Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Aplikasi Model Peramalan Moving Average | Sylvia

## APLIKASI MODEL PERAMALAN MOVING AVERAGE DAN

## EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PENJUALAN PRODUK MINUMAN DI CV. GATSU JAYA PERKASA ABADI
Sylvia 1)
1) Prodi Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Pelita Harapan Email: sylvia.apandi@gmail.com
Abstrak ,  Penelitian  ini  dilakukan  di  CV.  Gatsu  Jaya  Perkasa  Abadi,  berlokasi  di  Sumatera  Utara,  yang bergerak  di  bidang  makanan  dan  minuman  dengan  berfokus  pada  produk  minuman  kopi  susu  dengan periode  Agustus  2022  sampai  Juli  2023.  Peramalan (forecasting) menjadi  bagian  dari  manajemen operasional  yang  sangat  penting  karena  mempengaruhi  efisiensi  dan  efektivitas  operasional  perusahaan serta  berdampak  pada  kepuasan  pelanggan  dan  pemenuhan  permintaan  pelanggan  dengan  tepat.  Saat  ini perusahaan  menggunakan  intuitif  dari  manajemen  dan  model  naïve  forecast  karena  merupakan  model sederhana  dan  mudah  diterapkan  oleh  perusahaan,  tetapi  sering  terjadi  ketidakakuratan  dalam  peramalan yang  berdampak  pada  persediaan  material,  biaya  penyimpanan  dan  pemenuhan  permintaan  pelanggan. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan rekomendasi kepada perusahaan model peramalan yang terbaik dari 2 months moving average , 3 months moving average, dan exponential smoothing (dengan α=  0.2  dan  0.3)  berdasarkan  analisa  nilai  kesalahan  peramalan  (MAD,  MAPD,  dan  MAPE)  terkecil. Pengumpulan  data  dengan  menggunakan  observasi,  wawancara,  pengambilan  data  historis  untuk  data permintaan  produk  minuman  kopi  susu,  menganalisa  dengan  model  peramalan moving  average (2  bulan dan 3 bulan) dan exponential smoothing (dengan α= 0.2 dan 0.3), menguji keempat model peramalan yang dipakai  dengan  MAD,  MAPD,  dan  MAPE  dan  menentukan  model  peramalan  terbaik  dari  nilai  MAD, MAPD,  MAPE  terkecil.  Hasil  dari  penelitian  memberikan  rekomendasi  menggunakan  model  peramalan terbaik  yaitu  model exponential  smoothing  ( α= 0.3) dengan hasil peramalan  untuk  periode  Agustus  2023 yaitu  2319  unit  produk  minuman  susu  di  mana  memberikan  nilai  kesalahan  terkecil  untuk  MAD  yaitu 153.8, MAPD yaitu 6.2%, MAPE yaitu 6.66%.
Kata Kunci: Model Moving Average, Exponential Smoothing , MAD, MAPD, MAPE

## PENDAHULUAN
Di  zaman  globalisasi,  kompetisi  di dalam  bisnis  dan  perusahaan  makanan  dan minuman dirasakan semakin tinggi. Manajemen  operasional  menjadi  sangat penting  di  mana  efisiensi  dan  efektivitas perusahaan  sangat  menentukan  daya  saing dan  keunggulan  kompetitif  di  tengah globalisasi ini. Pelanggan semakin mengharapkan  pengiriman  dan  penyediaan barang  yang  cepat  sehingga  kecepatan  dan ketepatan  penyediaan,  jumlah  dan  waktu penyediaan  semakin  esensial  di  dalam  daya saing  perusahaan.  Untuk  dapat  memenuhi permintaan pelanggan dan sekaligus memberikan  perkiraan  pasokan  bahan  bahan baku yang akurat dan meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional, maka diperlukan model  peramalan (forecasting) yang  tepat, sehingga  material  dan  barang  tersedia  tepat waktu dan tepat sasaran.

## Pengertian dan Manfaat Peramalan
Menurut Jay Heizer dan Barry Render (2015),  peramalan  adalah  proses  untuk memprediksi peristiwa dan kebutuhan (demand) di  masa  mendatang.  Peramalan sering  kali  menggunakan  data  historis  dan memproyeksikan  data  historis  tersebut  ke masa  depan  dengan  menggunakan  model matematika. Dengan adanya peramalan yang baik  akan  mendukung  keputusan  karena peramalan  yang  berdasarkan  permintaan akan  menentukan  perencanaan  kapasitas produksi,  manajemen  rantai  pemasokan, sumber daya manusia, teknologi dan perencanaan lainnya.

## Perilaku Data Permintaan
Menurut  Russel  dkk  (2019)  ada  4 macam perilaku permintaan yaitu:
1) Trend ,  di  mana  terjadi  kenaikan  atau penurunan permintaan yang bertahap dan dalam jangka waktu yang lama.
2) Cycle, terjadinya  pergerakan  permintaan yang naik atau turun secara berulang.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Aplikasi Model Peramalan Moving Average | Sylvia
3) Random, pergerakan  permintaan  yang tidak mengikuti pola apapun.
4) Seasonal, pergerakan  permintaan  yang naik  dan  turun  secara  berulang  yang terjadi secara periodis.

## Model Peramalan
Ada  dua  model  analisis  peramalan yaitu  model  peramalan  kualitatif  dan  model peramalan  kuantitatif.  Peramalan  kualitatif menggunakan intuisi, pengalaman dan keputusan  dari  manajemen  atau  pengambil keputusan  dalam  melakukan  peramalan. Sedangkan peramalan
kuantitatif
menggunakan model matematika yang diterapkan pada data historis untuk
melakukan peramalan.
Model Peramalan  runtun  waktu (time series) dilakukan  berdasarkan  pengurutan data  secara  merata  (dalam  mingguan, bulanan,  kuartalan  dan  lainnya) . Beberapa model  runtun  waktu  yaitu  pergerakan  rata- rata (moving average), penghalusan eksponensial (exponential  smoothing), dan linear trend line.
Model Peramalan Naïve (Naïve Forecast) Menurut  Hyndman  &  Athanasopoulos (2021)  model  naïve  adalah  model  sederhana dengan menggunakan observasi (data) terkini sebagai peramalan.
Model  Pergerakan  Rata-rata ( Moving Average)
Model  ini  adalah  model  yang  paling sederhana  dan  banyak  dipakai.  Model tersebut  cocok  jika  permintaan  pasar  akan tetap  bertahan  secara  wajar  selama  bertahun tahun.
Moving Average dapat dihitung
menggunakan rumus sebagai berikut: Di mana: n =  jumlah  periode  di  dalam moving average Di = permintaan di periode i MA n = moving average di periode n
Model Penghalusan Eksponensial ( Exponential Smoothing) Model Penghalusan eksponensial
adalah model pengrata-rataan yang memberikan  bobot  lebih  berat  kepada  data yang lebih terkini, sehingga peramalan dapat memberikan reaksi yang lebih akurat kepada perubahan  permintaan  terkini.  Model  ini menggunakan konstan penghalusan yaitu α.
Penghalusan Eksponensial dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
F t +1 = α D t + (1 - α) F t
Di mana: α
= bobot atau penghalusan konstan (0
 α  1) F t +1 = peramalan yang baru
F t = peramalan periode sebelumnya
D t = permintaan aktual periode n-1

## Pengukuran Keakuratan Forecast
Peramalan  yang  baik  bertujuan  untuk menimalisasi  kesalahan  peramalan  dan meningkatkan keakuratan peramalan. Beberapa  model  pengukuran  keakuratan forecast  adalah  Deviasi  rata-rata  absolut (Mean  Absolute  Deviation  (MAD)),  Mean Absolute  Percent  Deviation  (MAPD),  mean
Absolute Percentage Error (MAPE), Cumulative Error, Average Error.

## Mean Absolute Deviation (MAD)
Model  ini  adalah  model  pengukuran keakuratan  forecast  yang  paling  sederhana dan banyak
dipakai
dengan memperhitungkan  perbedaan  antara  forecast dan data aktual. Berikut rumusnya:
MAD = ∑ |D t – F t | n di mana:
n = jumlah periode t = periode D t = permintaan di periode t F t = forecast di periode t | | = nilai absolut

## Mean Absolute Percent Deviation
(MAPD)
Model  MAPD  mengukur  kesalahan absolut sebagai persentase dari permintaan.
MAPD = ∑ |D t – F t | ∑ D t
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Aplikasi Model Peramalan Moving Average | Sylvia
di mana: n = jumlah periode t = periode D t = permintaan di periode t F t
= forecast di periode t | | = nilai absolut

## Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Model ini adalah model statistik yang bertujuan untuk mengukur keakuratan dari model peramalan dengan menjumlahkan total bias (deviasi) antara forecast dan data aktual. Berikut rumusnya:
Di mana: n = jumlah periode
t = periode D t = permintaan di periode t F t = forecast di periode t | | = nilai absolut

## MODEL
Penelitian ini dilakukan
dengan
menggunakan  observasi  dan  wawancara. Wawancara  dilakukan  kepada  manajemen dan  karyawan  yang  menangani  manajemen operasional perusahaan dengan tujuan mendapatkan  data  dan  informasi  terkait permintaan.  Kemudian  data  tersebut  dicatat dan  digunakan  di  dalam  analisa.  Adapun tahap-tahap  analisa  data  adalah  sebagai berikut:
1) Menentukan  tujuan  peramalan  yaitu merekomendasikan model peramalan yang memberikan nilai kesalahan terkecil untuk  permintaan  produk  di  CV  Gatsu Jaya Perkasa Abadi.
2) Memilih  produk  yang  akan  difokuskan untuk  dianalisa,  yaitu  produk  minuman kopi  susu  sesuai  dengan  permintaan perusahaan.
3) Untuk mencapai tujuan penelitian, penulis melakukan  wawancara  dan  pencatatan data  historis  permintaan  dari  periode Agustus 2022 sampai Juli 2023.
4) Membuat grafik dari data historis tersebut untuk  menganalisa  perilaku  permintaan kopi susu
5) Merujuk  pada  data  permintaan  kopi  susu di  CV.  Gatsu  Jaya  Perkasa  Abadi menunjukan tren naik dan turun. Menurut
Haizer  J  et  al  (2017), exponential smoothing dan  moving average adalah model  yang  mudah  digunakan  dan  hanya memerlukan  sedikit  catatan  data  masa lalu.  Menurut  Dewi  dkk  (2019)  model moving  average dapat  digunakan  sebagai peramalan  untuk  menghitung  rata-rata hasil  penjualan  tas  pada  periode  tertentu yang  akan  terus  dihitung  berdasarkan pergerakan  data,  metode  ini  sangat efektif,  mudah  dan  lebih  efisien  proses perhitungannya  karena  tidak  memerlukan pembobotan  pada  setiap  data.  Model exponential  smoothing adalah  peramalan rata-rata yang bergerak dengan memberikan  bobot  lebih  berat  kepada data terkini sehingga peramalan mempunyai  respon  yang  sensitif  dan akurat  kepada  perubahan  permintaan aktual.    Ini  mendasari  penulis  memilih model moving  average dan exponential smoothing
untuk dianalisa karena permintaan perusahaan untuk merekomendasikan model peramalan
yang akurat tetapi juga mudah diaplikasikan ke
operasional.
Berdasarkan data permintaan kopi susu di CV  Gatsu  Jaya  Perkasa  Abadi  yang menunjukan  trend  naik  turun  dan  uraian tersebut di atas, penulis menggunakan dan menganalisa  model  peramalan: moving average dan exponential smoothing .
6) Menganalisa data dan menghitung peramalan  dengan  model  naïve  yang dipakai  oleh  perusahaan  dan  4  model tersebut.
7) Menurut  penelitian  Rachman  (2018), untuk  mengetahui  model  peramalan  yang paling akurat adalah dengan cara membandingkan  tingkat  kesalahan  dari masing-masing model peramalan. Menurut penelitian Lusiana et al (2020) di mana  MAPE,  MAD,  MAPD  terkecil memberikan  metode  peramalan  yang lebih tinggi akurasinya dan juga penelitian  Novriyana  et  al  (2020)  yang menganalisa metode exponential smoothing menjadi  model  peramalan yang  akurat  untuk  curah  hujan  medan dengan nilai MAPE terkecil. Berdasarkan uraian  tersebut,  penulis  mengevaluasi model  peramalan  terbaik  berdasarkan MAD, MAPD, dan MAPE terkecil.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Aplikasi Model Peramalan Moving Average | Sylvia
8) Implementasi  model  peramalan  untuk memperkirakan  permintaan  di  masa depan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data historis perlu dilakukan  sebelum  memulai  menganalisa model  peramalan.  Berikut  adalah  data historis  permintaan  untuk  minuman  kopi susu di bulan Agustus 2022 sampai Juli 2023 di  dalam  bentuk  grafis  yang  didapatkan  dari hasil wawancara dan observasi.
Grafik 1. Data Permintaan Kopi Susu Sumber:  Data  Internal  CV  Gatsu  Jaya Perkasa Abadi (2022-2023)
Tabel 1. Data Permintaan Kopi Susu Bulan Data Permintaan (Aktual) Average Agustus 2022 2213 2342.08 September 2022 2014 2342.08 Oktober 2022 2354 2342.08 November 2022 2045 2342.08 Desember 2022 2432 2342.08 Januari 2023 2533 2342.08 Febuari 2023 2453 2342.08 Maret 2023 2105 2342.08 April 2023 2418 2342.08 Mei 2023 2565 2342.08 Juni 2023 2653 2342.08 Juli 2023 2320 2342.08 Sumber: Data Internal CV Gatsu Jaya Perkasa Abadi (2022-2023)
Berdasarkan  data  permintaan  kopi susu  yang  menunjukan  tren  naik  dan  turun dengan  fluktuasi  masih  mendekati  rata-rata dan berdasarkan pada penelitian Lusiana et al (2020)  yang  menggunakan  metode moving average dan exponential  smoothing untuk peramalan  atap  di  PT  X,  maka  dalam penelitian  ini  penulis  akan  menganalisa beberapa  model  peramalan  yaitu 2  months dan 3 months moving average dan exponential  smoothing (dengan α =  0.2  dan 0.3).

## Model Peramalan Naïve Forecast
Sekarang  perusahaan  menggunakan naïve forecast dan intuitif dari manajemen
Berikut adalah perhitungan dan analisa peramalan  dan  nilai  MAD,  MAPD,  MAPE dengan  menggunakan  model  peramalan Naive dan data historis permintaan kopi susu dari  Agustus  2022  sampai  Juli  2023  yang dapat dilihat dalam tabel 2
Tabel 2. Perhitungan Peramalan Menggunakan Model Peramalan Naïve Forecast Bulan Data
Permintaan Aktual Peramalan
Menggunakan Model 2 Months Moving Average (Dt - Ft) |Dt - Ft| Agustus 2022 2,213 September 2022 2,014 2213.0 -199.0 199.0 Oktober 2022 2,354 2014.0 340.0 340.0 November 2022 2,045 2354.0 -309.0 309.0 Desember 2022 2,432 2045.0 387.0 387.0 Januari 2023 2,533 2432.0 101.0 101.0 Febuari 2023 2,453 2533.0 -80.0 80.0 Maret 2023 2,105 2453.0 -348.0 348.0 April 2023 2,418 2105.0 313.0 313.0 Mei 2023 2,565 2418.0 147.0 147.0 Juni 2023 2,653 2565.0 88.0 88.0 Juli 2023 2,320 2653.0 -333.0 333.0 Agustus 2023 2,320 TOTAL 28,105 2645 MAD 240.5 MAPD 9.41% MAPE 10.50% Sumber: Data Internal CV Gatsu Jaya Perkasa Abadi (2022-2023) Model  Peramalan 2  Months Moving Average
Berikut adalah perhitungan dan analisa peramalan  dan  nilai  MAD,  MAPD,  MAPE dengan  menggunakan  model  peramalan 2 months Moving  Average dan  data  historis permintaan  kopi  susu  dari  Agustus  2022 sampai  Juli  2023  yang  dapat  dilihat  dalam tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Peramalan Menggunakan Model Peramalan 2 Months
Moving Average Bulan Data
Permintaan Aktual Peramalan
Menggunakan Model 2 Months Moving Average (Dt - Ft) |Dt - Ft| Agustus 2022 2,213 September 2022 2,014 Oktober 2022 2,354 2,114 240.5 240.5 November 2022 2,045 2,184 -139.0 139.0 Desember 2022 2,432 2,200 232.5 232.5 Januari 2023 2,533 2,239 294.5 294.5 Febuari 2023 2,453 2,483 -29.5 29.5 Maret 2023 2,105 2,493 -388.0 388.0 April 2023 2,418 2,279 139.0 139.0 Mei 2023 2,565 2,262 303.5 303.5 Juni 2023 2,653 2,492 161.5 161.5 Juli 2023 2,320 2,609 -289.0 289.0 Agustus 2023 2,487 TOTAL 28,105 2217 MAD 221.7 MAPD 7.89% MAPE 9.40% Sumber : Data Internal CV Gatsu Jaya Perkasa Abadi (2022-2023)
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Aplikasi Model Peramalan Moving Average | Sylvia
Model  Peramalan 3  Months Moving

## Average
Berikut adalah perhitungan dan analisa peramalan  dan  nilai  MAD,  MAPD,  MAPE dengan  menggunakan  model  peramalan 3 Months Moving  Average dan  data  historis permintaan  kopi  susu  dari  Agustus  2022 sampai  Juli  2023  yang  dapat  dilihat  dalam tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Peramalan Menggunakan Model Peramalan 3 Months Moving Average Bulan Data Permintaan Aktual
Peramalan Menggunakan Model 3 Months Moving Average (Dt - Ft) |Dt - Ft| Agustus 2022 2,213 September 2022 2,014 Oktober 2022 2,354 November 2022 2,045 2193.7 -148.7 148.7 Desember 2022 2,432 2137.7 294.3 294.3 Januari 2023 2,533 2277.0 256.0 256.0 Febuari 2023 2,453 2336.7 116.3 116.3 Maret 2023 2,105 2472.7 -367.7 367.7 April 2023 2,418 2363.7 54.3 54.3 Mei 2023 2,565 2325.3 239.7 239.7 Juni 2023 2,653 2362.7 290.3 290.3 Juli 2023 2,320 2545.3 -225.3 225.3 Agustus 2023 2512.7 TOTAL 28,105 1992.7 MAD 221.4 MAPD 7.1% MAPE 9.33% Sumber : Data Internal CV Gatsu Jaya Perkasa Abadi (2022-2023)
Model  Peramalan Exponential  Smoothing ( α = 0.2)
Tabel 5. Perhitungan Peramalan Menggunakan Model Peramalan Exponential Smoothing (α= 0.2)
Bulan Data Permintaan Aktual Peramalan
Menggunakan Model
Exponential Smoothing
( α= 0.2) (Dt - Ft) |Dt - Ft| Agustus 2022 2,024 0 September 2022 2,117 2,024 93 93.0 Oktober 2022 2,254 2,043 211 211.4 November 2022 2,036 2,085 -49 48.9 Desember 2022 2,360 2,075 285 284.9 Januari 2023 2,312 2,132 180 179.9 Febuari 2023 2,422 2,168 254 253.9 Maret 2023 2,527 2,219 308 308.1 April 2023 2,413 2,280 133 132.5 Mei 2023 2,333 2,307 26 26.0 Juni 2023 2,118 2,312 -194 194.2 Juli 2023 2,395 2,273 122 121.6 Agustus 2023 2,298 TOTAL 27,311 1854.5 MAD 168.6 MAPD 6.8% MAPE 7.23%
Sumber : Data Internal CV Gatsu Jaya Perkasa Abadi (2022-2023)
Berikut adalah perhitungan dan analisa peramalan  dan  nilai  MAD,  MAPD,  MAPE dengan  menggunakan  model  peramalan Exponential  Smoothing (α=  0.2)    dan  data historis  permintaan  kopi  susu  dari  Agustus 2022  sampai  Juli  2023  yang  dapat  dilihat dalam tabel 5.
Model  Peramalan Exponential  Smoothing ( α = 0.3)
Berikut adalah perhitungan dan analisa peramalan  dan  nilai  MAD,  MAPD,  MAPE dengan  menggunakan  model  peramalan Exponential  Smoothing (α=  0.3) dan  data historis  permintaan  kopi  susu  dari  Agustus 2022  sampai  Juli  2023  yang  dapat  dilihat dalam tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan Peramalan Menggunakan Model Peramalan Exponential Smoothing (α=0.3)
Bulan Data Permintaan Aktual Peramalan Menggunakan
Model Exponential Smoothing ( α= 0.3) (Dt - Ft) |Dt - Ft| Agustus 2022 2,024 - 0 September 2022 2,117 2,024 93 93.0 Oktober 2022 2,254 2,052 202 202.1 November 2022 2,036 2,113 -77 76.5 Desember 2022 2,360 2,090 270 270.4 Januari 2023 2,312 2,171 141 141.3 Febuari 2023 2,422 2,213 209 208.9 Maret 2023 2,527 2,276 251 251.2 April 2023 2,413 2,351 62 61.9 Mei 2023 2,333 2,370 -37 36.7 Juni 2023 2,118 2,359 -241 240.7 Juli 2023 2,395 2,286 109 108.5 Agustus 2023 2,319 TOTAL 27,311 1691.3 MAD 153.8 MAPD 6.2% MAPE 6.66% Sumber  :  Data  Internal  CV  Gatsu  Jaya Perkasa Abadi (2022-2023) Pengukuran  dan  Analisa  Keakuratan

## Model Peramalan
Setelah melakukan perhitungan peramalan  dengan  model Naïve (yang diterapkan  perusahaan  sekarang), 2  months moving  average,  3  months  moving  average, exponential  smoothing  (α=  0.2),  exponential smoothing (α= 0.3), dilakukan uji keakuratan model  peramalan  dengan  menggunakan  uji MAD,  MAPD,  MAPE.  Berikut  adalah  hasil uji  keakuratan  model  peramalan  dengan menggunakan  MAD,  MAPD,  dan  MAPE yang dapat dilihat dari tabel 7.
Tabel 7. Hasil Uji Keakuratan Model
Peramalan dengan Menggunakan MAD,

## MAPD, dan MAPE
Model Peramalan Peramalan Permintaan Agustus 2023 MAD MAPD MAPE Naïve 2320 240.5 9.41% 10.50% 2 Months Moving Average 2487 221.7 7.9% 9.40% 3 Months Moving Average 2513 221.4 7.1% 9.33% Exponential Smoothing (α= 0.2) 2298 168.6 6.8% 7.23% Exponential Smoothing (α= 0.3) 2319 153.8 6.2% 6.66%
Berdasarkan  analisa  dari  model  Naïve yang dipakai perusahaan dan keempat model peramalan  tersebut  di  tabel  7,  peramalan dengan  nilai  kesalahan  terkecil  adalah peramalan  dengan  menggunakan  model exponential smoothing ( α = 0.3) dengan nilai MAD  yaitu  153.8,  MAPD  yaitu  6.2%, MAPE yaitu 6.66%, sehingga dapat dikatakan  peramalan  dengan  menggunakan exponential  smoothing  ( α =  0.3) memiliki keakuratan  yang  paling  tinggi  dibandingkan model naïve forecast yang dipakai perusahaan sekarang dan 3 model lainnya.
Nilai  MAD  dari  naïve  forecast  yang dipakai  perusahaan  sekarang  yaitu  240.5, MAPD  yaitu  9.41%,  MAPE  yaitu  10.5%. Sementara  rekomendasi  model exponential smoothing ( α = 0.3) dengan nilai MAD yaitu 153.8,  MAPD  yaitu  6.2%,  MAPE  yaitu 6.66%,  maka  tingkat  kesalahan  dapat diperkecil  dengan  cukup  signifikan  dan dengan demikian keakuratan model peramalan menjadi lebih tinggi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
1. Selama  ini  perusahaan  memakai  intuitif manajemen  dan  model  naïve  forecast karena  model  yang  sederhana  dan  mudah diaplikasikan  oleh  perusahaan,  tetapi tingkat kesalahannya cukup besar
sehingga penulis meneliti untuk merekomendasikan model peramalan yang  memiliki  tingkat  kesalahan  lebih kecil,  tetapi  juga  mudah  diaplikasikan oleh perusahaan.
2. Berdasarkan data historis/ aktual permintaan  minuman  kopi  susu  dari periode  Agustus  2022  sampai  Juli  2023 (12  bulan)  dapat  kita  lihat  data  aktual bergerak  dengan  tren  secara  fluktual sekitar  rata  rata  permintaan,  sehingga penulis  memilih  model  peramalan  untuk dianalisa  yaitu  model moving  average (2
bulan  dan  3  bulan)  dan exponential smoothing (dengan α = 0.2 dan 0.3).
3. Model  peramalan  terbaik  dapat  dipilih dengan  menghitung  tingkat  keakuratan peramalan  yaitu  Deviasi  rata-rata  absolut (Mean Absolute Deviation (MAD)), Mean Absolute  Percent  Deviation  (MAPD), mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan  memilih  model  peramalan  dengan nilai MAD, MAPD, MAPE terkecil , maka penulis  merekomendasikan  peramalan bulan  Agustus  2023  dengan  menerapkan model exponential smoothing ( α = 0.3) di mana  untuk  model  ini  memiliki  nilai MAD  yaitu  153.8,  MAPD  yaitu  6.2%, MAPE  yaitu  6.66%)  yang  memiliki  nilai MAD, MAPD, MAPE terkecil dari model naïve forecast dan empat model dianalisa, dengan  hasil  peramalan  untuk  bulan Agustus  2023  yaitu  2319  unit  untuk minuman  kopi  susu.  Tingkat  kesalahan dengan model exponential smoothing ( α = 0.3) meminimalisasi  tingkat  kesalahan model peramalan dengan signifikan dibandingkan  dengan  model  peramalan naïve forecast yang sekarang dipakai oleh perusahaan.
4. Saran untuk penelitian  selanjutnya adalah dengan menganalisa dan merekomendasikan  model  peramalan  ke produk-produk  lain  yang  utama  dan esensial  bagi  perusahaan  dan  membuat sistem  pembelian  material (Material
Requirement Planning) berdasarkan peramalan  permintaan  dan  stok  barang/ material.

## DAFTAR PUSTAKA
Hyndman,  R.J.,  &  Athanasopoulos,  G.. (2021). Forecasting:  Principles  and Practice,  3rd  edition. Melbourne,
Otexts
Montgomery,  D.  C.,  Jennings,  C.  L.,  & Kulahci,  M..  (2015). Introduction  to Time Series Analysis and Forecasting. Hoboken, N.J,Wiley-Interscience. Russell, Roberta S., Bayley, Tiffany, Ignacio Castillo  and  Bernard  W.  Taylor. (2019). Operations Management:
Creating  Value  along  The  Supply Chain .  Hoboken,  NJ:  John  Wiley  & Sons Heizer, J., Render, B., & Manson, C. (2017) Operations Management Sustainability
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Aplikasi Model Peramalan Moving Average | Sylvia
And Supply Chain Management . Boston, Pearson
LusianaA.,  &  YuliartyP.  (2020).  Penerapan
Model  Peramalan  (Forecasting)  Pada Permintaan  Atap  Di  Pt  X.  Industri Inovatif: Jurnal Teknik Industri,
Vol.10 No 1, Hal 11-20.
Kusumawardani,  Nita,  Muhammad  Roestam Afandi,  &  Lilia  Pasca  Riani.  (2019).
Analisis  Forecasting  Demand  Dengan
Model  Linear  Exponential  Smoothing (Studi  Pada  Produk  Batik  Fendy, Klaten). Jurnal Ekonomi & Pendidikan,  Vol.  16  No  2,  Hal  81- 89.Rachman,  Rizal.  (2018).  Penerapan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing pada
Peramalan  Produksi  Industri  Garment. Jurnal  Informatika,  Vol  5,  no.1,  pp 211-220.
Dewi,  Evita  Noor  Sofiana  &  Chamid, Ahmad Abdul. (2019). Implementation of  Single  Moving  Average  Methods For  Sales  Forecasting  of  Bag  In Convention  Tas  Loram  Kulon.  Jurnal
Transformatika: Jurnal Ilmiah Universitas Semarang. Vol 16, No 2.