## ABSTRAK
Permasalahan yang dihadapi PT. XYZ yaitu kesulitan dalam menentukan jumlah permintaan produk yang harus tersedia  untuk  periode  berikutnya  agar  tetap  dapat  memenuhi  kebutuhan  pelanggan  dan  tidak  menyebabkan penumpukan  barang  dalam  jangka  waktu  yang  lama  terutama  produk  SN  5  ML  yang  memiliki  permintaan jumlah  paling  besar  dari  produk  lainnya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  menentukan  metode  peramalan  yang tepat  untuk  meramalkan  jumlah  permintaan  produk  SN  5  ml  periode  Januari  sampai  dengan  Desember  2021 Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode peramalan Moving Average (MA), Weighted Moving Average (WMA), Single  Exponential  Smoothing (SES),  dan Double  Exponential  Smoothing (DES).  Adapun langkah  langkah  peramalan  yang  dilakukan  yaitu  menentukan  tujuan  peramalan,memilih  unsur  apa  yang  akan diramal,  menentukan  horizon  waktu  peramalan  (pendek,  menengah,  atau  panjang),  memilih  tipe  model peramalan,  mengumpulkan  data  yang  di  perlukan  untuk  melakukan  peramalan,  memvalidasi  dan  menerapkan hasil  peramalan  Berdasarkan  perhitungan  didapat  metode  peramalan  dengan  persentase  tingkat  kesalahan terkecil dibandingkan dengan metode lainnya yaitu  metode Moving Average (MA) dengan hasil yang diperoleh permintaan produk SN 5 ML pada bulan Januari sampai dengan Desember 2021 yaitu sebanyak 22.844.583 unit.
Kata Kunci: Permintaan, SN 5 ML, Time Series .

## ABSTRACT
The  problems  faced  by  PT.  XYZ  is  the  difficulty  in  determining  the  number  of  product  requests  that  must  be available for the next period to continue to meet customer needs and not cause a buildup of goods in the long term, especially SN 5 ML products which have the largest number of requests from other products. The purpose of this study is to determine the right forecasting method to predict the number of requests for SN 5 ml products for  the  period  January  to  December  2021.  The  methods  used  in  this  study  are  the  Moving  Average  (MA) forecasting  method,  Weighted  Moving  Average  (WMA),  Single  Exponential  Smoothing  (SES),  and  Double Exponential Smoothing (DES). The forecasting steps taken are determining the purpose of forecasting, choosing what  elements  to  forecasting,  determining  the  forecasting  time  horizon  (short,  medium,  or  long),  choosing  the type  of  forecasting  model,  collecting  the  data  needed  for  forecasting,  validating,  and  applying  the  forecasting results. Based on the calculations, the forecasting method with the smallest error rate percentage compared to other  methods  is  the  Moving  Average  (MA)  method  with  the  results  obtained  by  the  demand  for  SN  5  ML products from January to December 2021, which is as many as 22,844,583 units.
Keywords : Demand, SN 5 ML, Time Series
ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online)
TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika Volume 8, Nomor 2, Juli 2021, hlm 117-122 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: 10.37373

## USULAN PERMINTAAN PRODUK SN 5 ML DI PT. XYZ DENGAN METODE TIME SERIES

## PROPOSED DEMAND FOR SN 5 ML PRODUCTS IN PT. XYZ WITH TIME SERIES METHOD
Sambas Sundana 1* , Destri Zahra Al Gufronny 2
1*,2 Program Studi Teknik Industri, Universitas Pancasila, Jakarta
1*,2, Jl. Raya Lenteng Agung No.56-80 , Srengseng Sawah, Jakarta Selatan-Indonesia 12640
*Koresponden Email: sambas_sundana@univpancasila.ac.id
USULAN PERMINTAAN PRODUK SN 5 ML DI PT. XYZ DENGAN METODE TIME SERIES

## 1. PENDAHULUAN
PT.  XYZ  adalah  perusahaan  farmasi  yang  memiliki  kompetensi  unggul  pada  segmen  obat antiseptic dan generic .  Permasalahan  yang  dihadapi  perusahaan  saat  ini  yaitu  kesulitan  dalam menentukan jumlah permintaan produk yang harus tersedia untuk periode berikutnya agar tetap dapat memenuhi  kebutuhan  pelanggan  dan  tidak  menyebabkan  penumpukan  barang  dalam  jangka  waktu yang  lama.  Berdasarkan  permasalahan  yang  dihadapi  pada  perusahaan  yaitu  bagaimana  menentukan permintaan produk dengan metode peramalan untuk periode yang akan datang.
Betadine solution adalah  obat antiseptic untuk  luka.  Kandungan  povidone  iodine  di  dalamnya juga  dapat  berfungsi  untuk  mengatasi  iritasi  dan  gatal  pada  vagina.  Obat  ini  bekerja  dengan membunuh kuman penyebab infeksi. Efek samping penggunaan betadine solution adalah iritasi lokal dan  ruam.  Manfaat  betadine solution adalah  membunuh  kuman  penyebab  infeksi  dan  profilaksis infeksi mata setelah prosedur bedah. Produk SN 5 ML adalah salah satu produk yang memiliki jumlah permintaan  yang  lebih  banyak  dibandingkan  produk  lainnya  sehingga  diperlukan  peramalan  pada produk tersebut agar tidak terjadinya stock berlebih di gudang atau meminimalisir penumpukan.
Peramalan  penjualan  produk  SN  5  ML  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan metode  peramalan  kuantitatif.  Metode  ini  dapat  melengkapi  dan  memperbaiki  metode  peramalan kualitatif  yang  sebelumnya  digunakan  oleh  perusahaan  tersebut,  karena  pada  kenyataannya  menurut Heizer  dan  Render[1],  kombinasi  dari  kedua  metode  tersebut  merupakan  kombinasi  yang  paling efektif.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  menentukan  metode  peramalan  yang  tepat  untuk meramalkan jumlah permintaan produk SN 5 ml periode Januari sampai dengan Desember 2021.

## 2. METODE
Peramalan ( Forecasting ) adalah seni dan ilmu pengetahuan untuk memprediksi kejadian-kejadian yang  akan  datang.  Untuk  pengambilan  keputusan  yang  efektif  dalam  perencanaan  produksi  dan pengaturan  persediaan  diperlukan  prediksi  (ramalan)  dari  permintaan  untuk  periode  yang  akan datang[2].  Metode  deret  waktu  ( time  series )  merupakan  peramalan  kuantitatif  yang  didasarkan  atas penggunaan analisis pola hubungan antara variabel yang akan dicari ( dependen ) dengan variabel yang mempengaruhinya  ( independen ),  yang  dikaitkan  dengan  waktu  seperti  mingguan,  bulan,  triwulan, caturwulan,  semester  atau  tahun.  Tujuan  metode  ini  adalah  menemukan  pola  deret  historis  dan mengekstrapolasikan  pola  tersebut  ke  masa  depan  sehingga  hasilnya  dapat  dijadikan  acuan  untuk peramalan nilai di masa yang akan datang[8].
A. Metode rata-rata ( Average )
Metode  rata-rata  merupakan  peramalan  berbasis  pada  rata-rata  pengamatan  masa  lalu.  Data historis  masa  lalu  dapat  diratakan  dalam  berbagai  cara,  diantaranya  adalah  rata-rata  bergerak sederhana ( simple moving average ), rata-rata bergerak tunggal ( single moving average ), dan rata-rata bergerak ganda ( double moving average )[9].
Rata-rata  bergerak  sederhana  ( Simple  Moving  Average ).  Diperoleh  dengan  merata-rata permintaan berdasarkan beberapa data masa lalu yang terbaru. Tujuan utama dari penggunaan metode ini adalah untuk mengurangi atau menghilangkan variasi acak permintaan dalam hubungannya dengan waktu.
𝑋̅ =   ∑ 𝐴𝑡 𝑇 =   𝐹 𝑡+1 𝑇 𝑖=1 (1) Dimana:
A t : Data aktual periode.
F t+1 : Peramalan untuk periode ke t+1. T : Periode peramalan.
Rata-rata  bergerak  tunggal  ( Single  Moving  Average ),  Pada Single  Moving  Average memiliki karakteristik dimana peramalannya dipengaruhi T periode masa lalu dan jumlah data tiap waktu tetap.
𝐹 𝑇+𝑛 =   𝑋̅ =   ∑ 𝐴𝑡 𝑇 𝑇 (𝑛−1) 𝑖=𝑛 (2)
Dimana:
A t : Data aktual untuk periode i.
T : Periode peramalan. F T+n : Peramalan untuk periode T+n.
Rata-rata  bergerak  ganda  ( Double  Moving  Average ),  1)  Pada  peramalan Double  Moving Average ini,  meliputi  tiga  aspek.  2)  Menggunakan single  moving  average pada  waktu  t,  3)  Terjadi penyesuaian antara single moving  average – double  moving  average (S’ t –  S” t )  pada saat t.  4) Terjadi penyesuaian trend t – t+1.
𝑆′ 𝑡 =   ∑ 𝐴𝑡 𝑁
𝑇−(𝑛−1) 𝑖=𝑡 (3)
𝑆" 𝑡 =   ∑ 𝑆 ′ 𝑖 𝑁 𝑇−(𝑛+1) 𝑖=𝑡 (4)
at  =  S’t  +   (S’t –  S”t)   =  2 S’t –  S”t (5) b t = 2 𝑁−1 (S’ t – S” t )                                                                                                                                  (6)
𝐹𝑡 + 𝑚  =  𝑎𝑡  +  𝑏𝑡 . 𝑚 (7) Dimana:
A t : Data aktual untuk periode i.
S’ t : Smoothing pertama untuk periode t.
S” t : Smoothing kedua untuk periode t. m : Jangka waktu peramalan.
N : Periode peramalan.
B. Metode pemulusan eksponensial ( Exponential Smoothing ).
Pemulusan  eksponensial  ( exponential  smoothing )  adalah  suatu  metode  yang  menunjukkan pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai pengamatan yang  lebih tua. Oleh karena itu metode  ini  disebut  prosedur exponential  smoothing .  Seperti  halnya  dengan moving  average ,  metode exponential  smoothing terdiri  atas  tunggal,  ganda,  dan  metode  yang  lebih  rumit.  Semuanya mempunyai  sifat  yang  sama,  yaitu  nilai  yang  lebih  baru  diberikan  bobot  yang relatif lebih  besar dibanding nilai pengamatan yang lebih lama[10]. Persamaan pemulusan eksponensial tunggal ( Single Exponential Smoothing) adalah:
𝐹𝑡 + 1  =  𝛼𝐴𝑡  +   (1 –  𝛼) 𝐹𝑡 (8) 𝐹𝑡 + 1  =  𝐹𝑡  +  𝛼 (𝐴𝑡 –  𝐹𝑡) (9) 𝐹𝑡 + 1  =  𝐹𝑡  +  𝑎 (𝑒𝑡) (10) Dimana:
F t+1 : Peramalan untuk periode t+1. α : Konstanta pemulusan ( Smoothing Constant ). A t : Nilai aktual periode t.
Pengaruh smoothing α yaitu: 1) Semakin besar α, smoothing yang dilakukan semakin kecil, 2) Semakin kecil α, smoothing yang dilakukan semakin besar. 3) Karena α berupa variabel, masalah yang dihadapi dalam melakukan peramalan single moving average adalah mencari α optimum. Persamaan pemulusan eksponensial ganda ( Double Exponential Smoothing ) adalah:
USULAN PERMINTAAN PRODUK SN 5 ML DI PT. XYZ DENGAN METODE TIME SERIES
𝑆’𝑡  =  𝛼 𝐴𝑡  +   (1 –  𝛼) 𝑆’𝑡 − 1 (11)
𝑆”𝑡  =  𝛼 𝑆’𝑡  +   (1 –  𝛼) 𝑆’𝑡 − 1 (12) 𝐴𝑡  =  𝑆’𝑡  +   (𝑆’𝑡 –  𝑆”𝑡)   =  2 𝑆’𝑡 –  𝑆”𝑡 (13) B t = α 1− α (S’ t – S” t )                                                                                                                              (14)
𝐹𝑡 + 𝑚  =  𝑎𝑡  +  𝑏𝑡 . 𝑚 (15)
Untuk menghitung nilai α dalam hubungannya dengan N adalah sebagai berikut:
𝛼 = 2 𝑁+1 (16)
C. Metode rata-rata bergerak bobot ( Weighted Moving Average ) Secara sistematik, WMA dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑊𝑀𝐴 =   ∑ 𝑊 𝑡 . 𝐴 𝑡 (17) Dimana:
W t : Bobot permintaan aktual pada periode-t A t : Permintaan aktual pada periode ke-t Dengan keterbatasan bahwa:
∑ 𝑊𝑡 ∶  1 (18)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan permintaan produk SN 5 ML berdasarkan pola data masa lalu yaitu menggunakan empat metode yaitu Moving Average (MA), Weighted Moving Average (WMA), Single  Exponential  Smoothing (SES),  dan Double  Exponential  Smoothing (DES). Berikut adalah tabel 1 hasil rekapitulasi perhitungan peramalan produk SN 5 ML.
Tabel 1 Hasil rekapitulasi perhitungan SN 5 ML.
No Model Peramalan MAD MSE MFE MAPE MR Chart 1 Moving Average (MA) 415854.2 3.2242389E+11 190184.7 25% VALID 2 Weighted Moving Average (WMA) 448124.1 3.19E+11 143580.4 28% VALID 3 Single Exponential Smoothing (SES) 549174.3 4.34E+11 203802.4 58% VALID 4 Double Exponential Smoothing (DES) 640081.8 5.96E+11 120801.8 65% VALID
Dengan demikian, berdasarkan tabel 1 dapat dilihat bahwa metode yang memiliki MAPE terkecil untuk menentukan peramalan setahun kedepan terdapat pada metode Moving Average (MA). Semakin kecil  nilai  persentase  dari  MAPE,  maka  semakin  kecil  pula  persentase  kegagalan  dari  peramalan. Berikut  hasil  peramalan  permintaan  SN  5  ML  untuk periode Januari sampai dengan  Desember  2021 dengan menggunakan metode Moving Average (MA).
Tabel 2. Hasil peramalan produk SN 5 ML Tahun 2021.
Bulan Data Permintaan (unit) Januari 1.968.210
Februari 1.797.950 Maret 1.952.535 April 1.906.232 Mei 1.885.572 Juni 1.914.779 Juli 1.902.194 Agustus 1.900.849 September 1.905.941 Oktober 1.902.995 November 1.903.261 Desember 1.904.066 Jumlah 22.844.583

## Sumber: Pengolahan Data
Maka  dapat  dilihat  pada  tabel  2  merupakan  hasil  peramalan  permintaan  periode  Januari  sampai dengan  Desember  2021  dengan  menggunakan  metode Moving  Average (MA)  yang  memiliki  hasil MAPE  terkecil.  Jumlah  peramalan  permintaan  produk  SN  5  ML  periode  Januari  sampai  dengan Desember 2021 adalah 22.844.583. unit

## 3 SIMPULAN.
Berdasarkan hasil pengolahan data, didapat peramalan produk SN 5 ml dari empat metode yang ditawarkan  yaitu  metode Moving  Average (MA), Weighted  Moving  Average (WMA), Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing (DES) dipilih metode Moving Average (MA) karena memberikan  nilai  persentase tingkat kesalahan terkecil. Hasil yang diperoleh peramalan selama  periode Januari  sampai  dengan  Desember  2021  dengan  total  permintaan  selama  satu  periode yaitu sebanyak 22.844.583 unit.

## REFERENSI
[1] Hernadewita,  Y.  K.  Hadi,  M.  J.  Syaputra,  dan  D.  Setiawan,  “Peramalan  Penjualan  Obat Generik Melalui Time Series Forecasting Model Pada Perusahaan Farmasi di Tangerang: Studi Kasus,” J. Ind. Eng. Manag. Res. ( Jiemar) , vol. 1, no. 2, hal. 35–49, 2020.
[2] P. P. T. X. Pasuruan, “Perencanaan agregat dengan metode transportasi pada pt. x pasuruan,” vol. 18, no. 1, hal. 6–10, 2010.
[3] H.  D.  E.  Sinaga  dan  N.  Irawati,  “Perbandingan  Double  Moving  Average  Dengan  Double Exponential Smoothing Pada Peramalan,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. IV, no. 2, hal. 8, 2018.
[4] T. Baroto, Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Bogor: Ghalia Indonesia, 2002.
[5] N.  O.  Mikihisa  Nakano, Transisi  Dari  Metode  Penilaian  Ke  Metode  Integratif  Dalam Peramalan Permintaan . Jurnal Internasional Operasi & Manajemen Produksi, 2012.
[6] J. & B. R. Heizer, Manajemen Operasi , Ketujuh Bu. Jakarta: Salemba Empat, 2010.
[7] D.  R.  Indah  dan  E.  Rahmadani,  “Sistem  Forecasting  Perencanaan  Produksi  dengan  Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” J. Penelit. Ekon. Akutansi , vol. 2, no. 1, hal. 10–18, 2018.
[8] A.  Purba,  “Perancangan  Aplikasi  Peramalan  Jumlah  Calon  Mahasiswa  Baru  yang  mendaftar menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus:  Fakultas  Agama  Islam UISU),” J. Ris. Komput. , vol. 2, no. 6, hal. 8–12, 2015.
[9] D. W. Hanke, J. E. & & Wichers, “Metode Average,” in Business Forecasting Eight Edition , New Jersey: Pearson Prentice hall, 2005.

## USULAN PERMINTAAN PRODUK SN 5 ML DI PT. XYZ DENGAN METODE TIME SERIES
[10] S.  C.  W.  and  V.  E.  M.  S.  Makridakis, Metode  dan  Aplikasi  Peramalan .  Jakarta:  Binarupa Aksara, 2003.
[11] A. Iwan, Rahayu, “Analisa Peramalan Permintaan Mobil Mitsubishi Expander,” Issn , vol. 18, no. 2, 2018.
[12] Y.  Achbar,  “PERENCANAAN  KAPASITAS  PRODUKSI  OUTER  TRAFO  DENGAN METODE  CAPACITY  REQUIREMENT  PLANNING  (  CRP )  DI  PT  .  BAMBANG  DJAJA SURABAYA  FAKULTAS  TEKNOLOGI  INDUSTRI  UNIVERSITAS  PEMBANGUNAN NASIONAL ” VETERAN ” JAWA TIMUR,” 2010.
[13] A. H. Nasution, Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Jakarta: Guna Widya, 2003.
[14] J. dan B. R. Heizer, Principles of Operations Management. Fifth Edition. Pearson Education, Inc. Upper Saddle River : New Jersey, 2004.