## PERBANDINGAN PERAMALAN PENJUALAN PRODUK AKNIL PT.SUNTHI SEPURIMENGGUANAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE DAN SINGLE

## EXPONENTIAL SMOOTING
Nurul Hudaningsih 1 , Silvia Firda Utami 2 , Wari Ammar Abdul Jabbar 3
1,2,3) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Teknologi Sumbawa nurul.hudaningsih@uts.ac.id 1 , silviafirdautami@gmail.com 2 , wari.ammar@gmail.com 3

## ABSTRAC
Forecasting  in  the  company  is  forecasting  product  sales  to  consumers.  By  knowing  product  sales  can  assist  the company  to  provide  materials  to  be  produced  and  determine  the  production  process  itself.  PT.  Sunthi  Sepuri  is  a pharmaceutical company. PT. Sunthi Sepuri often experiences marketing forecasting errors. This causes uncertainty in the amount of production so that it can cause employee productivity to decrease due to the increasing amount of production at any time. In this study demand forecasting will be held at PT. Sunthi Sepuri. This research apply the Single Moving Average and Single Exponential Smoothing methods, with the sample to be used is Aknil product, this product is a pain-relieving drug. Use the two methods to compare the most accurate forecasting methods and close to  the  actual  value.  The  research  methods  start  from  gathering  historical  data,  determining  forecasting  methods, forecasting calculations, determining the best method, and withdrawing conclusions. Based on the test results that the  method  that  can  be  used  to  analyze  data  that  has  a  small  error  rate  is  the  Single  Moving  Average  method. Forecasting results for July 2019 with the Single Exponential Smoothing method using α: 0.8 are 408,488 caplets. As for July 2019, the Single Moving Average method is 466.
Keyword : Sales Forecasting, Single Moving Average , Single Exponential smooting .

## ABSTRAK
Salah  satu  peramalan  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  adalah  peramalan  penjualan  produk  kepada  konsumen. Dengan  mengetahui  penjualan  produk,  dapat  membantu  perusahaan  untuk  menyediakan  material  yang  akan  di produksi  dan  menentukan  proses  produksi  itu  sendiri.  PT.Sunthi  Sepuri  adalah  perusahaan Pharmaceutical manufacture atau  perusahaan  yang  bergerak  di  pembuatan  obat-obatan.  PT.Sunthi  Sepuri  sering  mengalami kesalahan  peramalan  dari  pihak marketing .  Hal  ini  menyebabkan  ketidak  pastian  jumlah  produksi  sehingga  dapat menyebabkan  produktifitas  karyawan  menurun  karena  meningkatnya  jumlah  produksi  sewaktu-waktu.  Pada penelitian  ini  peramalan  permintaan  akan  diadakan  pada  PT.sunthi  Sepuri  dengan  menerapkan  metode Single Moving  Average dan Single  Exponential  Smoothing, dengan  sampel  yang  akan  digunakan  adalah  produk Aknil produk ini adalah obat penahan rasa nyeri. Penggunaan kedua metode tersebut untuk membandingkan kedua metode peramalan tersebut untuk membandingkan metode peramalan yang paling akurat dan mendekati nilai aktual. Metode penelitian  yang  digunakan  mulai  dari  pengumpuan  data  historis,  penentuan  metode  peramalan,  perhitungan peramalan, penenuan metode terbaik, dan penariakan kesimpulan. Berdasarkan hasil pengujian bahwa metode yang dapat digunakan untuk menganalisis data yang memiliki tingkat kesalahan paing kecil adalah metode Single Moving Average .  Hasil  peramalan  untuk  bulan  juli  2019  dengan  metode Single  Exponential  Smoothing menggunakan  α  : 0,8adalah 408.488 kaplet. Sedangkan untuk pemalan bulan juli 2019 dengan metode Single Moving Average adalah 466.
Kata Kunci : Peramalan Penjualan, Single Moving Average , Single Exponential smooting .

## Pendahuluan
PT.Sunthi  Sepuri  adalah  salah  satu  perusahaan
Pharmaceutical manufacturet atau salah satu manufaktur  produksi  farmasi.PT.  Sunthi  Sepuri memiliki  pabrik  yang  terletak  di  kecamatan  Cikupa, Kabupaten  Tangerang,  Provinsi  Banten.  PT.  Sunthi Sepuri  menghasilkan  obat-obat  guna  membangun bangsa yang sehat dan sejahtera.
Dalam kegiatan pemasaran perusahaan menggunakan tenaga  kerja  yang  disebut Medical  Representative . Ratih  dan  Imron  (2017:02)  menyatakan Medical Representative adalah  orang  yang  bertugas  untuk mengenalkan  dan  menawarkan  produk  kepada dokter. Medical  Representative memberkan  hasil mereka  kepada  pihak  pemasaran  dan  pihak pemasaran  membuat  peramalan  yang  diberikan kepada  pihak Production  Planning  and  Inventory Management (PPIC).
Pihak  PPIC  menerima  peramalan  kemungkinan produk  yang  akan  di  beli,  namun,  sering  terjadinya kesalahan perhitungan peramalan dari pihak pemasaran  yang  mengakibatkan  bagian  produksi lelah  karena  permintaan  yang  tinggi  tiba-tiba.  Oleh karena  itu  harus  dilakukannya  peninjauan  terhadap peramalan  untuk  penjualan  untuk  mengoptimalkan produktifitas karyawan.
Sebelum  membuat  peramalan  dibutuhkannya sample produk  yang  ingin  diramalkan  penjualan.  Maka  dari itu  diambilkan sample produk  yaitu  Aknil  obat penahan  rasa  nyeri.  Obat  ini  dipilih  karena  memiliki penjualan  yang  tinggi  dan  dapat  menambah keuntungan lebih besar bila lebih optimal penjualannya.
Untuk  menentukan  peramalan  perlu  di  lihat  data statistik dari produk yang akan di teliti, maka dari itu dilakukannya  wawancara  dan  menghasilkan  data statistik sebagai berikut:
Gambar 1. Statistik penjualan produk Aknil periode juli 2017 – juni 2019
Dari  data  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  data  memiliki pola  Horizon  atau  Stasioner.  Menurut  Sri  Ajeng (2017:12) pola data Horizontal adalah pola data yang berfluktuasi  disekitar  nilai  rata-rata.  Suatu  produk yang  penjualannya  tidak  meningkat  atau  menurun selama  waktu  tertentu  termasuk  jenis  pola  ini termasuk  pola  jenis  ini  juga.Teknik  yang  sering digunakan untuk peramalan adalah rata-rata bergerak dan pemulusan eksponensial , dari hal tersebut penulis ingin  melakukan  pemerataan  perbulannya.  Oleh karena itu penulis akan melakukan peramalan dengan metode  rata-rata  bergerak  tunggal  ( SingleMoving Average )  dan  metode  penghalusan  eksponential ( Single Exponential Smoothing ), lalu
membandingkan  kedua  metode  hingga  menemukan peramalan yang paling tepat untuk digunakan.
Berdasarkan  permasalahan  diatas  maka  dapat  di uraikan permasalahan sebagai berikut :(1) Bagaimana hasil peramalan penjualan dan error dari perhitungan produk Aknil dengan menggunakan metode SingleMoving  Average dan Single  Exponential Smoothing ?  (2)  Metode  mana  yang  paling  optimal digunakan  untuk  peramalan  penjualan  produk Aknil diantara  metode SingleMoving  Average dan Single Exponential Smoothing ?
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu:  (1)
Mengetahui hasil peramalan dan error dari perhitungan  produk Aknil dengan  menggunakan metode SingleMoving Average
dan Single Exponential  Smoothing (2)  Mengetahui  peramalan penjualan  mana  lebih  optimal  dengan  menggunakan metode SingleMoving Average atau Single Exponential Smoothing untuk produk Aknil .

## Tinjauan Pustaka Peramalan
Peramalan  adalah  pemikiran  terhadap  suatu  besaran, misalnya  permintaan  terhadap  suatu  produk  atau beberapa  produk  pada  periode  yang  akan  datang yang  akan  datang.  Ada  hakekatnya  peramalan hanyalah  suatu  pemikiran  ( guess) ,  tapi  dengan menggunakan teknik-teknik tertentu peramalan mejadi lebih dari sekedar perkiraan. Peramalan dapat dikatakan  perkiraan  yang  ilmiah  ( educated  guess ). Setiap  pengambila  keputusan  yang  akan  datang, maka pasti ada peramalan yang melandasi pengambilan  keputusan  tersebuttersebut  (Rosnani Giting di tulis dalam jurnal Mukti Qamal 2015: 26).
Jika  dilihat  dari  jangka  waktu  ramalan  yang  telah disusun,  maka  ramalan  dapat  dibedakan  menjadi  3 (Murahartawaty, 2009), yaitu:
a. Short  term  forecasting (peramalan  jangka pendek),  yaitu peramalan  yang dilakukan  untuk
menyusun  peramalan  yang  jangka  waktunya harian, hingga setiap jam.
b. Mid  term  forecasting (peramalan  jangka menengah),  yaitu  peramalan  yang  dilakukan untuk  menyusun  peramalan  yang  jangka waktunya mingguan hingga bulanan.
c. Long  term  forecasting (peramalan  jangka panjang), yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun  peramalan  yang  jangka  waktunya bulanan hingga tahunan.

## Metode Single Moving Average
Single  Moving  Average adalah  salah  satu  metode peramalan Time  series (deret  waktu).  Metode  ini digunakan  jika  data  masa  lalu  tidak  memiliki  unsur trend atau faktor musiman (Alfian dan Sri, 2107:20). Tujuan  dilakukannya  peramalan  rata-rata  bergerak tunggal adalah untuk menghilangkan atau mengurangi  acakan  ( random  ness )  dalam  deret waktu.  Tujuan  ini  dapat  dicapai  dengan  merata- ratakan  beberapa  nilai  dalam  data  bersama-sama, dengan cara mana kesalahan positif dan negatif yang mungkin  terjadi  dan  dapat  dikeluarkan  atau dihilangkan Assauri (dalam Alfian dan Sri, 2107:20).
Single  Moving  Average adalah  suatu  metode peramalan  yang  dilakukan  dengan  mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata tersebut  sebagai  ramalan  untuk  periode  yang  akan datang.
Metode ini mempunyai karateristik khusus yaitu :
a. Untuk  mendapatkan  atau  menentukan  ramalan pada  periode  yang  akan  datang  memerlukan data  historis  selama  jangka  waktu  tertentu, misalnya  dengan  3  bulan moving  average , maka  ramalan  bulan  5  baru  bisa  dibuat  setelah bulan ke 4 selesai atau berakhir.
b. Semakin  panjang  jangka  waktu single  moving average ,  efek  pelicinan  semakin  terlihat  dalam ramalan atau menghasilkan singlemoving average yang semakin halus.
Persamaan matematis single moving average :
𝐹 𝑡+1 𝐴𝑡+𝐴𝑡−1⋯+𝐴𝑡−𝑛+1 𝑁 ..................................... (1) Dimana : At = data pengamatan periode t N = Jumlah deret waktu yang digunakan Ft+1 = nilai peramalan periode t+1 n
= Periode yang digunakan

## Metode Single Exponential Smooting
Metode Exponential  Smooting adalah  suatu  prosedur yang mengulang  penghutingan secara terus menerus yang  menggunakan  data  terbaru.  Setiap  data
diberikan bobot yang di simbolkan dengan α. Simbol α bisa ditentukan secara bebas yang dapat mengurang beban forecast  error. Nilai  konstanta  pemulusan dapat ditentukan dengan ketentuan 0  α  1 (dalam Ni dan Igp,  2014:100).
Pada ketentuanya nilai-nilai α  rendah  akan menyebabkan  jarak  yang  lebih  rendah  dari trend . Nilai  α  yang  rendah  cocok  digunakan  bila  data bersifat  stabil.  Nilai-nilai  α  yang  lebih  tinggi digunakan  ketika  data  bersifat  resposif  atau mempunyai  fluktuasi  permintaan  yang  tinggi. Mencari  nilai  α  yang  tepat  dapat  ditentukan  dengan pengujian trial dan error (coba-coba) terhadap nilai α yang  berbeda  untuk  menentukan  nilai  α  yang memiliki  hasil  dengan  nilai error terkecil  (Sri,2014: 15).
Rumus  untuk Single  Exponentiala  Smooting adalah sebagai berikut:
F 𝑡 = F 𝑡−1 + α (𝐴 𝑡−1 − F 𝑡−1 ) ............................ (2) Dimana: F t = Nilai peramalan periode t F t-1 = Perkiraan peramalan periode sebelumnya α = Konstata Eksponensial A t-1 = Data Pengamatan Periode t-1
Menurut Render dan Heizer (2001 : 54) permsalahan yang  sering  dihadapi  dalam  masalah  ini  adalah bagaimana  menentukan  nilai  α  yang  tepat  untuk meminimkan kesalahan peramalan . Karena berlaku 0 α  1 maka dapat melakukan panduan berikut:
a. Apabila  Pola  historis  data  sangat  bergejolak atau  tidak  stabil  maka  pilih  nilai  α  mendekati satu.
b. Apabila  pola  historis  data  tidak  bergejolak  dan mendekati  stabil  maka  pilih  nilai  α  mendekati nilai nol.

## Pengukuran Akurasi Hasil Peramalan
Ukuran  akurasi  hasil  peramalan  yang  merupakan ukuran  kesalahan  peramalan  merupakan  ukuran tentang  tingkat  perbedaan  antara  hasil  permintaan dengan permintaan yang sebenarnya terjadi. Beberapa metode telah digunakan untuk menunjukkan  kesalahan  yang  disebabkan  oleh  suatu teknik  peramalan  tertentu.Hampir  semua  ukuran tersebut  menggunakan  pengrata-rataan  beberapa fungsi dari perbedaan antara nilai sebenarnya dengan nilai  peramalannya.  Diantaranya  adalah  sebagai berikut :
a. Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD  merupakan  rata-rata  kesalahan  mutlak selama  periode  tertentu  tanpa  memperhatikan apakah  hasil  peramalan  lebih  besar  atau  lebih kecil dibandingkan kenyataannya. Secara
metematis,  MAD  dirumuskan  sebagai  berikut (Nasution dan Prasetyawan, 2008 : 34):
𝑀𝐴𝐷 | 𝑨𝒕−𝑭𝒕 𝑛 | = ............................................ (3)
Dimana : At  = permintaan actual pada priode ke t Ft  = peramalan permintaan pada priode ke t N  = jumlah priode peramalan yang terlibat
b. Mean Square Error = (MSE)
MSE  merupakan  metode  alternatif  dalam  suatu metode  peramalan.  Pendekatan  ini  penting karena  teknik  ini  menghasilkan  kesalahan  yang moderat  lebih  di  sukai  oleh  suatu  peramalan yang  menghasilkan  kesalahan  yang  sangat besar.Rumus Mean Square Error (Nasution dan Prasetyawan, 2008 : 34):
MSE = ∑ (𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛𝑎)² 𝑁
......... (4)
c. Mean Absolute PercentageError (MAPE) MAPE  merupakan  ukuran  kesalahan  relativ. MAPE  biasanya  lebih  berarti  dibandingakan MAD  karena  MAPE  menyatakan  persentase kesalahan  hasil  peramalan  terhadap  permintaan aktual  selama  periode  tertentu  yang  akan memberikan  informasi  persentase  kesalahan terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah.  Secara matematis,  MAPE  dinyatakan  sebagai  berikut (Nasution dan Prasetyawan, 2008 :35):
𝑀𝐴𝑃𝐸 ∑(𝐷𝑒𝑣𝑖𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡)/(𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙)𝑋 100% 𝑁 .(5)
Untuk membantu perhitungan error peneliti menghitung  nilai forcasting  error (Fe)  dan  nilai Percentil Error (Pe) agar lebih mudah untuk mencari hasil dari error tersebut.
𝐹𝑒 = 𝐴𝑡 − 𝐹𝑡 ....................................................  (6) Dimana :
At
= Actual
Ft = Hasil Peramalan pada periode ke-t
𝑃𝑒 = ⃓𝐹𝑒⃓ 𝐴𝑡 .........................................................  (7)
Dimana : Fe = Kesalahan peramalan At = Actual

## Software QSB
Software QSB  ( Quantity  System  for  business) atau umumnya juga dikenal dengan nama WINQSB (QSB yang  berjalan  pada  sistem  operasi Windows ) merupakan  software  yang  mengandung  algoritma problem  solving  untuk  riset  operasi (operational research) dan  untuk  ilmu  manajemen.  Didalam WINQSB  sendiri  terdapat  beberapa  modul  yang digunakan  untuk  menyelsaikan  masalah  operation riset  dan  ilmu  manajmen  seperti  analisis  sampling,
goal  programing,  tata  letak  fasilitas,  peramalan permintaan dan lain sebagainya.
Gambar2. Sub menu pada WINQSB
WinQSB  dapat  melakukan  peramalan  menggunakan menu Forecasting and Linier Regression . Peramalan menggunakan data-data sebelumnya,  sehingga dapat memprediksi data diwaktu yang akan datang. Dengan program  WinQSB  ini  dapat  mengenali  data  untuk peramalan time series dan regretion forecasting.

## Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  kuantitatif.  Metode  peramalan  kuantitatif yaitu  suatu  cara  yang  digunakan  untuk  menjawab masalah penelitian  yang berkaitan dengan angka dan program statistik. Metode Single Moving Average dan Single  Eponential  Smooting merupakan  metode time series .  Metode time  series adalah  peramalan berdasarkan perilaku data masa lampau dengan untuk diproyeksikan  ke  masa  depan  dengan  memanfaatkan persamaan matematika dan statistik.
Alur  penelitian  dimulai  dengan  pencarian  literatur untuk  penyelesaian  masalah  dan  di  akhiri  dengan pemberian  kesimpulan  dan  saran,  untuk  lebih jelasnya akan disampaikan melalui flowchart berikut:
n At Ft Fe
|Fe| Fe 2 Pe |Pe| MAD MSE MAPE 1 1.029.100 - - - - - - - - - 2 489.200 - - - - - - - - - 3 219.800 - - - - - - - - - 4 315.300 - - - - - - - - - 5 287.500 - - - - - - - - - 6 505.400 468.180 37.220 37.220 1.385.328.400 0,074 0,074 37.220,00 1.385.328.400 7,36% 7 638.500 363.440 275.060 275.060 75.658.003.600 0,431 0,431 156.140,00 38.521.666.000 25,22% 8 314.000 393.300 -79.300 79.300 6.288.490.000 0,253 0,253 130.526,67 20.832.955.500 25,23% 9 758.500 412.140 346.360 346.360 119.965.249.600 0,457 0,457 184.485,00 50.824.267.900 30,34% 10 631.200 500.780 130.420 130.420 17.009.376.400 0,207 0,207 173.672,00 44.061.289.600 28,40% 11 184.000 569.520 -385.520 385.520 148.625.670.400 2,095 2,095 208.980,00 61.488.686.400 58,59% 12 443.000 505.240 -62.240 62.240 3.873.817.600 0,14 0,14 188.017,14 53.257.990.857 52,23% 13 - 466.140 - - - - - - - -
Gambar 3.1.Flowchart Penelitian
Sumber: Penelitian

## Hasil Dan Pembahasan
Pengambilan data di lakukan di departemen PPIC PT. Sunthi Sepuri. Pada penelitian ini data yang di ambil untuk diolah adalah data penjualan produk Aknil pada bulan  Juli  2018  sampai  Juni  2019.  Dalam  data  ini terdapat  periode  dan jumlah  penjualan  produk Aknil . Data  tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel  1sebagai berikut:
Tabel 1. Data penjualan produk Aknil Bulan juli 2018
sampai juni 2019 NO BULAN TAHUN PENJUALAN 1 Juli 2018 1.029.100 2 Agustus 2018 489.200 3 September 2018 219.800 4 Oktober 2018 315.300 5 November 2018 287.500 6 Desember 2018 505.400 7 Jannuari 2019 638.500 8 Februari 2019 314.000 9 Maret 2019 758.500 10 April 2019 631.200 11 Mei 2019 184.000 12 Juni 2019 443.000 RATA-RATA 484.625 TOTAL 5.815.500
Data  yang  telah  di  dapatkan  kemudian  dibuat  dua perhitung  manual  dengan  membagi  5  periode  untuk metode Single  Moving  Average dan  dengan  nilai  α sebesar  0,8  untuk  metode Single  Exponential Smooting .  Setelah  dihitung  manual  lalu  dihitung kembali menggunakan software WINQSB.
Perhitungan Single Moving  Smooting
Hasil  perhitungan  dengan  metode Single  Moving Smooting menggunakan rumus (1) dengan perhitungan errorMean  Absuute  Deviation (MAD), Mean  Square  Error (MSE)  dan Mean  Absolute PercentageError (MAPE)  menggunakan  rumus  (3), (4),  dan  (5)  menghasilkan  hasi  perhitungan  sebagai tabel berikut:
Tabel 2. Hasil Peramalan Penjualan Aknil menggunakan metode Single Moving Averagae
Hasil  untuk  peramalan  jumlah  penjualan  bulan  yang akan  datang  adalah  466.140  kaplet  setiap  bulannya. Hasil ini dapat dilihat dari tabel pada Ft bulan ke 13. Adapun  hasil  lain  yang  tertera  pada  tabel  4.2  adalah jumlah  error  yang  terdapat  pada  kolom  12  yaitu 188.017,14(MAD),  53.257.990.857  (MSE),  52,23% (MAPE).
Peramalan  menggunakan  metode Single  Moving Average menggunakan software WinQSB  dengan cara  menginput  data  penjualan  barang  yang tercantum  pada  tabel  1  kedalam  sistem  WinQSB. Maka  hasil peramalan bulan berikutnya dapat dilihat dari  peramalan  bulan  ke  13  di  dalam  gambar  tabel hasil WINQSB berikut:
Gambar 3. Hasil perhitungan SingleMoving Average
di WINQSB
Pada gambar 3 dapat dilihat hasil peramalan bulan ke 13  pada  kolom  13  dengan  jumlah  466.140.  Gambar diatas juga  menyebutkan  hasil error yang didapatkan adalah 188.017,1 (MAD), 5,325799E+10 (MSE) dan 52,22797% (MAPE).
Jika  dilihat  pada  hasil  perhitungan  manual  dan bibandingkan dengan hasil dari perhitungan software WINQSB,  Jumlah  peramalan  metode SingleMoving Average dan  errornya  sama  yaitu  dengan  hasil 466.140  pada  periode  selanjutnya  dan  dengan  error 188.017,14(MAD),  53.257.990.857  (MSE),  52,23% (MAPE). Dari data tersebut dapat disimpulkan bahwa perhitungan  manual  dan  rumus  yang  digunakan sudah benar.

## Perhitungan Single Exponential Smooting
Hasil perhitungan dengan metode Single Exponential Smooting
menggunakan rumus (2) dengan perhitungan errorMean  Absuute  Deviation (MAD), Mean  Square  Error (MSE)  dan Mean  Absolute PercentageError (MAPE)  menggunakan  rumus  (3),
(4),  dan  (5)  menghasilkan  hasi  perhitungan  sebagai tabel 3.
Hasil untuk peramalan jumlah penjualan bulan bulan yang  akan  datang  adalah  409.487,8  kaplet  setiap bulannya.  Hasil  ini  dapat  dilihat  dari  tabel  pada  Ft bulan ke 13. Adapun hasil lain yang tertera pada tabel 4.2 adalah jumlah error yang terdapat pada kolom 12 yaitu  245.516,5349  (MAD),  89.453.961.519  (MSE), 73,07% (MAPE).
Peramalan  menggunakan  metode Singel  Exponential Smooting menggunakan software WinQSB  dengan cara  menginput  data  barang  keluar  yang  tercantum pada  tabel  1  kedalam  sistem  WinQSB.  Maka    hasil peramalan  bulan  berikutnya  dapat  dilihat  dari peramalan bulan ke 13 di dalam gambar 4.
No At
Ft Fe [Fe] Fe^2 Pe [Pe] MAD MSE MAPE 1 1.029.100 - - - - - - - - - 2 489.200 1.029.100 -539.900 539.900 291.492.010.000 1,103 1,103 539.900 291.492.010.000 110,36% 3 219.800 597.180 -377.380 377.380 142.415.664.400 1,716 1,716 458.640 216.953.837.200 141,03% 4 315.300 295.276 200.24.00 20.024 400.960.576 0,063 0,063 312.434,67 144.769.544.992 96,14% 5 287.500 311.295,20 -23.795,20 23.795,20 566.211.543 0,082 0,082 240.274,80 108.718.711.630 74,17% 6 505.400 292.259 213.141 213.141 45.429.068.830 0,421 0,421 234.848,03 96.060.783.070 67,77% 7 638.500 462.771,80 175.728,20 175.728,20 30.880.397.464 0,275 0,275 224.994,73 85.197.385.469 61,06% 8 314.000 603.354,40 -289.354 289.354,40 83.725.946.577 0,921 0,921 234.188,96 84.987.179.913 65,50% 9 758.500 371.870,90 386.629,10 386.629,10 149.482.082.371 0,509 0,509 253.243,98 93.049.042.720 63,69% 10 631.200 681.174,20 -49.974,20 49.974,17 2.497.418.113 0,079 0,079 230.658,45 82.987.751.097 57,49% 11 184.000 641.194,80 -457.195 457.194,80 209.027.117.053 2,484 2,484 253.312,09 95.591.687.693 76,59% 12 443.000 275.439 167.561 167.561 28.076.699.787 0,378 0,378 245.516,53 89.453.961.519 73,07% 13 - 409.487,80 - - - - - - - -
Tabel 3. Hasil Peramalan Penjualan Aknil menggunakan metode Single Exponential Averagae
Gambar 4. Hasil perhitungan Single Exponential Smooting di WINQSB
Jika  dilihat  pada  hasil  perhitungan  manual  dan bibandingkan dengan hasil dari perhitungan software WINQSB, Jumlah
peramalan
metode SingleExponential Smooting dan errornya sama yaitu dengan hasil 409.487,8 pada periode selanjutnya dan dengan  error  245.516,5349  (MAD),  89.453.961.519 (MSE),  73,07%  (MAPE).  Dari  data  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  perhitungan  manual  dan  rumus yang digunakan sudah benar.

## Hasil Peramalan
Hasil  Peramalan  jumlah  penjualan  produk aknil dengan  metode Single  Moving  Average dan Singel Exponential  Smooting periode  (bulan)  selanjutnya. Data  yang  diambil  adalah  data  produk  yang  keluar dari  PT.Sunthi  Sepuri.  Jumlah  data  terhitung,  yaitu 12  bulan  dari  Juli  2018  sampai  Juni  2019.  Namun data  yang  di  analisis  untuk  menentukan  metode paling  tepat  adalah  data  dari  tabel  4.2  untuk Single Moving  Average dan  tabel  4.3  untuk Singel Exponential  Smooting masing-masing  data  di  ambil dari  bulan  ke  12  data  yang  diambil  adalah  sebagai berikut:
Tabel 4 Hasil peramalan Peramalan Ft MAD MSE MAPE SMA 505.240 188.017,14 5.327.990.857 52,53% SES 274.439 245.516,54 89.453.961.519 73,07%
Tabel  4  merupakan  hasil  perhitungan  peramalan jumlah  produk aknil menggunakan  metode Single Moving  Average dan Singel  Exponential  Smooting Bulan  ke  12.  Dengan  pengukuran  menggunakan MAD, MSE dan MAPE. Didapatkan hasil peramalan untuk periode selanjutnya pada tabel (Ft) untuk bulan berikutnya.  Dilihat  dari  diagram  MAD,  MSE  dan MAPE sebagai berikut:
Gambar 5. Diagram MAD, MSE, dan MAPE perbandingan Metode Single Moving Average dan Single Exponential Smooting
Pada  gambar  4.5  di  mana  nomor  1  adalah  Metode Single  Moving  Average sedangkan  nomor  2  Metode Single  Exponential  Smooting .  Diperlihatkan  jumlah error  dari  dari  masing-masing  metode  adalah 188.017,14(MAD),  53.257.990.857  (MSE),  52,23% (MAPE)  dan  245.516,5349  (MAD),  89.453.961.519 (MSE),  73,07%  (MAPE).  Error  terhitung  besar  di karenakan  Data  yang  diolah  termasuk  data  yang siklus  yang  terdapat  renggang  penjualan  antar  bulan lebih  dari  50%.  Namun,  tidak  menjadi  masalah karena  peneliti  berniat  untuk  merata-ratakan  jumlah produksi.
Dalam  penelitian  ini  penulis  mencari  nilai  error terkecil.  Dalam  gambar  4.5  nomor  1  ( Single  Moving
Average) memiliki error
terkecil yaitu 188.017,14(MAD),  53.257.990.857  (MSE),  52,23% (MAPE) sehingga peramalan Single Moving Average sebagai  metode  peramalan  yang  lebih  baik  dari  pada metode Single Exponential Smooting dan lebih cocok digunakan  untuk  produk Aknil di  PT.Sunthi  Sepuri ini.

## Kesimpulan Dan Saran
Setelah  dilakukan  pengumpulan  serta  pengolahan data maka dapat disimpulkan Sebagai berikut:
a. Peramalan  penjualan  produk Aknil dengan metode Singel  Moving  average menghasilkan peramalan  466.140  kaplet  dengan  error sebesar  188017,14    (MAD),  5327990857 (MSE),  52,53%  (MAPE)  dan  metode Single Exponential
Smooting menghasilkan peramalan  409.488  kaplet  dengan error sebesar245516,54 (MAD),89453961519
(MSE), 73,07% (MAPE).
b. Peramalan penjualan Produk Aknil di PT.Sunthi Sepuri dengan menggunakan metode Single  Moving  Average lebih  tepat digunakan  dan  lebih  optimal  dibandingkan dengan  metode Single  Exponentia  Smooting Karena  metode Single  Moving  Average memiliki error yang lebih kecil .
Dari hasil penelitian penulis mendapatkan saranuntuk mengguanakan  data  terbaru  sehingga  pengambilan keputusan  lebih  tepat  dan  menghasilkan  perhitungan yang lebih pasti.

## Referensi
[1]
[2]
Ajeng,  Sri,“ Peramalan  Penjualan  untuk Perencanaan  Pengadaan  Persediaan  Buah Durian  di  Rumah  Durian  Harum  Bintaro
Jakarta” .  Universitas  Islam  Negeri  Jakarta: Jakarta, 2011. Muhrahmawati, “Peramalan” , Sekolah Tinggi Teknologi Telkom: Bandung, 2009.
[3] Nasution, A.
H.
dan
Prasetyawan, “Perencanaan dan pengendalian
Produksi” , Edisi pertama. Graha
ilmu:Yogyakarta,2008. [4]
[5]
Nurlifa  A.  Dan  Kusumadewi  S., “Sistem Peramalan  Jumlah  Penjualan  Menggunakan
Metode  Moving  Average  Pada  Rumah  Jilbab Zaky” ,  Jurnal  Inovtek  Polbeng  –  Seri Informatika , Vol. 2, No. 1, hlm. 20. e-ISSN : 2527-9866, 2017. Purwanto A. dan Hanief S.,“ Teknik Peramalan dengan Doble Exponential Smoothing  Pada  Distributor  Gula”, Jurnal
[6] [7] [9] [10]
Teknologi  Informasi  dan  Komputer,  Vol.  3, No. 1, Hlm.364-367,2017.
Qamal  M.“ Peramalan  Penjualan  Makanan Ringan  dengan  Metode  Single  Exponential Smooting” ,  Techsi  :  Jurnal  Penelitian  Teknik Informatika, Hlm. 26,2015 . Riyadi  S. “Aplikasi  Peramalan  Penjualan Obat Menggunakan Metode Pemulusan (Studi Kasus:  Instalasi  Farmasi  RSUD  Murjani)” , Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Multimedia, hlm. 536,2015.
WulandariR.  DanImron  A., “Modal  Sosial Medical  Representative  Perusahaan  farmasi di  Kota  Madiun” ,Paradigma,  Vol.  05,No. 03,2017. Yuniastari N.L.danWirawan I. W., “Peramalan  Permintaan  Produk  Perak Menggunakan Metode Simple Moving Average  Dan  Exponential  Smoothing” ,Jurnal
Sistem dan Informatika, Vol. 09 No. 01, hlm. 100,2014.