## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1739 − 1746 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2802

## Penerapan Forecasting Menggunakan Metode Time Series Untuk Menentukan Proyeksi Sales di Perusahaan Manufacturing Furniture
Lukito Angga Prasakti 1,* , Christina Juliane 2
Program Studi Sistem Informasi Analisis Bisnis, STMIK LIKMI, Bandung, Indonesia Email: 1,* Prasakti85@gmail.com, 2 Christina.Juliane@likmi.ac.id 2 Email Penulis Korespondensi: Prasakti85@gmail.com Submitted: 30/12/2022 ; Accepted: 27/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak− Jumlah  penduduk  yang  tidak  sedikit  tentu  mendorong  para  perusahaan  termasuk  perusahaan  nanufaktur  untuk  terus mengembangkan  produksinya  baik  secara  kualitas  dan  kuantitas,  apalagi  jumlah  perusahaan  dengan  fokus  yang  sama  cukup banyak. Hal ini dikarenakan, setiap  perusahaan  terntu ingin memperoleh keuntungan yang banyak dan minim adanya keluhan konsumen  atau  pelanggan.  Salah  satu  cara  yang  dianggap  dapat  mengatasi  hal  tersebut  ialah  dengan  melakukan  kebijakan perusahaan mengacu pada peramalan penjualan produk di masa mendatang. Oleh karena itu, peneliti ingin mengetahui lebih lanjut mengenai penerapan forecasting untuk menentukan  proyeksi sales perbulan pada tahun berikutnya di Perusahaan Manufacturing Furniture.  Tujuannya  untuk  mengetahui  peran forecasting dalam  membuat  kebijakan  atas  produksi  perusahaan  pada  waktu berikutnya dengan mempertinbangkan proyeksi sales yang didasari hasil forecasting perusahaan. Metode yang digunakan ialah Time Series dengan pengumpulan data melalui dokumentasi pada reguler local market tahun 2022 tepatnya 12 bulan. Setelah data terkumpul maka akan dianalisis secara mendalam sehingga diketahui hasil penelitian bahwa penetapan forecasting secara teliti maka  akan  menghasilkan  peramalan  yang  tidak  jauh  dari  kenyataan  dan  dapat  membantu  dalam  menghitung  proyeksi  sales perusahaan manufacture bidang furnitur pada waktu berikutnya, dengan nilai MAPE 0,06.
Kata kunci : Forecasting; Time Series; Proyeksi Sales
Abstract −The large population certainly encourages companies, including manufacturing companies, to continue to develop their production both in terms of quality and quantity, especially since the number of companies with the same focus is quite large. This is because, every certain company wants to get a lot of profit and minimal consumer or customer complaints. One way that is considered  to  be  able to  overcome  this  is by  carrying  out  company  policy  referring to  forecasting  product  sales  in  the  future. Therefore, researchers want to find out more about the application of forecasting to determine monthly sales projections for the following year at a Furniture Manufacturing Company. The aim is to determine the role of forecasting in making policies on th e company's production at a later time by considering sales projections based on the company's forecasting results. The method used is time series by collecting data through documentation at the regular local market in 2022 to be precise 12 months. After the data is collected, it will be analyzed in depth so that it is known from the research results that careful forecasting will produce forecasts that are not far from reality and can help in calculating sales projections for furniture manufacturing companies at a later time, with a MAPE value of 0.06.
Keywords: Forecasting; Time Series; Sales Projection

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  merupakan  salah  satu  bidang  yang  digunakan  untuk  membentuk  suatu  produk  sebagaimana  tujuan didirikannya  perusahaan  tersebut.  Salah  satunya  perusahaan  manufacturing  furniture.  Perusahaan  manufaktur merupakan perusahaan yang beroperasi untuk membuat barang jadi atau barang setengah jadi melalui bahan mentah yang diolah [1].
Pada era ini, dimana teknologi  semakin canghih  dan kebutuhan  manusia semakin banyak tentu saja jumlah perussahaan manufaktur pun bertambah banyak [2] yang berdampak pada perekonomian negara Indonesia [3]. Hal ini sebagaimana data berikut ini:
0 100 200 300 400 2017 2018 2019 2020
2021

## Data jumlah perusahaan manufaktur

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1739 − 1746 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2802
Data pada Gambar 1 di atas menunjukkan bahwa jumlah perusahaan manufaktur di Indonesia hingga saat ini cukup banyak. Jumlah perusahaan manufaktur juga terus mengalami kenaikan setiap tahunnya. Meskipun pada tahun 2020 sempat mengalami sedikit penurunan, namun pada tahun 2021 kenaikan jumlah perusahaan manufaktur bahkan hampir mencapai 2 kali lipat dari tahun sebelumnya. Tahun 2020 dan 2021 merupakan salah satu tahun dengan kondisi perekonomian yang lesu sebagai akibat terjadinya pandemi Covid-19. Namun, dapat dilihat bahwa kelesuan ekonomi tidak terjadi pada perusahaan manufaktur. Perusahaan manufaktur justru banyak yang berkembang di tengah kelesuan ekonomi  global.  Oleh  karena  itu,  dapat  diidentifikasi  bahwa  tingkat  persaingan  pada  perusahaan manufaktur tentu juga meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah perusahaan yang ada. Tidak dapat dipungkiri bahwa ketika suatu sektor  memiliki  partisipan  yang  semakin  besar,  maka  sektor  tersebut  semakin  menuju  pasar  persaingan  sempurna. Maka bagi  perusahaan yang  ingin terus melaksanakan operasinya sebagai  perusahaan yang  unggul dan eksis maka harus mampu meningkatkan kualitasnya dimana pelangganpun merasa puas dengan hasil yang diberikan termausk pada bidang furniture yang kerap digunakan dalam dunia perabotan dan rumah tangga. [4], [5]. Ialah kemampuannya untuk memenuhi kepuasan pelanggan fluktuatif. Terkadang kurang trend dengan model kekinian, bahan baku yang datang kurang dan terlalu lama waktunya sehingga produk delay pun terjadi. Padahal tidak sedikit konsumen yang lebih suka untuk di proses keinginanya secara cepat dan tepat bukan harus menunggu dalam jangka waktu yang lama. Maka  dari  itu,  sebenarnya  perusahaan  furnitur  memiliki  prospek  yang  cukup  bagus  karena  selalu dibutuhkan  oleh manusia. [6]
Pimpinan perusahaan tentu harus mampu menangani beragam permasalahan untuk terus survive dan eksis di tengah  gempuran  persaingan  yang  tiada  henti  [7] [8].  Permasalahan  yang  kadang  terjadi  diperusahaan  manufaktur ialah  keterlambatan  proses  produksi  yang  dikarenakan  kedatangan  bahan  tidak  sesuai  estimasi,  kurang  uptodate dengan trend dan lain sebagainya. Jika pembuatan produk tidak sesuai dengan yang diinginkan konsumen maka akan terjadi  penumpukan  stock  opname  dan  hal  ini  membahayakan  laju  keuangan  perusahaan  karena  uang  perusahaan terhenti pada produk yang kurang laris terjual. Oleh karena itu, saat perusahaan ingin  membuat produk baik produk baru  maupun  produk  lama  maka  harus  dianalisis  terlebih  dahulu  pada  daya  saing  pasarnya  untuk  meminimalisir adanya  kerugian  bagi  perusahaan  sehingga  keuangan  perusahaan  berada  pada  taraf  aman  [9].  Jika  perusahaan mengalami kerugian yang terkena imbas banyak orang dan berdampak pada penurunan ekonomi masyarakat. Oleh karena itu penting untuk mengadakan jajak pendapat untuk produk produk beirkutnya yang akan di keluarkan.
Selain itu, perusahaan juga harus membuat SOP ataunaturan dan prosedur kerja yang jelas bagi setiap karyawan ataupun partner kerja untuk bersinergi dalam membuat produk unggulan dan berdaya saing. Terlebih masyarakat saat ini  memiliki  selera  yang  beragam,  maka  perusahaan  juga  penting  untuk  menentukan  target  marketing  atas  produk yang akan dikeluarkan supata produk tersebut dapat diterima dengan baik. Dengan ini maka setiap perusahaan harus mampu membuat perencanan Atas strategi bisnis yang akan dilakukan untuk terus menjngkatkan voLume penjualan dan berdampak pada penghaislan perusahaannyang semakin meningkat [10].
Masalah yang terjadi dalam suatu perusahaan dapat diselesaikan dengan pengelolaan data dan juga dukungan dari  teknologi  informasi  yang  baik,  salah  satunya  dengan  forecasting.  Dengan  adanya  Forecasting  ini,  diharapkan dapat  membantu  perusahaan  mengontrol  proses  produksi  dan  persiapan  inventory,  sehingga  segmentasi  dan pengalokasian  personil  produksi  dan  penyusunan  strategi  marketing-sales  bisa  lebih  akurat.    Aktivitas  monitoring yang dilakukan di awal proses produksi dan penyerapan sales, maka perusahaan akan mampu membuat  forecasting dengan  lebih  akurat.  Meramalkan  penjualan  di  masa  mendatang  berarti  menentukan  estimasi  besarnya  volume penjualan, bahkan bisa menentukan potensi penjualan dan luas pasar yang dikuasai di masa yang akan datang [11]. Berdasarkan  pada  hasil  tersebut,  perusahaan  bisa  menyiapkan  bahan  baku  dan  pengalokasian  segmentasi  produksi dengan lebih baik dan tepat sasaran.
Sebagaimana  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Charles  Jhony  Mantho  Sianturi, Elsi  Ardini,  dan  Nita  Sari  Br Sembiring  pada  tahun  2020  menyatakan  bahwa  sales  forecasting  dapat  membantu  menentukan  atas  perkiraan mengenai  penjualan  untuk  waktu  berikutnya  dengan  mengumpulkan  data-data  penjualan  tahun  sebelumnya  yang dianalisis  menggunakan  least  square  [12].  Disisi  lain,  Karina  Auliasari,  Mariza  Kertaningtyas,  dan  Mawan kriswantono  pada tahun 2019 pun menyebutkan  hasil yang sama hanya saja dilakukan pada tempat  yang berbeda, dimana  hasil  penelitiannya  menyebutkan  bahwa  adanya  forecasting  atau  peramalan  dapat  digunakan  untuk memberikan  informasi  atas  akurasi  penjualan  konsumen  [13].Selain  kedua  penelitian  tersebut,  masih  terdapat beberapa penelitian lain yang sejenis yakni penelitian dari Myra Beatrice Soeltanong dan Catur Sasongko yang juga menjelaskan  bahwa  dalam  menentukan  perencanaan  produksi  harus  melalui  tahapan-tahapan  seperti  peramalan permintaan,  pembentukan  jadwal  produksi  dan  penentuan  sumber  daya  [14].  Penelitan  selanjutnya  yang  memiliki keserupaan dengan penelitian ini adalah dari Sri Lestari dan Distian Dwi Nurdiansah yang menyebutkan bahwa hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan metode Least Square menghasilkan perencanaan yang paling efektif karena dapat memberikan besaran biaya produksi yang paling rendah [15]. Penelitian terakhir adalah penelitian dari Lina  Gozali,  Kevin  Oktavian,  Tira  Natasha,  Nita  Sari,  dan  Claudia  Jessica  Atmadja  yang  menyebutkan  bahwa perusahaan  manufaktur  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  sangat  membutuhkan  peramalan  pada  proses produksinya sebab aktivitas penjualan yang dilakukan dan proses produksi merupakan dua hal yang harus seimbang [16]. Kendati merupakan penelitian sejenis namun terdapat beberapa perbedaan antara penelitian ini dengan penelitian yang  telah  disebutkan.  Penelitian  pertama,  menggunakan  data  per  jenis  produk  dalam  melakukan  peramalan sedangkan pada penelitian ini akan meramalkan penjualan pada keseluruhan produk. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian  kedua  terletak  pada  metode  penelitian  yang  berbeda.  Penelitian  ketiga  memiliki  perbedaan  dengan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1739 − 1746 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2802
penelitian  ini  secara  umum  memiliki  kesamaan  proses  dalam  prosedur  penelitian  namun  pada  penelitian  tersebut digunakan  untuk  melakukan  peramalan  produksi  dan  pengendalian  sedangkan  penelitian  ini  hanya  fokus  pada peramalan  produksi  saja.  Penelitian  keempat  dan penelitian  ini  memiliki  perbedaan  pada  obyek  penelitian  dimana penelitian ini meneliti peramalan jumlah produksi sedangkan pada penelitian tersebut meramalkan besaran bahan baku yang  dibutuhkan.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  terakhir  adalah  penggunaan  metode  penelitian  yang berbeda.
Berdasarkan  pemaparan  di  atas  maka  peneliti  ingin  melakukan  penelitian  mengenai  penerapan  forecasting menggunakan  metode  time  series  untuk  menentukan  proyeksi  sales  perbulan  pada  tahun  berikutnya  di  perusahaan manufacturing  furniture.  Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  mengatasi  beragam  permasalahan  yang  terjadi  di perusahaan  manufacturing  furniture  seperti  untuk  menyusun  forecasting  penjualan  yang  akan  dijadikan  pedoman produksi  sehingga  stock  finishgood  dan  pengagendakan  produksi  dapat  diselenggarakan  dengan  terus  memantau jalannya  para  supplier  bahan  sesuai  dengan  kapasitas  produk  yang  akan  dibuat.  Selain  itu  juga  digunakan  sebagai salah  satu  dasar  untuk  menghitung  kapasitas  yang  diperlukan  sehingga  penempatan  personil  dapat  sesuai  dengan kebutuhan, dijadikan sebagai guidance buffer stock sehingga adanya keterlambatan dapat diminimalisir dengan baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian mengenai forecasting penjualan ini menggunakan metode time series terdapat beberapa tahapan yang harus  dilakukan.  Tahapan  tersebut  terdiri  dari  perumusan  masalah,  pemutusan  mengenai  jenis  informasi  yang diperlukan, prosedur pengumpulan data, pengolahan informasi, dan tahapan terakhir adalah pembuatan kesimpulan. Tahapan  ini  merupakan  tahapan  dasar  yang  sudah  umum  dilakukan  pada  penelitian  yang  menggunakan  metode kualitatif.  Tahapan  ini  dipilih  sebab  secara  sistematis  dianggap  sesuai  dengan  tujuan  penelitian.  Adapun  model pengembangan  yang  digunakan  untuk forecasting penjualan  ini  adalah  model  pengembangan  4D  yang  terdiri  dari Define (pendefinisian), Design (perancangan), Develop (Pengembangan), dan Disseminate (Penyebaran). Peramalan menggunakan metode regresi least  square dengan data time series yang berupa data penjualan  produk selama satu tahun terakhir. Data penjualan selama satu tahun terakhir tersebut  akan digunakan sebagai  variabel  dependen yang dan  digunakan  sebagai  pembuat  estimator  peramalan  penjualan  tahun  berikutnya.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan menemukan besaran angka beta yang selanjutnya digunakan sebagai dasar estimasi. Secara umum penggunaan time series dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Pengumpulan data penjualan tahun t
b. Penentuan nilai alpha dan beta
c. Penggunaan nilai beta untuk melakukan estimasi besaran penjualan yang dilakukan dengan menjumlahkan besaran nilai penjualan tahun t dengan besaran beta sehingga diperoleh besaran estimasi penjualan pada tahun t+1
2.1.1 Define (Pendefinisian)
Pendefinisian  dimulai  dengan  melakukan  analisis  terhadap  kebutuhan  penelitian.  Analisis  kebutuhan  dilakukan sebagai landasan dasar pentingnya forecasting penjualan agar perusahaan dapat menentukan proyeksi penjualan untuk tahun depan.

## 2.1.2 Design (Perancangan)
Tahap  berikutnya  ialah  perancangan  dimulai  dengan  pembuatan framework untuk forecasting .  Pelaksanaan forecasting membutuhkan cukup banyak data pendukung seperti capaian tahun sebelumnya serta gambaran kondisi perekonomian  di  tahun  yang  akan  datang.  Oleh  karena  itu  diperlukan  tahap  perancangan  agar forecasting yang dilakukan merupakan peramalan yang akurat dan menggunakan metode yang tepat. Pada tahap perancangan semua data  pendukung forecasting sudah  dikumpulkan  sehingga  dapat  ditentukan  metode  yang  tepat  untuk  melakukan forecasting.

## 2.1.3 Development (Pengembangan)
Tahap selanjutnya ialah tahap pengembangan. Pembuatan aplikasi ini menggunakan uji MAD, MSE, dan MAPE. Uji tersebut  digunakan  untuk  menguji  akurasi  dari  hasil forecasting.  Forcasting sebelumnya  sudah  dilakukan  dengan metode penghitungan forecasting. Namun untuk akurasi penghitungan diperlukan uji MAD, MSE, dan MAPE. Hasil dari uji MAD, MSE, dan MAPE dapat digunakan sebagai acuan proyeksi penjualan manufaktur di masa depan.

## 2.1.4 Disseminate (Penyebaran)
Tahap ini dapat dikatakan sudah memasuki tahap uji coba oleh peneliti. Tahapan ini dapat diurutkan pada beberapa tahapan berikut:
a. Tahap Pre-Processing Data
Pada tahapan ini, kita akan melakukan pemilihan data yang dibutuhkan dan mengelompokkan data tersebut menjadi perkategori produk dan pertahun penjualan serta mengeliminasi data yang tidak dibutuhkan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1739 − 1746 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2802
b. Tahap penghitungan variabel X dan Y
Penghitungan ini dilakukan untuk  mendapatkan variabel  yang merupakan persilangan antara rentang waktu penjualan  dan  kemampuan  penjualan. Sebab  fluktuasi  penjualan  merupakan  dasar  dilakukannya forecasting. Hasil perkalian  antara  waktu  penjualan  dan  banyaknya  produk  yang  dijual  merupakan  data  yang  akan  digunakan  untuk melakukan persamaan regresi.
c. Tahap penghitungan variabel A dan B
Variabel A dan B merupakan angka yang diperoleh dari hasil hitungan variabel X dan Y. Variabel A dan B merupakan koefisien yang akan digunakan pada persamaan regresi
d. Tahap menghitung persamaan regresi linier
Pada  tahapan  ini  variabel  yang  sudah  didapatkan  dimasukkan  pada  regresi  linier.  Regresi  linier  umum digunakan  untuk  mengetahui  besarnya  perubahan  suatu  variabel  yang  disebabkan  oleh  adanya  perubahan  pada variabel lain yang berhubungan.
e. Tahap penghitungan peramalan
Penghitungan peramalan dilakukan dengan memprediksi penjualan di tahun yang akan datang menggunakan time series dan menjelaskan bahwa penjualan pada tahun ini adalah sebesar Y atau 34,377 ditambahkan dengan 3,176 kemudian dikalikan dengan X periode waktunya selama 1 tahun yang merupakan trend penjualan school series pada perusahaan manufacture sampai dengan tahun selanjutnya.
f. Tahap Trial & Error
Tahap ini merupakan tahap uji hasil forescating atau hasil peramalan. Tahap ini menguji tingkat akurasi hasil peramalan melalui uji MAD, MSE, dan MAPE. Hasil uji yang memiliki nilai paling baik akan digunakan sebagai alat untuk melakukan proyeksi penjualan di tahun yang akan datang.
Tahapan analisis data yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Melakukan pemilihan data
b. Mengelompokkan data per kategori produk dan penjualan per tahun
c. Melakukan  kalkulasi  variabel  silang  dengan  melakukan  perkalian  antara  variabel  X  yang  merupakan  tahun penjualan dan variabel Y yang merupakan jumlah produk yang dijual. Hasil perkalian menghasilkan variabel XX dan XY.
d. Melakukan penghitungan variabel A dan B yang akan digunakan sebagai koefisien pada persamaan regresi dengan rumus berikut:
𝛼 = ∑ 𝑋 ∑ 𝑋 2 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑋𝑌 ŋ ∑ 𝑋 2 − ( ∑ 𝑋) 2 (1)
𝛽 = ∑ 𝑌 ∑ 𝑋 2 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑋𝑌 ŋ ∑ 𝑋 2 − ( ∑ 𝑋) 2 (2)
e. Melakukan penghitungan persamaan regresi linier berganda dimana Y= α + βX
f. Melakukan peramalan dengan menggunakan time series dan menjelaskan bahwa penjualan pada tahun 2023 adalah  sebesar  Y  ditambahkan  dengan  3,176  kemudian  dikalikan  dengan  X  periode  waktunya  selama  1 tahun.
g. Melakukan trial and error dengan menguji akurasi melalui uji MAD, MSE, MAPE.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  membahas  lebih  lanjut  mengenai  hasil  penelitian  ini,  maka  dapat  dipahami  terlebih  dahulu  mengenai beberapa hal berikut ini,
Pertama, forecasting. Forecasting dapat pula diartikan sebagai peramalan atas suatu keadaan atau kejadian pada waktu berikutnya [17]. Peramalan ini sering digunakan oleh perusahaan untuk membuat suatu kebijakan atas produksi  produk  di  perusahaan  manufaktur  sebagainupaya  meminimalisir  terjaidnyankerugian  yang  disebabkan oleh banyak faktor salah satunya kepuasan pelanggan.
Forecasting  dilakukan  dengan  Melakukan  pengumpukan  data  di  tahun  sebelumnyanyang  kemudian dilakukan  analisis  mendalam  untuk  diketahui  hasil  peramalanbya.  Hasil  peramalan  dapat  membantu  untuk mengetahui mengenai produk best seller , waktu pembuatan, prosedur pembuatan produk yang efektif dan efisien, memperkirakan model terbaru yang kira-kira akan menjadi trend yang disukai atau digandrungi masyarakat, dan lain sebagainya [18].
Kedua ,  proyeksi  sales  dapat  diartikan  sebagai  ramalan  atas  penjualannyang  akan  dipeorleh  perushaan dimana hal ini diukur melalui harga jual dan harga modal yang dikeluarkan [19] dalam memproduksi suatu barang sehingga  perkiraan  mengenai  hasil  penjualan  yang  diperoleh  perusahaan  dapat  diperkirakan  ([20],  [21].  Perlu diketahui  dalam  membuat  perkiraan  volume  penjualan  dan  produk  harus  dilakukan  secara  teliti  supaya menghasilkan data yang akurat supaya tidak terlalu melenceng dari kenyataan.
Ketiga ,  perusahaan  manufaktur  bidang  furniture.  Perusahaan  manufaktur  merupakan  perusahaan  yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1739 − 1746 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2802
beroperasional pada pembuatan barang jadi atau setengah jadi [22]. Sedangkan furniture lebih dekat dengan barang- barang yang digunakan untuk peralatan rumah tangga. Produk yang dibuat oleh perusahaan manufaktur disesuaikan dengan kebutuhan masyarakat supaya tidak terjadi penumpukan stock sehingga setiap perusahaan harus mau dan mampu terbuka dengan perkembangan zaman untuk menghasilkan produk yang berkualitas dan terjangkau. Setelah dilakukan analisis data, diketahui hasil sebagai berikut:

## 3.1 Pre-processing data
Pada tahapan ini, kita akan melakukan pemilihan data yang dibutuhkan dan mengelompokkan data tersebut menjadi perkategori  produk  dan  pertahun  penjualan  serta  mengeliminasi  data  yang  tidak  dibutuhkan.  Pada  Tabel  1 menunjukkan  penjualan  perbulan  untuk  penjualan  di local  market yang  telah  dikelompokkan  dari  penjualan beberapa business model dan dari data penjualan harian.
Tabel 1. Data Penjualan pada Tahun 2022 Bulan Penjualan (Y) Januari 44.224 Februari 42.341 Maret 61.878 April 31.784 Mei 26.001 Juni 55.328 Juli 62.617 Agustus 51.155 September 64.691 Oktober 77.482 November 75.511 Desember 67.255
Data  pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  penjualan local  market selama  tahun  2022  mengalami  fluktuasi dimana hasil penjuaan terbesar terjadi pada bulan Oktober dan penjualan terendah terjadi pada bulan Mei. Setelah ditelisik  lebih  lanjut  terdapat  beberapa  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  fluktuasi  penjualan  antara  lain  karena adanya kesesuaian hasil produksi dengan trend model yang diminati masyarakat, tingkat harga yang realtif mahal yang  disebabkan  oleh  harga  bahan  baku  yang  melambung  tinggi  sehingga  daya  beli  masyarakat  tidak  dapat mencapai harga jual yang ditawarkan dan adanya keterlambatan bahan baku produksi yang menyebabkan waktu pemesanan  yang  terlampau  panjang  sehingga  sebagian  pemesan  lebih  memilih  untuk  melakukan  pembatalan pemesanan.

## 3.2 Kalkulasi Variabel X dan Y
Penentuan variabel X dan Y digunakan untuk melakukan penghitungan XY dan XX yang mana akan digunakan dalam melakukan kalkulasi nilai alpha dan beta. X adalah waktu penjualan yang dalam penelitian ini menggunakan acuan bulan selama satu tahun. Adapun Y adalah besaran penjualan yang dapat dilakukan oleh perusahaan pada bulan-bulan tersebut. Secara lebih rinci besaran penjualan pada setiap bulan selama satu tahun dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Penghitungan Koefisien X dan Y Bulan X Penjualan(Y) XY XX Januari 1 44.224 11.22484.682 1 Februari 2 42.341 185.634 4 Maret 3 61.878 127.136 9 April 4 31.784 130.005 16 Mei 5 26.001 331.968 25 Juni 6 55.328 438.319 36 Juli 7 62.617 409.319 49 Agustus 8 51.155 409.2409 64 September 9 64.691 582.219 81 Oktober 10 77.482 771.820 100 November  11 75.511 830.621 121 Desember 12 67.255 807.060 144 78 660267 4745928 650

## 3.3 Variable A&B Calcullation
Tahapan  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  alpha  dan  beta  yang  merupakan  koefisien  dalam  membentuk persamaan regresi untuk kemudian digunakan pada proses forecasting dengan perhitungan sebagai berikut :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1739 − 1746 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2802
𝛼 = ∑ 𝑋 ∑ 𝑋 2 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑋𝑌 ŋ ∑ 𝑋 2 − (∑ 𝑋) 2 = 429.173.550−370.182.384 7.800− 6.084 = 34.377
𝛽   = ∑ 𝑌 ∑ 𝑋 2 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑋𝑌 ŋ ∑ 𝑋 2 − (∑ 𝑋) 2 = 56.951.136−51.500.826 7.800−6.084 = 3.176

## 3.4 Linear regression Similarity
Metode ini  menjadi salah satu metode  yang dipergunakan dalam  melakukan  peramalan atau prediksi tentang karakteristik kualitas maupun kuantitas. Hal ini dikarenakan dengan memperkirakan berbagai kombinasi produk di perusahaan. Metode ini merupakan metode statistik yang memprediksi dengan menggunakan pengembangan hubungan  matematis  antara  variable  dependen  (Y)  dengan variabel  independen  (X)  [1].  Variabel  dependen adalah  variabel  akibat  atau  variabel  yang  dipengaruhi,  sedangkan  variabel  independen  adalah  variabel  sebab atau variabel yang mempengaruhi [17]. Prediksi variabel dependen dapat dilakukan jika variabel independennya diketahui  [14].  Umumnya  penjualan  produk  dinyatakan  sebagai  variabel  dependen  yang  nilainya  dipengaruhi oleh variabel independen [18].
Penerapan Rumus Linear Regression adalah sebagai berikut : 𝑌 =  𝛼 +  𝛽𝑋 +  𝜀 =34,377 + 3,176 X + ε

## 3.5 Forecasting Time Series
Kemudian  dari  persamaan  tersebut  akan  digunakan  untuk  memprediksi  dengan  menggunakan time  series. Penggunaan time  series disini merujuk  pada  penggunaan  data annual  series yang  dalam  penelitian ini  adalah data per bulan selama satu tahun. Januari Tahun 2023 dianggap sebagai tahun ke 13 sehingga estimasi besaran koefisien tahun ke-13 dapat diketahui dengan melakukan perkalian antara koefisien beta dengan bulan ke 13 dan menjelaskan  bahwa  penjualan  pada  tahun  2023  adalah  sebesar  Y  atau  34,377  ditambahkan  dengan  hasil perkalian  antara  koefisien  beta  dan  bulan  ke  13  maka  didapatkan  angka  sejumlah  bX. Forecasting besaran penjualan pada bulan ke-13 adalah besaran penjualan pada tahun t yang diinterpretasikan oleh nilai a ditambah dengan nilai bX. Secara sederhana dapat dijelaskan bahwa Penjualan pada bulan ke-n adalah a+bX pada bulan ke-n. Perhitungan ini dapat digunakan pada bulan-bulan berikutnya dengan menambahkan besaran bulan seperti Februari adalah 14, Maret 15, dan seterusnya hingga pada Bulan Desember sama dengan 24.
Tabel 3. Hasil Forecasting Bulan (2023) x a b bX Penjualan Januari 13 34.377 3.176 41.288 75.665 Februari 14 34.377 3.176 44.464 78.841 Maret 15 34.377 3.176 47.640 82.017 April 16 34.377 3.176 50.816 85.193 Mei 17 34.377 3.176 53.992 88.369 Juni 18 34.377 3.176 57.168 91.545 Juli 19 34.377 3.176 60.344 94.721 Agustus 20 34.377 3.176 63.520 97.897 September 21 34.377 3.176 66.696 101.073 Oktober 22 34.377 3.176 69.872 104.249 November 23 34.377 3.176 73.048 107.425 Desember 24 34.377 3.176 76.224 110.601

## 3.6 Trial & Error
Tahapan ini merupakan tahapan terakhir untuk menguji tingkat akurasi forecasting dengan metode time series. Pengujian dilakukan menggunakan tiga teknik pengujian diantaranya uji MAD, MSE dan MAPE. MAD adalah uji rata-rata  penyimpangan  secara  absolut.  MSE  adalah  rata-rata  kuadrat  kesalahan  sedangkan  MAPE  adalah rata-rata kesalahan secara absolut. Untuk menghitung tingkat akurasi digunakan penghitungan selisih actual dan forecast seperti pada Tabel 4 sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Trial and Error Bulan (2023) Actual Forecast (A-F) |A-F| (A-F)^2 |A-F|/Actual Januari 44.224 75.665 -31.441 31441 988.536.481 71% Februari 42.341 78.841 -36.500 36500 1.332.250.000 86% Maret 61.878 82.017 -20.139 20139 405.579.321 33% April 31.784 85.193 -53.409 53409 2.852.521.281 168% Mei 26.001 88.369 -62.368 62368 3.889.767.424 240% Juni 55.328 91.545 -36.217 36217 1.311.671.089 65% Juli 62.617 94.721 -32.104 32104 1.030.666.816 51% Agustus 51.155 97.897 -46.742 46742 2.184.814.456 91%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1739 − 1746 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2802
September 64.691 101.073 -36.382 36382 1.323.649.924 56% Oktober 77.511 104.249 -26.767 26767 716.472.289 35% November 75.511 107.425 -31.914 31914 1.018.503.396 42% Desember 67.255 110.601 -43.346 43346 1.878.875.716 64% 660.267 1.117.596 -457.329 457329 18.933.308.301 69%
Berdasarkan Tabel 4 tersebut maka didapatkan hasil sebagai berikut :
𝑀𝐴𝐷 = ∑ | Actual – Forecast | ŋ
= 457,329 / 12 = 38,111
𝑀𝑆𝐸 = ∑ ( Actual – Forecast )^2 ŋ−1 =  18.933.308.301 / 11 =   1.721.209.846
MAPE  = ∑ ( Actual – Forecast )^2=  69 / 12 =   0,06.
Berdasarkan data di atas maka diketahui nilai MAD adakag 38.111, MSE 1.721.209.846 dan MAPE 0.06. Artinya, nilai MAPE 0.06 maka forecasting tersbeut sangat baik untuk dijadikan sebagai pedoman atau acuan dalam membuat kebijakan berikutnya pada perusahaan manufacturing furniture .

## 4. KESIMPULAN
Setiap perusahaan ingin memperoleh volume penjualan yang meningkat dan minim dari risiko kerugian, setelah dilakukan forecasting dengan  metode time  series atau  peramalan  pada  perusahaan manufacturing  furniture dengan mengacu pada data tahun 2022 diketahui bahwa hasil ramalan dapat digunakan untuk dijadikan sebagai acuan  dalam  membuat  kebijakan  berikutnya  dengan  nilai  MAPE  0,06.  Oleh  karena  itu,  perusahaan manufacturing furniture sebaiknya membuat peramalan untuk mengetahui perkiraan proyeksi sales pada bulan di  tahun  berikutnya  sehingga  meminilisir  adanya  kerugian  dan  terus  meningkatkan  eksistensinya  melalui peningkatan  volume  penjualan.  Perhitungan forecasting dengan  metode times  series penjualan furniture menggunakan regresi linear bisa digunakan dengan hasil perhitungan yang cukup baik. berdasarkan pada hasil uji MAD, MSE, dan MAPE terhadap penjualan perbulan yang masih cukup memenuhi standar. Namun, hasil prediksi ini dapat diperoleh dengan data yang tidak mengalami lonjakan signifikan atau pun penurunan secara drastis.  Selain  itu  faktor  kondisi  alam  dimana  pada  tahun  2022  pun  masih  dalam  tahapan  endemic  setelah melewati  badai  pandemic  COVID  19.  Oleh  karena  itu,  peneliti  berharap  bahwa  hasil  penelitian  ini  dapat memberikan sumbangan pemikiran bagi para pengusaha dalam menjalankan perusahannya supaya dapat terus survive ditengah persaingan yang tiada henti mengingat perusahaan pada bidang manufacturing furniture juga cukup banyak. Dengan adanya peramalan atau perkiraan ini maka perusahaan dapat bergerak lebih cepat dan tepat  untuk  membuat  kebijakan  berikutnya  guna  memajukan  perusahaan.  Selain  itu,  peneliti  juga  ingin menegaskan  bahwa  pembuatan forecatsing harus  dilaksanakan  dengan  hati-hati  dan  teliti  supaya  tidak memberikan hasil yang justru merugikan perusahaan karena adanya salah perhitungan. Disisi lain peneliti juga berharap bahwa hasil peneilitian ini juga dapat dijadikan sebagai sumber pemikiran atau dasar informasi bagi para peneliti berikutnya dan bagi para pembaca dalam meningkatkan wawasannya. Semoga dengan penerapan forecasting pada  perusahaan furniture ini  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear  bisa  mencapai  target tujuan  pada  riset ini  dan  juga  membantu  perusahaan  bisa  lebih  maju  dan  berkembang  sehingga  akan  mampu memberikan dampak positif pada kehidupan sosial di lingkungan sekitar perusahaan .

## REFERENCES
[1] B.  E.  Satiaputra  and  H.  Suherman,  “Analisis  Kinerja  Keuangan  Perusahaan  Manufaktur  (Sebuah  Studi  Empiris  Pada Perusahaan Manufaktur Industri Logam Go Public di BEI) Periode 2012-2016,” Jurnal Ilmiah Feasible (JIF), vol. 1, no. 1, pp. 32–45, 2019.
[2] M.  N.  Ahlina  and  S.  C.  Simamora,  “PENGARUH  PERPUTARAN  PIUTANG  DAN  PERPUTARAN  PERSEDIAAN TERHADAP RETURN ON EQUITY (ROE) PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR SEKTOR INDUSTRI BARANG KONSUMSI YANG TERDAFTAR DI BEI PERIODE 2016-2018,” Jurnal Ilmiah M-Progress, vol. 11, no. 1, 2021.
[3] G. N. Ahmad, R. Lullah, and M. E. S. Siregar, “Pengaruh keputusan investasi, keputusan pendanaan, kebijakan dividen, dan ukuran  dewan  komisaris  terhadap  nilai  perusahaan  pada  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia periode 2016-2018,” JRMSI-Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia, vol. 11, no. 1, pp. 169–184, 2020.
[4] F. A. Putra, M. Jannah, A. Malik, E. Muchlis, and M. Yandra, “IDENTIFIKASI PRODUKSI DAN PEMASARAN KARYA MUDA FURNITURE DALAM INDUSTRI MEBEL,” CIVED, vol. 6, no. 3, 2019.
[5] N. Rahmah, H. Kaskoyo, S. G. Saputro, and W. Hidayat, “Analisis Biaya Produksi Furnitur: Studi Kasus di Mebel Barokah 3, Desa Marga Agung, Lampung Selatan (Cost Analysis of Furniture Production: A Case Study at Mebel Barokah 3, Marga Agung Village, Lampung Selatan),” Jurnal Sylva Lestari, vol. 8, no. 2, pp. 207–217, 2020.
[6] W.  Gunadi,  “PROSPEK DAN  STRATEGI  BERSAING  PADA  INDUSTRI  FURNITURE  BERBAHAN  BAKU KAYU JATI,” Jurnal Ilmiah M-Progress, vol. 11, no. 1, 2021.
[7] F.  Sutisna  and  H.  Hendy,  “Analisis  Perbandingan  Tingkat  Kesalahan  Metode  Peramalan  sebagai  Upaya  Perencanaan Pengelolaan Persediaan yang Optimal pada PT Duta Indah Sejahtera,” Jurnal Bina Manajemen, vol. 8, no. 1, 2019.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1739 − 1746 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.2802
[8] E. P. Lestari and W. S. U. Isnina, “Analisis kinerja industri manufaktur di Indonesia,” Jurnal Riset Ekonomi dan Manajemen, vol. 17, no. 1, pp. 183–198, 2017.
[9] A.  Dinarjito,  “Penyusunan  Forecasting  Laporan  Keuangan  Menggunakan  Weighted  Moving  Average  Dan  Penilaian Penyertaan Modal Negara Pada BUMN Konstruksi: Studi Kasus PT Waskita Karya (Persero),” Jurnal Pajak dan Keuangan Negara (PKN), vol. 4, no. 1, pp. 147–165, 2022.
[10]  D.  P.  Wicaksono  and  M.  Novita,  “SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFIS  PEMETAAN  HASIL  SUARA  PEMILIHAN WALIKOTA  DAN  WAKIL  WALIKOTA KOTA  SEMARANG  TAHUN 2020  BERBASIS  WEBSITE,”  in  Science  and Engineering National Seminar, 2021, vol. 6, no. 1, pp. 605–610.
[11]  A. Lusiana and P. Yuliarty, “Penerapan Metode Peramalan (Forecasting) pada Permintaan Atap di PT X,” Industri Inovatif: Jurnal Teknik Industri, vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2020.
[12]  C. J. M. Sianturi, E. Ardini, and N. S. B. Sembiring, “Sales Forecasting Information System Using the Least Square Method in Windi Mebel,” Jurnal Inovasi Penelitian, vol. 1, no. 2, pp. 75–82, 2020.
[13]  I. Rosadi et al., “In vitro study of cartilage tissue engineering using human adipose-derived stem cells induced by platelet- rich plasma and cultured on silk fibroin scaffold,” Stem Cell Res Ther, vol. 10, no. 1, pp. 1–15, 2019.
[14]  M. B.  Soeltanong and C. Sasongko,  “Perencanaan Produksi dan Pengendalian Persediaan pada Perusahaan Manufaktur,” Jurnal Riset Akuntansi & Perpajakan (JRAP), vol. 8, no. 01, pp. 14–27, 2021.
[15]  S.  Lestari  and  D.  D.  Nurdiansah,  “Analisa  perencanaan  kebutuhan  material  pada  perusahaan  manufaktur  kertas  dengan metode material requirement planning (MRP),” Jurnal INTECH Teknik Industri Universitas Serang Raya, vol. 4, no. 2, pp. 59–64, 2018.
[16]  R. Bakri, U. Data, and N. Probondani, “Aplikasi Auto Sales Forecasting Berbasis Computational Intelligence Website untuk Mengoptimalisasi Manajemen Strategi Pemasaran Produk,” vol, vol. 2, pp. 244–251, 2019.
[17]  S. Mulyani, D. Hayati, and A. N. Sari, “Analisis Metode Peramalan (Forecasting) Penjualan Sepeda Motor Honda Dalam Menyusun Anggaran Penjualan Pada PT Trio Motor Martadinata Banjarmasin,” Dinamika Ekonomi-Jurnal Ekonomi Dan Bisnis, vol. 14, no. 1, pp. 178–188, 2021.
[18]  N.  Yanti,  I.  A.  M.  Tuningrat,  and  A.  Wiranatha,  “Analisis  peramalan  penjualan  produk  kecap  pada  perusahaan  kecap Manalagi Denpasar Bali,” Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Agroindustry, vol. 4, pp. 72–81, 2016.
[19]  T. S. P. Dipoatmodjo, A. Anwar, and H. Budiyanti, “Pelatihan teknik proyeksi bisnis pada pemilik usaha garam di Kecamatan Mangarabombang Kabupaten Takalar,” in Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat, vol. 2019, no. 8.
[20]  N. Kusumawardani, M. R. Afandi, and L. P. Riani, “ANALISIS FORECASTING DEMAND DENGAN METODE LINEAR EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI PADA PRODUK BATIK FENDY, KLATEN),” Jurnal Ekonomi & Pendidikan, vol. 16, p. 2, 2019.
[21]  P. Hastuti and D. Ismayanti, “Analisis Forecasting Penjualan Produk Handphone Merk Samsung Di Counter Samsung Q Mall Banjarbaru,” Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis, vol. 5, no. 1, 2019.
[22]  B.  E.  Satiaputra  and  H.  Suherman,  “Analisis  Kinerja  Keuangan  Perusahaan  Manufaktur  (Sebuah  Studi  Empiris  Pada Perusahaan Manufaktur Industri Logam Go Public di BEI) Periode 2012-2016,” Jurnal Ilmiah Feasible (JIF), vol. 1, no. 1, pp. 32–45, 2019.