Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Perbandingan Metode Peramalan Pada Penjualan Barang | Mentari | Eddy | Erwin

## PERBANDINGAN METODE PERAMALAN PADA PENJUALAN BARANG DAGANG CV ANDIKA DI PULAU BURU
Mentari Rasyid 1) , Eddy A Muharyanto 2) , Erwin S Wagola 3)
1) Prodi Teknik Industri, Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Pattimura
2,3) Prodi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Iqra Buru Email : mentarirasyid03@gmail.com
Abstrak ,  Industri  Dagang  memerlukan  teknik  peramalan  agar  dapat  memberikan  prediksi  mengenai kebutuhan  barang  dagang  yang  diperlukan  untuk  penjualan. Forecasting atau  peramalan  adalah  alat penting  untuk  perencanaan  pada  organisasi  atau  bisnis  manapun,  dan  memiliki  perananan  penting  dalam keputusan pada tingkat manajemen.    CV Andika merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dibidang perdagangan  sembako  dan  jenis  kebutuhan  sehari-hari  lainnya  yang  berlokasi  di  Jalan  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  beberapa  metode  peramalan  yakni Moving  Average , Exponential  Smoothing  dan  Trend  Linear  agar  memperoleh  metode  peramalan  terbaik  guna  menentukan penjualan  barang  dagang.  Pengaruh  nilai  error  juga  menjadi  salah  factor  penentu  ditentukannya  nilai terendah. Berdasarkan hasil pengolahan data, diperoleh nilai Eror MAD, MSE, RMSE dan MAPE dengan menggunakan  metode  trend  linear  memiliki  nilai  eror  paling  terkecil  disbanding  dengan  metode  lainnya. Peramalan penjualan untuk lima bulan ke depan atau Januari 2023 hingga Mei 2023 akan menjadi 308,51 pada  Januari  2023,  311,77  atau  312  pada  Februari  2023,  315,03  pada  Maret  2023,  318,30  atau  318  pada April 2023 dan jumlah 322 pada Mei 2023. Artinya CV Andika harus memiliki persediaan gula pasir sesuai dengan hasil forecast , agar tidak terjadi kekurangan maupun kelebihan pasokan produk.
Kata Kunci : Forecasting , Moving Average , Exponential Smoothing , Trend Linear , Nilai Eror.

## PENDAHULUAN
Suatu  usaha  untuk  memprediksi  atau memperkirakan sesuatu hal yang akan terjadi di  masa  depan  disebut  sebagai  sebagai peramalan.      Pembuatan  perencanaan  bagi setiap  organisasi  bisnis  dan  untuk  setiap pengambilan  keputusan  manajemen  yang sangat signifikan (Isnayato, 2014). Peramalan  dilakukan  dengan  tujuan  agar meminimumkan kesalahan meramal
berdasarkan  data-data  yang  telah  ada sebelumnya (Fachrurrazi, 2019). Penggunaan teknik peramalan tersebut dapat memberikan prediksi sehingga didapatkan langkah- langkah  efektif  yang  dapat  dilakukan  untuk kegiatan  selanjutnya.  Perusahaan  didirikan dengan  tujuan  untuk  dapat  menghasilkan barang  dan  jasa  yang  menjadi  kebutuhan konsumen  dan  tentunya  untuk  mendapatkan keuntungan  dari  usaha  tersebut  dan  juga untuk membantu pemerintah dalam mengurangi  angka  pengangguran  dengan membuka  lapangan  pekerjaan  (Sudarismiati, 2016).
Industri  Dagang  memerlukan  teknik peramalan  ini  agar  dapat  memberikan prediksi mengenai kebutuhan barang  dagang yang  diperlukan  untuk  penjualan.  Indonesia
merupakan  salah  satu  negara  yang  unggul dengan  sector  perdagangannya,  hal  ini dibuktikan  dengan  banyaknya  perusahaan- perusahaan yang bergerak pada jasa pejualan barang  dagang.  Sebuah  perusahaan  harus mampu menentukan dan menetapkan keputusan  atau  kebijakan  untuk  menghadapi hal-hal yang tidak pasti di masa depan, salah satunya  adalah  terkait  permintaan  konsumen yang bersifat fluktuatif.
CV  Andika  merupakan  salah  satu perusahaan yang bergerak dibidang perdagangan  sembako  dan  jenis  kebutuhan sehari-hari  lainnya  yang  berlokasi  di  Jalan Pendidikan,  Kota  Namlea  Kabupaten  Buru. Dalam  kaitannya  dengan  rencana  penjualan barang  dagang,  diperlukan  informasi  terkait jumlah  penjualan  yang  akan  memberikan gambaran  tentang  prospek  produk  di  pasar. Akibat  dari  kenaikan  bahan  bakar  minyak akan  terjadi  pada  akhir  tahun  2022,  hal tersebut berdampak kepada kenaikan kebutuhan  lainnya  tak  terkecuali  barang sembako.  Hal  ini  pun  turut  berpengaruh secara signifikan terhadap permintaan barang oleh  konsumen,  yang  selalu  mengalami keadaan  naik-turun.  Salah  satunya  adalah produk  Gula  Pasir  dalam  kemasan  Karung
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Perbandingan Metode Peramalan Pada Penjualan Barang | Mentari | Eddy | Erwin
berukuran 50 kg. Kebutuhan akan Gula Pasir semakin  meningkat,  hal  ini  dibuktikan dengan  tingginya  permintaan  produk  Gula Pasir selama kurun waktu satu tahun, dengan rata-rata permintaan
300
karung.
Berdasarkan  hasil  observasi,  CV  Andika pernah mengalami kerugian karena keterlambatan  pemesanan  Gula  Pasir,  yang berdampak  kepada  kehilangan  konsumen. Hal ini dikarekankan karena kesalahan dalam melakukan perhitungan ketersedian stok gula pasir.    Selama  ini  CV  Andika  belum menggunakan  metode  peramalan  tertentu untuk peramalan penjualan barang dagangnya. Salah satu cara untuk membantu proses  pemasaran  memenuhi  permintaan konsumen adalah dengan peramalan penjualan. Peramalan penjualan akan menjadi masukan yang sangat penting dalam pengambilan  keputusan  oleh  perusahaan terhadap  perencanaan  dan  pengandalian. Terdapat  berbagai  metode  atau  pendekatan yang  dapat  digunakan  untuk  meramalkan pejualan, diantaranya adalah Moving Average , Exponential  Smoothing , Trend Linear dan model deret waktu ( Time Series ).
Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan beberapa metode peramalan untuk kemudian dibandingkan.  Pemilihan  metode  peramalan terbaik didasarkan kepada pengukuran tingkat  kesalahan  peramalan  dan  hasil pengecekan  ramalan  dengan  nilai  sinyal monitoring (Monanda, et al. 2022)
Hayuningtias dan Sari (2021)
meramalkan  permintaan  alat  kesehatan dengan menggunakan metode moving average dan  meramalkan  jumlah  mahasiswa (Prapcoyo, 2018) meramalkan jumlah penganggguran  di  wilayah  tersebut.  Selain itu, metode peramalan lain yakni Exponential Smoothing (Syahwan,  2021)  digunakan untuk  memprediksi  permintaan  produk  atap bahan  bangunan.  Metode Trend  Linear juga digunakan untuk peramalan penjualan pupuk untuk memprediksi pertumbuhan dan penuruan  penjualan  pupuk  setiap  bulan (Lusiana,  2020)  dan  untuk  meramalkan permintaan  pekerja  perhotelan  di  wilayah Bali (Pratami, 2018).
Sehubungan dengan pendekatan beberapa metode peramalan yang digunakan,
maka tujuan penelitian ini adalah meramalkan  penjualan  sembako  khususnya produk Gula Pasir dalam ukurang karung 50
kg.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membandingkan peramalan permintaan dengan menggunakan metode Moving
Average , Exponential Smoothing dan Linear Trend .    Hasil  penelitian  ini  dimaksudkan untuk memberikan rekomendasi untuk peramalan  penjualan  produk  perusahaan nantinya.

## METODE
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian yang  dilakukan  secara  deskriptif  kuantitatif, yakni  penelitian  dengan  menganalisis  data berupa angka-angka yang real dari perusahaan.  Penelitian  ini  dilakukan  pada CV  Andika  bergerak  dibidang  perdagangan, perumusan  masalah  dan  tujuan  penelitian, kegiatan observasi, wawancara dan penelitian  terdahulu  meruapakan  teknik- teknik  pengambilan  data  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini.  Proses  pengumpulan data  dilakukan  dengan  wawancara  dan  studi dokumen.
Beberapa  metode  peramalan  deret waktu  digunakan  dalam  penelitian  ini, termasuk  rata-rata  bergerak,  pemulusan eksponensial  dan  tren  linear.  Berdasarkan hasil  pengukurna  nilai  eror  tersebut,  metode peramalan  dianalisis  dan  dievaluasi  untuk menentukan  metode  peramalan  yang  terbaik dan  akurat.  Pengukuran  nulau  eror  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  didasarkan pada mean absolute deviation (MAD), mean Square  Error  ( MSE),  RMSE  ( Root  Square Error )  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage Error) .  Langkah-langkah  yang  diperlukan untuk  setiap  metode  yang  digunakan  adalah sebagai berikut :
A. Moving Average Moving Average (MA)  menggunakan berbagai  nilai  fakta  histroris  untuk membuat prakiraan. Metode MA mengasumsikan  bahwa  permintaan  pasar relative  stabil  dari  period  eke  periode. Metode  peramalan  ini  menggunakan  data pada  rata-rata  periode  terkahir  untuk meramalkan  periode  selanjutnya.  Bentuk perhitungan menurut metode MA ditunjukkan  pada  persamaan  1  (Heizer  & Render, 2016) :

## B. Exponential Smoothing
Konsep pada metode Exponential Smoothing hamper  sama  dengan  metode
Moving Weight Average (WMA)  namun perbedaan  adalah  memberikan  bobot lebih  pada  data  terkini.  Formualasi perhitungan
dengan menggunakan metode  ES  dapat  ditunjukkan  pada persamaan (2) : (Wardah, 2016) = + (2)
Ket : y ̂_(t+1) : Nilai Peramalan untuk periode selanjutnya ɑ : konstanta pemulusan (0<ɑ<1) Yt            :  nilai  katual  dari  series  pada periode t
y ̂_t  :  nilai  pemulusan  pada  periode sebelumnya
C. Trend Linear Metode trend linear merupakan
pergerakan  jangka  panjang  dalam  satu deret  waktu  yang  terkadang  digambarkan sebagai  garis  lurus  atau  kurva  halus. Metode  ini  mencocokan  garis  tren  ke serangkaian  titik  data  historis  dan kemudian  memproyeksikannya  ke  masa depan  untuk  prakiraan  jangka  menengah- panjang. Penelitian ini menggunakan tren linear  dengan  rumus  perhitungan  yang ditunjukkan dengan persaman (3) :
= ɑ + bx                                        (3)
Nilai slope b    diformulasikan  ditunjukkan pada persamaan (4)
b = (4)
sedangkan  untuk  perhitungan  y-intrcept ditnjukkan pada persamaan (5) ɑ = (5)
ket :
:  nilai  hitung  dari  variable  yang  akan diprediksi (hasil forecasting )
: nilai intercept sumbu y
: Slope (Kemiringan) garis regresi
:Nilai  dari  vaiabel  bebas  yang  diketahui (periode waktu)
:  Nilai  dari    variable  dependen  yang diketahui
: rata-rata nilai x
: rata-rata nilai y
: jumlah titik data yang diamati
D. Perhitungan Nilai Error
1) MAD ( Mean Absolute Deviation ) MAD  merupakan  rata-rata  kesalahan mutlak  selama  periode  waktu  tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan  lebih  besar  atau  lebih  kecil dibandingkan  dengan  faktanya.  Secara sistematis,  MAD  dirumuskan  sebagai berikut :
)           (6)
2) MSE ( Mean Square Error)
MSE  dihitung  dengan  menjumlahkan kuadrat  kesalahan  peramalan  pada  setiap periode  dan  membaginya  dengan  jumlah epriode  peramalan.  Secara  sistematis, MSE dirumuskan sebagai berikut :
(7)
3) RMSE ( Root Mean Squared Error ) RMSE  memiliki  konsep  seperti  MSE namun  yang  menjadi  pembeda  adalah mengakarkan nilai hasilnya. Untuk perhitungannya dapat dilihat pada persamaan (8) :
(8)
4) MAPE ( Mean Absolute Percentage
Error ) MAPE  merupakan  ukuran  kesalahan relative, MAPE biasanya lebih berarti bila dibandingkan dengan MAD karena MAPE  menyatakan  persentase  kesalahan hasil  peramalan  terhadap  permintaan actual  selama  periode  tertentu  yang  akan memberikan informasi
persentase kesalahan  terlalu  tinggi  atau  terlalu rendah. Secara sistematis, MAPE dinyatakan sebagai berikut : (9)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini membahas terkait perbandingan metode peramalan yang terbaik  untuk  membandingkan  tiap-tiap metode  peramalan  dengan  memperhatikan nilai kesalahan (eror). Penelitian ini menghitung peramalan Gula Pasir berukuran 50  kg  (satuan  karung).  Adapun  perolehan
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Perbandingan Metode Peramalan Pada Penjualan Barang | Mentari | Eddy | Erwin
data  selaama  satu  tahun  sejak  Januari  2022- Desemer 2022 digambarkan dalam gambar 1.
Gambar 1. Data Penjualan Gula Januari- Desember 2022 A. Perhitungan menggunakan metode

## Moving Average
Untuk  memperoleh  hasil  peramalan  yang lebih  efektif,  maka  digunakan  metode rata-rata  sebanyak  2  periode.  Yakni periode 1 dan periode 2. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. HP Moving Average Periode Historical Demand "Gula Pasir" MA 2 MA 3 1 325 - - 2 310 - - 3 290 317,5 - 4 300 300 308,33 5 350 295 300,00 6 260 325 313,33 7 300 305 303,33 8 320 280 303,33 9 300 310 293,33 10 290 310 306,67 11 290 295 303,33 12 340 290 293,33 13 Future (13) 315 306,67 (Observasi, 2022) B. Perhitungan Menggunakan
Metode Exponential Smoothing
Untuk  metode  Exponential  Smoothing nilai  konstanta  dapat  ditentukan  dengan cara  trial  dan  error.  Namun  dalam penelitian  ini  menggunakan  persamaan (10) :
(10 )
Dimana : ɑ : Nilai Konstanta
n : Jumlah Periode Waktu maka  diperoleh  nilai  konstanta  adalah
0,15.
Hasil perhitungan dapat dilihat pada table 2. Table 2.  HP Exponential Smoothing Periode Historical Demand "Gula Pasir" ES ( ɑ = 0,15) 1 325 306,3 2 310 309,1 3 290 309,2 4 300 306,3 5 350 305,4 6 260 312,1 7 300 304,3 8 320 303,6 9 300 301,2 10 290 301,1 11 290 299,6 12 340 298,2 13 Future (13) 304,5

## C. Perhitungan Menggunakan Metode Trend Linear
Untuk  memperoleh  hasil  peramalan  yang lebih  efektif,  maka  digunakan  metdoe rata-rata  sebanyak  2  periode,  yakni periode 1 dan periode 2. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 HP Trend Linear Periode Historical Demand "Gula Pasir" Trend Linear 1 325 285,701 2 310 288,96 3 290 292,219 4 300 295,478 5 350 298,738 6 260 301,997 7 300 305,256 8 320 308,515 9 300 311,775 10 290 315,034 11 290 318,293 12 340 321,552 13 Future (13) 324,811
D. Perhitungan Nilai Error Pengukuran  nilai  eror  dapat  memberikan gambaran  terkait  dengan  performansi
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Perbandingan Metode Peramalan Pada Penjualan Barang | Mentari | Eddy | Erwin
peramalan  dari  setiap  metode.  Pada penelitian  ini  menggunakan  beberapa nilai  eror,  namun  metode  terbaik  adalah metode  yang  memberikan  nilai  eror terkecil yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Nilai Error Metode Peramalan MAD MSE RMSE  MAPE MA 2 53,96 17865,10 42,27 16,23 MA 3 79,17 24517,12  156,57 25,05 ES (ɑ=1,5) 26,40 9362,12 96,75 7,53 TL 18,92 1056,87 32,50 5,60
Setelah  perhitungnan  peramalan  dengan menggunakan  ketiga  metode,  tahapan selanjutnya  adalah  menentukan  metode mana  yang  lebih  efektif  serta  memiliki tingkat  kesalahan  yang  kecil  tetapi mempunyai  nilai  peramalan  yang  besar. Adapun parameter yang digunakan adalah dengan melihat  nilai MAD, MSE, RMSE dan  MAPE  yang  paling  mendekati  nilai terkecil.  Berdasarkan  table  4,  metode trend  linear  memiliki  tinkgat  kesalahan eror  yang  lebih  kecil  dibandingkan dengan metode peramalan lainnya.
E. Peramalan Permintaan Produk Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan  metode  peramalan  dan perhitungan nilai eror dari masing-masing metode  maka didapatkanlah  metode yang akan  digunakan  untuk  peramalan,  yakni metode trend linear .
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Wardah  (2016) terkait peramalan penjualan produk keripik,  dimana  metode  trend  analisis memiliki  tingkat  kesalahan  yang  lebih kecil dibandingkan dengan metode peramalan  lainnya.  Merujuk  ke[ada  hasil perhitungan, maka persamaan yang didapatkan  dari  hasil  perhitungan  dengan menggunakan metode Trend Linear untuk memprediksi  permintaan  produk  barang dagang  period  eke-13  atau  tepatnya  pada bulan Januari 2023 adalah :
= 266,1455 + 3,26 x (12)
Ket :
:  nilai  hitung  dari  variable  yang  akan diprediksi
: periode permintaan
Table 5. Peramalan Permintaan 5 Periode kedepan Future Periode Forecast 13 308,51 14 311,77 15 315,03 16 318,30 17 321,55
Berdasarkan  pada  table  5,  peramalan penjualan  pada  5  bulan  kedepan  atau sejak  Januari  2023  hingga  bulan  Mei 2023  masing-masing  adalah  sebesar 308,51  atau  308  untuk  bulan  Januari 2023,  311,77  atau  312  untuk  bulan Februari  2023,  315,03  atau  315  untuk bulan Maret 2023, 318,30 atau 318 untuk bulan  April  2023,  321,55  atau  322  untuk bulan  Mei  2023.  Artinya  CV  Andika harus menyediakan stok gula pasir ukuran 50  kg  sebanyak  j  haisl  perhitungan tersebut  untuk  setiap  bulan  yang  telah diramalkan agar tidak mengalami kekurangan  atau  kelebihan  persediaan produk  gula  pasir.  Hal  ini  dimaksudkan agar konsumen dapat terpenuhi permintaannya  dan  pihak  perusahaan dapat  memperoleh  keuntungan  sesuai dengan yang diharapkan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Untuk melakukan peramalan, beberapa metode  dapat  digunakan  antara  lain  metode Moving  Average,  Exponential  Smoothing, trend  Linear  untuk  mendapatkan  nilai terkecil dari peramalan. Berdasarkan pengumpulanm perhitungan dan pengelolaan data serta analisis hasil perhitungan menggnakan  nilai  eror  yakni  nilai  MAD, MSE,  RMSE  dan  MAPE  maka  diperoleh metode trend linear memiliki nilai  kesalahan yang  paling  terkecil.  Peramalan  permintaan produk Gula Pasir akan mengalami peningkatan, hasil penelitian dapat
digunakan untuk  menjadi  pertimbangan bagi
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, September 2023 Perbandingan Metode Peramalan Pada Penjualan Barang | Mentari | Eddy | Erwin
eprusahaan untuk merencanakan stok persediaan.  Pada  penelitian  selanjutnya diharapkan  pengemabnga  metode  peramalan Time  Series juga  dapat  mempertimbngkan untuk menggunakan metode kasual.

## DAFTAR PUSTAKA
Isnayati.  “Sistem  Peramalan  Penjualan Sepeda  Motor    Menggunakan  Metode Trend  Projection  Pada  UD  Prima Nusantara”.  Jurnal  Sistem  Informasi ISSN : 2598-599X, 2014 S.  Fachrurrazi,  “Peramalan  Penjualan  Obat Menggunakan Metode Single Exponential  Smoothing ”  Pada  Toko
Obat  Bintang  Geurugok:,  TECHSI- Jurnal Teknik Informatika, Vol 7 No.1 PP.19-30, 2019 Sudarmiriasti,  Sari  T  Mery.  “Analisis Peraalan Penjualan Untuk Menentukan Rencana  Produksi  Pada  UD  Rifa’I, Jurnal Ekonomi dan Bisnis GRIWTH,
Vol 14. No 2 November 2015, Hal 17- 30 Rini W Monanda, Ananda Nessa, “Perbandingan Model Peramalan
Menggunakan  Model  Time  Series”.
Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri  dan Informasi, Vol 10, No.2, Mei 2022
Hayuningtyas,  R.  Y  dan  Sari.  R  (2021) “Apilasi  Peramalan  Alat  Kesehatan
Menggunakan Single Moving
Average ”,  Jurnal  Infortech,  3(1), pp.40-45
Prapcoyo,  H  (2018)  “Peramalan  Jumlah Mahasiswa  Menggunakan  Moving Avaerage”,  Telematika,  15(1),  p.67. doi : 10.31315/telematika.v15i1.3069 Syafwan, H et al (2021) “Forecasting Jumlah
Pengangguran  di  Kabupaten  Asahan Menggunakan Metode Weigth Moving”,  Jurnal  Teknik  Informatika Kaputama (KTIK), 5(2), pp.224-229 Lusiana,  A  dan  Yuliarty,  P.  (2020) “Penerapan Metode Peramalan (Forecasting) Pada Permintaan Atap di PT X, Industri Inovatif : Jurnal Teknik Industri, 10(1), pp.11-20. doi :10.36040/idnustri.v10i1.2530 Pratami,  N.W.C.A  (2018)  “Analisis  Jumlah Permintaan di Denpasar dengan Trend Linear”,  Jurnal  Bakti  Saraswati,  7(1), pp.31-37
Heizer, J dan Render, B. (2011) “Operations Management”.  New  Jersey  :  Pearson Education, Inc
Wardah  Siti  Iskandar  (2016).  Analisis Peramalan  Penjualan  Produk  Keripik Pisang  Kemasan  Bungkus,  Jurnal Teknik  Industri,  Vol  XI,  No.  3 September 2016