DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.424 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## ANALISIS PERAMALAN PERMINTAAN PADA GEPREK BENSU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES
Ellin Asynari 1* , Dede Wahyudi 1 , Qurrotul Aeni 1
1 Sistem Informasi, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta email : * ellin.asynari17@mhs.uinjkt.ac.id
Abstract: Demand  forecasting  for  ayam  geprek  at  Geprek  Bensu  is  needed  to  make  chicken inventory  decisions  to  reduce  inventory  that  often  out  of  stock.  This  study  uses    time  series single  moving average (SMA) and single exponential smoothing (SES) method to make geprek chicken  requests  in  Geprek  Bensu.  This  study  sampled  sales  reports  in  October  2018  - September  2019.  Results  obtained  from  recognition  using  Mean  absolute  deviation  (MAD  = 3,116),  Absolute  Percentage  Error  indicate  (MAPE  =  9%),  and  mean  squared  error  (MSE  = 2,762)  shows  that  Single  Moving  Average  produces  more  accurate  results    compared  to  the Single exponential smoothing method.
Keywords: Demand Forecasting; Single moving average; Single exponential smoothing; Time Series.
Abstrak: Peramalan  permintaan  ayam  geprek  pada  Geprek  Bensu  sangat  dibutuhkan  untuk pengambilan keputusan penyediaan stok ayam dan mengurangi out of stock yang sering terjadi. Penelitian  menggunakan  metode  seri  waktu Single  moving  average (SMA)  dan Single exponential  smoothing (SES)  untuk  membuat  peramalan  permintaan  ayam  geprek  di  Geprek Bensu.  Penelitian  ini  mengambil sample laporan  penjualan  pada  bulan  Oktober  2018  – September  2019.  Hasil  yang  di  dapatkan  dari  perbandingan  akurasi  menggunakan Mean absolute  deviation (MAD  =  3,116), Absolute  Percentage  Error  indicate (MAPE  =  9%), dan mean squared error (MSE = 2,762) menunjukkan bahwa Single Moving Average memiliki hasil yang lebih akurat jika dibandingkan dengan metode Single exponential smoothing .
Kata kunci: Peramalan permintaan; Pemulusan eksponensial; Rata-rata bergerak; Seri waktu.

## PENDAHULUAN
Geprek  Bensu  merupakan  salah satu  industri  penyedia  makanan  dan minuman  cepat  saji  yang  berdiri  pada tahun  2017  oleh  Ruben  Onsu  dibawah naungan PT. Onsu Pangan Perkasa, yang merupakan  perusahaan  milik  keluarga Onsu.  Geprek  bensu  Memiliki  visi  dan misi untuk memberikan lapangan
pekerjaan  bagi  masyarakat  indonesia utamanya  anak  muda  dan  menjadi  salah satu franchise resto ayam geprek yang di gemari  masyarakat  Indonesia  maupun manca  negara.  Dengan  memanfaatkan trend ayam  goreng  dengan  sambal, Geprek Bensu berhasil menjadi salah satu franchise  resto yang  cukup  populer  di kalangan  masyarakat  Indonesia.  Tercatat di  tahun  2019,  Geprek  Bensu  telah
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.424 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
memiliki  128  cabang  di  setiap  daerah  di Indonesia  maupun  luar  negeri,  yaitu Hongkong.
Karena target pasar yang semakin meluas,  maka  jumlah  cabang  dipastikan akan  terus  bertambah.  Pemasaran  dan promo yang diberikan oleh Geprek Bensu membuat konsumennya selalu bertambah setiap  tahunnya.  Setelah  bekerja  sama dengan  GrabFood  dan  GoFood  di  tahun 2018, penjualan Geprek Bensu meningkat pesat, dimana kenaikan mencapai  4,5  kali  lipat  per  harinya terutama di hari-hari besar.

## Gambar 1 Jumlah Outlet Geprek Bensu
Persaingan franchise  resto ayam geprek  di  Indonesia  mengakibatkan pentingnya penerapan strategi SCM pada Geprek  Bensu,  demi  mempertahankan kepercayaan  dan  kepuasan  pelanggan. Peramalan  permintaan  yang  dilakukan menggunakan  metode  seri  waktu  yang kemudian  akan  memberikan  gambaran untuk membuat estimasi di masa sekarang  untuk  produksi  yang  akan datang  [1].  Mengingat  pemesanan  yang banyak  dilakukan  menggunakan online yaitu  melalui  aplikasi  GrabFood  dan GoFood.    Dibutuhkan  kecepatan  waktu dan  ketepatan  dalam  membuat  pesanan
untuk memenuhi kebutuhan pelanggan.
Penelitian
sebelumnya
memaparkan  bahwa franchise  resto banyak  mengalami  fluktuasi  karena jumlah permintaan pelanggan yang selalu meningkat  setiap  harinya.  Dimana, stock out sering  terjadi  terutama  di  hari-hari puncak [2]. Kemudian Akyuz [3] memberikan  sebuah  pendekatan  baru dalam  melakukan  metode time  series dengan memanfaatkan pengambilan keuntungan  pada  peramalan  permintaan dengan  memperkirakan  jumlah  produksi di waktu yang telah di tentukan. Ikeda [4] memaparkan  dalam  penelitiannya  bahwa penggunaan metode seri waktu menggunakan exponential smoothing
dipilih  karna  memiliki  formulasi  yang sederhana serta mudah mencari penyebab dari  kesalahan-kesalahan  yang  mungkin terjadi.  Penelitian  dengan  melakukan perbandingan  pada  penggunaan  metode SMA  dan  SES  oleh  Laksmana  [5]  pada penelitiannya  membuktikan  bahwa  SMA merupakan metode terbaik dalam pembuatan  sistem  peramalan  penjualan mobil  baru  karna  memiliki  tingkat  error yang lebih kecil. Penelitian yang dilakukan oleh Sinaga [6] juga membuktikan hal serupa dengan menggunakan Double Exponential Smoothing (DES)  dan Double  Moving
Average (DMA).  Sedangkan  peramalan terbaik  untuk  meramalkan  bahan  medis habis pakai menggunakan DMA memberikan hasil terbaik.
Melalui  pertimbangan  yang  kami lakukan  setelah  membaca  beberapa penelitian  sebelumnya,  kami  memilih menggunakan  metode  SES  dan  SMA untuk memberikan
rekomendasi peramalan  permintaan  pada  Geprek Bensu.  Kami  juga  akan  membandingkan beberapa error seperti MAD, MAPE, dan
51 46 30 1 Jumlah Outlet Geprek Bensu Jabodetabek pulau jawa luar jawa hongkong
Data source : Instagram @geprekbensu
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.424 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
MSE yang dihasilkan oleh kedua metode tersebut.
Kami  mengambil  studi  kasus pada  outlet  cabang  daerah  Ciputat,  yang berada  di Jl.  Cirendeu  Raya  No.  32, Cireundeu,  Kec.  Ciputat  Timur,  Kota
Tangerang Selatan, Banten 15419 .
Dengan  menggunakan  Penerapan  SCM pada  Peramalan  permintaan  menggu- nakan  Metode Time  Series .  Paper  ini akan  menjadi  rekomendasi  bagi  Geprek Bensu.
A. Peramalan ( Forecasting ) Peramalan permintaan merupakan langkah  awal  yang  dilakukan  dalam membuat  keputusan  mengenai Supply Chain  Management dan  menentukan keputusan  dalam  pengadaan  bahan,  stok, sampai permintaan pemesanan pelanggan [7].  Menurut  Sonil  Chopra  dalam bukunya,  perhitungan  dalam demand forecasting menggunkan
beberapa metode Time  Series yaitu:  Four  periode moving  average,  SES, Holt,s  model ,  dan Winters  model yang  di  kalkulasi menggunakan Microsoft excel [7].
Dengan  menggunakan  peramalan permintaan,  resiko  yang  terjadi  dalam inventory  control dapat  di  minimalisir [8].    Peramalan  permintaan  dijadikan acuan dalam penentuan keputusan bisnis. Objective  Demand  Forecasting terbagi menjadi Short-term dan Long-term .
Short-term terdiri  dari:  Merumuskan kebijakan produksi, Merumuskan
kebijakan  harga,  Kontrol  penjualan,  dan mengatur  keuangan. Long-term terdiri dari: Menentukan kapasitas produksi, dan merencanakan  kegiatan  jangka  panjang [9].
B. Seri Waktu ( Time Series) Metode  perkiraan  deret  waktu dalam peramalannya menggunakan permintaan  historis  untuk  membuat
peramalan. Hal ini mengacu pada asumsi bahwa  sejarah  perkiraan  sebelumnya adalah  sebuah  indikator  yang  baik  dari perkiraan  masa  yang  akan  datang. Metode-metode  ini  paling  sesuai  ketika pola  perkiraan  dasar  tidak  memiliki variasi secara kuat dari tahun pertama ke tahun  berikutnya  [7].  Ini  adalah  sebuah metode yang sederhana untuk diimplementasikan  dan  akan  berfungsi sebagai  titik  awal  yang  baik  untuk perkiraan permintaannya. Data  dari time  series sering digunakan  untuk  berbagai  bidang  ilmu lainnya,  salah-satunya  adalah  Supply Chain  Management  (SCM).  Data time series bisa  dicatat  berdasarkan  beberapa periode  waktu  tertentu,  seperti  harian, mingguan, bulanan, tahunan, dan periode waktu yang diinginkan [10].
Untuk data time series, jika sudah memiliki hasil pengamatan dalam periode tertentu, periode pada waktu akan mempengaruhi  hasil  perkiraan,  dan  nilai pengamatan pada periode waktu sebelumnya yang akan dilakukan berdasarkan  nilai  masa  sebelumnya  dari sebuah variable yang  telah  di  dapatkan, maka  dari  itu  analisis  data time  series bisa  untuk  melakukan  perkiraan.  Tujuan dari metode ini adalah untuk menemukan sebuah  pola  dalam  deret  historis  untuk perkiraan di masa depan [11].
C.  Rata-Rata  Bergerak  Tunggal  ( Single Moving Average)
Single  Moving  Average (SMA) adalah  metode  perkiraan  bisnis  yang digunakan  untuk  memprediksi  kondisi pada  masa  depan  dengan  bantuan kumpulan  data  dari  masa  sebelumnya.
Metode  ini  sering  digunakan  dalam memperkirakan permintaan pasar ( demand  forecasting ),  analisis  teknikal pergerakan saham, forex, dan
memperkirakan  tren  bisnis  lainnya  di
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.424 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
masa depan [8].
SMA merupakan salah satu metode yang menghitung data dari runtut waktu  /  periode  sebelumnya  untuk menentukan nilai
pada periode selanjutnya [12].
Rumus Moving Average:
(1)
MA  sebagai  Moving  Average, ∑X  adalah  keseluruhan  penjumlahan semua  data,  dan  N  adalah  jumlah periode.
Forecast  didasarkan  pada  estimasi  level saat ini
F t+1 = L t dan F t+N = L t (2)
setelah  mengobservasi  demand  untuk periode t+1, rubah estimasi menjadi :
(3)
L t adalah estimasi level pada periode t, F t sebagai forecast untuk  periode  t,  dan D t sebagai demand periode t.
D.  Pemulusan  Eksponensial  Tunggal ( Single Exponential Smoothing)
SES  merupakan  teknik  perkiraan rata-rata  bergerak  dengan  data  diberi bobot  oleh  fungsi exponential [13].
Metode  ini  sebagai  peramalan  rata-rata pembobotan,  Rumus  single  exponential smoothing dapat dilihat sebagai berikut:
(4)
F t+1 adalah ramalan untuk periode ke t+1, X t sebagai  nilai  riil  periode  ke  t, sebagai bobot yang menunjukkan
konstanta penghalus  (0 < α <1), dan F t  -1 sebagai ramalan untuk periode ke t-1 .
Metode  ini  harus  memiliki  nilai alpha  ( )  sebagai  nilai  parameter smoothing . Bobot dari nilai harus lebih besar  diberikan  kepada  data  yang  baru, supaya  nilai  parameter yang  sesuai akan  memberikan  ramalan  yang  baik dengan  tingkat  kesalahan  paling  kecil. Agar  nilai tepat  harus  dilakukan trial and  error untuk  menentukan  nilai kesalahan  terkecil.  Nilai didapatkan dengan membandingkan interval smoothing antara  0  < <  1,  artinya (0.1  –  0.9).  Metode  tersebut  hanya mampu  memberikan  perkiraan  satu waktu  ke  depan  dan  layak  untuk  data- data yang memiliki unsur stationer .

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  studi kuantitatif  dengan  melakukan  analisa terhadap  data  permintaan  pemesan  dari bulan  Oktober  2018  –  September  2019 pada Geprek Bensu. Data yang diperoleh adalah  data  sekunder  dari  laporan bulanan Geprek Bensu Cireundeu. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan permintaan pemesanan pada Geprek  Bensu  yang  mengacu  pada  data historis  sebelumnya.  Pengolahan  data menggunakan  bantuan  MS.  Excel  2016 denga mengacu pada perhitungan menggunakan rumus-rumus moving average (periode n  =  4) dan exponential smoothing (bobot . = 0.5)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 2 dan gambar 3
merupakan  hasil  dari  peramalan  dan permintaan  sebenarnya  pada  Geprek
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.424 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Bensu  Cireundeu,  periode  Oktober  2018 –  September  2019  menggunakan SMA dan SES .  Tabel  1  merupakan  hasil perbandingan  tingkat  akurasi  dari  SMA dan SEM.
Gambar 2 Hasil peramalan menggunakan SMA
Gambar 3 Hasil peramalan menggunakan
SES Tabel 1 perbandingan tingkat kesalahan pada kedua metode peramalan SMA SES n = 4 a = 0.5 MAD 3,116 3,134 MAPE 9% 10% MSE 2,762 2,889

## SIMPULAN
Penggunaan  metode  SMA  dan
SES dalam melakukan peramalan
berpengaruh terhadap
akurasi perhitungan. Dengan menggunakan n = 4 untuk SMA dan a = 0.5 untuk SES. Perhitungan  menggunakan  SMA
memiliki  tingkat  kesalahan  yaitu  MAD 3,116 ,  MAPE  9%  dan  MSE  2,762. Sedangkan SES memiliki tingkat kesalahan yaitu MAD 3,134 , MAPE 10% dan MSE 2,889.
Dengan  membandingkan  akurasi dari  masing-masing  metode  SMA  dan SES  maka  diperoleh  SMA  memiliki tingkat kesalahan terkecil dalam
melakukan  peramalan.  Maka  dari  itu, penggunaan  SMA  merupakan  metode seri  waktu  terbaik  dalam  meramalkan Permintaan pesanan Geprek Bensu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  Deb,  F.  Zhang,  J.  Yang,  S.  E. Lee,  and  K.  W.  Shah,  “A  review on time series forecasting techniques  for  building  energy consumption,” Renew.  Sustain. Energy  Rev. ,  vol.  74,  no.  July 2016, pp. 902–924, 2017. http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.201 7.02.085. [2] M.  C.  Hidayatullah  and  G. Yudoko,  “Demand  Forecasting Analysis Using Time Series Methods,”  pp.  375–381,  2016. http://seminar.uny.ac.id/icebess20 16/sites/seminar.uny.ac.id.icebess2 016/files/Proceeding  of  ICEBESS
2016 Rev02.pdf.
[3] A.  O.  Akyuz,  M.  Uysal,  B.  A. Bulbul, and M. O. Uysal, “Ensemble  approach  for  time series analysis in demand
forecasting:  Ensemble  learning,”
Proc.  -  2017  IEEE  Int.  Conf. Innov.  Intell.  Syst.  Appl.  INISTA 2017 , pp. 7–12, 2017.
- 10.000 20.000 30.000 40.000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516 Single moving average Demand (Dt) Forecast - 20.000 40.000 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Single exponential smoothing Demand (Dt) Forecast
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i3.424 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
https://ieeexplore.ieee.org/docume nt/8001123. [4] M.  Matsumoto  and  A.  Ikeda, “Examination of demand forecasting  by  time  series  analysis for auto parts remanufacturing,” J.
Remanufacturing ,  vol.  5,  no.  1,
2015.
https://repository.usd.ac.id/17756/
2/135314066_full.pdf.
[5] A.  I.  Laksmana,  “Perbandingan
Metode  Single  Moving  Average dan Exponential Smoothing dalam pengembangan  sistem  peramalan mobil baru,” Skripsi , vol. 4, pp. 9– 15, 2017. https://repository.usd.ac.id/17756/ 2/135314066_full.pdf. [6] H.  D.  E.  Sinaga  and  N.  Irawati, “Perbandingan  Double  Moving Average Dengan Double Exponential Smoothing Pada Peramalan,” JURTEKSI  (Jurnal Teknol.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol. IV,  no.  2,  pp.  197–204,  2018. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v 4i2.60.
[7] S.  Chopra  and  P.  Meindl, Supply Chain Management: Global Edition . 2016. http://www.pearsoned.co.uk/books hop/detail.asp?item=10000000044 5856.
[8] T. M. Choi and S. Ren, Intelligent demand forecasting supported risk
management  systems  for  fast fashion inventory management , no. 2015. Elsevier Ltd,
2016. http://dx.doi.org/10.1016/B978-0- 08-100571-2.00013-0.
[9] K.  G.  Boroojeni,  M.  H.  Amini,  S.
Bahrami,  S.  S.  Iyengar,  A.  I.
Sarwat,  and  O.  Karabasoglu,  “A novel  multi-time-scale  modeling
for electric power demand forecasting:  From  short-term  to
medium-term  horizon,” Electr. Power Syst. Res. , vol. 142, pp. 58–
73,
2017. http://dx.doi.org/10.1016/j.epsr.20 16.08.031. [10]  N. P.  Innes,  “Time  Series Analysis :  Forecasting  Treasury Bill Interest Rates,” 2019. https://digitalcommons.murraystat
e.edu/honorstheses/26/.
[11]  P.  J.  Brokwell  and  R.  A.  Davis,
“Introduction  to  Time  Series  and Forecasting  -  Peter  J.  Brockwell,
Richard  A.  Davis  -  Google Books,” 1996. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books. [Accessed: 09-Oct-2019].
[12]  H. Khosroshahi, S. M.Moattar, and M.  R.  Marjani,  “The  bullwhip effect  in  a  3-stage  supply  chain considering multiple retailers using  a  moving  average  method for  demand  forecasting,” Appl.
Math.  Model. ,  vol.  40,  no.  21–22, pp. 8934–8951, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/j.apm.20 16.05.033. [13]  S.  Fachrurrazi,  “Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Pada Toko Obat Bintang  Geurugok,” Techsi ,  vol.
Vol.  6  No.,  pp.  19–30,  2015. https://doi.org/10.29103/techsi.v7i 1.178.