Analisis Peramalan Permintaan Cireng Untuk Menentukan Jumlah Produksi Yang Optimal Dengan Metode Time Series (Studi Kasus Pada Usaha Cireng Aneka Rasa Banjarnegara)

## Desky Arlintyanda
Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Perjuangan Tasikmalaya Email: desky.sip@gmail.com
Article History: Received: 21 Mei 2022
Revised: 27 Mei 2022
Accepted: 17 Juni 2022
Abstract: The purpose of this study was to determine the  difference  between  demand  forecasting  to determine the optimal production amount without the Time Series Method using the Time Series Method at the  Cireng  Aneka  Rasa  Banjarnegara  Business.  The research  method  used  is  a  combination  method approach. The data used are primary and secondary data  obtained  directly  from  the  owner  of  the  Cireng Aneka  Rasa  Banjarnegara  business.  In  the  form  of product  demand  data  for  the  period  January  2018  - December  2020.  The  calculation  analysis  of  this study  uses  the  Moving  Average,  Exponential Smoothing method with the help of the POM-QM for Windows  V5  application  so  that  it  is  known  which method  to  determine  the  optimal  amount  of production  for  the  company.  The  results  of  the comparative  analysis  of  the  exponential  smoothing method  are  recommended  for  companies  because  it has  the  lowest  error  rate  compared  to  the  moving average method. Based on the results of the study, it is  known  that  there  is  no  significant  difference between  without  the  Time  Series  method  and  using the Time Series method.  Therefore, the owner of  the Cireng  Aneka  Rasa  Banjarnegara  business  must  be able to predict the amount of production so that it is optimal.
Keywords: Demand
Forecasting, Optimal ProductionAmount, Time
Series Method

## PENDAHULUAN
Permintaan produksi biasanya dipengaruhi oleh pemasaran dan distributor, karena dengan hal  tersebut  produk  dapat  sampai  ke  konsumen,  sehingga  diketahui  apakah  ada  kenaikan  atau penurunan  permintaan  produk  tersebut.  Untuk  menentukan  besarnya  permintaan  yang  dapat menunjukkan  kenaikan  atau  adanya  penurunan  permintaaan  maka  harus  melakukan  peramalan permintaan  untuk  masa  yang  akan  datang  dengan  melihat  data  permintaan  produk  dari  tahun- tahun yang lalu.
Tidak  hanya  digunakan  perusahaan  besar  saja  peramalan  permintaan  ini  digunakan, namun  pada  UMKM  (usaha  mikro  kecil  menengah)  juga  harus  memperhatikan  hal  ini,  agar perusahaan  dapat  mengoptimalkan  permintaan  konsumen  sehingga  tidak  menambah  biaya
J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah Vol.1, No.4, Juni 2022
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)
persediaan dan operasional berjalan dengan lancar secara maksimal.
Cireng  isi  Aneka  Rasa  Banjarnegara  adalah  perusahaan  UMKM  (usaha  mikro  kecil menengah) yang bergerak di bidang industry makanan yang berbahan dasar tepung kanji sebagai bahan  baku  utamanya.  Biasanya  pelaku  usaha  ini  menjual  produk  tersebut  ke  sekolah-sekolah, pasar dan tempat umum lainnya, dengan inovasi baru cireng yang dibuat tidak hanya sekedar aci, melainkan  ada  varian  rasanya  sebagai  isian  cireng  tersebut  seperti  isi  ayam  pedas,  ati  ayam, bakso, sosis dll.

## Berikut adalah data fluktuasi pada Cireng isi Aneka Rasa Banjarnegara:
Tabel 1. Data Permintaan Produk Cireng Aneka Rasa Periode 2018-2020 (Dalam Satuan
pcs) Bulan 2018 2019 2020 Januari 352.000 378.000 324.000 Februari 405.000 361.000 378.000 Maret 378.000 290.000 280.000 April 351.000 300.000 120.000 Mei 216.000 135.000 110.000 Juni 189.000 108.000 135.000 Juli 270.000 216.000 100.000 Agustus 324.000 243.000 90.000 September 351.000 270.000 150.000 Oktober 297.000 189.000 108.000 November 324.000 200.000 43.200 Desember 290.000 290.000 35.100 Jumlah 3.747.000 2.690.000 1.873.000

## Sumber: Pemilik Usaha Cireng Aneka Rasa Banjarnegara
Berdasarkan Tabel 1.1 terlihat dari tahun ke tahun jumlah permintaan produk cireng tidak menentu  hal  ini  mengakibatkan  Cireng  Aneka  Rasa  Banjarnegara  melalukan  suatu  peralaman permintaan.  Karena  terkadang  jumlah  yang  di  produksi  oleh  perusahaan  lebih  banyak  dengan jumlah permintaan konsumen hal ini yang menjadi masalah besar dalam suatu perusahaan.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian merupakan salah satu cara yang ditempuh untuk mencapai suatu tujuan. Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  pendekatan mixed  methods (metode kombinasi).

## Operasionalisasi Variabel
Operasionalisasi  variabel  dalam  penelitian  ini  adalah  Peramalan  Permintaan  Jumlah Produksi  Tanpa Metode Time Series dengan indikator data permintaan produk cireng dimasa lalu dan jumlah produksi yang dihasilkan. Sementara skala dari penelitian ini adalah rasio.

## Populasi dan Sampel
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  data  permintaan  produk  cireng  pada  usaha  Cireng Aneka  Rasa  Banjarnegara  selama  8  tahun  dari  2012  sampai  dengan  2020.  Sementara  berupa laporan  data  permintaan  produk  cireng  pada  usaha  Cireng  Aneka  Rasa  Banjarnegara  selama  3
tahun  terakhir  yaitu  tahun  2018,  2019,  dan  2020.  Alasan  yang  menjadi  sampel  tahun 2018,2019,2020  adalah  terjadinya  penurunan  jumlah  permintaan  produk  cireng  yang  terus menurun pada tahun itu.

## Jenis Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  dan  data  sekunder. Data  primer  terdiri  dari  wawancara  langsung  kepada  pemilik  Usaha  Cireng  Aneka  Rasa Banjarnegara.  Sementara  data  sekunder  adalah catatan  yang  dimiliki  pengusaha,  studi kepustakaan,  penelitian  terdahulu,  literatur  dan  jurnal  yang  berhubungan  dengan  permasalahan yang diteliti.

## Teknik Analisis Data
1. Perhitungan  Permintaan  Jumlah  Produksi  Cireng  pada  Usaha  Cireng  Aneka  Rasa Banjarnegara.  Metode  penelitian  ini  menggunakan  metode  konvensional.  Metode konvensional  perusahaan  dengan  cara  mencatat  dalam  pembukuan  setiap  produksi  selesai pada setiap bulan dan dilakukan perhitungan dari setiap catatan pembukuan jumlah produksi tersebut, kemudian hasil perhitungan tersebut dirinci dan sebagai data perhitungan permintaan produksi untuk bulan selanjutnya.
2. Penggunaan Metode Time Series pada Usaha Cireng Aneka Rasa Banjarnegara
1) Pemilihan Metode Penelitian
a. Metode Moving Average Moving  average merupakan  suatu  metode  peramalan  yang  di  peroleh  melalui penjumlahan  dan  pencarian  nilai  rata-rata  dari  sejumlah  periode  tertentu,  metode  ini berguna  jika  dapat  mengasumsikan  bahwa  permintaan  akan  pasar  stabil  sepanjang masa yang kita ramalkan.
b. Exponential smoothing Exponential  smoothing merupakan  suatu  metode  peramalan  yang  mencakup seluruh  data  historis  di  perhitungkan  dan  permintaan  aktual  diberi  bobot  sebagai penimbang.
2) Kesalahan Dalam Peramalan ( Error )
a. Deviasi  rata-rata  yang  absolut  :  ukuran  pertama  atas  keseluruhan  dalam  kesalahan peramalan  untuk  model  adalah  deviasi  rata-rata  absolut  (mean  absolute  deviation). Nilai  ini  dihitung  dengan  mengambil  jumlah  nilai  absolut  kesalahan  peramalan individual (deviasi) dan membaginya dengan jumlah periode data (n).
b. Kesalahan  rata-rata  yang  di  kuadratkan  :  cara  kedua  untuk  mengukur  keseluruhan dalam  kesalahan  peramalan. Mean  squared  eror adalah  rata-rata  perbedaan  yang dikuadratkan diantara nilai yang diramalkan dengan yang diamati.
c. Presentase  kesalahan  rata-rata  absolut  :  permasalahan  dengan  baik,  baik  MAD  dan MSE adalah bahwa nilai mereka bergantung pada besarnya barang yang diramalkan. Jikaperamalan diukur dalam ribuan, nilai MAD dan MSE dapat menjadi sangat besar. Untuk  mengatasi  ini,  kita  dapat  menggunakan  kesalahan  presentase  ratarata  yang absolut (MAPE). Ini dihitung sebagai perbedaan ratarata antara nilai yang diramalkan dengan  niali  aktualnya,  dicerminkan  sebagai  presentase  nilai  aktual.  Hal  ini,  jika memiliki nilai yang diramalkan dan aktual untuk periode n.
J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah Vol.1, No.4, Juni 2022
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)
3) Perbandingan antara metode Moving Average dan Exponential Smoothing Setelah  peneliti  melakukan  perhitungan  dari  hasil  perhitungan  teknik  peramalan  yang dilakukan  dengan  menggunakan  metode  moving  average  dan  exponential  smoothing yang  dibantu  dengan  aplikasi  POM  for  windows,    namun  dari  perhitungan  ini  tidak langsung menjadi hal utama untuk menentukan produksi tetapi harus mempertimbangkan besarnya  kesalahan  dari  peramalan  tersebut.  Jadi,  yang  memiliki  tingkat error atau kesalahan  paling  kecil  diantara  metode  yang  lain,  dalam  peramalan  semakin  kecil  nilai kesalahan peramalan maka semakin akurat hasil yang diperoleh sehingga perusahaan bisa memproduksi dengan jumlah yang optimal.
4) Teknik Analisis Perbandingan Pada penelitian ini peneliti melakukan penelitian dengan menerapkan metode Time Series pada  Usaha  Cireng  Aneka  Rasa  Banjarnegara  untuk  mengurangi  kelemahaan  dari perhitungan  secara  konvensional  dan  untuk  meminimalisir  kelebihan  jumlah  produksi pada perusahaan tersebut. Penggunaan metode Time Series untuk perhitungan peramalan permintaan  produk  cireng  maka perusahaan  dapat  menghitung  jumlah  produksi  untuk periode selanjutnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil penelitian
Dari hasil penelitian diperoleh data permintaan cireng periode Januari 2018  -  Desember  2020  pada  Usaha  Cireng  Aneka  Rasa  Banjarnegara  yang  mengalami peningkatan  dan  penurunan.  Hal  ini  disebabkan  oleh  permintaan  produk  cireng  yang  tidak menentu. Sehingga fluktuasi pada permintaan cireng dapat terjadi. Permintaan tersebut dapat dilihat grafik pada Gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Grafik Permintaan Usaha Cireng Aneka Rasa Banjarnegara Periode 2018- 2020
Dari  grafik  pada  Gambar  1  dapat  disimpulkan  bahwa  permintaan  pada  Usaha  Cireng Aneka  Rasa  Banjarnegara  setiap  bulannya  tidak  menentu,  pada  saat  tahun  2018  dari  bulan Januari  sampai  bulan  Desember  permintaan  terjadi  kurang  lebih  400.000  pcs,  pada  saat  tahun
Janua ri Febru ari Mare t April Mei Juni Juli Agstu s Septe mber Oktob er Nove mber Dese mber 2018 352.0 405.0 378.0 351.0 216.0 189.0 270.0 324.0 351.0 297.0 324.0 290.0 2019 378.0 361.0 290.0 300.0 135.0 108.0 216.0 243.0 270.0 189.0 200.0 290.0 2020 324.0 378.0 280.0 120.0 110.0 135.0 100.0 90.00 150.0 108.0 43.20 35.10 0 50.000 100.000 150.000 200.000 250.000 300.000 350.000 400.000 450.000 Per m in taan
2019 dari bulan Januari sampai bulan Desember permintaan terjadi kurang lebih 300 pcs hal ini terjadi  adanya  penurunan  permintaan  akibat  banyaknya  persaingan  yang  menjual  produk sejenis. Pada tahun 2020 dari bulan Januari sampai bulan Desember permintaan terjadi kurang lebih 200 pcs, pada tahun 2020 ini terjadi penurunan yang drastis dikarenakan adanya pandemi COVID-19  dan  Pemerintah  menerapkan  PPKM  (Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan Masyarakat)  dimana  pusat  penjualan  produk  cireng  seperti  sekolah-sekolah  melakukan pembelajaran  secara online (daring),  pasar  tradisional  membatasi  jam  operasional,  dan  tempat umum lainnya dibatasi, sehingga permintaan produk cireng menurun drastis.

## PEMBAHASAN
1. Penggunaan Peramalan pada Usaha Cireng Aneka Rasa Banjarnegara
Berikut data permintaan perusahaan : Tabel 2. Data Permintaan Tanpa Metode Time Series Tahun 2018-2020 Bulan 2018 2019 2020 Januari 352.000 378.000 324.000 Februari 405.000 361.000 378.000 Maret 378.000 290.000 280.000 April 351.000 300.000 120.000 Mei 216.000 135.000 110.000 Juni 189.000 108.000 135.000 Juli 270.000 216.000 100.000 Agustus 324.000 243.000 90.000 September 351.000 270.000 150.000 Oktober 297.000 189.000 108.000 November 324.000 200.000 43.200 Desember 290.000 290.000 35.100 Jumlah 3.747.000 2.690.000 1.873.000 Sumber : Pemilik Usaha Cireng Aneka Rasa Banjarnegara
Berdasarkan Tabel 2 diatas di peroleh hasil perhitungan peramalan perusahaan tanpa metode atau berdasarkan pengalaman masa lalu secara feeling semata. Perusahaan melakukan pencatatan setiap kali produksi dan menjadikan acuan untuk menentukan jumlah produksi periode berikutnya.
2. Penggunaan Metode Time Series pada Usaha Cireng Aneka Rasa Banjarnegara
a. Moving Average
Berikut hasil yang diperoleh dari bantuan dengan pom for windows yaitu :
J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah Vol.1, No.4, Juni 2022
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)
Tabel 3. Peramalan Moving Average 3 dan 5 bulan tahun 2018-2020 No. Bulan Permintaan (Pcs) Hasil Ramalan MA 3 Hasil Ramalan MA 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 Januari (2018) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari (2019) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari (2020) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember 352.000 405.000 378.000 351.000 216.000 189.000 270.000 324.000 351.000 297.000 324.000 290.000 378.000 361.000 290.000 300.000 135.000 108.000 216.000 243.000 270.000 189.000 200.000 290.000 324.000 378.000 280.000 120.000 110.000 135.000 100.000 90.000 150.000 108.000 43.200 35.100 378.333,3 378.000 315.000 252.000 225.000 261.000 315.000 324.000 324.000 303.666,7 330.666,7 343.000 343.000 317.000 241.666,7 181.000 153.000 189.000 243.000 234.000 219.666,7 226.333,3 271.333,3 330.666,7 327.333,3 259.333,3 170.000 121.666,7 115.000,0 108.333,3 113.333,3 116.000 100.400 340.400 307.800 280.800 270.000 270.000 286.200 313.200 317.200 328.000 330.000 328.600 323.800 292.800 238.800 209.800 200400 194.400 205.200 223.600 238.400 254.600 276.200 294.400 278.400 242.400 204.600 149.000 111.000 117.000 116.600 98.240 Total Average Next Period 8600300 238897,2 62.100 85.260

## Sumber: Hasil data yang diolah 2021
Berdasarkan  Tabel  3  diatas  di  peroleh  hasil  perhitungan  peramalan  permintaan  metode moving  average  3  bulan  dengan  dibantu  aplikasi POM  for  windows untuk  peramalan  bulan Januari  2018  sampai  Desember  2020  sebesar  62.100.  Sedangkan  ramalan  atau  perkiraan  pada bulan  Januari  2018  sampai  Desember  2020  sebesar  85.260  dengam metode  moving  average 5 bulan.
b. Exponential Smoothing
Berikut hasil perhitungan peramalan permintaan dengan metode exponential smoothing α = 0.5 sebagai berikut:
Tabel 4. Peramalan Exponential Smoothing α = 0.5  tahun 2018-2020 No. Bulan Permintaan (Pcs) Hasil Ramalan ES α = 0.05 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 Januari (2018) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari (2019) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari (2020) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember 352.000 405.000 378.000 351.000 216.000 189.000 270.000 324.000 351.000 297.000 324.000 290.000 378.000 361.000 290.000 300.000 135.000 108.000 216.000 243.000 270.000 189.000 200.000 290.000 324.000 378.000 280.000 120.000 110.000 135.000 100.000 90.000 150.000 108.000 43.200 35.100 352.000 378.500 378.250 364.625 290.312,5 239.656,3 254.828,1 289.414,1 320.207,0 308.603,5 316.301,8 303.150,9 340.575,4 350.787,7 320.393,9 310.196,9 222.598,5 165.299,2 190.649,6 216.824,8 243.412,4 216.206,2 208.103,1 249.051,5 286.525,8 332.262,9 306.131,4 213.065,7 161.532,9 148.266,4 124.133,2 107.066,6 128.533,3 118.266,7 80.733,33 Total Average Next Period 860.0300 238.897 57.916,66

## Sumber: Hasil data yang diolah 2021
Berdasarkan Tabel 4 diatas di peroleh hasil perhitungan peramalan permintaan metode exponential smoothing α = 0.5 dibantu aplikasi POM for windows untuk peramalan bulan Januari 2018 sampai Desember 2020 sebesar 57.916,66.
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)

## 3. Kesalahan Dalam Peramalan
Perhitungan kesalahan peramalan yang digunakan adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Moving Average 3 Bulan Mean Absolut Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Precent Error (MAPE) Bulan Permintaan (Pcs) Forecast Eror Eror Eror^2 Pct Eror Januari (2018) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari (2019) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari (2020) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember 352.000 405.000 378.000 351.000 216.000 189.000 270.000 324.000 351.000 297.000 324.000 290.000 378.000 361.000 290.000 300.000 135.000 108.000 216.000 243.000 270.000 189.000 200.000 290.000 324.000 378.000 280.000 120.000 110.000 135.000 100.000 90.000 150.000 108.000 43.200 35.100 378.333,3 378.000 315.000 252.000 225.000 261.000 315.000 324.000 324.000 303.666,7 330.666,7 343.000 343.000 317.000 241.666,7 181.000 153.000 189.000 243.000 234.000 219.666,7 226.333,3 271.333,3 330.666,7 327.333,3 259.333,3 170.000 121.666,7 115.000,0 108.333,3 113.333,3 116.000 100.400 -27.333 -162.000 -126.000 18.000 99.000 90.000 -18.000 0 -34.000 74.333 30.333 -53.000 -43.000 -182.000 -133.667 35.000 90.000 81.000 -54.000 -34.000 70.333 97.667 106.667 -50.667 -207.333 -149.333 -35.000 -21.667 -25.000 41.667 -5.333 -72.800 -65.300 27.333 162.000 126.000 18.000 99.000 90.000 18.000 0 34.000 74.333 30.333 53.000 43.000 182.000 133.667 35.000 90.000 81.000 54.000 34.000 70.333 97.667 106.667 50.667 207.333 149.333 35.000 21.667 25.000 41.667 5.333 72.800 65.300 747.111.700 26.244.000.000 15.876.000.000 324.000.000 9.801.000.000 8.100.000.000 324.000.000 0 1.156.000.000 5.525.446.000 920.109.800 2.809.000.000 1.849.000.000 33.124.000.000 17.866.780.000 1.225.000.000 8.100.000.000 6.561.000.000 2.916.000.000 1.156.000.000 4.946.779.000 9.538.779.000 11.377.780.000 2.567.110.000 42.987.110.000 22.300.440.000 1.225.000.000 469.444.300 624.999.600 1.736.111.000 28.444.470 5.299.840.000 4.264.090.000 7,787% 75% 66,667% 6,667% 30,556% 25,641% 6,061% 0% 11,724% 19,665% 8,403% 18,276% 14,333% 134,815% 123,765% 16,204% 37,037% 30% 28,571% 17% 24,253% 30,144% 28,219% 18,095% 172,778% 135,758% 25,926% 21,667% 27,778% 27,778% 4,938% 168,519% 186,04% Total Average Next Period 8.600.300 238.897 62.100 -665.433 -20.165 (Bias) 2.333.434 70.710 (MAD) Std eror 25.199.040.000 7.636.072.000 (MSE) 90.159 1550,062% 46,972% (MAPE)
Berdasarkan  tabel  5  diperoleh  perhitungan  kesalahan  peramalan  yang  telah  diperoleh menunjukkan  bahwa  3  bulan moving  average pada  forecast next  period 62.100  pcs  dan  jumlah rata-rata absolut (MAD) forecast 3  bulan  sebesar  70.710,  kesalahan  kuadrat  rata-rata  (MSE) forecast 3 bulan sebesar 7.636.072.000 dan kesalahan presentase rata-rata yang absolut (MAPE) forecast 3 bulan sebesar 46,972%.
Grafik hasil peramalan dengan metode moving average 3 bulan ini diperoleh dengan berfluktuasi.
Tabel 6. Moving Average 5 Bulan Mean Absolut Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Precent Error (MAPE) Bulan Permintaan (Pcs) Forecast Eror Eror Eror^2 Pct Eror Januari (2018) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari (2019) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari (2020) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember 352.000 405.000 378.000 351.000 216.000 189.000 270.000 324.000 351.000 297.000 324.000 290.000 378.000 361.000 290.000 300.000 135.000 108.000 216.000 243.000 270.000 189.000 200.000 290.000 324.000 378.000 280.000 120.000 110.000 135.000 100.000 90.000 150.000 108.000 43.200 35.100 340.400 307.800 280.800 270.000 270.000 286.200 313.200 317.200 328.000 330.000 328.600 323.800 292.800 238.800 209.800 200.400 194.400 205.200 223.600 238.400 254.600 276.200 294.400 278.400 242.400 204.600 149.000 111.000 117.000 116.600 98.240 -151.400 -37.800 43.200 81.000 27.000 37.800 -23.200 60.800 33.000 -40.000 -28.600 -188.800 -184.800 -22.800 33.200 69.600 -5.400 -5.200 66.400 85.600 123.400 3.800 -174.400 -168.400 -107.400 -104.600 -59.000 39.000 -9.000 -73.400 -63.140 151.400 37.800 43.200 81.000 27.000 37.800 23.200 60.800 33.000 40.000 28.600 188.800 184.800 22.800 33.200 69.600 5.400 5.200 66.400 85.600 123.400 3.800 174.400 168.400 107.400 104.600 59.000 39.000 9.000 73.400 63.140 22.921.960.000 1.428.840.000 1.866.240.000 6.561.000.000 729.000.000 1.428.840.000 538.240.000 3.696.640.000 1.089.000.000 1.600.000.000 817.960.000 35.645.440.000 34.151.040.000 519.840.000 1.102.240.000 4.844.160.000 29.160.000 27.040.000 4.408.960.000 7.327.360.000 15.227.560.000 14.440.000 30.415.360.000 28.358.560.000 11.534.760.000 10.941.160.000 3.481.000.000 1.521.000.000 81.000.000 5.387.560.000 3.986.660.000 80,106% 14% 13,333% 23,077% 9,091% 11,667% 8% 16,085% 9,141% 13,793% 9,533% 139,852% 171,111% 10,556% 13,663% 25,778% 2,857% 2,6% 22,897% 26,42% 32,646% 1,357% 145,333% 153,091% 79,556% 104,6% 65,556% 26% 8,333% 169,907% 179,886% Total Average 8.600.300 238.897 85.260 -743.540 -23.985 (Bias) 2.151.140 69.392 (MAD) Std eror 24.168.200.000 7.796.193.000 (MSE) 1589,823% 51,285% (MAPE)
J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah Vol.1, No.4, Juni 2022
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)
Next Period 91.290

## Sumber: Hasil data yang diolah 2021
Berdasarkan  tabel  6  diperoleh  perhitungan  kesalahan  peramalan  yang  telah  diperoleh menunjukkan  bahwa  5  bulan moving  average pada forecast  next  period 85.260  pcs  dan  jumlah rata-rata absolut (MAD) forecast 5  bulan  sebesar  69.392,  kesalahan  kuadrat  rata-rata  (MSE) forecast 5 bulan sebesar 7.796.193.000 dan kesalahan presentase rata-rata yang absolut (MAPE) forecast 5 bulan sebesar 51,285%.
Grafik hasil peramalan dengan metode moving average 5 bulan ini diperoleh dengan berfluktuasi. Tabel 7. Exponential Smoothing (α = 0.5) Mean Absolut Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Precent Error (MAPE) Bulan Permintaan (Pcs) Forecast Eror Eror Eror^2 Pct Eror Januari (2018) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari (2019) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari (2020) Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember 352.000 405.000 378.000 351.000 216.000 189.000 270.000 324.000 351.000 297.000 324.000 290.000 378.000 361.000 290.000 300.000 135.000 108.000 216.000 243.000 270.000 189.000 200.000 290.000 324.000 378.000 280.000 120.000 110.000 135.000 100.000 90.000 150.000 108.000 43.200 35.100 352.000 378.500 378.250 364.625 290.312,5 239.656,3 254.828,1 289.414,1 320.207,0 308.603,5 316.301,8 303.150,9 340.575,4 350.787,7 320.393,9 310.196,9 222.598,5 165.299,2 190.649,6 216.824,8 243.412,4 216.206,2 208.103,1 249.051,5 286.525,8 332.262,9 306.131,4 213.065,7 161.532,9 148.266,4 124.133,2 107.066,6 128.533,3 118.266,7 80.733,33 53.000 -500 -27.250 -148.625 -101.313 30.344 69.172 61.586 -23.207 15.397 -26.302 74.849 20.425 -60.788 -20.394 -175.197 -114.599 50.701 52.350 53.175 -54.412 -16.206 81.897 74.948 91.474 -52.263 -186.131 -103.066 -26.533 -48.266 -34.133 42.933 -20.533 -75.067 -45.633 53.000 500 27.250 148.625 101.313 30.344 69.172 61.586 23.207 15.397 26.302 74.849 20.425 60.788 20.394 175.197 114.599 50.701 52.350 53.175 54.412 16.206 81.897 74.948 91.474 52.263 186.131 103.066 26.533 48.266 34.133 42.933 20.533 75.067 45.633 2.809.000.000 250.000 742.562.500 22.089.390.000 10.264.220.000 920.743.200 4.784.749.000 3.792.828.000 538.566.300 237.052.200 691.782.100 5.602.392.000 417.162.800 3.695.147.000 415.910.100 30.693.970.000 13.132.810.000 2.570.568.000 2.740.562.000 2.827.601.000 2.960.710.000 262.641.000 6.707.103.000 5.617.271.000 8.367.533.000 2.731.408.000 34.644.910.000 10.622.540.000 703.992.600 2.329.649.000 1.165.077.000 1.843.276.000 421.616.600 5.635.003.000 2.082.401.000 13,086% ,132% 7,764% 68,808% 53,605% 11,238% 21,349% 17,546% 7,814% 4,752% 9,07% 19,801% 5,658% 20,961% 6,798% 129,776% 106,11% 23,473% 21,543% 19,695% 28,79% 8,103% 28,24% 23,132% 24,2% 18,665% 155,11% 93,696% 19,654% 48,266% 37,926% 28,622% 19,012% 173,765% 130,01%
Total Average Next Period 8.600.300 238.897 57.917 -588.167 -16.805 (Bias) 2.132.669 60.933 (MAD) Std eror 195.062.400.000 5.573.211.000 (MSE) 76.883 1406,169 % 40,176% (MAPE)

## Sumber: Hasil data yang diolah 2021
Berdasarkan  tabel  7  diperoleh  perhitungan  kesalahan  peramalan  yang  telah  diperoleh menunjukkan bahwa Exponential Smoothing (α = 0.5)  pada forecast next period 57.917 pcs dan jumlah  rata-rata absolut (MAD) forecast sebesar  60.933,  kesalahan  kuadrat  rata-rata  (MSE) forecast sebesar 5.573.211.000 dan kesalahan presentase rata-rata yang absolut (MAPE) forecast sebesar 40,176%.
Tabel 8. Perbandingan keasalahan antara metode Moving Average dan Exponential Smoothing Metode MAD (Mean Absolute Deviantion) MSE (Mean Square Error) MAPE (Mean Absolute Precent) Moving Average 3 Bulan Moving Average 5
Bulan Exponential Smoothing (α = 0.5) 70.710,11 69.391,61 60.933,39 7.636.072.000 7.796.193.000 5.73.211.000 46,972% 51.285% 40,176%
Berdasarkan tabel 8 menunjukan bahwa metode exponential smoothing (α = 0.5) menghasilkan error yang lebih rendah dari pada metode moving average. Berarti metode exponential smoothing (α  =  0.5)  penyimpangannya  lebih  kecil.  Dalam  kesalahan  peramalan  jika  nilai  kesalahan peramalannya  ada  yang lebih  sedikit  dibandingkan dengan nilai  kesalahan peramalan  yang baik maka itu yang lebih akurat dalam peramalannya.

## 4. Analisis Perbandingan
Tabel 9. Data Permintaan Tanpa Metode Time Series dan Menggunakan Metode Time Series Periode 1-36 pada Tahun 2018-2020 Periode Tanpa Metode Time Series (pcs) Dengan Metode Time Series (pcs) Periode 1 (Januari 2018) 352.000 352.000 Periode 2 (Februari 2018) 405.000 352.000 Periode 3 (Maret 2018) 378.000 378.500 Periode 4 (April 2018) 351.000 378.250 Periode 5 (Mei 2018) 216.000 364.625 Periode 6 (Juni 2018) 189.000 290.313 Periode 7 (Juli 2018) 270.000 239.656 Periode 8 (Agustus 2018) 324.000 254.828 Periode 9 (September 2018) 351.000 289.414 Periode 10 (Oktober 2018) 297.000 320.207 Periode 11 (November 2018) 324.000 308.604 Periode 12 (Desmeber 2018) 290.000 316.302 Periode 13 (Januari 2019) 378.000 303.151 Periode 14 (Februari 2019) 361.000 340.575
J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah Vol.1, No.4, Juni 2022
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)
Periode 15 (Maret 2019) 290.000 350.788 Periode 16 (April 2019) 300.000 320.394 Periode 17 (Mei 2019) 135.000 310.197 Periode 18 (Juni 2019) 108.000 222.599 Periode 19 (Juli 2019) 216.000 165.299 Periode 20 (Agustus 2019) 243.000 190.650 Periode 21 (September 2019) 270.000 216.825 Periode 22 (Oktober 2019) 189.000 243.412 Periode 23 (November 2019) 200.000 216.206 Periode 24 (Desember 2019) 290.000 208.103 Periode 25 (Januari 2020) 324.000 249.052 Periode 26 (Februari 2020) 378.000 286.526 Periode 27 (Maret 2020) 280.000 332.263 Periode 28 (April 2020) 120.000 306.131 Periode 29 (Mei 2020) 110.000 213.066 Periode 30 (Juni 2020) 135.000 161.533 Periode 31 (Juli 2020) 100.000 148.266 Periode 32 (Agustus 2020) 90.000 124.133 Periode 33 (September 2020) 150.000 107.067 Periode 34 (Oktober 2020) 108.000 128.533 Periode 35 (November 2020) 43.200 118.267 Periode 36 (Desember 2020) 35.100 80.733 Total 8.310.000 8.972.684
Berdasarkan  tabel  9  diperoleh  total  permintaan  selama  3  tahun  atau  36  periode  tanpa metode Time  Series sebesar  8.310.000  dengan  metode Time  Series sebesar  8.972.684  jika dibulatkan  sebesar  8.973.000,  harga  jual  cireng  Rp.650/pcs  maka  pendapatan  yang  dapat diperoleh perusahaan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 10. Perbandingan Total Pendapatan Tanpa Metode Time Series dan Menggunakan metode Time Series Periode 1-36 pada Tahun 2018-2020 Tanpa Metode Metode Time Series Dengan Metode Time Series Total Permintaan x Harga Jual 8.310.000 x Rp. 650 = Rp. 5.401.500.000 Total Permintaan x Harga Jual 8.973.000 x Rp. 650
= Rp. 5.832.450.000
Berdasarkan tabel 10 di atas, diketahui bahwa terdapat perbedaan pendapatan yang akan diperoleh perusahaan jika tanpa metode Tiime Series sebesar Rp. 5.401.500.000 dengan metode Time  Series sebesar  Rp.  5.832.450.000.  Dengan  menggunakan  metode Time  Series total pendapatan jauh lebih besar dibandingkan tanpa Metode Time Series.

## Uji Hipotesis
Uji t / Uji Paired Samples T-Test Menggunakan Aplikasi SPSS V25 Tabel 11. Data Permintaan Tanpa Metode Time Series dan Menggunakan Metode Time Series Periode 1-36 pada Tahun 2018-2020 Periode Tanpa Metode Time Series (pcs) Dengan Metode Time Series (pcs) Periode 1 (Januari 2018) 352.000 352.000 Periode 2 (Februari 2018) 405.000 352.000 Periode 3 (Maret 2018) 378.000 378.500 Periode 4 (April 2018) 351.000 378.250
Periode 5 (Mei 2018) 216.000 364.625 Periode 6 (Juni 2018) 189.000 290.313 Periode 7 (Juli 2018) 270.000 239.656 Periode 8 (Agustus 2018) 324.000 254.828 Periode 9 (September 2018) 351.000 289.414 Periode 10 (Oktober 2018) 297.000 320.207 Periode 11 (November 2018) 324.000 308.604 Periode 12 (Desmeber 2018) 290.000 316.302 Periode 13 (Januari 2019) 378.000 303.151 Periode 14 (Februari 2019) 361.000 340.575 Periode 15 (Maret 2019) 290.000 350.788 Periode 16 (April 2019) 300.000 320.394 Periode 17 (Mei 2019) 135.000 310.197 Periode 18 (Juni 2019) 108.000 222.599 Periode 19 (Juli 2019) 216.000 165.299 Periode 20 (Agustus 2019) 243.000 190.650 Periode 21 (September 2019) 270.000 216.825 Periode 22 (Oktober 2019) 189.000 243.412 Periode 23 (November 2019) 200.000 216.206 Periode 24 (Desember 2019) 290.000 208.103 Periode 25 (Januari 2020) 324.000 249.052 Periode 26 (Februari 2020) 378.000 286.526 Periode 27 (Maret 2020) 280.000 332.263 Periode 28 (April 2020) 120.000 306.131 Periode 29 (Mei 2020) 110.000 213.066 Periode 30 (Juni 2020) 135.000 161.533 Periode 31 (Juli 2020) 100.000 148.266 Periode 32 (Agustus 2020) 90.000 124.133 Periode 33 (September 2020) 150.000 107.067 Periode 34 (Oktober 2020) 108.000 128.533 Periode 35 (November 2020) 43.200 118.267 Periode 36 (Desember 2020) 35.100 80.733
Berdasarkan Tabel 11 akan diolah dalam uji t / uji paired sample t-test dengan menggunakan hasil perhitungan uji t / uji paired sample t-test menggunakan aplikasi SPSS V25, yaitu sebagai berikut :
Tabel 12. Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. TANPA METODE TIME SERIES .142 36 .064 .939 36 .047 DENGAN METODE TIME SERIES .143 36 .060 .944 36 .068 a. Lilliefors Significance Correction
Pada  Tabel  12 Test  of  Normality (Uji  Normalitas),  diperoleh  Nilai  Sig.  sebesar  0.064 (Tanpa  metode Time  Series )  dan  0.068  (Dengan  metode Time  series ),  nilai  tersebut  lebih  besar dari 0.05 maka berkesimpulan data berdristibusi normal.
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)
T-Test
Tabel 13. Paired Samples Statistics
Mean N Std. Deviation Std. Error Mean Pair 1 TANPA METODE TIME SERIES 238897.22 36 107189.081 17864.847 DENGAN METODE TIME SERIES 255235.22 36 85367.867 14227.978
Pada Tabel 13 paired samples statistics ( output pertama) ini diperlihatkan hasil ringkasan statistik  deskriptif  dari  kedua  sampel  atau  data  tanpa  metode Time  Series dan  menggunakan metode Time  Series. Untuk mean (nilai  rata-rata)  tanpa  metode Time  Series yaitu  sebesar 238.897,22 dan menggunakan metode Time Series yaitu sebesar 255.235,22. N (jumlah sampel) yang digunakan sebanyak 36 sampel, Standar Deviation tanpa metode Time Series yaitu sebesar 107.189,081  dan  menggunakan  metode Time  Series yaitu  sebesar  85.367,867  dan  juga  Standar Error Mean tanpa metode Time Series yaitu sebesar 178.64,847 dan menggunakan metode Time Series  yaitu  sebesar  14.227,978.  Selanjutnya  untuk  membuktikan  apakah  ada  perbedaan  yang signifikan  atau  tidak,  maka  kita  perlu  menafsirkan  hasil  uji paired sampel  t test yang  terdapat pada output “ Paired Samples Test .”
Tabel 14. Paired Samples Correlations
Pada  Tabel  14  ( output kedua)  di  atas  menunjukan  hasil  uji  beda  antara  kedua  data  atau hubungan variabel tanpa metode Time Series dan menggunakan metode Time Series . Berdasarkan output  di  atas  diketahui  nilai  koefisien  kolerasi  ( Correlation )  sebesar  0,736  dengan  nilai signifikasi  (Sig.)  sebesar  0,000.  Karena  nilai  Sig.  0,000  <  probabilitas  0,05,  maka  terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil data tanpa metode Time Series dan menggunakan metode Time Series .
N Correlation Sig. Pair 1 TANPA METODE TIME SERIES & DENGAN METODE TIME SERIES 36 .736 .000
Tabel 15. Paired Samples Test
Pada  Tabel  15  Paired  Samples  Test  ( output ketiga)  ini  merupakan output yang  paling penting  dalam  uji  ini,  yang  mana  dalam output ini  diberi  gambaran  tentang  ada  atau  tidaknya perbedaan antara tanpa metode Time Series dan menggunakan metode Time Series . Diketahui  bahwa  nilai  Sig.  (2- tailed )  sebesar  0,178  >  0,05,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  yang  nyata  antara  hasil  data  tanpa  metode Time  Series dan menggunakan metode Time Series .
Penyebab  tidak  signifikannya hasil uji  beda  ( Paired  Sample  t-Test )  karena    hasil  dari peramalan  permintaan  tanpa  metode  dan  peramalan  permintaan  dengan  metode Time  Series perbedaannya sangat tipis.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  hasil  analisis  mengenai  peramalan  permintaan  cireng  untuk menentukan jumlah produksi yang optimal dengan metode time series pada Usaha Cireng Aneka Rasa Banjarnegara, maka penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan  peramalan  yang  dilakukan  Usaha  Cireng  Aneka  Rasa  Banjarnegara  sampai sekarang  masih    menerapkan  kebijakan  berdasarkan  pengalaman  masa  lalu  secara feeling semata  untuk  menentukan  jumlah  produksinya,  dengan  mencatat  pembukuan  setiap  kali produksi dan dijadikan acuan untuk menentukan jumlah produksi bulan berikutnya.
2. Hasil  ramalan  atau  perkiraan  menggunakan  metode Moving  Average dan Exponential Smoothing memperoleh hasil yang berbeda. Metode yang paling tepat digunakan perusahaan untuk  melakukan  suatu  peramalan  agar  dapat  memproduksi  secara  optimal  adalah  metode Exponential  Smoothing α  =  0,5  karena  metode  ini  memiliki  nilai  tingkat  kesalahan  (eror peramalan) paling kecil, dalam sebuah peramalan semakin kecil nilai suatu peramalan makan semakin akurat hasil peramalan tersebut.
3. Berdasarkan,  hasil  dari  uji paired  samples  test menunjukkan  tidak  terdapat  perbedaan  yang dignifikan untuk hasil data tanpa metode Time Series dan menggunakan metode Time Series .

## DAFTAR REFERENSI
Bangun, W. 2012. Manajemen Sumber Daya Manusia. Jakarta: Erlangga Ellin  Asynari,  Dede  Wahyudi,  Qurrotul  Aeni. 2020 . Analisis  Peramalan  Permintaan  pada Geprek  Bensu  menggunakan  metode  Time  Series. Jurnal.  Jakarta.  Jurnal  Teknologi  dan Sistem Informasi Vol. VI No. 3, Agus 2020, hlm. 215 – 220 ISSN 2407-1811 (Print) ISSN
2550-0201 (Online) UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.424 di akses 16 juni 2021.
Paired Differences t df Sig. (2- tailed) Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Pair 1  TANPA METODE TIME SERIES - DENGAN METODE TIME SERIES - 16338.000 72791.853 12131.975 -40967.220 8291.220 -1.347 35 .187
J-CEKI : Jurnal Cendekia Ilmiah Vol.1, No.4, Juni 2022
…………………………………………………………………………………………………………………………………….. ISSN : 2828-5271 (online)
Hamka, Yonette Maya Tupamahu. 2017. Analisis Peramalan Produksi Roti Pada Golden Bakery di  Kota  Ternate .  Jurnal.  Ternate.  Jurnal  Ilmiah  Agribisnis  dan  Perikanan  Vol.  10  No.  1
Universitas Muhammadiyah Maluku Utara https://ejournal.stipwunaraha.ac.id/index.php/AGRIKAN/article/download/261/243 di
akses pada 16 Juni 2021.
Manahan  P.  Tampubolon.  (2014). Manajemen  Operasi  &  Rantai  Pemasok  (Operation  and Supply-chain Management). (edisi pertama ). Jakarta: Mitra Wacana Media.
Wardah,  Febrina,  Dewi.  2017.  Pengaruh  Pengetahuan  Perawat  Dalam  Pemenuhan  Perawatan Spiritual Pasien Di Ruang Intensif. Jurnal Edurance, Vol 2 No 3.