INVENTORY: INDUSTRIAL VOCATIONAL E-JOURNAL ON AGROINDUSTRY – VOL. 2 NO. 2 (2021) 39-45
Available online at: http://inventory.poltekatipdg.ac.id/

## I N V E N T O R Y
Industrial Vocational E-Journal on Agroindustry
|    ISSN Online 2723-1895    |
Peramalan  Penjualan Olein Curah  di  Perusahaan  Pengolahan  Kelapa  Sawit Menggunakan Double Moving Average
Nurike Oktavia 1 , Alya Gustina 1 , Ridha Luthvina 1
1 Politeknik ATI Padang, Jl. Bungo Pasang-Tabing, Padang, 25171, Indonesia

## ARTICLE INFORMATION

## A B S T R A C T
Received: November 10, 2021 Revised: December 15, 2021 Available online: December 31, 2021 Bulk  olein  is  one  of  the  products  produced  by  Palm  Oil  Processing  Company. Bulk cooking oil controls 75 percent of the production market share in Indonesia and about 77.5 percent of households in Indonesia use bulk cooking oil because the price is cheaper than packaged cooking oil. Demand for olein in the future is predicted to be continued to increase, so it is necessary to estimate future sales so that production activities become more effective and efficient. The method used in this study is the double moving average (DMA), which is one of the forecasting methods with data that has a trend. The calculation will be done by  comparing the result of 3 moving, 4 moving and 5 moving. Forecasting error is calculated using mean absolute percentage error (MAPE). The calculation results show that the average MAPE from DMA with 5 moving has the smallest value. To verify these results, an analysis of the processed data was carried out, namely looking for data with the furthest distance from the linear line, namely t 3 data and t 7 data. The  data  is  omitted  in  data  processing  and  then  the  MAPE  error  value  is recalculated. The results obtained are that DMA with 3 moving results have the smallest error, which is 11.863 percent. For this reason, the  chosen  forecasting calculation is a double moving average with 3 moving.

## KEYWORDS
Demand Planning, Forecasting, Olein

## CORRESPONDENCE
Name: Nurike Oktavia E-mail: oktavia.nurike@gmail.com

## PENDAHULUAN
Perusahaan  pengolahan  kelapa  sawit  merupakan  salah satu produsen minyak goreng ( olein ) di Sumatera Barat, yang didistribusikan baik curah maupun sudah dikemas. Minyak  goreng  curah  menguasai  75%  pangsa  pasar produksi di Indonesia dan sekitar 77,5% rumah tangga di Indonesia  menggunakan  minyak  goreng  curah  karena harganya  yang  lebih  murah  dibanding  minyak  goreng kemasan [1].
Kegunaan  terbesar olein adalah  sebagai  minyak  goreng ( edible  oil) yang  bermanfaat  sebagai  penghantar panas, penambah  rasa  dan  kalori  pada  saat  proses  memasak. Selain  itu, olein memiliki  produk  turunan  seperti shortenings dan margarine [2]. Shortenings merupakan turunan olein dengan  kandungan  minyak  dan  lemak 100%,  biasanya  digunakan  sebagai  bahan  baku buttercream ,  pembuatan  roti  tawar,  hingga  menambah rasa pada kue dan cake. Sedangkan margarine memiliki komposisi 80% oil serta 20% air. Margarin sangat umum
digunakan sebagai salah satu bahan untuk memasak dan olesan roti.
Demand terhadap olein kedepannya diprediksi akan terus meningkat  seiring  bertmbahnya  jumlah  penduduk, meningkatnya Gross Domestic Product (GDP) dan juga karena  melimpahnya  ketersediaan  bahan  baku  CPO  di dalam negeri [3]. Fluktuasi demand konsumen terhadap olein menyebabkan  perusahaan  perlu  memperkirakan penjualan di masa depan agar aktivitas produksi menjadi lebih efektif dan efisien. Perencanaan produksi menjadi aspek  yang  esensial  karena  aktivitas  ini  merencanakan berapa jumlah produk yang akan diproduksi, berapa dan apa  saja  bahan  baku/material  yang  dibutuhkan,  hingga mampu  menggambarkan  berapa  kapaistas  simpan  yang harus  disiapkan.  Rencana  produksi  yang  baik  akan mampu  merumuskan  keputusan  yang  mengakomodir pertanyaan  Mengapa,  Apa,  Siapa,  Dimana  dan Bagaiamana [4].
Peramalan  merupakan  salah  satu  tahap  awal  dari perencanaan produksi dimana di tahap ini suatu kondisi
dimasa  datang  diperkirakan  dari  kondisi  yang  telah terjadi  sebelumnya  atau  berdasarkan  data  historikal. Markidakis  dalam  [5]  menyatakan  bahwa  peramalan dilakukan dengan tujuan untuk meminimalkan ketidakpastian,  sehingga  penentuan  metode  peramalan yang  baik  harus  memiliki  tingkat  kesalahan  ramalan kecil.  Tujuan  dari  peramalan  adalah  menggunakan informasi  sebaik-baiknya  sebagai  panduan  aktivitas dimasa  yang  akan  datang  agar  tujuan  organisasi  dapat tercapai,  yang  dalam  penelitian  ini  yaitu  aktivitas produksi.
[6]  menjabarkan  agar  peramalan  yang  dilakukan  dapat member  hasil  yang  mendekati  kondisi  real,  maka  perlu untuk : menentukan tujuan dari peramalan, menentukan data  yang  akan  digunakan,  memilih  metode  peramalan yang  sesuai,  melakukan  peramalan,  mengihitung kesalahan peramalan
yang
terkecil lalu mengimplementasikan hasil peramalan untuk mengambil keputusan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]  membandingkan metode  peramalan single  moving  average dan single exponential  smoothing .  Hasil  perhitungan  tersebut menampilkan  bahwa single  moving  average memiliki nilai  kesalahan  peramalan  lebih  kecil.  Penelitian  yang dilakukan [8] membandingkan metode peramalan single exponential  smoothing dengan double  moving  average . Hasil  yang  didapat  adalah  metode double  moving average memberikan kesalahan lebih kecil dibandingkan metode exponential smoothing .
Berdasarkan  uraian  diatas,  dilakukan  penelitian  ilmiah untuk menghitung kebutuhan olein curah menggunakan double moving average di perusahaan pengolahan kelapa sawit,  Sumatera  Barat.  Penelitian  ini  membandingkan perhitungan double  moving  average dengan  nilai pergerakan 3, 4 dan 5. Hasil perhitungan masing-masing akan  diverifikasi  dengan  menghitung  tingkat  kesalahan menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE).  Hasil  perhitungan  diharapkan  dapat  memberi masukan  kepada  perusahaan  pengolahan  kelapa  sawit dalam merencanakan kegiatan produksi olein .

## METODOLOGI
Pada penelitian ini, data yang digunakan merupakan data historis penjualan olein di perusahaan pengolahan kelapa sawit sejak bulan Oktober 2020 hingga September 2021. Metode  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  observasi dan wawancara langsung kepada pihak perusahaan.
Observasi  dilakukan  dengan  mencatat  data  hasil pengamatan  langsung  pada  aktivitas  pengeluaran olein dari  perusahaan  pengolahan  kelapa  sawit.  Data  yang
dicatat  hanya  beberapa  periode  dan  dalam  satuan  hari. Oleh  karena  itu,  pencatatan  didasarkan  juga  pada  kartu keluar barang kemudian direkap menjadi data per bulan selama  satu  tahun.  Selanjutnya  adalah  metode wawancara  yaitu  sebuah  metode  untuk  memperoleh informasi  secara  langsung  dari  pihak  yang  memiliki pengetahuan,  wawasan  dan  pengalaman  terhadap  hal yang  ingin  diketahui.  Tanya  jawab  dilakukan  kepada pelaksana  dan  penanggung  jawab  dalam  proses pengeluaran olein.
Setelah  diperoleh  data  penjualan olein selama  rentang waktu  1  tahun,  kemudian  data  tersebut  diinputkan  ke diagram pencar ( scatter diagram) yang ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Data Penjualan
Tabel 1. Jumlah Penjualan Olein Curah Tahun Bulan Penjualan (kg) 2020 Oktober 3.159.380 November 2.951.569 Desember 4.257.000 2021 Januari 2.855.280 Februari 2.578.530 Maret 3.330.790 April 4.745.008 Mei 3.145.908 Juni 3.906.976 Juli 2.876.096 Agustus 3.862.900 September 3.870.678 (Sumber: perusahaan pengolahan kelapa sawit, 2021)

## Double Moving Average
Metode  peramalan double  moving  average merupakan perluasan  dari  metode single  moving  average ,  karena metode  ini  melakukan  perhitungan single  moving average sebanyak dua kali [9].
Metode double moving average adalah metode rata-rata bergerak,  maksudnya  adalah  nilai  rata-rata  akan
menggunakan  data  yang  terbaru  kemudian  meniadakan data  yang  lama.  Metode  ini  cocok  untuk  meramalkan data  yang  bersifat trend [10].  Dari  gambar  1  terlihat bahwa  data  penjualan olein di  perusahaan  pengolahan kelapa  sawit  memiliki  sebuah trend yang  meningkat seiring  berjalannya  waktu,  walaupun  terdapat  fluktuasi didalamnya.
Jika  diketahui  terdapat N periode  sebagai  jumlah  nilai pergerakan dan X merupakan data aktual yang diinputkan pada  perhitungan  ramalan  di  setiap  waktu t ,  maka perhitungan  peramalan  akan  menggunakan  data X sebanyak N . Proses ini disebut dengan rata-rata bergerak dengan  nilai  pergerakan N .  Penjelasan  lebih  lanjut perhitungan peramalan single moving average ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Konsep moving avergae Waktu Pergerakan Rata-rata bergerak N = 3 3 . 1 2 t t t X X X X + + = − − − N= 4 4 . 1 2 3 t t t t X X X X X + + + = − − − − N = 5 5 . 1 2 3 4 t t t t t X X X X X X + + + + = − − − − − dst.
Adapun  langkah  perhitungan  peramalan double  moving average adalah:
Menghitung Single Moving Average (S’ t )
𝑆′ 𝑡 = 𝑋 𝑡 +𝑋 𝑡−1 +...+𝑋 𝑡−𝑁+1 𝑁 (1)
Menghitung Double Moving Average (S’’ t )
𝑆′ 𝑡 = 𝑆′ 𝑡 +𝑆′ 𝑡−1 +...+𝑆′ 𝑡−𝑁+1 𝑁 (2)

## Menghitung konstanta a
Konstanta a merupakan  selisih  antara single  moving average dan double moving average . 𝑎 𝑡 = 𝑆′ 𝑡 + (𝑆′ 𝑡 − 𝑆′′ 𝑡 ) = 2𝑆′ 𝑡 − 𝑆′′ 𝑡 (3)

## Menghitung slope b
Slope b merupakan  kecenderungan  antara  periode t dengan periode t+1 𝑏 𝑡 = 2 𝑁−1 (𝑆′ 𝑡 − 𝑆′′ 𝑡 ) (4)
Menghitung peramalan m periode berikutnya (F t+m)
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑚 (5)

## Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  merupakan  salah  satu  metode  perhitungan kesalahan  / error peramalan.  Metode  ini  menghitung
selisih  antar  data  actual  dengan  hasil  peramalan kemudian  diabsolutkan  selanjutnya  dibagi  dengan jumlah  data  yang  ada.  Hasil  perhitungan  MAPE ditampilkan  dalam  bentuk  persen.  Tujuan  dari  MAPE adalah  mencari  nilai  perbandingan  antara  data  aktual dengan hasil peamalan. Adapun formulasi MAPE adalah sebagai berikut [12]:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 100% 𝑛 ) ∑ |𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑋 𝑡 𝑛 𝑡=1 (6)
Diketahui X t adalah data aktual, dalam penelitian ini yaitu penjualan olein per bulan. F t adalah hasil peramalan pada periode t dan n merupakan  jumlah  periode  peramalan yang  dihitung.  Kriteria  dari  nilai  MAPE  ditampilkan pada Tabel 3 [13].

## Tabel 3. Kriteria nilai MAPE
Nilai MAPE Kriteria Kemampuan Peramalan <10% Sangat Baik 10% ≤ 20% Baik 20% ≤ 50% Cukup Baik >50% Buruk
(Sumber: Hajjah, 2020)
Semakin  besar  nilai  MAPE  maka  semakin  tidak  akurat peramalan  yang  dilakukan.  Semakin  kecil  nilai  MAPE, menunjukan hasil peramalan semakin dapat dipercaya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan peramalan double moving average penjualan olein di  perusahaan  pengolahan  kelapa  sawit dilakukan dengan nilai pergerakan 3, 4 dan 5. Kemudian hasil  perhitungan  ketiga  ini  dibandingkan  dengan menghitung MAPE masing-masing.
Perhitungan  Double Moving Average  (DMA)  Dengan Pergerakan 3
Peramalan S’t dimulai  dari  data  ketiga,  yaitu  bulan Desember  2020.  Karena  untuk  perhitungan S’t perode ketiga  perlu  menggunakan  data X 1 ,  X 2 , dan X 3 . Perhitungan peramalan tunggal menggunakan persamaan (1)  dan  peramalan  ganda  menggunakan  persamaan  (2). Data  pada  Tabel  1  diolah  dengan  kedua  formulasi tersebut  sehingga  diperoleh  hasil  yang  disajikan  pada Tabel 4.
Berdasarkan  persamaan  (3)  dapat  di  tentukan  nilai konstanta a , untuk t 12 yaitu:
𝑎 = 2𝑆′ 𝑡 − 𝑆′′ 𝑡 = 2(3.536.558) – 3.464.958 = 3.393.359
Selanjutnya  perhitungan  slope b t 12 menggunakan persamaan (4)
) ' ' ' ( 1 2 t t t S S N b − − = = ) 958 . 464 . 3 558 . 536 . 3 ( 1 3 2 − − = 71.600
Setelah konstanta a 12 dan slope b 12 dihitung, maka nilai peramalan  periode  ke  13 F 12+1 dapat  dihitung  dengan persamaan (5).
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑚 𝐹 12+1 = 𝑎 12 + 𝑏 12 (1) = 3.393.359 + 71.600(1) = 3.393.359 kg
Dari hasil perhitungan doube moving average pergerakan 3  diperoleh  bahwa  jumlah  penjualan olein pada  bulan Oktober 2021 diperkirakan sebesar 3.393.359kg.
Tabel 4. Perhitungan Peramalan DMA Pergerakan 3
t Penjualan (X) S't S''t 1 3.159.380 - - 2 2.951.569 - - 3 4.257.000 3.455.983 - 4 2.855.280 3.354.616 - 5 2.578.530 3.230.270     3.346.956 6 3.330.790 2.921.533     3.168.807 7 4.745.008 3.551.443     3.234.415 8 3.145.908 3.740.569     3.404.515 9 3.906.976 3.932.631     3.741.547 10 2.876.096 3.309.660     3.660.953 11 3.862.900 3.548.657     3.596.983 12 3.870.678 3.536.558 3.464.958 (Sumber: Data diolah)
Perhitungan Double Moving Average (DMA) Dengan Pergerakan 4
Perhitungan peramalan double moving average pergerakan  4  menggunakan  tata  cara  dan  langkah  yang sama  dengan double  moving  average pergerakan  3. Perbedaannya terletak pada data yang digunakan. Untuk DMA  pergerakan  4,  perhitung S’ t akan  dimulai  pada periode  ke  empat  menggunakan  data X 1 , X 2 , X 3 dan X 4 . Pengolahan  data  dengan  metode  DMA  pergerakan  4 ditampilkan pada Tabel 2.
Nilai konstanta a , untuk t 12 yaitu:
t t S S a '' ' 2 − =
= 2(3.629.163 – 3.631.950) = 3.634.738
Perhitungan slope b 12 sesuai persamaan (4) adalah:
) ' ' ' ( 1 2 t t t S S N b − − =
= ) 950 . 631 . 3 163 . 629 . 3 ( 1 4 2 − − = -1.858
Selanjutnya nilai peramalan perode ke 13 F 12+1
𝐹 12+1 = 𝑎 12 + 𝑏 12 (1) = 3.634.738 -1.858 (1) = 3.629.163 kg
Dari hasil perhitungan doube moving average pergerakan 4  diperoleh  bahwa  jumlah  penjualan olein pada  bulan Oktober 2021 diperkirakan sebesar 3.629.163 kg.
Tabel 5. Perhitungan Peramalan DMA Pergerakan 4
t Penjualan (X) S't S''t 1 3.159.380 - - 2 2.951.569 - - 3 4.257.000 - - 4 2.855.280     3.305.807 - 5 2.578.530     3.160.595 - 6 3.330.790     3.255.400 - 7 4.745.008     3.377.402     3.274.801 8 3.145.908     3.450.059     3.310.864
9 3.906.976     3.782.171     3.466.258
10 2.876.096     3.668.497     3.569.532
11 3.862.900     3.447.970     3.587.174
12 3.870.678     3.629.163     3.631.950
(Sumber: Data diolah)
Perhitungan double moving average (DMA) dengan pergerakan 5
Hasil  perhitungan S’t dan S’’t metode double  moving average pergerakan  5  ditampilakn  pada  Tabel  6. Persamaan yang digunakan untuk menghitung konstanta a ,  slope b dan  peramalan  Oktober  2021 F 13 adalah persamaan  (3),  (4)  dan  (5)  dengan  penjabaran  sebagai berikut
Nilai konstanta a , untuk t 12 yaitu:
𝑎 = 2𝑆′ 𝑡 − 𝑆′′ 𝑡 = 2(3.532.512.3.542.678) = 3.552.845
Perhitungan slope b 12 sesuai persamaan (4) adalah:
) ' ' ' ( 1 2 t t t S S N b − − = = ) 678 . 542 . 3 512 . 532 . 3 ( 1 5 2 − −
= -5.083
Selanjutnya nilai peramalan perode ke 13 F 12+1
𝐹 12+1 = 𝑎 12 + 𝑏 12 (1)
= 3.552.845 - 5.083 (1)
= 3.547.761 kg
Tabel 6. Perhitungan Peramalan DMA Pergerakan 5
t Penjualan (X) S't S''t 1 3.159.380 - - 2 2.951.569 - - 3 4.257.000 - - 4 2.855.280 - - 5 2.578.530 3.160.352 - 6 3.330.790 3.194.634 - 7 4.745.008 3.553.322 - 8 3.145.908 3.331.103 - 9 3.906.976 3.541.442     3.356.171 10 2.876.096 3.600.956     3.444.291 11 3.862.900 3.707.378     3.546.840 12 3.870.678 3.532.512     3.542.678
(Sumber: Data diolah)
Hasil peramalan menggunakan nilai pergerakan 3, 4, dan 5 memberi hasil yang berbeda. Hal ini dikarenakan data input  rata-rata  bergerak  tiap  nilai  pergerakan  tersebut berbeda. Untuk menentukan nilai pergerakan mana yang paling cocok digunakan, selanjutnya dilakukan perhitungan tingkat kesalahan peramalan dengan metode mean absolute percentage error (MAPE).

## Perhitungan Mean Absolute Percentage Error
Persamaan  (6)  digunakan  untuk  menghitung error . Sebelumnya, ditentukan bahwa penentuan nilai peramalan sebelumnya akan menggunakan nilai a 12 dan b 12 , sehingga nilai m akan diproprsikan. Misal, mencari peramaln di periode 11 maka formulasinya menjadi:
𝐹 𝑠𝑒𝑝𝑡𝑒𝑚𝑏𝑒𝑟 = 𝐹 12−0 = 𝑎 12 + 𝑏 12 (0) 𝐹 𝑎𝑔𝑢𝑠𝑡𝑢𝑠 = 𝐹 12−1 = 𝑎 12 + 𝑏 12 (−1) 𝐹 𝐽𝑢𝑙𝑖 = 𝐹 12−2 = 𝑎 12 + 𝑏 12 (−2) , dst
Perhitungan yang dilakukan ditampilkan pada tabel 7 dan menjadi input perhitungan MAPE dengan persamaan (6). Hasil pengolahan data di tabel 7 memperlihatkan periode peramalan  yang  dihitung  berbeda  tiap  pergerakan. Kondisi  ini  dipengaruhi  oleh  periode  yang  digunakan, contohnya  untuk  pergerakan  3  maka  pehitungan single moving  average dimulai  pada  periode  ke-3,  kemudian perhitungan double  moving  average dilakukan  pada periode ke-5. Kondisi ini ditampilkan pada Gambar 2.
Pada Gambar 2 hasil peramalan dengan nilai pergerakan 3,4 dan 5 di  lambangkan dengan F3 , F4 , dan F5 . Hasil peramalan double moving average pergerakan 3 dimulai dari periode 5, hasil DMA pergerakan 4 dari periode 7, dan hasil DMA pergerakan 5 mulai dari periode 9.
Tabel 7. Hasil peramalan t 1 hingga t 12
t F (pergerakan 3) F (pergerakan 4) F (pergerakan 5) 1 - - - 2 - - - 3 - - 4 - - - 5 2.892.162 - - 6 2.963.762 - - 7 3.035.361 3.644.029 - 8 3.106.961 3.642.171 - 9 3.178.560 3.640.313 3.568.094 10 3.250.160 3.638.454 3.563.011 11 3.321.759 3.636.596 3.557.928 12 3.393.359 3.634.738 3.552.845
(Sumber: Data diolah)
Gambar 2. Perbandingan Data Penjualan dan Hasil Peramalan
Karena tujuan MAPE adalah untuk membandingkan data aktual  dengan  hasil  peramalan,  sehingga  jumlah  data yang dihitung akan berbeda tiap pergerakan. Jumlah data n pergerakan  3  adalah  8,  jumlah  data n pergerakan  4 adalah 6 dan jumlah data n pergerakan 5 adalah 4.
Nilai ∑|Xi-Fi|/Xi untuk pergerakan 3 adalah 1,18411 dan disubstitusikan dengan persamaan (6) menjadi
𝑀𝐴𝑃𝐸 𝑟𝑎𝑡𝑎𝑎𝑛 3 = ( 100%
8 ) (1,18411) = 14,805%
kemudian ∑|Xi-Fi|/Xi untuk pergerakan 4 adalah 0,8426 dan disubstitusikan dengan persamaan (6) menjadi
𝑀𝐴𝑃𝐸 𝑟𝑎𝑡𝑎𝑎𝑛 4 = ( 100%
6 ) (0,8426) = 14,044%
Selanjutnya untuk pergerakan 5, hasil perhitungan ∑|Xi- Fi|/Xi-nya adalah 0,4866 sehingga
𝑀𝐴𝑃𝐸 𝑟𝑎𝑡𝑎𝑎𝑛 5 = ( 100%
4 ) (0,4866) = 12,166%
Berdasarkan  perhitungan  MAPE  ketiga  pergerakan, diperoleh hasil bahwa pergerakan 5 memiliki nilai error paling  kecil  yaitu  12%.  Hal  ini  berbeda  Ketika dibandingkan  dengan  MAPE  pergerakan  3  dan  4  yang
berada di rentang 14%. Berdasarkan Gambar 1. Terlihat bahwa data bulan ke-7 memiliki selisih paling besar dari garis trend data yang diolah. Persamaan garis trend data penjualan olein di perusahaan  pengolahan  kelapa  sawit adalah

## y = 51520x + 3E+06
Setelah  dilakukan  pengukuran  titik  data  yang  terletak paling  jauh,  dan  ditemukan  bahwa  data tersebut  adalah data t 3 dan t 7 . Yang paling jauh datanya adalah t 7. Untuk itu, akan dilakukan perhitungan peramalan ulang dengan kondisi:
(1) Data t 7 akan dikeluarkan dan perhitungan ulang dilakukan  untuk  kemudian  kembali  dihitung MAPE tiap pergerakan -nya.
(2) Data t 3 dan t 7 akan dikeluarkan dan perhitungan ulang  dilakukan  untuk  kemudian  kembali dihitung MAPE tiap pergerakan -nya.
Hasil  MAPE  dari  kedua  kondisi  di  atas  akan dibandingkan  beserta  hasil  perhitungan  awal.  Berikut hasil perhitungannya:
Tabel 8. Perbandingan MAPE Uraian MAPE Pergerakan 3 Pergerakan 4 Pergerakan 5 Data lengkap 14,805 14,044 12,166 t7 dihilangkan 11,863 17,339 12,166 t3 dan t7 dihilangkan 11,350 17,318 12,166

## (Sumber: Data diolah)
Hasil  perhitungan  menampilkan  bahwa  kesalahan peramalan  yang  besar  ditampilkan  dari  metode double moving average dengan nilai pergerakan 3 dan 4. Akan tetapi, setelah dilakukan koreksi serta penghilangan data yang  jauh  dari  garis  linear,  ditemukan  bahwa  tingkat kesalahan terbesar adalah double moving average dengan nilai pergerakan 4. Serta error terkecil ditampilkan oleh double moving average pergerakan 3 dengan nilai 11%. Sesuai  kriteria  nilai  MAPE,  rentang error antara  10% hingga  20%  termasuk  katgori  peramalan  yang  baik. Sehingga  perhitungan  DMA  pergerakan  3  diteruskan untuk  3  periode  selanjutnya,  yaitu  Oktober  2021, November 2021 dan Desember 2021.
Tabel 9. Hasil peramalan DMA pergerakan 3
Bulan Nilai Oktober 3.464.958 November 3.536.558 Desember 3.608.158 (Sumber: Diolah sendiri)

## KESIMPULAN
Hasil  peramalan  jumlah  penjualan olein di  perusahaan pengolahan  kelapa  sawit  menampilkan  bahwa  hasil dengan pergerakan 3,  4  dan  5  memiliki  hasil  yang berbeda.  Dengan  dibandingkannya  niai error MAPE diantara  ketiganya,  metode  dengan pergerakan terkecil adalah double  moving  average dengan  nilai  pergerakan 3. Sehingga jumlah peramalan untuk periode selanjutnya adalah: 3.464.958  kg olein di  bulan  Oktober  2021, 3.536.558  kg olein di  bulan  November  2021  dan 3.608.158  kg olein di  bulan  Desember  2021. Metode double  moving  average cukup  baik  untuk  menghitung peramalan dengan data yang memiliki trend , tetapi data yang diolah sebaiknya cukup banyak agar trend tersebut dapat  teroetakan  dengan  baik.  Selain  itu,  data  dengan fluktuasi tinggi sebaiknya dikeluarkan dai kelompok data terlebih daulu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hasrul  Abdi  Hasibuan,  et  al.  “Review  standar minyak  goreng  sawit  diperkaya  karoten  terkait fortifikasi  vitamin  A  sebagai  revisi  SNI  01-3741- 2002”. Jurnal Standarisasi. Volume 16 (1) , Maret 2014, Pages 65-76, https://js.bsn.go.id/index.php/standardisasi/article/ download/76/pdf
[2] Zelika  Nidya  Damarani,  et  al.  “Pra-Desain  Pabrik Refined  Bleached  Deodorized  (RBD) Olein dari Crude  Palm  Oil  (CPO).” Jurnal  Teknik  ITS. Volume 8 (1), 2019,
http://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/article/vie w/41671.
[3] Titania Dwi Andini, et al. “Peramalan Jumlah Stok Alat  Tulis  Kantor  di  UD  Achmad  Jaya menggunakan metode double exponential smoothing.” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia (ASIA). Volume 10 (1). February 2016 , Peramalan  Jumlah  Stok  Alat  Tulis  Kantor  Di  UD ACHMAD  JAYA  Menggunakan  Metode  Double Exponential Smoothing - CORE Reader.
[4] Humairo, et al.  “Peramalan  menggunakan  metode double  exponential  smoothing dan  verifikasi peramalan menggunakan grafik pengendali
tracking  signal.”  Jurnal  Ilmu  Matematika  dan Terapan . Volume 14 (1), March 2020, https://core.ac.uk/download/pdf/322568286.pdf.
[5] Agustina Eunike et. al. “Implementation of system dynamic  simulation  method  to  optimize  profit  in supply  chain  network  of  vegetable  product.” Economics  and  Social  of  Fisheries  and  Marine Journal. Volume 1, April 2018, Pages 1-13. View article (google.co.id) .
[6] Sulistyowati. Anggaran  Perusahaan,Teori  dan Praktika. Surabaya:  Scopindo  Media  Pustaka,
2020, pp36-37.
[7] Laksana,  Andreas  Indra.  “Perbandingan  Metode Single  Moving  Average  dan  Single  Exponential Smoothing dalam Pengembangan Sistem Peramalan  Penjualan  Mobil  Baru.”  Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta, 2017. 135314066_full.pdf (usd.ac.id)
[8] Irma  Tri  Ardhiani,  et  al.  “Sistem  pendukung keputusan  pengadaan  supplies  dengan  metode single  exponential  smoothing  dan  double  moving average  (studi  kasus  rumah  sakit  siti  khodijah sepanjang).” SNASTI. 2009,  Pages  235-243.
https://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/436/1/20 09-III-235.pdf
[9] Auli  Fisty  Noor  Azizah.  “Aplikasi  mtode peramalan  double  moving  average  dan  doubl exponential  smoothing  brown  pada  data  migrasi kota  Surabaya.”  Univrsitas  Airlangga,  Surabaya, 2015. https://repository.unair.ac.id/23909/
[10] Etri Pujiati, et al. “Peramalan dengan menggunakan metode double  exponential  smoothing dari  brown (studi  kasus  :  indeks  harga  konsumen  (IHK)  kota samarinda).” Jurnal  Eksponesial. Volume  7  (1),
May 2016.
http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponen sial/article/download/23/5/
[11] Padrul Jana, et  al. “Peramalan Kurs IDR terhadap USD  menggunakan  double  moving  averages  dan double  exponential  smoothing.” Jurnal  Derivat. Volume  2  (2), December  2015,  Pages  48-55. https://journal.upy.ac.id/index.php/derivat/article/v iew/132
[12] Icha  Yulian.  “Penerapan  metode  trend  moment dalam  forecasting  penjualan  produk  CV.  Rabbani Asyisa.” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi.
Volume  6  (2),  April  2021,  pages  193-200. https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi/ar ticle/download/443/373 [13] Alyauma  Hajjah,  et  al.  “Analisis error terhadap peramalan  data  penjualan.” Jurnal  Teknologi Informasi. Volume 20 (1), February 2021, pages 1- 9. https://docplayer.info/210298283-Analisis- error-terhadap-peramalan-data-penjualan-error- analysis-toward-sales-data-forecasting.html