## PENENTUAN METODE PERAMALAN PADA PRODUKSI PART NEW GRANADA BOWL ST Di PT.X

## Fandi Ahmad
Teknik Industri, Universitas Islam Jakarta, Jalan Balai Rakyat No.64, Utan Kayu, Jakarta Timur, 13120 ahmad_fandi@rocketmail.com

## ABSTRAK
Menentukan  rencana  produksi  yang  aktual  dan  benar  adalah  hal  yang  utama  bagi  organisasi  demi menghindari kerugian yang besar akibat kesalahan dalam memprediksi jumlah produksi, PT.X  saat ini masih menemukan kendala di dalam meramalkan jumlah produksi yang akan datang khususnya untuk produksi New  Granada  Bowl ST,  tujuan  penelitian  ini  untuk  menetuan  langkah  optimal  dalam menetukan  perencanaan  produksi  melalui  perbandingan  tiga  metode  pendekatan  peramalan  yaitu Moving  Average , Eksponential  Smoothing & Linier  Regresion untuk  mengetahui  jumlah Mean Absolute  Persentage  Error (MAPE)yang  paling  minimum  dalam  menentukan  metode  pendekatan peramalan  dalam  menentukan    jumlah  produksi  sehingga  kerugian  dapat  ditekan,  dari  hasil perbandingan  tiga  metode  pendekatan  peramalan  dengan  pemanfaatan  program  QM for  Windows diketahui  nilai  MAPE  tertinggi  adalah  peramalan  dengan  menggunakan  pendekatan  metode Moving Average yang  mempunyai  nilai  MAPE  sebesar  73,84%  dan  nilai  MAPE  terendah  adalah  peramalan dengan  menggunakan  pendekatan  metode Linier  Regresion dengan  nilai  MAPE  sebesar  55,82%, dengan  demikian  pengunaan  peramalan  produksi New  Granada  Bowl ST  melalui  pendekatan Linier Regresion adalah  metode  pendekatan  peramalan  yang  disarankan  karena  mempunyai  nilai  MAPE terendah.
Kata kunci: Linier Regression, MAPE, peramalan produksi

## ABSTRACT
Determine  the  actual  and  actual  production  plan  is  the  main  thing  for  the  organization  to avoid large losses in calculating the amount of production, PT. This research is to determine the  optimal  step  in  determining  production  planning  through  the  assessment  of  three forecasting  methods,  namely  Moving  Average,  Smoothing  Exponential  &  Linear  Regression to  determine  the  minimum  number  of  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  in  the Interested  method,  from  the  results  three methods are  used  for forecasting by using the  QM program  for  Windows  that  understands  the  MAPE  value  by  using  the  Linear  Regression estimation  method  with  a  MAPE  value  of  55.82%,  thus  the  use  of  New  Granada  Bowl  ST production  forecasting  through  the  Linear  Regression  discussion  is  the  recommended forecasting method supported by the lowest MAPE value.

## Keyword: Linear Regression, MAPE, production forecasting

## 1. PENDAHULUAN
Era  industrialisasi  4.0  adalah  sebuah istilah  yang  masih  baru  dan  bisa  saja  tidak semua orang banyak mengerti serta faham. Era Industrialisi  4.0  yang  didalamnya  terkandung kental  dengan  suatu  langkah  produksi  yang optimal,  oleh  karena  itu  didalam  era  ini  tidak
bisa dipisahkan dari konsekuensi dari berkembangnya  keilmuan  teknik  terutama teknik  industri.  Yang  terus  berkembang dimulai dari era revolusi industri hinga kepada saat  ini  dan  cangkupan  kajiannya  yang  makin meluas keberbagai aspek bukan hanya produksi tapi juga sektor jasa dan pelayanan.
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
Masalah  ekonomi  saat  ini  menyebabkan organisasi  atau  perusahaan  harus  dapat melakukan pengalolaan produksi dengan tepat, tidak  terkecuali  perusahaan  yang  ber  gerak dibidang  produksi,  karena  hal  yang  paling krusial adalah mengoptimalisasikan pengelolaang  produksi  agar  perusahaan  dapat terhindar  dari  kerugian  di  masa  yang  akan datang.  Untuk  mensiasati  hal  yang  demikian perusahaan  memrlukan  sebuah  perencanaan yang  tepatbaik  dari  perencanaan  produksi hingga  pada  perencnaan  permintaan  atas barang produksi itu sendiri.
Oleh  karenanya  peramalan  adalah  suatu alternatif  jalan  tang  dapat  dilakukan,  karena dengan mengetahui peramalan atas permintaan suatu produk, maka dapat membantu perusahaan  dalam  menentukan  jumlah  produk yang  diproduksi  sehingga  kedepan  dapat memenangkan kompetisi.
Realita  saat  ini  makin  tinggi  iklim kompetisi  antar  suatu  industri  menuju  tujuan utama  pada  hampir  seluruh  perusahaan  yaitu agar  dapat  menghasilkan  profit  yang  paling tinggi  dan  melalui  pemanfaatan  sumberdaya yang  paling  kecil  membuat  suatu  konsekuensi yaitu  persaingan  menjadi  lebih  berat  karena semakin  banyaknya  industri  yang  bergerak  di bidang  yang  sama  lahir  dan  tumbuh  ataupun industri yang bergerak dalam sektor yang sama dengan  segmentasi  konsumen  yang  terbatas ataupun permintaan barang dari pelangan yang cenderung stagnan.
Apalagi  sekarang  terkait  dengan  adanya wabah  COVID-19  membuat  hampir  seluruh kegiatan  perekonomian  dibeberapa  negara cenderung  turun  dan  bahkan  berujung  pada penurunan  pertmbuhan  ekonomi,  apabila perusahaan  tidak  bisa  menyikapi  keadaan  ini dengan  baikmaka  dikhawatirkan  perusahaan tidak dapat bersaing dan malah bisa terdistrupsi dengan perusahaan lain sejenis.
Perencanaan  adalah  suatu  hal  permulaan dari  langkah  proses  penetapan  pada  suatu penetapan  strategi  untuk  dapat  mengetahui derajat  permintaan  yang  akan  terjadi  dan kemungkinan  kemungkinan  pada  suatu  barang atau beberapa barang didalam suatu masa yang akan  datang  [3].  Perencanaan  erat  kaitannya dari  adanya  informasi  data  produksi  masa lampau  yang  benar  dan  terukur  untuk kemudian  data yang  telah di dapat bisa dirinci dengan  pendekatan  statistik  kemudian  juga bergantung  terhadap  beberapa  faktor  yang
menentukan kondisi dari permintaan konsumen [3][4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Peramalan  adalah  sebuah  langkah  pendekatan didalam menentukan sikap atas situasi kedepan dengan lebih baik dan terperinci dimasa depan berlandaskan  kumpulan  informasi  data  histori periode  sebelumnya  hingga  saat  ini  untuk meminimalisir tingkat kesalahan [4].
Peramalan  merupakan  suatu  langkah proses  dari  sebuah  aktivitas  perkiraan  produk yang dimasa depan dalam kurun waktu tertentu yang  di  buat  dibuat  berdasarkan  data  historis [4].  Dalam  bisnis  peramalan  merupakan  hal yang  penting  karena  merupakan  sumber landasan dalam pengambilan keputusan, peramalan  juga  dapat  diimplementasikan  pada setiap proses bisnis [4][5]. Melakukan peramalan untuk mengetahui kebutuhan permintaan  untuk  periode  kedepan,  adalah  hal yang  harus  diperhatikan  karena  keadaan lingkungan  dan  keinginan  konsumen  berubah cepat,  sehingga  organisasi  dihadapkan  pada kondisi yang semakin kompleks untuk mengambil  keputusan  terkait  tingkat  produksi [1][5].
Perencanaan  adalah  suatu  langkah  yang didalamnya  kita  dapat  mengira-ngira  secara kuantitatif  dari  kondisi  yang  akan  terjadi didalam  suatu  periode  kedepan  dengan berlandaskan  informasi  aktual  yang  di  dapat dari masa lalu [1][2].
Metode Peramalan ialah suatu pendekatan dalam memperkirakan secara kuantitatif mengenai  suatu  kejadian  yang  akan  terjadi pada beberapa periode kedepan, yang didasarkan  data  histori  yang  saling  terkait  dan relevan  yang  telah  terjadi  dimasa  sebelumnya. Pendekatan  ini  bermanfaat  terutama  dalam usaha penyelesaian masalah dengan pendekatan  analisis  terhadap  suatu  fenomena atau  pola  dari  data  yang  lalu,  sehingga  dapat memberikan  gambaran  menganai  cara  berfikir dari  pengerjaan  dan  pemecahan  suatu  masalah dalam  situasi  yang  sistematis  dan  dpat dibuktikan  secara  riil  sehingga  memberikan tingkat  keyakinan  yang  lebih  pada  saat pengambilan keputusan [2].
Forecasting adalah suatu metode pendekatan dalam  memprediksi  kemungkinan- kemungkinan  atas  situasi  pada  masa  yang kedepan  dengan  cara  pengujian  data  yang terjadi  dimasa  lalu.  Pendekatan  peramalan  ini
juga  bermanfaat  bagi  pemilik  organisai  atau usaha  dalam  rangka  menentukan  jumlah penjualan  barang  produksi  dimasa  yang  akan akan  datang,  sehingga  pemilik  lebih  mudah  di dalam  pengambilan  keputusan  dalam  hal melakukan strategi penambahan atau kebijakan pengurangan barang produksi [3].
Perencanaan  biasanya  dibagi  menjadi beberapa  kriteria  seperti  perencanaan  dengan periode  waktu  singkat,  perencanaan  periode menengah dan periode waktu panjang. Perencanaan  periode  pendek  memprediksi dengan  memanfaatkan  periode  waktu  seperti hari  sampai  ke  bulan,  perencanaan  periode menengah  menggunakan  periode  dari  satu hingga  dua  tahun,  dan  perencanaan  periode panjang  yang  merupakan  peramalan  dengan jarak  beberapa  tahun  kedepan  [6].  Persediaan adalah  keseluruhan  bahan  yang  berada  pada proses  pembuatan  hingga  kepada  produk  jadi maupun  bahan  lain  yang  dipersiapkan  dalam rangka  memenuhi  permintaan  pelanggan  pada setiap periode [5].
Perencanaan produksi adalah suatu langkah  tentang  jumlah  serta  jenis  barang  apa yang akan dibuat oleh pabrik yang bersangkutan dalam beberapa periode kedepan. Oleh  sebab  itu  perencanaan  di  dalam  proses pembuatan  barang  merupakan  salah  satu  hal yang  penting  dari  strategi  produksi  didalam perusahaan.  Kemudian  di  dalam  proses menyusun  perencanaan  produksi,  terdapat beberapa  poin  yang  dapat  dikaji  lebih  dalam seperti  langkah  pengoptimasian  pembuatan barang  dengan  tujuan  menekan  tingkat  biaya pembuatan  produk  yang  minim  dalam  hal realisasi  realisasi  dari  kegiatan  produksi tersebut [5].
Merencanakan  produk  juga  bisa  diartikan salah  satu  upaya  langkah  didalam  membuat barang dalam suatu periode waktu yang sesuai dengan  apa  yang  telah  diperkirakan  atau ditentukan  terlebih  dahulu  dengan  pembagian sumber  daya  antara  lain:  pekerja,  bahan produksi,  alat  dan  mesin  dan  peralatan pendukung  lain.  Konsekuensi  dengan  adanya rencana  produksi  pada  perusahaan  dapat mengetahui  informasi  dari  produksi  atau  jasa dari  yang  diharapkan  akan  dijalankan  oleh organisasi pada periode kedepan [7].
Adanya situasi tersebut, membuat perusahaan dituntut untuk menghadapi perubahan  di  masa  datang  akibat  perubahan kondisi  ekonomi  dan  bisnis.  Keterbatasan
manusia di dalam proses peramalan merupakan salah  satu  kendala  dalam  untuk  dapat menemukan  nilai  peramalan  dengan  cepat  dan akurat, hal  ini sangat terkait apabila data yang digunakan  berjumlah  banyak  serta  waktu penyelesaian menjadi asumsi dalam mendapatkan  output  dari  peramalan  yang akurat  [8].  Pengertian  aset  adalah  bahan  yang belum  mendapatkan  perlakuan  atau  barang mentah,  suatu  barang  didalam  pembentukan ( work in process ), produk jadi, bahan sekunder atau bahan pelengkap, elemen yang dipersiapkan sebagai antisipasi pada kebutuhan konsumen [9].
Pujawan  menjelaskan  bahwa  tahapan perencanaan  ( Forecasting )  kuantitatif  dapat dipisahkan  kedalam  2  kriteria  [10]  yaitu pendekatan  deret  berkala  (Time  Series)  yang berupa  suatu  tahapan  perancangan  yang membuat  suatu  proses  untuk  mendapatkan hasil  perencanaan  yang  akurat  sebagai  suatu kesatuan  yang  tidak  dapat  ditemukan  serta tidak  perlu  dilaksanakan  proses  lebih  lanjut untuk menemukannya.  Kemudian yang kedua yaitu teknik explanatory kausal, adalah metode yang di dalamnya menganggap hasil peramalannya  memiliki  hubungan  kausal dengan memanfaatkan input sistem.
Pada  dasarnya  tujuan  dari forecasting adalah  proses  dalam  memprediksikan  data historical kejadian  atau  peristiwa  yang  akan terjadi  dalam  bidang  bisnis ,  forecasting penting  karena  hasilnya  dapat  mempengaruhi seseorang  dalam  pengambilan  keputusan keudian  juga  forecasting  dapat  dijadian landasan  dalam  upaya  perencanaan  jangka panjang  yang  ada  dalam  pada  proses  suatu organisai.  Seperti  pada  bagian  produksi, dengan  adanya  pendekatan  peramalan  bagian produksi dapat merencanakan biaya yang harus dikeluarkan,  jenis  barang  yang  akan  di produksi, jumlah dan waktu pengerjaan barang pada masa yang akan datang.
Peramalan  biasanya  dibagi  menjadi  tiga kelompok  bagian  yaitu  jangka  pendek,  jangka menengah,  dan  jangka  panjang.  Peramalan jangka  pendek  biasa  di  manfaatkan  untuk memprediksi  kejadian  dengan  menggunakan periode  hari,  minggu,  hingga  bulan  ke  depan. Peramalan jangka menengah adalah pendekatan  peramalan  dengan  memanfaatkan data waktu  dari satu tahun sampai  dengan  dua tahun ke depan, dan terakhir peramalan jangka panjang  dilakukan  untuk  mengetahui  kejadian
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
lebih  dari  dua  tahun  kedepan.  Biasanya  dalam peramalan  menggunakan  pendekatan  metode deret waktu (time series) yang didasarkan pada data  historis  pada  masa  lalu  dan  sebagai keluarannya  ialah  prediksikan  akan  data kejadian yang akanmasa datang [3].
Adanya keterbatasan individu atau kelompok  dalam  menyelesaikan  masalah peramalan  tanpa  menggunakan  alat  bantu merupakan  sebuah  hambatan  ketika  ingin mencari nilai peramalan dengan waktu singkat dan  akurat,  apabila  data  yang  ada  terlalu banyak maka efisiensi waktu menjadi permasalahan  yang  harus  di  pecahkan  dalam mendapatkan nilai peramalan. Oleh karena itu, dibutuhkan  suatu  program  aplikasi  penerapan metode  peramalan  untuk  membantu  mencari nilai ramalan produksi dengan cepat [5].
Metode  time  series  merupakan  bagian dari  beberapa  metode,  diantaranya  adalah moving average forecasting (rata-rata bergerak).  Dimana  dalam  pendekatan  metode moving  average data  yang  dimanfaatkan meruakan data masa lalu yang terdiri dari data yang  tidak  memiliki  suatu  unsur  trend  atau musiman yang kemudian di ubah menjadi tren dari  suatu  deret  waktu.  Dalam  upaya  mencari nilai  dari  pendekatan moving  average terlebih dahulu  yang  dilakukan  ialah  menentukan dahulu  keseluruhan  periode  yang  akan  dicari. Kemudian  setelah  jumlah  periode  ditentukan yang  digunakan  pada  observasi  di  setiap  rata- rata  atau  MA(T)  dapat  dihitung  nilai  rata- ratanya,  dimana  nilai  dari  rata-rata  bergerak tersebut  yang  nantinya  akan  menjadi  ramalan untuk periode kedepan.
Selanjutnya Punjawan [10] juga menjelaskan bahwa pendekatan periode tertentu  (time  series)  adalah  suatu  pendekatan kuantitatif  yang  dapat  diaplikasikan  kemudian didalamnya  mempunyai  beberapa  pendekatan, diantaranya:
1. Simple  Average  Metode  Simple  Average mencoba  mengolah  rataan  dari  sumber yang  dimiliki,  biasanya  dalam  satu periode tertentu.
2. Moving  Average atau  sering  disebut  juga sebagai  pendekatan  rata-rata  bergerak dengan  memanfaatkan  data  riil  dari pelanggan  yang  paling  baru  untuk mengetahui  nilai  perencanaan  untuk permintaan pada periode selanjutnya.
3. Weighted Moving Average Metode (WMA) tool ini biasanya digunakan untuk mengantisipasi kekurangan dari pendekatan Moving Average yang memandang  seluruh  data  mempunyai pembobotan  yang  sama,  kenyataannya lebih  normatif  jika  perolehan  data  yang ada mempunyai akurasi yang lebih baik.
4. Single  Exponential  Smoothing  ialah dimana  keterkaitan  smoothing  α  didalam pendekatan  ini  yaitu  jika  lebih  besar  nilai α,  selanjutnya  smoothing  yang  ada semakin kecil dan begitu pula sebaliknya. jika  α  merupakan  variable,  problem  pada langkah pendekatan perencanaan ini untuk mendapatkan nilai α yang paling ideal.
Demand  forecasting adalah  bagian bagian  aktifitas  yang  menentukan  dalam supply  chain. Demand  forecasting adalah sebuah  aktifitas  yang  di  terapkan  dalam  hal untuk  mengetahui  perkiraan  perencanaan  total permintaan barang  maupun jasa didalam suatu masa  tertentu  kemudian  juga  terhadap  sasaran pemasaran tertentu [11] [12].
Dari  beberapa  pendpat  yang  dijabarkan sebelunya  maka  dapat  diambil  kesimpulan terkait  dengan  peramalan  yang  mempunyai pengertia  suatu  seni  dari  ilmu  di  dalam memperkirakan sesuatu hal atau kejadian yang belum  terjadi  sebelumnya  di  masa  depan dengan  maksud  untuk  dapat  mendapatkan bayangan akan peristiwa-peristiwa yang mungkin  akan  terjadi  pada  masa  yang  akan datang  dengan  selalu  berdasarkan  data-data yang  di  peroleh  dari  masa  lalu.  Sehingga melalui  peramalan,  maka  segala  kemungkinan yang dapat  terjadinya suatu kondisi yang tidak sesuai dengan yang diharapkan dalam keadaan untuk  kemudian  diikuti  dengan    suatu  sikap untuk mengantisipasinya.
Biasanya  peramalan  dilakukan  dalam rangka mengurangi reiko  dalam  konisi ketidakpastian  terhadap  suatu  hal  yang mungkin  akan  terjadi  di  masa  pada  masa depan, minimalisir dalam rangka ketidakpastian tersebut dapat dilakukan dengan cara menggunakan pendekatan metode peramalan.  Menurut  [8],  pendekatan  melalui metode  perkiraan  atau  peramalan  dibagi  ke dalam dua bagian, yaitu metode kuantitatif dan kualitatif,  metode  Metode  kualitatif  dilakukan apabila tidak tersedesianya data yang mencukupi pada masa lalu sehingga peramalan
tidak  bisa  dilakukan.  Dalam  metode  kualitatif, di  telaahnya  pendapat  dan  teori  dari  para  ahli akan  dijadikan  landasan  pertimbangan  dalam langkah  pengambilan  keputusan  sebagai  hasil dari peramalan dilakukan sebelumnya. Namun, apabila  data  masa  lalu  banyak  tersedia  dan memenuhi  kriteria,  peramalan  dengan  metode kuantitatif dirasa lebih efektif dalam pengalikasiannya apabila dibandingkan dengan metode kualitatif.
Ketepatan akurasi hasil pengukuran dalam peramalan  yang  merupakan  suatu  hasil kesalahan  tentang  besaran  perbedaan  antara hasil  permintaan  dengan  permintaan  yang sebenarnya  dilapangan.  Beberapa  pilihan metode  pendekatan  telah  digunakan  untuk mengatahui  besaran  kesalahan  yang  timbul dalam  oleh  suatu  teknik  peramalan  tertentu. Dimana  hampir  keseluruhan  dari  ukuran tersebut  menggunakan  beberapa  fungsi  dari nilai  yang  ada  dengan  nilai  hasil  perhitungan peramalan.  Perbedaan  nilai  ini  biasanya disebut juga sebagai residual [8].
Didalam    mengevaluasi  suatu  hasil  dari teknik  peramalan  salah  satu  caranya  yaitu dengan    menggunakan  suatu  ukuran    yang didalmya  terdapat  informasi  tentang  nilai perbedaan  diantara  hasil  peramalan  yang  telah dilakukn  dengan  permintaan  yang  sebenarnya ada dilapangan. Ada empat ukuran yang  dapat digunakan, yaitu :
a.  Rata-rata  Deviasi  Mutlak  atau  Mean Absolute Deviation  (MAD) MAD ialah suatu hasil dari rata-rata kesalahan yang  terdapat  pada  periode  tertentu  tanpa berfokus pada hasil peramalan lebih besar atau lebih  kecil  dibandingkan  keadaan  sebenarnya. MAD  adalah  hasil  dari  rata-rata  kesalahan mutlak  yang  terjadi  selama  periode  tertentu tanpa  memperhatikan  apakah  hasil  peramalan lebih  besar  atau  lebih  kecil  dibandingkan kenyataannya.
b.  MSE (Mean  Squared  Error) merupakan metode  pendekatan  peramalan  alternatif  yang ada  dalam  suatu  metode,  ini  penting  karena dalam  metode  ini  dapat  diketahui  informassi mengenai  kesalahan  yang  moderat  sehingga lebih  disukai  pada  saat  suatu  peramalan mendapati  kesalahan  yang  besar.  Dalam menghitung  dengan  pendekatan  MSE  dapat dilakukan  dengan  cara  menjumlahkan  kuadrat pada  keseluruhan  peramalan  yang  ada  pada
tiap  periode  kemudian  membaginya  dengan jumlah periode peramalan.
c. Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) atau Rata-rata Persentase Kesalahan Absolut MAPE  adalah  suatu  ukuran  kesalahan  relativ. Dimana  MAPE  biasanya  lebih  berarti  apabila dibandingkan  dengan  MAD  karena  MAPE didalamnya  terdpat  informasi  tentang  besaran persentase  kesalahan  pada  suatu output hasil peramalan  terhadap  permintaan  riil  selama beberpa  periode  tertentu  yang  hasilnya  akan memberikan  informasi  mengenai  besaran persentase  kesalahan  termasuk  terlalu  tinggi ataupun terlalu rendah.
d. Mean Forecast Error (MFE). atau Rata-Rata Kesalahan Peramalan
perhitungan  dengan  pendekatan  MFE  dirasa sangat  efektif    dalam  hal  untuk  mengetahui suatu  hasil  dari  perhitungan  peramalan  yang terjadi selama periode tertentu itu terlalu tinggi atau  terlalu  rendah.  Apabila  hasil  dari peramalan  tidak  bias,  maka  nilai  MFE  akan mendekati  nol.  Pendekatan  MFE  dimulai dengan cara menjumlahkan keseluruhan kesalahan yang ada dalam peramalan yang ada selama periode peramalan kemudian selanjutnya  membagi  dengan  jumlah  total periode peramalan.

## 3. METODE PENELITIAN
Pendekatan  yang  implementasikan  pada penelitian kali ini ialah pendekatan  kuantitatif dimana  sumber  pengolahan  data  didapatkan melalui pemanfaatan data histori produksi Part New Granada Bowl ST yang ada pada periode januari  sampai  dengan  desember  2018, kemudian  data  tersebut  diolah  dengan  tiga pendekatan  metode  peramalan,  yaitu  melalui pendekatan    dengan  langkah Moving  Average (MA), Single Exponensial Smooting (SES) dan Linier Regresion , dengan pemanfaatan program  QM for  Windows untuk  kemudian hasil  data  produksi  diolah  dengan  ketiga peramalan  tersebut  untuk  kemudian  hasilnya akan  bandingkan,  sebagai  saran  di  dalam penentuan penggunaan metode peramalan yang paling memiliki nilai error terkecil dan optimal didalam  menentukan  strategi    produksi kedepan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  pengolahan  data  observasi  dan informasi  di  lapangan,  penelitian  kali  ini difokuskan  kepada  produk  saniter Part  New
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
Granada  Bowl ST,  hal  ini  karena  produk  ini merupakan  produk  yang  memiliki  permintaan paling  tinggi  dan  cukup  diterima  oleh masyarakat  sejak  tahun  2010,  dan  produk  ini merupakan termasuk lima produk terlaris pada PT.  X.  Sehingga  bisa  memberikan  informasi dari  permintaan  pelanggan  kepada  hasil produksi  yng  berupa  barang  saniter  hasil produksi dari pabrik.
Kemudian  setelah melalui  berapa tahapan wawancara  dengan  pihak  kepala  produksi hingga  operator  dan  kemudian  mencari  data histori produksi dalam satu periode tahun 2018 diperoleh  informasi  tabel  yang  didalamnya berisikan  data  produksi  yang  telah  berjalan pada  PT.  X  pada  masa  waktu  bulan  januari hingga bulan desember 2018 informasi yang di prioritaskan  kepada  produk New  Granada Bowl ST  sebagai  fokus  dari  penelitian  ini  dan dari  hasil  pengumpulan  data  dan  informasi diperoleh tabel sebagai berikut:
Tabel 1.  Data Produksi Produk Part New Granada Bowl ST Bulan Produksi Part New Granada Bowl ST Jan 2018 6498 Feb 2018 5148 Mar 2018 5853 Apr 2018 6282 May 2018 5688 Jun 2018 2682 Jul 2018 3802 Aug 2018 4467 Sep 2018 792 Oct 2018 1566 Nov 2018 3600 Dec 2018 5166 Total 51544 Sumber: data diolah
Data  di  atas  merupakan  data  produksi Part New Granada Bowl ST selama satu tahun dan  sebagai  informasi  dari  fluktuasi  yang terjadi  pada  kegiatan  produksi  dari  data  yang telah  diperoleh  maka  penulis  kemudian  akan mengkonfersi  kedalam  gambar  grafik,  dan berikut ini merupakan hasil penggambaran dari informasi  terhadap  data  histori  produksi  pada jangka waktu satu masa.
Gambar 1. Grafik produksi Part New Granada Bowl ST
Dari  gambar  grafik  tersebut  maka  dapat diinformasikan  bahwa  terdapat  pola  fenomena data  yang  ada  kemudian  yang  membentuk sebuah  trend,  Trend  adalah  suatu  perubahan yang  terjadi  dalam  jangka  waktu  tertentu. Penyebab  yang  mempengaruhi  trend  bisa digambarkan  dengan  perilaku  data  yang meningkat, menurun atau tidak berubah  [8].
Jika  dilihat  dari  pengambaran  diatas  diperoleh informasi pada kenyataannnya terdapat fluktuasi  dalam  jumlah  produksi  yang  di dalamnya  dapat  diketahui  bahwa  trend produksi  pada  awal  periode  sangat  tinggi namun  pada  akhir  periode  agak  cenderung turun, sebab itu diperlukan perencanaan jadwal produksi  yang  optimal  sebgai  langkah  agar dapat mengurangi kerugian perusahaan sehingga stock tetap aman pada saat permintaan tinggi dan over production dapat di hindari pada saat permintaan rendah.
Berdasarkan  data  histori  hasil  produksi dalam  periode  tahun  2018  kemudian  peneliti selanjutnya mencoba berfokus untuk meramalkan      perhitungan  produk Part  New Granada  Bowl ST  dengan  menggunakan pendekatan Moving  Average melalui  bantuan software  QM for  Windows dan  menunjukan hasil berikut ini:
Gambar 2. Peramalan menggunakan pendekatan Moving Average Pemanfaatan pendekatan Moving Average ,  nilai  Bias  (Mean  error)  sebesar  - 121,091, MAD atau (Mean Absolute Deviation)  sebesar  1447.091,    MSE  atau (Mean  Squared  Error)  sebesar  3116662.0, Standard  Error  sebesar  1951.731  dan    terakhir nilai  MAPE  atau  ( Mean  Absolute  Percent Error )  sebesar  sebesar  73.838%  dengan peramalan    periode  selanjutnya  yaitu  5166, dari  hasil  pengolahan  data  dengan  MAPE sebesar  73.838%    memberikan  informasi bahwa  diketahui  peramalan  dengan  metode Moving  Averange memiliki  hasil  kesalahan yang  tergolong  besar.  Selanjutnya  peneliti mencoba  menggunakan  metode Eksponential Smoothing yang  didalamnya  hampir  sesuai kepada  pendekatan Moving  Average karena  di dalamnya  adalah  pengolahan  data  produksi aktual masa lalu yang ditambah dengan proses smoothing.  Kisaran  α  (Konstana  Smoothing) yang  ada  pada  pengolahan  eksponensial smoothing dapat di lakukan melalui pendekatan trial and error sampai kepada hasil error  yang  paling  minimum.  Selanjutnya setelah  pemrosesan  data  kepada  variasi  α  dari 0,1 hingga 0,9 diketahui besaran α sebesar 0,7.
Berikut  hasil  perhitungan  produk Part  New
Granada  Bowl ST  menggunakan  metode Exponential  Smoothing  berdasarkan  data historis  dengan  bantuan  software  QM for Windows dan  berikut  ini  adalah  hasil pengolahan  data  Peramalan  menggunakan metode Eksponential Smoothing :

## Gambar 3. Peramalan menggunakan metode
Eksponential Smoothing Dengan menggunakan
metode
Eksponential  Smoothing ,  dapat  diketahui bahwa  nilai  Bias  (Mean  error)  sebesar  - 256.849,  MAD  dengan  nilai  1315.701  MSE dengan  nilai  3023440.0,  Standard  Error sebesar 1922.32 dan  terakhir nilai MAPE atau ( Mean Absolute Percent Error ) sebesar sebesar 66,791% dengan peramalan periode selanjutnya  yaitu  4520,  dari  hasil  pengolahan data dengan MAPE sebesar 66,791% memberikan informasi bahwa diketahui peramalan  dengan  metode Moving  Averange memiliki  hasil  persentase    kesalahan  yang lebih kecil dari pendekatan dengan menggunakan metode Moving Average . Selanjutnya peneliti mencoba menggunakan pendekatan metode Linier Regresion dengan  memanfaatkan  data  historis dan  berikut  ini  hasil  perhitungan  produk Part New  Granada  Bowl ST  menggunakan  metode Linier  Regresion berdasarkan  data  historis dengan bantuan software QM for Windows dan berikut  ini  adalah  hasil  pengolahan  data Peramalan menggunakan metode Linier Regresion :
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
Gambar 4. Perencanaan produksi melalui pendekatan metode Linier Regresion
Melalui  penggunakan  pendekatan Linier Regresion ,  dapat  diketahui  bahwa  tidak terdapat  nilai  Bias  ( Mean  error )  atau  0,  MAD senilai  1170.342  MSE  senilai    2000996.0, Standard  Error  sebesar  1549.579  dan    terakhir nilai  MAPE  atau  ( Mean  Absolute  Percent Error )  sebesar  sebesar  55,82%  dari  hasil pengolahan  data  dengan  MAPE  sebesar 55,82%    memberikan  informasi  bahwa diketahui  peramalan  dengan  metode Linier Regresion memiliki hasil persentase  kesalahan yang  paling  kecil  dari  pendekatan  dengan menggunakan metode Moving Average .
Dalam pengukuran kesesuaian
perencanaan  dengan  realita,  terdapat  berbagai pendekatan proses hasil pengolahan, diantaranya  Mean  Absolute  Devition  (MAD), Mean  Squared  Error  (MSE),  dan Mean Absolute  Persentage  Error (MAPE).  Dalam rangka  membedakan  kesesuaian  perencanaan produksi  diantara  setiap  pendekatan  yang  ada, didalam penelitian ini indikator informasi yang dipakai  dalam  rangka  membandingkan  hasil perencanaan  produksi  adalah  MAPE (Mean Absolute Persentage Error) karena didalamnya terdapat informasi mengenai kesalahan perencanaan  produksi  yang  dilihat  dari  nilai persentase error riil yang ada yang selanjutnya dibandingkan  dengan  keadaan  yang  terjadi dilapangan sebenarnya.
Berdasarkan hasil pengolahan data historis  satu  periode  sebelumnya  dengan menggunakan pendekatan tiga metode peramalan  di  atas  diperoleh  hasil  MAPE (Mean  Absolute  Persentage  Error) yang  di dalamnya mengindikasi seberapa besar kesalahan  dalam  meramalkan  suatu  kondisi
yang ada, Berikut ini adalah Tabel perbandingan  nilai  persentase  MAPE (Mean
Absolute  Persentage  Error )  antara  ketiga pendekatan  metode  peramalan  yang  telah dilakukan sebelumnya:
Tabel 2. Perbandingan Hasil MAPE Metode MAPE Moving Average 73,84% Exponensial Smoothing 66,79% Linier Regression 55,82%
Dari  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa nilai Mean Absolute Persentage Error tertinggi adalah peramalan dengan menggunakan metode  pendekatan Moving  Average dengan nilai  persentase  73,84%  dan  nilai Mean Absolute  Persentage  Error terendah  adalah peramalan  dengan  menggunakan  metode pendekatan Linier  Regression dengan  nilai persentase  55,82%,  sehingga  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  dari  ketiga  metode  yang telah  digunakan  untuk  meramalkan  produksi Part  New  Granada  Bowl ST  adalah  metode peramalan Linier  Regression ,  karena  nilai MAPE (Mean Absolute Persentage
Error) dengan  metode Linier  Regression ialah merupakan  yang  terkecil  sehingga  peneliti dapat  mengambil  kesimpuan  bahwa  metode peramalan  dengan  menggunakan  pendekatan Linier Regression adalah pendekatan peramalan yang terbaik.

## 4.   KESIMPULAN
Selama ini PT. X mengalami permasalahan  didalam  menentukan  mengenai total  berapa  pada  besaran  peramalan  jumlah produksi    mengingat  permintaan  pasaran  yang berubah  ubah  dan  cenderung  fluktuatif,  dan apabila,  oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini lebih memfokuskan kepada pendekatan perencanaan  perhitungan  peramalan  produksi barang  yang  dianggap  paling  ideal  pada  saat menentukan strategi penentuan jumlah produksi  untuk  menghindari  kerugian  dalam beberapa  periode  kedepan  melalui,  dengan menggunakan  tiga  pendekatan  perencanaan produksi  yang  hasilnya  untuk  kemudian selanjutnya  membandingkan  antara  ketiganya metode  mana  yang  paling  optimal  dalam
menentukan  jumlah  produksi  kedepan  dnegan menghasilkan  ersentase  kesalahan  yang  paling kecil.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  pada periode  tahun  2018  peroleh  informasi  bahwa untuk  meramalkan  jumlah  produksi  pada Part New  Granada  Bowl ST  peneliti  lebih merekomendasikan penggunaan
metode peramalan Linier  Regression ,  hal  ini  karena dengan pengolahan peramalan dengan pendekatan  metode  ini  diketahui  bahwa  nilai MAPE  dengan  metode  tersebut  berada  dalam nilai  yang  terkecil  sehingga  resiko  kesalahan dalam  peramalan  produksi  dan  kerugian  yang diakibatkan karena kesalahan metode peramalan dapat diperkecil atau dihindari.
Kemudian  hasil  dari  proses  perbandingan pengolahan  data  dan  pengolahan  peramalan dengan  menggunakan  software  expert  choice diketahui  dengan  menggunakan  perbandingan beberapa  metode  diketahui  bahwa  Nilai Mean Absolute  Persentage  Error tertinggi  adalah penentuan  peramalan  dengan  menggunakan metode  pendekatan Moving  Average dengan nilai  persentase  73,84%,  peramalan  dengan menggunakan metode pendekatan Exponensial Smoothing dengan  besaran  nilai  persentase sebesar  66,79%,  sedangkan  untuk    nilai Mean Absolute  Persentage  Error (MAPE)  terendah
adalah penentuan peramalan dengan menggunakan  pendekatan    metode Linier
Regression yang diketahui bahwa besaran nilai persentase  55,82%,  yang  berarti  tingkat pesentase error dengan menggunakan pendekatan ini sebesar 55,82%, lebih kecil dari dua  pendekatan  metode  yang  lain,  dengan demikian  peneliti  mengusulkan  pengunaan peramalan melalui pendekatan Linier Regression .

## 5. DAFTAR PUSTAKA
E.  Oey,  G.  K.  Ayrine,  P.  Rizky,  and  D. Yanitra,  2018,  "Penerapan  Proses  Dan
Teknik  Peramalan  –  Studi  Kasus  Di Manufaktur Transformer
“Jurnal
Manajemen Industri dan Logistik.
N.  dan  N.  W.  Lestari,  2012,  “Peramalan Kunjungan Wisata Dengan Pendekatan Model  Sarima  (Studi  kasus :  Kusuma Agrowisata),” J. Sains dan Seni ITS.
A.  Nurlifa  and  S.  Kusumadewi,  2017.  Sistem
Peramalan Jumlah Penjualan Menggunakan Metode Moving
Average Pada Rumah Jilbab Zaky,” J. Inovtek Polbeng.
A.  Prawironegoro,  D.,  &  Purwanti,  2008 Penganggaran  Perusahaan.  Jakarta: Mitra Wacana Media.
B. Sinaga, J. R. Sagala, and S. Sijabat, , 2016,
Perancangan Aplikasi Peramalan Penjualan  Handphone  Dengan  Metode
Triple  Exponential  Smoothing,”  J.
Mantik Penusa.
D.  Rahmayanti  and  A.  Fauzan,  2016  , Optimalisasi  Sistem  Persediaan  Bahan Baku  Karet  Mentah  (Lateks)  dengan Metode  Lot  Sizing  (Studi  Kasus:  PT Abaisiat Raya),” J. Optimasi Sist. Ind..
M. Anis, S. Nandiroh, and A. D. Utami, 2007 ,
“Optimasi Perencanaan Produksi
dengan  Metode  Goal  Progamming,”  J. Ilm. Tek. Ind. M.  Arif,  S.  Supriyadi,  and  D.  Cahyadi (Universitas Serang Raya), 2017 Analisis Perencanaan Persediaan Batubara FX  Dengan Metode Material
Requirement Planning,” J. Manaj. Ind. M.  L.  Muslimah,  E.,  &  Saqqo,  2016 “Peramalan  Kebutuhan  Solar  Untuk KRP  Kijang  Innova  pada  Divisi  SCM PT XYZ.
M.  Montgomery,  D.  C.,  Jennings,  C.  L.,  & Kulahci,  2015,  Introduction  to  time series  analysis  and forecasting .  John
Wiley & Sons.
M.  Pujawan,  I.  N.  &  ER,  2010,  Supply  Chain Management.  2nd  ed.  Surabaya:  Guna Widya.
Riduwan,  2010  Metode  dan  teknik  Menyusun Tesis. Bandung: Alfabeta.