Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Analisa Peramalan Penjualan Alat Kesehatan dan Laboratorium di PT. Tristania Global Indonesia Menggunakan Metode ARIMA
Lafnidita Farosanti 1 , Husni Mubarok 2 , Indrianto 3
1 Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi dan Sains, Universitas PGRI Wiranegara, Indonesia
2, 3 , Universitas Siliwangi, ITB Stikom-Bali , Indonesia
1 lafnidita.f@gmail.com
2 husni.mubarok@unsil.ac.id
3 indrianto@stikom-bali.ac.id
Received : 14-02-2022; Accepted: 21-03-2021; Published: 30-03-2022
Abstrak — Kegiatan  peramalan  (forecasting)  penjualan produk  di  dunia  usaha  memberikan  manfaat  yang  cukup signifikan.  Sebuah  perusahaan  bisa  mengetahui  prediksi jumlah  penjualan  produknya  pada  masa  mendatang berdasarkan  data  dimasa  lampau.  PT  Tristania  Global Indonesia  merupakan  perusahaan  yang  mensupplay permintaan  pelanggannya  berupa  alat  kesehatan  dan laboratorium di kawasan Bali dan sekitarnya. Data transaksi yang  dimiliki  oleh  PT  TGI  belum  dimanfaatkan  secara optimal  dan  hanya  menjadi  catatan  historis  saja  sehingga perlu  adanya  pengolahan  lebih  lanjut.  Melalui  data transaksi  tersebut    akan  dilakukan  analisa  peramalan penjualan  produk  menggunakan  metode  Auto  Rgressive Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  dengan  parameter p,d,q sebesar 4,2,1.  Uji coba parameter ini diiplementasikan pada  salah  satu  kategori  barang  dan  nama  kota  yaitu “Mikrobiologi”  dan  “Denpasar”  pada  total  1872  data. Evaluasi  metode  menggunakan  rumus  Root  Mean  Square Error (RMSE) menghasilkan nilai sebesar  4,129 (0,04129). Hal  ini  menunjukkan  bahwa  analisa  peramalan  penjualan produk  menggunakan  metode  ARIMA  mempunyai  nilai error  yang masih diterima yaitu kurang dari salah satu nilai critical  value  atau  alpha  sebesar  0.05,  sehingga  metode peramalan  ini  cocok  diimplementasian  pada  kasus  di  PT. TGI.
Kata kunci — Peramalan, Autoregressive, Moving Average
Abstract—  Forecasting  product  sales  in  the  business  world provides  significant  benefits.  A  company  can  predict  the number  of  sales  of  its  products  in  the  future  based  on  past data.  PT  Tristania  Global  Indonesia  is  a  company  that supplies  customer  requests  in  the  form  of  medical  and laboratory  equipment  in  the  Bali  and  surrounding  areas. Transaction  data  owned  by  PT  TGI  has  not  been  used optimally  and  is  only  a  historical  record  so  that  further processing is needed. Through the transaction data, product sales  forecasting analysis  will  be  carried  out  using  the  Auto Regressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  method with  parameters  p,d,q  of  4,2,1.  This  parameter  test  was carried  out  on  one  category  of  goods  and  the  name  of  the city, namely "Microbiology" and "Denpasar" with a total of 1872  data.  Evaluation  of  the  method  using  the  Root  Mean Square  Error  (RMSE)  formula  resulted  in  a  value  of  4.129 (0.04129).  This  shows  that  the  product  sales  forecasting
analysis  using  the  ARIMA  method  has  an  acceptable  error value,  which  is  less  than  one  of  the  critical  values  or  alpha 0.05,  so  this  forecasting  method  is  suitable  to  be  applied  to the case at PT. TGI.
Keywords— Forecasting, Autoregressive, Moving Average

## I. P ENDAHULUAN
Perusahaan
dalam memasarkan produknya menggunakan  konsep  penjualan  yang  menyatakan  bahwa konsumen  tidak  akan  membeli  cukup  banyak,  kecuali perusahaan tersebut juga melakukan promosi dalam skala besar  [1].  PT.  Trstania  Global  Indonesia  merupakan perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  pemasok  peralatan kesehatan  dan  laboratorium  untuk  berbagai  klinik  atau rumah sakit di Bali dan sekitarnya. PT. TGI terletak di Jl. Subak  Dalem  I-A  Perum  GLA  No.12  Penguyungan, Denpasar  Bali.  Perusahaan  ini  sudah  mempunyai  sistem pencatatan  transaksi  operasional  harian  dalam  bentuk database,akan tetapi catatan tersebut sampai saat ini hanya menjadi  data  historis  saja,  belum  dimanfaatkan  secara baik.
Seiring  berjalannya  waktu  data  yang  tersimpan  akan semakin banyak dan memerlukan sumber daya pendukung lainnya agar terkelola dengan baik.di sisi lain perusahaan memerlukan  sistem  yang  dapat  membantu  dalam membuat  keputusan  terutama  untuk  proses  pengadaan barang  diantaranya  alat  kesehatan  dan  laboratorium  yang benar-benar  diperlukan  oleh  setiap  klien.  Sistem  tersebut diharapkan  mampu  memberikan  solusi  dalam  melakukan prediksi  yang  akurat  untuk  memenuhi  kebutuhan masyarakat di Bali dan sekitarnya.
Sistem yang dibangun diharapkan mampu memprediksi kebutuhan  alat  kesehatan  atau  laboratorium  yangharus diadakan  PT.  TGI  dalam  upaya  memenuhi  kebutuhan barang  di  tiap  kota  dan  dikelompokkan  berdasarkan kategori  barangnya. Dengan  begitu sistem  yang dibangun untuk  menentukan  rantai  pasok  ( supplay  chain )  ke  setiap kota dapat diperkirakan dengan baik.
Sistem  ini berguna  untuk  meningkatkan  efisiensi pengeluaran  modal  atau  biaya  pengadaan  barang  yang
tidak  begitu  diperlukan  oleh  pelanggan  berdasarkan kategori  barang  di  setiap  kota.  Pendekatan  yang digunakan  untuk  melalukan  analisis  deret  waktu  ( time series )  salah  satunya  adalah  ARIMA  ( Auto  Regressive Integrated  Moving  Average ).  Metode  ini  pertama  kali dikembangkan oleh George Box dan Gwilym Jenkins [2]. Metode  ini  termasuk  gabungan  dari  AR  ( Autoregressive ) dan  MA  ( Moving  Average )  dimana  I-nya  sendiri  adalah Integrated . Pada penelitian  [3] disebutkan bahwa diantara 3 metode yaitu moving average, weighted moving average, dan exponential  smoothing yang  mempunyai  nilai  MAD (Mean Absolute Deviation) , MSE  ( Mean Squared Error ), dan  MAPE  ( Mean  Absolute  Precent  Error )  paling  kecil adalah moving  average dimana  datanya  dikelompokkan tiap  3  bulan.  Hal  ini  menandakan  bahwa  metode moving average mempunyai  prediksi  yang  cukup  akurat. Sedangkan  pada    [4]  mencari  nilai  parameter  untuk implementasi  metode ARIMA (p,d,q) yang  menghasilkan nilai  probabilitas  jauh  di  bawah  5%  dan  nilai statistic  t dari  kedua  variabel  juga  sudah  besar  untuk  parameter dengan nilai p =2, d =1, q =2 sehingga dapat dikatakan model ARIMA tersebut signifikan. Oleh  karena itu, berdasarkan data  hasil  penelitian  tersebut,  akan  dilakukan  peramalan penjualan  produk  di  PT.TGI  menggunakan  model ARIMA.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
ARMA terdiri dari dua metode analisis data time series yaitu Autregressive (AR)  dan Moving  Average (MA). Model  Autorgressive  memiliki  asumsi  bahwa  data  di periode sekarang dipengaruhi oleh data di  waktu lampau. Model  autoregressive  dengan  ordo p disingkat  AR(p). Sedangkan  Moving  Average  disebut  juga  dengan  model rata-rata  bergerak  berorde q [5].  Perbedaan  dari  kedua model  terletak  pada  jenis  variabel  independen.  Pada model AR variabel independennya adalah nilai sebelumnya  (lag)  dari  variabel  dependen  (Y t )  itu  sendiri. Sedangkan  pada  model  MA  nilai  residual  pada  periode sebelumnya berperan sebagai variabel independennya.
Suatu data time series yang dapat dianalisa adalah data yang  bersifat  stasioner.  Stasioner  adalah  keadaan  dimana mean dan varians adalah konstan [6]. Pada beberapa kasus banyak ditemui data time series yang tidak stasioner baik pada mean dan varians-nya. Untuk mengatasi hal ini dapat dilakukan  proses  pembedaan  ( differencing) apabila  data tidak  stasioner  terhadap  mean.  Jika  data  tidak  stasioner terhadap  varians  maka  dilakukan  transformasi Box-cox [7].
Model  AR,  MA  dan  ARMA  menggunakan  asumsi bahwa  data time  series yang  dihasilkan  sudah  bersifat stasioner.  Apabila  data  belum  stasioner  maka  diperlukan pembedaan yang dikenal dengan paarmeter d (differencing) .  Dengan  adanya  proses  pembedaan  maka metode ini dikenal dengan nama ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ).
Tahapan  penelitian  akan  dijelaskan  menurut  diagram alir  penelitian  yang  terdiri  dari  1)  Data  Cleansing  2)Data Preparation 3)ARIMA Model 4)Evaluasi 5)Kesimpulan.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Data mentah yang diperoleh dilapangan dilakukan proses cleansing atau pengecekan terhadap fitur dengan  nilai  kosong/tidak  terisi.  Selanjutnya  dilakukan proses data preparation untuk pemilihan fitur dengan nilai korelasi  terbaik.  Setelah  melewati  dua  preprosesing  data ini,  dilanjutkan  tahap  pemodelan  yakni  implementasi metode  ARIMA  terhadap  data  dengan  parameter p,d,q (4,2,1). Selanjutnya dilakukan visualisasi untuk membandingkan  nilai  penjualan  sebenarnya  dengan  data hasil  prediksi  dan  dihitung  nilai  errornya  menggunakan rumus RMSE.

## 1. Data Cleansing
Data  yang  diperoleh  merupakan  data  transaksi di  PT  TGI  yang  dimulai  pada  tanggal  2016-01-04 sampai  2019-03-29.  Dataset  merupakan  data  relasional SQL yang diexport kedalam bentuk CSV. Dataset terdiri dari  19  kolom/atribut  dengan  jumlah  record  sebanyak 17107.
Dari 19 fitur tersebut dipilih beberapa fitur yang mempunyai  nilai  koefisien  korelasi  cukup  tinggi  yakni mendekati 1. Fitur yang terpilih adalah qtt (merepresentasikan  jumlah  barang),  tanggal  jual,  kota, dan  nama  kategori  barang.  Selain  itu  dilakukan pengecekan  terhadap  data  atau  cell  yang  kosong  (NaN) kemudian  menghapus  record  yang  terdapat  sel  kosong tersebut.
TABEL I

## KARAKTERISTIK DATASET
Feature Count DType 0 Id 17107 Int 64 1 No_Faktur 17107 Object 2 Id_Barang 17103 Object 3 Sn 0 Float64 4 Qtt 17107 Int 64 5 Hrg_Jual 17107 Float 64 6 Pot_onf 17107 Float 64 7 Pot_off 17107 Float 64 8 Hrg_beli 17107 Object 9 Nama_Barang 17107 Object 10 Satuan 17052 Object 11 idkategori 17107 Object 12 Nama_kategori 17107 Object 13 merek 17107 Object 14 Nama_merek 17107 Object 15 idcustomer 17107 Int 64 16 Nama_Customer 17107 Object 17 Alamat 16236 Object 18 Kota 17107 Object
2. Data Preparation
Pada  tahap  ini  data  dikelompokkan  berdasarkan kota  dan  nama  kategori  barang.  Berikut  contoh pengelompokan data berdasarkan kota “Denpasar” dengan kategori  barang  “Mikrobiologi”  sehingga  diperoleh sebanyak 1872 record. Selanjutnya dilakukan visualisasi/plotting  untuk  menggambarkan  kondisi  data transaksi  setiap  enam  bulan.  Sebelum  itu  dilakukan resampling  data  ke  dalam  frekuensi  bulanan  dengan menghitung nilai rata-rata/mean.

## Gambar 2. Rata-rata Penjualan Per Enam Bulan
Grafik  di  atas  di  dekompoisisi  menjadi  3  grafik untuk  melihat  trend,  seasonal  dan  residual  dari  dataset yang  di  observasi.  Dekomposisi  dapat  menggunakan  2 model, yaitu Additive dan Multiplicative. Berikut masing- masing persamaan kedua model tersebut :
Model Additive:
y(t)=Level+Trend+Seasonality+Noise

## Model Multiplicative
y(t)=Level*Trend*Seasonality*Noise Dalam  hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  model  Additive berupa  data  yang  mengalami  penambahan  tetapi  kurang dari  dua  kali  lipat  nilai  awal.  Sedangkan  Multiplicative adalah data yang mengalami penambahan berlipat ganda.
Gambar 3. Grafik Model Additive
Gambar 4. Grafik Model Multiplicative Proses selanjutnya adalah plotting Autocorrelation Function (ACF) dan Partial
Autocorrelation  Function  (PACF)  yang  dapat  digunakan untuk menentukan jumlah lag yang digunakan pada model ARIMA.
Plotting ACF dan PACF adalah tahap uji korelasi data  apakah  sudah  stationer  atau  tidak.  Di  dalam  hasil plotting  baik  ACF  atau  PACF  dikatakan  tidak  stasioner apabila  terdapat  satu  atau  beberapa  lag  yang  melebihi garis  signifikansi [1]. Untuk  menangani hal ini dilakukan proses differencing ( d ). Apabila data sudah stasioner maka tidak  dilakukan  pembedaan  terhadap  data  deret  waktu maka nilai d disetting 0  [8].

## 3. ARIMA Model
Tiga  parameter  p,d,q  pada  metode  ARIMA  berperan sebagai :
 p (order  of  autoregression)  untuk  menentukan berapa variabel lag yang diperlukan
 d (order  of  integration)  untuk  menentukan jumlah differencing
 q (order  of  moving  average)  untuk  menentukan jumlah ukuran window untuk MA
Tiga  parameter  tersebut  dapat  dilihat  berdasarkan  grafik dekomposisi  dan  plotting  grafik  ACF  dan  PACF  untuk menenetukan  jumlah  lag  yang  diperlukan  (parameter p) . parameter d dapat  dilihat  dari  grafik  trend  dan q dari seasonality.

## 4. Evaluasi
Hasil  prediksi  dari  model  regresi  memiliki  nilai error yang merupakan selisih dari nilai fakta (riil) dengan nilai prediksi. Salah satu metode evaluasi untuk peramalan adalah RMSE (Root Mean Squared Error). RMSE adalah sebuah  nilai  yang  didapatkan  dari  setiap  sleisih  error diambil  nilai  kuadratnya  kemudian  dijumlahkan.  Jumlah nilai  kuadrat  setiap  error  dibagi  rata  dengan  banyaknya sampel  sehingga  diperoleh  nilai  rata-rata  kuadrat  error, kemudian dicari akar dari nilai tersebut [9].
RMSE =
Dengan  n  adalah  banyak  sampel adalah  nilai  aktual untuk sampel j dan adalah nilai prediksi untuk sampel  j.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan grafik ACF dan PACF pada gambar 6 dan 7, maka nilai p  dapat diperkirakan menjadi 4 (p=4),dilihat dari  pertemuan  garis  grafik  dengan  garis  confident  yang melintang  secara  horizontal  (garis  tegas).  Data  belum stasioner karena terdapat lag melebihi garis signifikansi di plotting  grafik  PACF  sehingga  membutuhkan  proses differencing.
Gambar 5. Grafik Autocorrelation Function (ACF)
Gambar 6. Grafik Partial Autocorrelation Function (PACF)
Parameter d dapat  dilihat  dari  grafik  trend  line,  yang cenderung  tidak  lurus  (bisa  berarti  polinomial),untuk  d yang  cenderung  polinomial  dan  kuadratik    dapat  diset  di angka 2 (d=2), untuk yang kecenderungannya lurus dapat diset  di  angka  1.    Sedangkan  untuk  parameter  q  dapat diset  mulai  dari  1  untuk  yang  memiliki  seasonal  atau  0 bagi yang tidak ada seasonal.
Setelah  dipilih  nilai  parameter  p,d,q  terhadap  model ARIMA yaitu (4,2,1) proses selanjutnya adalah implementasi  model  terhadap  data.  Hasilnya  adalah  nilai prediksi  dan  nilai  dari  data  asli  pada  setiap time -nya kemudian  dilakukan  visualisasi  plotting  nilai  penjualan hasil prediksi dibanding data faktual.
Gambar 7. Grafik Perbandingan Hasil Prediksi dan Data Observasi
Dari  data  tersebut  dilakukan  evaluasi  untuk mengukur  keberhasilan  kinerja  metode  ARIMA  (4,2,1) menggunakan  perhitungan Root  Mean  Square  Error (RMSE).  Nilai  error  yang  dihasilkan  merupakan  selisih antara  data  hasil  prediksi  dengan  data  faktual/asli.  Nilai error  dapat  digunakan  untuk  menghitung  nilai  RMSE. Dalam hal ini nilai RMSE yang dihasilkan sesbesar 4,129 (0,04129)  dimana  nilai  tersebut  masih  di  bawah  nilai alpha  /  critical  value  (α=0.05)  dimana  nilai  alpha  pada umunya  terdiri  dari  1%,  5%,  dan  10%.  Dengan  kata  lain nilai  ini  mempunyai  nilai  error  yang  masih  diterima sehingga  metode  ARIMA  cocok  untuk  diiplementasikan pada kasus di PT.TGI.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  visualisasi  gambar  dan  hasil evaluasi  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  penggunaan model  ARIMA  untuk  analisis  time-series  dengan  data transaksi  di  PT.  TGI  menghasilkan  hasil  prediksi  yang cukup  baik.  Namun  hasil  uji  coba  model  ARIMA  (4,2,1) dalam  hal  ini  hanya  diterapkan  pada  salah  satu  kategori barang  dan  nama  kota  saja,  yaitu  “Mikrobiologi”  dan “Denpasar”.  Sehingga  perlu  dilakukan  analisa  terhadap barang  dengan  kategori  dan  nama  kota  yang  lain  dalam satu  dataset.

## R EFERENSI
[1]   S.  D.  I.  A.Paruntu,  “ANALISIS  RAMALAN  PENJUALAN  DAN PERSEDIAAN  PRODUK  SEPEDAMOTOR  SUZUKI  PADA PT.SINAR  GALESONG  MANDIRI  MALALAYANG,” Jurnal EMBA, pp. Vol.6 No.4, 2828-2837, September 2018.
[2]   B.  Hendrawan,  “Penerapan  Model  ARIMA  dalam  Memprediksi IHSG,” Politeknik Batam Parkway Street.
[3]   D.  Hatidja,  “Penerapan  Model  ARIMA  untuk  Memprediksi  Harga Saham  PT.TELKOM  Tbk.,” Jurnal  Ilmiah  Sains, p.  Vol.11  No.1, April 2011.
[4]   E.  A.  Tan,  “Metode  Autoregressive  Integrated  Moving  Average untuk Meramalkan Penjualan,” Jurnla  Ekonomi Manajemen  Bisnis (EKOMABIS), pp. Vol. 01,Issue 02, Juli 2020.
[5]   T.  A.  D.  Science,  “Melakukan  Deployment  Model,”  KOMINFO. Digital Talent Scholarship, 2021, p. 14.
[6]   A.  W.  S.  W.  Alexander  Setiawan,  “APLIKASI  PERAMALAN PENJUALAN  KOSMETIK  DENGAN  METODE  ARIMA,” Teknik  Informatika,  Fakultas  Teknologi  Industri,  Universitas Kristen Petra, Suarabaya, 2018.
[7]   N.  Permatasi,  Permalan  Penjualan  Mobil  Tipe  "A"  di  PT.  X Surabaya  menggunakan  ARIMA  Box-Jenkins,  Surabaya:  Fakultas Vokasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2018.
[8]   D. A. W. Handro Waryanto, “Prediksi Penjualan Seragam Sekolah dengan  Menggunakan  Metode  ARIMA,” Jurnal  Statistika  dan Matematika, pp. Vol 1, No 1, 88-102, 2019.
[9]   M. Lilis Perawtai, “Analisis Permalan Penjualan Kopi (Kapal Api) menggunakna  Metode  ARIMA  Box-Jenkins  pada  PT  Fastrata Buana Bandung,” in Universitas Islam , Bandung, 2018.
[10]  R.  H.  Zulhamidi,  “Permalan  Penjualan  Teh  Hijau  dengan  Metode ARIMA (Studi Kasus Pada PT. MK),” Jurnal  PASTI, pp.  Volume XI NO.3, 231-244.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.