Peramalan Penjualan Mobil pada PT Toyota Astra Motor Indonesia dengan Metode Trend Semi Average dan Metode Least Square
Isnurrini Hidayat Susilowati
Universitas Bina Sarana Informatika, Email : isnurrini.ihs@bsi.ac.id
ARTICLES INFORMATION ABSTRACT JURNAL ILMIAH

## MANAJEMEN FORKAMMA
Vol.6, No.1, November 2022 Halaman : 28 - 35 ISSN ( online )   : 2599-171X ISSN ( print )     : 2598-9545

## Keyword :
Peramalan Penjualan;, Trend Semi Average; Least Square Method ROA, INF, SP, Q

## JEL. classification :
Q15
Permalink: DOI: 10.32493/frkm.v6i1.23893
Article info : Received : Agustus 2022 Revised   : Oktober 2022 Accepted : November 2022
Licenses :
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Contact Author : © LPPM & PRODI MM UNPAM JL.Surya Kencana No.1 Pamulang Tangerang Selatan – Banten Telp. (021) 7412566, Fax (021) 7412491 e-mail : forkamma@unpam.ac.id
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menentukan  volume penjualan  mobil  yang  diinginkan  PT  Toyota  Astra  Motor sehingga  perusahaan  dapat  mengambil  keputusan  dengan melakukan  peramalan  penjualan.  Jenis  penelitian  dilakukan dengan bentuk deskriptif kuantitatif. Dalam teknik pengumpulan data,  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  dan dokumentasi.  Metode  peramalan  penjualan mobil  pada  Toyota Astra  Motor  Indonesia  dengan  menggunakan  metode  trend semi  average  dengan  hasil  peramalan  penjualan  penjualan tahun  2022  sebesar  241,301  unit  dan  hasil  peramalan penjualan  tahun  2022  dengan  metode  least  square  adalah sebesar  244,145  unit.  Akurasi  atau  kesalahan  peramalan penjualan  mobil  terkecil  terdapat  pada  metode  trend  semi averade  dengan  nilai  MAD  39,685,  MSE  2,172,864,066  dan MAPE 14.73 %.
The purpose of this study is to determine the car sales volume desired by PT Toyota Astra Motor so that the company can make decisions by conducting sales forecasting. This type of research is carried out in a quantitative descriptive form. Data collection  techniques  using  documentation  techniques  and carried  out  by  collecting  secondary  data.  The  car  sales forecasting  method  at  Toyota Astra  Motor  Indonesia  using  the semi-average  trend  method  with  the  2022  sales  forecasting result of 241,301 units and the sales forecasting result in 2022 with  the  least  square  method  is  244,145  units.  The  smallest accuracy or error of car sales forecasting is found in the semi- averade  trend  method  with  MAD  values  of  39,685,  MSE 2,172,864,066 and MAPE 14.73%.

## A. PENDAHULUAN
Dalam dunia  usaha  di  Indonesia,  perkembangan  yang cukup  ketat  terjadi  pada semua bidang termasuk bidang penjualan. Mencapai volume penjualan, memperoleh laba perusahaan dan  pertumbuhan  merupakan  tujuan  perusahaan  dalam  bidang  penjualan.  Oleh  karena  itu perusahaan harus mempunyai strategi bisnis yang tepat sehingga bisa memberikan pengaruh positif terhadap penjualan, pendapatan dan perkembangan perusahaan. Penjualan merupakan kegiatan  yang  diandalkan  oleh  perusahaan  untuk mencapai  tujuan  perusahaan.  Dimasa  yang akan  datang  untuk  mencapai  volume  penjualan  yang  diinginkan  maka  diperlukan  suatu peramalan penjualan ( forecasting ).
Dalam meramalkan penjualan dimasa datang diperlukan pengujian dimasa lalu. Dalam meramalkan  penjualan  dimasa  yang  akan  datang  berarti  menentukan  perkiraan  besarnya volume  penjualan  perusahaan.  Dalam  meramalkan  besar  nya  produk  yang  dijual  tidak  lepas dari  tujuannya untuk forecasting  budget juga  dimana menurut  Munandar  dalam   (Susilowati  & Zuniarti, 2021). Keadaan perusahaan dan posisi finansial periode yang akan datang merupakan kegiatan  perusaaan  yang  akan  diperkirakan  (forecasting)  oleh  perusahaan.  Sebagai  contoh adalah  anggaran  laba  kotor,  laba  operasi,  laba  bersih  dan  anggaran  investasi  dimana merupakan biaya perusahaan yang anggarannya disusun berdasarkan forecasting budget. Hal tersebut  dinamakan forecasting  budget .  Pentingnya  peramalan  penjualan  juga  berhubungan dengan  anggaran  penjualan  yang  akan  dibuat.  Dengan  mengetahui  peramalan  penjualan dimasa  yang  akan  datang  akan  memudahkan  dalam  membuat  anggaran  penjualan  suatu perusahaan. (Susilowati & Zuniarti, 2021).
Dengan  peramalan  penjualan,  perusahaan  dapat  mencapai  tujuannya  dan  dapat mengambil  keputusan  dalam  menentukan  volume  permintaan  dan  penjualan  produk.  Dalam membuat  peramalan  penjualan,  dibutuhkan  metode  peramalan  yang  tepat  agar  dapat memperkecil  tingkat  kesalahan.  Bila  terjadi  perencanaan  penjualan  yang  kurang  tepat  maka akan  terjadi  ketidaksesuaian  antara  kuantitas  produk  dan  permintaan  pasar.  Terdapat  dua metode pendekatan dalam melakukan peramalan yaitu metode kualitatif bersifat lebih subyektif karena  lebih  bergantung  pada  pertimbangan  manusia  yaitu  pertimbangan  manajerial, pengalaman  pribadi  yang  diyakini  oleh  manajer.  Sedangkan  kuantitatif  adalah  peramalan dengan menggunakan berbagai model matematika yang tergantung pada data historis dan atau variabel sebab akibat.  (Guritno & Harsasi, 2021).
Dalam  metode  kuantitatif  menggunakan  data  berkala  sebagai  dasar  pembuatan  garis trend.  Dasar  perumusan  masalah  dalam  membuat  ramalan  dapat  menggunakan  garis  trend (Supranto, 2016). Beberapa cara peramalan yang bersifat kuantitatif yaitu metode trend bebas, metode semi  average ,  metode trend  moment dan least  square .  Merupakan  aspek  penting dalam melakukan peramalan adalah diperlukan ketepatan dan pengawasaan peramalan. Untuk memastikan bahwa hasil peramalan merupakan hasil yang benar-benar tepat, harus dipastikan pertimbangan  indikasi-indikasi  yang  akan  menyebabkan  hasil  perhitungan  meleset  dari  nilai yang  sebenarnya.  Peramalan  yang  bersifat  periodik  sangat  penting  untuk  mengontrol kesalahan  peramalan  agar  kesalahan  yang  akan  terjadi  masih  dalam  kesalahan  yang  dapat diterima.  Terdapat  Teknik The  Mean  Absolute  Deviation atau  biasa  disebut  MAD, The  Mean Squared  Error (MSE)  dan The  Mean  Absolute  Percent  Error atau  MAPE  yang  dipakai  dalam menentukan akurasi peramalan dimana didasarkan pada kesalahan data historis atau error. (Guritno & Harsasi, 2021).
Perusahaan  yang  bergerak  dibidang  otomotif  yaitu  mobil  mempunyai  pangsa  pasar tersendiri  dalam  mempertahankan  posisi  perusahaan  di  pasar.  Perusahaan  otomotif  juga harus  mempunyai  strategi  dalam  mengembangkan  perusahaan.  Oleh  karena  itu  peramalan penjualan  untuk  industri  otomotif  juga  sangat  diperlukan  dalam  melakukan  perencanaan sehingga perusahaan otomotif juga dapat mengambil  keputusan dalam menentukan volume permintaan dan penjualan mobil. Di Indonesia, industri otomotif yang menguasai pasar adalah PT  Toyota  Astra  Motor  meskipun  pada  masa  pandemic  Covid  19  mengalami  penurunan penjualannya  secara  signifikan  sehingga  secara  terus  menerus  harus  melakukan pengembangan  dalam  menentukan  strategi  penjualannya.  Ditahun  2021  PT  Toyota  Astra
Motor  masih  menguasai  pangsa  pasar  otomotif  di  Indonesia.  Hal  tersebut  ditunjukan  dalam gambar 1 bahwa penjualan terbesar di Indonesia adalah mobil merk Toyota sebesar 299,499 unit pada tahun 2021 .
Sumber Gambar:  (Gaikindo , 2022)

## Gambar 1. Penjualan Mobil di Indonesia Tahun 2021
Dalam mempertahankan posisinya dan mampu bersaing dengan produsen mobil lain baik  didalam  negri  maupun  semakin  banyaknya  produk  impor  dipasaran,  maka  PT  Toyota Astra Motor melakukan peningkatan kapasitas produksi. Grafik penjualannya terus meningkat dari  waktu  ke  waktu.  Pada  periode  tahun  2020  dan  2021  mengalami  penurunan  penjualan dikarenakan adanya pandemic covid 19. Untuk memenuhi permintaan pelanggan dan dengan mempertimbangkan  proses  produksi  PT  Toyota Astra  Mobil  dimasa  yang  akan  datang  agar sesuai  target  maka  dengan  data  penjualan  pada  periode-periode  sebelumnya    dilakukan peramalan penjualan untuk periode kedepan (Iwan, Rahayu, & Yulianto, 2018).
Dalam  penelitian  sebelumnya  metode  MAD  dilakukan  untuk  menilai  kesalahan ramalan terkecil dengan hasil bahwa dengan menggunakan metode trend linier mendapatkan hasil nilai kesalahan terkecil dibandingkan dengan metode lainnya yaitu moving average dan exponential  smoothing .  Dengan  metode  trend  linier,  dalam  menentukan  nilai  yang  akan datang metode ini mendapatkan hasil yang paling akurat sehingga metode ini diterapkan oleh konveksi astraprint di Kabupaten Majalengka (Awaluddin, Fauzi, & Harjadi, 2021).
Dalam  menentukan  nilai  peramalan  dimasa  yang  akan  datang  dapat  juga  perusahaan menggunakan  2  metode  yang  ternyata  menunjukkan  hasil  yang  hampir  sama  yaitu  metode least  square dan trend  semi  average seperti  dalam  perhitungan  pendapatan  dimana  Hotel Merbau  menggunakan  data  3  tahun  pendapatan  sebelumnya.  Hotel  Merbau  menganalisis peramalan pendapatan untuk 3 tahun kedepan dengan menggunakan ke dua metode tersebut karena mendapatkan hasil peramalan dengan nilai yang tidak berbeda jauh (Deodata, 2018).
Dari penjelasan diatas tentang metode dan hasil peramalan  , penelitian ini mempunyai tujuan untuk memprediksi penjualan mobil pada Toyota Astra Motor yang akan datang tepatnya pada tahun 2022.

## B. KAJIAN LITERATUR
Teknik  peramalan  dimana  perhitungan-perhitungan menggunakan trend  semi  average , unsur  subjektifitas  akan  dihilangkan.  Data  yang  digunakan  adalah  data  dengan  jumlah  genap
ataupun  ganjil  dan  akan  membentuk  persamaan  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan peramalan  (Pujadhi,  2019).   Dengan metode  ini  data  yang  diperoleh  akan dibagi  menjadi  dua kelompok dan akan membentuk persamaan garis trendnya adalah :
Y = a + bX Dimana a  adalah rata-rata kelompok I sedangkan b = (rata – rata kelompokII) - (rata – rata kelompokI) n
Keterangannya  adalah  bahwa  n  merupakan  jumlah  tahun  dalam  kelompok  I  atau kelompok  II,  untuk  X  adalah  jumlah  tahun  dihitung  dari  periode  dasar  sedangkan  nilai  trend disimbulkan dengan huruf Y.
Dalam perhitungannya untuk metode ini nilai X dibagi menjadi dua kelompok, bila setiap kelompoknya  berjumlah  ganjil  maka  diberi  nilai  -3,-2,-1,0,1,2,3  dan  seterusnya  sesuai  dengan jumlah  datanya  dan  terdapat  angka  nol  (0)  ditengah  kelompoknya.  Bila  data  setiap kelompoknya  adalah  genap  maka  nilai  X  yang  digunakan  tidak  ada  nagka  nol  (0)  nya.  Untuk data genap disetiap kelompok menggunakan nilai angka ganjil dengan nilai :  -7,-5,-3,1, 1, 3, 5, 7 dan seterusnya. Yang harus dilakuan pertama kali adalah dengan membuat tabel (Supranto, 2016).
Untuk metode least square juga akan membentuk persamaan Y = a + bX, nilai a dan b adalah  nilai  perkiraan  yang  mendasarkan  pada  hasil  observasi  dengan  jumlah  kesalahan kuadrat terkecil. Rumus untuk mencari garus trend nya adalah dengan mencari nilai a dimana nilai  a  adalah  rata-rat a dari nilai  Y  (Ȳ) dan mencari nilai b dimana b adalah b =  ∑XiYi  / ∑Xi². Nilai X merupakan variabel waktu dan persamaan garis trendnya adalah Y=a+bX.
Akurasi  peramalan  merupakan  satu  faktor  signifikansi  ketika  menentukan  satu  teknik peramalan diantara berbagai teknik yang tersedia. Dalam peramalan terdapat data historis yang salah untuk menentukan akurasinya dimana dalam menghitung akurasinya dipakai 3 cara yaitu MAD singkatan dari The Mean Absolute Deviation ,  MSE merupakan singkatan dari The Mean Squared Error dan The Mean Absolute Deviation disingkat menjadi MAPE. Untuk mencari nilai MAD, MSE dan MAPE adalah dengan menggunakan cara berikut
MAD   = ∑│Aktual t – Peramalan t │ / n
MSE   = ∑ (Aktual t – Peramalan t)² / n-1
MAPE = ∑│Aktual t – Peramalan t │/Aktual t  x 100 n
Setelah mendapatkan nilai hasil akurasinya  dari nilai MAD, MSE dan MAPE dari setiap metode  peramalan  yang  digunakan  maka  keputusan  metode  yang  digunakan  adalah  dengan membandingkan nilai akurasinya. Nilai yang terkecil dari metode peramalan tersebut yang akan menentukan metode peramalan yang akan digunakan (Guritno & Harsasi, 2021).

## C. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  menjawab  suatu  masalah  tentang  fakta  dan  sifat  populasi  tertentu  secara sistematik  ,  factual  dan  akurat  maka  dapat  digunakan  jenis  penelitian  deskriptif  kuantitatif sehingga  fenomena  dapat  digambarkan  secara  detail  dan  dapat  menjawab  permasalahan dengan pendekatan kuantitatif melalui tahapan penelitian (Sugiyono, 2019).
Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data time series penjualan mobil dalam unit dari PT Toyota Astra Motor dimana datanya diambil dari laporan retail sales pada Website Gaikindo  (Gabungan  Industri  Kendaran  Bermotor  Indonesia)  dengan  menggunakan  teknik dokumentasi dalam pengumpulan datanya. Data yang diambil adalah penjualan retail mobil dari tahun 2014 sampai dengan tahun 2021.
Data time series dianalisa menggunakan metode trend semi average dan least square dan  dengan menggunakan  MAD,  MSE  dan  MAPE  dalam menghitung  kesalahan penggunaan metode yang dilakukan.

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  penjualan  mobil  dengan  merk  Toyota  diperoleh  dari  website  nya  Gaikindo  mulai dari tahun 2014 sampai dengan tahun 2021.
Tabel 1. Data Penjualan Mobil Toyota tahun 2014 – 2021 dalam Unit
Tahun Penjualan 2014 388,095 2015 325,939 2016 388,204 2017 370,015 2018 356,063 2019 331,004 2020 182,665 2021 290,499
Sumber :  (Gaikindo , 2022)
Dengan  menggunakan  metode trend  semi  average dan least  square maka  data  pada tabel 1 akan diramalkan. Peramalan dengan metode trend semi average , data dibagi menjadi 2 kelompok kemudian dihitung rata-rata dari setiap kelompok.
Tabel 2. Peramalan Penjualan Mobil Toyota Astra Motor Dengan Metode Trend Semi Average Tahun Penjualan Kelompok Jumlah Trend Semi Average Waktu 2014 388,095 -3 2015 325,939 Kelompok 1 1,472,253 368,063 -1 2016 388,204 1 2017 370,015 3 2018 356,063 5 2019 331,004 Kelompok 2 1,160,231 290,058 7 2020 182,665 9 2021 290,499 11
Dalam metode trend  semi  average akan  dicari  persamaan  trendnya  yaitu    Y  =  a  +  bX dengan terlebih dahulu mencari nilai a = rata-rata penjualan dari kelompok 1 = 368,063 n = jumlah tahun dalam 1 kelompok = 4 b = (rata-rata kelompok 2 – rata-rata kelompok 1) / n = (290,058 – 368,063)/4 =  - 19,501 Sehingga  diperoleh  hasil  persamaan  garis  lurus  Y=  368,063 –  19,501X  dan  ramalan untuk data penjualan tahun 2022 adalah sebagai berikut : Y= 368,063 – 19,501 (13/2) Y= 368,063 – 19,501 (6.5) Y=     241,304
Jadi  ramalan  penjualan  mobil  Toyota  Astra  Motor  tahun  2022  dengan  metode trend semi average adalah sebesar 241,301 unit. Peramalan dengan menggunakan metode least square menggunakan rumus Y = a +bX dimana a = Ȳ = rata-rata Y dan b = ∑XiYi / ∑Xi²
Tabel 3. Peramalan Penjualan Mobil Toyota Astra Motor Dengan Metode Least Square
Tahun Penjualan (Y) Tahun Dihitung Dari Periode Dasar (X) XY X² 2014              388,095 (7) (2,716,665) 49 2015              325,939 (5) (1,629,695) 25 2016              388,204 (3) (1,164,612) 9 2017              370,015 (1) (370,015) 1 2018              356,063 1 356,063 1 2019              331,004 3 993,012 9 2020              182,665 5 913,325 25 2021              290,499 7 2,033,493 49 Total 2,632,484 (1,585,094) 168
Sumber : Data Diolah (2022)
Persamaan garis  lurus  Y = a + bX akan diperoleh dengan menggunakan metode least square dimana perhitunga untuk nilai a dan b adalah sebagai berikut a = Ȳ = 2,632,484 / 8 =   329,061 b = ∑XiYi / ∑Xi² = -1,585,094 / 168   = - 9,435
Dari  nilai  a  dan nilai  b  di  atas.  Diketahui  persamaan  garis  lurus  Y=  329,061 – 9,435X, sehingga ramalan untuk data penjualan tahun 2022 dengan nilai X = 9 adalah sebagai berikut : Y= 329,061 – 9,435 (9) Y = 244,145
Jadi  ramalan  penjualan  mobil  Toyota  Astra  Motor  tahun  2022  dengan  metode least square adalah sebesar 244,145 unit.
Terdapat  perbedaan  yang  muncul  pada  suatu  waktu  tertentu  antara  nilai  yang  yang sebenarnya  dan  nilai  hasil  ramalan    dimana  perbedaan  tersebut    dinamakan  kesalahan peramalan  atau forecast  error .  Oleh  karena  itu  error  =  aktual –  peramalan.  Berikut  ini  adalah tabel  4  tentang  perhitungan  kesalahan  peramalan  penjualan  mobil  Toyota  Astra  Motor Indonesia untuk metode trend semi average
Tabel 4. Kesalahan Peramalan Penjualan Mobil Toyota Astra Motor Indonesia Dengan
Metode Trend Semi Average Periode  Tahun Trend Semi Average Penjualan Riil (A-F) Error │Error│ Error² (│Error│:Aktual ) x 100 1 2014 397,315      388,095 (9,220)      9,220            85,008,400 2.38 2 2015 377,814      325,939 (51,875)    51,875       2,691,015,625 15.92 3 2016 358,312      388,204 29,892     29,892          893,531,664 7.70 4 2017 338,811      370,015 31,204     31,204          973,689,616 8.43 5 2018 319,310      356,063 36,753     36,753       1,350,783,009 10.32 6 2019 299,808      331,004 31,196     31,196          973,190,416 9.42 7 2020 280,307      182,665 (97,642)    97,642       9,533,960,164 53.45 8 2021 260,805      290,499 29,694      9,694          881,733,636 10.22 2   317,476     17,382,912,530 117.85 Sumber : Data Diolah (2022)
Berdasarkan tabel 4 maka Nilai MAD, MSE dan MAPE sebagai berikut : MAD  = ∑│e│/n = 317,476 / 8 = 39,685 MSE = ∑e² / n = 17,382,912,530/8 = 2,172,864,066 MAPE = ∑│e │/Aktual t  x 100 =  117.85 % /8 = 14.73 % N
Perhitungan kesalahan peramalan penjualan mobil Toyota Astra Motor Indonesia untuk metode least square dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini.

## Tabel. 5 Kesalahan Peramalan Penjualan Mobil Toyota Astra Motor Indonesia Dengan
Metode Least Square Periode Tahun Metode Least Square Penjualan Riil (A-F) Error │Error│ Error² (│Error│:Aktual) 1 2014 395,106 388,095 (7,011)       7,011        49,154,121 1.81 2 2015 376,236     325,939 (50,297)     50,297   2,529,788,209 15.43 3 2016 329,061     388,204 59,144      59,144   3,498,012,736 15.24 4 2017 338,496     370,015 31,519      31,519      993,447,361 8.52 5 2018 319,625     356,063 36,438      36,438   1,327,727,844 10.23 6 2019 300,755     331,004 30,249      30,249      915,002,001 9.14 7 2020 281,885     182,665 (99,220)     99,220   9,844,608,400 54.32 8 2021 263,015     290,499 27,484      27,484      755,370,256 9.46 Total : 28,305 341,362 19,913,110,928 124 Sumber : Data Diolah (2022)
Berdasarkan tabel 5 maka Nilai MAD, MSE dan MAPE sebagai berikut : MAD  = ∑│e│/n = 341,362 / 8 = 42,670 MSE = ∑e² / n = 19,913,110,928/8 =  2,489,138,866 MAPE = ∑│e │/Aktual t  x 100 =  124 % /8 =  15.52 %

## Tabel 6. Akurasi Peramalan Penjualan Mobil Pada Toyota Astra Motor Indonesia
Akurasi Peramalan Metode Trend Semi Average Metode Least Square MAD 39,685 42,670 MSE 2,172,864,066 2,489,138,866 MAPE 14.73 % 15.52 % Sumber : Data Diolah (2022)
Dari  tabel  6  dihasilkan  akurasi  kesalahan  dari  dua  metode  dimana  peramalan  dengan hasil nilai yang mempunyai kesalahan terkecil merupakan metode yang tepat untuk digunakan. Dari  tabel  6  juga  dapat  diketahui  bahwa  metode  peramalan  dalam  penjualan  mobil  pada  PT Toyota Astra Motor Indonesia adalah dengan menggunakan metode trend semi average karena mempunyai nilai MAD, MSE dan MAPE lebih kecil dibandingkan metode least square .

## E. KESIMPULAN
Peramalan  penjualan  mobil  Toyota  Astra  Motor  Indonesia  dihitung  menggunakan  dua metode  yaitu  metode trend  semi  average dengan  hasil  ramalan  penjualan  tahun  2022 adalah sebanyak 241,304 unit mobil. Metode lain yang digunakan adalah dengan metode least square dengan  hasil  ramalan  penjualan  mobil  tahun  2022  sebanyak  244,145  unit  mobil.  Dari  kedua metode  tersebut  yang  mempunyai  akurasi  peramalan  terkecil  adalah  metode trend  semi average dengan nilai  MAD 39,685, MSE 2,172,864,066 dan MAPE 14.73 %. Dalam penelitian ini  penulis  hanya  menganalisa  menggunakan  dua  metode,  diharapkan  penelitian  berikutnya digunakan  metode  lain  untuk  menganalisa  peramalan  penjualan  mobil.  Sehingga  akan dihasilkan  peramalan  dengan  nilai  akurasi  peramalan  terkecil  dan  lebih  tepat  untuk mencapai tujuan perusahaan

## DAFTAR PUSTAKA
Awaluddin,  R.,  Fauzi,  R.,  &  Harjadi,  D.  (2021).  Perbandingan  Penerapan  Metode  Peramalan Guna  Mengoptimalkan  Penjualan  (Studi  Kasus  Pada  Konveksi  Astaprint  Kabupaten Majalengka). Jurnal Bisnisman: Riset Bisnis dan Manajemen , 12-18.
Deodata, G. (2018). Analisis Peramalan (Forecasting) Pendapatan Hotel Merbau Menggunakan Metode Semi Average dan Metode Least Square. Relawan Jurnal Indonesia , 53-58.
Gaikindo . (2022, Agustus 24). Retrieved from Gaikindo: www.gaikindo.or.id Guritno,  A.  D.,  &  Harsasi,  M.  (2021). Manajemen  Rantai  Pasokan. Tangerang  :  Universitas Terbuka.
Iwan,  Rahayu,  E.  I.,  &  Yulianto,  A.  (2018).  Analisa  Peramalan  Permintaan  Mobil  Mitsubishi Xpander dengan Tiga . Cakrawala , 249-256.
Lesmana,  R.,  &  Sunardi,  N.  (2021).  Futuristic  Leadership  Through  PEKA  Analysis Approach. HUMANIS (Humanities, Management and Science Proceedings) , 2 (1).
Lesmana, R., Sunardi, N., & Kartono. The Effect of Financing and Online Marketing on MSMEs Income Increasing at Intermoda Modern Market BSD City  Tangerang Selatan. American Journal of Humanities and Social Sciences Research (AJHSSR ), 5(7), 25-34
Lesmana, R., Sunardi, N., Hastono, H., & Widodo, A. S. (2021). Perceived Quality  Membentuk Customer  Loyalty  via  Brand  Equity  pada  Pengguna  Smartphone  Merek  Xiaomi  di Tangerang Selatan. Jurnal Pemasaran Kompetitif , 4 (2), 157-167
Lesmana, R., Sutarman, A., & Sunardi, N. Building A Customer Loyalty Through Service Quality Mediated by Customer Satisfaction. American Journal of Humanities and Social Sciences Research (AJHSSR ), 5(3), 38-45
Pujadhi,  K.  (2019). Analisis  Peramalan  Penjualan  Produk  Semen  Dengan  Metode  Trend Moment  Dan  Trend  Semi  Average  Pada  Warga  Koperasi  Semen  Gresik  (KWSG) Cabang Tegal. Tegal: POliteknik Harapan Bersama.
Semen di Indonesia. JIMF (Jurnal Ilmiah Manajemen Forkamma) , 3 (2).
Sugiyono. (2019). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Supranto, J. (2016). Statistik Teori dan Aplikasi. Jakarta: Penerbit Erlangga.
Susilowati, I. H., & Zuniarti, I. (2021). Penganggaran Perusahaan. Yogyakarta: Expert.