INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 2931-2942 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Peramalan (Forecasting) Penjualan Tahu dengan Metode Single Moving Average untuk Mengoptimalkan Produksi pada Pabrik Tahu Nias
Fani Kurniawati Zega 1 ✉ , Tri Hartati Sukartini Hulu 2 , Serniati Zebua 3 , Emanuel Zebua 4
Universitas Nias
Email: fanizega07@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Pada  penelitian  ini  yang  menjadi  permasalahan  utama  adalah  berapakah  peramalan penjualan produk tahu dengan metode Single Moving Average, berapakah forecast error dari hasil peramalan, dan metode peramalan apa yang tepat untuk menentukan penjualan pada Pabrik Tahu Nias. Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui peramalan penjualan produk tahu  dengan  metode Single  Moving  Average,  untuk  mengetahui  forecast  error  dari  hasil peramalan  dan  untuk  mengetahui  metode  peramalan  apa  yang  tepat  untuk  menentukan penjualan tahu. Penelitian ini menggunakan metode penelitian deskriptif kuantitatif dan yang menjadi objek penelitian dalam penelitian ini adalah data penjualan Tahu di Pabrik Tahu Nias. Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dokumentasi, Hasilnya menunjukkan bahwa metode terbaik adalah metode Single Moving Average 3 bulanan karena metode tersebut memiliki nilai rata-rata tingkat error paling kecil. Nilai rata-rata tingkat error pada metode Single Moving Average 3 bulanan adalah Mean Absolute Error (MAE) sebesar 1.650, Mean  Squared  Error  (MSE)  sebesar  5.183.159.6,  Sedangkan  hasil  untuk  peramalan penjualan tahu pada bulan berikutnya adalah 18.175 buah tahu.
Kata Kunci: Peramalan, Single Moving Average

## Abstract
In this study, the main problem is how much is the forecasting of tofu product sales using the Single Moving Average method, what is the forecast error from the forecasting results, and what forecasting method is appropriate to determine sales at the Nias Tofu Factory. This study aims to find out the forecasting of tofu product sales with the Single Moving Average method, to find out the forecast error from the forecasting results and to find out what forecasting method is right to determine tofu sales. This research uses quantitative descriptive research method and the object of research in this study is Tofu sales data at Nias Tofu Factory. Data collection techniques used in this study are documentation, observation and literature study. Data  analysis  using  the  Single  Moving  Average  method  with  periods  of  3  months  and  7 months and aims to find the smallest average error value by calculating forecast errors using MAE and MSE. Based on the results of research at the Nias Tofu Factory, it uses the Single Moving Average method for 3 months and 7 months manually. The results show that the best method is the 3-month Single Moving Average method because it has the smallest average error rate. The average value of the error rate in the 3-month Single Moving Average method is the Mean Absolute Error (MAE) of 1.650, the Mean Squared Error (MSE) of 5.183.159,6 while the results for forecasting tofu sales in the following month are 18,175 pieces of tofu.
Keyword: Forecasting, Single Moving Average

## PENDAHULUAN
Salah  satu  bidang  yang  berkontribusi  sekali  terhadap  pengembangan  keuangan adalah area UMKM pangan. UMKM makanan memainkan peran penting dalam bidang ekspansi ekonomi yang telah berubah menjadi  pembuat makanan untuk  lingkup yang sangat besar.
Sebagai salah satu kegiatan organisasi, transaksi adalah bagian penting dari setiap gerakan bisnis dan menjamin ketahanan organisasi, transaksi terbesar adalah bagian dari kemakmuran organisasi. Seiring dengan tingkat penjualan dari waktu ke waktu yang tidak tetap, kebutuhan akan peramalan menjadi semakin krusial bagi pihak manajemen di setiap perusahaan  dalam  kerangka  pengambilan  keputusan  operasi  dan  untuk  mengetahui perkiraan jumlah penjualan yang akan datang. Begitu pula bagi perusahaan yang bergerak di bidang pengelolaan pangan. Tingkat penjualan produk yang tidak tetap menimbulkan kesulitan  bagi  perusahaan  untuk  menentukan  jumlah  output  yang  akan  di  prod  uksi dimasa yang akan datang.
Usaha pabrik tahu nias memiliki volume penjualan yang berubah-ubah pada setiap bulan. Hal ini disebabkan karena Pabrik Tahu Nias dalam menentukan penjualan hanya
berdasarkan  perkiraan  saja  setiap  dan  belum  menerapkan  peramalan  dengan menggunakan  metode  ilmiah.  Hal  ini  berakibat  kurang  optimalnya  dalam  mengatur produksi  Tahu  sehingga  biaya  produksi  bertambah,  sering  terjadinya  kerugian  akibat kelebihan dan kekurangan stok produk tahu, serta kesulitan dalam merencanakan stok bahan baku. Sebagai usaha yang melakukan produksi setiap hari maka tidak ada salahnya melakukan peramalan dengan menggunakan metode ilmiah.
Berdasarkan  pada  tabel  1.1 menunjukkan  bahwa  volume  produksi  dan  penjualan yang berubah-ubah dari bulan ke bulan, sehingga mengantarkan  Usaha pabrik tahu nias pada kondisi permintaan masa depan yang penuh dengan ketidakpastian. Berikut ini adalah data penjualan produk tahu di Pabrik Tahu Nias pada bulan januari 2022 sampai bulan maret 2023.
Tabel 1. Data Penjualan Produk Tahu di Pabrik Tahu Nias Pada Bulan Januari 2022 - Maret 2023
Sumber data: Pabrik Tahu Nias Desa Hiligodu Ombolata Peramalan  memiliki  peranan  penting  dalam  menentukan  perencanaan  dalam mengambil kebijakan dengan baik. Dalam melakukan suatu peramalan perlu menetapkan kapan  peristiwa  akan  terjadi  dan  memberikan  pengaruh  besar.  Peramalan  dilakukan dengan  menghimpun  data-data  masa  lalu  kemudian  diolah  dengan  menggunakan
Periode   Tahun Bulan Produksi Tahu (Buah) Penjualan Tahu (Buah)  Sisa Tahu (Buah) 1 2022 Januari 18.900 18.400 500 2 2022 Februari 17.900 17.500 400 3 2022 Maret 16.650 16.200 450 4 2022 April 18.600 18.100 500 5 2022 Mei 17.800 17.426 374 6 2022 Juni 21.100 20.847 253 7 2022 Juli 19.200 18.750 450 8 2022 Agustus 19.950 19.755 195 9 2022  September 23.300 23.004 296 10 2022 Oktober 20.100 19.878 222 11 2022  November 16.320 15.798 522 12 2023  Desember 17.100 16.609 491 13 2023 Januari 16.650 16.296 354 14 2023 Februari 15.300 15.045 255 15 2023 Maret 16.500 16.300 200
metode  peramalan.  Hasil  dari  pengolahan  data  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  dalam pengambilan keputusan yang tepat dan perkiraan penjualan di masa depan. Oleh karena itu peramalan penjualan dalam pabrik tahu nias ini adalah salah satu faktor yang penting dalam meramal apa yang terjadi di masa mendatang, untuk menjaga keberlangsungan usaha dalam beberapa hal, seperti mengatur produksi, merencanakan stok bahan baku, mengelola keuangan, serta meningkatakan pendapatan atau keuntungan pabrik tahu nias.
Berdasarkan latar belakang yang telah di paparkan, maka penulis dalam penelitian ini t ertarik mengangkat judul  “Analisis Peramalan (Forecasting) Penjualan Tahu dengan Metode Single Moving Average untuk Mengoptimalkan Produksi pada Pabrik Tahu Nias.”.
Peramalan memiliki bagian dan peranan penting dalam menentukan perencanaaan dan mengambil keputusan dengan baik dalam penjualan. Dalam dunia bisnis khususnya dalam  hal  usaha  yang  berhubungan  dengan  produksi  sangat  penting  untuk memperkirakan  hal-hal  yang  akan  terjadi  di  masa  mendatang  yang  dilakukan  dengan menghimpun data-data masa lampau, kemudian diolah mengunakan metode peramalan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan yang tepat. Menurut Virrayyani dalam jurnal Muhammad  Hudzaifah  Peramalan  atau  Forecasting  merupakan  perkiraan  mengenai sesuatu  yang  belum  terjadi  dan  sebagai  suatu  seni  dan  ilmu  untuk  memperkirakan kejadian di masa depan (Muhammad Hudzaifah, 2019), Menurut Rusdiana dalam jurnal (Kusyanto,  2020)  peramalam  merupakan  pemikiran  terhadap  besaran,  misalnya permintaan  suatu  produk  pada  periode  di  masa  mendatang.  Sedangkan  dalam  buku (Yudaruddin,  2019)  Peramalan  adalah  bagian  mendasar  dari  sistem  perencanaan  dan kontrol yang memungkinkan organisasi untuk meramalkan masa depan dengan sukses dan sesegera mungkin. Sedangkan (Akhmad, 2018) peramalan adalah seni atau ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa yang akan datang.

## METODE PENELITIAN

## A. Pendekatan Dan Jenis Penelitian
Metode penelitian deskriptif kuantitatif adalah suatu metode yang bertujuan untuk membuat  gambar  atau  deskriptif  tentang  suatu  keadaan  secara  objektif  yang menggunakan angka, mulai dari pengumpulan data, penafsiran terhadap data tersebut serta  penampilan  dan  hasilnya  (Arikunto,  2006).  Jenis  Penelitian  ini  adalah  kuantitatif dengan menggunakan rancangan penelitian deskriptif.
B. Variabel Penelitian
Menurut Sugiyono (Sugiyono, 2018) mengemukakan bahwa variabel adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga
diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulan. Dalam penelitian ini variabel yang diteliti adalah variabel tunggal yaitu peramalan penjualan tahu dengan metode single moving average.

## C. Lokasi Dan Jadwal Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di  Pabrik  Tahu  Nias,  Jl.  Nias  Tengah  Km.12,3  Desa Hiligodu Kecamatan Gunungsitoli Selatan.
Setiap  rancangan  penelitian  perlu  dilengkapi  dengan  jadwal  kegiatan  yang  akan dilaksanakan. Dalam jadwal berisi kegiatan apa saja yang akan dilakukan, dan berapa lama akan dilakukan. Jadwal penelitian terhitung dari bulan maret sampai agustus 2023.
Menurut (Sugiyono, 2019) mengatakan bahwa sumber data terbagi atas dua jenis yaitu sebagai berikut:
a. Data Primer yaitu data langsung yang dikumpulkan atau yang di dapat dari sumber utama.
b. Data  Sekunder  yaitu  data  yang  dikumpulkan  atau  disatukan  oleh  studi-studi sebelumnya dari objek yang diteliti serta data pendukung lainnya yang diterbitkan oleh instansi sebagai objek penelitian. Data sekunder merupakan data primer yang diperoleh pihak lain atau telah diolah dan disajikan baik oleh pengumpul data primer maupun oleh pihak lain atau data pelengkap dari data primer yang dikumpulkan dari literatur-literatur,  studi  pustaka  atau  laporan  internal  perusahaan  (data  penjualan Tahu  dibulan  Januari  2022 – Maret  2023),  kebijakan  dan  peraturan  perusahaan (sejarah umum perusahaan, visi dan misi perusahaan), struktur organisasi Pabrik Tahu Nias serta hasil penelitian terdahulu yang berkaitan dengan peramalan penjualan. Dalam penelitian ini informasi dan data yang dikumpulkan adalah data sekunder.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Sejarah Pabrik Tahu Nias
Pabrik Tahu Nias merupakan salah satu perusahaan industri makanan yang bergerak dalam memproduksi makanan untuk kebutuhan sehari-hari yaitu Tahu yang terbuat dari kacang  kedelai. Pabrik Tahu Nias berdiri sejak tahun 2012 yang berlokasi  di  Jalan Nias Tengah, Km 12,3 Desa Hiligodu Ombolata Kecamatan Gunungsitoli Selatan.  Bapak Feri syah putra adalah seorang pemilki pabrik tahu nias yang berada di desa Hiligodu. Awal idenya dia membuat pabrik tahu adalah karena melihat masyarakat nias  membeli tahu harus  dipesan  dulu  dari  luar  kota,  seperti  di  Siantar,  Sibolga  dan  Sidempuan,  dengan melihat hal tersebut sehingga ia ada ide untuk membuat dan mendirikan pabrik tahu nias
yang berada di desa Hiligodu.

## Hasil Perhitungan Peramalan Penjualan Tahu
Dalam  bab  ini  penulis  akan  menganalisis  mengenai  peramalan  penjualan  produk Tahu untuk memprediksi penjualan pada periode yang akan datang, berapakah forecast error  dari  hasil  peramalan,  dan  metode  peramalan  apa  yang  tepat  untuk  menentukan penjualan produk tahu yang akan datang pada Pabrik Tahu Nias.
Perhitungan Peramalan Single Moving Averages 3 Bulan
Metode single  moving  average  dengan  periode  waktu  3  bulan  yaitu  melakukan peramalan dengan menjumlahkan tiga periode penjualan sebelumnya lalu dibagi tujuh. Adapun secara matematis persamaan yang digunakan adalah:
𝑆 𝑡+1 = 𝑋 𝑡 +𝑋 𝑡−1 +... 𝑋 𝑡−𝑛+1 𝑛
Keterangan:
𝑆 𝑡+1 = Forecast untuk periode ke t+1
𝑋 𝑡 = Data Pada Periode t
𝑛 = jangka waktu moving average
Dengan ramalan dimulai dari bulan April dihitung sebagai berikut:
F April = 18.400 + 17.500 + 16.200
3
= 17.366,66 dibulatkan menjadi 17.367
F Mei = 17.500 + 16.200 + 18.100
3
= 17.266,66 dibulatkan menjadi 17.267
F Juni = 16.200 + 18.100 + 17.426
3
= 17.242
F Juli = 18.100 + 17.426 + 20.847
3
= 18.791
F Agustus = 17.426 + 20.847 + 18.750
3
= 19.007,66 dibulatkan menjadi 19.008
F September = 20.847 + 18.750 + 19.755
3

## =19.784
F Oktober = 18.750 + 19.755 + 23.004
3

## = 20.503
F November = 19.755 + 23.004 + 19.878
3
= 20.879
F Desember = 23.004 + 19.878 + 15.798
3

## = 19.560
F Januari = 19.878 + 15.798 + 16.609
3
= 17.428,33 dibualatkan menjadi 17.428
F Februari = 15.798 + 16.609 + 16.296
3
= 16.234,33 dibualatkan menjadi 16.234
F Maret = 16.609 + 16.296 + 15.045
3
= 15.983,33 dibulatkan menjadi 15.983 Hasil peramalan ( forecast) 3 bulanan pada periode berikutnya adalah:
F April 2023 = 16.296 + 15.045 + 16.300
3
= 15.880,33 dibulatkan menjadi 15.880
Perhitungan Peramalan Single Moving Averages 7 Bulan
Metode single  moving  average  dengan  periode  waktu  7  bulan  yaitu  melakukan peramalan dengan menjumlahkan tujuh periode penjualan sebelumnya lalu dibagi tujuh. Dengan ramalan dimulai dari bulan Agustus dihitung sebagai berikut:
F Agustus
= 18.400 + 17.500 + 16.200 + 18.100 + 17.426 + 20.847 + 18.750
7

## = 18.174,71 dibulatkan menjadi 18.175
F September
= 17.500 + 16.200 + 18.100 + 17.426 + 20.847 + 18.750 + 19.755
7

## = 18.368,28 dibulatkan menjadi 18.368
F Oktober
= 16.200 + 18.100 + 17.426 + 20.847 + 18.750 + 19.755 + 23.004
7
= 19.154,57 dibulatkan menjadi 19.155
F November
= 18.100 + 17.426 + 20.847 + 18.750 + 19.755 + 23.004 + 19.878
7

## = 19.680
F Desember
= 17.426 + 20.847 + 18.750 + 19.755 + 23.004 + 19.878 + 15.798
7

## = 19.351
F Januari
= 20.847 + 18.750 + 19.755 + 23.004 + 19.878 + 15.798 + 16.609
7
= 19.234,42 dibulatkan menjadi 19.234
F Februari
= 18.750 + 19.755 + 23.004 + 19.878 + 15.798 + 16.609 + 16.296
7

## = 18.584,28 dibulatkan menjadi 18.584
F Maret
= 19.755 + 23.004 + 19.878 + 15.798 + 16.609 + 16.296 + 15.045
7
= 18.055
Hasil peramalan ( forecast) 7 bulanan pada periode berikutnya adalah:
F April 2023
= 23.004 + 19.878 + 15.798 + 16.609 + 16.296 + 15.045 + 16.300
7
= 17.561,42 dibulatkan menjadi 17.561
Hasil Perhitungan Akurasi Peramalan ( forecast error)
Tidak ada peramalan yang 100 persen benar dan tepat. Peramalan akan memberika peluang terjadinya kesalaha n/error. peramalan yang terbaik adalah permalan yang dapat membatasi  kesalahan.  Setelah  dilakukan  perhitungan  peramalan  pada  penjualan  tahu mengguanakan metode Single Moving Average (3 bulanan dan 7 bulanan), selanjutnya dilakukan  perhitungan  nilai  rata-rata  tingkat error  pada  hasil  peramalan.  Perhitungan tingkat eror dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata Mean Absolut Error (MAE) dan Mean Squared Error (MSE). Secara matematis persamaan yang digunakan adalah:
MAE = 𝛴ǀ𝑋 𝑡− 𝐹 𝑡 ǀ 𝑛 MSE = 𝛴ǀ𝑋 𝑡− 𝐹 𝑡 ǀ 2 𝑛 Keterangan:
Error = Data penjualan periode ke t – Peramalan periode ke t
𝑋 𝑡 = Data penjualan periode ke t
𝐹 𝑡 = Ramalan periode ke t
𝑛 = jumlah periode peramalan
Tabel 2. Hasil Perhitungan Nilai Rata-rata Tingkat Error Metode Moving Average (3 bulan
dan 7 bulan) METODE MAE MSE Single Moving Average 3 Bulan 1.650 5.183.159.6 Single Moving Average 7 Bulan 2.314.3 7.023.093.9 Single Moving Average
Hasil perhitungan peramalan penjualan produk tahu menggunakan analisis Single moving average terutama menggunakan formula 3 dan 7 bulan Single moving average dengan ini dapat menghitung jumlah penjualan tahu di periode bulan yang akan datang untuk Perusahaan Pabrik Tahu Nias.
Menurut (Yudaruddin, 2019) Single moving average merupakan metode peramalan dengan menggunakan data-data pada masa lalu dengan jangka waktu tertentu kemudian dijumlahkan dan dilakukan perhitungan rata-rata untuk mengetahui suatu informasi yang mungkin akan terjadi.

## Ukuran Hasil Akurasi Peramalan
Setelah  diketahuinya  hasil  peramalan  dengan  kedua  metode  yang  dipakai  yaitu single moving average 3 bulan dan single moving average 7 bulan maka diharapkan kedua metode tersebut diuji tingkat error atau tingkat kesalahannya dari hasil peramalan tersebut dengan menggunakan Mean Absolute Error (MAE) Mean Absolute Error (MAE).
Menurut  (Yudaruddin,  2019)  Ukuran  hasil  peramalan  merupakan  ukuran  tentang perbedaaan atau kesalahan hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya terjadi. Tidak  ada  permalan  yang  100  persen  benar  dan  tepat.  Peramalan  akan  memberikan peluang terjadinya kesalahan ( error) untuk itu, peramalan yang terbaik adalah permalan yang mampu meminimalkan kesalahan . Sesuai dengan karakteristik peramalan yang baik menurut (Sinulingga, 2019) hasil perhitungan peramalan penjualan Tahu diukur dengan mendapatkan hasil peramalan dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dari hasil kedua metode menunjukkan hasil perhitungan nilai rata-rata tingkat error dengan metode single moving average 3 bulanan konsistensi error/tingkat kesalahan MAE 1.650 dan MSE 5.183.159.6 Metode Peramalan Yang Tepat dalam Menentukan Penjualan
Berdasarkan  pada  hasil  peramalan  dengan  kedua  metode  yaitu  metode Single Moving Average (3 bulanan dan 7 bulanan). Diketahui bahwa metode yang paling tepat yaitu metode Single Moving Average  3 bulanan karena metode tersebut memiliki nilai rata-rata tingkat error paling kecil karena hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa metode Single Moving Average 3 bulanan adalah metode yang paling tepat dalam menentukan penjualan karena memiliki rata-rata tingkat error yang paling kecil dan memiliki tingkat akurasi  peramalan  mendekati  data  aktual.  Hasil  penelitian  rata-rata  tingkat error  pada metode Single Moving Average 3 bulanan adalah  Mean Absolute Error (MAE) sebesar 1.650, Mean Squared Error (MSE) sebesar 5.183.159.6, Sedangkan hasil untuk peramalan penjualan tahu pada bulan/periode berikutnya adalah 15.880 buah tahu.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian pada Pabrik Tahu Nias dapat diambil kesimpulan:
1. Berdasarkan  dua  metode  yang  telah  diujicobakan  dapat  diketahui  bahwa  hasil peramalan penjualan produk tahu dengan metode Single Moving Average 3 bulanan pada  Pabrik  Tahu  Nias  yang  akan  datang  sebanyak  15.880  buah  tahu  dan  hasil peramalan penjualan produk tahu dengan metode Single Moving Average 7 bulanan pada Pabrik Tahu Nias yang akan datang sebanyak 17.651 buah tahu.
2. Berdasarkan  hasil  peramalan  dan  telah  dilakukannya  perhitungan forecast  error diketahui bahwa dengan metode Single Moving Average 3 bulanan menghasilkan Mean  Absolut  Error  (MAE)  1.650  dan  Mean  Squared  Error  (MSE)  5.183.159.6  dan dengan metode single moving averages 7 bulanan menghasilkan Mean Absolut Error (MAE) 2.314.3 dan Mean Squared Error (MSE) 7.023.093.9
3. Metode paling tepat yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan penjualan produk tahu pada Pabrik Tahu Nias adalah metode Single Moving Average 3 bulanan karena  memiliki  nilai  rata-rata  tingkat error  yang  paling  kecil  jika  dibandingkan dengan metode Single Moving Average 7.

## Saran
1. Pabrik  Tahu  Nias  merupakan  perusahaan  industri  makanan  yang  bergerak  dalam memproduksi  makanan  untuk  kebutuhan  sehari-hari  yaitu  Tahu.  Maka  dari  itu sebagai  usaha  yang  melakukan  produksi  setiap  hari  maka  tidak  ada  salahnya melakukan  peramalan  dengan  menggunakan  metode  ilmiah  dalam  menentukan penjualan tidak hanya berdasarkan perkiraan saja.
2. Pada  dasarnya  meningkatkan  penjualan  merupakan  sesuatu  yang  positif  bagi perusahaan, tetapi itu akan  menjadi masalah jika perusahaan membutuhkan lebih banyak  stok  untuk  memenuhi  kebutuhan  pelanggan/konsumen.  Oleh  karena  itu Pabrik  Tahu  Nias  memerlukan  adanya  perencanaan  dalam meramalkan  penjualan perusahaannya  kedepan  untuk  dapat  memkasimalkan  kesempatan  peluang keuntungan yang besar dimasa mendatang.
3. Dalam  melakukan  suatu  peramalan,  Usaha  Pabrik  Tahu  Nias  disarankan  untuk menggunakan metode single moving average 3 bulan, karena dengan menggunkan metode single  moving  average  3  bulan  Perusahaan  dapat  membandingkan  dan menimbang hasil peramalan terbaik dan yang paling efektif bagi keberlangsungan usahanya.
Abdullah, M. (2015). Penelitian Kuantitatif (1st ed.). Aswaja Pressindo.
Agustini,  M.  Y.  (2018). Ekonomi   Menajerial   Pembuatan  Keputusan  Berdasar  Teori Ekonomi. Universitas Katolik Soegijapranata.
Akhmad.  (2018). Manajemen  Operasi  Teori  Dan  Aplikasi  Dalam  Dunia  Bisnis.  Azikiya Publishing.
Arikunto, S. (2006). Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik. Jakarta: Rineka Cipta Arnold, J. R. & C. N. S. (2004). Introduction to Material Management. Prentice-Hall Inc.
Budiartami, N. K., & Wijaya, I. W. K. (2019). Analisis Pengendalian Proses Produksi Untuk Meningkatkan  Kualitas  Produk  Pada  CV.  Cok  Konveksi  di  Denpasar. Jurnal Manajemen Dan Bisnis Equilibrium, 5(2), 161-166.
Dra. Hj. Hadiyati, M. (2014). Analisis Penjualan Lemari Es Merek LG. Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis, 11(2), 403 – 429.
Fahmi, Irhami. 2014. Manajemen Produksi dan Operasi. Jakarta: Alfabeta.
Fauzah Umami. (2019). Data Analysis Time Series for Forecasting the Greenhouse Effect.
ZERO. Jurnal Sains, Matematika Dan Terapan, 4.
Heizer, R. d. (2011). Operation Management (Tenth Edit, Ed.). Pearson Education.
Kusyanto, D. S. (2020). Implementasi Metode Time Series Decomposition Untuk Peramalan Lalu Lintas Jangka Pendek Berdasarkan Waktu Tempuh Dan Cuaca. Jurnal Ekonomi Akutansi Dan Manajemen, 6, 12 – 21.
Moleong, Lexy J. (2017). Metode Penelitian Kualitatif, cetakan ke-36. Bandung: PT. Remaja Rosdakarya Offset.
Muhammad  Hudzaifah,  A.  A.  (2019).  Implementasi  Metode  Time  Series  Decompostion untuk Peramalan Lalu Lintas Jangka Pendek Berdasarkan Waktu Tempuh dan Cuaca. Jurnal Informatika, 6, 1 – 10.
Ni Putu Lisna Padma Yanti, I. A. (2016). Analisis Peramalan Penjualan Produk Kecap Pada Perusahaan  Kecap  Manalagi  Denpasar  Bali. Jurnal  Rekayasa  Dan  Manajemen Agroindustri, 4, 72 – 81.
Paduloh, P. & U. A. (2022). Analysis and comparing forecasting results using time series method to predict sales demand on COVID-19 pandemic era. Journal of Engineering and Management in Industrial System, 10, 37 – 49.
Rusdiana. (2014). Manajemen Operasi. CV Pustaka Setia.
Sarvanan, A. M. et. al. (2019). Forecasting Techniques for Sales Of Spare Parts (3rd ed., Vol.
8).
Sinulingga, S. (2019). Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Graha Ilmu.
Sugioyo. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif (Research and Development). Alfabeta.
Sugiyono. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Alfabeta.
Sugiyono. (2019). Metode penelitian kuantitatif, kualitatif R&D. Alfabeta.
Swastha, B. (2012). Manajemen Penjualan. BPFE-Yogayakarta.
Tantri, T. A. (2016). Manajemen Pemasaran. PT Raja Grafindo Persada.
Wirawan, R. S. (2011). Perbandingan Permalan Permintaan Antara Artifical Neural Network dan  Support  Vector  Regression  dengan  Metode  Tradisional.  Teknik  Industri, Universitas Indonesia.
Yudaruddin, R. (2019). Forecasting: Untuk Kegiatan Ekonomi Dan Bisnis. RV Pusataka Horiz