## PENERAPAN METODE FORECASTING DALAM PERENCANAAN PRODUKSI BAKPIA DENGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE POM GUNA MEMENUHI PERMINTAAN KONSUMEN
(1) Didikjunaidi, (2) Imrom Mas’ud
(1) (2) Prodi  Teknik Industri – Fakultas Teknik– Universitas Yudharta Pasuruan Email koresponden : Didikjunaidi10@gmail.com
Abstrak
Home  Industri  memiliki  sumber  daya  yang  terbatas  dan  berbagai  saran  (Multi  Objective) yang  ingin  dicapai.  Sasaran  yang  ingin  dicapai  ialah  memaksimalkan  jumlah  produksi, memaksimalkan keuntungan, meminumkan jam kerja dan meminimumkan pemakaian jam dan  meminimumkan  pemakaian  bahan  baku.  Peramalan  (forecasting)  merupakan  upaya untuk  memperkirakan  apa  yang  terjadi  pada  masa  mendatang  berdasarkan  data sebelumnya atau data masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kualitatif yang dilakukan secara sistematis, penelitian ini bertujuan untuk mencari nilai terceil dari beberapa metode forecating dengan melihat nilai MAPE, MAD, MSE yang Ingin dicapai UKM Siti Khotijah. Kata Kunci : Forecasting atau peramalan, Multi Objective

## Abstract
Home  Industry  has  limited  resources  and  a  variety  of  suggestions  (Multi  Objective)  to  be obtained. The goal to be achieved is to maximize the amount of production, maximize profits, drink working hours and minimize the use of hours and minimize the use of raw materials. Forecasting  (forecasting)  is  an  attempt  to  estimate  what  happens  in  the  future  based  on previous data or past data, which is based on scientific and qualitative methods carried out systematically, this study aims to find the exact value of the method predicted by looking at MAPE, MAD, MSE values who want to achieve UKM Siti Khotijah.
Keywords : Forecasting or forecasting, Multi Objective

## PENDAHULUAN
Kabupaten  Pasuruan  kaya  akan  beragam  potensi,  mulai  dari  wisata  alam,  budaya,  hingga geliat perekonomian masyarakat, khususnya dibidang makanan dan minuman. Hampir disemua kecamatan diwilayah pasuruan memiliki produk khasnya masing-masing. Salah satunya adalah Kecamatan  Japanan  yang  memproduksi  bakpia,  sebagai  makanan  khas  wisata  kuliner  di Kabupaten  Pasuruan.  Berkembangnya  UKM  dikecamatan  Japanan  yang  memproduksi  bakpia membuat persaingan semakin meningkat. Hal ini membuat setiap owner selain harus memiliki Inovasi  dalam  pemasaran  dan  produksi,  mereka  juga  harus  memiliki  peramalan  produksi dimasa  yang  akan  datang,  guna  mempertahankan  stabilitas  keuangan  perusahaan.  Karena peramalan  suatu  produksi  merupakan  usaha-usaha  manajemen  untuk  merencanakan  dasar- dasar  dari  pada  proses  produksi  dan  aliran  bahan,  sehingga  menghasilkan  produk  yang dibutuhkan  pada  masa  atau  periode  yang  akan  datang,  dengan  waktunya  dan  biaya  yang seminimum  mungkin  dan  mengatur  serta  menganalisa  mengenai  pengorganisasian  dan pengkoordinasian  bahan-bahan,  mesin-mesin  dan  peralatan,  tenaga  manusia  dan  tindakan- tindakan lain yang dibutuhkan.
UKM  “Siti  Khotijah”  adalah  UKM  yang  memproduksi  bakpia  dan  telah  berdiri  sejak  2007. Sampai  saat  ini  UKM  Siti  Khotijah  masih  menjadi  salah  satu  produsen  bakpia  yang  enak  dan terkenal di wilayah Kabupaten. Pasuruan sehingga dapat berkembang dan bertahan sampai saat ini.  UKM  Siti  Khotijah  memiliki   tempat produksi  dengan  mempekerjakan sejumlah karyawan dengan  tugas  yang  berbeda.  Berbagai  macam  varian  rasa  telah  dibuat  seperti  bakpia  rasa Original, kacang hijau, nanas, Pisang, coklat dan keju, yang dapat bertahan selama 1 bulan.
Setiap jenis varian rasa yang dijual memiliki harga pokok produksi dan tingkat permintaan akan  masing-masing  jenis  produk  yang  berbeda.  Ketik  permintaan  meningkat,  pihak manajemen  sulit  untuk  mengambil  kebijakan  bahwa  UKM  Siti  Khotijah  harus  meningkatkan output produksinya sesuai perkiraan.
Permasalahan yang dihadapi dari pihak manajemen tentunya menginginkan bahwa jumlah bakpia  yang  diproduksi  dapat  memenuhi  seluruh  permintaan  sesuai  dengan  pekiraan  dalam satu  periode  dimasa  yang  akan  datang  tanpa  menggunakan  metode.  Sehingga  perusahaan mengalami  kesulitan  dalam  meramalkan  jumlah  produksi  dimasa  yang  akan  datang.  Dengan kapasitas  sumber  daya  seperti  mesin,  jam  kerja  dan  tenaga  kerja  yang  terbatas,  manajemen menginginkan untuk mengambil keputusan dengan mentukan jumlah produksi agar melakukan penambahan kapasitas yang tersedia. Salah satu keputusan yang diambil oleh pihak manajemen adalah  dengan  merekrut  karyawan  tidak  tetap  atau  memberlakukan  lembur,  bahkan  tidak jarang  keduanya  dilakukan  jika  memang  keadaan  mengharuskan.  Penambahan  pegawai  dan memberlakukan waktu lembur tentunya membuat biaya produksi semakin bertambah. Namun tidak  dipungkiri  bahwa  manajemen  menginginkan  biaya  produksi  yang  seminimum  mungkin, sehingga  keuntungan  perusahaan  semakin  bertambah.  Dan  keuntungan  tersebut  bisa digunakan untuk dialokasikan menambah investasi lain atau mengembangkan lebih luas bisnis bakpia yang sudah ada sekarang.

## METODE PENELITIAN Forecasting (Peramalan)
Sebelum  menjabarkan  tentang  foerecasting  maka  terlebih  dahulu  diuraikan  proses manufaktur menurut para ahli:
Peramalan dan prediksi Peramalan didefinisikan sebagai proses peramalan suatu variabel (kejadian)  di  masa  datang  berdasarkan  data  variabel  pada  masa  sebelumnya  (K.  Nugroho, 2016). Sedangkan prediksi adalah proses peramalan suatu variabel di masa datang dengan lebih mendasarkan pada pertimbangan intuisi dari pada masa lampau (Y. A. Nugroho & Sulhan, t.t.).
1. Peramalan  subjektif  adalah  peramalan  yang  didasarkan  atas  intuisi  dari  orang  yang menyusunnya.
2. Peramalan  Objektif  adalah  peramalan  yang  didasarkan  pada  data  yang  relevan  di  masa lampau dengan penggunaan teknik-teknik dan metode-metode dalam penganalisaan data tersebut (Sari, 2017).
3. Peramalan jangka panjang
4. Peramalan jangka menengah
5. Peramalan jangka pendek.
Metode  peramalan  kualitatif  menurut  Jay  Heizer  dan  Barry  Render (2015:118) yang diterjemahkan oleh Hirson Kurnia, Ratna Saraswati, dan David Wijaya secara umum  terbagi  ke  dalam  dua  kategori  utama,  yaitu  Metode  Peramalan  Kuantitatif  dan  Metode Peramalan Kualitatif (Nugraha, 2018). Metode peramalan kualitatif tergantung pada pendapat para manajer, dan tidak menggunakan model yang spesifik (Hendy, 2017). Sedangkan metode peramalan kuantitatif tergantung pada data masa lalu dan dapat digunakan untuk meramalkan masa depan dengan menggunakan model dasar matematis (Rachman, 2005).
Ada 4 peramalan yang akan digunakan dalam metode ini
1. Moving Average (rata-rata bergerak)
2. Exponential Smoothing (pemulusan eksponensial) Keterangan: F t = peramalan permintaan di periode berikutnya,
Ft-1   = peramalan permintaan di periode sebelumnya, A t-1  = permintaan aktual di periode sebelumnya,
= konstanta eksponensial (0≤ ≤1)
3. Trend Analisis
4. Linear Regression

## Ukuran Hasil Peramalan Meliputi 3 faktor
1. MAD (Mean Absolute Deviation)
2. MSE (Mean Square Error)
3. MAPE (Mean Percentage Error)

## 4. Optimasi
Tabel 1 : data produk menurut varian rasa
No. Nama Produk Menurut Varian Rasa 1. Bakpia Original 2. Bakpia Kacang Hijau
3. Bakpia Nanas 4. Bakpia Pisang
5. Bakpia Coklat 6. Bakpia Keju Kapasitas Mesin Yang Tersedia Per Hari Tabel 2 : Kapasitas mesin yang tersedia per hari No.   Mesin Jumlah Kapasitas Tersedia (menit) 1. Kompor kukus 2 180 2. Mesin Membuat Kulit Bakpia 2 20 3. Oven Tungku 4 90 4. Mesin Perata Adonan Kulit (Manual) 1 60 Total Waktu 410 Tabel 3 : Kecepatan Waktu Mesin Produksi Untuk Penyelesaian Produk No  Bakpia Produk yang Dihasilkan dalam 1 kali produksi (Kg) Waktu yang dibutuhkan untuk 1 kali produksi (Kg) 1. Bakpia Original 95-100 biji 1 JAM /60 menit 2. Bakpia KacangHijau 95-100 biji 1 JAM /60 menit 3. Bakpia Nanas 95-100 biji 1 JAM /60 menit 4. Bakpia Pisang 95-100 biji 1 JAM /60 menit 5. Bakpia Coklat 95-100 biji 1 JAM /60 menit 6. Bakpia Keju 95-100 biji 1 JAM /60 menit Tabel 4 : Kecepatan Waktu Mesin Produksi Dalam 1 Hari No. Nama jenis produk bakpia Produk yang dihasilkan dalam 1 kali produksi (Kg) Waktu yang dibutuhkan untuk 3 Kg bahan baku Waktu yang dibutuhkan (Menit) dalam 1 hari
MAD = ∑ MSE = ∑ MAPE =
∑ A t =
(Menit) 1 Bakpia Original 3 Kg  (95-100 biji) 60 480 Menit 2 Bakpia Kacang Hijau 3 Kg  (95-100 biji) 60 480 Menit 3 Bakpia Nanas 3 Kg  (95-100 biji) 60 480 Menit 4 Bakpia Pisang 3 Kg  (95-100 biji) 60 480 Menit 5 Bakpia Coklat 3 Kg  (95-100 biji) 60 480 Menit 6 Bakpia Keju 3 Kg  (95-100 biji) 60 480 Menit Tabel 5 : Data Jam Kerja yang Tersedia Pada Tahun 2017 No   Bulan Jam Kerja yang tersedia dalam 1 bulan Jumlah jam kerja 1 hari dalam 1 bulan Jumlah kerja tersedia (jam) dalam 1 bulan Jumlah kerja tersedia (Menit) 1 Januari 26 208 12.480 2 Februari 26 208 12.480 3 Maret 26 208 12.480 4 April 26 208 12.480 5 Mei 24 192 11.520 6 Juni 26 208 12.480 7 Juli 27 216 12.960 8 Agustus 27 216 12.960 9 September   27 216 12.960 10 Oktober 26 208 12.480 11 November  26 208 12.480 12 Desember 27 216 12.960 Data Penjualan Bakpia Tahun 2017 (Bungkus)
Data penjualan (Demand) bakpia pada UKM Siti Khotijah dapat dilihat pada Tabel sebagai berikut :
Tabel 6 : Data penjualan bakpia tiap jenis produk No   Bulan Penjualan Bakpia (Bungkus) Menurut Varian rasa Original Kacang Hijau Nanas Pisang  Coklat  Keju 1 Januari 2340 2340 2340 2340 2340 2340 2 Februari 2340 2340 2340 2430 2340 2340 3 Maret 2340 2340 2250 2340 2430 2430 4 April 2250 2250 2340 2340 2340 2340 5 Mei 2250 2340 2250 2340 2340 2250 6 Juni 2340 2340 2340 2340 2340 2340 7 Juli 2340 2340 2430 2610 2430 2430 8 Agustus 2430 2430 2430 2430 2340 2430 9 September   2520 2340 2430 2610 2610 2610 10 Oktober 2340 2520 2340 2520 2520 2520 11 November  2340 2340 2250 2340 2430 2430 12 Desember 2250 2250 2340 2340 2340 2340 Total 28.080 28.170 28.080 28.98 0 28.80 0 28.800

## Peramalan Permintaan
Peramalan permintaan dilakukan untuk menentukan batasan target produksi, batasan target biaya produksi dan batasan target keuntungan yang ingin dicapai UKM Siti Khotijah
1. Mendefinisikan Tujuan Peramalan
2. Membuat Diagram
Gambar 1 : Permintaan konsumen
Tabel 7 : Keterangan Demand Bakpia Original No Bulan Demand 1. April, Mei dan juga Desember 2250 2. Bulan Januari, Februari, Maret, Juni, Juli, Oktober, dan November 2340 3. Agustus 2430 4. September 2520

## Menghitung Parameter Peramalan
Disini saya mengambil contoh dari 1 Original produk dengan menggunakan 4 metode dan mencari Time series
Bakpia Original ( Forecast dan Metode Moving Averages, Exponential Smoothing, Trend Analysis dan Linear Regression)

## Metode rata-rata bergerak (Moving Averages) Bakpia Original
Tabel 8 : Forecast dan Demand

## Gambar 2 : Moving Averages Time Series Bakpia Original
Tabel 8 : Accurasy Measure Moving Averages Bakpia Original Accuracy Measures MAPE 0,2 MAD 57,27 MSE 6627,27
Dari  hasil  olahan  forecast  yang  menggunakan  software  POM,  dengan  metode  Moving Averages dengan light = 1 diketahui nilai MAPE sebesar 0,2, nilai MAD sebesar  57,27 dan nilai MSE sebesar 6627,27. Dan begitu seterusnya sampai dengan produk terakhir.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pemilihan Metode Peramalan Terbaik Permintaan Bakpia
Pemilihan  metode peramalan terhadap  permintaan  Bakpia    adalah  dengan  melakukan perhitungan  dan  pengamatan  terhadap  perilaku  data  series  peramalan  Bakpia  selama  satu tahun  periode  Januari  2017  sampai  Desember  2017.  Peramalan  yang  dilakukan  dengan menggunakan  metode  time  series  seperti  Metode  Rata-rata  Bergerak  (Moving  Averages)  dan Metode  Pemulusan  Eksponensial  (Eksponensial  Smoothing)  Trend  Analysis  dan  metode  Linear Regression.  Tujuan  dari  penggunaan  beberapa  metode  peramalan  tersebut  adalah  untuk mengetahui  metode  mana  yang  paling  sesuai  dengan  pola  data  peramalan  Bakpia  sehingga sesuai  untuk  meramalkan  tingkat  peramalan  satu  tahun  mendatang.  Berdasarkan  hasil penerapan metode peramalan dipilih metode peramalan terbaik ditunjukkan oleh nilai MAPE, MAD dan MSD terkecil dibandingkan dengan metode lainnya. Hal ini dikarenakan semakin kecil nilai MAPE suatu peramalan maka semakin mendekati nilai akurat.
Tabel 9 : Hasil Perhitungan 4 Metode Peramalan Permintaan Bakpia.
Produk Metode peramalan MAPE MAD MSE Original  Moving Averages 0,2 57,27 6627,27 Eksponensial Smoothing 0,3 69,64 6925,31 Trend Analysis 0,2 50.24 5282 Linear Regression 0,2 50.24 5282 Kacang hijau Moving Averages 0,3 73,64 9572,73 Eksponensial Smoothing 0,3 64,21 6974,48 Trend Analysis 0,2 43.65 4525.96 Linear Regression 0,2 43.65 4525.96 Nanas   Moving Averages 0,3 65,45 5890.91
Eksponensial Smoothing 0,3 63,14 5344.7 Trend Analysis 0,2 49.46 3932 Linear Regression 0,2 49.46 3932 Pisang  Moving Averages 0,4 98.18 17672.73 Eksponensial Smoothing 0,3 85 13836.77 Trend Analysis 0,3 82.73 9777.27 Linear Regression 0,3 82.73 9777.27 Coklat  Moving Averages 0,3 81.82 11781.82 Eksponensial Smoothing 0,3 70.94 9388.97 Trend Analysis 0,2 59.97 5991.61 Linear Regression 0,2 59.97 5991.61 Keju Moving Averages 0,3 81.82 8836.36 Eksponensial Smoothing 0,3 79.69 9580.54 Trend Analysis 0,3 62 6845.99 Linear Regression 0,3 62 6845.99
Perhitungan  pada  Tabel  5  tersebut,  diketahui  nilai  MAPE  terkecil  yang  diperoleh  dari produk Bakpia Original sebesar 0,2 dihasilkan oleh 2 metode yaitu metode perhitungan dengan menggunakan  Trend  Analysis  dan  yang  ke  2  dengan  metode  Linear  Regression.  Perhitungan peramalan untuk produk lainnya juga menggunakan 4 metode (Moving Averages, Eksponensial Smoothing,  Trend  Analysis  dan  Linear  Regression).  Dengan  cara  yang  sama  dicari  peramalan permintaan untuk produk lainnya. Hasil rekapitulasi peramalan untuk produk bakpia original, bakpia  kacang  hijau,  bakpia  nanas,  bakpia  pisang,  bakpia  coklat,  dan  bakpia  keju  pada  tahun 2018 adalah sebagai berikut :

## Tabel 10 : Hasil Rekapitulasi Peramalan menggunakan Trend Analysis Setiap Produk
Tahun 2018 Bulan Original Kacang Hijau Nanas Pisang Coklat Keju Januari Februari 2325.84 2331.92 2325.84 2378.18 2354.69 2346.19 Maret 2328.99 2335.39 2328.99 2386.36 2364.76 2358.15 April 2332.13 2338.85 2332.13 2394.55 2374.83 2370.11 Mei 2335.28 2342.31 2335.28 2402.73 2384.9 2382.06 Juni 2338.43 2345.77 2338.43 2410.91 2394.97 2394.02 Juli 2341.57 2349.23 2341.57 2419.09 2405.04 2405.98 Agustus 2344.72 2352.69 2344.72 2427.27 2415.11 2417.94 Septmbr 2347.87 2356.15 2347.87 2435.46 2425.18 2429.9 Oktober 2351.01 2359.62 2351.01 2443.64 2435.25 2441.85 Novmbr 2354.16 2363.08 2354.16 2451.82 2445.32 2453.81 Dsmber 2357.31 2366.54 2357.31 2460 2455.39 2465.77 Total 25.757,31 25.841,55 25.757,31 26.610,01 26.455,44 26.465,78

## KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  mengenai  peramalan diatas maka dapat  disimpulkan  bahwa tujuan  yang  dicari  dari  hasil  rekapitulasi  peramalan  setiap  produk  per  bungkus  dengan menggunakan  metode  Moving  Averages,  Eksponential  Smoothing,  Trend  Analysis  dan  Linear Regression  untuk tahun 2018 yang akan  mendatang  di pilih metode yang paling tepat dengan parameter  yang  mendekati  titik  nol,  dan  light  1  dengan  kata  lain  bulan  januari  tidak  di  isi, dikarenakan  2  metode  mempunyai  nilai  yang  sama  MAPE,  MAD,  dan  nilai  MSE  yang  terkecil (mendekati  nilai  nol)  maka  memlih  salah  satu  dari  2  metode  tersebut  yaitu  metode  Trend Analysis atau Linear Regression, sebagai contoh saya mengambil metode Trend Analysis.

## DAFTAR PUSTAKA
Heizer, Jay, Barry, Render. (2015). Manajemen Operasi, Edisi 11,Jakarta: Salemba Empat. Salemba Empat. Pressman, Roger S.(2010). Software Engeneering A Practitioner Approach (7th Edition). New York : McGraw Hill
Hendy,  H.  (2017).  Analisis  perbandingan  tingkat  kesalahan  metode  peramalan  sebagai  upaya perencanaan  pengelolaan  persediaan  yang  optimal  pada  pt  duta  indah  sejahtera  [PhD Thesis]. Universitas Multimedia Nusantara.
Nugraha,  K.  (2018).  PENERAPAN  METODE  PERAMALAN  UNTUK  MENYUSUN  PERENCANAAN PRODUKSI  PADA  KONVEKSI  ABYE  GRAFFINDO  [PhD  Thesis].  Perpustakaan  Fakultas Ekonomi dan Bisnis Unpas Bandung.
Nugroho,  K.  (2016).  Model  Analisis  Prediksi  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series.
INFOKAM, 12(1).
Nugroho,  Y. A., & Sulhan, M. (t.t.). Aplikasi Located Based Service Untuk Menunjukkan Trayek Bagi  Pengguna  Angkutan  Umum  Di  Kota  Malang  Berbasis  Android  [PhD  Thesis]. Universitas Kanjuruhan Malang.
Rachman,  H.  (2005).  Metode  analisis  harga  pangan.  Disampaikan  pada  Apresiasi  Distribusi Pangan dan Harga Pangan oleh Badan Ketahanan Pangan. Departemen Pertanian, Bogor. Sari, N. M. (2017). PENENTUAN UKURAN PEMESANAN BAHAN BAKU STAINLESS STEEL MULTI ITEM  MULTI  SUPPLIER  DENGAN  GOAL  PROGRAMMING  (Studi  Kasus:  PT.  JINDAL STAINLESS INDONESIA) [PhD Thesis]. Universitas Muhammadiyah Gresik.