p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Exponential Smoothing dan
Linier Regresion pada Peramalan Permintaan Part Joint Brake Rod

## KTMY
Samitha Pujia Khan 1* , Wahyudin 2 , Sekar Mustika Ayuningtyas 3 , Wagiana Rohmah 4 , Zaskya Indah Vindari 5 , Adinda Gita Azzahra 6
1,2,3,4,5,6 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia * Koresponden email : samitha.pujiakhan18@gmail.com
Diterima: 22 Oktober 2022 Disetujui: 5 November 2022

## Abstract
PT XYZ is a local company that produces Joint Brake Rod KTMY parts whose demand varies every month. The production planning used by the company is often not by the demand so there is an excess of product stock that  can  trigger  losses  for  the  company.  This  study  aims  to  determine  the  optimal  step  in  planning  the production of Joint Brake Rod KTMY parts in 2022 by comparing the value of the error accuracy rate of the two forecasting methods is exponential smoothing with 0,2; 0,5; 0,9 α value and the linear regression method. Furthermore, the calculation of the error accuracy value with Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) to determine the best forecasting. This resulting study indicates that linear regression is the method with the smallest accuracy, with 341.278 MAD; 185,084 MSE; and 0.11 MAPE. So, in planning production for Joint Brake Rod KTMY parts during the future period, PT. XYZ can use linear regression . Keywords: forecasting, production planning, exponential smoothing, linear regression, accuracy

## Abstrak
PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  lokal  yang  memproduksi part Joint  Brake  Rod KTMY  yang  jumlah permintaannya variatif setiap bulan. Perencanaan produksi yang digunakan oleh perusahaan seringkali tidak sesuai dengan permintaan sehingga terdapat kelebihan stok produk yang dapat memicu kerugian perusahaan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  langkah  optimal  dalam  perencanaan  jumlah  produksi part Joint Brake  Rod KTMY  tahun  2022  dengan  membandingkan  nilai  tingkat  akurasi  kesalahan  dari  dua  metode peramalan yaitu exponential smoothing dengan nilai α = 0,2; α = 0,5; α = 0,9 dan metode linier regression. Selanjutnya  perhitungan  nilai  akurasi  kesalahan  dengan Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean  Squared Error (MSE) dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) untuk menentukan  metode  peramalan  terbaik. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  metode linier  regresion merupakan  metode  dengan  nilai  akurasi  terkecil yaitu  dengan  MAD  sebesar  341,278;  MSE  sebesar  185.084;  dan  MAPE  sebesar  0,11.  Sehingga  dalam merencanakan  jumlah  produksi part  Joint  Brake  Rod KTMY  selama  periode  mendatang  PT.  XYZ  dapat menggunakan metode linier regresion .
Kata Kunci: peramalan, perencanaan produksi, exponential smoothing, linier regression, akurasi

## 1. Pendahuluan
Perusahaan  harus  berusaha  mengembangkan  bidang  usahanya  untuk  mendapatkan  keuntungan  yang diinginkan  [1].  Bagi  perusahaan,  konsumen  merupakan  faktor  penentu  untuk  bertahan  dan  berkembang, sehingga  diperlukan  pertimbangan  untuk  memenuhi  permintaan  konsumen  tersebut  [2].  Untuk  dapat mengelola  permintaan  konsumen  dengan  baik  diperlukan  strategi  yang  tepat  yaitu  dengan  melakukan perencanaan  seluruh  parameter  produksi  agar  kebutuhan  pasar  dapat  diselesaikan  tepat  waktu  dan  sesuai dengan jumlah permintaan [3]. Peramalan atau forecasting merupakan strategi yang dapat digunakan untuk perencanaan produksi.
Peramalan digunakan sebagai alat untuk memprediksi suatu hal berdasarkan data historis, dan diproses dengan cara tertentu [4]. Peramalan penjualan merupakan proses menentukan prediksi penjualan di masa depan dalam suatu perusahaan selama jangka waktu tertentu.  Peramalan dapat dilakukan setiap bulan, triwulan, atau bahkan  setiap  tahun,  tergantung  pada  tujuan  dan  kebutuhan  perusahaan  [5].  Jika  peramalan  akurat keuntungannya  adalah  pengurangan safety  stock ,  penurunan  inventaris,  dan  penurunan  biaya  penyimpanan persediaan  [6].  Pengurangan safety  stock sangat  menguntungkan  perusahaan  karena  dapat  menurunkan penumpukan produk, dimana penumpukan produk dapat memicu kerugian bagi perusahaan [7].
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
PT. XYZ merupakan perusahaan lokal dibidang produksi metal stamping parts, tools, and dies . Part Joint Brake Rod KTMY merupakan salah satu hasil produksi yang jumlah permintaannya variatif setiap bulan. Perencanaan produksi yang digunakan oleh perusahaan untuk part Joint Brake Rod KTMY ini seringkali tidak sesuai  dengan  permintaan.  Ketidaktepatan  rancangan  jumlah  produksi  yang  dilakukan  perusahaan  setiap bulannya  sering  mengakibatkan  kelebihan  stok  yang  dapat  memicu  kerugian  pada  perusahaan.  Sehingga perusahaan harus mengantisipasi hal tersebut dengan cara membuat peramalan permintaan produk Joint Brake Rod KTMY  ini  berdasarkan  data  historis  perusahaan  sebelumnya  untuk  memperkirakan  jumlah  produksi periode mendatang.
Pemilihan metode peramalan yang tepat dan akurat dilakukan dengan menghitung nilai tingkat akurasi kesalahan dari masing-masing metode peramalan.  Dalam hal ini, para pemimpin bisnis dapat menggunakan metode  peramalan  yang  tepat  untuk  menetapkan  tujuan  dalam  jangka  waktu  tertentu  [4]. Exponential smoothing dan linier regression merupakan metode yang bisa digunakan dalam membuat sistem peramalan. Untuk analisis time series biasanya digunakan metode peramalan exponential smoothing karena kesederhanaan dan kemudahan  metode  ini dalam  prosedurnya  yang otomatis  [4]. Exponential  smoothing merupakan  suatu teknik  perhitungan  berulang  menggunakan  data  terbaru  dengan  menetapkan  nilai  pembobotan  pada serangkaian pengamatan dimana bobot tersebut disimbolkan dengan α. Nilai pembobotan (α) ditentukan secara bebas diantara nilai 0-1 [8]. Sedangkan linier regression merupakan pemodelan yang menghubungkan antara variabel dependen (terikat)  yang  ditandai  dengan  variabel  Y  dengan  satu  atau  lebih  variabel independen (bebas)  yang  ditandai  dengan  variabel  X,  untuk  menghasilkan  estimasi  dan  prediksi  nilai  rata-rata  variabel dependen berdasarkan variabel independen [8].
Metode peramalan sebelumnya sudah diterapkan dalam berbagai hal, seperti penelitian yang melakukan peramalan  untuk  produk  probiotik  2  kg  dengan  metode moving  average,  weighted  moving  average, exponential  smoothing ,  dan trend  linear [9].  Lalu  peramalan  pada  pendapatan  perusahaan  dengan membandingkan  metode moving average dan exponential  smoothing dengan nilai  α  0,1;  0,5;  dan 0,9 yang dalam hal ini lebih baik menggunakan metode exponential smoothing dengan nilai alpha 0,1 [4]. Peneliti lain juga menggunakan metode peramalan untuk memprediksi jumlah penduduk miskin Kalimantan Timur [10]. Peramalan  Kebutuhan  Bahan  Baku  Tandan  Buah  Segar  (TBS)  juga  dilakukan  dengan  hasil  penelitian didapatkan  kebutuhan bahan  baku  bulan  Desember  2018  [8].  Peramalan  dengan  metode moving  average 3 bulanan, exponential  smoothing α  =  0,5  dan  α  =  0,9, regresi  linier dan naive  method juga  dilakukan  pada permintaan  produk Piece  Pivot di  PT.  Trijaya  Teknik  dimana  metode regresi  linier menghasilkan  akurasi kesalahan paling rendah [11].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  langkah  optimal  dalam  perencanaan  jumlah  produksi part Joint Brake Rod KTMY untuk periode tahun 2022. Penelitian dilakukan dengan membandingkan nilai tingkat akurasi  kesalahan  dari  dua  metode  peramalan  yaitu exponential  smoothing dan linier  regression untuk mendapatkan  metode  dengan  nilai  akurasi  tertinggi  (nilai  penyimpangan  yang  paling  minimum).  Sehingga hasil terhadap akurasi peramalan tersebut dapat membantu perusahaan mengetahui metode yang tepat untuk digunakan.  Kemudian  hasil  dari  peramalan  diharapkan  mampu  menjadi  acuan  untuk  perencanaan  jumlah produksi part Joint Brake Rod KTMY ini dapat konsisten setiap bulan dan kualitas produk dapat terjaga.

## 2. Metode Penelitian

## Pengumpulan Data
Penelitian dilakukan di Departemen Produksi dan PPIC PT. XYZ mulai dari bulan Februari 2021 hingga Maret  2021.  Pada  penelitian,  perumusan  masalah  dan  tujuan  penelitian  diperoleh  dari  proses  observasi lapangan dan studi pustaka yang terkait topik penelitian. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara tidak terstruktur dan teknik non participant observation untuk mendapatkan data-data perusahaan yang berkaitan dengan  permasalahan  yang  diteliti.  Dari  proses  pengumpulan  data  tersebut  didapatkan  data  dan  informasi umum terkait identitas perusahaan dan juga data khusus yang berkaitan langsung dengan pengolahan data pada penelitian ini. seperti data produksi dan data permintaan part Joint Brake Rod KTMY selama periode 2021. Diagram alir penelitian terdapat pada Gambar 1.
Mulai Menentukan Topik Penelitian Identifikasi Masalah Mempelajari Dasar Teori Studi Literatur: Buku, Jurnal, dan Artikel Ilmiah Studi Lapangan: Observasi, Wawancara, dan Dokumentasi Menentukan Perumusan Masalah dan Tujuan Dasar teori mengenai definisi peramalan, metode peramalan, dan akurasi peramalan Literatur penunjang seperti jurnal, artikel, buku, skripsi, tesis, disertasi, dll. Mengumpulkan Data 1.  Data  Umun  (identitas perusahaan) 2. Data Khusus (data historis produksi perusahaan) Data sekunder: Data dari perusahaan (sesuai dengan kebutuhan) Data primer: wawancara dan observasi Mengolah Data 1. Perhitungan secara
manual dan software menggunakan metode Exponential Smoothing. 2. Perhitungan secara manual dan software menggunakan metode Linier
Regresion.
3.  Perhitungan  nilai  akurasi dari  metode Exponential
Smoothing dan Linier Regresion Menganalisa Data Memperoleh Hasil Kesimpulan dan Saran F a se A w al P e ne li ti a n F a se P e ngu m pul a n da n P e ngol a ha n D a ta Selesai F a se A na li sa da n P e m ba ha sa n D a ta F a se P e na ri ka n K e si m pul an da n S a ra n

## Diagram Alir Metodologi Penelitian
Gambar 1. Diagram alir metode penelitian Sumber: Data penelitian (2022)

## Pengolahan Data
Penelitian ini menggunakan pendekatan peramalan dengan metode single exponential smoothing nilai α = 0,2; α = 0,5; α = 0,9 dan metode linier regression. Perhitungan peramalan  dilakukan secara manual dan juga  bantuan software  POM  for  Windows untuk  meminimalisir  kesalahan.  Metode  peramalan  tersebut kemudian dianalisis dan dievaluasi berdasarkan hasil pengukuran nilai akurasi untuk menentukan metode yang menghasilkan peramalan terbaik dan mendekati akurat. Pengukuran nilai error yang digunakan pada penelitian berdasarkan nilai MAD, MSE, dan MAPE.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Metode Peramalan
a. Eksponential Smoothing
Dalam penelitian metode Single exponential smoothing dihitung menggunakan persamaan berikut [12]:
𝐹 𝑡+1 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡−1 (1)
Dimana: 𝐹 𝑡+1 : Peramalan untuk periode yang akan datang 𝐹 𝑡−1 : Peramalan periode t-1 𝑋 𝑡 : Permintaan aktual pada periode ke t 𝛼 : Faktor bobot disebut sebagai smoothing constant b. Linier Regresion
Regresi  linear  adalah  teknik  pemodelan  hubungan  antara  variabel  terikat  dengan  1  atau  lebih  variabel bebas.  Bila  hanya  1  variabel  bebas  yang  digunakan  dalam  model  ini  disebut  sebagai  regresi  linear sederhana ( simple linear regression ), sedangkan bila digunakan lebih dari 1 variabel bebas maka disebut regresi linear ganda ( multiple linear regression ) [13].
Penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  regresi  linier  sederhana.  Persamaan  dalam  regresi  linear sederhana adalah:
Y = α + bX (2)
Dimana: Y = garis regresi atau variabel terikat α = konstanta b = konstanta regresi X = variabel bebas Besarnya konstanta α dan b dapat ditentukan menggunakan persamaan:
𝛼 = (∑ 𝑌𝑖)(∑ 𝑋𝑖 2 )(∑ 𝑋𝑖𝑌𝑖) 𝑛 ∑ 𝑋𝑖 2 −(∑ 𝑋𝑖) 2 (3)
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋𝑖𝑌𝑖)−(∑ 𝑋𝑖)(∑ 𝑌𝑖)
𝑛 ∑ 𝑋𝑖 2 −(∑ 𝑋𝑖) 2 (4)
n = jumlah data
Akurasi Peramalan a. Mean Absolute Deviation (MAD) MAD merupakan nilai rata-rata dari error didalam suatu peramalan dengan menggunakan nilai yang mutlak ( absolut ). Perhitungan MAD dapat dilihat dibawah ini:
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑖=1 𝑛 (5)
Dimana: t = Periode perencanaan
A = Aktual permintaan selama periode
F = Nilai peramalan selama periode n = Jumlah periode peramalan
b. Mean Square Error (MSE)
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑑 𝑡 −𝐷′ 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (6)
dimana: dt   = data aktual pada periode t D’t = nilai ramalan pada periode t n    = banyaknya periode
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## c. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Perhitungan MAPE dilakukan dengan meratakan kesalahan persentase absolut pada setiap periode dengan nilai pengamatan aktual periode tersebut [14].
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝑃𝐸 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 𝑛 (7)
𝑃𝐸 = ( 𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑋 𝑡 ) × 100% (8) Keterangan: PE t = nilai persentase error t
= periode waktu
n
= banyaknya periode

## Tracking Signal (Validasi Peramalan)
Tracking signal merupakan ukuran seberapa baiknya peramalan yang dilakukan memperkirakan nilai- nilai aktual.
Tracking signal = RSFE MAD (9)
RSFE = running sum of forcast error
Dimana:
MAD = ∑(absolut dari 𝑓𝑜𝑟𝑐𝑎𝑎𝑠𝑡 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟) n (10)
Permintaan  aktual  yang  lebih  besar  dari  peramalan  ditunjukkan  dengan tracking  signal yang  positif sedangkan permintaan aktual lebih kecil daripada ramalan ditunjukkan dengan tracking signal yang negatif. Tracking signal dapat dikatakan baik bila nilai RSFE rendah, positive error yang sama atau seimbang dengan negative error , sehingga pusat dari tracking signal mendekati nol. Kemudian peta kendali dapat dibuat untuk melihat kelayakan data di dalam UCL dan LCL berdasarkan tracking signal yang telah dihitung [15].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Objek yang dianalisis pada penelitian ini adalah part Joint Brake Rod KTMY. Part tersebut merupakan salah satu produk PT CKA yang selalu produksi setiap bulannya. Adapun gambar part Joint Brake Rod KTMY seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Part Joint Brake Rod KTMY
Sumber: PT. XYZ (2022)
Dalam meramalkan permintaan produk menggunakan menggunakan metode exponential smoothing dan linier  regression diperlukan  data  historis  perusahaan  mengenai  jumlah  permintaan  produk  periode sebelumnya. Diperoleh data jumlah permintaan produk Joint Brake Rod KTMY selama periode 2021 seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Produksi Part Joint Brake Rod KTMY Periode (2021) Total Stock Demand Sisa Stock Jumlah Produksi Januari 9036 3300 5736 2988 Februari 8724 4000 4724 2000 Maret 6724 4200 2524 3689 April 6213 2700 3513 4975 Mei 8488 2500 5988 1724 Juni 7712 3000 4712 0
p-ISSN : 2528-3561
e-ISSN : 2541-1934 Periode (2021) Total Stock Demand Sisa Stock Jumlah Produksi Juli 4712 3000 1712 3145 Agustus 4857 2600 2257 1998 September 4255 3000 1255 5750 Oktober 7005 3000 4005 0 November 4005 2700 1305 3003 Desember 4308 3000 1308 0 Sumber: Data penelitian (2022)

## 3.1. Hasil Peramalan dan Nilai Akurasi Exponential Smothing
Peramalan dengan metode exponential smothing ini menggunakan pemulusan dengan α = 0,2; α = 0,5; dan α = 0,9 seperti pada Tabel 2, Tabel 3, dan Tabel 4.
Tabel 2. Peramalan Single Exponential Smoothing α = 0,2
Periode (t) Deman d (At) Forecast (Ft) Error RFSE Absolute Error Squared Error Absolute Percentage Error Tracking Signal α = 0,2 (At-Ft) |At-Ft| (At-Ft) 2 |(At-Ft)/At| Januari 3300 3300 0 0 0 0 0 0 Februari 4000 3300 700 700 700 490000 0.175 1.00 Maret 4200 3440 760 1460 760 577600 0.181 2.00 April 2700 3592 -892 568 892 795664 0.330 0.72 Mei 2500 3414 -914 -346 914 834665 0.365 -0.42 Juni 3000 3231 -231 -577 231 53306 0.077 -0.82 Juli 3000 3185 -185 -762 185 34116 0.062 -1.24 Agustus 2600 3148 -548 -1310 548 300045 0.211 -2.17 September 3000 3038 -38 -1348 38 1460 0.013 -2.53 Oktober 3000 3031 -31 -1379 31 934 0.010 -2.89 November 2700 3024 -324 -1703 324 105271 0.120 -3.68 Desember 3000 2960 40 -1663 40 1635 0.013 -3.92 ∑ Error (-1661.745)  4662.617  3194695 1.558 Sumber: Hasil pengolahan data (2022) Perhitungan nilai akurasi: MAD = ∑ 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛 = 4.662,617 11 = 423,874 MSE = ∑ 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒𝑑 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛 = 3.194.695
11 = 290.426,8
MAPE = ∑ 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑒 𝑃𝑒𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑔𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛 = 1,558 11 = 0,142
Tracking Signal = 𝑅𝑆𝐹𝐸 𝑀𝐴𝐷 = −1663 423,874 = −3,92
Tabel 3. Peramalan Single Exponential Smoothing α = 0,5
Periode (t) Demand (At) Forecast (Ft) Error RFSE Absolute Error Squared Error Absolute Percentage Error Tracking Signal α = 0,5 (At-Ft) |At-Ft| (At-Ft) 2 |(At-Ft)/At| Januari 3300 3300 0 0 0 0 0 0.00 Februari 4000 3300 700 700 700 490000 0.175 1.00 Maret 4200 3650 550 1250 550 302500 0.131 2.00 April 2700 3925 -1225 25 1225 1500625 0.454 0.03 Mei 2500 3313 -813 -788 813 660156 0.325 -0.96 Juni 3000 2906 94 -694 94 8789 0.031 -1.03 Juli 3000 2953 47 -647 47 2197 0.016 -1.13 Agustus 2600 2977 -377 -1024 377 141799 0.145 -1.88 September 3000 2788 212 -812 212 44825 0.071 -1.62 Oktober 3000 2894 106 -706 106 11206 0.035 -1.54 November 2700 2947 -247 -953 247 61044 0.092 -2.18 Desember 3000 2824 176 -777 176 31140 0.059 -1.88 ∑ -776 4546.8 3254282 1.533 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
p-ISSN : 2528-3561
e-ISSN : 2541-1934 Perhitungan nilai akurasi: MAD = ∑ 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛 = 4.546,8 11 = 413,255 MSE = ∑ 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒𝑑 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛 = 3.254.282 11 = 295.843,8 MAPE = ∑ 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑒 𝑃𝑒𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑔𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛 = 1,533 11 = 0,139
Tracking Signal = 𝑅𝑆𝐹𝐸 𝑀𝐴𝐷 = −777 413,255 = −1,88
Tabel 4. Peramalan Single Exponential Smoothing α = 0,9
Periode (t) Demand (At) Forecast (Ft) Error RFSE Absolute Error Squared Error Absolute Percentage Error Tracking Signal α = 0,9 (At- Ft) |At-Ft| (At-Ft) 2 |(At-Ft)/At| Januari 3300 3300 0 0 0 0 0 0 Februari 4000 3300 700 700 700 490000 0.175 1.00 Maret 4200 3930 270 970 270 72900 0.064 2.00 April 2700 4173 -1473 -503 1473 2169729 0.546 -0.62 Mei 2500 2847 -347 -850 347 120617 0.139 -1.22 Juni 3000 2535 465 -385 465 216476 0.155 -0.59 Juli 3000 2953 47 -338 47 2165 0.016 -0.61 Agustus 2600 2995 -395 -733 395 156299 0.152 -1.39 September 3000 2640 360 -373 360 129935 0.120 -0.74 Oktober 3000 2964 36 -337 36 1299 0.012 -0.74 November 2700 2996 -296 -633 296 87850 0.110 -1.44 Desember 3000 2730 270 -363 270 73095 0.090 -0.86 ∑ -363 4660.71 3520366 1.578 Sumber: Hasil pengolahan data (2022) Perhitungan nilai akurasi: MAD   = ∑ 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛
= 4.660.71 11 = 423,701
MSE   = ∑ 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒𝑑 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛 = 3520366 11 = 320.033,3
MAPE = ∑ 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑒 𝑃𝑒𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑔𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛 = 1,578 11 = 0,143
Tracking Signal = 𝑅𝑆𝐹𝐸 𝑀𝐴𝐷 = −363 423,701 = −0,86

## 3.2. Hasil Peramalan Linier Regression
Hasil peramalan dengan linier regression seperti Tabel 5.
Tabel 5. Peramalan linier regression
METODE REGRESI LINEAR X Y XY X^2 Y' (Forecast) Y-Y' RSFE |Y-Y'| (Y-Y') 2 |(Y-Y')/Y| Tracking Signal 1 3300 3300 1 3499 -199 -199 199 39489 0.060 -1.00 2 4000 8000 4 3423 577 378 577 332706 0.144 0.97 3 4200 12600 9 3348 852 1230 852 726468 0.203 2.27 4 2700 10800 16 3272 -572 658 572 327349 0.212 1.20 5 2500 12500 25 3197 -697 -39 697 485279 0.279 -0.07 6 3000 18000 36 3121 -121 -160 121 14664 0.040 -0.32 7 3000 21000 49 3046 -46 -206 46 2077 0.015 -0.47 8 2600 20800 64 2970 -370 -576 370 136935 0.142 -1.34 9 3000 27000 81 2895 105 -471 105 11126 0.035 -1.20 10 3000 30000 100 2819 181 -290 181 32762 0.060 -0.78 11 2700 29700 121 2743 -43 -333 43 1890 0.016 -0.97 12 3000 36000 144 2668 332 -1 332 110258 0.111 0.00 Total 0 4095.34  2221002 1.318 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
p-ISSN : 2528-3561
e-ISSN : 2541-1934 Perhitungan nilai akurasi: MAD = ∑ 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛 = 4095,34 12 = 341,278 MSE = ∑ 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒𝑑 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛 = 2221002 12 = 185.084 MAPE = ∑ 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑒 𝑃𝑒𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑔𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑛
= 1,318 12 = 0,11
Tracking Signal = 𝑅𝑆𝐹𝐸 𝑀𝐴𝐷 = −1 341,278 = 0

## 3.3. Perbandingan Nilai Akurasi Peramalan
Tingkat akurasi dari metode peramalan dinilai dengan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), dan Mean Absolute Percent Error (MAPE), dan validasi peramalan ( tracking signal ). Metode yang memiliki nilai akurasi terendah menunjukkan bahwa metode tersebut adalah metode dengan peramalan yang lebih akurat. Tabel 6 merupakan ringkasan hasil pengukuran nilai akurasi dari masing–masing metode peramalan yang telah diuji.
Tabel 6. Rekapitulasi tingkat penyimpangan metode peramalan No. Metode MAD MSE MAPE 1. Exponential Smoothing (α=0,2) 423.874 290426.8 0.142 2. Exponential Smoothing (α=0,5) 413.255 295843.8 0.139 3. Exponential Smoothing (α=0,9) 423.701 320033.3 0.143 4. Linier Regresion 341.278 185083.5 0.11 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Seperti  pada Tabel  6 metode linier  regresion merupakan  metode  dengan  nilai  akurasi  terkecil  yaitu dengan nilai MAD sebesar 341,278; nilai MSE sebesar 185.084; dan nilai MAPE sebesar 0,11. Pada posisi kedua adalah metode exponential smoothing α = 0,5 dengan MAD sebesar 413,255; MSE sebesar 295.843,8; dan  MAPE  sebesar  0,139.  Di  urutan  ketiga, exponential  smoothing α  = 0,2 dengan  MAD  sebesar  423,874; MSE sebesar 29.042,8; dan MAPE sebesar 0,142. Pada posisi terakhir, metode exponential smoothing α = 0,9 dengan MAD sebesar 423,701; MSE sebesar 320.033,3; dan MAPE sebesar 0,143.
Selanjutnya Gambar  3 Menunjukkan  validasi  metode  peramalan linier  regresion menggunakan tracking signal untuk mengetahui keandalan batas kendali dari hasil metode peramalan yang dipilih.
Gambar 3. Peta kendali tracking signal peramalan linier regresion Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Berdasarkan tracking signal pada Gambar 3 yang bergerak mulai dari nilai -1 sampai 0 berarti bahwa akurasi  model  ramalan linier  regresion dapat  diandalkan  karena  nilai  berada  dalam  batas  kendali tracking signal (±4).  Nilai  RSFE  yang  relatif  rendah  sehingga  pusat tracking  signal mendekati  nilai  nol  sudah  bisa dipenuhi oleh metode peramalan linier regresion.
Melihat  hal  ini,  maka  sebaiknya  PT.  XYZ  menggunakan peramalan  dengan  metode linier  regresion. Dimana  metode  ini  merupakan  metode  dengan  nilai  akurasi  ( error )  paling  rendah  untuk  meramalkan permintaan produk Joint Brake Rod KTMY selama periode 2022. Maka pada Gambar 4 merupakan peramalan -5,00 -4,00 -3,00 -2,00 -1,00 0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Tracking Signal LCL
UCL CL
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
permintaan produk Joint Brake Rod KTMY untuk dua belas periode mendatang. Perhitungan ini dilakukan menggunakan software POM QM for Windows untuk meminimalisir human error .
Gambar 4. Hasil peramalan 12 periode mendatang dengan software POM QM for Windows Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## 4. Kesimpulan
Untuk menentukan metode peramalan yang tepat pada penelitian ini maka dilakukan perbandingan nilai akurasi peramalan antara dua metode yang digunakan diantaranya metode exponential smothing menggunakan pemulusan dengan α = 0,2; α = 0,5; dan α = 0,9 serta metode linier regresion. Berdasarkan hasil penelitian maka  metode linier  regresion merupakan  metode  dengan  nilai  akurasi  ( error )  terkecil  yaitu  dengan Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 341,278; Mean Square Error (MSE) sebesar 185.084; dan Mean Absolute Percent Error (MAPE) sebesar 0,11. Serta hasil validasi peramalan menggunakan tracking signal pada metode linier  regresion dapat  diandalkan  karena  berada  dalam  batas  kendali tracking  signal (±4).  Sehingga  untuk merencanakan  jumlah produksi dengan peramalan  permintaan  produk part  Joint Brake  Rod KTMY  selama periode mendatang PT. XYZ dapat menggunakan metode linier regresion .

## 5. Referensi
[1] S.  Wardah  dan  Iskandar,  “Analisis  Peramalan  Penjualan  Produk Keripik  Pisang  Kemasan  Bungkus (Studi Kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan),” Jurnal Teknik Industri , vol. XI, no. 3, 2016.
[2] R. Badi’ah dan W. Handayani, “Analisis Peramalan Permintaan Produk Garam Konsumsi Beryodium Pada UD Garam Samudra,” Journals of Economics Development Issues (JEDI) , vol. 3, no. 2, hlm. 309– 323, 2020.
[3] N. P. L. P. Yanti, I. A. M. Tuningrat, dan A. A. P. A. S. Wiranatha, “Analisis Peramalan Penjualan Produk Kecap Pada Perusahaan  Kecap Manalagi Denpasar Bali,” Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Agroindustri , vol. 4, no. 1, hlm. 72–81, Mar 2016.
[4] M. Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ,” Jurnal Sistem Dan Informatika , vol. Vol. 13, No. 2, 2019.
[5] D.  Bastomi,  K.  Auliasari,  dan  H. Zulfia  Zahro,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Single  Exponential Smoothing Dan Trend Parabolik Untuk Prediksi Penjualan Kopi (Studi Kasus Pada Today Coffee),” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 5, no. 2, 2021.
[6] Hernadwita, K. Y. Hadi, M. J. Syaputra, dan D. Setiawan, “Peramalan Penjualan Obat Generik Melalui Time  Series  Forecasting  Model  Pada  Perusahaan  Farmasi  di  Tangerang:  Studi  Kasus,” Journal Industrial engineering & Management Research (JIEMAR) , vol. 1, no. 2, hlm. 2722–8878, 2020, doi: 10.7777/jiemar.v1i2.
[7] C. T. Kumala, F. Surjadi, F. J. Pelly, dan R. A. Patanroi, “Forecasting Produksi PT Pupuk Kujang untuk Mengatasi Penumpukan Persediaan Produk Jadi,” Indonesian Business Review (IBR) , vol. 01, no. 2, 2018.
[8] R. R. Amalia, N. Hairiyah, dan R. Wardani, “Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Tandan Buah Segar (TBS)  Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing  dan  Linier  Regresion  di  PT.  Pola  Kahuripan Intisawit,” Jurnal Teknologi Agro-Industri , vol. 5, no. 2, Nov 2018.
p-ISSN : 2528-3561
e-ISSN : 2541-1934
[9] M.  W. Rini dan  N.  Ananda,  “Perbandingan Metode  Peramalan  Menggunakan Model  Time  Series,” Ilmiah Teknik Industri dan Informasi , vol. 88, no. 2, 2022, doi: 10.31001/tekinfo.v10i2.1419.
[10] H. S. Pakpahan, Y. Basani, dan R. R. Hariani, “Prediksi Jumlah Penduduk Miskin Kalimantan Timur Menggunakan Single dan Double Exponential Smoothing,” Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , vol. 15, no. 1, 2020, doi: 10.30872/jim.v15i1.3180.
[11] N. Darozat, Wahyudin, dan Hamdani, “Penerapan Metode Peramalan Permintaan pada Produk Piece Pivot di PT. Trijaya Teknik Karawang,” Serambi Engineering , vol. VII, no. 2, hlm. 2859–2869, 2022.
[12] F. A. Widjajati, Soehardjoepri, dan E. Fani, “Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X Dengan Metode Winter Eksponensial Smoothing Dan Metode Event Based,” Journal Mathematics and its Aplications , vol. 14, no. 1, 2017.
[13] N.  A.  Puspitasari,  “Peramalan  Pproduksi  Mentimun  Baby  (Studi  Kasus  pada  Titik  Kumpul  Sayur Pakem),” Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, 2020.
[14] N. Syafitri, “Analisis Persediaan Bahan Baku Cassia Broken Untuk Memenuhi Kebutuhan Produksi Dengan Menggunakan Safety Stock (Studi Kasus Di PT. Sumatera Tropical Spices),” Sekolah Tinggi Teknologi Industri, Padang, 2019.
[15] Sudiman, “Peramalan Untuk Perencanaan Produksi Stop Valve Tipe TX277S Menggunakan Metode Peramalan Deret Waktu (Time Series) di PT XYZ,” JITMI , vol. 3, no. 1, hlm. 2685–6123, 2020.