Jurnal hasil penelitian terapan yang di diterbitkan oleh Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar
JURNAL AHLI MUDA
INDONESIA

## JURNAL AHLI MUDA INDONESIA
AKN PUTRA SANG FAJAR
BLITAR
ISSN (p) : 2722 -4414
ISSN (e) : 2722 -4406

## 20
21
Vol. 2 No. 2

## Table of Contents
JAMI : Jurnal Ahli Muda Indonesia JAMI Vol. 2 No. 2 (2021) journal homepage: https://journal.akb.ac.id/
Title: Analisa Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Minat Calon Mahasiswa Dalam Memilih Akademi Komunitas
Authors: Nunuk Latifah, Adiguna Sasama Wahyu Utama, Hindra Kurniawan 105-120 Title: Implementasi Pelayanan Kesehatan Masyarakat Melalui Program BPJS Kesehatan
Authors: Hasrillah, Yaqub Cikusin, Hayat 121-136 Title: Forensik Digital Sistem Informasi Berbasis Web Authors: Andria, Sekreningsih Nita 137-149 Title: Pembuatan Media Interaktif Alur Proses Pengolahan Kelapa Sawit Menjadi CPO
Authors: Andri Nofiar.Am, Fenty Kurnia Oktorina 150-165 Title: Inovasi Bisnis Digital di Tengah Pandemi Covid-19 Authors: Yuliana 166-177
Title: Strategi Pengembangan Bisnis dengan Pendekatan Business Model Canvas Pada CV
Ganteng Revolution
Authors: Lukluk Mukhoyaroh, Y. Anton Nugroho 178-185 Title: Perbandingan Metode Arima dan Sarima Dalam Peramalan Penjualan Kelapa Authors: Sara Septiana Aruan, Yohanes Anton Nugroho 186-198
Title: Perancangan Sistem Informasi Penjualan Berbasis E-Commerce dengan Menggunakan
Metode Waterfall Pada KWT Rahayu Jurug
Authors: Rudi Antoro, Yohanes Anton Nugroho 199-214 Title: Pengaruh Produksi Kebun Petani Kelapa Sawit Rakyat Terhadap Kesejahteraan
Authors: Heri Setyawan, Koko Setiawan, Nurlaila Fatmawati 215-226
Title: Analisis Peramalan Permintaan Produk Minuman Herbal dengan Metode Arima pada
CV. Gentong Mas
Authors: Nanda Nurfadilah, Yohanes Anton 227-223

## JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia
ISSN 2722-4406(p)/2722-4414(e)
DOI Number 10.46510 Published by Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar Address Jalan dr. Sutomo No. 29 Kota Blitar Website https://journal.akb.ac.id/index.php/jami
Email jami@akb.ac.id
JURNAL AHLI MUDA INDONESIA
journal homepage: https://journal.akb.ac.id/

## ANALISIS PERAMALAN PERMINTAAN PRODUK MINUMAN HERBAL DENGAN METODE ARIMA PADA CV. GENTONG MAS
Nanda Nurfadilah 1 , Yohanes Anton 2
1,2 Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta, e-mail : ndafadilah951@gmail.com 1 , yohanesanton@uty.ac.id 2.
Nanda Nurfadilah. Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta, e-mail :  ndafadilah951@gmail.com A R T I K E L   I N F O A B S T R A K Artikel History: Menerima 27 May 2021
Revisi 17 Juni 2021 Diterima 18 Juni 2021 Tersedia Online  31
Desember 2021
Objektif . CV. Gentong Mas terletak di Kampung Sadang Lebak, Situsari, Karangpawitan, Garut. CV. Gentong  Mas merupakan salah  satu  perusahaan  yang  memproduksi  minuman  herbal, produknya dinamakan gentong mas dan guchie mas. Akan tetapi pada penelitian ini, yang akan diteliti hanya produk gentong mas saja. Permasalahan yang dihadapi perusahaan yaitu permintaan yang  tidak  stabil  dan  tidak  adanya  peramalan  untuk  periode kedepannya  Hal  ini  dikarenakan  CV  Gentong  Mas  putus kontrak  kerja  sama  dengan  distributor  tunggal  PT.  Oriya Khazanah  Sejahtera.  Penyebab  putus  kontrak  tersebut dikarenakan  terjadi  permasalahan  di  PT  Oriya  Khazanah Sejahtera sendiri.
Material and Metode . Pada penelitian ini metode yang digunakan yaitu  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA),
Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan Holt-Winters sebagai pembanding. tiga Metode tersebut  digunakan  untuk  mengetahui  hasil  peramalan  mana yang  terbaik  untuk  1  tahun  mendatang,  terhitung  sejak
September 2020 hingga Agustus 2021.
Hasil . Hasil peramalan ini di lihat dari 2 aspek, yaitu Nilai MSE (Mean  Squared  Error)  terkecil  dan  uji  validasi.  Berdasarkan hasil pengolahan data diketahui Nilai MSE terkecil yaitu metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA)  dengan  nilai  MSE  sebesar  4,705,580.  Akan  tetapi ketika  di  uji  validasi,  hasil  peramalan  yang  paling  mendekati permintaan sebenarnya selama 4 periode (bulan) yaitu metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).
Kesimpulan .  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  peramalan menggunakan aplikasi minitab, perbandingan nilai MSE dan uji validasi  hasil  peramalan  menunjukkan  bahwa  metode  terbaik ialah metode arima. Karena hasil peramalannya mendekati hasil permintaan yang sebenarnya.

## Kata kunci :
Peramalan, Nilai MSE, Arima,
Sarima, Holt Winters

## 1. PENDAHULUAN
CV. Gentong Mas ini merupakan perusahaan yang memproduksi minuman sachet herbal  dengan  klasifikasi  jamu  yang  dinamakan  gentong  mas  dan  produk  barunya  yaitu guchie mas. Produk gentong mas ini merupakan produk herbal dengan komposisi rempah- rempah  dan  gula  aren.  olahan  rempah-rempah  (seperti:  cengkih,  pala,  kayu  manis, habbatussauda, adas manis, bunga lawang dan cabai jawa) dan gula  aren ini menjadikan produk gentong mas sebagai salah satu minuman herbal masyarakat.
Tahun 2019, CV. Gentong Mas putus kontrak kerjasama dengan PT. Oriya Khazanah Sejahtera. dimana salah satu perjanjiannya yaitu berisikan bahwa CV. Gentong Mas tidak dapat  menjual  produk  ke  agen  manapun  kecuali  pada  distributor  tunggal  PT.  Oriya Khazanah Sejahtera. setelah putus kontrak tersebut CV. Gentong Mas bergegas memasarkan dan mencari distributor lainnya agar  penumpukan  produk  dari  produk  sebelumnya  bisa

## A R T I C L E   I N F O A B S T R A C T
Artikel History : Receive 27 th May 2021 Revision 17 th June 2021
Accepted 18 th June 2021 Available Online 31 st
December 2021
Objective. CV.  Gentong  Mas  is  located  in  Sadang  Lebak, Situsari, Karangpawitan, Garut, West Java. CV. Gentong Mas is one of the companies that produce herbal drinks. The product is named gentong mas and guchie mas. However, this research is only about gentong mas, not guchie mas. Problems faced by this company  are  unstable  consumer  demand  and  the  absence  of future forecasts caused by contract termination with PT. Oriya Khazanah  Sejahtera.  This  contract  termination  is  caused  by  a problem with PT Oriya Khazanah Sejahtera itself.
Materials  and  Methods. This  resource  uses  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Seasonal Autoregressive Integrated  Moving  Average  (SARIMA),  and  Holt-Winters  as comparators. These three methods are used for knowing which forecast  is  best  in  one  coming  year,  starting  from  September 2020 to August 2021.
Result. The result from this resource is seen from two aspects: most minor MSE (Mean Squared Error) value and validity test.
Based on data processing results, the smallest MSE value is on Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) with an MSE value of 4,705,580. However, when a validity  test,  the  closest  forecast  result  to  the  actual  demand during  four  periods  (month)  is  the  Autoregressive  Integrated
Moving Average method (ARIMA).
Conclusion. Based on the results of forecasting data processing using the Minitab application, the comparison of the MSE value and the validation test of the forecasting results shows that the best method is the Arima method because the forecast results are close to the results of the actual demand.

## Keywords :
Forecasting. Value of MSE, Arima, Sarima, Holt-Winters.
terjual,  dan  juga  CV.  Gentong  Mas  mengalami irregular  demand ,  dimana  konsumen  atau distributor tidak menentu. Padahal sebelumnya, saat masih bekerjasama dengan PT. Oriya Khazanah Sejahtera jadwal permintaan terbilang cukup stabil.
Sejak pandemic covid-19 mencuat di Indonesia pada bulan Maret 2020, CV. Gentong Mas  memanfaatkan  moment  tersebut  untuk  lebih  mengenalkan  lagi  produknya  ke masyarakat  yang  lebih  luas,  karena  pada  awal  pandemi  di  Indonesia,  masyarakat  kaget, ketakutan  dan  berlomba-lomba  mencari  segala  cara  agar  imun  mereka  kuat.  Maka  tidak heran jika pada bulan Maret permintan konsumen terbilang tinggi walaupun tidak signifikan. Akan  tetapi  pada  bulan-bulan  berikutnya  permintaan  konsumen bervariatif  lagi,  bahkan mengalami penurunan.
Menanggapi hal tersebut, CV. Gentong mas memerlukan prediksi untuk mengetahui jumlah  permintaan  di  masa  mendatang,  agar  tidak  terjadi  lagi  permintaan  yang  tidak menentu,  Oleh  karena  itu  CV  Gentong Mas  memerlukan  perencanaan yang matang dalam menstabilkan  perencanaan  produksinya,  yaitu  dengan  cara  melakukan  peramalan permintaan  produk  dalam  1  tahun  kedepan  dari  bulan  September  2020  hingga  Agustus 2021. salah satu metode yang dapat digunakan adalah Autoregressive Integrated Moving Average ( ARIMA ) dan sebagai pembandingnya yaitu metode Holt-Winters.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh Nofiyanto, Nugroho dan Kartini. (2015)  yang  meneliti  tentang  peramalan  permintaan  paving  blok  dengan  metode Arima mengambil kesimpulan bahwa pengidentifikasian plot data awal akan sangat menentukan tingkat  keakuratan  pada  peramalan  dengan  metode  Arima.  Karena  hal  tersebut  akan menentukan model mana yang paling sesuai digunakan untuk digunakan dalam peramalan. Model Arima (p,d,q) yang sesuai untuk digunakan dalam peramalan permintaan paving blok adalah model Arima (0,1,1).
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh Zulhamidi, Hardiyanton (2017) yang meneliti tentang Peramalan Penjualan Teh Hijau Dengan Metode Arima (Studi Kasus Pada  Pt.  Mk)  mengambil  kesimpulan  bahwa  Metode  Arima  merupakan  metode  terbaik dalam  meramalkan  penjualan  dibandingkan  metode  yang  lainnya.  Selain  itu  dapat diramalkan penjualan teh hijau pada PT. MK pada tahun 2017 sebanyak 4.190.368 kg dengan rata-rata 349.197 kg perbulan.
Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan diatas, tujuan penelitian ini adalah mendapatkan  metode  terbaik  sehingga  dapat  meramalkan  permintaan  selama  1  tahun mendatang dengan hasil yang memuaskan

## 2. MATERIAL DAN METODE
Penelitian ini menggunakan penelitian jenis kualitatif. Peneliti mengumpulkan data permintaan  dari  Januari  2016  hingga  Agustus  2020  dan  diolah  menggunakan  aplikasi Minitab. Berikut merupakan data permintaannya:
Tabel 1. Jumlah Permintaan Produk Gentong Mas
Bulan Tahun 2016 2017 2018 2019 2020 Januari 11378 13656 13610 8030 10010 Februari 8761 18010 25284 11410 10650 Maret 9321 18140 7010 24488 15900 April 11210 9454 9010 20100 11890 Mei 12610 17010 8100 18554 14039 Juni 18310 13610 19610 18010 8601 Juli 13910 16610 16422 12010 9210 Agustus 16010 12668 15586 8090 8761 September 9210 14012 13210 8110 Oktober 16410 6010 19610 7020 November 8610 7410 16410 11800 Desember 12922 12390 8510 10410

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  peramalan  dengan  menggunakan  metode Arima , Sarima dan Holt Winters :
Tabel 2. Nilai MSE No Metode Nilai MSE 1 Metode ARIMA 20,874,927 2 Metode SARIMA 4,705,580 3 Metode Holt Winter Additive 28,261,590
Dari tabel diatas terlihat bahwa peramalan dengan menggunakan metode Sarima memiliki  hasil  nilai  MSE  terendah  yaitu  sebesar 4,705,580.  Dapat  diartikan  bahwa peramalan dengan menggunakan metode Sarima ini memiliki tingkat kesalahan peramalan paling terkecil.
Setelah  dilakukan  perbandingan  nilai  MSE,  Penulis  melakukan  uji  validasi  hasil peramalan dengan hasil permintaan yang sebenarnya dengan tujuan mencocokkan kembali bahwa memang benar hasil peramalan dari nilai MSE yang terkecil itu sama/mendekati hasil dari permintaan yang sebenarnya atau tidak.
Tabel 3. Validasi Hasil Peramalan Periode (bulan) Permintaan Sebenarnya Peramalan Permintaan ARIMA SARIMA Holt Winters (Additive) 57 (September 2020) 10,900 12,616.8 2,891.8 12,462 58 (Oktober (2020) 11,726 12,616.8 10,754.5 15,740 59 (November 2020) 9,201 12,616.8 3,434.4 12,338 60 (Desember 2020) 11,620 12,616.8 7,072.1 15,515
Gambar 1. Grafik Uji Validasi
Berdasarkan hasil yang ditunjukkan oleh tabel validasi hasil peramalan dan grafik uji validasi maka dapat kita lihat bahwa nilai permintaan yang paling mendekati keduanya ialah metode Arima .  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  grafik  uji  validasi  pada  gambar  3.1.  Sehingga metode  yang  tepat  untuk  melakukan  peramalan  permintaan  pada  CV  Gentong  Mas  ialah metode arima.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  pada  kasus peramalan  permintaan  produk  minuman  herbal  gentong  mas  lebih  baik  menggunakan Arima dengan nilai MSE 20,874,927 dibandingkan dengan metode Holt Winters (additive) dengan nilai MSE 28,261,590 dan metode Sarima yang bahkan nilai MSE-nya terkecil yaitu 4,705,580. Hal ini dilihat dari hasil uji validasi yang menyimpulkan bahwa hasil peramalan metode Arima yang paling mendekati dengan hasil permintaan yang sebenarnya selama 4 periode.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Dosen pembimbing saya yang selalu memberi pengarahan dalam proses pengerjaan laporan kerja praktek. (Bpk Yohanes Anton Nugroho, S.T., M.T, M.T).
Sepupu sekaligus Direktur CV. Gentong Mas yang telah membantu saya dalam pelaksanaan observasi penelitian ini (H. Fahmi Rafsanjani).

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul, A., & Aminullah, H. (2017). Peramalan Volume Penjualan Kedelai Pt. X Menggunakan Metode Arima Box-Jenkins.
Akolo,  I.  R.  (2019).  Perbandingan  Exponential  Smoothing  Holt-Winters  Dan Arima Pada Peramalan Produksi Padi Di Provinsi Gorontalo. Jurnal Technopreneur (JTech) , 7 (1), 20 – 26.
Brand, M. S. (2017). Penjualan Sepatu Merek ‘Nike’ Dengan Metode Autoregressive Intregated Moving Average. 251 – 258.
Buchori,  M.,  &  Sukmono,  T.  (2019).  Peramalan  Produksi  Menggunakan  Metode Autoregressive Integrated Moving Average ( ARIMA ) di PT. XYZ. PROZIMA (Productivity, Optimization and Manufacturing System Engineering) , 2 (1), 27.
Hendayanti,  N.  P.  N.,  &  Nurhidayati,  M.  (2020).  Perbandingan  Metode  Seasonal Autoregressive  Integrated  Moving  Average  ( SARIMA )  dengan  Support  Vector Regression (SVR) dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Bali. Jurnal Varian , 3 (2), 149 – 162.
Hernandez, C., Giral, D., & Martinez, F. (2018). Radioelectric Spectrum Prediction  based in ARIMA and SARIMA Time . 13 (22), 15688 – 15695.
Jatmiko,  Y.  A.,  Rahayu,  R.  L.,  &  Darmawan,  G.  (2017).  Perbandingan  Keakuratan  Hasil Peramalan  Produksi  Bawang  Merah  Metode  Holt-Winters  Dengan  Singular  Spectrum Analysis (Ssa). Jurnal Matematika “MANTIK,” 3 (1), 13.
Nofiyanto,  A.,  Nugroho,  R.  A.,  &  Kartini,  D.  (2015).  Peramalan  Permintaan  Paving  Blok Dengan  Metode ARIMA . Proceedings  Konferensi  Nasional  Sistem  Dan  Informatika (KNS\&I) , 9 , 54 – 59.
Pamungkas, M. B. (2019). Aplikasi Metode Arima Box-Jenkins Untuk Meramalkan Kasus Dbd Di Provinsi Jawa Timur. The Indonesian Journal of Public Health , 13 (2), 183.
Pongdatu, G. A. N., & Putra, Y. H. (2018). Seasonal Time Series Forecasting using SARIMA and Holt  Winter’s  Exponential  Smoothing. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 407 (1).
Rahman,  D.,  Sumarjaya,  I.  W.,  &  Sukarsa,  I.  K.  G.  (2018).  Perbandingan  Peramalan  Hasil Produksi  Ikan  Menggunakan  Metode  Permulusan  Eksponensial  Holt-Winters  Dan Arima . E-Jurnal Matematika , 7 (4), 371.
Yonathan, T., Kusuma, T., Praharani, S., & Asmoro, N. (2017). Peramalan Permintaan Produk Sarung Tangan Golf Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average ( Arima ) Di Pt. Adi Satria Abadi. Industry Xplore , 02 (01), 13 – 22.
Zulhamidi, & Hardianto, R. (2017). Peramalan Penjualan Teh Hijau Dengan Metode Arima (Studi Kasus Pada Pt. Mk). Jurnal PASTI , XI (3), 231 – 244.