JPIn: Jurnal Pendidik Indonesia p- ISSN 2722-8134 , e-ISSN 2620-8466 Volume 05, No. 02, Edisi 2023

## Analisis Peramalan Penjualan Pisang Molen Di Simpang Sultan Adam Martapura Kabupaten Banjar

## Aulia Rahmah
Ilmu Ekonomi, Universitas Achmad Yani Banjarmasin, Banjarmasin, Indonesia; auliaalqory20@gmail.com

## Haris Irawan
Ilmu Ekonomi, Universitas Achmad Yani Banjarmasin, Banjarmasin, Indonesia; auliaalqory20@gmail.com
*Coresponding Author Info Artikel: Dikirim: 10-01-2023; Direvisi: 25-01-2023; Diterima: 10-02-2023 Cara  sitasi: Rahmah,  Aulia.,  Irawan,  Haris,.  (2023).  Analisis  Peramalan  Penjualan  Pisang Moleng  Di  Simpang  Sultan  Adam  Martapura  Kabupaten  Banjar.  JPIn:  Jurnal  Pendidik Indonesia, vol(02),05.
Abstrak. Penelitian ini bertujuan  untuk mengetahui metode Semi Average dan  metode  Least  Square  guna  meramalakan  penjualan  Pisang  Molen  di Simpang Empat Sultan Adam Martapura Kabupaten Banjar selama empat tahun  kedepan  (2025).  Variabel  dalam  penelitian  ini  yaitu  Penjualan, metode Semi average dan metode Least Square. Penelitian ini menggunakan teknik  pengumpulan  data  dengan  cara  observasi,  wawancara,  studi pustaka  dan  dokumentasi.  Popolasi  dalam  penelitian  ini  adalah  semua data penjualan Pisang Molen di  Simpang Empat Sultan Adam Martapura Kabupaten  Banjar  dari  tahun  2013  sampai  dengan  tahun  2021.  Sampel pada penelitian ini adalah data penjualan dari tahun 2013 sampai dengan 2021. Model analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif kuantitatif dengan  metode  semi  rata-rata  (Semi  Average  Method)  dan  metode kuadrat terkecil (Least Square Method).
Hasil  Penelitian  adalah  peramalan  penjualan  menggunakan  metode  Semi Average  untuk  tahun  2022  menghasilkan  prediksi  peramalan  sebesar  Rp. 179.093.200, untuk tahun 2023 sebesar Rp. 171.362.800, untuk tahun  2024 sebesar  Rp.  163.632.400,  dan  untuk  tahun  2025  sebesar  Rp.  155.902.000. Sedangkan hasil  peramalan  penjualan menggunakan metode  Least  Square untuk  tahun  2022  menghasilkan  prediksi  peramalan  sebesar  Rp. 163.112.000,  untuk tahun  2023  sebesar  Rp.  153.040.000,  untuk  tahun  2024 sebesar  Rp.  142.968.000  dan  untuk  tahun  2025  sebesar  Rp.  132.896.000. Peramalan  Penjualan  dari  tahun  2022  sampai  tahun  2025  dengan menggunakan kedua metode tersebut mengalami penurunan.
Berdasarkan Nilai perhitungan Standar Kesalahan Peramalan (SKP)  pada metode Semi Average dan Metode Least Square, hasilnya lebih kecil metode Least  Square  dibandingkan  dengan  metode  Semi  Average.  Metode  Semi
Average  menghasilkan  Standar  Kesalahan  Peramalan  (SKP)  sebesar 1.862.561.800.960.000.  Sedangkan  metode  Least  Square  menghasilkan Standar  Kesalahan  Peramalan  (SKP)  sebesar  1.369.251.315.555.560. Berdasarkan  hasil  perhitungan  SKP  menunjukkan  bahwa  metode  Least Square lebih tepat digunakan untuk meramalkan penjualan di tahun yang akan datang dikarenakan nilai SKP untuk metode Least Square lebih kecil dibandingkan dengan metode Semi Average.
Kata Kunci: Penjualan, Metode Semi Average, Metode Least Square
Abstract.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  Semi  Average method  and the  Least  Square  method  to  forecast  sales  of  Banana  Molen  at Simpang Empat Sultan Adam Martapura, Banjar Regency for the next four years (2025).  The  variables  in  this  study  are  Sales,  Semi  average  method  and  Least Square  method.  This  study  uses  data  collection  techniques  by  means  of observation, interviews, literature  study  and  documentation.  The  population  in this  study  is  all  sales  data of  Banana  Molen  at  Simpang  Empat  Sultan  Adam Martapura, Banjar Regency from 2013 to 2021. The sample in this study is sales data  from  2013  to  2021.  The  analytical  model  used  is  descriptive  quantitative analysis with the method semi- average (Semi Average Method) and least squares method (Least  Square Method).
The result of the research is that sales forecasting using the Semi Average method for 2022 produces forecasting predictions of Rp. 179,093,200,  for  the year 2023 Rp.  171,362,800,  for  the  year  2024  Rp.  163,632,400,  and  for  2025  it  is  Rp. 155,902,000. While the results of sales forecasting using the Least Square method for  2022  produce  forecasting  predictions  of  Rp.  163,112,000,  for  the  year  2023 Rp.  153,040,000,  for  the  year  2024  Rp.  142,968,000  and  for  2025  it  is  Rp. 132,896,000.  Sales  Forecasting  from  2022  to  2025  using  both  methods  has decreased.  Based  on  the  calculation  value  of  the  Standard  Forecasting  Error (SKP)  in  the  Semi  Average  method  and  the  Least  Square  method,  the  result  is smaller than the Least Square method compared to the Semi Average method. The Semi  Average  method  produces  a  Standard  Forecasting  Error  (SKP)  of 1,862,561,800,960,000.  While  the  Least  Square  method  produces  a  Standard Forecasting  Error  (SKP)  of  1.369.251.315.555.560.  Based  on  the  results  of  the SKP  calculation,  it  shows  that  the  Least  Square  method  is  more  appropriate  to use  to  forecast  sales  in  the  coming  year  because  the  SKP  value  for  the  Least Square method is smaller than the Semi Average method.
Keywords: Sales, Semi Average Method, Least Square Method

## Pendahuluan (12pt, bolt)
Secara universal dan global, kompetisi bisnis akan diwarnai dengan perubahan  kompleks  dari  berbagai  kombinasi  faktor  politik, ekonomi,  teknologi,  sosial  dan  budaya,  disamping  pengaruh  dari
pelaku bisnis yang bersangkutan. Dalam hal tersebut, pelaku bisnis (usaha kecil) akan tersudut dalam memposisikan dirinya secara baik dan  benar  dibandingkan  pesaingnya  untuk  memperebutkan konsumen,  bila  tidak  disadari  secara  cepat  atau  lambat  melalui berbagai upaya (Hubeis dalam Bakhri 2019:65).
Suatu perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa penjualan atau pendistribusian  produk,  selalu  menginginkan  keberhasilan  dalam aktifitasnya  dimasa  yang  akan  datang.  Ini  menunjukkan  bahwa setiap  perusahaan  selalu  berusaha  untuk  tetap  dapat  berkembang dalam  bidang  usahanya di  masa depan.  Permintaan  jangka  pendek atau jangka panjang sekalipun  untuk masing - masing produknya. Dalam kaitannya dengan penyusunan rencana penjualan, informasi yang  diperoleh  dari  peramalan  penjualan  akan  memberikan gambaran  berguna  tentang  prospek  permintaan  produk  tersebut di pasar.  Baik  atau  tidaknya  prospek  penjualan  suatu  produk  pada dasarnya tidak hanya berdasarkan kemampuan ataupun penggunaan  metode  peramalan  (Forecasting)  yang  tepat.  Namun yang  tidak  kalah  pentingnya  adalah  proses  perencanaan  produksi yang menentukan terhadap mutu atau kualitas produk.
Peramalan yang dilakukan tidak selalu terjadi secara mutlak, hal ini dikarenakan  kejadian  yang  terjadi  di  masa  depan  tidak  menentu. Walaupun  demikian,  apabila  semua  faktor  penting  yang mempengaruhi  telah  diperhitungkan  dan  model  hubungan  dari faktor-faktor  tersebut  ditentukan  dengan  baik,  maka  hasil peramalan  akan  mendekati  kondisi  yang  sebenarnya.  sehingga mendorong  perusahaan  untuk  mempersiapkan  segala  sesuatunya sedini mungkin, sehingga hasil yang dicapai akan lebih optimal.
Usaha  Pisang  Molen  yang  ada  di  Simpang  Empat  Sultan  Adam Martapura  adalah  salah  satu  usaha  kecil  menengah  yang  dimikili oleh  Bapak  Jumari.  Bapak  jumari  memulai  usahanya  pada  tahun 2009  ketika  beliau  pergi  merantau  ke  Kalimantan.  Resep  Pisang Molen tersebut diperolehnya dari almarhum ibu beliau yang sudah meninggal.  Awal  berdirinya  usaha  ini  berlokasi  di  Jalan  Sultan Adam Martapura dan sekarang sudah  memiliki empat cabang, dan disetiap cabangnya mempunyai satu sampai  dua karyawan.
Usaha  Pisang  Molen  bapak  Jumari  mengalami  perkembangan  tiap tahunnya.  Yaitu  Ditahun  2015,  bapak  Jumari  mulai  membuka
cabang  satu  unit  yaitu  di  Jalan  Simpang  Empat  Sekumpul. Kemudian  pada  tahun  2017,  membuka  satu  cabang  lagi  di  Jalan Sungai  Kacang  Martapura.  Dan  yang  terakhir  kembali  membuka cabang pada tahun 2020, di Jalan Simpang Tiga Sekumpul Ujung.
Usaha Pisang Molen Martapura merupakan salah satu produk yang memiliki  daya  tarik  akan  rasanya,  proses  pengolahan,  bentuk produknya dan permintaannya. Bahan baku yang digunakan adalah buah  pisang  Kepok.  Usaha  ini  berbeda dengan  pisang molen  yang lainnya karena memiliki rasa  manis dan renyah dari pisang Kepok pilihan  yang  memiliki  kualitas  unggul,  sehingga  dapat  menarik minat masyarakat dan memberikan kepuasan kepada pelanggan di kabupaten Banjar.
Berikut  adalah  perkembangan  omset  penjualan  Pisang  Molen  dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2021:

## I. T ABEL 1.1
Data Omset Penjualan Pisang Molen Martapura
Sumber: data diolah 2022
Penjualan Pisang Molen Pada tahun 2013 sampai tahun 2021. Omset penjualan  Pisang  Molen  pada  tahun  2013  sebesar  Rp  244.500.000 pada tahun 2014 mengalami kenaikan omset sebesar Rp 252.000.000.
No Tahun Omset Penjualan (Rp) 1 2013 Rp 244.500.000 2 2014 Rp 252.000.000 3 2015 Rp 231.280.000 4 2016 Rp 220.700.000 5 2017 Rp 217.550.000 6 2018 Rp 212.000.000 7 2019 Rp 208.720.000 8 2020 Rp 154.500.000 9 2021 Rp 180.000.000
Dan  pada  tahun  2015  sampai  dengan  tahun  2020  mengalami penurunan  omset  secara  terus  menerus  yaitu  pada  tahun  2015 sampai  dengan  tahun  2018  berkurangnya  jumlah  pembeli  yang mengakibatkan  omset  penjualan  terus  mengalami  penurunan. Sedangkan  diakhir  tahun  2019  sampai  dengan  tahun  2020 mengalami penurunan dikarenakan adanya pandemi covid-19. Dan pada  tahun  2021  mengalami  kenaikan  omset  penjualan  sebesar  Rp 180.000.000.  dari  penjelasan  tabel  penjualan  diatas  maka  dapat disimpulkan  bahwa  omset  penjualan  mengalami  penurunan  dari tahun ke tahun.
Permasalahan yang terjadi pada Usaha Pisang Molen adalah sering terjadinya  kekurangan  persediaan  bahan  baku.  Ini  dikarenakan bahan  baku  yang  terlampau  mahal,  seperti  Minyak  Goreng  dan Gula  Pasir  yang  tiba-tiba  harganya  naik  secara  drastis.  Serta banyaknya pesaing penjual Pisang Molen didaerah Simpang Empat Sultan  Adam  Martapura.  Hal  tersebut  terjadi  karena Usaha  Pisang Molen yang dimiliki oleh bapak Jumari tidak melakukan peramalan sebelum  melakukan  produksi.  Kondisi  seperti  ini  dapat  membuat usaha  pisang  molen  yang  dimiliki  oleh  bapak  Jumari  kehilangan pelanggan  dan  turunnya  laba.  Oleh  sebab  itu  dibutuhkan  suatu metode peramalan penjualan pada usaha Pisang Molen di Simpang Empat  Sultan  Adam  Martapura  Kabupaten  Banjar  untuk mengetahui seberapa besar kebutuhan bahan baku yang disediakan agar  dapat  memenuhi  kebutuhan  konsumen  di  tahun  yang  akan datang dan tidak terjadi kekosongan persediaan.

## Konsep Peramalan
Peramalan  adalah  metode  untuk  memperkirakan  suatu  nilai dimasa  depan  dengan  menggunakan  data  masa  lalu.  Peramalan juga  dapat diartikan sebagai seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian  pada  masa  yang  akan  datang,  sedangkan  aktivitas peramalan  merupakan  suatu  fungsi  bisnis  yang  berusaha memperkirakan penjualan dan penggunaan suatu produk sehingga produk-produk  itu  dapat  dibuat  dalam  kuantitas  yang  tepat (Gaspersz dalam Wardah  2016:136).
Kehidupan  sosial  segala  sesuatu  itu  serba  tidak  pasti,  sukar diperkirakan  secara  tetap.  Hal  ini  perlu  diadakan  forecast, peramalan (forecasting) yang di buat selalu diupayakan agar dapat:
a. Meminimumkan pengaruh ketidakpastian terhadap perusahaan.
b. Forecasting bertujuan mendapatkan ramalan (forecast) yang bisa meminimumkan kesalahan (Subagyo dalam Susanto, 2019:23).
Menurut Sugiarto dan Harihono dalam Lisjiyanti (2011:14), hampir semua  metode  peramalan  formal  dilakukan  dengan cara mengekstrapolasi kondisi masa lalu untuk kondisi masa mendatang. Hal  ini  didasarkan  pada  asumsi  bahwa  kondisi  masa  lalu  sama dengan  kondisi  masa  mendatang.  Atas  dasar  logis  ini,  maka langkah-langkah dalam metode peramalan adalah :
Langkah 1 : Mengumpulkan data Langkah  2  :  Menyeleksi  dan memilih data
Langkah  3  :  Memilih  model peramalan
Langkah 4 : Menggunakan metode terpilih untuk peramalan Suharyadi dan Purwanto(2016:192)
Untuk melakukan peramalan  dengan  analisis  trend  terdapat  beberapa  cara/metode yaitu:
a. Metode semi rata-rata (semi average method)
Metode semi rata-rata membuat trend dengan cara mencari rata- rata kelompok data.
b. Metode kuadrat terkecil (least square method)
Trend  dengan  metode  kuadrat  terkecil  diperoleh  dengan menentukan  garis  trend  yang  mempunyai  jumlah  terkecil  dan kuadrat selisih data asli dengan data pada garis trend
c. Metode tren kuadratis (quadratic trend method)
Trend  yang  sifatnya  jangka  pendek  dan  menengah, kemungkinan  trend  akan  mengikuti  pola  linear.  Namun demikian, dalam jangka panjang pola bisa berubah tidak linear. Oleh  sebab  itu,  apabila  polanya  tidak  linear  dan  diduga dengan  persamaan  linear,  hasil ramalannya  akan  berbeda  dan tidak  cocok.  Salah  satu  metode  yang  tidak  linear  (tidak berurutan/tidak lurus) adalah metode kuadratis.
d. Metode trend eksponensial (exponential trend method)
Trend  eksponensial  adalah  suatu  tren  yang  mempunyai
pangkat atau eksponen dari waktunya.
Metode  semi  rata-rata  adalah  membuat  tren  dengan  cara mencari rata-rata kelompok data. Dengan metode setengah rata-rata nilai  trend  sudah  mulai  di  tentukan  dengan  perhitungan- perhitungan,  yang  berarti  unsur  subjektif  mulai  berkurang.
Penentuan  trend  dengan  metide  semi  rata-rata  dengan  prosedur sebagai berikut:
a. Mengelompokkan  data  menjadi  dua  bagian  dengan  jumlah yang sama.
Jika  jumlah  data  ganjil,  maka  nilai  yang  di  tengah  dapat dihilangkan  atau  dihitung  dua  kali  yaitu  1  bagian  menjadi kelompok pertama dan 1 bagian menjadi kelompok kedua.
b. Menghitung  rata-rata  hitung  kelompok  pertama  K 1 dan kelompok  kedua K 2 .  K 1 diletakkan  pada  tahun  pertengahan pada  kelompok  1  dan  K 2 diletakkan  pada  tahun  pertengahan pada kelompok  2. Nilai  K 1 dan K 2
merupakan  nilai  konstanta  (a)  dan  letak  pada  tahun merupakan  tahun dasar.  Nilai  K 1 dan  K 2 menjadi  intersep  pada persamaan trennya.
c. Menghitung  selisih  K 2 –  K 1 ,  apabila  K 2 –  K 1 0  berarti  tren positif dan bila K 2 K 1 maka trennya negatif.
d. Nilai perubahan tren (b) diperoleh dengan cara :
b = K2− 𝐾 1
th dasar 2 − th dasar 1
e. Untuk mengetahui besarnya tren selanjutnya, tinggal memasukkan nilai (X)  pada  persamaan  Y ’ =  a  +  bX  yang  sudah  ada  (Suharyadi dan Porwanto, 2016:192).
Suharyadi  dan  Purwanto  (2016:195)  trend  dengan  metode kuadrat  terkecil  diperoleh  dengan  menentukan  garis  trend  yang mempunyai  jumlah  terkecil  dari  kuadrat  selisih  data  asli  dengan data  pada  garis  trend. Apabila  Y  menggambarkan  data  asli  dan  Y’ merupakan data trend, maka metode terkecil dirumuskan ∑(Y′) 2 .
Trend  dengan  metode  terkecil  dapat  digambarkan  pada halaman  berikut.  Nilai  trend  dilambangkan  □,  sedang  data  asli  Y dilambangkan  ∆,  sehingga  kuadrat  terkecil  ∑(Y  −  Y′) 2 =  ∑(∆ − ❑ ) 2 . Perlu  di  ingat  bahwa  sifat  dari  nilai  rata-rata  hitung  ∑(Y-  Y’) sama dengan 0, sehingga supaya berarti nilai tersebut dikuadratkan.
Metode  Least  Square  dibagi  menjadi  dua  yaitu,  jika  data berjumlah ganjil  maka  jarak  antara  dua  waktu  diberi  1  satuan,  jika data berjumlah
genap  maka  jarak  antara  dua  waktu  diberi  nilai  2  satuan,  yang dimana jika diatas 0 maka diberi tanda negatif dan dibawah 0 diberi tanda  positif.  Ciri  dari  metode  ini,  yaitu  dalam  menentukan
a = ∑Y/n b = ∑XY/∑ 𝑋 2
parameter  X.  Setelah  parameter  X  terbentuk  dan  dijumlah, jumlahnya  harus  0, walaupun  dalam data  historis  berjumlah  ganjil maupun  data historis berjumlah genap.
Dalam  hal  ini  terhadap  data  dilakukan  pembagian  menjadi dua kelompok untuk data yang jumlahnya:
a. Genap, maka skor nilai X-nya adalah…. -2,5 -1,5 -0,5 0,5, 1,5 2,5
b. Ganjil, maka skor nilai X-nya adalah. . .-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
Rumus  garis  tren  dengan  menggunakan  metode  kuadrat terkecil adalah sebagai berikut :  Y’= a +bX

## II. K ETERANGAN :
Y’ = Nilai Trend a  = Nilai Konstanta yaitu nilai Y  pada saat nilai X = 0 b  =  Nilai  kemiringan  yaitu  tambahan  nilai  Y,  apabila  X  bertambah satu satuan
X  = Nilai periode tahun
Untuk  memperoleh  nilai  a  dan  b  dapat  digunakan  rumus sebagai beriku

## Standar Kesalahan Peramalah (SKP)
Suharyadi  dan  Purwanto  (2016:203),  Standar  Kesalahan  Peramalan  (SKP) merupakan suatu cara yang digunakan dalam menentukan apakah peramalan ( forecasting ) yang disusun mendekati realisasi penjualan atau tidak. Untuk menentukan mana yang lebih baik  digunakan  ukuran  ketepatan,  yaitu  seberapa  tepat  sebuah  alat  peramalan  tersebut menduga  kejadian  yang  sebenarnya.  Semakain  tepat, semakin baik, dengan demikian alat yang  lebih  tepat  akan  mempunyai  derajat  kesalahan  yang  lebih  kecil.  Untu  mengukur ketepatan  makan  diperlukan  selisih  antara  data  dengan  peramalan  yang  paling  kecil. Apabila nilai ∑(Y  –  Y’) 2 paling kecil,  maka  metode  tersebut  dirasakan  paling  tepat,  atau mempunyai kesalahan yang lebih kecil.
Untuk  memperjelas  gambaran  dari  penelitian  ini,  berikut  ini  penulisan menyajikan kerangka pikir dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Data Penjualan Data Penjualan
Forecasting
(Peramalan)

## Metode
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Jalan  Simpang  Empat  Sultan Adam Kecamatan Martapura Kabupaten Banjar.
Variabel dalam penelitian ini adalah:
a. P ENJUALAN
Penjualan  adalah  aktivitas  atau  bisnis  menjual  produk  atau jasa. Dalam proses penjualan, penjual atau penyedia barang dan jasa  memberikan  kepemilikan  suatu  komoditas  kepada pembeli  untuk  suatu  harga  tertentu.  Untuk  mendapatkan keuntungan laba dari produk atau jasa yang dihasilkan.
b. Metode Semi Rata-Rata (Semi Average Method)
Metode  semi  rata-rata  adalah  membuat  tren  dengan  cara mencari rata-rata kelompok data. Dengan metode setengah rata- rata  nilai  trend sudah  mulai  di  tentukan  dengan  perhitungan- perhitungan, yang berarti unsur subjektif mulai berkurang.
c. Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method)
Metode  kuadrat terkecil  diperoleh  dengan  menentukan  garis trend  yang mempunyai jumlah terkecil dari kuadrat selisih data asli dengan data pada garis trend.
Sumber  data  dalam  penelitian  berasal  dari  data  primer  dan data  sekunder.  Data  primer  yaitu  data  yang  diperoleh  dari responden melalui kuiseoner atau hasil wawancara peneliti dengan narasumber, sedangkan data sekunder yaitu data yang didapat dari catatan,  buku-buku,  artikel  yang  tersusun  dalam  dokumen- dokumen.
Sumber Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
Teknik pengumpulan data pada penelitian ini adalah melalui:
Metode Semi Average (Semi Rata-Rata)
(
Metode Least Square (Kuadrat Terkecil) Hasil Peramalan 2022 Hasil Peramalan 2023 Hasil Peramalan 2024 Hasil Peramalan 2024 Omset Penjualan
Observasi  langsung  yaitu  dengan  pengamatan  langsung  ke lapangan untuk mengetahui secara langsung mengenai hal-hal yang berkaitan  dengan  penjualan  Pisang  Molen  yang  ada  di  Simpang Empat Sultan Adam Martapura Kabupaten Banjar.
Wawancara  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara mengadakan  tanya  jawab  kepada  kepada  pemilik  usaha  Pisang Molen  di  Simpang  Empat  Sultan  Adam  Martapura  Kabupaten Banjar.
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  semua  data  penjualan Pisang  Molen  di  Simpang  Empat  Sultan  Adam  Martapura Kabupaten Banjar dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2021.
Penelitian  ini  menggunakan  Teknik  Non  Probability  Sampling dan  Sampling  Jenuh.  Non  Probability  Sampling  yaitu  teknik pengambilan  sampel  yang  tidak  memberi  peluang/kesempatan sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel.  Sedangkan  Sampling  Jenuh  adalah  teknik  penentuan sampel  bila  semua  anggota  populasi  digunakan  sebagai  sampel (Sugiyono, 2016:84). Jadi, sampel pada penelitian ini adalah seluruh anggota populasi dari tahun 2013 sampai dengan 2021.
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode analisis deskriptif kuantitatif, yang diperoleh dari dokumen yang  dimiliki  oleh pemilik  usaha  Pisang  Molen  di  Sultan  Adam Martapura  yaitu  berupa  laporan  omset  penjualan  pada  tahun  2013 sampai dengan 2021 dan dari uraian hasil wawancara.
Rumus  untuk  mencari  nilai  a  dan  b  menggunakan  metode peramalan semi average adalah : Y’ = a + bX
III. K ETERANGAN : Y’ = Nilai trend
a.
= Trend pada periode dasar
b  =  Tingkat  perkembangan  nilai  yang
diramal X  = Nilai periode tahun
Menentukan nilai a = Rata-rata kelompok I (∑X 1 )
Menentukan nilai b = Rata−rata kelompok II − Rata−rata kelompok I
n atau X 2 – X 1 / n
Metode Least Square
Rumus  untuk  mencari  nilai  b  mengguanakan  metode peramalan  semi average adalah : Y’ = a + bX

## IV. K ETERANGAN
Y’= Nilai trend
a. = Nilai konstanta yaitu nilai Y pada saat nilai X = 0 b.=  Nilai  kemiringan  yaitu  tambahan  nilai  Y,  apabila  X bertambah satu-satuan
X  =  Nilai  periode  tahun Menentukan  nilai  a  =  ∑Y  /n Menentukan nilai b = ∑YX / ∑X 2
a. Selanjutnya Membandingkan hasil perhitungan Standar Kesalahan Peramalan (SKP) metode Semi Average dan Least Square untuk mengetahui metode mana yang akan dipilih.
Yaitu seberapa tepat sebuah alat peramalan tersebut menduga kejadian yang sebenarnya untuk meramalkan penjualan dari tahun 2022 – sampai dengan tahun 2025 pada Pisang Molen Martapura kabupaten Banjar. Rumus untuk mencari nilai Standar Kesalahan Peramalan (SKP) yaitu sebagai berikut:  SKP = ∑ (Y-Y’) 2

## V. K ETERANGAN
Y = Omset Penjualan Pisang  Molen  Martapura Y’  = Nilai trend e.    Setelah  melakukan  perhitungan  nilai  standar  kesalahan peramalan  (SKP)  metode  mana  yang  akan  dipilih,  dan diketahui  apakah  terjadinya  peningkatan  atau  penurunan hasil penjualan, kemudian membandingkan nilai pendapatan dengan  nilai  trend  dan  di  analisa  faktor-faktor  yang mempengaruhinya  dilakukan  dengan  metode  wawancara mendalam  berdasarkan  analisa  data  objektif  yang  telah dilakukan pengamatan sebelumnya meliputi jumlah pengunjung,  kemampuan  nilai  beli,  dan  ketersediaan  bahan baku  yang  digunakan  untuk  menggali  Informasi  secara terperinci.

## Hasil dan Pembahasan
Peramalan Penjualan Metode Semi Average
Berdasarkan data pada tahun 2013 sampai dengan tahun 2021 dapat  dilakukan  peramalan  penjualan  menggunakan  metode  Semi Average sebagai berikut :
Tahun Penjualan (Y)  Kelompok  X Semi Total Semi Average 2013 244.500.000
I -2 1.166.030.000 5
233.206.000
2014
252.000.000 -1 2015 231.280.000 0 2016 220.700.000 1 2017 217.550.000 2 2017 217.550.000 II
2 972.770.000 5
194.554.000 2018 212.000.000 3 2019 208.720.000 4 2020 154.500.000 5 2021 180.000.000 6
Berdasarkan  perhitungan  peramalan  penjualan  menggunakan metode
Semi Average dapat diketahui bahwa : X 1 = rata-rata
kelompok 1 = 233.206.000 X 2 = rata-rata kelompok II =  194.554.000  a  =  X 1 = 233.206.000 n = 5
Kemudian  perhitungan   dengan   menggunakan   rumus forecasting
(peramalan) sebagai berikut : Y = a + bX
Karena  nilai  b  belum  diketahui,  maka  harus mencari  nilai  b  terlebih dahulu dengan rumus di bawah ini :
b = X2−X1 n (194.554.000−233.206.000) b = (−38.652.000) =
5
= -7.730.400
Berdasarkan perhitungan diatas dapat diperoleh nilai b sebesar -7.730.400
a. P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ENJUALAN T AHUN 2022 DENGAN M ETODE S EMI A VERAGE Y  =  233.206.000  +  (- 7.730.400)(X) Y 2022 = 233.206.000 + (- 7.730.400)(7) = 233.206.000 + (-54.112.800)
= 179.093.200
Berdasarkan  perhitungan  peramalan  penjualan tahun  2022,  pada Pisang  Molen  di  Simpang  Empat Sulan  Adam  Martapura  Kabupaten  Banjar  adalah sebesar Rp. 179.093.200. b. P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ENJUALAN T AHUN 2023 DENGAN M ETODE S EMI A VERAGE Y =  233.206.000  +  (- 7.730.400)(X) Y 2023 = 233.206.000 + (-7.730.400)(8) = 233.206.000 + (- 61.843.200) = 171.362.800
Berdasarkan  perhitungan  peramalan  penjualan  tahun  2023, pada  Pisang  Molen  di  Simpang  Empat  Sulan  Adam  Martapura Kabupaten Banjar adalah sebesar Rp. 171.362.800.
c. P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ENJUALAN T AHUN 2024 DENGAN M ETODE S EMI A VERAGE
Y = 233.206.000 + (- 7.730.400)(X) Y 2024 = 233.206.000 + (-7.730.400)(9) = 233.206.000 + (- 69.573.600) = 163.632.400 Berdasarkan  perhitungan  peramalan  penjualan  tahun  2024,  pada
Pisang  Molen  di  Simpang  Empat  Sulan  Adam  Martapura  Kabupaten Banjar adalah sebesar Rp. 163.632.400.

## d. P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ENJUALAN T AHUN 2025 DENGAN M ETODE
S EMI A VERAGE Y  =  233.206.000  +  (- 7.730.400)(X) Y 2025 = 233.206.000 + (-7.730.400)(10) = 233.206.000 + (- 77.304.000) = 155.902.000
Berdasarkan  perhitungan  peramalan  penjualan  tahun  2025, pada  Pisang  Molen  di  Simpang  Empat  Sulan  Adam  Martapura Kabupaten Banjar adalah sebesar Rp. 155.902.000.
Guna  menggambarkan  garis  trend  berdasarkan  perhitungan menggunakan  metode Semi  Average, maka  dapat di  simpulkan  nilai  trend, dari  tahun  2022  sampai  dengan  tahun  2025  mengalami  penurunan,  adalah sebagai berikut :
Y 2022 = 179.093.200
Y 2023 = 171.362.800 Y 2024 = 163.632.400 Y 2025 = 155.902.000
Isi  naskah  disusun  sistematis  dan  terurut.  Hasil  dan  pembahasan  tidak terpisah. Untuk hasil penelitian format artikel terdiri dari pendahuluan (latar belakang  dan  kajian  teori  dapat  dituliskan  bergabung  di  pendahuluan  jika ada), metode, hasil dan pembahasan diakhiri simpulan, dapat juga dituliskan saran.  Sedangkan  hasil  kajian  literatur  format  naskah  terdiri  dari pendahuluan  (urgensi  kajian  atau  latar  belakang),  metode,  hasil  kajian  dan pembahasan, dan simpulan.
Hasil dan pembahasan merupakan inti dari sebuah artikel, ditulis secara jelas dan memenuhi aspek scientific merit (unsur  what/how?, why?, dan what else? Paparkan  data  yang  telah  diperoleh  secara  jelas  dan  ringkas,  dapat  berupa tabel,  gambar  atau  diagram.  Pada  bagian  pembahasan,  penulis  harus mengaitkan dengan cara melakukan pembandingan  hasil penelitian dengan teori atau penelitian lain yang relevan dan mutakhir. Paparkan pembahasan sesuai  dengan  urutan  tujuan  penelitian.  Apabila  hasil  penelitian  berbeda dengan  penelitian  lain  yang  relevan,  penulis  perlu  untuk  memaparkan mengapa  hal  tersebut  terjadi.  Pada  bagian  ini  kurang  lebih  10  artikel  dari jurnal  internasional  bereputasi  atau  jurnal  nasional  Terakreditasi mutakhir.
Simpulan Berdasarkan hasil penelitan dapat disimpulkan sebagai berikut :
a. Hasil  peramalan  penjualan  menggunakan  metode  Semi  Average untuk tahun 2022 menghasilkan prediksi peramalan sebesar Rp. 179.093.200,  untuk  tahun  2023  sebesar  Rp.  171.362.800,  untuk tahun  2024  sebesar  Rp.  163.632.400,  dan  untuk  tahun  2025 sebesar Rp. 155.902.000.
b. Hasil  peramalan  penjualan  menggunakan  metode  Least  Square untuk tahun 2022 menghasilkan prediksi peramalan sebesar Rp. 163.112.000,  untuk  tahun  2023  sebesar  Rp.  153.040.000,  untuk tahun  2024  sebesar  Rp.  142.968.000  dan  untuk  tahun  2025
sebesar Rp. 132.896.000.
c. Analisis peramalan penjualan Pisang Molen di Simpang  Empat
Sultan Adam Martapura Kabupaten Banjar dengan menggunakan metode Semi Average dan Least Square dari tahun 2022 sampai dengan tahun 2025 mengalami penurunan.
d. Nilai  perhitungan  Standar  Kesalahan  Peramalan  (SKP)  pada metode  Semi  Average  dan  Metode  Least  Square,  hasilnya  lebih kecil  metode  Least  Square  dibandingkan  dengan  metode  Semi

## Average. Metode  Semi Average  menghasilkan  Standar  Kesalahan
Peramalan  (SKP)  sebesar  1.862.561.800.960.000.  Sedangkan metode  Least  Square  menghasilkan  Standar  Kesalahan Peramalan (SKP) sebesar 1.369.251.315.555.560.
e. Berdasarkan  hasil  perhitungan  SKP  menunjukkan  bahwa metode  Least  Square  lebih  tepat  digunakan  untuk  meramalkan penjualan  di  tahun  yang  kan  datang  dikarenakan  nilai  SKP untuk  metode  Least  Square  lebih  kecil  dibandingkan  dengan metode Semi Average.

## Ucapan Terima Kasih (12 pt, bolt)
Ditujukan  kepada  berbagai  pihak  yang  membantu  penelitian,  misalnya sponsor  penelitian  dan  narasumber.  Ucapan  terima  kasih  bersifat  optional, dapat dituliskan ataupun tidak.

## Daftar Pustaka (12 pt, bolt)
Anwar Sanusi, 2011. Metodologi Penelitian Bisnis . Jakarta: Salemba Empat. Arlena Dini
Azrul Tanjung, 2017. Koperasi dan UMKM Sebagai Fondasi Perekonomian
Indonesia.
Fajar Rohman Hariri, 2016. Metode Least Square Untuk Prediksi Penjualan Sari Kedelai Rosi . Kediri: Universitas Nusantara PGRI Kediri.
Fendi  Susanto,  2009. Forecasting  Volume  Penjualan  Produk  Kertas Perusahaan  Pt.  Pura  Barutama  Dengan  Menggunakan  Analisis Runtun Waktu Dan Program Minitab . Semarang: Universitas Negeri Semarang.
Ivo  Firstiano,  Sentot  Achmadi,  Febriana  Santi  Wahyuni,  2020. Forecasting Omzet  Menggunakan  Metode  Least  Square .  Malang:  Institut Teknologi Malang.
Kukuh Pujadhi, 2019. Analisis Peramalan Penjualan Produk Semen Dengan Metode  Trend  Moment  dan  Trend  Semi  Average  pada  Koperasi Warga  Semen  Gresik  (KWSG)  Cabang  Tegal .  Tegal:  Politeknik Harapan Bersama Tegal.
Menik  Wijayanti,  2015. Analisa  Peramalan  penjualan  Produk  Susu  Kental Manis  Carnation  pada  CV  pangan  Makmur  IRJA  Sorong .  Sorong: Politeknik Katolil Saint Paul Sorong.
Muhammad  Khairudi,  2021. Peran  Industri  Rumah  Tangga  Kerupuk Gandum  Terhadap  Pendapatan  Keluarga  Di  Desa  Tambak  Anyar ILir  Kecamatan  Martapura  Timur  Kabupaten  Banjar .  Banjarbaru:
Universitas Achmad Yani Banjarmasin.
Nisa  Aprilianti,  Iwan  setiawan,  Muhammad  Nurdin  Yardin  Yusuf,  2020.
Peramalan  Permintaan  Produk  Sale  Pisang  Pada  Industri “Sahabat” Di Dusun Cijoho Desa Margajaya Kecamatan Sukadana Kabupaten Ciami s. Ciamis: Universitas Padjajaran.
Siti Wardah, Iskandar, 2016. Analisis Peramalan Penjualan Produk Keripik Pisang Kemasan Bungkus . Tembilahan: Universitas Islam Indragiri.
Suharyadi, Purwanto,  2016. Statistika  untuk  ekonomi  dan  Keuangan  Modern . Jakarta: Salemba Empat.
Sugiyono,  2016 .  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  RD . Bandung: Alfabeta
Sujarweni,  Wiratna  V,  2020. Metodologi  Penelitian  Bisnis  dan  ekonomi . Yogyakarta: PT Pustaka Baru.

## Titin Erma Nur Farida, Intan Kurnia Permatasari, Silfiana Nisa Permatasari,
2017. Analisis  Trend  Penjualan  Obat  Dan  Alkes  Menggunakan Metode Least Square .Surabaya:Akademi
Farmasi