Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021

## KOMPARASI METODE MOVING AVERAGE DAN TREND PROJECTION SEBAGAI ALAT UKUR PERENCANAAN PRODUKSI PADA  UD. JAYA ABADI KABUPATEN PROBOLINGGO
Alvian Nuari 1 , R. Hery Koeshardjono 2 , M. Saiful Bahri 3 1,2,3 Fakultas Ekonomi Universitas Panca Marga Probolinggo E-mail : alviannuari123@gmail.com

## Abstract
The purpose of this research is to find out the comparison of forecasting calculations using the moving average and trend projection methods as a means measuring tool in production planning at UD. Jaya Abadi Probolinggo Regency. The type of research used is quantitative descriptive. Population and sample in this research is UD production data. Jaya Abadi Probolinggo Regerency from 2018 to March 2021. Data  analysis using the moving average and trend projection methods which aim to predict future production or the next period. The results showed that the value of  MAD (Mean Absolute Deviation)  and the MSE (Mean Square Error) moving average values are  higher than  the MAD  and the MSE trend projection, so the company you should use trend projection because when viewed  from the results of the comparision of  MAD and MSE, this method  has  a smaller error rate than the moving average method. So it can be  concluded that  the trend projection method can be used in planning bread production  at UD. Jaya Abadi Probolinggo Regency. Keywords :, forecasting, moving averge, trend projection, and Production planning

## Abstrak
Tujuan  Penelitian  ini  untuk  mengetahui  perbandingan  dalam  perhitungan  peramalan  antara menggunakan metode moving average dan trend projection sebagai alat ukur perencanaan produksi pada UD.  Jaya  Abadi  Kapubaten  Probolinggo.  Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  deskriptif  kuantitatif. Populasi dan sampel dalam penelitian ini adalah data produksi UD. Jaya Abadi Kapubaten Probolinggo dari tahun 2018 s/d bulan Maret 2021. Analisis data  menggunakan metode moving average dan metode trend projection yang bertujuan meramalkan produksi yang akan datang atau periode selanjutnya. Hasil penelitian meunjukkan bahwa nilai MAD ( Mean Absolute Deviation ) dan MSE (Mean Square Error) pada moving average lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  nilai  MAD      dan  MSE  pada trend  projection ,  jadi  perusahaan  sebaiknya mengunakan trend projection karena MAD dan MSE memiliki tingkat kesalahan yang lebih kecil dibandingkan metode moving average . Maka dapat disimpulankan bahwa metode trend projection sebaiknya digunakan dalam perencanaan produksi seragam sekolah pada UD. Jaya Abadi Kabupaten Probolinggo.
Kata Kunci :, Peramalan, moving averge , trend projection, dan Perencanaan produksi

## PENDAHULUAN
Setiap perusahaan dituntut untuk memenuhi kebutuhan konsumen yang terus meningkat dan semakin  kompleks,  pihak  produsen  atau  perusahaan  dituntut  untuk  meningkatkan  produksinya disamping  itu  perusahaan  harus  mampu  juga dalam  meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi  kerja, apabila perusahaan tidak mampu maka perusahaan tidak akan mampu bersaing dengan perusahaan lainnya dalam arti tertinggal. Oleh karena itu, semua perusahaan sangat membutuhkan pimpinan
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021
atau manager yang mampu untuk mengelola perusahaan dengan mengambil keputusan yang tepat dalam  menghadapi  masa  depan  yang  penuh  dengan  ketidakpastian,  agar  perusahaan  tersebut dapat meraih keberhasilannya. Salah satu alat yang diperlukan adalah metode peramalan. Menurut Heizer dan Render (2015:113) “Peramalan (forecasting) adalah suatu seni dan ilmu pengetahuan dalam memprediksi peristiwa pada masa mendatang”.
Peramalan  merupakan tahap  awal  untuk  perencanaan produksi  secara  keseluruhan  karena adanya  ketidakpastian  didalam  permintaan  konsumen  dimasa  yang  akan  datang  sehingga  dalam peramalan  ini  sangat  membutuhkan  input  data  untuk  proses  perencanaan  produksi.  Menurut Sofyan  (2013:73)  “Perencanaan  produksi  merupa kan  suatu  kegiatan  untuk  mendapatkan  produk sesuai dengan kebutuhan 2 (dua) pihak yaitu perusahaan dan konsumen”. Bagi setiap perusahaan perencanaan produksi salah satu hal utama yang perlu dipertimbangkan dalam upaya memperoleh optimalisasi  produksi,  penjualan,  dan  efisiensi  biaya-biaya.  Umumya  untuk  menentukan  atau merencanakan  jumlah  hasil  yang  akan  diproduksi  sangat  ditentukan  oleh  jumlah  atau  besarnya permintaan akan produk tersebut .
Metode peramalan dapat diterapkan pada berbagai bidang usaha, misalnya industri pakaian pada perusahaan “UD. Jaya Abadi” di Desa Jorongan Kecamatan Leces Kabupaten Probolinggo yang bergerak  dibidang  pembuatan  pakaian  yaitu  seragam  sekolah.  Perusahaan  ini  termasuk  industri kecil yang memiliki pangsa pasar Indonesia. UD. Jaya Abadi ini belum pernah menerapkan sistem atau metode peramalan dan hanya melakukan perencanaan berdasarkan perasaan (intuisi) pemilik perusahaan. Kesulitan dalam memenuhi target produksi yang tepat UD. Jaya Abadi menjadi salah satu  kendala  utama  yang  sering  dihadapi.  Untuk  itu  dibuatlah  sistem  peramalan  menggunakan metode moving average dan trend projection yang menghasilkan sebuah sistem peramalan untuk menetukan  target  produksi  bulan  berikutnya.  Hasil  peramalan  dari  kedua  metode  tersebut dibandingkan dengan tujuan mengetahui keakuratan hasil peramalan perencanaan produksi.
Hasil  penelitian  Fandi  Ahmad  (2020)  Hasil  dari  proses  perbandingan  data  menggunakan software  expert  choice, MAPE  tertinggi  adalah  penentuan  peramalan  dengan  metode moving average dengan nilai presentase lebih besar dari metode exponential smooting, sedangkan untuk nilai MAPE terendah adalah dengan metode linear regression maka dapat disimpulkan penggunaan
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021
peramalan  melalui  pendekatan linier  regression yang  terbaik.  Berbeda  dengan  hasil  penelitian Vanessa P.  Rau,  dkk.  (2018)  menunjukan hasil perhitungan dari  metode moving  average,  weight moving average, dan exponential smootihing, metode yang terbaik adalah metode moving average 5  bulanan dengan  hasil dengan  hasil  nilai  MSE  sebesar  2622560.0; MAD  sebesar  1079.709  ;  dan MAPE sebesar 18.807% . Demikian pula hasil penelitian Paruntu dan Palendeng (2018) menemukan dari  perhitungan  ketiga  metode  menggunakan  aplikasi  POMQM,  metode  yang  paling  sesuai digunakan dengan tingkat kesalahan paling kecil yaitu metode moving average 3 bulanan dengan nilai MAD=20,644, MSE=589,533 dan MAPE=19,53% paling kecil jika dibandingkan dengan metode peramalan  lainnya.  Sedangkan  penelitian  penggunaan trend  projection dari  Sutisna  dan  Hendy (2018)  hasil  penelitian  menemukan  metode  peramalan  penjualan  yang  tepat  adalah Trend Projection karena  menghasilan  tingkat  MAD,  MSE  dan  MAPE  paling  kecil  dibandingkan  dengan metode exponential smooting baik single, double, triple dan metode Naive.
Berdasarkan latar belakang diatas, rumusan masalah dalam penelitian ini adalah Bagaimana komparasi  perhitungan  peramalan  dengan  menggunakan  metode moving  average dan trend projection sebagai  alat  ukur  perencanaan produksi  pada  UD.  Jaya  Abadi Kabupaten  Probolinggo. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  dapat  mengetahui  perbandingan  dalam  perhitungan    peramalan antara menggunakan metode moving average dan trend projection untuk mengukur perencanaan produksi pada UD. Jaya Abadi Kabupaten Probolinggo.

## KAJIAN PUSTAKA DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS
menurut  Handoko  (2015:260)  “Peramalan  adalah  suatu  usaha  untuk  meramalkan  keadaan dimasa mendatang melalui pengujian keadaan di masa lalu”.
Menurut  Heizer  dan  Render  (2015:120)  “Pergerakan  rata -rata (moving  avarage) adalah sebuah  metode peramalan  yang menggunakan  rata-rata dari periode  yang  terkini terhadap  data untuk meramal periode selanjutnya”. Sedangkan menurut Santoso dan Heryanto (2017:67) “ Moving average adalah metode yang merata-ratakan data yang terakhir (terkini) untuk mnegurangi efek dari fluktuasi acak, karena hanya data terkini y ang digunakan untuk meramalkan”
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021
Pergerakan rata − rata = ∑ Permintaan dalam periode 𝑛 sebelumnya 𝑛 ...............(1) n     = jumlah poin data atau observasi
Menurut Heizer  dan  Render  (2015:134)  “Proyeksi  kecenderungan (trend  projection) adalah sebuah metode peramalan runtun waktu mencocokkan sebuah garis kecenderungan untuk urutan poin  data  historis  dan  kemudian  memproyeksikan  garis  ke  dalam  peramalan  pada  masa menda tang”. Sedangkan m enurut Sofyan (2013:25) “Metode kecenderungan merupakan metode perhitungan  peramalan  berdasarkan  garis  kecenderungan,  sehingga  dapat  diproyeksikan  hal-hal yang  akan  diteliti  pada  masa  yang  akan  datang”. Teknik  ini  menyesuaikan  garis  kecenderungan dengan  rangkaian  poin  data  historis  dan  kemudian  memproyeksikan  kemiringan  garis  ke  dalam peramalan masa mendatang atau dalam jangka menengah hingga jangka panjang.
.................................................................. (2)
………………………… (3)
Perpotongan sumbu y sebagai berikut:
… .... ……………………… (4)

## Dimana :
y = nilai variabel yang telah dihitung untuk kemudian diprediksikan
(disebut sebagai variable dependent atau terikat) a   = perpotongan sumbu y b   = kemiringan dari garis regresi (atau tingkat perubahan dalam y untuk perubahan yang diberikan dalam x ) x   = variable independent (tidak terikat) dimana dalam kasus ini adalah waktu.
Dimana: a     = kemiringan dari garis regresi
= tanda jumlah
x     = nilai dari variabel independent yang diketahui
y     = nilai dari variabel dependent yang diketahui
n     = jumlah poin data atau observasi
𝑏 = ∑ 𝑥𝑦 − 𝑛𝑥𝑦 ̅̅̅̅̅ ∑ 𝑥 2 − 𝑥 2 ̅̅̅ b = y + nx
y = a + bx
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021
Menurut  Hanafi  (2018:3.2)  ”Perencanaan  merupakan  fungsi  pertama  dalam  fungsi manajemen  dan  mendahului  fungsi- fungsi  lainnya”. Sedangkan  produksi  sendiri  adalah  suatu kegiatan yang menghasilkan barang atau jasa. (Rusdiana, 2014:26) . Sedangkan menurut Santoso dan Heryanto (2017:135) “Perencanaan produksi adalah fungsi dasar dari pen gaturan manufaktur yang diaplikasikan dalam semua perusahaan manufaktur”.
Perumusan hipotesis penelitian yang diajukan untuk menjawab rumusan masalahnya yaitu diduga  Komparasi  peramalan  metode moving  average dan trend  projectio n  dapat  digunakan sebagai alat ukur perencanaan produksi pada UD. Jaya Abadi Kabupten Probolinggo

## METODE PENELITIAN
Dalam  metode  penelitian  menggunakan  jenis  deskriptif  kuantitatif.  Dimana  laporan deskriptif  kuantitatif  adalah  laporan  yang  menggambarkan  atau  menjelaskan  data  dengan menggunakan  model-model  matematis  atau  mendeskripsikan  data  yang  telah  terkumpul sebagaimana  adanya  tanpa  bermaksud  membuat  kesimpulan  yang  berlaku  untuk  umum  atau generalisasi. (Sugiyono, 2014: 147).
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021

## Variabel Penelitian

## Tabel 1. Variabel Penelitian

## Sumber : Data diolah, 2021

## Populasi dan Sampel
Menurut  Sugiyono  (2014:80)  “Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang  terdiri  atas: obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan berkarakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk  dipelajari  dan  kemudian  ditarik  kesimpulannya”.Sehingga  Populasi  dalam  penelitian inimerupakan semua data produksi pada UD. Jaya Abadi Kabupaten Probolinggo dari tahun 2018 sampai dengan bulan Maret 2021.
Menurut Sugiyono (2014:81) “Sampel a dalah bagian dari jumalh dan karakteristik yang dimiliki oleh  populasi  tersebut”.  Teknik  pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  teknik
1. Pergerakan
Rata-rata ( Moving Average) Rumus fungsi peramalan sebagai berikut: (Heizer dan Render, 2015:121) Varibel X 1 Variabel Definisi Operasional Rumus Merupakan metode peramalan yang dilakukan pada data masa lalu untuk satu periode yang memiliki pola rata-rata”.
(Sofyan, 2013:22)
2. Proyeksi Trend ( Trend Projection) Menghitung perpotongan y dan kemiringannya, menggambarkan garis persamaan berikut: (Heizer dan Render, 2015:134).
Variabel X 2
Menentukan nilai a dan b untuk garis regresi. Garis miring b ditemukan dengan: (Heizer dan Render, 2015:135).
3. Perencanaan Produksi Merupakan suatu kegiatan untuk mendapatkan produk sesuai dengan kebutuhan 2 (dua) pihak yaitu perusahaan dan konsumen. (Sofyan, 2013:73)
Variabel Y
Variabel Definisi Operasional Rumus Merupakan sebuah metode peramalan runtun waktu mencocokkan sebuah garis kecenderungan untuk urutan poin data historis dan kemudian memproyeksikan garis ke dalam peramalan pada masa mendatang. (Heizer dan Render, 2015:134) y = a + bx = 𝑦 − 𝑏𝑥
𝑏 = ∑ 𝑥𝑦 − 𝑛𝑥𝑦 ∑ 𝑥 2 − 𝑛𝑥 2
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021
Sampling  Jenuh,  yaitu  menurut  Sugiyono  (2014:85)  “Sampling  Jenuh  adalah  teknik  penentuan sampel  bila  semua  anggota  populasi  digunakan  sebagai sampel”. Sampling  dalam  penelitian  ini menggunakan data produksi periode Januari 2018 s/d bulan Maret 2021.

## Sumber Data
Sumber data penelitian ini  menggunakan data sekunder. Menurut Sujarweni (2019:89) “Data sekunder  adalah  data  yang  didapat  dari  catatan,  buku,  dan  majalah  berupa  laporan  keuangan publikasi  perusahaan,  laporan  pemerintah,  artikel,  buku-buku  sebagai  teori,  majalah,  dan  lain sebagainya”.
Sumber data sekunder ini berupa Laporan data produksi UD. Jaya Abadi Kabupaten Probolinggo dari tahun 2018 s/d bulan Maret 2021.

## Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  dalam  hasil  penelitian  pada  UD.  Jaya  Abadi  Kabupaten  Probolinggo menggunakan  metode moving  average dan trend  projection yang  bertujuan  untuk  meramalkan produksi yang akan datang atau periode selanjutnya. Selain itu metode menganalisis data penelitian juga  menggunakan perhitungan  di Microsoft  office  exel 2010 untuk  mengetahui  peramalan  yang akan datang

## HASIL PENELITIAN
UD.  Jaya  Abadi  Kabupaten  Probolinggo  ini  didirikan  pada  tahun  2002  terletak  di  Desa Jorongan Kecamatan Leces Kabupaten Probolinggo yang bergerak dibidang produksi da penjualan seragam sekolah. Pemilik UD. Jaya Abadi Kabupaten Probolinggo ini bernama Ahmad Sidik

## Penyajian data
Data yang digunakan merupakan data historis dari produksi UD. Jaya Abadi selama 3 tahun yaitu pada tahun 2018 hingga tahun 2020 yang akan digunakan sebagai acuan dalam meramalkan produksi UD. Jaya Abadi pada tahun 2021, Berikut merupakan pengumpulan data historis produksi UD. Jaya Abadi selama 3 tahun mulai tahun 2018 hingga 2020 dan s/d Maret 2021  :
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021

## Tabel 2.

## UD. Jaya Abadi Kabupaten Probolinggo
Data Produksi (Kuantitas) Periode 2018-2020
Sumber : UD. Jaya Abadi Kabupaten Probolinggo, 2021
Pergerakan Rata-rata (moving average)
Perhitungan Moving Average
Dalam  perhitungan moving  average ,  peneliti  menggunakan  moving  average  3  triwulan. Adapun perhitungan moving average sebegai berikut :
Tabel 3.
Perhitungan Moving Average (Tahun 2018-2021)
No Jumlah Produksi (Unit) I 4.075 II 4.100 III 4.200 IV 4.320 Total 16.695 I 4.370 II 4.280 III 4.210 IV 4.420 Total 17.280 I 4.095 II 4.060 III 4.085 IV 4.280 Total 16.520 I 4.140 Total 4.140 54.635 4 2021
Jumlah Produksi 3 Tahun Triwulan 1 2018 2 2019 3
2020
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021

## Sumber : Data yang diolah, 2021
Pada tabel 3 di atas dapat dijelaskan bahwa data aktual yang digunakan adalah data aktual dari tahun 2018 sampai dengan tahun 2020 ditambah dengan data aktual tahun 2021 terbatas yaitu triwulan I. Dengan menggunakan metode moving average dapat diketahui peramalan produksi pada tahun 2021 triwulan I sebesar 4.141,67, triwulan II sebesar 4.168,33, triwulan III sebesar 4.130, dan triwulan IV sebesar 4.146,67.

## Perhitungan Tingkat Kesalahan Peramalan Moving Average
Untuk  mengetahui  seberapa  besar  tingkat  peramalan  yang  digunakan,  maka  dilakukan perhitungan sebagai berikut:
Tabel 4.
Perhitungan kesalahan peramalan dengan moving average (Tahun 2018-2021)
No Jumlah Produksi MA 3 Triwulan I 4.075 - II 4.100 - III 4.200 - IV 4.320 4.125 I 4.370 4.206,67 II 4.280 4.296,67 III 4.210 4.323,33 IV 4.420 4.286,67 I 4.095 4.303,33 II 4.060 4.241,67 III 4.085 4.191,67 IV 4.280 4.080 I 4.140 4.141,67 II - 4.168,33 III - 4.130 IV - 4.146,67
4 2021 Triwulan 1 2018 2 2019 3 2020
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021

## Sumber : Data yang diolah, 2021
Perhitungan MAD ( Mean Absolute Deviation )
MAD  =    1.058,85
Sehingga besar nilai MAD dengan metode moving average sebesar 1.058,85
Perhitungan MSE ( Mean Absolute Error )
MSE   =  3.988.471,84
Sehingga besarnya nilai MSE dengan metode moving average sebesar 3.988.471,84
Aktual Deviasi Deviasi Kuadrat (A) (A-F) Absolute Kesalahan A-F (A-F) 2 1 2018 IV 4.320 4.125 195 195 38.025 I 4.370 4.206,67 163,33 163,33 26.676,69 II 4.280 4.296,67 -16,67 16,67 277,89 III 4.210 4.323,33 -113,33 113,33 12.843,69 IV 4.420 4.286,67 133,33 133,33 17.776,89 I 4.095 4.303,33 -208,33 208,33 43.401,39 II 4.060 4.241,67 -181,67 181,67 33.003,99 III 4.085 4.191,67 -106,67 106,67 11.378,49 IV 4.280 4.080 200 200 40.000 I 4.140 4.141,67 -1,67 1,67 2,79 II - 4.168,33 -4.168,33 4.168,33 17.374.974,99 III - 4.130 -4.130 4.130 17.056.900 IV - 4.146,67 -4.146,67 4.146,67 17.194.872,09 42.260 54.641,68 12.381,68 13.765 51.850.133,90 4 2021
Total No Triwulan Ramalan MA 3 Triwulan (F) 2 2019 3 2020 MAD = ∑   A − F 𝑛 MAD  = 13.765 13 MSE = 51.850.133,9 13 MSE = ∑   (A − F) 𝑛 2
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021

## Proyeksi Kecenderungan ( trend projection )
Penggunaan parameter x yang dipakai pada metode trend projection dimulai dengan nilai 1 sebagai urutan pertama seperti tabel dibawah ini.
Tabel 5.
Perhitungan Trend Projection (Tahun 2018-2020)
Sumber: Data yang diolah, 2021
Menemukan Nilai a dan b untuk Garis Regresi
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦) − (∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2) − (∑ 𝑥) 2
𝑏 = 12 (328.265) − (78)(50.495) 12(650) − (78) 2
𝑏 = 570
1.716 𝑏 = 0,33
Maka dapat diketahui nilai b sebesar 0,33 dan perhitungan nilai a sebagai berikut:
= (∑ 𝑦)(∑ 𝑥 2) − (∑ 𝑥)(∑ 𝑥𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2) − (∑ 𝑥) 2
No Indeks Waktu (x) Aktual (y) x 2 x.y I 1 4.075 1 4.075 II 2 4.100 4 8.200 III 3 4.200 9 12.600 IV 4 4.320 16 17.280 I 5 4.370 25 21.850 II 6 4.280 36 25.680 III 7 4.210 49 29.470 IV 8 4.420 64 35.360 I 9 4.095 81 36.855 II 10 4.060 100 40.600 III 11 4.085 121 44.935 IV 12 4.280 144 51.360 78 50.495 650 328.265
Total
Triwulan
1 2018 2 2019 3 2020
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021
= 50.495 (650) − (78)(328.265)
12(650) − (78) 2
= 7.217.080
1.716
= 4.205,75

## Menghitung Perpotongan y
Untuk permintaan pada periode selanjutnya tahun 2021 triwulan ke II yaitu: y = a + bx
= 4,205,75 + 0,33 (14) y =  4.210,37
Perhitungan Tingkat Kesalahan Peramalan Trend Projection
Tabel 6.
Perhitungan kesalahan peramalan  dengan trend projection (Tahun 2018-2021)
Deviasi Kuadrat Kesalahan (A-F) (A-F) 2 I 4.075 4.206,08 -131,08 131,08 17.181,97 II 4.100 4.206,41 -106,41 106,41 11.323,09 III 4.200 4.206,74 -6,74 6,74 45,43 IV 4.320 4.207,07 112,93 112,93 12.753,18 I 4.370 4.207,40 162,6 162,6 26.438,76 II 4.280 4.207,73 72,27 72,27 5.222,95 III 4.210 4.208,06 1,94 1,94 3,76 IV 4.420 4.208,39 211,61 211,61 44.778,79 I 4.095 4.208,72 -113,72 113,72 12.932,24 II 4.060 4.209,05 -149,05 149,05 22.215,90 III 4.085 4.209,38 -124,38 124,38 15.470,38 IV 4.280 4.209,71 70,56 70,56 4.978,71 I 4.140 4.210,04 -70,04 70,04 4.905,60 II - 4.210,37 -4.210,37 4.210,37 17.727.215,54 III - 4.210,70 -4.210,70 4.210,70 17.729.994,49 IV - 4.211,03 -4.211,03 4.211,03 17.732.773,66 54.635 67.336,88 -12.701,61 13.965,43 53.368.284,45 Total
2 2019 3 2020 4 2021
No Triwulan Aktual (A) Peramalan (F) Deviasi Absolute A-F 1 2018
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021

## Sumber : Data yang diolah, 2021
Berdasarkan tabel 6 di atas dapat diketahui bahwa untuk data aktual yang digunakan adalah data aktual dari tahun 2018 sampai dengan tahun 2020 ditambah dengan data aktual tahun 2021 terbatas yaitu triwulan I.
Dengan menggunakan metode trend projection dapat diketahui peramalan produksi pada tahun 2021 triwulan I sebesar 4.210,04, triwulan II sebesar 4.210,37, triwulan III sebesar 4.210,7, dan triwulan IV sebesar 4.211,03.
Perhitungan MAD ( Mean Absolute Deviation )
MAD  =    872,84
Sehingga besarnya nilai MAD dengan metode trend projection sebesar 872,84.
Perhitungan MSE ( Mean Absolute Error )
MSE   =  3.335.517,78
Sehingga besarnya nilai MSE dengan metode trend projection sebesar 3.335.517,78

## PEMBAHASAN
Komparasi metode moving average dan trend projection
MAD = ∑   A − F 𝑛 MAD = 13.965,43 16 MSE = 53.368.284,45 16 MSE = ∑   (A − F) 𝑛 2
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021
Perhitungan Komparasi metode moving average dan trend projection dapat diukur dengan tingkat  kesalahan  dari  kedua  metode  tersebut,  adapun  perhitungan  yang  digunakan  yaitu perhitungan nilai MAD (Mean Absolute Deviation), dan MSE (Mean Square Error) dari setiap masing- masing metode.

## Tabel 7.

## Perbandingan Tingkat Kesalahan Peramalan
Sumber: data yang diolah, 2021
Dalam tabel 7 diatas, dapat dijelaskan bahwa perbandingan hasil tingkat kesalahan peramalan dengan moving average dan trend projection . Jika dilihat dari hasil perbandingan nilai MAD dan MSE pada metode trend projection memiiki tingkat kesalahan yang lebih kecil daripada metode moving average dengan selisih MAD sebesar 186,01 dan MSE sebesar 652.954,06 .
Hasil analisis di atas menunjukkan bahwa nilai MAD pada moving average sebesar 1.058,85 dan MSE pada moving average sebesar 3.988.471,84 sedangkan nilai MAD pada trend projection sebesar  872,84  dan MSE  pada trend  projection sebesar  3.335.517,78.  Jadi perusahaan  sebaiknya menggunakan trend projection karena jika dilihat dari hasil perbandingan nilai MAD dan MSE pada metode trend projection mempunyai tingkat kesalahan yang lebih kecil daripada metode moving average. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Fandi Ahmad (2020)  yaitu  diketahui  nilai  dari  metode trend  projection dengan  pendekatan linear  regression memiliki tingkat kesalahan peramalan lebih kecil dibandingkan metode peramalan moving average dan exponential smoothing. Maka disimpulkan yaitu metode trend projection dapat menjadi sebagai alat ukur dalam perencanaan produksi pada UD. Jaya Abadi Kabupaten Probolinggo.

## SIMPULAN
Selisih
186,01 652.954,06 2 MSE 3.988.471,84 2 MSE 3.335.517,78 No Moving Average No Trend Projection 1 MAD 1.058,85 1 MAD 872,84
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021
Berdasarkan  penjelasan  dan  analisis  data  yang  telah  dilakukan  diatas,  maka  dapat  diambil simpulan  bahwa  metode forcasting dengan trend  projection layak  digunakan  sebagai  alat  ukur perencanaan produksi karena memiliki tingkat nilai kesalahan peramalan yang terkecil dibandingkan metode peramalan moving average.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, Fandi. 2020. Penentuan Metode Peramalan Pada Produksi Part New Granada Bowl ST Di PT.
X. Jurnal Integrasi Sistem Industri. Vol 7, No 1, Februari 2020, 31-39 ISSN: E-ISSN: 2550-083X. Teknik Industri, Universitas Islam Jakarta. Diakses Pada Tanggal 20 Desember 2020.
Felix Sulisna dan Hendy, 2019. Analisis perbandingan tingkat kesalahan Metode peramalan sebagai upaya  perencanaan  pengelolaan  persediaan  yang  optimal  pada  PT.  Duta  Indah  Sejahtera. Jurnal Bina Manajemen Vol 8 No. 1, September 2019, hal 34-50 ISSN 2303-0283 e- ISSN 25656- 8667 , Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Wijatamandala, Diakses pada tanggal 20 Desember 2020. Hanafi, Mahmud. 2018. Manajemen . Tanggerang Selatan: Universitas Terbuka.
Handoko, T. Hani. 2015. Dasar-Dasar Manajemen Produksi dan Operasi. Yogyakarta: BPFE.
Heizer, Jay dan Barry Render. 2015. Manajemen Operasi Manajemen Keberlangsungan dan Rantai Pasokan . Jakarta: Salemba Empat.
P. Rau, Vanessa. dkk . 2018. Analisis Peramalan Permintaan Produk Holloe Brick Pada UD. Immanuel Air Madidi. Jurnal EMBA. Vol. 6, No. 3, Juli 2018, 1498-1507 ISSN: 2303-1174. Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Jurusan Manajemen Universitas Sam Ratulangi. Diakses pada Tanggal 20 Desember 2020.
Paruntu, Stacia A. & Indrie D. Palendeng. 2018. Analisis Ramalan Penjualan dan Persediaan Produk Sepeda Motor Suzuki Pada PT. Sinar Galesong Mandiri Malalayang. Jurnal EMBA. Vol 6, No.4, September  2018,  2828-2837  ISSN:  2303-1174.  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis,  Jurusan Manajemen Universitas Sam Ratulangi. Diakses Pada Tanggal 20 Desember 2020.
Rusdiana. 2014. Manajemen Operasi. Bandung: CV Pustaka Setia.
Santoso  dan  Rainisa  M.  Heryanto.  2017. Perencanaan  dan  Pengendalian  Produksi. Bandung: Alfabeta, CV.
Yudishtira Journal : Indonesian Journal of Finance and Strategy Inside p-ISSN : 2797-9733 | e-ISSN : 2777-0540 Vol. 1  No. 2 Mei - Agustus 2021
Sofyan, Diana Khairani. 2013. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu. Sugiyono. 2014. Metode Penelitian Kuantiatif, Kulitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta CV.
Sujarweni, Wiratna. 2019. Statistik Untuk Bisnis & Ekonomi. Yogyakarta: Pustaka Barupress.