## ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PRODUK KERIPIK PISANG KEMASAN BUNGKUS (Studi Kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan)
Siti Wardah *) , Iskandar
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Islam Indragiri, Tembilahan
(Received: January 21, 2016 /  Accepted: August 15, 2016)

## ABSTRAK
Peramalan  adalah  metode  untuk  memperkirakan  suatu  nilai  dimasa  depan  dengan  menggunakan  data masa  lalu.  Penelitian  ini  dilakukan  pada Home  Industry Arwana  Food.  Pada  penelitian  ini,  penulis membahas  mengenai  analisis  peramalan  penjualan  produk  kripik  pisang  untuk  jenis  kemasan  bungkus. Peramalan  yang  dilakukan  mengggunakan  tiga  metode  yaitu  metode Moving  Average ,  metode Exponential Smoothing with Trend dan metode Trend Anayisis dengan membandingkan tingkat kesalahan (error) terkecil, maka metode peramalan yang  terpilih yaitu metode Trend Analysis , dengan nilai MAD sebesar  161,3539,  MSE  sebesar  55744,16,  dan  standar error sebesar  242,947.  Dari  analisis  pengolahan data  yang  telah  dilakukan  berdasarkan  metode  peramalan  yang  terpilih,  peramalan  penjualan  terhadap produk kripik pisang jenis kemasan bungkus adalah sebanyak 1121,424 atau 1122 bungkus/bulan, artinya pihak Home  Industry Arwana  Food  Tembilahan  harus  menyediakan  produk  kripik  pisang  kemasan bungkus adalah sebanyak 1122 bungkus untuk tiap bulannya.
Kata kunci : peramalan penjualan; kripik pisang; metode moving average ; metode exponential smoothing with trend ; metode trend analysis

## ABSTRACT
Forecasting is a method to estimate a value of the future using past data. This research was conducted at the  Home  Industry  Arowana  Food.  In  this  study,  the  authors  discuss  the  analysis  of  product  sales forecasting  banana  chips  for  this  type  of  packaging  wrap.  Forecasting  that  do  use  traditional  three methods  are  methods  Moving  Average,  Exponential  Smoothing  method  with  Trend  and  Trend  Anayisis method by comparing the level of errors (error) the smallest, then the selected forecasting method is the method of Trend Analysis, with a value of 161.3539 MAD, MSE of 55744 , 16, and the standard error of 242.947.  From  the  analysis  of  data  processing  that  has  been  carried  out  based  on  the  method  chosen forecasting, sales forecasting for products banana chips are as many types of  packaging wrap 1121.424 or 1 122 packs / month, meaning the Home Industry Arowana Food Tembilahan must provide products banana chips wrapped packs is as much as 1122 wrap for each month.
Keywords  : sales  forecasting,  banana  chips,  methods  moving  average,  exponential    smoothing  methods with trend, trend analysis method

## Pendahuluan
Suatu perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa penjualan atau pendistribusian produk, selalu menginginkan  keberhasilan  dalam  aktifitasnya  dimasa yang  akan  datang.  Ini  menunjukkan  bahwa  setiap perusahaan selalu berusaha untuk tetap dapat berkembang dalam bidang usahanya di masa depan.
pimpinan  yang  memiliki  kemampuan  untuk  dapat menetapkan  keputusan  yang  tepat  dalam  menghadapi masa  depan  yang  penuh  ketidak  pastian,  agar perusahaan  dapat  meraih  apa  yang  menjadi  tujuannya. Salah  satu  hal  yang  paling  penting  untuk  mewujudkan hal  tersebut  adalah  memperkirakan  atau  meramal ( forecasting )  besarnya  penjualan  atau  permintaan pelanggan akan barang atau jasa yang dihasilkan.
Seorang  manejer  selalu  berkeinginan  untuk  dapat memperkirakan  atau  memprediksikan  besarnya  seluruh
-------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. email: sitiwardahst@yahoo.co.id
permintaan  jangka  pendek  atau  jangka  panjang sekalipun  untuk  masing - masing  produknya.     Dalam kaitannya  dengan  penyusunan  rencana  penjualan, informasi yang diperoleh dari peramalan penjualan akan memberikan  gambaran  berguna  tentang  prospek permintaan produk tersebut di pasar. Baik atau tidaknya prospek  penjualan  suatu  produk  pada  dasarnya  tidak hanya  berdasarkan  kemampuan  ataupun  penggunaan metode peramalan  yang tepat. Namun  yang tidak  kalah pentingnya  adalah  proses  perencanaan  produksi  yang menentukan  terhadap  mutu  atau  kualitas  produk, penilaian pasar yang menentukan jenis pasar, kebijakan promosi  dan  pemasaran  yang  menentukan  cerahnya prospek  produk  kedepannya.  Hal  ini  secara  langsung ataupun  tidak,  akan  berpengaruh  terhadap  manajemen persediaan perusahaan dan ini menunjukkan keterkaitan di antara faktor-faktor tersebut.
Hasil  peramalan  dalam  prakteknya  hampir  tidak pernah  secara  mutlak  tepat.  Hal  ini  karena  keadaan maupun  kejadian  di  masa  depan  tidak  menentu. Walaupun demikian, apabila semua faktor penting yang mempengaruhi telah diperhitungkan dan model hubungan  dari  faktor-faktor  tersebut  ditentukan  dengan baik,  maka  hasil  peramalan  akan  mendekati  kondisi yang  sebenarnya,  maka  harus  dilakukan  dengan  hati- hati terutama pemilihan metode untuk digunakan dalam suatu  kasus  tertentu.  Hal  ini  dipertimbangkan  kerena tidak ada satupun metode dari perkiraan atau peramalan yang dapat dipergunakan secara universal untuk seluruh keadaan atau situasi.
Hampir  semua  bagian  perusahaan  membutuhkan hasil  ramalan  penjualan.  Hasil  peramalan  lingkungan bisnis  dimana  perusahaan  beroperasi  pada  umumnya mempunyai  implikasi  pada  ramalan  penjualan.  Karena itu  peramalan  penjualan  dalam  sebuah  perusahaan sangat dibutuhkan tidak hanya untuk jangka pendek saja melainkan juga untuk jangka panjangnya.
Di Tembilahan, banyak perusahaan  yang bergerak dalam  bidang  penjualan  ataupun  distribusi  produk- produk kebutuhan sehari-hari untuk para pelanggan atau konsumen. Perusahaan-perusahaan ini tentunya mempuyai  pangsa  pasar  tersendiri.  Untuk  dapat mempertahankan  keberadaannya  ataupun  posisinya  di pasar, maka perusahaan-perusahaan tersebut mempunyai  strategi-strategi  ataupun  metode-metode yang  diterapkan  dalam  rangka  mengembangkan usahanya.  Hal  ini  tentunya  dapat  dilakukan  atau diterapkan  apabila  telah  dilakukan  survey  ataupun melakukan  peramalan  untuk  mewujudkan  tujuan mereka  baik  di  segi  peramalan  pasar,  peramalan produksi, maupun peramalan penjualannya.
Home  Industry Arwana Food adalah  salah  satu usaha  yang  bergerak  dalam  bidang  industri  produk makanan  ringan.  Industri  ini  berdiri  pada  tahun  1994 yang  beralamat  di  Jalan  Tanjung  Harapan  No.  15 Tembilahan.  Permasalahan  yang  terjadi  di Home Industry Arwana Food sering  terjadi  kekurangan persediaan  produk  makanan  keripik  pisang  kemasan bungkus  seperti  pada  Gambar  1  karena  pada  industri
tersebut tidak melakukan peramalan sebelum melakukan produksi. Kondisi seperti ini dapat membuat industri  kehilangan  pelanggan  dan  turunya  laba.  Oleh sebab itu dibutuhkan suatu metode peramalan penjualan produk  pada Home  Industry Arwana Food untuk mengetahui  berapa  besar  kebutuhan  produk  yang disediakan  agar  dapat  memenuhi  kebutuhan  konsumen di tahun yang akan datang dan tidak terjadi kekosongan persediaan.
Gambar  1. Grafik  Permintaan  dan  Penjualan  Produk Pada Tahun 2012

## Tinjauan Pustaka Peramalan
Peramalan  adalah  metode  untuk  memperkirakan suatu  nilai  dimasa  depan  dengan  menggunakan  data masa  lalu.  Peramalan  juga  dapat  diartikan  sebagai  seni dan  ilmu  untuk  memperkirakan  kejadian  pada  masa yang  akan  datang,  sedangkan  aktivitas  peramalan merupakan suatu fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan penjualan dan penggunaan suatu produk sehingga  produk-produk  itu  dapat  dibuat  dalam kuantitas yang tepat (Gaspersz, 2002).
Peramalan yang dibuat selalu diupayakan agar dapat : 1. Meminimumkan  pengaruh  ketidak  pastian  terhadap perusahaan.
2. Peramalan bertujuan mendapatkan peramalan ( forecast) yang  bisa  meminimumkan  kesalahan meramal (forecast  error) yang  biasanya  diukur dengan  MSE (Mean  Squared  Error) ,  MAE (Mean Absolute Error ), dan sebagainya ( Subagyo, 1986). Peramalan  yang  baik  adalah  peramalan  yang  dilakukan dengan  mengikuti  langkah-langkah  atau  prosedur penyusunan  yang  baik  yang  akan  menentukan  kualitas atau  mutu  dari  hasil  peramalan  yang  disusun.  Pada dasarnya  ada  3  langkah  peramalan  yang  penting,  yaitu (Assauri,1984) :
1. Menganalisa data yang lalu, tahap ini berguna untuk pola yang terjadi pada masa lalu.
2. Menentukan  data  yang  dipergunakan.  Metode  yang baik adalah metode yang memberikan hasil ramalan yang  tidak  jauh  berbeda  dengan  kenyataan  yang terjadi.
3. Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan  metode  yang  dipergunakan,  dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan(perubahan kebijakan-kebijakan yang mungkin  terjadi,  termasuk  perubahan  kebijakan pemerintah,  perkembangan  potensi  masyarakat,
perkembangan  teknologi  dan  penemuan-penemuan baru).
Sedangkan  prinsip–prinsip  peramalan  yang  perlu dipertimbangkan adalah :
1. Peramalan  melibatkan  kesalahan  ( error ),  peramalan akan  hanya  mengurangi    ketidakpastian  tetapi  tidak menghilangkannya.
2. Peramalan sebaiknya memakai tolak ukur kesalahan peramalan,  pemakai  harus  tahu  besar  kesalahan, yang  dapat  dinyatakan  dalam  satuan  unit  atau persentase  ( probability )  permintaan  aktual  akan jatuh dalam interval peramalan.
3. Peramalan  famili  produk  lebih  akurat  dari  pada peramalan produk individu (item).
4. Peramalan  jangka  pendek  lebih  akurat  dari  pada peramalan jangka panjang, karena peramalan jangka pendek,  kondisi  yang  mempengaruhi  permintaan cenderung  tetap  atau  berubah  lambat,  sehingga peramalan jangka pendek lebih akurat.
5. Jika  memungkinkan  coba  melakukan  perhitungan permintaan dari pada meramalkan permintaan.
Adapun karakteristik peramalan yang baik adalah : 1. Accuracy
2. Low  Rupiah  Cost  Of    Sofware  Purchase  Or Development
3. Low Computer Time Requirements
4. Low Computer Storage Requirements
5. On-line Capabilities
Metode Peramalan Metode Moving Average Moving  average merupakan  metode  yang  paling sering  digunakan  dan  paling  standar. Moving  average adalah suatu metode peramalan umum dan mudah untuk menggunakan  alat-alat  yang  tersedia  untuk  analisis tekniks. Moving average menyediakan metode sederhana  untuk  pemulusan  data  masa  lalu.  Metode  ini beguna  untuk  peramalan  ketika  tidak  terjadi  tren, gunakan  estimasi  berbeda  untuk  mempertimbangkanya. Hal  ini  disebut  dengan  “bergerak”  karena  sebgai  data baru yang tersedia, data yang tertua tidak digunakan lagi (Makridakis dkk, 1999).
Tujuan utama dari penggunaaan rata-rata bergerak adalah  untuk  menghilangkan  atau  mengurangi  acakan dalam  deret  waktu.  Teknik  rata-rata  bergerak  dalam deret  waktu  terdiri  dari  pengambilan  suatu  kumpulan nilai-nilai  yang  diobservasi,  mendapatkan  rata-rata  dari nilai  ini,  dan  kemudian  menggunakan  nilai  rata-rata tersebut  sebagai  ramalan  untuk  periode  yang  akan datang (Assauri, 1984).
Peramalan dengan teknik moving average melakukan  perhitungan  terhadap  nilai  data  yang  paling baru sedangkan data  yang tua/lama akan dihapus.  Nilai rata-rata  dihitung  berdasarkan  jumlah  data,  yang  angka rata-rata  bergeraknya  ditentukan  dari  harga  1  sampai nilai N data yang dimiliki. moving  average dihitung  dengan  menggunakan  rumus sebagai berikut :
……….(1)
Di mana t adalah nilai yang paling akhir dan t+1 adalah priode  berikutnya,  untuk  priode  mana  suatu  ramalan dibuat.
F t+1 = ramalan untuk priode berikut, t+1 X t,t-1,t-2 =  nilai  observasi/sebenarnya  dari variabel itu pada priode t,t-1,t-2,...
N  =  jumlah  observasi  yang  digunakan  dalam menghitung rata-rata bergerak.
Dalam model moving average dapat dilihat bahwa bahwa semua data observasi memiliki bobot yang sama yang  membentuk  rata-ratanya.  Padahal  data  observasi terbaru  seharusnya  memiliki  bobot  yang  lebih  besar dibandingkan dengan data observasi dimasa lalu. Hal ini dipandang  sebagai  kelemahan  dalam  metode moving average .

## Nilai Tengah
Diberikan  sekumpulan  data  yang  meliputi  N periode,  waktu  terakhir  dan  ditentukan  T  titik  data pertama  sebagai  kelompok–kelompok  inisialisasi  dan sisanya sebagai kelompok pengujian.
Metode rata–rata sederhana adalah mengambil rata–rata dari semua data dalam kelompok inisialisasi tersebut
1 1 ___        T T i i F T I ……….(2)
Sebagai  ramalan  untuk  periode  (T  +  1)  kemudian  bila mana  data  periode  (T+1)  tersedia,  maka  dimungkinkan untuk menghitung nilai kesalahannya.
e T+1 =  X T+1 -  F T+1 ……….(3)
Dalam  kelompok  data  historis  masa  lalu  terdapat  satu lagi  titik  data  sehingga,  nilai  rata–ratanya  yang  baru adalah :
2 1 1 ___ ) 1 (          T T i i F T I ….(4)
Dan unsur galat yang baru, jika X T+2 adalah e T+2 =  X T+2 -  F T+2 ……….(5)
Rata–rata  bergerak  sederhana  atau  tunggal  ( Simple Moving Average )
Salah  satu  cara  untuk  mengubah  pengaruh  masa lalu  terhadap  nilai  tengah  sebagai  ramalan  adalah dengan  menentukan  sejak  awal  berapa  jumlah  nilai pengamatan  masa  lalu  yang  akan  dimasukkan  untuk menghitung  nilai  tengah.  Untuk  menggambarkan prosedur ini digunakan istilah rata–rata bergerak karena setiap  muncul  pengamatan  nilai  yang  baru,  nilai  rata– rata  yang  baru  dapat  dihitung  dengan  membuang  nilai observasi  yang  paling  tua  dan  dimasukkan  nilai pengamatan yang terbaru.

## Rata–rata bergerak berganda
Untuk  mengurangi  galat  sistematis  yang  terjadi bila rata–rata bergerak dipakai pada data berkecendrungan maka dikembangkan metode rata–rata bergerak  linear.  Dasar  metode  ini  adalah  menghitung
rata–rata  bergerak  berganda,  merupakan  rata–rata bergerak dan menurut simbol dituliskan sebagai MA (M x N) dimana MA adalah M periode dari MA N-periode. Prosedur  peramalan  rata–rata  bergerak  meliputi  tiga aspek :
1. Penggunaan rata–rata bergerak tunggal pada waktu t (s’ t ).
2. Penyesuaian yang merupakan perbedaan antara rata- rata bergerak tunggal dan ganda pada waktu t (S’ t – S” t ). 3. Penyesuaian  untuk  kecendrungan  dari  periode  t keperiode t+1 (atau ke periode t+m).
Penyesuain  dua  paling  efektif  bila trend bersifat linear  dan  komponen  galat  acaknya  tidak  begitu  kuat. Penyesuaian ini efektif karena adanya kenyataan bahwa MA  tunggal  tertinggal  ( lags )  di  belakang  deret  data yang menunjukkan trend .
Apabila  deret  data  menunjukkan trend ,  maka  MA tunggal  akan  menghasilkan  sesuatu  yang  menyerupai galat  sistimatis  dan  galat  sistematis  ini  dapat  dikurangi dengan  menggunakan  perbedaan  antara  nilai  rata–rata bergerak tunggal dan nilai bergerak ganda.
Prosedur  rata–rata  bergerak  linear  secara  umum dapat diterangkan melalui persamaan berikut :
N X X X X S N t t t t t 1 2 1 ... '
         ………(6) N S S S S S N t t t t t 1 2 1 ' ... '
"          ……….(7)
a t = S’ t + (S’ t – S” t ) = 2S’ t – S” t ……….(8) ) " ' ( 1 2 t t t S S N b    ……….(9) F t+m  = a t + b t m ……….(10)
Metode Exponential Smoothing Metode exponential  smoothing adalah  metode yang  menunjukkan  pembobotan  menurun  secara eksponensial  terhadap  nilai  pengamatan  yang  lebih lama. Terdapat satu atau lebih parameter penulisan yang ditentukan  secara  eksplisit,  dan  hasil  pilihan  ini menentukan bobot yang dikenakan pada nilai observasi. (Makridakis dkk, 1999).
Metode  pemulusan  eksponensial  tunggal  ( Singel Exponensial  Smooting/SES )minimal  membutuhkan  dua buah  data  untuk  meramalkan  nilai  yang  akan  terjadi pada masa yang akan datang (Makridakis dkk, 1999).
Kasus  yang  paling  sederhana  dari  pemulusan ( smoothing )  eksponensial  tunggal  (SES),  dengan persamaan sebagai berikut :
Misalkan  pengamatan  yang  lama  X t-N tidak  tersedia sehingga  harus  digantikan  dengan  nilai  pendekatan. Salah  satu  pengganti  yang  mungkin  adalah  nilai peramalan periode sebelumnya F t .
Persamaan  umum  yang  digunakan  dalam  menghitung peramalan  dengan  metode  pemulusan  eksponensial adalah : F t+1 = t t F X
) 1 (     ……….(11)
=F t + ) ( t t F X  
……….(12)
=  F t + ) ( t e  ……….(13)

## Metode Trend Analisis
Metode Memisahkan tiga komponen tiga komponen  terpisah  dari  pola  dasar  yang  cendrung mencirikan  deret  data  ekonomi  dan  bisnis.  Komponen tersebut adalah factor trend , siklus dan musiman.
Pencocokan  suatu  garis  lurus  terhadap  data stationer (horizontal)  dapat  dilakukan  dengan  cara meminimumkan MSE menggunakan:
n X X n i i    1
_ _ ……….(14)
garis trend linear untuk data deret berkala :
X t = a + bt
Nilai  a  dan  b  yang  meminimumkan  MSE  dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan berikut :
  2 2         t t n X t tX n b ……….(15) n t b n X a     ……….(16)
Dimana : a = intersep b = kemiringan ( slope )

## Ukuran Hasil Peramalan
Ukuran  akurasi  hasil  pengukuran  peramalan  yang merupakan  ukuran kesalahan  tentang  tingkat perbedaan antara  hasil  peramalan  dengan  permintaan  yang sebenarnya terjadi, ada 4 ukuran yang biasa digunakan, yaitu :
1. Rata–rata  deviasi  mutlak  ( Mean  Absolute  Deviation = MAD)
MAD merupakan rata–rata kesalahan mutlak selama periode waktu tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil  peramalan  lebih  besar  atau  lebih  kecil dibandingkan  dengan  faktanya.  Secara  sistematis, MAD dirumuskan sebagai berikut :
n F A MAD t t    ……….(17)
Dimana : A t =  Permintaan Aktual pada Periode–t F t =  Peramalan permintaan ( forecast ) pada periode-t n  =  Jumlah periode peramalan yang terlibat
2. Rata–rata  kuadrat  kesalahan  ( Mean  Square  Error = MSE)
MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan  peramalan  pada  setiap  periode  dan membaginya  dengan  jumlah  periode  peramalan. Secara sistematis, MSE dirumuskan sebagai berikut:
……….(18)
Dimana :
A t =  Permintaan Aktual pada Periode–t F t =  Peramalan permintaan ( forecast ) pada periode-t n  =  Jumlah periode peramalan yang terlibat
3. Rata–rata  kesalahan  peramalan  ( Mean  Forecast
Error = MFE)
n F A MSE t t 2 ) (   
MFE  sangat  efektif  untuk  mengetahui  apakah  suatu hasil  peramalan  selama  periode  waktu  tertentu terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah.  Bila  hasil peramalan  tidak  bias,  maka  nilai  MFE  akan mendekati nol. MFE dihitung dengan menjumlahkan semua kesalahan peramalan selama periode peramalan  dan  membaginya  dengan  jumlah  periode peramalan,  secara  sistematis,  MFE  dinyatakan sebagai berikut:
n F A MFE t t ) (    ……….(19)
Dimana : A t =  Permintaan aktual pada periode–t F t =  Peramalan permintaan ( forecast ) pada periode-t n  =  Jumlah periode peramalan yang terlibat
4. Rata–rata  persentase  kesalahan  absolut  ( Mean Absolute Persentage Error = MAPE) MAPE  merupakan  ukuran  kesalahan  relatif,  MAPE biasanya  lebih  berarti    bila  dibandingkan  dengan MAD  karena  MAPE  menyatakan  persentase kesalahan  hasil  peramalan  terhadap  permintaan aktual selama periode tertentu yang akan memberikan  informasi  persentase  kesalahan  terlalu tinggi  atau  terlalu  rendah.  Secara  sistematis,  MAPE dinyatakan sebagai berikut:
          t t t A F A n
MAPE 100 ……….(20)
Dimana : A t =  Permintaan aktual pada periode–t F t =  Peramalan permintaan ( forecast ) pada periode-t n  =  Jumlah periode peramalan yang terlibat

## Verifikasi dan Pengendalian Peramalan
Langkah  penting  setelah  peramalan  dibuat  adalah melakukan  verifikasi  peramalan  sedemikian  rupa sehingga hasil peramalan tersebut benar–benar mencerminkan  dari  data  masa  lalu  dan  sistem  sebab akibat  dari  sistem  tersebut.  Sepanjang  aktualitas peramalan  tersebut  dapat  dipercaya,  hasil  peramalan akan  terus  digunakan,  jika  selama  proses  verifikasi tersebut mengalami keraguan validitas metode peramalan yang digunakan, maka harus mencari metode lain  yang  lebih  cocok.  Validitas  tersebut  harus ditentukan dengan uji statistik yang sesuai.
Setelah  peramalan  dibuat,  selalu  timbul  keraguan mengenai  kapan  kita  harus  metode  peramalan  yang baru.  Peramalan  harus  selalu  dibandingkan  dengan permintaan  aktual  secara  teratur,  maka  pada  suatu  saat harus  diambil  tindakan  revisi  ramalan  jika  ditemukan adanya  bukti  perubahan  pola  permintaan  yang menyakinkan  selain  sebab  itu  perubahan  permintaan harus  diketahui,  maka  penyesuaian  metoda  peramalan perlu  dilakukan  segera  setelah  perubahan  pola permintaan diketahui.
Banyak  alat  yang  dapat  digunakan  untuk memverifikasi  peramalan  dan  mendeteksi  perubahan sistem  sebab  akibat  melatarbelakangi  perubahan  pola permintaan.  Bentuk  yang  paling  sederhana  adalah  peta
kontrol  peramalan  yang  mirip  dengan  peta  kontrol kualitas. Peta kontrol peramalan ini dapat dibuat dengan kondisi data yang tersedia minim.

## Metodologi Penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut :
1. Pendahuluan
Sebelum  melakukan  penelitian  ,  maka  silakukan penelitian
pendahuluan untuk mengetahui permasalahan yang ada pada Home Industry Arwana Food.
2. Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini menggunakan  data  primer  dan  data  sekunder.  Data sekunder  merupakan  data  yang  diperoleh  langsung dari  perusahaan  yang  berbentuk  dokumen  atau catatan  perusahaan.  Adapun  data  sekunder  yang dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Data  profil Home  Industry Arwana Food , struktur  organisasi,  lokasi  perusahaan,  jumlah karyawan dan jadwal kerja karyawan.
2. Data  penjualan  keripik  pisang  kemasan bungkus selama 3 tahun.
3. Pengolahan Data Setelah  data  diperoleh,  maka  langkah  selanjutnya adalah mengolah  data  dengan menggunakan program  aplikasi  komputer  yaitu software  QM (Quantitative Methodes) for Windows 2.1.
Pengolahan data ini bertujuan agar data mentah yang diperoleh bisa dianalisa dan memudahkan mengambil kesimpulan atau menjawab permasalahan yang sedang diteliti dengan menggunakan  metode moving  average , exponential smoothing whit trend dan trend analysis .
4. Analisis Analisa  yang  penulis  lakukan  bertujuan  untuk mempelajari  masalah-masalah  yang  ada  dan mengambil kesimpulan dari hasil penelitian. Untuk keperluan  tersebut  penulis  menggunakan  metode kuantitaf  yaitu  dengan  menggunakan  rumus-rumus yang  berhubungan  dengan  meteode-metode  yang digunakan.
5. Kesimpulan Dari hasil pengolahan data dan analisa, maka dapat ditarik  kesimpulan  yang  dapat  menjawab  rumusan masalah.

## Hasil Dan Pembahasan Data Penjualan
Sebelum pengolahan data dilaksanakan, sebaiknya melakukan  plot  data  terlebih  dahulu.  Karena  dari  plot data  kita  dapat  mengetahui  pola  aliran  data  yang  akan kita ramal sehingga memudahkan kita dalam melakukan peramalan.  Berdasarkan  plot  data  dari  data  penjulan aktual  dapat  disimpulkan  bahwa  data  berdistribusi bersifat  musiman.  Hal  ini  berdasarkan  plot  data  yang telah dilakukan cenderung turun-naik.
Gambar 2. Grafik  Penjualan  Produk  Keripik  Pisang Kemasan Bungkus

## Analisa Peramalan Setiap Metode Metode Moving Average
Untuk  mendapatkan  hasil  peramalan  yang  lebih ekektif,  maka  kita  menggunakan  metode  rata-rata bergerak  sebanyak  2  periode,  yaitu  periode  1  dan periode ke 2.
Moving Average dengan Periode I Berdasarkan  pada  Tabel  1,  didapat  nilai forecast permintaan  untuk  periode  berikutnya  sebesar  1368 bungkus,  nilai  MAD  sebesar  212,6286,  MSE  sebesar 86399,14, dan Bias sebesar 12 sedangkan standart error sebesar  302,7135.  Berdasarkan  output  tersebut  maka dapat kita artikan bahwa tingkat kesalahan penggunaan metode ini sebesar 212,6286 untuk MAD dan 86399,14 untuk MSE.
Tabel 1. Forecasting Result Moving Average
Periode I Measure Value Error Measures Bias (Mean Error) 12 MAD (Mean Absolute Deviation) 212,6286 MSE (Mean Squared Error) 86399,14 Standard Error 302,7135 Forecast next period 1368 Moving Average dengan Periode II Berdasarkan  Tabel  2,  didapat  nilai forecast penjualan  untuk  periode  berikutnya  sebesar  1269,5 bungkus,  nilai  MAD  sebesar  219,7794,  MSE  sebesar 89357,98, dan Bias sebesar 18,8971 sedangkan standart error sebesar  308,128.  Berdasarkan  output  tersebut maka  dapat  kita  artikan  bahwa  tingkat  kesalahan penggunaan  metode  ini  sebesar  219,7794  untuk  MAD dan  89357,98  untuk  MSE.  Namun  untuk  menentukan keputusan  menggunakan  metode  ini  atau  tidak,  maka kita akan membandingkan dengan metode lainnya.
Tabel 2. Forecasting Result Moving Average Periode 2
Measure Value Error Measures Bias (Mean Error) 18,8971 MAD (Mean Absolute Deviation) 219,7794 MSE (Mean Squared Error) 89357,98 Standard Error 308,128 Forecast next period 1269,5
Sebagai  bahan  perbandingan  awal  dapat  kita bandingkan  di  antara  kedua  model  rata-rata  bergerak periode  1  dan  2.  Dari  pengolahan  data  didapat  nilai MAD 1(212,6286) < MAD 2 (219,7794) dan nilai MSE 1  (86399,14)  <  MSE  2  (89357,98).  Sehingga  dapat disimpulkan  untuk  sementara  bahwa  model  rata-rata bergerak  periode  1  lebih  baik  dibandingkan  periode  2 karena  nilai  MAD  dan  MSE  perioe  1  lebih  kecil dibandingkan periode 2.
Di  samping  itu,  jika  kita  lihat  pola  distribusi  data peramalan  periode  ke  pertama  berbeda  dengan  periode kedua. Pola distribusi data peramalan penjualan periode ini mempunyai simpangan yang besar dari pada periode pertama.
Metode  Exponential  Smoothing  With  Trend α =  0,5 dan β = 0,5
Dari  output  pada  Tabel  3  didapat  bahwa  nilai forecast untuk  periode  berikutnya,  yaitu  sebesar 1321,469 ,  nilai  MAD  sebesar  263,2664,  nilai  MSE sebesar 112759, dan Bias ( Mean Error ) sebesar 14,2113 dan Standart Error sebesar  345,8221.  Berdasarkan output  tersebut  dapat  kita  artikan  bahwa  tingkat kesalahan  peramalan  penjualan  sebesar  263,2664  untuk MAD dan 112759 untuk MSE.
Tabel 3. Forecasting  Result  Exponensial  Smooting With Ternd α = 0,5 dan β = 0,5
Measure Value Error Measures Bias (Mean Error) 14,2113 MAD (Mean Absolute Deviation) 263,2664 MSE (Mean Squared Error) 112759 Standard Error 345,8221 Forecast next period 1321,469

## Metode Trend Analysis
Dari  output  Tabel  4  didapat  bahwa  nilai forecast untuk  periode  berikutnya,  yaitu  sebesar  1121,424,  nilai MAD  sebesar  161,3539,  nilai  MSE  sebesar  55744,16, Bias  ( Mean  Error )  sebesar  0  dan standart error = 242,947. Berdasarkan output  tersebut dapat kita artikan bahwa  tingkat  kesalahan  peramalan  sebesar  161,3539 untuk MAD dan 161,3539 untuk MSE.
Untuk  pola  ditribusi  grafik  peramalan  terlihat bahwa  metode  ini  mempunyai  simpangan  yang  kecil dibandingkan  dengan  metode moving  average dan exponential smoothing with trend.
Tabel 4. Forecasting Result Trend Analysis
Measure Value Future Period Forecast Error Measures 37 1121,424 Bias (Mean Error) 0 38 1127,086 MAD (Mean Absolute Deviation) 161,3539 39 1132,749 MSE (Mean Squared Error) 55744,16 40 1138,411 Standard Error (denom = n-2=34) 242,947 41 1144,074 Regression line 42 1149,736 Peramalan(bungkus) =  911,9096 43 1155,399 +  56625 * Time (x) 44 1161,062 Statistics 45 1166,724 Correlation coefficient 0,2418 46 1172,387 Coefficient of determination (r^2) 0,0584 47 1178,049 48 1183,712 49 1189,374

## Analisa Metode Peramalan Terpilih
Setelah ketiga metode peramalan digunakan, maka tahap  selanjutnya  adalah  menentukan  metode  mana yang  lebih  efektif  dan  mempunyai  tingkat  kesalahan yang  kecil  tetapi  mempunyai  nilai  peramalan  yang besar.
Parameter  yang  digunakan  untuk  menentukan metode  yang  terbaik  adalah  melihat  nilai  MAD,  MSE, standart error dan  bias  yang  paling  mendekati  nol, Berdasarkan  parameter  tersebut,  kita  dapat  menentukan metode  yang  terbaik  dari  beberapa  metode  yang  ada untuk  kasus  peramalan  penjualan  dengan  data  yang bersifat musiman.
Untuk  setiap  metode  pada  penelitian  ini  terdapat variasi  nilai  MAD,  MSE, Standart Error dan  Bias sehingga  untuk  menentukan  metode  mana  yang  terbaik maka  cara  yang  digunakan  adalah  memberikan pembobotan  nilai  pada  faktor  MAD,  MSE, standart error dan bias. Setelah pemberian bobot nilai pada tiap faktor dilakukan, langkah selanjutnya adalah
membandingkan  kumulatif  nilai  pembobotan  pada setiap metode peramalan penjualan tersebut.
Penilaian  diberikan  dengan  memberikan  nilai terkecil  untuk  setiap  faktor  penilaian  pada  setiap metode.  Proses  penilaian  dilakukan  dengan  cara memberi  nilai  1  dan  seterusnya  hingga  4  pada  setiap metode  dengan  melihat  satu  faktor,  yaitu  nilai  MAD, setelah  nilai  MAD  dinilai  barulah  nilai  MSE  yang dilihat begitu juga dengan nilai Standart Error dan Bias. Sehingga  dari  proses  pembobotan  tersebut  didapatkan hasil akhir pada setiap metode dan dapat dipilih metode mana yang mempunyai nilai yang paling kecil.
Berdasarkan    analisa  di  atas  dan  pengolahan  data pada  Bab  IV  maka  dapat  kita  bandingkan  bahwa  dari segi  tingkat  kesalahan,  metode Trend  Analysis mempunyai  tingkat  kesalahan  yang  lebih  kecil dibandingkan  metode  yang  lainnya,  Nilai  Biasnya adalah  0  maka  metode  yang  terpilih  dan  yang  sangat mendekati nilai nol adalah pada metode Trend Analysis ini.

## Analisa  Penentuan  Peramalan  Jumlah  Penjualan Produk Keripik Pisang Jenis Kemasan Bungkus
Setelah  dilakukan  perhitungan  peramalan,  maka metode  yang  terpilih  adalah  metode  peramalan  trend analysis  karena  mempunyai  tingkat  kesalahan  lebih kecil dibandingka dengan  metode  yang lain. Peramalan penjualan  terhadap  produk  kripik  pisang  jenis  kemasan bungus adalah sebanyak 1121,424 atau 1122 bungkus/bulan,  artinya  pihak Home  Industry Arwana Food Tembilahan  harus  menyediakan  produk  kripik pisang  untuk  kemasan  bungkus  adalah  sebanyak  1122 bungkus/bulan  agar  tidak  mengalami  kekurangan  atau kelebihan  persediaan  produk  kripik  pisang  untuk kemasan  bungkus,  dan  dapat  memenuhi  semua permintaan  konsumen  terhadap  penjualan  kripik  pisang kemasan bungkus sehingga bisa memperoleh keuntungan sesuai dengan yang diharapkan. Kesimpulan Untuk melakukan forcasting kita dapat menggunakan  metode Moving  Average , Exponential smoothing  with  trend dan Trend  Analysis untuk mendapatkan nilai terkecil dari peramalan.
Berdasarkan  pengumpulan  dan  pengolahan  data serta  analisa  yang  sudah  dilakukan  maka  dapat  kita bandingkan  bahwa  dari  segi  tingkat  kesalahan  serta perangkingan trend  analysis mempunyai  tingkat kesalahan yang lebih kecil dibandingkan dengan metode lainnya.  Metode trend  analysis mempunyai  nilai  MAD sebesar  161,3539,  MSE  sebesar  55744,16,  dan  standar error  sebesar  242,947,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa metode terpilih adalah metode Trend Analysis .
Berdasarkan  analisa  penetuan  peramalan  jumlah penjualan  produk  kripik  pisang  kemasan  bungkus adalah  sebanyak  1121,424  atau  1122  bungkus/bulan agar  tidak  mengalami  kekurangan  atau  kelebihan persediaan  produk  kripik  pisang  untuk  kemasan bungkus.

## Daftar Pustaka
Assauri,  Sofyan.  1984. Teknik  dan  Metode  Peramalan . Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia: Jakarta Baroto,  T. Perencanaan  dan  Pengendalian  produksi .
Jakarta : Ghalia Indonesia, 2002.
Makridakis, dkk. 1999. Metode dan Aplikasi
Peramalan . Bina Rupa Aksara: Jakarta
Nasution  A.H, dan Prasetyawan Y.P. Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Edisi Pertama, Yogyakarta : Graha Ilmu, 2008.
Pujawan  IN, Supply  Chain  Management. Surabaya: Penerbit Guna Widya, 2005.
Subagyo,  Pangestu.  1986. Forcesting  Konsep  and Aplikasi . BPEE UGM: Yogyakarta Surjasa  D. Rancang  Bangun  Model  Sistem  Penunjang Keputusan Cerdas Untuk Sistem Rantai Pasokan Beras  di  Propinsi  DKI  Jakarta. Disertasi diterbitkan.  Bogor  :  Institut  Pertanian  Bogor, 2011.
Tersine Ricard J. Principles Of Inventory and Materials Management . USA:Prentice Hall, Inc. 1994. Vincent  Gaspersz.  2002. Production  Planing  and Inventory Control . PT. Gramedia Pustaka Utama: Jakarta