PENERAPAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENJUALAN BULANAN PADA RANCH MARKET PESANGGRAHAN
Rohmad Atkha 1) , Rusdah 2)
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : 1412503847@student.budiluhur.ac.id 1) , rusdah@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Ranch Market yang berdiri pada tahun 1998 dibawah kepemilikan PT. Boga Lestari ini telah menjadi salah satu yang  terbaik  dalam  bidang  kesehatan  dan  gaya  hidup  konsumen.  Ranch  Market  perlu  menjaga  agar  produk- produknya tetap terjaga dan berkualitas. Namun demikian, ternyata masih banyak ditemui barang di gudang yang telah lewat masa kadaluarsanya. Ada pula dijumpai stok barang yang kosong. Beberapa permasalahan tersebut dapat  diminimalisir  dengan  meramalkan  penjualan  barang  periode  selanjutnya  dengan  menganalisis  data penjualan periode-periode sebelumnya. Untuk itu dilakukan peramalan jumlah penjualan dengan metode Single Exponential  Smoothing  terhadap  data  penjualan  mulai  dari  bulan  Januari  2016  hingga  November  2017.  Uji akurasi  dilakukan  dengan  membandingkan  tingkat  kesalahan  (error)  peramalan  meliputi  nilai  MAD  (Mean Absolute  Deviation),  MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error)  dan  MSE  (Mean  Square  Error).  Metode peramalan  yang  memberikan  nilai  error  terkecil  merupakan  metode  peramalan  yang  paling  baik.  Penelitian dibagi menjadi dua tahap, yaitu pembuatan model dengan menggunakan data penjualan dari bulan Januari 2016 hingga Desember 2016 untuk mendapatkan nilai konstanta penghalusan yang paling baik dan pengujian model dengan  menggunakan  data  penjualan  dari  bulan  Januari  2017  hingga  November  2017.  Hasil  pengujian  dari penelitian menunjukkan bahwa perlu adanya perbandingan antara metode Single Exponential Smoothing dengan metode lainnya mengingat nilai error yang dihasilkan masih cukup tinggi.
Kata kunci: Data Mining, Forecasting, Single Exponential Smoothing, Mean Absolute Deviation

## 1. PENDAHULUAN
Data  merupakan  asset  bagi  perusahaan  kecil, menengah  maupun  besar.  Perusahaan  dapat mengetahui  dan  menganalisis  kondisi  perusahaan dengan  data  historis  yang  dimiliki.  Data  adalah bentukan paling sederhana dari informasi. Informasi  inilah  yang  menjadi poin penting dalam menentukan  dan  menjalankan  strategi  bisnis. Sebagai  contoh  pada  Ranch  Market.  Perusahaan yang berdiri pada tahun 1998 dibawah kepemilikan PT. Boga Lestari ini telah menjadi salah satu yang terbaik  dalam  bidang  kesehatan  dan  gaya  hidup konsumen. Ranch Market Indonesia terus berusaha untuk  memberikan  produk-produk  dengan  kelas terbaik,  bahan  kebutuhan  pokok  dan  juga  dengan pilihan  bahan  makanan  import.  Dengan  melihat bahwa  Ranch  Market  ini  sudah  berpuluh  tahun menjalankan  bisnis  dalam  bidang  pangan,  maka data historis  yang dimiliki dapat  menjadi tambang emas jika dikelola secara maksimal.
Sebagai satu-satunya supermarket di Indonesia yang menerima sertifikat HACCPP 9000 dan standar ISO 22000 tentang keamanan pangan, Ranch  Market  perlu  menjaga  agar  produk- produknya  tetap  terjaga  dan  berkualitas.  Namun demikian, ternyata masih banyak barang di gudang yang  telah  lewat  masa  kadaluarsanya  dikarenakan lamanya perputaran barang. Ada pula dijumpai stok barang  yang  kosong  disebabkan  oleh  kurangnya perencanaan  ketersediaan  barang.  Hal  tersebut
membuat barang  yang  seharusnya terjual,  menjadi tidak laku sehingga berdampak pada berkurangnya keuntungan yang seharusnya dapat dimaksimalkan. Beberapa permasalahan tersebut dapat diminimalisir  dengan  cara  meramalkan  penjualan barang pada periode selanjutnya dengan menganalisis  data  penjualan  pada  periode-periode sebelumnya.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  terkait dengan peramalan penjualan menggunakan Metode Single  Exponential  Smoothing dengan Brown Exponential Smoothing pada Studi Kasus Memprediksi Kuantiti Penjualan Produk Farmasi di Apotek  [1],  lalu  Analisis  Penetapan  Metode Sales Forecasting Produk  Bahan  Baku  Kue  ( Bakiing Ingredients )  Studi  Kasus  PT.  Zeelandia  Indonesia [2] dan Penerapan Metode Peramalan Sebagai Alat Bantu untuk Menentukan Perencanaan Produksi di PT.  SKK  [3],  serta  Peramalan  Penjualan  Obat Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing pada Toko Obat Bintang Geurugok [4]. Dengan beberapa acuan penelitian sebelumnya, Peneliti mengangkat tema “Peramalan Jumlah  Penjualan  Bulanan  dengan  Metode Single Exponential  Smoothing pada  Ranch  Market Pesanggrahan”  dengan  tujuan  dapat  menggali pengetahuan  dari  data  hitoris  yang  dimiliki sehingga  memudahkan  manajemen  membuat perencanaan penjualan.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  terbagi  dalam  beberapa tahap penelitian.  Pada Gambar  1 dijelaskan tahap- tahap penelitian.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Peneliti melakukan Studi Lapangan dan Studi Literatur  yang  terkait  dengan  topik  penelitian. Selanjutnya merumuskan masalah yang ditemukan pada Ranch Market Pesanggrahan. Tahap selanjutnya adalah Pengumpulan Data yang sesuai dengan  permasalahan  yang  dihadapi.  Setelah mendapatkan data yang sesuai, dilakukan Prepocessing  Data, meliputi Attribut  Subset Selection,  Data  Transformation, Analisis  Pola Data,  Uji  Pola  Data  kemudian  Pembuatan  Model Forecasting dan  Pengujian  Model.  Penjelasan setiap  tahap  penelitian  dapat  dilihat  pada  subbab berikut ini:

## 2.1. Studi Lapangan
Penulis  melakukan  studi  lapangan  ke  Ranch Market  cabang  Pesanggrahan  untuk  melakukan riset  dan  mewawancarai Supervisor  Accounting Payable serta  mendapatkan  data  penelitian penjualan tiap bulan.

## 2.2. Perumusan Masalah
Penulis  merumuskan  masalah  yang  ada  pada Ranch  Market  cabang  Pesanggrahan  dengan  cara mewawancarai Supervisor  Accounting  Payable . Setelah melakukan wawancara, didapatkan permasalahan  yang  dihadapi  di  Ranch  Market cabang Pesanggrahan.

## 2.3. Pengumpulan Data
Untuk  menunjang  keperluan  penelitian  ini, penulis  membutuhkan  data  dan  informasi  dari bagian  penjualan.  Penulis  melakukan  langkah pengumpulan data dengan meminta data sekunder. Data  yang  didapatkan  yaitu  data  penjualan  tiap bulan periode Januari 2016 hingga November 2017. Data  tersebut  berjumlah  287885  baris  dan  terdiri atas  19  atribut.  Daftar  atribut  dan  penjelasannya disajikan pada Tabel 1. Pada penelitian ini, data yang
akan  digunakan  adalah  data  departmen  Grocery divisi Food1.
Tabel 1.  Tabel Atribut
No. Nama Atribut Keterangan 1 Store Kode Toko 2 Ranch Nama Toko 3 Periode Tahun Penjualan 4 Bulan Bulan Penjualan 5 Article Barcode Barang 6 Description Nama Barang 7 Qty Jumlah Terjual 8 Value Harga Barang 9 MC Kode Master Barang 10 Dept Kode Departemen 11 Div Kode Divisi 12 Cat Kode Kategori 13 Sub Kode Sub Kategori 14 MC Name Nama Master Barang 15 Dept Name Nama Departemen 16 Div Name Nama Divisi 17 Cat Name Nama Kategori 18 Sub Name Nama Sub Kategori 19 Source Produk Sumber Barang

## 2.4. Preprocessing Data
Data  yang  ada  pada  divisi  Food1  berjumlah 77319  record  periode  Januari  2016  hingga November  2017.  Data tersebut  masih  berupa  total keseluruhan
penjualan Ranch Market
Pesanggrahan.  Oleh  karena  itu,  peniliti  perlu melakukan preprocessing data  agar  metode  yang akan  digunakan  bisa  lebih  akurat.  Tahap-tahap dalam  preprocessing  penelitian  ini  dijelaskan sebagai berikut:

## 2.4.1.Attribute Subset Selection
Attribute  Subset  Selection  ini  dilakukan secara manual oleh Supervisor Accounting Payable untuk menyeleksi Atribut/Kolom yang sesuai untuk digunakan pada penelitian. Pada awalnya, Terdapat 19  Atribut.  Setelah  dilakukan  Attribute  Subset Selection,  Kolom  yang  digunakan  berjumlah  6 Atribut,  terdiri  dari:  Periode,  Bulan,  Article, Description, Qty dan MC.

## 2.4.2.Data Transformation
Pada  tahap  ini,  atribut  Bulan  dan  Periode,  di transformasi  dari  record  menjadi  atribut  baru dengan nama singkatan bulan dan periode. Sebagai contoh, record data atribut Bulan = 1 dan Periode = 2016  akan  menjadi  atribut  Jan16.  Adapun  kolom yang terbentuk setelah dilakukan Data Transformation berjumlah 23 Kolom.
Tahap selanjutnya, memindahkan nilai record atribut  QTY  ke  dalam  atribut  baru  berdasarkan Description.  Pada  awalnya,  data  berjumlah  77319 baris data. Setelah data item terjual dikelompokkan berdasarkan  Description,  data  yang  siap  diproses berjumlah 1855 record data.

## 2.4.3.Analisis Pola Data
Setelah melakukan Data Transformation, data tersebut  kemudian  dianalisis  pola  datanya.  Hal  ini
diperlukan untuk menentukan metode yang sesuai. Peneliti  menggunakan tools bantuan  yaitu Minitab untuk menganalisis pola data dengan grafik. Setelah peneliti  menganalisis  pola  data  menggunakan Minitab, ditunjukkan bahwa data penjualan Ranch Market Pesanggrahan  memiliki pola data stationer atau data tidak menunjukkan adanya trend.

## 2.4.4.Uji Pola Data
Uji  pola  data  ini  dilakukan  untuk  menilai keakuratan  pola  data  yang  telah  dianalisis sebelumnya. Peneliti menggunakan perhitungan uji autokorelasi yang selanjutnya akan di tes dengan uji Ljung-Box  untuk  memastikan  bahwa  pola  data tersebut  adalah  data  yang  stationer.  Setelah dilakukan  perhitungan,  ternyata  data  penjualan tersebut memiliki pola data yang stationer.

## 2.5. Pembuatan Model Forecasting
Tahapan  selanjutnya  dalam  penelitian  ini adalah  membuat  model forecasting .  Model  yang akan dipakai adalah Single Exponential Smootihing . Pada  tahap  ini  peneliti  mengambil  contoh  data penjualan  Bango  Kecap  Manis  620ml  Btl  periode Januari  2016  hingga  Desember  2016  untuk pembuatan model.
Perhitungan Single  Exponential  Smoothing dilakukan dengan cara menentukan initial value dan besaran  konstanta smoothing/ Penghalusan  (α) terlebih  dahulu.  Peneliti  menetukan initial  value dari  rata-rata  enam  data  awal.  Penentuan initial value menggunakan  rata-rata  enam  data  awal  ini mengikuti perhitungan menggunakan tools Minitab.  Hasil  rata-rata  enam  data  awal  tersebut menjadi  nilai predict ( initial  value )  pada  prediksi pertama(F 1 ).  Untuk  menghitung  nilai predict pada bulan  berikutnya  (F 2 ,  F 3 ,  … , dst),  menggunakan rumus Single  Exponential  Smoothing dengan  nilai konstanta smoothing (α) mulai dari 0.1 hingga 0.9.
2.6. Pengujian Model Pada tahap pengujian model ini, menggunakan contoh data penjualan Bango Kecap Manis  620ml  Btl  periode  Januari  2017  hingga November 2017.
Perhitungan Single  Exponential  Smoothing pada  pengujian  model  juga  sama  dengan perhitungan  pada  pembuatan  model.  Diawali dengan  menentukan initial  value dan  besaran konstanta smoothing (α).  Penentuan initial  value menggunakan rata-rata enam data awal. Hasil dari rata-rata  eman  data  awal  tersebut  menjadi  nilai predict ( initial  value )  pada  prediksi  pertama(F 1 ). Untuk  menghitung  nilia predict pada  bulan berikutnya  (F 2 ,  F 3 ,  … , dst),  menggunakan  rumus Single  Exponential  Smoothing dengan  nilai konstanta smoothing (α)  0.1.  Pemilihan  nilai konstanta smoothing didapat  dari  nilai error yang terkecil pada pembuatan model.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Forecasting (Peramalan) adalah seni dan ilmu memprediksi  peristiwa-peristiwa  masa  depan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke  masa  depan  dengan  beberapa  bentuk  model matematis [5].
Menurut  Lalu  Sumayang  [6]),  Peramalan ( Forecasting )  adalah  perhitungan  objektif  dan dengan  menggunakan  data-data  masa  lalu  untuk menentukan sesuatu di masa yang akan datang [6] .
Dari  beberapa  pengertian  di  atas  dapat disimpulkan bahwa Forecasting (peramalan) adalah meramalkan,  memproyeksikan  atau  mengadakan perkiraan/taksiran terhadap berbagai kemungkinan yang akan terjadi sebelum suatu rencana yang lebih pasti dapat dilakukan.
Walaupun forecasting adalah sebuah alat yang dapat  digunakan  pada  depertemen  mana  saja disebuah perusahaan atau pada level mana saja pada manajemen  perusahaan,  agar  hasil forecasting dapat  secara  efektif  menjawab  masalah  yang  ada, kegiatan forecasting sebaiknya  mengikuti  tahapan baku berikut ini [7]:

## 3.1. Perumusan  Masalah  dan  Pengumpulan Data
Tahapan  pertama  yang  sebenarnya  penting dalam menentukan keberhasilan forecasting adalah menentukan  masalah  tentang  apa  yang  akan diprediksi.  Formulasi  masalah  yang  jelas  akan menuntun pada ketepatan jenis dan banyaknya data yang akan dikumpulkan. Dapat saja  masalah telah ditetapkan, namun data yang relevan tidak tersedia. Hal  ini  akan  memaksa  diadakannya  perumusan ulang atau mengubah metode forecasting .

## 3.2. Pengumpulan Data
Setelah  masalah  dirumuskan  dan  data  telah terkumpul,  tahap  selanjutnya  adalah  menyiapkan data  hingga  dapat  diproses  dengan  benar.  Pada penelitian  ini  terkumpul  data  penjualan  bulan Januari 2016 hingga bulan November 2017 dengan jumlah  287885  baris  data  pada  19  Atribut.  Pada penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah Departemen Grocery Divisi Food1.

## 3.3. Preprocessing Data
Pada  penelitian  ini  data  yang  terdapat  pada divisi  Food1  berjumlah  77319  record  data penjualan  dari  bulan  Januari  2016  hingga November 2017. Namun data tersebut masih berupa total keseluruhan penjualan Ranch Market Pesanggrahan.  Maka  dalam  tahap preprocessing data ini, akan dibagi ke dalam beberapa bagian agar peramalan yang akan dilakukan dapat lebih akurat. Tahapan  tersebut  terdiri  dari Attribute  Subeset Selection , Data  Transformation ,  Analisis  Pola Data,  Uji  Pola  Data.  Tahapan  tersebut  dirincikan sebagai berikut :

## 3.3.1.Attribute Subset Selection
Tahap  awal Preprocessing  Data pada penelitian  ini  adalah Attribute  Subset  Selection . Pada  tahap  ini,  dilakukan  pemilihan  atribut  yang akan digunakan dalam penelitian. Pemilihan atribut dilakukan secara manual oleh Supervisor Accounting  Payable. Pada  mulanya,  terdapat  19 atribut  yang  ada  pada  data.  Daftar  atribut tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Selanjutnya, dilakukan pemilihan atribut yang akan  digunakan.  Hasil  pemiihan  atribute  tersebut dijelaskan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pemilihan Atribut
Setelah dilakukan Attribute Subset  Selection . Atribut yang digunakan berjumlah 6 atribut, yaitu : Periode, Bulan, Article, Description, Qty dan MC.
3.3.2.Data Transformation
Langkah selanjutnya dalam
tahap Preprocessing adalah Data  Transfromation .  Pada Tahap  ini,  atribut  Periode  dan  Bulan  akan  di transformasi dari record menjadi atribut baru nama singkatan  bulan  dan  periode.  Sebagai  contoh, record  data  atribut  Periode  =  2016  dan  Bulan  =  1 akan menjadi atribut Jan16.
Pada atribut Periode berisi 2 nilai  yaitu 2016 dan  2017  dan  pada  atribut  Bulan  berisi  data  1-12 yang merupakan inisial bulan Januari hingga bulan Desember  pada  periode  2016  dan  1-11  yang merupakan  inisial  bulan  Januari  hingga  bulan November pada periode 2017. Dua atribut tersebut akan diubah menjadi 23 atribut yang menunjukkan data  penjualan  pada  periode  dan  bulan  tertentu dengan  nama  singkatan  bulan  dan  periode. Pengubahan  atribut  tersebut  dijelaskan  pada Gambar 2.
Gambar 2.. Trasnformasi Atribut Periode an Bulan
Selanjutnya,  data  yang  ada  pada  atribut  Qty dipindahkan  ke  23  kolom  yang  telah  dibuat sebelumnya.  Pengisian  data  ke  dalam  23  kolom berdasarkan jumlah barang terjual dalam satu bulan. Pengelompokkan  data  tersebut  digambarkan  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pengelompokkan Item Terjual Berdasarkan Nama Barang
Pada  awalnya,  data  berjumlah  77319  baris data.  Setelah  data  item  terjual  dikelompokkan berdasarkan nama  barang, data yang  siap diproses berjumlah 1855 record data.

## 3.3.3.Analisis Pola Data
Tahap  ketiga  pada Preprocessing  Data pada penelitian ini adalah analisis pola data. Pada tahap ini data yang telah siap akan di uji pola datanya. Hal ini diperlukan untuk menentukan metode peramalan yang  sesuai  agar  hasil  yang  diperoleh  bisa maksimal.  Analisis  Pola  Data  dapat  dilakukan dengan melihat grafik atau menghitung kestationeritasan data tersebut.
Pada  subbab  ini  akan  menggunakan  data penjualan  Bango  Kecap  Manis  620ml  Btl  periode Januari  2016  hingga  Desember  2016  untuk menganalisis  dan  menghitung  kestationeritasan data. Data penjualan Bango Kecap Manis 620ml Btl selama satu tahun dijelaskan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Data Penjualan Bango Kecap Manis 620ml Btl Periode 2016
Periode Item Terjual Jan16 33 Feb16 31 Mar16 37 Apr16 35 Mei16 25 Jun16 28 Jul16 26 Agt16 34 Sep16 37 Okt16 27 Nov16 45 Des16 23
Berikut ini adalah contoh pola data dari Bango Kecap  Manis  620ml  Btl  menggunakan tools
Minitab. Nama Kolom/Attribute Keterangan Periode Tahun Penjualan
Bulan Bulan Penjualan Article Barcode Barang Description Nama Barang Qty Jumlah Terjual MC Kode Master
Gambar 4. Grafik Penjualan Bango Kecap Manis 620ml btl
Terlihat  pada  Gambar  4.  bahwa  penjualan Bango  Kecap  Manis  620ml  Btl  dalam  waktu  satu tahun  terkadang  menurun  kemudian  terkadang menaik  tetapi  perubahan  penjualan  tersebut  hanya terjadi pada beberapa waktu saja. Pola data stationer terjadi bila  nilai-nilai  dari  data  observasi berfluktuasi  di  sekitar  nilai  konstan  rata-rata. Setelah  melihat  grafik  yang  dihasilkan,  terlihat bahwa pola data dari Bango Kecap Manis 620ml Btl adalah stationer atau tidak memiliki trend. Namun, untuk lebih pasti, akan dilakukan uji pola data.

## 3.3.4.Uji Pola Data
Pola data yang telah diketahui melalui grafik pada  subbab  sebelumnya,  akan  diuji.  Pengujian pola  data  ini  dimaksudkan  untuk  menghitung keakuratan pola data dari grafik yang sudah ada. Uji pola  data  ini  terdiri  dari:  perhitungan  autokrelasi, perumusan  hipotesis,  perhitungan  LJung-Box  dan pengambilan keputusan.
Pada subbab ini, contoh data yang digunakan adalah  data  penjualan  Bango  Kecap  Manis  620ml Btl  periode  2016  seperti  pada  subbab  sebelumnya yaing dijelaskan pada Tabel 3.
Langkah pertama pengujian pola data adalah perhitungan autokorelasi. Berikut ini adalah rumus autokorelasi:
          n t t n k t k t t k Y Y Y Y Y Y r 1 2 1 ) ( ) )( ( Dimana Y t = data saat ini (data periode ke - t) Y = rata-rata data Y t-k = data pada periode k sebelum data saat ini n   = jumlah data
k  = waktu lag t = waktu/periode
Perhitungan  autokorelasi  data  penjualan Bango  Kecap  Manis  620ml  Btl  dirangkum  dalam Tabel 4.

## Tabel 4. Perhitungan Autokorelasi
Period (Y t) ) Y t-1 (Y t - Y )  (Y t-1 - Y ) (Y t - Y ). (Y t-1 - Y ) 2 ) ( Y Y t  Jan16 33 1.25 -31.75 1.5625 Feb16 31 33 -0.75 1.25 -0.9375 0.5625 Mar16 37 31 5.25 -0.75 -3.9375 27.5625 Apr16 35 37 3.25 5.25 17.0625 10.5625 Mei16 25 35 -6.75 3.25 -21.9375 45.5625 Jun16 28 25 -3.75 -6.75 25.3125 14.0625 Jul16 26 28 -5.75 -3.75 21.5625 33.0625 Agt16 34 26 2.25 -5.75 -12.9375 5.0625 Sep16 37 34 5.25 2.25 11.8125 27.5625 Okt16 27 37 -4.75 5.25 -24.9375 22.5625 Nov16 45 27 13.25 -4.75 -62.9375 175.5625 Des16 23 45 -8.75 13.25 -115.9375 76.5625 (Y) = 31.75 (n) = 12 Total -167.8125 440.25
Sehingga autokorelasi pada lag 1 adalah
𝑟 1 = 167.8125 440.35 = 0.38
Langkah  kedua  pengujian  pola  data  adalah perumusan  hipotesis.  Berikut  ini  adalah  hipotesis yang dibuat :
H 0 = ada autokorelasi H 1 = tidak ada autokorelasi Langkah ketiga yaitu perhitungan LJung-Box. Adapun  rumus  perhitungan  LJung-Box,  sebagai berikut :
𝑄 = 𝑛(𝑛 + 2) ∑ 𝑟 2 𝑛 − 𝑘 𝑚 𝑘−1 Dimana k  = waktu lag
r  = nilai autokorelasi n  = jumlah data
Maka  perhitungan  LJung-Box  untuk Bango Kecap Manis 620ml Btl adalah
𝑄 = 12(12 + 2)( −0.38 2
12 − 1 = 2.22
Langkah  terakhir  pada  pengujian  pola  data adalah  pengambilan  keputusan.  Pengambilan keputusan ini dihitung dengan cara membandingkan  besaran 𝑄 dengan Chi-Square Table .  Pada  tingkat  signifikansi  5%  (0.05)  dan df=11 (jumlah data - 1), didapat Chi-Square Table adalah 19.68.
Oleh  karena 𝑄 < Chi  Square  Table ,  maka kesimpulan  uji  pola  data  yakni  H 1 diterima,  atau tidak ada autokorelasi.

## 3.4. Pembuatan Model Forecasting
Pada  Subbab  ini  akan  dijelaskan  tentang pembuatan  model forecasting .  Pembuatan  model ini  menggunakan  metode Single  Exponential Smoothing dengan membandingkan nilai konstanta penghalusan  antara  0  sampai  dengan  1  kemudian menghitung  masing-masing error tiap  metode lalu memilih  metode  yang  paling  kecil  nilai error nya untuk implementasi model.

## 3.4.1.Single Exponential Smoothing
Metode  ini  beranggapan  bahwa  semakin ‘jauh’  sebuah  data  dari  data  terkini,  semakin berkurang  bobot  data  tersebut.  Dengan  demikian, jika data terakhir adalah data bulan Oktober, maka data  bulan  September  dinilai  lebih  penting  dan diberi  bobot  lebih  besar  dalam  upaya forecasting dibandingkan  dengan  data  bulan  Agustus.  Rumus Single Exponential Smoothing [1] adalah :
𝐹 𝑡 = 𝐹 𝑡−1 + 𝛼(𝐴 𝑡−1 − 𝐹 𝑡−1 ) = 𝛼𝐴 𝑡−1 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡−1
F t = Peramalan untuk periode waktu t F t-1 = Peramalan untuk periode t-1 α  = konstanta smoothing (0 < α < 1)
A t-1 = Nilai Aktual untuk periode t-1 Data perhitungan model Single
Exponential Smoothing menggunakan data penjualan  Bango  Kecap  Manis  620ml  Btl  periode 2016 yang dijelaskan pada Tabel 4.3. Perhitungan Single Exponential Smoothing dilakukan  dengan  cara  menentukan besaran  konstanta smoothing (α)  dan initial  value terlebih  dahulu.  Peneliti  menetukan initial  value rata-rata  enam  data  awal.  Penentuan initial  value menggunakan  rata-rata  enam  data  awal  ini mengikuti perhitungan menggunakan tools Minitab.  Sebagai  contoh  enam  data  awal  pada penjualan Bango Kecap Manis 620ml Btl adalah 33, 31, 37, 35, 25, 28 hasil rata-rata dari enam data awal tersebut  menjadi initial  value (F 1 ) predict pada bulan Januari sebesar 31.50.
𝐹 1 = (33 + 31 + 37 + 35 + 25 + 28) 6 = 31.50
Selanjutnya,  untuk  menghitung  nilai predict pada  bulan  berikutnya  (F 2 ,  F 3 ,  …,  F n ), menggunakan rumus Single Exponential Smoothing dengan  menggunakan  konstanta smoothing (α) antara 0 sampai 1.
𝐹 2 = 31.50 + 0.1𝑥(33 − 31.65) = 31.65
Hasil  perhitungan Single  Exponential Smoothing dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Bango Kecap Manis 620ml Btl dengan metode Single Exponential Smoothing
Alpha 0.1 Periode (t) Aktual (A) Predict (α =0.1) A F Januari 33 31.50 Februari 31 31.65 Maret 37 31.59 April 35 32.13 Mei 25 32.41 Juni 28 31.67 Juli 26 31.31 Agustus 34 30.77 September 37 31.10 Oktober 27 31.69 November 45 31.22 Desember 23 32.60
Pada  tahap  selanjutnya,  perlu  menghitung besaran  nilai error dari  peramalan  yang  telah dibuat.  Menurut  Singgih,  menghitung  kesalahan prediksi  disebut  sebagai  menghitung  akurasi pengukuran [7] .  Nilai error yang  akan  dihitung diantaranya, Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE), Mean Square Error (MSE) [5] .
Nilai Mean  Absolute  Deviation (MAD) dihasilkan  dari  jumlah  nilai  aktual  dikurangi  nilai prediksi yang kemudian dibagi dengan jumlah data. Selanjutnya, Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) didapat dari Nilai MAD didapat dari jumlah  nilai  aktual  dikurangi  prediksi  yang  dibagi nilai aktual kemudian dikali 100% yang selanjutnya dibagi jumlah data.
Perhitungan  nilai error yang  terakhir  yaitu Mean Square Error . Besaran nilai MSE didapat dari jumlah  nilai  aktual  dikurangi  prediksi  yang dikuadratkan kemudian dibagi jumlah data.
Hasil  perhitungan  nilai error peramalan Bango  Kecap  Manis  620ml  Btl  dijelaskan  pada Tabel 6.
Tabel  6.  Hasil  Perhitungan  MAD,  MAPE,  MSE dengan metode Single Exponential Smoothing Alpha 0.1
Periode (t) MAD MAPE MSE
|A-F| |A-F|  / A (A-F) 2 Januari 1.50 0.045 2.25 Februari 0.65 0.021 0.42 Maret 5.42 0.146 29.32 April 2.87 0.082 8.26 Mei 7.41 0.297 54.97 Juni 3.67 0.131 13.49 Juli 5.31 0.204 28.15 Agustus 3.23 0.095 10.40 September 5.90 0.160 34.84 Oktober 4.69 0.174 21.97 November 13.78 0.306 189.92 Desember 9.60 0.417 92.10 Total 64.02 2.078 486.09 MAD 5.34 MAPE 17.32% MSE 40.50
Dengan melakukan perhitungan seperti diatas, menghasilkan  peramalan  penjualan  Bango  Kecap Manis 620ml Btl pada bulan Januari 2017 adalah
F 13 = F 12 + α x (A 12 – F 12 ) = 32.60 + 0.1 x (23 – 32.60)
= 31.64 (dibulatkan menjadi 32)
dengan nilai error MAD 5.34, MAPE 17.32% dan MSE 40.50.
Perhitungan Single  Exponential  Smoothing dan  perhitungan  nilai error tersebut  dilakukan sampai nilai konstanta penghalusan (α) = 0.9.

## 3.4.2.Pemilihan Model
Setelah  melakukan  perhitungan  peramalan dengan membandingkan nilai konstanta penghalusan  (α)  antara  0  sampai  1,  langkah selanjutnya  adalah  pemilihan  model.  Pemilihan model  ini  berdasarkan  nilai error terkecil  dari model  yang telah dibuat. Perbandingan  nilai error dari model tersebut dijelaskan pada Tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Nilai Error Nilai Konstanta ( α ) MAD MAPE MSE 0.1 5.34 17.32 40.51 0.2 5.56 18.13 44.50 0.3 5.74 18.85 48.69
0.4 6.01 19.45 53.17 0.5 6.11 19.95 58.03 0.6 6.25 20.36 63.43 0.7 6.57 20.89 69.61 0.8 6.57 22.07 76.76 0.9 6.92 23.32 85.15
Pada  tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa perhitungan forecast penjualan  Januari-Desember 2016 nilai konstanta (α) 0.1 memberikan nilai error terkecil  dibandingkan  dengan  nilai  konstanta lainnya. Sehingga pada Pengujian Model selanjutnya  akan  menggunakan  nilai  konstanta penghalusan  (α)  0.1  untuk  item  barang  Bango Kecap Manis 620ML BTL.
3.5. Pengujian Model Forecasting
Pada  subbab  ini  dijelaskan  implementasi model yang telah dibuat pada subbab sebelumnya. Pengujian Model  ini  menggunakan data Penjualan Ranch  Market  periode  Januari  2017  hingga November 2017.
Data  perhitungan  pengujian  model Single Exponential Smoothing menggunakan data penjualan  Bango  Kecap  Manis  620ml  Btl  periode Januari  2017  hingga  November  2017  yang dijelaskan pada Tabel 8.
Tabel 8. Data Penjualan Bango Kecap Manis
620ml Btl Periode 2017 Periode Item Terjual Jan17 40 Feb17 20 Mar17 24 Apr17 30 Mei17 18 Jun17 21 Jul17 26 Agt17 33 Sep17 17 Okt17 27 Nov17 33
Berdasarkan  Pemilihan  Model  pada  subbab sebelumnya,  dihasilkan  nilai error terkecil  untuk item  barang  Bango  Kecap  Manis  620ML  BTL dengan  nilai  konstanta  (α)  0.1,  maka  pengujian model  untuk  item  barang  Bango  Kecap  Manis 620ML BTL menggunakan nilai konstanta (α) 0.1.
Perhitungan  pengujian  model  menggunakan Single  Exponential  Smoothing diawali  dengan menentukan initial  value (F 1 ).  Penentuan  initial value  didapat  dari  enam  data  awal.  Pada  item barang Bango Kecap Manis 620ML BTL enam data awalnya  adalah  40,  20,  24,  30,  18,  21  sehingga initial value nya adalah
𝐹 1 = (40 + 20 + 24 + 30 + 18 + 21)
6 = 25.5
Selanjutnya  untuk  prediksi  bulan  berikutnya (F 2 ,  F 3 ,  …,  F n )  menggunakan  rumus Single Exponential
Smoothing dengan konstanta penghalusan 0.1.
𝐹 2 = 25.50 + 0.1𝑥(40 − 25.50) = 26.95
Hasil  perhitungan  peramalan  bango  Kecap Manis 620ml Btl dengan metode Single Exponential Smoothing dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Peramalan Bango Kecap Manis 620ml Btl dengan metode Single Exponential Smoothing Alpha 0.1 Periode (t) Aktual (A) Predict (α =0.1) Januari 40 25.50 Februari 20 26.95 Maret 24 26.26 April 30 26.03 Mei 18 26.43 Juni 21 25.58 Juli 26 25.13 Agustus 33 25.21 September 17 25.99 Oktober 27 25.09 November 33 25.28 Pada  tahap  selanjutnya,  perlu  menghitung besaran  nilai error dari  peramalan  yang  telah dibuat. Nilai error yang akan dihitung diantaranya, Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE), Mean  Square  Error (MSE).
Nilai Mean  Absolute  Deviation (MAD) dihasilkan  dari  jumlah  nilai  aktual  dikurangi  nilai prediksi yang kemudian dibagi dengan jumlah data. Selanjutnya, Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) didapat dari Nilai MAD didapat dari jumlah  nilai  aktual  dikurangi  prediksi  yang  dibagi nilai aktual kemudian dikali 100% yang selanjutnya dibagi jumlah data.
Perhitungan  nilai error yang  terakhir  yaitu Mean Square Error . Besaran nilai MSE didapat dari jumlah  nilai  aktual  dikurangi  prediksi  yang dikuadratkan kemudian dibagi jumlah data.
Hasil  perhitungan  nilai error dari  peramalan Bango  Kecap  Manis  620ml  Btl  dijelaskan  pada Tabel 10.
Tabel  10.  Hasil  Perhitungan  MAD,  MAPE,  MSE
dengan metode Single Exponential Smoothing Periode (t) MAD MAPE MSE |A-F| |A-F|/A (A-F) 2 Januari 14.50 0.363 210.25 Februari 6.95 0.348 48.30 Maret 2.26 0.094 5.09 April 3.97 0.132 15.76 Mei 8.43 0.468 71.01 Juni 4.58 0.218 21.01 Juli 0.87 0.034 0.76 Agustus 7.79 0.236 60.64 September 8.99 0.529 80.85 Oktober 1.91 0.071 3.64 November 7.72 0.234 59.55 Total 67.96 2.726 576.86 MAD 6.18 MAPE 24.78% MSE 52.4419
Dengan melakukan perhitungan seperti diatas, menghasilkan  peramalan  penjualan  Bango  Kecap Manis 620ml Btl pada bulan Desember 2017 adalah F 12
= F 11 + α x (A 11 – F 11 )
= 25.28+ 0.1 x (33 – 25.28) = 26.05 (dibulatkan menjadi 26) dengan nilai error MAD 6.18, MAPE 24.78% dan MSE 52.44.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan pada  Ranch  Market  Pesanggrahan,  maka  terdapat kesimpulan yang dapat diambil, yaitu : 1) Perhitungan
pengujian model Single
Exponential  Smoothing menghasilkan  nilai peramalan  penjualan  pada  bulan  Desember 2017  sebesar  26  item  terjual  untuk  barang Bango Kecap Manis  620ml Btl
2) Nilai error yang  diperoleh  ketika  pengujian model  adalah Mean  Absolute  Deviation (MAD) 6.18, Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  24.78%  dan Mean  Square  Error
(MSE) 52.44.
3) Karena  hasil  pengujian  model  masih  memiliki nilai  error  yang  cukup  tinggi,  maka  perlu dilakukan penelitian lanjutan dengan
menambahkan variabel lainnya seperti
musiman/Hari  Besar Nasional.
4) Perlu dilakukan perbandingan dengan menggunakan  metode  forecasting  lainnya, seperti : Moving Average , Double Exponential Smoothing,  Trend  Projection ,  dsb.  Untuk mendapatkan hasil peramalan yang lebih akurat dan memiliki  nilai error terkecil.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]   Gustriansyah,  Rendra.  2017,  Analisis  Metode Single  Exponential  Smoothing dengan Brown
Exponential Smoothing pada Studi Kasus
Memprediksi Kuantiti Penjualan Produk Farmasi di Apotek, STMIK AMIKOM
[2]   Muzani, Ahmad, 2015, Analisis Penetapan Metode Sales Forecasting Produk Bahan Baku Kue (Baking Ingredients) Studi Kasus PT. Zeelandia Indonesia, Universitas Budi Luhur
[3]   Syaichu,  Ahmad,  dan  Wahyani  Widhy,  2015, Penerapan  Metode  Peramalan  Sebagai  Alat  Bantu untuk  Menentukan  Perencanaan  Produksi  di  PT. SKK, Spektrum Industri 13(2)
[4]   Fachrurrazi,  Sayed,  2015,  Peramalan  Penjualan Obat  Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing  pada  Toko  Obat  Bintang  Geurugok, Techsi 6(1).
[5]   J.,  Heizer,  and  B.,  Render,  2015,  Manajemen Operasi: Manajemen Keberlangsungan dan Rantai Pasokan  (Ed.  11)  (terjemahan  Kurnia,  H., Saraswati,  R.,  dan  Wijaya  D.),  Jakarta:  Salemba Empat
[6]  Lalu  Sumayang,  2003,  Dasar-Dasar  Manajemen Produksi dan Operasi, Jakarta: Salemba Empat
[7]   Santoso,  Singgih.  2009,  Business  Forecasting: Metode  Peramalan  Bisnis  Masa  Kini  dengan Minitab dan SPSS Jakarta: Elex Media Komputindo