Penerapan Metode  Single Exponential Untuk Peramalan Volume Penjualan Minuman Kemasan (Studi Kasus: PT Coca Cola
Amatil Indonesia Medan)

## Rika Safitri
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
PT.  Coca  Cola  Amatil  Indonesia  Medan  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  dalam  hal  memproduksi  dan mendistribusikan produk minuman kemasan ke berbagai daerah yang membutuhkan. PT. Coca Cola Amatil Indonesia Medan sangat memerlukan peramalan penjualan obat untuk meningkatkan keuntungan dan menghindari terjadinya kelenihan maupun kekurangnan  persediaan  minuman  kemasan.  Adapun  parameter  atau  alpha  yang  digunakan  dalam  meramalkan  volume penjualan minuman kemasan adalah alpha (α) = 0.1,  alpha (α) = 0.3, alpha (α) = 0.5, alpha (α) = 0.7, alpha (α) = 0.9. Singel Expontial  Smoothing  melakukan  perbandingan  dalam  menentukan  nilai  alpha,  dengan  mencari  nilai  alpha  tersebut  secara trial/acak  sampai  menemukan  alpha  yang  memiliki  error  minimum  dengan  pencarian  menggunakan  metode  MSE  (  Mean Square Error). Maka hasil peramalan yang memiliki alpha dengan nilai Error paling minimumlah yang akan dipilih menjadi peramalan untuk periode selanjutnya.Singel Expontial Smoothing hanya dapat meramlkan satu periode kedepan. Pada tahap pengujian sampel  didapat bahwa  hasil peramalan volume penjualan  minuman kemasan untuk tahun 2017 yaitu 11688380, hasil ini didapatkan dari data  tahun 2013 – 2016.  Untuk aplikasi pengujian digunakan software penguji POMQM.
Kata Kunci : Singel Expontial Smoothing, Peramalan, POMQM.

## Abstract
PT. Coca Cola Amatil Indonesia Medan is one company that is engaged in producing and  distributing packaging beverage products to various regions in need. PT. Coca Cola Amatil Indonesia Medan is in desperate need of forecasting drug sales to increase profits and avoid the occurrence of fatigue  or  lack of bottled beverage supplies. The parameters or alpha used in forecasting the sales volume of packaged drinks are alpha (α) = 0.1, alpha (α) = 0.3, alpha (α) = 0.5, alpha (α) = 0.7, alpha (α) = 0.9. Single Expontial Smoothing makes a comparison in determining the alpha value, by searching for the alpha value in a trial / random manner to find alpha that has the minimum error with a search using the MSE (Mean Square Error) method. Then the forecasting results that have alpha with the least amount of error value that will be chosen as forecasting for the next period.  Expontial  Smoothing  can  only  predict  one  period  in  the  future.  At  the  sample  testing  stage,  it  was  found  that  the forecasting results of packaging beverage sales volume for 2017 were 11688380, this result was obtained from data from 2013 - 2016. For testing applications POMQM testing software was used.
Keywords : Single Expontial Smoothing, Forecasting, POMQM.

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan merupakan sebagai sebuah usaha atau langkah konkrit yang dilakukan untuk memindahkan suatu produk, baik itu berupa  barang  ataupun  jasa,  dari  produsen  kepada  konsumen  sebagai  sasarannya.  Tujuan  penjualan  yaitu  mendatangkan keuntungan  atau  laba  dari  produk  ataupun  barang  yang  dihasilkan  produsennya  dengan  pengelolaan  yang  baik.Suatu Perusahaan baik barang ataupun jasa, strategi penjualan sangat diperlukan untuk mendapatkan keuntungan yang besar. Salah satu cara yang dilakukan untuk strategi penjualan ini adalah dengan melakukan prediksi penjuala. Peramalan penjualan (sales forecasting) ialah teknik proyeksi permintaan langganan yang potensial untuk suatu waktu tertentu dengan berbagai asumsi.
Dalam  penyediaan  produk  pada  PT.  Coca  Cola  Amatil  Indonesia  memiliki  keterbatasan  stok  yang  tidak  tentu jumlahnya setiap priodenya dikarenakan pendugaan permintaan konsumen hanya dilakukan dengan pemikiran yang bersifat intuisi,  pengetahuan  serta  pengalaman  seorang  managing  director,  sehingga  banyak  permintaan  konsumen  yang  tidak terpenuhi. Untuk menghindari hal tersebut maka dibutuhkan suatu metode untuk peramalan yang sangat penting digunakan untuk  menjalankan  semua  perencanaan  di  dalam  perusahaannya.  Peramalan  penjualan  yang  akan  diterapkan  dengan menggunakan metode pemulusan eksponensial tunggal (Single Exponential Smoothing), dengan tujuan untuk memprediksi penjualan pada 1 periode (pertahun ).Dengan memperhatikan masalah yang ada pada penjualan minuman kemasan ini, maka dengan  memanfaatkan  metode  single  xponential  smoothing  akan  dibangun  sebuah  sistem  peramalan  volume  penjualan minuman  kemasan.  Karena  metode  singleexponential  smoothing  merupakan  prosedur  perbaikan  terus-menerus  pada peramalanterhadap objek pengamatan terbaru.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Peramalan
Peramalan  pada  dasarnya  merupakan  suatu  taksiran.  Namun  demikian  dengan  menggunakan  teknik-teknik tertentu maka peramalan akan menjadi bukan hanya sekedar taksiran. Dapat dikatakan bahwa peramalan tersebut merupakan taksiran ilmiah. Tentu saja peramalan akan semakin baik jika mengandung sedikit mungkin kesalahan walaupun keslahan peramalan tetap merupakan suatu hal yang sangat manusiawi.[3]

## 2.2.  Tahap – Tahap Peramalan
Tahapan dalam peramalan adalah sebagai berikut
1. Menentukan untuk apa peramalan digunakan: Tujuan apa yang hendak dicapai.
2. Pilih variabel yang mau diramal.
3. Tentukan horizon waktu peramalan: Apakah jangka pendek (1-30 hari), jangka   menengah (1-12 bulan), atau jangka panjang (lebih dari 1 tahun).
4. Pilih model peramalan.
5. Kumpulan data yang diperlukan untuk meramal.
6. Lakukan validasi model peramalan terbaik.
7. Implementasikan hasil peramalan
8. Memproyeksi data yang lalu dengan menggunakan metode yang di pergunakan, dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan.
9. Menentukan metode yang di pergunakan
10. Menganalisa data yang lalu, tahap ini berguna untuk pola yang terjadi masa lalu.[2]

## 2.3. Metode Expontial Smhooting
Metode Exponential  Smoothing merupakan  prosedur perbaikan  terus-menerus  pada  peramalan terhadap  objek pengamatan terbaru. Metode peramalan ini menitik-beratkan pada penurunan prioritas secara eksponensial pada objek pengamatan sebelumnya. Metode exponential smoothing dibagi lagi menjadi beberapa metode yaitu :
1. Single  Exponential  Smoothing ,  Metode  ini  mengasumsikan  bahwa  data  berfluktuasi  di  sekitar  nilai  mean yang tetap tanpa trend atau pola pertumbuhan konsisten.
2. Exponential Smoothing , Metode ini digunakan ketika data menunjukkan adanya trend. Dengan adanya trend seperti  pemulusan  sederhana  kecuali  bahwa  dua  komponen  harus  di update setiap  periode  –  level  dan trendnya.
3. Triple  Exponential  Smoothing , Metode  ini  digunakan  ketika  data  menunjukan  adanya trend dan  perilaku musiman.
Metode Penghalusan exponential orde satu (Single exponential smoothing) sebenarnya merupakan perkembangan dari metode rata-rata bergerak ( moving average) sederhana menggunakan rumus sebagai berikut: Ft+1 = αXt + (1– α)Ft ......................................................................................................................... (1) Keterangan : Ft+1 : Peramalan pada waktu t+1
Xt :Data pendaftar pada periode t
Ft :Peramalan pada waktu t
Semakin mendekati 1 berarti data terbaru lebih diperhatikan. Secara matematis besarnya Peramalan adalah: 𝑭 𝒕+𝟏 =  𝜶𝑿 𝒕 +   (𝟏 − 𝜶)𝑭 𝒕 .............................................................................................................. (2) Keterangan : 𝑋 𝑡 = Data pendaftar pada periode t 𝐹 𝑡 = Peramalan pada waktu t 𝐹 𝑡+1 = Peramalan pada waktu t + 1 𝛼 =  Konstanta perataan antara 0.1 sampai 0.9
Pendekatan penghalusan eksponensial mudah digunakan, dan telah berhasil diterapkan pada hampir setiap bisnis. Walaupun demikian, nilai yang tepat untuk konstanta penghalus (α) dapat membuat diferensiasi antara peramalan yang akurat dan tidak akurat. Nilai α yang tinggi dipilih saat  rata-rata cenderung berubah. Nilai α yang rendah digunakan saat rata-rata cenderung stabil. Tujuan pemilihan suatu nilai untuk konstanta penghalus adalah untuk mendapatkan peramalan yang paling akurat.[4]

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
PT.  Coca  Cola  Amatil  Indonesia  adalah  perusahaan  yang  berkembang  di  bidang  penjualan  produk  minuman kemasan.  PT.  Coca  Cola  Amatil  Indonesia  tergantung  pada  permintaan  dari  pasar  dan  persediaan  barang  jika barang yang di minta oleh agen penjualan tidak sesuai dengan persediaannya maka produk tersebut mengalami kerugian  yang  memungkinkan  terjadinya  penumpukan  barang  di  gudang  dan  terkadang  dari  segi  penumpukan barang  banyak  mengalami  permasalahan  yaitu  jika  terlalu  lama  barang  di  gudang  massa  berlaku  barang  akan kadarluasa, langkah yang di lakukakan perusahaan ini agar tidak terjadi kadarluasa maka perusahaan melakukan pembagian  barang  sisa  ke  pekerja  pabrik  setahun  sekali  untuk  mengurangi  dampak  pada  waktu  yang  terbatas
(kadarluasa)  pada  barang  tersebut.  Untuk  mengatasi  tingkat  kesalahan  pada  penjualan  produk  PT.  Coca  Cola Amatil  Indonesia  yaitu  untuk  segi  penghitungannya  di  lakukan  dengan  penghitungan  manual  untuk  mengukur kesalahan penjualan. Dalam memprediksi volume penjualan dibutuhkan data penjualan pada periode 2012 sampai dengan data 2016.
Secara acak sebagai nilai bobot dan contoh perhitungan adalah (α=0.1),(α=0.3),(α=0.5), (α= 0.7), dan (α= 0.9).  Berikut rumus untuk Forecasting Single Exponential Smoothing : Ft+1 = αXt + (1– α)Ft Keterangan : Ft+1: Peramalan pada waktu t+1 Xt    :Data pendaftar pada periode t Ft    :Peramalan pada waktu t α      :konstanta perataan antara 0.1 sampai 0.9 E     : nilai eror E^   : nilai eror^ Av  : average
Tabel 1 : Data Penjualan Bulan TAhun Total 2013 2014 2015 2016 Januari 87442 112115 132544 113475 565711 Februari 90278 119716 129953 115317 577139 Maret 86245 115558 129741 117514 568770 April 86855 120177 131566 116579 577332 Mei 87988 121918 133134 120055 588908 Juni 85516 115418 128855 118950 570054 Juli 87100 121475 130875 121680 586542 Agustus 89115 123158 129952 122705 588741 September 100473 120205 132475 119175 593243 Oktober 89789 122615 134071 120461 587923 November 101217 121518 134533 120953 602536 Desember 102155 119539 135975 122010 603515 Total 1094173 1433412 1583674 1428874 7010414
Secara acak sebagai nilai bobot dan contoh perhitungan adalah (α=0.1),(α=0.3),(α=0.5), (α= 0.7), dan (α= 0.9) Adapun pencarian Forecast menggunakan α = 0.2 1. Mencari Forecast Ft+1   = α At + ( 1- α ) Ft Ft+1  = 0.2 (At) + 0.8 (Ft) F = A2 F1 = 0.2 (1311873) + 0.8 (992018) F2 = 1055989
F3 =0.2(1447699) + 0.8 (1055989) =1134331 F5 =0.2 (1306864) +0.8 (1134331)
=11688380 Jika sudah dapat nilai Forecast maka Total At cari  nilai total AT Total AT = 992018 + 1311873 + 1447699 + 1306864 Total AT = 5058454 Kemudian mencari nilai AVERAGE Av = TotalAT / AT = 5058454 / 4 = 1264614.0 Hasil tabel ini untuk mencari jumlah Forecast dan total AT di tahun 2017 .
Tabel 2. Mencari Jumlah Forecast Dan AT  Di Tahun 2017
NO Tahun Penerimaan Total Penjualan/Botol (AT) Forecast (ft) 1 2013 992018 2 2014 1311873 992018 3 2015 1447699 1055989 4 2016 1306864 1134331
5 Total S 5058454 Average 12646140 Next period forecast 11688380 Adapun pencarian nilai E(eror) menggunakan α = 0.2
E(eror)   =  At – Ft
E1
= 1311873 – 992018 = 319855 E2 = 1447699 -1055989 = 391710
E3
= 1306864 – 1134331 = 172533
Jika sudah mendapat kan nilai eror maka cari nilai total eror Total E   = 319855 + 391710 + 172533 Total E  = 884098 Kemudian mencari nilai Average Av = Total E/ jumlah E
Av = 884098/3 = 2946993 Tabel 3. Hasil Dari Nilai Total eror No Tahun Penerimaan Total Penjualan(At) Forecast (Ft) Eror 1 2013 992018 - 2 2014 1311873 992018 319855 3 2015 1447699 1055989 391710 4 2016 1306864 1134331 172533 5 Total S 5058454 884098 6 Average 2946993 7 Next period forecast 11688380 (Bias) (MAD)
Adapun pencarian nilai E^2(eror) menggunakan α = 0.2
E^2(eror)  =  E x E E1 = 319855 – 319855 = 2307200000 E2 = 391710 -391710  = 3436700000 E3
= 172523 – 172523 = 9767640000
Jika sudah mendapat kan nilai eror maka cari nilai total eror Total E^2 = 2307200000 + 3436700000 + 9767640000 Total E^2 = 5511600000 Kemudian mencari nilai Average
Av
= Total E^2/ jumlah E^2
Av = 5511600000/3 = 5170530000 Tabel 4. Hasil Dari Nilai Average No Tahun Penerimaan Total Penjualan(At) Forecast (Ft) Eror Eror ᶺ 2 1 2013 992018 - 2 2014 1311873 992018 319855 2307200000 3 2015 1447699 1055989 391710 3436700000 4 2016 1306864 1134331 172533 9767640000 5 Total S 5058454 884098 5511600000 6 Average 2946993 5170530000 7 Next period forecast 11688380 (Bias) (MAD) (MSE) Std err 5343328
Dari perhitungan diatas dapat dilihat bahwa Mean Square Error (MSE) terkecil diperoleh dengan alpha 0.2yaitu 5343328 Hal  ini  menunjukkan  bahwa forecast terbaik  untuk  meramalkan  volume  penjualan  PT.  Coca  Cola Amatil Indonesia adalah dengan menggunakan alpha 0,2 Jadi, nilai prediksi volume penjualan untuk tahun 2017 11688380 .

## 4.  IMPLEMENTASI
Adapun perhitungan single exponensial smooting menggunakan aplikasi POM-QM adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Tampilan Forecasting penjualan PT.Coca cola
Data di atas adalah tampilan data pendapatan yang telah di input kedalam demand(y) pad aplikasi POM-QM dan percobaan prediksi dengan rata-rata bergerak 0.20 atau priode to average sebanyak 0.20 seperti gambar di atas, maka hasil dari prediksi rata-rata bergerak sederhana atau single exponential smooting  adalah seperti berikut :
Gambar 2. Tampilan Hasil Prediksi ( Priods to average 0.2 )
Berdasarkan hasil prediksi single exponensial smooting dengan pergerakan 0.20 / 0.2  maka di dapat hasil prediksi sebesar Rp. 11688380 pada bulan yang akan datang  2017.

## 5. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang diperoleh dari penulis adalah sebagai berikut:
1. Penerapan teknik riset operasi dengan menggunakan aplikasi POM/QM yang dibangun dapat membantu PT. Coca Cola Amatil Indonesia sebagai gambaran bagi pengambilan keputusan perusahaan dalam rangka untuk peramalan volume penjualan minuman kemasan.
2. Implementasi  metode  Single  Exponential  Smoothing  dapat  di  terapkan  pada  system  prediksi  penjualan aplikasi dapat melakukan prediksi volume penjualan per tahun (1 tahun)
3. Aplikasi yang dibangun dapat mengurangi penumpukan data yang kurang dimanfaatkan sebelumnya..

## REFERENCES
[1] Adinur prasetyo, panduannprogram aplikasi Qm for W indows versi 3.0 , pt elex.media komputindo, Ed. jakarta, 2009.
[2] Sofjan Ansauri, "Teknik dan Metode Peramalan," in Teknik dan Metode Peramalan Penerapannya dalam Ekonomi Dan dunia Usaha . jakarta, 2012.
[3] sossy  septia  wahyuni,  "Menentukan  dasar  sebagai  peramalan  Menentukan  tingkat  kebutuhan persediaan," 8 oktober 2014.