Journal of Innovation Research and Knowledge
Vol.2, No.5, Oktober 2022
………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)

## EKSPLORASI SINGLE MOVING AVERAGE UNTUK PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG
Oleh
Deborah Kurniawati 1 , Robby Cokro Buwono 2 , AG. Mahesa Satriya M. D. P 3 1,2,3 Universitas Teknologi Digital Indonesia Jl. Raya janti (Majapahit) No 143 Karangjambe Yogyakarta Email: 1 debbie@utdi.ac.id
Article History:
Received: 06-09-2022 Revised: 11-09-2022 Accepted: 28-10-2022 Abstract: Tercukupinya persediaan barang di perusahaan  menjadi  hal  yang  sangat  penting  bagi manajemen  perusahaan.  Menjaga  kestabilan    stok  dapat memberikan  efek  keuangan  dan  reputasi  yang  cukup besar  bagi  perusahaan.  Stok  yang  berlebih  dapat membuat  barang  expired  dan  merugikan  perusahaan. Stok  yang  berkurang  akan  berpengaruh  pada  reputasi dan layanan.
Penelitian  ini  menggunakan  data  pengujian  berupa  10 item  barang.  Masing-masing  item  barang  memiliki  data historis  penjualan  per  bulan  selama  periode  3  tahun. Metode  yang digunakan   untuk  peramalan adalah  single moving  average.  Tahap  dalam  perhitungan  dengan metode  single  moving  average  adalah  mengambil  data penjualan  dari  36  bulan  sebelum  periode  peramalan. Perhitungan  yang  dilakukan  dibagi  menjadi  4  variasi perhitungan.
Akurasi peramalan akanihitung menggunakan  Mean  Absolute  Percent  Error  (MAPE).
Semakin  kcil  nilai  MAPE  yang  diperoleh,  maka  hasil peramalan dapat dikatakan semakin baik.
Dariuji  coba  yang  dkakukan  diperoleh  hasil  peramalan yang  cukup  beragam.  Hal  ini  disebabkan  salah  satunya karena jumlah data dan pola data yang bervariasi.

## Keywords:
Peramalan, Persediaa, Single Moving Average
PENDAHULUAN
Salah  satu  car  yang  dapat  ilakukan  untuk  meningkatkan  dan  memaksimalkan pelayanan  kepada  pasien  adalah  dengan  tetap  tersedianya  berbagai  jenis  perbekalan farmasi. Beberapa faktor yang mempengaruhi persediaan antara lain distribusi perbekalan farmasi  ke  bagian  lain,  proses  retur  di  bagian rawat  inap  dan  rawat  jalan,  maupun pengembalian perbekalan farmasi ke distributor karena kemasan/obat rusak atau expired. Berbagai  catatan  transaksi  terkait  dengan  penggunaan  perbekalan  menjadi  data  yang sangat  berharga  bagi  bagi  kepala  instalasi  farmasi  rumah  sakit,  salah  satunya  untuk
Journal of Innovation Research and Knowledge
Vol.2, No.5, Oktober 2022
………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
membantu  membuat  strategi  bisnis  mengenai  pengendalian  stok.  Salah  satu  penerapan peramalan  untuk  mendapatkan  informasi  baru  adalah  peramalan  kebutuhan  persediaan perbekalan farmasi berdasarkan data historis transaksi penjualan. Peramalan ini bertujuan untuk menjaga kestabilan stok perbekalan farmasi agar tidak berlebih yang dapat membuat perbekalan  farmasi expired dan  merugikan  rumah  sakit.  Analisa  data  historis  transaksi penjualan  perbekalan  farmasi  di  instalasi  farmasi  rumah  sakit  dilakukan  dengan menggunakan  metode single  moving  average. Metode  ini  digunakan  karena  sifat  data historis penjualan bersifat fluktuatif, random dan polanya sulit diketahui.

## LANDASAN TEORI
Salah satu aspek strategis perusahaan agar dapat bersaing dalam dunia bisnis adalah perencanaan  dan  tersedianya  produk.  Beberapa  permasalahan  yang  sering  ditemukan dalam pengelolaan ketersediaan produk yaitu kurangnya ketersediaan jumlah stok produk atau juga jumlah stok produk yang berlebih. Kurangnya ketersediaan jumlah stok produk berakibat pada tidak terpenuhinya permintaan dari customer , sedangkan kelebihan jumlah stok produk berakibat pada kerugian.
Peramalan merupakan suatu seni dari ilmu memprediksi sesuatu yang belum terjadi dengan tujuan untuk memperkirakan peristiwa-peristiwa yang akan terjadi di masa depan nantinya  dengan  selalu  memerlukan  data-data  dari  masa  lalu.  Pendapat  lain  mengenai peramalan  adalah  alat  atau  teknik  untuk  memprediksi  atau  memperkirakan  suatu  nilai pada masa mendatang dengan memperhatikan data atau informasi yang relevan, baik data atau informasi masa lalu maupun data atau informasi saat ini.
Moving  Averages (rata-rata  bergerak)  adalah  metode  peramalan  perataan  nilai dengan mengambil sekumpulan nilai pengamatan, kemudian mengambil rata-ratanya, dan kemudian  menggunakan  rata-rata  tersebut  sebagai  peramalan  untuk  periode  berikutnya. Istilah  rata-rata  bergerak  digunakan  karena  setiap  kali  data  pengamatan  baru  tersedia, rata-rata rata baru dihitung dan digunakan sebagai ramalan. Metode ini dapat digabungkan dengan metode lainnya, seperti metode Adaptive Nonparametric Kernel Density Estimation (NPKDE),  dimana  hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  metode  ini  memiliki  akurasi  dan penerapan yang lebih baik dibandingkan dengan metode pemodelan berdasarkan estimasi parameter tradisional, dan memecahkan masalah adaptasi lokal NPKDE tradisional. Bentuk yng  berbeda  dari  metode moving  averge adaah autoregressive  integrated  moving  average (ARIMA). Beberap peneliti menggunaan metode ARIMA dengan metode-metode yang lain, seperti  model  pohon  klasifikasi  ARIMA – classification  and  regression  trees (CART),  atau menggabungkan  model  ARIMA  ke  dalam  model  ARIMA- Elman  neural  network (ENN). Dibandingkan  dengan  hasil  prediksi  model  ARIMA,  akurasi  prediksi  model  ARIMA-ENN meningkat sebesar 11%. Pada model ARIMA yang digunakan, disimpulkan bahwa semakin banyak jumlah data prediksi pada model ARIMA meningkatkan nilai MSE. Persamaan matematis single moving average dapat dilihat pada persamaan 1.
n x x x F t t + + + = + ... 2 1 1 (1)
Journal of Innovation Research and Knowledge
Vol.2, No.5, Oktober 2022
………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
Penjelasan persamaan 1: F t+1 = Peramalan untuk periode ke t+1 X t = Nilai real pada peride ke-t
n = Jumlah batas dalam moving average
Ukuran  kesalahan  hasil  peramalan akan  diitung  menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).  MAPE  menyatakan  presentase  kesalahan  hasil  peramalan  terhadap permintaan aktual selama periode tertentu. MAPE dapat dihitung menggunakan persamaan 2 [9].
t t t x f x n MAPE −        = 100
(2)
Penjelasan persamaan 2.3: X t = Nilai riil pada periode ke-t F t = Nilai peramalan pada periode ke-t n = Jumlah periode peramalan
Semakin rendah nilai MAPE, maka dapat dikatakan model peramalan memiliki kemampuan yang baik. Range nilai untuk MAPE dapat dilihat pada Tabel 1 Tabel 1.  Signifikansi nilai MAPE
Nilai MAPE Signifikansi <10% Kemampuan peramalan sangat baik 10 – 20% Kemampuan peramalan baik 20-50% Kemampuan peramalan layak/memadai >50% Kemampuan peramalan buruk

## METODE PENELITIAN
Untuk  kepentingan  peramalan  akan  digunakan  3  masukan  yaitu  yaitu  data perbekalan farmasi, data historis penjualan perbekalan farmasi pada periode sebelumnya agar dapat dilakukan peramalan, dan pilihan rerata pergerakan data yang ingin ditentukan. Proses analisa dengan metode Single Moving Average dilakukan dengan cara menentukan berapa  jumlah  nilai  observasi  masa  lalu  yang  akan  dimasukkan  untuk  menghitung  nilai tengah.  Nilai  observasi  masa  lalu  adalah  data  historis  transaksi  penjualan  pada  periode- periode  sebelumnya.  Kemudian  setiap  muncul  nilai  observasi  baru,  nilai  rata-rata  baru dapat  dihitung  dengan  menghapus  nilai  observasi  yang  paling  tua  dan  memasukkan  nilai observasi yang terbaru. Single Moving Average inilah yang kemudian akan menjadi metode peramalan untuk periode mendatang.
Pengujian  peramalan  dilakukan  menggunakan  10  item  perbekalan  farmasi  dengan pilihan  rerata  pergerakan  data  yaitu  2  bulan,  3  bulan,  4  bulan  dan  5  bulan.  Data  historis setiap  item  perbekalan  farmasi  yang  digunakan  diambil  dari  3  periode  tahun  yang
Journal of Innovation Research and Knowledge
Vol.2, No.5, Oktober 2022
………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
berurutan.  Periode  data  historis  yang  digunakan  untuk  setiap  item  perbekalan  farmasi adalah periode per bulan dan data historis transaksi penjualan periode per bulan berasal dari perbekalan farmasi yang sudah terjual.
Proses  peramalan  diawali  dengan  pemilihan  nama  produk/barang  yang  akan diperdiksi.  Selain  itu,  pegguna  juga  harus  menentukan  jenis  peramalan  yang  akan digunakan.  Terdapat  beberapa  pilihan,  yaitu  2  bulan,  3  bulan,  4  bulan,  dan  5  bulan. Pemilihan jenis peramalan ini terkait dengan perhitungan rata-rata yang akan digunakan. Hasil  ramalan  yang  diinformasikan  oleh sistem berupa  hasil  prediksi,  rata-rata  kesalahan prediksi,  dan  rerata  akurasi  prediksi.  Untuk  meneyederhanakan  dan  memudahkan pembacaan, hasil prediksi juga disiapkan  dalam bentuk grafik yang dapat memperlihatkan perbedaaan antara hasil prediksi dan data aktual yang ada. Lengkapnya dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Antarmuka peramalan dan hasil
Journal of Innovation Research and Knowledge
Vol.2, No.5, Oktober 2022
………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
Sumbu  X  pada  grafik  di  Gambar  1  menunjukkan  bulan  serta  tahun  penjualan  dan peramalan, sedangkan sumbu Y adalah jumlah data penjualan dan hasil peramalan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  peramalan  dan  pengukuran  MAPE  terhadap beberapa  data  penjualan.  Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  10  data  barang  pada periode  penjualan  tahun  2015,  2016  dan  2017.  Pengujian  dilakukan  3  kali  dengan menggunakan variasi rerata pergerakan data 2 bulan, 3 bulan, 4 bulan dan 5 bulan. Berikut adalah hasil dari percobaan yang telah dilakukan.
1. Periode peramalan data penjualan tahun 2015
Percobaan  pertama  menggunakan  data  penjualan  tahun  2015  dan  rerata pergerakan  data  2  bulan,  3  bulan,  4  bulan  dan  5  bulan.  Dari  hasil  percobaan  yang dilakukan,  dihasilkan  19  peramalan  dengan  nilai  MAPE  berada  di  bawah  10%.  Rata-rata MAPE  terendah  berdasarkan  rerata  pergerakan  data  adalah  pada  rerata  2  bulanan  dari data  penjualan  yang  digunakan  untuk  perhitungan  sebanyak  12  bulan  pada  tahun  2015. Sedangkan  berdasarkan item barang  ditemukan  bahwa  Cefixime  100  mg  yang  paling rendah  rata-rata  MAPE  nya  pada  setiap  rerata  pergerakan  data.  Hasil  lengkapnya  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai MAPE hasil peramalan dengan data penjualan 2015
No Item MAPE (dalam %) 2 3 4 5 1  AQUADEST/LITER 21,44  21,33  21,93  23,8 2  BAYCLIN/LITER 13,98  14,15  13,15 12,28 3  CEFIXIME 100 MG 5,41  5,83  6,8  7,88 4  CIDEX OPA GALON 26,48  26,72  27,6  26,75 5  GAAS GULUNG EMANUE  11,68  14,88  10,08 12,28 6  LANSOPRAZOLE 30 MG  11,14  9,1  10,44  9,81 7  MASKER ONE MED EAR   7,47  8,92  9,15  10,28 8  METFORMIN 500 MG 10,93  9,97  10,18  8,56 9  S.T.NON STERIL MAXTER  4,12  5,83  5,63  6,14 10 SYRINGE DISP BD 3 ML 7,23  7,4  8,54  8,81
2. Periode peramalan data penjualan tahun 2015 sampai 2016 Percobaan kedua menggunakan data penjualan tahun 2015 sampai 2016 dan rerata pergerakan  data  2  bulan,  3  bulan,  4  bulan  dan  5  bulan.  Dari  hasil  percobaan  yang dilakukan, dihasilkan 3 peramalan dengan nilai MAPE berada di bawah 10%. Nilai MAPE terendah  berdasarkan  rerata  pergerakan  data  adalah  pada  rerata  3  bulanan  dari  data penjualan yang digunakan untuk perhitungan sebanyak 24 bulan pada tahun 2015 sampai
Journal of Innovation Research and Knowledge
Vol.2, No.5, Oktober 2022
………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
2016. Sedangkan berdasarkan item barang ditemukan bahwa Cefixime 100 mg yang paling rendah  rata-rata  MAPE  nya  pada  setiap  rerata  pergerakan  data.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai MAPE hasil peramalan dengan data penjualan 2015 - 2016
No Item MAPE (dalam %) 2 3 4 5 1  AQUADEST/LITER 23,65  22,35  22,43 22,73 2  BAYCLIN/LITER 20,4  20,72  20,28 21,83 3  CEFIXIME 100 MG 9,8  9,42  9,78  10,2 4  CIDEX OPA GALON 35,58  34,3  34,14 32,45 5  GAAS GULUNG EMA 22,56  24,34  20,7  22,55 6  LANSOPRAZOLE 30 M  35,36  38,21  33,8  30,91 7  MASKER ONE MED EA  12,18  12,51  11,51 12,95 8  METFORMIN 500 MG  19,04  18,94  17,36 16,84 9  S.T.NON STERIL MAXT  11,72  11,8  11,26  11,9 10 SYRINGE DISP BD 3 ML 12,57  11,84  11,73 11,61
3. Periode peramalan data penjualan tahun 2015 sampai 2017
Percobaan ketiga menggunakan data penjualan tahun 2015 sampai 2017 dan rerata pergerakan  data  2  bulan,  3  bulan,  4  bulan  dan  5  bulan.  Dari  hasil  percobaan  yang dilakukan, dihasilkan 4 peramalan dengan nilai MAPE berada di bawah 10%. Nilai MAPE terendah  berdasarkan  rerata  pergerakan  data  adalah  pada  rerata  3  bulanan  dari  data penjualan yang digunakan untuk perhitungan sebanyak 36 bulan pada tahun 2015 sampai 2017. Sedangkan berdasarkan item barang ditemukan bahwa Cefixime 100 mg yang paling rendah rata-rata MAPE nya pada setiap rerata pergerakan data. Hasil percobaan ke-3 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai MAPE hasil peramalan dengan data penjualan 2015-2017
No Item MAPE (dalam %) 2 3 4 5 1  AQUADEST/LITER 21,9  21,77  21,5  19,9 2  BAYCLIN/LITER 21,31  20,92  20,02 21,33 3  CEFIXIME 100 MG 9,34  9,23  9,78  10,45 4  CIDEX OPA GALON 37,7  37,63  37,19 36,72 5  GAAS GULUNG EMA 17,69  18,73  15,89 16,94 6  LANSOPRAZOLE 30 MG  28,43  29,64  27  26,05 7  MASKER ONE MED EAR  10,32  10,24  9,93  10,78
Journal of Innovation Research and Knowledge
Vol.2, No.5, Oktober 2022
…………………………………………………………………………………………………………………………………………………
Journal of Innovation Research and Knowledge ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online) 8  METFORMIN 500 MG 16,05  15,79  14,64 13,62 9  S.T.NON STERIL MAXTE 34,82  37,15  37,13 38,74
10 SYRINGE DISP BD 3 ML  10,57  10,4  10,42 10,23
Dari  3  pengujian  yang  dilakukan  terlihat  bahwa  hasil  peramalan  sangat  acak  dan memiliki  persentase  tingkat error yang  berbeda-beda  untuk  masing-masing  variasi pemodelan  data  pada  barang  dan  periode  yang  berbeda  pula.  Variasi  pemodelan  data tertentu tidak dapat digunakan secara mutlak pada suatu barang yang sama untuk semua periode  atau  pada  periode  yang  berbeda  untuk  barang  yang  berbeda.  Setiap  peramalan memiliki ciri khas sendiri sesuai dengan data dan polanya, sehingga variasi pemodelan data yang cocok juga akan berbeda di setiap peramalan yang dilakukan.
Dalam  implementasinya,  metode  ini  membutuhkan  dua  parameter,  yang  pertama adalah kategori barang, dan yang kedua adalah rerata. Rerata merupakan nilai atau jumlah bulan ke belakang yang kuantitas penjualannya akan dijumlahkan dan diambil rata-ratanya untuk peramalan penjualan di bulan berikutnya. Semakin besar rerata penjualannya, maka semakin kecil pula tingkat error atau kesalahan perhitungan antara peramalan penjualan dengan nilai penjualan aktualnya.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  percobaan-percobaan  yang  sudah  dilakukan  dengan  variasi pemodelan data yang berbeda-beda beberapa kesimpulan yang dapat disampaikan adalah sebagai berikut,
1. Presentase error yang  ditimbulkan  pada  setiap  barang  bervariasi  berdasarkan  pola data  penjualan  dari  masing-masing  barang.  Setiap  variasi  pemodelan  data  juga  dapat menimbulkan presentase error yang berbeda.
2. Algoritma moving average dapat digunakan untuk meramalkan stok barang, akan tetapi tidak semua peramalan memiliki hasil yang baik karena datanya banyak dan bervariasi. Oleh  karena  itu,  pada  setiap  peramalan  juga  dicantumkan  perkiraan error peramalan yang telah dilakukan untuk pertimbangan pengambilan keputusan.

## Saran
1. Sistem yang dibuat hanya menggunakan 4 variasi rerata pergerakan data yang berbeda. Oleh  karena  itu,  diharapkan  dalam  pengembangannya  dapat  dimasukkan  variasi- variasi  pemodelan  data  yang  lain  sehingga  peramalan  yang  dilakukan  akan  semakin akurat.
2. Sistem  yang  dibuat  tidak  dapat  mengenali  pola  penjualan.  Dalam  pengembangannya, diharapkan  sistem  diberikan  kemampuan  untuk  dapat  mengenal  pola  penjualan sehingga dapat diketahui metode mana yang cocok dengan pola tersebut tanpa harus menghitung dengan semua variasi pemodelan data.
Journal of Innovation Research and Knowledge
Vol.2, No.5, Oktober 2022
………………………………………………………………………………………………………………………………………………… Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dewi, E. N. S., Chamid, A.A., 2019, Implementation of Single Moving Average Methods for Sales Forecasting of Bag in  Convection Tas Loram  Kulon, Jurnal Transformatika , Vol.  16, No. 2.
[2] Ni  Luh  Ayu  Kartika  Yuniastari,  IGP  Wirarama  Wedashwara  Wirawan,  2014,  Peramalan Permintaan  Produk  Perak  Menggunakan  Metode  Simple  Moving  Average  dan  Exponential Smoothing, Jurnal Sistem dan Informatika, Vol 9, No 1.
[3] Amira  Herwindyani  Hutasuhut,  Wiwik  Anggraeni,  Raras  Tyasnurita , 2014 , Pembuatan Aplikasi  Pendukung  Keputusan  Untuk  Peramalan  Persediaan  Bahan  Baku  Produksi  Plastik Blowing  Dan  Inject  Menggunakan  Metode  Arima  (Autoregressive  Integrated  Moving Average) di Cv. Asia, Jurnal Teknik ITS , Vol 3, No 2.
[4] Makridakis, Spyros; Wheelwright, Steven C.; McGee, Victor E., 1999, Metode dan Aplikasi Peramalan , 2 nd ed, Erlangga, Jakarta.
[5] Xin,  P.,  Liu,  Y.,  Yang,  N.,  Song,  X.,  Huang,  Y.,  2020,  Probability  Distribution  of  Wind Power Volatility Based on the Moving Average Method and Improved Nonparametrik Kernel Density Estimation, Global Energy Interconnection , Vol. 3., No. 3.
[6] Lu, J., Li, Z., 2021, Early Prognostic Factors of Patients with Acquired Pneumonia Under the Analysis  of  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  Model-Based  Pathogenic  Infectious Influenza Virus, Result in Physics , 22.
[7] Yuan, D., Li, D., 2021, Epidemiological and Clinical Characteristics of Influenza Patients in Respiratory Department  Under the Prediction of Autoregressive Integrated Moving Average Model, Result in Physics , 24.
[8] Salman,  A.G.,  Kanigoro,  B.,  2020,  Visibility  Forecasting  Using  Autoregressive  Integrated Moving Average (ARIMA) Models, 5 tth International Conference on Computer Science and Computational Intelligence 2020 (ICCSCI), November.
[9] Nasution,  A.H.,  dan  Prasetyawan,  Y.  2008. Perencanaan  &  Pengendalian  Produksi.  Edisi Pertama. Graha Ilmu, Yogyakarta.