## Eksis: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, 10(1): 61-67
Publisher by Fakultas Ekonomi Universitas Batanghari Jambi ISSN 2580-6882 (Online) | ISSN 2087-5304 (Print)

## Analisis Peramalan (Forecasting) Penjualan Jasa Pada Warnet Bulian City di Muara Bulian

## Fauziah, Yulia Istia Ningsih, Eva Setiarini STIE-GK Muara Bulian
Abstract. In the business world Forecasting is one of the most important factors that must be applied in a business. Forecasting is a method for estimating a value in the future by using past data effectively and efficiently. This research was conducted at Warnet Bulian City In this study, the author discusses the analysis of forecasting (Forecasting) sales of services at the Bulian City internet cafe in Muara Bulian. Forecasting is done using three methods namely the MOVA (Moving Average) method, the WMA (Weight Moving Average) method and the Exponential Smoothing Method by comparing the smallest error rate Forecasting using the MA (Moving Average) method for 3 periods is predicted the level of profit to be gained by Bulian City Warnet in August amounted to. 11,117,833  with  MAD  1,487,370.  Forecasting  using  the  Weigh  Moving  Averages  (WMA)  3  method  is  forecasted  at  12,287,300 with  MAD  Error  3,016,016  while  the  forecast  using  the  double  exponential  smoothing  method  is  13,522,572  with  MAD 5513617,364 then the forecasting method chosen is the Single Exponential Smoothing method with the Forecast value in August 2018 9,581.69 for the The Forecast Error is MAD of 1,378,375 which is the method with the smallest error rate.
Keywords:  Forecasting;  Cafe;  Moving  Average  Method;  WMA  (Weight  Moving  Average)  Method;  Exponential  Smoothing Method; Error

## PENDAHULUAN
Forecasting (peramalan)  adalah  salah  satu  unsur yang  sangat  penting  dalam  proses  pengambilan keputusan.  Peramalan  yang  dilakukan  umumnya didasarkan    pada  masa  lalu  yang  kemudian  dianalisis dengan  menggunakan  metode  atau  cara-cara  tertentu. Data  masa  lalu  dikumpulkan,  dipelajari,  dianalisis  dan dihubungkan  dengan  perjalanan  waktu,  karena  adanya faktor  waktu  tersebut,  maka  dari  data  hasil  analisis tersebut  kita  dapat  mencoba  mengatakan  sesuatu  yang terjadi di masa yang akan datang.
Dalam hal ini kita dihadapkan pada suatu  kondisi ketidak  pastian,  sehingga  akan  ada  faktor  akurasi  atau ketidaksamaan  yang  harus  diperhitungkan.  Peramalan selalu  bertujuan  agar  ramalan  yang  di  buat  biasa meminimumkan  kesalahan  peramalan  ( forecast  error ) artinya  perbedaan  antara  kenyataan  dengan  ramalan tidak  terlalu  jauh.  Ramalan  yang  baik  adalah  ramalan yang  mendekati  kenyataan.  Oleh  karena  peramalan digunakan  sebagi  acuan  dalam  pengambilan  keputusan maka  ramalan  yang  baik  sangat  dibutuhkan.  Peranan peramalan  menjelajah  ke  berbagai  bidang,  seperti ekonomi, keuangan, pemasaran, produksi riset operasional, administrasi negara, meteorology, geofisika dan kependudukan. Karena besarnya peramalan tersebut maka  memerlukan  kerja  yang  mendalam  mengenai langkah-langkah  dalam  melakukan  peramalan  ini. Dengan  mengetahui  langkah-langkah  peramalan  yang baik diharapkan dapat diperoleh ramalan yang baik pula. Untuk  mencapai  ramalan  yang  baik  maka  diperlukan model  yang  tepat  atau  mempunyai  nilai  ramalan  yang mendekati kebenaran.
Akurasi   suatu  ramalan  berbeda  untuk  setiap peramalan tergantung pada berbagai faktor yang mempengaruhinya.  Hasil  suatu  ramalan  tidak  selalu dapat  dipastikan  kebenarannya  dalam  hitungan  100%
mutlak, tetapi hal tersebut tidak berarti bahwa peramalan telah  banyak  digunakan  dan  membantu  dengan  baik dalam  berbagai  manajemen  sebagai  dasar  dalam perencanaan,  pengawasan  dan  pengambilan  keputusan. salah  satu  diantaranya  adalah forecasting penjualan produk Jasa Warung Internet.
Penjualan jasa Warnet Bulian City Net mengalami fluktuasi  setiap  bulannya  dapat  dilihat  pada  penjualan bulan    Maret  April  2018  Rp.8.637.000  sebesar Rp.10.112.500-, Sedangkan bulan Mei 2018
Rp.9.631.500-,  berawal  dari  sinilah  peneliti  tertarik untuk  mengkaji  dan  melakukan  peramalan  penjualan jasa  pada  warung  internet  Bulian  City    agar  usaha tersebut  dapat  memperkirakan  apa  yang  akan  terjadi pada  masa  yang  akan  datang  disebut  dengan  peramalan ( FORECAST )  agar  dapat  menentukan  tujuan  yang  akan dicapai oleh usaha itu sendiri.

## Tinjauan Pustaka

## Tekhnik Proyeksi Bisnis
Tekhnik  Proyeksi  Bisnis  merupakan  suatu  cara atau  pendekatan  untuk  menentukan  ramalan  (perkiraan) mengenai  sesuatu  dimasa  yang  akan  datang.  Proyeksi  ( Forecast )  menjadi  sangat  penting  karena  penyusunan suatu  rencana  diantaranya  didasarkan  pada  suatu proyeksi atau forecast.
Didalam  ilmu-ilmu  social  segala  sesuatu  yang akan  terjadi  dimasa  yang  akan  datang  tidak  ada  yang terjadi  secara  pasti.  Yang  terjadi  dimasa  yang  akan datang  akan  penuh  dengan  resiko  dan  ketidak  pastian, manajemen  perlu  melakukan  proyeksi  atau forecast terutama forecast tentang penjualan. Forecast penjualan tersebut  sebagai  dasar  untuk  menentukan  recana penjualan.

## Penjualan dan Anggaran Penjualan
Penjualan  merupakan  suatu  usaha  terpadu  untuk mengembangkan rencana-rencana strategis yang diarahkan  pada  usaha  pemuasan  kebutuhan  dan keinginan  pembeli.  Penjualan  juga  merupakan  sumber hidup  suatu  perusahaan,  karena  dari  penjualan  dapat diperoleh  laba.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi penjualan  yaitu  bisa  berasal  dari  internal  perusahaan maupun  eksternal  perusahaan.  Anggaran  ( budget ) merupakan suatu rencana yang disusun secara sistematis yang  meliputi  seluruh  kegiatan  perusahaan,  yang dinyatakan  dalam  unit  (kesatuan)  moneter  dan  berlaku untuk  jangka  waktu (periode)  tertentu  yang  akan datang (M.Munandar, 2010:1)
Anggaran  penjualan (Sales  budget) merupakan budget yang  merencanakan  secara  lebih  terperinci tentang penjualan perusahaan  selama periode yang  akan datang,  yang  didalamnya  meliputi  rencana  tentang  jenis (kualitas) barang yang akan dijual, jumlah (kualitas)barang  yang  akan  dijual,  harga  barang  yang akan  dijual,  waktu    penjualan  serta  tempat  (daerah) pejualannya  ( Lincolin  Arsyad ,  ekonomi  manajerial  edisi 7 tahun 2009

## Peramalan (Forecasting)
Peramalan  ( Forecast )  adalah  seni  dan  ilmu  untuk memperkirakan  kejadian  dimsa  depan.  Hal  ini  dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data masalalu baik  beberapa  bulan  terakhir  maupun  beberapa  tahun terakhir dan menempatkannya ke masa yang akan datang dengan suatu bentuk model matematis.
Peramalan penjualan memberikan titik awal untuk asumsi yang digunakan dalam kegiatan perencanaan dan untuk  pengembangan  sistem  kontrol  keuangan  jangka pendek. Tingkat produksi perusahaan terkait erat dengan output    penjualannya.  Anggaran  keuangan,  oleh  karena itu,  tergantung  pada  perkiraan  penjualan  untuk  angka pendapatan diproyeksikan.
Peramalan  adalah  suatu  usaha  untuk  meramalkan keadaan  di  masa  mendatang  melalui  pengujian  keadaan dimasa  lalu.  Esensi  peramalan  adalah  perkiraan peristiwa-peristiwa diwaktu yang akan datang atas dasar pola-pola di waktu  yang  lalu dan penggunaan kebijakan terhadap  proyeksi-proyeksi  dengan  pola-pola  dibawah waktu  yang  lalu.  Permalan  memerlukan  kebijakan, sedangkan proyeksi-proyeksi adalah fungsi-fungsi mekanikal.
Ada  3  unsur  pokok  yang  sama  dalam  kaitannya dengan  masalah  peramalan  yaitu  : Pertama  adalah waktu. Secara spesifik dalam semua situasi pengambilan keputusan  selalu  berhubungan  dengan  masa  depan. Kedua  adalah  situasi  ketidakpastian.  Terakhir  adalah bahwa  keputusan-keputusan  yang  didasarkan  pada ramalan-ramalan  yang  dibuat  berdasarkan  analisis statistik  untuk  mengidentifikasi  pola  dan  data  historis yang daoat diramalkan.
Ada  lima  prinsip  peramalan  yang  sangat  perlu diperhatikan  untuk  mendapatkan  hasil  peramalan  yang baik, yaitu:
1. Peramalan  selalu  mengandung  error.  Peramalan mengurangi  faktor  ketidakpastian  tetapi  tidak  pernah mampu untuk menghilangkannya.
2. Peramalan  harus  mencakup  ukuran  dari  error. Besarnya error dapat dijelaskan dalam bentuk kisaran sekitar  hasil  peramalan  baik  dalam  unit  atau persentase  dan  probabilitas  tentang  permintaan sesungguhnya akan berada dalam kisaran tersebut. 3. Peramalan  item  yang  dikelompokkan  dalam  famili selalu  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  peramalan dalam item per item.
4. Peramalan  untuk  jangka  pendek  selalu  lebih  akurat dibandingkan  dengan  peramalan  untuk  jangka panjang.  Dalam  waktu  jangka  pendek.  Kondisi  yang mempengaruhi  permintaan  cenderung  tetap/berubah lamban  sehingga  permalan  jangka  pendek  cenderung lebih akurat.
5. Apabila dimungkinkan, perkiraan besarnya permintaan  lebih  disukai  berdasarkan  perhitungan dari pada hasil peramalan.

## Jenis-jenis Metode Peramalan
Metode peramalan penjualan ( forecasting ) menurut sifatnya dapat dibedakan menjadi dua yaitu: 1. Bersifat  Kualitatif  (  Non  Statistical  Method  atau Opinion Method)
Merupakan  cara  peramalan  atau forecasting yang  didasarkan  pada  masa  lampau,  data  saat  ini, target  yang  ingin  dicapai,  berdasarkan  intuisi  dan pengalaman serta pendapat seseorang misalnya: a. Pendapat pimpinan bagian penjualan b. Pendapat para petugas/staf penjualan
c. Pendapat lembaga-lembaga penyalur
d. Pendapat ahli
e. Pendapat para konsumen
2. Bersifat Kuantitatif ( Statistical Method )
Dengan menggunakan cara peramalan ( forecasting )  secara  kuantitatif  diharapkan  dapat sejauh mungkin menghilangkan unsur-unsur subjektif atau  pendapat  pribadi,  sehingga  hasil  taksirannya lebih akurat dan dapat dipertanggung jawabkan, serta dapat  lebih  berguna  sebagai  dasar  pengambilan keputusan-keputusan  perusahaan.  Dengan  kata  lain cara peramalan ( forecasting ) yang bersifat kuantitatif ini  dapat  dipakai  sebagai  cara  permalan  yang  pokok (utama).  Sedangkan  cara  permalan  yang  bersifat kualitatif dipakai sebagai pelengkapnya (penunjang).
3. Metode Trend Setengah Rata-rata ( Semi-average

## Method )
Metode  Trend  Setengah  Rata-rata  adalah metode  peramalan  yang  mengelompokan  data menjadi dua kelompok. Metode ini sudah menggunakan  perhitungan-perhitungan  dari  data
statistic  sehingga  unsur-unsur  subjektifitas  sudah dihilangkan. Prosedurnya sebagai berikut :
a. Data  yang  ada  dibagi  menjadi  dua  kelompok dengan jumlah sama
b. Tahun dasar ada pada tengah-tengah kelompok 1
c. Pada  masing-masing  kelompok  ditentukan  nilai X, semi total dan semi average
d. Jumlah nilai X pada kelompok 1 harus 0
e. Proyaksi  ( forecast )  ditahun  yang  akan  datang tergantung berapa besar nilai X.
Nilai trend dihitung dengan formula Y = a + B a. Metode Trend Moment
Trend  Moment  adalah  perhitungan  peramalan yang dimana tahun dasarnya ditentukan pada data paling  awal.  Metode  ini  hamper  sama  dengan metode least square .
b. Metode  Trend  Least  Square  (  Least  Square

## Method )
Metode  ini  adalah  cara  perhitungan  dengan variable  x  harus  diangka  ganjil.  Metode  ini merupakan  penyederhanaan  dari  metode Trend Moment .  Sehingga  akan  mempermudah  dalam perhitungannya.
c. Metode Trend Kuadratik ( Parabolic Method ) Trend  kuadratik  adalah  trend  yang  nilai  variabel naik  atau  turun  secara  linier  atau  terjadinya parabola  bila  datanya  dibuat  scatter  plot (hubungan  variabel  dependen  dan  independen adalah kuadratik)
d. Trend Exponential
Selain  trend  diatas  ada  satu  lagi  trend  yang  biasa digunakan  oleh  seorang  peramlan,  yaitu Trend Exponential untuk  mengetahui  apakah  suatu  data tepat diproyeksi dengan Trend Exponential , yaitu apabila  nilai  logaritma  dari  dta  yang  ada perubahannya relatif sama.
4. Pengukuran Hasil Akurasi Peramalan
Merurut  literature  buku  Sofyan  Assauri,  nilai error  yang  mendekati  akurat  yaitu  yang  memiliki nilai  < 1 Forecast sangat penting  sebagai pedoman dalam pembuatan rencana. Kerja dengan menggunakan forecast akan  jauh  lebih  baik dibandingkan tanpa forecast sama sekali.  Salah  satu cara mengevaluasi tehnik permalan adalah menggunakan  ukuran  tentang  tingkat  perbedaan antara  hasil  peramalan  dengan  permintaan  yang
sebenarnya  terjadi,  menurut  Nasution  (2011).  Ada empat ukuran yang biasa digunakan, yaitu : a. Rata-rata  Deviasi  Mutlak  (Mean  Absolute

## Deviation = MAD)
MAD  merupakan  rata-rata  kesalahan  mutlak selama  perode  tententu  tanpa  memperhatikan apakah  hasil  peramalan  lebih  besar  atau  lebih kecil dibandingkan kenyataannya.
b. Rata-rata  kuadrat  kesalahan  (    Mean  Square

## Error )
MSE  merupakan  metode  alternatif  dalam  suatu metode peramalan. Pendekatan  ini penting karena teknik  ini  menghasilkan  kesalahan  yang  sangat bear.  MSE  dihitung  dengan  menjumlahkan kuadrat  semua  kesalahan  peramalan  pada  setiap periode  dan  membaginya  dengan  jumlah  periode peramalan.
c. Rata-rata Kesalahan Permalan (Mean

## Forecast Error = MFE )
MFE  sangat  efektif  untuk  mengetahui  apakah suatu  hasil  peramalan  selama  periode  tertentu terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah,  nol.  MFE dihitung  dengan  menjumlahkan  semua  kesalahan peramalan selama periode peramalan dan membaginya dengan jumlah periode peramalan.
d. Rata-rata  Persentase  Kesalahan  Absolute (Mean Absolute Percentage  Error = MAPE )
MAPE  merupakan    ukuran    kesalahan  relatif  dan menyatakan persentase kesalahan hasil peramalan terhadap  permintaan  aktual  selama  periode tertentu yang  akan  memberikan informasi persentase  kesalahan  terlalu  tinggi  atau  terlalu rendah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perkembangan  Volume  Penjualan  Jasa  pada  Warnet Bulian City di Muara Bulian
Sejak  berdiri  dari  tahun  2008  pemilik  usaha Warnet  Bulian  City  tidak  pernah  membuat  peramalan penjualan  sehingga  tidak  didapat  data  perkiraan peramalan  penjualan  dimasa  yang  akan  datang,  maka sulit membuat perencanaan untuk pengembangan usaha. Dibawah  ini  penulis  memperlihatkan  perkembangan volume  penjualan  jasa  pada  bulan  Agustus  2017  hingga bulan Juli 2018
Tabel 1. Perkembangan Volume Penjualan Jasa pada Warnet Bulian City di Muara  Bulian Agustus 2017-Juli 2018
Periode Bulan Penjualan (Rp) Perkembangan (%) 1 Agustus 2017 9,875,000 0 2 September 2017 9,480,500 -3.99% 3 Oktober 2017 10,263,000 8.25% 4 November 2017 8,952,500 -12.76% 5 Desember 2017 8,371,500 -6.48% 6 Januari 2018 9,750,500 16.47% 7 Februari 2018 9,348,500 -4.12% 8 Maret 2018 8,637,000 -7.61% 9 April 2018 10,112,500 17.08%
10 Mei 2018 9,631,500 -4.75% 11 Juni 2018 7,500,000 -22.13% 12 Juli 2018 16,222,000 116% JUMLAH 118,144,500

## Sumber Data: Warnet Bulian City
Dari  tabel  perkembangan  volume  penjualan tersebut  dapat  dilihat  terjadi  penurunan  terbesar  pada bulan  Juni  2018  yaitu  turun  sebesar  22.13  %  hal  ini disebabkan  karena  adanya  libur  puasa  Ramadhan  dan hari raya idul fitri sedangkan peningkatan terbesar terjadi pada bulan Juli 2018 yaitu  naik  sebesar 116% hal  ini di sebabkan  karena  para  siswa  dan  siswi  sudah  kembali bersekolah,  begitu  pula  dengan  mahasiswa  dan mahasiswi  sudah  kembali  beraktifitas  dari  masa  libur  di bulan Juni 2018 tersebut.

## Ramalan  Penjualan  Jasa  Pada  Warnet  Bulian  City  di Muara Bulian
Untuk  mengetahui  peramalan  penjualan  jasa diperlukan  data  yang  cukup  relevan,  adapun  data  yang digunakan  untuk  meramalkan  penjualan  jasa  pada Warnet  Bulian  City  di  Muara  Bulian  dapat  dilihat  dari table 2 dibawah ini.
Tabel 2. Data Penjualan Jasa pada Warnet Bulian City di Muara Bulian Agustus 2017-Juli 2018
Periode Bulan Penjualan (Rp) 1 Agustus 2017 9,875,000 2 September 2017 9,480,500 3 Oktober 2017 10,263,000 4 November 2017 8,952,500 5 Desember 2017 8,371,500 6 Januari 2018 9,750,500 7 Februari 2018 9,348,500 8 Maret 2018 8,637,000 9 April 2018 10,112,500 10 Mei 2018 9,631,500 11 Juni 2018 7,500,000 12 Juli 2018 16,222,000 JUMLAH 118,144,500 Sumber Data: Warnet Bulian City
Metode MOVA (Moving Average)
Moving  Averages (  rata-rata  bergerak  ) yaitu melakukan  peramalan  dengan  mengambil  sekelompok nilai  pengamatan,  mencari  rata-ratanya,  lalu  mengambil rata-rata  tersebut  sebagai  peramalan  untuk  periode berikutnya.  Istilah  rata-rata  bergerak  digunakan,  karena setiap data observasi baru tersedia, maka angka rata-rata
yang  baru  dihitung  dan  digunakan  sebagai  ramalan. Untuk  mengetahui  peramalan  penjualan  jasa  pada Warnet  Bulian  City  dengan  menggunakan  Metode MOVA ( Moving Average ) adalah sebagai berikut :

## MA = Σ Penjualan nyata pada n periode
Σ Periode (n) yang digunakan dalam moving average
Tabel 3. Peramalan dengan Metode MOVA ( Moving Average) dengan perata 3 bulan BULAN PENJUALAN (RP) PERAMALAN (Ft) (RP) ERROR (RP) ABS ERROR (RP) Agustus 2017 9,875,500 - - - September 2017 9,480,500 - - - Oktober 2017 10,263,000 - - - Noveber 2017 8,952,500 9,873,000 -920,500 920,500 Desember 2017 8,371,500 9,565,333 -1,193,833 1,193,833 Januari 2018 9,750,500 9,195,667 554,833 554,833 Februari 2018 9,348,500 9,024,833 323,667 323,667 Maret 2018 8,637,000 9,156,833 -519,833 159,833 April 2018 10,112,500 9,245,333 867,167 867,167 Mei 2018 9,631,500 9,366,000 265,500 265,500 Juni 2018 7,500,000 9,460,333 -1,960,333 1,960,333 Juli 2018 16,222,000 9,081,333 7,140,667 7,140,667 Agustus 2018 - 11,117,833 11,117,833 11,117,833 TOTAL 13,386,333 Sumber : Data Diolah
Jadi  jika  menggunakan  metode  MOVA  ( Moving Average )  3  periode  diramalkan  pendapatan  atau  tingkat keuntungan  yang  akan  didapatkan  oleh  Warnet  Bulian City  pada  bulan  Agustus  2018  sebesar  Rp.  11,117,833,- dengan  kisaran  pendapatan  bersih  yaitu  Rp.9,630,463.- sampai Rp. 12,605,203,-

## Weigh Moving Averages (WMA)
Metode  Peramalan Weigh  Moving  Averages (WMA)  Apabila  ada  pola  yang  trend  dan  pola  yang
terditeksi,  bobot  dapat  digunakan  untuk  menempatkan penekanan  yang  lebih  pada  nilai  terkini.  Untuk mengetahui  peramalan  penjualan  jasa  pada  Warnet Bulian  City  dengan  menggunakan  Metode Weigh Moving  Averages (WMA) 3  bulan  dengan  bobot  3,  2, dan 1 adalah sebagai berikut :
Rumus : MA = Σ (Bobot periode n) (penjualan pada periode n)
Σ bobot Tabel 4. Peramalan dengan Metode WMA ( 3 ) bobot 3, 2, dan 1 PERIODE BULAN PENJUALAN (RP) PERAMALAN (Ft) (RP) ERROR (RP) ABS ERROR (RP) 1 Agustus 2017 9,875,500 - - 2 September 2017 9,480,500 - - - 3 Oktober 2017 10,263,000 - - - 4 Noveber 2017 8,952,500 9,937,583 -985,083 -985,083 5 Desember 2017 8,371,500 9,477,333 -1,105,833 -1,105,833 6 Januari 2018 9,750,500 8,880,417 870,083 870,083 7 Februari 2018 9,348,500 6,646,383 2,702,117 2,702,117 8 Maret 2018 8,637,000 9,319,667 -682,667 -682,667 9 April 2018 10,112,500 9,060,666 1,051,834 1,051,834 10 Mei 2018 9,631,500 9,493,500 138,000 138,000 11 Juni 2018 7,500,000 9,626,083 -2,126,083 -2,126,083 12 Juli 2018 16,222,000 8,645,917 7,576,083 7,576,083 Agustus 2018 - 12,216,250 12,216,250 12,216,250 TOTAL 29,454,033 Sumber : Data Diolah
Jadi  jika  menggunakan  metode Weigh  Moving Averages (WMA) 3 periode diramalkan pendapatan atau tingkat  keuntungan  yang  akan  didapatkan  oleh  Warnet Bulian  City  pada  bulan  Agustus  2018  sebesar  Rp. 12,216,250,-  dengan  kisaran  pendapatan  bersih  yaitu Rp.8,943,580.- sampai Rp. 15,488,920,-

## Metode Exponential Smoothing Single Exponential Smoothing dengan α 0,1
Exponential  Smoothing  dengan  α  0.1  artinya memberi  bobot  yang  lebih  kecil  pada  peramalan sebelumnya disbanding dengan data sebelumnya.
Tabel 5. Perhitungan Peramalan Penjualan Jasa Warnet Bulian City dengan Metode Single Exponential Smoothing
dengan α 0.1 BULAN PENJUALAN FORECAST ERROR AD SE Agustus 2017 9,875,500 September 2017 9,480,500 9,875,500 1.00 1.00 1.00 Oktober 2017 10,263,000 9,836,000 427,000 427,000 182,329,000,000 November 2017 8,952,500 9,878,700 -926,700 926,700 858,772,890,000 Desember 2017 8,371,500 9,786,080 -1,414,580 1,414,580 2,001,036,576,400 Januari 2018 9,750,500 9,644,622 105,878 105,878 11,210,150,884 Februari 2018 9,348,500 9,655,210 -306,710 306,710 94,071,024,100 Maret 2018 8,637,000 9,624,539 -987,539 987,539 975,233,276,521 April 2018 10,112,500 9,525,785 586,715 586,715 344,234,491,225 Mei 2018 9,631,500 9,584,457 47,043 47,043 2,213,043,849 Juni 2018 7,500,000 9,589,161 -2,089,161 2,089,161 4,364,593,683,921 Juli 2018 16,222,000 9,380,245 6,841,755 6,841,755 46,809,611,480,025 JUMLAH 2,283,702 13,733,082 55,643,305,616,925 Ramalan Bulan Agustus 2018 10,064,421 Mean 1,248,462 5,058,482,328,811 Sumber : Data Diolah
Untuk  mengukur tingkat  kesalahan  dalam peramalan  menggunakan  MAD  dengan  rumus  sebagai berikut:
Atau
Mean Absolute Error : 13,733,082
11 = 1,248,462 Mean Absolute Error : 55,643,305,616,925 11 = 5,058,482,328,811
Forecast Agustus 2018 = Rp. 10.064.421
Untuk Forecast Errornya adalah sebagai berikut: MAD = 1,248,462 MSE  = 5,058,482,328,811
Double Exponential Smoothing dengan α 0,1 Exponential  Smoothing dengan  α  0,1  artinya memberi bobot yang sama antara peramalan sebelumnya sehingga terjadi keseimbangan.
Tabel 6. Perhitungan Peramalan Penjualan Jasa Warnet Bulian City dengan Metode Double Exponential Smoothing dengan α 0.1 Bulan Ke Penjualan S' S" at bt Forecast (m) 1 9.875.000 9.875.500 9.875.500 - - - 2 9.480.500 9.836.000 1.875.550 17.796.450 884.494 9.875.500 3 10.263.000 9.878.700 2.675.865 17.081.535 799.982 18.680.944 4 8.952.000 9.786.080 3.386.887 16.185.273 911.021 17.881.517 5 8.371.500 9.644.622 4.012.661 15.276.583 625.773 16.896.294 6 9.750.500 9.655.210 4.576.916 14.733.504 564.255 15.902.356 7 9.348.500 9.624.539 5.081.678 14.167.400 504.762 14.169.249 8 8.637.000 9.525.785 5.526.089 13.525.481 444.411 14.672.162 9 10.112.500 9.584.456 5.931.926 13.236.986 405.837 13.969.892 10 9.631.500 9.589.160 6.297.649 12.880.671 365.723 13.642.823 11 7.500.000 9.380.244 6.605.908 12.154.580 308.260 13.246.394 12 16.222.000 10.064.420 6.951.759 13.176.721 345.851 12.462.840
Sumber Data : Penjualan Jasa Warnet Bulian City
Adapun  hasil  ramalan  bulan  Agustus  2018 adalah  sebagai Forecast Agustus  2018  = Rp. 13.522.572
Tabel 7. Perhitungan Forecast Error Bulan Ke Penjualan Forecast (m) error Absulute Squared 1 9.875.000 - - - - 2 9.480.000 9.875.500 395.500 395.500 395.500 3 10.263.000 18.680.944 8.417.944 8.417.944 70.861.781.187.136 4 8.952.000 17.881.517 8.929.517 8.929.517 79.736.273.853.289 5 8.371.500 16.896.294 8.524.794 8.524.794 72.672.112.742.436 6 9.750.500 15.902.356 6.151.856 6.151.856 37.845.332.244.736 7 9.348.500 14.169.249 4.820.749 4.820.749 23.239.620.921.001 8 8.637.000 14.672.162 5.025.638 5.025.638 25.257.037.307.044 9 10.112.500 13.969.892 3.857.392 3.857.392 14.879.473.041.664 10 9.631.500 13.642.823 4.011.323 4.011.323 16.090.712.210.329 11 7.500.000 13.246.394 5.746.394 5.746.394 33.021.044.003.236 12 16.222.000 12.462.840 3.759.160 3.759.160 14.131.283.905.600 TOTAL 60,649,791 398,900,814,871,171 Sumber : Data Diolah Untuk  mengukur tingkat  kesalahan  dalam
peramalan  menggunakan  MAD  dengan  rumus  sebagai berikut : Atau
MAD  = 60,649,791
11 = 5513617.364
Metode  Peramalan  Yang  Paling  Tepat  Untuk Menentukan Penjualan Jasa pada Warnet Bulian City di Periode yang akan Datang
Dari  perhitungan  ke  3  metode  diatas,  diketahui bahwa hasil perhitungan dengan memakai metode Single Exponential  Smoothing hasil  peramalan  yang  didapat lebih  cocok  diterapkan  pada  usaha  Warnet  Bulian  City dalam  meramalkan  penjualan  Jasa  pada  bulan  Agustus karena  metode Single  Exponential  Smoothing memiliki
tingkat  kesalahan  yang  lebih  kecil/rendah  dibandingkan dengan  Metode  MOVA  ( Moving  Average), Metode WMA  (Weight  Moving  Average)  dan  Metode Double Exponential Smoothing
Adapun  tingkat  kesalahan  peramalan  MAD ( Mean  Absolut  Error )  dapat  dilihat  pada  tabel  dibawah ini :
Tabel 8. Perbandingan Forecast dan Error (MAD) Metode Forecast Error Metode MOVA ( Moving Average) 11,117,833 1,487,370 Metode WMA (Weight Moving Average) 12,216,250 3,272,670 Metode Single Exponential Smoothing 10.064.421 1,248,462 Metode Double Exponential Smoothing 13.522.572 5,513,617
Dari  tabel  diatas  terlihat  metode  MOVA  ( Moving Average) peramalan  ( forecast )  sebesar  11,117,833 dengan  error 1,487,370, metode Metode WMA (Weight Moving  Average)  yaitu  peramalan  ( forecast )  sebesar 12,287,300  dengan  tingkat  Error  3,016,016  Sedangkan Metode Single  Exponential  Smoothing yaitu  peramalan ( forecast ) sebesar 9,581,697 dengan error 1,378,375 dan Metode Double Exponential Smoothing yaitu peramalan ( forecast ) sebesar 13.522.572 dengan error 5,513,617 Jadi  tingkat  kesalahan  (error)  terkecil  adalah dengan  memakai  metode Single  Exponential  Smooting , metode  ini  bisa  dijadikan  metode  untuk  menghitung peramalan penjualan jasa Warnet Bulian City pada bulan Agustus 2018

## SIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah penulis lakukan, maka penulis menyimpulkan bahwa : 1. Penjualan  Jasa  pada  Warnet  Bulian  City  mengalami fluktuasi.
2. Forecast Volume  penjualan    Jasa  pada  Warnet Bulian  City  di  Muara  bulian  pada  Bulan  Agustus 2018 a. Metode MA (Moving Average ) 3 periode forecast hasil  penjualan  Warnet  Bulian  City  pada  bulan Agustus  sebesar  Rp.  11,117,833,-  dengan  MAD sebesar 1,487,370
b. Metode Weigh  Moving  Averages (WMA)  3 periode forecast hasil  penjualan  Warnet  Bulian City  pada  bulan  Agustus  2018  sebesar  Rp. 12,216,250,- dengan MAD sebesar 3,272,670
c. Metode Single  Exponential  Smoothing dengan  α
0.01 forecast hasil  penjualan  Warnet  Bulian  City pada  bulan  Agustus  2018  adalah  sebesar  Rp. 10.064.421 dengan MAD sebesar 1,248,462 d. Metode Double  Exponential  Smoothing forecast hasil  penjualan  Warnet  Bulian  City  pada  bulan Agustus  2018  adalah  Rp.  13.522.572  dengan MAD 5513617.364
3. Metode Single Exponential Smoothing adalah metode yang  lebih  cocok  diterapkan  pada  usaha  Warnet Bulian  City  dalam  meramalkan  penjualan  Jasa  pada bulan  Agustus  karena  metode Single  Exponential Smoothing memiliki  tingkat  kesalahan  yang  lebih kecil/rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
Aritonang R, Lebrin R.(2009). Peramalan Bisnis , Edisi Kedua. Bogor : CHALIA INDONESIA
Arsyad  Lincolin.(2001). Peramalan  Bisnis ,  Edisi Petama. Yogyakarta : BPFE
Barry,  Render  dan  Jay  Heizer.  2001. Prinsip-prinsip Manajemen  Operasi :  Operations  Management.
Jakarta : Salemba Empat.
Gunawan  Adisaputro  dan  Yunita  Anggraini.  (2017).
Anggaran  Bisnis  Analisis ,  Perencanaan,  dan Pengendalian  Laba.  Yogyakarta  :  UPP  STIM YKPN
Gaspersz, Vincent,2005 . Total Quality Management . PT
Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Heizer Jay, Render Barry. 2005. Operations
Management . Jakarta: Salemba Empat.
Indriyo  Gitisudarmo  dan  Mohammad  Naj  Mudin.
(2001), Teknik  Proyeksi  Bisnis .  Yogyakarta  : BPFE
Munandar,  M.  2010. Budgeting  Perencanaan  Kerja Pengkoordinasian  Kerja  Pengawasan  Kerja . Yogyakarta: BPFE.
Nasution.  2011. Metode  Research  Penelitian  Ilmiah.
Jakarta: PT Bumi Aksara.
Shinta,  Lusi  Wardani.  2011. Teknik  Proyeksi  Untuk Bisnis Dan Ekonomi . Yogyakarta: BPFE