## PERAMALAN PENJUALAN BUAH IMPOR DI ARENA BUAH KECAMATAN CAKRANEGARA

## SALES FORECASTING OF IMPORTED FRUIT IN THE FRUIT ARENA OF CAKRANEGARA DISTRICT
Anwar 1* , Ni Luh Sri Supartiningsih 1
Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Mataram, Mataram, Indonesia *Email penulis korespondensi: anwar@unram.ac.id

## ABSTRAK
Prediksi  penjualan  yang  kurang  tepat  dan  tidak  akurat  dapat  mengakibatkan  biaya  produksi  meningkat sehingga seluruh investasi yang ditanamkan menjadi kurang efisien. Oleh karena itu dibutuhkan suatu ilmu dan  kegiatan  yang  mampu  memperkirakan  penjualan  yang  akan  datang  dengan  melihat  data  di  masa lampau. Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Arena Buah  Cakranegara  merupakan  salah  satu  pusat  penjualan  buah  terbesar  di  Kota  Mataram.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk:  (1)  Menentukan  metode  peramalan  kuantitatif  yang  paling  sesuai  untuk meramalkan  penjualan  buah  impor  di  Arena  Buah  Cakranegara,  (2)  Meramalkan  penjualan  buah  impor selama  15  bulan  mendatang  menggunakan  metode  peramalan  kuantitatif  terbaik  di  Arena  Buah Cakranegara. Metode peramalan kuantitatif time series yang diuji adalah metode Tren Linier , metode Tren Kuadratik , metode Single Eksponensial , metode Double Eksponensial , metode Dekomposisi Aditif , metode Dekomposisi  Multiplikatif, dan  metode  ARIMA.  Metode  peramalan  yang  terpilih  atau  terbaik  adalah metode yang memiliki nilai Mean Squared Error (MSE) terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Metode peramalan kuantitatif yang paling sesuai untuk buah impor anggur adalah ARIMA, untuk buah apel adalah tren kuadratik, untuk buah jeruk adalah single eksponensial, dan untuk buah pir adalah dekomposisi aditif. (2) Ramalan penjualan buah impor anggur untuk 15 bulan mendatang berkisar antara 215 kg hingga 250  kg.  Pada  buah  apel  ramalan  penjualan  untuk  15  bulan  mendatang  adalah  berkisar  antara  1.200  kg hingga  1.300  kg.  Pada  buah  jeruk  ramalan  penjualan  untuk  15  bulan  mendatang  adalah  konstan  yaitu 1.212,75 kg. Pada buah pir ramalan penjualan untuk 15 bulan ke depan adalah sekitar 500 kg hingga 900 kg.
Kata Kunci: Peramalan Penjualan, Buah Impor, Metode Peramalan

## ABSTRACT
Imprecise and inaccurate sales predictions can result in increased production costs so that all investments made become less efficient. Therefore we need a science and activities that are able to predict future sales by looking at past data. Forecasting is an important tool in planning an effective and efficient. Cakranegara Fruit Arena is one of the largest fruit selling centers in Mataram City. The aims of this study were to: (1) Determine  the  most  suitable  quantitative  forecasting  method  for  forecasting  sales  of  imported  fruit  at Cakranegara  Fruit  Arena,  (2)  Forecast  sales  of  imported  fruit  for  the  next  15  months  using  the  best quantitative  forecasting  method  at  Cakranegara  Fruit  Arena.  The  quantitative  time  series  forecasting methods tested are the Linear Trend method, the Quadratic Trend method, the Single Exponential method, the Double Exponential method, the Additive Decomposition method, the Multiplicative Decomposition method, and the ARIMA method. The chosen or best forecasting method is the method that has the smallest Mean Squared Error (MSE) value. The results showed that: (1) The most suitable quantitative forecasting method for imported grapes was ARIMA, for apples was the Quadratic Trend, for citrus fruits was single exponential, and for pears was additive decomposition. (2) Sales forecast for imported grapes for the next 15 months ranges from 215 kg to 250 kg. The sales forecast for apples for the next 15 months ranges from 1,200 kg to 1,300 kg. For oranges, the sales forecast for the next 15 months is constant at 1,212.75 kg. On pears the sales forecast for the next 15 months is around 500 kg to 900 kg.
Keywords: Sales Forecasting, Fruit Imports, Forecasting Methods

## PENDAHULUAN
Perkembangan  ekonomi  dan  dunia  bisnis  yang  sangat  pesat  dewasa  ini  yang ditandai  oleh  tingkat  persaingan  yang  semakin  keras,  menuntut  para  manajer  atau eksekutif  untuk  dapat  memahami  dan  meramalkan  keadaan  di  masa  depan  yang didasarkan pada kerangka pikir yang sistematis, rasional, dan ekonomis. Oleh karena itu, peramalan bisnis mempunyai posisi yang sangat penting dalam proses administrasi bisnis, terutama  dalam  membantu  para  pengusaha  dalam  proses  pengambilan  keputusan (Arsyad, 2014).
Memprediksi  penjualan  yang  terlalu  besar  dan  kurang  akurat  mengakibatkan biaya  produksi  akan  meningkat  sehingga  seluruh  investasi  yang  ditanamkan  menjadi kurang  efisien.  Untuk  mengantisipasi  permasalahan  tersebut  dilakukan  prediksi kemungkinan  terjadinya  penurunan  atau  kenaikan  penjualan  pada  periode  yang  akan datang  dengan  diperolehnya  informasi  yang  akurat,  sehingga  perusahaan  dapat mempersiapkan  strategi-strategi  yang  harus  ditempuh  guna  menghadapi  suatu  kondisi tertentu (Rangkuti, 2015).
Arena buah Cakranegara merupakan salah satu pusat penjualan buah terbesar di Kota Mataram. Permintaan buah impor yang terus meningkat setiap tahunnya, merupakan salah satu peluang bagi pengusaha untuk menambah lini perdagangannya dengan menjual buah impor. Sehingga dengan menjual buah impor, selain menambah kesetiaan pelanggan (pembeli), maka keuntungan pengusaha pun akan bertambah.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk:  (1)  Menentukan  metode  peramalan kuantitatif yang paling sesuai untuk meramalkan penjualan buah impor  di Arena  Buah Cakranegara, (2) Meramalkan penjualan buah impor 15 bulan mendatang menggunakan metode peramalan kuantitatif terbaik di Arena Buah Cakranegara.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian deskriptif. Penelitian  ini  dilakukan  di  Arena  Buah  Cakranegara.  Pemilihan  tempat  penelitian  ini dilakukan  dengan  sengaja  ( purposive )  dengan  pertimbangan  bahwa  Arena  Buah merupakan  salah  satu  pusat  penjualan  buah  impor  di  Cakranegara.  Penelitian  ini menggunakan  data  time  series  12  bulan  terakhir,  untuk  meramalkan  penjualan  dalam periode 15 bulan mendatang (Surakhmad, 2010; Umar, 1997).
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  dan  data sekunder. Data primer diperoleh dari wawancara menggunakan daftar pertanyaan yang ditujukan kepada penjual buah selama 12 bulan terakhir. Data yang diambil adalah data buah impor meliputi buah apel, anggur, jeruk dan pir.
Analisis  data  menggunakan  metode  peramalan  kuantitatif time  series adalah metode  Tren  Linier , metode  Tren  Kuadratik , metode  Single  Eksponensial , metode Double  Eksponensial , metode  Dekomposisi  Aditif , metode  Dekomposisi  Multiplikatif, dan metode ARIMA. Metode peramalan yang terpilih atau terbaik adalah metode yang memiliki nilai Mean Squared Error (MSE) terkecil (Mulyono, 2012).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pemilihan Metode Peramalan Terbaik
Pemilihan metode peramalan terbaik dilihat dari nilai error yang dihasilkan oleh masing-masing metode. Metode yang memiliki error terkecil adalah metode yang terbaik. Karena  semakin  kecil  nilai error yang  dihasilkan  maka  nilai  peramalan  semakin mendekati  nilai  aktualnya  atau  semakin  kecil  nilai error maka  semakin  akurat  nilai peramalannya (Nasution, 2013).
Tujuan  peramalan  adalah  mendapatkan  peramalan  yang  bisa  meminimumkan kesalahan  meramal (forecast  error) yang  biasa  diukur  dengan Mean  Absolute  Error (MAD) dan Mean  Squre  Error  (MSE),  s ehingga  dengan  adanya  peramalan  produksi manajemen perusahaan akan mendapatkan gambaran keadaan produksi dimasa yang akan datang,  dan  akan  memberikan  kemudahan  manajeman  perusahaan  dalam  menentukan kebijakan yang akan dibuat oleh perusahaan (Subagyo, 2012).
Menurut Handoko (2010) Model Time Series merupakan model peramalan runtut waktu untuk meramalkan kejadian-kejadian di waktu mendatang atas dasar serangkaian masa  lalu.  Serangkaian  data  ini  merupakan  serangkaian  observasi  sebagai  peubah menurut  waktu  dan  biasanya  ditabulasi,  serta  digambarkan  dalam  bentuk  grafik  yang menunjukkan peubah subyek. Dalam penelitian ini menerapkan model trend linear, trend kuadratik, single exponential smoothing, double exponential smoothing, decomposition additive, decomposition multiplicative dan ARIMA (1,0,1).
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  dibantu  dengan  menggunakan  program Minitab 16 , tingkat kesalahan ( error ) masing-masing metode ( Mean Squared Error ) dari buah impor seperti pada Tabel 1 hingga Tabel 4 berikut.
Tabel 1. Nilai MSE Metode Peramalan Time Series Buah Apel Impor No. Metode Peramalan α γ MSE 1 Trend Linear 1879,86 2 Trend Kuadratik 1819,09 3 Single Exponential Smoothing 0,539 2142,20 4 Double Exponential Smoothing 0,674 0,085 2271,89 5 Decomposition Additive 2170,75 6 Decomposition Multiplicative 2190,59 7 ARIMA (1,0,1) 22508,0
Sumber: Data Primer Diolah (2023)
Berdasarkan Tabel 1, penjualan buah apel impor pada Arena Buah Cakranegara dengan  aplikasi Minitab  16 diperoleh  metode  peramalan terbaik  adalah  metode Trend Kuadratik karena memiliki nilai MSE terkecil sebesar 1819,09. Tabel 2. Nilai MSE Metode Peramalan Time Series Buah Anggur Impor No. Metode Peramalan α γ MSE 1 Trend Linear 3903,17 2 Trend Kuadratik 3752,83 3 Single Exponential Smoothing 0,953 2402,94 4 Double Exponential Smoothing 0,970 0,047 2530,49 5 Decomposition Multiplicative 3498,51 6 Decomposition Additive 3551,49 7 ARIMA (1,0,1) 2289,46 Sumber: Data Primer Diolah (2023)
Berdasarkan Tabel 2, penjualan buah anggur impor pada Arena Buah Cakranegara dengan aplikasi Minitab 16 diperoleh metode peramalan terbaik adalah metode ARIMA (1,0,1) karena memiliki nilai MSE terkecil sebesar 2289,46 dibandingkan dengan metode peramalan lainnya.
Tabel 3. Nilai MSE Metode Peramalan Time Series Buah Jeruk Impor No. Metode Peramalan α γ MSE 1 Trend Linear 61008,3 2 Trend Kuadratik 51215,2 3 Single Exponential Smoothing 0,847 31119,9 4 Double Exponential Smoothing 0,892 0,025 34902,8 5 Decomposition Additive 58284,1 6 Decomposition Multiplicative 61335,7 7 ARIMA (1,0,1) 32787,0
Sumber: Data Primer Diolah (2023)
Berdasarkan Tabel 3, penjualan buah jeruk impor pada Arena Buah Cakranegara dengan  aplikasi Minitab  16 diperoleh  metode  peramalan  terbaik  adalah  metode Single Exponential  Smoothing karena  memiliki  nilai  MSE  terkecil  sebesar  31119,9 dibandingkan dengan metode peramalan lainnya.
Tabel 4. Nilai MSE Metode Peramalan Time Series Buah Pir Impor No. Metode Peramalan α γ MSE 1 Trend Linear 15513,8 2 Trend Kuadratik 15482,2 3 Single Exponential Smoothing 0,52 16180,3 4 Double Exponential Smoothing 0,69 0,082 22884,7 5 Decomposition Additive 11171,6 6 Decomposition Multiplicative 11533,2 7 ARIMA (1,0,1) 15999,0
Sumber: Data Primer Diolah (2023)
Berdasarkan  Tabel  4,  penjualan  buah  pir  impor  pada  Arena  Buah  Cakranegara dengan  aplikasi Minitab  16 diperoleh  metode  peramalan  terbaik  adalah  metode Decomposition  Additive karena  memiliki  nilai  MSE  terkecil  sebesar  11171,6 dibandingkan dengan metode peramalan lainnya.

## Peramalan Penjualan Buah Impor dengan Metode Terbaik
Hasil  peramalan  penjualan  masing-masing  buah  impor  dengan  menggunakan metode peramalan terbaik adalah seperti pada Tabel 5 hingga Tabel 8 berikut: Tabel  5.  Ramalan  Penjualan  Buah  Anggur  Impor  Bulan  Januari  2023  –  Maret  2024
dengan Metode ARIMA (1,0,1) Periode Bulan Peramalan Penjualan (kg) 13 Januari 2023 251,846 14 Februari 2023 240,027 15 Maret 2023 232,040 16 April 2023 226,643 17 Mei 2023 222,995 18 Juni 2023 220,531 19 Juli 2023 218,865
20 Agustus 2023 217,740 21 September 2023 216,979 22 Oktober 2023 216,465 23 November 2023 216,118 24 Desember 2023 215,883 25 Januari 2024 215,725 26 Pebruari 2024 215,618 27 Maret 2024 215,545
Sumber: Data Primer Diolah (2023)
Dari Tabel 5, ternyata hasil peramalan dengan metode ARIMA (1,0,1) diperoleh jumlah penjualan buah anggur impor setiap bulannya mengalami penurunan. Dimulai dari peramalan periode ke 13 yaitu bulan Januari 2023 sejumlah 251,846 kg terus menurun hingga  bulan  Maret  2024  dengan  jumlah  penjualan  215,545  kg  per  bulan.  Rata-rata penurunan jumlah penjualan buah anggur impor pada Arena Buah Cakranegara sebesar 1,03%. Penurunan tersebut juga dapat diprediksikan dilihat dari pola penjualan selama 36 bulan terakhir yang rata-rata penjualannya cenderung menurun. Pada tahun 2019 rata-rata penjualannya  setiap  bulan  220,6  kg,  tahun  2020  sebesar  211,85  kg,  dan  tahun  2021 sebesar 205,85 kg.
Selain itu, harga buah anggur impor yang relatif jauh lebih tinggi dibandingkan dengan buah impor lain dalam penelitian ini juga menyebabkan penurunan dalam ramalan penjualannya. Hal ini dapat dilihat dari peningkatan harga buah anggur impor yang tidak sebanding  dengan  peningkatan  UMP  Kota  Mataram.  Dimana  peningkatan  harga  buah anggur impor tiga tahun terakhir yaitu tahun 2019 hingga 2021 sebesar 62,8%. Sedangkan peningkatan UMP tiga tahun terakhir (2019-2021) sebesar 27,3%. Sehingga buah anggur impor bukan menjadi buah favorit yang dibeli oleh semua kalangan penduduk (BPS NTB, 2022).
Tabel 6. Ramalan Penjualan Buah Apel Impor Bulan Januari 2023 – Maret 2024 dengan
Metode Trend Kuadratik
Periode Bulan Peramalan Penjualan (kg) 13 Januari 2023 1.221,44 14 Februari 2023 1.231,58 15 Maret 2023 1.241,97 16 April 2023 1.252,61 17 Mei 2023 1.263,50 18 Juni 2023 1.274,64 19 Juli 2023 1.286,04 20 Agustus 2023 1.297,69 21 September 2023 1.309,58 22 Oktober 2023 1.321,73 23 November 2023 1.334,13 24 Desember 2023 1.346,79 25 Januari 2024 1.359,69 26 Pebruari 2024 1.372,84 27 Maret 2024 1.386,25 Sumber: Data Primer Diolah (2023)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  metode trend  kuadratik ,  diketahui  terjadi peningkatan  penjualan  buah  apel  impor  yang  dimulai  dari  bulan  Januari  2023  yaitu periode  13  sampai  bulan  Maret  2014  yaitu  periode  27.  Rata-rata  peningkatan  volume penjualan buah apel impor per periode pada Arena Buah Cakranegara selama 15 periode sebesar 0,96%. Kenaikan ini diprediksikan karena pola penjualan buah apel impor pada Arena Buah Cakranegara selama 12 bulan terakhir menunjukkan kecendrungan penjualan yang  meningkat.  Oleh  karena  itu  pada  hasil  peramalannya  menunjukkan  bahwa peramalan penjualan buah apel impor 15 bulan ke depan yaitu Januari 2023 sampai Maret 2024 juga meningkat.
Selain  itu  dari  sisi  preferensi  konsumen,  masyarakat  lebih  memilih  buah  apel impor  dibandingkan  dengan  buah  apel  lokal,  sesuai  dengan  penelitian  yang  telah dilakukan oleh Rahayu (2018) tentang Preferensi Konsumen Terhadap Buah Apel Impor di Toko Buah Hokky dan Pasar Tradisional Ampel Surabaya yang menyebutkan bahwa warna buah merah  serta  tekstur  daging  buah renyah  berair, ukuran buah yang berkisar 125  gram  –  150  gram  dan  tidak  memakai  spons  jaring  merupakan  atribut-atribut  buah apel impor yang menjadi preferensi konsumen.
Faktor  lain  yang  berkaitan  dengan  kenaikan  penjualan  buah  apel  impor  salah satunya  adalah  suplai  produksi  buah  dalam  negeri.  Produksi  buah  dalam  negeri  yang menurun  pada  tahun  2021  yang  berjumlah  sekitar  1,0  juta  ton  menurun  dari  tahun sebelumnya yang mencapai 1,2 juta ton. Selain itu, faktor yang juga berperan dalam hal ini  adalah  jumlah  penduduk  yang  juga  mengalami  peningkatan.  Tercatat  hingga  tahun 2021 jumlah penduduk Kota Mataram sekitar 432.034 jiwa (BPS Kota Mataram, 2021). Jumlah penduduk Kota Mataram yang menaik tentunya diiringi dengan jumlah konsumsi buah yang menaik. Konsumsi buah di Kota Mataram per tahun adalah 4,32 kg per kapita, sehingga untuk memenuhi tingkat konsumsi buah sekitar 432.024 jiwa dibutuhkan sekitar 1,8  juta  ton  buah  per  tahun.  Perhitungan  ini  akan  terus  menaik  dengan  adanya  upaya pemenuhan gizi bahwa sesuai rekomendasi FAO konsumsi buah-buahan per kapita yang baik adalah 73 kg per tahun (Tohir, 2010).
Tabel 7. Ramalan Penjualan Buah Jeruk Impor Bulan Januari 2023 - Maret 2024 dengan
Metode Single Exponential Smoothing
Periode Bulan Peramalan Penjualan (kg) 13 Januari 2023 1.212,75 14 Februari 2023 1.212,75 15 Maret 2023 1.212,75 16 April 2023 1.212,75 17 Mei 2023 1.212,75 18 Juni 2023 1.212,75 19 Juli 2023 1.212,75 20 Agustus 2023 1.212,75 21 September 2023 1.212,75 22 Oktober 2023 1.212,75 23 November 2023 1.212,75 24 Desember 2023 1.212,75 25 Januari 2024 1.212,75 26 Pebruari 2024 1.212,75 27 Maret 2024 1.212,75 Sumber: Data Primer Diolah (2023)
Dari Tabel 7, diketahui bahwa jumlah ramalan penjualan buah jeruk impor pada Arena Buah Cakranegara selama 15 periode ke depan yaitu Januari 2023 hingga Maret 2024  adalah  sebesar  1.212,75  kg  setiap  bulannya.  Pada  metode Single  Exponential Smoothing ,  hasil  ramalan  yang  dihasilkan  adalah  rata-rata  dari  penjualan  15  periode kedepan yang artinya penjualannya berfluktuasi di sekitar jumlah ramalan tersebut. Jadi, Arena  Buah  Cakranegara  dapat  memperkirakan  jumlah  penjualannya  di  atas  atau  di bawah  1.212,75  kg  setiap  bulannya,  disesuaikan  dengan  kondisi  pasokan  maupun permintaan pelanggan terhadap buah jeruk impor.
Tabel 8. Ramalan Penjualan Buah Pir Impor Bulan Januari  2023 - Maret 2024 dengan
Metode Decomposition Additive Periode Bulan Peramalan Penjualan (kg) 13 Januari 2023 539,959 14 Februari 2023 555,969 15 Maret 2023 654,296 16 April 2023 744,654 17 Mei 2023 788,786 18 Juni 2023 670,303 19 Juli 2023 788,691 20 Agustus 2023 991,342 21 September 2023 816,289 22 Oktober 2023 886,585 23 November 2023 760,292 24 Desember 2023 698,141 25 Januari 2024 625,029 26 Pebruari 2024 641,040 27 Maret 2024 739,367
Sumber: Data Primer Diolah (2023)
Dari Tabel 8, ternyata hasil peramalan yang diperoleh dari jumlah penjualan buah pir  impor  setiap  bulannya  selama  15  periode  ke  depan  berfluktuasi.  Mulai  dari  hasil peramalan bulan Januari 2023 hingga Oktober 2023 mengalami peningkatan, kemudian terjadi penurunan pada bulan November 2023 hingga Pebruari 2024. Kemudian terjadi peningkatan kembali pada bulan Maret 2024. Ramalan penjualan tertinggi terjadi pada bulan Agustus 2023 sebesar 991,342 kg. Ramalan penjualan buah pir impor berfluktuasi disebabkan  karena  pada  saat  musim  buah  lokal,  seperti  musim  durian,  para  pembeli biasanya  lebih  memilih  membeli  buah  lokal  dibandingkan  buah  impor.  Hal  ini menyebabkan  penjualan  buah  pir  impor  menurun.  Namun  secara  keseluruhan,  seperti yang terlihat pada metode decomposition additive , penjualan buah pir impor mengalami kecendrungan trend yang  meningkat  (Firdaus,  2006).  Faktor  lainnya  adalah  dengan adanya persaingan buah lokal dengan buah impor di pasaran yang cukup sulit. Beberapa kendala persaingan seperti harga dan bentuk kemasan yang lebih menarik membuat buah- buahan  impor  semakin  diminati.  Pembangunan  dan  penyempitan  lahan  pertanian  juga perlu dicermati. Melihat impor yang terus menaik untuk setiap tahunnya, hendaknya hal ini  dapat  dicermati  dengan  berbagai  kebijakan  pada  hal-hal  yang  berkaitan  (Lisjiyanti, 2011).
Hasil ramalan penjualan buah pir impor pada Arena Buah Cakranegara terbilang cukup  baik,  karena  buah  pir  impor  banyak  diminati  oleh  para  pelanggan  Arena  Buah Cakranegara. Buah pir impor memiliki tekstur yang renyah dan memiliki kandungan air
yang cukup banyak, hal inilah yang menjadi daya tarik buah pir impor. Harganya yang terbilang  cukup  ekonomis  juga  membuat  jumlah  penjualannya  bagus.  Dari  Model Decomposition Additive diperoleh persamaan Ŷt = 487,5 +  7,39*t. Persamaan  tersebut menunjukkan  arah  positif,  yang  berarti  setiap  periode  (bulan)  ada  kenaikan  penjualan 7,39 kg. Misalnya saat periode 13 (t=13) Ŷt = 487,5 + 7,39*13 = 583,57 kg, saat periode 14 (t=14) Ŷt = 487,5 + 7,39*14 = 590,96 kg. Hasil peramalan penjualan buah pir impor pada periode 13 dan 14 mengalami peningkatan 7,39 kg, sesuai dengan persamaan dari model Decomposition Additive tersebut (Iriawan & Septian, 2016).

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan dan analisis data yang terbatas pada ruang lingkup penelitian ini, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Model peramalan yang sesuai untuk empat buah impor pada Arena Buah Cakranegara adalah: a) Buah anggur impor Model ARIMA (1,0,1), b) Buah apel impor Model Trend kuadratik, c) Buah jeruk impor Model Single Exponential Smoothing , dan d) Buah pir impor Model Decomposition Additive .
2. Ramalan penjualan empat buah impor selama 15 bulan mendatang yaitu bulan Januari 2023  hingga  Maret  2024  masing-masing:  a)  Buah  anggur  impor  adalah  cenderung menurun. Rata-rata penurunannya selama 15 bulan mendatang adalah 1,03%. b) Buah apel  impor  ramalan  penjualannya  mengalami  peningkatan  sebesar  164,81  kg  pada bulan  November  2023  dibandingkan  bulan  September  2023.  c)  Buah  jeruk  impor ramalan penjualannya konstan yaitu sebesar 1212,75 kg per bulan. d) Buah pir impor ramalan penjualannya berfluktuasi berkisar antara 500 kg hingga 900 kg per bulan.

## Saran
1. Arena  Buah  Cakranegara  dapat  melengkapi  metode  peramalan  kualitatif  yang dilakukan  sejauh  ini  dengan  metode  peramalan  kuantitatif time  series. Ini  dapat meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi  kegiatan  pengadaan  dan  pengelolaan persediaannya.
2. Untuk mempermudah peramalan penjualan disarankan agar Arena Buah Cakranegara membentuk  perkumpulan  yang  menangani  peramalan  penjualan,  sehingga  hasilnya dapat meningkatkan efisiensi dan perolehan laba.
3. Hasil  dan  peramalan  dalam  penelitian  ini  diharapkan  dapat  dijadikan  dasar  dalam pengambilan  keputusan  pengadaan  dan  pengelolaan  persediaan.  Sedangkan  untuk melengkapi penelitian ini ada baiknya dilakukan penelitian lanjutan mengenai faktor- faktor dinamika permintaan buah impor.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad L. (2014). Peramalan Bisnis . Edisi 1. BPFE-Yogyakarta. Yogyakarta.
BPS  Kota  Mataram.  2021.  Kota  Mataram  Dalam  Angka  2021. Badan  Pusat  Statistik. Mataram.
BPS  NTB.  (2022).  Nusa  Tenggara  Barat  Dalam  Angka  2021.  Badan  Pusat  Statistik. Mataram.
Firdaus M . (2006). Analisis Deret Waktu Satu Ragam . IPB Press. Jakarta.
Handoko  T.H.  (2010). Dasar-Dasar  Manajemen  Produksi  dan  Operasi .  BPFE- Yogyakarta. Yogyakarta.
Iriawan N. & Septian P.A. (2016). Mengolah Data Statistik dengan Mudah Menggunakan Minitab 16 . ANDI. Yogyakarta. Lisjiyanti, A.D. (2011). Analisis Peramalan Penjualan Tahu Kita Pada PT. Kitagama . [Skripsi. unpublished ]  Program  Sarjana  Ekonomi,  Fakultas  Ekonomi  dan Manajemen Institut Pertanian Bogor. Bogor. Indonesia.
Mulyono,  S . (2000). Peramalan  Bisnis  dan  Ekonometrika .  Edisi 1.  BPFE-Yogyakarta.
Yogyakarta.
Nasution, A. (2013). Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Guna Widya, Surabaya. Rahayu, (2018). Preferensi Konsumen Terhadap Buah Apel Impor di Toko Buah Hokky dan Pasar Tradisional Ampel Surabaya. Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universias Airlangga Surabaya.
Rangkuti, F. (2015). Manajemen Persediaan . PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. Subagyo, P. (2012). Forecasting: Konsep dan Aplikasi. BPFE UGM. Yogyakarta. Surakhmad, W. (2000). Pengantar Penelitian Ilmiah, Dasar, Metode, Teknik . Transito. Bandung.
Tohir, A. (2010). Analisis Peramalan Penjualan Minyak Sawit Kasar atau Crude Palm Oil  (CPO)  pada  PT.  Kharisma  Pemasaran  Bersama  (KPB)  Nuasantara  di Jakarta .  [Skripsi. unpublished ]  Program  Sarjana  Pertanian,  Fakultas  Sains  dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah. Jakarta. Indonesia.
Umar, H. (1997). Metode Penelitian, Aplikasi dalam Pemasaran . Jakarta.