand forecast Error Absolute error MAD RSFE Tracking signal Oct-14 98 Nov-14 142 Dec-14 88 120.00 -32.00 32.00 32.00 -32.00 -1.00 Jan-15 133 115.00 18.00 18.00 25.00 -14.00 -0.56 Feb-15 90 110.50 -20.50 20.50 23.50 -34.50 -1.47 Mar-15 119 111.50 7.50 7.50 19.50 -27.00 -1.38 Apr-15 110 104.50 5.50 5.50 16.70 -21.50 -1.29 May-15 45 114.50 -69.50 69.50 25.50 -91.00 -3.57 Jun-15 100 77.50 22.50 22.50 25.07 -68.50 -2.73 Jul-15 122 72.50 49.50 49.50 28.13 -19.00 -0.68 Aug-15 125 111.00 14.00 14.00 26.56 -5.00 -0.19 Sep-15 15 123.50 -108.50 108.50 34.75 -113.50 -3.27 Oct-15 70.00 Bulan Actual demand Demand forecast Error Absolute error MAD RSFE Tracking signal Oct-14 98 Nov-14 142 Dec-14 88 Jan-15 133 Feb-15 90 117.80 15.20 15.20 15.20 10832.87 0.31 Mar-15 119 107.70 11.30 11.30 13.25 10832.87 0.09 Apr-15 110 110.00 0.00 0.00 8.83 10832.87 0.00 May-15 45 111.00 -66.00 66.00 23.13 10832.87 1.47 Jun-15 100 83.80 16.20 16.20 21.74 10832.87 0.16 Jul-15 122 87.40 34.60 34.60 23.88 10832.87 0.28 Aug-15 125 98.80 26.20 26.20 24.21 10832.87 0.21 Sep-15 15 111.10 -96.10 96.10 33.20 10832.87 6.41 Oct-15 77.90 Bulan Actual demand Demand forecast Error Absolute error MAD RSFE Tracking signal Oct-14 98 Nov-14 142 Dec-14 88 Jan-15 133 107.67 25.33 25.33 25.33 25.33 1.00 Feb-15 90 119.50 -29.50 29.50 27.42 -4.17 -0.15 Mar-15 119 104.00 15.00 15.00 23.28 10.83 0.47 Apr-15 110 111.67 -1.67 1.67 17.88 9.17 0.51

## d. Peramalan Metode SingleExponentialSmoothing
Hasil  perhitungan  jumlah  permintaan  dengan  menggunakan  peramalan  metode singleexponentialsmoothing dengan  koefisien  pemulusan  0,9  dapat  dilihat  pada  tabel berikut.
Tabel 14. Hasil Peramalan SingleExponentialSmoothing

## e. Peramalan Metode DoubleExponentialSmoothing
Hasil  perhitungan  jumlah  permintaan  dengan  menggunakan  peramalan  metode doubleexponentialsmoothing dengan koefisien pemulusan 0,9 dapat dilihat pada tabel 9. Tabel 15. Hasil Peramalan DoubleExponentialSmoothing
Bulan Actual demand Forecast SES Forecast DES Error Absolute error MAD RSFE Tracking signal Oct-14 98 Nov-14 142 98.00 98.00 44.00 44.00 44.00 44.00 1.00 Dec-14 88 137.60 133.64 -45.64 45.64 44.82 -1.64 -0.04 Jan-15 133 92.96 97.03 35.97 35.97 41.87 34.33 0.82 Feb-15 90 129.00 125.80 -35.80 35.80 40.35 -1.47 -0.04 Mar-15 119 93.90 97.09 21.91 21.91 36.66 20.44 0.56 Apr-15 110 116.49 114.55 -4.55 4.55 31.31 15.89 0.51 May-15 45 110.65 111.04 -66.04 66.04 36.27 -50.15 -1.38 Jun-15 100 51.56 57.51 42.49 42.49 37.05 -7.66 -0.21 Jul-15 122 95.16 91.39 30.61 30.61 36.33 22.95 0.63 Aug-15 125 119.32 116.52 8.48 8.48 33.55 31.43 0.94 Sep-15 15 124.43 123.64 -108.64 108.64 40.37 -77.21 -1.91 Bulan Actual demand Forecast
SES Forecast DES Error Absolute error MAD RSFE Tracking signal Oct-14 98 Nov-14 142 98.00 98.00 44.00 44.00 44.00 44.00 1.00 Dec-14 88 137.60 133.64 -45.64 45.64 44.82 -1.64 -0.04 Jan-15 133 92.96 97.03 35.97 35.97 41.87 34.33 0.82 Feb-15 90 129.00 125.80 -35.80 35.80 40.35 -1.47 -0.04 Mar-15 119 93.90 97.09 21.91 21.91 36.66 20.44 0.56 Apr-15 110 116.49 114.55 -4.55 4.55 31.31 15.89 0.51 May-15 45 110.65 111.04 -66.04 66.04 36.27 -50.15 -1.38 Jun-15 100 51.56 57.51 42.49 42.49 37.05 -7.66 -0.21 Jul-15 122 95.16 91.39 30.61 30.61 36.33 22.95 0.63 Aug-15 125 119.32 116.52 8.48 8.48 33.55 31.43 0.94 Sep-15 15 124.43 123.64 -108.64 108.64 40.37 -77.21 -1.91
May-15 45 109.67 -64.67 64.67 27.23 -55.50 -2.04 Jun-15 100 79.00 21.00 21.00 26.19 -34.50 -1.32 Jul-15 122 83.33 38.67 38.67 27.98 4.17 0.15 Aug-15 125 101.83 23.17 23.17 27.38 27.33 1.00 Sep-15 15 119.83 -104.83 104.83 35.98 -77.50 -2.15 Oct-15 69.50 Bulan Actual demand Demand forecast Error Absolute error MAD RSFE Tracking signal Oct-14 98 Nov-14 142 98.00 44.00 44.00 44.00  11807.52 44.00 Dec-14 88 137.60 -49.60 49.60 46.80  11807.52 -5.60 Jan-15 133 92.96 40.04 40.04 44.55  11807.52 34.44 Feb-15 90 129.00 -39.00 39.00 43.16  11807.52 -4.56 Mar-15 119 93.90 25.10 25.10 39.55  11807.52 20.54 Apr-15 110 116.49 -6.49 6.49 34.04  11807.52 14.05 May-15 45 110.65 -65.65 65.65 38.55  11807.52 -51.59 Jun-15 100 51.56 48.44 48.44 39.79  11807.52 -3.16 Jul-15 122 95.16 26.84 26.84 38.35  11807.52 23.68 Aug-15 125 119.32 5.68 5.68 35.08  11807.52 29.37 Sep-15 15 124.43 -109.43 109.43 41.84  11807.52 -80.06 Oct-15 25.94
104 Performa Vol. 15, No. 2 93-104
f. Peramalan Metode Regresi Linier
Hasil  perhitungan  jumlah  permintaan  dengan  menggunakan  peramalan  metode  regresi linier dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 16. Hasil Peramalan Metode Regresi Linier

## Daftar Pustaka
Arisandhy, Vivi, Silalahi, Lydiawari. Suhandi, Victor. (2010).  Analisis Pengendalian Persediaan Produk Jadi pada PT. URCV Indonesia yang Dikelola oleh Bagian Modern Trade. Bandung : Universitas Kristen Maranatha.
Buffa,  Elwood  S.,danSarin,  R.  K.  (1996).  ManajemenOperasidanProduksi  Modern.  Edisi  8.  Jakarta:
BinarupaAksara.
Hanke, J. E., &ReUsch, A. G. (1998). Business forecasting (6 th ed). UpperSaddle River, NJ: PrenticeHaU. Hansen,  S.  (2013).  Penerapan  WEMA  dalam  Peramalan  Data  IHSG.  ULTIMATICS,  Vol.  V,  No.  2.
Tangerang : Program Studi Informatika, Universitas Multimedia Nusantara. Kusharyanto, A. (2011). Analisis Peramalan Penjualan Buku Pelajaran Jenis Lks Pada Cv. Harapan Baru Karanganyar. Surakarta : Universitas Negeri Sebelas Maret.
Makridakis, S., Wheelwright, S. C. &Hyndman, R. J. (1998). ForecastinggMethodsandApplication
(3 rd ed). John Willey& Sons, Inc.
Messersmith, A. M., & Miller, J. L. (1991). ForecastinginFoodservice. New York: John Willey& Sons,
Inc.
Muckstadt, John A., Sapra, Amar. (2010). Principles of Inventory Management : WhenYouareDowntoFour, Order More. New York : Springer Rushton,  Alan,  Croucher,  Phil,  Baker,  Peter.  (2006).  The  handbook  of  LogisticsandDistribution Management 3 rd Edition. London : KoganPage. Ryu, K. (2002). The Evaluation of ForecastingMethodsatanInstitutionalFoodserviceDiningFacility.Texas Technology University, Texas
Forecast SES Forecast DES Error Absolute error MAD RSFE Tracking signal
Oct-14 98 Nov-14 142 98.00 98.00 44.00 44.00 44.00 44.00 1.00 Dec-14 88 137.60 133.64 -45.64 45.64 44.82 -1.64 -0.04 Jan-15 133 92.96 97.03 35.97 35.97 41.87 34.33 0.82 Feb-15 90 129.00 125.80 -35.80 35.80 40.35 -1.47 -0.04 Mar-15 119 93.90 97.09 21.91 21.91 36.66 20.44 0.56 Apr-15 110 116.49 114.55 -4.55 4.55 31.31 15.89 0.51 May-15 45 110.65 111.04 -66.04 66.04 36.27 -50.15 -1.38 Jun-15 100 51.56 57.51 42.49 42.49 37.05 -7.66 -0.21 Jul-15 122 95.16 91.39 30.61 30.61 36.33 22.95 0.63 Aug-15 125 119.32 116.52 8.48 8.48 33.55 31.43 0.94 Sep-15 15 124.43 123.64 -108.64 108.64 40.37 -77.21 -1.91 Bulan Actual deman d (Dt) T.Dt t² Deman d forecast (D') Error Absolut e error MAD RSFE Tracki ng signal Oct-14 98 98 1 2892.23 -2794.23 2794.23 2794.23 -2794.23 -1.00 Nov-14 142 284 4 2384.35 -2242.35 2242.35 2518.29 -5036.58 -2.00 Dec-14 88 264 9 1876.48 -1788.48 1788.48 2275.02 -6825.06 -3.00 Jan-15 133 532 16 1368.60 -1235.60 1235.60 2015.17 -8060.66 -4.00 Feb-15 90 450 25 860.73 -770.73 770.73 1766.28 -8831.39 -5.00 Mar-15 119 714 36 352.85 -233.85 233.85 1510.87 -9065.24 -6.00 Apr-15 110 770 49 -155.02 265.02 265.02 1332.89 -8800.22 -6.60 May-15 45 360 64 -662.90 707.90 707.90 1254.77 -8092.33 -6.45 Jun-15 100 900 81 -1170.77 1270.77 1270.77 1256.55 -6821.56 -5.43 Jul-15 122 1220 100 -1678.64 1800.64 1800.64 1310.96 -5020.91 -3.83 Aug-15 125 1375 121 -2186.52 2311.52 2311.52 1401.92 -2709.39 -1.93 Sep-15 15 180 144 -2694.39 2709.39 2709.39 1510.87 0.00 0.00 Oct-15 -2694.39