Peramalan Penentuan Jumlah Permintaan Konsumen Berbasis Teknologi Informasi .... (Lies Sunarmintyastuti, dkk.)

## PERAMALAN PENENTUAN JUMLAH PERMINTAAN KONSUMEN BERBASIS TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP PRODUK BORDIR PADA KOTA TASIKMALAYA
Lies Sunarmintyastuti 1 , Salman Alfarisi 2 , Fitria Sari Hasanusi 3
Program Studi Teknik Informatika,Fakultas Teknik, Matematika dan IPA Universitas Indraprasta PGRI Jakarta liesbina@yahoo.com 1 , salman.hotaru@gmail.com 2 , hasanfitria26@gmail.com 3

## ABSTRACT
Forecasting the determination of the consumer demand number of information technology for products of embroidery on the city of Tasikmalaya, has a special purpose to determine the amount of consumer demand needs periodically, periodic and pattern of consumer demand needs in the future as the trend, seasonal. This study started from the concept of thinking how to make embroidery manufacturers in Tasikmalaya obtain optimal revenue and efficiency in the production cost of their embroidery.Forecasting approach in this study was Time Series by using the Single Exponential Smoothing model to get forecasting value periodically, Double Exponential Smoothing model to get the forecasting value in trend and Triple Exponential SmoothingModel with Multiplicative seasonal mode to get forecasting value seasonal, as well as testing forecasting by using MAD, MAPE and MSE to search for the smallest error. In the next stage, it is built a forecasting system of determining consumer demand by using the method of waterfall development system and the making of softwarewhich is designed by using the Java programming language with the NetBeans editor and MySQL database.
Keywords : forecasting, embroidery, exponential smoothing, netbeans

## ABSTRAK
Peramalan penentuan jumlah permintaan konsumen berbasis teknologi informasi terhadap produk bordir di Kota Tasikmalaya,  mempunyai  tujuan  khusus  untuk  menentukan  jumlah  kebutuhan  permintaan  konsumen  secara periodik, berkala dan pola kebutuhan permintaan konsumen dimasa yang akan datang secara trend, musiman. Penelitian ini berawal dari konsep pemikiran bagaimana supaya produsen bordir di Kota Tasikmalaya mendapatkan pendapatan  yang  optimal  dan  efisien  dalam  biaya  produksi  bordir  mereka.  Pendekatan  peramalan  dalam penelitian ini menggunakan metode Time Series dengan menggunakan Single Exponential Smoothing Model untuk mendapatkan  nilai  peramalan  secara  periodik ,  Double  Exponential  Smoothing  Model untuk  mendapatkan  nilai peramalan  secara  trend  dan Triple  Exponential  SmoothingModel dengan Multiplicative  Seasonal  Model untuk mendapatkan nilai peramalan secara musiman, serta pengujian peramalan menggunakan MAD, MAPE dan MSE untuk mencari error terkecil. Pada tahap berikutnya dibangun sebuah sistem peramalan penentuan permintaan konsumen dengan menggunakan metode pengembangan sistem waterfall dan pembuatan software yang dirancang menggunakan bahasa pemrograman Java dengan editor NetBeans dan database MySQL.
Katakunci : peramalan, bordir, exponential smoothing, netbeans

## PENDAHULUAN
Pada  periode  saat  ini  untuk  menghadapi era  globalisasi  banyak  perusahan  dalam menjalankan  strategi  bisnisnya  mencoba untuk  mengoptimalkan  produksi  dengan menggunakan  beberapa  cara  atau  sistem dengan  tujuan  untuk  efisiensi  biaya. Permasalahan  yang  terjadi  biasanya adalah  tidak  sinkronnya  informasi  antara departemen  produksi  dengan  departemen penjualan  dan  dengan  bagian  distribusi. Hal  ini  sangat  berdampak  pada  total  biaya yang  di  keluarkan  perusahan  yang  akan
mengakibatkan  pengurangan  laba,  bahkan dapat terjadi menurunnya laba perusahaan.
Salah  satu  upaya  dalam  permasalahan tersebut adalah dengan melakukan perencanaan  produksi  bordir  seefisien  dan seakurat  mungkin  untuk  memaksimalkan total  laba,  dengan  melaksanakan  peramalan permintaan  konsumen.  Berikutnya  adalah menentukan  penggunaan  dana  yang efisien,  pengaturan  waktu  produksi  untuk meminimalkan  biaya  produksi.  Penelitian ini  menitik  beratkan  bagaimana  cara mengoptimalkan perencanaan dan peramalan
Peramalan Penentuan Jumlah Permintaan Konsumen Berbasis Teknologi Informasi .... (Lies Sunarmintyastuti, dkk.)
jumlah  permintaan  konsumen  untuk produk  bordir  berdasarkan  data  penjualan sebelumnya.
Haryati Embroidery Collection, Zianka Art Bordir adalah merupakan salah satu produsen bordir  di  daerah  Kawalu Tasikmalaya  yang merupakan  sentra  Industri  hiasan  Bordir  di Tasikmalaya.  Produk  yang  dihasilkan  oleh Haryati  Embrodery  Collection,  Zianka Art Bordir antara lain, Kebaya, Mukena, Tunik, Selendang, Blus, Rok, Sprei, Sarung Bantal, Taplak  Meja,  Baju  Gamis,  Baju  Koko, kerudung dan Kopiah Haji. Selanjutnya para pengusaha bordir juga mendirikan Koperasi yang  bernama  GAPEBTA (Gabungan Pengusaha Bordir Tasikmalaya) sebagai suatu lembaga yang didirikan oleh para pengusaha bordir  yang  terpanggil  berperan  aktif membangun  dan  mengembangkan  potensi dan kemampuan ekonomi masyarakat bordir melalui kegiatan positif dalam suatu wadah yang memenuhi aspek yuridis. Jenis produk yang  sangat  diminati,  permintaan  tinggi  di pasar, khususnya hasil produk dari pengusaha bordir  yang  tergabung  dalam  koperasi GAPEBTA  dan  yang  berjualan  di  Tanah Abang adalah Baju Koko. Meskipun produk jenis lainnya juga banyak  peminatnya.
Kemajuan teknologi informasi memungkinkan  kegiatan  peramalan  saat  ini dapat dilakukan dengan mudah lewat bantuan komputer.  Untuk  mengatasi  masalah  yang ada, maka dibutuhkan suatu rancang bangun aplikasi  peramalan.  Aplikasi  peramalan  ini dapat  mempercepat  perhitungan  peramalan, sehingga  hasil  peramalan  tersebut  dapat membantu  para  produsen  bordir  salah satunya  yang  berlokasi  di  Tasikmalaya. Aplikasi  peramalan  tersebut  digunakan untuk  perkiraan  penentuan  jumlah  produk yang  harus  diproduksi  dengan  tepat  dan bermutu. Sistem yang dirancang bangun ini menggunakan  bahasa  pemrograman  java sebagai  aplikasi  penyelesaian  perhitungan peramalan  untuk  data  produksi  yang berdasarkan  data  penjualan  untuk  pola permintaan  konsumen  secara  periodik,trend
dan musiman.

## TINJAUAN PUSTAKA 1. Peramalan
Jay  Heizer  dan  Barry  Render (2015), menyatakan  bahwa  peramalan  adalah  suatu seni dan ilmu pengetahuan dalam memprediksi peristiwa-peristiwa  pada  masa  mendatang. Peramalan  akan  melibatkan  mengambil data  historis (seperti  penjualan  tahun  lalu) dan  memproyeksikan  mereka  kemasa  yang akan  datang  dengan  model  matematika. William J.Stevenson dan Sum Chee Chuong (2014)  menyatakan  bahwa  peramalan (forecast)  adalah  pernyataan  mengenai nilai yang akan datang dari variable seperti permintaan. Artinya ramalan adalah prediksi mengenai  masa  depan.  Sedangkan  Sofjan Assauri (2016) menyatakan bahwa prakiraan ramalan  adalah  kegiatan  memprediksi  nilai masa  depan,  dengan  dasar  pengetahuan atau  nilai  masa  lalu  yang  dipersiapkan. Prakiraan  ramaln  mencakup  penggunaan data  historis,  dengan  memproyeksikannya untuk masa depan yang menggunakan jenis model  matematis.  Berdasarkan  beberapa definisi  di atas,  pada  hakikatnya  peramalan merupakan  suatu  keputusan  tentang kemungkinan  masa  yang  akan  datang  yang didasarkan  fakta-fakta  ekonomi  sekarang dan  sejarah  masa  lalu.  Sebelum  melakukan peramalan  harus  diketahui  lebih  dulu persoalan  dalam  pengambilan  keputusan. Dengan  adanya  peramalan  manajemen dapat  segera  menyiapkan  langkah  paling baik  dalam  mengatasi  permasalahan  dan dapat  bersiap-siap  memanfaatkan  situasi jika  terjadi  perkembangan  yang  lebih  baik dalam  peramalan.  Peramalan  yang  menjadi titik  tolak  bagi  tindakan  perusahaan  adalah ramalan  penjualan.  Pengertian  ramalan penjualan adalah proyeksi teknis permintaan konsumen  yang  potensial  pada  masa  yang akan datang dengan menggunakan berbagai pendekatan.  Hal  ini  sangat  berhubungan dengan  kegiatan  produksi.  Dalam  proses produksi kegiatan yang dilaksanakan dalam
Peramalan Penentuan Jumlah Permintaan Konsumen Berbasis Teknologi Informasi .... (Lies Sunarmintyastuti, dkk.)
peramalan adalah untuk menentukan jumlah permintaan  konsumen  terhadap  suatu produk  yang  dilakukan  pada  awal  proses perencanaan  dan  untuk  kepentingan  proses pengendalian  produksi.  Oleh  sebab  itu perangkat  lunak  sangat  dibutuhkan,  untuk mendukung peramalan permintaan konsumen untuk  mempercepat,mempermudah  dan menghindari  hitungan  dengan  tangan  yang kemungkinan terjadi kesalahan.

## 2. Pendekatan Peramalan
Menurut  Jay  Heizer  dan  Barry  Render (2015), terdapat dua pendekatan umum untuk peramalan,  hanya  terdapat  dua  cara  untuk mengatasi  seluruh  permodelan  keputusan. Salah satu adalah analisis  kuantitatif, yang satunya  lagi  adalah  pendekatan  kualitatif. Didalam  metode  peramalan  kualitatif tidak  digunakan  perhitungan-perhitungan dengan  rumus  dan  metode  yang  pasti melainkan  melalui  pendapat  dari  berbagai pihak.  Metode  peramalan  kualitatif  antara lain  didasarkan  pada  penilaian  dan  opini (Opini  dewan  Eksekutif,  Opini  bagian Penjualan),  Survei  Pasar,  Metode  Delphi. Sedangkan  Metode  peramalan  kuantitatif adalah  metode  peramalan  yang  sangat mengandalkan pola data historis yang dimiliki. Pada  metode  kuantitatif  menggunakan metode  yang  berhubungan  dengan  ilmu statistik  dan  matematika,  sehingga  dapat dipertanggungjawabkan  secara  ilmiah. Metode  kuantitatif  dikelompokan  menjadi dua jenisyaitu : analisis sebab-akibat (Causal Methods)  yang  didasarkan  atas  pengguna analisa pola hubungan antara variabel yang akan  diperkirakan  dengan  variabel  lain yang  mempengaruhinya  dan  analisa  deret berkala (Time  Series)  yang  pada  umumnya selalu  berdasarkan  atas  penggunaan  analisa pola  hubungan  antara  variabel  yang  akan diperkirakan dengan variabel waktu. Metode ini  merupakan  metode  peramalan  yang memperkirakan  permintaan  konsumen/ penjualan periode yang akan datang dengan menggunakan data historis.
Ada  3 (tiga)  teknik  untuk  menghitung deret  berkala  terdiri  dari:  metode  rata- rata  bergerak (Moving  Average),  rata-rata bergerak  tertimbang (weight  average)  dan penghalusan  eksponensial (Exponential Smoothing).  Penjelasan  dari  ketiga  teknik menghitung  rata-rata  pada  metode  analisa deret  berkala (Time  Series)  adalah  sebagai berikut: a. Metode Rata-Rata Bergerak ( Moving Average ) Rata-rata  bergerak (Moving  Average) mengembangkan suatu model      berdasar- kan  hasil  perhitungan  rata-rata  dari sebagian  besar  penelitian  dengan menggunakan persamaan : F 1 =  1 (  A t-1 + A t-2 +………..+  A z ) / N Penjelasan : F 1 = Hasil peramalan untuk periode t N  = jumlah data penelitian A t = data historis penjualan/permintaan konsumen. A t-2 ….Az=  data  historis  penjualan/ permintaan konsumen periode 2 hingga t-n b.  Metode  Rata-Rata  Bergerak  Tertimbang (Weighted Moving Average)
Metode  ini  sama  dengan  rata-rata bergerak, tetapi nilai terbaru dalam deret berkala diberikan beban lebih besar untuk menghitung peramalan.
Secara  matematis,  rata-rata  bergerak tertimbang ditunjukan  sebagai berikut : Rata-rata bergerak tertimbang = w n A t-n +w n-1 A t-(n-1) +...w 1 A t-1
Dimana : W n = bobot  yang  diberikan  pada  nilai terbaru A t-1 = nilai aktual pada periode t-1 c.  Metode Penghalusan Eksponensial
(Exponential Smoothing) Peramalan  Penghalusan  Eksponensial (Exponential  Smoothing)  merupakan salah  satu  kategori  metode  time  series yang  menggunakan  pembobotan  data masa  lalu  untuk  melakukan  peramalan. Besarnya bobot berubah menurun secara eksponensial bergantung pada data histori.

## Peramalan Penentuan Jumlah Permintaan Konsumen Berbasis
Teknologi Informasi .... (Lies Sunarmintyastuti, dkk.)
Berdasarkan  bobot  yang  digunakan, metode Exsponental terbagi menjadi tiga jenis yaitu:
1) Metode Single Exponential Smoothing
Metode ini memberikan bobot berdasarkan level (α) Bentuk  matematis  dari  metode Single Exponential Smoothing ditunjukan sebagai berikut: Dimana,
= Ramalan Baru = Ramalan Sebelumnya α          = Konstanta Penghalu
= Permintaan aktual periode Sebelumnya
2)  Metode
Double  Exponential  Smoothing
(Metode Holt)
Metode  ini  merupakan  pengembangan dari S ingle Exponential dimana menambahkan  unsur trend pada  bobot perhitungan,  sehingga  pada Double Exponential  Smoothing (Metode  Holt) kita  memberikan  dua  jenis  bobot  pada perhitungan yaitu l evel (α) dan trend (β) Bentuk matematis dari Double Exponential Smoothing ditunjukan sebagai berikut : ) )( 1 ( 1 1 − − + − + = t t t t T A Y A α α 1 1 ) 1 ( ) ( − − − + − = t t t t T A A T β β m T A F t t m t + = +
A t = nilai pemulusan eksponensial α     = konstanta pemulusan untuk data (0 <α< 1) β      = konstanta pemulusan untuk estimasi trend (0 <β< 1)
Y t = nilai aktual pada periode t T t = estimasi trend F (t+m)= Nilai ramalan

## 3) Metode
Triple Exponential Smoothing Metode Triple ExponentialSmoothing atau dapat dikenal dengan nama “Winter‘s Method“, merupakan pengembangan dari
Double Exponential dimana melakukan peramalan dengan tiga parameter dengan bobot yang berbeda yaitu level (α), trend (β) dan seasona l (γ) Berdasarkan tipe musiman ( Triple Exponential Smoothing ) dibagi menjadi dua yaitu:
-  Multiplicative Seasonal Model -  Additive Seasonal Model Perbedaan antara Multiplication Seasonal Model dengan Additive Seasonal adalah sebagai berikut:
Pada Multiplicative Seasonal Model yaitu mengalikan hasil perhitungan level dan trend dengan perhitungan Seasonal. Sedangkan Additive Seasonal Model yaitu menambahkan hasil perhitungan level dan trend dengan perhitungan Seasonal. Tetapi yang akan di bahas disini hanya Triple Exponential Smoothing dengan Multiplicative Seasonal Model
) )( 1 ( 1 1 − − − + − + = t t L t t t T A S Y A α α 1 1 ) 1 ( ) ( − − − + − = t t t t T A A T β β L t t t t S A Y S − − + = ) 1 ( µ µ p L t t t p t S p T A Y + − + + = ) ( ˆ A t = nilai pemulusan eksponensial α= konstanta pemulusan untuk data (0 <α< 1) β= konstanta pemulusan untuk estimasi trend (0 <β< 1)
µ = konstanta pemulusan untuk estimasi musiman (0 <µ< 1)
Y t = nilai aktual pada periode t T t = estimasi trend
S t = estimasi musiman L = panjangnya musim p = jumlah periode ke depan yang akan diramalkan

## 3. Mengukur Kesalahan Peramalan
Beberapa ukuran yang digunakan dalam praktiknya untuk menghitung keseluruhan dalam kesalahan peramalan. Ukuran-ukuran ini dapat digunakan
Peramalan Penentuan Jumlah Permintaan Konsumen Berbasis Teknologi Informasi .... (Lies Sunarmintyastuti, dkk.)
untuk membandingkan model peramalan yang berbeda, sejalan dengan untuk memonitor peramalan untuk memastikan bahwa mereka berfungsi dengan baik. Tiga ukuran yang paling terkenal adalah deviasi rata-rata yang absolut ( mean absolute deviation-- MAD), kesalahan rata-rata-rata yang dikuadratkan ( mean squared error --MSE), dan kesalahan persentase rata-rata yang absolut ( mean absolute percent error --MAPE). Tetapi disini akan ditambahkan kesalahan rata- rata ( mean error --ME) sebagai acuan pertama mencari nilai error
a)  ME ( Mean Error ) atau Nilai Rata-Rata Kesalahan
ME =
b)  MAD ( Mean Absolute Deviation ) atau Nilai Deviasi Rata-Rata Kesalahan Absolute
MAD =
c)  MSE ( Mean Square Error ) atau Nilai Rata-Rata Kesalahan Kuadrat
MSE =
d)  MAPE ( Mean Absolute Percent Error ) atau Nilai Rata-Rata Kesalahan Persentase Absolute

## MAPE=

## 4. Analisis dan Pembahasan Deskripsi Data
Data yang diperlukan dalam penelitian ini diperoleh melalui instrument kuesioner yang berisi data historis penjualan perbulan selama 3 tahun ( tahun 2015, 2014 dan 2013 ) dari responden dan data dari hasil wawancara kepada produsen sekaligus pedagang ditambah dari pengurus dan ketua koperasi GAPEBTA, tabel 1. Tabel 1 Data Penjualan Bordir Tasikmalaya Toko A Jan 2013 s/d Des 2015 Month Actual Month Actual Month Actual Jan-13 105 Jan-14 145 Jan-15 220 Feb-13 115 Feb-14 155 Feb-15 235 Mar-13 130 Mar-14 170 Mar-15 245 Apr-13 130 Apr-14 170 Apr-15 240 May-13 120 May-14 160 May-15 245 Jun-13 130 Jun-14 175 Jun-15 270 Jul-13 140 Jul-14 190 Jul-15 280 Aug-13 115 Aug-14 150 Aug-15 250 Sep-13 125 Sep-14 165 Sep-15 250 Oct-13 120 Oct-14 160 Oct-15 240 Nov-13 130 Nov-14 170 Nov-15 250 Des-13 140 Des-14 190 Des-15 275
Dari data di atas akan dijadikan bentuk grafik untuk dapat di analisis berdasarkan
data periodik, trend dan musiman.
Gambar 1 . Grafik Penjualan Bordir Tasikmalaya Toko A Jan 2013 – Des 2015
Dari data di atas akan diolah dengan 3 model pemulusan ( single , double dan triple
ISSN 1412-565 X
Peramalan Penentuan Jumlah Permintaan Konsumen Berbasis Teknologi Informasi .... (Lies Sunarmintyastuti, dkk.)
exponential smoothing ) menggunakan sistem peramalan yang dibuat dengan editor NetBeans berbahasa pemrograman Java dan basis data menggunakan MySQL berdasarkan rancangan sistem yang dibuat dengan flowchart
Flowchart Sistem Bagan Alir ( flowchart ) digunakan untuk alat bantu komunikasi dan untuk dokumentasi (Pressman, 2010). Flowchart untuk sistem ini dibagi menjadi 3 flowchart untuk masing- masing peramalan ( single exponential smoothing , double exponential smoothing dan triple exponential smoothing ), tetapi pada penelitian ini flowchart yang diberikan hanya flowchart untuk peramalan single exponential smoothing . Berikut flowchart sistem untuk peramalan single exponential smoothing .
Gambar 2 . Flowchart sistem peramalan dengan perhitungan single exponential smoothing
Bagan alir program perhitungan di atas dapat dijelaskan sebagai berikut :
1.  Memasukkan data penjualan yang akan diramalkan dan nilai alpha
2.  Menghitung nilai peramalan
3.  Keluaran untuk proses perhitungan peramalan
4.  Menghitung nilai Mean Error (ME)
5.  Menghitung nilai Mean Absolute
Deviation (MAD)
6.  Menghitung nilai Mean Percentage Error (MAPE)
7.  Menghitung nilai Mean Square Error
(MSE)
8.  Keluaran untuk ramalan periode berikutnya serta nilai ME, MAD, MAPE, MSE dengan metode single exponential smoothing .
9.  Jika ingin menyimpan hasil peramalan maka komputer akan memproses penyimpanan data kemudian selesai. Jika tidak maka selesai.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tampilan awal dari sistem peramalan yang sudah dibuat dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3 Tampilan awal dari sistem peramalan
Proses awal dari sistem peramalan ini adalah dengan menginput data barang berdasarkan kode barang, nama barang dan jumlah penjualan barang (nilai aktual).

## Gambar 4
Form input sistem peramalan Proses selanjutnya adalah perhitungan
Peramalan Penentuan Jumlah Permintaan Konsumen Berbasis Teknologi Informasi .... (Lies Sunarmintyastuti, dkk.)
nilai peramalan dengan ke 3 metode peramalan ( single , double , dan triple exponential smoothing ). Dan berikut adalah hasil perhitungan peramalannya.
Tabel 2 Hasil Perhitungan Metode Single Exponential Smoothing Month Actual Forecast Month Actual Forecast Month Actual Forecast Jan-13 105 105 Jan-14 145 139 Jan-15 220 188 Feb-13 115 105 Feb-14 155 144 Feb-15 235 217 Mar-13 130 114 Mar-14 170 154 Mar-15 245 233 Apr-13 130 128 Apr-14 170 168 Apr-15 240 244 May-13 120 130 May-14 160 170 May-15 245 240 Jun-13 130 121 Jun-14 175 161 Jun-15 270 245 Jul-13 140 129 Jul-14 190 174 Jul-15 280 267 Aug-13 115 139 Aug-14 150 188 Aug-15 250 279 Sep-13 125 117 Sep-14 165 154 Sep-15 250 253 Oct-13 120 124 Oct-14 160 164 Oct-15 240 250 Nov-13 130 120 Nov-14 170 160 Nov-15 250 241 Des-13 140 129 Des-14 190 169 Des-15 275 249 Berdasarkan hasil perhitungan dari Single Exponential Smoothing Model dengan  menggunakan  nilai  α  =  0.1,  0.5 dan 0.9, maka didapat nilai error terkecil dengan menggunakan  4(empat) metode yang memperoleh hasil  ME=5, MAD=13, MAPE=7% dan MSE= 241 ,yaitu dari nilai α = 0.9. Nilai  α inilah yang akan digunakan untuk
menghitung nilai peramalan pada periode berikutnya. Single Exponential Smoothing Model digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya satu bulan kedepan. Model ini mengasumsikan bahwa data berfluktuasi disekitar nilai mean yang tetap,tanpa trend atau pola pertumbuhan.
Tabel 3 Hasil Perhitungan Nilai Kesalahan Metode Single Exponential Smoothing Nilai Kesalahan α= 0.1 α= 0.5 α= 0.9 ME 33 9 5 MAD 34 15 13 MAPE 17% 8% 7% MSE 1667 319 241 Tabel 4 Hasil Perhitungan Metode Double Exponential Smoothing Month Actual at Tt Forecast Jan-13 105 105,00 5,00 Feb-13 115 114,50 5,45 110 Mar-13 130 129,00 6,35 120 Apr-13 130 130,53 5,87 135 May-13 120 121,64 4,40 136 Jun-13 130 129,60 4,75 126 Jul-13 140 139,44 5,26 134 Aug-13 115 117,97 2,59 145 Sep-13 125 124,56 2,99 121 Oct-13 120 120,75 2,31 128 Nov-13 130 129,31 2,93 123 Des-13 140 139,22 3,63 132 Jan-14 145 144,79 3,82 143 Feb-14 155 154,36 4,40 149 Mar-14 170 168,88 5,41 159 Apr-14 170 170,43 5,03 174 May-14 160 161,55 3,63 175 Jun-14 175 174,02 4,52 165 Jul-14 190 188,85 5,55 179 Aug-14 150 154,44 1,55 194 Sep-14 165 164,10 2,36 156 Oct-14 160 160,65 1,78 166 Nov-14 170 169,24 2,46 162 Des-14 190 168,17 4,11 172 Jan-15 220 217,23 6,61 192 Feb-15 235 233,68 7,61 224 Mar-15 245 244,65 7,93 241 Apr-15 240 241,26 6,79 253 May-15 245 245,31 6,52 248 Jun-15 270 268,18 8,16 252 Jul-15 280 279,63 8,48 276 Aug-15 250 253,81 5,05 288 Sep-15 250 250,89 4,26 259 Oct-15 240 241,51 2,89 255 Nov-15 250 249,44 3,40 244 Des-15 275 272,78 5,39 253
Peramalan Penentuan Jumlah Permintaan Konsumen Berbasis Teknologi Informasi .... (Lies Sunarmintyastuti, dkk.)
Perhitungan
Double Exponential
Smoothing Model yang dilaksanakan dengan menggunakan kombinasi nilai α = 0,1, 0,5, 0,9 dan nilai β = 0,1 ,0,5, 0,9. Dari hasil perhitungan  didapat hasil  nilai error yang  terkecil yaitu:  ME = -1, MAE = 12, MAPE = 7%, MSE = 246 yang diperoleh dari  kombinasi nilai  α = 0,9 dan nilai  β = 0,1. Model Double Exponential Smoothing mempunyai kinerja yang bagus dalam
meramalkan data dengan nilai perhitungan tingkat error yang paling kecil terhadap data pengamatan sebenarnya di lapangan.Untuk menghasilkan akurasi yang tinggi dalam metode peramalan Double Exponential Smoothing sebaiknya memperhatikan pola data dengan baik, karena Double Exponential Smoothing untuk pola data mengandung trend.
Tabel 5 Hasil Perhitungan Nilai Kesalahan Metode Double Exponential Smoothing Nilai Kesalahan Kombinasi α= 0.1,0.5,0.9 dan β= 0.1,0.5,09 α = 0.1 β = 0.1 α = 0.1 β = 0.5 α = 0.1 β = 0.9 α = 0.5 β = 0.1 α = 0.5 β = 0.5 α = 0.5 β = 0.9 α = 0.9 β = 0.1 α = 0.9 β = 0.5 α = 0.9 β = 0.9 ME 1 0 -2 0 0 1 0 0 1 MAD 17 20 21 13 14
15 12 13 15 MAPE 9% 10% 12% 7% 8% 8% 7% 8% 9% MSE 426 552 632 281 338
340 239 299 371 Tabel 6 Hasil Perhitungan Metode Triple Exponential Smoothing Month Actual at Tt St Forecast Jan-13 105 0,90 Feb-13 115 0,99 Mar-13 130 130 0 1,11 Apr-13 130 137,22 1 0,92 117 May-13 120 129,84 0 0,95 136 Jun-13 130 123,21 -1 1,08 145 Jul-13 140 137,02 1 0,97 113 Aug-13 115 129,08 0 0,92 132 Sep-13 125 122,08 -1 1,05 140 Oct-13 120 122,30 -1 0,98 118 Nov-13 130 131,21 0 0,96 112 Des-13 140 132,12 0 1,06 139 Jan-14 145 140,42 1 1,00 123 Feb-14 155 151,76 2 0,99 135 Mar-14 170 157,36 2 1,07 163 Apr-14 170 164,51 3 1,02 161 May-14 160 164,61 3 0,98 166 Jun-14 175 165,51 2 1,06 179 Jul-14 190 177,22 3 1,05 171 Aug-14 150 166,80 2 0,94 177 Sep-14 165 162,02 1 1,04 179 Oct-14 160 158,19 1 1,03 171 Nov-14 170 169,94 2 0,97 149 Des-14 190 177,21 2 1,06 179 Jan-15 220 196,78 4 1,07 185 Feb-15 235 221,59 6 1,02 195 Mar-15 245 229,86 6 1,06 241 Apr-15 240 229,96 6 1,06 254 May-15 245 238,53 6 1,02 239 Jun-15 270 249,52 7 1,07 260 Jul-15 280 260,31 7 1,07 271 Aug-15 250 256,05 6 1,00 273 Sep-15 250 247,61 4 1,04 281 Oct-15 240 238,48 3 1,04 269 Nov-15 250 245,93 4 1,01 241 Des-15 275 256,85 4 1,06 260 Tabel 7 Hasil Perhitungan Nilai Kesalahan Metode Triple Exponential Smoothing Nilai Kesalahan ME MAD MAPE MSE
α = 0.1, β = 0.1, γ=0.1
15 22 11% 792 α = 0.1, β = 0.5, γ=0.1 1 21 11% 614 α = 0.1, β = 0.9, γ=0.1 -1 24 13% 776 α = 0.5, β = 0.1, γ=0.1 1 17 10% 480 α = 0.5, β = 0.5, γ=0.1 -1 20 11% 551 α = 0.5, β = 0.9, γ=0.1 0 21 12% 603 α = 0.9, β = 0.1, γ=0.1 -1
23 13%
821
α = 0.9, β = 0.5, γ=0.1 -2 27 15% 1150 α = 0.9, β = 0.9, γ=0.1 -2 35 19% 1698
α = 0.1, β = 0.1, γ=0.5
10 20 11% 560 α = 0.1, β = 0.5, γ=0.5 1 19 10% 576 α = 0.1, β = 0.9, γ=0.5 -1 20 11% 674
ISSN 1412-565 X
Peramalan Penentuan Jumlah Permintaan Konsumen Berbasis Teknologi Informasi .... (Lies Sunarmintyastuti, dkk.)
Perhitungan Model Triple Exponential Smoothing dengan Multiplicative Seasonal Model  dengan menggunakan kombinasi  α = 0,1 ,0,5, 0,9  dan  β = 0,1, 0,5, 0,9  serta  γ = 0,1, 0,5 ,0,9. Hasil perhitungan didapatkan error terkecil yaitu  ME =2 ,MAE = 16 , MAPE = 9% dan MSE = 329 dari kombinasi α  =  0,5  ,β  =  0,1  dan  γ  =  0,5. Metode Triple Exponential Smoothing dengan Multiplicative Seasonal Model menyatakan bahwa dari hasil perbandingan peramalan tersebut yang memiliki error yang terkecil akan digunakan sebagai informasi prediksi penjualan produk untuk periode berikutnya. Selanjutnya metode ini digunakan ketika menunjukan adanya trend dan perilaku musiman serta lebih cocok untuk membuat ramalan  yang  berfluktuatif  atau  mengalami gelombang pasang surut.

## SIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
a.  Hasil perhitungan  dengan metode Single Exponential Smoothing digunakan untuk peramalan dalam jangka pendek biasanya satu bulan kedepan. Data dari  hasil  perhitungannya  berfluktuasi disekitar nilai mean (rata-rata) yang tetap tanpa trend dan pertumbuhan.
b.  Hasil perhitungan  dengan metode Double Exponential Smoothing mempunyai performance yang bagus dalam meramalkan. Hal tersebut ditunjukan dengan pola data yang kecenderungan naik
c.  Hasil perhitungan  dengan metode Triple Exponential Smoothing dengan

## Multiplicative Seasonal
Model menunjukan bahwa dengan melaksanakan pemulusan sebanyak tiga kali  yaitu nilai level,nilai trend dan nilai estimasi musiman. Dengan hal tersebut diharapkan dapat memberikan hasil data peramalan yang mendekati kenyataan.
d.  Setelah peneliti melakukan pengolahan data berdasarkan data historis penjualan dari responden dengan pengujian trialand error untuk semua metode ( single exponential smoothing, double exponential smoothing dan triple exponential smoothing dengan Multiplicative Seasonal Model ), maka dapat  disimpulkan  grafik  dari  data penjualan responden berbeda untuk setiap responden tergantung dari data historisnya

## DAFTAR  RUJUKAN
Heizer, Jay, Barry, Render. (2015). Manajemen Operasi, Edisi 11, Jakarta: Salemba Empat.
Assauri, Sofjan, (2016), Manajemen OperasiProduksiEdisi 3 , Jakarta: PT RajaGrafindo Persada.
Stevenson, William J and Sum Chee Chuong. (2014), Operations Management ; An Asian Prespective. Jakarta: Salemba Empat.
Pressman, Roger S.(2010). Software Engeneering A Practitioner Approach (7 th Edition) . New York : McGraw Hill