## IMPLEMENTASI METODE PERAMALAN PADA PERMINTAAN
BRACKET SIDE STAND K59A
Endang Heriansyah 1 , Sawarni Hasibuan 2
1,2) Program Studi Magister Teknik Industri Universitas Mercu Buana

## Abstrak
Di perusahaan manufaktur, peramalan permintaan pasar merupakan aktivitas  penting yang perlu  dilakukan  untuk  memprediksi  permintaan  konsumen  di  masa  mendatang.  PT. Adiperkasa  Anugrah  Pratama  menghasilkan  berbagai  jenis  produk sparepart kendaraan bermotor  merk  Honda,  dan  memiliki  peluang  pasar  yang  besar  untuk  penjualan  motor, namun  masih  belum  dapat  memenuhi  kebutuhan  konsumen  dan  sering  mengalami keterlambatan  pengiriman  barang  ke  tangan  konsumen,  permasalahan  ini  disebabkan karena  permintaan  konsumen  yang  fluktuatif  dan  ini  sangat  mempengaruhi  kinerja perusahaan sehingga perlu dilakukan analisis peramalan permintaan konsumen untuk masa yang  akan  datang.  Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  membandingkan  antara  metode single  moving  average,  exponential  smoothing dan winter untuk  didapatkan  peramalan yang mendekati nilai akurasi terbaik dan lebih aktual. Penelitian dimulai dari pengambilan data  historis,  pengujian  data,  penentuan  metode  peramalan,  perhitungan  peramalan, pemilihan  peramalan  dan  pengambilan  kesimpulan.  Berdasarkan  hasil  pengujian  didapati metode  yang  paling  sesuai  digunakan  dalam  menganalisis  data  dengan  tingkat  kesalahan paling  kecil  adalah  metode winter dengan  hasil  peramalan  untuk  tahun  2017  sebesar  19 untuk mean    absolute    persentage    error ,    4394    untuk mean    absolute    deviation , dan 32.308.737 untuk mean squared deviation .
Kata Kunci : peramalan, permintaan, konsumen, moving average, exponential smoothing, winter

## Abstract
In  manufacturing  companies,  forecasting  market  demand  is  an  important  activity  that needs  to  be  done  to  predict  consumer  demand  in  the  future.  PT.  Adiperkasa  Anugrah Pratama  produces  a  wide  range  of  Honda  auto  part  products,  and  has  a  good  market opportunity for  motorcycle  sales, but still  can not meet  the needs of  consumers  and often experience  delays  in  the  delivery  of  goods  into  the  hands  of  consumers,  this  problem  is caused  by  fluctuating  consumer  demand  and  this  greatly  affects  the  company’s performance  so it  needs to be analyzed forecasting consumer demand for the future. This study  was  conducted  by  comparing  the  method  of  single  moving  average,  exponential smoothing and winter to get forecasting  approaching  the  best  accuracy  value  and  more actual.  Researcch  begins  with the retrievaal of historical data, test of data, determination of  forecasting  methods,  forecasting  calculations,  selection  of  forecasting,  and  decision making.  Based  on  the  test results  found  the  most  appropriate  method  used  in  analyzing data  with  the  smallest  error  rate  is  the  winter  method  witn  an  estimated  2017  of  19 mean  absolute  persentage  error,
4394 for mean absolute deviation, and 32.308.737 for mean squared deviation.
Keywords  :  forecasting,  demand,  consumers,  moving  average,  exponential  smoothing, winter.

## PENDAHULUAN
Pada    umumnya,    setiap    perusahaan    menggantungkan    kelangsungan    hidup aktivitas  bisnisnya  dari  penjualan,  semakin  tinggi  tingkat  penjualannya,  maka  semakin banyak  perusahaan  mendapatkan  keuntungan.  Indonesia  masih  memiliki  peluang  pasar yang besar untuk penjualan sepeda motor, mengingat sepeda motor adalah salah satu jenis alat  transportasi  darat  yang  paling  banyak  diminati  masyarakat  dibandingkan  alat transportasi  lain      (Tsani et  al., 2014).  Menurut  data  Asosiasi  Industri  Sepedamotor Indonesia  (AISI)  Indonesia  menjadi  negara  terbesar  pejualan  sepeda  motor  di  ASEAN. (Sindhuwinata, 2016).
Menurut  data  AISI  persaingan  penjualan  sepeda  motor  di  Indonesia  didominasi empat  merek  Jepang,  yaitu  Honda  menempati  urutan  atas  dengan  pangsa  pasar  73,86 persen,  diikuti  Yamaha  dengan  dengan market  share 23,5  persen,  Kawasaki  dengan market share 1,65 persen. dan Suzuki menjual dengan market share 0,98 persen (Kompas, 2017).
Aspek  penjualan  sangat  dipengaruhi  oleh  kesiapan  perusahaan  dalam mengantisipasi  permintaan    konsumen.    Untuk    itu,    perusahaan    perlu    membuat perencanaan    permintaan  yang  optimal.  Secara  umum,  perencanaan  permintaan  lebih dikenal  dengan  peramalan.  Peramalan  merupakan  perhitungan  yang  objektif  dan  dengan menggunakan  data-data  masa  lalu,  untuk  menentukan  sesuatu  dimasa  yang  akan  datang (Sumayang, 2003).
Menurut    Lapide  (2006)  peramalan  atau forecasting bermanfaat  bagi perusahaan  untuk mengetahui produk apa yang paling banyak dibutuhkan oleh konsumen di  masa  depan,  sehingga  membantu  bagian  penjualan  dalam  menyusun  strategi peningkatan penjualan.
PT.  Adiperkasa  Anugrah  Pratama  merupakan  salah  satu  perusahaan  di  Indonesia yang bergerak  di  bidang metal  manufacturing yang  menjadi  pemasok  suku  cadang rangka  motor,  salah  satu  diantaranya  adalah  bracket  side  stand  K59A  yang  merupakan komponen  pengikat  dari  bagian  standar  samping.  Peramalan    manual    yang    selama    ini dilakukan    sering    tidak    akurat,    sehingga    jumlah  produksi  tidak  sesuai,  terkadang kekurangan  terkadang melebihi  jumlah  permintaan konsumen. Kekurangan hasil produksi menyebabkan  terjadinya  keterlambatan  pengiriman  barang    ke    konsumen,    sementara kelebihan    hasil    produksi    menyebabkan    penumpukan  barang  di  gudang  yang membutuhkan biaya perawatan.
Berbagai  macam  metode  yang  digunakan  dalam  peramalan  memiliki  tujuan  agar meminimalkan  kesalahan  dan  agar  hasil  peramalan  mendekati  kondisi  aktual.  Pada penelitian  kali  ini,  peramalan  permintaan  akan  dilakukan  dan  perlu  mempertimbangkan karakteristik produk serta data historis yang tersedia untuk mendapatkan metode peramalan yang tepat.
Berdasarkan  pada  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  maka  pada peneltian  ini  peramalan  permintaan  produk bracket  side stand K59A  dilakukan  dengan menggunakan  metode moving    average,    exponential    smoothing dan winter . Moving average adalah  metode  peramalan  yang  menggunakan  sejumlah  data  aktual  permintaan yang  baru  untuk  membangkitkan  nilai  ramalan    untuk  permintaan    dimasa  yang  akan datang.    Sedangkan exponential  smoothing adalah  metode  yang  mengulang  perhitungan secara  terus  menerus  menggunakan    data    terbaru.    Metode winter merupakan    suatu pendekatan    pemulusan  eksponensial      yang      dapat      menangani      data      musiman. Beberapa      penelitian      telah  menggunakan exponential    smoothing untuk    meramalkan permintaan    seperti    penelitian  yang  dilakukan  oleh  Daniel et  al. (2014).  Metode exponential  smoothing,  moving  average dan winter cocok  digunakan  untuk  data  jangka
panjang.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  menggunakan  ketiga  metode  tersebut. Penggunaan  ketiga  metode  peramalan  tersebut  untuk  membandingkan  metode  peramalan yang  lebih  akurat  dan  mendekati  nilai  aktual.  Dengan  adanya  peramalan,  PT.  Adiperkasa Anugrah Pratam dapat memperkirakan jumlah produk bracket side stand K59A yang akan diproduksi untuk periode selanjutnya sehingga perusahaan tidak akan mengalami kerugian.

## TINJAUAN PUSTAKA
Peramalan  ( forecasting )  merupakan  prediksi  nilai-nilai  sebuah  peubah  kepada nilai  yang  diketahui  dari  peubah  tersebut  atau  peubah  yang  berhubungan.  Meramal  juga dapat  didasarkan  pada  keahlian  penilaian,  yang  pada  gilirannya  didasarkan  pada  data historis  dan  pengalaman  (Makridakis et  al .  1999).  Peramalan  juga  merupakan  perkiraan terbaik  untuk  menentukan  arah,  volume,  dan  harga  pasar  yang  diperlukan  untuk mengambil  keputusan  pada  bisnis  apapun  (Zylstra,  2005).  Menurut  Heizer et  al. (2001) forecasting atau  peramalanadalah  seni  dan  ilmu  dalam  memprediksi  peristiwa-peristiwa masa  depan.  Kegiatan  ini  meliputi  pengambilan  data  historis  dan  memproyeksikan  data tersebut ke masa depan dengan menggunakan beberapa model matematika.
Peramalan dibutuhkan karena semua organisasi beroperasi  dalam  lingkungan  yang tidak  jelas  tetapi  keputusan  yang  dibuat  hari  ini  akan  mempengaruhi  masa  depan organisasi. Peramalan  yang efektif sangat dibutuhkan untuk mencapai tujuan strategis dan operasional  dari  semua  organisasi.Untuk  perusahaan,  peramalan  mengendalikan  sistem kendali  informasi  pemasaran,  keuangan,  dan  produksi.  Untuk  sektor  publik,  peramalan merupakan  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dari  perancangan  kebijakan  dan  program,  baik dalam bidang kesehatan masyarakat dan pendidikan (Charles, 2007).

## Metode-metode Dalam Peramalan
Dalam  melakukan  peramalan  terdapat  berbagai  cara.  Apabila  dilihat  berdasarkan sifat-sifat peramalan, maka peramalan dibedakan atas dua macam (Makridakis et al . 1999):
1.   Peramalan kualitatif
Metode  ini  digunakan  dimana  tidak  ada  model  matematik,  biasanya  dikarenakan data  yang  ada  tidak  cukup  representatif  untuk  meramalkan  masa  yang  akan  datang (long termforecasting) . Peramalan kualitatif menggunakan pertimbangan pendapat-pendapat para pakar  yang  ahli  atau expert di  bidangnya.  Adapun  kelebihan  dari  metode  ini  adalah biaya yangdikeluarkan sangat murah (tanpa data) dan cepat diperoleh. 2.    Peramalan kuantitatif
Yaitu  metode  yang  menggunakan  model  matematis  yang  beragam  dengan berdasarkan  data  masa  lalu  untuk  meramalkan  permintaan  di  masa  yang  akan  datang. Menurut Santoso (2009) peramalan kuantitatif memiliki dua jenis data, yaitu:
1.    Data time series Data time    series adalah    data    yang    ditampilkan    berdasarkan    waktu,    seperti    data bulanan, data harian, data mingguan atau jenis waktu lainnya.
2.   Data cross section
Data  tipe kedua  adalah data  yang tidak berdasarkan waktu tertentu, namun data pada satu (titik) waktu tertentu.
Tipe data time series menurut Arsyad (2011) terbagi atas beberapa jenis, antara lain:
1. Siklus Pola siklus adalah suatu seri perubahan naik atau turun, sehingga pola siklus ini berubah dan bervariasi dari satu siklus ke siklus berikutnya. Pola siklus dan pola tak  beraturan  didapatkan  dengan  menghilangkan  pola  kecenderungan  dan  pola musiman  jika  data  yang  digunakan  berbentuk  mingguan,  bulanan,  atau  kuartalan.
Jika  data  yang  digunakan      adalah      data      tahunan      maka      yang      harus dihilangkan   adalah   pola kecenderungan saja.
2. Random Pola  yang  acak  yang  tidak  teratur,  sehingga  tidak  dapat  digambarkan. Pola  acak  ini  disebabkan  oleh  peristiwa  yang    tak  terduga    seperti  perang, bencana  alam,  kerusuhan,  dan  lain-lain.  Karena  bentuknya  tak  beraturan  atau tidak  selalu  terjadi  dan  tidak  bisa  diramalkan  maka  pola  variasi  acak  ini  dalam analisanya diwakili dengan indeks 100% atau sama dengan 1.
3. Trend        atau        kecenderungan        adalah        komponen        jangka        panjang mempunyai  kecenderungan    tertentu    dalam    pola    data,    baik    yang    arahnya meningkat    ataupun  menurun  dari  waktu  ke  waktu,  sehingga  pola  kecenderungan dalam  jangka  panjang  jarang  sekali  menunjukkan  suatu  pola  yang  konstan.
Teknik  yang  sering  digunakan  untuk    mendapatkan    trend    suatu    data    deret waktu    adalah    rata-rata    bergerak    linier,  pemulusan  eksponensial,  model Gompertz,  dimana  teknik-teknik  tersebut  hanya  menggunakan  data  masa  lalu untuk  mendapatkan  pola  kecenderungannya  dan  tidak memperhitungkan faktor- faktor lain yang mempengaruhi permintaan produk.
4. Musiman  Pola  musiman  menunjukkan  suatu  gerakan  yang  berulang  dari  satu periode  ke  periode  berikutnya  secara  teratur.  Pola  musiman  ini  dapat  ditunjukkan oleh  data-data  yang  dikelompokkan  secara  mingguan,  bulanan,  atau  kuartalan, tetapi untuk data yang berbentuk  data  tahunan  tidak  terdapat  pola  musimannya. Pola    musiman    ini    harus  dihitung  setiap  minggu,  bulan,  atau  kuartalan tergantung  pada  data  yang  digunakan  untuk  setiap  tahunnya,  dan  pola  musiman ini dinyatakan dalam bentuk angka.  Teknik yang   digunakan   untuk   menentukan nilai   pola   musiman   adalah   metode   rata-rata bergerak, pemulusan eksponensial dari Winter, dekomposisi klasik.
Teknik peramalan time series terdiri atas:
1. Moving average
2. Exponential smoothing
3.  Regresi
Metode peramalan secara kuantitatif menurut Heizer et al. (2009) meliputi: a.  Metode Moving Average (MA)
Model  rata-rata  bergerak  menggunakan  sejumlah  data  aktual  permintaan  yang baru  untuk    membangkitkan    nilai    ramalan    untuk    permintaan    di    masa    yang    akan datang.  Metode  rata-rata  bergerak  akan  efektif  diterapkan  apabila  kita  dapat mengasumsikan  bahwa  permintaan  pasar  terhadap  produk  akan  tetap  stabil  sepanjang waktu. Metode rara-rata bergerak n-periode menggunakan formula berikut:
Rata-rata Bergerak n-periode = ∑ (permintaan dalam n-periode terdahulu) (1)

## b.  Metode Exponential Smoothing (ES)
Metode peramalan dengan pemulusan eksponensial biasanya digunakan untuk pola data  yang  tidak  stabil  atau  perubahannya  besar  dan  bergejolak.  Metode  permalan  ini bekerja  hampir  serupa  dengan  alat  thermostat.  Apabila  galat  ramalan  ( forecast  error) adalah positif, yang berarti nilai aktual permintaan lebih tinggi daripada nilai ramalan (A– F>0),  maka  model  pemulusan  eksponensial  akan  secara  otomatis  meningkatkan  nilai ramalannya.    Sebaliknya,  apabila  galat  ramalan  ( forecast  error )  adalah  negatif,  yang berarti  nilai  aktual  permintaan  lebih  rendah  daripada  nilai  ramalan  (A  –  F  <  0),  maka metode pemulusan eksponensial akan secara otomatis menurunkan nilai ramalan.
Proses  penyesuaian  ini  berlangsung  secara  terus-menerus,  kecuali  galat  ramalan telah  mencapai  nol.  Peramalan  menggunakan  metode  pemulusan  eksponensial  dilakukan berdasarkan formula seperti di bawah ini (Gaspersz, 2001).
Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1) (2) Keterangan Ft : nilai ramalan untuk periode waktu ke-t Ft-1   : nilai ramalan untu satu periode waktu yang lalu, t-1
At-1   : nilai aktual untuk satu periode waktu yang lalu, t-1
α : konstanta pemulusan (smoothing constant)
Cara  yang  digunakan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  keandalan  dari  model peramalan berdasarkan pemulusan eksponensial harus menggunakan peta kontrol tracking signal dan  membandingkan  apakah  nilai-nilai  ramalan  itu  telah  menggambarkan  atau sesuai dengan pola historis dari data aktual permintaan (Gaspersz, 2001). c.  Metode Winter Metode winter’s merupakan  suatu  pendekatan  pemulusan  eksponensial ( eksponensial  smoothing) yang  dapat  menangani  data  musiman.  Pendekatan  dari  metode tersebut  adalah  anggapan  terhadap  data  yang  memiliki trend  linear dan  variasi  sehingga dalam  penerapan  metode winter’s memerlukan  tiga  parameter  untuk  memuluskan  unsur- unsur yang berkaitan dengan pola data, yaitu unsur stasioner, unsur trend (kecendrungan), dan unsur musiman.

## Pengukuran Akurasi Hasil Peramalan
Menghitung    kesalahan    peramalan    sering    pula    disebut    dengan    menghitung ketepatan  pengukuran  ( accuracy  measures ).  Dalam  prakteknya  ada  beberapa  alat  ukur yang sering digunakan untuk menghitung kesalahan prediksi: a. Rata-rata Deviasi Mutlak ( Mean Absolute Deviation = MAD) MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil dibandingkan kenyataannya. b. Rata-rata Kuadrat Error ( Mean Square Error = MSE/MSD).
MSD merupakan metode alternatif dalam suatu metode peramalan.  Pendekatan ini penting karena tekhnik ini menghasilkan kesalahan  yang moderat lebih di sukai oleh suatu peramalan  yang  menghasilkan  kesalahan  yang  sangat  besar.  MSE  dihitung  dengan menjumlahkan  kuadrat  semua  kesalahan  peramalan  pada  setiap  periode  dan  membaginya dengan jumlah periode peramalan (Nasution, 2008). c. Rata-rata Persentase Kesalahan Absolut ( Mean Absolute Percentage Error = MAPE).
MAPE  merupakan  ukuran  kesalahan  relatif.  MAPE  biasanya  lebih  berarti dibandingakan  MAD      karena      MAPE      menyatakan      persentase      kesalahan      hasil peramalan   terhadap permintaan  aktual  selama  periode  tertentu  yang  akan  memberikan informasi  persentase kesalahan terlalu tinggi  atau terlalu rendah.

## METODE PENELITIAN
Alur dari pelaksanaan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini :

## Gambar 1 . Metode Penelitian

## 1. Pengambilan data historis
Pengumpulan  data  historis  permintaan  produk    bracket  side  stand  K59A.    Data  yang dikumpulkan   adalah  data  permintaan  pada   bulan  Januari  sampai  dengan  Desember tahun 2015 dan 2016.
2. Pengujian data
Untuk  mengentahui  pola  data,  maka  data  tersebut  harus  diuji  terlebih  dahulu  dengan cara menghitung autokorelasi.
3. Penentuan metode peramalan
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah moving  average,  exponential smoothing dan winter .
4. Perhitungan peramalan
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  dilakukan  perbandingan  nilai  MAD,  MSD  dan  MAPE untuk menentukan metode peramalan yang lebih akurat atau mendekati nilai aktual. 5.  Pemilihan peramalan
Perbandingan  dengan  nilai  terkecil  dari  nilai  MAD,  MSD  dan  MAPE  akan  menjadi metode terpilih dimana metode winter memiliki nilai terkecil dari ketiga nilai tersebut. 6.  Pengambilan kesimpulan Penarikan  kesimpulan  dari  ketiga  metode  dalam  melakukan  peramalan  permintaan produk bracket side stand K59A.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Metode Peramalan
Peramalan   merupakan   cara   dapat   dilakukan   perusahaan   agar   dapat   merencanakan permintaan   dari konsumen, oleh karena itu diperlukan pemilihan metode peramalan  yang sesuai  agar hasil  peramalan tidak jauh  dari kenyataan. Untuk dapat  melakukan peramalan diperlukan data-data historis. Data-data historis tersebut digunakan sebagai panduan untuk dapat  melakukan  peramalan.  Data  permintaan      yang  disajikan  merupakan  data  bulanan perusahan.  Data  permintaan bracket  side  stand K59A  akan  menggambarkan  pola  data yang membantu   menentukan   komponen   unsur   pola   data   yang   terkandung   dalam data permintaan.  Panjang dari  deret  waktu  sebanyak  24  bulan  atau  2  tahun.  Adapun  data permintaan bracket side stand K59A adalah seperti dalam Tabel 1.
Tabel 1 . Jumlah Permintaan Bracket Side Stand K59A Tahun 2015 Tahun 2016 No. Bulan Permintaan No. Bulan Permintaan 1 January 9,000 13 January 13,000 2 February 31,000 14 February 17,000 3 March 37,000 15 March 25,000 4 April 22,000 16 April 19,000 5 May 17,000 17 May 15,000 6 June 24,000 18 June 18,000 7 July 18,000 19 July 12,000 8 August 20,000 20 August 30,000 9 September 19,000 21 September 30,000 10 October 34,000 22 October 30,000 11 November 20,000 23 November 40,000 12 December 18,000 24 December 30,000

## Analisa Data
Berdasarkan tabel jumlah permintaan di atas, maka akan didapati plot permintaan sebagai berikut:
Gambar 2 . Plot Data Bracket Side Stand K59A
Pada  data time  series yang  berbasis  waktu,  diperlukan  pengujian  terlebih  dahulu sebelum data  tersebut  diolah,  yang  disebut  uji  pola  data.  Uji  pola  data  intinya  adalah menguji apakah dikatakan stasioner atau tidak. Jika pada data terdapat trend , seasonal atau siklis, maka dapat dikatakan data tersebut tidak stasioner. Begitu juga sebaliknya, jika pada data  tidak  ada trend , seasonal ataukah  siklis,  maka  data  tersebut  bersifat  stasioner. Stasioneritas  data  penting  untuk  menentukan      metode  peramalan  apa  yang  tepat dilakukan.  Metode  untuk  data  yang  stasioner  akan  berbeda  dengan  metode  peramalan untuk data yang bersifat tidak stasioner.
Berikutnya,  perlu  dipastikan  bahwa  data  tersebut  memiliki  pola trend atau  tidak dengan melakukan uji autokorelasi. Dengan begitu data yang stasioner atau data yang tidak stasioner pun dapat diketahui.
Au to co rr el at io n Dengan uji autokorelasi dapat diketahui grafik autokorelasi sebagai berikut:

## Autocorrelation Function for  Permintaan
(with  5%  significance limits  for  the  autocorrelations) 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0 1                                 2                                3 . 4                                5                                 6
Lag
Gambar 3 . Grafik Autokorelasi
Dari  grafik  autokorelasidiatas,  terdapat  dua  garis  warna  merah.  Itu  adalah  garis upper dan lower dari angka korelasi yang tidak menunjukan adanya   autokorelasi. Hal ini ditunjukan  dari  tidak  adanya  garis-garis  warna  biru  yang  melebihi  garis  merah  yang berada  di  atas  atau  di  bawah.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  tidak  ada  korelasi sehingga  terbukti tidak ada trend dan data bersifat random, serta pada saat bersamaan data tersebut bersifat stasioner.
Dengan  pola  grafik  seperti  itu  dimana  data  bersifat  stasioner,  maka  penulis melakukan  pengolahan  data  peramalan  tersebut  dengan  menggunakan  dua  metode peramalan,  yaitu  :  metode  peramalan moving  average3 periode  dan  5periode, single exponential smoothing dan winter.

## Metode Peramalan
Hasil  identifikasi  pada  pola  data  permintaan bracket  side  stand K59A  telah memberikan informasi bahwa pola data permintaan bracket side stand K59A yaitu bersifat stasioner . Berdasarkan  pola  data  yang  ada,  maka  metode  peramalan time  series yang sesuai  untuk  diterapkan  diantaranya moving  average , single  eksponesial  smoothing dan winter . Metode peramalan time  series yang terpilih  nantinya  akan menjadi acuan prediksi permintaan  pada  periode  1  tahun  kedepan.  Perhitungan  disesuaikan  dengan  rumus, ketentuan yang berlaku dan dengan melihat tingkat error dari selisih antara nilai aktual dan nilai  ramalan  sehingga  akan  menghasilkan  nilai  kesalahan.  Nilai  kesalahan  akan  menjadi parameter  terhadap  pemilihan  metode  peramalan time  series yang  terbaik  untuk mengestimasikan permintaan pada periode 1 tahun kedepan.

## Metode Single Moving Average
Dalam   metode   ini   perhitungannya   dilakukan   dari   data   permintaan   actual. Metode yang   digunakan   untuk   melakukan   peramalan   bracket   side    stand   K59A menggunakan moving average 3 bulan dan 5 bulan sebagai pembanding .

## Metode Single Moving Average Periode 3 Bulan
Gambar 4 . Plot Data Periode 3 Bulan Moving Average Bracket Side Stand K59A
Tabel 2 . Metode Periode 3 Bulan Moving Average Bracket Side Stand K59A Time Permintaan MA Predict Error 1 9000 * * * 2 31000 * * * 3 37000 25666.7 * * 4 22000 30000.0 25666.7 -3666.7 5 17000 25333.3 30000.0 -13000.0 6 24000 21000.0 25333.3 -1333.3 7 18000 19666.7 21000.0 -3000.0 8 20000 20666.7 19666.7 333.3 9 19000 19000.0 20666.7 -1666.7 10 34000 24333.3 19000.0 15000.0 11 20000 24333.3 24333.3 -4333.3 12 18000 24000.0 24333.3 -6333.3 13 13000 17000.0 24000.0 -11000.0 14 17000 16000.0 17000.0 0.0 15 25000 18333.3 16000.0 9000.0 16 19000 20333.3 18333.3 666.7 17 15000 19666.7 20333.3 -5333.3 18 18000 17333.3 19666.7 -1666.7 19 12000 15000.0 17333.3 -5333.3 20 30000 20000.0 15000.0 15000.0 21 30000 24000.0 20000.0 10000.0 22 30000 30000.0 24000.0 6000.0 23 40000 33333.3 30000.0 10000.0 24 30000 33333.3 33333.3 -3333.3
Untuk ramalan bulan Januari 2017 menggunakan metode Single Moving Average 3 bulan menghasilkan  forcast  sebesar  33.333,33,  dengan mean  absolute  deviation 6000, mean square deviation 57.820.106 dan mean absolute percentage error 28.

## Metode Single Moving Average Periode 5 Bulan
Untuk  selanjutkan  menggunakan  metode  single  moving  average  5  bulan  dengan  hasil perhitung sebagai berikut:
Gambar 5 . Plot Data 5 Moving Average Bracket Side Stand K59A
Tabel 3 . Metode 5 Bulan Moving Average Bracket Side Stand K59A Time Permintaan MA Predict Error 1 9000 * * * 2 31000 * * * 3 37000 * * * 4 22000 * * * 5 17000 23200 * * 6 24000 26200 23200 800 7 18000 23600 26200 -8200 8 20000 20200 23600 -3600 9 19000 19600 20200 -1200 10 34000 23000 19600 14400 11 20000 22200 23000 -3000 12 18000 22200 22200 -4200 13 13000 20800 22200 -9200 14 17000 20400 20800 -3800 15 25000 18600 20400 4600 16 19000 18400 18600 400 17 15000 17800 18400 -3400 18 18000 18800 17800 200 19 12000 17800 18800 -6800
Tabel 3 . Metode 5 Bulan Moving Average Bracket Side Stand K59A (Lanjutan) Time Permintaan MA Predict Error 20 30000 18800 17800 12200 21 30000 21000 18800 11200 22 30000 24000 21000 9000 23 40000 28400 24000 16000 24 30000 32000 28400 1600
Untuk ramalan  bulan Januari  2017 menggunakan metode Single  Moving  Average 5 bulan menghasilkan   forcast   sebesar   32.000   hal   ini   menjukan   kecenderungan   permintaan mengalami kenaikan dibandingakan periode sebelumnya , dengan mean absolute deviation 5989, mean square deviation 58.334.737 dan mean absolute percentage error 26.

## Metode Simple Exponential Smoothing
Peramalan menggunakan  metode pemulusan  eksponensial  dilakukan berdasarkan  formula berikut :
Ft = Ft-1 + α(At-1 – Ft-1) (3)
dimana:
Ft         = nilai ramalan untuk periode waktu ke-t Ft-1     = nilai ramalan untuk satu periode waktu yang lalu α          = koefisien pemulusan
At-1     = nilai aktual untuk satu periode waktu yang lalu
Gambar 6. Plot Data Single Exponential Smoothing Bracket Side Stand K59A
Time Permintaan Smooth Predict Error 1 9000 18821.6 22035.2 -13035.2 2 31000 21823.9 18821.6 12178.4 3 37000 25565.2 21823.9 15176.1 4 22000 24686.3 25565.2 -3565.2 5 17000 22791.4 24686.3 -7686.3 6 24000 23089.4 22791.4 1208.6 7 18000 21834.7 23089.4 -5089.4 8 20000 21382.4 21834.7 -1834.7 9 19000 20795.1 21382.4 -2382.4 10 34000 24050.4 20795.1 13204.9 11 20000 23051.9 24050.4 -4050.4 12 18000 21806.5 23051.9 -5051.9 13 13000 19635.4 21806.5 -8806.5 14 17000 18985.7 19635.4 -2635.4 15 25000 20468.4 18985.7 6014.3 16 19000 20106.4 20468.4 -1468.4 17 15000 18847.5 20106.4 -5106.4 18 18000 18638.6 18847.5 -847.5 19 12000 17002.0 18638.6 -6638.6 20 30000 20206.4 17002.0 12998.0 21 30000 22620.8 20206.4 9793.6 22 30000 24439.9 22620.8 7379.2 23 40000 28275.9 24439.9 15560.1 24 30000 28700.9 28275.9 1724.1
Tabel 4 . Metode Single Exponential Smoothing Bracket Side Stand K59A
Untuk  ramalan  bulan  Januari  2017  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing menghasilkan forcast sebesar 28700.9, dengan mean absolute deviation 6810, mean square deviation 67.963.734 dan mean absolute percentage error 33.

## Metode Winter
Metode winter’s merupakan  suatu  pendekatan  pemulusan  eksponensial ( eksponensial  smoothing) yang  dapat  menangani  data  musiman.  Pendekatan  dari  metode tersebut  adalah  anggapan  terhadap  data  yang  memiliki trend  linear dan  variasi  sehingga dalam  penerapan metode winter’s memerlukan   tiga   parameter   untuk   memuluskan unsur-unsur      yang  berkaitan  dengan  pola  data,  yaitu  unsur  stasioner,  unsur trend (kecendrungan),  dan  unsur musiman.
Gambar 7 . Plot Data Metode Winter Bracket Side Stand K59A
Tabel 5 . Metode Winter Bracket Side Stand K59A Time Permintaan Smooth Predict Error 1 9000 11273.4 11217.2 -2217.2 2 31000 23595.3 23278.1 7721.9 3 37000 31958.1 31947.4 5052.6 4 22000 21718.1 21844.2 155.8 5 17000 17036.4 17139.5 -139.5 6 24000 22435.2 22563.0 1437.0 7 18000 16299.8 16432.0 1568.0 8 20000 27717.5 28040.1 -8040.1 9 19000 25843.5 25844.5 -6844.5 10 34000 32014.9 31658.1 2341.9 11 20000 29914.2 29669.1 -9669.1 12 18000 22166.2 21661.2 -3661.2 13 13000 9493.7 9198.3 3801.7 14 17000 23675.1 23334.2 -6334.2 15 25000 27727.7 26981.0 -1981.0 16 19000 17118.5 16586.6 2413.4 17 15000 13261.0 12922.8 2077.2 18 18000 17686.9 17348.6 651.4 19 12000 12528.9 12305.1 -305.1 20 30000 18995.6 18629.5 11370.5 21 30000 20522.4 20609.4 9390.6 22 30000 31151.4 31792.3 -1792.3 23 40000 27318.0 27812.7 12187.3 24 30000 24887.6 25695.6 4304.4
Untuk  ramalan  bulan  Januari  2017  menggunakan  metode Winter menghasilkan forcast sebesar  13635,8  dengan mean  absolute  deviation 4394, mean  square  deviation 32.308.737 dan mean absolute percentage error 19.

## Pemilihan Metode Peramalan
Pemilihan   metode   peramalan   dilakukan   dengan membandingkan nilai MAPE, MAD dan MSD pada beberapa metode. Pemilihan metode berdasarkan nilai MAPE, MAD dan  MSD  terkecil.  Beberapa  metode  yang  digunakan  antara  lain:  metode single  moving average dan metode single ekpsonensial smoothing
Berdasarkan   hasil   metode   peramalan   kuantiatif   yang  digunakan   menunjukan bahwa  metode  perhitungan  metode winter merupakan  metode  permalan  terbaik,  karena menghasilkan nilai MAPE, MAD dan MSD terkecil dibandingkan dengan metode-metode lain.  Semakin  kecil  nilai  MAPE,  MAD  dan  MSD  suatu  peramalan,  maka  hasil  ramalan tersebut  akan  mendekati  nilai  aktualnya.  Hasil  perhitungan  beberapa  metode  peramalan permintaan Bracket Side Stand K59A dapat disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan MAPE, MAD dan MSD Bracket Side Stand K59A No. Metode MAPE MAD MSD 1 Single moving average periode 3 bulan 28 6000 59.820.106 2 Single moving average periode 5 bulan 26 5989 58.334.737 3 Single exponential smoothing 33 6810 67.963.734 4 Winter 19 4394 32.308.737

## Ramalan Permintaan Bracket Side Stand K59A
Metode  peramalan  yang  terpilih  kemudian  dijadikan  perencanaan  untuk meramalkan besarnya permintaan untuk periode berikutnya. Peramalan permintaan bracket side  stand K59A  menghasilkan  nilai  prediksi  permintaan  untuk  satu  tahun  mendatang periode  Januari  –  Desember  2017.  Hasil  ramalan  yang  diperoleh  untuk  bulan  Januari  – Desember  2017  dapat  diramalkan  bahwa  pola  yang  ada  untuk  12  bulan  mendatang disajikan dalam Tabel 7.
Tabel 7. Ramalan Permintaan Bracket Side Stand Januari – Desember 2017 dengan
Metode Winter. Periode Peramalan Periode Peramalan 25 13635.8 31 22063.3 26 30185.5 32 38453.1 27 40630.1 33 38105.6 28 27977.1 34 50387.6 29 22484.6 35 48310.2 30 30175.8 36 39313.1

## PENUTUP

## Simpulan
1.   Berdasarkan perhitungan ramalan permintaan  bracket side stand K59A untuk ramalan bulan  Januari  2017  menggunakan  metode Single  Moving  Average 3  bulan menghasilkan forcast sebesar 33.333,33 , dengan mean absolute deviation 6000, mean square deviation 57.820.106 dan mean absolute percentage error 28.
2.   Berdasarkan perhitungan ramalan permintaan  bracket side stand K59A untuk ramalan bulan  Januari  2017  menggunakan  metode Single  Moving  Average 5  bulan menghasilkan  forcast  sebesar  32.000  hal  ini  menjukan  kecenderungan  permintaan mengalami  kenaikan  dibandingakan  periode  sebelumnya,  dengan mean  absolute
deviation 5989, mean  square  deviation 58.334.737  dan mean  absolute  percentage error 26.
3.   Berdasarkan perhitungan ramalan permintaan  bracket side stand K59A untuk ramalan bulan Januari 2017 menggunakan metode Single Exponential Smoothing menghasilkan forcast sebesar 28700.9, dengan mean absolute deviation 6810, mean square deviation 67.963.734 dan mean absolute percentage error 33.
4.   Berdasarkan perhitungan ramalan permintaan  bracket side stand K59A untuk ramalan bulan   Januari   2017   menggunakan   metode Winter menghasilkan   forcast   sebesar 13635,8 dengan mean absolute deviation 4394, mean square deviation 32.308.737 dan mean absolute percentage error 19.
5.   Dari  hasil  peramalan  dan  tingkat  kesalahannya  diketahui  bahwa  metode  yang  paling sesuai  digunakan  dalam  menganalisis  data  dengan  memiliki  tingkat  kesalahan  yang paling kecil dari ketiga metode di atas adalah winter dengan nilai MAPE : 19, MAD : 4394, dan MSD : 32.308.737.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad, L. 2001. Peramalan bisnis . Yogyakarta : BPFE. Carles,    A.    2007. Analisis    Perbandingan    Pemodelan    Data    Deret    Waktu    Terbaik Antara  Metode  Brown’s  Exponential  Smoothing,  Holt’s  Two-Parameter  Trend Model,  dan  Arima  Pada  Total  Hasil  Penjualan  Produk  Optik  Berbasiskan Komputer  (Studi  Kasus  : Optik  Ambassador). Program Ganda Teknik Informatika dan Statistika, Universitas Bina Nusantara.
Daniel, E.C., Ngoji. U.M., Njide. M., & Patrick. O.U. 2014. Application of forecasting methods for the estimation of production demand. International Journal of Science, Engineering and Technology Research (IJSETR) , Volume 3. Gaspersz,  V. 2001. Production  Planning and  Inventory Control-Berdasarkan Pendekatan Sistem  Terintegrasi  MRP  II  dan  JIT  Menuju  Manufakturing  21. Jakarta:  PT Gramedia Pustaka Utama.
Heizer,  Jay,  &   Barry,  R.  2001. Operations  Management. New  Jersey:  Prentice-Hall International.
Lapide,  Larry.  2006.  Top-Down  &  Bottom-Up  Forecasting  In  S&OP. The  Journal  of Business Forecastin, summer 2006. Makridakis, S., Wheelwright, S.C., & McGee, C.E. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan . Edisi Kedua . Jakarta: Erlangga.
Margono.  2017.  Honda  Motor  Tutup  Buku  2016  Dengan  Dominan.  Koran  Kompas. Tersedia pada: http://otomotif.kompas.com
Nasution, A. H., Prasetyawan. 2008. Perencanaan dan Pengendalian Produksi . Yogyakarta: Graha Ilmu. Santoso,  S.  2009. Business  Forecasting  Metode  Peramalan  Bisnis  Masa  Kini  dengan Minitab dan SPSS. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
Sindhuwinata, G. 2016. Penjualan Motor Di Asia Tenggara Indonesia Terbesar. Tersedia pada:  https://oto.detik.com.
Sumayang, L. 2003. Dasar-Dasar Manajemen Produksi dan Operasi. Jakarta: Penerbit Salemba Empat.
Tsani, Zakiyah El Khoiroh, dan Kusrini, Dwi Endah. 2014. Peramalan Penjualan Sepeda Motor Baru Di Area Penjualan Surabaya Dengan Menggunakan Regresi Panel. Jurnal Sains dan Seni Poits, Vol.3, No.2, Zylstra, Kirk D. 2005. Lean Distribution. Jakarta: PPM