## IMPLEMENTASI METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PENGGUNAAN BAHAN PRODUKSI ROTI DAN KUE
(STUDI KASUS: CV. DEA CAKE AND BAKERY)
Idam Dwi Laksono, Indyah Hartami Santi, M. Taofik Chulkamdi Teknik Informatika, Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar Jln. Majapahit No. 2-4 Sananwetan Kota Blitar, Indonesia
Idamd5933@gmail.com

## ABSTRAK
Perusahaan Cv. Dea Cake And Bakery merupakan salah satu perusahaan di bidang produksi makanan yang berfokus pada penjualan roti dan kue. Perusahaan ini dalam  mengelola bahan produksi  masih terdapat  kendala saat memprediksi tingkat penggunaan bahan baku produksi. Kendala tersebut  dapat  berdampak signifikan bagi CV. Dea Cake And Bakery, seperti kurangnya ketersediaan barang yang mengakibatkan terganggunya produksi dan kelebihan barang produksi yang berpotensi menyebabkan pemborosan dan kedaluarsa. Sehingga diperlukan sistem prediksi yang lebih canggih dan efektif. Sistem tersebut dapat dibuat dengan methode Single Exponential Smoothing.    Metode  Single  Exponential  Smoothing      adalah  salah  satu  metode  peramalan  yang  umum digunakan  dalam  analisis  time  series.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  implementasi  metode  Single Exponential Smoothing memberikan prediksi terhadap tingkat penggunaan bahan produksi roti dan kue di CV. Dea  Cake  And  Bakery  pada  bulan  juni  2023.    Dari  total  103  bahan,  prediksi  terbaik  terdapat  pada  bahan Mentega Spreadable merek Simas yang berjumlah 146 bahan, Keju padat merek Wincheez yang berjumlah 208 bahan.  Jumlah  ramalan  kedua  bahan  tersebut  sama  persis  dengan  data  actual  bulan  Juni.  Untuk  pengujian akurasi  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage  Eror  (MAPE)  dari  setiap  bahan  produksi  roti  dan  kue memiliki rata rata 0,059%.
Kata kunci: Implementasi, Single Exponential Smoothing, Prediksi, Bahan Produksi, Roti, Kue.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  industri  saat  ini,  perkembangan teknologi  informasi  dan  komunikasi  semakin  pesat sehingga  memberikan  dampak  besar  pada  berbagai sektor  industri,  termasuk  pada  industri  produk makanan.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  industri makanan  harus  dapat    bersaing  di  ranah  digital  agar tetap  relevan  dan  mampu  bertahan  di  pasar      [1]. Pengertian industri makanan adalah kegiatan produksi,  pengolahan,  dan  distribusi  berbagai  jenis makanan  dan  minuman  secara  massal  untuk memenuhi  kebutuhan  konsumen.  Industri  makanan mencakup  berbagai  jenis  makanan  dan  minuman, mulai  dari  makanan  ringan,  makanan  olahan, minuman,  hingga  produk-produk  kebersihan  dan kecantikan  yang terkait dengan  makanan  [2]. Contoh perusahaan  yang  bergerak  di  sektor  industri  produk makanan  adalah  CV.  Dea  Cake  and  Bakery  yang berfokus  pada  produksi  dan  penjualan  roti  dan  kue. Perusahaan  ini  didirikan  pada  tahun  2009  dan berpusat  di  Jl.  Banurejo  No.28,  Kepanjen,  Kec. Kepanjen,  Kabupaten  Malang,  Provinsi  Jawa  Timur dan  memiliki  20  cabang  outlet  di  Provinsi  Jawa Timur.
Perusahaan  CV.  Dea  Cake  and  Bakery  telah menerapkan sistem digital untuk mengelola penjualan dan  produksi  bahan.  Meskipun  demikian,  di  dalam sistemnya  masih  belum  dapat  memprediksikan tingkat  penggunaan  barang  produksinya.  Sehingga perusahaan  ini  masih  menghadapi  kendala  dalam memprediksi tingkat penggunaan bahan produksi. Hal
ini  dapat  mengakibatkan  kelebihan  dan  kekurangan ketersediaan bahan produksi roti dan kue. Kendala ini dapat  mempengaruhi  kinerja  perusahaan  secara keseluruhan  dan  dapat  mengakibatkan  penurunan pendapatan.
Sistem  prediksi  penggunaan  bahan  produksi sangat  penting  bagi  perusahaan.  Dengan  memiliki sistem  seperti  ini,  perusahaan  dapat  memperkirakan jumlah  penggunaan  bahan  produksi  yang  dibutuhkan dalam  setiap  bulannya,  dan  dapat  menyesuaikan produksi  dengan  permintaan  pelanggan.  Sistem prediksi tersebut dapat dibuat dengan methode Single exponential Smoothing.
Metode Single Exponential Smoothing merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam pengolahan  data  time  series.  Metode  ini  bekerja dengan  menghitung  rata-rata  tertimbang  dari  data yang  lama  dan  data  yang  baru.  Dalam  hal  ini,  data lama merujuk pada tingkat penggunaan produksi pada periode  sebelumnya,  sedangkan  data  baru  merujuk pada  tingkat  penggunaan    bahan  produksi  pada periode terbaru [3].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Bahan Produksi
Bahan  produksi  adalah  bahan  mentah  atau bahan  pembantu  yang  digunakan  dalam  proses produksi untuk menghasilkan barang atau jasa. Bahan mentah  adalah  bahan  yang  langsung  diolah  menjadi barang  jadi  atau  bahan  setengah  jadi,  seperti  biji- bijian,  bahan  bakar,  kain,  dan  sebagainya.  Bahan
pembantu,  di  sisi  lain,  adalah  bahan  yang  digunakan untuk  mempermudah  atau  meningkatkan  efisiensi produksi, seperti mesin-mesin, alat-alat produksi, dan bahan kimia. Tanpa bahan produksi yang mencukupi, produksi  tidak  dapat  berjalan  dengan  efektif  dan efisien.  Selain  itu,  perusahaan  perlu  mengelola persediaan  bahan  produksi  dengan  baik  untuk memastikan  bahwa  persediaan  selalu  mencukupi, tetapi tidak berlebihan [4].

## 2.2. Roti
Roti  adalah  makanan  yang  terbuat  dari campuran  tepung  terigu  dan  air,  dan  kemudian dipanggang  atau  dikukus.  Roti  telah  menjadi makanan  pokok  di  banyak  negara  di  seluruh  dunia, dan  merupakan  sumber  karbohidrat  yang  penting untuk  tubuh  manusia.  Roti  juga  memiliki  berbagai macam  jenis  dan  variasi,  dari  yang  berukuran  kecil hingga  yang  besar,  dari  yang  lembut  dan  empuk hingga  yang  keras  dan  renyah.  Roti  juga  sering  diisi dengan  berbagai  macam  bahan,  seperti  keju,  daging, sayuran, dan buah-buahan [5].

## 2.3. Kue
Secara tradisional  kue  umumnya  disajikan  pada saat  acara-acara  penting  seperti  hari  raya,  ulang tahun, dan pernikahan, serta dijadikan simbol upacara keagamaan  dan  ritual  kuno  [6].  Saat  ini,  kue  sudah menjadi  makanan  yang  lebih  umum  dan  dapat ditemukan di  mana-mana, Selain  itu, kue  juga sering dijadikan  simbol  budaya  dan  tradisi  dari  berbagai negara.  Kue  dapat  memiliki  berbagai  bentuk  seperti cake,  tart,  donat.  Kue  juga  dapat  dihias  dengan berbagai  macam  topping  seperti  cokelat,  krim,  buah- buahan,  dan  sirup,  sehingga  menambah  nilai  estetika dan kelezatan dari kue itu sendiri [7].

## 2.4. Prediksi
Prediksi  dapat  disebut  juga  peramalan.  Secara umum prediksi digunakan untuk mengetahui kejadian atau  fenomena  yang  belum  terjadi.  Tujuan  dari prediksi  adalah  untuk  meminimalkan  kesalahan dalam  peramalan  [8].  Pengambilan  keputusan  yang didasarkan pada data yang salah dapat mengakibatkan keputusan  yang  salah.  Kesalahan  pada  data  dapat meningkatkan  risiko  bagi  pembuat  keputusan.  Oleh karena  itu,  penting  bagi  pembuat  keputusan  untuk meminimalkan  kesalahan  data  dengan  memilih metode  pengumpulan  data  dan  metode  peramalan kuantitatif yang tepat sehingga diperoleh data dengan tingkat  ketelitian  yang  tinggi  maka  resiko  kesalahan dapat  berkurang.  Oleh  karena  itu,  penting  bagi  para pembuat  keputusan  untuk  selalu  mempertimbangkan kualitas  data  dan  memilih  metode  peramalan  yang paling  sesuai  untuk  meminimalkan  kesalahan  dan meningkatkan tingkat ketelitian [9].

## 2.5. Single Exponential Smoothing
Single  Exponential  Smoothing  adalah  metode peramalan  yang  digunakan  untuk  meramalkan  data
time  series.  Metode  ini  menghitung  peramalan berdasarkan  rata-rata  tertimbang  dari  nilai-nilai historis  dengan  memberikan  bobot  yang  lebih  tinggi pada  data  terbaru  dan  bobot  yang  lebih  rendah  pada data  yang  lebih  lama.  Bobotnya  ditentukan  oleh parameter  smoothing  yang  disebut  alfa  (α)  yang bernilai  antara  0  dan  1.  Semakin  dekat  nilai  α  ke  1 berarti data memiliki karakteristik  yang tidak banyak perubahan pada setiap nilai dalam periodenya [10].

## 2.6. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) adalah  salah  satu  metode  peramalan  atau  forecasting yang  digunakan  untuk  mengukur  akurasi  model peramalan  dalam  mengestimasi  atau  memprediksi nilai  taksiran  dari  data  yang  sebenarnya.  MAPE mengukur  perbedaan  proporsional  antara  nilai  aktual dan  nilai  taksiran  dalam  bentuk  persentase.  MAPE dihitung  dengan  mengambil  selisih  absolut  antara nilai  aktual  dan  nilai  taksiran,  kemudian  dibagi dengan  nilai  aktual,  dan  dikalikan  dengan  100% untuk  mendapatkan  nilai  dalam  bentuk  persentase. Hal  ini  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  seberapa jauh  prediksi  model  dari  nilai  sebenarnya.  Semakin kecil  nilai  persentase  MAPE,  semakin  baik  performa model dalam memprediksi nilai yang sebenarnya [11]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian Deskriptif  Kuantitatif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksikan  tingkat  penggunaan  bahan  produksi roti dan kue menggunakan methode Single Exponential  Smoothing.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berupa angka  yang dapat diukur secara kuantitatif  dan  diolah  menggunakan  metode  statistik. Methode  penelitian  ini  digunakan  sebagai  suatu pedoman  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  telah ditemukan dalam penelitian ini.
Dalam rangka mengidentifikasi masalah, peneliti  akan  membuat  suatu  sistem  yang  dapat memprediksikan  tingkat  penggunaaan  bahan  baku produksi roti dan kue dari Perusahaan CV. Dea Cake And  Bakery.  Ada  103  jenis  bahan  produksi  yang diambil  pada  untuk  penelitian  ini.  Data  tersebut diambil  mulai  bulan  januari  tahun  2020  sampai dengan  bulan  mei  tahun  2023  dan  digunakan  untuk memprediksikan  bahan  baku  produksi  bulan  juni 2023.

## 3.1. TEKNIK PENGUMPULAN DATA
Teknik  pengumpulan  data  bertujuan  untuk mengumpulkan  data  yang  akan  digunakan  untuk melakukan  proses  prediksi.  Berikut  adalah  teknik pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini :
a.  Wawancara Teknik  Pengumpulan  data  dengan  wawancara dilalukan  untuk  mengumpulkan  data  informasi dari  kepala  cabang  CV.  Dea  Cake  And  Bakery
yang  berlokasi  di  Jl.  Veteran  No.5,  Kepanjen Kidul, Kec. Kepanjenkidul, Kota Blitar.
b.  Studi Literatur
Studi literatur merupakan proses yang dilakukan oleh  peneliti  untuk  mencari,  mengumpulkan, dan  meninjau  literatur  atau  referensi  yang berhubungan dengan topik pembicaraan. Seperti teori-teori metode Single Exponential Smoothing      dan  Mean  Absolute  Percentage Eror (MAPE) yang berupa jurnal dan buku.

## 3.2. JENIS DATA
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  primer  dan  data  skunder.  Data  primer adalah data  yang didapat  dari  hasil wawancara pihak CV.  Dea  Cake  And  Bakery.  Data  yang  diperoleh berupa penjabaran tentang keadaan dan masalah yang dihadapi  oleh  CV.  Dea  Cake  And  Bakery.  Data Sekunder  adalah  data  bahan  produksi  roti  dan  kue yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya  oleh  pihak  CV. Dea  Cake  And  Bakery.  Dalam  penelitian  ini digunakan  data  tingkat  tingkat  penggunaan  bahan produksi roti dan kue pada 2020 bulan januari sampai dengan tahun 2023 bulan Mei.

## 3.3. TAHAPAN PENELITIAN
Penelitian  ini  memiliki  tahapan  yang  harus dilakukan  untuk  mendapatkan  suatu  pemecahan masalah
Gambar 1 Alur tahap penelitian
Berikut penjelasan dari gambar tahapan penelitian tersebut
a Menganalisa  Masalah:  Masalah  yang  didapat yaitu  perusahaan  CV.  Dea  Cake  And  Bakery belum  bisa  memprediksikan  penggunaan  bahan baku  produksi  roti  dan  kue  sehingga  masih mengalami  suatu  kelebihan  dan  kekurangan bahan baku produksi tersebut.
b Menentukan Tujuan:  Tujuanya adalah  membuat suatu alat yang dapat memprediksikan penggunaan bahan baku produksi tersebut untuk bulan selanjutnya (Bulan Juni).
c Mengumpulkan  data:  Data  yang  dikumpulkan sebagai  batasan  masalah  di  penelitian  ini  yaitu bahan  produksi  roti  dan  kue  yang  tersedia  di CV. Dea Cake And Bakery yang berjumlah 103 bahan.  Data  di  ambil  mulai  dari  bulan  Januari tahun 2020 sampai dengan bulan Mei 2023.
d Pengolahan  data:  Dalam  hal  ini  data  yang  telah dikumpulkan tadi diolah menggunakan methode
Single Exponential Smoothing untuk mengetahui hasil prediksi bulan Juni 2023. e Pengujian Hasil: Hasil dari prediksi menggunakan  Single  Exponential  Smoothing diuji menggunakan Mape.
f Hasil  Mape  sudah  Terpenuhi:  Apabila  sudah mengetahui  hasil  Mapenya  dari  setiap  alpha, maka dicari nilai yang mapenya paling kecil dari setiap  alpha  tersebut.  nilai  mape  yang  paling kecil merupakan nilai Mape yang terbaik.
g Kesimpulan.  Apabila  sudah  mendapatkan  hasil prediksi dan pengujianya maka langkah selanjutnya menyimpulkan hasil tersebut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. HASIL
Pada bagian hasil berisi tentang pengolahan data dan  pengujian  dari  hasil  pengolahan  data  tersebut. dari 103 data bahan produksi roti dan kue, data yang digunakan  untuk sample Perhitungan  manual  adalah Bahan  produksi  jenis  Premix  merek  Ampec.  Data bahan  produksinya  diambil  dari  bulan  januari  2020 sampai  dengan  mei  2023  dan  digunakan  untuk memprediksi jumlah bahan pada bulan juni 2023.
a. Perhitungan Premix merek Ampec Berikut adalah perhitungan bahan Premix merek Ampec  dengan  menggunkan  bagian  alpha  0,9  yang merupakan nilai alpha terbesar.
F t+1 =  α A t−1 + (1-α) F t−1 (1)
Keterangan:
F t+1 = prediksi pada periode waktu selanjutnya (t+1) A t−1 = data aktual pada periode waktu sebelumnya F t−1 = prediksi pada periode waktu sebelumnya α = parameter smoothing (alpha) antara 0 dan 1
1. Menginisialisi 𝐹 1 = 𝐴 1 Jan 2020 = 156 =156,0 2. Menggunakan rumus Single Exponential Smoothing      seperti  pada  persamaan  (1)  dan dilanjutkan dengan  memperbaruhi  nilai ramalan ( F t+1 ) untuk  meramalkan  periode  selanjutnya (F t )
Feb 2020 = 0,9 * 156 + (1- 0,9)*156 = 156,0 Mar 2020 = 0,9 * 158 + (1- 0,9)*156 = 157,8 Apr 2020 = 0,9 * 162 + (1- 0,9)*157,8  = 161,6 Mei 2020 = 0,9 * 160 + (1- 0,9)*161,6  = 160,2 Jun 2020 = 0,9 * 162 + (1- 0,9)* 160,2  = 161,8 Jul 2020 = 0,9 * 168 + (1- 0,9)*161,8 = 167,4 Ags 2020= 0,9 * 192 + (1- 0,9)*167,4 = 189,5 Sep 2020= 0,9 * 186 + (1- 0,9)*189,5 = 186,4 Okt 2020= 0,9 * 180 + (1- 0,9)*186,4 = 180,6 Nov 2020 = 0,9 * 180 + (1- 0,9)*180,6  = 180,1 Des 2020 = 0,9 * 208 + (1- 0,9)*180,1  = 205,2 Jan 2021= 0,9 * 210 + (1- 0,9)*205,2 = 209,5 Feb 2021= 0,9 * 186 + (1- 0,9)*209,5 = 188,4 Mar 2021= 0,9 * 180 + (1- 0,9)*188,4   = 180,8 Apr 2021= 0,9 * 222 + (1- 0,9)*180,8 = 217,9
Mei 2021= 0,9 * 198 + (1- 0,9)*217,9    = 200,0
Juni 2021= 0,9 * 270 + (1- 0,9)*200,0    = 263,0
Juli 2021= 0,9 * 240 + (1- 0,9)*263,0 = 242,3 Ags 2021= 0,9 * 224 + (1- 0,9)*242,3   = 225,8 Sep 2021= 0,9 * 240 + (1- 0,9)*225,8 = 238,6 Okt 2021= 0,9 * 264 + (1- 0,9)*238,6 = 261,5 Nov 2021 = 0,9 * 273 + (1- 0,9)*261,5  = 271,8 Des 2021= 0,9 * 276 + (1- 0,9)*271,8 = 275,6 Jan 2022 = 0,9 * 384 + (1- 0,9)*275,6 = 373,2 Feb 2022= 0,9 * 276 + (1- 0,9)*371,2 = 285,7 Mar 2022= 0,9 * 330 + (1- 0,9)*285,7 = 325,6 Apr 2022= 0,9 * 378 + (1- 0,9)*325,6 = 372,8 Mei 2022 = 0,9 * 360 + (1- 0,9)*372,8  = 361,3 Juni 2022= 0,9 * 288 + (1- 0,9)*361,3 = 295,3 Juli 2022= 0,9 * 366 + (1- 0,9)*295,3 = 358,9 Ags 2022= 0,9 * 438 + (1- 0,9)*358,9 = 430,1 Sep 2022 = 0,9 * 366 + (1- 0,9)*430,1 = 372,4 Okt 2022 = 0,9 * 350 + (1- 0,9)*372,4 = 352,2 Nov 2022 = 0,9 * 294 + (1- 0,9)*352,2  = 299,8 Des 2022= 0,9 * 336 + (1- 0,9)*299,8 = 332,4 Jan 2023 = 0,9 * 354 + (1- 0,9)*332,4 = 351,8 Feb 2023= 0,9 * 356 + (1- 0,9)*351,8 = 355,6 Mar 2023= 0,9 * 356 + (1- 0,9)*355,6 = 356,0 Apr 2023= 0,9 * 354 + (1- 0,9)*356,0 = 354,2 Mei 2023 = 0,9 * 352 + (1- 0,9)*354,2  = 352,2 Juni 2023= 0,9 * 356 + (1- 0,9)*352,2 = 355,6
Maka dapat  disimpukan bahwa  hasil prediksi di alpha  0,9  untuk  bulan  juni  yaitu  355,6.  Setelah mengetahui  cara  perhitungan  Single  Exponential Smoothing  dengan sample alpha  0,9,  penulis  akan memaparkan  hasil  perhitungan dari keseluruhan  nilai alpha  mulai dari 0,1 sampai 0,9.  Berikut adalah hasil perhitungan prediksi dengan methode Single Exponential Smoothing dari keseluruhan nilai alpha.
Tabel 1. Hasil prediksi premix merek ampec dari alpha 01 sampai 0,5 Alpha 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 Juni 334,1 350,1 353,8 354,6 355 Tabel 2. Hasil prediksi premix merek ampec dari alpha 06 sampai 0,9 Alpha 0,6 0,7 0,8 0,9 Juni 354,7 355 355,3 355,6
Tabel  diatas  merupakan  hasil  prediksi  dari keseluruhan nilai alpha mulai dari 0,1 sampai dengan 0,9.  Dari  seluruh  nilai  alpha  tersbut  nilai  prediksi paling tinggi terletak pada alpha 0,9 dan nilai prediksi paling rendah terletak pada alpha 0,1
b. Pengujian Premix merek Ampec
Setelah  mengetahui  hasil  peramalan  pada  bulan juni  2023  untuk  bahan  Premix  merek  Ampec  untuk keseluruhan  nilai  alpha,  maka  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  pengujian  dengan  MAPE.  (Mean Absolute Percentage Eror).
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ 𝑡=1 𝑛 |( 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝐴𝑡 )100 𝑛
(2)
Keterangan :
𝐴 𝑡 = Aktual permintaan ke t 𝐹 𝑡 = hasil peramalan ke t n  = besarnya data peramalan
Untuk sample pengujiannya  menggunakan bahan  Premix  Ampec  dengan  alpha  0,9.  Penulis memilih alpha 0,9 dikarenakan merupakan nilai alpha yang  paling  besar.  Untuk  symbol  “T”  merupakan waktu,  “A”  merupakan  actual,  “F”  merupakan prediksi dan “N. Absolute merupakan nilai absolute.
Tabel 3. Perhitungan pengujian premix merek ampec
No T MAPE A F N. Absolute 1 Jan-20 156 156 0% 2 Feb-20 158 156 0,01% 3 Mar-20 162 157,8 0,03% 4 Apr-20 160 161,6 0,01% 5 May-20 162 160,2 0,01% 6 Jun-20 168 161,8 0,04% 7 Jul-20 192 167,4 0,13% 8 Aug-20 186 189,5 0,02% 9 Sep-20 180 186,4 0,04% 10 Oct-20 180 180,6 0,00% 11 Nov-20 208 180,1 0,13% 12 Dec-20 210 205,2 0,02% 13 Jan-21 186 209,5 0,13% 14 Feb-21 180 188,4 0,05% 15 Mar-21 222 180,8 0,02% 16 Apr-21 198 217,9 0,00% 17 May-21 270 200 0,01% 18 Jun-21 240 263 0,10% 19 Jul-21 224 242,3 0,08% 20 Aug-21 240 225,8 0,01% 21 Sep-21 264 238,6 0,10% 22 Oct-21 273 261,5 0,04% 23 Nov-21 276 271,8 0,02% 24 Dec-21 384 275,6 0,28% 25 Jan-22 276 373,2 0,00% 26 Feb-22 330 285,7 0,00% 27 Mar-22 378 325,6 0,01% 28 Apr-22 360 372,8 0,04% 29 May-22 288 361,3 0,25% 30 Jun-22 366 295,3 0,00% 31 Jul-22 438 358,9 0,08% 32 Aug-22 366 430,1 0,00% 33 Sep-22 350 372,4 0,06% 34 Oct-22 294 352,2 0,01% 35 Nov-22 336 299,8 0,01% 36 Dec-22 354 332,4 0,06% 37 Jan-23 356 351,8 0,01% 38 Feb-23 356 355,6 0,00% 39 Mar-23 354 356 0,01% 40 Apr-23 352 354,2 0,01% 41 May-23 356 352,2 0,01% 42 Jun-23 354 355,6 0,00% Total nilai absolute 1,33%
Setelah  mendapatkan  semua  nilai  persentase kesalahan absolute langkah selanjutnya adalah merata rata  semua  nilai  absolut  tersebut.  maka  didapatkan
hasil 0,013 % untuk perhitungan bahan premix merek Ampec dengan alpha 0,9.
Setelah  mengetahui  cara  dan  hasil  pengujian menggunakan  sample  alpha  0,9  maka  penulis  akan memaparkan  hasil  pengujian  dari  premix  merek Ampec  dari  keseluruhan  nilai  alpha.  Berikut  adalah hasil  pengujian  menggunakan  MAPE  dari  bahan Premix  merek  Ampec  dengan  keseluruhan  nilai alpha.
Tabel 4. Hasil pengujian premix merek ampec dari alpha 01 sampai 0,5 Alpha 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 Mape 6,14% 1,34% 0,64% 0,42% 0,24% Tabel 5. Hasil pengujian premix merek ampec dari alpha 06 sampai 0,9 Alpha 0,6 0,7 0,8 0,9 Mape 0,15% 0,09% 0,05% 0,013%
Nilai  MAPE  yang  terkecil  terletak  pada  alpha 0,9 dengan  jumlah MAPE 0,013. Semakin kecil  nilai MAPE,  semakin  baik  performa  model  dalam memprediksi nilai yang sebenarnya[11].
c. Hasil  prediksi  dari  keseluruhan  bahan  baku produksi roti dan kue
Setelah  mengetahui  cara  perhitungan  dan  hasil dari  methode  Single  Exponential  Smoothing  serta pengujian  Mape  menggunakan  sample  bahan  Premix merek  Ampec.  Maka  penulis  akan  memaparkan semua  hasil  dari  103  bahan  yang  telah  penulis prediksi untuk mengetahui jumlah penggunaan bahan baku produksi pada bulan Juni 2023.
Berikut  adalah  hasil  prediksi  dari  methode  Single Exponential  Smoothing  dan  pengujian  Mape  dari semua  bahan  baku  produksi  yang  berjumlah  103 bahan:
Tabel 6. Hasil perhitungan dan pengujian dari seluruh bahan baku produksi
No Jenis bahan Merek Satuan Prediksi Juni MAPE 1 Premix AMPEC 1 pack = 500 gram 355.96 354 0.01 % 2 Premix JMK 1 pack = 500 gram 13.97 15 0.20 % 3 Premix Novaris 1 pack = 500 gram 29.96 30 0.14 % 4 Premix Vatpro 1 pack = 500 gram 52.94 50 0.12 % 5 Tepung Terigu Protein sedang Kunci Biru 1 kg 170.83 169 0.10 % 6 Tepung Terigu Protein tinggi Golden Eagle 1 kg 35.97 34 0,08% 7 Maizena Meizenaku 1kg 72.93 70 0,09% 8 Premix Bread Free 1 pack = 500 gram 42.90 39 0.24 % 9 Premix Baker's Pride 1 pack = 500 gram 36.97 35 0.09 % 10 Mentega Whipped Anchor 1 kg 66.91 65 0.13 % 11 Mentega Spreadable Simas 1 kg 146 146 0.00 % 12 Gula Pasir Gulaku 1 kg 30.95 29 0.16 % 13 Susu Bubuk Baker's Mix 1 liter 58.69 49 1.19 % 14 Mentega Clarified Blue Band 1 kg 27.98 28 0.08  % 15 Telur 1 kg 37.99 38 0.02 % 16 Messes Coklat Ceres Milk 1 kg 56.90 57 0.18 % 17 Keju Cair Choice L 1 liter 115.01 114 0.01 % 18 Coklat Bubuk Collata 1 kg 82.02 82 0.02 % 19 Minyak Goreng Fortune 1 plastik = 2kg 41.95 40 0.12 % 20 Ragi Fermipan 1 plastik= 500 gram 35.98 35 0.06 % 21 Keju padat WINCHEEZ 1 kg 208.01 208 0.009 % 22 Mayones Kewpie 1 kg 31.02 30 0.08 % 23 Custard Herculess 1 plastik = 500 gram 36.96 35 0.11 % 24 Sosis Champ 1 kg 37.02 34 0.05 % 25 Saos Pedas MC Lewis 1 plastik= 500 gram 53.95 50 0.09 % 26 Garam G mas 1 plastik= 500 gram 35.97 36 0.07 % 27 Gula Merah Singabera 1 Kotak = 160 gram 45.96 46 0.09 % 28 Daging ayam 1 kg 37.98 36 0.06 % 29 Baking Powder RW 1 plastik = 500 gram 28.99 26 0.05 % 30 Baking soda Arm Hammer 1 plastik = 500 gram 24.01 23 0.02 % 31 Messes warna Elmer 1 kg 55.09 53 0,03% 32 Madu Gholiban 1 botol = 500 gram 63.92 59 0.13 % 33 Agar Agar Jellyta 1 plastik = 500 gram 41.96 42 0.10 % 34 Susu Kental Dairy Camp 1 kg 57.6 55 0.87 % 35 Kayu manis bubuk Yutakachi 1 kg 42.98 42 0.05 % 36 Buah anggur 1 kg 38.01 36 0.02 % 37 Buah Stobery 1 kg 36.99 37 0.03 %
No Jenis bahan Merek Satuan Prediksi Juni MAPE 38 Buah Kiwi 1 kg 30.98 32 0.06 % 39 Buah Lemon 1 kg 31.06 33 0.19 % 40 Buah Jeruk 1 kg 29.00 28 0.01 % 41 Buah Pisang Ambon 1 kg 40.97 40 0.08 % 42 Pewarna Makanan 12 warna Rajawali 1 pack 45.90 44 0.22 % 43 Kacang Golden 1 kg 64.01 65 0.01 % 44 Perisa anggur Merak 1 botol = 250 ml 31.99 32 0.04 % 45 Perisa stoberry Merak 1 botol = 250 ml 43.03 44 0.07 % 46 Perisa Vannila Merak 1 botol = 250 ml 55.99 56 0.01 % 47 Perisa Leci Merak 1 botol = 250 ml 40.95 39 0.13 % 48 Perisa Alpukat Merak 1 botol = 250 ml 35.97 36 0.08 % 49 Perisa Kopi Merak 1 botol = 250 ml 50.00 51 0.01 % 50 Perisa Nanas Merak 1 botol = 250 ml 47.97 50 0.08 % 51 Perisa The Merak 1 botol = 250 ml 63.03 63 0.05 % 52 Perisa nangka Merak 1 botol = 250 ml 24.02 25 0.08 % 53 Perisa Lemon Merak 1 botol = 250 ml 56.91 57 0.16 % 54 Perisa coklat Merak 1 botol = 250 ml 82.98 83 0.03 % 55 Perisa Apel Merak 1 botol = 250 ml 50.95 52 0.11 % 56 Perisa Jeruk Merak 1 botol = 250 ml 59.96 60 0.07 % 57 Santan bubuk Sasa 1 plastik = 500 gram 57.94 62 0.11 % 58 Kismis hitam SunMaid 1 kg 41.95 43 0.13 % 59 Kismis merah Golden Raisin 1 kg 37.02 36 0.06 % 60 Daging sapi 1 kg 18.00 19 0,02% 61 Biji Wijen putih Kimchi 1 plastik = 500 gram 23.02 23 0.07 % 62 Kelapa parut Kering 1 kg 66.94 67 0.08 % 63 Tepung Roti Primera 1 kg 47.98 50 0.05 % 64 Kacang Almond Roasted Almond 1 kg 35.98 36 0.05 % 65 Kacang Mede Max Mede 1 kg 26.98 25 0.08 % 66 Buah Ceri 1kg 25.97 26 0.11 % 67 Perisa Durian Merak 1 botol = 250 ml 39.96 40 0.10 % 68 Sirup Karamel Delifru 1 Liter 33.99 34 0.03 % 69 sirup jagung Tofico 1 liter 23.03 22 0.13 % 70 Keju Mozarella Archiz 1kg 65.96 66 0.06 % 71 Pandan 1 plastik =250 g 45.01 45 0.02 % 72 Saus BBQ Rumah Bumbu 1 liter 33.02 33 0,06% 73 Saus tartar Kewpie 500 gram 34.98 35 0.06 % 74 Cabe Rawit 1 kg 38.97 39 0.08 % 75 Cabe Hijau 1 kg 37.96 38 0.10 % 76 Cabe Merah 1 kg 33.97 34 0.09 % 77 Tomat 1 kg 56.99 57 0.02 % 78 Wortel 1 kg 45.98 46 0,05% 79 Mustard Kewpie 1 kg 87.04 88 0.04 % 80 Tepung pastry Double Zero 1 kg 81.02 80 0.02 % 81 Minyak Kedelai Misoya 1 botol = 2 liter 80.97 81 0.04 % 82 Daun Bawang 1 plastik = 500 g 24.98 25 0.08 % 83 Kopi bubuk 1kg 43.96 44 0,09% 84 Kacang Lentil 1kg 34.98 35 0.05 % 85 Bawang Bombai 1 kg 43.98 43 0.04 % 86 Tepung Gandum Whole Feat 1 plastik = 5kg 163.98 162 0.01 % 87 Buah Kurma 1 kg 29.99 28 0.04 % 88 Asam askorbat Food grade 1 plastik 100 gram 20.93 18 0.33 % 89 Kalsium Propionat Food grade 1 plastik 100 gram 12.01 13 0.09 % 90 Kacang hijau 1 kg 55.01 53 0.01 % 91 Kedelai 1 kg 98.95 100 0.05 % 92 Tepung singkong Ladang Lima 1 plastik = 5 kg 62.97 64 0.05 % 93 Bawang Putih 1 kg 35.02 35 0.06 % 94 Bawang merah 1 kg 57.95 56 0,08% 95 Jahe bubuk 1 kg 36.99 35 0.03 % 96 kunyit bubuk 1 kg 33.02 32 0.06 % 97 Kurma bubuk Multibev 1 kg 22.99 21 0.04 % 98 Tepung buckwheat Red mill 1 kg 66.02 65 0,03% 99 Tepung Kacang merah 1 kg 75.02 74 0.03 %
No Jenis bahan Merek Satuan Prediksi Juni MAPE 100 Gula halus putih Rose brand 1 kg 107.98 108 0.02 % 101 Perisa Blueberry Merak 1 botol = 250 ml 72.96 69 0,06% 102 Cuka Heinz 1 botol = 500ml 30.97 28 0.11 % 103 Kentang 1 kg 57.98 55 0.04 %
Tabel  diatas  merupakan  hasil  dari  prediksi menggunaakn  Single  Exponential  Smoothing  dan pengujian  menggunakan  Mape  dari  103  bahan produksi.

## d Tampilan Interface Program
Gambar 1. Tampilan interface program sebelum di inputkan data bahan produksi
Untuk  aplikasi  sederhananya  menggunakan bahasa  pemrograman  Python.  Gambar  1  adalah tampilan  awal  program  sebelum  diinputkan  data bahan  produksi.  Kolom  kiri  digunakan  untuk menampilkan  hasil  prediksi  dari  setiap  bahan produksi  dan  jumlah  MAPE  nya.    Sedangkan  kolom kanan  digunakan  untuk  menampilkan  rincian  jumlah penggunaan  bahan  produksi  mulai  dari  bulan  januari 2020 sampai dengan Mei 2023. Untuk menginputkan data  yang  digunakan  untuk  prediksi  harus  mengklik tombol  “Pilih  File”.  Sedangkan  untuk  menampilkan rincian  jumlah  penggunaan  bahan  produksi  harus mengklik tombol “Muat Data”
Gambar 2. Tampilan interface program sesudah di inputkan data bahan produksi Gambar 2 adalah tampilan interface setelah data di  inputkan.  Pada  kolom  kiri  (hasil  prediksi) menampilkan  hasil  prediksi  penggunaan  bahan produksi  roti  dan  kue  pada  bulan  juni  2023  lengkap dengan  jumlah  MAPE  nya.  Untuk  kolom  kanan
(Data)  menampilkan  rincian  jumlah  penggunaan bahan produksi roti dan kue  mulai dari  bulan  januari 2020 sampai dengan Mei 2023.

## 4.2. PEMBAHASAN
Methode  Single  Exponential  Smoothing  dapat digunakan  untuk  memprediksikan  bahan  baku produksi  roti  dan  kue  pada  bulan  juni  2023  dengan melibatkan  pengujian  MAPE  (Mean  Absolute Percentage  Eror).  Hasil  prediksi  dari  methode  Single Exponential  Smoothing      yang  sama  persis  dengan data  aktual  bulan  juni  2023  adalah  Mentega Spreadable  merek  Simas  dengan  jumlah  146  bahan dan  Keju  padat  merek  Whinceez  dengan  jumlah  208 bahan.  Untuk  bahan  yang  memiliki  selisih  tertinggi antara  hasil  prediksi  dan  actual  bulan  juni  terletak pada  bahan  Susu  Bubuk  merek  Baker’s  Mix  yang memiliki  selisih  sebesar  9,69  liter.  Untuk  tingkat penggunaan  bahan  tertinggi  pada  bulan  Juni  2023 terletak  pada  bahan  premik  merek  Ampec  yang jumlahnya  355,6  pack.  Dan  tingkat  penggunaan bahan terendah pada bulan Juni 2023 adalah kalsium Propionat  yang  berjumlah  12  plastik.      Untuk  hasil MAPE  dari  keseluruhan  bahan  dapat  dilihat  rata- ratanya  berjumlah  0,059%  yang  dihitung  mulai  dari hasil  MAPE  bulan  januari  2020  sampai  dengan  juni 2023.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penerapan  methode  Single  Exponential Smoothing      untuk  memprediksi  tingkat  penggunaan bahan  baku  produksi  roti  dan  kue  langkah pertamanya  yaitu  menginisialisasi  F1  =  A1,  F1 merupakan  data  forecast  periode  pertama  dan  A1 adalah  data  actual  periode  pertama,  Setelah  itu menyiapkan  parameter  smoothing  (alpha)  yang berkisar  antara  0  hingga  1.  Selanjutnya,  melakukan perhitungan  ramalan  dengan  menerapkan  rumus Single Exponential  Smoothing  yang  menggabungkan data  aktual  dengan  nilai  ramalan  sebelumnya  untuk memperoleh nilai ramalan baru. Selanjutnya, mengulangi proses ini untuk setiap periode berikutnya  dalam  rangkaian  data.  Setelah  itu nilaihasil  prediksi  dapat  terlihat.  Hasil  prediksi  dari methode Single Exponential Smoothing   yang sama persis  dengan  data  aktual  bulan  juni  2023  adalah Mentega Spreadable merek Simas dengan jumlah 146 bahan  dan  Keju  Padat  merek  Whinceez  dengan jumlah 208 bahan. Untuk bahan yang memiliki selisih tertinggi antara hasil prediksi dan actual bulan juni terletak pada bahan Susu Bubuk  merek Baker’s  Mix yang  memiliki  selisih  sebesar  9,69  Liter.  Untuk tingkat  penggunaan  bahan  tertinggi  pada  bulan  Juni
2023 terletak pada bahan premik  merek Ampec yang jumlahnya 355,6 pack dan tingkat penggunaan bahan terendah  pada  bulan  Juni  2023  adalah  kalsium Propionat  yang  berjumlah  12  plastik.  Pengujian akurasi  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage Eror (MAPE) dari setiap bahan produksi roti dan kue memiliki rata rata 0,059%

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Samodro,  “Upaya  meningkatkan  Daya  saing Ekspor Produk UMKM Makanan dan Minimum melalui  Pengembangan  usaha  dengan  berbasis pada  kearifan  lokal  di  Indonesia,” Sembadha 2018  ,  Semin.  Has.  Pengabdi.  Kpd.  Masy. ,  vol. 1, pp. 130–137, 2019.
[2]  Y.  S.  Susilo,  “Strategi  Bertahan  Industri Makanan  Skala  Kecil  Pasca  Kenaikan  Harga Pangan  Dan  Energi  Di  Kota  Yogyakarta,” EKUITAS  (Jurnal  Ekon.  dan  Keuangan) ,  vol. 14, no. 2, pp. 225–244, 2018, doi: 10.24034/j25485024.y2010.v14.i2.284.
[3]  N. Kristanti and M. Y. Darsyah, “Perbandingan Peramalan Metode Single Exponential
Smoothing dan Double Exsponential Smoothing pada  Karakteristik  Penduduk  Bekerja  di Indonesia Tahun 2017,” Pros. Semin. Nas. Mhs. Unimus ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  368–374,  2018, [Online]. Available: http://prosiding.unimus.ac.id/index.php/mahasis wa/article/view/172
[4]  A. Eunike, Perencanaan Produksi dan
Pengendalian Persediaan . Universitas Brawijaya Press, 2018. doi:
10.24034/j25485024.y2010.v14.i2.284.
[5]  H. A. Prasetyo and R. E. Sinaga, “Karakteristik roti dari tepung terigu dan tepung komposit dari tepung  terigu  dengan  tepung  fermentasi  umbi jalar  oranye,” Semin.  Nas.  Teknol.  Komput. Sains ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  649–654,  2020,
[Online].  Available:  https://prosiding.seminar- id.com/index.php/sainteks
[6]  K.  L.  Imania,  R.  M.  Sihombing,  and  I.  R. Mutiaz,  “Pemanfaatan  Produk  Budaya  Modern dalam  Bentuk  Game  untuk  Mobile  Gadget sebagai  Media  Pelestarian  Budaya  Tradisional (Dengan  Studi  Kasus  Kue  Tradisional  Jawa Barat),” ITB  J.  Vis.  Art  Des. ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 17–28, 2014, doi: 10.5614/itbj.vad.2014.6.1.3.
[7]  D. Balik, J. Tuhuteru, C. N. Joseph, F. Ekonomi, U.  Kristen,  and  I.  Maluku,  “Implementasi Packaging  Strategy  Guna  Meningkatkan,”  vol. 1, no. 1, pp. 11–17, 2020.
[8]  S.  Nurhayati  and  I.  Immanudin,  “Penerapan Logika Fuzzy Mamdani Untuk Prediksi Pengadaan  Peralatan  Rumah  Tangga  Rumah Sakit,” Komputika    J.  Sist.  Komput. ,  vol.  8,  no. 2, pp.
81–87, 2019, doi:
10.34010/komputika.v8i2.2254.
[9]  S.  J., Metode  ramalan  kuantitatif :  untuk perencanaan  ekonomi  dan  bisnis ,  Edisi  pert. Jakarta: Rineka Cipta, 2000. [Online]. Available: https://lib.ui.ac.id/detail.jsp?id=20205408#paren tHorizontalTab3
[10]  H.  Sarjono  and  A.  Haryadi, Forecasting Aplikasi  Penelitian Bisnis QM For Windows Vs Minitab  Vs  Manual ,  Edisi  pert.  Jawa  Barat: Mitra Wacana Media, 2017. [Online]. Available:
https://www.google.co.id/books/edition/Forecast ing_Aplikasi_Penelitian_Bisnis_Q/p_HZzwEA CAAJ?hl=id
[11]  P.  Subagyo, Forecasting :  konsep  dan  aplikasi , Edisi  Kedu.  Yogyakarta:  BPFE-UGM,  1984. [Online].
Available:
https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id =693414