Demand Forecasting Analysis In Determining Goods Procurement Planinng Using The Exponential Smoothing Method In The Serbi.Smr Trading Business In Samarinda City
Analisis Peramalan Permintaan Dalam Menentukan Perencanaan Pengadaan Barang Dengan Penerapan Metode Exponential Smoothing Pada Usaha Dagang Serbi.Smr Di Kota Samarinda
Stefany Komala 1* , Ana Noor Andriana 2 Universitas Mulawarman 1,2
Stefanykomala29@gmail.com 1 , noorandriana@fisip.unmul.ac.id 2
* Corresponding Author

## ABSTRACT
Forecasting  analysis  using  the  Exponential  Smoothing  method  is  a  tool  in  carrying  out  forecasting calculations  for  the  procurement  of  goods  in  the  future.  The  Exponential  Smoothing  method  perfoms smoothing on the periodic data series that will be tested. Exponential Smoothing carries out data test using historical data for a predetermined period and calculating the constant weight value which has the lowest erorr value. The results of the research explain that this method is used a measuring tool determine the procurement of goods in the required quantity so that in the future business actors can continue to run their business in a structures, planned, optimal manner and in its development business actors can make in-depth and subjective business decisions.
Keywords: Exponential Smoothing, Forecasting, Historical Data

## ABSTRAK
Analisis  peramalan  menggunakan  metode Exponential  Smoothing merupakan  alat  bantu  dalam melakukan perhitungan peramalan pengadaan barang di masa yang akan datang, metode Exponential Smoothing melakukan  penghalusan  pada  deret  data  berkala  yang  akan  di  uji. Exponential  Smoothing melakukan  uji  data  dengan  menggunakan  data  historis  pada  periode  yang  telah  ditentukan  dan diperhitungan  dengan  nilai  bobot  konstanta  yang  memiliki  nilai  error  paling  rendah.  Hasil  penelitian menjelaskan metode ini digunakan sebagai alat ukur untuk menentukan pengadaan barang dari jumlah yang diperlukan agar kedepannya pelaku usaha tetap dapat menjalankan usahanya secara terstruktur, terencana,  maksimal  dan  dalam  pengembangannya  pelaku  usaha  dapat  melakukan  keputusan  bisnis secara mendalam dan subjektif.
Kata Kunci: Exponential Smoothing , Peramalan, Data Historis

## 1. Pendahuluan
Setiap  kegiatan  usaha  memiliki  tujuan  untuk  menghasilkan  barang  atau  jasa  untuk memenuhi kebutuhan permintaan konsumen dan memperoleh keuntungan bagi pelaku usaha. Salah satu dari kegiatan usaha adalah mengontrol persediaan barang yang memiliki pengaruh yang  signifikan  dalam  keberlangsungan  usaha.  Pelaku  bisnis  perlu  mencari  strategi  optimal untuk menjaga kemampuan mereka dalam memenuhi kebutuhan dan permintaan konsumen (Andriana, 2021). Dalam menggapai keberlangsungan usaha yang berkembang, salah satunya yaitu  dengan  melakukan  perencanaan  pengadaan  barang  yang  didasarkan  kebutuhan  pasar tepat waktu serta jumlah yang dipesan disesuaikan pada daya beli dan dilakukan peramalan guna memperkirakan apa yang terjadi dimasa datang dengan menggunakan data-data di masa lampau  atau  data  historis.  Seorang  wirausaha  adalah  individu  yang  dapat  mengambil keuntungan dari peluang melalui tindakan konkret (Noor Andriana & Fourqoniah, 2020). Hal tersebut akan membuat perencanaan usaha dapat terlaksana secara efisien dan efektif (Prakoso et al., 2021).
Peramalan  permintaan  merupakan  salah  satu  usaha  sebagai  pengambilan  keptusan strategis keberlangsungan usaha. Selain memantau perubahan lingkungan usaha, perusahaan juga perlu mengembangkan pengetahuan khusus tentang pasar mereka. Perusahaan pemasar yang baik menginginkan informasi untuk membantu mereka menginterpretasikan kinerja masa lalu dan merencanakan kegiatan masa depan (Yacoba Nugraha & Suletra, 2017). Di dalam ruang lingkup kegiatan usaha, peramalan berfungsi sebagai alat untuk memperkirakan permintaan di satu atau beberapa periode berikutnya berdasarkan data penjualan di masa lalu. Dengan ini Perusahaan akan melakukan pengadaan barang sesuai dengan target yang sudah direncanakan. Peramalan  permintaan  produk  dapat  membantu  perusahaan  sebagai  pertimbangan  dalam melakukan proses produksi untuk perencanaan persediaan masa depan. Dengan mengetahui data historis dapat ditentukan metode peramalan yang tepat untuk digunakan.
“Serbi.smr”  merupakan  nama  merk  dagang  dengan  kategori  usahanya  adalah perdagangan barang yang aktivitasnya melakukan jual beli barang. Usaha ini menjual produk masker non medis skala agen. masker yang diperjualkan memiliki berbagai macam merk, model dan harga yang tentunya bervariatif dan kompetitif. Produk ini mampu memiliki pangsa pasar dan  daya  jual  yang  dapat  dikatakan  tinggi  karena  peminatnya  yang  banyak  dan  penggunaan masker  sudah  menjadi  sebuah  kebiasaan  bagi  masyarakat  karena  adanya  virus  corona. Penggunaan masker bukan hanya melindungi dari virus dan paparan polusi, namun juga menjadi alat bantu untuk menyembunyikan identitas diri ataupun untuk seseorang yang ingin menutupi dirinya. Usaha ini sudah berjalan sejak bulan April tahun 2021, dan terkait teknisnya peneliti akan  melakukan  pemasaran  dengan  dua  system  yaitu  online  store  dan  offline.  Dalam mendukung  kegiatan  usaha  dagang  “serbi.smr”  peneliti  perlu  melakukan  tindakan,  salah satunya  mendukung  kegiatan  pengadaan  barang  menyesuaikan  kondisi  jumlah  permintaan dengan  tepat  menggunakan  metode  peramalan  permintaan.  Pelaku  usaha  perlu  memiliki keberanian untuk mengambil risiko dan mencoba strategi baru saat memulai bisnis (Andriana et al., 2022).
Dalam  ilmu  ekonomi,  istilah  permintaan  menunjukkan  jumlah  barang  dan  jasa  yang akan  dibeli  konsumen  pada  periode  waktu  dan  keadaan  tertentu  (Arsyad,  1988).  Peramalan permintaan  ini  penting  karena  jumlah  barang  pada  “serbi.smr”  seiring  bertambahnya  waktu jumlahnya dapat dikatakan berubah-ubah dikarenakan menyesuaikan dengan permintaan dari pasar,  tentunya  “serbi.smr”  harus  menerapkan  dan  memiliki  sistem  yang  baik  dalam memanajemen  persediaan  stok  barang.  Persediaan  stok  barang  harus  dikelola  dengan  baik menggunakan metode yang tepat agar menghasilkan jumlah peramalan permintaan yang akurat dan  optimal  salah  satunya  dengan  menggunakan  metode Exponential  Smoothing .  Secara historis, Exponential Smoothing menggambarkan kelas metode peramalan. Faktanya, beberapa metode  peramalan  yang  paling  sukses  didasarkan  pada  konsep Exponential  Smoothing .  Ada berbagai  metode  yang  termasuk  dalam  keluarga Exponential  Smoothing ,  masing-masing memiliki properti yang meramalkan kombinasi tertimbang dari pengamatan masa lalu, dengan pengamatan baru-baru ini diberikan bobot yang relatif lebih banyak daripada pengamatan yang lebih lama. (Hyndman Rob J., 2008). Metode Exponential Smoothing ini melakukan perhitungan peramalan permintaan dengan data yang akan dipakai ialah data historis stok dari usaha dagang “serbi.smr” dengan periode yang diambil yakni 9 bulan dengan arti peramalan ini menggunakan peramalan jangka pendek. Sebagaimana dijelaskan peramalan jangka pendek ini salah satunya berfungsi untuk membuat keputusan dalam melakukan penentuan pembelian dengan kuantitas dan periode tertentu.
Penerapan metode Exponential Smoothing pada peramalan permintaan ini dilakukan guna dapat memenuhi jumlah permintaan, “serbi.smr” masih belum dapat memenuhi jumlah permintaan secara maksimal dikarenakan kurangnya pemahaman akan pentingnya penerapan metode  peramalan  permintaan  pada  saat  melaksanakan  kegiatan  usaha.  Usaha  ini  sangat memerlukan metode peramalan permintaan demi dapat mengatasi hal-hal tak terduga yang
akan terjadi di masa mendatang yang bersifat merugikan. Seperti kondisi musiman merk dan model, tidak stabilnya harga modal dan jual produk, serta peraturan akan kebijakan penggunaan masker  yang  berubah-ubah  tentunya  mempengaruhi  aktivitas  penjualan  dari  “serbi  smr”. Pengambilan keputusan terkhususnya dalam peramalan permintaan perencanaan pengadaan barang  tentunya  diperlukan  suatu  kerangka  yang  tepat  dan  berkesinambungan  agar diperolehnya  keputusan  yang  tepat  dan  menyesuaikan  dengan  keadaan  dari  usaha  dagang “serbi.smr”. Dengan dilaksanakannya penelitian ini, harapannya hasil peramalan permintaan ini juga  dapat  memberikan  gambaran  atau  pandangan  umum  terkait  kondisi  kegiatan  usaha  di masa yang akan datang.

## 2. Tinjauan Pustaka Peramalan
Peramalan merupakan suatu keputusan tentang kemungkinan masa yang akan datang yang  didasarkan  pada  fakta-fakta  ekonomi  sekarang  dan  sejarah  masa  lalu.  Dengan  adanya peramalan,  manajemen  dapat  segera  menyiapkan  Langkah  paling  baik  dalam  mengatasi permasalahan dan dapat bersiap-siap memanfaatkan situasi bila terdapat perkembangan yang baik  dalam  peramalan  (Baktiar  et  al.,  2015).  Peramalan  permintaan  merupakan  hal  yang terpenting bagi setiap perusahaan dalam menjalankan suatu bisnis. Peramalan permintaan yaitu suatu  aktivitas  memprediksi  atau  memperkirakan  apa  yang  akan  terjadi  di  masa  yang  akan datang dengan menggunakan teknik-teknik tertentu (Anami, 2020).

## Data Runtut Waktu
Data runtut waktu merupakan data yang dikumpulkan dari suatu waktu ke waktu dari hasil pengamatan yang mencakup berbagai variasi interval waktu, seperti per jam, per hari, per bulan, per triwulan, per kuartal, per tahun, atau periode yang lebih panjang (Ardiansah et al., 2021).

## Exponential Smoothing
Metode Exponential Smoothing suatu metode perhitungan yang secara terus-menerus menggunakan data terbaru. Data diperhitungan dengan bobot konstanta yang bersimbolkan α. Nilai bobot dapat ditentukan antara 0 > dan < 1. Nilai α yang memiliki nilai error paling rendah akan  dijadikan  menjadi  bobo  tangka  dalam  perhitungan  peramalan  (Falani,  2018). Metode Exponential Smoothing cocok untuk data yang bergerak acak ke atas dan ke bawah secara terus menerus berarti tidak ada trend maupun musiman (Sungkawa et al., 2011). Formula Exponential Smoothing dasar sebagai berikut:
Sumber. (Raharja A, Angraeni w, Vinarti R.A, 2010)
𝐹𝑡 = peramalan yang baru Xt+(1-α) = nilai aktual Ft+1 = peramalan periode sebelumnya α = smoothing (penghalusan) [atau bobot] konstan (0 ≤ = α < = 1)

## Evaluasi Hasil Peramalan
Evaluasi hasil peramalan ini untuk mengetahui keakuratan hasil peramalan yang telah dilakukan terhadap data yang tersedia. Berikut adalah metode yang dapat mengetahui Error hasil dari peramalan, ialah:
a. Mean Square Error
Dengan menggunakan MSE, error yang ada menunjukkan seberapa besar perbedaan hasil tercatat dengan hasil yang akan tercatat.
Berikut adalah formula Mean Square Error sebagai berikut:
Sumber. (Raharja A, Angraeni w, Vinarti R.A, 2010) n = jumlah data 𝑦𝑡 = data aktual 𝑦 ̂ 𝑡 = data peramalan
b. Mean Absolute Percentage Error
Metode ini melakukan perhitungan perbedaan antara data asli dan data hasil dari peramalan. Perbedaan tersebut di absolutekan, kemudian dihitung ke dalam persentase terhadap data asli.
Berikut adalah formula Mean Absolute Percentage Error sebagai berikut:
Sumber. (Raharja A, Angraeni w, Vinarti R.A, 2010)
𝑋𝑡 = data aktual 𝐹𝑡 = data peramalan n = jumlah data yang digunakan t = periode ke - t 𝑃𝐸𝑡 = Percentage Error

## 3. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif ialah mode penelitian yang bertujuan untuk mengungkap fenomena yang terlepas dari konteksnya (Jaya, 2020).  Dalam  penelitian  kuantitatif,  metode  peramalan  sangat  memercayakan  data  historis sebagai  sumber  data  yang  valid  dalam  melakukan  peramalan  yang  menggunakan  metode perhitungan.  Sehingga,  dengan  validnya  data  dan  hasil  peramalan  dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah (Baktiar et al., 2015). Sumber data yang diambil berasal dari  data  sekunder,  peneliti  mengungkap  atau  menjaring  informasi  kuantitatif  yang menyesuaikan  dengan  lingkup  penelitian.  Penelitian  dilakukan  dengan  pengamatan  secara langsung  serta  studi  pustaka  di  tempat  objek  penelitian  yaitu  di  tempat  usaha  “serbi.smr” dengan mengamati sistem dan cara kerja yang ada di tempat dilakukannya perdagangan barang dan mempelajari dokumen-dokumen usaha dagang “serbi.smr” yang berupa laporan mengenai laporan data historis stok. Analisis data kuantitatif dilakukan menggunakan aplikasi Microsoft Excel yang melibatkan model runtut waktu dan metode exponential smoothing, dengan evaluasi hasil peramalan menggunakan Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

## 4. Hasil dan Pembahasan
Peramalan  permintaan  dilakukan  untuk  membantu  salah  satu  kegiatan  usaha  yakni dalam perencanaan pengadaan barang agar lebih baik dan meminimalisir tidak terjadi antara pengadaan dan stok yang tidak seimbang. “Serbi.smr” melakukan peramalan dengan periode 9 bulan yang terhitung sejak agustus 2022 hingga April 2023.
Tabel 1. Data Penjualan No. Periode Data 1 Agustus 2022 269 2 September 2022 191 3 Oktober 2022 219 4 November 2022 165 5 Desember 2022 102 6 Januari 2023 81 7 Februari 2023 75 8 Maret 2023 59 9 April 2023 36
Berdasarkan dari data penjualan di masa lalu yang disajikan pada tabel 1 selanjutnya data diolah menggunakan metode Exponential Smoothing menggunakan α 0,9 karena rumus menjelaskan perolehan α ditentukan dengan rentang 0 sampai dengan <1 dan hasilnya nilai α 0,9 memiliki hasil error paling rendah.

## Perhitungan Metode Exponential Smoothing
Tabel 2. Perhitungan Metode Exponential Smoothing α 0,9 PERIODE Exponential Smoothing α 0,9 September 2022 0,9 x 269 + ( 1 - 0,9 ) x 269 = 269 Oktober 2022 0,9 x 191 + ( 1 - 0,9 ) x 191 = 198,8 November 2022 0,9 x 219 + ( 1 - 0,9 ) x 219 = 216,98 Desember 2022 0,9 x 165 + ( 1 - 0,9 ) x 165 = 170,198 Januari 2023 0,9 x 102 + ( 1 - 0,9 ) x 102 =108,8198 Februari 2023 0,9 x 81 + ( 1 - 0,9 ) x 81 = 83,78198 Maret 2023 0,9 x 75 + ( 1 - 0,9 ) x 75 = 75,878198 April 2023 0,9 x 59 + ( 1 - 0,9 ) x 59 = 60,6878198 Mei 2023 0,9 x 36 + ( 1 - 0,9 ) x 36 = 38,46878198 Dalam  penerapan  metode Exponential  Smoothing dengan smoothing  constant  (α) sebesar 0,9, perhitungan pada Tabel 2 menunjukkan bahwa peramalan baru pada setiap periode dihasilkan  melalui  kombinasi  bobot  yang  lebih  besar  pada  data  aktual  terbaru  dan  data peramalan  periode  sebelumnya,  memberikan  responsivitas  yang  tinggi  terhadap  perubahan terkini. Contohnya, peramalan baru untuk bulan September 2022 sebesar 269, Oktober 2022 sebesar 198,8, November 2022 sebesar 216,98, Desember 2022 sebesar 170,2, Januari 2023 sebesar 108,82, Februari 2023 sebesar 83,78, Maret 2023 sebesar 75,88, April 2023 sebesar 60,69, dan Mei 2023 sebesar 38,47.

## Perhitungan Evaluasi Hasil Peramalan
a. Mean Square Erorr
Mean  Square  Error menjelaskan  hasil error dengan  perbandian  antara  data  aktual  yang sebenernya dengan data peramalan yang telah dihitung sebelumnya.
Tabel 3. Perhitungan Mean Square Erorr Menggunkan Microsoft Excel PERIODE DATA AKTUAL α 0,9 MSE Agustus 2022 269 #N/A (D7-E7)^2 = #N/A September 2022 191 269 (D8-E8)^2 = 6084 Oktober 2022 219 198,8 (D9-E9)^2 = 408,04 November 2022 165 216,98 (D10-E10)^2 = 2701,9204 Desember 2022 102 170,198 (D11-E11)^2 = 4650,967204
Januari 2023 81 108,8198 (D12-E12)^2 = 773,941272 Februari 2023 75 83,78198 (D13-E13)^2 = 77,12317272 Maret 2023 59 75,878198 (D14-E14)^2 = 284,8735677 April 2023 36 60,6878198 (D15-E15)^2 = 609,4884465 Mei 2023 38,46878198
Pada tabel 3 dijelaskan hasil Mean Square Error pada bulan September 2022 hasil 6084, pada bulan oktober 2022 hasil 408,04, pada bulan November 2022 hasil 2701,9204, pada bulan desember  2022  hasil  4650,967204,  pada  bulan  januari  2023  hasil  773,941272,  pada  bulan februari 2023 hasil 77,12317272, pada bulan maret 2023 hasil 284,8735577, dan pada bulan April 2023 hasil 609,4884465.

## b. Mean Absolute Percentage Erorr
Mean Absolute Percentage Error akan mempersentasekan hasil error dari Mean Square Error yang telah dihitung sebelumnya.
Tabel 4. Perhitungan Mean Absolute Percentage Erorr PERIODE DATA AKTUAL α 0,9 MAPE Agustus 2022 269 #N/A ABS(D7-E7)/D7 = #N/A September 2022 191 269 ABS(D8-E8)/D8 = 408376963 Oktober 2022 219 198,8 ABS(D9-E9)/D9 = 0,092237443 November 2022 165 216,98 ABS(D10-E10)/D10 = 0,315030303 Desember 2022 102 170,198 ABS(D11-E11)/D11 = 0,668607843 Januari 2023 81 108,8198 ABS(D12-E12)/D12 = 0,343454321 Februari 2023 75 83,78198 ABS(D13-E13)/D13 = 0,117093067 Maret 2023 59 75,878198 ABS(D14-E14)/D14 = 0,286071153 April 2023 36 60,6878198  ABS(D15-E15)/D15 = 0,685772772 Mei 2023 38,46878198 AVERAGE 0,364580483 % 36,45804831 Pada tabel 4.5 dijelaskan hasil Mean Absolute Percentage Error pada bulan September 2022  0,408376963,  pada  bulan  oktober  2022  0,092237443,  pada  bulan  November  2022 0,315030303, pada bulan desember 2022 0,668607843, pada bulan januari 2023 0,343454321, pada bulan februari 2023 0,117093067, pada bulan maret 2023 0,286071153, dan pada bulan April 2023 0,685772772. Dengan hasil nilai rata-rata 0,364580483 dan jika dipersenkan menjadi 36,45804831 atau dibulatkan 36,45%.

## Pembahasan
Metode di uji menggunakan aplikasi Microsoft Excel for Windows dan disajikan dalam bentuk tabel, bobot konsta ditentukan berdasarkan dari perhitungan yang hasil dari datanya memiliki nilai error paling rendah. Nilai error diuji menggunakan metode Mean Square Error dan Mean Absolute Percentage Error . Dari metode tersebut metode-metode yang digunakan akan di  analisis  atas  kelayakannya  untuk  diterapkan.  Peneliti  menggunakan α 0,9  karena  angka tersebut  memiliki  hasil  nilai error paling  rendah.  Dan  didukung  dengan  penelitian-penelitian
relevan  sebelumnya  dijelaskan  terdapat  tiga  angka  yang  sering  digunakan,  yakni  dengan melakukan uji coba data pembanding dengan α 01, α 0,5, α 0,9. (Falani, 2018). Hasil nilai diperoleh serta diperhitungkan per satu bulan, dan dianalisis secara berkala. Perataan Exponential memperlihatkan  tingkatan  terhadap  nilai  bobot  yang  berubah-ubah seiring  bertambahkan  usia  pengamatan.  Metode Exponential  Smoothing menghitung  data dengan  rentang  waktu  sembilan  bulan  dan  diperoleh  nilai  (dibulatkan)  269  item  pada  bulan September 2022, 199 item pada bulan Oktober 2022, 217 item pada bulan November 2022, 170 item pada bulan Desember 2022, 109 item pada bulan Januari 2023, 84 item pada bulan Februari 2023, 76 item pada bulan Maret 2023, 61 item pada bulan April 2023, 39 item pada bulan Mei 2023.
Kesalahan  dalam  peramalan  menggunakan  metode Exponential  Smoothing dinilai Menggunakan Mean  Square  Error dan Mean  Absolute  Percentage  Error . Mean  Square  Error menjelaskan hasil error membanding antara data yang sebenarnya dengan data peramalan yang telah  dihitung  menggunakan  metode Exponential  Smoothing .  Sedangkan Mean  Absolute Percentage Error merupakan data yang sebenarnya dengan data peramalan yang telah dihitung menggunakan  metode Exponential  Smoothing ini  di  absolutekan  kemudian  dihitung  dalam bentuk persentase terhadap data asli.
Evaluasi hasil peramalan pada nilai error Mean Square Error berdasarkan Tabel 3 hasil perhitungan  metode Exponential  Smoothing periode  9  bulan.  Hasil  dari Mean  Square  Error menjelaskan  adanya  kesalahan  dalam  peramalan  dalam  menggunakan  metode Exponential Smoothing , dapat dilihat dari hasil nilai error Mean Square Error dan Mean Absolute Percentage Error menjelaskan nilai rata-rata secara keseluruhannya dengan nilai Mean Square Error 1948,79 dan Mean Absolute Percentage Error 36,45%. Dan telah dijelaskan pada penelitian yang telah dilakukan sebelumnya nilai α yang menghasilkan tingkat kesalahan paling rendah adalah nilai yang baik untuk dipilih dalam melakukan uji data peramalan (Falani, 2018).
Penerapan  metode Exponential  Smoothing pada  pengadaan  barang  “serbi.smr” memiliki  pengaruh  terhadap  pengadaan  setelah  dilakukan  analisis  dan  observasi  yang  lebih lanjut.  Nilai error dari Mean  Square  Error dan Mean  Absolute  Percentage  Error yang  telah disajikan  pada  data  menjelaskan  kelayakan  dan  pengaruh  yang  akan  diberikan  pada  masa mendatang, metode ini memiliki pengaruh namun kurang akurat  untuk membantu “serbi.smr” lebih  optimal  dan  terencana.  Dan  pada  penelitian  telah  dilakukan  peneliti  sebelumnya  yang menggunakan  metode  ini,  juga  menjelaskan  bahwa  metode Exponential  Smoothing tidak menjadi  rekomendasi  untuk  digunakan  karena  hasil  peramalan  serta  hasil error nya  masih kurang akurat (Anami, 2020).

## 5. Penutup Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dari penelitian yang telah dilakukan, kesimpulan yang diperoleh sebagai berikut:
1. Hasil dari perhitungan peramalan permintaan untuk menentukan jumlah pengadaan barang menggunakan metode Exponential Smoothing dengan alat bantu aplikasi Microsoft Excel for Windows selama sembilan bulan. Yaitu nilai yang diperoleh 269 item pada bulan September 2022, 199 item pada bulan Oktober 2022, 217 item pada bulan November 2022, 170 item pada bulan Desember 2022, 109 item pada bulan Januari 2023, 84 item pada bulan Februari 2023, 76 item pada bulan Maret 2023, 61 item pada bulan April 2023, 39 item pada bulan Mei 2023.
2. Hasil dari perhitungan peramalan permintaan untuk menentukan jumlah pengadaan barang menggunakan metode Exponential Smoothing α = 0,9 dengan alat bantu aplikasi Microsoft Excel for Windows selama sembilan bulan dengan jumlah 1.224 item/9 bulan.
3. Rata-rata nilai error dalam jangka waktu 9 bulan dari Mean Square Error adalah 1948,79 dan untuk Mean Absolute Percentage Error adalah 36,45%
4. Penggunaan  metode Exponential  Smoothing pada  usaha  dagang  “serbi.smr ” di  Kota Samarinda  membantu  “serbi.smr ” agar  dapat  lebih  optimal  dan  terencana  dalam menjalankan  serta  menentukan  kelayakan  usahanya.  Hasil  data  menjelaskan  metode tersebut  dapat  digunakan  oleh  pelaku  usaha  untuk  menentukan  pengadaan  barang  agar lebih terstruktur, terencana dan maksimal.
Saran
Setelah  dilakukannya  penelitian  ini,  peneliti  menyimpulkan  dengan  saran  atau rekomendasi sebagai berikut.
1. Berdasarkan dari hasil yang telah di uji antara nilai data yang sebenarnya dengan data yang diramalkan  masih  memiliki  selisih  yang  dapat  dikatakan  tidak  dapat  menjadi  wakil  dalam melakukan  keputusan  dalam  melakukan  pengadaan  barang.  Pemahaman  terhadap  suatu kondisi barang perlu dilakukan agar metode tidak menjadi satu-satunya alat penentu dalam melakukan pengadaan barang.
2. Dengan  dilakukannya  penelitian  ini  diharapkan  “serbi.smr”  dapat  melakukan  pengadaan barang  dengan  baik  dan  terencana.  Penerapan  metode Exponential  Smoothing ini  juga diperlukannya pengamatan dan tidak hanya terfokus pada hasil peramalan saja. Penentuan kuantitas  dalam  pengadaan  barang  dapat  diwakili  oleh  metode  dan  pengamatan  yang relevan.
3. Untuk peneliti selanjutnya, sebelum menentukan metode peramalan yang akan digunakan. Sebaiknya ketika akan melakukan uji coba data harus mengamati aspek-aspek yang saling berhubungan  antara  produk  dan  daya  beli.  Data  peramalan  yang  error  atau  kesalahan peramalan dapat terjadi juga dikarenakan faktor lain seperti daya minat pembeli dan trend pada suatu produk.

## Daftar Pustaka
Anami, B. R. (2020). Analisis Peramalan Permintaan Roti Untuk  Menentukan Jumlah Produksi Yang Optimal Dengan  Metode Moving Average dan Exponential Smoothing  Pada P-IRT Permata Bakery - Pedagangan Tegal . http://repository.upstegal.ac.id/id/eprint/3152 Andriana,  A.  N.  (2021). Peran  Wirausaha  Dalam  Pengembangan  UMKM  dan  Desa  Wisata . Penerbit Lakeisha.
Andriana,  A.  N.,  Fourqoniah,  F.,  &  Hetami,  A.  A.  (2022).  STRATEGI  MEMPERTAHANKAN EKSISTENSI USAHA DALAM MENGHADAPI PERUBAHAN POLA KONSUMSI DAN PERILAKU MASYARAKAT DI MASA PANDEMI COVID-19. JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) , 6 (1), 601. https://doi.org/10.31764/jmm.v6i1.6540
Ardiansah, I., Adiarsa, I. F., Putri, S. H., & Pujianto, T. (2021). Penerapan Analisis Runtun Waktu pada Peramalan Penjualan Produk Organik menggunakan Metode Moving Average dan Exponential  Smoothing. Jurnal  Teknik  Pertanian  Lampung  (Journal  of  Agricultural Engineering) , 10 (4), 548. https://doi.org/10.23960/jtep-l.v10i4.548-559 Arsyad,  L.  (1988). EKONOMI  MANAJERIAL  EKONOMI  MIKRO  TERAPAN  UNTUK  MANAJEMEN BISNIS .
Baktiar,  C.,  Wibowo,  A.,  &  Adipranata,  R.  (2015). Pembuatan  Sistem  Peramalan  Penjualan Dengan Metode Weighted Moving Average dan Double Exponential Smoothing Pada UD Y . Falani, I. (2018). PENENTUAN NILAI PARAMETER METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DENGAN ALGORITMA GENETIK DALAM MENINGKATKAN AKURASI FORECASTING (Vol. 3, Issue 1). https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/8268 Hyndman Rob J., K. A. B. , dkk. (2008). Forecasting with Exponential Smoothing .
Jaya, I. M. (2020). METODE PENELITIAN KUANTITATIF DAN KUALITATIF Teori, Penerapan, dan Riset Nyata (F. Husaini, Ed.). QUADRANT. Noor  Andriana,  A.,  &  Fourqoniah,  F.  (2020). JURNAL  PLAKAT  Jurnal  Pelayanan  Kepada Masyarakat PENGEMBANGAN JIWA ENTREPRENEUR DALAM MENINGKATKAN JUMLAH WIRAUSAHA MUDA . 2 (1).
Prakoso,  I.  A.,  Kusnadi,  &  Nugraha,  B.  (2021).  PERAMALAN  PENJUALAN  PRODUK  DENGAN METODE  REGRESI   LINEAR  DAN  APLIKASI  POM-QM  DI  PT  XYZ. Scientific  Journal  Widya Teknik , 20 .
Raharja,  A.,  Angraeni,  W.,  Si,  S.,  Kom,  M.,  Vinarti,  R.  A.,  &  Kom,  S.  (2010). Sistem  Informasi Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon di PT.TELKOMSEL DIVRE3 SURABAYA .
Sungkawa, I., Ries, ;, & Megasari, T. (2011). PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA  DERET  WAKTU  DALAM  SELEKSI  MODEL  PERAMALAN  VOLUME  PENJUALAN  PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA (Vol. 2, Issue 2).
Yacoba  Nugraha,  E.,  &  Suletra,  W.  (2017).  Analisis  Metode  Peramalan  Permintaan  Terbaik Produk Oxycan pada PT. Samator Gresik. In Seminar dan Konferensi Nasional IDEC .