INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 2 Tahun 2024 Page 4117-4130 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Peramalan Permintaan Produk Popok Bayi Merek Merries pada Caritas Market Kota Gunungsitoli
Fernimawati Gea 1 ✉ , Serniati Zebua 2 , Martha Surya Dinata Mendrofa 3 , Peringatan Harefa 4
Manajemen, Fakultas Ekonomi, Universitas Nias
Email: geaferni@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  peramalan  permintaan  produk  popok  bayi  merek Merries  di  Caritas  Market,  Kota  Gunungsitoli.  Metode  penelitian  yang digunakan adalah  analisis  data historis  penjualan,  serta  menerapkan  model  peramalan  yang  sesuai.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk membantu  manajemen  toko  dalam  perencanaan  stok  dan  pelayanan  yang  lebih  efektif.  Data  yang diperoleh  akan  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  permintaan  konsumen,  mengevaluasi  kinerja penjualan  sebelumnya,  dan  menghasilkan  peramalan  yang  akurat.  Hasil  penelitian  diharapkan  dapat memberikan wawasan yang berharga bagi manajemen Caritas Market dalam mengelola persediaan dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Jenis data yang digunakan adalah data primer dan data sekunder yang di peroleh langsung dari Caritas Market Kota Gunungsitoli. Pengumpul data dilakukan dengan cara wawancara secara langsung, riset kepustakaan dan observasi atau mengamati secara langsung proses produksi. Untuk mengetahui permintaan konsumen pada periode yang akan datang dilakukan peramalan dengan  mengunakan  metode  Moving  Average  dan  Metode  Exponential  Smooting  serta  mengetahui tingkat  kesalahan  peramalan  dengan  Mean  squaret  error  dan  mean  absolute  Error.  Peneliti  memilih metode moving average dan metode Exponential Smooting karena datanya bersifat acak atau random. Data permintaan yaang di analisi adalah data pada bulan januari 2020 sampai bulan januari 2023. Data tersebut di analisis mengunakan metode Moving Average 3 bulanan dan 5 bulanan, Metode Exponential Smooting 3 bulanan dan 5 bulanan dengan a, 0,1 , a, 0,5, dan a, 0,9. Dari hasil perhitungan yang dilakukan, yaitu peramalan mengunakan metode Moving Average 3 bulanan di dapatkan ramalan pada permintaan produk popok merries dengan mengunakan metode moving average 3 bulanan pada bulan oktober, november,  desember  2023  adalah  793  bungkus  popok  merries,  ramalan  permintaan  produk  popok merries  dengan  mengunakan  metode  moving  average  5  bulanan  pada  bulan  oktober,  november, desember 2023 adalah 718 bungkus popok merries, ramalan permintaan produk popok merries dengan mengunakan metode Exponensial Smooting Alpha 0,1 pada bulan oktober, november, desember 2023
adalah 607 bungkus popok merries, ramalan permintaan  produk popok merries dengan mengunakan metode Exponensial Smooting Alpha 0,5 pada bulan oktober, november, desember 2023  adalah 769 bungkus popok merries, dan ramalan permintaan produk popok merries dengan mengunakan metode Exponensial Smooting Alpha 0,9 pada bulan oktober, november, desember 2023 adalah 784 bungkus popok  merries.  Berdasarkan  temuan  tersebut  maka  perusahaan  lebih  mengunakan  metode  moving average 3 bulanan karena mempunyai tingkat kesalahan yang lebih kecil dan hasilnya mendekati aktual. Kata kunci: Peramalan Permintaan, Rata-rata Bergerak, Pemulusan Eksponensial, Permintaan Konsumen, Popok Bayi Merries, Caritas Market.

## Abstract
This research aims to conduct an analysis of the demand forecast for Merries brand baby diaper products at Caritas Market in Gunungsitoli City. The research methodology involves the analysis of historical sales data  and  the  application  of  appropriate  forecasting  models.  The  study  is  conducted  to  assist  store management in more effective stock planning and service. The obtained data will be used to identify consumer demand patterns, evaluate previous sales performance, and generate accurate forecasts. The research results are expected to provide valuable insights for Caritas Market management in inventory management and enhancing customer satisfaction.The types of data used in this study are primary and secondary  data  obtained  directly  from  Caritas  Market  in  Gunungsitoli  City.  Data  collection  methods include  direct  interviews,  literature  research,  and  direct  observation  of  the  production  process.  To determine future consumer demand, forecasting is carried out using the Moving Average and Exponential Smoothing methods. The forecast accuracy is assessed using Mean Squared Error and Mean Absolute Error. The researcher chose the Moving Average and Exponential Smoothing methods due to the random nature of the data. The analyzed demand data covers the period from January 2020 to January 2023. The calculation results indicate that the forecast, using the 3-month Moving Average method, predicts Merries diaper product demand for October, November, and December 2023 to be 793 packs. Using the 5-month Moving  Average  method,  the  forecasted  demand  for  the  same  period  is  718  packs.  The  Exponential Smoothing method with Alpha 0.1 yields a forecast of 607 packs, while Alpha 0.5 gives a forecast of 769 packs, and Alpha 0.9 predicts 784 packs for October, November, and December 2023. Based on these findings, the company is advised to prefer the 3-month Moving Average method due to its lower error rate and closer approximation to actual demand.
Keywords: Demand Forecasting, Moving Average, Exponential Smoothing, Consumer Demand, Merries Diaper, Caritas Market.

## PENDAHULUAN
Sebuah perusahaan didirikan mempunyai tujuan untuk menghasilkan barang dan jasa yang menjadi kebutuhan konsumen dan sekaligus untuk mendapatkan keutungan dari usaha  tersebut.  Selain  untuk  mendapatkan  keutungan  juga  bertujuan  untuk  membantu pemerintah  dalam  mengurangi  angka  pengangguran  serta  bertujuan  untuk
mempertahankan dan meningkatkan kelangsungan hidup perusahaan dimasa yang akan datang. Dalam mengambil keputusan para manajer selalu berusaha membuat estimasi yang baik tentang apa yang terjadi dimasa yang akan datang.  Perencanaan yang efektif baik untuk  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek  bergantung  pada  peramalan  permintaan untuk produk perusahaan tersebut. Kegiatan untuk mengetahui atau memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang disebut dengan peramalan ( Forecasting). Peramalan  dilakukan  bertujuan  agar  bisa  meminimumkan  kesalahan  meramal.    Untuk memenuhi kebutuhan konsumen, manajemen perusahaan membuat peramalan permintaan produk. Peramalan permintaan ini merupakan peramalan tentang jumlah produk yang akan dipesan atau diminta pada periode yang akan datang.  Dengan adanya peramalan, maka perusahaan  dapat  mencapai  tujuan  serta  pengambilan  keputusan  dalam  produksinya, namun  dalam  kegiatan  peramalan  memerlukan  penerapan  metode-metode,  hal  ini bertujuan  agar  dapat  mengetahui  permintaan  yang  akan  datang  dan  meminimumkan kesalahan peramalan.  Metode peramalan menurut (Heizer & Render, 2019:117-118) bahwa terdapat dua pendekatan umum untuk peramalan sebagaimana dua cara mengatasi model peramalan  dibagi  ke  dalam  dua  kategori  utama,  yaitu  metode  kualitatif  dan  metode kuantitatif.  Akibat terjadinya perencanaan produk yang kurang tepat akan menyebabkan ketidaksesuaian kuantitas dan kualitas produk dengan permintaan pasar. Menurut (pontas pardede, 2019 : 24) Peramalan yaitu perhitungan yang objektif dengan menggunakan data- data masa lalu, untuk menentukan sesuatu dimasa yang akan datang.  Pola-pola umum yang  terjadi  pada  masa  lalu  tersebut  akan  dimanfaatkan  salah  satu  masukan  dalam pembuatan model keputusan yang diambil pihak manajemen untuk menentukan berapa permintaan produk yang akan datang.  Sehingga pihak perusahaan dapat memproduksi barang atau jasa sesuai permintaan yang telah dilakukan.
Selain itu muncul persaingan baru yakni terbukanya toko-toko baru di Pulau Nias seperti Alfamidi, Indomaret dan lainnya, dan munculnya juga produk yang sama dengan merek yang berbeda yakni popok Makuku yang mana menduduki tingkat pertama sejak masukknya  di  nias  sampai  sekarang  oleh  karena  kualitas  dan  pemasaran  baik,  para konsumen  ingin  mencoba  yang  baru  akhirnya  produk  merries  berada  di  tingkat  kedua sehingga  Caritas  Market  kesulitan  meramalkan  penjual  kedepannya  terutama  dalam menyetok  persediaan  barang  dagangan  khususnya  popok  bayi.  Selain  itu    muncul persaingan  terlebih  dalam  tingkat  harga  produk  popok  bayi  akibatnya  tingkat  pembeli menurun, yang menyebabkan produk  kadarluasa dan mengalami kerugian.
Tahun Persediaan Jumlah Barang Yang Dibeli Jumlah/sisa Persediaan Digudang Jumlah Barang Rusak/Kadarlu asa 2020 1.920 bungkus 160 bungkus 69 bungkus 2021 2.250bungkus 187 bungkus 91 bungkus 2022 2.450 bungkus 204 bungkus 72 bungkus 2023 (Jan-Sep) 2.380 bungkus 198 bungkus 64 bungkus
Sumber, Data Persediaan Caritas, Januari 2020- September2023
Berbagai masalah permintaan persediaan yang terjadi dapat mengganggu efektivitas operasional pada Caritas Market. Perputaran persediaan yang tidak berjalan sesuai dengan yang diharapkan mengakibatkan hambatan perputaran modal pada Caritas Market. Hal ini dapat  mengurangi  keuntungan  atau  bahkan  mengakibatkan  kerugian.  Oleh  karena  itu, Caritas Market melakukan peramalan permintaan terhadap persediaan popok bayi merek merriess untuk memastikan pengelolaan persediaan Caritas Market berjalan dengan baik sehingga dapat mencapai tujuan yang diharapkan.  Melakukan peramalan produk popok bayi  diharapkan  membantu  perusahaan  mencapai  pengelolaan  persediaan  yang  efektif sehingga dapat meminimalisir kesalahan peramalan atas persediaan.

## Landasan Teori
Pengertian Peramalan
Peramalan merupakan gambaran keadaan perusahaan pada masa yang akan datang. Gambaran tersebut sangat penting bagi manajemen perusahaan, karena dengan gambaran tersebut  maka  perusahaan  dapat  memprediksi  langkah-langkah  apa  saja  yang  diambil dalam memenuhi permintaan konsumen. Ramalan memang tidak selalu tepat 100%, karena masa depan mengandung masalah ketidakpastian, namun dengan pemilihan metode yang tepat dapat membuat peramalan dengan tingkat kesalahan yang kecil. Terdapat beberapa pendapat mengenai pengertian peramalan, seperti yang dikemukakan oleh (Gaspers, 2019: 71)  peramalan  merupakan  suatu  dugaan  terhadap  permintaan  yang  akan  datang berdasarkan pada beberapa variable peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis,
sedangkan menurut (Heizer & Render, 2019: 136) Peramalan (forecasting) adalah suatu seni dan ilmu pengetahuan dalam memprediksi peristiwa pada masa yang akan datang.

## Tujuan Peramalan
Secara  umum  yang  dimaksud  dengan  peramalan  adalah  suatu  kegiatan  yang bertujuan  untuk  memperkirakan  atau  mengetahui  kejadian  dimasa  yang  akan  datang. Adapun tujuan peramalan menurut (Sofyan, 2020: 15) tujuan utama peramalan adalah untuk meramalkan  permintaan  dimasa  yang  akan  datang,  sehingga  diperoleh  suatu  perkiraan yang mendekati keadaan yang sebenarnya.

## Jenis-jenis Peramalan
Dalam  kegiatan  produksi  peramalan  tingkat  permintaan  suatu  produk  diperlukan untuk  mengantisipasi  permintaan  yang  berubah-ubah.  Pada  umumnya  jenis-jenis peramalan menurut (Heizer & Render, 2018:115) yaitu:
1. Peramalan  Ekonomi  ( Economic  Forecast),  menjelaskan  siklus  bisnis  dengan memprediksikan  tingkat  inflasi,  ketersediaan  uang,  dana  yang  dibutuhkan  untuk membangun perumahan, dan indicator perencanaan lainnya.
2. Peramalan  Teknologi  ( Technologycal  Forecast),  memperhatikan  tingkat  kemajuan teknologi  yang  dapat  meluncurkan  produk  baru  yang  menarik,  yang  membutuhkan pabrik dan peralatan baru.
3. Peramalan  Permintaan  ( Demand  Forecast),  proyeksi  permintaan  untukproduk  atau layanan suatu perusahaan. Peramalan ini disebut juga dengan peramalan penjualan, yang mengendalikan produksi, kapasitas, serta system penjadwalan dan menjadi input bagi perencanaan keuangan, pemasaran, dan sumber daya manusianya.

## Faktor-faktor yang memperngaruhi Peramalan
Dalam hal ini terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi aktivitas peramalan menurut (Sofyan, 2019:15) adalah sebagai yaitu Horizon Waktu, Pola Data, Jenis Model, Biaya, Ketepatan Mudah Tidaknya Penggunaan.

## Langkah-langkah Dalam Proses Peramalan
Beberapa langkah yang perlu diperhatikan untuk memastikan bahwa permintaan yang dilakukan dapat mencapai taraf ketepatan yang optimal, menurut William J. Stevenson dan Sum Chee Chuong diterjemahkan oleh (Angelica, Wijaya & Kurnia, 2019:79) bahwa ada 6 langkah dasar dalam proses peramalan, yaitu:  Menentukan tujuan ramalan,  Menetapkan
rentan waktu, Memilih teknik peramalan, Memperoleh, membersihkan, Membuat ramalan, Memantau ramalan.

## Metode Peramalan
Metode  peramalan  menurut  (Heizer  &  Render,  2019:117-118)  bahwa  terdapat  dua pendekatan umum untuk peramalan sebagaimana dua cara mengatasi model peramalan dibagi  ke  dalam  dua  kategori  utama,  yaitu  metode  kualitatif  dan  metode  kuantitatif. Peramalan kualitatif memanfaatkan faktor-faktor penting seperti intuisi, pengalaman pribadi dan sistem nilai pengambilan keputusan.
Metode  peramalan  kuantitatif  merupakan  metode  peramalan  yang  dalam perhitungannya  menggunakan  perhitungan  secara  matematis.  Metode  peramalan kuantitatif dibedakan atas dua macam, yaitu: Metode Deret Waktu (Times Series Models). Metode ini terdiri dari beberapa metode (Sofyan, 2019:21), yaitu: Pendekatan Awan (Naive Approach),  Metode  Rata-Rata  Bergerak  (Moving  Average).  Metode  rata-rata  bergerak menggunakan  sejumlah data aktual masa  lalu untuk menghasilkan  peramalan. Rata-rata bergerak berguna jika mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan stabil sepanjang masa yang kita ramalkan (Wardah, 2019). Single Moving Average :
Secara sistematis, rumus peramalan metode ini sebagai berikut (Sofyan, 2019:22):
𝐹 ′ 𝑡 +1 = 𝑋𝑡 + 𝑋𝑡 +1+ ⋯ + 𝑋𝑡 − 𝑛 +1  ..…..Rumus 2.1 Single Moving Average

## 𝑁
Weigthed moving average merupakan metode peramlan yang dilakukan dengan pola rata-rata yang dihasilkan dengan cara pembobotan, dimana setiap periode diberi bobot, semakin  dekat  dengan  saat  sekarang  maka  nilai  bobot  akan  semakin  besar.  Bobot ditentukan berdasarkan pengalaman. Secara matematis fungsi peramalan metode ini adalah sebagai berikut:
F 𝑡 = 𝑤 1. 𝑋𝑡 − 1+ 𝑤 2. 𝑋𝑡 − 2+ 𝑤𝑛 . 𝑋𝑡 − 𝑛 ….. Rumus 2.5 Weigthed Moving   Average
𝑤 1+ 𝑤 2+ 𝑤𝑛
a) Single Exponential Smoothing
Single exponential smoothing dapat diartikan dimana nilai data ramalan pada periode t+1 merupakan  nilai  aktual  pada  periode  t  ditambah  dengan  penyesuaian  yang  berasal  dari kesalahan  nilai  ramalan  yang  terjadi  pada  periode  t.  Perhitungan  peramalan  dilakukan dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝐹 ′ 𝑡 +1 =  . 𝑋𝑡 + (1 − 𝛼 ) . 𝐹 ′ 𝑡 …. Rumus 2.6 Single Exponential Smoothing
Metode Error Peramalan
(Febrina et al. 2013). Keakuratan keseluruhan dari setiap model peramalan (Ratarataa bergerak, penghalusan exponensial atau lainnya) dapat dijelaskan dengan membandingkan nilai yang diramal dengan nilai aktual yang ada. Oleh sebab itu, kesalahan peramalan dapat dihitung dengan menggunakan rumus (Heizer & Render, 2019:148):

## Pengertian Permintaan
Menurut Gilarso (2019), permintaan adalah jumlah dari suatu barang atau jasa yang mau dan mampu dibeli pada berbagai kemungkinan harga, selama jangka waktu tertentu. Menurut Bangun (2019), permintaan suatu barang pada tingkat harga tertentu. Konsumen dapat menentukan jumlah barang yang dikonsumsi tergantung pada harga barang tersebut.

## Peramalan Permintaan
Menurut Heizer dan Render (2021), Peramalan permintaan adalah proyeksi permintaan pada  produk  atau  layanan  perusahaan.  Proyeksi  permintaan  produk  atau  layanan  suatu perusahaan,  peramalan ini juga bisa  disebut  dengan peramalan penjualan yang menjadi pengendali  produksi,  kapasitas  dan  juga  system  penjadwalan  dan  menjadi  input  untuk merencanakan keuangan, pemasaran, dan sumber daya manusia (Vanesa, 2018).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan metode deskriptif, dengan analisis data menggunakan metode  peramalan  kuantitatif.    Metode  deskriptif  yaitu  penelitian  yang  bertujuan mendeskriptifkan  secara  sistematis,  factual,  dan  akurat  mengenai  fakta-fakta  dan  sifat populasi tertentu atau menggambarkan fenomena secara detail.  Metode deskriptif ini juga berorientasi  pada  pemecahan  masalah  yang  ada  sekarang  berdasarkan  data-data  yang diperoleh di lapangan.   Menurut Sugiyono (2019:9) metode kuantitatif merupakan “ Metode penelitian  yang  berlandaskan  pada  filsafat  positivisme,  digunakan  untuk  meneliti  pada populasi  atau  sampel  tertentu,  pengumpulan  data  menggunakan  instrument  penelitian, analisis data bersifat kuantitatif atau statistik, dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah  ditetapkan”.    Disebut  sebagai  penelitian  positivistic  karena  penelitian  ini  ha nya mendasarkan kepada fakta-fakta positif yng didapatkan di lapangan penelitian.  Data yang berupa  angka-angka    yang  telah  dirumuskan  dijadikan  sebagai  informasi  akurat  dalam penelitian.

## Teknik Analisa data
Analisis data dalam penelitian ini menggunakan metode Peramalan Single Moving Average  (Rata-rata  Bergerak  Tunggal)    dan  Exponential  Smoothing  (Penghalusan Eksponensial). Metode yang digunakan untuk peramalan Permintaan produk Popok Bayi Merek  Merries  Pada  Caritas  Market  Kota  Gunungsitoli  adalah  metode  peramalan Single Moving Average  dan pemulusan eksponensial (exponential smoothing), Untuk meramalkan Permintaan produk tahun 2023 yang akan datang, yaitu metode yang menghasilkan nilai moving average, 3 bulanan dan 5 bulanan serta nilai dari exponential smoothing.
Single Moving Average (Rata-rata Bergerak Tunggal)
Metode rata-rata bergerak tunggal menggunakan sejumlah data aktual permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan di masa yang akan datang. Metode ini mempunyai dua sifat khusus yaitu untuk membuat forecast memerlukan data historis dalam jangka waktu tertentu, semakin panjang moving average akan menghasilkan moving average yang semakin halus, secara sistematis moving average adalah:
Rumus single moving average :
St + 1 = 𝑋𝑡 + 𝑋𝑡 − 1+ ⋯𝑋𝑡 − 𝑛 +1 𝑛
Exponential Smoothing (Penghalusan Eksponensial)
Metode exponensial smoothing adalah suatu prosedur yang mengulang perhitungan secara  terus  menerus  dengan  menggunakan  data  terbaru  dengan  didasarkan  pada perhitungan rata-rata peramalan terhadap objek pengamatan terbaru.
Rumus metode exponential smoothing:
St + 1 = α 𝑋𝑡 +(1- α) St
Analisis Data Deskripsi Data
Pesediaan popok bayi merek merries pada caritas market Kota Gunungsitoli (Januari 2020 – September  2023)  mengalami  kenaikan  dan  mengalami  penurunan.  Dalam melakukan peramalan permintaan, terlebih dahulu menyiapkan data yang akan dilakukan untuk  meramal  yaitu  data  penjualan  popok  bayi  merek  merries  pada  tahun  yang  lalu. Selanjutnya memilih metode peramalan yang akan digunakan, dalam hal ini metode yang digunakan ada 3 yaitu :
a.  Single Moving Average 3 bulanan b.  Single Moving Average 5 bulanan
c. Exponential Smoothing dengan α: 0,1 : α : 0,5 : α : 0,9
Dengan membandingkan hasil peramalan dari dua metode diharapkan memperoleh tingkat kesalahan  atau  error  terkecil,  sehingga  dapat  dijadikan  pedoman  untuk  melakukan peramalan periode mendatang.

## Single Moving Average 3 bulanan
Metode Single Moving Average 3 bulanan yaitu : melakukan peramalan dengan dasar atau data bulanan sebelumnya. Untuk itu diperlukan minimal 3 data periode sebelumnya. Metode ini dilakukan dengan cara menjumlahkan ke 3 data kemudian dibagi dengan angka 3
Rumus :
St+1  = 𝑋𝑡 + 𝑋𝑡 +1+ ⋯ + 𝑋𝑡 − 𝑛 +1

## 𝑁
Untuk  ramalan  bulan  oktober,  november,  desember  dengan  metode  moving  average  3 bulanan adalah sebagai berikut :
• Bulan oktober, november, desember 2023  =  770 + 880 + 780
3
=  793,33
Karena data berupa data permintaan popok merries , maka tidak mungkin hasilnya berupa pecahan, maka untuk itu, hasil pecahan dibulatkan dengan syarat :
0 - 0,499    Dibulatkan menjadi  0 05 – 0,999 Dibulatkan menjadi   1
Penyimpangan (error) dalam peramalan permintaan produk popok merries dengan metode moving  average  3  bulanan  pada  caritas  market  Kota  Gunungsitoli  yaitu    untuk  mean absolute error sebesar 65,66 dan untuk mean squared error sebesar 7.304.

## Single moving average 5 bulanan
Metode Single Moving Average 5 yaitu: melakukan peramalan dengan dasar  data bulan sebelumnya.  Untuk itu diperlukan 5 data periode sebelumnya metode ini dilakukan dengan cara menjumlahkan kelima data, kemudian dibagi dengan angka 5.
Rumus :
St + 1  =   xt + xt- 1 + ….xt – n + 1 n
Dimana :
St + 1  =   forecast untuk periode ke t + 1
Xt      =  Data pada periode t
N       =  jangka waktu moving average
Untuk ramalan tahun oktober, november, desember, 2023 dengan metode moving average 5 bulanan adalah sebagai berikut :
Bulan Okt, nov, des 2023
= 612 + 598 + 770 + 830 + 780
5
=  3590
5 =  718
Karena  data  berupa  data  permintaan  popok  merries  ,  maka  tidak  mungkin  hasilnya berupa pecahan, maka untuk itu , hasil pecahan dibulatkan dengan syarat :
0 - 0,499    Dibulatkan menjadi  0
05 – 0,999 Dibulatkan menjadi   1
Penyimpangan (error) dalam peramalan permintaan produk popok merries dengan metode moving average 5 bulanan pada caritas market kota gunungsitoli yaitu untuk mean absolute error sebesar 69,6=70 dan untuk squared error sebesar 8636,8 = 8.637.

## Exponential Smooting
Dalam meramalkan penjualan dengan metode ini mengunakan rumus sebagai berikut :
St + 1 = α Xt + (1−α) St
Dimana :
St + 1    = Nilai ramalan untuk periode berikutnya
α = Konstantan penulisan (0−1).
Xt  = Data pada periode t.
St         = Nilai penulisan yang lama atau rata- rata yang dimuluskan hingga periode t−1.
Exponsial Smooting alpha 0,1
Exponensial Smoothing dengan Alpha 0,1artinya memberikan bobot yang lebih kecil.  Pada peramalan sebelumnya dibandingkan dengan data sebelumnya, apabila diterapkan dalam data penjualan Caritas Market Kota Gunungsitoli.
Rumus :
St + 1 = α X t + (1 – α ) St
Metode exponensial smooting (α = 0,1) :
Untuk peramalan bulan oktober, november, desember 2023 dengan Exponential Smooting (α : 0,1) adalah sebagai berikut :
• F oktober, nov, des 2023 = 587,693466+0,1(780 – 587,693466)
=  587,693466 + 19,2306334
=  606,924119
Karena data berupa data permintaan popok Merries, maka tidak mungkin hasilnya berupa pecahan, maka untuk itu hasil pecahan dibulatkan dengan syarat :
0 – 0,499 dibulatkan menjadi 0

## 0 – 0,999 dibulatkan menjadi 1
Penyimpangan (error) dalam peramalan permintaan produk popok merries dengan metode Exponential Smoothing alpha 0,1 Caritas Market yaitu untuk Mean Absolute Error sebesar 104,857143 =105 dan untuk Mean Squared Eror sebesar 16.993, 1429 =16.993.
Exponential Smooting alpa 0,5
Exponensial  Smoothing  dengan  Alpha  0,5  artinya  memberikan  bobot  yang  sama antara peramalan sebelumnya sehingga menjadi keseimbangan.  Apabila diterapkan dalam data penjualan Caritas Market maka:
Rumus :
St + 1 = α x t + (1 - α) St
Metode Exponential Smooting ( α = 0,5)
Untuk ramalan bulan oktober, november, desember 2023 dengan Exponential Smooting (α : 0,5) adalah sebagai berikut :
• F okt, nov, des  2023   =  757,968262+0,5(780 – 757,968262) =  780 – 757,968262 + 11,015869
=  768,984131
Karena data berupa data permintaan popok merries, maka tidak mungkin hasilnya berupa pecahan, maka untuk itu hasil pecahan dibulatkan dengan syarat:
0 – 0,499    dibulatkan menjadi 0

## 0,5 – 0,999 dibulatkan menjadi 1
Penyimpanagan (error) dalam peramalan permintaan produk popok merriesdengan metode Exponensial Smoothing alpha 0,5 Caritas Market untuk mean absolate sebesar 52,0714286 = 52 dan untuk mean squared error sebesar 5583, 35714 = 5.583.

## Exponential Smooting alpa 0,9
Exponential Smoothing dengan alpha 0,9 artinya memberi bobot yang sama antara peramalan  sebelumnya  dengan  data  sebelumnya,  sehingga  menjadi  keseimbangan. Apabila diterapkan dalam data penjualan Caritas Market Kota Gunungsitoli.
Rumus : St + 1 = α + (1 – α) St
Metode Exp onential Smooting (α = 0,9)
Untuk peramalan bulan oktober, november, desember 2023 dengan Exponential Smooting (a : 0,9) adalah sebagai berikut : • F  oktober, november, desember 2023 =  822,294710438 + 0,9 (780 – 822,294710438)
=  822,294710438 + (-38,065239394)
=  784,229471044
Penyimpangan (error) dalam peramalan permintaan produk popok merries dengan metode Exponential    Smooting  alpa  0,9  caritas  market  untuk  Mean  Absolute  Error  sebesar 47,3571429  = 47 dan untuk Mean Squared Error sebesar 4640,35714 = 4.640
Dari data perbandingan tabel di atas metode yang paling efektif untuk meramalkan pesediaan popok bayi merek merries adalah dengan mengunakan metode Single Moving Alpha 0.9  karena mempunyai tingkat kesalahan atau MSE yang kecil yaitu 4.640.

## Pembahasan
Berdasarkan  teori  dengan  hasil  yakni:  Berdasarkan  teori    tentang  hasil  peramalan menurut ( savira, 2020)   peramalan merupakan suatu usaha untuk meramalkan keaadaan di  masa  mendatang  melalui  pengujian  keaadaan  dimasa  lalu  dan  Berdasarkan  teori peramalan menurut (Diana Khairani Sofyan, 2020:3) peramalan merupakan suatu kegiatan memperkirakan  kejadian  dimasa  yang  akan  datang  dengan  terlebih  dahulu  melakukan penyusunan rencana yang dibuat berdasarkan kapasitas dan kemampuan permintaan atau produksi yang dilakukan perusahaan.

## SIMPULAN
Dengan selesainya tugas akhir dengan judul “Analisis Peramalan Permintaan Produk Popok  Bayi  Merek  Merries  Pada  Caritas  Market  Kota  Gunungsitoli”  dapat  di  ambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Peramalan  permintaan  produk  popok  bayi  merek  merries  pada  bulan  oktober, november,  desember  2023  adalah  :  Berdasarkan  perhitungan  ramalan  permintaan produk popok merries dengan mengunakan metode moving average 3 bulanan pada bulan  oktober,  november,  desember  2023  adalah  793  bungkus  popok  merries. Berdasarkan  perhitungan  ramalan  permintaan  produk  popok  merries  dengan mengunakan  metode  moving  average  5  bulanan  pada  bulan  oktober,  november, desember 2023 adalah 718 bungkus popok merries.  Berdasarkan perhitungan ramalan permintaan produk popok merries dengan mengunakan metode Exponensial Smooting
Alpha 0,1 pada bulan oktober, november, desember 2023 adalah 607 bungkus popok merries.  Berdasarkan perhitungan ramalan permintaan produk popok merries dengan mengunakan metode Exponensial Smooting Alpha 0,5 pada bulan oktober, november, desember 2023 adalah 769 bungkus popok merries.  Berdasarkan perhitungan ramalan permintaan produk popok merries dengan mengunakan metode Exponensial Smooting Alpha 0,9 pada bulan oktober, november, desember 2023 adalah 784 bungkus popok merries.
2. Hasil dari perhitungan untuk tingkat kesalahan peramalan permintaan popok merries dengan kesalahan  kuadrat rata-rata atau Mean Square  Error (MSE) adalah :  Dengan Moving Average 3 bulanan:7.304, Dengan Moving Average 5 bulanan : 8.637, Dengan Exponensial Smooting a 0,1: 16.993, Dengan Exponensial Smooting a 0,5:5.583, Dengan Exponensial  Smooting  a  0,  9  :  4.640.    Dari  data  perbandingan,  metode  yang  paling efektif untuk meramalkan permintaan produk popok Merries yaitu metode Exponensial Smoothing alpha 0,9 karena mempunyai tingkat kesalahan yang kecil yaitu 4.640.

## DAFTAR PUSTAKA
Arikunto, S. (2019). Prosedur Penelitian: Suatu Pendekatan Praktik. Rineka Cipta. Gaspersz, V. (2005). Forecasting: Rata-rata Bergerak. Gramedia Pustaka Utama.
Gaspers, M. J. (2019). Peramalan Permintaan dengan Metode Regresi Linier Berganda (Studi Kasus: Perusahaan Distributor Alat Kesehatan). Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia.
Heizer, J., & Render, B. (2019). Operations Management: Sustainability and Supply Chain Management (12th ed.). Pearson Education.
Heizer, J., & Render, B. (2019). Manajemen Operasi. Salemba Empat.
Juliansyah. (2019). Identifikasi, artinya memerinci masalah sehingga dapat diketahui dengan jelas.
Moloeng, L. J. (2019). Metodologi Penelitian Kualitatif: Edisi Revisi. PT Remaja Rosdakarya. Pontas Pardede. (2019). Analisis Permintaan: Teori dan Aplikasi. Erlangga.
Raharja, S. (2020). Peramalan Kuantitatif: Teori dan Aplikasi. PT Refika Aditama.
Savira, R. A. (2020). Analisis Peramalan Permintaan dalam Menghadapi Ketidakpastian Pada Produk Smartphone. Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan..
Sofyan, D. K. (2020). Pengaruh Peramalan Terhadap Kinerja Organisasi. Jurnal Manajemen dan Kewirausahaan.
Sofyan, H. (2019). Metode Peramalan Kuantitatif. Andi Offset.
Stevenson, W. J., & Chuong, S. C. (2019). Manajemen Operasi. Salemba Empat.
Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Alfabeta.
Sumber Data Persediaan Caritas, 2020-2022.
Wardah,  A.  (2020).  Peramalan  Permintaan  Produk  Bahan  Baku  Dengan  Metode  Moving Average  Double  dan  Exponential  Smoothing  Pada  PT  Mustika  Ratu  Tbk.  Buletin Informatika.