Analisis  Peramalan  ( Forecasting )  Penjualan  Dengan  Metode  ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ) Pada Huebee Indonesia
Hasbi Hassyddiqy 1)* , Hasdiana 2) 1,2,) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Harapan Medan, Indonesia hasbitkj5@gmail.com
Received: 19 Januari 2023 Accepted: 19 Januari 2023 Published: 19 Januari 2023 *Penulis Koresponden Abstrak  : Perencanaan  produksi  sangat  dibutuhkan  bagi  pihak  usaha
Huebee  Indonesia  untuk  meningkatkan  pelayanan  produksi  pakaian. Permintaan konsumen selalu tidak menentu atau berubah-ubah disetiap periode berikutnya. Dengan adanya peramalan, pihak Huebee Indonesia dapat  mengetahui  perkiraan  jumlah  produksi  pakaian  yang  akan dilakukan  di  masa  yang  akan  mendatang.  Dengan  peningkatan  jumlah produksi pakaian yang di hasilkan, Huebee Indonesia dapat menambah karyawan  untuk  keberlangsungan  produktivitas  usahanya.  Oleh  karena itu,  dibutuhkan  metode  peramalan  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi dan memiliki error yang minimum. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan  peramalan  penjualan  dan  produksi  pakaian  pada  usaha Huebee  Indonesia  Dengan  Metode  ARIMA.  Analisis  data  dalam penelitian  ini menggunakan metode time series dengan analisis  ARIMA (Autoregressive  Integrated  Moving  Average).  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  penjualan  Huebee  Indonesia  mengalami  peningkatan  setiap bulannya untuk 3 bulan. Untuk hasil peramalan penjualan per item akan mengalami  penurunan  pada  model  yang  sudah  banyak  terjual  pada  3 periode sebelumnya.
Kata Kunci: Peramalan, Penjualan, ARIMA
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  kebiasaan  masyarakat  untuk  berbelanja  pakaian  tidak  lagi  ke  mall  dan  pasar  tradional, melainkan melalui platform social media dan marketplace. Ini membuat Huebee indonesia melihat peluang untuk  membuka  toko  online  busana  muslim  wanita.  Huebee  Indonesia  merupakan  toko  online  sebagai penjual busana muslim wanita seperti blouse, tunik, gamis, rok, pants dan dress. Huebee Indonesia memiliki beberapa  permasalahan  diantaranya  penjualan  yang  tidak  stabil  setiap  bulan  membuat  Huebee  indonesia sulit untuk menentukan stok barang pada bulan berikutnya dan Huebee Indonesia juga mempunyai masalah untuk menentukan potensi penjualan pada daerah yang sering melakukan pemesanan, untuk menjadi bahan pertimbangan target penjualan pada bulan berikutnya. Dengan permasalahan yang ada, Huebee Indonesia memerlukan perencanaan penjualan barang untuk mengetahui kebutuhan dari konsumen.
Dalam  melakukan  perencanaan  diperlukan  peramalan  penjualan  untuk  membantu  permasalahan perusahaan  [1].  Untuk  dapat  melakukan  peramalan  penjualan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan metode ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average ) [2]. Dalam produksinya Huebee Indonesia selalu di banjiri oleh orderan pesanan banyak konsumen, hal ini karena Huebee Indonesia selalu mempromosikan barang  model  terbaru  setiap  bulannya.  Karena  jumlah  permintaan  konsumen  untuk  melakukan  orderan pakaian  setiap  bulan  bervariasi,  maka  jumlah  produksi  pakaian  yang  dihasilkan  setiap  bulannya  juga bervariasi.
Perencanaan  produksi  sangat  dibutuhkan  bagi  pihak  usaha  Huebee  Indonesia  untuk  meningkatkan pelayanan  produksi  pakaian.  Permintaan  konsumen  selalu  tidak  menentu  atau  berubah-ubah  disetiap periode berikutnya. Untuk dapat menetapkan keputusan yang  tepat  dalam menghadapi masa  depan yang
penuh  ketidakpastian,  seorang  pemimpin  harus  memiliki  kemampuan  yang  tepat  agar  perusahaan  dapat meraih apa yang menjadi tujuannya [3]. Salah satu hal yang paling penting untuk mewujudkan hal tersebut adalah meramal besarnya penjualan atau permintaan konsumen akan barang atau jasa yang dihasilkan. Oleh karena itu, dengan adanya peramalan, pihak Huebee Indonesia dapat mengetahui perkiraan jumlah produksi pakaian yang akan dilakukan di masa yang akan mendatang. Dengan adanya peningkatan jumlah produksi pakaian  yang  di  hasilkan,  Huebee  Indonesia  dapat  menambah  karyawan  untuk  keberlangsungan produktivitas usahanya [4].
Dengan peramalan yang dibuat, diharapkan dapat memberikan informasi mengenai keadaan yang akan terjadi dimasa yang akan mendatang. Sehingga perusahaan jasa seperti Huebee Indonesia dapat lebih tepat dalam  pengambilan  keputusan  manajemen  yang  berkaitan  masalah  jumlah  produksi  pakaian.  Oleh  karena itu,  dibutuhkan  metode  peramalan  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  memiliki  error  yang minimum.  Sehingga  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan  judul  “Analisis  Peramalan (Forecasting) Penjualan Dengan Metode ARIMA Pada Huebee Indonesia”.
Rumusan masalah pada penelitian yang dilakukan oleh penulis yaitu peramalan penjualan dan produksi pakaian pada usaha Huebee Indonesia Dengan Metode ARIMA.

## TINJAUAN LITERATUR
Sebagai hasil dari studi, bidang peramalan kondisi keuangan perusahaan, mereka telah membangun lima model  untuk  peramalan  kondisi  keuangan  yaitu  model  deskriptif  logis,  model  faktor,  model  tren  kondisi keuangan,  model  regresi  kondisi  keuangan,  model  dinamis  [5].  Penelitian  kedua  membahas  tentang pengembangan sosial & ekonomi kabupaten (uluses) Republik Sakha (Yakutia). Hasil penelitian menunjukkan bahwa  kurangnya  dan  memberikan  alasan  untuk  fungsi  unik  yang  dimiliki  perencanaan  dan  peramalan  di tingkat manajemen kotamadya dan kebutuhan untuk melanjutkan proses peningkatan metode dan prosedur perencanaan  [1].  Penelitian  ketiga  membahas  tentang  Sinyal  Trading  Forex  menggunakan  Optimized Recurrent  FLANN.  Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  bahwa  metode  peramalan  terbaik  untuk  peramalan tren  pasar  saham  dan  RFLANN  Forex  memiliki  nilai  MAPE  paling  kecil  yaitu  5,37%  dibandingkan  metode lainnya [6]. Penelitian keempat dilakukan membahas tentang data perdagangan Yahoo Finance. Metode yang digunakan  adalah  model  HAR-RV.  Adapun  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis  dampak  volatilitas harian, mingguan, dan bulanan terhadap volatilitas nilai tukar periode lag 1, yang diterapkan pada analisis prediksi nilai tukar sampel RV antara USD dan AUD dan mengevaluasi berdampak pada pasar nilai tukar [7]. Penelitian kelima membahas tentang Peramalan Beban Listrik. Hasil dari penelitian yang dilakukan beberapa diantaranya lebih cocok dan disukai untuk peramalan beban listrik seperti model berdasarkan analisis regresi dan jaringan syaraf tiruan (JST) yang merupakan model yang paling banyak digunakan dalam prediksi listrik [8].
Penelitian  keenam  membahas  tentang  PDRB  Daerah  Otonom  Mongolia.  Hasil  dari  penelitian  yang dilakukan  adalah  bahwa  model  ARIMA  (0.2,3)  dibuat  berdasarkan  data  PDB  Daerah  Otonomi  Mongolia Dalam  dari  tahun  1993  hingga  2020  [2].  Penelitian  ketujuh  dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi  dapat menentukan penggunaan nilai keliling yang optimal [9]. Penelitian kedelapan membahas hasil dari penelitian ini adalah menggabungkan rata-rata bergerak dan indeks musiman tahunan untuk ekspor singkong Thailand yaitu,  pati  asli,  pati  termodifikasi,  dan  sagu  [10].  Hasil  dari  penelitian  kesembilan  adalah  kinerja  yang diperoleh dengan metode Moving Average dan Exponential Smoothing lebih baik daripada dua model yang digunakan  untuk  perbandingan:  model  Category  Profile  (atau  naif),  yang  sebagian  besar  digunakan  oleh perusahaan untuk prakiraan tersebut, dan model KmDt yang didasarkan pada teknik clustering dan pohon keputusan.  Hasil ini menunjukkan  bahwa  gambar produk adalah masukan  yang  berharga untuk  perkiraan penjualan  [11]. Penelitian ke sepuluh menghasilkan perbandingan hasil yang diperoleh dengan pemodelan dan  data  statistik  yang  tersedia  untuk  tujuh  bulan  pertama  tahun  2019  menunjukkan  bahwa  metode pemodelan memberikan hasil yang memadai [12].
Menurut  Hoffman  (1975)  definisi  peramalan  penjualan  adalah  pendekatan  pasar  yang  menempatkan penjualan  dan  pemasaran  sebagai  kegiatan  proyek,  yang  terdiri  dari  enam  langkah,  riset  pasar,  desain produk, penjualan, pembuatan produk yang akan dikirim, pengiriman produk. dan layanan berkelanjutan[13].
Peramalan  adalah  seni  dan  ilmu  memprediksi  kejadian  di  masa  depan.  Peramalan  dapat  dilakukan dengan melibatkan data historis dan memproyeksikannya ke masa yang akan datang dengan menggunakan suatu  bentuk  model  matematika  [14].  Menurut  John  E.  Biegel  (1999),  definisi  peramalan  adalah  kegiatan memperkirakan tingkat permintan produk yang diharapkan untuk suatu produk atau beberapa produk dalam periode waktu tertentu di masa yang akan datang [15]. Menurut Buffa S. Elwood (1996), definisi peramalan adalah  penggunaan  teknik-teknik  statistik  dalam  bentuk  gambaran  masa  depan  berdasarkan  pengolahan angka-angka  historis  [16].  Definisi  peramalan  adalah  bagian  integral  dan  kegiatan  pengambilan  keputusan manajemen [17]. Metode forecast dilakukan dengan menggunakan model matematis yang beragam dengan data historis yang terkait dengan peramalan dan variabel sebab akibat untuk meramalkan permintaan [18].
Berdasarkan horizon waktu, peramalan atau forecasting dapat dibagi menjadi tiga jenis, yaitu [19]:
1. Peramalan jangka panjang, yaitu yang mencakup waktu lebih besar dari 18 bulan.
2. Peramalan jangka menengah, yaitu mencakup waktu antara 3 sampai 18 bulan.
3. Peramalan jangka pendek, yaitu mencakup jangka waktu kurang dari 3 bulan
Melakukan  aktivitas  peramalan  perlu  didasari  dengan  metode  yang  tepat  dan  terstandarisasi,  hal  ini dilakukan  untuk  dapat  memberikan  proyeksi  masa  depan  yang  jelas  dan  dapat  dipertanggung  jawabkan dasar pemikirannya [20].
Definisi  penjualan  adalah  memasarkan  suatu  barang  perusahaan  dan  industri  seluruhnya,  berdasarkan hasil  produksi  yang  dipasarkan  atau  dipakai  oleh  konsumen  [21].  Definisi  penjualan  adalah  sekumpulan orang-orang yang memiliki ciri-ciri yang sama dalam menawarkan suatu barang dalam suatu kegiatan yang penting dan berpengaruh bagi kehidupan suatu perusahaan, dan setiap kebijakan yang diambil oleh manajer dapat  mempengaruhi  bagian-bagian  lain  yang  ada  di  dalam  perusahaan  [22].  Penjualan  sudah  pasti merupakan bagian dari suatu bisnis. Baik itu penjualan barang maupun jasa. Proses penjualan menjadi salah satu  tolak  ukur  apakah  bisnis  bisa  berjalan  lancar  atau  tidak  [23].  Penjualan  juga  bisa  menjadi  tolak  ukur untuk evaluasi bisnis. Karena dari penjualan bisa diketahui data yang akurat tentang kondisi produk atau jasa terhadap pasar [24].
ARIMA  merupakan  suatu  metode  yang  menghasilkan  ramalan-ramalan  berdasarkan  sintesis  dari  pola data  secara  historis.  Proses  ARIMA  secara  umum  dilambangkan  dengan  ARIMA  (p,  d,  q),  dimana  p: menunjukkan  ordo/derajat  autoregressive  (AR),  d  adalah  tingkat  proses  differencing,  dan  q  menunjukkan ordo/derajat moving average (MA). Model ARIMA (p, d, q) dinyatakan sebagai berikut:
Bp (B) (1-B)d Zt = b0 + Cq (B)et (1) Dengan :
Zt  = data time series sebagai variabel dependen pada waktu ke-t Bp  = b1,b2,...,bP (parameter model AR) Cq  = c1, c2...,cQ (parameter model MA) et   = nilai kesalahan pada kurun waktu ke- (t-q) Menurut Subagyo, metode peramalan Moving Average dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan yang kemudian dicari rata-ratanya, lalu menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya. Model Autoregressive Moving Average (ARMA) merupakan suatu kombinasi dari model AR dan MA.

## METODE PENELITIAN
Dalam  bab  ini  menjelaskan  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan  penelitian  dengan menganalisis  data  penjualan  yang  di  dapat  dari  Huebee  Indonesia,  untuk  kemudian  dilakukan  peramalan dengan menggunakan metode ARIMA.

## A. Prosedur Penelitian

## Gambar 1 Prosedur Penelitian
Keterangan dari gambar prosedur penelitian di atas adalah:
1. Identifikasi  masalah,  dimulai  dengan  mempelajari  berbagai  macam  sumber  referensi  terutama yang berkaitan dengan forecasting (peramalan). Dari penelaahan tersebut akan muncul ide dan dijadikan landasan untuk melakukan penelitian.
2. Perumusan masalah, berangkat dari gagasan atau ide yang muncul serta hasil penelaahan sumber pustaka  dan  diskusi  dengan  dosen  pembimbing  maka  permasalahan  yang  diteliti  berkaitan dengan peramalan penjulan dengan metode ARIMA.
3. Metode  pengumpulan  data,  setelah  permasalahan  dirumuskan,  dilakukan  observasi  untuk mengumpulkan  data  yang  akan  dikaji.  Pada  penelitian  ini  yang  dibutuhkan  adalah  data  jenis kuantitatif yakni laporan penjualan Huebee Indonesia.
4. Analisa data, didalam tahap ini dilakukan pengkajian data yang diperoleh berdasarkan teori yang ada, khususnya yang berkaitan dengan penggunaan Metode ARIMA untuk metode penjualan.
5. Menghitung forecast error, dari perhitungan kesalahan nanti akan diperoleh satu kesalahan dalam peramalan tersebut, semakin kecil kesalahan yang diperoleh maka peramalan ( forecast ) semakin bagus.
6. Mengambil  kesimpulan,  pada  akhir  pembahasan  dilakukan  penarikan  kesimpulan  sebagai jawaban dari permasalahan.

## B. Identifikasi Masalah
Pada tahap  ini,  mengidentifikasikan  permasalahan  yang  muncul ditempuh  dengan  cara melakukan survei secara langsung di Kantor Marketing Huebee Indonesia Jl. Brigjen Katamso Gg. Kopel Komplek Agung Permai No. 24-25. Pada survei tersebut Huebee Indonesia memiliki permasalahan penjualan yang  tidak  stabil  setiap  bulan  hingga  membuat  Huebee  indonesia  sulit  untuk  menentukan  stok barang  pada  bulan  berikutnya.  Huebee  Indonesia  juga  mempunyai  masalah  untuk  menentukan potensi  penjualan  pada  daerah  yang  sering  melakukan  pemesanan,  untuk  menjadi  bahan pertimbangan  target  penjualan  pada  bulan  berikutnya.  Penelitian  dilakukan  dengan  cara  observasi dan  interview  kepada  pemilik  Huebee  Indonesia  untuk  mengumpulkan  data  yang  akan  digunakan sebagai  bahan  penelitian.  Hasil  observasi  dan  interview  dengan  pemilik  Huebee  Indonesia menghasilkan  rencana  peneliti  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  terjadi  dengan  melakukan peramalan penjualan.
Identifikasi Masalah Perumusan Masalah Observasi Analisa Data Menghitung Forecast Error Mengambil Kesimpulan

## C. Perumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  yaitu  peramalan  penjualan  dan produksi pakaian pada usaha Huebee Indonesia Dengan Metode ARIMA.

## D. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode observasi, wawancara ( interview ).  Peneliti  melakukan  observasi  langsung  terhadap  objek  penelitian  yaitu  data  penjualan Huebee Indonesia. Wawancara yang dilakukan oleh peneliti kepada narasumber (subyek penelitian) yaitu  mewawancarai  tentang  objek  penelitian  yaitu  Huebee  Indonesia  (profil  perusahaan)  dan meminta  sumber  data  yang  dibutuhkan  oleh  peneliti.  Sumber  data  yang  diperoleh  berupa  data penjualan dalam bentuk bulanan yang diambil selama 5 bulan yaitu dari bulan Desember 2021-April 2022.

## E. Analisis Data
Analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  time  series  dengan  analisis  ARIMA ( Autoregressive  Integrated  Moving  Average ).  Setelah  hasil  uji  coba  peramalan  didapatkan,  akan dilakukan evaluasi dengan cara membandingkan antara penjualan aktual dengan hasil ramalannya, pada periode Desember 2021 – April 2022. Selain itu, dilakukan juga pengukuran tingkat kesalahan hasil ramalan dengan menggunakan MSE dan MAPE.

## HASIL PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  diperoleh  sebanyak  5  data  yang  diambil  dalam  bentuk  bulanan  selama  5  bulan (Desember 2021- April 2022). Data penjualan pakaian Huebee Indonesia akan dianalisis untuk meramalkan penjualan pakaian pada Huebee Indonesia menggunakan bantuan software Minitab 18.
Pola data penjualan Huebee Indonesia bulan Desember 2021- April 2022 merupakan pola seasonal atau pola  musim.  Setelah  itu,  dilakukan  perhitungan  data  stasioner  sehingga  dapat  menentukan  metode  yang akan digunakan dalam  proses forecasting (Bauman Moscow, 2019). Kestasioneran data dapat diuji dengan cara  plot  data  dan  menghitung  ACF.  Melalui  plot  data,  dapat  dilihat  apakah  data  memiliki  kecendrungan semakin meningkat, semakin menurun, atau terdapat fluktuasi musiman. Sedangkan dari nilai ACF, jika nilai ACF  mendekati  nol  pada  lag  kedua  atau  ketiga,  maka  data  tersebut  stasioner.  Jika  data  memiliki  pola musiman, pada plot ACF akan terlihat nilai ACF yang signifikan pada kelipatan musimnya.
Untuk melihat suatu data dalam time series sudah stationer atau tidak dalam varian dan rata-rata dapat dilihat dari plot data, yaitu plot time series dan plot ACF ( Autocerrelation Function ). ACF merupakan korelasi antar deret pengamat suatu deret waktu yang disusun dalam plot setiap lag. Jika data belum stationer maka perlu melakukan penyesuaian agar data tersebut menjadi stationer. Berikut adalah grafik plot time series dan plot ACF pada data jumlah penjualan Huebee Indonesia.
Data  jumlah  penjualan  pakaian  Huebee  Indonesia  belum  stationer  dalam  ragam  (varians)  dan  rata-rata (mean).  Hal  ini  terlihat  dari  jumlah  penjualan  pakaian  yang  mengalami  kenaikan  tiap  bulannya.  Untuk menstationerkan  data  dalam  varians  maka  dilakukan  transformasi  menggunakan  transformasi  Box-Cox. Sedangkan dilakukan differencing apabila data tidak stationer dalam rata-rata.

## Gambar 2. Proses ACF
Gambar 3. Proses PACF
Dengan melihat pola ACF dan PACF di atas maka dapat dikatakan data telah stasioner terhadap rata-rata karena tidak ada pola yang melebihi garis, serta menunjukkan pola ACF dying down dan PACF dying down yang berarti AR ( autoregressive ) dan MA ( moving average ).

## 1. Estimasi Parameter
Untuk  menentukan  nilai  tentatif  ARIMA  digunakan  Model  ARIMA  (p,  d,  q)  untuk  mendapatkan  model yang sesuai digunakan yaitu yang mempunyai tingkat signifikansi P-Value mendekati nilai nol.
Tabel 1. Model ARIMA (1, 1, 0) No Type Coef SE Coef T-Value  P-Value 1 AR 1 0.275 0.48541667  0.39 0.732 Tabel 2. Model ARIMA (0, 1, 1) No  Type Coef SE Coef T-Value  P-Value 1 AR 1 0.275 0.48541667  0.39 0.732 Tabel 3. Model ARIMA (1, 1, 1) No  Type Coef SE Coef T-Value  P-Value 1 AR 1 -0.08 1.47 -0.06 0.963 2 MA 1 -0.78 1.36 -0.57 0.671
Dari data di atas dapat dilihat model ARIMA yang sesuai yaitu Model ARIMA (0,1,1) karena mempunyai nilai signifikansi P-Value paling kecil 0.393.

## 2. Peramalan Dengan ARIMA (0, 1, 1)
Data yang digunakan untuk mencari model ARIMA yaitu data bulanan dari bulan Desember 2021 sampai dengan April 2017. Untuk melakukan peramalan penjualan bulanan dari bulan Mei 2022 sampai dengan Juli 2022 untuk mencari nilai MAPE.
Hasil  dari  forecast  metode  ARIMA  (0,  1,  1).  Kemudian  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai MAPE. Dan nilai MAPE yang didapat yaitu 8.58% yang termasuk kategori sangat baik.
Setelah  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode-metode  peramalan  time  series  (deret  waktu) untuk melakukan peramalan penjualan pakaian pada Huebee Indonesia, berdasarkan hasil uji diagnostik dan pemilihan model terbaik, menunjukkan bahwa nilai ukuran kebaikan model dengan memiliki nilai kesalahan terkecil  dengan  melihat  MAPE  yaitu  senilai  8.58%.  Hal  ini  karena  dalam  metode  ARIMA  untuk  melakukan metode  peramalan  digunakan  nilai  MAPE  terkecil,  artinya  memiliki  tingkat  kesalahan/residual  peramalan terkecil.  Sehingga  dari  hasil  peramalan  yang  dilakukan  melalui  analisis  statistik  pada  software  Minitab  18, dengan demikian diperoleh jawaban untuk menjawab rumusan masalah menyatakan bahwa dari hasil data penjualan  pakaian  yang  diambil  dalam  bentuk  bulanan  selama  5  bulan  yaitu  Desember  2021-  April  2022
menggunakan  peramalan  metode  ARIMA  dengan  model  ARIMA  (0,  1,  1),  diperoleh  peramalan  penjualan pakaian pada Huebee Indonesia untuk periode 3 bulan dimasa yang akan datang, yaitu:
Tabel 4. Peramalan Penjualan Periode Mei 2022 - Juli 2022 No Jumlah Bulan 1 10486.6 Mei 2 12296 Juni 3 14105.4 Juli

## P EMBAHASAN
Dari  hasil  peramalan  penjualan  pakaian  per  item  menggunakan  metode  ARIMA,  maka  banyak  produk model  lama  yang  mengalami  penurunan  penjualan  dan  ada  beberapa  produk  baru  yang  akan  mengalami kenaikan  penjualan.  Jika  dibandingkan  dengan  tabel  4  hasil  penjualan  per  item  pada  periode  Desember 2021-April  2022  jumlah  penjualan  per  item  akan  meningkat  untuk  model-model  terbaru  dan  mengalami penurunan penjualan pada item yang sudah banyak terjual pada periode Desember 2021-April 2022. Dari  hasil  peramalan  penjualan  pada  daerah  yang  akan  melakukan  pemesanan  menggunakan  metode ARIMA mengalami kenaikan signifikan pada daerah jabodetabek dan pada daerah sumatera dan Kalimantan juga mengalami peningkatan untuk 3 bulan yang akan datang.

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan tentang “Analisis Peramalan (F orecasting ) Penjualan dengan Metode ARIMA Pada Huebee Indonesia” yang penulis lakukan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Model ARIMA terbaik untuk meramalkan penjualan pakaian di Huebee Indonesia untuk masa yang mendatang adalah model ARIMA (0, 1, 1), Dengan menggunakan software minitab 18.
2. Model ARIMA (0, 1, 1) memiliki nilai MAPE terkecil yaitu 8,5%. Hal ini menunjukkan bahwa metode ARIMA (0, 1, 1) layak untuk digunakan prediksi data runtun waktu (time series) dari jumlah penjualan Huebee.
3. Berdasarkan model terbaik yang dipilih, diperoleh peramalan untuk periode 3 bulan mendatang yaitu pada  bulan  Mei  2021  -  Juli  2022.  Penjualan  Huebee  Indonesia  mengalami  peningkatan  setiap bulannya untuk 3 bulan, untuk hasil peramalan penjualan per item akan mengalami penurunan pada model yang sudah banyak terjual pada 3 periode sebelumnya. Sedangkan pada peramalan penjualan untuk daerah yang akan melakukan pemesanan di masa yang akan datang mengalami peningkatan signifikan untuk daerah Jabodetabek dan daerah Sumatera juga mengalami kenaikan untuk periode penjualan  berikutnya.  Peningkatan  dan  penurunan  penjualan  pakaian  di  Huebee  Indonesia  yang terjadi dipengaruhi beberapa faktor seperti faktor ekonomi, model terbaru, momen hari besar seperti hari raya idul fitri, Natal atau Tahun baru.

## REFERENCES
[1] Fedorova, N. A., Scriabin, I., & Mordinova, M. (2020). Long-Term Planning and Forecasting Problems at  Municipal  Management  Level. Advances  in  Economics,  Business  and  Management  Research , 128 , 2485–2489.
[2] Zhao,  Z.  (2021).  Research  on  GDP  Forecast  of  the  Inner  Mongolia  Autonomous  Region  Based  on ARIMA Model. Advances in Economics, Business and Management Research , 203 , 2648–2652.
[3] Alpackiy,  D.,  Alpackaya,  I.,  &  Kolosova,  A.  (2018).  Organization  of  Probabilistic  Expert  Estimates Collection  and  Interpretation  in  Political  Forecasting. Advances  in  Social  Science,  Education  and Humanities Research , 283 , 649–652
[4] Piunko LE. (2019). Issues of Statistical Evaluation and Statistical Forecasting of the Digital Economy Development Directions in Russia. Advances in Economics, Business and Management Research , 105 , 222–226. https://gks.ru/storage/mediabank/oper-08-2019.pdf
[5] Peshkova,  E.  P.,  Kyurdzhiev,  S.  P.,  &  Mambetova,  A.  A.  (2020).  Modeling  Forecasting  the  Financial Condition of Organizations. Advances in Economics, Business and Management Research , 128 , 2080–
2092
[6] Bebarta,  D.  K.,  Das,  T.  K.,  Chowdhary,  C.  L.,  &  Gao,  X.  Z.  (2021).  An  Intelligent  Hybrid  System  for Forecasting  Stock  and  Forex  Trading  Signals  Using  Ooptimized  Recurrent  Flann  and  Case-Based Reasoning. International  Journal  of  Computational  Intelligence  Systems , 14 (1),  1763–1772. https://doi.org/10.2991/ijcis.d.210601.001 .
[7] Huang, J. (2022). Forecasting the Exchange Rate between AUD and USD with HAR Model. Advances in Economics, Business and Management Research , 648 , 1952–1956.
[8] Hammad,  M.  A.,  Jereb,  B.,  Rosi,  B.,  &  Dragan,  D.  (2020).  Methods  and  Models  for  Electric  Load Forecasting:  A  Comprehensive  Review. Logistics  &  Sustainable  Transport , 11 (1),  51–76. https://doi.org/10.2478/jlst-2020-0004 .
[9] Ketut  Suwintana,  I.,  A  Oka  Sudiadnyani,  I.  G.,  A  P  H  Saptarini,  N.  G.,  &  Negeri  Bali  Bali,  P.  (2018). Developing Web-Based Application of Sales Forecasting System Using Triple Exponential Smoothing Method  For  Small  and  Medium  Garment  Enterprises  Information  System  Department. Atlantis Highlights in Engineering (AHE) , 1 , 1068–1071.
[10] Pannakkong, W., Huynh, V. N., & Sriboonchitta, S. (2019). A Novel Hybrid Autoregressive Integrated Moving Average and  Artificial Neural Network Model for Cassava Export Forecasting. International Journal of Computational Intelligence Systems , 12 (2), 1047–1061. https://doi.org/10.2991/ijcis.d.190909.001
[11] Craparotta, G., Thomassey, S., & Biolatti, A. (2019). A Siamese Neural Network Application for Sales Forecasting  of  New  Fashion  Products  Using  Heterogeneous  Data. International  Journal  of Computational Intelligence Systems , 12 (2), 1537–1546. https://doi.org/10.2991/ijcis.d.191122.002
[12] Ostapenko, I. N., & Usenko, R. S. (2020). Tourist Flow Forecasting Approach. Advances in Economics, Business and Management Research , 128 , 2528–2533
[13] Tsopa,  N.,  Malakhova,  V.,  &  Kovalskaya,  L.  (2019).  Formation  of  the  Mechanism  of  Risk-Oriented Management  of  the  Regional  Investment-Construction  Complex  on  the  Basis  of  Forecasting. Advances in Economics, Business and Management Research , 47 , 627–632
[14] Li, X. (2018). Campus Network User Demand Forecasting Model Based on Multiple Linear Regression. Advances in Social Science, Education and Humanities Research (ASSEHR) , 184 , 908–911
[15] Mandrazhi, Z. (2019). Forecasting and Planning of Agricultural Production of the Region. Advances in Economics, Business and Management Research , 47 , 1165–1168. https://cyberleninka.ru/article/n/kontseptualnye-podhody-k- .
[16] Putra, P., & Novianty, H. (2020). Implementation of Trend Moment Method in Egg Forecasting System in Sukamulia Farm. Advances in Intelligent Systems Research , 172 , 661–664
[17] Antamoshkina, O., Zinina, O., & Olentsova, J. (2020). Forecasting the Population Life Quality as a Tool of Human Capital Management.
[18] Chen,  W.,  Yu,  L.,  &  Li,  J.  (2021).  Forecasting  teleconsultation  demand  with  an  ensemble  attention- based  bidirectional  long  short-term  memory  model. International  Journal  of  Computational Intelligence Systems , 14 (1), 821–833. https://doi.org/10.2991/ijcis.d.210203.004
[19] Putra, P., Yulika, V., & Ruskan, E. L. (2020). Information System of Forecasting the Price of Beef Using Exponential  Smoothing  Method  (Case  Study:  Dinas  Perindustrian  Dan  Perdagangan  Provinsi Sumatera Selatan). Advances in Intelligent Systems Research , 172 , 724–727
[20] Dolyatovskiy,  V.  A.,  Dolyatovskiy,  L.  v,  &  Gamaley,  Y.  v.  (2020).  Forecasting  of  Need  for  the  Human Capital  for  Development  of  Economy. Advances  in  Economics,  Business  and  Management  Research , 128 , 2349–2357.
[21] Liu,  M.,  &  Duan,  C.  (2018).  A  Review  of  Using  Support  Vector  Machine  Theory  to  Do  Stock Forecasting. Advances in Intelligent Systems Research , 147 , 1094.
[22] Philip, K., & Amstrong, G. (2016). Principle of marketing (Sixteenth Edition Global version) (16th ed.). Pearson Education. Inc
[23] Bazhenov,  O.,  &  Sukhova,  O.  (2020).  IT  Infrastructure  Support  for  the  Implementation  of  the Balanced-Empirical Mechanism of the Strategic Analysis and Forecasting System for Copper Industry Enterprises. Advances in Economics, Business and Management Research , 131 , 750–754
[24] Pang,  L.  (2022).  Research  on  Forecasting  Model  of  New  Retail  Sales  Volume  Based  on  BP  Artificial Neural  Network  and  RBF  Neural  Network  Algorithm. Advances  in  Economics,  Business  and Management Research , 648 , 971–97.