## PROYEKSI MINAT BELI KONSUMEN SAYURAN HIDROPONIK STUDI PADA CV HIDRO SINERGI UTAMA
Maryam Batubara 1 ,  Yuliana  Saputri 2* 1,2 Universitas Islam Negeri  Sumatera  Utara,  Indonesia
Article’s Information ABSTRACT DOI: 10.32812/jibeka.v17i1.369 ISSN: 0126-1258

## ISSN-E:
2620-875X KORESPONDENSI : yulianasyaputri74@gmail.com
This  research aims  to  find the  most  significant selling potential of hydroponic plants. This study  compared three types  of  hydroponic plants: kale, spinach and Pak Choy. The potential sales of the three plants were compared using several methods, namely Naive, Moving Average,  Single  Exponential  Smoothing,  and  Decomposition Additive. Water spinach and Pak Choy got the highest forecast using the decomposition-additive sales forecasting method, while spinach used single exponential smoothing. The prediction of hydroponic and Pak Choy vegetable sales time is more varied than spinach, which is estimated to be the same as the previous year's sales. Water spinach and Pak Choy hydroponic vegetables have great sales opportunities in 2022.
Keywords:
Hydroponic, Projection, Selling

## ABSTRAK
Penelitian ini ditujukan untuk mencari potensi jual paling besar yang dimiliki  oleh tanaman  hidroponik. Dalam penelitian  ini membandingkan  tiga  jenis  tanaman  hidroponik  yaitu  kangkung, bayam  dan  pakcoy.  Potensi  penjualan  ketiga  tanaman  tersebut dibandingkan dengan menggunakan beberapa metode, yaitu Naive, Moving Average, Single Exponential Smoothing, dan Decomposi tion Additive.  Tanaman  kangkung  dan  pakcoy  didapatkan  ramalan tertinggi  dengan  menggunakan  metode  peramalan  penjualan decomposition  additive,  sedangkan  bayam  menggunakan  single exponential smooting. Prediksi waktu penjualan sayur hidroponik dan pakcoy lebih variatif dibandingkan bayam yang diperkirakan sama dengan penjualan tahun sebelumnya. Sayuran hidroponik kangkung dan pakcoy memiliki peluang penjualan yang besar di tahun 2022.
Kata Kunci: Hidroponik, Proyeksi, Penjualan

## Pendahuluan
Budidaya sayuran hidroponik di Indonesia  telah berkembang lama. Hidroponik berasal dari kata  hydro  yang  berarti  air,  dan  ponus  yang  berarti  daya.  Menurut  Istiqomah  (2007) hidroponik  adalah  cara budidaya  tanaman dengan  menggunakan  air yang telah  dilarutkan nutrisi  yang  dibutuhkan  tanaman  sebagai  media  tumbuh  tanaman  untuk  menggantikan tanah. Tanaman dengan  metode penanaman hidroponik  berarti pemberdayaan air sebagai dasar  pengembangan  tubuh  tanaman  dan  berperan  dalam  proses  fisiologis  tanaman. Budidaya  sayuran  hidroponik  merupakan  bisnis  yang  menguntungkan  dan  memberi kemungkinan kepada setiap  orang untuk mengusahakannya, karena harga  jual lebih  tinggi dari sayuran yang dibudidayakan secara umum.
Sayuran  yang  dihasilkan  dengan  teknologi  hidroponik  memiliki  kualitas  lebih  baik dibandingkan  sayuran  konvensional.  Pada  tahun  1994  sebuah  tes  pernah  dilakukan  oleh kelompok Investigasi dari Laboratorium Teknologi Tanaman Universitas San Jose California, untuk  mengetahui  kandungan  vitamin dan  mineral  yang  terkandung  dalam  hasil  tanaman hidroponik  dibandingkan  dengan  hasil  tanaman yang  dibudidayakan  secara konvensional. Menurut  tanaman hasil hidroponik memiliki vitamin dan mineral yang secara signifikan lebih tinggi  dan  sangat  bermanfaat  bagi  kesehatan  manusia  dibandingkan  dengan  pola konvensional maupun organik.
Salah satu Salah satu perusahaan yang memproduksi sayuran hidroponik adalah CV. Hidro Sinergi  Utama. CV Hidro Sinergi  Utama berlokasi  di  Jl. Tambak Rejo, Pasar  1  Percut Sei Tuan  Kab.  Deli  Serdang,  Sumatera  Utara.  CV.  Hidro  Sinergi  Utama  adalah  perusahaan ketahanan  pangan  mandiri dengan  konsep holding  company . Bersinergi  dengan  lebih  dari 1000  petani  dan pelaku  UMKM mengembangkan potensi  agrowisata  dan  eduwisata.  Kami memberikan solusi  sayur  sehat  masyarakat dengan  jargon “Fresh from  farm  to  the  table” dengan  arti Sayur sehat  fresh berkualitas  dari  kebun  langsung  ke meja makan anda.  CV.
Hidro  Energi  Utama menyediakan sayur  hidroponik  dengan  jenis  sayuran  oriental  seperti pakcoy, kangkung dan bayam.
Jenis  sayuran  pakcoy,  kangkung  dan  bayam  ini  memiliki  angka  penjualan  yang  sangat berfluktuasi. Hal  ini  menjadi  permasalahan  serius  bagi  perusahaan,  karena ketidakpastian dalam  memasok  sayuran  hidroponik  kepada  ritel.  Sehingga  menyebabkan  perusahaan dalam kondisi  kelebihan  atau  kekurangan sayuran.  Pada  kondisi  kelebihan  sayuran  maka perusahaan  akan  mengalami  kerugian,  karena  tidak  terjualnya  sayuran  yang  sudah diproduksi.  Namun  pada  kondisi  sebaliknya,  saat  perusahaan  mengalami  kekurangan sayuran maka perusahaan  kehilangan  kesempatan  dalam mendapatkan keuntungan  yang maksimal. Dalam  hal  ini  perusahaan  harus  mempunyai alternatif  lain  untuk  meminimalisir
kerugian,
Peramalan penjualan  dilakukan melalui  beberapa  tahapan,  dan  tahapan  yang paling  awal adalah  mencari dan  mengetahui  data  historis  dari  penjualan  sayur  hidroponik  CV.  Hidro Sinergi  Utama. Data  tersebut  merupakan data  time  series  yang  dihasilkan  dari  penjualan selama  satu tahun  sebelumnya  dimulai pada  bulan  Januari  2021  sampai Desember 2021. Data  tersebut  adalah  data  penjualan  ketiga  jenis  sayur  hidroponik  yang  diproduksi  oleh perusahaan  yang terdiri dari  pakcoy, kangkung dan  bayam. Berikut adalah  data  penjualan ketiga  jenis  sayur  hidroponik  yang  diproduksi  oleh  perusahaan  yang  terdiri  dari  pakcoy,

## kangkung dan bayam:
Tabel  1. Penjualan  Sayur  Hidroponik  Pakcoy  Berdasarkan  Data  Mingguan Satuan  Kilogram (Kg)
No Bulan Minggu Total 1 2 3 4 5 1 Januari 200 215 275 325 100 1115 2 Februari 125 145 275 210 20 775 3 Maret 116 110 225 157 120 728 4 April 150 80 165 210 90 695 5 Mei 225 365 55 140 75 860 6 Juni 115 50 70 85 50 370 7 Juli 50 120 150 135 170 625 8 Agustus 190 300 350 410 200 1450 9 September 75 150 165 300 50 740 10 Oktober 50 190 400 200 5 845 11 Nopember 120 145 225 245 50 785 12 Desember 150 150 200 375 100 975
Sumber: Data Penjualan  CV. Hidro Sinergi Utama  (Diolah)
Berdasarkan Tabel 1 dapat dijelaskan bahwa penjualan sayur hidroponik pakcoy mengalami fluktuasi,  kuantitas  penjualannya  lumayan tinggi  dimana  banyak yang  menembus ratusan kilo setiap minggunya. Tingginya penjualan  sayur hidroponik pakcoy diakibatkan banyaknya permintaan  dari  pasar  dan  juga  rumah  makan chinese.  Penjualan  tertinggi  selama  tahun 2021 berada pada bulan agustus  2021 minggu ke empat dengan jumlah 410 kg sedangkan untuk  penjualan  terendah  pada  tahun  2021  berada  pada  bulan  februari  minggu  ke  lima sebanyak 5 kg. Sedangkan untuk penjualan bulanan, penjualan tertinggi pada bulan agustus sebanyak 1.450 kg, untuk penjualan  terendah pada bulan juni sebanyak 370 kg.
Tabel  2. Penjualan  Sayur  Hidroponik  Kangkung  Berdasarkan  Data  Mingguan  Satuan   Kilogram (Kg)
No Bulan Minggu Total 1 2 3 4 5 1 Januari 45 35 75 66 25 246 2 Februari 75 45 114 112 10 356 3 Maret 65 110 125 49 77 426 4 April 95 80 117 106 90 488 5 Mei 0 59 55 140 75 329 6 Juni 43 50 70 85 50 298 7 Juli 35 47 46 135 48 311 8 Agustus 80 110 125 75 45 435 9 September 25 78 58 182 30 373 10 Oktober 35 45 125 85 0 290 11 Nopember 59 60 48 78 25 270 12 Desember 75 80 84 79 50 368
Sumber: Data Penjualan  CV. Hidro Sinergi Utama  (Diolah)
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  dijelaskan  bahwa  penjualan  sayur  hidroponik  kangkung mengalami  fluktuasi,  kuantitas  penjualannya  tidak  sebanyak  penjualan  sayur  hidroponik pakcoy disebabkan  ketahanan  sayur dan rumah makan yang bekerja sama dengan CV ini jarang membeli dengan jumlah besar. Penjualan  bulanan  pada sayur hidroponik kangkung, tertinggi pada bulan april sebanyak 488 kg, terendah pada bulan januari sebanyak 246 kg.

## Tabel  3. Penjualan  Sayur  Hidroponik  Bayam  Berdasarkan  Data  Mingguan Satuan  Kilogram
(Kg)
No Bulan Minggu Total 1 2 3 4 5 1 Januari 22 70 130 35 12 269 2 Februari 25 65 85 68 0 243 3 Maret 27 58 60 56 25 226 4 April 15 25 55 140 39 274 5 Mei 15 43 55 50 20 183 6 Juni 25 48 45 35 28 181 7 Juli 32 49 34 56 45 216 8 Agustus 55 70 42 54 22 243 9 September 25 78 58 54 30 245 10 Oktober 15 45 44 60 10 174 11 Nopember 59 60 48 78 25 270 12 Desember 25 80 45 77 50 277
Sumber: Data Penjualan  CV. Hidro Sinergi Utama  (Diolah)
Berdasarkan Tabel 3 dapat dijelaskan bahwa penjualan  sayur hidroponik bayam mengalami fluktuasi, kuantitas penjualannya hampir sama dengan sayur hidroponik kangkung yaitu tidak sebanyak  penjualan  sayur  hidroponik  pakcoy. Penjualan  bulanan  pada  sayur  hidroponik bayam  tertinggi  pada  bulan  desember  sebanyak  277  kg,  terendah  pada  bulan  oktober sebanyak 174 kg.
Maka dibutuhkan suatu analisis  peramalan penjualan dan keuntungan sayuran hidroponik di
Amatta Farm. Menurut Heizer dan Render (2015) peramalan adalah perkiraan tentang suatu tingkat  permintaan  yang  diharapkan  untuk  suatu  produk  dalam  periode  waktu tertentu  di masa yang akan datang. Peramalan adalah  kegiatan untuk memprediksikan kejadian  yang akan  datang,  dengan  memanfaatkan dasar  pengetahuan  dan  nilai  yang tersedia  di  masa lalu. Menggunakan data yang ada di masa lalu kemudian mengestimasikan hasil yang akan diperoleh di masa depan dengan pendekatan model matematis Assauri (2016)
Peramalan  metode naïve  ini  adalah  suatu  metode  peramalan  yang paling  sederhana  dan paling  mudah  dipraktekkan.  Metode  naïve  ini  mengasumsikan  bahwa  masa  lalu  adalah indikator terbaik untuk masa depan Yudaruddin (2019). Sebab asumsi tersebut berlaku pada metode  naïve  maka metode  ini  memiliki  kelemahan  yaitu  hanya  dapat  meramalkan satu periode waktu saja.  Metode naive ini dihitung  dengan cara Yt+1= Yt, Yt
Metode moving average menurut Yudaruddin (2019) merupakan tingkat lanjut  dari metode sederhana naïve ,  karena dalam metode moving average ini  menggunakan masa  lalu  dan masa  yang  sekarang  kemudian  dijumlahkan  dan  diambil  hasil  rata-ratanya  untuk meramalkan penjualan di periode berikutnya. Metode ini pertama kali menjumlahkan seluruh penjualan  pada periode 1 sampai 60 seperti pada rumusnya yaitu S(t+1) = = (Xt + Xt-1 + Xt- 2  +  … +  Xt-n+1) /  n,  dan  nilai  n  ditentukan  berdasarkan  pertimbangan  jumlah  data  yang dimasukan  atau  jumlah  periode  atau  jarak  yang  dimasukkan yang  sering  disebut  dengan ordo atau length .
Metode Single Exponential Smoothing menurut Yudaruddin (2019) sangat bergantung pada nilai  konstanta  α ( konstanta  smoothing ).  Penentuan konstanta smoothing dapat  dilakukan dengan  cara trial and error , untuk menghasilkan nilai  konstanta dengan pemulusan  terbaik.
Interval dari konstanta smoothing yaitu 0 < α < 1. Maka dapat dicoba antara 0,1-0,9. Single Exponential  Smoothing ini  sangat  cocok untuk  meramalkan suatu  data  yang memiliki pola horizontal  atau stasioner.
Metode decomposition menurut  Yudaruddin  (2019)  merupakan  metode  yang  memecah belah  antara  pola  yang  terkandung  didalam  suatu  deret  waktu  ( time  series ),  dan mengidentifikasi  masing-masing  pola  tersebut  secara  terpisah  dan  kembali  menyatukan hasilnya  untuk  dilakukan  proses  peramalan.  Dekomposisi  aditif  merupakan  metode dekomposisi rata-rata sederhana. Dekomposisi aditif ini merupakan dekomposisi yang dipilih apabila  gelombang-gelombang  ( swing ) dari  variabel  musiman bersifat  konstan  sepanjang waktu.  Langkah  yang  pertama  dilakukan  adalah  dengan  menentukan  jarak  ( length )  pada pola  yang  terbentuk  sepanjang  data  yang  ditampilkan.  Jarak  ( length )  dalam  metode  ini adalah  2 sampai  30, sama dengan  metode  Hal ini dilakukan  untuk menambah keakuratan yang  disebabkan  oleh  adanya  pola-pola  yang terbentuk  dalam  satu  data  penjualan.  Hasil
dari  perhitungan  dengan  membandingkan  nilai  MAPE  terkecil  untuk  mengetahui  tingkat kesalahan yang paling terkecil berdasarkan variasi jumlah jarak ( length )
Hampir semua bagian perusahaan membutuhkan hasil  ramalan penjualan.  Hasil peramalan lingkungan bisnis dimana perusahaan beroperasi pada umumnya mempunyai implikasi pada ramalan  penjualan.  Karena  itu  peramalan  penjualan  dalam  sebuah  perusahaan  sangat dibutuhkan tidak hanya untuk jangka pendek saja melainkan juga untuk jangka panjangnya. Maka  dari  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menghitung  besarnya  rata-rata  ramalan penjualan  dan  keuntungan  sayuran  hidroponik  pakcoy, kangkung,  dan  bayam  CV.  Hidro Energi Utama untuk 60 minggu pada periode Januari 2022 – Desember 2022 mendatang.
Penelitian  Usaha  Hidroponik  di  Indonesia  juga  diteliti  oleh  serta  Akhsan,  Amiruddin,  dan Zulfikri (2021) serta Purnomowati dan Asrihapsari  (2021)  dengan  tujuan meningkatkan dan mengembangkan bisnis  Usaha Hidroponik di Indonesia  sekaligus keberlanjutan lingkungan.
Penelitian  menggunakan metode Moving Average juga  diteliti  oleh  Niroomand, Metghalchi, dan  Hajilee  (2020)  dan  Sudarthio,  Mulyawan, dan  Haris  (2020)  dengan  tujuan  peramalan yang  menghitung  rata –  rata  suatu  nilai  runtut  waktu  dan  kemudian  digunakan  untuk memperkirakan nilai pada periode selanjutnya.
Penelitian  menggunakan  metode Naïve juga  diteliti  oleh  Akyildirim  et  al.  (2021)  dan Moisescu, Gică, dan  Dorobantu  (2021) dengan  memprediksi hanya dengan  menggunakan jumlah  data  pelatihan  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan dalam proses pengklasifikasian.
Penelitian menggunakan metode Single Exponential Smoothing juga diteliti Xie, Qianab, dan Wanga (2021), Ratan, Carolyn P, dan Len  J (2021), N.C.Gonçalvesa, Carvalho, dan Paulo (2020),  Zhanga  dan  Wang  (2020),  Ghania,  Awaisa,  dan  Muzammula  (2019) Single Exponential  Smoothing merupakan metode peramalan yang digunakan  untuk meramalkan jumlah  pemesanan  dan  penjualan  ikan  pada  masa  yang  akan  datang  dengan  cara melakukan proses pemulusan (smoothing) , sehingga menghasilkan data ramalan yang lebih kecil nilai  kesalahannya.
Penelitian  menggunakan  metode Decomposition  Additive Santoso  (2017) Jradi,  Bouzdine Chameeva, dan  Aparicio  (2018) adalah Metode multiplicative decomposition adalah salah satu  metode  untuk  menganalisis  data  dalam  kurun  waktu  tertentu  yang  melibatkan percobaan  untuk  mengidentifikasi  faktor –  faktor yang  dari  komponen  –  komponen  yang mempengaruhi  setiap  nilai  dalam  kurun  waktu  tersebut.  Metode  tersebut  disebut dengan decomposition dimana setiap komponen diidentifikasi secara terpisah .

## Metode
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  metode analisis  deskriptif dan metode studi  kasus (case study). Metode analisis deskriptif  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mendeskripsikan  dan  memberikan gambaran  suatu  objek  yang  akan  diteliti  dari  data  atau  sampel  yang  sudah  dikumpulkan sebagaimana  adanya  tanpa  dianalisis  membuat  kesimpulan  yang  berlaku  untuk  umum Sugiyono (2014)
Teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan  yaitu  purposive  sampling  yang  mana penentuan  sampel didasarkan  pada  pertimbangan  peneliti  mengenai sampel-sampel  yang paling sesuai. Sampel yang digunakan dalam penelitian  ini adalah data penjualan dari ketiga jenis  sayuran  pakcoy, kangkung, bayam hijau  CV. Hidro Energi Utama selama satu  tahun kebelakang,  dari  bulan  Januari  2021  sampai  Desember  2021  dan  data  biaya-biaya  yang digunakan  dalam  produksi  ketiga  jenis  sayuran  tersebut.  Adapun  periode  peramalannya selama 12 bulan mendatang dari bulan Januari 2022 sampai Desember 2022
Data primer diperoleh dari perusahaan yaitu data produksi dan penjualan sayuran hidroponik pakcoy,  kangkung,  dan  bayam  dari  bulan  Januari  2021  sampai  Desember  2021.  Data tersebut diperoleh  dari hasil  wawancara yang akan dilakukan secara tanya jawab langsung antara narasumber dan peneliti. Data sekunder yang dipakai dalam penelitian ini adalah data dari Kementerian Pertanian, Kementerian Kesehatan dan data penunjang lainnya.

## Hasil dan Pembahasan
Dengan  menggunakan  data  sebelumnya  maka  akan  dilakukan  forecasting  dengan menggunakan  metode Naïve,  Moving  Average,  Single  Exponential  Smoothing,
Decomposition  Additive. Metode  peramalan  yang  digunakan  nantinya  akan  menghasilkan sebuah    peramalan  penjualan  untuk  satu  tahun  kedepan,  dan  dalam  hal  ini  peramalan menggunakan data  penjualan  yang dikonversi menjadi  data mingguan  dan  hasil  akhir dari peramalan juga akan menjadi data mingguan.

## A. Metode Naïve
Metode Naïve untuk peramalan penjualan  Sayur  Pakcoy ini dihitung  dengan cara Yt+1=
Yt, Yt adalah hasil  penjualan dimasa sekarang, oleh  sebab itu penjualan  periode terakhir adalah  100 kg, maka peramalan pada periode  ke-61 adalah  100 kg sampai  periode ke- 120.  Terdapat  batas upper sebesar  331,629  Kg  untuk penjualan  tertinggi  dan  -131,629
untuk penjualan  terendah. Gambar 1 menunjukkan bahwa tingkat ak urasi kesalahannya berdasarkan metode MAPE sebesar 87,0 untuk peramalan penjualan Sayur Pakcoy.
Hasil yang diperoleh dari metode naïve dapat dilihat  pada gambar 1.
Gambar  1. Peramalan  Penjualan  Sayur  Pakcoy  Metode  Naive
70 63 56 49 42 35 28 21 14 7 1 400 300 200 100 0 -100 -200 Index P e n ju a la n S a y u r P a kc o y Length 1 Moving Average MAPE 90,3 MAD 92,3 MSD 13966,6 Accuracy Measures Actual Fits Forecasts 95,0% PI Variable

## Moving Average Plot for Penjualan Sayur Pakcoy
Sumber: Data primer  diolah (2021)
Metode Naïve untuk  peramalan  penjualan  Sayur Kangkung.  Metode Naïve ini  dihitung dengan  cara  Yt+1=  Yt,  Yt  adalah  hasil  penjualan  dimasa  sekarang,  oleh  sebab  itu penjualan  periode  terakhir  adalah  150  kg, maka peramalan  pada  periode  ke-61 adalah 150  kg  sampai  periode  ke-  120.  Terdapat  batas upper sebesar  135,998  Kg  untuk penjualan  tertinggi  dan -35,997 untuk penjualan  terendah. Tingkat akurasi kesalahannya berdasarkan metode MAPE sebesar 55,40. Hasil yang diperoleh dari metode naïve dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar  2. Peramalan  Penjualan  Sayur   Kangkung  Metode  Naive
70 63 56 49 42 35 28 21 14 7 1 200 150 100 50 0 Index Pe nj ua la n Sa yu r Ka ng ku ng Length 1 Moving Average MAPE 55,40 MAD 35,27 MSD 1925,20 Accuracy Measures Actual Fits Forecasts 95,0% PI Variable Naive Plot for Penjualan Sayur Kangkung
Sumber: Data primer  diolah (2021)
Metode Naïve untuk  peramalan  penjualan  Sayur  Bayam.  Metode Naïve ini  dihitung dengan cara Yt+1= Yt, Yt adalah hasil penjualan dimasa sekarang, oleh sebab itu
penjualan  periode terakhir  adalah 50  kg,  maka  peramalan  pada  periode  ke-61 adalah  50  kg  sampai  periode  ke-  120.  namun terdapat  batas  upper  sebesar 101,927  Kg  untuk  pen jualan  tertinggi  dan  -1,927  untuk  penjualan  terendah. Tingkat akurasi kesalahannya berdasarkan metode MAPE sebesar 51,522. Hasil yang diperoleh dari metode naïve dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar  3. Peramalan  Penjualan  Sayur  Bayam  Metode  Naive
120 108 96 84 72 60 48 36 24 12 1 140 120 100 80 60 40 20 0 Index Pe nj ua la n Sa yu r Ba ya m Length 1 Moving Average MAPE 52,756 MAD 18,983 MSD 711,085 Accuracy Measures Actual Fits Forecasts 95,0% PI Variable Naive Plot for Penjualan Sayur Bayam
Sumber: Data primer  diolah (2021)

## B. Metode Moving Average
Metode Moving Average digunakan untuk meramal penjualan sayur pakcoy dapat dilihat pada tabel 4. Berdasarkan hasil yang tertera di tabel, terlihat perbandingan-perbandingan yang diperoleh  dari  setiap  ordo yang digunakan,  setelah  melihat perbandingan  tersebut maka  dipilih  satu  ordo  yang  memiliki  nilai  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) terendah, yaitu pada ordo ke-8 dengan nilai MAPE 114,6.
Tabel  4. Peramalan  Penjualan Pakcoy  Metode  Moving Average
Moving  Average ORDO/ LENGTH MAPE ORDO/ LENGTH MAPE ORDO/ LENGTH MAPE 2 124,7 13 143,1 24 195,4 3 123,2 14 154,1 25 200,3 4 117,4 15 157,1 26 208,6 5 117,9 16 158,7 27 212,7 6 122,6 17 160,6 28 216,3 7 119,2 18 162,0 29 213,9 8 114,6 19 164,7 30 216,2 9 114,7 20 167,9 31 223,6 10 124,6 21 174,8 32 230,9 11 130,5 22 179,6 12 134,6 23 185,3
Sumber: Data primer  diolah (2021)
Metode Moving  Average digunakan  untuk  meramal  penjualan  sayur  kangkung  dapat
dilihat  pada  tabel  4. Berdasarkan hasil  tabel  diatas,  terlihat  perbandingan-perbandingan yang diperoleh  dari  setiap  ordo yang digunakan,  setelah  melihat perbandingan  tersebut maka dipilih satu ordo yang memiliki nilai MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ), yaitu pada ordo ke-2 dengan nilai MAPE 51,3.
Tabel  5. Peramalan  Penjualan Kangkung  Metode  Moving Average
Moving  Average ORDO/ LENGTH MAPE ORDO/ LENGTH MAPE ORDO/ LENGTH MAPE 2 51,3 13 59,0 24 71,4 3 55,6 14 60,6 25 72,7 4 54,5 15 61,3 26 72,5 5 57,7 16 62,8 27 73,1 6 57,4 17 63,7 28 73,2 7 58,2 18 65,5 29 75,2 8 57,3 19 66,4 30 77,3 9 56,4 20 66,0 31 78,2 10 57,5 21 66,7 32 78,6 11 58,6 22 68,0 12 59,8 23 70,5
Sumber: Data primer  diolah (2021)
Metode Moving Average digunakan untuk meramal penjualan sayur bayam dapat dilihat pada  tabel  5.  Berdasarkan hasil  tabel  diatas,  terlihat  perbandingan-perbandingan  yang diperoleh  dari setiap  ordo yang digunakan, setelah  melihat perbandingan  tersebut maka dipilih  satu ordo yang memiliki nilai  MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ), yaitu pada ordo ke-8 dengan nilai MAPE 43,7,3.
Tabel  6 Peramalan  Penjualan  Kangkung  Metode  Moving Average
Moving  Average ORDO/ LENGTH MAPE ORDO/ LENGTH MAPE ORDO/ LENGTH MAPE 2 52,2 13 50,9 24 59,9 3 48,5 14 51,5 25 59,7 4 46,8 15 51,8 26 60,1 5 45,6 16 53,0 27 61,0 6 45,2 17 54,3 28 63,1 7 44,6 18 56,6 29 65,3 8 43,7 19 57,8 30 67,7 9 46,1 20 57,8 31 68,9 10 47,0 21 57,5 32 71,4 11 48,9 22 58,2 12 50,3 23 59,0 Sumber: Data primer  diolah (2021)

## C. Metode Moving Average
Metode Single Exponential Smoothing ini sama halnya dengan metode Single Exponential Smoothing pada  sayur  hidroponik  Kangkung  Berdasarkan  hasil  peramalan  meramal penjualan  sayur  pakcoy yang  telah  dilakukan  maka konstanta  yang  dipilih  adalah  0,9 dengan nilai MAPE yaitu 93,90. Hasil tersebut bisa dilihat pada Tabel 7 berikut ini:

## Tabel  7. Peramalan  Penjualan Pakcoy  Metode  Single Exponential  Smoothing
Single Exponential Smoothing Konstanta 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 Nilai  MAPE 123,57 113,94  109,68  107,23 105,20 103,40  101,10  97,90  93,90
Sumber: Data primer  diolah (2021)
Metode Single Exponential Smoothing ini sama halnya dengan metode Single Exponential Smoothing pada  sayur  hidroponik  Kangkung.  Berdasarkan  hasil  peramalan  yang  telah dilakukan pada penjualan sayur hidroponik kangkung dengan metode Single Exponential Smoothing maka konstanta yang dipilih  adalah 0,6 dengan nilai  MAPE yaitu 49,75. Hasil tersebut bisa dilihat  pada Tabel 8 berikut ini:

## Tabel  8. Peramalan  Penjualan Bayam  Metode  Single Exponential  Smoothing
Single Exponential Smoothing Konstanta 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 Nilai  MAPE 53,45 53,05 51,96 50,45 49,85 49,75 50,15 51,15  52,84
Sumber: Data primer  diolah (2021)
Metode Single Exponential Smoothing ini sama halnya dengan metode Single Exponential Smoothing pada sayur Bayam. Berdasarkan hasil  peramalan yang telah dilakukan pada penjualan  sayur hidroponik  bayam dengan  metode Single Exponential  Smoothing maka konstanta yang dipilih adalah 0,3 dengan nilai MAPE yaitu 49,32. Hasil tersebut bisa dilihat pada Tabel 9 berikut ini :
Tabel  9. Peramalan  Penjualan Bayam  Metode  Single Exponential  Smoothing
Single Exponential Smoothing Konstanta 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 Nilai  MAPE 52,58 50,53 49,32 49,14 49,04 49,78 50,56 50,87 50,80
Sumber: Data primer  diolah (2021)

## D. Metode Decomposition Additive

## Berdasarkan  hasil  peramalan  Peramalan  Penjualan  kangkung  menggunakan  metode
Decomposition  Additive Additive dengan  berbagai  variasi  ordo  (length)  maka  diambil kesimpulan  bahwa  peramalan  terbaik  menggunakan  ordo  ( length )  ke-29  dengan  nilai MAPE 73,3. Hasil tersebut bisa dilihat  pada Tabel 10 berikut ini :

## Tabel  10. Peramalan  Penjualan  Bayam  Metode  Decomposition  Additive
Decomposition  Additive ORDO/ LENGTH MAPE ORDO/ LENGTH MAPE ORDO/ LENGTH MAPE 2 124,0 13 160,4 24 178,8 3 123,0 14 95,0 25 119,5 4 103,5 15 118,9 26 161,8 5 117,3 16 88,6 27 107,5 6 128,1 17 98,0 28 78,9 7 107,7 18 117,2 29 73,3 8 86,1 19 119,2 30 121,3 9 121,0 20 83,0 10 116,2 21 112,8 11 128,8 22 117,7 12 115,3 23 121,6
Sumber: Data primer  diolah (2021)
Berdasarkan  hasil  peramalan  Peramalan  Penjualan  kangkung  menggunakan  metode Decomposition  Additive Additive dengan  berbagai  variasi  ordo  (length)  maka  diambil kesimpulan  bahwa  peramalan  terbaik  menggunakan  ordo  (length)  ke-20  dengan  nilai MAPE 40,19. Hasil tersebut bisa dilihat  pada Tabel 11 berikut ini :
Tabel  11. Peramalan  Penjualan  Kangkung  Metode  Decomposition  Additive
Decomposition  Additive ORDO/ LENGTH MAPE ORDO/ LENGTH MAPE ORDO/ LENGTH MAPE 2 50,7 13 45,3 24 50,89 3 52,7 14 52,4 25 58,55 4 46,6 15 45,2 26 45,165 5 48,4 16 46,6 27 54,2 6 51,0 17 50,0 28 46,956 7 54,3 18 48,2 29 60,91 8 47,5 19 45,73 30 54,04 9 46,9 20 40,19 10 44,8 21 46,01 11 51,8 22 58,81 12 45,1 23 58,01
Sumber: Data primer  diolah (2021)
Berdasarkan  hasil  peramalan  Peramalan  Penjualan  kangkung  menggunakan  metode Decomposition  Additive Additive dengan  berbagai  variasi  ordo  ( length )  maka  diambil kesimpulan  bahwa  peramalan  terbaik  menggunakan  ordo  (length)  ke-27  dengan  nilai MAPE 47,5. Hasil tersebut bisa dilihat  pada Tabel 12 berikut ini :

## Tabel  12. Peramalan  Penjualan  Bayam  Metode  Decomposition  Additive
Decomposition  Additive ORDO/ LENGTH MAPE ORDO/ LENGTH MAPE ORDO/ LENGTH MAPE 2 57,0 13 58,0 24 73,0 3 56,0 14 60,7 25 67,6 4 56,3 15 63,0 26 58,1 5 56,2 16 56,1 27 47,5 6 55,3 17 59,3 28 66,2 7 54,9 18 67,3 29 66,3 8 53,9 19 62,2 30 61,0 9 53,3 20 52,4 10 59,3 21 56,5 11 58,5 22 57,8 12 62,1 23 60,2
Sumber: Data primer  diolah (2021)
Berdasarkan  hasil  uji  coba  beberapa  metode  peramalan  yang  digunakan  untuk  ketiga jenis  sayur  hidroponik  yang  diproduksi  oleh  CV.  Hidro  Energi  Utama,  maka  langkah selanjutnya  membandingkan antara  beberapa  metode  peramalan yang telah  di uji  coba untuk dipilih  satu  metode  terbaik dengan  nilai  rata-rata  kesalahan  absolut  terkecil yang nantinya  akan  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  penjualan  di  masa  yang  akan datang.
Langkah selanjutnya adalah membandingan hasil dari beberapa metode peramalan yang telah  digunakan  dengan  melihat  nilai  perbandingan  MAPE terkecil pada  setiap  metode. Terdapat empat metode yang digunakan yaitu Naïve, Moving Average, Single Exponential Smoothing, dan Decomposition Additive yang ditunjukkan pada Tabel 13 berikut ini:
Tabel  13. Perbandingan  Hasil  Metode  Peramalan.
No Metode Peramalan Sayur Pakcoy Kangkung Bayam Nilai MAPE Urutan Metode Terbaik Nilai MAPE Urutan Metode Terbaik Nilai MAPE Urutan Metode Terbaik 1 Naive 90,30 2 55,40 4 52,28 4 2 Moving  Average 114,60 4 51,30 3 43,70 1 3 Single  Exponential Smoothing 93,90 3 49,75 2 49,32 3 4 Decomposition Additive 73,30 1 40,19 1 47,50 2

## Sumber: Data primer  diolah (2021)
Berdasarkan  hasil  perbandingan  keempat  metode  peramalan  pada  tabel  13,  maka metode Decomposition  Additive dipilih  untuk  meramalkan  penjualan  sayur  hidroponik pakcoy  dan  kangkung  karena  memiliki  nilai  MAPE  yang  paling  rendah  dibandingkan dengan  metode lainnya dengan  nilai  MAPE 73,30  untuk sayur hidroponik  pakcoy ( ordo/ length :  29)  dan  nilai  MAPE 40,19  untuk  sayur  hidroponik  kangkung  ( ordo/  length :  20).
Berbeda  dengan  sayur  hidroponik  bayam  dimana  metode  terbaik  untuk  melakukan
peramalan adalah  metode moving average dengan nilai MAPE 43,70 ( ordo/ length : 8).
Metode  peramalan  yang  dipilih  berdasarkan  nilai  MAPE  terendah  untuk  jenis  sayur hidroponik pakcoy adalah metode Decomposition Additive , kemudian langkah selanjutnya akan langsung  dilakukan peramalan penjualan,  dengan  metode Decomposition Additive ordo/length  ke-29. Hasil peramalan untuk satu tahun kedepan dengan periode mingguan dan akan menampilkan 60 minggu ke depan.
Metode peramalan terpilih  dari setiap  jenis  sayur hidroponik yaitu pakcoy, kangkung dan bayam, dapat  digunakan untuk melihat  hasil  peramalan selama kurun waktu satu  tahun kedepan  dimulai  dari  bulan  Januari  2022  sampai  Desember  2022.  Hasil  peramalan tersebut  dapat  menjadi  gambaran  bagi  perusahaan  dalam  merencanakan manajemen produksinya.
Tabel  14. Hasil Peramalan  Penjualan Pakcoy  60 Minggu (Kg)  yaitu  Januari  2022-Desember 2022.
Periode Peramalan Periode Peramalan Periode Peramalan Periode Peramalan 61 321,75 76 65,31 91 139,78 106 144,55 62 130,35 77 135,12 92 366,31 107 318,84 63 356,88 78 309,41 93 198,53 108 165,37 64 189,10 79 155,94 94 178,34 109 200,53 65 168,91 80 191,10 95 306,08 110 151,20 66 296,65 81 141,77 96 193,30 111 151,87 67 183,87 82 142,44 97 143,21 112 273,50 68 133,78 83 264,07 98 204,29 113 270,72 69 194,86 84 261,29 99 138,24 114 221,39 70 128,81 85 211,96 100 84,43 115 166,20 71 75,00 86 156,77 101 138,72 116 56,87 72 129,29 87 47,44 102 276,99 117 61,85 73 267,56 88 52,42 103 209,90 118 134,59 74 200,47 89 125,16 104 303,16 119 340,61 75 293,73 90 331,18 105 74,74 120 149,21
Sumber: Data primer  diolah (2021)
Berdasarkan  tabel  14  menunjukkan  bahwa  penjualan  sayur  hidroponik  pakcoy  tertinggi terdapat pada periode ke 92 sebesar 366,31 kg dan terendah pada periode 87 sebesar 47,44 kg.  Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa  pergerakan  ramalan  penjualan  sayur  hidroponik pakcoy masing  normal. Tabel  15 menunjukkan jumlah ramalan penjualan  sayur hidroponik pakcoy per bulan.

## Tabel  15. Hasil Ramalan  Penjualan Sayur  Hidroponik  Pakcoy
Bulan Minggu I II III IV V Total Januari 321,75 130,35 356,88 189,10 168,91 1166,98 Februari 296,65 183,87 133,78 194,86 128,81 937,97 Maret 75,00 129,29 267,56 200,47 293,73 966,05 April 65,31 135,12 309,41 155,94 191,10 856,88 Mei 141,77 142,44 264,07 261,29 211,96 1021,53 Juni 156,77 47,44 52,42 125,16 331,18 712,97 Juli 139,78 366,31 198,53 178,34 306,08 1189,03 Agustus 193,30 143,21 204,29 138,24 84,43 763,47 September 138,72 276,99 209,90 303,16 74,74 1003,51 Oktober 144,55 318,84 165,37 200,53 151,20 980,49 Nopember 151,87 273,50 270,72 221,39 166,20 1083,68 Desember 56,87 61,85 134,59 340,61 149,21 743,12
Sumber : Data Sekunder  (diolah)
Peramalan dengan  penjualan  tertinggi  yaitu pada  bulan  Juli 2022 yaitu sekitar 1.189,03  kg sedangkan peramalan dengan penjualan  terendah yaitu pada bulan juni 2022 sekitar 712,97 kg.  Ramalan  penjualan  mengalami  penurunan  pada  bulan  Agustus  dan  Desem ber sedangkan  ramalan penjualan  meningkat pada  bulan  Januari,  Februari,  Maret,  April,  Mei, Juni,  Juli,  September,  Oktober  dan  November. Jika  ramalan  penjualan  sayur  hidroponik pakcoy  dibandingkan  dengan  penjualan  sebelumnya  maka  ramalan  penjualan  yang mengalami  peningkatan  tertinggi  dibandingkan  penjualan  tahun  lalu  dengan  bulan  yang sama yaitu bulan juni 2022 meningkat sebesar 92,7% dibandingkan dengan bulan juni 2021. Sedangkan  ramalan  penjualan  yang  mengalami  penurunan  terendah  yaitu  Agustus  2022 menurun sebesar 47,3% dibandingkan bulan Agustus 2021.
Jika dibandingkan  dengan kapasitas produksi terpasang  penjualan sayur hidroponik pakcoy masih pada batas normal produksi dan tidak melewati estimasi produksi perusahaan.
Tabel  16. Hasil Peramalan  Penjualan  kangkung  60 Minggu (Kg)  yaitu  Januari  2022 – Desember 2022.
Periode Peramalan Periode Peramalan Periode Peramalan Periode Peramalan 61 103,62 76 81,15 91 62,77 106 104,45 62 59,43 77 60,82 92 109,18 107 107,48 63 91,47 78 79,01 93 54,91 108 105,19 64 71,13 79 46,25 94 93,01 109 48,31 65 123,07 80 106,79 95 85,21 110 49,56 66 95,50 81 108,10 96 85,63 111 67,25 67 98,53 82 63,91 97 65,29 112 113,66 68 96,24 83 95,95 98 83,49 113 59,38 69 39,36 84 75,61 99 50,73 114 97,48 70 40,61 85 127,54 100 111,26 115 89,68 71 58,30 86 99,98 101 112,57 116 90,11 72 104,71 87 103,00 102 68,38 117 69,77 73 50,43 88 100,71 103 100,42 118 87,97 74 88,53 89 43,84 104 80,08 119 55,20 75 80,73 90 45,09 105 132,02 120 115,74
Sumber : Data Sekunder  (diolah)
Berdasarkan  tabel  16  menunjukkan bahwa  penjualan  sayur  hidroponik  kangkung tertinggi terdapat  pada  periode  ke 105  sebesar  132,02  kg dan  terendah  pada  periode  69  sebesar 39,36  kg.    Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa  pergerakan  ramalan  penjualan  sayur hidroponik kangkung masing normal. Tabel 17 menunjukkan jumlah ramalan penjualan sayur hidroponik kangkung per bulan.
Tabel  17. Hasil Ramalan  Penjualan Sayur  Hidroponik  Kangkung
Bulan Minggu I II III IV V Total Januari 103,62 59,43 91,47 71,13 123,07 448,72 Februari 95,50 98,53 96,24 39,36 40,61 370,24 Maret 58,30 104,71 50,43 88,53 80,73 382,70 April 81,15 60,82 79,01 46,25 106,79 374,02 Mei 108,10 63,91 95,95 75,61 127,54 471,10 Juni 99,98 103,00 100,71 43,84 45,09 392,62 Juli 62,77 109,18 54,91 93,01 85,21 405,08 Agustus 85,63 65,29 83,49 50,73 111,26 396,40 September 112,57 68,38 100,42 80,08 132,02 493,48 Oktober 104,45 107,48 105,19 48,31 49,56 415,00 Nopember 67,25 113,66 59,38 97,48 89,68 427,45 Desember 90,11 69,77 87,97 55,20 115,74 418,77
Sumber :Data Sekunder  (diolah)
Peramalan dengan penjualan tertinggi yaitu pada bulan September 2022 yaitu sekitar 493,48 kg sedangkan peramalan dengan penjualan terendah yaitu pada bulan Februari 2022 sekitar 370,24.  Ramalan  penjualan  mengalami  penurunan  pada  bulan  Februari,  Maret,  Mei,  Juli, Agustus, dan Desember sedangkan ramalan penjualan meningkat pada bulan Januari, April, Juni, September, Oktober dan November.
Jika  ramalan  penjualan  sayur  hidroponik  kangkung  dibandingkan  dengan  penjualan sebelumnya maka ramalan penjualan  yang mengalami peningkatan  tertinggi  dibandingkan penjualan  tahun lalu dengan  bulan yang sama yaitu bulan Januari 2022 meningkat sebesar 96,7% dibandingkan dengan bulan Januari 2021.
Sedangkan  ramalan  penjualan  yang  mengalami  penurunan  terendah  yaitu  Februari  2022 menurun  sebesar  54,2%  dibandingkan  bulan  Februari  2021.  Jika  dibandingkan  dengan kapasitas  produksi  terpasang  penjualan  sayur  hidroponik  kangkung  masih  pada  batas normal produksi dan tidak melewati estimasi produksi perusahaan.
Tabel  18 Hasil  Peramalan  Penjualan  Bayam  60  Minggu (Kg)  yaitu  Januari  2022  -  Desember
2022. Periode Peramalan Periode Peramalan Periode Peramalan Periode Peramalan 61 32,10 76 32,10 91 32,10 106 32,10 62 32,10 77 32,10 92 32,10 107 32,10 63 32,10 78 32,10 93 32,10 108 32,10 64 32,10 79 32,10 94 32,10 109 32,10 65 32,10 80 32,10 95 32,10 110 32,10 66 32,10 81 32,10 96 32,10 111 32,10 67 32,10 82 32,10 97 32,10 112 32,10 68 32,10 83 32,10 98 32,10 113 32,10 69 32,10 84 32,10 99 32,10 114 32,10 70 32,10 85 32,10 100 32,10 115 32,10 71 32,10 86 32,10 101 32,10 116 32,10 72 32,10 87 32,10 102 32,10 117 32,10 73 32,10 88 32,10 103 32,10 118 32,10 74 32,10 89 32,10 104 32,10 119 32,10 75 32,10 90 32,10 105 32,10 120 32,10
Sumber : Data Sekunder  (diolah)
Berdasarkan  tabel  18  Metode  peramalan  yang  terpilih  yang  dapat  digunakan  untuk meramalkan  penjualan  sayur  hidroponik  bayam  selama  satu  tahun  mendatang  adalah metode Single  Exponential  Smoothing dengan  nilai  konstanta 0,3  yang menghasilkan  nilai peramalan  penjualan  sebanyak  32,10  Kg  Per minggu.  Untuk batasan upper nya sebesar 72,617  Kg  untuk  penjualan  tertinggi  mingguan  dan  batasan  lower  sebesar  -8,405  Kg per minggu.  Kekurangan  dari  metode Single  Exponential  Smoothing ini  yaitu hasil  peramalan hanya  dapat  dilakukan  untuk  satu  periode  saja.  Berikut  hasil  ramalan  penjualan  sayur hidroponik  bayam.  Terdapat  pula  batas  Upper  yang  menjadi  acuan  dalam  meramalkan penjualan,  berdasarkan  batas  Upper  penjualan  tertinggi  juga  berada  pada  bulan  Oktober 2022 yang meningkat tajam sekitar 100,8%.
Produksi  terpasang  pada  perusahaan  sekitar  363,085  kg perbulan,  masih  sangat  mampu menampung hasil dari peramalan penjualan yang telah dilakukan bahkan pada batas Upper sekalipun. Tetapi pada bulan Oktober 2022 harus dilakukan produksi sayur hidroponik bayam lebih banyak lagi karena peningkatannya sangat tajam melebihi batas maksimum penjualan pada tahun sebelumnya.

## Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil analisis  dan pembahasan sebelumnya maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1.  Pola  data  yang  terbentuk  untuk  ketiga  jenis  sayur  hidroponik  pada  CV.  Hidro  Energi Utama  memiliki  beberapa  perbedaan,  sehingga  dengan  dilakukannya  peramalan penjualan  menggunakan metode Naive, Moving Average, Single Exponential Smoothing,
dan  Decomposition  Additive sayur  hidroponik  pakcoy dan  kangkung memiliki pola  data
yang bersifat stasioner  atau horizontal  dan juga musiman. Berdasarkan peramalan untuk sayur  hidroponik  pakcoy  dan  kangkung  nilai  MAPE  dari  kelima  metode,  metode Decomposition Additive adalah  metode terpilih  karena memiliki nilai  MAPE terkecil yaitu 73,3  untuk  sayur  hidroponik  pakcoy  dan  40,19  untuk  sayur  hidroponik  kangkung. Sedangkan sayur hidroponik  bayam hanya memiliki pola data  horizontal  atau stasioner, sehingga  metode  terbaik  yang  digunakan  untuk  peramalan  penjualan  sayur  hidroponik kangkung adalah Single Exponential Smoothing karena memiliki nilai MAPE terkecil yaitu
42,85.
2. Tingkat  peramalan  penjualan  pada  ketiga  jenis  sayur  hidroponik  yang  diproduksi    CV. Hidro  Energi  Utama  memiliki  nilai  yang  berbeda-beda.  Sayur  hidroponik  pakcoy dan kangkung  memiliki  tingkat  peramalan  yang  lebih  variatif  dibanding  sayur  hidroponik bayam. Tingkat  peramalan  sayur  hidroponik  pakcoy dan  kangkung  selama  satu  tahun kedepan mulai dari bulan Januari 2022-desember  2022 hampir mengikuti pola musiman yang sebelumnya terjadi  yaitu pada minggu ketiga  dan keempat untuk sayur hidroponik pakcoy dan minggu kedua, ketiga dan keempat untuk sayur hidroponik kangkung memiliki angka  penjualan  sayur hidroponik  yang tertinggi  dalam  setiap  bulan.  Sedangkan  sayur hidroponik  bayam  tingkat  peramalan  penjualannya  hanya  dapat  dilakukan  untuk  satu periode  mendatang,  sehingga  periode  selanjutnya  akan  bernilai  sama.  Untuk  sayur hidroponik pakcoy dan kangkung tingkat peramalan penjualan periode mendatang hampir mendekati nilai  produksi  jika  berasumsi  produksi  akan seratus  persen  berhasil,  namun pada  kenyataannya pasti  ada  saja  permasalahan  yang akan terjadi  dalam produksinya, sehingga  dapat  disimpulkan tingkat  peramalan yang dihasilkan  memiliki nilai  yang lebih rendah  dari  tingkat  produksinya,  maka  perusahaan  perlu  memperluas  jaringan pemasarannya agar  produksi  mampu terserap  dan  meminimalisir kerugian. Sedangkan sayur hidroponik  kangkung dan bayam jika dibandingkan  dengan  tingkat peramalan dan tingkat  produksi  maka  jauh  lebih  besar  kemampuan  perusahaan  dalam  memproduksi dibanding  jumlah  peramalannya,  maka  penjualan  kangkung  dan  bayam  wajib memperluas jaringan pemasarannya.
3.  Berdasarkan hasil penelitian  ditemukan bahwa peluang CV. Hidro Energi Utama memiliki peluang  yang  sangat  besar  pada  tahun  2022  terlihat  dari  hasil  peramalan  yang menunjukkan  peramalan  penjualan  yang  sangat  tinggi  terlebih  pada  Sayur  Hidroponik Pakcoy dan  Kangkung  dimana  banyak rumah-rumah  makan, restoran,  café dan  hotel yang membutuhkannya.

## Referensi
Akhsan, M Salam, A Y P Anbas Amiruddin, dan Zulfikri. 2021. “Analysis of asrys hydrofarm agrosystem problems.” IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 681.
Akyildirim, Erdinc, Oguzhan Cepni, Shaen Corbet, dan Gazi Salah Uddin. 2021. “Forecasting mid- price movement of Bitcoin futures using machine learning.” Annals of Operations Research .
Assauri, S. 2016. Manajemen  Operasi Produksi . Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Ghania, M Umer, M Awaisa,  dan Muhammad Muzammula. 2019. “Stock Market Prediction Using Machine Learning (ML) Algorithms.” 97M Umer Ghani, M Awais and Muhammad MuzammulStock Market Prediction Using Machine Learning (ML) Algorithms. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence  Journal 8 (4): 97 –116.
Heizer,  Jay and  Render  Barry. 2015. Manajemen  Operasi : Manajemen  Keberlangsungan dan Rantai Pasokan . 11 ed. Jakarta: Salemba Empat.
Istiqomah. 2007. Menanam Hidroponik . Jakarta: Azka Press.
Jradi, Samah, Tatiana Bouzdine  Chameeva, dan Juan  \ Aparicio. 2018. “The measurement of revenue inefficiency over time: An additive perspective.” Omega , 22 –37.
Moisescu, Ovidiu-Ioan, Oana-Adriana Gi că, dan Mihaela-Corina Dorobantu. 2021. “Exploring the Drivers of Visitor Loyalty in the Context of Outdoor Adventure Parks: The Case of Arsenal Park in Romania.” IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science , 1 –20. N.C.Gonçalvesa, João, M.Sameiro Carv alho, dan Cortez Paulo. 2020. “Operations Research Models And Methods For Safety Stock Determination: A Review.” Operations Research Perspectives 7.
Niroomand, Farhang, Massoud Metghalchi, dan Massomeh Hajilee.  2020. “Efficient Market Hypothesis: A Ruinous Implication For Portugese Stock Market.” Journal of Economics and Finance 44: 749 –63.
Purnomowati,  Nasyiah  Hasanah,  dan  Andi  Asrihapsari.  2021.  “Green  Community Empowerment Business  Model To Recognize Solo Green City: A Case Study.” Jurnal Ilmiah Manajemen 11: 136 –46.
Ratan, J. S. Dheer, Egri Carolyn P, dan Trevin ̃o Len J. 2021. “A Cross-Cultural Exploratory Analysis Of Pandemic Growth: The Case Of COVID- 19.” RESEARCH NOTE .
Santoso,  Diaz  Lunardi.  2017.  “Model  Prediksi  Kesulitan  Keuangan  Dengan  Rasio Keuangan(Studi  Kasus  Pada  Perusahaan  Manufaktur  Di  Indonesia  Yang  Telah Terdaftar Selama 5 Tahun Di BEI 2008- 2012).” Jurnal Tekun VIII: 80 –105.
Sudarthio,  Arthian  Terry  Sammatha,  Bagus  Mulyawan,  dan  Darius  Andana  Haris.  2020.
“Aplikasi  E-Commerce  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Weighted  Moving Average Dan K- Medoidsle.” Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi 8 (1).
Sugiyono. 2014. Metode Penelitian  Pendidikan Pendekatan Kuantitatif,  Kualitatif,  dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Xie,  Gang,  Yatong  Qianab,  dan  Shouyang Wanga.  2021.  “A  Decomposition-Ensemble Approach For Tourism Forecasting.” Annals of Tourism Research 81.
Yudaruddin. 2019. Forecasting untuk Kegiatan Ekonomi dan Bisnis . Pustaka Horizon.
Zhanga, Chengyuan, dan Shouyang Wang. 2020. “Knowledge Mapping Of Tourism Demand Forecasting Research.” Tourism Management Perspectives 35.