## PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Ratih Yulia Hayuningtyas Teknik Informatika STMIK Nusa Mandiri Jakarta http://www.nusamandiri.ac.id
Ratih.winziy@gmail.com
Abstract— Arga Medical is a store engaged in the sale of medical equipment. Many sales transactions will affect the inventory, as sales business often has trouble  predicting  the  products  that  should  be available for the next month. Therefore this research makes inventory forecasting using Weighted Moving Average method and Double Exponential Smoothing method, data used for research is sales data for one year  2016.  Weighted  Moving  Average  method  is  a method  that  gives  different  weight  for  each historical  while  the  Double  Exponential  Smoothing method is a method that has a smoothing value at the  time  before  the  actual  data,  from  these  two methods  resulted  inventory  forecasting  for  next period  52  with  Weighted  Moving  Average  and  60 with  Double  Exponential  Smoothing.  Both  of  these methods have Mean Square Error value. Where the error  value  of  Weighted  Moving  Average  is  0,114 and  error  value  Mean  Square  Error  6,12,  the smallest  error  value  is  the  best  method  for forecasting supplies.
Intisari— Arga Medical adalah toko yang bergerak dibidang  penjualan  alat  kesehatan.  Banyaknya transaksi penjualan akan mempengaruhi persediaan  barang,  sebagai  usaha  dibidang penjualan  sering  mengalami  masalah  dalam memprediksi  jumlah  produk  yang  harus  tersedia untuk bulan berikutnya. Oleh karena itu penelitian ini membuat peramalan persediaan menggunakan metode  Weighted  Moving  Average  dan  metode Double  Exponential  Smoothing,  data  yang digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu  data penjualan  selama  satu  tahun  2016.  Metode Weighted  Moving  Average  yaitu  metode  yang memberikan  bobot  yang  berbeda  untuk  setiap historis  sedangkan  metode  Double  Exponential Smoothing  yaitu  metode  yang  memiliki  nilai pemulusan pada waktu sebelum data sebenarnya,dari  kedua  metode  ini  menghasilkan peramalan  persediaan  untuk  periode  berikutnya 52  dengan  Weighted  Moving  Average  dan  60 dengan  Double  Exponential  Smoothing.  Kedua metode  ini  memiliki  nilai  Mean  Square  Error.
Dimana nilai error Weighted Moving Average yaitu 0,114 dan nilai error Mean Square Error 6,12, nilai error  terkecil  adalah  metode  yang  terbaik  untuk peramalan persedian.
Kata  Kunci:  Peramalan,  Persedian,  Weighted Moving Average, Double Exponential Smoothing

## PENDAHULUAN
Penggunaan informasi menjadi bagian yang tidak  bisa  dipisahkan  dalam  sebuah  perusahaan untuk mengolah, mempercepat proses pemasukan data, pencarian data serta melakukan perhitungan yang cepat dan akurat sehingga sangat membantu perusahaan  dalam  proses  transaksi  (Saputra, 2016)
Toko  Arga  Medical  bergerak  dibidang penjualan  Alat  kesehatan.  Toko  Arga  medical berlokasi di Jl. Pramuka Raya Jakarta Timur. Setiap harinya  Arga  Medical  banyak  sekali  transaksi penjualan yang harus dicatat. Banyaknya transaksi penjualan  yang  ada  akan  mempengaruhi  stok barang  di  Arga  Medical.  Dalam  pemeriksaan persediaan  barang  dilakukan  dengan    mengecek satu  persatu  dari  setiap  barang,  tentu  saja  hal  ini sangat menyulitkan karyawan untuk meperkirakan  jumlah  kebutuhan  yang  harus dipesan dari setiap jenis barang. Banyaknya barang dan  harga  menjadi  kendala  dalam  melakukan proses bisnis yang mengakibatkan kesalahan harga dan pengecekan stok barang (Imbar & Yon, 2012).
Dalam mengelola persediaan harus memastikan persediaan yang cukup dalam proses penjualan,  meminimalkan  biaya  dan  waktu  yang dibutuhkan  (Raphella,  Nathan  &  Chitra,  2014). Pengendalian  persediaan  merupakan  usaha  yang dilakukan oleh suatu perusahaan untuk mengoptimalkan  perusahaan  dan  mencari  resiko sekecil mungkin (Anisya & Wandyra)
Permasalahan  yang  dihadapi  Arga  Medical yaitu kesulitan dalam menentukan jumlah barang yang  harus  tersedia  untuk  bulan  berikutnya  agar tetap  dapat  memenuhi  kebutuhan  pelanggan  dan
tidak  menyebabkan  penumpukan  barang  dalam jangka waktu yang lama.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  maka diperlukannya  startegi  penjualan  salah  satunya dengan  cara  melakukan  prediksi  atau  peramalan penjualan  (Margi  &  Pendawa,  2015).  Peramalan merupakan  suatu  teknik  untuk  mengidentifikasi suatu  model  yang  dapat  digunakan  untuk meramalkan kondisi pada waktu yang akan datang (Gofur dan Dewi, 2013). Metode  yang  digunakan  untuk  peramalan persediaan  dalam  penelitian  ini  yaitu  Weightes Moving Average dan Double Exponential Smoothing. Kedua  metode  ini  akan  dibandingkan  dengan mencari  nilai  galat  terkecil.  Metode  dengan  nilai galat  terkecil  yang  memiliki  tingkat  akurat  dalam peramalan persediaan barang.

## BAHAN DAN METODE
Metode  Pengumpulan  data  primer  yang digunakan sebagai penelitian ini  yaitu:
a. Observasi (Observation) Pada  metode  ini  peneliti  mengadakan kunjungan  langsung  ke  Arga  Medical  dan melakukan pengumpulan data dari proses yang ada  di  lapangan  untuk  mendapat  data  yang dibutuhkan dalam penelitian ini.
b. Wawancara (Interview)
Dalam metode ini dilakukan proses tanya jawab dengan beberapa narasumber, untuk mendapatkan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini.
c. Studi Pustaka (Literature Study) Mempelajari  dan  memahami  buku-buku, jurnal-jurnal  dan  lainnya  yang  terkait  dengan penelitian ini.
Data  Sekunder  dalam  penelitian  ini  yaitu kumpulan  data-data  yang  didapatkan  dari  Arga Medical  yaitu  data  penjualan  dalam  satu  tahun untuk  periode  2016.  Dalam  penelitian  ini menggunakan  data  penjualan  barang  Easy  Touch Kolestrol  Strip  sebagai  data  uji  untuk  metode Weighted  Moving  Average  dan  metode  Double Exponential  Smoothing.  Berikut  data  penjualan barang Easy Touch Kolestrol Strip pada tabel 1
Tabel 1. Data Penjualan Barang Easy Touch Kolestrol Strip No Bulan Data Penjualan 1 Januari 2016 2 2 Februari 2016 52 3 Maret 2016 47 4 April 2016 44 5 Mei 2016 38 6 Juni 2016 36 7 Juli 2016 36
8 Agustus 2016 51 9 September 2016 41 10 Oktober 2016 52 11 November 2016 54 12 Desember 2016 51 Sumber: Hayunintyas (2017) A. Pendekatan Peramalan Kuantitatif Peramalan kuantitatif menggunakan metode  yang  berhubungan  dengan  ilmu  statistik dan matematika (Alfarisi, 2017).
Usaha  untuk  memperkirakan  pengaruh situasi  dan  kondisi  yang  berlaku  terhadap perkembangan  dimasa  yang  akan  datang  yang disebut  dengan  peramalan  (forecasting)  (Alfarisi, 2017). Forecasting meramalkan yang akan terjadi pada masa yang akan datang yang bertujuan untuk mendapatkan
peramalan yang bisa meminimumkan kesalahan dalam meramal (Imbar dan Yon, 2012).
Metode  kuantitatif  dikelompokan  menjadi dua  jenis  yaitu  analisis  sebab  akibat  (Causal Methods) dan  analisa  deret  berkala  (Time  Series). Ada  3  teknik  untuk  menghitung  deret  berkala terdiri  dari  metode  rata-rata  bergerak  (Moving Average),  rata-rata  bergerak  tertimbang  (Weight Average) dan penghalusan eksponensial (Exponential Smoothing). Terdapat  3  Tipe  Peramalan  dalam merencanakan operasional untuk masa mendatang (Heizer  &  Rendeer,  2015)  yaitu  Peramalan Ekonomi (Economic Forecast), Peramalan Teknologi (Technological Forecast), dan Peramalan
Permintaan (Demand Forecast).

## B. Metode  Rata-Rata  Tertimbang  (Weighted Moving Anerage)
Metode ini sama dengan rata-rata bergerak, tetapi nilai terbaru dalam deret berkala diberikan beban  lebih  besar  untuk  menghitung  peramalan (Alfarisi, 2017).
Metode Weighted Moving Average diberikan bobot  yang  berbeda  untuk  setiap  data  historis masa lalu yang tersedia, dengan asumsi bahwa data historis  yang  paling  terakhir  atau  terbaru  akan memiliki  bobot  lebih  besar  dibandingkan  dengan data  historis  yang  lama  karena  data  yang  paling terakhir atau terbaru merupakan data yang paling relevan untuk peramalan (Gofur & Dewi, 2013).
WMA = ( ∑ (Dt * bobot)) / ( ∑ bobot) …………(1) Keterangan: Dt         :  Data aktual pada periode t Bobot : Bobot yang diberikan untuk setiap bulan
Rumus  menghitung  galat  adalah  sebagai berikut:
Et=Xt-Ft……………………………………………………..(2) Keterangan
Et  : nilai galat
Xt  : Data actual pada periode ke t Ft  : Data ramalan pada periode ke t

## C. Metode Double Exponential Smoothing
Metode ini merupakan pengembangan dari single  exponential  dimana  menambahkan  unsur trend  pada  bobot  perhitungan,  sehingga  pada Double  Exponential  Smoothing  membersikan  dua jenis  bobot  pada  perhitungan  yaitu  leve  (α)  dan trend (β) (Alfarisi, 2017).
Metode  ini  merupaka  model  linier  yang dikemukakan  oleh  Brown,  dan  metode  ini dilakukan  proses  Smoothing  dua  kali  dengan persamaan sebagai berikut:
A t = αY t + (1-α) (A t-1 + T t-1 ) ……………………………..(3) T t = β (A t - A t-1 ) + (1- β) T t-1 …………………………….(4) F t+1 = A t + T t m………………………………………………(5)
Keterangan: At       : Nilai pemulusan eksponensial α        : Konstanta (0< α<1) β        : Konstanta (0< β<1) Yt      : nilai actual pada periode t Tt       : estimasi trend F(t+m) : Nilai ramalan

## D. MAD (Mean Absolute Deviation)
Mengukur  ketepatan  ramalan  dengan merata-rata  kesalahan  dugaan  (nilai  absolut masing-masing  kesalahan).  MAD  berguna  ketika mengukur  kesalahan  ramalan  dalam  unit  yang sama sebagai deret asli (Kristien & Sofian, 2015).
𝑀𝐴𝐷 =   ∑ 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝑅𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛
𝑛
………………. (6)
Akurasi peramalan akan tinggi apabila nilai- nilai  MAD,  mean  absolute  percentage  error,  dan mean  squared  error  semakin  kecil.  MAD merupakan  nilai  total  absolut  dari  forecast  error dibagi dengan data. Atau yang lebih mudah adalah nilai kumulatif absolut error dibagi dengan periode (Saputra, 2016).

## E. MSE (Mean Square Error)
MSE  digunakan  untuk  mengevaluasi  suatu metode  peramalan.  Hasil  dari  kesalahan  akan dikuadratkan.  MSE  merupakan  rata-rata  selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan dan diamati (Kristien dan Sofian, 2015).
Rumus  menghitung  Mean  Square  Error (MSE) sebagai berikut (Gofur dan Dewi, 2013):
MSE = ∑ Et 2 / n …………………………………………...(7) Keterangan: Et 2 : Nilai galat kuadrat n  : banyak data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Perhitungan  dengan  Weighted  Moving Average Untuk  melakukan  peramalan  persedian barang  periode  yang  akan  datang  yaitu  januari 2017,  data  yang  digunakan  barang  Easy  Touch Kolestrol  Strip  dengan  metode  Weighted  Moving Average dapat dilihat pada tabel 1.
Menghitung hasil peramalan dengan metode Weighted  Moving  Average,  berikut  perhitungan peramalan persediaan barang Easy Touch Kolestrol Strip.
WMA= ((51*3)+(54*2)+(52*1))/6
= (153+108+52)/6 = 313/6 = 52,17
Sehingga  didapatkan  hasil  peramalan  pada januari 2017 adalah 52,17 atau 52. Tabel 2. Hasil Weighted Moving Average No Bulan Data Penjualan WMA 1 Januari 2016 2 - 2 Februari 2016 52 - 3 Maret 2016 47 - 4 April 2016 44 46,33 5 Mei 2016 38 41,5 6 Juni 2016 36 38 7 Juli 2016 36 36,33 8 Agustus 2016 51 43,5 9 September 2016 41 43,5 10 Oktober 2016 52 48,17 11 November 2016 54 51,17 12 Desember 2016 51 52,17 Sumber: Hayunintyas (2017) Tabel diatas menerangkan tentang perhitungan  peramalan  yang  dilakukan  dalam kurun waktu 3 bulan.
Setelah  melakukan  peramalan,  langkah selanjutnya  adalah  menghitung  MAD  dan  MSE. Untuk  menghitung  MAD  dan  MSE  dibutuhkan perhitungan  kesalahan  (error)    dari  peralaman, Berikut perhitungan galat (error):
Et     = 51-52.17 = -1.17 MSE = (1,17) 2 /12 = 0,114
Tabel 3. Hasil Perhitungan MAD dari Peramalan
No Bulan Data Penjualan WMA (3 bobot) Error MAD 1 Januari 2016 2 - - - 2 Februa ri 2016 52 - - - 3 Maret 2016 47 - - - 4 April 2016 44 46,33 -2,33 2,33 5 Mei 2016 38 41,5 -3,5 3,5
6 Juni 2016 36 38 -2 2
7 Juli 2016 36 36,33 -0,33 0,33 8 Agustu s 2016 51 43,5 7,5 7,5 9 Septe mber 2016 41 43,5 -2,5 2,5
10 Oktobe r 2016 52 48,17 3,83 3,83 11 Novem ber 2016 54 51,17 2,83 2,83 12 Desem ber 2016 51 52,17 -1,17 1,17

## Sumber: Hayunintyas (2017)
Menghitung nilai Mean Square Error (MSE) dari perhitungan peramalan yang telah dilakukan. Mean  Square  Error  (MSE)  merupakan  suatu parameter  dalam  peramalan  untuk  menguji keakuratan hasil peramalan yang telah dilakukan. Semakin kecil nilai Mean Square Error (MSE), maka semakin  akurat  hasil  peramalan  yang  telah dilakukan.  Perhitungan  MSE  dari  barang  Easy
Touch  Kolestrol  Strip  dapat  dilihat  pada  tabel berikut: Tabel 4. Hasil Perhitungan MSE No Bulan Data Penjualan WMA Error MAD MSE 1 Januari 2016 2 - - - - 2 Februari 2016 52 - - - - 3 Maret 2016 47 - - - - 4 April 2016 44 46,33 -2,33 2,33 5,44 5 Mei 2016 38 41,5 -3,5 3,5 12,25 6 Juni 2016 36 38 -2 2 4 7 Juli 2016 36 36,33 -0,33 0,33 0,11 8 Agustus 2016 51 43,5 7,5 7,5 56,25 9 September 2016 41 43,5 -2,5 2,5 6,25 10  Oktober 2016 52 48,17 3,83 3,83 14,69 11  November 2016 54 51,17 2,83 2,83 8,03 12  Desember 2016 51 52,17 -1,17 1,17 1,36 Jumlah 400,67 2,33 25,99 108,39 Rata-rata 44,52 0,26 2,89 12,04 Sumber: Hayunintyas (2017) B. Perhitungan dengan Double Exponential

## Smoothing
Menghitung  hasil  peramalan  persediaan barang  Easy  Touch  Kolestrol  Strip  untuk  periode yang  akan  datang  yaitu  januari  2017  dengan menggunakan Double Exponential Smoothing. Nilai alpha dan beta masing-masing adalah α=0,2 dan β= 0,8,  mencari  perhitungan    S t perhitungannya sebagai berikut:
S t = αX t + (1-α) (S t-1 + T t-1 ) S 12 = 0,2 (51) + (1-0,2)(32,13+12,59) S 12 = 10,2 + 35,776 S 12 = 45,976
T t = β(S t - S t-1) + (1- β) T t-1 T 12 = 0,8(45,976-32,13) + (1-0,8)12,59 T 12 = 11,08+2,52 T 12 = 13,598 F t+m = S t + T t F 13 = 45,976+13,598 F 13 = 59,574
Et= 51-59,574 = -8,57
MSE = (-8,58) 2 /12 = 6,12
Tabel 5. Hasil Double Exponential Smoothing No Bulan Data Penjualan S t T t F t+m Error MAD MSE 1 Januari 2016 2 120 0 0 0,00 0,00 0,00 2 Februari 2016 52 106,4 -10,88 95,52 -43,52 43,52 1893,99 3 Maret 2016 47 85,82 -18,64 67,17 -20,17 20,17 406,94 4 April 2016 44 62,54 -22,35 40,19 3,81 3,81 14,54 5 Mei 2016 38 39,75 -22,70 17,05 20,95 20,95 438,94 6 Juni 2016 36 20,84 -19,67 1,17 34,83 34,83 1213,09 7 Juli 2016 36 8,14 -14,10 -5,96 41,96 41,96 1760,60 8 Agustus 2016 51 5,43 -4,98 0,45 50,55 50,55 2555,31 9 September 2016 41 8,56 1,51 10,07 30,93 30,93 956,94 10 Oktober 2016 52 18,45 8,22 26,67 25,33 25,33 641,74 11 November 2016 54 32,13 12,59 44,72 9,28 9,28 86,08 12 Desember 2016 51 45,98 13,59 59,57 -8,57 8,57 73,45 Jumlah 356,62 145,38 289,91 10041,62 Rata-Rata 29,72 12,12 44,60 836,80 Sumber: Hayunintyas (2017)

## C. Hasil dari perhitungan
Hasil  perhitungan  peramalan  persediaan untuk  bulan  januari  2017  menggunakan  metode Weighted  Moving  Average  adalah  52,17  atau  52 untuk brang Easy Touch Kolestrol Strip sedangkan peramalan  persediaan  untuk  bulan  Januari  2017 menggunakan metode Double
Exponential Smoothing adalah 59,57 atau 60 untuk barang Easy Touch Kolestrol Strip.
Kemudian  setelah  hasil  perhitungan peramalan  persediaan  didapat  maka  dilanjutkan dengan perhitungan nilai error dengan menggunakan  metode  Mean  Square  Error  yang dimana  nilai  error  terkecil  adalah  yang  terbaik. Hasil  nilai  error  MSE  pada  metode  Weighted Moving Average yaitu 0,114 sedangkan nilai error MSE  pada  metode  Double  Exponential  Smoothing yaitu  6,12.  Maka  dapat  disimpulkan  metode Weighted  Moving  Average  lebih  baik  daripada metode  Double  Exponential  Smoothing  karena memiliki nilai error yang lebih kecil.

## KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  ini  maka dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu  dengan  adanya sistem  peramalan  persediaan  barang  dapat membantu  mempermudah  proses  pelayanan pemilik  dalam  menyediakan  barang  untuk kedepannya,  Metode  Weighted  Moving  Average lebih  baik  dari  metode  Double  Exponential
Smoothing  dilihat  dari  nilai  error  MSE,  dan  dapat mengurangi atau meminimalisir masalah penumpukan barang atau kekurangan barang.

## REFERENSI
Alfarisi, S. (2017). Sistem Prediksi Penjualan Gamis Toko  Qitaz  Menggunakan  Metode  Single Exponential  Smoothing.  JABE  (Journal  of Applied Business and Economic), 4(1), 80-95.
Anisya,  A.,  &  Wandyra,  Y.  (2016).  Rekayasa Perangkat  Lunak  Pengendalian  Inventori Menggunakan  Metode  Sma  (Single  Moving Average)  Berbasis  Ajax  (Asynchronous Javascript  And  Xml)(Studi  Kasus:  Ptp Nusantara  Vi  (Persero)  Unit  Usaha  Kayu Aro). Jurnal TeknoIf ISSN 2338-2724, 4(2).
Gofur,  A.  A.  (2015).  Sistem  Peramalan  Untuk Pengadaan  Material  Unit  Injection  di  PT. XYZ.  Komputa:  Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan Informatika, 2(2).
Hayuningtyas,  Ratih  Yulia.  (2017).  Laporan  Akhir Penelitian  Mandiri.  Jakarta:  STMIK  Nusa Mandiri Jakarta.
Heizer, J., & Render, B. (2015). Manajemen Operasi: Manajemen  Keberlangsungan  dan  Rantai Pasokan Edisi 11. Jakarta: Salemba Empat.
Imbar,  R.  V.,  &  Andreas,  Y.  (2015).  10.  Aplikasi Peramalan  Stok  Barang  Menggunakan Metode  Double  Exponential  Smoothing. Jurnal Sistem Informasi, 7(2).
Margi,  K.,  &  Pendawa,  S.  (2015).  Analisa  Dan Penerapan  Metode  Single  Exponential Smoothing  Untuk  Prediksi  Penjualan  Pada Periode  Tertentu  (Studi  Kasus:  Pt.  Media Cemara Kreasi). Prosiding SNATIF, 2.
Raphella,  S.  A.,  Nathan,  S.  G.,  &  Chitra,  G.  (2014). Inventory  Management-A  Case  Study. International  Journal  of  Emerging  Research in  Management  &Technology  ISSN,  2278- 9359.
Saputra,  A.  2016.  Pengembangan  Sistem
Pendukung Keputusan Peramalan Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode Weihted Moving Average. Seminar Nasional
Teknologi  Informasi,  Bisnis,  dan  Desain. Palembang: STMIK/POLTEK PalcomTech.