## ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SINGKONG

## DENGAN APLIKASI POM-QM

## (STUDI PADA KELOMPOK PETANI MUDA DI KOTA TARAKAN)
Nurul Hidayat 1 Eka Fitria 2
Intan Purnama Sari Chandra 3 Dhea Rizma Anada 4
Renilda Cahyany 5 Universitas Borneo Tarakan Email : ekafitria866@gmail.com
Received  : Jan 19 th 2024 Revised  :   March 17 th 2024    Accepted  :  May 30 th 2024

## ABSTRACT
Indonesia  is  an  agrarian  country  whose  economy  is  largely  dependent  on  the agricultural  sector.  Cassava  or  cassava  which  has  the  Latin  name  Manihot esculenta  crantz  is  a  tuber  plant  that  contains  a  lot  of  carbohydrates.  Tarakan Young  Farmers  became  one  of  the  farmer  groups  who  chose  Cassava  to  be cultivated  since  the  beginning  of  land  clearing.  Price  fluctuations  often  occur  in cassava  due  to  excessive  harvests  and  natural  disasters  such  as  flooding  due  to rainy  weather  including  mold  on  cassava  trees  which  causes  a  decrease  in  the quality  of  cassava  so  that  demand  will  decrease.  In  this  case,  farmers  can  take advantage  of  the  development  of  technological  science,  one  of  which  is  sales forecasting  using  analytical  tools  that  can  help  and  facilitate  cassava  farmers  in forecasting  how  much  optimal  cassava  production  is  so  that  farmers  can  reduce the risk of losses due to excessive production than market demand.  In this study, sales  forecasting  in  the  Tarakan  Young  Farmers  group  used  three  forecasting methods,  namely  the  Single  Moving  Average,  Weighted  Moving  Average  and Single  Exponential  Smoothing  methods.  The  results  of  sales  forecasting  in  the next period with the best method, namely Single Exponential Smoothing with α = 0.1, is 4,913 Kg.
Kata kunci : forecasting, average, weighted, exponential, smoothing

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara agraris yang perekonomiannya sebagian  besar  bergantung  pada sektor  pertanian.  Dalam  konteks ekonomi, sektor pertanian menyumbangkan kontibusi besar dalam penyediaan lapangan pekerjaan bagi masyarakat, peningkatan pendapatan, serta pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (Alitawan & Sutrisna, 2017). Sektor ini memainkan  peranan  penting  karena mayoritas penduduk Indonesia
menggantungkan hidupnya pada bidang  pertanian,  teutama  bagi masyarakat  yang  tinggal  di  wilayah pedesaaan.  Walaupun  seiring  waktu Indonesia
terus mengalami
transformasi ekonomi, dimana berbagai  sektor  ikut  memberikan kontribusi yang besar pada pertumbuhan  ekonomi  Indonesia. Namun,  sektor  pertanian  masih menjadi sektor utama yang memberikan  kontribusi  signifikan terhadap kegiatan ekspor di Indonesia.  Salah  satu  jenis  tanaman yang  banyak  dikembangkan  oleh para petani adalah tanaman hortikultura.  Budidaya  ini  berfokus pada  berbagai  jenis  sayuran  dan buah-buahan termasuk singkong. Singkong  atau ubi  kayu  yang memiliki nama latin Manihot esculenta crantz merupakan tanaman umbi-umbian yang banyak mengandung karbohidrat. Badan Pusat  Statistik  (2022)  melaporkan singkong sebagai komoditas tanaman pangan Indonesia dengan nilai ekspor  tertinggi  yang  mencapai US$42,52 Juta, naik sebanyak 336,99%  jika  dibandingkan  tahun sebelumnya  yang  hanya  sebesar US$9,73 juta. Setiap tahunnya permintaan  pasar  global  terhadap singkong  terus  meningkat.  Singkong merupakan  jenis  tanaman  yang mudah untuk di budidayakan termasuk  di  Kota  Tarakan.  Petani Muda  Tarakan  menjadi  salah  satu kelompok tani yang memilih
Singkong untuk dibudidayakan sejak awal pembukaan lahan. Meski singkong  termasuk  jenis  tanaman yang  tidak  membutuhkan  perhatian khusus,  komoditas  singkong  tidak lepas dari pengaruh kondisi perekonomian  yang  menyebabkan terjadinya penghambatan dalam kegiatan penjualan.
Fluktuasi  harga  sering  terjadi pada  singkong  akibat  hasil  panen yang  berlebihan  maupun  bencana alam  seperti  banjir  akibat  cuaca hujan  termasuk  jamur  pada  pohon
singkong yang menyebabkan turunnya  kualitas  singkong  sehingga permintaan  pun  akan  menurun.
Petani  juga  mengatakan  mereka masih terpaku pada teknologi tradisional dalam melakukan kegiatan produktivitas termasuk pada pencatatan  penjualan  hasil  panen.
Dalam hal ini, petani dapat memanfaatkan  perkembangan  ilmu teknologi salah satunya yaitu peramalan  penjualan  menggunakan alat  analisis  yang  dapat  membantu dan  mempermudah  para  petani singkong  dalam  meramalkan  berapa banyak  produksi  singkong  yang optimal sehingga petani dapat mengurangi  risiko  kerugian  akibat hasil  produksi  yang  berlebihan  dari pada permintaan pasar. Peramalan
(Forecasting) merupakan  metode  yang  digunakan utuk  memperkirakan  suatu  keadaan dimasa  depan  menggunakan  data yang  ada  saat  ini  (Aprilianti et  al ., 2020).  Peramalan  dapat  menjadi tolak ukur dalam kegiatan operasional untuk menghindari kerugian  yang  akan  diterima  di kemudian  hari.  Peramalan  penjualan yang  salah  akan  berdampak  pada usaha yang dijalankan seperti terjadinya peningkatan biaya produksi  (Mollah  &  Saputra,  2022). Dilakukannya  peramalan  sebagai dasar bagi para petani untuk merencanakan strategi penjualan yang tepat di masa depan. Berdasarkan  latar  belakang  di  atas, maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk menghasilkan  analisa  yang  akurat terkait  penjualan  pada  Petani  Muda Tarakan  dengan  metode time  series yang mana akan menghasilkan peramalan penjualan pada 1 tahun ke depan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Peramalan Peramalan (forecasting) merupakan  sebuah  kegiatan  analisa yang  bertujuan  untuk  mengetahui kejadian  dimasa  yang  akan  datang dengan menggunakan sejumlah informasi yang ada sekarang. Peramalan melibatkan kegiatan pengambilan  data  masa  lalu  yang akan digunakan untuk menggambarkan  keadaan  dimasa depan  dengan  menggunakan  model matematis  (Rini  &  Ananda,  2022). Peramalan  menjadi  penting  untuk mengantisipasi dan merencakan tindakan  saat  ini  untuk  menghindari hal-hal  yang  akan  terjadi  di  masa depan dengan menggunakan informasi  yang  ada  dimasa  lalu  atau saat ini.

## Time Series
Time  series atau  deret  waktu merupakan  metode  yang  digunakan untuk  meramalkan  kejadian  di  masa depan  dengan  menggunakan  data yang  ada  di  masa  lalu  atau  saat  ini yang  berfokus  pada  penelitian  yang diambil  secara  berurutan  dalam rentang waktu tertentu (Azahra et al.,
2022). Time series merupakan
metode analisis statistik yang berfokus pada pola-pola dan perilaku data seiring waktu dengan menggunakan  informasi  dari  masa lalu  atau  saat  ini  untuk  memprediksi masa  depan.  Data time  series
biasanya terdiri dari pengamatan atau pengukuran  yang  dilakukan  pada interval  waktu  yang  tetap  seperti harian,  mingguan,  bulanan  atau tahunan.
Metode Single Moving Average Metode single moving average atau  raga-rata  bergerak sederhana  adalah  sebuah  metode peramalan  yang  menggunakan  nilai
rata-rata  dari  (n)  data  saat  ini  untuk meramalkan kondisi di masa
mendatang  (Lusiana  &  Yuliarty, 2020).  Metode  ini  cocok  digunakan pada  data  yang  memiliki  fluktuasi acak  dan  tidak  memiliki  pola  atau tren yang signifikan.
Rumus  yang  digunakan  pada metode Single  Moving  Average adalah sebagai berikut :
(1)
Dimana :
= Data pengamatan periode t = Jumlah deret waktu
= nilai peramalan periode t+1
n = Periode yang digunakan Metode Weighted Moving Average Metode weighted moving average atau  rata-rata  bergerak tertimbang  merupakan  perhitungan yang  menggunakan  nilai  dari  data aktual di masa lalu untuk menghasilkan peramalan dengan menambahkan  bobot  berbeda  pada setiap data (Rini & Ananda, 2022).
Rumus  yang  digunakan  pada metode Single  Moving  Average adalah sebagai berikut :
(2)
Dimana : A =  Permintaan  aktual  pada periode t = Bobot (0 yang diberikan pada periode t-1 N = Total periode Metode Single Exponential Smooting Metode single  exponential smooting adalah  teknik  peramalan
yang  digunakan  ketika  data  tidak memiliki trend atau  pola  yang signifikan  (Maysofa  et  al.,  2023).
Metode ini menggunakan satu parameter  yaitu  koefisien α  yang menentukan  seberapa  besar  bobot yang  diberikan  pada  data  terbaru untuk menghitung peramalan. Semakin  kecil  nilai  alpha,  semakin rendah  bobot  yang  diberikan  pada data  terbaru  sehingga  peramalan akan lebih responsif terhadap fluktuasi yang terjadi. Rumus  yang  digunakan  pada metode Single Exponential Smoothing sebagai berikut : α( (3)
Dimana :
=  Nilai  peramalan  pada
periode t =  Perkiraan  peramalan  pada periode sebelumnya α = Konstanta Eksponensial =  Data  pengamatan  pada periode t-1
Uji Kesalahan Peramalan Uji kesalahan peramalan diperlukan untuk mengukur seberapa akurat  model  peramalan  dalam memprediksi  nilai  di  masa  depan. Suatu  peramalan  dinggap  tepat  jika nilai  dari  variabel  yang  diramalkan sama dengan nilai aktual (Maysofa et al.,  2023).  Adapun  ukuran  yang digunakan antara lain :
a. Mean Absolute Deviation ( MAD ) merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa mementingkan  lebih  besar  atau lebih  kecilnya  hasil  peramalan
dibandingkan keadaan sebenarnya. b. Mean Absolute Percentage Error ( MAPE ) merupakan ukuran  untuk  melihat  ketepatan relatif  yang  digunakan  untuk melihat persentase penyimpangan hasil peramalan.

## Table 1 Kategori Nilai MAPE
MAPE Performance <10% Excellent Ability 10-20% Good Ability 20-50% Reasonable Ability >50% Bad Ability c. Mean  Square  Error  (MSE) merupakan  rata-rata  keasalahan kuadrat  antara  hasil  sebenarnya dengan hasil peramalan.

## METODE PENELITIAN
Lokasi  penelitian  bertempatan  di pertanian  Petani  Muda  Tarakan,
Kelurahan Karang Harapan, Kecamatan  Tarakan  Barat,    Kota Tarakan.  Metode  yang  digunakan yaitu  deskriptif  kuantitatif  yaitu penelitian  yang  dilakukan  untuk menafsirkan atau menjelaskan sebuah fenomena yang diteliti dengan  data  berupa  angka  apa adanya  tanpa  bermaksud  menguji sebuah  hipotesis  tertentu  (Wahyudi, 2022).  Jenis  data  terdiri  data  primer dan  data  sekunder.  Data  primer merupakan  data  yang  di  dapatkan dari hasil wawancara langsung kepada  pemilik  pertanian  Petani
Muda Tarakan terkait hasil penjualan singkong  selama  5  tahun  terakhir.
Data  sekunder  merupakan  data  yang diperoleh oleh lembaga-lembaga
yang  telah  mempublikasikan  laporan terkait.
Data yang diperoleh kemudian  di  oleh  menggunakan  tiga pendekatan metode metode peramalan  yaitu Single  Moving Average,  Weighted  Moving  Average dan Single  Exponential  Smoothing dengan memanfaatkan program POM-QM for Windows . HASIL Petani Muda Tarakan merupakan salah satu pertanian yang terletak di Kelurahan Karang Harapan,  Kecamatan  Tarakan  Barat, Kota  Tarakan.  Petani  Muda  Tarakan mengembangkan tanaman hortikultura diantaranya adalah jeruk,  pepaya  hingga  singkong. Diantara  berbagai  macam  jenis tanaman, singkong merupakan
tanaman yang sudah lama di budidayakan  sejak  awal  pembukaan lahan  yaitu Berikut merupakan data hasil panen singkong selama lima tahun. Table 2 Data Hasil Panen 2019-2023 Tahun Jumlah 2019 4.800 Kg 2020 5.200 Kg 2021 4.800 Kg 2022 4.400 Kg 2023 6.000 Kg Total 25.200 Kg Sumber : data diolah 2024
Data  diatas  merupakan  data hasil  panen  singkong  oleh  Petani Muda  Tarakan  selama  lima  tahun terakhir.  Data  tersebut  kemudian dikonfersikan  kedalam  grafik  untuk melihat pola.
Gambar 1 Grafik Hasil Panen Singkong 2019-
2023
Berdasarkan  grafik  diatas, dapat  dilihat  bahwa  terdapat  pola yang  membentuk  sebuah  trend. Trend  merupakan  suatu  perubahan yang  terjadi  dalam  periode  tertentu (Ahmad, 2020).  Hal  ini  dapat  dilihat ketika  data  mengalami  kenaikan, penurunan  atau  tidak  berubah  sama sekali.  Grafik  diatas  menunjukkan adanya  fluktuasi  terhadap  hasil panen singkong, dimana pada periode  awal  trend  hasil  panen  lebih rendah  dibandingkan  pada  periode selanjutnya.  Namun,  pada  periode terakhir  trend  hasil  panen  kembali naik  dan  lebih  tinggi  dibandingkan periode-periode  sebelumnya.  Untuk itu  diperlukan  peramalan  terhadap hasil  panen  sebagai  langkah  untuk menghindari kerugian
ketika permintaan  tinggi  dan  adanya  hasil panen yang berlebih.

## Metode Single Moving Average
Berdasarkan data historis hasil  panen  selama  lima  tahun terakhir  mulai  dari  tahun  2019 hingga  tahun  2023,  selanjutnya  data diolah menggunakan pendekatan Single Moving Average menggunakan bantuan software
POM-QM for  Windows sehingga menunjukkan hasil berikut :
Gambar 2 Peramalan Menggunakan Metode Single
Moving Average Penggunaan pendekatan Single Moving Average menghasilkan  nilai  Bias  ( Mean
Error) sebesar  200,  MAD  ( Mean Absolute Deviation ) sebesar 733.333, MSE  ( Mean  Square  Error )  sebesar 786666.7, Standard  Error sebesar 1536.229 dan terakhir MAPE  ( Mean Absolute  Percent  Error )  sebesar
13.712%  dengan  hasil  peramalan pada periode selanjutnya yaitu 5200.
Nilai  MAPE  sebesar    13.712% memberikan informasi bahwa peramalan dengan menggunakan metode Single  Moving  Average
memiliki hasil kesalahan yang tergolong kecil. Metode Weighted Moving Average Selanjutnya peneliti menggunakan metode Weighted Moving Average yaitu dengan memberikan  pembobotan  data  pada permintaan  aktual  2  tahun  terakhir sehingga  peramalan  dimulai  pada tahun 2021.
Gambar 3 Peramalan
Menggunakan Metode Weighted Moving Average Pendekatan  dengan  metode Weighted Moving Average menghasilkan  nilai  Bias  ( Mean Error )  sebesar  240,  MAD  ( Mean Absoluter Deviation ) sebesar 773.333,  MSE  ( Mean  Square  Error ) sebesar  881066.7, Standard  Error sebesar 1625.792 dan terakhir MAPE ( Mean Absolute Percent Erro ) sebesarv  14.303%  dengan  hasil peramalan  pada  periode  selanjutnya yaitu  5680.  Nilai  MAPE  sebesar 14.303% memberikan informasi bahwa peramalan menggunakan pendekatan metode Weighted Moving  Average memiliki  hasil kesalahan  yang  lebih  besar  dari metode Single Moving Average. Metode Single Exponential Smoothing Selanjutnya peneliti menggunakan metode Single Exponential  Smoothing yaitu  dengan mencari  koefisien α  terlebih  dahulu yang  didapatkan  pada  pengolahan penghalusan  eksponensial  melalui trial  and  error sampai  kepada  hasil error yang  paling  minimun  antara  0 dan 1. Dalam penelitian ini diasumsikan nilai α adalah 0,1.
Gambar 4 Peramalan Menggunakan Metode Single
Exponential Smoothing Hasil peramalan dengan menggunakan  metode Exponential
Smoothing menghasilkan  nilai  Bias ( Mean  Error) sebesar  282.9,  MAD ( Mean  Absolute  Deviation )  sebesar 520.9,  MSE  ( Mean  Square  Error ) sebesar  452498.5, Standard  Error
sebesar  951.313  dan  terakhir  MAPE ( Mean  Absolute  Percent  Error ) sebesar 9.64% dengan hasil peramalan  pada  periode  selanjutnya yaitu  4913.  Nilai  MAPE  pada pendekatan  kali  ini  yaitu  9.64% menunjukkan bahwa peramalan dengan  menggunakan  metode Single Exponential Smoothing memiliki hasil persentase kesalahan yang lebih kecil dibandingkan dengan menggunakan metode Single Moving Average dan metode Weighted
Moving Average.

## Analisa dan Pembahasan
Peramalan  jumlah  penjualan dengan  menggunakan  metode Single Moving  Average,  Weighted  Moving Average dan Single  Exponential
Smoothing pada  tahun  sebelumnya memperoleh  beberapa  hasil  yang berbeda. Data yang digunakan adalah hasil  panen  singkong  oleh  Pertanian Petani  Muda  Tarakan.  Jumlah  data terhitung sebanyak 5 tahun yaitu dari 2019  sampai  2023.  Dari  ketiga
metode  yang  digunakan  diperoleh hasil MAPE ( Mean Absoluter Percentage  Error )  yang  didalamnya menggambarkan seberapa besar kesalahan ketika meramalkan sebuah kondisi. Berikut ini adalah perbandingan hasil perhitungan peramalan dari ketika metode sebagai berikut :

## Table 3 Hasil Peramalan Masing- Masing Metode
Metode Nilai Ukuran Kesalahan MAD MSE MAPE Single Moving Average 733.33 3 78666 6.7 13.712 % Weighted Moving Average 773.33 3 88106 6.7 14.303 % Single Exponential Smoothing 520,9 45249 8.5 9.64% Berdasarkan  pada  tabel  3 diatas  maka  dapat  diketahui  bahwa jumlah  periode  selanjutnya  adalah sebesar 4.913. Berdasarkan analisa di atas dan pengolahan data maka dapat di  bandingkan  berdasarkan  nilai kesalahan, metode Single Exponential  Smoothing mempunyai tingkat  kesalahan  paling  kecil  di bandingkan  dengan  metode  lainnya. Nilai  MAPE  terkecil  yaitu sebesar 9.64%  mengartikan  bahwa  metode terbaik  dengan  nilai  yang  mendekati nol adalah metode
Single Exponential  Smoothing. Peramalan penjualan  singkong  pada  periode berikutnya  yaitu  4.913  Kg/tahun, artinya  pihak  Petani  Muda  Tarakan dapat  melakukan  produksi  singkong sebanyak  4.913  Kg/tahun  agar  tidak mengalami kekurangan atau kelebihan persediaan singkong untuk
memenuhi permintaan konsumen dan menghindari  adanya  kerugian  akibat hasil panen yang berlebihan.
KESIMPULAN 1. Berdasarkan perhitungan menggunakan metode time
series yang  telah  dilakukan, hasil peramalan penjualan
singkong  pada  pertanian  Petani Muda  Tarakan  didapatkan  hasil sebesar  5.200  untuk  metode Single  Moving  Average, 5.680 untuk metode Weighted Moving
Average dan 4.913 untuk metode Single Exponential Smoothing.
2. Berdasarkan  hasil  perhitungan dari  ketiga  metode  yang  telah dilakukan  dapat  dilihat  bahwa nilai Mean  Absolute  Deviation
( MAD)  dan Mean  Squared Error (MSE) serta Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  terkecil  berada  pada metode Single Exponential
Smoothing dengan α  =  0.1, yang  memiliki  MAD  sebesar 520,9  dan  nilai  MSE  sebesar
452498.5  serta  nilai  MAPE sebesar  9.64%.  Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa metode Single Exponential  Smoothing dengan α = 0,1 merupakan metode yang efektif digunakan untuk meramalkan penjualan singkong pada periode berikutnya.  Hasil  peramalan penjualan  singkong  pada  tahun 2024 dengan menggunakan metode Single Exponential
Smoothing dengan  α  =  0,1 adalah 4.913 Kg.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, F.  (2020). PENENTUAN METODE  PERAMALAN  PADA PRODUKSI PART NEW GRANADA  BOWL  ST  Di  PT.X. JISI:  Jurnal  Integrasi  Sistem Industri , 7 (1), 31. https://doi.org/10.24853/jisi.7.1.31 -39 Alitawan,  A.  A.  I.,  &  Sutrisna,  I.  K. (2017). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Pendapatan  Petani Jeruk  pada  Desa  Gunung  Bau Kecamatan  Kintamani  Kabupaten Bangli. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana , 6 (5), 165350. Aprilianti, N., Setiawan, I., & Yusuf, N. (2020). 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  Subdistr. Jurnal  Ilmiah ,
7 (2009), 634–642.
Azahra, N., Alifia, S. C., Andyka, N. P., Wijayanto,  S.,  &  Fathoni,  M.  Y. (2022). Peramalan Jumlah Produksi Tebu Menggunakan Metode Time Series Model Moving Averages. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (4), 840. https://doi.org/10.30865/jurikom.v
9i4.4388 Distribusi,  D.  S.  (2022). Analisis Komoditas Ekspor 2017-2021 . Badan Pusat Statistik. https://www.bps.go.id/publication/ 2022/07/06/280d543f68304d58371 310b5/analisis-komoditas-ekspor-
2017-2021--sektor-pertanian-- kehutanan--dan-perikanan-- industri-pengolahan-- pertambangan-dan-lainnya.html Maysofa,  L.,  Syaliman,  K.  U.,  &
Sapriadi.  (2023).  Implementasi Forecasting  Pada  Penjualan  Inaura Hair  Care  Dengan  Metode  Single Exponential  Smoothing. Jurnal Testing  Dan  Implementasi  Sistem Informasi , 1 (2), 82–91. Mollah, M. K., & Saputra, A. D. (2022). Penerapan  Peramalan  Penjualan
Menggunakan  Aplikasi  POM  QM pada  Produk  Gula  di  PT.  Pabrik Gula Candi Baru Sidoarjo. Seminar Nasional Teknologi Industri Berkelanjutan II (SENASTITAN II) , 2 , 449–458. Rini,  M.  W.,  &  Ananda,  N.  (2022). Perbandingan  Metode  Peramalan Menggunakan  Model  Time  Series. Tekinfo:  Jurnal  Ilmiah  Teknik Industri Dan Informasi , 10 (2), 88– 101. https://doi.org/10.31001/tekinfo.v1 0i2.1419
Wahyudi,  W.  (2022).  Analisis  Motivasi Belajar Siswa Dengan Menggunakan Model Pembelajaran  Blended  Learning Saat Pandemi Covid-19 (Deskriptif Kuantitatif  Di  Sman  1  Babadan
Ponorogo). KadikmA , 13 (1),  68. https://doi.org/10.19184/kdma.v13i 1.31327