INVENTORY: INDUSTRIAL VOCATIONAL E-JOURNAL ON AGROINDUSTRY – VOL. 3 NO. 2 (2022) 69-82
Available online at: http://inventory.poltekatipdg.ac.id/

## I N V E N T O R Y
Industrial Vocational E-Journal on Agroindustry
|    ISSN Online 2723-1895    |

## Penerapan Model ARIMA Dalam Memprediksi Penjualan Produk Minuman Teh Botol Sosro Ukuran 350 mL

## Iga Dwi Wahyuni, Trisna Yuniarti, Amrin Rapi
Politeknik APP Jakarta, Jalan Timbul No.34, Jakarta Selatan, 12630, Indonesia

## ARTICLE INFORMATION

## A B S T R A C T
Received: October 31, 2022 Revised: December 26, 2022 Available online: December 29, 2022 This  study  aims  to  provide  suggestions  for  improvements  in  overcoming stock shortages of soft drink products using a forecasting method. The results of such forecasting will be compared with the forecasting methods used by the  company at this time. The Autoregressive  Integrated Moving  Average (ARIMA) method was used in this study to improve the accuracy of demand forecasting in soft drink products ( TBE 350 mL K12 Aseptic ) . This study used product sales data for the period January 2016 to January 2022. Based on the results of  calculation and  data processing, it  is  known that the best model is ARIMA (2,1,0) with a MAPE value of 35,966%. Meanwhile, the method used by the company has a MAPE value of 36.569%. It Shows that the ARIMA method (2,1,0) has better forecasting accuracy compared to the company's  forecasting  method  with  a  MAPE  difference  of  0.604%.    The validation results  were obtained forecasting in January  2022 with  ARIMA (2,1,0) of 22,569 cartons, while the company's method was 21,194 cartons. This shows that the ARIMA method (2,1,0) is more accurate in forecasting because it has a forecast value in the January 2022 period close to the actual demand value, which is 23,193 cartons. The ARIMA model equation (2,1,0) for  forecasting  soft  drink  products  in  the  following  month  is 𝑍 𝑡 = 0,494𝑍 𝑡−1 + 0,210𝑍 𝑡−2 + 0,297𝑍 𝑡−3 .

## KEYWORDS

## ARIMA, Forecasting, Inventory, Modeling

## CORRESPONDENCE
Name: Trisna Yuniarti E-mail: trisna.yuniarti@poltekapp.ac.id

## PENDAHULUAN
E ra pasar yang kompetitif membuat perusahaan semakin sadar pentingnya perencanaan tersedianya  suatu  produk guna  memenuhi  kebutuhan  pasar.  Pada  pemenuhan kebutuhan  pasar,  manajer  memiliki  peranan  penting untuk  memahami  dan  memiliki  kemampuan  dalam meramalkan  permintaan  periode  di  masa  yang  akan datang. Peramalan tersebut sangat berpengaruh terhadap pengambilan  keputusan  oleh  seorang  manajer  di perusahaan,  misalnya  menentukan  jumlah  produksi barang yang harus disediakan atau keputusan manajerial lainnya [1], [2].
Peramalan ( forecasting ) merupakan suatu seni juga ilmu pengetahuan  yang  digunakan  untuk  memprediksi peristiwa atau kejadian di masa yang akan datang [2] [3]. Pada  umumnya  peramalan  ( forecasting )  dilakukan
berdasarkan  historis  data  atau  data  masa  lampau  yang dianalisis  menggunakan  metode  tertentu.  Peramalan permintaan  sangat  penting  dalam  hal  manajemen persediaan.  Tingkat  persediaan  sangat  tergantung  pada perkiraan  permintaan  di  masa  mendatang.  Peramalan perlu  dilakukan  mengingat  adanya  ketidakpastian  di masa  yang akan datang.  Apabila peramalan permintaan dilakukan  dengan  metode  yang  tepat,  maka  dapat membantu bagian purchasing dalam menentukan jumlah persediaan  yang  harus  disiapkan  untuk  memenuhi permintaan  pelanggan  baik  dalam  jangka  pendek, menengah, maupun jangka panjang.
PT Sinar Sosro Kantor Perwakilan (KP) Lenteng Agung merupakan  salah  satu  pusat  distribusi  ( distribution center )  atau  saluran  distribusi  yang  dimiliki  oleh  PT Sinar Sosro. Perusahaan ini bertugas untuk mendistribusikan  produk  minuman  PT  Sinar  Sosro  ke saluran distribusi di bawahnya. Perusahaan bertanggung
jawab  mendistribusikan  produknya  untuk  wilayah Jakarta  Selatan,  Depok,  dan  Jakarta  Timur.  Produk- produk  yang  di  distribusikan  oleh  perusahaan,  yaitu produk minuman teh botol sosro, fruit tea sosro, country choice ,  air  mineral  prim-a,  s- tee ,  dan  tebs.  Guna memenuhi kebutuhan konsumennya, perusahaan memerlukan  kuantitas  persediaan  barang  jadi  ( finished goods )  yang  cukup  agar  pesanan  produk  minuman  dari pelanggan ( customer ) dapat tersedia tepat waktu.
Kondisi  saat  ini,  perusahaan  mengalami  permasalahan dalam penentuan persediaan barang jadi ( finished goods ), khususnya untuk produk fast moving TBE 350 mL K12 Aseptic (Teh Botol Sosro Plastik 350 mL). Hal ini terjadi sebagai  akibat  permintaan  produk  tersebut  setiap bulannya  berfluktuasi.  Tabel  1.  merupakan  contoh  data permintaan  produk  TBE  350  mL  K12 Aseptic yang sangat  berfluktuasi  pada  tahun  2021.  Oleh  karena  itu, peramalan permintaan yang kurang akurat dapat menjadi masalah  karena  dapat  mengakibatkan  perusahaan  tidak dapat memenuhi permintaan konsumen. Akibatnya, pada saat  produk  mengalami  kekurangan  persediaan,  maka dapat  mengakibatkan  konsumen  mengganti  rasa  dari produk  atau  tidak  jadi  membeli  produk  di  perusahaan sehingga dapat terjadi kehilangan penjualan ( lost sale s).
Tabel 1. Permintaan Produk TBE 350 mL K12 Aseptic No. Bulan Permintaan Aktual (Karton) 1 Januari 2021 15784 2 Februari 2021 9813 3 Maret 2021 11212 4 April 2021 10749 5 Mei 2021 15096 6 Juni 2021 18614 7 Juli 2021 16177 8 Agustus 2021 12866 9 September 2021 24085 10 Oktober 2021 18137 11 November 2021 18470 12 Desember 2021 26974
Perusahaan  saat  ini  telah  melakukan  peramalan permintaan  ( forecasting )  untuk  menentukan  tingkat persediaan  menggunakan  rata-rata  penjualan  ( Moving Average ) tiga bulan yang sebelumnya sudah di realisasi dan  berdasarkan  target.  Namun, terkadang  belum  dapat memenuhi  permintaan  dari  pelanggannya  ( customer ).
Berdasarkan  data  Tabel  1.  diketahui  bahwa  sebesar 21,3%  perusahaan  belum  dapat  memenuhi  permintaan dari  pelanggannya  ( customer )  dengan  menggunakan metode  peramalan  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan  peninjauan  ulang  terhadap  keefektifannya sehingga  dapat  mengatasi  terjadinya lost sales . Walaupun perusahaan tidak dapat memprediksi penjualan pada periode ke depan dengan tingkat akurasi sebesar  100%,  namun  perusahaan  dapat  memprediksi
permintaan  barang  di  masa  mendatang  dengan  mencari metode  peramalan  terbaik.  Pada  penelitian  ini,  model peramalan  terbaik  akan  dipilih,  yaitu  metode  yang menghasilkan tingkat kesalahan ( error ) peramalan yang terkecil.  Dengan demikian,  model peramalan  yang baru diharapkan dapat membantu perusahaan dalam mengantisipasi  memenuhi  permintaan  produk  TBE  350 mL  K12 Aseptic yang  mengacu  pada  historis  data penjualan perusahaan.
Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan di atas, maka  perusahaan  memerlukan  adanya  perbaikan  dalam masalah persediannya dengan cara melakukan peramalan dengan  metode  yang  berbeda  agar  hasil  perhitungan persediaan  lebih  akurat  dari  metode  yang  sebelumnya. Beberapa  penelitian  telah  melakukan  peramalan menggunakan berbagai teknik atau metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) pada berbagai bidang. Pada bidang kesehatan, metode ini digunakan  untuk  meramalkan  jumlah  kasus  Covid19  di Nigeria  dengan  menggunakan  historis  data  kasus  dari bulan Februari 2020 sampai dengan November 2021 [4]. Metode  ini  juga  digunakan  pada  bidang  energi  untuk mendapatkan  model  peramalan  permintaan  bensin berdasarkan historis data konsumsi bensin yang tersedia sampai  dengan  tahun  2030  [5].  Bidang  ekonomi, peramalan harga beras premium untuk menjaga stabilitas harga agar tidak merugikan produsen dan konsumen [6]. Bidang perdagangan, metode ini digunakan memperkenalkan  strategi  opsi  beli,  jual  atau  tahan berdasarkan peramalan ARIMA pada trading [7] .
Metode ARIMA  pada  umumnya  memberikan output yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode-metode peramalan yang lainnya dan metode ini didasarkan pada model  regresi  deret  waktu  stasioner  [7][8].  Selain  itu, metode  ini memiliki  kelebihan,  yaitu  memiliki  tingkat akurasi yang cukup tinggi dalam melakukan peramalan, mempunyai  sifat  fleksibel  (mengikuti  pola  data),  dan metode  ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi permintaan  di  masa  yang  akan  datang  dengan  cepat, akurat, dan murah [9]. Berdasarkan penelitian terdahulu dan  kelebihan  yang  dimiliki  metode  ini,  maka  untuk memperbaiki  akurasi  peramalan  pada  produk  minuman ringan.  Khususnya  jenis  TBE  350  mL  K12 Aseptic dilakukan perhitungan peramalan  menggunakan metode ARIMA.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  model peramalan  ARIMA  serta  membandingkannya  dengan metode peramalan yang digunakan oleh perusahaan saat ini  dalam  memprediksi  volume  penjualan  produk  TBE 350  mL  K12 Aseptic .  Selain  itu,  dilakukan  peramalan menggunakan metode terbaik/terpilih dengan menggunakan  historis  data  permintaan  aktual  berupa
time series pada produk TBE 350 mL K12 Aseptic . Hasil penelitian  diharapkan  dapat  memberikan  solusi  bagi perusahaan dalam memperbaiki permasalahan penentuan persediaan barang jadi ( finished goods ), khususnya untuk produk fast  moving TBE  350  mL  K12 Aseptic agar pesanan produk minuman ringan tersebut dapat tersedia tepat waktu ke pelanggannya.

## METODOLOGI
Pada  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  adalah metode penelitian kuantitatif menggunakan data historis time  series bulanan  dan  hasil  penelitian  akan dibandingkan  dengan  metode  yang  digunakan  oleh perusahaan  untuk  mendapatkan  hasil  peramalan  yang terbaik.  Metode Autoregressive  Integrated  Moving Average (ARIMA)  dipilih  untuk  melakukan  peramalan periode  mendatang  dengan  beberapa  tahapan  proses. Metode ini digunakan untuk memecahkan permasalahan yang terjadi di perusahaan, selanjutnya dapat digunakan oleh  manajer  untuk  pengambilan  keputusan  volume persediaan  yang  harus  disediakan  oleh  perusahaan. Tahapan  proses  terdiri  dari  identifikasi  masalah, pengumpulan  data,  dan  pengolahan  data.  Hasil pengolahan data tersebut dilakukan analisis serta ditarik kesimpulannya.

## Identifikasi Masalah
Pada tahap awal yang dilakukan, yaitu  mengidentifikasi masalah  yang  terjadi  pada  perusahaan.  Tahapan dilakukan  melalui  pengamatan  langsung  dan  hasil wawancara.  Masalah  yang  terjadi  pada  PT  Sinar  Sosro Kantor  Perwakilan  (KP)  Lenteng  Agung,  yaitu penentuan  volume/persediaan  barang  jadi  ( finished goods ), di  mana sering kali produk yang ada di  gudang persediaan  barang  jadi  ( finished  goods )  mengalami kekurangan  stok,  terutama  produk  minuman  TBE  350 mL  K12 Aseptic .  Sebagai  contoh,    produk    yang  yang belum terpenuhi pada tahun 2021 sebesar 21,3% (Tabel 1.)  disebabkan  karena  keakurasian  metode  peramalan yang  digunakan  oleh  perusahaan  belum  dilakukan peninjauan  kembali  terhadap  keefektifannya.  Hal tersebut  dapat  menyebabkan  terjadinya  kehilangan penjualan ( lost sale s).

## Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  dilakukan  dengan  melakukan  observasi  di lapangan  dan  wawancara  dengan  pihak  terkait. Sedangkan,  data  sekunder  yang  didapatkan  dari perusahaan, yaitu historis data penjualan periode Januari 2016  sampai  dengan    Januari  2022  pada  produk  Teh Botol Sosro Plastik 350 mL (TBE 350 mL K12 Aseptic ). Data  tersebut  digunakan  sebagai  acuan dalam
menentukan  seberapa  tepat  hasil  permintaan  di  masa mendatang. Semakin banyak data permintaan yang dapat diketahui  pada  periode  sebelumnya,  maka  tingkat ketepatan peramalan semakin besar.

## Pengolahan Data
Data yang terkumpul  selanjutnya dilakukan pengolahan data. Proses pengolahan data dilakukan  beberapa tahap, yaitu  pembersihan  data,  integrasi  data,  dan  pemodelan peramalan.  Berikut  tahapan  pengolahan  data  yang dilakukan dalam penelitian ini [10]:
1. Pembersihan Data Pembersihan
data dilakukan
dengan mengidentifikasi  dan  mengoreksi  data,  hal  ini dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  data  terkait jumlah permintaan atau penjualan yang dipakai tidak ada yang outlier atau tidak terdapat data yang tidak bagus. Data dengan nilai yang sangat jauh terhadap nilai  rata-rata  dari  keseluruhan  data  tersebut  dapat dikatakan  bahwa  data  tersebut outlier .  Apabila terdapat  data  yang outlier ,  maka  dilakukan  suatu teknik  interpolasi  untuk  memperbaiki  data  yang outlier .  Pada  data  yang outlier sangat  tidak disarankan  jika dilakukan pembuangan data karena pada data outlier masih merupakan fenomena subjek penelitian. Agar  efek outlier dapat direduksi,  maka dapat  dilakukan  interpolasi  data.  Interpolasi  data dilakukan  menggunakan  bantuan software excel untuk  mendapatkan  fungsi  persamaan  linear  dan nilai untuk data yang outlier tersebut.
2. Integrasi Data Tahap selanjutnya adalah melakukan integrasi data, yaitu  melakukan  penggabungan  suatu  set  data  dari tahun  yang  berbeda.  Tahapan  ini  dilakukan  dalam rangka  mempermudah  dalam  pengolahan  dan analisis  pada  data.  Integrasi  data  yang  dilakukan pada penelitian ini adalah melakukan penggabungan data  aktual  dari  tahun  2016  sampai  dengan  tahun 2022 berdasarkan periode bulan.
3. Tahap Pemodelan Metode ARIMA Secara  umum,  tahap  dalam  pemodelan  metode ARIMA  terdiri  dari:  identifikasi  model  ARIMA, penaksiran  dan  pengujian  parameter  ARIMA, pemeriksaan  asumsi  residual  model  ARIMA, pemilihan  model    ARIMA  terbaik,  dan  peramalan hasil model terbaik [11].
a. Identifikasi Model ARIMA
Pada  tahap  identifikasi,  yang  pertama  yang perlu  dilakukan  adalah  melakukan  plot  data untuk  melihat trend dan  pola  dalam  data.  Plot data memiliki tujuan mengetahui kestasioneran data yang digunakan. Model ARIMA mengasumsikan  bahwa  data  masukan  harus
stasioner.  Jika  data  masukan  tidak  stasioner, maka  harus  disesuaikan  untuk  menghasilkan data yang stasioner.
Pengujian stasioneritas pada data dalam means dilakukan  dengan  cara  menganalisis  grafik Autocorrelation Function (ACF), menggunakan data  yang  telah  stasioner  dalam  varians.  Jika data  telah  stasioner  pada means selanjutnya dapat  dilakukan,  yaitu  mengidentifikasi  model sementara.  Sebaliknya,  maka  dilakukan  proses difference untuk data yang belum stasioner pada means .  Nilai  ( d )  pada  model  ARIMA  akan ditentukan  dari  tingkatan difference .  Apabila data  telah  stasioner,  maka  tidak  perlu melakukan difference terhadap  data  runtun waktu  dan  nilai  ( d )  pada  model  diberi  nilai  0. Jika  dilakukan  diferensi  yang  pertama  dan datanya  sudah  stasioner  maka  nilai  ( d ) diferensinya  adalah  1,  sedangkan  jika  dua  kali diferensiasi  maka  nilai  ( d )  pada  model  diberi nilai 2.
Pada  varians  maupun means data  yang  sudah stasioner,  maka  langkah  selanjutnya  adalah menetapkan model sementara ARIMA ( p, d, q) yang  sesuai.  Jika  data  sudah  stasioner,  maka tidak  perlu  melakukan  diferensi  dan  nilai  ( d ) pada model diberi nilai 0, begitu juga sebaliknya apabila  data  mengalami  proses  diferensi  yang pertama  maka nilai ( d ) pada model diberi  nilai 1,  begitu  juga  seterusnya.  Tahap  ini  dilakukan penentuan  jumlah  nilai lag residual  ( q )  dan dependen ( p ) yang akan digunakan pada model. Identifikasi  nilai lag residual  ( q )  dan  nilai lag dependen  ( p )  dilakuakan  dengan  cara  melihat lag pada  grafik Autocorrelation  Function (ACF)  dan Partial Auto c orrelation Function (PACF)[12].
b. Penaksiran dan Pengujian Parameter ARIMA Pada  tahap  estimasi  parameter  model  untuk mengetahui  apakah  parameter  model  ARIMA sementara menghasilkan parameter yang signifikan atau tidak. Model dikatakan signifikan apabila nilai signifikansi kurang dari alpha ( α ), yaitu dengan nilai alpha ( α ) sebesar 0,05 [12]. Penelitian ini menggunakan software SPSS  untuk  mempermudah  pengolahan  data.
Nilai parameter yang telah diperoleh akan diuji signifikansi  terhadap  konstanta  dan  parameter model,  dengan  pengujian  sebagai  berikut  [13] [14].
1) Hipotesis:
H 0 : 𝛽 = 0 (parameter  tidak  signifikan terhadap model)
H 1 : 𝛽 ≠ 0 (parameter  signifikan  terhadap model)
2) Kriteria Uji:
H 0 diterima jika, P- value > 0,05 H 0 ditolak  jika,  P- value <  0,05  (tingkat toleransi)
c. Pemeriksaan Asumsi Residual Model ARIMA Pemeriksaan  asumsi  residual  dilakukan  untuk meyakinkan  bahwa  model  sudah  baik  untuk digunakan  dalam  melakukan forecasting . Pemeriksaan asumsi residual dilakukan dengan menguji white noise dan uji normalitas.
Uji Ljung Box digunakan untuk uji white noise pada  residual.  Hipotesis  yang  diuji  adalah residual  sudah  memenuhi  syarat white  noise . Residual  dikatakan white  noise jika  nilai  P- value lebih dari alpha ( α ) dengan nilai sebesar
0,05. Pengujian yang dilakukan sebagai berikut [13].
1) Hipotesis: H 0 : 𝜌 = 0 (residual tidak saling berkorelasi atau residual memenuhi syarat white noise ) H 1 : minimal ada satu 𝜌 ≠ 0 (residual saling  berkorelasi  atau  residual  tidak memenuhi syarat white noise )
2) Kriteria Uji:
H 0 ditolak jika, P- value < 0,05 H 0 diterima  jika,  P- value >  0,05  (residual white noise )
Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan uji  statistik Kolmogorov  Smirnov .  Hipotesis yang  diuji  adalah  residual  atau error telah berdistribusi  normal  [15].  Residual  dikatakan telah berdistribusi normal jika nilai signifikansi > 0,05 (sig. > 0,05) atau P- value > 0,05, maka model dapat dikatakan baik dan layak jika dapat memenuhi  ketiga  uji  tersebut.  Pengujian  yang dilakukan sebagai berikut [13].
1) Hipotesis:
H 0 : residual berdistribusi normal H 1 : residual tidak berdistribusi normal
2) Kriteria Uji:
H 0 ditolak jika, P- value < 0,05 H 0 diterima  jika,  P- value >  0,05  (residual berdistribusi normal)
d. Pemilihan Model Terbaik Pemilihan  model  terbaik    dapat  dilakukan  jika ketiga  uji  yang  sebelumnya  sudah  terpenuhi. Pemilihan  model  peramalan  terbaik  dapat dilihat  dari  persentase  nilai Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE), Mean  Absolute Error (MAE),  dan  nilai Root  Mean  Square
Error (RMSE)  yang  memiliki  nilai error terkecil.
e. Peramalan Hasil Model Terbaik Pada  peramalan  menggunakan  model  terbaik,
data  dibagi  menjadi  tiga  bagian,  yaitu training data,  validation  data, dan testing  data .
Pembentukan model training
ARIMA
menggunakan  data training ,  yaitu  dengan persentase 80% atau sebanyak 58 data dari total keseluruhan. Performa model peramalan dilakukan menggunakan validation data dengan persentase 20% atau sebanyak 14 data dari total keseluruhan. Model testing dilakukan pada satu data  bulan  berikutnya  setelah  testing  model dilakukan.
4. Membandingkan Hasil Perhitungan Ramalan Permintaan dengan Metode Peramalan Perusahaan
Hasil  model  peramalan  ARIMA  yang  telah dilakukan selanjutnya dibandingkan dengan metode yang digunakan oleh perusahaan. Metode peramalan terbaik, yaitu memiliki nilai kesalahan paling kecil. Nilai  kesalahan  didapatkan  dari  selisih  antara demand aktual  dan  hasil  peramalan,  semakin  jauh hasil  peramalannya  dengan demand aktual,  maka semakin  besar  juga  nilai  kesalahannya.  Nilai kesalahan  yang  digunakan  dalam  perbandingan, yaitu  nilai  ME  ( Mean  Error ),  nilai  MAD  ( Mean Absolute  Deviation ),  nilai  MSE  ( Mean  Square Error ), dan nilai MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ). Teknik  Perhitungan  yang digunakan adalah sebagai berikut [16]:
Mean Square Error (MSE)
MSE = ∑(𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡) 2
𝑛 ….…………...………(1)
Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD = ∑|𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡| 𝑛 …………....…………..(2)
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) MAPE = ∑[(|𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡|/𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙)×100%] 𝑛 ……...(3)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Peramalan permintaan pada periode satu tahun ke depan atau volume penjualan untuk produk TBE 350 mL K12 Aseptic menggunakan metode/teknik ARIMA dilakukan sesuai  dengan  langkah-langkah  yang  telah  dijelaskan pada  metodologi  di  bagian  pengolahan  data.  Langkah- langkah  tersebut  dijabarkan  dengan  prosedur  sebagai berikut:

## Pengumpulan Data
Historis data penjualan produk TBE 350 mL K12 Aseptic memiliki  bentuk time  series bulanan.  Sumber  data sekunder didapatkan dari data penjualan produk tersebut di  perusahaan.  Tabel  2.  merupakan  historis  data penjualan produk TBE 350 mL  K12 Aseptic yang telah dikumpulkan  dari  bulan  Januari  2016  sampai  dengan Januari 2022 yang siap diolah pada tahap berikutnya. Hal pertama  yang dilakukan sebelum  melakukan peramalan adalah  melakukan  identifikasi  pola  data  penjualan produk TBE 350 mL K12 Aseptic . Data tersebut diolah dengan menggunakan software Ms. Excel. Sebanyak 73 data ditampilkan berupa grafik yang tampil pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Penjualan Produk TBE 350 mL K12 Aseptic Periode Januari 2016 - Januari 2022
Berdasarkan  Gambar  1.  diketahui  bahwa  Berdasarkan grafik tersebut diketahui pola data penjualan produk Teh Botol Sosro Plastik 350 mL (TBE 350 mL K12 Aseptic ). Pada  grafik  dapat  dilihat  secara  visual  penjualan  dari produk Teh Botol Sosro Plastik 350  mL (TBE 350  mL
K12 Aseptic ) mengalami perubahan di setiap bulan baik itu  peningkatan  maupun  penurunanpola  data  yang terbentuk adalah pola non stasioner diikuti adanya trend yang cenderung menurun.
0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 Ja n u ari
Ma ret Me i Ju li
Sep tem b er
N o v emb er Ja n u ari Ma ret Me i Ju li Sep tem b er
N o v emb er Ja n u ari Ma ret Me i Ju li
Sep tem b er
N o v emb er Ja n u ari Ma ret Me i Ju li Sep tem b er
N o v emb er Ja n u ari Ma ret Me i Ju li
Sep tem b er
N o v emb er Ja n u ari Maret Mei Ju li Sep temb er N o v emb er
Ja n u ari 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
Jum la h Per m in ta an Periode
Pola Penjualan Produk TBE 350 mL K12 Aseptic

## Periode Januari 2016 - Januari 2022
Permintaan Aktual (karton)
Linear (Permintaan Aktual (karton))

## Pengolahan Data
Proses pengolahan data dilakukan beberapa tahap, yaitu pembersihan  data,  integrasi  data,  dan  pemodelan peramalan.  Berikut  tahapan  pengolahan  data  yang dilakukan dalam penelitian ini (Yuniarti, 2017):
Pembersihan  data. Pembersihan data dilakukan dengan mengidentifikasi dan mengoreksi data jumlah permintaan  yang  tersedia  untuk  proses  peramalan.
Pembersihan  data  dilakukan  pada  72  data,  yaitu  dari periode  Januari  2016  sampai  Desember  2021.  Hasil pembersihan data pada Tabel 2. ditemukan sebanyak 11 data yang outlier , yaitu data tersebut memiliki nilai yang sangat  jauh  dengan  nilai  rata-rata  dari  dari  keseluruhan data  tersebut.  Data outlier terjadi  pada  bulan  Januari 2017, Juni 2017, Maret 2018, November 2018, Februari 2019, September 2019, Oktober 2019, November 2019, Desember 2019, Desember 2020, dan Agustus 2021.
Tabel 2. Data Penjualan Produk TBE 350 mL K12 Aseptic
Periode Permintaan Aktual (karton) Periode Permintaan Aktual (karton) Tahun Bulan Tahun Bulan
2016 Januari
17904 2019 Januari 10620 Februari 14195 Februari 8223 Maret 10757 Maret 11634 April 16829 April 16254 Mei 20152 Mei 11236 Juni 12002 Juni 15716 Juli 16125 Juli 9044 Agustus 22515 Agustus 6569 September 13200 September 274 Oktober 14288 Oktober 49 November 10797 November 45 Desember 23265 Desember 39
2017
Januari
4361 2 020
Januari 3237 Februari 12226 Februari 3636 Maret 13588 Maret 5967 April 11033 April 5771 Mei 17769 Mei 4224 Juni 7418 Juni 3921 Juli 15740 Juli 19995 Agustus 20995 Agustus 14050 September 18325 September 9522 Oktober 24240 Oktober 11456 November 14274 November 14591 Desember 12227 Desember 5949 2018
Januari
10809 2021 Januari 15784 Februari 12543 Februari 9813 Maret 6851 Maret 11212 April 10624 April 10749 Mei 13814 Mei 15096 Juni 11980 Juni 18614 Juli 17908 Juli 16177 Agustus 12573 Agustus 5969 September 11269 September 24085 Oktober 10924 Oktober 18137 November 9445 November 18470 December 12949 Desember 26974 2022 Januari 23193 Adanya  data  yang outlier ,  maka  perlu  dilakukan interpolasi  data  untuk  memperbaiki  data  yang outlier tersebut. Interpolasi dilakukan dengan mencari
persamaan  linear  terlebih  dahulu,  yaitu  dengan menggunakan  bantuan software Ms.  Excel.  Apabila fungsi  persamaan  linear  telah  didapatkan,  maka
selanjutnya memasukan nilai yang akan dicari ke dalam fungsi persamaan linear yang telah didapatkan tersebut. Pada  Gambar  2.  terdapat  grafik  persamaan  linear
penjualan  produk  TBE  350  mL  K12 Aseptic periode Januari 2016 sampai Desember 2021.
Gambar 2.  Grafik Persamaan Linear Penjualan Produk TBE 350 mL K12 Aseptic
Integrasi  data. Tahap  integrasi  data  dilakukan  dengan cara  melakukan  penggabungan  data  aktual  dengan  data hasil interpolasi. Penggabungan data dilakukan berdasarkan  periodenya  (tahun  dan  bulan).  Tabel  3. merupakan  hasil  integrasi  data  dan  perhitungan interpolasi  pada  data  yang outlier menggunakan  fungsi
persamaan  linear untuk penjualan  produk TBE 350  mL K12 Aseptic periode Januari 2016 sampai dengan Januari 2022.  Interpolasi  data  harus  dilakukan  karena  akan sangat menentukan hasil  analisis pada uji statistik  yang akan  dijalankan.  Manfaat  interpolasi  sendiri  adalah menghaluskan data sebelum dilakukan pengolahan.
Tabel 3. Data Penjualan Produk TBE 350 mL K12 Aseptic Setelah Dilakukan Interpolasi Periode Permintaan Aktual (karton) Periode Permintaan Aktual (karton) Tahun Bulan Tahun Bulan
2016 Januari 17904
2019 Januari 10620 Februari 14195 Februari 13715 Maret 10757 Maret 11634 April 16829 April 16254 Mei 20152 Mei 11236 Juni 12002 Juni 15716 Juli 16125 Juli 9044 Agustus 22515 Agustus 6569 September 13200 September 13517 Oktober 14288 Oktober 13489 November 10797 November 13460 Desember 23265 Desember 13432 2017 Januari 14423 2020 Januari 3237 Februari 12226 Februari 3636 Maret 13588 Maret 5967 April 11033 April 5771 Mei 17769 Mei 4224 Juni 14281 Juni 3921 Juli 15740 Juli 19995 Agustus 20995 Agustus 14050 September 18325 September 9522
y = -28.299x + 14790 R² = 0.0139 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Jum la h P er im ta an Periode Grafik Persamaan Linear

## Penjualan Produk TBE 350 mL K12 Aseptic
Permintaan Aktual (karton)
Linear (Permintaan Aktual
(karton))
Periode Permintaan Aktual (karton) Periode Permintaan Aktual (karton) Tahun Bulan Tahun Bulan Oktober 24240 Oktober 11456 November 14274 November 14591 Desember 12227 Desember 13093
2018 Januari
10809 2021 Januari 15784 Februari 12543 Februari 9813 Maret 14026 Maret 11212 April 10624 April 10749 Mei 13814 Mei 15096 Juni 11980 Juni 18614 Juli 17908 Juli 16177 Agustus 12573 Agustus 12866 September 11269 September 24085 Oktober 10924 Oktober 18137 November 13800 November 18470 Desember 12949 Desember 26974 2022 Januari 23193

## Tahap Pemodelan Metode ARIMA
Identifikasi  model  ARIMA .  Identifikasi  model  Arima dilakukan  dengan  membuat  plot  data  permintaan. Gambar  3.  Merupakan  pola  data  yang  dihasilkan menggunakan bantuan software . Plot data ini dilakukan untuk melihat trend dan pola dalam data, tujuan lainnya adalah untuk melihat kestasioneran pada data. Data yang digunakan  pada  tahap  ini  sebanyak  58  data  sebagai training ( in  sample )  atau  80%  dari  data  keseluruhan. Periode yang digunakan untuk data training ( in sample ), yaitu periode Januari 2016 - Oktober 2020.
Gambar 3. Pola Data Penjualan Sebelum Differencing
Tahap  identifikasi dapat dilihat secara  langsung dengan melihat  plot  data  permintaan  untuk  menentukan kestasioneran data, selanjutnya diidentifikasi menggunakan plot Autocorrelation Function (ACF) dan plot Partial  Autocorrelation  Function (PACF).  Pada Gambar 3. pola data penjualan dapat dilihat bahwa data sudah stasioner dalam varians, karena pada grafik terlihat variansnya  konstan,  maka  data time  series dikatakan telah  stasioner  dalam  varians.  Selanjutnya  dilakukan pengecekan  stasioner  terhadap means. Pengecekan dilakukan dengan melihat plot Autocorrelation Function (ACF).    Gambar  4.  merupakan  plot Autocorrelation
Function (ACF)  pada  penjualan  produk  TBE  350  mL K12 Aseptic yang memberikan informasi bahwa lag pada plot  ACF  turun  secara  secara  lambat.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa data jumlah penjualan produk TBE 350  mL  K12 Aseptic masih  belum  stasioner  dalam means.
Gambar 4. Plot ACF Penjualan Sebelum Differencing
Data penjualan produk TBE 350 mL K12 Aseptic yang masih  belum  stasioner  dalam means ,  yaitu  cenderung naik dan posisinya tidak berada pada nilai rata-rata. Oleh karena  itu  perlu  dilakukan  proses differencing terhadap data  tersebut.  Gambar  5.  Merupakan  plot  ACF  setelah dilakukan  proses differencing pertama,  menunjukkan bahwa terjadi cut  off pada lag ke-1 dan ke-6. Pada plot ACF  juga  menunjukkan  pola  yang  turun  secara  cepat, maka data dapat dikatakan sudah stasioner dalam means .
Gambar 5. Plot ACF Penjualan Setelah Differencing
Gambar 6. Plot PACF Penjualan Setelah Differencing
Kestasioneran data dapat dilihat juga menggunakan plot Partial  Autocorrelation  Function (PACF).  Gambar  6. Merupakan proses differencing pertama yang menunjukkan bahwa terjadi cut off pada lag ke-1, ke-2,
dan ke-6. Model ARIMA sementara untuk data penjualan produk  TBE  350  mL  K12 Aseptic dapat  diidentifikasi, yaitu  ARIMA  (2,1,1).  Model  ARIMA  sementara diperoleh dari hasil kombinasi dari lag yang keluar pada plot ACF dan PACF. Angka 2 diperoleh dari plot PACF untuk mendapatkan nilai p yang menyatakan ordo (AR), pada plot PACF dapat dilihat terjadi cut off pada lag ke- 1,  ke-2,  dan  ke-6,  namun  pada  saat  batang  yang  ke-2 sudah  turun  nilainya  maka  diambil  nilai  p  yang  layak, yaitu 2, abaikan batang yang lain karena sudah terputus dan baru terjadi cut off . Angka 1 diperoleh dari plot ACF untuk mendapatkan nilai q yang menyatakan ordo (MA), pada plot ACF dapat dilihat terjadi cut off pada lag ke-1 dan ke-6, namun pada saat batang yang ke-1 sudah turun nilainya maka diambil nilai q yang layak, yaitu 1, batang yang  lain  diabaikan  karena  sudah  terputus  dan  baru terjadi cut  off .  Untuk  angka  yang  1  nya  berasal  dari proses differencing ,  sehingga  dari  model  dugaan sementara yang dihasilkan, yaitu ARIMA  (2,1,1), maka didapatkan  kombinasinya  ARIMA  (2,1,1),  ARIMA (1,1,1),  ARIMA  (0,1,1),  ARIMA  (1,1,0),  dan  ARIMA (2,1,0).

## Penaksiran dan Pengujian Parameter Model ARIMA
Penaksiran  dan  pengujian  parameter  model  dugaan ARIMA  dilakukan  dengan  menguji  signifikansi  setiap parameter.  Hipotesis  pengujian  parameter  dinyatakan sebagai berikut:
Hipotesis: H 0 : 𝛽 = 0 (parameter tidak signifikan terhadap model) H 1 : 𝛽 ≠ 0 (parameter signifikan terhadap model) Kriteria Uji: H 0 diterima jika, P- value > 0,05 H 0 ditolak jika, P- value < 0,05 (tingkat toleransi)
Tabel 4. Merupakan hasil uji signifikansi pada parameter model dugaan ARIMA data penjualan produk TBE 350 mL K12 Aseptic .

## Tabel 4. Uji Signifikansi Parameter Model ARIMA
Model ARIMA Parameter Nilai Sig Keterangan ARIMA (2,1,1) AR Lag 1 0,203 Tidak Signifikan AR Lag 2 0,890 Tidak Signifikan MA Lag 1 0,905 Tidak Signifikan ARIMA (1,1,1) AR Lag 1 0,184 Tidak Signifikan MA Lag 1 0,107 Tidak Signifikan ARIMA (0,1,1) MA Lag 1 0,888 Tidak Signifikan ARIMA (1,1,0) AR Lag 1 0,003 Signifikan ARIMA (2,1,0) AR Lag 1 0,000 Signifikan AR Lag 2 0,027 Signifikan
Berdasarkan Tabel  4. Diketahui  model  ARIMA (2,1,1), ARIMA (1,1,1) dan ARIMA (0,1,1) memiliki parameter dengan nilai statistik P- value > 0,05 sehingga menerima
H 0. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  ketiga model  tersebut  tidak  signifikan  dalam  model  ARIMA. Sedangkan,  pada  Model  ARIMA  (1,1,0)  dan  ARIMA
(2,1,0) memiliki parameter nilai statistik P- value < 0,05 sehingga  menolak  H 0. Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  ketiga  model  tersebut  signifikan dalam model ARIMA.

## Pemeriksaan Asumsi Residual Model ARIMA
Pemeriksaan  asumsi  residual  yang  dilakukan,  yaitu  uji white  noise dan  uji  normalitas.  Pemeriksaan  asumsi residual  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui tingkat  validitas  model.  Uji white  noise pada  residual menggunakan uji Ljung  Box .  Pengujian  yang dilakukan sebagai berikut. Hipotesis: H 0 : 𝜌 = 0 (residual tidak saling berkorelasi atau residual memenuhi syarat white noise ) H 1 : minimal ada satu 𝜌 ≠ 0 (residual saling berkorelasi atau residual tidak memenuhi syarat white noise ) Kriteria Uji:
H 0 ditolak jika, P- value < 0,05 H 0 diterima jika, P- value > 0,05 (residual white noise )
Uji white  noise dilakukan  pada  residual  data  penjualan produk  TBE  350  mL  K12 Aseptic .  Uji  residual white noise model  ARIMA  disajikan  dalam  Tabel  5.  berikut ini.
Tabel 5. Uji Residual White Noise Model ARIMA Model ARIMA P-value Keterangan ARIMA (2,1,1) 0,737 White Noise ARIMA (1,1,1) 0,785 White Noise ARIMA (0,1,1) 0,750 White Noise ARIMA (1,1,0) 0,319 White Noise ARIMA (2,1,0) 0,469 White Noise
Berdasarkan  uji white  noise yang  telah  dilakukan  pada residual, dapat diketahui model ARIMA sementara yang memenuhi  asumsi  residual.  Model  ARIMA  sementara yang  memenuhi  asumsi  residual  adalah  model  ARIMA (2,1,1),  ARIMA  (1,1,1),  ARIMA  (0,1,1),  ARIMA (1,1,0), dan ARIMA (2,1,0). Hal ini menyatakan bahwa sidual  metode  ARIMA  di  atas  memenuhi  asumsi berdistribusi  normal.  Residual  yang  tidak  berdistribusi normal menunjukkan bahwa tidak memenuhi persyaratan asumsi ARIMA.
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  uji  normalitas. Uji  statistik Kolmogorov  Smirnov digunakan  untuk  uji normalitas.  Model  ARIMA  dikatakan  baik  atau  layak apabila  memenuhi  ketiga  uji  tersebut.  Berdasarkan  uji normalitas Kolmogorov  Smirnov pada  Gambar  7. diketahui bahwa nilai signifikan (nilai Asymp. Sig ) pada data  sebesar  0,864,  dengan  syarat  residual  berdistribusi nornal ( α ) 5%, kemudian P- value dibandingkan dengan α = 0,05, sehingga 0,864 > 0,05 diterima H 0 . Berdasarkan hasil uji normalitas yang telah dilakukan, maka diterima
H 0 ,  artinya  residual  atau error berdistribusi  normal. Pengujian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Uji Normalitas Kolmogorov Smirnov

## Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan  model terbaik dilakukan berdasarkan kriteria pada  periode training .  Pemilihan  model  terbaik menggunakan  alat  evaluasi  akurasi  model,  yaitu Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE), Mean  Absolute Error (MAE),  dan Root  Mean  Square  Error (RMSE). Pada Tabel 5. memperlihatkan bahwa kriteria pemilihan model  terbaik  berdasarkan  nilai  MAPE,  MAE,  dan RMSE yang paling kecil. Diperoleh model terbaik untuk meramalkan  adalah  ARIMA  (2,1,0).  Pemilihan  model ARIMA  (2,1,0)  karena  memiliki  nilai  kesalahan  pada MAPE,  MAE,  dan  RMSE  yang  paling  kecil dibandingkan  dengan  model  yang  lain.  Kriteria pemilihan model terbaik diperlihatkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Kriteria Pemilihan Model Terbaik
Model ARIMA Periode Training (In Sample) MAPE MAE RMSE ARIMA (2,1,1) 32,223 3264,944 4191,645 ARIMA (1,1,1) 32,000 3267,227 4156,101 ARIMA (0,1,1) 33,263 3249,979 4174,587 ARIMA (1,1,0) 32,306 3596,771 4806,787 ARIMA (2,1,0) 31,840 3533,288 4632,612

## Peramalan Hasil Model Terbaik
Model  ARIMA  terbaik  (2,1,0)  digunakan  untuk peramalan  pada  bulan  Januari  2022  sampai  dengan Desember  2022.  Setelah  model  ARIMA  terbaik didapatkan  maka  dilakukan  peramalan  pada  model training,  validation,  testing volume  penjualan  produk TBE  350  mL  K12 Aseptic pada  bulan  Januari  sampai dengan Januari 2022. Model training yang menggunakan data dari Januari 2016 sampai dengan Oktober 2020 atau 80%  dari  keseluruhan  data. Model Validation menggunakan data dari November 2020 sampai dengan Desember  2021.  Sedangkan,  untuk  model testing menggunakan  data  bulan  Januari  2022.  Peramalan dilakukan untuk memprediksi volume produk pada tahun 2022.  Model  persamaan  untuk  melakukan  model
training, validation, dan testing menggunakan parameter yang ada pada Tabel 6.
Tabel 7. Parameter ARIMA Model (2,1,0)
ARIMA Model Parameters Estimate SE t Sig. Penjualan- Model_1 Penjualan No Transformation Constant -77,944 343,292 -0,227 0,821 AR Lag 1 -0,506 0,130 -3,892 0,000 Lag 2 -0,297 0,130 -2,273 0,027 Difference 1
Berdasarkan  Tabel  7.  parameter  ARIMA  model  (2,1,0) didapatkan persamaan linier untuk melakukan peramalan sebagai berikut:
𝑍 𝑡 = (1 + 𝜃 1 )𝑍 𝑡−1 + (𝜃 2 − 𝜃 1 )𝑍 𝑡−2 − (𝜃 2 𝑍 𝑡−3 ) …...(4) 𝑍 𝑡 = (1 + (−0,506))𝑍 𝑡−1 + ((−0,297) − (−0,506))𝑍 𝑡−2 − (−0,506)𝑍 𝑡−3 ) …………….(5)
𝑍 𝑡 = 0,494𝑍 𝑡−1 + 0,210𝑍 𝑡−2 + 0,297𝑍 𝑡−3 …………(6) Keterangan:
𝑍 𝑡 = Variabel Z pada periode ke- t 𝜃 1 = Nilai autoregresi (AR) pada lag pertama (teta 1)
𝜃 2 = Nilai autoregresi (AR) pada lag kedua (teta 2) 𝑍 𝑡−𝑘 = Variabel Z pada periode ke 𝑡 − 𝑘
Berdasarkan  rumus  (6),  maka  akan  didapatkan  hasil prediksi  untuk  volume  penjualan  produk  TBE  350  mL K12 Aseptic untuk beberapa periode ke depan. Tabel 7. merupakan  hasil  aktual  dan  peramalan  ARIMA  (2,1,0) produk  TBE  350  mL  K12 Aseptic pada  model testing . Model  testing  dibentuk  dari  sejumlah  data  penjualan produk  tersebut  yang  dilatih  untuk  membangun  suatu model  sehingga  menghasilkan  peramalan  yang  terdapat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Peramalan Produk TBE 350 mL K12 Aseptic Data Training Metode ARIMA (2,1,0) Periode Permintaan Aktual (karton) Forecasting ARIMA (2,1,0) Forecasting Metode Perusahaan MA(3) Tahun Bulan
2016
Januari 17904 Februari 14195 Maret 10757 April 16829 13599 14286 Mei 20152 14774 13927 Juni 12002 16669 15913 Juli 16125 15144 16328 Agustus 22515 16455 16093 September 13200 18057 16881 Oktober 14288 16022 17280 November 10797 16501 16668 Desember 23265 12243 12762 2017 Januari 14423 17987 16117 Februari 12226 15203 16162 Maret 13588 15962 16638 April 11033 13550 13413 Mei 17769 11923 12283 Juni 14281 15116 14130 Juli 15740 14050 14361 Agustus 20995 16036 15930 September 18325 17902 17006 Oktober 24240 18119 18354 November 14274 22037 21187 Desember 12227 17567 18947 2018 Januari 10809 16220 16914 Februari 12543 12135 12437 Maret 14026 12086 11860 April 10624 12761 12460 Mei 13814 11907 12398 Juni 11980 13208 12822 Juli 17908 11963 12140
Periode Permintaan Aktual (karton) Forecasting ARIMA (2,1,0) Forecasting Metode Perusahaan MA(3) Tahun Bulan Agustus 12573 15451 14568 September 11269 13517 14154 Oktober 10924 13512 13917 November 13800 11486 11589 Desember 12949 12446 11998 2019 Januari 10620 12527 12558 Februari 13715 12052 12457 Maret 11634 12839 12428 April 16254 11770 11990 Mei 11236 14532 13868 Juni 15716 12407 13042 Juli 9044 14936 14402 Agustus 6569 11094 11999 September 13517 9802 10443 Oktober 13489 10733 9710 November 13460 11443 11192 Desember 13432 13483 13489 2020 Januari 3237 13455 13461 Februari 3636 8409 10043 Maret 5967 6458 6769 April 5771 4669 4280 Mei 4224 5179 5125 Juni 3921 5066 5321 Juli 19995 4534 4639 Agustus 14050 11945 9380 September 9522 12293 12656 Oktober 11456 13579 14523
Kinerja  model  testing  dilakukan  dengan  melihat  hasil akurasi  peramalan  menggunakan  data  validation.  Tabel
9. merupakan hasil peramalan produk TBE 350 mL K12
Aseptic model validasi metode ARIMA (2,1,0).
Tabel 9. Hasil Peramalan Produk TBE 350 mL K12 Aseptic Data Validation Metode ARIMA (2,1,0) dan MA (3) Periode Permintaan Aktual (karton) Forecasting Forecasting Tahun Bulan ARIMA (2,1,0) Metode Perusahaan MA(3) 2020 November 14591 Desember 13093 2021 Januari 15784 Februari 9813 14866 14490 Maret 11212 12039 12897 April 10749 12275 12270 Mei 15096 10569 10592 Juni 18614 13032 12353 Juli 16177 15544 14820 Agustus 12866 16368 16629 September 24085 15266 15886 Oktober 18137 19386 17710 November 18470 17822 18363 Desember 26974 20066 20231 2022 Januari 23193 22569 13047
Proses testing dilakukan  dengan  menggunakan  data bulan Januari 2022 untuk melakukan simulasi pada dunia nyata  sekaligus  mengetahui  akurasi  peramalan  dari model  persamaan  yang  telah  didapatkan.  Selanjutnya,
peramalan  untuk  bulan  Januari  2022  dilakukan  untuk memprediksi  volume  penjualan  produk  TBE  350  mL K12 Aseptic . Hasil peramalan dapat dilihat pada Tabel. 10.
Tabel 10. Hasil Peramalan Volume Penjualan Produk TBE 350 mL K12 Aseptic Data Testing Januari 2022 Periode Forecasting ARIMA (2,1,0) Forecasting Metode Perusahaan MA (3) Tahun Bulan 2022 Januari 22569 21194

## Perbandingan Hasil Peramalan
Perhitungan  peramalan  permintaan  telah  dilakukan, selanjutnya  melakukan  perbandingan  hasil  peramalan permintaan  antara  metode  ARIMA  (2,1,0)  dengan metode  perusahaan.  Perbandingan  hasil  peramalan dilakukan  untuk  membandingkan  metode  mana  yang
memberikan  hasil  terbaik  dalam  meramalkan  volume penjualan  produk  TBE  350  mL  K12 Aseptic .  Metode peramalan  terbaik,  yaitu  metode  peramalan  yang memiliki nilai kesalahan ( error ) paling kecil yang dilihat dari  nilai  ME,  MAD,  MSE,  dan  MAPE.  Tabel  9. merupakan  hasil  perhitungan  nilai  kesalahan  ( error ) untuk model training , validation dan testing.

## Tabel 11. Hasil Perhitungan Kesalahan
Metode ME MAD MSE MAPE ARIMA (2,1,0) Data Training 690 4075 30350870 35,662% Metode Perusahaan Data Training 675 4128 30843520 36,984% ARIMA (2,1,0) Data Validation 3937 5558 56945710 35,966% Metode Perusahaan Data Validation 4095 5647 56856984 36,569% ARIMA (2,1,0) Periode Januari 2022 (testing) 624 624 389376 2,690% Metode Perusahaan Periode Januari 2022 (testing) 1999 1999 3996001 8,619%
Berdasarkan  Tabel  11.  Didapatkan  hasil  perhitungan kesalahan antara metode ARIMA (2,1,0) dengan metode peramalan  yang  digunakan  perusahaan.  Pada  data training metode ARIMA (2,1,0) memiliki nilai evaluasi kesalahan  MAD,  MSE,  dan  MAPE  yang  lebih  kecil dibandingkan  dengan  metode  perusahaan.  Pada  data validation dihasilkan nilai evaluasi kesalahan ME, MAD, dan  MAPE  yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan metode perusahaan. Terakhir, pada data testing di bulan Januari  2022  didapatkan  metode  ARIMA  (2,1,0)  nilai evaluasi  kesalahan  ME,  MAD,  MSE,  dan  MAPE  yang lebih  kecil  dibandingkan  dengan  metode  perusahaan. Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  kesalahan  tersebut dapat  dibuktikan  bahwa  metode  ARIMA  (2,1,0)  layak digunakan untuk melakukan peramalan penjualan produk TBE 350 mL K12 Aseptic di masa yang akan datang.

## KESIMPULAN
Perbandingan  metode  peramalan pada produk TBE 350 mL  K12 Aseptic dilakukan  dengan  membandingkan antara  metode  ARIMA  (2,1,0)  dengan  metode  yang digunakan  oleh  perusahaan.  Tujuan  dari  perbandingan tersebut  adalah  mengetahui  metode  atau  teknik  yang terbaik  yang  selanjutnya  dapat  digunakan  oleh perusahaan  untuk  peramalan  volume  produk  TBE  350 mL K12 Aseptic di waktu mendatang.
Hasil perhitungan dan analisis didapatkan bahwa metode peramalan terbaik adalah metode ARIMA (2,1,0) karena menghasilkan  perhitungan  kesalahan  terkecil  ditinjau dari  nilai  ME,  MAD,  MSE,  dan  MAPE  dibandingkan dengan metode yang digunakan oleh perusahaan. Metode
terpilih  ini  digunakan  untuk  melakukan  peramalan volume  produk  TBE  350  mL  K12 Aseptic pada  bulan Januari 2022 sampai dengan Desember 2022 dengan cara menggunakan persamaan model:
𝑍 𝑡 = 0,494𝑍 𝑡−1 + 0,210𝑍 𝑡−2 + 0,297𝑍 𝑡−3
Model ARIMA (2,1,0) menggunakan persamaan di atas dapat  membantu  bagian  Staf Sales Forecast dalam melakukan  perencanaan  pemesanan  persediaan  barang jadi ( finished goods )  produk TBE 350 mL  K12 Aseptic dan  memiliki  dasar  yang  kuat  secara  teori  untuk menentukan  permintaan  produk  pada  masa  yang  akan datang.  Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan peramalan  permintaan  dengan  menggunakan  metode kombinasi  peramalan  lainnya  guna  mendapatkan perbandingan  dengan  hasil  yang  lebih  akurat.  Metode peramalan  lain  atau  kombinasi  yang  dapat  digunakan untuk  proses  peramalan,  seperti  kombinasi  antara Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) dan Artificial Neural Network (ANN), kombinasi antara Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) dan Trend Linear , dan Exponential Smoothing .

## ACKNOWLEDGEMENT
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak perusahaan,  yaitu  PT  Sinar  Sosro  Kantor  Perwakilan (KP)  Lenteng  Agung  yang  telah  mendukung  dan membantu  dalam  memberikan  data  maupun  informasi untuk tujuan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Shankar,  P.  V. Ilavarasan,  S.  Punia,  and  S.  P.
Singh,  “Forecasting  container  throughput  with long short-term  memory networks,” Ind. Manag.
Data Syst. , vol. 120, no. 3, pp. 425–441, 2020, doi:
10.1108/IMDS-07-2019-0370.
[2] F.  Petropoulos et  al. ,  “Forecasting:  theory  and practice,” Int. J. Forecast. , vol. 38, no. 3, pp. 705– 871, 2022, doi: 10.1016/j.ijforecast.2021.11.001.
[3] D.  R.  Indah  and  E.  Rahmadani,  “Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan
Metode  Single  Eksponensial  Smoothing  pada Keripik  Singkong  Srikandi  Di  Kota  Langsa,” J.
Penelit.  Ekon.  Akunt. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  10–18,
2018, [Online]. Available: https://ejurnalunsam.id/index.php/jensi/article/vie w/930.
[4] S.  I.  Busari  and  T.  K.  Samson,  “Modelling  and forecasting  new  cases  of  Covid-19  in  Nigeria: Comparison of regression,  ARIMA and  machine learning models,” Sci. African , vol. 18, p. e01404, 2022, doi: 10.1016/j.sciaf.2022.e01404.
[5] B.  Dey,  B.  Roy,  S.  Datta,  and  T.  S.  Ustun, “Forecasting  ethanol  demand  in  India  to  meet future blending targets: A comparison of ARIMA and various regression models,” Energy Reports , vol. 9, pp.
411–418, 2023, doi: 10.1016/j.egyr.2022.11.038.
[6] M. Ohyver and H. Pudjihastuti, “Arima Model for Forecasting the Price of Medium Quality Rice to Anticipate Price Fluctuations,” Procedia Comput. Sci. ,  vol.  135,  pp.  707–711,  2018,  doi: 10.1016/j.procs.2018.08.215.
[7] P. Rostan, A. Rostan, and M. Nurunnabi, “Options trading  strategy  based  on  ARIMA  forecasting,” PSU Res. Rev. , vol. 4, no. 2, pp. 111–127, 2020, doi: 10.1108/PRR-07-2019-0023.
[8] W.  S.  Rahayu,  P.  T.  Juwono,  and  W.  Soetopo, “Analisis Prediksi Debit Sungai Amprong Dengan Model Arima (Autoregressive Integrated Moving
Average)  Sebagai  Dasar  Penyusunan  Pola  Tata Tanam,” J. Tek. Pengair. , vol. 10, no. 2, pp. 110– 119,
2019,
doi:
10.21776/ub.pengairan.2019.010.02.04.
[9] F. Fejriani, M. Hendrawansyah, L. Muharni, S. F. Handayani,  and  Syaharuddin,  “Forecasting Peningkatan Jumlah Penduduk Berdasarkan Jenis Kelamin  menggunakan  Metode  Arima,” J. Kajian,  Penelit.  dan  Pengemb.  Pendidik. ,  vol.  8, no. 1 April, pp. 27–36, 2020, [Online]. Available: http://journal.ummat.ac.id/index.php/geography/a rticle/view/2261/pdf.
[10]  T. Yuniarti, I. Surjandari, E. Muslim, and E. Laoh, “Data  mining  approach  for  short  term  load forecasting  by  combining  wavelet  transform  and group  method  of  data  handling  (WGMDH),”
Proceeding - 2017 3rd Int. Conf. Sci. Inf. Technol. Theory  Appl.  IT  Educ.  Ind.  Soc.  Big  Data  Era, ICSITech 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 53–58, 2017, doi: 10.1109/ICSITech.2017.8257085.
[11]  R.  Yuliyanti  and  E.  Arliani,  “Forecasting  the number  of  population  using  the  arima,” J.  Kaji. dan Terap. Mat. , vol. 8, pp. 114–128, 2023.
[12]  M.  B.  Pamungkas  and  A.  Wibowo,  “Aplikasi Metode  Arima  Box-,” Indones.  J.  Public  Heal. ,
vol.
13, pp. 181–194, 2018, doi: 10.20473/ijph.vl13il.2018.181-194.
[13]  R.  A.  Pitaloka,  Sugito,  and  R.  Rahmawati, “Perbandingan  Metode  ARIMA  BOX-JENKINS dengan  ARIMA  Ensemble  pada  peramalan  Nilai Impor  Provinsi  Jawa  Tengah,”  vol.  8,  no.  2008, pp. 194–207, 2019.
[14]  F.  A.  Awwad,  M.  A.  Mohamoud,  and  M.  R. Abonazel,  “Estimating  COVID-19  cases  in Makkah  region  of  Saudi  Arabia:  Space-time ARIMA  modeling,” PLoS  One ,  vol.  16,  no.  4 April, pp. 1–16, 2021, doi: 10.1371/journal.pone.0250149.
[15]  D.  Fahmeyzan,  S.  Soraya,  and  D.  Etmy,  “Uji Normalitas Data Omzet Bulanan Pelaku Ekonomi Mikro  Desa  Senggigi  dengan  Menggunakan Skewness dan Kurtosi,” J. VARIAN , vol. 2, no. 1, pp. 31–36, 2018, doi: 10.30812/varian.v2i1.331.
[16]  N.  S.  R.  Ginantra,  “Penerapan  Metode  Single Exponential Smoothing dalam Peramalan Penjualan  Benang,” Smart  Comp  Jurnalnya Orang Pint. Komput. , vol. 10, no. 3, pp. 154–159, 2021, doi: 10.30591/smartcomp.v10i3.2887.