Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2020 Penerapan Metode Peramalan | Anna | Popy

## PENERAPAN METODE PERAMALAN ( FORECASTING )

## PADA PERMINTAAN ATAP  di PT X
Anna Lusiana 1) , Popy Yuliarty 2)
1,2) Prodi Teknik Industri, Universitas Mercu Buana, Jl.Meruya Selatan No.1 Kembangan Jakbar Annalusiana19@gmail.com
Abstrak. PT. X merupakan anak perusahaan dari PT. X salah satu perusahaan ternama di Indonesia yang telah berdiri  sejak  tahun  2013  dan  bergerak  sebagai  distributor  ekslusif    bagi  produk-produk  bahan  bangunan  yang diproduksi  oleh  perusahaan  induk  seperti  produk  atap  H,  dan  beberapa  bahan  bangunan  lainnya  serta  produk bahan bangunan impor dari negara di kawasan Asia dan Eropa. Tujuan dari penelitian ini yaitu menentukan tiga metode peramalan  yang dapat digunakan berdasarkan pola grafik peramalan data historis,  menentukan  metode peramalan  yang  tepat  dengan  tingkat  kesalahan  paling  terkecil  berdasarkan  ketiga  metode  tersebut  pada permintaan  produk  Atap  H  di  PT.  XYZ.  Hasil  penelitian  yang  didapatkan  yaitu  didapatkan  grafik  peramalan yang memiliki pola horizontal dikarenakan fluktuasi nilai berada disekitar rata-rata maka perhitungan peramalan permintaan  beserta tingkat  kesalahannya  diketahui  bahwa  terdapat tiga  metode  yang  digunakan  yaitu;  Metode Exponential , Exponential  Smoothing dengan  α  =  0,1  dan Exponential  Smoothing dengan  α  =  0,2  Sehingga Metode  yang  paling  tepat  digunakan  dalam  menganalisis  data  dengan  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  paling terkecil  dari  ketiga  metode  yang  digunakan  pada  produk  Atap  H  untuk  ramalan  Januari  2019  yaitu menggunakan  Metode Exponential  Smoothing dengan  α  =  0,2  dengan  nilai    MAPE  yakni  32,67;  MAD  yakni 286.023,31; MSE yakni 118.336.236.635,27; dan MFE yakni 286.023,31.
Kata Kunci: Peramalan Permintaan, Metode Exponential , Metode Exponential Smoothing .

## PENDAHULUAN
Beberapa tahun terakhir
ini, pembangunan  di  Indonesia  dinilai  sedang mengalami  perkembangan.  Hal  ini  memberi dampak  positif  bagi  perusahaan-perusahaan yang  bergerak  dibidang  produksi  bahan bangunan.  PT.  X  merupakan  anak  perusahaan dari PT. A yang telah berdiri sejak tahun 2013 dan  merupakan  bagian  dari  grup  perseroan terbesar.  PT.  X  Sendiri  bergerak  sebagai distributor ekslusif  bagi produk-produk bahan bangunan yang diproduksi oleh PT. A. PT.  X, sangat mempertahankan kualitas dalam memberikan  kepercayaan  kepada  customer. Hal  ini  didukung  dengan  sudah  tersedianya ISO  9001  yang  berkaitan  dengan  efektifitas penjaminan  mutu.  Untuk  dapat  memenuhi permintaan  terhadap  pesanan  bahan-bahan bangunan  maka  diperlukannya  suatu  metode perhitungan  peramalan  yang  tepat,  yaitu dimana  jumlah  barang  yang  tersedia  akan
diprediksi  berdasarkan  permintaan  bahan bangunan pada satu tahun terakhir.

## Pengertian Peramalan
Menurut Kushartini dan Almahdy (2016),  Peramalan  adalah  proses  untuk memperkirakan  berapa  kebutuhan  dimasa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas,  kualitas,  waktu  dan  lokasi  yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan  barang  atau  jasa.  Peramalan merupakan  suatu  kegiatan  memperkirakan atau  memprediksikan  kejadian  dimasa  yang akan datang tentunya dengan bantuan penyusunan  rencana  terlebih  dahulu,  dimana rencana  ini  dibuat  berdasarkan  kapasitas  dan kemampuan  permintaan/produksi  yang  telah dilakukan di perusahaan (Sofyan, 2013).

## Jenis Pola Peramalan
Berikut adalah jenis-jenis pola peramalan yang daapat dilihat pada gambar 1

## Gambar 1 Jenis Pola Peramalan
Ada beberapa Pola Data (Seto, 2016) : 1) Trend (T),  terjadi  bila  ada  kenaikan  atau penurunan  dari  data  secara  gradual  dari gerakan  datanya  dalam  kurun  waktu panjang.
2) Seasonality (S)  pola  musiman  terjadi  bila pola  datanya  berulang  sesudah  suatu periode  tertentu:  hari,  mingguan,  bulanan, triwulan dan tahun.
3) Cycles (C),  Siklus  adalah  suatu  pola  data yang  terjadinya  setiap  beberapa  tahun,
biasanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi  jangka  panjang  berkaitan  dengan siklus bisnis.
4) Horizontal (H) / Stasioner, terjadi bila nilai data  berfluktuasi  di  sekitar  nilai  rata-rata yang  tetap,  stabil  atau  disebut  stasioner terhadap nilai rata-ratanya.
Berikut  adalah  klasisfikasi  Metode Peramalan  yang  dapat  digunakan  berdasarkan pola datanya pada tabel  1

## Tabel 1 Klasifikasi Metode Peramalan
Metode Peramalan Pola Data Horizon Waktu Kebutuhan Data Minimal Nonseasonal Seasonal Naive Stasioner Sangat Pendek 1  atau 2 - Trend Cyclical Moving Average Stasioner Sangat Pendek Jumlah Periode - Exponential Smoothing - simple - Adaptive Response - Holt’s - Winter’s - Bass Model Stasioner Pendek 5-10 Stasioner Pendek 10-15 Linier Trend Pendek ke Menengah 10-15 Trend and Seasonality Pendek ke Menengah - Min. 4-5 per season S-Curve Menengah ke Tinggi Kecil, 3-10 Regressive Base - Trend - Causal Trend, with/without Seasonality Menengah Min. 10 Min. 4-5 per season Semua data pola Pendek, Menengah dan Tinggi Min. 10 Time Series Decomposition Trend, Seasonal, Cylical Pendek, Menengah dan Tinggi - 2 Peaks ARIMA Stasioner Pendek, Menengah dan Tinggi Min. 50 -
Siklus Trend Horizontal Seasonality
Macaam-macam Metode Time-Series (Runtun Waktu)
Metode time series berhubungan dengan nilai-nilai  suatu  variabel  yang  diatur  secara priodik  sepanjang  waktu  dimana  perkiraan permintaan diproyeksikan, misalnya mingguan,  bulanan,  kuartalan  dan  tahunan. Metode time  series dibagi  menjadi  5  metode yaitu (Sofyan, 2013) : 1) Metode Smoothing , digunakan untuk mengatur  data  masa  lalu  sesuai  dengan musiman  data  yang  terjadi,  dengan  cara merata-ratakan  sederetan  data  hingga memiliki  jarak  dan  jumlah  data  yang cenderung/ hampir seimbang. - Moving Average , terdiri dari:
a) Simple  Moving  Average (Rata-rata Bergerak Sederhana). Merupakan metode peramalan  yang menggunakan rata-rata  dari  sejmlah  (n)  data  terkini untuk meramalkan periode mendatang. Dengan  menggunakan  metode  rata- rata  bergerak  ini,  deret  berkala  dari data  asli  diubah  menjadi  deret  data rata-rata  bergerak  yang  lebih  mulus dan  tidak  terlalau  tergantung  pada osilasi  sehingga  lebih  memungkinkan untuk  menunjukkan  trend  dasar  atau siklus  dalam  pola  data  sepanjang waktu. Berikut adalah Model dari rata- rata  bergerak  sederhana  antara  lain (Rosdiani,  2018)  dapat  dilihat  pada persamaan berikut.
𝑀 𝑡 ̅̅̅̅ =   𝑌 𝑡+1 = (𝑌 1 + 𝑌 1−1 + 𝑌 1−2 +⋯+ 𝑌 1−𝑛−1) ) 𝑛 Keterangan : M t = Rata-rata bergerak pada periode t Y t+1 = Nilai ramalan perode berikutnya Y t =  Jumlah  data  dalam  rata-rata bergerak
b) Weighted  Moving  Average (Rata-rata Bergerak Tertimbang)
Metode  perhitungannya  sama  dengan rata-rata  bergerak  sederhana  hanya diberi  koefisien  penimbang.  Penetapan besar koefisien penimbang dapat dilakukan secara sembarang, tetapi pada ummnya  besaran  koefisien  penimbang periode terakhir dari data historis adalah dua  kali  daripada  koefisien  penimbang periode sebelumnya (Tampubolon,
2018).  Berikut  adalah  Model  dari  rata- rata bergerak tertimbang menurut Sofyan (2013) adalah sebagai berikut:
𝑌 ′ 𝑡 = 𝑊 1 𝐴 𝑡−1 +   𝑊 2 𝐴 𝑡−2 + ⋯ +   𝑊 𝑛 𝐴 𝑡−𝑛
Keterangan : A= Permintaan aktual pada periode t W 1 = Bobot (0 ≤ Wt ≤1) yang diberikan pada periode t-1 dsb n= Jumlah periode
- Exponential Smoothing
a) Single  Exponential  Smoothing.  Single
Exponential
Smoothing digunakan untuk  jarak  pendek  perkiraan.  Model mengasumsikan bahwa data berfluktuasi sekitar  rata-rata  yang  cukup  stabil (Rosdiani,  2018).  Berikut  adalah  Model dari single exponential smopthing menurut  Sofyan  (2013)  adalah  sebagai berikut.
𝑌 ′ 𝑡+1 = 𝛼 . 𝑇 𝑡 + (1 − 𝛼). 𝑌 ′ 𝑡
Keterangan : T t = data permintaan pada periode t α = faktor/ konstanta pemulusan Y’ t+1 = peramalan untuk periode t
b) Double Exponential Smoothing Menrut Sofyan (2013), Double Exponential Smoothing dibagi menjadi dua yaitu dengan Satu  parameter  dan  Dua  parameter,  seperti berikut:
 Satu Parmeter ( Brown’s linear method ), merupakan  metode  yang  hampir  sama dengan  metode linear  moving  average dan sesuaikan yaitu dengan menambahkan satu parameter. 𝑆 ′ 𝑡 =  𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ′ 𝑡−1 𝑆 ” 𝑡 =  𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ” 𝑡−1 Keterangan : S’ t merupakan Single exponential smoothing S” t merupakan Double  exponential smoothing 𝑎 𝑡 =   𝑆 ′ 𝑡 + (𝑆 ′ 𝑡 −   𝑆 ” 𝑡 ) 𝑎 𝑡 = 2𝑆 ′ 𝑡 −   𝑆 ” 𝑡 𝑏 𝑡 = 𝛼 1 − 𝛼 (𝑆 ′ 𝑡 −   𝑆 ” 𝑡 ) 𝑌 ′ 𝑡+𝑚 =   𝑎 𝑡 . 𝑏 𝑡 . 𝑚
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2020 Penerapan Metode Peramalan | Anna | Popy
 Dua Parameter ( Holt’s methode ), merupakan  metode double  exponential smoothing untuk time  series dengan trend linier . Terdapat konstanta yaitu α dan β.
𝑆 𝑡 =  𝛼 𝐷 𝑡 + (1 − 𝛼)(𝑆 𝑡−1 +   𝐺 𝑡−1 ) 𝐺 𝑡 =  𝛽(𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽)𝐺 𝑡−1 𝑌 ′ 𝑡+𝑚 =   𝑆 𝑡 . 𝐺 𝑡 . 𝑚
Keterangan : S t = intercept pada waktu t G t = Slope pada waktu t Y’ t+m = Ramalan untuk m periode kedepan
2) Metode  Proyeksi  Kencendrungan  dengan Regresi,  merupakan  metode  perhitungan peramalan berdasarkan garis kecendrungan, sehingga  dapat  diproyeksikan  hal-hal  yang akan  diteliti  pada  masa  yang  akan  datang. Metode  regresi  terbagi  atas  beberapa metode, antara lain (Sofyan, 2013):
- Konstan
𝑌 ′ = 𝑎
𝑎 = ∑ 𝑋 𝑛
Keterangan :
Y’= nilai peramalan pada periode t n = jumlah periode
- Linier
𝑌 ′ = ∑ 𝑌(𝑡)−𝑏 ∑ 𝑡 𝑛 + 𝑛 ∑ 𝑡𝑦−∑(𝑡) ∑(𝑦) 𝑛−∑ 𝑡 2 −(∑ 𝑡) 2
- Kuadratis 𝑌 ′ = 𝑎 + 𝑏𝑡 + 𝑐𝑡 2
Dimana:
𝑎 = ∑ 𝑌−𝑏 ∑ 𝑡−𝑐 ∑ 𝑡 2 𝑛 𝑏 = 𝜕𝛿−𝜃𝛼 𝜕𝛽−𝛼 2 𝑐 = 𝜃−𝑏𝛼 𝛾 𝛾 =   (∑ 𝑡 2 ) 2 − 𝑛 ∑ 𝑡 4 𝛿 = ∑ 𝑡 ∑ 𝑌 − 𝑛 ∑ 𝑡𝑌 𝜃 = ∑ 𝑡 2 ∑ 𝑌 − 𝑛 ∑ 𝑡 2 𝑌 𝛼 = ∑ 𝑡 ∑ 𝑡 2 − 𝑛 ∑ 𝑡 3 𝛽 = (∑ 𝑡) 2 − 𝑛 ∑ 𝑡 2
Pola data dalam kuadratis dapat digambarkan pada gambar 2.
Gambar 2. Pola Data Kuadratis
3) Metode  Musiman  ( seasonal ),    metode  ini sangat  dipengaruhi  oleh  faktor  musiman, dimana  menggambarkan  pola  penjualan yang  berulang  setiap  periode  (Sofyan, 2013).
4) Metode Trend ,  Metode  ini  terjadi  bila  data memiliki  kecendrungan  untuk  naik  atau turun  terus  menerus  (Sofyan,  2013).  Ada beberapa model trend yang dapat digunakan adalah sebagai berikut:
- Trend Linier
𝑌 ′ = 𝑎 + 𝑏𝑡
Dimana: Y’ =  Nilai  ramalan  pada  periode ke-t T = Waktu/periode 𝑏 = 𝑛 ∑(𝑡𝑌(𝑡))−(∑ 𝑌(𝑡))(∑ 𝑡)
𝑛 ∑ 𝑡 2 − (∑ 𝑡) 2 𝑎 = ∑ 𝑌 𝑡 −𝑏 ∑ 𝑡 𝑛 - Trend Eksponensial 𝑌 ′ = 𝑎𝑒 𝑏𝑡
𝑏 = 𝑛 ∑ 𝑡 ln 𝑌 𝑡 −∑ 𝑡 ∑ ln 𝑌 𝑡 𝑛 ∑ 𝑡 2 −(∑ 𝑡) 2
ln 𝑎 = ∑ ln 𝑌 𝑡 −𝑏 ∑ 𝑡
𝑛
5) Metode  Dekomposisi,  Merupakan  metode peramalan yang ditentukan dengan kombinasi  dari  fungsi  yang  ada  sehingga metode  ini  baru  dapat  digunakan  jika didekatkan  dengan  fungsi  linier  atau  siklis dan kemudian dibagi atas waktu baik dalam kuartalan  sementara  ataupun  berdasarkan pola data yang ada (Sofyan, 2013).

## Uji Kesalahan Peramalan
Uji  Kesalahan  Peramalan  digunakan dengan  membandingkan  hasil  peramalan dengan  data  aktual.  Menurut  Sofyan,  2013 makin kecil nilai kesalahan maka makin tinggi tingkat ketelitian peramalan, demikian sebaliknya.  Besarnya  kesalahan  peramalan dapat dihitung dengan menggunakan beberapa metode pwrhitungan yaitu:
MAD ( Mean Absolute Deviation )  adalah rata- rata  kesalahan  mutlak  selama  periode  tertentu tanpa  memperhatikan  apakah  hasil  peramalan lebih  besar  atau  lebih  kecil  dari  kenyataan. MAD  mengukur  ketepatan  ramalan  dengan merata-rata  kesalahan  dugaan  (nilai  absolut masing-masing kesalahan) serta MAD memberikan bobot yang sama pada setiap nilai selisih peramalan dan aktual dapat dilihat pada persamaan berikut
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2020 Penerapan Metode Peramalan | Anna | Popy
𝑀𝐴𝐷 =   ∑ | 𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑛 |
1. MSE  ( Mean  Square  Error ),  rata-rata kuadrat  kesalahan.  Perhitungan  eror  ini memberikan  pinalti  pada  selisi  yang  lebih besar  dibandingkan  selisih  yang  kecil melalui  perhitungan  kuadrat  dapat  dilihat pada persamaan berikut
𝑀𝑆𝐸 =   ∑ (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛
A t = Permintaan Aktual pada periode-t F t = Peramalan Permintaan pada periode- t n =  Jumlah  Periode  Permintaan  yang terlibat 2. MFE  ( Mean  Forecast  Error ),  perhitungan eror  ini  dengan  menjumlahkan  semua kesalahan  peramalan  selama  periode  dan membagi  dengan  jumlah  periode.  MFE sangat  efektif  untuk  mengetahui  apakah suatu  hasil  peramalan  selama  periode tertentu  terlalu  tinggi  atau  rendah,  dapat dilihat pada persamaan berikut
𝑀𝐴𝐷 =   ∑ (𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 𝑛 3. MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ), merupakan  rata-rata  kesalahan  mutlak selama  periode  tertentu  yang  dikalikan 100%  agar  mendapatkan  hasil  secara persentase  dan  digunakan  jika  ukuran variabel yang diramalkan sangat menentukan akurasi peramalan dapat dilihat pada persamaan berikut
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 100 𝑛 ) ∑ |𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 𝐴 𝑡 |

## METODE
Untuk  mencapai  tujuan  yang  ingin dicapai yaitu mengetahui
peramalan permintaan  pada  produk  Atap  H,  maka diperlukan kegiatan observasi dan wawancara. Kegiatan  wawancara  dimaksudkan  untuk memperoleh  informasi  yang  ditujukan  kepada setiap  pihak  yang  dinilai  berperan  langsung pada  proses  logistik  pada  PT.  X.  Selanjutnya dilakukan  pencatatan  data  yang  menunjang pengumpulan informasi pada peramalan permintaan  barang,  baik  berupa  data  primer maupun  data  sekunder.  Berikut  adalah langkah-langkah  dalam  melakukan  peramalan yaitu dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Step Peramalan

## HASIL DAN PEMBAHASAN Penentuan  Metode  Peramalan  dengan Menggunakan Pola
Langkah  awal  yang  harus  dilakukan dalam  meramalkan  permintaan  pada  periode kedepan  yaitu  dengan  mengumpulkan  data- data historis .  Berikut  adalah  data  permintaan pada tahun 2018 dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Permintaan Tahun 2018 Bulan Jumlah Januari 959.288 Februari 848.601 Maret 922.392 April 885.497 Mei 885.497 Juni 701.018 Juli 959.288 Agustus 922.392 September 885.497 Oktober 996.184 November 996.184 Desember 996.184 TOTAL 10.958.022
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2020 Penerapan Metode Peramalan | Anna | Popy
Berikut  adalah  grafik  jumlah  penjualan berdasarkan  data  permintaan  pada  tahun  2018 dapat dilihat pada gambar 4.
Dari hasil grafik penjualan dapat diidentifikasikan bahwa pola perubahan permintaanya adalah Pola Horizontal. Dikarenakan  terjadi  naik  dan  turunnya  pada penjualan Atap H dengan fluktuasi yang masih berada disekitar rata-rata. Menurut Heriansyah dan  Hasibuan  (2017),  pada  data time  series yang  berbasis  waktu,  diperlukan  pengujian terlebih  dahulu  sebelum  data  tersebut  diolah dengan  uji  pola  data.  Uji  pola  data  adalah menguji apakah dikatakan stasioner atau tidak. Jika  pada  data  terdapat trend,  seasonal atau
siklis,  maka  dapat  dikatakan  data  tidak stasioner, begitu juga sebaliknya.
Dengan  pola  grafik  Horizontal  maka dapat  disimpulkan  data  bersifat  stasioner  dan metode yang dapat digunakan untuk menganalisa  pola  siklus  tersebut  dengan metode peramalan,
Exponential dan Exponential  Smoothing dengan  α  =  0,1,  dan Exponential Smoothing dengan α = 0,2.
Metode Peramalan Exponential
Berikut  adalah  perhitungan  peramalan dengan  menggunakan  Metode  Peramalan Exponential yang  dapat  dilihat  pada  tabel  3 berikut ini.
Tabel 3 Metode Peramalan Exponential Bulan t Y(t) ln . Y (t) t . ln Y(t) t 2 Januari 1 959.288 13,77 13,77 1 Februari 2 848.601 13,65 27,30 4 Maret 3 922.392 13,73 41,20 9 April 4 885.497 13,69 54,77 16 Mei 5 885.497 13,69 68,47 25 Juni 6 701.018 13,46 80,76 36 Juli 7 959.288 13,77 96,42 49 Agustus 8 922.392 13,73 109,88 64 September 9 885.497 13,69 123,24 81 Oktober 10 996.184 13,81 128,12 100 November 11 996.184 13,81 151,93 121 Desember 12 996.184 13,81 165,74 144 Total Jumlah 78 10.958.022 164,64 1.071,6 650
Gambar 4 Grafik Data Permintaan
𝒃 = 𝒏 .∑ 𝒕 .𝒍𝒏 𝒀 (𝒕)−(∑ 𝒕).∑ 𝐥𝐧 𝒚(𝒕) 𝒏 .∑ 𝒕 𝟐 − (∑ 𝒕) 𝟐
𝑏 = 12 (1.071,6) − 78 (164,64) 12 (650) − (78) 2
𝑏 = 12.859,2 − 12.841,92
7.800 − 6.084
𝑏 = 17,28 1.716 𝑏 =  10,07
𝒂 = ∑ 𝐥𝐧 𝒀 (𝒕) 𝒏 − 𝒃 .∑ 𝒕 𝒏 𝑎 = 164,64
12 − 10,07 (78)
12 𝑎 =  13,72 − 65,45 𝑎 =   −51,73
Sehingga  persamaan  regresi  peramalan permintaannya adalah :
Periode 1 : 𝒅 ′ = 𝒀 ′ (𝒕) = 𝒂 . 𝒆 𝒃 . 𝒕 𝑑 ′ = 𝑌 ′ (𝑡) = −51,73 (2,718 10,07 )1 𝑑 ′ = 𝑌 ′ (𝑡) = −51,73 (23,60)1
𝑑 ′ = 𝑌 ′ (𝑡) =   −1.220,82 Dst,
Berikut  adalah  perhitungan  peramalan Exponential setelah  persamaan  regresi  dapat dilihat pada tabel 4
0 2000000 J… F… A… M… J… J… A… S… O… N… D… Jum la h Bulan Jumlah Penjualan Jumlah
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2020 Penerapan Metode Peramalan | Anna | Popy

## Tabel 4 Metode Peramalan Exponential Setelah Persamaan Regresi
Metode Peramalan Exponential Smoothing α = 0,1
Berikut  Metode  peramalan Exponential Smoothing dengan persamaan:
𝑭 𝒕 =   𝑭 𝒕−𝟏 +  𝜶 (𝑨 𝒕−𝟏 − 𝑭 𝒕−𝟏 ) dimana,
Pada  periode  pertama  nilai  d’  atau  Y’(t) adalah 0 F t-1
=  d’  atau  Y’(t)  pada  periode  atau
bulan sebelumnya A t-1
=  d  atau  Y(t)  pada  periode  atau bulan sebelumnya
Berikut  adalah  perhitungan  peramalan Exponential  Smoothing dengan  α  =  0,1  dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5 Metode Peramalan Exponential Smoothing dengan α = 0,1
Bulan t Y(t) = d Y’(t) = d’ (d-d’) |d-d’| (d-d’) 2 (d-d’) 2 /n |d- d’|/d*1 00 Januari 1 959.288 - - - - - - Februari 2 848.601 95.928,80 752.672,20 752.672,20 566.515.44 0.652,84 47.209.62 0.054,40 88.70 Maret 3 922.392 84.860,10 837.531,90 837.53190 701.459.68 3.517,61 58.454.97 3.626,47 90.80 April 4 885.497 92.239,20 793.257,80 793.257,80 629.257.93 7.260,84 52.438.16 1.438,40 89.58 Mei 5 885.497 88.549,70 796.947,30 796.947,30 635.124.99 8.977,29 52.927.08 3.248,11 Juni 6 701.018 88.549,70 612.468,30 612.468,30 375.117.41 8.504,89 31.259.78 4.875,41 Juli 7 959.288 70.101,80 889.186,20 889.186,20 790.652.09 8.270,44 65.887.67 4.855,87 Agustus 8 922.392 95.928,80 826.463,20 826.463,20 68.3041.42 0.954,24 56.920.11 8.412,85 Bulan t Y(t) = d Y’(t) = d’ (d-d’) |d-d’| (d-d’) 2 (d-d’) 2 /n |d- d’|/d*100 Januari 1 959.288 -1.220.771,73 2.180.059,7 3 2.180.059, 73 4.752.660.432. 265,41 181.671,64 227,26 Februari 2 848.601 -2.441.543,46 3.290.144,4 6 3.290.144, 46 10.825.050.585 .470,40 274.178,70 387,71 Maret 3 922.392 -3.662.315.19 4.584.707,19  4.584.707,19 21.019.540.055.24 6,80 382.058,93 497,04 April 4 885.497 -4.883.086,93 5.768.583,93  5.768.583,92 33.276.560.504.50 5,80 480.715,33 651,45 Mei 5 885.497 -6.103.858,66 6.989.355,66  6.989.355,66 48.851.092.496.72 8,70 582.446,30 789,31 Juni 6 701.018 -7.324.630,39 8.025.648,39  8.025.648,39 64.411.032.049.66 7,70 668.804,03 1.144,85 Juli 7 959.288 -8.545.402,12 9.504.690,1 2 9.504.690, 12 90.339.134.267 .123,60 792.057,51 990,81 Agustus 8 922.392 -9.766.173,85 1.068.8565, 85 10.688.565 ,85 114.245.439.94 7.342,00 890.713,82 1.158,79 September  9 885.497 -10.986.945,58 11.872.442, 58 11.872.442 ,58 140.954.892.86 7.016,00 989.370,21 1.340,76 Oktober 10 996.184 -12.207.717,31 13.203.901, 31 13.203.901 ,31 174.343.009.89 7.348,00 1.100.325,1 0 1.325,45 November  11 996.184 13.428.489,04 14.424.673, 04 14.424.673 ,04 208.071.192.45 1.664,00 1.202.056,0 9 1.447,99 Desember  12 996.184 14.649.260,78 15.645.444, 78 15.645.444 ,78 244.779.942.24 6.120,00 1.303.787,0 6 1.570,54 Total Jumlah 78 10.958.0 22 -95.220.195,05 106.178.217 ,05 106.178.21 7,05 1.155.869.547. 800.500,00 8.848.184,7 5 11.531,98
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2020 Penerapan Metode Peramalan | Anna | Popy
September 9 885.497 92.239,20 793.257,80 793.257,80 629.257.93 7.260,84 52.438.16 1.438,40 Oktober 10 996.184 88.549,70 907.634,30 907.634,30 823.800.02 2.536,49 68.650.00 1.878,04 November 11 996.184 99.618,40 896.565,60 896.565,60 803.829.87 5.103,36 66.985.82 2.925,28 Desember 12 996.184 99.618,40 896.565,60 896.565,60 803.829.87 5.103,36 66.985.82 2.925,28 Total Jumlah 78 10.958.022 996.183,80 9.002.550,20 9.002.550,2 0 7.441.886.7 08.142,20 620.157.2 25.678,52
Metode Peramalan Exponential Smoothing α = 0,2
Berikut  adalah  perhitungan  peramalan Exponential  Smoothing dengan  α  =  0,1  dapat  dilihat pada tabel 6
Tabel 6 Metode Peramalan Exponential Smoothing dengan α = 0,2
Bulan t Y(t) = d Y’(t) = d’ (d-d’) |d-d’| (d-d’) 2 (d-d’) 2 /n |d- d’|/d*1 00 Januari 1 959.288 - - - - - - Februari 2 848.601 191.857,60 656.743,40 656.743,40 431.311.89 3.443,56 35.942.65 7.786,96 77,39 Maret 3 922.392 323.206,28 599.185,72 599.185,72 359.023.52 7.051,92 29.918.62 7.254,33 64,96 April 4 885.497 443.043,42 442.453,58 442.453,58 195.765.16 6.915,19 16.313.76 3.909,60 49,97 Mei 5 885.497 531.534,14 353.962,86 353.962,86 125.289.70 6.825,72 10.440.80 8.902,14 39,97 Juni 6 701.018 602.326,71 98.691,29 98.691,29 9.739.970.4 53,42 811.664.2 04,45 14,08 Juli 7 959.288 622.064,97 337.223,03 337.223,03 113.719.37 2.577,48 9.476.614 .381,46 35,15 Agustus 8 922.392 689.509,58 232.882,42 232.882,42 54.234.223. 747,94 4.519.518 .645,66 25,25 September 9 885.497 736.086,06 149.410,94 149.410,94 22.323.628. 927,04 1.860.302 .410,59 16,87 Oktober 10 996.184 765.968,25 230.215,75 230.215,75 52.999.292. 389,25 4.416.607 .699,10 23,11 November 11 996.184 812.011,40 184.172,60 184.172,60 33.919.547. 129,12 2.826.628 .927,43 18,49 Desember 12 996.184 848.845,92 147.338,08 147.338,08 21.708.510. 162,63 1.809.042 .513,55 14,79 Total Jumlah 78 10.958.022 6.566.454,32 343.2279,68 343.2279,68 1.420.034.8 39.623,26 11.833.62 3.6635,27 380,03 Uji Kesalahan Peramalan Berikut adalah perhitungan uji kesalahan peramalan pada metode exponential ,
exponential  smoothing α  =  0,1, exponential smoothing α  =  0,2  dapat  dilihat  pada  tabel  7
berikut

## Table 7 Uji Kesalahan Peramalan
Metode Peramalan MAPE MAD MSE MFE Exponential 961 8.848.184,75 96.322.462.316.708,30 8.848.184,75 Exponential Smoothing α =0,1 52,52 474.088,67 263.754.545.864,38 474.088,67 Exponential Smoothing α =0,2 31,67 286.023,31 118.336.236.635,27 286.023,31
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2020 Penerapan Metode Peramalan | Anna | Popy
Berdasarkan  analisa  dengan  ketiga metode tersebut, peramalan yang nilai kesalahannya terkecil adalah metode Exponential Smoothing dengan α = 0,2 dengan nilai    MAPE  atau  rata-rata  kesalahan persentase  absolut  terhadap  permintaan  aktual terkecil  yakni  32,67;  MAD  atau  rata-rata kesalahan mutlak terkecil (tanpa
memperhatikan  hasil  peramalan  lebih  besar atau kecil jika dibandingkan dengan kenyaataan) yakni 286.023,31; MSE atau rata- rata kesalahan kuadrat terkecil yakni 118.336.236.635,27;  dan  MFE  atau  rata-rata kesalahan peramalan terkecil yakni 286.023,31.  Sehingga  peramalan  produk  Atap H  menggunakan Exponential  Smoothing dengan  α  =  0,2.  MAPE biasanya  lebih  berarti dibandingkan
MAD karena MAPE menyatakan persentase kesalahan hasil
peramalan  terhadap  permintaan  aktual  selama periode  tertentu  yang  akan  memberikan informasi  persentase  kesalahan  teralu  tinggi atau teralu rendah.
Verifikasi Moving Range Verifikasi Moving  Range Forecast periode  selanjutnya    dengan  persamaan berikut:
𝑀𝑅 = |(𝑑′ 𝑡 − 𝑑 𝑡 ) −   (𝑑′ 𝑡−1 − 𝑑 𝑡−1 )|
Hasil  peramalan  metode  terbaik  yaitu menggunakan  metode  peramalan Exponential Smoothing dengan  α  =  0,2,  berikut  adalah perhitungan  hasil  verifikasi  dengan  Moving Range,  yaitu  proses  verifikasi  yang  dilakukan untuk  mengetahui  apakah  fungsi  peramalan yang  ditentukan  telah  cukup  representatif untuk data yang akan diramalkan, dapat dilihat pada tabel 8.
Table 8 Moving Range Bulan T d d’ |d’ – d| MR Januari 1 959.288 - - - Februari 2 848.601 191.857,60 656.743,40 302.544,6 Maret 3 922.392 323.206,28 599.185,72 57.557,68 April 4 885.497 443.043,42 442.453,58 156.732,14 Mei 5 885.497 531.534,14 353.962,86 88.490,72 Juni 6 701.018 602.326,71 98.691,29 255.271,57 Juli 7 959.288 622.064,97 337.223,03 238.531,74 Agustus 8 922.392 689.509,58 232.882,42 104.340,61 September 9 885.497 736.086,06 149.410,94 83.471,48 Oktober 10 996.184 765.968,25 230.215,75 80.804,81 November 11 996.184 812.011,40 184.172,60 46.043,15 Desember 12 996.184 848.845,92 147.338,08 36.834,52 Total Jumlah 78 10.958.022 6.566.454,32 343.2279,68 1.450.623,00
Rata-rata Moving  Range dinotasikan dalam persamaan:
𝑀𝑅 ̅̅̅̅̅ =   ∑ 𝑀𝑅 𝑛−1 Dimana, n merupakan  jumlah  bulan yang diramalkan.
𝑀𝑅 ̅̅̅̅̅ = 1.450.623 12 − 1 𝑀𝑅 ̅̅̅̅̅ =  131.874,82
Batas  kontrol data  dapat  dicari  dengan menggunakan persamaan dibawah ini:
𝑈𝐶𝐿 = 2,66  ×  𝑀𝑅 ̅̅̅̅̅ 𝑈𝐶𝐿 = 2,66  × 131.874,82 𝑈𝐶𝐿 = 350.787,02
𝐿𝐶𝐿 = −2,66  ×  𝑀𝑅 ̅̅̅̅̅
L 𝐶𝐿 = −2,66  × 131.874,82 L 𝐶𝐿 = −350.787,02
Berdasarkan  perhitungan  Batas  kontol atas dan bawah serta moving range, maka data dapat  di plot dalam  grafik  pada  gambar  5. Gambar  5  Metode  ini  diasumsikan  cukup representatif  dikarenakan  bahwa  keseluruhan data  berada  di  dalam  batas  kendali  sehingga fungsi peramalan metode Exponential
Smoothing dengan α = 0,1 dapat digunakan.
Gambar 5 Peta Moving Range -400000.00 100000.00 600000.00 1 7
Ju m la h Moving Range Chart MR UCL LCL
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2020 Penerapan Metode Peramalan | Anna | Popy

## KESIMPULAN
1. Berdasarkan  data historis perusahaan, didapatkan grafik peramalan yang memiliki pola  horizontal  dikarenakan  fluktuasi  nilai berada disekitar rata-rata maka perhitungan peramalan  permintaan  beserta  tingkat kesalahannya diketahui bahwa terdapat tiga metode  yang  digunakan  yaitu;  Metode Exponential , Exponential
Smoothing dengan α = 0,1 dan Exponential Smoothing dengan α = 0,2.
2. Selanjutnya,  metode  peramalan  yang  tepat dapat ditentukan berdasarkan tingkat kesalahan  yang  paling  terkecil  dari  ketiga metode berikut;
a. Metode Exponential yang  mengasilkan mean absolute deviation (MAD) 8.848.184,75  , mean  square  error (MSE)  98.322.462.316.708,30  , mean forecast error (MFE) 8.848.184,75 , dan
mean absolute percentage error
(MAPE) 961 ;
b. Metode Exponential  Smoothing dengan α  =  0,1    yang  mengasilkan mean
absolute  deviation (MAD)  474.088,67  , mean square error (MSE)
263.754.545.864,38  , mean  forecast error (MFE)  474.088,67  ,  dan mean absolute  percentage  error (MAPE)
52,52 ;
c. Metode Eksponensial
Smoothing
dengan  α  =  0,2  yang  menghasilkan
mean absolute deviation (MAD) 286.023,31  , mean  square  error (MSE)
118.336.236.635,27  , mean  forecast error (MFE)  286.023,31  ,  dan mean absolute  percentage  error (MAPE) 31,67.
Sehingga  Metode  yang  paling  tepat digunakan dalam menganalisis data dengan memiliki  tingkat  kesalahan  yang  paling terkecil dari ketiga metode yang digunakan pada produk Atap H untuk ramalan Januari
2019 yaitu menggunakan Metode Exponential  Smoothing dengan  α  =  0,2 dengan  nilai    MAPE  atau  rata-rata
kesalahan  persentase  absolut  terhadap permintaan  aktual  terkecilnya  yakni  32,67; MAD  atau  rata-rata  kesalahan  mutlak terkecilnya  (tanpa  memperhatikan  hasil peramalan  lebih  besar  atau  kecil  jika dibandingkan  dengan  kenyaataan)  yakni 286.023,31;  MSE  atau  rata-rata  kesalahan kuadrat terkecilnya yakni 118.336.236.635,27;  dan  MFE  atau  rata- rata kesalahan peramalan terkecilnya  yakni 286.023,31.  Sehingga  peramalan  produk Atap H untuk tahun 2019 dapat menggunakan Metode Exponential Smoothing dengan α = 0,2.

## DAFTAR PUSTAKA
Heriansyah,  E.,  &  Hasibuan,  S.  (2017).
Implementasi  Metode  Peramalan  pada Permintaan  Bracket  Side  Stand  K59a . Jurnal PASTI. Vol. XII (2), 209-223.
Kushartini,  D., &  Almahdy,    I.  (2013). Sistem Persediaan Bahan Baku Produk Dispersant  di    Industri  Kimia .  Jurnal PASTI. Vol. X (2), 217-234.
Rosdiani, V. (2018). Evaluasi Metode Peramalan Permintaan dan Perencanaan  Agregat  Atap  Harflex  di PT. Bakrie Building Industries . Magister. Universitas Gajah Mada.
Seto,  S.,  Nita,  Y.,  &  Triana,  L.  (2016).
Manajemen  Farmasi  :  Lingkungan Apotek,  Farmasi  Rumah  Sakit,  Indutri Farmasi,  Pedagang  Besar  Farmasi Diakses pada https://books.google.co.id Sofyan, D.K. (2013). Perencanaan &
Pengendalian  Produksi .  Lhoksemawe
NAD: Graha Ilmu. Tampubolon, M.P. (2018). Manajemen Operasi & Rantai Pemasok-Edisi Revisi . Jakarta: Mitra Wacana Media. Zulhamidi., & Hardianto, R. (2017).
Peramalan Penjualan The Hijau dengan Metode  ARIMA  (Studi  Kasus  pada  PT. MK) .  Jurnal  PASTI.  Vol.  XI  (3),  231- 244.