## ANALISIS PERAMALAN KEBUTUHAN PERSEDIAAN UNTUK KEUNGGULAN BERSAING PADA PERUSAHAAN ORCA
Ratih Hendayani 1 , Rachmat Simbara Saputra 2 , Fariz Indra Permana 3 , Galang Nusa Mahardhika 4 , 1,2,3,4 Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi No. 1 Terusan Buah Batu – Dayeuhkolot, Bandung.
1 ratihhendayani@telkomuniversity.ac.id , 2 Rsimbara@student.telkomuniversity.ac.id , 3 farizpermana@student.telkomuniversity.ac.id ,
4 galangmahardika@student.telkomuniversity.ac.id .

## ABSTRACT
Orca is a company that run in the field of handicrafts, mainly craft bracelet. In this era  of  tight  competition  this  time,  Orca  needs  a  competitive  advantage  to  survive  in  this industry.  To  have  a  competitive  advantage,  companies  must  have  a  good  supply  chain management as well. Unfortunately, Orca has obstacles in the inventory is one of the Drivers of  suplly  chain  management.  Inventories  at  Orca  often  occurs  over  load,  causing  storage costs become swollen or a vacancy occurs so that the company's stock experienced a loss of income  potential.  The  aim  of  this  study  was  to  determine  the  best  forecasting  method  to forecast the demand for raw materials from ORCA thus making optimum inventory and gain a competitive advantage.
This  research  is  a  quantitative  descriptive  research.  Quantitative  data  analysis  was performed  to  predict  the  demand  for  raw  materials  ORCA  using  time  series  forecasting methods.  Historical  data  demand  and  supply  ORCA  processed  using  Microsoft  Excel  and Minitab 17. The calculation of the error rate used is the method of MAD, MSE and MAPE. Based  on  the  results  of  data  analysis,  forecasting  method  best  known  is  the  method  of Quadratic Trend Model. This method was chosen because compared to other methods or the error rate to its lowest error, MAPE of 103, amounting to MAD 370, and MSD amounted to 205.095.
Keywords: Forecasting,  Inventory,  Time  Series,  Competitive  Advantage,  Supply  Chain Management.

## PENDAHULUAN
Dewasa  ini,  industri  kreatif memiliki  peran  penting  dalam  struktur perekonomian  negara.  Menurut  data  dari Laporan  Akuntabilitas  Kinerja  Dirjen Ekonomi  Kreatif  Berbasis  Seni  Budaya Kementerian  Pariwisata  dan  Ekonomi Kreatif  tahun  2014,  realisasi  indikator kontribusi  Ekonomi  Kreatif  Berbasis  Seni dan  Budaya  pada  tahun  2014  mencapai 3,51%  atau  melampaui  target  yang  telah ditetapkan  yaitu  sebesar  2,52%  dari  PDB Nasional.  Adapun  kontribusi  PDB  sektor EKSB diperoleh dari data sub sektor yaitu
didominasi  oleh  kelompok  kuliner (32,51%), kerajinan (14,44%), film, video,
dan fotografi (1,31%), musik (0,82%), seni pertunjukan  (0,46%),  dan  pasar  barang seni (0,31%) Orca  merupakan  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  kerajinan,  utamanya kerajinan  gelang.  Dengan  kontribusi  PDB sektor  EKSB  yang  mencapai  14,44% menunjukkan  persaingan  di  industri kerajinan  ini  cukup  ketat.  Di  era persaingan yang cukup ketat saat ini, Orca membutuhkan  keunggulan  bersaing  untuk tetap hidup di industri ini. Untuk memiliki
suatu  keunggulan  bersaing,  perusahaan harus  memiliki supply  chain  management yang baik pula. Sayangnya, Orca memiliki kendala  di  bagian  persediaan  yang merupakan  salah  satu Drivers dari suplly chain  management. Persediaan  di  Orca seringkali  terjadi over  load sehingga menyebabkan biaya penyimpanan menjadi membengkak  ataupun  terjadi  kekosongan stock sehingga  perusahaan  mengalami kehilangan  potensi  pedapatan.  Menurut Intan  Maesti  dan  Marheni  Eka  (2014) untuk  mengatur  pola  persediaan  perlu adanya  peramalan  dan  persediaan pengaman  terhadap  pengadaan  kebutuhan dan  proses  produksi  berikutnya.  Juga menurut  Mia  Savira  dan  Nadya  N.K.
(2014) peramalan tersebut akan memungkinkan sebuah perusahaan memiliki  tingkat  persediaan  yang  optimal untuk membuat keputusan pembelian yang sesuai  dan  mempertahankan  efisiensi  dari kegiatan operasional.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian Terdahulu Judul:
Analisis Peramalan
Penjualan  Obat  Generik  Berlogo  (OGB) pada  PT.  Indonesia  Farma.  Sumber: Savira,  Nadya.  Kesimpulan:  (1)  Hasil  uji pola  data  memperlihatkan  bahwa  data penjualan  OGB  tidak  stasioner,  (2) Diketahui  metode  peramalan  time  series terbaik untuk meramalkan penjualan OGB di PT. Indofarma pada periode berikutnya, terhitung  dari  bulan  Juli  2014  sampai dengan  Juli  2015  adalah  metode  tren musiman,  (3)  Diketahui  bahwa  hasil peramalan  penjualan  OGB  menggunakan perhitungan metode tren musiman. Judul:  Analisis  Peramalan  dan Pengendalian  Persediaan  Bahan  Baku dengan  Metode  EOQ  pada  Optimalisasi Kayu  di  Perusahaan  Purezento.  Sumber:
Intan, Marheni. Kesimpulan: (1) Berdasarkan  hasil  Software  Minitab  17 metode  peramalan  yang  paling  tepat adalah  Proyeksi  Tren,  (2)  Total  biaya persediaan  bahan  baku  mengalami
penghematan  bila  menggunakan  metode EOQ sebesar Rp 6.887.451,73. Judul:  Peramalan  Produksi  Roti Menggunakan  Metode  Trend  Musiman (Studi  Kasus  Pabrik  Roti  Mr.  Bread Bantargebang,  Bekasi).  Sumber:  Retno, Marsudi.  Kesimpulan:  Metode  peramalan yang  sesuai  dalam  memperkirakan produksi  penjualan  pada  periode  yang akan datang, dilakukan setelah menentukan  persediaan  bahan  baku  dan perhitungan  dengan  metode  trend musiman. Judul: Analisis Pengendalian
Persediaan  Bahan  Baku  dengan  Metode EOQ  Guna  Mencapai  Tingkat  Persediaan Optimal  (Studi  pada  PT.  The  Univenus Sidoarjo). Sumber: Hariastuti. Kesimpulan:  (1)  Dari  perhitungan  dapat diketahui metode yang mempunyai ukuran statistik  standart  dengan  nilai  kesalahan terkecil  (MAD)  masing-masing  sebesar 2,6247  untuk  tissue  toilet  merk  JOLLY, 0,9574 untuk tissue toilet merk NICE dan 0,1004  untuk  tissue  toilet  merk  GIANT adalah  metode Triple  Exponential Smoothing ( winter’s ),  berdasarkan  hasil peramalan  permintaan  tersebut  dapat ditentukan  tingkat  persediaan  ekonomis, jumlah  pemesanan  ekonomis  dan  siklus persediaan  yang  optimal  dari  masing- masing bahan baku produk tissue toilet. Judul:  Peramalan  Penjualan  untuk Perencanaan  Pengadaan  Persediaan  Buah Durian  di  Rumah  Durian  Harum  Bintaro, Jakarta. Sumber: Ajeng (2011), Kesimpulan: (1) Metode peramalan terdiri atas  metode double  moving  average , metode double  eksponensial  smoothing , metode  dekomposisi,  metode  indeks musiman, dan metode winter’s . (2) Metode peramalan  time  series  yang  dipilih  adalah metode  peramalan  yang  memiliki  MSE ( mean standar error ) terkecil yaitu metode winter’s untuk buah durian medan 722629, buah  monthong  Thailand  2747612  dan buat frozen durian 219518.
Judul: The  effect  of  inventory  on Supply Chain. Sumber: Yue Meng (2006).
Kesimpulan: Untuk manajemen persediaan yang  efektif,  dengan  pengadaan  hal tersebut  dapat  diraih  secra  cepat.  Seperti yang  kita  ketahui,  persediaan  adalah gabungan  dari  keseluruhan  rantai  pasok. Dalam  kasus  ini,  perusahaan  dapat menyimpan 200.000 SEK dari pengadaan.
Judul: Forecasting method selection  in  a  global  supply  chain . Sumber: Gardner, Everette S. Acar, Yavuz (2010).  Kesimpulan  :  Dalam  rantai pasokan,  peramalan  merupakan  faktor penentu  penting  dari  kinerja  operasional, meskipun  ada  beberapa  studi  yang memilih metode peramalan atas dasar itu. Penelitian  ini  adalah  studi  kasus  dari metode seleksi peramalan untuk perusahaan  global  yang  memproduksi pelumas  dan  bahan  bakar  aditif,  produk biasanya  diklasifikasikan  sebagai  bahan kimia  khusus.  Model supply  chain yang kami  gunakan  berdasarkan  data  aktual permintaan  lalu  kedua  optimalisasi  dan menjalankan teknik simulasi. Optimalisasi, campuran  integer  program,  tergantung pada permintaan perkiraan untuk mengembangkan produksi, persediaan, dan transportasi rancangan apa yang meminimalisir  rantai  pasokan  total  biaya. Kurva  tradeoff  antara  biaya  total  dan layanan  pelanggan  yang  digunakan  untuk membandingkan metode pemulusan eksponensial.
Judul:  Peramalan  Stok  Barang Untuk Membantu Pengambilan Keputusan Pembelian  Barang  Pada  Toko  Bangunan Xyz  Dengan  Metode  Arima.  Sumber: Octavia  Tanti,  Yulia,  Lydia  (2013). Kesimpulan:  metode Moving  Average Model (MA) lebih sesuai digunakan untuk data  yang  hampir  sama  pada  tiap periodenya sedangkan model
Autoregressive (AR)  lebih  sesuai  dengan data  yang  berbeda  jauh  pada  tiap periodenya.  Semakin  banyak  data  yang digunakan dalam peramalan maka semakin bagus model yang dihasilkan Judul: Forecasting  for  Supply Chain  and  Portfolio  Management.
Sumber:  Murty  Katta  G  (2006). Kesimpulan:  ketidakseimbangan  bahan dibeberapa  perusahaan  dapat  dilacak  dari prosedur mereka menggunakan peramalan permintaan  berdasarkan  pada  asumsi normalitas biasa. Teknik untuk peramalan distribusi  permintaan  berdasarkan  pada statistik  pembelajaran  dan  peraturan pemesanan.    Itu  dapat  memberikan  hasil yang baik pada perusahaan
Supply  Chain  Management  dalam Keunggulan Bersaing
Supply
Chain Management meliputi  kegiatan  di  dalam  dan  di  luar organisasi  yang  dilakukan  oleh  organisasi tertentu  untuk  memberikan  nilai  tinggi kepada  pelanggan.  (Irum  Shahzadi,  Saba Amin,  Kashif  Mahmood  Chaudhary, 2013).  Namun  dalam  proses  pemberian nilai  tersebut  terdapat  masalah  baru  yaitu pelanggan sebagai objek yang akan diberi memiliki  pandangan  dan  kebutuhan  yang berbeda.  Menurut  Barry  Blake  (2013) Tidak semua pelanggan adalah sama, tidak semua saluran untuk pasar yang sama dan tidak  semua  produk  adalah  sama,  namun banyak jaringan rantai pasokan dan proses bisnis  telah  dibakukan  ke  satu  modus operasi.  Persoalan  pelanggan  tersebut menjadikan  proses  segmentasi  pelanggan menjadi  penting.  Menurut David  L. Anderson, Frank F. Britt, and Donavon J. Favre  (1997) segmentasi  pelanggan dengan  kebutuhan  khusus  mereka melengkapi  sebuah  perusahaan  untuk mengembangkan  portofolio  layanan  yang disesuaikan  dengan  berbagai  segmen. Segmentasi  pelanggan  disini  penting terlebih  dengan  kemajuan  teknologi  saat ini.  Menurut  Indri  Parwati  dan  Prima Andrianto  (2009)  Perilaku  konsumen seiring  dengan  kemajuan  teknologi  yang semakin inovatif menuntut perhatian lebih dari  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  peran dari segmentasi pelanggan menjadi penting dalam  proses  pemberian  nilai  yang  tinggi kepada  pelanggan  sebagai  bagian  dari tujuan Supply Chain Management.
Proses  memberikan  nilai  kepada pelanggan  akan  menghasilkan  penilaian pelanggan. Menurut Kotler hasil penilaian konsumen  atas  kualitas  layanan  akan membentuk  pola  loyalitas  konsumen tertentu ( Consumer Loyalty Pattern ), yaitu dari  sangat  loyal  sampai  dengan  sangat tidak  loyal.  (dalam  Endo  Wijaya  Kartika, dkk, 2008). Akan tetapi,  setiap organisasi tidak  dapat  membuat  pelanggan  setia sampai kelancaran arus bahan baku untuk produksi  dan  produk  akhir  untuk konsumen  tercapai  dan  memberikan produk  yang  tepat  pada  waktunya  secara efisien  (Irum  Shahzadi,  Saba  Amin,  & Kashif  Mahmood  Chaudhary,  2013). Kelancaran  arus  dari  mulai  bahan  baku hingga  produk  jadi  di  tangan  konsumen tersebut  biasa  kita  sebut  dengan supply
chain. Dalam supply  chain tersebut terdapat  faktor  penggerak  atau drivers yang akan menentukan kinerja dari supply chain itu sendiri. Menurut Yudi Widyanto (2013)  Untuk  mencapai  tujuan,      suatu perusahaan   harus   mampu   menata   atau menstrukturkan    kombinasi    dari    tiga driver  logistik  dan    tiga  driver  lintas fungsi ( cross  functional  driver ). Masing- masing  driver  tersebut    adalah:    fasilitas atau infrastruktur, inventori dan transportasi  untuk  driver  logistik, sedangkan  informasi,  sourcing  dan  harga untuk driver lintas fungsi. Menurut Chopra dan Meindl (dalam Yudi Widyanto, 2013) menggambarkan beberapa tingkatan keputusan  yang  mungkin  diambil  dari setiap driver.

## Tabel 1 Keputusan Drivers Kinerja Rantai Pasok Menurut Tingkatnya
Drivers Rantai Pasok Keputusan Level Strategi Level Taktis Level Pelaksanaan Fasilitas Penentuan lokasi fasilitas Penentuan jenis infrastruktur Penentuan Kapasitas Penjadwalan Jarak antar fasilitas Persediaan Pola permintaan Siklus persediaan Biaya inventaris Biaya penyimpanan Rata-rata persediaan Fill rate Transportasi Penentuan jaringan, rute, dan moda angkutan Penjadwalan pengangkutan Penentuan pasar sasaran Biaya pengangkutan Kapasitas angkut inbound dan outbound Informasi Pull and push system Kordinasi dan sharing informasi Knowledge transfer Forecast and aggregate planning Enabling technology Perkiraan informasi Frekuensi Seasonal factor Source Penentuan inhouse / outsource Penentuan kontrak Rencana kolaborasi Proses pengadaan Catatan pembayaran Time delivery Kualitas pasokan Harga Penentuan skala ekonomi Penentuan strategi pricing Overbooking Overselling Stabilitas order Catatan profit Biaya perunit Rentang harga
Sumber : Yudi Widyanto (2013)
Pada  tabel  di  atas,  tingkat keputusan pada level strategi di persediaan meliputi  pola  permintaan  dan  siklus persediaan.  Pola  permintaan  dan  siklus persediaan  ini  perlu  diatur  guna menghindari  permintaan  yang  terlalu banyak  ataupun  terlalu  sedikit.  Untuk mengaturnya  diperlukan  suatu  peramalan permintaan.  Menurut  Heizer  dan  Render (2009  :  164)  peramalan  permintaan
mengendalikan  keputusan  di  banyak bidang.  Salah  satunya  adalah  di supply chain  management. Keputusan  yang  tepat akan  menghasilkan  persediaan  yang optimal  dan  tingkat  persediaan  yang optimal  akan  memungkinkan  kelancaran arus  bahan  baku  sehingga  dapat menciptakan  keunggulan  bersaing  bagi perusahaan.

## Peramalan Permintaan
Menurut Heizer dan Render (2009 : 162) peramalan adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan  kejadian  di  masa  depan. Sedangkan  Menurut  Prasetya  dan Lukiastuti  (dalam  Mia  Savira  dan  Nadya, 2014),  peramalan  merupakan  suatu  usaha untuk  meramalkan  keadaan  di  masa mendatang  melalui  pengujian  keadaan  di masa lalu. Menurut Heizer dan Render (2009 : 164)  peramalan  permintaan  adalah proyeksi  permintaan  untuk  produk  atau layanan  suatu  perusahaan.  Peramalan  ini disebut  juga  peramalan  penjualan  yang mengendalikan  produksi,  kapasitas,  serta sistem penjadwalan dan menjadi input bagi perencanaan  keuangan,  pemasaran,  dan sumber daya manusia.
Peramalan Time Series Menurut Heizer dan Render (2009 : 169)  menganalisis time  series berarti membagi  data  masa  lalu  menjadi komponen-komponen,
kemudian memproyeksikannya ke masa depan. Time series didasarkan  pada  urutan  dari  titik- titik data yang berjarak sama dalam waktu (mingguan,  bulanan,  kuartal,  dan  lain- lain). Metode time series terdiri dari :
1. Pendekatan Naif Pendekatan  Naif  adalah  teknik peramalan  yang  mengasumsikan permintaan  periode  berikutnya  sama dengan  permintaan  pada  periode terakhir.
2. Rata-rata Bergerak Rata-rata  bergerak  adalah  suatu metode peramalan yang menggunakan n rata-rata periode terakhir data untuk meramalkan  periode  berikutnya. Secara  matematis,  rata-rata  bergerak sederhana dinyatakan sebagai berikut :

## ∑
Dimana n adalah  jumlah  periode dalam rata-rata bergerak. Saat  terdapat  tren  atau  pola  yang terdeteksi, bobot dapat  digunakan untuk  menempatkan  penekanan  yang
lebih  pada  nilai  terkini.  Rata-rata bergerak  dengan  pembobotan  dapat digambarkan secara matematis sebagai berikut.
∑ ∑

## 3. Penghalusan Eksponensial
Penghalusan  Eksponensial  adalah suatu  teknik  peramalan  rata-rata bergerak  dengan  pembobotan  dimana titik-titik  data  dibobotkan  oleh  fungsi eksponensial.  Rumus  penghalusan eksponensial  dasar  dapat  ditunjukkan sebagai berikut.
Dimana : = peramalan baru = peramalan sebelumnya =  konstanta  penghalusan (pembobotan)
= permintaan aktual periode lalu
4. Proyeksi Tren
Proyeksi  tren  adalah  suatu  metode peramalan  serangkaian  waktu  yang sesuai  dengan  garis  tren  terhadap serangkaian  titik-titik  data  masa  lalu, kemudian  diproyeksikan  ke  dalam peramalan  masa  depan.  Rumus proyeksi  tren  dapat  ditunjukkan sebagai berikut : ̂ Dimana : ̂ = variabel terikat = persilangan sumbu y = kemiringan garis regresi = variabel bebas kemiringan  garis  regresi  dapat ditemukan  menggunakan  persamaan berikut :
∑ ̅̅̅ ∑ ̅ dimana : = kemiringan garis regresi
∑ = tanda penjumlahan total = nilai  variabel  bebas  yang diketahui
= nilai variabel terikat  yang diketahui
Menghitung Kesalahan Peramalan Menurut  Heizer  dan  Render  (2009  : 177)    kesalahan  peramalan  menunjukkan seberapa  baiknya  model  tersebut  dapat bekerja saat menggunakan data lama. Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan  untuk  menghitung  kesalahan
peramalan  total.  Perhitungan  tersebut adalah antara lain :
1. Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD  adalah  ukuran  kesalahan peramalan  keseluruhan  untuk  sebuah model.  Secara  matematis  dapat digambarkan sebagai berikut : ∑

## 2. Mean Squared Error (MSE)
MSE  adalah  rata-rata  selisih  kuadrat antara nilai yang diramalkan dan nilai yang diamati. Secara matematis dapat digambarkan sebagai berikut :

## ∑
3. Mean Absolute Percent (MAPE) MAPE  adalah  rata-rata  diferensiasi absolut  antara  nilai  yang  diramalkan sebagai persentase nilai aktual. Secara matematis dapat digambarkan sebagai berikut :

## ∑

## METODOLOGI PENELITIAN Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan peneliti  dalam  penelitian  ini  adalah deskriptif  kuantitatif.  Dimana  metode peramalan  kuantitatif  melakukan  kegiatan peramalan  dengan  menggunakan  angka- angka sebagai dasar untuk memprakirakan kondisi yang akan datang (Kosasih, dalam Mia Savira dan Nadya, 2014 : 6)

## Teknik Analisis Data
Analisis  data  kuantitatif  dilakukan untuk meramalkan permintaan bahan baku ORCA  dengan  menggunakan  metode peramalan time  series .  Data  historis permintaan  dan  penawaran  ORCA  diolah dengan menggunakan Microsoft Excel dan Minitab 17. Perhitungan tingkat kesalahan yang  digunakan  adalah  dengan  metode MAD,
MSE, dan MAPE.

## PEMBAHASAN

## Menentukan  Metode  Peramalan  yang
Tepat  Menggunakan  Software  Minitab Dari  data  permintaan  bahan  baku ORCA  dilakukan  peramalan  dengan metode  rata-rata  bergerak,  proyeksi  tren, dan penghalusan
eksponensial
menggunakan  software  Minitab  17.  Maka didapatkan  hasil  perhitungan  sebagai berikut :

## Gambar 1. Moving Average Lenght 1
Gambar 2. Moving Average Lenght 2

## Gambar 3. Moving Average Lenght 3
Gambar 4. Moving Average Lenght 4
Gambar 5. Linear Trend Model
Gambar 6. Quadratic Trend Model
Gambar 7. Smoothing Constant a = 0,1 Gambar 8. Smoothing Constant a =0,2
Gambar 9. Smoothing Constant a=0,3
Dari grafik diatas dapat disimpulkan metode peramalan terbaik dengan
menganalisis MAD, MSE, dan MAPE adalah sebagai berikut : Tabel 2. Uji Kesalahan Peramalan Metode MAPE MAD MSD Moving Average length 1 196 576 580727 Moving Average length 2 175 580 507248 Moving Average length 3 158 585 461104 Moving Average length 4 151 575 423690 Linear Trend Model 136 447 249773 Quadratic Trend Model 103 370 205095 Smoothing Exponensial a=0,1 111 495 347473 Smoothing Exponensial a=0,2 118 493 343534 Smoothing Exponensial a=0,3 125 490 347015 Sumber : Pengolahan data sekunder
Pada  tabel  diatas  dapat  dilihat bahwa  nilai  MAD,  MSE,  dan  MAEP terkecil  jatuh  pada  peramalan  dengan metode Quadratic  Trend  Model atau Proyeksi Tren Kuadrat.
Peramalan  Permintaan  Bahan  Baku dengan Menggunakan Metode Proyeksi Tren Kuadrat. Proyeksi Tren Kuadrat menggunakan  persamaan , persamaan tersebut diperoleh  dari software  Minitab  17 pada
grafik  Proyeksi  Tren  Kuadrat.  Berikut didapatkan  hasil  perhitungan  sebagai
berikut :

## Tabel 3. Proyeksi Tren Kuadrat
Triwulan  Minggu Ramalan Permintaan IV 1 1826 2 2151 3 2509 4 2902 5 3328 6 3789 7 4284 8 4813 9 5376 10 5973 11 6604 12 7269 Total 50824 Sumber : Pengolahan data sekunder
Total kebutuhan bahan baku pada triwulan IV tahun 2015 berdasarkan data peramalan dengan  metode  Proyeksi  Tren  Kuadrat adalah  sebesar  50.824.  Hasil  peramalan dapat  digunakan  sebagai  gambaran  untuk melihat kemungkinan yang terjadi di masa depan. Dengan begitu maka manajer dapat mengambil  keputusan  untuk  strategi persediaan yang optimum.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Berdasarkan  tingkat  kesalahan peramalan  terkecil,  diketahui metode  peramalan  terbaik adalah dengan metode Proyeksi
Tren  Kuadrat.  Metode  ini dipilih  karena  dibandingkan metode lainnya tingkat kesalahannya  atau error paling rendah  yaitu,  MAPE  sebesar 103,  MAD  sebesar  370,  dan MSD sebesar 205095.
2. Diketahui bahwa hasil peramalan  permintaan  bahan baku ORCA sepanjang triwulan IV  2015  total  sebesar  50.824. Dengan
mendapatkan
gambaran  permintaan  di  masa depan, perusahaan dapat mempersiapkan  strategi  untuk persediaan  yang  optimum, sehingga  dapat  meningkatkan keunggulan bersaing.

## SARAN
Perusahaan  dapat  menerapkan peramalan  Proyeksi  Tren  Kuadrat  sebagai bentuk  perkiraan  untuk  perusahaan  agar dapat  mengantisipasi  permintaan  dengan membuat  suatu  perencanaan  operasi  dan pengendalian persediaan
DAFTAR PUSTAKA Ajeng,  Sri.  (2011). Peramalan Penjualan
untuk Perencanaan  Pengadaan
Persediaan  Buah  Durian di  Rumah  Durian  Harum Bintaro,  Jakarta. Fakultas Sains  dan  Teknologi  UIN Syarif Hidayatullah.
Jakarta.
Anderson,  David  L.  Dkk..(1997).
The 7 Principles of Supply Chain Management. [t.t.].

## JURNAL MANAJEMEN VOL. 5 NO. 2 DESEMBER 2015
Blake, Barry. (2013). Supply Chain Segmentation : The Key to Future  Profitability. SCM World Gani,  Intan  Maesti  &  Saputri, Marheni  Eka.  (2014).
Analisis  Peramalan  dan Pengendalian  Persediaan Bahan Baku dengan Metode EOQ pada Optimalisasi  Kayu  di Perusahaan Purezento. Program  studi  S1  Ilmu Administrasi Bisnis. Fakultas  Komunikasi  dan Bisnis. Universitas Telkom Bandung. Gardner,  Everette  S.  Jr.  &  Acar Yavuz. (2010). Forecasting Method Selesction  in  a  Global Supply Chain. [t.t.].
Hariastuti,  Ni  Luh  Putu.  (t.th). Analisis Pengendalian
Persediaan  Bahan  Baku dengan  Metode  EOQ
Guna  Mencapai  Tingkat Persediaan Optimal (Studi pada  PT.  The  Univenus Sidoarjo). Fakultas Teknik Industri. ITATS Surabaya.
Heizer,  Jay.,  &  Render,  Barry.
(2009). Operation Management, Buku 1 edisi 9. Jakarta  :  Salemba Empat.
Kartika,  Endo  Wijaya.  (2008). Analisa Pengaruh Kualitas Layanan Terhadap Loyalitas  Pelanggan  di Laundry 5ASEC Surabaya . Jurnal
Manajemen  Perhotelan, Vol. 4, No. 2, pp. 45-57 . Kemenparekraf.  (2014). Laporan
Akuntabilitas Kinerja Direktorat Jenderal Ekonomi  Kreatif  Berbasis Seni dan Budaya.
[Online]. http://www.kemenpar.go.i
d/userfiles/LAKIP%20201
4%20EKSB.pdf .  Diakses 10 Oktober 2015. Lestari,  Retno  Putri  &  Marsudi. (2013). Peramalan Produksi Roti Menggunakan Metode Trend  Musiman  (Studi Kasus  Pabrik  Roti  Mr. Bread Bantargebang Bekasi). Fakultas  MIPA. Universitas Brawijaya Malang.
Meng,  Yue.  (2006). The  Effecy  of Inventory on Supply Chain. School of Technology  and  Design. Vaxjo University. Murty,
Katta G.. (2006). Forecasting  for  Suplly Chain and Portfolio Management. Department of Industrial and Operations Enginering. University  of  Michigan. USA
Octavia,
Tanti dkk..(2013). Peramalan  Stok  Barang Untuk Membantu Pengambilan  Keputusan Pembelian  Barang  Pada Toko Bangunan Xyz Dengan  Metode  Arima. Universitas  Kristen  Petra Surabaya.
Parwati, Indri & Andrianto, Prima. (2009).  Metode  Supply Chain  Management  untuk Menganalisis Bullwhip Effect Guna Meningkatkan  Efektivitas Sistem  Distribusi  Produk . Jurnal  Teknologi,  Vol.  2, No. 1, pp. 47-52. Savira, Mia & Moeliono, Nadya N. K.. (2014). Analisis Peramalan Penjualan
Obat  Generik  Berlogo (OGB) Pada PT. Indonesia Farma. Fakultas Ekonomi  dan  Bisnis. Universitas Telkom Bandung. Shahzadi,  Irum,  dkk..  (2013). Drivers  of  Suppply  Chain Performance  Enhancing Organizational  Output  : An  Exploratory  Study  for Manufacturing Sector . European  Journal  of Business
and
Management ,  Vol.  5,  No.
14, pp. 53-63, Widyanto,  Yudi.  (2013). Model Perumusan Kebijakan Pendukung Pengembangan  Industri
Kakao  Berbasis  Kinerja Driver  Rantai  Pasok. Institut Pertanian Bogor. Winita.  (2011). Pengenalan  Pola Data. [Online].
http://winita.staff.mipa.uns .ac.id/files/2011/09/penge nalan-pola-data.pdf . Diakses 10 Oktober 2015.