## Peramalan Permintaan Menggunakan Time Series Forecasting Model Untuk Merancang Resources Yang Dibutuhkan IKM Percetakan
Demand  Forecasting  Using  Time  Series  Forecasting  to  Design  the Resources Required for Printing SMIs
Anna Nita Kusumawati 1* , Muhammad Ghofur 2 , Mega Anggraeni Putri 3 , Zaki Abdullah Alfatah 4 , Mu’adzah 5
1*,2,3,4,5 Department of Industrial Engineering, Universitas Muhammadiyah Kudus, Indonesia
1*,2,3,4,5 Jl. Ganesha Raya No.I, Purwosari, Kec. Kota Kudus, Kabupaten Kudus, Jawa Tengah 59316
*Koresponden Email: 12019080002@std.umkudus.ac.id

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Histori Artikel - Artikel dikirim 08/11/ 2021 - Artikel diperbaiki 22/11/ 2021 - Artikel diterima 27/11/ 2021 CV  Adi  Jaya  merupakan  perusahaan  manufaktur  yang  bergerak  dalam industri percetakan. Dalam memastikan kapasitas produksi yang ada dapat memenuhi  permintaan  konsumen  diperlukan  metode  peramalan  yang akurat. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan metode peramalan terbaik  dan  meramalkan  permintaan  konsumen  pada  tahun  2021. Penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan metode yang digunakan untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut  adalah  metode time  series dan  teknik  analisis  menggunakan Microsoft  Excel .  Tingkat  error  yang dihasilkan  dari  perhitungan  metode  peramalan  diketahui  dengan penghitungan  kesalahan mean  absolute  deviation (MAD),  kemudian didapatkan tracking  signal .  Berdasarkan  hasil  analisis  data,  diketahui metode  peramalan time  series terbaik  untuk  meramalkan  penjualan produk kemasan berbahan plastik adalah metode centered moving average 3 periode. Metode ini dipilih karena memiliki tingkat error paling rendah jika dibandingkan dengan metode lain yang dianalisis, yaitu dengan nilai MAD  65.773,08333  dan  nilai tracking  signal yang  berada  dalam  batas pengendalian.  Sehingga  metode  CMA  3  periode  dapat  digunakan  dalam peramalan. Dari metode CMA 3 periode didapatkan peramalan permintaan konsumen di bulan Januari sampai Mei 2021 sebanyak 883.780 pcs setiap bulannya. Sehingga diperkirakan perlu adanya overtime yang tidak terlalu banyak untuk memenuhi peramalan permintaan pada  bulan Januari-Mei 2021 karena kapasitas perusahaan perbulan hanya 875.000 pcs .
Kata Kunci: Peramalan, Metode deret waktu, Kapasitas produksi

## ABSTRACT
CV Adi Jaya is a manufacturing company engaged in the printing industry. In ensuring the  existing production capacity can meet consumer  demand, an accurate  forecasting  method  is  needed.  The  purpose  of  this  study  is  to determine  the  best  forecasting  method  and  predict  consumer  demand  in 2021. This research is a descriptive study with the method used to solve these problems is the time series method and analysis technique using Microsoft Excel.  The  error  rate  generated  from  the  calculation  of  the  forecasting method is known by calculating the mean absolute deviation (MAD) error, then obtaining a tracking signal. Based on the results of data analysis, it is known that the best time series forecasting method for predicting the sales of plastic packaging products is the 3-period centered moving average method. This method was chosen because it has the lowest error rate when compared

## Volume 2, Nomor 2, November 2021, hlm 105-115 Jurnal Terapan Teknik Industri
ISSN [print] 2722 3469 | ISSN [Online] 2722 4740
106 Anna Nita Kusumawati, Muhammad Ghofur, Mega Anggraeni Putri, Zaki Abdullah Alfatah, Mu’adzah

## Peramalan Permintaan Menggunakan Time Series Forecasting Model Untuk Merancang Resources Yang Dibutuhkan IKM Percetakan
to other methods analyzed, namely with an MAD value of 65.773.08333 and a tracking signal value that is within control limits. So that the 3 period CMA method can be used in forecasting. From the 3-period CMA method, it was found  that  the  consumer  demand  forecast  in  January  to  May  2021  was 883,780 pcs each month. So it is estimated that there will be less overtime needed  to  meet  the  demand  forecast  in  January-May  2021  because  the company's monthly capacity is only 875,000 pcs..
Keywords: Forecasting; Time series methods; Production capacity

## 1. Pendahuluan
Percetakan adalah teknologi yang dapat membuat salinan dari dokumen, gambar atau yang lain ke media kertas, kain dan sebagainya dengan sangat cepat. Percetakan dapat memproduksi sampai  ribuan  produk  dalam  waktu  satu  hari.  Percetakan  yang  mulai  digunakan  mulai pertengahan  tahun  1400-an  hingga  awal  1900-an,  sekarang  menjadi  salah  satu  industri  yang penting di berbagai negara [1].
CV. AJ merupakan sebuah  perusahaan manufaktur yang bergerak pada bidang percetakan, yang lokasinya berada di Kecamatan Bae Kabupaten Kudus. CV. AJ masuk dalam kategori UMKM, usaha ini didirikan pada tahun 2014. CV. AJ fokus pada pembuatan kemasan atau packaging yang berbahan  baku  plastik  dan  kertas.  Beberapa  produknya  yang  berbahan  baku  plastik  yaitu kemasan plastik untuk frozen food , tempe, cemilan, kertas bungkus makan. Sedangkan produknya yang berbahan baku kertas diantaranya adalah box makanan untuk catering , snack , kue, fashion , dll.
Semenjak pandemi covid-19 pada awal tahun 2020 yang menimpa seluruh dunia termasuk Indonesia, CV. AJ turut merasakan dampaknya pada aktivitas bisnis yang dilakukan. Pelanggan CV.  AJ  kebanyakan  adalah  toko-toko  yang  mensuplai  industri  F&B,  sehingga  cukup  terasa penurunan  permintaannya.  Beberapa  permasalahan  yang  dihadapi  adalah  tidak  menentunya permintaan. Hal ini menyebabkan CV. AJ kesulitan mengalokasikan sumber daya seperti jumlah tenaga  kerja  yang  dibutuhkan,  material  yang  akan  diorder  ke supplier ,  juga  modal  kerja  yang dibutuhkan  pada  bulan  berikutnya.  Sehingga  CV.  AJ  berharap  ada  suatu  perhitungan  yang mendekati aktual untuk memprediksi permintaan kedepan.
Pada penelitian ini, peneliti akan mencoba meramalkan permintaan produk di  CV. AJ pada tahun 2021. Produk yang kami teliti adalah produk kemasan plastik untuk kertas pembungkus makanan. Bahan baku yang digunakan adalah plastik rol dan cat minyak untuk plastik. Proses produksinya  yaitu:  plastik  rol  lembaran  di  rol  untuk  menyesuaikan  dengan  mesin printing , kemudian dicetak sesuai desain yang dibutuhkan, setelah dicetak masuk ke mesin potong untuk dipotong dan yang terakhir packing .
Untuk  memperoleh  keuntungan,  meminimalisir  biaya  operasional  merupakan  salah  satu tujuan sebuah usaha[2], baik perusahaan barang maupun jasa. Berbagai inovasi terus diluncurkan untuk  mempertahankan  kepercayaan  konsumen  dan  meningkatkan  penjualan  produk. Perusahaan  memerlukan forecasting agar  perusahaan  tersebut  dapat  menentukan  target penjualan  yang  harus  tercapai  setiap  harinya  [3].  Untuk  meningkatkan  jumlah  produksi  dan meningkat nilai produk baru, peramalan penjualan juga sangat dibutuhkan [4]. Untuk membantu perusahaan  dalam  mempersiapkan  strategi  produksi  perusahaan  di  masa  depan,  maka  perlu diketahui  berapa  prediksi  produksi  di  masa  depan  [5].  Dengan  begitu  perusahaan  dapat
memenuhi  permintaan  konsumen  dan  menetapkan  strategi  terbaik  dalam  pemenuhan permintaan [6].
Baik  dalam  jangka  panjang  maupun  jangka  pendek,  banyak  perusahaan  yang  tidak  tahu berapa jumlah permintaan permintaan konsumen mereka di masa depan dan perusahaan harus bergantung pada perkiraan penjualan untuk membuat keputusan dalam manajemen persediaan dengan memprediksi kapasitas masa depan, pemasaran, perencanaan dan pengembangan[7], [8]. Menurut Kerkkanen 2010 Apabila peramalan yang dilakukan akurat, maka keuntungannya adalah berkurangnya safety  stock ,  memiliki  tingkat  persediaan  yang  lebih  rendah,  dan  berkurangnya biaya  penyimpanan  inventaris  bersamaan  dengan  penurunan  tingkat  layanan  pelanggan[7]. Berkurangnya safety stock sangat bermanfaat bagi perusahaan karena menumpuknya produk jadi dapat mengakibatkan kerugian pada perusahaan [9]. Oleh karena itu, menurut Render dan Heizer 2001  membuat  estimasi  yang  baik  dan  akurat  merupakan  salah  satu  tujuan  dilakukannya peramalan[10].
Dengan peramalan yang akurat, maka perusahaan dapat merancang resources dengan baik dan  tepat. Resources atau  sumber  daya  perusahaan  adalah input yang  digunakan  perusahaan dalam  menjalankan  proses  produksi. Resources memiliki  peranan  penting  dalam  perusahaan barang  maupun  jasa  dalam  proses  produksi,  baik  sumber  daya  fisik,  sumber  daya  finansial maupun sumber daya manusia[11].
Prediksi dari sebuah peramalan dapat terwujud dengan penggunaan sebuah metode, salah satunya adalah Metode Time Series . Menurut Heizer dan Render 2009 time series didasarkan pada urutan dari titik-titik data yang berjarak sama dalam waktu.  Metode ini memberikan prediksi masa depan dengan memanfaatkan data-data terdahulu dan memberikan bobot yang berbeda- beda untuk setiap metode yang digunakan[7].
Metode Time  Series juga  merupakan  bagian  integral  dalam  membangun  pengoptimalan kinerja. Memilih teknik pengoptimalan apa pun membutuhkan informasi baik tentang skenario masa  depan  atau  dalam  menemukan  solusi  terbaik  terhadap  kriteria  pengujian[12].  Dengan perhitungan metode time series yang akurat dapat dijadikan dasar untuk perencanaan inventory sehingga  meminimalkan  biaya  operasional.  Sehingga,  metode time  series menjadi  komponen kunci dalam proses pengambilan keputusan dalam industri dan bisnis[13].
Sebuah penelitian yang dilakukan oleh Aprillia Susmita dan Babay Jutika Cahyana pada tahun 2018  dengan  judul  “Pemilihan  Metode  Permintaan  dan  Perencanaan  Kebutuhan  Bahan  Baku dengan  Metode  MRP  di  PT.  XYZ”  menggun akan  metode  peramalan  metode  regresi  linier sederhana,  konstan,  siklis.  Selain  itu,  juga  terdapat  sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  M. Azman  Maricar  pada  tahun  2019  dengan  judul  “Analisa  Perbandingan  Nilai  Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ” menggunakan metode peramalan moving average dan exponential smoothing [14]. Berdasarkan beberapa  penelitian  sebelumnya,  maka  kami  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  4 metode  peramalan,  yaitu  metode  konstan,  metode  regresi  linier,  metode moving  average ,  dan metode exponential smoothing .
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi,  yaitu  berapa  jumlah  permintaan  konsumen  akan produk  di  masa  depan,  maka  maksud  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memastikan  kapasitas produksi  di  setiap  bulannya  mencukupi  untuk  memenuhi  permintaan  konsumen.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  meramalkan  jumlah  produk  yang  akan  diproduksi  di  tahun  2021 menggunakan data tahun 2020 dengan peramalan metode Time Series .
2. Metode
108 Anna Nita Kusumawati, Muhammad Ghofur, Mega Anggraeni Putri, Zaki Abdullah Alfatah, Mu’adzah
Peramalan Permintaan Menggunakan Time Series Forecasting Model Untuk Merancang Resources Yang Dibutuhkan IKM Percetakan
Tahapan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini meliputi 5 tahapan sebagai berikut:

## 2.1 Tahap identifikasi masalah
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  studi  literatur  penelitian  untuk  merumuskan permasalahan  yang  terjadi  pada  CV.  AJ  yang  lokasinya  berada  di  Kecamatan  Bae  Kabupaten Kudus.

## 2.2 Tahap pengumpulan data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data yang mendukung tujuan penelitian. Sumber data penelitian  adalah  data  primer  dan  data  sekunder yang  diperoleh melalui  kegiatan  wawancara yang dilakukan pada tanggal 31 desember 2020 dan studi literatur yang dilakukan pada tanggal 23 Desember 2020 - 1 Januari 2021.

## 2.3 Tahap pengolahan data
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  metode  peramalan  permintaan  berdasarkan  data permintaan yang diagregasikan per tahun mulai 2020 bulan Januari – Desember.

## 2.4 Tahap peramalan
Pada  tahap  ini  dilakukan  peramalan  dengan  menggunakan  model Time  Series dengan menggunakan  data  permintaan  yang  diagregasikan  per  tahun  mulai  2020  bulan  Januari – Desember.  Metode Time  Series yang  digunakan,  yaitu  Metode  Konstan,  Regresi  Linier, Moving Average , dan Exponential Smoothing .

## 2.5 Tahap perencanaan produksi
Setelah  mengetahui  hasil  peramalan  dengan  metode Time  Series ,  maka  diambil  data peramalan  yang  memiliki  error  paling  sedikit.  Kemudian  dari  hasil  tersebut  dapat  dilakukan perencanaan produksi untuk masa yang akan datang.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahapan peramalan yang akan dilakukan adalah meramalkan jumlah produksi menggunakan data  penjualan.  Teknik  peramalan  yang  digunakan  adalah  teknik  peramalan  secara  kuantitatif menggunakan  model Time  Series ,  yaitu  Metode  Konstan,  Regresi  Linier, Moving  Average dan Exponential Smoothing [15]. Tabel 1 adalah rekapitulasi data penjualan kemasan berbahan plastik CV. AJ yang akan digunakan untuk meramalkan penjualan.
Berdasarkan  data  penjualan  tabel  1,  selanjutnya  akan  dihitung  nilai  peramalan  terbaik menggunakan  metode time  series ,  yaitu  metode  konstan,  regresi  linier, moving  average ,  dan exponential smoothing . Moving average yang digunakan yaitu SMA 3 dan 4 periode serta CMA 3 dan 5 periode.
Tabel 1. Data aktual penjualan tahun 2020 Bulan Periode Demand Januari 1 550800 Februari 2 471073 Maret 3 722665 April 4 441620 Mei 5 315100 Juni 6 447700 Juli 7 494990
Agustus 8 660762 September 9 818040 Oktober 10 952827 November 11 761100 Desember 12 937413 3.1 Metode konstan Persamaan garis yang menggambarkan pola konstan adalah 𝑌 ′ (𝑡) = 𝑎
(1)
Nilai 𝑎 dapat dihitung dengan rumus:
𝑎 = ∑ 𝑌(𝑡) 𝑛 𝑖=1 𝑛
(2)
Dari perhitungan, maka didapat peramalan permintaan konsumen untuk tahun 2021 dengan metode konstan adalah 631.174,17 pcs dengan nilai MAD akhir 177.627 dan tracking signal yang berada di luar batas pengendalian, sebagaimana disajikan pada Gambar 1.
Dari Gambar 1 terdapat 4 titik yang melewati batas pengendalian, yaitu pada bulan Juni, Juli, September, dan Oktober dengan nilai tracking signal berturut-turut adalah 4,92476, -5,89318, - 6,36772,  dan  -4,96493.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  akurasi  dari  model  peramalan  metode konstan tidak dapat diandalkan karena berada di luar batas-batas pengendalian tracking signal (maksimum ± 4) dan membuktikan bahwa peramalan yang dihasilkan kurang akurat. Sehingga peramalan  metode  konstan  tidak  layak  digunakan  oleh  CV.  AJ  karena  hasil  peramalan  kurang akurat dalam menentukan jumlah permintaan di masa yang akan datang dan dapat menyebabkan permasalahan di bagian pembelian bahan baku dan inventory jika metode konstan digunakan.
Gambar 1. Tracking signal metode konstan
3.2 Metode regresi linier
Persamaan linear trend:
𝑌 𝑡 = 𝑎 + 𝑏 𝑡
(3)
Konstanta a dan b ditentukan dari data mentah berdasarkan kriteria kuadrat terkecil ( least square criterion ). Dimana a dan b dapat dihitung dengan persamaan berikut:
𝑎 = ∑ 𝑌 𝑡 −𝑏 ∑ 𝑡 𝑛 (4)
𝑏 = 𝑛 ∑(𝑡𝑌 𝑡 )−∑ 𝑡 ∑ 𝑌 𝑡 𝑛 ∑ 𝑡 2 −(∑ 𝑡) 2 (5) -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Batas Pen gend ali an Periode TS UCL
LCL
110 Anna Nita Kusumawati, Muhammad Ghofur, Mega Anggraeni Putri, Zaki Abdullah Alfatah, Mu’adzah
Peramalan Permintaan Menggunakan Time Series Forecasting Model Untuk Merancang Resources Yang Dibutuhkan IKM Percetakan
Sehingga  didapatkan  peramalan  permintaan  konsumen  pada  tahun  2020  dengan  metode regresi  linier  didapat  MAD  akhir  124.296,078  dan tracking  signal yang  berada  dalam  batas pengendalian. Gambar 2 adalah grafik hasil perhitungan tracking signal metode regresi linier. Dari Gambar 2 terlihat bahwa nilai-nilai tracking signal untuk model peramalan regresi linier berada dalam batas-batas yang dapat diterima. Hal ini menunjukkan bahwa akurasi dari model peramalan regresi linier cukup dapat diandalkan karena berada dalam batas-batas pengendalian tracking signal (maksimum ±4) dan membuktikan bahwa hasil peramalan yang dilakukan cukup akurat.  Oleh  karena  itu, metode  regresi  linier  layak  digunakan  oleh  CV.  AJ  untuk  meramalkan permintaan  di  masa  yang  akan  datang.  Sehingga  di  masa  yang  akan  datang  CV.  AJ  mampu memenuhi kebutuhan konsumen dengan baik, melakukan pembelian bahan baku secara tepat dan berkurangnya biaya inventory yang akhirnya dapat meminimalkan biaya operasional dan aliran kas menjadi lancar.
Gambar 2. Tracking signal metode regresi linier
3.3 Metode moving average
Peramalan rataan bergerak ( moving average ) menggunakan sejumlah data aktual masa lalu untuk  menghasilkan  peramalan  [7].  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  2 metode moving  average , yaitu simple moving average (SMA) dan centered moving average (CMA). Simple Moving Average menggunakan  data  yang  sedang  diobservasi  ditambah  data  sebelum  observasi.  Sedangkan, Centered  Moving  Average adalah  rataan  antara  data  sekarang  dengan  menggunakan  data sebelumnya dan data sesudahnya.
Secara matematis simple moving average dirumuskan sebagai berikut:
𝑆𝑀𝐴 = 𝑌 𝑡 +𝑌 𝑡−1 +𝑌 𝑡−2 +⋯+𝑌 𝑡−𝑛+1 𝑛
(6)
Sedangkan, secara matematis centered moving average dirumuskan sebagai berikut:
𝐶𝑀𝐴 = 𝑦 𝑡−((𝐿− 1 2 ) +⋯𝑌 𝑡 +⋯+𝑌 𝑡+((𝐿−1)/2
𝐿
(7)
Dalam penelitian ini kami menggunakan metode SMA 3 periode dan 4 periode serta metode CMA 3 periode dan 5 periode.
3.3.1. SMA 3 periode
-6 -4 -2 0 2 4 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Batas Pen gend ali an Periode TS UCL
LCL
Dari  perhitungan,  maka  didapat  peramalan  permintaan  konsumen  untuk  tahun  2021 dengan metode SMA 3 periode adalah 53.633 pcs dengan nilai MAD akhir 92.485,5556 dan tracking signal yang melebihi batas pengendalian, sebagaimana disajikan pada Gambar 3. Pada Gambar 3 terlihat bahwa terdapat dua titik yang melewati batas pengendalian, yaitu pada bulan Oktober dengan nilai tracking signal 4,21501455 dan bulan Desember dengan nilai tracking signal 4,11949013. Hal ini menunjukkan bahwa akurasi dari model peramalan SMA 3 periode tidak dapat diandalkan karena melebihi batas-batas pengendalian tracking signal dan  membuktikan  bahwa  hasil  peramalan  yang  dilakukan  kurang  akurat.  Sehingga peramalan metode SMA 3 periode tidak layak digunakan oleh CV. AJ karena hasil peramalan yang tidak akurat dapat menyebabkan beberapa masalah, seperti kelebihan dalam pembelian bahan  baku  dan  biaya inventory yang  meningkat  karena  banyak  bahan  baku  yang  tidak terpakai. Sehingga dapat mengakibatkan terganggunya aliran kas dan meningkatnya biaya operasional.
Gambar 3. Tracking signal metode SMA 3 periode

## 3.3.2. SMA 4 periode
Dari  perhitungan,  maka  didapat  peramalan  permintaan  konsumen  untuk  tahun  2021 dengan metode SMA 4 periode adalah 867.345 pcs dengan nilai MAD akhir 91.979,6875 dan tracking signal yang melebihi batas pengendalian, sebagai disajikan pada Gambar 4.
Pada Gambar 4 terlihat bahwa terdapat 4 titik yang melewati batas pengendalian, yaitu pada bulan Mei, Juni, Juli, dan Desember dengan nilai tracking signal berturut-turut adalah - 5, -6, -4,42711, dan 4,42034. Hal ini menunjukkan bahwa akurasi dari model peramalan SMA 4 periode tidak dapat diandalkan karena melebihi batas-batas pengendalian tracking signal dan membuktikan bahwa hasil peramalan metode SMA 4 periode kurang akurat. Sehingga peramalan metode SMA 4 periode tidak layak digunakan oleh CV. AJ karena hasil peramalan yang tidak akurat dapat menyebabkan masalah bagi perusahaan, seperti kelebihan dalam pembelian bahan baku dan biaya inventory yang meningkat karena banyak bahan baku yang tidak terpakai yang dapat mengakibatkan aliran kas dan biaya operasional CV. AJ terganggu.
-6 -4 -2 0 2 4 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Batas Pen gend ali an Periode TS UCL
LCL
112 Anna Nita Kusumawati, Muhammad Ghofur, Mega Anggraeni Putri, Zaki Abdullah Alfatah, Mu’adzah
Peramalan Permintaan Menggunakan Time Series Forecasting Model Untuk Merancang Resources Yang Dibutuhkan IKM Percetakan
Gambar 4. Tracking signal metode SMA 4 periode
3.3.3. CMA 5 periode
Dari  perhitungan,  maka  didapat  peramalan  permintaan  konsumen  untuk  tahun  2021 dengan metode CMA 5 periode adalah 826.028,4 pcs dengan nilai MAD akhir 75342,7 dan tracking signal yang berada dalam batas pengendalian, sebagaimana disajikan pada Gambar
5.
Pada Gambar 5 terlihat bahwa nilai-nilai tracking signal untuk model peramalan CMA 5 periode berada dalam batas-batas yang dapat diterima (maksimum ±4). Hal ini menunjukkan bahwa akurasi dari model peramalan CMA 5 periode cukup dapat diandalkan karena berada dalam batas-batas pengendalian tracking signal dan membuktikan bahwa peramalan yang dihasilkan  cukup  akurat.  Dengan  peramalan  yang  akurat  dapat  membantu  CV.  AJ  dalam membeli bahan baku sesuai yang diperlukan dan dapat mengurangi biaya inventory untuk penyimpanan  bahan  baku.  Sehingga  dapat  meminimalkan  biaya  operasional  perusahaan. Oleh karena itu, peramalan dengan metode CMA 5 periode layak digunakan oleh CV. AJ dalam memprediksi permintaan konsumen di masa depan.
Gambar 5. Tracking signal metode CMA 5 periode
3.3.4. CMA 3 periode
-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Bat as Pengend alia n Periode TS UCL LCL
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Bat as Pengend alia n Periode TS UCL LCL
Dari  perhitungan,  maka  didapat  peramalan  permintaan  konsumen  untuk  tahun  2021 dengan metode CMA 3 periode adalah 883.780 pcs dengan nilai MAD akhir 65.773,08333 dan tracking signal yang berada dalam batas pengendalian, sebagaimana disajikan pada Gambar 6.
Pada Gambar 6 terlihat bahwa nilai-nilai tracking signal untuk model peramalan CMA 3 periode berada dalam batas-batas yang dapat diterima. Hal ini menunjukkan bahwa akurasi dari model  peramalan CMA 3 periode dapat diandalkan karena berada  dalam batas-batas pengendalian tracking  signal (maksimum  ±4)  dan  membuktikan  bahwa  peramalan  yang dihasilkan  cukup  akurat.  Dengan  peramalan  yang  akurat  dapat  membantu  CV.  AJ  dalam membeli bahan baku sesuai yang diperlukan dan dapat mengurangi biaya inventory . Sehingga dapat  meminimalkan  biaya  operasional  dan  aliran  kas  perusahaan  menjadi  lancar.  Oleh karena  itu,  peramalan  dengan  metode  CMA  3  periode  layak  digunakan  oleh  CV.  AJ  dalam memprediksi permintaan konsumen di masa depan.
Gambar 6. Tracking signal metode CMA 3 periode
3.4 Metode exponential smoothing
Exponential  Smoothing  (pemulusan  eksponensial) merupakan  metode average yang  lebih kuat.  Dengan  demikian,  perkiraan  akan  menghasilkan  data  yang  baru  dalam  permintaan  [3]. Peramalan  menggunakan  model  pemulusan  eksponensial  dilakukan  berdasarkan  formula berikut:
𝐹 𝑡+1 = 𝛼𝐷 𝑡 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡 (8)
Dalam  penelitian  ini  kami  menggunakan  nilai 𝛼 = 0,2 .  Sehingga,  didapat  peramalan permintaan  konsumen  untuk  tahun  2021  dengan  metode exponential  smoothing adalah 678.012,2998 pcs dengan nilai MAD akhir 156.956,3331 dan tracking signal yang melebihi batas pengendalian, sebagaimana disajikan pada Gambar 7.
Pada Gambar 7 terlihat bahwa terdapat 2 titik yang melewati batas pengendalian, yaitu pada bulan  November  dengan  nilai tracking  signal 4,308098585  dan  bulan  Desember  dengan  nilai tracking signal 5,705167682. Hal ini menunjukkan bahwa akurasi dari model peramalan metode exponential smoothing tidak dapat diandalkan karena berada  di luar batas-batas pengendalian tracking  signal (maksimum  ±  4)  dan  membuktikan  bahwa  peramalan  yang  dihasilkan  kurang akurat. Sehingga metode exponential smoothing tidak layak digunakan oleh CV. AJ karena kurang akurat  dalam  memprediksi  permintaan  konsumen  di  masa  yang  akan  datang  yang  dapat
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Bat as Pengend alia n Periode TS UCL LCL
114 Anna Nita Kusumawati, Muhammad Ghofur, Mega Anggraeni Putri, Zaki Abdullah Alfatah, Mu’adzah
Peramalan Permintaan Menggunakan Time Series Forecasting Model Untuk Merancang Resources Yang Dibutuhkan IKM Percetakan
mengakibatkan masalah bagi perusahaan, yaitu aliran kas menjadi tidak lancar dan meningkatnya biaya operasional.
Gambar 7. Tracking signal metode exponential smoothing

## 4. Simpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  keempat metode yang digunakan, metode peramalan yang sesuai dengan CV. AJ adalah metode peramalan centered moving average 3 periode. Hal itu dapat dilihat dari nilai MAD dan tracking signal . Dari keempat metode yang digunakan metode CMA 3 periode mempunyai nilai MAD terkecil, yaitu 65.773,08333  dan  nilai tracking  signal yang  berada  dalam  batas  pengendalian  (maksimal  ±4). Sehingga,  metode  peramalan  CMA  3  periode  layak  dan  dapat  diandalkan  untuk  meramalkan jumlah  permintaan  konsumen  di  masa  depan.  Dari  metode  CMA  3  didapatkan  peramalan permintaan konsumen dari mulai Januari - Mei 2021 adalah 883.780 pcs per bulannya kemasan berbahan  plastik.  Dari  hasil  perhitungan forecasting tersebut,  diperkirakan  perlu  adanya penambahan resources karena  kapasitas  perusahaan  perbulan  hanya  875.000 pcs . Forecasting dapat membantu perusahaan merancang resources di masa yang akan datang meliputi kebutuhan energi atau listrik, jumlah tenaga kerja, jumlah jam kerja, bahan baku dan bahan penolong, serta biaya operasional yang dibutuhkan. Oleh karena itu, perhitungan metode time series yang akurat dapat  dijadikan  dasar  untuk  perencanaan inventory sehingga  dapat  meminimalkan  biaya operasional.

## Ucapan Terima Kasih
K ami  menyampaikan  ucapan  terimakasih  kepada  Ibu  Mu’adzah,  S.T.,  M.T.  selaku  dosen pendamping dalam melakukan penelitian dan penyusunan artikel hasi penelitian di CV. AJ. Ucapan terima kasih juga disampaikan kepada teman-teman yang membantu menyusun artikel ini dan Universitas Muhammadiyah Kudus yang sudah memberikan kesempatan.

## Referensi
[1] R. Fauzi, S. Wibowo, and D. Youlina, “Perancangan Aplikasi Marketplace Jasa Perce takan Berbasis Website Abstrak,” 2018.
[2] H. Maruta, “ANALISIS BREAK EVEN POINT (BEP) SEBAGAI DASAR PERENCANAAN LABA BAGI MANAJEMEN Oleh: Heru Maruta 1 Abstrak,” J. Akuntasi Syariah , pp. 9 – 28, 2018.
[3] H. L. H. S. W. Aristo Putramasi Hintarsyah, Jessica Christy, “Forecasting Sebagai Decision
-6 -4 -2 0 2 4 6 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Batas Pen gend ali an Periode TS UCL
LCL
Support  Systems  Aplikasi  dan  Penerapannya  Untuk  Mendukung  Proses  Pengambilan Keputusan.,” J. Sist. Komput. , vol. 8, no. 1, pp. 19 – 27, 2018.
[4] D. R. Indah and E. Ra hmadani, “Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” J. Penelit. Ekon. Akutansi , vol. 2, no. 1, pp. 10 – 18, 2018.
[5] A. Nasution, “Forecasting Produksi Karet Menggunakan,” vol. 9986, no. September, 2018.
[6] L.  Saptaria,  “Analisis  Peramalan  Permintaan  Produk  Nata  De  Coco  Untuk  Mendukung Perencanaan  Dan  Pengendalian  Produksi  Dalam  Supply  Chain  Dengan  Model  Cpfr (Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment),” J. Nusant. Apl. Manaj. Bisnis , vol. 2, no. 2, p. 130, 2017, doi: 10.29407/nusamba.v2i2.924.
[7] Hernadewita,  Y.  K.  Hadi,  M.  J.  Syaputra,  and  D.  Setiawan,  “Peramalan  Penjualan  Obat Generik Melalui Time Series Forecasting Model Pada Perusahaan Farmasi di Tangerang: Studi Kasus,” J. Ind. Eng. Manag. Res. ( Jiemar) , vol. 1, no. 2, pp. 35 – 49, 2020.
[8] W.  A.  Marlina,  S.  Susiana,  E.  N,  and  F.  A.  Ahmad,  “Forecasting  technique  using  time sequence: model penentuan volume produksi Sanjai di UKM Rina Payakumbuh,” J. Manaj. , vol. 9, no. 2, p. 187, 2018, doi: 10.32832/jm-uika.v9i2.1567.
[9] C. T. Kumala, F. Surjadi, F. J. Pelly, and ..., “Forecasting Produksi PT Pupuk Kujang untuk Mengatasi Penumpukan Persediaan Produk Jadi,” Indones. Bus. … , vol. 01, no. 2, pp. 143 – 159, 2020.
[10] A. E. Susetyo and D. T. Rezalti, “Aplikasi Forecasting Methods Sebagai Alat Bantu Untuk Mendukung Kebijakan Inventory Control Bahan,” vol. 3, no. 2, pp. 43– 50, 2019.
[11] J. S. Toyib, “Pengaruh sumber daya perusahaan dan orientasi wirausaha terhadap kinerja usaha kecil dan menengah,” vol. 12, no. 2, 2017.
[12]  C.  Deb et  al. ,  “A  review  on  time  series  forecastingtechniques  for  building  energy consumption  A  review  on  time  series  forecasting  techniques  for  building  energy consumption,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 74, no. November, pp. 902 – 924, 2017, doi: 10.1016/j.rser.2017.02.085.
[13] S. S. Rangapuram, M. Seeger, J. Gasthaus, L. Stella, Y. Wang, and T. Januschowski, “Deep state space models for time series forecasting,” Adv. Neural Inf. Process. Syst. , vol. 2018-Decem, no. NeurIPS, pp. 7785 – 7794, 2018.
[14] M.  A.  Maricar,  “Analisa  Perbandingan  Nilai  Akurasi  Moving  Average  Dan  Exponential Smoothing Untuk Sistem Peramalan Pendapatan Pada Perusahaan XYZ,” J. Sist. dan Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 36 – 45, 2019.
[15] 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.