## Prediksi Jumlah Produksi Terhadap Kebutuhan Pasar di PT. Morich Indo Fashion Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing
Heinricho Dimas Prasetya 1* , Magdalena A. Ineke Pakereng 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 14 June 2022 Received in revised form 10 October 2022 Accepted 8 November 2022 Available online January 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i1.672
Keywords: Economy; PT. Morich Indo Fashion; Single Exponential Smoothing.
Kata Kunci: Perekonomian; PT. Morich Indo Fashion; Single Exponential Smoothing.

## a b s t r a c t
PT. Morich Indofashion is a company engaged in the textile sector, therefore the company is required to know the market demand that often changes. This study aims to determine the results of forecasting the amount of production which will later affect the availability of production raw materials. Single Exponential Smoothing is a forecasting method used to predict the amount of production in the future by carrying out a smoothing process, which will produce smaller forecast data. The calculation results use the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) formula for an accuracy level with an alpha value of 0.9 which obtains a production forecast in March 2022 of 785029 with the smallest percentage value of 39%. Based on this data, the company can use the forecasting  reference  to  carry  out  production  in  March  2022  in  preparing  the  needs  for  the number of production raw materials in the warehouse that can be properly prepared. The results showed that the prediction of the number of production each month was 577856 production and the cost savings incurred in purchasing production materials could be optimized.

## a b s t r a k
PT.  Morich  Indofashion  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  tekstil  oleh  karena  itu perusahaan dituntut untuk mengetahui permintaan pasar yang sering berubah – ubah. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil  peramalan  jumlah  produksi  yang  nantinya  data  hasil peramalan  akan  mempengaruhi  ketersediaan  bahan  baku  produksi.  Single  Exponential Smoothing merupakan metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan jumlah produksi pada  masa yang akan datang dengan cara melakukan proses pemulusan (smoothing), yang akan menghasilkan data ramalan yang lebih kecil hasilnya. Hasil perhitungan mengggunakan rumus MAPE  (Mean  Absolut  Percentage  Error)  untuk  tingkat  akurasi  dengan  nilai  alpha  0,9  yang memperoleh  peramalan  produksi  pada  bulan  Maret  2022  sebanyak  785029  dengan  nilai persentase  terkecil yaitu 39%. Berdasarkan data tersebut, pihak perusahaan dapat menggunakan acuan  peramalan  tersebut  untuk  melakukan    poduksi  pada  bulan  maret  2022  dalam mempersiapkan kebutuhan jumlah bahan baku produksi di gudang dapat di persiapkan dengan baik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  prediksi  jumlah  produksi  tiap  bulannya  577856 produksi  dan  penghematan  biaya  yang  dikeluarkan  dalam  membeli  bahan  produksi  dapat  di optimalkan.
*Corresponding author. Email: 672018181@student.uksw.edu 1* . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik
(1) 2023, 149-159

## 1. Latar Belakang
Produksi adalah suatu proses dimana barang dan jasa yang  disebut  input  diubah  menjadi  barang-barang dan jasa-jasa yang disebut output. Proses perubahan bentuk  faktor-faktor  produksi  tersebut  disebut dengan  proses  produksi.  PT  Morich  Indo  Fashion adalah salah satu industri yang memproduksi tekstil. Pada saat ini kebutuhan akan produk yang berkualitas tersebut mendorong perusahaan untuk bekerja lebih profesional agar tetap dapat bersaing dan bertahan di tengah persaingan saat ini dan dampak adanya Covid- 19,  dikarenakan  permasalahan  yang  kerap  muncul pada kendala jumlah bahan baku produksi, sehingga dalam  melakukan  proses  produksi  menjadi  tidak efektif  dan  tidak  efisien.  dengan  melakukan peramalan yang sifatnya dapat di terapkan di keadaan situasi  yang  berbeda  beda.  Pengertian  peramalan ( forecasting )  menurut  Aulia  Ishak  (2010)  adalah “Peramalan adalah pemikiran suatu besaran, misalnya terhadap  satu  atau  beberapa  produk  pada  periode yang akan datang”.
Penggunaan  metode  peramalan exponential  smoothing diharapkan
menjadi
solusi terbaik dalam menyelesaikan permasalahan ini. exponential smoothing adalah  suatu  tata  cara  yang  secara  terus-menerus memperbaiki  peramalan  dengan  merata-rata (menghaluskan = smoothing ) nilai masa lalu dari suatu data runtut waktu dengan cara menurun ( exponential ).
Urgensi
dalam
penelitian
ini, semakin berkembangnya  jaman  saat  ini  maka  penggunaan peramalan  sangat  penting  dalam  memudahkan perusahaan  dalam  meminimalisir  kerugian  di karenakan pembelian bahan baku yang berlebih. Dan dengan  penggunakan  metode  peramalan exponential smoothing diharapkan juga dapat menekan pengeluaran  perusahaan  yang  terbuang  sia  sia  dan melakukan  analisis  untuk  dapat  bersaing  dengan kompetitor.

## 2. Metode Penelitian
Berdasarkan  jenis  data  peramalan  yang  disusun, peramalan  ini  menggunakan  data  Kuantitatif  yaitu perkiraan  yang  didasarkan  atas  data  penjualan  pada masa lalu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah Metode  Exponential  Smoothing ,  dijelaskan sebagai  berikut. Exponential  smoothing merupakan
salah  satu  kategori  metode time  series yang menggunakan  pembobotan  data  masa  lalu  untuk melakukan  peramalan.  Besarnya  bobot  berubah menurun  secara  eksponensial  bergantung  pada  data histori.  Berdasarkan  bobot  yang  digunakan,  metode Exponential terbagi menjadi tiga jenis yaitu: 1) Metode Single Exponential Smoothing Metode Single  Exponential  Smoothing menggunakan pencatatan data masa lalu yang sangat sedikit. Model ini  mengasumsikan  data  berflukuasi  di  sekitar  nilai rata-rata yang tetap, tanpa mengikuti pola atau trend. Exponential  smoothing memberikan  penekanan  yang lebih  besar  kepada time  series saat  ini  melalui penggunaan  sebuah  konstanta smoothing (penghalus). Konstanta smoothing berkisar  dari  0  ke  1.  Bentuk matematis  dari  metode single  exponential  smoothing ditunjukkan pada Persamaan 1.
𝐹 𝑡 =  𝛼 𝐴 𝑡−1 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡−1
Keterangan: 𝐹 𝑡
=  Ramalan Baru 𝐹 𝑡 − 1 =  Ramalan Sebelumnya 𝛼 =  Konstanta penghalusan 𝐴 𝑡−1 =  Permintaan aktual sebelumnya
Persamaan 1 Rumus Single Exponential Smoothing
2) Metode Double Exponential Smoothing Metode Double  Exponential  Smoothing merupakan pengembangan  dari single  exponential dimana menambahkan  unsur trend pada  bobot  perhitungan, sehingga pada double exponential smoothing diberikan dua jenis bobot pada perhitungan yaitu level (α) dan trend (β). Bentuk matemati s dari double exponential smoothing ditunjukkan pada Persamaan 2.
𝑇 𝑡 =  𝛽( 𝐴 𝑡 − 𝐴 𝑡−1 )(1 − 𝛽)𝑇 𝑡−1
Keterangan:
𝐴 𝑡 =  Nilai pemulusan exponensial α =  Konstanta pemulusan untuk data β =  Konstanta  pemulusan  estimasi trend 𝑌 𝑡 =  Nilai actual pada periode t 𝑇 𝑡
=  Estimasi trend F_(t+M)  =  Nilai Ramalan
Persamaan 2 Rumus Double Exponential Smoothing
3) Metode Triple Exponential Smoothing Metode triple  exponential  smoothing merupakan pengembangan  dari double  exponential dimana melakukan peramalan dengan tiga parameter dengan bobot  yang  berbeda  yaitu level (α), trend (β),  dan seasonal (γ).  Berdasarkan  tipe  musiman  ( triple exponential  smoothing )  dibagi  menjadi  dua  yaitu: multiplicative  seasonal  model  dan  additive  seasonal  model . Perbedaan  antara multiplication  seasonal  model dan additive  seasonal adalah  sebagai  berikut:  Pada multiplicative  seasonal  model yaitu  mengalikan  hasil perhitungan level dan trend dengan  perhitungan seasonal .  Sedangkan additive  seasonal  model yaitu menambahkan  hasil  perhitungan level dan trend dengan perhitungan seasonal . Bentuk matematis dari triple exponential  smoothing ditunjukkan  pada Persamaan 3.
𝐴 𝑡 =  𝛼 𝑌 𝑡 𝑆 𝑡−1 +(1- 𝛼)(𝐴 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 ) 𝑇 𝑡 =  𝛽(𝐴 𝑡 − 𝐴 𝑡−1 ) +( 1 - 𝛽) 𝑇 𝑡−1 𝑆 𝑡 =  𝜇 𝑌 𝑡 𝐴 𝑡 + (1 − 𝜇)𝑆 𝑡−𝐿 𝑌 𝑡+𝑃 =   (𝐴 𝑡 + 𝑇 𝑡 𝑃)𝑆 𝑡−𝐿+𝑝
Keterangan: 𝐴 𝑡
=  Nilai pemulusan exponensial α =  Konstanta pemulusan data (0<α<1) β =  Konstanta  pemulusan  estimasi trend μ =  Konstanta  pemulusan  estimasi musiman 𝑌 𝑡 =  Nilai actual pada periode t 𝑇 𝑡 =  Estimasi trend 𝑆 𝑡 =  Estimasi musiman L =  Panjangnya musiman P =  Jumlah  periode  kedepan  yang akan di ramalkan
Persamaan 3 Rumus Triple Exponential Smoothing
Ketepatan  metode  peramalan  digunakan  sebagai penunjukan seberapa jauh model peramalan tersebut memproduksi data yang telah diketahui.
1) Mean Absolute Deviation (MAD), adalah perhitungan yang  di  gunakan  untuk  menghitung  rata-rata kesalahan  mutlak.  Metode  yang  di  gunakan  untuk mengevaluasi  metode  peramalan  dengan  mengolah jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolute. Mean absolute deviation (MAD) dapat mengukur kepastian
ramalan dengan mencari rata-rata kesalahan dugaan, dengan cara merata-rata hasil kesalahan dugaan atau nilai  absolute  pada  masing-masing  kesalahan.  Nilai MAD  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  rumus Persamaan 4.
MAD = ∑ |𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑓𝑜𝑟𝑐𝑒𝑠𝑡| 𝑛 Keterangan: n = Jumlah periode
Persamaan 4 Rumus Mean Absolute Deviation (MAD)
2)  Mean  Squared  Error  (MSE) ,  adalah  rata-  rata kesalahan  kuadrat  antara  nilai  aktual  dan  nilai peramalan.  Metode  ini  juga  digunakan  dalam mengevaluasi  metode  peramalan.  Dengan  cara masing-masing  kesalahan  dikuadratkan.  Setelah mendapatkan  hasilnya  dapat  dijumlahkan  dan ditambahkan  dengan  jumlah  observasi.  Metode  itu menghasilkan  kesalahan-kesalahan  sedang  yang kemungkinan  lebih  baik  untuk  digunakan  dalam kesalahan  kecil,  namun  terkadang  menghasilkan perbedaan yang besar. Nilai MSE dapat dilihat pada rumus Persamaan 5.
MSE = ∑ 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑓𝑜𝑟𝑐𝑒𝑠𝑡) 2 𝑛−1
Keterangan: n = Jumlah Periode
Persamaan 5 Rumus Mean Squared Error (MSE)
3)  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  adalah persentase kesalahan rat-rata secara mutlak (absolute). Dihitung menggunakan kesalahan absolute pada tiap periode setelah itu dibagi dengan nilai observasi yang nyata  untuk  periode  itu.  Kemudian  merata-rata kesalahan persentase absolute tersebut. MAPE dapat membuktikan  seberapa  besar  kesalahan  yang dilakukan  dalam  melakukan  peramalan  tersebut, dengan dibandingkannya nilai peramalan dengan nilai aktual.  Nilai  MAPE  dapat  dihitung  dengan  rumus Persamaan 6.
MSE = ∑( |𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑓𝑜𝑟𝑐𝑒𝑠𝑡|/𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 ∗ 100) 𝑛
Keterangan : n = Jumlah periode
(1) 2023, 149-159
Persamaan  6  Rumus  Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE).
Gambar 1. Tahapan Proses Penelitian Tahapan proses penelitian pada Gambar 1, dijelaskan sebagai  berikut.  Tahap  Pengumpulan  Data,  Pada tahap pengumpulan data yang terdapat di dalam PT. Morich  Indo  Fashion  menggunakan  metode kuantitatif  yang  digunakan  adalah  data  penjualan produk; Tahap Input Data, pada tahap ini dilakukan pengecekaan data yang sudah didapatkan, maka  akan dicek  keseluruhannya  apakah  sudah  sesuai  dengan yang diperlukan,  jika sudah sesuai maka data akan dimasukkan melalui Ms.Excel; Tahap Prediksi dengan Single  Exponential  Smoothing ,  dalam  tahapan  ini  akan dilakukan  perhitungan  prediksi  menggunakan single exponential  smoothing, menentukan alpha lalu memproyeksikan data dengan metode dan alpha yang digunakan;  Tahap  perhitungan  akurasi,  Kemudian hasil output data yang dihasilkan prediksi dengan single exponential  smoothing akan  dilakukan  perhitungan forecast  error (kesalahan  ramalan).  Semakin  kecil kesalahan  yang  diperoleh  maka  ( forecast )  semakin bagus  dan  mendekati  kebenaran  (kenyataan)  atau ketepataan;  dan  Tahap  Hasil  Peramalan,  dari  hasil data  perhitungan  akurasi  selanjutnya  menarik kesimpulan pada akhir pembahasan sebagai jawaban dari permasalahan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  PT.  Morich  Indo Fashion, dan yang menjadi subjek penelitian ini adalah jumlah  produksi.    Data  yang  ada  dilakukan  melalui perhitungan  menggunakan  software Microsoft  Excel disini merupakan sampel per bulan dari Januari 2021 sampai  dengan  Maret  2022.  Proses  perhitungan peramalan penjualan produksi pada PT. Morich Indo Fashion  menggunakan  metode single  exponential smoothing. Data  yang  akan  digunakan  selama  Januari 2021-Maret 2022, ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penjualan Produksi PT. Morich Indo Fashion Data Produksi PT. Morich Indo Fashion No Bulan Produksi 1 Januari, 2021 731310 2 Febuari, 2021 547438 3 Maret, 2021 264868 4 April, 2021 214916 5 Mei, 2021 197497 6 Juni, 2021 406568 7 Juli, 2021 322900 8 Agustus, 2021 275154 9 September, 2021 249165 10  Oktober, 2021 581090 11  November, 2021 481005 12  Desember, 2021 1736300 13  Januari, 2022 1417700 14  Febuari, 2022 755600 15  Maret, 2022 ?
Berdasarkan data pada Tabel 1 yang sudah peroleh, maka akan di lakukan proses untuk mencari nilai hasil alpha terkecil dari rentang 0.1-0.9, dengan rumus single exponentional smoothing , setelah mendapatkan hasil dari setiap alpha maka  selanjutnya  menghitung  akurasi peramalan  menggunakan  metode Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE).  Mencari  total  absolut presentase  kesalahan  dengan  menjumlahkan  semua nilai absolut presentase  kesalahan  dari  bulan  Januari 2021-Maret  2022.  Setelah  menemukan  hasil penjumlahan  tersebut  maka  selanjutnya  menghitung akurasi  peramalan  dengan  metode  MAPE  ( Mean Absolute Percentage Error )
Tabel 2. Data Penjualan Produksi PT. Morich Indo Fashion dengan alpha 0.1 Data Penjualan PT. Morich Indo Fashion No  Bulan Penjualan  Peramalan Eror 1 Januari, 2021 731310 731310 0 2 Februari, 2021 547438 731310 0.3358773 3 Maret, 2021 264868 712923 1.69161545 4 April, 2021 214916 668117 2.10873699 5 Mei, 2021 197497 622797 2.15345138 6 Juni, 2021 406568 580267 0.42723276 7 Juli, 2021 322900 562897 0.74325566 8 Agustus, 2021 275154 538898 0.95853059 9 September, 2021 249165 512523 1.05696295 10 Oktober, 2021 581090 486187 0.16331832 11 November, 2021 481005 495678 0.03050409 12 Desember, 2021 1736300 494210 0.7153658 13 Januari, 2022 1417700 618419 0.56378689 14 Februari, 2022 755600 698347 0.07577105 15 Maret, 2022 ? 704073 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 79%
Contoh  perhitungan  peramalan  dengan alpha 0.1 untuk bulan Maret 2022 :
F( Jan )   = 0.1 x 731310 + (1-0.1) x 731310 = 731310
E( Jan )  =  (731310-731310)/731310 = 0 F( Feb )  = 0.1 x 731310 + (1-0.1) x 0 = 73171 E( Feb )  = (547438-731310)/547438 = 0.3358773 F( Mar ) = 0.1 x 547438 + (1-0.1) x 731310 = 712923 E( Mar ) = (264868-712923)/264868 = 1.69161545 MAPE = 11,0244/14 = 0.785 x 100 = 78.5 = 79 %
Hasil  Perhitungan  peramalan  jumlah  produksi  pada bulan  Maret  2022  dengan alpha 0.1  seperti  pada Gambar  7,  memperoleh  nilai  704073  dengan persentase  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) sebesar 79% .
Tabel 3. Data Penjualan Produksi PT. Morich Indo Fashion dengan alpha 0.2
Data Penjualan PT. Morich Indo Fashion No  Bulan Penjualan  Peramalan  Eror 1 Januari, 2021 731310 731310 0 2 Februari, 2021 547438 731310 0.335877305 3 Maret, 2021 264868 694536 1.622195207 4 April, 2021 214916 608602 1.831813732 5 Mei, 2021 197497 529865 1.682900824 6 Juni, 2021 406568 463391 0.139763314 7 Juli, 2021 322900 452027 0.399896664 8 Agustus, 2021 275154 426201 0.548955517 9 September, 2021 249165 395992 0.589275561 10 Oktober, 2021 581090 366626 0.369071097 11 November, 2021 481005 409519 0.148617622 12 Desember, 2021 1736300 423816 0.755908343 13 Januari, 2022 1417700 686313 0.515896822 14 Februari, 2022 755600 832590 0.101893145 15 Maret, 2022 ? 817192 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 64%
Contoh  perhitungan  peramalan  dengan alpha 0.2 untuk bulan Maret 2022 :
F(Jan)  = 0.2 x 731310 + (1-0.2) x 731310 = 731310 E(Jan)  =  (731310-731310)/731310
= 0
F(Feb)  = 0.2 x 731310 + (1-0.2) x 731310
= 731310 E(Feb) = (547438-731310)/547438 = 0.3358773
F(Mar) = 0.2 x 547438+ (1-0.2) x 731310 = 694536
(1) 2023, 149-159
E(Mar) = (264868-694536)/264868 = 1.622 MAPE = 9,04206/14 = 0.64586 x 100 = 64,586 = 64 %
Hasil Perhitungan peramalan jumlah produksi pada bulan  Maret  2022  dengan alpha 0.2  seperti  pada Gambar  8,  memperoleh  nilai  817192  dengan persentase  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) sebesar 64 %.
Tabel 3. Data Penjualan Produksi PT. Morich Indo Fashion alpha 0.3 Data Penjualan PT. Morich Indo Fashion No Bulan Penjualan  Peramalan Eror 1 Januari, 2021 731310 731310 0 2 Februari, 2021 547438 731310 0.335877305 3 Maret, 2021 264868 676148 1.552774967 4 April, 2021 214916 552764 1.572001526 5 Mei, 2021 197497 451410 1.285653939 6 Juni, 2021 406568 375236 0.077064705 7 Juli, 2021 322900 384636 0.019119098 8 Agustus, 2021 275154 366115 0.33058178 9 September, 2021 249165 338827 0.359848411 10 Oktober, 2021 581090 311928 0.463201672 11 November, 2021 481005 392677 0.183632814 12 Desember, 2021 1736300 419175 0.758581358 13 Januari, 2022 1417700 814313 0.42561005 14 Februari, 2022 755600 995329 0.317269511 15 Maret, 2022 ? 923410 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 56%
Contoh  perhitungan  peramalan  dengan alpha 0.3 untuk bulan Maret 2022 :
F(Jan)  = 0.3 x 731310 + (1-0.3) x 731310 = 731310
E(Jan)  =  (731310-731310)/731310 = 0 F(Feb)  = 0.3 x 731310 + (1-0.3) x 731310 = 731310
E(Feb) = (547438-731310)/547438
= 0.3358773
F(Mar) = 0.3 x 547438 + (1-0.3) x 731310
= 676148 E(Mar) = (264868-676148)/264868 = 1.552 MAPE = 7,8532/14 = 0.5609 x 100 = 56.09 = 56 %
Hasil  Perhitungan  peramalan  jumlah  produksi  pada bulan  Maret  2022  dengan  alpha  0.3  seperti  pada Gambar  9,  memperoleh  nilai  923410  dengan persentase  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) sebesar 56 %.
Tabel 4. Data Penjualan Produksi PT. Morich Indo Fashion alpha 0.4 Data Penjualan PT. Morich Indo Fashion No Bulan Penjualan  Peramalan Eror 1 Januari, 2021 731310 731310 0 2 Februari, 2021 547438 731310 0.335877305 3 Maret, 2021 264868 657761 1.483354728 4 April, 2021 214916 500604 1.329300378 5 Mei, 2021 197497 386329 0.95612466 6 Juni, 2021 406568 310796 0.235561945 7 Juli, 2021 322900 349105 0.081154632 8 Agustus, 2021 275154 338623 0.230666821 9 September, 2021 249165 313235 0.257140205 10 Oktober, 2021 581090 287607 0.505055665 11 November, 2021 481005 405000 0.158012241 12 Desember, 2021 1736300 435402 0.74923562 13 Januari, 2022 1417700 955761 0.325836696 14 Februari, 2022 755600 1140537 0.509445195 15 Maret, 2022 ? 986562 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 51%
Contoh  perhitungan  peramalan  dengan alpha 0.4 untuk bulan Maret 2022 :
F(Jan)  = 0.4 x 731310 + (1-0.4) x731310 = 0 E(Jan)  =  (731310-731310)/731310 = 0 F(Feb)  = 0.4 x 731310+ (1-0.4) x 731310 = 731310 E(Feb) = (547438-731310)/547438 = 0.3358773 F(Mar) = 0.4 x 547438 + (1-0.4) x 731310 = 657761 E(Mar) = (264868-657761)/264868 = 1.4833 MAPE = 7,1567/14 = 0.51119 x 100 = 51,119 = 51 %
Hasil Perhitungan peramalan jumlah produksi pada bulan  Maret  2022  dengan  alpha  0.4  seperti  pada Gambar  10,  memperoleh  nilai  986562  dengan persentase  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) sebesar 51%.
Tabel 5. Data Penjualan Produksi PT. Morich Indo Fashion alpha 0.5 Data Penjualan PT. Morich Indo Fashion No Bulan Penjualanz  Peramalan Eror 1 Januari, 2021 731310 731310 0 2 Februari, 2021 547438 731310 0.335877305 3 Maret, 2021 264868 639374 1.413934488 4 April, 2021 214916 452121 1.103710287 5 Mei, 2021 197497 333519 0.688726917 6 Juni, 2021 406568 265508 0.346953646 7 Juli, 2021 322900 336038 0.040687132 8 Agustus, 2021 275154 329469 0.197398321 9 September, 2021 249165 302311 0.213298291 10 Oktober, 2021 581090 275738 0.52548102 11 November, 2021 481005 428414 0.109335418 12 Desember, 2021 1736300 454710 0.738115787 13 Januari, 1417700 1095505 0.22726615
2022 14 Februari, 2022 755600 1256602 0.663052395 15 Maret, 2022 ? 1006101 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 47%
Contoh  perhitungan  peramalan  dengan alpha 0.5 untuk bulan Maret 2022 :
F(Jan)  = 0.5 x 731310 + (1-0.5) x 731310 = 731310 E(Jan)  =  (731310-731310)/731310
= 0
F(Feb)  = 0.5 x 731310 + (1-0.5) x 731310
= 731310 E(Feb) = (547438-731310)/547438 = 0.3358773
F(Mar) = 0.5 x 547438 + (1-0.5) x 731310
= 639374 E(Mar) = (264868-639374)/264868 = 1.4139 MAPE = 6,603/14 = 0,4717 x 100 = 47,17 = 47%
Hasil  Perhitungan  peramalan  jumlah  produksi  pada bulan  Maret  2022  dengan alpha 0.5  seperti  pada Gambar  11,  memperoleh  nilai  1006101  dengan persentase  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) sebesar 47%.
Tabel 6. Data Penjualan Produksi PT. Morich Indo Fashion alpha 0.6 Data Penjualan PT. Morich Indo Fashion No Bulan Penjualan  Peramalan Eror 1 Januari, 2021 731310 731310 0 2 Februari, 2021 547438 731310 0.335877305 3 Maret, 2021 264868 620987 1.344514249 4 April, 2021 214916 407316 0.895231253 5 Mei, 2021 197497 291876 0.477874641 6 Juni, 2021 406568 235249 0.421379638 7 Juli, 2021 322900 338040 0.046888229 8 Agustus, 2021 275154 328956 0.295534441 9 September, 2021 249165 296675 0.190676192
(1) 2023, 149-159
10 Oktober, 2021 581090 268169 0.538507058 11 November, 2021 481005 455922 0.052147954 12 Desember, 2021 1736300 470972 0.728749845 13 Januari, 2022 1417700 1230169 0.132278584 14 Februari, 2022 755600 1342687 0.776981817 15 Maret, 2022 ? 990435 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 44%
Contoh  perhitungan  peramalan  dengan alpha 0.6 untuk bulan Maret 2022 :
F(Jan)  = 0.6 x 731310 + (1-0.6) x 73130
= 0 E(Jan)  =  (731310-731310)/731310 = 0 F(Feb)  = 0.6 x 731310 + (1-0.6) x 731310 = 731310 E(Feb) = (547438-731310)/547438 = 0.3358773 F(Mar) = 0.6 x 547438 + (1-0.6) x 731310 = 620987 E(Mar) = (264868-620987)/264868 = 1.3445 MAPE = 6,1366/14 = 0,43833 x 100 = 43,833 = 44 %
Hasil Perhitungan peramalan jumlah produksi pada bulan  Maret  2022  dengan alpha 0.6  seperti  pada Gambar  12,  memperoleh  nilai  990435  dengan persentase  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) sebesar 44%.
Tabel 7. Data Penjualan Produksi PT. Morich Indo Fashion alpha 0.7 Data Penjualan PT. Morich Indo Fashion No Bulan Penjualan  Peramalan Eror 1 Januari, 2021 731310 731310 0 2 Februari, 2021 547438 731310 0.335877305 3 Maret, 2021 264868 602600 1.275094009 4 April, 2021 214916 366187 0.703863277 5 Mei, 2021 197497 260297 0.317981762 6 Juni, 406568 216337 0.467894342
2021 7 Juli, 2021 322900 349499 0.082374543 8 Agustus, 2021 275154 330880 0.202525211 9 September, 2021 249165 291872 0.17139922 10 Oktober, 2021 581090 261977 0.54916277 11 November, 2021 481005 485356 0.009045856 12 Desember, 2021 1736300 482310 0.7222219472 13 Januari, 2022 1417700 1360103 0.040627002 14 Februari, 2022 755600 1400421 0.853389266 15 Maret, 2022 ? 949046 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 41% Contoh  perhitungan  peramalan  dengan alpha 0.7 untuk bulan Maret 2022 :
F(Jan)  = 0.7 x 731310 + (1-0.7) x 731310
= 731310
E(Jan)  =  (731310-731310)/731310
= 0 F(Feb)  = 0.7 x 731310 + (1-0.7) x 731310 = 731310 E(Feb) = (547438-731310)/547438 = 0.3358773
F(Mar) = 0.7 x 547438 + (1-0.7) x 731310 = 602600
E(Mar) = (264868-602600)/264868 = 1,27509 MAPE = 5.7314/14 = 0.40938 x 100 = 40,9389 = 41 %
Hasil  Perhitungan  peramalan  jumlah  produksi  pada bulan  Maret  2022  dengan alpha 0.7  seperti  pada Gambar  13,  memperoleh  nilai  949046  dengan persentase  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) sebesar 41%.
Tabel 1. Data Penjualan Produksi PT. Morich Indo Fashion alpha 0.8
Data Penjualan PT. Morich Indo Fashion
No  Bulan Penjualan  Peramalan  Eror 1 Januari, 2021 731310 731310 0 2 Februari, 2021 547438 731310 0.335877305
3 Maret, 2021 264868 584212 1.20567377 4 April, 2021 214916 328737 0.529606358 5 Mei, 2021 197497 237680 0.20346221 6 Juni, 2021 406568 205534 0.494466768 7 Juli, 2021 322900 366361 0.134596244 8 Agustus, 2021 275154 331592 0.205115046 9 September, 2021 249165 286442 0.149606265 10 Oktober, 2021 581090 256620 0.558381096 11 November, 2021 481005 516196 0.073161538 12 Desember, 2021 1736300 488043 0.718917691 13 Januari, 2022 1417700 1486649 0.048634156 14 Februari, 2022 755600 1431490 0.894507317 15 Maret, 2022 ? 890778 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 40%
Contoh  perhitungan  peramalan  dengan alpha 0.8 untuk bulan Maret 2022 :
F(Jan)  = 0.8 x 731310 + (1-0.8) x 731310 = 731310 E(Jan)  =  (731310-731310)/731310 = 0 F(Feb)  = 0.8 x 731310+ (1-0.8) x 731310 = 731310 E(Feb) = (547438-731310)/547438 = 0.3358773 F(Mar) = 0.8 x 547438 + (1-0.8) x 73131 = 120562 E(Mar) = (264868-712923)/264868 = 1.69161545 MAPE = 5.55200/14 = 0.39.65718 x 100 = 39.6571 = 40 %
Hasil Perhitungan peramalan jumlah produksi pada bulan  Maret  2022  dengan alpha 0.8  seperti  pada Gambar  14,  memproleh  nilai  890778  dengan persentase  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) sebesar 40%.
Tabel 9. Data Penjualan Produksi PT. Morich Indo Fashion alpha 0.9 Data Penjualan PT. Morich Indo Fashion No Bulan Penjualan Peramalan Eror 1 Januari, 2021 731310 731310 0 2 Februari, 2021 547438 731310 0.335877 3 Maret, 2021 264868 565825 1.136254 4 April, 2021 214916 294964 0.37246 5 Mei, 2021 197497 222921 0.12873 6 Juni, 2021 406568 200039 0.507981 7 Juli, 2021 322900 385915 0.195154 8 Agustus, 2021 275154 329202 0.196426 9 September, 2021 249165 280559 0.125996 10 Oktober, 2021 581090 252304 0.565808 11 November, 2021 481005 548211 0.139721 12 Desember, 2021 1736300 487726 0.719101 13 Januari, 2022 1417700 1611443 0.13666 14 Februari, 2022 755600 1437074 0.901898 15 Maret, 2022 ? 823747 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 39%
Contoh  perhitungan  peramalan  dengan alpha 0.9 untuk bulan Maret 2022 :
F(Jan)  = 0.9 x 731310 + (1-0.9) x 731310 = 731310 E(Jan)  =  (731310-731310)/731310 = 0 F(Feb)  = 0.9 x 731310 + (1-0.9) x 731310
= 731310
E(Feb) = (547438-731310)/547438
= 0.3358773
F(Mar) = 0.9 x 547438 + (1-0.9) x 731310
= 565825 E(Mar) = (264868-565825)/264868
= 1.13625 MAPE = 5.462066/14 = 0.39014 x 100 = 39.014 = 39 %
(1) 2023, 149-159
158
Hasil Perhitungan peramalan jumlah produksi pada bulan  Maret  2022  dengan alpha 0.9  seperti  pada Gambar  15,  memperoleh  nilai  823747  dengan persentase  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) adalah  sebesar  39%  yang  menunjukkan  bahwa semakin besar nilai alpha yang digunakan maka akan semakin keil persentase yang di dapatkan .

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  perhitungan  mengggunakan  rumus MAPE  (Mean  Absolut  Percentage  Error)  untuk tingkat  akurasi  dengan  nilai  alpha  0,9  yang memproleh  peramalan  produksi  pada  bulan  Maret 2022  sebanyak  785029  dengan  nilai  persentase terkecil yaitu 39%. Maka hasil yang didapatkan akan membantu  perusahaan  dalam  mengontrol  jumlah produksi dan biaya produksi juga dapat di optimalkan dengan baik .

## 5. Daftar Pustaka
[1] Sovia,  R.  and  Febio,  J.,  2017.  Membangun Aplikasi  E-Library  Menggunakan  Html,  Php Script, Dan Mysql Database. Jurnal Processor , 6 (2), pp. 38 – 54.
[2] Pieter, F., 2013. Implementasi Single Exponential Smoothing  pada  Peramalan  Tingkat  Kriminalitas Pencurian  Kendaraan  Bermotor  (Studi  Kasus Pencurian Kendaraan Bermotor di Salatiga) (Doctoral dissertation, Program Studi Teknik Informatika FTI-UKSW).
[3] Utari,  L.  and  Triyanto,  N.,  2019.  Prediksi Jumlah  Produksi  Mobil  pada  Perusahaan Karoseri  dengan  Menggunakan  Metode Exponential Smoothing. TeknoIS: Jurnal Ilmiah Teknologi  Informasi  dan  Sains , 7 (1),  pp.59-67. DOI: https://doi.org/10.36350/jbs.v7i1.34.
[4] Imbar,  R.  and  Andreas,  Y.,  2012.  Aplikasi Peramalan Stok Barang Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. Jurnal Teknik
Informatika  Dan  Sistem  Informasi , 7 (2),  pp.123- 141. [5] Andini,  T.D.  and  Auristandi,  P.,  2016.
Peramalan  Jumlah  Stok  Alat  Tulis  Kantor  di UD  Achmad  Jaya  Menggunakan  Metode Double  Exponential  Smoothing. Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 10 (1), pp.1-10.
[6] Alfarisi,  S.,  2017.  Sistem  Prediksi  penjualan gamis toko qitaz menggunakan metode single exponential  smoothing. JABE  (Journal  of Applied  Business  and  Economic) , 4 (1),  pp.80-95. DOI:
http://dx.doi.org/10.30998/jabe.v4i1.1908.
[7] Kurniasih, Desi Leha. 2013. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Dengan Metode Topsis. Pelita Informatika Budi Darma , III (April), pp. 29 – 36.
[8]
Fajri, R. and Johan, T.M., 2017. Implementasi
Peramalan  Double  Exponential  Smoothing Pada  Kasus  Kekerasan  Anak  Di  Pusat Pelayanan Terpadu Pemberdayaan Perempuan Dan  Anak. Jurnal  Ecotipe  (Electronic,  Control, Telecommunication, Information, and Power Engineering) , 4 (2), pp.6-13. DOI: https://doi.org/10.33019/ecotipe.v4i2.6. [9] Baktiar,  C.,  Wibowo,  A.  and  Adipranata,  R., 2015. Pembuatan Sistem Peramalan Penjualan Dengan  Metode  Weighted  Moving  Average dan Double Exponential Smoothing Pada UD Y. Jurnal Infra , 3 (1), pp.222-226.
[10] Fachrurrazi,  S.,  2019.  Peramalan  Penjualan Obat Menggunakan Metode Single Exponential  Smoothing  Pada  Toko  Obat Bintang  Geurugok. TECHSI-Jurnal  Teknik
Informatika , 7 (1), pp.19-30. DOI: https://doi.org/10.29103/techsi.v7i1.178. [11] Hayuningtyas, R.Y., 2017. Peramalan persediaan  barang  menggunakan  metode weighted moving average dan metode double exponential  smoothing. Jurnal  PILAR  Nusa Mandiri , 13 (2), pp.217-222.
[12] Yuniastari,  N.L.A.K.  and  Wirawan,  I.W.W., 2014.  Peramalan  Permintaan  Produk  Perak Menggunakan Metode Simple Moving Average Dan Exponential Smoothing. Jurnal Sistem dan
Informatika (JSI) , 9 (1), pp.97-106.
[13] Ponidi, P. and Fitrajaya, S., 2017. Perancangan Sistem  Informasi  Pendataan  Penduduk Berbasis Web Menggunakan Metode Waterfall Pada Kecamatan Gadingrejo. Jurnal Tam (Technology Acceptance Model) , 4 , pp.68-74.
[14] Sinaga,  H.D.E.  and  Irawati,  N.,  2018. Perbandingan double moving average dengan double exponential smoothing pada peramalan bahan  medis  habis  pakai. JURTEKSI  (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , 4 (2), pp.197-204. DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i2.60.