p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Penerapan Metode Peramalan Permintaan pada Produk Piece Pivot di PT. Trijaya Teknik Karawang
Nurzakiah Darozat 1 , Wahyudin 2 , Hamdani 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakutas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang * Koresponden email : zakiahnur407@gmail.com
Diterima: 15 Februari 2022 Disetujui: 7 Maret 2022

## Abstract
Fluctuations  in  consumer  demand  cause  companies  to  experience  difficulties  in  production  planning.  PT. Trijaya Teknik Karawang is a manufacturing company engaged in fabrication, machining, and stamping parts. The  production  process  is  based  on  job  orders.  Piece  Pivot  is  one  of  the  parts  with  the  highest  number  of requests and often fluctuates. Therefore, a strategy is needed, one of which is forecasting. This study aims to compare  the  four  forecasting  methods  in  order  to  determine  the  right  method  to  be  applied  at  PT.  Trijaya Teknik  Karawang.  The  comparison  is  done  by  using  the  3-month  moving  average  method,  exponential smoothing α = 0.5 and α = 0.9, linear regression and naive method. Comparisons were made using the Mean Absolute Deviation (MAD) error accuracy, Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), and Absolute  Percentage  Error  (MAPE).  Based  on  data  processing,  the  linear  regression  method  produces  the lowest  error  accuracy,  namely  MAD  2126,573,  MSE  6091686.092,  RMSE  2468.134  and  MAPE  0.264.  In tracking signal test, the movement of products meets the requirements, which are between -4 and 4. Then the Linear Regression method that can be applied to PT. Trijaya Teknik Karawang.
Keywords: demand, forecasting method, error accuracy, comparison, production planning

## Abstrak
Fluktuasi permintaan konsumen menyebabkan perusahaan mengalami kesulitan dalam perencanaan produksi. PT. Trijaya Teknik Karawang adalah perusahaan manufaktur yang berfokus pada fabrikasi, machining, dan part  stamping.  Proses  produksi  didasarkan  pada  job  order. Piece  Pivot merupakan  salah  satu  part  dengan jumlah permintaan terbanyak dan sering mengalami fluktuasi. Oleh sebab itu, diperlukan strategi salah satunya peramalan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  keempat  metode  peramalan  guna  menentukan metode yang tepat untuk diterapkan di PT. Trijaya Teknik Karawang. Perbandingan dilakukan dengan metode moving  average 3  bulanan, exponential  smoothing α  =  0,5  dan  α  =  0,9,  regresi  linier  dan naive  method . Perbandingan  dilakukan  dengan  menggunakan  akurasi  kesalahan Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean Square  Error (MSE), Root  Mean  Square  Error (RMSE),  dan Absolute  Percentage  Error (MAPE). Berdasarkan pengolahan data metode regresi linear menghasilkan akurasi kesalahan paling rendah yaitu MAD 2126,573, MSE 6091686,092, RMSE 2468,134 dan MAPE 0,264. Pada pengujian tracking signal, pergerakan permintaan  produk  memenuhi  syarat  yaitu  berada  antara  -4  dan  4.  Maka  metode  Regresi  Linier  dapat  di terapkan pada PT. Trijaya Teknik Karawang.
Kata  Kunci:  permintaan,  metode  peramalan,  akurasi  kesalahan,  perbandingan,  perencanaan produksi

## 1. Pendahuluan
Perkembangan globalisasi dapat membawa pengaruh terhadap perusahaan manufaktur, seperti tingginya persaingan antar industri. Persaingan usaha dapat menjadi tantangan yang serius bagi industri besar maupun industri kecil yang masih dalam tahap perkembangan [1]. Kaitannya dalam produksi, memprediksi kejadian yang akan datang merupakan hal penting [2]. Penetapan strategi menjadi hal yang diperlukan oleh perusahaan untuk menghadapi perubahan kondisi pasar dan pelanggan. Peningkatan permintaan pasar menjadi salah satu ciri  dari  pesatnya  perkembangan  industri.  Permintaan  pasar  merupakan  sejumlah  minat  individu  atau sekelompok  dalam  pasar  yang  terikat  dengan  waktu  dan  harga  [3].  Dalam  peningkatan  jumlah  permintaan tentunya  dari  waktu  ke  waktu  tidak  selalu  sama.  Fluktuasi  dalam  permintaan  barang  dapat  terjadi  karena beberapa faktor, seperti pesaing, supplier , minat konsumen, dan lain-lain. Bertambahnya permintaan membuat perusahaan  dituntut  untuk  meningkatkan  strategi  agar  memenuhi  permintaan  pasar.  Perusahaan  dapat menguatkan  strategi  usaha  salah  satunya  dengan  perencanaan  produksi  [4].  Salah  satu  metode  yang  dapat diterapkan oleh perusahaan yaitu forecasting atau peramalan, hal ini bertujuan untuk memprediksi permintaan pada periode mendatang [5], serta diperlukan manajemen dalam pertimbangan keputusan [6]. Keputusan yang
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
tepat dapat didasarkan pada pertimbangan periode sebelumnya [7]. Perusahaan dapat memprediksi yang akan dihadapi dengan  melakukan peramalan  [8]. Peramalan  merupakan  alat  untuk  memprediksi  kejadian  dimasa mendatang dengan menggunakan data historis yang relevan dengan masa sebelumnya [9].
PT. Trijaya Teknik Karawang merupakan jenis perusahaan engineering yang berfokus pada machining , fabrikasi, dan part stamping . Pelaksanaan kegiatan produksi didasarkan pada permintaan konsumen. Beragam jenis permintaan yang tidak menentu dari berbagai konsumen menyebabkan perusahaan mengalami kesulitan dalam merencanakan jumlah produksi dan jumlah penyimpanan. Piece Pivot merupakan salah satu part dengan jumlah permintaan terbanyak. Ketidakstabilan jumlah permintaan pada Piece Pivot terlihat seperti pada bulan Januari 2020 permintaan produknya mengalami kenaikan sebesar 47% dari bulan Desember 2019, kemudian pada  bulan  berikutnya  yaitu  Februari  2020  permintaan Piece  Pivot mengalami  penurunan  sebesar  20%. Ketidakstabilan  jumlah  permintaan  tersebut  mengakibatkan  perusahaan  mengalami  kesulitan  dalam merencanakan  jumlah  produksi  dan  jumlah  penyimpanan.  Penelitian  mengenai  peramalan  jumlah  produksi telah banyak dilakukan, ditinjau dari penelitian terdahulu seperti yang dilakukan oleh Ni Putu Linda Santiari dan  I  Gede  Surya  Rahayuda  diperoleh  hasil  peramalan  dapat  dijadikan  gambaran  bagi  perusahaan  dalam pengambilan  keputusan  yaitu  memesan  atau  mempersiapkan  stok  barang  pada  periode  selanjutnya  [10]. Penelitian  lain  seperti  yang  dilakukan oleh  Sudiman dengan penggunaan  peramalan time  series ,  peramalan dilakukan  dengan  membandingkan  nilai error yang  diperoleh.  Hasil  yang  diperoleh  peramalan  dapat digunakan untuk perencanaan produksi periode selanjutnya [11].
Dari  penerapan  peramalan  pada  penelitian  terdahulu  seperti  uraian  diatas,  metode  peramalan  dapat dilakukan  dalam  perencanaan  jumlah  produksi.  Pada  penelitian  ini  penentuan  peramalan  dilakukan  dengan membandingkan empat metode yaitu Double Exponential Smoothing , Moving Average , Regresi Linier, dan Metode Naïve .  Hasil  dari  keempat  metode  tersebut  akan  dibandingkan  dan  hasil  yang  memiliki  akurasi kesalahan  minimal  dapat  dijadikan  usulan  mengenai  teknik  peramalan.  Dari  permasalan  yang  terjadi,  perlu dilakukan peramalan atau forecast permintaan terhadap produk Piece Pivot agar PT. Trijaya Teknik Karawang guna memperkirakan jumlah produksi dan jumlah safety stock untuk memenuhi permintaan konsumen. Dalam meramalkan jumlah permintaan terhadap Piece Pivot dilakukan dengan menerapkan metode MA tiga bulanan, Double  Exponential  Smoothing ,  Regresi  Linier,  dan  Metode Naïve .  Peramalan  permintaan  dengan  metode tersebut diharapkan mampu menjadi alat untuk mengevaluasi perencanaan jumlah produksi.

## 2. Metode Peneltian
Penelitian dilakukan di PT. Trijaya Teknik Karawang pada bulan Februari - Maret 2021 dan penelitian ini termasuk ke dalam penelitian kuantitatif. Metode yang diterapkan dalam menyelesaikan permasalahan pada penelitian ini yaitu Double Exponential Smoothing, Moving Average , Regresi Linier, dan Metode Naïve . Analisis Data
Pengolahan data dilakukan menggunakan Microsoft Excel dan software WinQSB. Penggunaan software ini untuk mengetahui perbandingan hasil dari perhitungan. Dalam mengetahui kondisi terkini dari perusahaan dilakukan  observasi  langsung  serta  wawancara  dengan  pihak  perusahaan.  Data  historis  permintaan  produk Piece  Pivot yang  digunakan  yaitu  pada  bulan  November  2019  -  Maret  2021. Gambar  1 menggambarkan flowchart penelitian.
Berdasarkan Gambar  1 alur  penelitian  dimulai  dengan  identifikasi  masalah  dan  perumusan  masalah pada  perusahaan. Setelah  diketahui  permasalahan  yang  terjadi  kemudian  menentukan  tujuan  dari  penelitian yang didasarkan pada studi lapangan dan studi pustaka. Setelah kajian dilakukan kemudian pengumpulan data terkait yang dibutuhkan. Penyelesaian dalam  pengolahan data dengan menggunakan keempat metode. Pada penelitian ini pengukuran tingkat akurasi kesalahan dilakukan dengan menggunakan MAD, MSE, RMSE, dan MAPE. Pengukuran didasarkan pada koefisien hasil dari model [6]
Gambar 1 . Flowchart penelitian Sumber: Data penelitian (2021)
a. Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD = ∑ [Y(t)−Y′(t)] n t−1 N …
Keterangan: Yt  = Data aktual periode t Y't  = Data forecasting periode t N = Jumlah Data
b. Mean Square Error (MSE)
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (Y(t) − Y ′ (t)) 2 n t−1 N Keterangan: Yt  = Data Aktual periode t Y't  = Data forecasting periode t N = Jumlah Data
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
c. Root Mean Square Error (RMSE)
RMSE = √ ∑(Aktual − Prediksi) 2
n
d. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE = ( 100 N ) ∑ |Y t − Y′ t Y t |
Keterangan: Yt  = Data aktual periode t Y't  = Data Hasil forecasting Periode t

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengolahan  data  dilakukan  untuk  meramalkan  permintaan  produk Piece  Pivot dalam  12  periode mendatang.

## Penentuan Pola Data
Langkah  pertama  dalam  peramalan  permintaan  produk Piece  Pivot untuk  periode  mendatang  yaitu dengan  mengumpulkan  data-data  historis  perusahaan. Tabel  1 berikut  merupakan  data  permintaan  produk pada bulan November 2019-Maret 2021.
Tabel 1 . Data permintaan piece pivot Tahun Periode Jumlah Demand 2019 November 10800 Desember 10200 2020 Januari 15000 Februari 12000 Maret 9000 Juli 13000 Agustus 7000 September 6000 November 4000 2021 Januari 11000 Februari 7000 Maret 7000 Total 112000 Sumber: PT. Trijaya Teknik Karawang (2021)
Setelah  data  diperoleh  kemudian  dilakukan  pengujian  pola  data  menggunakan Microsoft  Excel guna mengetahui fluktuasi permintaan produk Piece Pivot . Hasil pengujian seperti pada Gambar 2.
Gambar 2 .  Pola data permintaan piece pivot Sumber: Hasil pengolahan data (2021) 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 N o v emb er D es em b er Ja n u ari Feb ru ari Maret
Ju li A g u st u s
Sep temb er N o v emb er Ja n u ari Feb ru ari Maret 2019 2020 2021
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Berdasarkan hasil pengujian pola data, data termasuk jenis trend . Hal ini terlihat dengan garis abu-abu yang bergerak menurun dan juga terdapat unsur seasonal atau musiman dengan melihat garis hitam dengan pola fluktuasi dan berulang pada periode waktu tertentu. Jenis data trend merupakan elemen berjangka panjang yang melandaskan fluktuasi data runtut waktu. Data akan bergerak naik atau turun secara perlahan. Metode yang cocok untuk kasus permintaan produk Piece Pivot adalah metode proyeksi terhadap trend ( linear trend) dan exponential smoothing . Dalam penelitian ini pendekatan yang digunakan untuk meramalkan permintaan produk Piece  Pivot dalam  12  periode  mendatang  adalah Moving  Average , Double  Exponential  Smoothing , Regresi Linier, dan Metode Naïve .

## Metode Double Exponential Smoothing
Double exponential smoothing merupakan metode untuk memprediksi data deret waktu yang memiliki tren  [12].  Perbedaan  nilai  peramalan single  smoothing (A’)  dengan  peramalan double (A’’)  dapat  dihitung dengan menggunakan persamaan berikut [13].
A t ′ = αY ̂ t + (1 − α)A′ t−1 A t ′′ = αA t ′ + (1 − α)A ′ t−1
Dalam menentukan nilai pemulusan (α) pada exponential smoothing dapat dilihat dari banyaknya data historis  permintaan  ( D t(1,2,3,4,…,n) ) [13].  Jika  karakteristik demand menunjukkan  pola  tidak  stabil,  maka penentuan nilai α yang mendekati 1; 0,9 ≤ α ≤ 1. Jika karakteristik demand menunjukkan pola stabil, maka penentuan nilai α yang mendekati 0; 0 ≤ α ≤ 0,1. Peramalan dengan metode Double Exponential Smoothing dengan pemulusan α = 0,5 serta pemulusan α = 0,9 seperti pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2 . Hasil perhitungan DES (α = 0,5) T Demand S't S"t Error Dev. Absolute │(At-Ft)/At│ ( At ) (Ft) At-Ft │At-Ft│ 1. 10800 10800 2. 10200 10800 10800 -600 600 360000 0,059 3. 15000 10500 10650 4350 4350 18922500 0,290 4. 12000 12750 11700 300 300 90000 0,025 5. 9000 12375 12038 -3038 3038 9226406 0,338 6. 13000 10688 11363 1638 1638 2681406 0,126 7. 7000 11844 11603 -4603 4603 21188760 0,658 8. 6000 9422 10513 -4513 4513 20362656 0,752 9. 4000 7711 9112 -5112 5112 26129669 1,278 10. 11000 5855 7484 3516 3516 12365113 0,320 11. 7000 8428 7956 -956 956 913294 0,137 12. 7000 7714 7835 -835 835 696834 0,119 Total 112000 118886,1 111051 -9851,37 29459,18 112936637,5 4,10033634 MAD 2454,931641 RMSE 3067,798307 MSE 9411386,455 MAPE 0,341694695 Sumber: Hasil pengolahan data (2021) Tabel 3 . Hasil perhitungan DES (α = 0,9) T Demand
S't
S"t Error Dev. Absolute (At-Ft)/At│ ( At ) (Ft) At-Ft │At-Ft│ 1. 10800 10800 2. 10200 10800 10800 -600 600 360000 0,059 3. 15000 10260 10314 4686 4686 21958596 0,312 4. 12000 14526 14105 -2105 2105 4430183 0,175 5. 9000 12253 12438 -3438 3438 11818606 0,382 6. 13000 9325 9637 3363 3363 11313025 0,259 7. 7000 12633 12333 -5333 5333 28440089 0,762 8. 6000 7563 8040 -2040 2040 4162497 0,340 9. 4000 6156 6345 -2345 2345 5497687 0,586 10. 11000 4216 4429 6571 6571 43184077 0,597 11. 7000 10322 9732 -2732 2732 7465250 0,390 12. 7000 7332 7572 -572 572 327375 0,082 Total 112000 116185,3 105744 -4543,96 33785,85061 138957384,9 3,944861316
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 2 |At − Ft| 𝟐 𝑬𝒓𝒓𝒐𝒓 𝟐 |𝐀𝐭 − 𝐅𝐭| 𝟐
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
T Demand S't S"t Error Dev. Absolute (At-Ft)/At│ ( At ) (Ft) At-Ft │At-Ft│ MAD 2815,487551 RMSE 3402,907886 MSE 11579782,08 MAPE 0,328738443 Sumber: Hasil pengolahan data (2021)

## Metode Peramalan Moving Average
Pemikiran dasar model average yaitu rata-rata bergerak terhitung dari data sebelumnya dapat digunakan untuk pemulusan fluktuasi data dalam jangka pendek. Tujuan dari penerapan metode moving average yaitu untuk mengurangi nilai acakan pada deret waktu [14]. Persamaan moving average yaitu:
M t = F t + 1 = 𝑥 𝑡 + 𝑥 𝑡−1 + 𝑥 𝑡−2 + ⋯ + 𝑥 𝑡−𝑛+1 𝑛 Dimana: M t = MA periode t F T+1 = Peramalan periode Yt = aktual periode ke t
Hasil  peramalan  demand  dari Moving  Average 3  bulanan  dari  data  permintaan  produk Piece  Pivot ditunjukkan seperti pada Tabel 4 . Berdasarkan tabel tersebut hasil peramalan permintaan produk Piece Pivot pada periode 13 adalah 86067 pcs.
Tabel 4 . Hasil perhitungan moving average T Demand MA (3) Error Dev. Absolute │(At-Ft)/At│ At-Ft │At-Ft│ 1 10800 2 10200 3 15000 4 12000 12000 0 0 0 0,000 5 9000 12400 -3400 3400 11560000 0,378 6 13000 12000 1000 1000 1000000 0,077 7 7000 11333 -4333 4333 18777778 0,619 8 6000 9667 -3667 3667 13444444 0,611 9 4000 8667 -4667 4667 21777778 1,167 10 11000 5667 5333 5333 28444444 0,485 11 7000 7000 0 0 0 0,000 12 7000 7333 -333 333 111111 0,048 Total 112000 86067 -10067 22733 95115556 3,384 MAD 1894,444444 RMSE 2815,367879 MSE 7926296,296 MAPE 0,281999482 Sumber: Hasil pengolahan data (2021)

## Metode Peramalan Regresi linier
Regresi  linier  merupakan  metode  yang  saling  mempengaruhi  satu  dengan  variabel  lain.  Dalam menentukan  sifat  dan  hubungan  variabel  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  regresi  [15].  Persamaan metode Regresi linier yaitu sebagai berikut.
F t = α + b t b = ∑ 𝑡𝐴−𝑛(𝑡̅)(𝐴̅) ∑ 𝑡 2 −𝑛(𝑡̅) 2 α = 𝐴̅ − 𝑏(𝑡̅)
𝑬𝒓𝒓𝒐𝒓 𝟐 |𝐀𝐭 − 𝐅𝐭| 𝟐 𝑬𝒓𝒓𝒐𝒓 𝟐
|𝐀𝐭 − 𝐅𝐭| 𝟐
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 5 . Hasil perhitungan regresi linier
x y xy y' Error Dev. Absolute │(y-y')/y│ y-y' │y-y'│ 1 10800 10800 1 12287 -1487 1487 2211703 0,138 2 10200 20400 4 11750 -1550 1550 2402861 0,152 3 15000 45000 9 11213 3787 3787 14340963 0,252 4 12000 48000 16 10676 1324 1324 1753001 0,110 5 9000 45000 25 10139 -1139 1139 1297156 0,127 6 13000 78000 36 9602 3398 3398 11547323 0,261 7 7000 49000 49 9065 -2065 2065 4263407 0,295 8 6000 48000 64 8528 -2528 2528 6389464 0,421 9 4000 36000 81 7991 -3991 3991 15925495 0,998 10 11000 110000 100 7454 3546 3546 12576860 0,322 11 7000 77000 121 6917 83 83 6964 0,012 12 7000 84000 144 6379 621 621 385036 0,089 ∑  78 112000 651200 650 112000 0 25519 73100233 3,177 a 12824 RUMUS y' = a + b(x) MAD 2126,573427 RMSE 2468,13413 b -537 MSE 6091686,092 MAPE 0,26477577 Sumber: Hasil pengolahan data (2021 )

## Peramalan Naïve method
Naïve  method merupakan  metode  peramalan  sederhana  yang  menggunakan  data  aktual  sebelumnya sebagai perkiraan untuk periode sekarang [14]. Naïve method menerapkan asumsi data masa lalu merupakan indikator  terbaik  untuk  memperkirakan  masa  depan  [13].  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  pola  data musiman.  Persamaan metode Naïve yaitu sebagai berikut. Y t+1 ̂ = Y t
Keterangan: Y t+1 = peramalan yang dibuat dari waktu t+1 Hasil peramalan permintaan untuk produk Piece Pivot dengan metode Naïve seperti Tabel 6.
Tabel 6 . Hasil perhitungan metode naive T Demand Naïve Error Dev. Absolute │(At-Ft)/At│ Method At-Ft │At-Ft│ 1 10800 2 10200 10800 -600 600 360000 0,059 3 15000 10200 4800 4800 23040000 0,320 4 12000 15000 -3000 3000 9000000 0,250 5 9000 12000 -3000 3000 9000000 0,333 6 13000 9000 4000 4000 16000000 0,308 7 7000 13000 -6000 6000 36000000 0,857 8 6000 7000 -1000 1000 1000000 0,167 9 4000 6000 -2000 2000 4000000 0,500 10 11000 4000 7000 7000 49000000 0,636 11 7000 11000 -4000 4000 16000000 0,571 12 7000 7000 0 0 0 0,000 Total 112000 105000 -3800 35400 163400000 4,001 MAD 2950 RMSE 3690,076783 MSE 13616666,67 MAPE 0,333454242 Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Setelah melakukan peramalan permintaan produk Piece Pivot . Langkah selanjutnya perhitungan ukuran kesalahan  yang  digunakan  untuk  memilih  metode  peramalan  yang  terbaik,  perhitungan  ukuran  kesalahan dilakukan dengan menghitung MAD, MSE, RMSE, dan MAPE. Dari hasil peramalan metode Moving Average , Double  Exponential  Smoothing ,  Regresi  Linier,  dan Naïve  Method ,  masing-masing  metode  menghasilkan tingkat penyimpangan yang berbeda. Hasil penyimpangan dari setiap metode akan dibandingkan untuk melihat metode peramalan yang paling optimal. Hasil perhitungan pengukuran kesalahan dilihat pada Tabel 7.
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 2
|𝐲 − 𝐲′| 𝟐 x 2 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 2 |At − Ft| 𝟐
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 7 . Summary nilai error No. Metode Nilai MSE Nilai MAD Nilai RMSE Nilai MAPE 1. DES α = 0,5 9411386 2455 3067,798 0,342 2. DES α = 0,9 11579782 2815 3402,908 0,329 3. MA 3 Bulan 7926296 1894 2815,368 0,282 4. Regresi Linier 6091686 2127 2468,134 0,265 5. Metode Naïve 13616667 2950 3690,077 0,333
Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Dari tingkat penyimpangan dari setiap metode dapat dilihat bahwa metode Regresi Linier merupakan metode yang paling optimal. Seperti yang dapat di lihat tingkat penyimpangan MAPE metode Regresi Linier memiliki  nilai  penyimpangan  paling  rendah.  Sehingga  PT.  Trijaya  Teknik  dalam  menentukan  tingkat permintaan  konsumen  dapat  menggunakan  metode  Regresi  Linier.  Tingkat  akurasi  kesalahan  MAD: 2126,573427,  MSE:  6091686,092,  RMSE:  2468,134132  dan  MAPE:  0,264775766.    Setelah  melakukan pengukuran nilai error dilakukan verifikasi peramalan. Dalam mengetahui keandalan batas kontrol dari hasil metode forecasting terpilih diuji dengan menggunakan tracking signal . Tracking signal merupakan parameter keoptimalan  dari  hasil  peramalan  dalam  memprediksi  nilai  aktual  [11].  Fungsi dari tracking  signal untuk pengukuran  reabilitas  dari  metode  peramalan  [16]  .  Selain  itu,  dapat  menentukan  batas  akurasi  hasil  dari peramalan  [16].  Peramalan  yang  terpilih  yaitu  dengan  menggunakan  metode  Regresi  Linier. Tabel  8 dan Gambar 3 merupakan hasil perhitungan tracking signal .
Tabel 8 . Tracking signal T Forecast Regresi Linier Aktual Error RSFE Abs. Error Cum. Abs. Error MAD Tracking Signal UCL LCL Nilai Tengah n (1) F (2) A (3) E = A - F (4) = (3)-(2) (5) = Cum. dari (4) (6) = Abs. dari (4) (7) = Kum dari (6) (8) = (7) / (1) (9) = (5) / (8) 1 12287 10800 -1487 -1487 1487 1487 1487 -1,0 4,0 -4,0 -0,04 2 11750 10200 -1550 -3037 1550 3037 1519 -2,0 4,0 -4,0 -0,04 3 11213 15000 3787 750 3787 6824 2275 0,3 4,0 -4,0 -0,04 4 10676 12000 1324 2074 1324 8148 2037 1,0 4,0 -4,0 -0,04 5 10139 9000 -1139 935 1139 9287 1857 0,5 4,0 -4,0 -0,04 6 9602 13000 3398 4333 3398 12685 2114 2,0 4,0 -4,0 -0,04 7 9065 7000 -2065 2268 2065 14750 2107 1,1 4,0 -4,0 -0,04 8 8528 6000 -2528 -260 2528 17278 2160 -0,1 4,0 -4,0 -0,04 9 7991 4000 -3991 -4250 3991 21269 2363 -1,8 4,0 -4,0 -0,04 10 7454 11000 3546 -704 3546 24815 2481 -0,3 4,0 -4,0 -0,04 11 6917 7000 83 -621 83 24898 2263 -0,3 4,0 -4,0 -0,04 12 6379 7000 621 -0,4880 621 25519 2127 -0,00023 4,0 -4,0 -0,04 Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Gambar 3 . Grafik BKA dan BKB tracking signal Sumber: Hasil pengolahan data (2021) -5,000 -4,000 -3,000 -2,000 -1,000 0,000 1,000 2,000 3,000 4,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Tracking Signal
UCL LCL Nilai Tengah
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Pada uji validasi dengan tracking signal , pergerakan jumlah permintaan produk Piece Pivot telah sesuai syarat yaitu berada pada rentang -4 dan 4 seperti ditunjukkan pada Gambar 3. Berdasarkan perhitungan nilai error metode Regresi linier memiliki nilai yang paling minimal, maka peramalan permintaan untuk dua belas periode mendatang seperti Tabel 9.
Tabel 9 . Hasil peramalan permintaan metode regresi linier Periode ke- Hasil ramalan 13 5842,42 14 5305,36 15 4768,30 16 4231,24 17 3694,17 18 3157,11 19 2620,05 20 2082,98 21 1545,92 22 1008,86 23 471,79 24 -65,27 Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Contoh perhitungan hasil peramalan permintaan produk Piece Pivot untuk 12 periode mendatang yaitu sebagai berikut.
F t+m = α + bm 𝐹 13 = 12824 – 537 (1) = 5842,42 ≈ 5842 unit
Gambar 1 . Hasil pengolahan data software WinQSB Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Selain perhitungan data secara manual dilakukan juga perhitungan data dengan menggunakan software WinQSB . Hasil perhitungan data dapat dilihat pada Gambar 4 . Perhitungan dengan software dilakukan sebagai bahan  perbandingan  dan  pengecekan  hasil  dengan  perhitungan  manual.  Pengolahan  data  dilakukan  dengan menggunakan metode dengan nilai MAPE minimal yaitu metode Regresi Linier.

## 4. Kesimpulan
Perencanaan  jumlah  produksi  departemen  PPIC  PT.  Trijaya  Teknik  Karawang  dilakukan  pada  saat adanya  permintaan  dari  konsumen,  tidak  ada  perencanaan  mengenai  jumlah  produk  sebelum  adanya permintaan.  Tidak  ada  ukuran  pasti  mengenai  jumlah  stok  produk  yang  disimpan. PT.  Trijaya  Teknik Karawang saat ini belum menggunakan teknik peramalan permintaan produk Piece Pivot . Penerapan metode peramalan  permintaan Piece  Pivot dengan  menerapkan  metode Moving  Average , Double  Exponential Smoothing ,  Regresi  Linier,  dan  Metode Naïve pada  PT.  Trijaya  Teknik  Karawang  memberikan  gambaran mengenai  perkiraan  jumlah  permintaan  produk  untuk  12  periode  mendatang.  Metode  yang  terpilih  yaitu metode  Regresi  Linier  dan  perhitungan  dilakukan  secara  manual  dan  dengan  bantuan software WinQSB . Berdasarkan  hasil  perhitungan  akurasi  kesalahan  metode  Regresi  Linier  menghasilkan  nilai  penyimpangan MAD 2126,573427, MSE 6091686,092, RMSE 2468,134132 dan MAPE 0,264775766.
Pada uji validasi dengan tracking signal , pergerakan jumlah permintaan produk Piece Pivot telah sesuai syarat yaitu berada pada rentang -4 dan 4. Penentuan metode terbaik dalam peramalan permintaan untuk Piece Pivot pada PT. Trijaya Teknik Karawang yaitu dengan membandingkan hasil nilai penyimpangan MAD, MSE, RMSE, dan MAPE . Metode Regresi Linier memiliki nilai penyimpangan terkecil dibanding metode lainnya yaitu Moving Average , Double Exponential Smoothing , dan Metode Naïve .

## 5. Referensi
[1] F. Astuti And W. Wahyudin, “Perbaikan Kualitas Pada Produksi Gentong Menggunakan Metode Seven Tools (Studi Kasus : Home Industry Bapak Ojid),” Barometer , Vol. 6, No. 1, Pp. 307–312, 2021, Doi: 10.35261/Barometer.V6i1.4444.
[2] Masniar,  A.  R.  Histiarini,  And  I.  Said,  “Analisis  Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Jumlah Permintaan Produk Teh 2m (Studi Kasus : CV. Harum Manis Sorong),” Vol. 5, No. 1, Pp. 8–14, 2020.
[3] W. Wahyudin, B. Nugraha, And I. Rinjani, “Pendirian Business Plan Di Daerah Karawang,” Vol. 1, No. 1, Pp. 169–179, 2020.
[4] A. Raihan And D. Herwanto, “Perencanaan Jadwal Induk Produksi Komponen Band Komp Battery Di PT. Mada Wikri Tunggal,” Vol. 5, No. 3, 2021.
[5] R.  Rachman,  “Penerapan  Metode  Moving  Average  Dan  Exponential  Smoothing  Pada  Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform. , Vol. 5, No. 2, Pp. 211–220, 2018, Doi: 10.31311/Ji.V5i2.3309.
[6] I. Damanik, I. B. P. Gunadnya, I. G. N. A. Aviantara, And Program, “Penggunaan Beberapa Model Peramalan (Forecasting) Untuk Produksi Gula Kristal Putih Di PT. Perkebunan Nusantara X,” Vol. 10, No. July, Pp. 24–32, 2021.
[7] S.  N.  Budiman,  “Peramalan  Stock  Barang  Dagangan  Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing,” J.  Teknol.  Dan  Manaj.  Inform. ,  Vol.  7,  No.  2,  Pp.  103–112,  2021,  Doi: 10.26905/Jtmi.V7i2.6727.
[8] R. R. R, S. Aryna, A. Syahrin, R. H. Hidayat, And D. Pulma, “Peramalan Permintaan Ragum Tahun 2020 Dan 2021 Berdasarkan Indeks Harga Konsumen, Inflasi, Dan Laju Produk Domestik Tahun 2009- 2019 Di Kota Palu,” Vol. 3, No. 2, 2021, Doi: 10.32734/Ee.V3i2.1009.
[9] Dedrizaldi,  M.  Erni,  And  M.  R.  Linda,  “Analisis  Perencanaan  Persediaan  Air  Mineral  Dengan Pendekatan Metode Monte Carlo Pada PT . Agrimitra Utama Persada,” J. Kaji. Manaj. Dan Wirausaha , Vol. 01, Pp. 388–396, 2019.
[10] N. P. L. Santiari And I. G. S. Rahayuda, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Pada Toko Gitar,” Jointecs (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , Vol. 5, No. 3, P. 203, 2020, Doi: 10.31328/Jointecs.V5i3.1520.
[11] S. Sudiman, “Peramalan Untuk Perencanaan Produksi Stop Valve Tipe Tx277s Menggunakan Metode Peramalan Deret Waktu (Time Series) Di PT. XYZ,” Jitmi (Jurnal Ilm. Tek. Dan Manaj. Ind. , Vol. 3, No. 1, P. 7, 2020, Doi: 10.32493/Jitmi.V3i1.Y2020.P7-14.
[12] M. H. Kurniawan And D. Herwanto, “Penerapan Metode Double Exponential Smoothing Dan Moving Average Pada Peramalan Permintaan Produk Gasket Cap Di PT. Nesinak Industries,” J. Serambi Eng. , Vol. 7, No. 1, Pp. 2537–2546, 2021, Doi: 10.32672/Jse.V7i1.3709.
[13] R.  Yudaruddin, Forecasting  Untuk  Kegiatan  Ekonomi  Dan  Bisnis .  Kalimantan  Timur:  Rv  Pustaka Horizon.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[14] D.  R.  Anisya  And  F.  N.  Azizah,  “Analisis  Perbandingan  Peramalan  Permintaan  Pelumas  PT  XYZ Dengan Metode Moving Average, Exponential Smoothing Dan Naive Method,” Semin. Nas. Off. Stat. 2019 , pp. 1000–1010, 2019.
[15] D. Harini and L. S. Wahyuniar, “Estimasi Jumlah Murid Baru Menggunakan Metode Forecasting,” J. Instr. Math. , vol. 2, no. 2, pp. 64–70, 2021, doi: 10.37640/jim.v2i2.1025.
[16] D.  A.  Setiawan,  S.  Wahyuningsih,  and  R.  Goejantoro,  “Peramalan  Produksi  Kelapa  Sawit Menggunakan  Winter’s  dan  Pegel’s  Exponential  Smoothing  dengan  Pemantauan  Tracking  Signal,” Jambura J. Math. , vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2019, doi: 10.34312/jjom.v2i1.2320.