Hal 1167−1173 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Peramalan Permintaan Golang-Galing dalam Memaksimalkan Manajemen Rantai Pasok Menggunakan Metode Weighted Moving Average
Ajeng Nurdina, Dyah Aryani * , Ella Venita, Sarah Astiti
Fakultas Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1 20103002@ittelkom-pwt.ac.id, 2,* 20103019@ittelkom-pwt.ac.id, 3 20103022@ittelkom-pwt.ac.id, 4 sarah@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: 20103019@ittelkom-pwt.ac.id Submitted 25-07-2022 ; Accepted 30-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Peramalan permintaan produk golang-galing pada industri Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) “Pak Liman” di Kelurahan Kaliori, Kecamatan  Banyumas,  Kabupaten  Banyumas  merupakan  dukungan  perencanaan  dalam  pengendalian  produksi  sehingga  dapat memaksimalkan manajemen rantai pasok dari produk golang-galing. Meramalkan permintaan pasar sangat diperlukan dalam rangka memprediksi peluang pasar akan permintaan suatu produk dimasa depan. Peramalan permintaan bertujuan untuk mencegah adanya resiko  kesalahan  prediksi  penjualan  yang  menyebabkan  pemborosan  seperti  prediksi  penjualan  yang  terlalu  besar  yang  dapat mengakibatkan  pembengkakan  pada  biaya  produksi    dan  juga  sebaliknya  apabila  prediksi  penjualan  yang  terlalu  kecil  maka  akan mengakibatkan  kehabisan  persediaan (Stock  Out) sehingga  konsumen  perlu  menunggu  lama  untuk  mendapatkan  produk  yang diinginkan. Berdasarkan permasalahan tersebut dilakukan analisis peramalan permintaan pada produk golang-galing yang bertujuan untuk mengurangi pemborosan dan memaksimalkan nilai bagi seluruh komponen dalam rantai pasokan. Penelitian ini menggunakan analisis  runtun  waktu (time  series) dengan  metode  rata-rata  pergerakan (moving  average) untuk  meramalkan  permintaan  produk golang-galing untuk periode waktu lima bulan kedepan. Hasil penelitian  didapatkan forecasting pada bulan April, Mei, Juni, Juli, Agustus, September, Oktober, November, Desember tahun 2022 secara urut yaitu 3.254,6; 3.254; 3.256,6; 3.254, 6; 3.254,2; 3.253,9; 2.987,3; 3.162,9; 3.156,4. Dari perhitungan Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Square Error (MSE) yang telah dilakukan didapatkan perhitungan, pada MAE yaitu 3,44 dan MSE yaitu 20,144.
Kata Kunci: Peramalan Permintaan; Manajemen Rantai Pasokan; Rata-Rata Tertimbang; Time Series

## Abstract
Forecasting the demand for golang-galing products in the Small and Medium Enterprises (SMEs) industry “Pak Liman” in Kaliori Village, Banyumas District, Banyumas Regency is planning support in production control so as to maximize supply chain management of golang-galing products. Forecasting market demand is very necessary in order to predict market opportunities for future demand for a product. Demand forecasting aims to prevent the risk of sales prediction errors that cause waste such as sales predictions that are too large which can lead to swelling in production costs and vice versa if sales predictions are too small it will result in out of stock out, so consumers need to wait a long time for sales. get the desired product. Based on these problems, an analysis of demand forecasting for golang-galing products is carried out which aims to reduce waste and maximize value for all components in the supply chain. This study uses time series analysis with the moving average method to forecast the demand for golang-galing products for the next five months. The results of the study obtained forecasting in April, May, June, July, August, September, October, November, Decemb er 2022 in sequence, namely 3,254.6; 3,254; 3,256.6; 3,254, 6; 3,254.2; 3,253.9; 2,987.3; 3,162,9; 3,156.4.  From the calculation of the Mean Absolute Error (MAE) and Mean Square Error (MSE) that has been carried out, it is obtained that the calculation for MAE  is 3.44 and MSE is 20.144.
Keywords : Demand Forecasting; Supply Chain Management; Weighted Average; Time Series

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan dalam dunia industri distribusi saat ini semakin ketat. Salah satu hal yang dapat membuat suatu perusahaan distribusi bisa bertahan adalah dengan penyediaan produk yang tepat waktu bagi konsumen pada waktu yang tepat, dan dalam biaya yang terjangkau atau ekonomis. Setiap perusahaan industri umumnya memiliki tujuan untuk dapat mencapai sebuah  keuntungan (probabilitas) ,  mengejar  pertumbuhan (growth) ,  dan  mampu  bertahan  dalam  banyaknya  industri pesaing (survive) .  Setiap  tujuan  tersebut  dapat  tercapai  apabila  suatu  perusahaan  tersebut  dapat  mengambil  keputusan yang  tepat  dan  strategis,  karena  keputusan  yang  diambil  oleh  perusahaan  itulah  yang  akan  menentukan  masa  depan perusahaannya dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Salah satu keputusan untuk memaksimalkan upaya dalam mencapai setiap tujuan tersebut, yaitu dapat mengelola rantai pasokan produk dengan baik sehingga tercapainya kepuasan pelanggan[1].
Manajemen rantai pasok adalah sebuah usaha untuk mengintegrasikan pihak-pihak yang terlibat dalam aktivitas atau kegiatan Rantai Pasok pembuatan suatu produk untuk meningkatkan efisiensi operasi, kualitas dan layanan kepada pelanggan.  Perusahaan  manufaktur  yang  menerapkan  manajemen  rantai  pasok  terdapat  5  pengembangan  utama  yaitu pengembangan produk, pengadaan, perencanaan kegiatan, pengendalian produksi dan pengiriman produk[2]. Manajemen rantai  pasok  merupakan  seperangkat  pendekatan  untuk  mengefisienkan  integrasi supplier ,  manufaktur,  gudang  dan penyimpanan, sehingga barang dapat  diproduksi  serta didistribusikan dalam jumlah yang tepat, lokasi  yang tepat, dan waktu yang tepat dengan tujuan mencapai biaya minimum dan memberikan kepuasan bagi pelanggan[3]. Oleh sebab itu, dalam  dunia  bisnis  maka  suatu  perusahaan  harus  meningkatkan  efisiensi  proses  logistik.  Menurut  Heizer  &  Render (2015:4),  manajemen  rantai  pasokan  adalah  pengintegrasian  aktivitas  pengadaan  bahan  dan  pelayanan,  pengubahan
Hal 1167−1173 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
menjadi  barang  setengah  jadi  menjadi  produk  jadi,  serta  proses  pengiriman  ke  tangan  pelanggan[4].  Aktivitas  dalam manajemen  rantai  pasokan  antara  lain:  (1)  meramalkan  permintaan  pelanggan,  (2)  membuat  jadwal  produksi,  (3) menyiapkan jaringan transportasi, (4) memesan persediaan pengganti dari para pemasok, (5) mengelola persediaan bahan mentah, barang dalam proses dan barang jadi, (6) menjalankan produksi, (7) menjamin kelancaran transportasi sumber daya kepada pelanggan, (8) melacak aliran sumber daya material, jasa, informasi, dan keuangan dari pemasok, di dalam perusahaan,  dan  kepada  pelanggan.  Untuk  melakukan  dan  menjalankan  suatu  manajemen  rantai  pasokan,  diperlukan adanya sebuah peramalan untuk memperkirakan atau meramalkan produktivitas produk.
Peramalan ( Forecasting ) adalah suatu usaha untuk memprediksi atau memperkirakan keadaan di masa mendatang, melalui pengujian keadaan dimasa lalu. Meramalkan penjualan berarti menentukan perkiraan besarnya volume penjualan. Bahkan menentukan potensi penjualan dan luas pasar yang dikuasai dimasa yang akan datang. Kegunaan suatu peramalan ( Forecasting ) adalah untuk mengambil sebuah keputusan yang tepat berdasarkan peristiwa yang terjadi di masa lalu[5]. Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian dimasa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa yang akan datang dengan suatu bentuk model matematis[6]. Peramalan merupakan suatu usaha untuk meramalkan keadaan di masa mendatang melalui pengujian keadaan di masa lalu[7].  Peramalan  permintaan  merupakan  langkah  awal  yang  dilakukan  dalam  membuat  keputusan  mengenai Supply Chain Management dan menentukan keputusan dalam pengadaan bahan, stok, sampai permintaan pemesanan pelanggan. Menurut  Sonil  Chopra  dalam  bukunya,  perhitungan  dalam demand  forecasting menggunakan  beberapa  metode Time Series yang salah satunya adalah Metode rata-rata pergerakan ( Moving Average) [8]. Data time series ini merupakan suatu deskripsi masa lampau dan digunakan untuk meramalkan masa depan, artinya kita berharap masa depan dapat dijelaskan dengan informasi yang ada pada masa lampau [9].
Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  atau  UMKM  merupakan  salah  satu  motor  penggerak  perekonomian  di Indonesia saat ini. Hal ini telah terbukti mampu bertahan pada masa krisis ekonomi dan menjadi dinamisator pertumbuhan ekonomi  pasca  krisis  ekonomi,  UMKM  mampu  menjadi  solusi  penanggulangan  kemiskinan  di  Indonesia. Penanggulangan kemiskinan yang dilakukan adalah dengan cara mengembangkan UMKM memiliki potensi yang cukup baik, karena ternyata sektor UMKM memiliki kontribusi yang besar dalam penyerapan tenaga kerja, yaitu menyerap lebih dari 99,45% tenaga kerja dan sumbangan terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) sekitar 30% [10]. Usaha mikro kecil dan menengah seperti usaha yang dimiliki oleh Pak Liman merupakan salah satu  usaha industri  rumahan yang ada di Banyumas, dimana usaha tersebut memproduksi golang-galing dan kemudian didistribusikan ke pasar. Manajemen rantai pasokan pada produksi Golang-galing ini dimulai dari pengadaan bahan baku berupa tepung protein, mentega, gula pasir, susu bubuk, telur, dan lain-lain, setelah itu aktivitas proses produksi yaitu proses pengolahan golang-galing mulai dari pembuatan  adonan  hingga  proses  penggorengan,  selanjutnya  dilanjutkan  oleh  proses  penyimpanan  golang-galing  dan aktivitas distribusi.
Dalam  melakukan  analisis  ekonomi  dan  analisis  kegiatan  suatu  usaha  atau  bisnis  perusahaan,  haruslah diperkirakan  apa  yang  akan  terjadi,  baik  dalam  bidang  ekonomi  atau  dalam  dunia  usaha/bisnis  pada  masa  yang  akan datang. Usaha untuk melihat situasi  dan kondisi  pada masa yang akan datang  merupakan usaha untuk memperkirakan pengaruh  situasi  dan  kondisi  yang  berlaku  terhadap  perkembangan  di  masa  yang  akan  datang[11].  Oleh  karena  ini perlunya  suatu  usaha  untuk  melakukan  peramalan  permintaan  produk  untuk  mencegah  kelebihan  dan  kekurangan produksi yang disebabkan oleh tidak menentunya jumlah permintaan produk karena ketidaktahuan terhadap jumlah dan waktu produksi produk pada usaha golang-galing.
Peramalan  permintaan  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  analisis  runtun  waktu (time  series) dengan  metode  rata-rata  pergerakan (moving  average). Metode time  series merupakan  metode  peramalan  dengan menggunakan  analisa  pola  hubungan  antara  variabel  yang  akan  diperkirakan  dengan  variabel  waktu. Time  series merupakan  data  yang  dikumpulkan  dari  waktu  ke  waktu  untuk  menggambarkan  perkembangan  produksi,  harga,  hasil penjualan, jumlah personil, penduduk, jumlah kecelakaan dan lain-lain. Analisis data secara berkala memungkinkan untuk mengetahui perkembangan suatu atau beberapa kejadian serta hubungan atau pengaruhnya terhadap kejadian lainnya[12]. Peramalan suatu data time series perlu memperhatikan tipe atau pola data. Alasan mengapa penelitian ini menggunakan analisis time series karena metode ini sangat efektif digunakan untuk melakukan peramalan permintaan penjualan produk. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah moving average . Rata-rata bergerak ( Moving Average ) adalah suatu metode  dimana  peramalan  yang  dilakukan  dengan  mengambil  sekelompok  nilai  pengamatan,  mencari  nilai  rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang [13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan yang dilakukan mulai dari proses pengidentifikasian dan analisis masalah hingga proses ditemukannya hasil akhir atau output. Berikut merupakan alur atau tahapan yang dilakukan penulis dalam melakukan penelitian ini.
Hal 1167−1173 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1. Alur Penelitian
Berdasarkan  gambar  1,  diketahui  bahwa  tahapan  penelitian  ini  dimulai  dari  mengidentifikasi  masalah. Pengindentifikasian masalah diperlukan untuk mengetahui alasan dilakukannya sebuah penelitian. Identifikasi  masalah dapat dilakukan dengan melakukan studi literatur. Studi literatur adalah survei atau peninjauan serta pembahasan literatur pada bidang tertentu dari sebuah penelitian. Pada tahap ini dilakukan pencarian data dari berbagai sumber mulai dari buku hingga  jurnal  yang  memiliki  keterkaitan  dengan  penelitian  yang  sedang  dilakukan.  Setelah  melakukan  studi  literatur, selanjutnya yaitu melakukan pengambilan data melalui wawancara kepada narasumber. Wawancara ini dilakukan dengan pemilik usaha golang-goling untuk mendapatkan data mengenai jumlah permintaan produk golang-galing delapan bulan terakhir. Selanjutnya, melakukan analisis data yang dilakukan untuk lebih memperdalam pengetahuan terhadap masalah yang akan diselesaikan sehingga dapat menghasilkan hasil yang akurat. Data dan informasi telah diperoleh dan dianalisis untuk mengaitkan masalah yang ada dengan tujuan yang akan dicapai.
Pada  penelitian  ini  proses  menganalisis  menggunakan  model Time  Series dan  menggunakan  metode Weighted Moving Average . Terdapat beberapa tahapan dalam metode Weighted Moving Average , yaitu menentukan permasalahan, memberikan  bobot  pada  data  n  periode  sebelumnya,  kemudian  membaginya  dengan  jumlah  bobot,  selanjutnya  bobot terbesar diberikan ke data 1 (satu) periode sebelumnya, melakukan pengukuran akurasi peramalan dengan 2 cara yaitu, dengan menghitung Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Square Error (MSE). MAE adalah salah satu metode yang digunakan  dalam  mengukur  tingkat  keakuratan  suatu  model  peramalan .  Nilai  MAE  menunjukan  rata-rata  kesalahan (error) absolut antara hasil peramalan atau prediksi  dengan nilai  riil (Subagyo, 1986) [14]. MSE adalah selisih  antara nilai  target output dengan  nilai actual  output [15] . MSE  digunakan  untuk  menghitung  kesalahan  atau  error.  Setelah dilakukannya analisis maka penelitian ini  akan mendapatkan hasil akhir berupa data persediaan produk untuk lima bulan kedepan.

## 2.2 Metode Penyelesaian Masalah
Penelitian ini dilaksanakan pada usaha milik Pak Liman yang bertempat  di Kelurahan Kaliori, Kecamatan Banyumas, Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah. Lokasi ini dipilih secara sengaja karena memenuhi kriteria penelitian. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah permintaan golang-galing setiap bulan. Sampel penelitian didapatkan dari jumlah permintaan produk golang-galing dari bulan November tahun 2021 sampai bulan Juni tahun 2022, dimana data tersebut yang akan digunakan sebagai data input peramalan permintaan (forecasting) untuk bulan Agustus sampai bulan Desember tahun 2022.
Sumber data dalam penelitian ini berupa data kuantitatif. Penelitian kuantitatif berarti suatu proses menemukan pengetahuan yang menggunakan data berupa angka sebagai alat untuk menganalisis keterangan mengenai apa yang ingin diketahui  [16].  Data  ini  berupa  data  dari  permintaan  produk  golang-galing  selama  delapan  bulan  yaitu  dari  bulan November  tahun  2021  sampai  dengan  bulan  Juni  tahun  2022.  Dalam  proses  penelitian  ini,  untuk  mendapatkan  data diperlukan adanya alur atau tahapan yang sistematis agar data yang diperoleh benar-benar data yang diperlukan sehingga tidak terjadi kekeliruan, serta agar penelitian dapat berjalan lebih mudah dan sesuai dengan tujuan yang diinginkan.
Hal 1167−1173 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Metode  yang  digunakan  yaitu  metode  rata-rata  tertimbang (weighted  moving  average) .  Metode  ini  merupakan bagian dari metode Times Series yang mengandalkan data historis atau data sebelumnya dan bobot yang berbeda untuk memperoleh  peramalan  dimasa  mendatang [17]. Metode Weighted Moving  Average ini  diberikan bobot  yang  berbeda untuk setiap data historis masa lalu yang tersedia, dengan asumsi bahwa data historis yang paling terakhir atau terbaru akan  memiliki  bobot  lebih  besar  dibandingkan  dengan  data  historis  yang  lama  karena  data  yang  paling  terakhir  atau terbaru merupakan data yang paling relevan untuk peramalan[18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil dan Pembahasan
Dalam Penelitian ini data yang telah diperoleh dari hasil observasi dan wawancara langsung dengan pemilik usaha golang- galing yaitu Pak Liman, merupakan data kuantitatif dimana data yang diperoleh berupa angka yang kemudian akan diolah, diteliti dan dianalisis. Untuk mencapai tujuan dari penelitian ini, maka diperlukan adanya suatu Peramalan (forecasting) permintaan  produk  golang-galing  dari  usaha  yang  dijalankan  oleh  Pak  Liman,  dimana  penelitian  ini  nantinya  dapat membantunya dalam mengatur dan merencanakan masa depan dari usaha golang-galingnya tersebut.
Kegiatan analisis yang dilakukan oleh penulis dalam penelitian ini bertujuan untuk meramalkan atau memprediksi seberapa  banyak  permintaan  dari  produk  golang-galing  yang  dijual  oleh  Pak  Liman. Pada  saat  ingin  memulai  sebuah penelitian dan suatu peramalan ( Forecasting ) tentunya sangat diperlukan adanya suatu data yang benar-benar valid untuk dijadikan data utama pada suatu  penelitian. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini telah didapatkan langsung oleh penulis dari hasil observasi dan wawancara yang telah penulis lakukan sebelumnya, yang kemudian akan diolah dan dijadikan bahan acuan dalam proses peramalan (Forecasting ) pada saat penelitian ini dilaksanakan. Dari wawancara yang sudah penulis lakukan dengan narasumber yaitu Pak Liman, maka didapatkan beberapa data pokok yang diperlukan untuk melakukan penelitian ini, yaitu data permintaan mengenai banyaknya produk golang-galing yang terjual dalam 8 bulan terakhir, yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 1. Permintaan produk golang-galing Bulan Field November 3.250 kg Desember 3.240 kg Januari Februari Maret April Mei Juni 3.250 kg 3.260 kg 3.260 kg 3.250 kg
3.260 kg
3.250 kg
Dari data yang telah didapatkan oleh penulis pada saat wawancara langsung dengan narasumber, yaitu Pak Liman, dapat dilihat bahwa permintaan produk golang-galing tersebut hampir konsisten pada setiap bulannya. Hal ini dikarenakan Pak Liman sudah mematok dan memperkirakan bahan baku untuk memproduksi golang-galing setiap harinya sebanyak satu karung terigu, yang jika dikalkulasikan menjadi sebanyak 25 kilogram setiap harinya, dan jika ditotalkan maka pada setiap bulannya Pak Liman dapat memproduksi golang galing sebanyak 3.250 kilogram. Namun dalam produksinya, Pak Liman  juga  terkadang  mengurangi  atau  menambah  jumlah  banyak  produksinya  dengan  melihat  dan  menyesuaikan keadaan  pasar  serta  permintaan  dari  konsumen  maupun  pelanggannya  yang  tidak  selalu  sama  setiap  harinya.  Melihat keadaan dan kondisi pasar yang berubah-ubah, maka diperlukannya untuk memperkirakan atau meramalkan permintaan- permintaan dari konsumen atau pelanggan, untuk dapat memperkirakan persediaan dan stok bahan baku untuk pembuatan produk golang-galing agar tidak terjadinya penumpukan atau kurangnya stok bahan baku yang bisa saja menyebabkan kerugian pada usaha golang-galing pak Liman.
Oleh karena itu, seiring dengan terjadinya perubahan permintaan konsumen terhadap produk golang-galing yang dijual oleh Pak Liman dan dengan adanya data banyaknya golang-galing yang di produksi pada setiap bulannya, maka dapat dibuat suatu peramalan (Forecasting) terhadap permintaan produk golang-galing untuk periode lima bulan kedepan yaitu  dari  bulan  Agustus  sampai  dengan  Desember  2022,  dengan menjadikan  data-data  yang  telah  ada  sebagai  acuan untuk  melakukan  peramalan (forecasting) permintaan  pada  produk  golang-galing  Pak  Liman.  Hal  ini  bertujuan  untuk meramalkan berapa banyak jumlah permintaan dari  konsumen sebagai  antisipasi  penumpukan produk dan kekurangan bahan baku pembuatan produk golang-galing agar tidak terjadi kerugian dan tidak terjadi pemborosan bahan baku, serta memaksimalkan nilai bagi seluruh komponen dalam rantai pasokan .

## 3.1.1 Weighted Moving Average (Rata-Rata Bergerak Tertimbang)
Metode Time Series yang dipilih oleh penulis dalam proses dilakukannya penelitian peramalan (forecasting) ini adalah metode Weighted Moving Average yang digunakan dalam menentukan trend dari suatu deret waktu. Pada bagian ini, data yang telah didapat sebelumnya akan diolah kembali untuk menghasilkan data peramalan (forecasting) mengenai perkiraan permintaan  produk  golang-galing  dalam  periode  lima  bulan  kedepan,  yaitu  dari  bulan  Agustus  2022  hingga  bulan
Hal 1167−1173 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Desember 2022. Berikut adalah tabel hasil dari peramalan ( forecasting ) dari produk golang-galing Pak Liman, untuk lima bulan kedepan :
Tabel 2. Peramalan Permintaan Lima Bulan Kedepan Tahun 2021/2022 Permintaan Forecast November 3.250 kg - Desember 3.240 kg - Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember 3.250 kg 3.260 kg 3.260 kg 3.250 kg 3.260 kg 3.250 kg - - - - - - - - - 3.254,6 3.254 3.256,6 3.254,6 3.254,2 3.253,9 2.987,3 3.162,9 3.156,4
Proses Perhitungan Peramalan (Forecasting) :
WMA = ∑ (𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑛) ∗ (𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒)
∑ 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡
Bulan April = (3.250∗1) + (3.240∗2) + (3.250∗3) + (3.260∗4) + (3.260∗5) 1+2+3+4+5 Bulan April = (3.250) + (6.480) + (9.750) + (13.040) + (16.300) 15 Bulan April = 48.820
15
Perkiraan Banyaknya Permintaan Pada Bulan April = 3.254,6
Bulan Mei = (3.240∗1) + (3.250∗2) + (3.260∗3) + (3.260∗4) + (3.250∗5) 1+2+3+4+5
Bulan Mei = (3.240) + (6.500) + (9.780) + (13.040) + (16.250) 15 Bulan Mei = 48.810
15
Perkiraan Banyaknya Permintaan Pada Bulan Mei = 3.254
Bulan Juni = (3.250∗1) + (3.260∗2) + (3.260∗3) + (3.250∗4) + (3.260∗5) 1+2+3+4+5
Bulan Juni = (3.250) + (6.520) + (9.780) + (13.000) + (16.300) 15 Bulan Juni = 48.850 15 Perkiraan Banyaknya Permintaan Pada  Bulan Juni = 3.256,6
Bulan Juli = (3.260∗1) + (3.260∗2) + (3.250∗3) + (3.260∗4) + (3.250∗5) 1+2+3+4+5
Bulan Juli = (3.260) + (6.520) + (9.750) + (13.040) + (16.250) 15 Bulan Juli = 48.820 15 Perkiraan Banyaknya Permintaan Pada Bulan Juli = 3.254, 6
Bulan Agustus = (3.260∗1) + (3.250∗2) + (3.260∗3) + (3.250∗4) + (3.254,6∗5) 1+2+3+4+5
Bulan Agustus = (3.260) + (6.500) + (9.780) + (13.000) + (16.273) 15 Bulan Agustus = 48.813
15
Perkiraan Banyaknya Permintaan Pada Bulan Agustus  = 3.254,2
Bulan September = (3.250∗1) + (3.260∗2) + (3.250∗3) + (3.254,6∗4) + (3.254,2∗5)
1+2+3+4+5
Bulan September = (3.250) + (6.520) + (9.750) + (13.018,4) + (16.271) 15 Bulan September = 48.809,4
15
Perkiraan Banyaknya Permintaan Pada Bulan September = 3.253,9
Bulan Oktober = (3.260∗1) + (3.250∗2) + (3.254,6∗3) + (2.254,2∗4) + (3.253,9∗5)
1+2+3+4+5 Bulan Oktober = (3.260) + (6.500) + (9.763,8) + (9.016,8) + (16.269,5)
Hal 1167−1173 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Bulan Oktober = 44.810,1 15 Perkiraan Banyaknya Permintaan Pada Bulan Oktober = 2.987,3
Bulan November = (3.250∗1) + (3.254,6∗2) + (3.254,2∗3) + (3.243,9∗4) + (2.987,3∗5)
1+2+3+4+5 Bulan November = (3.260) + (6.509,2) + (9.762,6) + (12.975,6) + (14.936,5)
15
Bulan November = 47.443,9
15
Perkiraan Banyaknya Permintaan Pada Bulan November = 3.162,9
Bulan Desember = (3.162,9∗1) + (3.254,6∗2) + (3.254,2∗3) + (3.243,9∗4) + (2.987,3∗5)
1+2+3+4+5 Bulan Desember = (3.162,9) + (6.509,2) + (9.762,6) + (12.975,6) + (14.936,5)
15
Bulan Desember = 47.346,8 15 Perkiraan Banyaknya Permintaan Pada  Bulan Desember = 3.156,4

## 3.2 Mencari Mean Absolute Error Dan Mean Square Error
Setelah dilakukannya suatu analisis, pengolahan dan perhitungan data mengenai jumlah peramalan (forecasting) untuk memperkirakan  banyaknya  permintaan  produk  golang-galing  tersebut  selama  5  bulan  yang  dimulai  dari  bulan  April sampai dengan bulan Desember 2022, maka tahap yang akan dilakukan selanjutnya adalah perhitungan untuk mencari berapa besar jumlah MAE yang kemudian akan digunakan untuk mengukur tingkat atau seberapa akuratnya suatu model metode  peramalan  terhadap  permintaan  produk  golang-galing.  Tahap  selanjutnya  setelah  dilakukannya  perhitungan mengenai  jumlah  MAE maka  akan  dilanjutkan  dengan  proses  berikutnya,  yaitu  menghitung  atau  mencari  jumlah  dari MSE yang akan digunakan untuk  mengecek estimasi atau perkiraan berapa besar nilai kemungkinan terjadinya kesalahan pada proses peramalan permintaan yang telah dilakukan. Perhitungan tersebut dilakukan menggunakan data forecasting selama  delapan  bulan  yang  telah  dihitung  dan  dianalisis  pada  tahap  sebelumnya.  Berikut  akan  ditampilkan  data  hasil implementasi penerapan metode ataupun hasil dari pengujian metode yang telah dipilih oleh penulis.
Tabel 3. Mean Absolute Error (MAE) & Mean Square Error (MSE) Tahun 2021/2022 Permintaan  Forecast 8  bulan Error Absoluter Error Error 2 November 3.250 kg - Desember 3.240 kg - Januari Februari Maret April Mei Juni Jumlah 3.250 kg 3.260 kg 3.260 kg 3.250 kg 3.260 kg 3.250 kg - - - 3.254,6 3.254 3.256,6 -4,6 6 6,6 4,6 6 6,6 17,2 21,16 36 43,56 100,72
Rumus yang digunakan untuk menghitung Mean Absolute Error :
E = ∑ |𝑋𝑡 − 𝑆𝑡 𝑛 MAE = 17,2 5 MAE = 3,44 Maka, Mean Absolute Error (MSE) yang didapatkan dari hasil perhitungan adalah 3,44
Rumus yang digunakan untuk menghitung Mean Squared Error:
E = ∑ (𝑋𝑡 − 𝑆𝑡)^2 𝑛 MSE = 100,72 5 MSE = 20,144 Maka, Mean Square Error (MSE) yang didapatkan dari hasil perhitungan adalah 20,144
Berdasarkan perhitungan dari data-data yang telah dilakukan diatas, maka telah didapatkan jumlah atau total dari forecasting pada bulan April, Mei, Juni, Juli, Agustus, September, Oktober, November hingga Desember untuk  tahun 2022 secara berturut-turut yaitu April 3.254,6, Mei 3.254, Juni 3.256,6, Juli 3.254, 6, Agustus 3.254,2, September 3.253,9, Oktober 2.987,3, November 3.162,9, dan Desember 3.156,4. Setelah dilakukannya perhitungan untuk mencari  jumlah dari Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Square Error (MSE) maka didapatkannya hasil perhitungan untuk Mean Absolute Error (MAE) yang berjumlah 3,44 dan hasil untuk Mean Square Error (MSE) berjumlah 20,144.
Hal 1167−1173 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari Penelitian dan analisis yang sudah dilakukan oleh penulis terhadap data-data yang didapatkan dari hasil  wawancara  langsung  dengan  narasumber  yaitu  Pak  Liman  sebagai  pemilik  dari  usaha  golang-galing,  mengenai peramalan ( Forecasting )  permintaan produk golang-galing untuk periode lima bulan kedepan. Dari data-data yang telah didapatkan, kemudian akan dilakukannya proses analisis data dengan menggunakan metode Time Series yaitu Weighted Moving Average (WMA) , maka diperoleh sebuah hasil dari peramalan (forecasting) untuk jangka waktu 5 bulan kedepan yang dimulai dari bulan April, Mei, Juni, Juli, Agustus, September, Oktober, November hingga Desember tahun 2022 secara berturut-turut yaitu sebanyak 3.254,6; 3.254; 3.256,6; 3.254, 6; 3.254,2; 3.253,9; 2.987,3; 3.162,9; 3.156,4. Nilai error rata-rata MAE (Mean Absolute Error) untuk  peramalan selama 5 bulan kedepan di diperoleh sebanyak 3,44 dan nilai MSE (Mean Squared Error) diperoleh sebanyak 20,144. Dengan analisis data dan hasil yang telah didapatkan dari penelitian ini, maka diharapkan untuk dapat memberikan hasil dari peramalan (forecasting) pada permintaan konsumen agar dapat menjadi lebih efektif dan agar dapat dilakukannya prediksi seberapa banyaknya permintaan terhadap produk golang-galing yang diproduksi oleh Pak Liman. Selain itu, hasil dari penelitian ini juga diharapkan dapat membantu dalam memaksimalkan segala proses yang ada dalam manajemen rantai pasok persediaan dan penjualan pada produk golang- galing yang dijual oleh Pak Liman, agar tidak adanya pemborosan bahan baku dan tidak terjadinya kerugian penjualan.

## REFERENCES
[1]   Lina Saptaria, ‘Peramalan Permintaan Produk Cincau Hitam Dalam Memaksimalkan SCM (Supply Chain Management)’, Jmk , 1.3 (2016), 247–56.
[2]   Andi Maddeppungeng, ‘Pengaruh Manajemen Rantai Pasok (MRP) Pada Daya Saing Dan Kinerja Perusahaan Jasa Konstruksi Di DKI-Jakarta’, Konstruksia , 8.2 (2017), 23–36
[3]   A.  Ilmiyati  and  M.  Munawaroh,  ‘Pengaruh  Manajemen  Rantai  Pasokan  Terhadap  Keunggulan  Kompetitif  Dan  Kinerja Perusahaan (Studi Pada Usaha Kecil Dan Menengah Di Kabupaten Bantul)’, Jurnal Manajemen Bisnis , 7.2 (2016), 226–51.
[4]   Widiarti, Rifa Rahma Periwi, and Agus Sutrisno, ‘Perbandingan Mean Squared Error ( MSE ) Metode Prasad-Rao Dan Jiang- Lahiri-Wan Pada Pendugaan Area Kecil’, Seminar Nasional Teknoka , 2.2502 (2017), 56–60.
[5]   Eby  Gusdian,  Abdul  Muis,  and  Arifuddin  Lamusa,  ‘Peramalan  Permintaan  Produk  Roti  Pada  Industri  “  Tiara  Rizki  ”  Di Kelurahan Boyaoge Kecamatan Kecamatan Tatanga Kota Palu’, E-J, Agrotekbis , 4.1 (2016), 97–105.
[6] Lingga  Yuliana,  ‘Analisis  Perencanaan  Penjualan  Dengan  Metode  Time  Series  (Studi  Kasus  Pada  Pd.  Sumber  Jaya Aluminium)’, Jurnal Mitra Manajemen , 3.7 (2019), 780–89.
[7]   Andry Fernandus Wiharja and Harini Fajar Ningrum, ‘Analisis Prediksi Penjualan Produk PT. Joenoes Ikamulya Menggunakan 4 Metode Peramalan Time Series’, Jurnal Bisnisman : Riset Bisnis Dan Manajemen , 2.1 (2020), 43–51.
[8]   Ellin Asynari, Dede Wahyudi, and Qurrotul Aeni, ‘Analisis Peramalan Permintaan Pada Geprek Bensu Menggunakan Metode Time Series’, Teknologi Dan Sisitem Informasi , 4.3 (2020), 215–20.
[9]   Ashari, ‘Penerapan Metode Times Series Dalam Simulasi Forecasting Perkembangan Akademik Mahasiswa’, Stmikakba , 2.1 (2012), 9–16.
[10]   Riyanto Riyanto, Fitria Ratma Giarti, and Sandy Eka Permana, ‘Sistem Prediksi Menggunakan Metode Weight Moving Average Untuk Penentuan Jumlah Order Barang’, Jurnal ICT : Information Communication & Technology , 16.2 (2017), 37–42.
[11]  Yuli  Rahmini  Suci,  ‘Development  of  MSME  (Micro,  Small  and  Medium  Enterprises)  in  Indonesia’, Jurnal  Ilmiah  Cano Ekonomos , 6.1 (2017), 51–58.
[12]   Andi  Sumardin  and  Mashud  Mashud,  ‘Penerapan  Metode  Time  Series  Dalam  Memprediksi  Hasil  Produksi  Pertanian Berdasarkan Nilai Trend’, Inspiration : Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 8.1 (2018).
[13]   Rizal Rachman, ‘Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment’, Jurnal Informatika , 5.2 (2018).
[14]   Andik Adi Suryanto, ‘Penerapan Metode Mean Absolute Error (Mea) Dalam Algoritma Regresi Linear Untuk Prediksi Produksi Padi’, Saintekbu , 11.1 (2019), 78–83.
[15]   Rin Rin and Meilani Salim, ‘Rin Rin Meilani Salim (137038007).Pdf’, Analisis Mean Square Error (Mse) Proses Pelatihan Menggunakanmetode  Backpropagationdengan  Selforganizingmaps  Dan  Nguyen  Widrow ,  MEAN  SQUARE  ERROR  (MSE), 2015, 119.
[16]   Diana Fitriani, ‘Penerapan Metode Kuantitatif Dalam Penelitian Ilmiah Mahasiswa’, 2019, 55–63.
[17]   Akmal  Nasution,  ‘Metode  Weighted  Moving  Average  Dalam  M-Forecasting’, JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi) , 5.2 (2019), 119–24.
[18]   Ratih  Yulia  Hayuningtyas,  ‘Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode  Weighted  Moving  Average  Dan  Metode Double Exponential’, Jurnal PILAR Nusa Mandiri , 13.2 (2017), 217–22.