p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Implementasi Metode Double Moving Average dan Regresi Linier untuk Peramalan Asam Sulfat di PT.XYZ
Debi Yulianti 1* , Ade Momon 2
1,2 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia * Koresponden email : debi22yulia@gmail.com
Diterima: 11 Desember 2022 Disetujui: 23 Desember 2022

## Abstract
PT. XYZ is an excellent stockist and supplier of commodities for many enterprises that need chemicals. The way that companies can survive and businesses can rotate also increases, requiring appropriate policies to  increase  productivity  and  optimize  in  managing  the  company  starting  from  the  incoming  activities, processes  and  results  achieved.  Forecasting  is  an  important  thing  to do  when  it  will  produce  an  item  or product. In this study, we used past data on sulfuric acid product demand from February 2021 to January 2022. The purpose of this study is to estimate the amount of demand in the coming period in order to meet consumer  demand.  Double  moving  averages  and  linear  regression  were  used  as  methods  in  this  study, followed by determining the lowest MSE and MAPE values used to forecast sulfuric acid demand at PT. XYZ. The lowest MSE and MAPE values were generated using linear regression methods with MSE values of 2.724 and MAPE of 2.173 for PT. A.  At PT. B obtained MSE 2.397 and MAPE 1.324. The value is lower than MSE and MAPE double moving average. For this calculation, the linear regression method can be used as a forecasting method in this calculation.
Keywords: forecasting, double moving average, time series, linear regression, mean absolute percentage error

## Abstrak
PT.  XYZ  merupakan  perseroan  unggul  pada  bagian stockist juga supplier bahan  kimia  untuk  beberapa pabrik di berbagai  kota.  Cara  agar  perusahaan dapat  bertahan dan usaha  dapat  berputar  juga  meningkat, memerlukan  adanya  kebijakan  yang  tepat  guna  produktivitas  meningkat  dan  mengoptimalisasi  dalam mengelola  perusahaan  dimulai  dari  kegiatan  masuk,  prosesnya  dan  hasil  yang  dicapai.  Peramalan merupakan suatu hal yang berperan penting untuk dilakukan ketika akan memproduksi suatu barang atau produk. Dalam penelitian ini menggunakan data masa lalu permintaan produk asam sulfat bulan Februari 2021 sampai Januari 2022. Tujuan penelitian ini adalah memperkirakan jumlah permintaan pada periode mendatang demi memenuhi permintaan konsumen. Double moving average dan regresi linier digunakan sebagai metode dalam penelitian ini, dilanjutkan dengan menentukan nilai MSE dan MAPE terendah yang digunakan untuk meramalkan permintaan asam sulfat pada PT. XYZ. Pada nilai MSE dan MAPE terendah dihasilkan dengan menggunakan metode regresi linier dengan nilai MSE 2,724 dan MAPE 2,173 untuk PT. A.  Pada PT. B didapatkan nilai MSE 2,397 dan MAPE 1,324. Nilai tersebut lebih rendah daripada MSE dan MAPE double moving average . Untuk perhitungan ini, metode regresi linier dapat digunakan sebagai metode peramalan pada perhitungan kali ini.
Kata  Kunci:  peramalan,  rata-rata  bergerak  ganda,  deret  waktu,  regresi  linier,  rata-rata  kesalahan persentase absolut

## 1. Pendahuluan
Pada zaman modern saat ini, tuntutan konsumen terhadap ketersediaannya produk pada pasaran terus meningkat. Perusahaan dituntut untuk terus melakukan inovasi dan menemukan usaha baru guna mendapat nilai  tambah  dari  konsumen.  Perusahaan-perusahaan  di  Indonesia  mampu  memproduksi  produk  untuk diekspor ke pelosok negeri, hal ini menandakan bahwa sektor bisnis di Indonesia mengalami peningkatan produktivitas  yang  tajam  setiap  harinya.  Agar  dapat  bertahan  dan  usaha  dapat  berputar  juga  meningkat, perlu adanya kebijakan yang tepat guna produktivitas meningkat dan mengoptimalisasi dalam mengelola perusahaan  dimulai  dari  kegiatan  masuk,  prosesnya  dan  hasil  yang  dicapai.  Salah  satu  caranya  ialah berhubungan  dengan  pengambilan  keputusan  dengan  tepat,  seperti  meramalkan  kebutuhan  dimasa  yang akan  datang[1].  Perkembangan  ekonomi  yang  sedang  terjadi  sekarang  ketika  ada  era  globalisasi  akan berdampak pada dunia bisnis dan industri. Hubungannya dengan hal ini ialah munculnya tuntutan untuk
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
perusahaan  atau  pelaku  bisnis  untuk  meningkatkan  persaingan.  Persaingan  selanjutnya  adalah  kualitas produk dan kapasitas industri untuk menyediakan barang yang sesuai dengan kebutuhan konsumen [2].
Saat  memproduksi  barang  atau  produk,  peramalan  adalah  tugas  penting  yang  harus  dilakukan. Tindakan  terbaik  adalah  peramalan,  yang  mendasarkan  prediksi  pada  data  historis.  Tujuan  peramalan adalah untuk mengantisipasi berapa banyak penjualan yang akan terjadi dengan benar dari waktu ke waktu, ini  paling  efektif  ketika  kondisi  permintaan pasar  rumit  dan  dinamis[3].  Membuat keputusan  yang  lebih baik dengan menggunakan peramalan adalah pendekatan atau teknik yang bermanfaat untuk meramalkan hal-hal  yang  tidak  bisa  diketahui  di  masa  depan.  Hal  ini  menyebabkan  metodologi  peramalan  menjadi semakin  bervariasi  dan  kemajuannya  sejalan  dengan  persyaratan  sebuah  kebutuhan,  seiring  dengan peningkatan perangkat lunak komputer[4]. Menurut [5] Peramalan adalah ilmu dan seni yang diterapkan untuk  prediksi  peristiwa  masa  depan.  Hipotesis  terbaik  adalah  hipotesis  yang  didasarkan  pada  peristiwa yang akan terjadi selama hipotesis diuji. Ketika hasil percobaan kurang ideal, masalah peramalan adalah masalah  lain  yang  perlu  segera  ditangani[6].  Subagyo  (1986)  menyatakan  bahwa  peramalan  dilakukan dalam rangka [7]:
a. Untuk mengurangi dampak keraguan tentang usaha atau organisasi.
b. Memberikan  hasil  prediksi  yang  mampu  mengurangi  tingkat  kesalahan  prediksi,  biasanya sering  ditentukan  melalui  penggunaan mean  squared  error (MSE), mean  absolute  percent error (MAPE), dan teknik lainnya.
PT.  XYZ  merupakan  perseroan  unggul  pada  bagian stockist juga supplier bahan  kimia  untuk beberapa pabrik di berbagai kota. Produksi perusahaan ini salah satunya ialah asam sulfat. Perusahaan perlu melakukan  peramalan  produk  dimasa  yang  akan  datang  guna  mencapai  permintaan  beberapa  pabrik. Dengan melakukan peramalan permintaan, perusahaan dapat mengestimasikan berapa  permintaan di masa akan  datang  yang  akan  di  produksi,  dengan  cara  ini  perusahaan  dapat  memproduksi  barang  dengan maksimal dan tidak berlebihan. Produk asam sulfat setiap bulannya mengalami perubahan permintaan, dan tidak memiliki jumlah yang pasti setiap periodenya.
Peneliti bertugas membuat studi peramalan yang akan menilai permintaan menggunakan data historis berdasarkan  fakta  yang  disebutkan  di  atas  yang  diperoleh  pada  bulan  Februari  2021  dan  Januari  2022 dengan penggunaan teknik peramalan, Double Moving Average dan Regresi Linier. Teknik atau metode analisis deret waktu yang berbeda didasarkan pada penggunaan analisis suatu hubungan antar variabel akan menjadi pertimbangan dan variabel deret waktu. Metodologi deret waktu secara luas dibagi antara metode untuk rata-rata, seperti Rata-rata sederhana, Rata-rata bergerak tunggal, dan rata-rata bergerak ganda, dan metode  untuk  regresi,  seperti  regresi  deret  waktu  [5].  Rata-rata  bergerak  tunggal  dan  rata-rata  bergerak ganda berbeda satu sama lain, dilihat dari yang terakhir menggunakan Single Moving Average perhitungan lebih  dari  dua  kali,  maka dikenal  sebagai Double  Moving Average.  Double  Moving adalah  teknik untuk menghitung tren [8]. Kemudian, Regresi adalah sebuah strategi juga teknik yang digunakan untuk meneliti aspek kualitas atau kuantitas saat suatu produk yang sedang diproduksi [9]. Situasi muncul karena bisnis dapat memaksimalkan keuntungan dan memastikan jumlah produk yang tepat dengan mencampur berbagai produk [10].

## 2. Metode Penelitian
Setiap masalah harus diselesaikan agar pengumpulan dan analisis data, serta analisis  pembahasan, menjadi menyeluruh dan terorganisir[11] Poin utama metodologi penelitian adalah:
a. Objek Penelitian
Peneliti  mengembangkan  objek  penelitian,  yang  merupakan  hal  tunggal  dan  terfokus,  untuk dipelajari[12]. Asam sulfat merupakan objek dalam penelitian yang akan diindentifikasi.
b. Teknik Pengumpulan Data
Prosedur untuk menyelesaikan pengumpulan data dijelaskan dibawah ini:
1) Wawancara
Wawancara merupakan pertukaran informasi dengan bertanya dan menjawab antar kedua belah pihak  ialah  agar  mendapat  sebuah  informasi[11].  Peneliti  melaksanakan  tanya  jawab  pada pemimpin perusahaan yang berkenaan dengan topik peneliti.
2) Dokumentasi
Pada penelitian kuantitatif, dokumentasi merupakan kelengkapan dari semua kegiatan observasi dan  wawancara  [11].  Dalam  aktivitas  ini,  dilaksanakan  dengan  mencatat  setiap  item  yang terhubung  dengan  penelitian,  seperti  dokumen  yang  merinci  permintaan  data  dari  waktu sebelumnya dan yang lebih baru.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
3) Observasi
Observasi adalah metode atau teknik tertentu dengan aturan yang berbeda dari metode lain. [11]. Teknik pengamatan dilakukan dengan memantau kondisi dan keadaan nyata di perusahaan yang memiliki tujuan untuk mempelajari lebih lanjut..
4) Studi Literatur
Teknik  atau  cara  ini  dilaksanakan  dengan  mencari  berbagai  referensi  untuk  dipelajari  yang berkaitan dengan topik[13]. Teknik ini digunakan oleh peneliti dengan tujuan menunjang segala metode penelitian guna mendapatkan hasil sesuai yang diharapkan.
Metode DMA ialah modifikasi dari SMA, perbedaan antara keduanya adalah bahwa metode Rata- rata bergerak ganda biasanya diperuntukkan meramalkan tren. Metode ini menggunakan ambang rata-rata bergerak dua kali dari metode SMA. Berikut merupakan alur pengerjaan pada metode DMA dengan diawali menghitung SMA[8] : a. Mencari  nilai single moving average
𝑆 ′ 𝑡 = 𝑋 𝑡 +𝑋 𝑡−1 + 𝑋 𝑡−2 +⋯𝑋 𝑡−𝑘−1 𝑘 (1)
b. Mencari nilai double moving average
𝑆" = 𝑆 𝑡 +𝑆 𝑡−1 + 𝑆 𝑡−2 +⋯𝑆 𝑡−𝑘−1
𝑘 (2)
c. Mencari nilai konstanta 𝑎𝑡 = 2𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆"𝑡 (3)
d. Mencari nilai koefisien trend
𝑏𝑡 = 2 𝑘−1 = (𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆"𝑡) (4)
e. Mencari besar nilai peramalan 𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑚 (5)
Peramalan yang paling sederhana salah satunya ialah Regresi Linier metode ini diasumsikan bahwa akan  ada  hubungan  antara  variabel  yang  akan  dibandingkan.  Analisis  didasarkan  pada  anggapan bahwa pola riwayat data bersifat linier, yang dapat dinyatakan sebagai:
Y ( t ) = a + bt (6)
Saat melakukan prediksi, hasilnya tidak mungkin sepenuhnya akurat. Keakuratan sebuah perkiraan ditentukan oleh seberapa besar kesalahannya, data yang sedang dibandingkan dengan data aktual atau data yang  dianggap  benar  [14][15].  Perbedaan  antara  nilai  yang  diperkirakan  dan  nilai  sebenarnya  adalah kesalahan atau error . Pendekatan optimal adalah pendekatan yang paling mirip dengan data yang memiliki nilai  kesalahan  terendah  untuk  masing-masing  metode.  Metode  perlu  digunakan  apabila  metode  yang memiliki  nilai  peramalan  kesalahan  terendah  dan  bekerja  paling  baik  dengan  data  yang  ada. Beberapa alternatif kesalahan metode peramalan yang sering digunakan tercantum di bawah ini:

## a. Mean Square Error (MSE)
𝑀𝑆𝐸 = ∑ 𝑌𝑒𝑖 2 𝑛 (7)
b. Mean Absolute Percent Error (MAPE)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100 𝑛 ∑ |𝑒𝑖| 𝑥𝑖 (8)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Informasi yang diperlukan untuk analisis penelitian bersumber dari dokumentasi PT. XYZ juga hasil wawancara dengan karyawan PPIC. Tabel 1 merupakan data permintaan asam sulfat untuk PT. A dan PT. B pada bulan Februari tahun 2021 sampai dengan Januari 2022.
Tabel 1. Demand Asam sulfat Periode Demand Agen PT. A Agen PT. B Feb-21 1 128 180 Mar-21 2 124 184 Apr-21 3 120 180
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Periode Demand Agen PT. A Agen PT. B May-21 4 124 180 Jun-21 5 120 188 Jul-21 6 120 184 Aug-21 7 120 188 Sep-21 8 128 180 Oct-21 9 120 184 Nov-21 10 124 180 Dec-21 11 124 180 Jan-22 12 120 180 Sumber: PT. XYZ (2022)
Analisis data menggunakan teknik Double Moving Average dengan lag rata-rata tiga bulan adalah tahap selanjutnya setelah pengumpulan data. Perhitungan permintaan asam sulfat untuk PT. A dan PT. B dapat dihitung menggunakan rumus persamaan dibawah ini:
a. Menghitung Double Moving Average untuk PT. A
1) Menghitung nilai single moving average
SMA 3 = 120 + 124 + 128 3 = 124,00 SMA 4 = 124 + 120 + 124 3 = 122,67 SMA 5 = 120 + 124 + 120 3 = 121,33
2) Menghitung nilai Double Moving Average
DMA 3 = 121,33 + 122,67 + 124,00 3 = 122,67 DMA 4 = 121,33 + 121,33 + 122,67 3 = 121,78 DMA 5 = 120,00 + 121,33 + 121,33 3 = 120,89 3) Menghitung nilai 𝑎 𝑡 𝑎 𝑡 = 2 x 121,33 − 122,67 = 120
4) Menghitung nilai 𝑏 𝑡
𝑏 𝑡 = 2 3 − 1 x (121,33 − 122,67) = −1,33
5) Menghitung nilai peramalan
𝐹 𝑡 = 120 + −1,33 = 118,67
Berdasarkan  keseluruhan  proses  perhitungan  yang  telah  dilakukan  untuk  PT.  A , hasil  akhirnya terlihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Hasil perhitungan DMA PT. A Periode Demand SMA 3 DMA 3 At bt Periode Peramalan Feb-21 1 128 Feb-22 13 116 Mar-21 2 124 Mar-22 14 116 Apr-21 3 120 124,00 Apr-22 15 116 May-21 4 124 122,67 May-22 16 115 Jun-21 5 120 121,33 122,67 120 -1,33 Jun-22 17 115 Jul-21 6 120 121,33 121,78 121 -0,44 Jul-22 18 114 Aug-21 7 120 120,00 120,89 119 -0,89 Aug-22 19 114 Sep-21 8 128 122,67 121,33 124 1,33 Sep-22 20 113 Oct-21 9 120 122,67 121,78 124 0,89 Oct-22 21 113 Nov-21 10 124 124,00 123,11 125 0,89 Nov-22 22 112 Dec-21 11 124 122,67 123,11 122 -0,44 Dec-22 23 112 Jan-22 12 120 122,67 123,11 122 -0,44 Jan-23 24 112 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
b. Menghitung Double Moving Average untuk PT. B
1) Menghitung nilai single moving average
SMA 3 = 180 + 184 + 180 3 = 181,33 SMA 4 = 180 + 180 + 184 3 = 181,33 SMA 5 = 188 + 180 + 180 3 = 182,67
2) Menghitung nilai Double Moving Average
DMA 3 = 182,67 + 181,33 + 181,33 3 = 181,78 DMA 4 = 184,00 + 182,67 + 181,33 3 = 182,67 DMA 5 = 186,67 + 184,00 + 182,67 3 = 120,89 3) Menghitung nilai 𝑎 𝑡
𝑎 𝑡 = 2 x 182,67 − 181,78 = 184
4) Menghitung nilai 𝑏 𝑡
𝑏 𝑡 = 2 3 − 1 x (182,67 − 181,78) = 0,89
5) Menghitung nilai peramalan
𝐹 𝑡 = 184 + 0,89 = 184,89
Berdasarkan proses perhitungan yang telah diselesaikan untuk PT. B kemudian hasil akhir  terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil perhitungan DMA PT. B Periode Demand SMA 3 DMA 3 At bt Periode Peramalan Feb-21 1 180 Feb-22 13 168 Mar-21 2 184 Mar-22 14 167 Apr-21 3 180 181,33 Apr-22 15 166 May-21 4 180 181,33 May-22 16 165 Jun-21 5 188 182,67 181,78 184 0,89 Jun-22 17 164 Jul-21 6 184 184,00 182,67 185 1,33 Jul-22 18 163 Aug-21 7 188 186,67 184,44 189 2,22 Aug-22 19 162 Sep-21 8 180 184,00 184,89 183 -0,89 Sep-22 20 161 Oct-21 9 184 184,00 184,89 183 -0,89 Oct-22 21 160 Nov-21 10 180 181,33 183,11 180 -1,78 Nov-22 22 160 Dec-21 11 180 181,33 182,22 180 -0,89 Dec-22 23 159 Jan-22 12 180 180,00 180,89 179 -0,89 Jan-23 24 158 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
c. Menghitung regresi linier untuk PT. A
Tabel 4. Hasil perhitungan regresi linier PT. A Periode Demand T d(t) a b Periode Peramalan Feb-21 1 128 1 1 128 123,94 -0,20 Feb-22 13 121 Mar-21 2 124 2 4 248 123,94 -0,20 Mar-22 14 121 Apr-21 3 120 3 9 360 123,94 -0,20 Apr-22 15 121 May-21 4 124 4 16 496 123,94 -0,20 May-22 16 121 Jun-21 5 120 5 25 600 123,94 -0,20 Jun-22 17 121 Jul-21 6 120 6 36 720 123,94 -0,20 Jul-22 18 120 Aug-21 7 120 7 49 840 123,94 -0,20 Aug-22 19 120 Sep-21 8 128 8 64 1024 123,94 -0,20 Sep-22 20 120 Oct-21 9 120 9 81 1080 123,94 -0,20 Oct-22 21 120 Nov-21 10 124 10 100 1240 123,94 -0,20 Nov-22 22 120 Dec-21 11 124 11 121 1364 123,94 -0,20 Dec-22 23 119 Jan-22 12 120 12 144 1440 123,94 -0,20 Jan-23 24 119 Jumlah 1472 78 650 9540 1444 Sumber: Hasil pengolahan data (2022) 𝐭 𝟐
p-ISSN : 2528-3561
e-ISSN : 2541-1934 b = -0,20 Y(t) = a + b (t)
a = 123,94
Y(t) = 123,94 - -0,20 (t)
Sesudah memperoleh nilai a dan b, suatu periode ditetapkan dengan nilai 1 dimulai pada bulan ke-13, berlanjut pada bulan ke-14 dengan nilai 2, dan berlanjut selama sisa waktu dalam rumus seperti pada perhitungan sebelumnya dan hasil peramalan untuk tahun berikutnya menggunakan Y (t).
d. Menghitung regresi linier untuk PT. B
Tabel 5. Hasil perhitungan regresi linier PT. B Periode Demand T d(t) A b Periode Peramalan Feb-21 1 180 1 1 180 183,15 -0,13 Feb-22 13 182 Mar-21 2 184 2 4 368 183,15 -0,13 Mar-22 14 181 Apr-21 3 180 3 9 540 183,15 -0,13 Apr-22 15 181 May-21 4 180 4 16 720 183,15 -0,13 May-22 16 181 Jun-21 5 188 5 25 940 183,15 -0,13 Jun-22 17 181 Jul-21 6 184 6 36 1104 183,15 -0,13 Jul-22 18 181 Aug-21 7 188 7 49 1316 183,15 -0,13 Aug-22 19 181 Sep-21 8 180 8 64 1440 183,15 -0,13 Sep-22 20 181 Oct-21 9 184 9 81 1656 183,15 -0,13 Oct-22 21 181 Nov-21 10 180 10 100 1800 183,15 -0,13 Nov-22 22 180 Dec-21 11 180 11 121 1980 183,15 -0,13 Dec-22 23 180 Jan-22 12 180 12 144 2160 183,15 -0,13 Jan-23 24 180 Jumlah 2188 78 650 14204 2170 Sumber: Hasil pengolahan data (2022) b = -0,13 Y(t) = a + b (t) a = 183,15 Y(t) = 183,15 - -0,13 (t)
Sesudah memperoleh nilai a dan b, suatu periode ditetapkan dengan nilai 1 dimulai pada bulan ke-13, berlanjut pada bulan ke-14 dengan nilai 2, dan berlanjut selama sisa waktu dalam rumus seperti pada perhitungan sebelumnya dan hasil peramalan untuk tahun berikutnya menggunakan Y (t).

## e. Validasi Double Moving Average
Langkah  pertama  dalam  validasi  DMA  adalah  mendapatkan  hasil  yang  konsisten  dengan  regresi kuadrat setelah itu mencari nilai kesalahan dalam peramalan (ei) lalu mencari nilai RSFE (data nilai aktual periode i – data untuk peramalan periode i). Langkah selanjutnya, menghitung nilai mutlak dari ei.  Setelah  menerima  MAE  ( Mean  Absolute  Error ),  langkah  selanjutnya  ialah tracking  signal menggunakan perhitungan RSFE/MAE.
1) Validasi DMA PT. A
Tabel 6. Hasil validasi DMA PT. A
xi fi ei=Xi-Fi RSFE │ei│=│Xi-Fi│ CUMM . │ei│ MAE TS 128 125 3 3 3,333 3,333 3,333 1,000 124 125 -1 2 0,762 4,095 0,762 2,625 120 125 -5 -3 4,857 8,952 4,857 -0,588 124 125 -1 -4 0,952 9,905 0,952 -4,000 120 125 -5 -9 5,048 14,952 5,048 -1,755 120 125 -5 -14 5,143 20,095 5,143 -2,722 120 125 -5 -19 5,238 25,333 5,238 -3,673 128 125 3 -16 2,667 28,000 2,667 -6,000 120 125 -5 -21 5,429 33,429 5,429 -3,947 124 126 -2 -23 1,524 34,952 1,524 -15,063 124 126 -2 -25 1,619 36,571 1,619 -15,176 120 126 -6 -31 5,714 42,286 5,714 -5,425 21,825 3,524 MSE 3,524 MAPE 2,900 Sumber: Hasil pengolahan data (2022) 𝐭 𝟐
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
2) Validasi DMA PT. B
Tabel 7. Hasil validasi DMA PT. B Xi fi ei=Xi-Fi RSFE │ei│=│Xi-Fi│ CUMM . │ei│ MAE TS 180 166 14 14 14,000 14,000 14,000 1,000 184 165 19 33 19,048 33,048 19,048 1,735 180 164 16 49 16,095 49,143 16,095 3,053 180 163 17 66 17,143 66,286 17,143 3,867 188 162 26 92 26,190 92,476 26,190 3,531 184 161 23 116 23,238 115,714 23,238 4,980 188 160 28 144 28,286 144,000 28,286 5,091 180 159 21 165 21,333 165,333 21,333 7,750 184 158 26 192 26,381 191,714 26,381 7,267 180 157 23 215 23,429 215,143 23,429 9,183 180 156 24 240 24,476 239,619 24,476 9,790 180 154 26 265 25,524 265,143 25,524 10,388 132,635 22,095 MSE 22,095 MAPE 12,099 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
f. Validasi Regresi Linier
Langkah pertama dalam validasi regresi linier adalah mendapatkan hasil yang konsisten dengan regresi kuadrat setelah itu mencari nilai kesalahan dalam peramalan (ei) lalu mencari nilai RSFE (data nilai aktual  periode  i  –  data  untuk  peramalan  periode  i).  Kemudian,  cari  nilai  mutlak  dari  ei. Setelah menerima  MAE  ( Mean  Absolute  Error ),  langkah  selanjutnya tracking  signal menggunakan perhitungan RSFE/MAE.
1) Valida Regresi Linier PT. A
Tabel 8. Hasil validasi regresi linier PT. A
xi fi ei=Xi-Fi RSFE │ei│=│Xi-Fi│ CUMM . │ei│ MAE TS 128 121 7 7 6,606 6,606 6,606 1,000 124 121 3 9 2,802 9,408 2,802 3,358 120 121 -1 8 1,002 10,410 1,002 8,386 124 121 3 11 3,193 13,604 3,193 3,445 120 121 -1 10 0,611 14,214 0,611 17,011 120 120 0 10 0,415 14,629 0,415 24,039 120 120 0 10 0,219 14,848 0,219 44,521 128 120 8 18 7,977 22,825 7,977 2,223 120 120 0 18 0,172 22,998 0,172  103,797 124 120 4 22 4,368 27,366 4,368 5,099 124 119 5 27 4,564 31,930 4,564 5,880 120 119 1 28 0,760 32,690 0,760 36,316 18,461 2,724 MSE 2,724 MAPE 2,173 Sumber: Hasil pengolahan data (2022 )

## 2) Valida Regresi Linier PT. B
Tabel 9. Hasil validasi regresi linier PT. B
xi fi ei=Xi-Fi RSFE │ei│=│Xi-Fi│ CUMM . │ei│  MAE TS 180 182 -2 -2 1,515 1,515 1,515 -1,000 184 181 3 1 2,611 4,126 2,611 0,420 180 181 -1 0 1,263 5,389 1,263 -0,133 180 181 -1 -1 1,138 6,527 1,138 -1,148 188 181 7 6 6,988 13,515 6,988 0,813 184 181 3 9 3,114 16,629 3,114 2,825 188 181 7 16 7,240 23,869 7,240 2,215 180 181 -1 15 0,634 24,503 0,634 24,294 184 181 3 19 3,492 27,995 3,492 5,411
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
xi fi ei=Xi-Fi RSFE │ei│=│Xi-Fi│ CUMM . │ei│  MAE TS 180 180 0 19 0,382 28,378 0,382 48,427 180 180 0 19 0,256 28,634 0,256 74,100 180 180 0 19 0,131 28,765 0,131 144,554 17,487 2,397 MSE 2,397 MAPE 1,324 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## g. Rekapitulasi Nilai MSE dan MAPE
Tabel 10. Rekapitulasi nilai dan MSE MAPE Agen MSE MAPE Metode PT. A 2,724 2,173 Regresi Linier 3,524 2,9 DMA PT. B 2,397 1,324 Regresi Linier 22,095 12,09 DMA Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## 4. Kesimpulan
Untuk  menentukan  berapa  banyak  permintaan  produk  asam  sulfat  yang  akan  ada  di  periode mendatang, PT. XYZ harus melakukan peramalan. Setelah menyelesaikan perhitungan dengan peramalan metode double moving average dan regresi linier, dapat disimpulkan pada nilai MSE dan MAPE terendah dihasilkan dengan menggunakan metode regresi linier dengan nilai MSE 2,724 dan MAPE 2,173 untuk PT. A.  Pada PT. B didapatkan nilai MSE 2,397 dan MAPE 1,324. Nilai tersebut lebih rendah daripada MSE dan MAPE double moving average . Untuk perhitungan ini, metode regresi linier dapat digunakan sebagai metode peramalan pada perhitungan kali ini.

## 5. Referensi
[1] Arminas,  “Analisis  Peramalan  Penjualan  Comforta’S  Bed  Jenis  Super  Star  Pada  PT.  Massindo Terang Perkasa Makassar,” Prosiding Semnastek , November, 2016.
[2] D. R. Indah and E. Rahmadani, “Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” J. Penelit. Ekon. Akunt. , vol.
2, no. 1, pp. 10–18, 2018, [Online]. Available:
https://ejurnalunsam.id/index.php/jensi/article/view/930
[3] Y. Alrahman, K. Mustafa, and Y. Delvika, “Penerapan Metode Peramalan Produksi dan Perencanaan Kebutuhan  Bahan  Baku  dengan  Metode  Material  Requirement  Planning  di  PT  .  CJ  Feed  Medan Application  of  Production  Forecasting  Method  and  Planning  of  raw  Material  Requirement  By Material Method Requirement,” J. Ind. Manuf. Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 88–96, 2017.
[4] J. and B. R. Heizer, Operation Management , Tenth Edit. United States of America, 2011.
[5] Rival, Z., Wahyu, S. S., & Ni Ketut, S. Aplikasi Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier. SCAN: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , 7 (3), 41-45. 2012.
[6] Bandara, K., Shi, P., Bergmeir, C., Hewamalage, H., Tran, Q., & Seaman, B. Sales demand forecast in  e-commerce  using  a  long  short-term  memory  neural  network  methodology.  In International conference on neural information processing (pp. 462-474). Springer, Cham. 2019.
[7] Supuwiningsih, N. N., Kusuma, A. S., Pratiwi, E. L., & Pratami, N. W. C. A. Statistik Forecasting Dalam Sistem Informasi Geografis . Media Sains Indonesia. 2022.
[8] A. F. N. Azizah, “Peramalan Migrasi Masuk Kota Surabaya Tahun 2015 dengan Metode Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing Brown,” J. Biometrika dan Kependud. , vol. 4, no. 2, pp. 172–180, 2015.
[9] B.  Putro,  M.  T.  Furqon,  and  S.  H.  Wijoyo,  “Prediksi  Jumlah  Kebutuhan  Pemakaian  Air Menggunakan Metode Exponential Smoothing,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, pp. 4679–4686, 2018.
[10]  T. Indarwati, T. Irawati, and E. Rimawati, “Penggunaan Metode Linear Regression Untuk Prediksi Penjualan  Smartphone,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  2–7,  2019,  doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.369.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[11]  Sugiyono, Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D .  Bandung: Alfabeta, 2014.
[12]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif Dan Kombinasi (Mixed Methods) , Cetakan ke. Bandung: Alfabeta, 2015.
[13]  M. Kasiram, Metodologi Penelitian Kuantitatif-Kualitatif . Malang: Uin Maliki Press, 2010.
[14]  M.  F.  Fadilah  and  E.  Aryanny,  “Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku  Minyak  Sawit  Dengan Menggunakan Metode Continuous (Q) Dan Periodic (P) Review Di Pt. Xyz,” Juminten , vol. 2, no. 4, pp. 97–108, 2021, doi: 10.33005/juminten.v2i4.309.
[15]  A.  Izzah  and  R.  Widyastuti,  “Prediksi  Harga  Saham  Menggunakan  Improved  Multiple  Linear Regression  untuk  Pencegahan  Data  Outlier,” Kinet.  Game  Technol.  Inf.  Syst.  Comput.  Network, Comput. Electron. Control , vol. 2, no. 3, pp. 141–150, 2017, doi: 10.22219/kinetik.v2i3.268.