## Kajian BisnisSekolah Tinggi IlmuEkonomi Widya Wiwaha
Vol. 30, No. 1, Tahun 2022, 54 - 65 https://doi.org/10.32477/jkb. v 30i1.307

## Forcasting Demand dengan Metode Multiplicative Decomposition dan Tracking Signals di PT Persada Nawa Kartika

## Samari
Fakultas Ekonomi & Bisnis, UNP Kediri email: samari@unpkediri.ac.id

## Rony Kurniawan
Fakultas Ekonomi & Bisnis, UNP Kediri email: ronykurniawan@unpkediri.ac.id https://orcid.org/0000-0002-9995-3711

## Sigit Ratnanto
Fakultas Ekonomi & Bisnis,UNP Kediri email: sigitratnanto@unpkediri.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini memilih metode yang tepat untuk menghasilkan peramalan permintaan yang memiliki akurasi  tinggi  sehingga  dapat  menjadi  pertimbangan  PT  Persada  Nawa  Kartika,  Kertosono , Nganjuk  untuk  menyusun  rencana  pemasaran  ke  depan.Peneliti  menggunakan exponential smoothing, moving  average  and  multiplicative  decomposition untuk  melakukan  peramalan  yang akurat.  Untuk  mengukur  akurasi  peramalan  peneliti  menggunakan  mean  square  error  (MSE), mean absolute deviation (MAD), mean absolute procentage error (MAPE).
Data penelitian yang digunakan, adalah data seri hasil penjualan air minum dalam kemasan botol merk NUCless dari bulan Agustus 2020 sampai dengan Juli 2021. NuCless merupakan produksi dari  PT  Persada  Nawa  Kartika,  Kertosono,  Nganjuk.  Peneliti  dalam  mengolah  analisis  data menggunakan analisis matematis POM QM for windows versi 5.2 untuk menghasilkan peramalan yang akurat.
Hasil penelitian ini merekomendasikan nilai peramalan permintaan selama tiga bulan yaitu Agustus 2021  9113  boks,  September  2021  dengan  permintaan  13811  boks  dan  Oktober  2021  dengan permintaan 13811 boks.
Kata  kunci : Forcasting  Demand,  Multiplicative  Decomposition,  Tracking  Signals, PT  Persada Nawa Kartika.

## ABSTRACT
This study chooses the right method to produce demand forecasts that have high accuracy so that it  can  be  considered  by  PT  Persada  Nawa  Kartika,  Kertosomo,  Nganjuk  to  develop  future marketing  plans.  Researchers  use  exponential  smoothing,  moving  average  and  multiplicative decomposition to make accurate forecasts. To measure the accuracy of forecasting, researchers used the mean square error (MSE), mean absolute deviation (MAD), mean absolute percentage error (MAPE).
The  research  data  used  is  serial  data  from  the  sale  of  bottled  drinking  water  with  the  NUCless brand from August  2020 to July 2021. NuCless is a  production from PT  Persada Nawa  Kartika, Kertosono, Nganjuk. Researchers in processing data analysis using mathematical analysis POM QM for windows version 5.2 to produce accurate forecasts.
The results of this study recommend the value of forecasting demand for three  months, namely August 2021 with 9113 boxes, September 2021 with requests for 13811 boxes and October 2021 with requests for 13811 boxes.
Rony Kurniawan Sigit Ratnanto
Keywords :  Forcasting  Demand,  Multiplicative  Decomposition,  Tracking  Signals  PT  Persada Nawa Kartika

## PENDAHULUAN
Penelitian  tentang  forcasting  demand  banyak  menjadi perhatian  para peneliti.  Terutama untuk meramalkan permintaan. Hal ini disebabkan ketersediaan metode yang beragam sehingga para peneliti memperhatikan bidang operasional untuk mendukung kinerjanya sebagai akademisi maupun peneliti itu sendiri.
Hal lain yang membuat fokus ke bidang riset operasional, adalah, hasil dari forcasting jika dilakukan dengan pemelihan metode yang tepat sekaligus dengan penerapan teknik-teknik yang sesuai  prosedur  akan  memberikan  rekomendasi  yang  bermanfaat  bagi  kalangan  industriawan. Peramalan yang akurat akan dapat dipergunakan untuk mengembangkan usahanya pada tingkat yang maksimal, untung besar dan kerugian minimal.
Keanekaragaman  metode  yang  tersedia  diantaranya,  Naive  Method,  Moving  Average, Weight Moving Average, Exponential Smooting, Exponential Smooting with Trend, Multiplicative Decomposition dan Addith Decomposition. (Rusdiana et al., 2014). Metode-metode itu oleh peneliti dipilih dan dibandingkan hasilnya dengan tujuan mendapatkan angka peralaman dengan akurasi yang tinggi.
Seperti peneliti terdahulu ini, untuk melakukan peramalan permintaan tiket di PT. HIS Tour &  Travel  Cabang  MM  2100  Cibitung.  menggunakan  tujuh  metode  yaitu Exponential  Smoothing, Moving  Average,  Trend  Projection,  Addictive  Decomposition  Average  All,  Addictive Decomposition,  Centered  Moving  Average,  Multiplicative  Average  All  dan  Multiplicative Decomposition.  Ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  angka  forcast  yang  bisa  dijadikan  data pengembangan  penyusunan  perencanaan  kegiatan  bisnis  ke  depannya.(Sofiyatun  &  Sarjono, 2019).
Perbandingan  output dari  berbagai  metode  dengan  membandingkan  hasil  peramalan terbaik  banyak  juga  dilakukan  peneliti  seperti  penelitian  permintaan  kamar  hotel  Kartika  Tegal misalnya.  Metode  multiplicative  decomposition  memberikan  hasil  peramalan  yang  terbaik dibanding metode lainnya.(Sarjono & Zulkifli, 2013), (Hapsari et al., 2019)
Hal  serupa  juga  dilakukan  oleh  Kristiyanti  &  Sumarno,  (2020)  penggunaan  metode forcasting  demand  dengan  metode  multiplicative  decomposition  dilakukan  untuk  melakukan peramalan  persediaan  barang peralatan peternakan  di  PT Agrinusa Jaya Sentosa. Sebenarnya peneliti  ini  juga  menggunakan  sepuluh  metode  forcasting  lainnya  untuk  mendapatkan  angka peramalan  yang  akutal,  namun,  pilihan  jatuh  pada  metode  multiplicative  decomposition  karena membandingkan  angka  error  dari  Mean  Absolutes  Deviation  (MAD),  Mean  Square  Error  (MSE) dan Mean Absolute Procentage Error (MAPE) lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya.
Pemilihan  teknik  forcast  Multiplicative  Decomposition  juga  dilakukan  oleh  Deviani  et al.,(2018) dengan tujuan untuk meningkatkan kemampuan permintaan di Pabrik Gallon PT ABC.
Dalam  penelitiannya  teknik  Multiplicative  Decomposition  menghasilkan  angka  peramalan yang tepat dengan pertimbangan akurasi yang tinggi. Ini dapat dilihat dari angka Mean Absolutes Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Procentage Error (MAPE) dengan nilai penyimpangan relatif kecil.
Forcast model Multiplicative Decomposition merupakan analisis matematika untuk jenis data time  series  dengan  mengunakan  perkalian  antara  nilai  fultuasi  tren  dengan  nilai  indeks  fluktasi siklus.  Terdapat  dua  pilihan  dalam  permodelan  ini,  yaitu  data  dengan  satu  tahun  lebih  (jangka panjang) atau kurang dari satu tahun (jangka pendek). Namun dalam penelitian ini, menggunakan
data series  satu  tahun  sehingga  dapat  digunakan  untuk  meramalkan  untuk  kepentingan  jangka panjang  (Munazat,  Zat  Zat,  Drs.,  2019).  Adapun  notasi  matematika  forcasting  Multiplicative Decomposition sebagai berikut:
Yt=TtxStx€t ........................................................................................................................(1)
Dimana :
X : nilai aktual
Tt : fluktuasi tren
St : indeks fluktuasi siklis
€t : nilai error
Metode forcast Multiplicative Decomposition bukan satu-satunya alat yang digunakan dalam ini,  tapi  juga  menggunakan  metode  model  Exponential  Smoothing,  Exponential  Smoothing  with Trend.  Teknik  Control  Tracking  Signals  juga  digunakan  untuk  menganalisis  melengkapi  teknik pengukur  kesalahan  peramalan,  yaitu,  Mean  Absolutes  Deviation  (MAD),  Mean  Square  Error (MSE) dan Mean Absolute Procentage Error (MAPE) serta tracking signals (Rusdiana, 2014) dan (Utama,  Rony  W,  Nur  Asni  Gani,  Jaharudin,  2020).  Tujuannya  untuk  memilih  model  yang  tepat dengan hasil yang akurat sehingga hasil peramalan dapat digunakan untuk direkomendasi untuk menyusun rencana bisnis yang bisa memaksimalkan perolehan laba dan meminimalkan kerugian usaha.

## BATASAN & RUMUSAN MASALAH
Batasan  penelitian  ini  (1)  forcasting  demand  produk  barang  PT  Persada  Nawa  Kartika, Kertosono,  Nganjuk jenis  air minum  mineral dalam kemasan (AMDK)  merek NUCless kemasan gelas  (2)  metode  Exponential  Smoothing,  metode  Moving  Average,  dan,  Multiplicative Decomposition.
Rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  (1)  Dari  metode  Exponential  Smoothing,  Moving Average, dan, Multiplicative Decomposition, metode manakah yang bisa memberi angka ramalan permintaan  untuk PT  Persada  Nawa Kartika, Kertosono Nganjuk (2)  apakah forcasting  demand metode  model  Exponential  Smoothing,  Moving  Average,  dan,  Multiplicative  Decomposition  bisa memberikan angka ramalan permintaan untuk PT Persada Nawa Kartika, Kertosono, Nganjuk

## TUJUAN PENELITIAN
Sedangkan penelitian ini memiliki tujuan untuk membuat peramalan yang akurat sehingga berguna  untuk  penyusunan  rencana  bisnis  di  PT  Persada  Nawa  Kartika,  Kertosono  Nganjuk. Perusahaan  ini  merupakan  produsen  air  minum  mineral  dalam  kemasan  (AMDK)  bermerek NUCless.

## MANFAAT PENELITIAN
Penelitian  ini  diharapkan  memberi  manfaat  berupa  (1)  masukan  bagi  perusahaan  PT Persada Nawa Kartika, Kertosono Nganjuk dalam bentuk ramalan permintaan produk barang agar dapat menjadi acuan menyusun rencana bisnis di tahun kerja mendatang, (2) secara teoritik bagi peneliti yang akan datang bisa menjadikan acuan atau refensi tentang rencana forcasting demand dengan metode Exponential Smoothing, Moving Average dan Multiplicative Decomposition.

## RERANGKA TEORI
Forcasting  merupakan  aktifitas  untuk  menafsirkan  kondisi  yang  terjadi  di  masa  yang  aka datang.  Untuk  kepentingan  manufaktur  diperlukan  guna  untuk  mengontrol  penggunaan  bahan
Rony Kurniawan
Sigit Ratnanto
baku produksi dan modal sehingga bisa efisien dan efektif. Oleh karena itu forcasting merupakan proses awal dalam mengambil sebuah keputusan untuk kepentingan yang akan datang (Rusdiana et al., 2014)(Heizer & Render, 2015).
Dalam bisnis, peramalan diperlukan untuk menetapkan patokan dalam membuat rencana. Tanpa  patokan  (dasar),  tidak  mungkin  rencana  kegiatan  bisa  dibuat  karena  akan  berkenaan dengan berapa jumlah bahan yang diperlukan, peralatan apa yang digunakan, dimana dilakukan, siapa yang mengerjakannya, hingga berapa besar biaya yang harus dikeluarkan. Semuanya akan menjadi sulit kalau tidak ada patokan.(Utama et al., 2020)
Teknik peramalan menurut horison waktunya memiliki tiga pendekatan, adalah, (1) teknik jangka  pendek  yang  memberikan  gambaran  ramalan  suatu kegiatan  bisnis  atau  produksi  untuk waktu  satu  tahun  atau  kurang,  (2)  teknik  jangka  menengah  untuk  suatu  kegiatan  bisnis  atau produksi  selama  lima  tahun  mendatang  atau  kurang,  dan  (3)  teknik  jangka  panjang  untuk pengambilan  keputusan  mengenai  perencanaan  produk  dan  perencanaan  pasar,pengeluaran biaya perusahaan, studi kelayakan pabrik, anggaran, purchase order, perencanaan tenaga kerja dan  perencanaan  kapasitas  kerja,  serta  pengambilan  keputusan  yang  berhubungan  dengan kejadian lebih dari lima tahun yang akan datang.
Dalam  penelitian  ini  merupakan  penelitian  tentang  forcasting  permintaan  produksi menggunakan  teknik  peramalan  jangkan  pendek,  yang  artinya,  kegiatan  peramalan  dilakukan dengan  data  produksi  kurang  dari  satu  tahun,  yang  diharapkan  memberi  gambaran  untuk perencanaan pasar kurang dari satu tahun.

## METODE PENELITIAN

## Desain Penelitian
Penilitian menggunakan desain penelitian kuantitatif, menekankan pada angka sebagai data kemudian dianalisis (Anshori & Iswanti, 2012). Angka-angka dalam penelitian yang menjadi data, adalah, data time series hasis penjualan NUCless jenis kemasan galas, di wilayah Kab. Nganjuk.

## Lokasi & Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  PT  Persada  Nawa  Kartika,  berlokasi  di  desa  Juwono,  Kec. Kertosono, Nganjuk. Waktu penelitian dimulai April-Juni 2021.

## Populasi & Sampel
Populasi pada penelitian ini adalah seluruh data time series data penjualan AMDK NuCless kemasan gelas PT Persada Nawa Kartika, Kertosomo, Nganjuk.Teknik sampling dalam penelitian ini adalah sampling jenuh , sehingga data penjualan Nucless kemasan gelas mulai Agustus 2020 – Juli 2021 menjadi data yang diobservasi dalam penelitian ini.

## Jenis & Sumber Data
Data time series adalah yang menjelaskan suatu fenomona yang disusun secara berurutan sesuai  dengan  kronologi  dan  runtun  waktu  tertentu,  dikumpulkan  dalam  interval  waktu  secara kontinu.(Widarjono, Agus, 2016) Jenis data dalam penelitian ini adalah data time series dengan urutan waktu Agustus 2020-Junli 2021. Sumber data diperoleh peneliti dari bagian penjualan PT Persada Nawa Kartika pemroduksi AMDK NuCless jenis gelas.
Samari Rony Kurniawan Sigit Ratnanto

## ANALISIS DATA PENELITIAN
Sebelum melakukan analisis data, peneliti melakukan tes pola data. Kemudian menerapkan metode yang digunakan dalam penelitian ini. Metode-metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah  Exponential  Smoothing,  Moving  Average  dan  Multiplicative  Decomposition.  Heizer  & Render, (2015) menjelaskan metode-metode itu sebagai berikut:

## 1. Exponential Smoothing
Metode ini merupakan peramalan dengan memperbaiki melalui penghalusan pengamatan pada obyek data (pengamatan) bergerak seri yang baru. Dalam penelitian ini menggunakan jenis metode single exponential smoothing.
Notasi Matematika Exponential Smoothing:
Ft=Ft- 1+α(At-1- Ft-1).........................................................................................................(2)
keterangan:
Ft = peramalan baru Ft-1 = peramalansebelumnya Α = konstantapenghalusan (0 ≤ α ≤ 1) At-1 = permintaan aktual periode lalu

## 2. Metode Moving Average
Metode Moving Average merupakan metode peramalan yang mengambil sekelompok data pengamatan  dengan  mengkalkulasi  mencari  nilai  rata-rata  yang  hasilnya  akan  dijadikan forcast (ramalan) untuk periode selanjutnya.
Metode  ini  membutuhkan  rentang  waktu  minimal  tiga  bulan.  Misalnya  untuk  meramalkan hasil bulan ke empat membutuhkan data seri tiga bulan, mendapatkan bulan ke tujuh, maka harus menunggu data historis bulan ke satu sampai dengan enam, demikian seterusnya.
Asumsinya  semakin  panjang  data  historis  yang  dimiliki  akan  semakin  tampak  efek penghalusan datanya.
Notasi Matematika Moving Average :
𝑀𝑡 = 𝐹𝑡 +1= 𝑌𝑡 + 𝑌𝑡 −1+ 𝑌𝑡 −2+ ⋯ + 𝑌𝑡 − 𝑛 +1 𝑛 ..............................................................................(3)
Keterangan
Mt = Moving Average untuk periode t
Ft+1= Ramalan Untuk Periode t + 1
Yt = Nilai Riil periode ke t
𝑛 = jumlah batas dalam Moving Average .

## 3. Metode Multiplicative Decomposition
Metode  untuk  menganalisis  data dalam  kurun  waktu  tertentu  yang  melibatkan  percobaan untuk mengidentifikasi faktor – faktor yang dari komponen – komponen yang mempengaruhi setiap nilai dalam kurun waktu tertententu (Subagyo, Pangestu, Drs .MBA, 2013). Berikut adalah notasi matematika multiplicative decomposition:
Yt=TtxStx €t .......................................................................................................................(4)
Dimana :
Samari Rony Kurniawan Sigit Ratnanto
Yt = nilai aktual
T = fluktuasi tren
St = indeks fluktuasi siklis
€t = nilai error.

## MENGUKUR AKURASI PERAMALAN
Terdapat tiga ukuran untuk melihat akurasi hasil peramalan (forcast) dari metode-metode yang  ada.  Akurasi  itu  dilihat  dari  angka  errornya.  Asumsinya  semakin  kecil  nilai  error  atau kesalahan  semakin  akurat  nilai  forcastnya,  atau  layak  dipercaya.  Timbangan  nilai  eror  itu  bisa dilihat  dengan  model  Mean  Squared  Error  (MSE),  Mean  Absolute  Deviation  (MAD)  dan  Mean Absolut Procentage Error. Adapun persamaan alat ukur adalah:

## 1.Mean Square Error (MSE)
Model ini untuk mengukur kesalahan ramalan melalui nilai rata-rata absolut atau rata-rata secara keseluruhan yang dikuadratkan.
MSE = ∑(At−Ft) 2
n .........................................,.............................................................................(5)
Keterangan:
At = adalah nilai aktual
Ft = nilai ramalan
n = jumlah data (observasi)

## 2. Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD (mean absolute deviation) adalah mengukur nilai kesalahan (error) peramalan untuk sebuah  model.  Nilainya  dijumlah  berdasarkan  nilai  absolut  setiap  kesalahan  kemudian  dibagi jumlah data yang dimiliki
MAD = ∑(At−Ft) n ...................................................................................................... (6)
Keterangan:
At = adalah nilai aktual
Ft = nilai ramalan
n = jumlah data (observasi)

## 3. Mean Absolute Procentage Error (MAPE)
MAPE (mean absolute procentage error)adalah nilai rata-rata diferensial absolut antara nilai forcast dengan nilai aktual yang dinyatakan dalam angka prosentase sebagai nilai aktual. MAPE dihitung sebagai rata-rata diferenisal abslut antara nilai yang diamalkan dengan nilai aktual.
MAPE = ∑ |𝐴 𝑖− 𝑛 𝑖=𝐼 𝐹 𝑖 | .....................................................................................................................(7)
Keterangan:
At = adalah nilai aktual
Ft = nilai ramalan
n = jumlah data (observasi)
Sigit Ratnanto

## ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Untuk  mengetahui  hasil  peneliti  menggunakan  oleh  data  software  micososft  excel  dan analisis  matematika  POM  QM  for  windows  versi  5.2.  Langkah  pertama  peneliti  melakukan Pengidentifikasian pola data.
Pemolaan  data  ini  untuk  mengetahui  pola  dari  data  yang  akan  dianalisis  dengan menggunakan  P-Chart  dengan  bantuan Microsoft  Excel .  Pengidentifikasian  pola data  ini diperlukan untuk membantu pemilihan metode yang tepat dalam forcasting demand sehingga bisa mendapatkan angka peramalan yang sesuai dengan tujuan dari dilakukannya kegiatan penelitian ini.Berdasarkan  pemolaan  data  ini,  peneliti  mengetahui  bahwa  data  yang  dijadikan  bahan penelitian tersebut berpola musiman. Hal ini bisa dilihat dari grafik 1 di bawah ini.
GRAFIK 1: Data Seri Penjualan PT Persada Nawa Kartika, Agustus 2020-Juli 2021
Data: Diolah 2021

## Metode Expnential Smoothing
Nilai  forcasting  demand  selanjutnya  sebesar:  11.330  boks  dengan  nilai  MAD  (3006,866)  MSE 18807400, MAPE (23 %). Sedangkan alpha smoothing (α) sebesar 0.20. Sedangkan untuk kontrol trakcing signalnya dibawah ini:
Tabel 2: Hasil Forcast Exponential Smoothing Actual Forcast Agust-20 6321 Sep-20 7549 6321 Okt-20 10629 6566,6 Nop-20 18431 7379,08 Des-20 11422 9589,464 Jan-21 7904 9955,971 Feb-21 7583 9545,576 Mar-21 11044 9153,061 Apr-21 10672 9531,248 Mei-21 16834 9759,398 Jun-21 11372 11174,32 Jul-21 11796 11213,85 Data: Diolah 2021
Rony Kurniawan
Sigit Ratnanto
Data: Diolah 2021 Berdasarkan Grafik 2 : tracking signals data menunjukkan berada di ambang batas atas atau UCL  pada  bulan  ke  4  (Oktober  2020)  maka  tidak  bisa dijadikan  acuan  kerja  produksi  atau pemasaran untuk tahun mendatang.

## Metode Moving Average
Tabel 3 : Hasil Forcast Moving Average Aktual Forcast Agust20 6321 Sep-20 7549 Okt-20 10629 Nop-20 18431 Des-20 11422 Jan-21 7904 Feb-21 7583 10376 Mar-21 11044 10586,33 Apr-21 10672 11168,83 Mei-21 16834 11176 Jun-21 11372 10909,83 Jul-21 11796 10901,5

## Data: Diolah 2021
Nilai forcasting selanjutnya sebesar : 11.550 bokss dengan nilai MAD (1794) MSE 6880640, MAPE (15,148%), periode average 6 bulan. Sedangkan untuk trakcing signalnya di bawah ini:
Rony Kurniawan Sigit Ratnanto
Berdasarkan Grafik  3 :  tracking  signals  data  menunjukkan  berada  di  ambang  batas  atas UCL  pada  bulan  ke  4  (Oktober  2020)  maka  tidak  bisa  dijadikan  acuan  kerja  produksi  atau pemasaran untuk tahun mendatang.

## Metode Multiplicative Decomposition
Hasil pengolahan data dengan metode multiplicative decompositon sebagai berikut:
Tabel 4 : Forcast Multiplicative Decomposition
Forcast August 2021 9112,765 Sep-21 13810,65 Okt-21 13313,73
Data: Diolah 2021
Dari hasil pengolahan data dengan metode Multiplicative Decomposition menghasilkan tiga bulan peramalan Agustus 2021 sebanyak 9112,765 atau 9113 boks kemasan gelas, September 2021  menghasilkan  ramalan  permintaan  13811,  Oktober  2021  13314  Sedangkan  untuk  MAD (1289,21)  MSE  (3214418),  MAPE  (10,959%  atau  11  %).  Sedangkan  untuk  control  trakcing signalnya di bawah ini:
Data: Diolah 2021 Berdasarkan Grafik  4 :  tracking  signal  data  menunjukkan  berada  di  ambang  batas  atas (UCL) tidak mengalami  persoalan namun pada  bulan  ke Mei dan Juni 2021 terjadi persoalan di batas bawah namun melihat nilai MAPE sekitar 11 % bisa acuan kerja produksi atau pemasaran untuk tahun mendatang.

## PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengidentifikasian  pola  data data  diketahui  observasi penjualan  mulai bulan Agustus 2020 sampai dengan Juli 2021 merupakan data dengan pola musiman. Ini diketahui dengan  naiknya  grafik  penjualan  mulai  Oktober  2020  hingga  Februari  2021  dengan  puncaknya pada  bulan  November 2020.  Kemudian  naik  lagi  dibulan  April  2021  hingga  Juni  2021  dengan puncak penjualan pada Mei 2021.
Hasil pengolahan data metode exponential smoothing peramalan permintaan untuk bulan selanjutnya  sebesar  :  11.330  bokss  AMDK  NUCless  dengan  kemasan  gelas.  Sedangkan  untuk nilai mean absolute deviation (MAD) sebesar  3006,866 atau 30007, mean squares error (MSE) 18807400, dengan mean absolutes procentage error (MAPE) sebesar 23 %. atau data peramalan bisa  dipercaya dengan tingkat kegagalan  23 persen.  Namun berdasarkan tracking signals (lihat
Samari Rony Kurniawan Sigit Ratnanto
grafik 2) gerakan data menunjukkan berada di ambang batas atas UCL pada bulan ke 4 (Oktober 2020 ) maka angka peramalan tidak bisa  dijadikan  acuan kerja produksi atau pemasaran  untuk tahun mendatang.
Hasil  pengolahan  data  dengan  metode  moving  average  dengan  periode  6  bulan, mendapatkan  angka  penjualan  ramalan  selanjutnya  sebesar  :  11.550  bokss  AMDK  NUCless dengan kemasan gelas, dengan nilai mean absolute deviation (MAD) sebesar 1794, mean squares error (MSE) sebesar 6880640, dengan mean absolutes procentage error (MAPE) sebesar 15 %. Nilai MAPE ini menunjukkan bahwa nilai peramalan permintaan dengan kegagalan sebesar 15 %. Namun berdasarkan Berdasarkan Grafik 3 : tracking signals data menunjukkan berada di ambang batas atas UCL pada bulan ke 4 (Oktober 2020 ) maka dari grafil ini memberi sinyal data tidak bisa dijadikan acuan kerja produksi atau pemasaran untuk tahun mendatang.
Dari  hasil  pengolahan  data  dengan  metode  multiplicative  decomposition (basiss  for smoothing  centered  moving  average,  sessional  factor  scalling  dengan  do  not  rescalle  factor) , menghasilkan  tiga  bulan,  dengan  rincian  pada  peramalan  Agustus  2021  sebanyak  9113  boks kemasan  gelas,  September  2021  menghasilkan  ramalan  permintaan  sebanyak  13811  boks kemasan  gelas,  Oktober  2021  sebanyak  13314  boks  kemasan  gelas.  Sedangkan  untuk  MAD (1289,21) MSE (3214418), MAPE (10,959% atau 11 %). Dari nilai MAPE ini bisa diartikan bahwa nilai ramalan dengan tingkat kegagalan sebesar 11 %.
Berdasarkan Grafik 4 tentang tracking signal data menunjukkan berada di ambang batas atas (UCL) tidak mengalami persoalan namun pada bulan ke Mei dan Juni 2021 terjadi persoalan di  batas  bawah  namun  jika  melihat  nilai  MAPE  sekitar  11  %  bisa  acuan  kerja  produksi  atau pemasaran  untuk  tahun  mendatang.  Sedangkan  pada  sinyal  bulan  Mei  dan  Juni  atau  bulan  ke sembilan dan 10 bisa diartikan bulan yang harus ditingkat kegiatan penjualan dengan melakukan penetrasi  pasar  melaluui  strategi  pemasaran  yang  sesuai  dengan  lingkungan  wilayah  yang menjadi daerah konsumennya.
Tabel 5 : Rekapitulasi Hasil Dari Metode Peramalan Metode MSE MAD MAPE Forcasting Metode Exponential Smoothing (α : 0.20) 18807400 3006,87 23,53% 11330 Metode Moving Average (perode 6 bulan) 6880640 1793,69 15,15% 11550 Multiplicative Decomposition  (periode  6 bulan) 3214418 1289,21 10,96% 9112,765
Data: Diolah 2021
Hasil penelitian ini mendukung penelitian Rusdiana Et.Al (2014) yang mengunakan metode Multiplicative Decomposition meskipun ada perbedaan metode pendamping yang digunakannya yaitu,  Naive  Method,  Moving  Average,  Weight  Moving  Average,  Exponential  Smooting, Exponential  Smooting  with  Trend,  dan  Addith  Decomposition.  Sedangkan  dalam  penelitian  ini hanya menggunakan tiga metode, yaitu, Multiplicative Decomposition, , Exponential Smooting dan Moving Average.
Demikian juga dengan penelitian terdahulu yang dilakukan Sofiyatun & Sarjono (2008), pada peramalan permintaan tiket di PT. HIS Tour & Travel Cabang MM 2100 Cibitung dan Hapsari et al. (2019) yang meramalkan permintaan alat musik sama-sama menghasilkan angka forcast yang terbaik dari metode Multiplicative Decomposition.
Penelitian  ini  juga  mendukung  peneliti  sebelumnya  yang  lainnya,  yaitu,  Sarjono  &  Zulkifli (2013) yang meramalkan kunjungan di Hotel Kartika Tegal, hasil penelitian Kristiyanti & Sumarno (2020)  melakukan  peramalan  persediaan  barang  peralatan  peternakan  di  PT  Agrinusa  Jaya
Sentosa, peneliti Deviani et al.,(2018) yang meramalkan permintaan Pabrik Gallon PT ABC. Dalam penelitian  mereka  pada  penerapan  metode  Multiplicative  Decomposition  menghasilkan  angka tepat dengan pertimbangan akurasi yang tinggi.

## SIMPULAN, KETERBATASAN DAN IMPLIKASI

## SIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  diatas  maka  dalam  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  sebagai berikut: Berdasarkan rekapitulasi hasil pengolahan data dari ke tiga metode yang diterapkan dalam penelitian ini, adalah:
1.  Metode Multiplicative Decomposition (periode 6 bulan) memberi hasil yang terbaik dibanding metode lain yang diterapkan dalam penelitian ini. Hal yang menjadi pertimbangan nilai MAPE terkecil dibanding dengan hasil perhitungan metode yang lain.
2.  Hasil penelitian ini menghasilkan nilai forcasting demand masa tiga bulan yakni Agustus 2021 sebanyak 9112,765 atau 9113 boks, bulan september 2021 dengan permintaan 13810,65 atau sebanyak 13811 boks dan bulan Oktober 2021 dengan permintaan 13810,65 atau sebanyak 13811 boks

## KETERBATASAN
Penelitian  ini  telah  dilakukan  sesuai  dengan  prosedur  riset  operasional  namun  memiliki keterbatasan:
1.  Prilaku  kalangan  industri  yang  kurang  mendukung  dengan  kegiatan  akademis  bidang penelitian  sehingga  peneliti  harus  memberi  penjelasan  tujuan  dan  manfaat  penelitian  bagi dunia industri maupun pendidikan.
2.  Ketersediaan  data  karena  belum  semua  perusahaan-perusahaan  manufaktur,  seperti  PT Persada  Nawa  Citra  yang  menjadi  subyek  penelitian  dapat  memberikan  data  yang  lengkap sesuai  kebutuhan  peneliti.  Hal  ini  disebabkan  oleh  sistem  pelaporan  di  internal  perusahaan memiliki rentang waktu yang tidak seragam antar daerah pemasaran.

## IMPLIKASI
Secara praktis peneliti memberikan implikasi :
1.  Secara  Teoritis  penelitian  ini  sebagai  pengembangan  teori  forcas  dengan  metode Multipilcative  Decomposition  bisa  diterapkan  oleh  peneliti  selanjutnya  terutama  bidang  riset operasional yang mendapatkan jenis data seri dengan pola sessional (musiman). Metode ini bisa ditransformasikan ke  dalam proses pendidikan di bidang manajemen operasional yang memberi manfaat pada kemampuan analistis dan praktis dalam melakukan forcast permintaan produksi di bidang manufaktur.
2.  Secara  praktis  hasil  penelitian  ini  bisa  diterapkan  untuk  kepentingan  peramalan  permintaan yang dapat diyakini dan akurat karena telah melalui prosedur ilmiah sesuai dengan mekanisme rriset operasi. Bagi pengelola PT Persada Nawa Citra bisa menggunakan hasil ramalan dalam penelitian  ini  untuk  menyusun  rencana  kerja  produksi  dan  penjualannya.  Metode  ini  bisa digunakan untuk meramalkan permintaan pada tahun-tahun yang akan datang.
Samari Rony Kurniawan Sigit Ratnanto

## DAFTAR PUSTAKA
Anshori,  M.,  &  Iswanti,  S.  (2012). METODOLOGI  PENELITIAN  KUANTITATIF (M.  P.  Ananda, Rusydi (ed.)). Citapustaka Media. ISBN 979-3216-90-5 Deviani, S., Ridwan, A. Y., & Santosa, B. (2018). Usulan Perencanaan dan Penjadwalan Aktivitas Distribusi Air Minum Dalam Kemasan Gallon Untuk Meningkatkan Kemampuan Pemenuhan Permintaan Di Pabrik MKS Menggunakan Metode Distribution Requirement Planning ( DRP ) . 2 (3), 7550 –7556.
Hapsari, I., Al Habshe, A., & Santoso, A. (2019). Perencanaan Produksi Proses Pembuatan Alat Musik Flute. Rekayasa , 12 (1), 5. https://doi.org/10.21107/rekayasa.v12i1.4565
Heizer,  J.,  &  Render,  B.  (2015). Manajemen  Operasi-Manajemen  Keberlangsungan  &  Rantai Pasok (11th ed., pp. 111 –280). Penerbit Salemba Empat.
Kristiyanti,  D.  A.,  &  Sumarno,  Y.  (2020).  Penerapan  Metode  Multiplicative  Decomposition  ( Seasonal ) Untuk Peramalan Persediaan  Barang. Jurnal  Sistem Komputer Dan  Kecerdasan Buatan , III (2), 45 –51. http://jurnal.tau.ac.id/index.php/siskom-kb/issue/view/14 Munazat,  Zat  Zat,  Drs.,  M.  Si.  (2019).  Evaluasi  Kinerja  Investasi  di  Kabupaten  Garut.  In DPMT Kab. Garut .
Rusdiana,  H.,  Moh  Ali  Ramdhani,  P.  H.,  &  Guru  Besar  UIN  Sunan  Gunung  Djati  Bandung,  M. (2014). Manajemen  Oprasi (M.  S.  Drs.  Saebani,  Beni  Ahmad  (ed.)).  CV  PUSTAKA  SETIA,
Bandung. http://digilib.uinsgd.ac.id/8788/1/Buku Manajemen Operasi.pdf
Sarjono,  H.,  &  Zulkifli,  I.  (2013).  Prediksi  Jumlah  Tamu  Menginap  di  Hotel  Karlita  International,
Tegal, Jawa Tengah. Binus Business Review , 4 (2), 661 –675.
https://doi.org/10.21512/bbr.v4i2.1380
Sofiyatun, S., & Sarjono, H. (2019). Penggunaan metode decision tree pada PT. HIS Tour & Travel untuk pembukaan cabang baru. Jurnal Manajemen Strategi Dan Aplikasi Bisnis , 2 (1), 81 –92. https://doi.org/10.36407/jmsab.v2i1.63
Subagyo,  Pangestu,  Drs.,  MBA.  (2013). Forecasting,  Konsep  dan  Aplikasi .  P.31-61.  BPFE.
Yogyakarta
Utama, Rony W, Nur Asni Gani, Jaharudin, A. P. (2020). Manajemen Operasi (Issue November 2019). UM Jakarta Press.
Utama, R., Jakarta, U. M., Sumber, K., & Manusia, D. (2020). Buku Manajemen Operasi Full (Issue September).
Widarjono, Agus, P. D. (2016). Modul Ekonometrika (pp. 1-1.43). ut.ac.id. http://repository.ut.ac.id/3891/1/EKSI4417-M1.pdf