doi: 10.350587/Matrik 23i2.5260
131
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia

## INFO ARTIKEL
doi: 10.350587/Matrik v23i2.5260

## Jejak Artikel :
Upload artikel 31 Januari 2023 Revisi 23 Februari 2023 Publish
24 Maret 2023
Kata Kunci : Peramalan Permintaan, Forecast, Exponential Smoothing, Single Exponential Smoothing, Gas, Refill Gas

## ABSTRAK
Permintaan  merupakan  informasi  awal  untuk  melakukan perencanaan  produksi,  perencanaan  kebutuhan  material,  perencanaan persediaan,  dll.  Salah  satu  industri  yang  membutuhkan  peramalan permintaan adalah PT. ABC. Salah satu produk yang dijual oleh PT. ABC adalah  refill  gas.  PT  ABC  tidak  melakukan  produksi  refill  gas  sendiri, melainkan  mengambil  produk  gas  tersebut  dari  supplier.  Setelah  itu, produk  gas  tersebut  akan  dikemas  oleh  PT.  ABC  untuk  kemudian didistribusikan.  Proses  pembelian  produk  gas  ke  supplier  dan pengemasannya dilakukan dengan sistem make to stock, sedangkan di sisi lain  permintaan  terhadap  produk  refill  gas  PT.  ABC  ini  cenderung fluktuatif,  sehingga  cukup  sulit  untuk  diprediksi. Penelitian  ini  bertujuan untuk  meramalkan  permintaan  gas  dengan  exponential  smoothing  dan mencari  metode  peramalan  exponential  smoothing  yang  paling  akurat, untuk  selanjutnya  metode  tersebut  dapat  digunakan  oleh  PT.  ABC.  Data yang digunakan  adalah  data penjualan  refill  gas  PT.  ABC  tahun  2018  – 2021.  Beberapa  metode  peramalan  Exponential  Smoothing  digunakan untuk  meramalkan  permintaan.  Metode  peramalan  dengan  tingkat  error terkecil  adalah  metode  Single  Exponential  Smoothing  sehingga  metode tersebut yang dipilih. Paramater yang digunakan pada Single Exponential Smoothing  yaitu  sebesar  0,633071.  Hasil  peramalan  tersebut  memiliki tingkat error 11 (MAPE) dan 7269 (MAD). Hasil peramalan menunjukkan bahwa  permintaan  terhadap  produk  refill  gas  untuk  periode  ke-49 sebanyak 48420,8 unit atau 48421 unit. Oleh karena itu, metode peramalan terbaik  untuk  meramalkan  permintaan  refill  gas  adalah  metode  Single Exponential Smoothing.

## MATRIK

## Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-Produksi
Journal homepage: http://www.journal.umg.ac.id/index.php/matriks
Analisis  Peramalan  Permintaan Refill Gas  dengan Exponential Smoothing

## Dzakiyah Widyaningrum
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik - Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera No. 101, Kec. Kebomas, Kab. Gresik, 61121, Jawa Timur, Indonesia dzakiyah@umg.ac.id
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia

## 1. Pendahuluan
Informasi  tentang  permintaan  bukanlah  hal mudah  untuk  didapatkan.  Banyak  faktor  yang mempengaruhi  permintaan  diantaranya  persepsi konsumen, keadan ekonomi, politik, budaya, produk pesaing,  perkembangan  teknologi  dll  [1].  Faktor- faktor  tersebut  membuat  informasi  mengenai permintaan  menjadi  semakin  kompleks  dan meningkatkan faktor uncertainty . Namun di sisi lain, permintaan  suatu  produk  merupakan  salah  satu informasi  penting  dalam  manajemen  rantai  pasok [2].  Permintaan  merupakan  informasi  awal  untuk melakukan  perencanaan  produksi,  perencanaan kebutuhan  material,  perencanaan  persediaan,  dll [3][4].  Ketepatan  terhadap  perencanaan  tersebut akan  memberikan  dampak  terhadap  layanan  pada konsumen,  dimana  pada  era  globalisasi  ini perusahaan  dituntut  untuk  memenuhi  kepuasan konsumen [5][6].
Untuk mengatasinya, salah satu cara yang bisa dilakukan yakni memprediksi permintaan atau biasa dikenal dengan peramalan permintaan [7] dan [8]. Peramalan bukan hanya dibutuhkan dunia industri, namun  telah  dibutuhkan  dan  dipakai  secara  luas pada  berbagai  bidang.  Peramalan  ( forecasting ) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di  masa  depan  [9].  Sedangkan  menurut  [10], peramalan adalah memperkirakan berapa kebutuhan di  masa  datang  yang  meliputi  kebutuhan  dalam ukuran  kuantitas  (jumlah),  kualitas  (mutu),  waktu lokasi  yang  dibutuhkan  dalam  rangka  memenuhi permintaan barang atau jasa.
Salah  satu  perusahaan  yang  membutuhkan peramalan permintaan adalah PT. ABC. PT. ABC merupakan  suatu  industri  yang  bergerak  pada bidang  penjualan  dan  distribusi  dengan  salah  satu produknya  adalah refill gas  (RT).  PT  ABC  tidak melakukan  produksi refill gas  sendiri,  melainkan mengambil  produk  gas  tersebut  dari supplier .
Setelah itu, produk gas tersebut akan dikemas oleh PT.  ABC  untuk  kemudian  didistribusikan.  Proses pembelian produk gas ke supplier dan pengemasannya  dilakukan  dengan  sistem make  to stock ,  sedangkan  di  sisi  lain  permintaan  terhadap produk refill gas PT. ABC ini cenderung fluktuatif, sehingga cukup sulit untuk diprediksi. Maka dari itu, PT.  ABC  membutuhkan  peramalan  permintaan untuk merencanakan strategi bisnisnya.
Hasil  peramalan  tersebut  menjadi  dasar  untuk merancang  suatu  perencanaan  produksi,  distribusi,
pemasaran, investasi dll [11]. Kekurangan maupun kelebihan dalam memenuhi permintaan tentu akan berdampak kurang baik bagi perusahaan. Kekurangan  produk  tersebut  bisa  dari  sisi  gagal mendapatkan keuntungan maupun kerugian dari sisi nama baik perusahaan yang menjadi kurang baik di mata  konsumen.  Namun  di  sisi  lain,  kelebihan produksi tentu akan berdampak pada kelebihan stok. Kelebihan stok tentu akan berpengaruh pada biaya persediaan,  risiko  penyusutan  dimana  produk  gas tentu risiko penguapannya tinggi, dll. Di sisi lain, gas merupakan  sumber  daya  alam    non  hayati  yang proses pencarian bahan bakunya tidak mudah [12], sehingga harus  direncanakan dengan  baik pemanfaatannya. Peramalan permintaan diperlukan oleh PT. ABC untuk menganalisis permintaan masa mendatang dan merencanakan aktivitas-aktivas lain yang terkait.
Peramalan  permintaan  terhadap  data  penjualan refill gas.  Penjualan  adalah  sejumlah  barang  yang dibeli  atau  diminta  dengan  satuan  harga  tertentu [13].  Peramalan  ini  menggunakan  metode exponential smoothing (E.S.) dengan tiga paramater. Metode E.S. telah  digunakan  untuk  peramalan berbagai produk, sejauh ini, metode E.S. adalah yang terbaik dan mudah digunakan [7]

## 2. Metode Penelitian
Salah satu bagian terpenting dalam pengambilan keputusan manajemen merupakan peramalan [14]. Peramalan  dilakukan  dengan  memperhatikan keadaan  dan  informasi  data  di  masa  lalu  sebagai upaya  untuk  memprediksi  suatu  nilai  di  masa mendatang [15]. Penelitian peramalan pada produk refill gas ini dilakukan dengan beberapa tahapan inti yakni tahap  pendahuluan,  tahap pengumpulan  dan pengolahan data, dan penarikan kesimpulan. Tahap pendahuluan  ini  terdiri  atas  studi  lapangan  dan literatur  agar  diketahui  situasi  yang  ada  dengan dipadukan dengan teori yang terkait dengan metode peramalan.  Selanjutnya  dilakukan  perumusan terhadap masalah yang ada.
Tahap  berikutnya  adalah  pengumpulan  dan pengolahan data. Data yang digunakan adalah data historis penjualan produk refill gas pada PT. ABC. Penjualan adalah sejumlah barang yang dibeli atau diminta  dengan  satuan  harga  tertentu  [13].  Data penjualan  digunakan sebagai  pendekatan  dari  data permintaan [16].
doi: 10.350587/Matrik 23i2.5260
133
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
Selanjutnya dilakukan pengolahan data dengan beberapa  tahapan,  yakni  identifikasi  pola  data penjualan produk refill gas, peramalan permintaan produk refill gas,  pengukuran  tingkat  akurasi peramalan dan penentuan metode peramalan terbaik berdasarkan  pada  tingkat  akurasinya.  Identifikasi pola data penjualan produk refill gas perlu dilakukan untuk memastikan pola dari data historis penjualan.
Langkah berikutnya adalah
melakukan peramalan. Peramalan permintaan produk refill gas ini menggunakan tiga metode E.S. , yaitu single E.S., double  E.S.  (E.S.  with  trend) dan triple  E.S.  (E.S. with  trend  and  seasonality) .  Peramalan  dilakukan dengan  menggunakan minitab  17  statistical software . Metode E.S. merupakan teknik peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan dimana data diberi bobot oleh sebuah fungsi eksponensial [17]. Persamaan  untuk single  E.S. adalah  sebagai berikut:
𝑌̂ 𝑡 = 𝑎𝑌 𝑡−1 + (1 − 𝑎)𝑋̂ 𝑡−1 (1)
𝑌̂ 𝑡+𝑛 =   𝑋̂ 𝑡 (2)
E.S. with Trend digunakan apabila terdapat pola tren pada data [18].  Persamaan untuk E.S. with Trend sebagai berikut:
𝑋̂ 𝑡 = 𝑎𝑌 𝑡−1 + (1 − 𝑎)(𝑋̂ 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 (3)
𝑇 𝑡 = 𝑏(𝑋̂ 𝑡 − 𝑋̂ 𝑡−1 ) + (1 − 𝑏)𝑇 𝑡−1 (4)
𝑌̂ 𝑡 =   𝑋̂ 𝑡 + 𝑇 𝑡 (5)
𝑌̂ 𝑡+𝑛 =   𝑋̂ 𝑡 + (𝑛 + 1)𝑇 𝑡 (6)
E.S.  with trend and seasonality digunakan apabila terdapat  pola  tren  dan  musiman  pada  data  [18]. Persamaan untuk E.S. with Trend sebagai berikut:
𝑋̂ 𝑡 = 𝑎𝑌 𝑡−1 𝐼 𝑡−1 + (1 − 𝑎)(𝑋̂ 𝑡−1 + 𝑇 𝑡−1 ) (7)
𝑇 𝑡 = 𝑏(𝑋̂ 𝑡 − 𝑋̂ 𝑡−1 ) + (1 − 𝑏)𝑇 𝑡−1 (8)
𝐼 𝑡+𝑚 = 𝑐𝑌 𝑡 𝑋̂ 𝑡 + (1 − 𝑐)𝐼 𝑡 (9)
𝑌̂ 𝑡 = (𝑋̂ 𝑡 + 𝑇 𝑡 )𝐼 𝑡 (10)
𝑌̂ 𝑡+𝑛 =   [𝑋̂ 𝑡 + (𝑛 + 1)𝑇 𝑡 ]𝐼 𝑡+𝑛 𝑓𝑜𝑟 𝑛  ≤ 𝑚(11)
Keterangan:
𝑌̂ 𝑡 : Peramalan permintaan periode t
𝑎, 𝑏, 𝑐 : E.S.  constant atau  paramater  (0  ≤ 𝑎, 𝑏, 𝑐 ≤ 1)
𝑌 𝑡−1 : Permintaan aktual periode t-1 𝑋̂ 𝑡−1 : Peramalan permintaan periode t-1
T : trend adjustment I : seasonal index t : periode sekarang
𝑡 − 1 : Satu periode sebelum periode t
𝑡 + 1 : Satu periode setelah periode t
m : jumlah periode pada suatu musim
n : jumlah periode mendatang
Setelah  dilakukan  peramalan  dengan  ketiga metode tersebut, maka perlu dilakukan pengukuran keakuratan  peramalan.  Pengukuran  keakuratan peramalan pada penelitian ini menggunakan Mean Absolute  Deviation (MAD)  dan Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE).  Berikut  adalah formulanya:
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 𝑛 (12)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100 𝑛 ∑ |𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝐴 𝑡 𝑛 𝑡=1 (13)
Keterangan:
At : Nilai aktual permintaan pada periode-t Ft : Nilai Peramalan ( forecast ) pada periode-t
n : jumlah periode peramalan yang terlibat
Hasil  dari  pengukuran  keakuratan  peramalan akan  diketahui  tingkat  kesalahan  peramalan  yang akan  menjadi  dasar  dalam  penentuan  metode peramalan  terbaik.  Penentuan  metode  peramalan terbaik  dilakukan  dengan  pengukuran  relatif terhadap  kesalahan  pada  setiap  metode  peramalan [19].  Metode  peramalan  terbaik  ini  yang  akan disarankan pada PT. ABC untuk digunakan sebagai metode untuk memperkirakan permintaan konsumen dan untuk selanjutnya digunakan untuk merencanakan produksinya.
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia

## 3. Hasil dan Pembahasan
PT. ABC merupakan perusahaan multi nasional, dimana salah satu produknya adalah refill gas. Salah satu cabang PT. ABC terletak di salah satu kota di Jawa Timur. Tabel 1 merupakan data penjualan refill gas di area Jawa Timur selama empat tahun (2018 – 2021). Total data yang dimiliki adalah sebanyak 48 data dengan periode bulanan.
Tabel 1. Jumlah penjualan refill gas Januari 2018 –
Desember 2021
Sumber: PT. ABC, 2022
Dari data penjualan tersebut kemudian dilakukan plotting data ke dalam grafik (gambar 1). Dari hasil plotting data  diketahui  bahwa  penjualan  produk refill gas  terdapat  kenaikan  maupun  penurunan namun  tidak  terlalu  tajam,  kecuali  pada  bulan Desember 2021 yang mengalami penurunan cukup tajam.  Namun,  terdapat  juga  indikasi  adanya  pola musiman  pada  periode  tertentu.  Untuk  lebih  jelas melihat  pola  data,  maka  dilakukan plotting data bulanan tersebut dengan dibagi per tahun (gambar 2).  Dari  gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  terdapat indikasi  pola  yang  berulang  setiap  tahunnya,  hal
tersebut terlihat dari empat grafik yang hampir sama polanya. Selain itu, ada indikasi tren yang menurun, namun tidak tajam.
Dari  data  tersebut,  kemudian  dilakukan peramalan  permintaan.  Peramalan  permintaan menjadi strategi yang dapat diambil oleh perusahaan untuk  menyelesaikan  permasalahan  pemenuhan permintaan yang bersifat fluktuatif [20]. Peramalan permintaan dengan teknik yang tepat dan didukung data yang  relevan  dapat  menghasilkan peramalan yang  akurat  [21].  Maka  dalam  memilih  metode peramalan  ini  perlu  mempertimbangkan  pola  data yang sudah diplot pada gambar 1 dan 2.
Gambar 1. Pola data penjualan refill gas PT. ABC
Gambar 2. Pola data penjualan refill gas PT. ABC per tahun
Peramalan  permintaan  terhadap  data  penjualan refill gas  ini  menggunakan  metode  menggunakan metode E.S. .  Metode E.S. telah  digunakan  untuk peramalan  berbagai  produk,  diantaranya  jahe  [3], newspaper [7], hollow  brick [16],  bahan  baku pembantu  gula  [19],  atap  [22],  inti  sawit  [23],  cat dinding  [24], body  scrub [25],  air  minum  dalam kemasan [26], cabai rawit [27]. Dari produk-produk tersebut,  terlihat  bahwa  belum  ada  penelitian peramalan  dengan  metode E.S. pada  produk refill gas.
Metode E.S. yang digunakan pada penelitian ini adalah single E.S., E.S. with trend dan E.S. with trend and  seasonality .  Hal  tersebut  didasarkan  pada adanya  indikasi  pola  tren  dan  musiman  pada  data penjualan refill gas.  Peramalan  dilakukan  dengan menggunakan minitab 17 statistical software .
a. Peramalan dengan Metode single E.S.
Peramalan dengan metode single E.S. dilakukan dengan  satu  parameter,  yakni a .  Nilai a sebesar 0,633071  didapatkan  dari  nilai  optimal  ARIMA pada minitab  17  statistical  software .  Selanjutnya,
NO PENJUALAN NO PENJUALAN
1 106.902 25 91.076 2 92.339 26 88.158 3 103.349 27 95.668 4 95.420 28 108.587 5 110.097 29 113.377 6 107.296 30 96.975 7 103.934 31 101.990 8 111.748 32 105.112 9 101.881 33 96.821 10 102.022 34 93.782 11 98.199 35 87.566 12 95.712 36 100.262 13 100.156 37 96.691 14 91.182 38 89.128 15 97.058 39 95.555 16 95.597 40 95.440 17 110.364 41 92.993 18 93.678 42 87.712 19 104.533 43 102.170 20 107.063 44 96.483 21 95.477 45 88.575 22 95.339 46 83.903 23 87.905 47 83.714 24 84.201 48 27.321
doi: 10.350587/Matrik 23i2.5260
135
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
dilakukan  peramalan  permintaan  dengan  m etode single  E.S. menggunakan minitab  17  statistical software . Tabel 2 menunjukkan periode, penjualan actual atau demand aktual refill gas, hasil peramalan refill gas  dan  error.  Perhitungan  keakuratan menggunakan  MAPE  dan  MAD  menunjukkan error sebesar 11 dan 7269.
Tabel 2. Hasil peramalan refill gas dan error (Metode
S.E.S. )
b. Peramalan dengan Metode E.S. with trend Peramalan dengan m etode double E.S. dilakukan dengan dua parameter, yakni a dan b . Nilai a sebesar 0,625929  dan  b  sebesar  0,030253  didapatkan  dari nilai  optimal  ARIMA  pada minitab  17  statistical software . Selanjutnya, dilakukan peramalan permintaan  dengan  m etode  D.E.S. menggunakan minitab  17  statistical  software dengan  hasil ditunjukkan  pada  tabel  3.  MAPE  dan  MAD menunjukkan error sebesar 11 dan 7312.
Tabel 3. Hasil peramalan refill gas dan error (Metode
D.E.S. ) Periode  Demand Aktual Forecast Error 1 106902 102892 4010,2 2 92339 105431 -13091,6 3 103349 97143 6206,3 4 95420 101072 -5651,7 5 110097 97494 12603,2 6 107296 105473 1823,5 7 103934 106627 -2692,9 8 111748 104922 6825,9 9 101881 109243 -7362,4 10 102022 104582 -2560,5 11 98199 102962 -4762,5 12 95712 99947 -4234,5 13 100156 97266 2890,2 14 91182 99095 -7913,5 15 97058 94086 2972,3 16 95597 95967 -370,4 17 110364 95733 14631,1 18 93678 104995 -11317,4 19 104533 97831 6702,3 20 107063 102074 4989,3 21 95477 105232 -9755,3 22 95339 99057 -3717,5 23 87905 96703 -8798,1 24 84201 91133 -6932,3 25 91076 86745 4331,3 26 88158 89487 -1328,7 27 95668 88646 7022,5 28 108587 93091 15495,7 29 113377 102901 10475,8 30 96975 109533 -12558,1 31 101990 101583 407,1 32 105112 101841 3271,4 33 96821 103912 -7090,6 34 93782 99423 -5640,8 35 87566 95852 -8285,8 36 100262 90606 9655,7 37 96691 96719 -28 38 89128 96701 -7573,3 39 95555 91907 3648,1 40 95440 94216 1223,6 41 92993 94991 -1998 42 87712 93726 -6014,1 43 102170 89919 12251,2 44 96483 97675 -1191,7 45 88575 96920 -8345,3 46 83903 91637 -7734,1 47 83714 86741 -3026,9 48 27321 84825 -57503,6
49
48420,8
11
7269
MAPE MAD
Periode  Demand Aktual Forecast Error 1 106902 93400 13502,1 2 92339 99014 -6675,5 3 103349 95263 8086 4 95420 98911 -3490,9 5 110097 95246 14850,6 6 107296 103344 3952,4 7 103934 104694 -760,1 8 111748 103081 8667,4 9 101881 107532 -5651,1 10 102022 102914 -892,3 11 98199 101258 -3059,2 12 95712 98188 -2475,9 13 100156 95436 4720,2 14 91182 97277 -6095,3 15 97058 92234 4824,3 16 95597 94116 1480,7 17 110364 93934 16429,9 18 93678 103420 -9742,1 19 104533 96340 8193,1 20 107063 100641 6422 21 95477 103955 -8478,1 22 95339 97782 -2443,2 23 87905 95341 -7435,5 24 84201 89633 -5432,2 25 91076 85077 5999,1 26 88158 87789 368,6 27 95668 86985 8683,4 28 108587 91549 17038,3 29 113377 101665 11712 30 96975 108669 -11694,2 31 101990 100801 1188,6 32 105112 101020 4092,2 33 96821 103133 -6312,1 34 93782 98615 -4832,5 35 87566 94931 -7364,6 36 100262 89522 10739,7 37 96691 95649 1041,7 38 89128 95726 -6597,8 39 95555 90896 4659,4 40 95440 93200 2240,2 41 92993 94032 -1039,2 42 87712 92792 -5080,3 43 102170 88927 13243,3 44 96483 96781 -298,2 45 88575 96154 -7579 46 83903 90826 -6923 47 83714 85778 -2063,5 48 27321 83732 -56410,7
49
46600
11 7312 MAPE MAD
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
c. Peramalan dengan Metode E.S. with trend and seasonality
Peramalan dengan m etode triple E.S. dilakukan dengan dua parameter, yakni a, b dan c . Nilai a , b , dan c sebesar  0  didapatkan  dari  nilai  optimal ARIMA  pada minitab  17  statistical  software . Selanjutnya,  dilakukan  peramalan  permintaan dengan  m etode  T.E.S. menggunakan minitab  17 statistical  software dengan  hasil  ditunjukkan  pada tabel  4.  MAPE  dan  MAD  menunjukkan  error sebesar 53 dan 48360.
Tabel 4. Hasil peramalan refill gas dan error (Metode T.E.S. )
d. Perbandingan hasil keakuratan peramalan dan penentuan metode terbaik Perbandingan hasil keakuratan peramalan ketiga metode tersebut ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan hasil pengukuran keakuratan peramalan
Dari  tabel  lima  tersebut  dapat  dilihat bahwa  metode single E.S. dan E.S.  with  trend memiliki error yang  sama  jika  diukur menggunakan  MAPE,  yaitu  11.  Nilai  tersebut merupakan error terkecil  dibandingkan  hasil pengukuran  lainnya.  Maka  masih  perlu dibandingkan keakuratan antara single E.S. dan E.S. with trend dengan MAD. Hasil pengukuran keakuratan  MAD  menunjukkan  bahwa single E.S. memiliki error sebesar 7269 dan E.S. with trend memiliki error sebesar  7312.  Hasil tersebut  menunjukkan  bahwa error terkecil dimiliki  oleh  metode single E.S. ,  sehingga sebaiknya  PT.  ABC  menggunakan  metode tersebut  dalam  melakukan  peramalan terhadap permintaan  periode  mendatang.  Hal  tersebut sejalan dengan penelitian [7], [26], [27]. Grafik penjualan dengan menggunakan metode single E.S. dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Hasil peramalan menunjukkan bahwa untuk periode ke- 49 permintaan terhadap produk refill gas sebanyak 48420,8 unit. Di sisi lain, error dari metode E.S. with  trend yang  nilainya  berdekatan  dengan single E.S. tersebut  juga  semakin  menguatkan indikasi bahwa terdapat kecenderungan adanya tren pada data penjualan refill gas PT. ABC.
Pada peramalan permintaan ini, terdapat  satu  data  yang  kurang  sesuai  dengan data aktual. Hal tersebut terjadi karena adanya data  yang  berbeda  pada  periode  ke-48,  yakni data  yang  turun  sangat  tajam  dibandingkan dengan  data  lainnya.  Hal  ini  perlu  dilakukan analisis  lebih  lanjut  apakah  data  tersebut  tetap bisa digunakan atau tidak. Analisis lebih lanjut ini  perlu  membandingkan  dengan  data  pada tahun-tahun berikutnya, apakah terjadi
Periode  Demand Aktual Forecast Error 1 106902 105340 1561,9 2 92339 98352 -6013,1 3 103349 100653 2696,1 4 95420 93665 1755,1 5 110097 95966 14131,3
6 107296 88978 18318,3 7 103934 91279 12655,5 8 111748 84290 27457,5
9 101881 86591 15289,7 10 102022 79603 22418,7 11 98199 81904 16294,9 12 95712 74916 20795,9 13 100156 77217 22939,1 14 91182 70229 20953,1 15 97058 72530 24528,3 16 95597 65542 30055,3 17 110364 67843 42521,5 18 93678 60854 32823,5 19 104533 63155 41377,7 20 107063 56167 50895,7 21 95477 58468 37008,9 22 95339 51480 43858,9
23 87905 53781 34124,1
24 84201 46793 37408,1 25 91076 49094 41982,3 26 88158 42106 46052,3 27 95668 44407 51261,5 28 108587 37418 71168,5 29 113377 39719 73657,7 30 96975 32731 64243,7 31 101990 35032 66957,9 32 105112 28044 77067,9 33 96821 30345 66476,1 34 93782 23357 70425,1 35 87566 25658 61908,3 36 100262 18670 81592,3 37 96691 20971 75720,5 38 89128 13982 75145,5 39 95555 16283 79271,7 40 95440 9295 86144,7 41 92993 11596 81396,9 42 87712 4608 83103,9 43 102170 6909 95261,1 44 96483 -79 96562,1 45 88575 2222 86353,3 46 83903 -4766 88669,3 47 83714 -2465 86179,5 48 27321 -9454 36774,5
49
-7152,7
53
48360 MAPE MAD
Metode Peramalan
Smoothing Constants MAPE MAD Single Exponential Smoothing α  0,633071 11 7269 Exponential Smoothing with Trend α 0,625929; γ 0,030253 11 7312 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality α 0; γ 0; δ 0 53 48360
doi: 10.350587/Matrik 23i2.5260
137
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
perulangan atau ini merupakan irregular data . Data perbandingan yang saat ini ada adalah tiga tahun  sebelumnya,  dimana  datanya  menurun namun  tidak  tajam  seperti  periode  ke-48 tersebut.
Gambar 3. Grafik penjualan dengan metode single E.S.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Pada artikel ini dilakukan peramalan permintaan dengan menggunakan metode single E.S., E.S. with trend dan E.S.  with  trend  and  seasonality .  Dari ketiga metode tersebut, error terkecil dimiliki oleh metode single  E.S. ,  yaitu  sebesar  11  jika  diukur menggunakan  MAPE  dan  7269  jika  diukur menggunakan MAD. Dari error tersebut menunjukkan  bahwa  metode single  E.S. adalah metode  terbaik  yang  dapat  digunakan  untuk meramalkan permintaan refill gas PT. ABC. Untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat,  dapat dilakukan  penelitian  menggunakan  metode single E.S. dengan beberapa parameter.
Sebagai  tambahan, error dari  metode E.S. with  trend memiliki  nilai  yang  berdekatan dengan single E.S. .  Hal  tersebut  menguatkan indikasi bahwa terdapat kecenderungan adanya tren menurun pada data penjualan refill gas PT.
ABC.  Namun,  penting  untuk  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  dengan  data  yang  lebih banyak untuk mengamati kecenderungan trend naik  atau  turun  karena  terdapat  fluktuasi  data. Perlu  juga  dicoba  melakukan  peramalan permintaan  dengan  metode  lain  seperti trend line analysis untuk
lebih melihat
kecenderungan  trennya.  Hal  tersebut  perlu dilakukan  untuk  mempersiapkan  strategi  yang sesuai untuk menghadapi permintaan pada masa mendatang, jika kecenderungan naik maka PT. ABC perlu mempersiapkan kapasitas yang lebih banyak, ataupun di sisi lain, jika kecenderungan
turun  maka  PT.  ABC  perlu  mempersiapkan startegi  promosi,  perencanaan  pengembangan produk  dan  sebagainya  untuk  menunjang sustainability perusahaan.

## 5. Daftar Pustaka
[1] K.  D.  Sofyan  and  S.  Meutia, “Peramalan  Permintaan  Produk  Di Pt.  Bina  Usaha  Bersama  Sehati
Lhokseumawe,” in Snti  2019 ,  2019,
pp. 1–9, doi: ISSN : 23387122.
[2] M.  Abolghasemi,  R.  Gerlach,  G. Tarr,  and  E.  Beh,  “Demand forecasting  in  supply  chain:  The impact  of  demand  volatility  in  the presence  of  promotion,”  Sep.  2019,
[Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1909.13084.
[3] T. Wisudawati, E. Sulistyowati, and W. A. Saputro, “Analisis Peramalan Permintaan  Jahe  Di  Masa  Pandemi Covid-19 (Studi Kasus Penjualan Di Karesidenan  Surakarta),” J.  Ind. Manuf. Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 93–99, 2021, doi: 10.31289/jime.v5i2.4904.
[4] F. Hermawan, S. D. Stephani, and Y. D.  Hapsari,  “Analisa  peramalan penjualan  produk  retailer  pada  pt. abc menggunakan laporan penjualan 2018 dan 2019,” J. Manaj. , vol.  13, no.  1,  pp.  47–54,  2021,  [Online]. Available:
http://journal.feb.unmul.ac.id/index. php/JURNALMANAJEMEN/article /view/8454.
[5] P. Samuel, F. Lefta, I. Indahsari, and L.  Gozali,  “Penentuan  Metode
Peramalan Permintaan Barang
Setengah  Jadi  Di  Pt.  Xyz,” J.  Ilm. Tek.  Ind. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  7–17,
2020,
doi: 10.24912/jitiuntar.v8i1.8066.
[6] S.  S.  Dahda  and  D.  Andesta, “MATRIK  Jurnal  Manajemen  dan Teknik  Industri-Produksi  Ukuran
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
Lot  yang  Ekonomis  pada  Model Persediaan  Integrasi  Single  vendor dan Single buyer,” vol. XXIII, no. 1,
2022, doi: 10.350587/Matrik. [7] S.  Ratnasari,  Yuniaristanto,  and  R. Zakaria,  “Demand  Forecasting  with Five Parameter Exponential Smoothing,”  in IOP  Conference Series: Materials Science and Engineering ,  2019,  vol.  495,  no.  1, doi: 10.1088/1757-
899X/495/1/012014.
[8] M. Y. AZ Ridho, ML Zakaria, MAZ Ilmageo,  “Peramalan  Permintaan Produk  pada  Permainan  Hay  Day,” in Prosiding SENIATI , 2019, pp. 74– 80.
[9] J. Heizer and B. Render, Manajemen
Operasi: Manajemen Keberlangsungan dan Rantai Pasokan ,  11th  ed.  Jakarta:  Salemba Empat, 2016.
[10]  A. H. Nasution and Y. Prasetyawan, Perencanaan Pengendalian Produksi , 1st ed. Yogyakarta: Graha
ilmu, 2008.
[11]  D.  Krissyda  and  T.  Oktiarso, “Perencanaan  Produksi  Dengan Metode  Goal  Programming  Pada
UKM XYZ,” Matrik , vol. 22, no. 1, p. 15,
2021, doi: 10.30587/matrik.v22i1.1577. [12]  K. Kristina, “10 Sumber Daya Alam
Ini Tidak Dapat Diperbarui dan Akan Habis,” Detik.Com , p. 1, 2021.
[13]  B. Y. Geni, J. Santony, and Sumijan, “Prediksi Pendapatan Terbesar pada Penjualan Produk Cat dengan Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 1,  no.  4,  pp.  15–20,  2019,  doi: 10.37034/infeb.v1i4.5.
[14]  M.  Ngantung,  A.  H.  Jan,  A.
Peramalan,  P.  Obat,  M.  Ngantung, and  A.  H.  Jan,  “Analisis  Peramalan Permintaan  Obat  Antibiotik  Pada Apotik Edelweis Tatelu,” J. EMBA J. Ris.  Ekon.  Manajemen,  Bisnis  dan
Akunt. , vol. 7, no. 4, pp. 4859–4867, 2019, doi:
10.35794/emba.v7i4.25439.
[15]  B.  L.  Utamie,  Isdiantoni,  and  T.  D. Kurniawan,  “Peramalan  Permintaan Buah  di  Kabupaten  Sumenep,”  in
Seminar Nasional Optimalisasi
Sumberdaya  Lokal  di  Era  Revolusi Industri 4.0 , 2019, pp. 155–166.
[16]  V. P. Rau, J. S. B. Sumarauw, and M. M.  Karuntu,  “Analisis  Peramalan Permintaan  Produk  Hollow  Brick Pada Ud. Immanuel Air Madidi,” J. EMBA  J.  Ris.  Ekon.  Manajemen, Bisnis  dan  Akunt. ,  vol.  6,  no.  3,  pp. 1498–1507, 2018, doi: 10.35794/emba.v6i3.20233.
[17]  V.  Gaspersz, Production  Planning dan  Inventory  Control .  Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1988.
[18]  R. J. Tersine, Principles of Inventory And  Material  Management ,  4th Editio.  New  Jersey:  Prentice  Hall Int’l Inc., 1994.
[19]  D.  A.  Pratama,  S.  Hidayati,  E. Suroso,  and  D.  Sartika,  “Analisis Peramalan Permintaan dan Pengendalian Persediaan Bahan Baku  Pembantu  pada  Industri  Gula (Studi  Kasus  PT.  XYZ  Lampung Utara),” J.  Penelit.  Pertan.  Terap. , vol.  20,  no.  2,  pp.  148–160,  2020, doi: 10.25181/jppt.v20i2.1636.
[20]  E.  Wijayanti  and  K.  Rosydi, “Peramalan  Permintaan  Dengan
Pendekatan Time Series dan Perencanaan  Produksi  Agregat,” J. Knowl.  Ind.  Eng. ,  vol.  06,  no.  138, pp. 340–341, 2019.
doi: 10.350587/Matrik 23i2.5260
139
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
[21]  W. Sutopo, A. H. Quarrota A’yun, H. Ardian, M. K. Nunuh, S. Immanuella,  and  Y.  Yuniaristanto, “Pemilihan Metode Peramalan Jumlah  Permintaan  Koran  dengan Tingkat Kesalahan Terendah,” Matrik ,  vol.  21,  no.  2,  p.  91,  2021, doi: 10.30587/matrik.v21i2.1325.
[22]  A. Lusiana and P. Yuliarty,
“PENERAPAN METODE
PERAMALAN  (FORECASTING)
PADA PERMINTAAN ATAP di PT X,” Ind. Inov.   J. Tek. Ind. , vol.  10, no.  1,  pp.  11–20,  2020,  doi:
10.36040/industri.v10i1.2530.
[23]  N.  Nofirza,  “Peramalan  Permintaan Inti Sawit (Kernel) di
PT.

## Perkebunan Nusantara V Sei Pagar,”
J.  Tek.  Ind.  J.  Has.  Penelit.  dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind. , vol.
4,  no.  1,  p.  43,  2018,  doi:
10.24014/jti.v4i1.6036.
[24]  F. R. Hariri and C. Mashuri, “Sistem Informasi Peramalan
Penjualan dengan Menerapkan Metode Double Exponential  Smoothing  Berbasis
Web,” Gener.  J. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.
68–77, 2022,
doi:
10.29407/gj.v6i1.16204.
[25]  D.  R.  Cahyadewi,  A.  A.  P.  A.  S. Wiranatha,  and  I.  K.  Satriawan, “Analisis Peramalan Permintaan dan Pengendalian Persediaan
Bahan
Baku  Body  Scrub  Powder  di  CV.
Denara  Duta  Mandiri,” J.  Rekayasa
Dan Manaj. Agroindustri , vol. 8, no. 3, p.
360,
2020, doi:
10.24843/jrma.2020.v08.i03.p05.
[26]  D. Meliana, S. Suharto, and P. Endah
Suwarni, “ANALISIS PERAMALAN  PENJUALAN  AIR MINUM DALAM KEMASAN 240ml PADA PT TRIJAYA TIRTA DARMA (GREAT) DENGAN METODE SINGLE MOVING AVARAGE  DAN  EXPONENTIAL
SMOOTHING,” Ind.  J.  Ilm.  Tek.
Ind. ,  vol.  4,  no.  2,  2020,  doi:
10.37090/indstrk.v4i2.235.
[27]  M.  Anshori  and  D.  Widyaningrum,
“Peramalan  Permintaan  Produk Cepat Rusak Dengan Metode Moving Average dan Single
Exponential Smoothing,” J. Serambi
Eng. ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  3725–3732, 2022, doi: 10.32672/jse.v7i4.4701.
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia

## (Halaman ini sengaja dikosongkan)