Pendukung Keputusan Dalam Peramalan Penjualan Ayam Broiler Dengan Metode Trend Moment Dan Simple Moving Average
Pada CV. Merdeka Adi Perkasa

## Win Kurniadi
Program Studi Komputerisasi Akuntansi, AMIK BSI Karawang, Indonesia

## Abstrak
Peramalan  merupakan  perkiraan  tingkat  permintaan  satu  atau  lebih  produk  selama  beberapa  periode  mendatang.  Dalam meramalkan  perkiraan  tingkat  permintaan  guna  tidak  terjadi  berlebihnya  dan  tidak  kurang  jumlah  persediaan  ayam  broiler dengan berdasarkan penjualan di masa lalu. Pendukung keputusan yang diteliti untuk memprediksi jumlah permintaan dengan menggunakan metode trend moment dan metode simple moving average serta mengukur tingkat keakurasian meramal dengan metode  mean  absolute  percentage  error.  Dengan  kedua  metode  tersebut  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  trend moment  memperoleh hasil  mean absolute percentage  error tertinggi 4.08% dan terendah 36.12% sedangkan  metode simple moving average memperoleh hasil mean absolute percentage error tertinggi 3.25% dan terendahnya 23.12%.
Kata Kunci: Pendukung Keputusan, Penjualan Ayam Broiler, Trend Moment

## Abstract
Forecasting is the approximate level of demand for one or more products over the coming periods. In forecasting the level of demand  for  no  excess  and  no  less  the  amount  of  broiler  chicken  stock  based  on  sales  in  the  past.  Decision  supporters  are investigated to predict the number of requests using trend moment method and simple moving average method and measure the level of accuracy predict by means of mean absolute percentage error. With both methods, the result of the research showed that trend moment method obtained the highest mean absolute percentage error of 4,08% and the lowest was 36.12% while the moving average method obtained the highest mean absolute percentage error of 3.25% and the lowest was 23.12%.
Keywords: Decision Support, Sale of Broiler Chicken, Trend Moment

## 1. PENDAHULUAN
Peramalan ( Forecasting ) adalah suatu kegiatan yang memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan mengolah data pada masa lalu yang dibentuk oleh data historis perusahaan. Ramalan adalah sesuatu kegiatan situasi  atau kondisi  yang diperkirakan akan terjadi pada  masa  yang akan datang. Peramalan dilakukan dengan memanfaatkan informasi terbaik yang ada pada masa itu, untuk menimbang kegiatan di masa yang akan datang.
Secara  umum,  peramalan  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  peramalan  kuantitatif  dan  peramalan  kualitatif. Peramalan  kualitatif  adalah  peramalan  yang  didasarkan  pada  intuisi  dan  pengalaman  empiris,  sehingga  relatif bersifat subjektif. Untuk situasi yang kompleks, peramalan subjektif sukar dilaksanakan karena keterbatasan otak manusia  dalam  menganalisis  informasi  serta  hubungan  sebab  akibat  yang  mempengaruhi  bisnisnya.  Jika peramalan kualitatif tersebut dilakukan oleh beberapa orang secara terpisah, hasilnya akan memiliki variasi yang cukup besar. Sebaliknya,  jika dilaksanakan secara bersama-sama, kemungkinan tidak diperoleh kesamaan  hasil peramalan, atau orang yang berpengaruh pada kelompok yang menentukan hasilnya.
Menurut Sianipar(2014) menjelaskan dalam jurnalnya bahwa: Forecasting (peramalan) merupakan alat bantu yang  penting  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien  khususnya  dalam  bidang  ekonomi.  Dalam  organisasi modern mengetahui keadaan yang akan datang tidak saja penting untuk melihat yang baik atau buruk tetapi juga bertujuan untuk melakukan persiapan forecasting .
Tujuan  suatu  usaha  bisnis  adalah  untuk  memperoleh  keuntungan,  baik  itu  perusahaan  dagang  maupun perusahaan jasa. Selain itu, setiap perusahaan sudah menargetkan penjualan yang ingin dicapai setiap hari, bulan atau tahun.  Perusahaan  membutukan  sebuah  metode forecasting (ramalan)  penjualan  yaitu  dapat  dicari  dengan menggunakan tren untuk memperkirakan berapa jumlah penjualan yang kemungkinan terjadi di tahun yang akan datang. Dengan demikian, perusahaan dapat membuat suatu kebijakan atau keputusan yang dilakukan secara tepat untuk  mencapai  target tersebut.  Jika  sebuah  kebijakan  dari  seorang  manajer  tepat  maka  akan  berbanding  lurus dengan penjualan meningkat maka perusahan tersebut akan semakin berkembang.
Dengan  demikian, forecasting (ramalan)  perjualan  sangat  diperlukan  dalam  manajemen  bisnis  guna mengembangkan  usaha  tersebut,  baik  bidang  jasa  maupun  dagang.  Metode-metode  yang  digunakan  dalam meramal menjadi suatu cara bagaimana manajemen pada akhirnya harus membuat keputusan atau kebijakan yang tepat dalam mengambil suatu tindakan yang berkaitan dengan perusahaan.
Dari wawancara dan data yang ditemui dilapangan CV. Merdeka Adi Perkasa belum menerapkan prediksi untuk penjualan ayam broiler dengan benar. CV. Merdeka Adi Perkasa melakukan penjualan melakukan aktivitas
penjualan ayam broiler tergantung pada tingkat permintaan konsumen. Artinya perusahaan tetap mendistribusikan berdasarkan  volume  yang  telah  ditentukan  tetapi  perusahaan  tetap  menambah  jumlah  volume  ayam  broiler  ke vendor lain apabila permintaan konsumen juga meningkat. Dapat disimpulkan bahwa pimpinan perusahaan tidak menerapkan  suatu  metode  prediksi  yang  pasti  selama  perusahaan  berjalan.  Selama  ini  perusahaan  hanya menerapkan metode perhitungan yang sangat sederhana.
Berdasarkan  dari  latar  belakang  yang  telah  dipaparkan  maka  penulis  tertarik  mengadakan  penelitian  yaitu memprediksi penjualan ayam broiler dimana memprediksi penjualan ayam broiler pada masa mendatang dengan penggunaan data dua tahun terakhir dari Januari 2016 sampai dengan November 2017. Hal ini akan memudahkan pihak  yang  terkait  khususnya  CV.  Merdeka  Adi  Perkasa  cepat  mengambil  keputusan  yang  tepat  dalam memprediksi penjualan ayam broiler di masa yang akandatang, sehingga dapat mengurangi permintaan ke vendor lain untuk mencukupi permintaan konsumen yang meningkat.

## 2. TEORITIS

## 2.1   Sistem Pendukun Keputusan
Menurut Moore dan Chang dalam Turban (2007) mendefinisikan “sistem pendukung keputusan sebagai sistem yang memiliki kemampuan dalam mendukung analisis data dan pemodelan keputusan dengan berorientasi pada perencanaan  masa depan dan digunakan dalam  jangka waktu  yang tak tentu”.Sedangkan  menurut Little dalam Turban  (2007)  mendefinisikan  bahwa  “sistem  pendukung  keputusan  sebagai  satu  set  model  berbasis  prosedur untuk memproses data dan pertimbangan untuk membantu manajer dalam pengambilan keputusan”.

## 2.2 Penjualan
Penjualan  menurut  Abdullah dan Tantri (2016 Penjualan adalah  bagian dari promosi dan promosi  adalah  salah satu bagian dari keseluruhan sistem pemasaran.
Menurut  Moekjiat  dalam  jurnal  Ratningsih  (2017)  menjelaskan  bahwa  “penjualan  merupakan  sebuah kegiatan  yang  bertujuan  untuk  mencari,  mempengaruhi  dan  memberi  petunjuk  kepada  pembeli  agar  dapat menyesuaikan kebutuhannya dengan produk yang ditawarkan serta mengadakan perjanjian mengenai harga yang menguntungkan bagi kedua belah pihak”.

## 2.3 Populasi dan Sample
Menurut  Arikunto  (2010)  menjelaskan  bahwa  “populasi  adalah  keseluruhan  subjek  penelitian”.    Sedangkan menurut  Sugiyono  (2010)  populasi  adalah  “wilayah  generalisasi  yang  terdiri  atas  obyek  atau  subyek  yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya”.
Pengertian  sampel  menurut  Sugiyono  (2010)  “Sampel  adalah  bagian  dari  jumlah  dan  karakteristik  yang dimiliki oleh populasi tersebut.”

## 2.4 Peramalan (Forecasting)
Menurut Kusuma dalam Sianipar (2010) menjelaskan Forecasting adalah perkiraan tingkat permintaan satu atau lebih  produk  selama  beberapa  periode  mendatang.  Sedangkan  Menurut  Hani  Handoko  dalam  Sianipar  (2010) menjelaskan Forecasting adalah suatu usaha untuk meramalkan keadaan pada masa mendatang melalui pengujian keadaan di masa lalu.
Menurut  Riduwan  (2010)  menjelaskan  bahwa:  peramalan  adalah  suatu  proses  memperkirakan  secara sistematis  tentangapa  yang  mungkin  terjadi  dimasa  yang  akan  datang  berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan sekarang yang dimiliki agar kesalahannya dapat diperkecil. Peramalan tidak memberikan jawaban pasti tentang apa  yang  akan  terjadi,  melainkan  berusaha  mencari  pendekatan  tentang  apa  yang  akan  terjadi  sehingga  dapat memberikan kontribusi dalam menentukan keputusan yang terbaik. Menurut Arnold dan Chapman dalam jurnal Ratningsih (2017) menyatakan bahwa: Terdapat empat karakteristik peramalan. Adapun karakteristik atau prinsip peramalan tersebut adalah sebagai berikut ini:
1. Peramalan biasanya salah. Peramalan mencoba untuk melihat masa depan yang belum diketahui dan biasanya salah dalam beberapa asumsi atau perkiraan. Kesalahan harus diprediksi dan hal itu tidak dapat dielakkan.
2. Setiap peramalan seharusnya menyertakan estimasi kesalahan ( error ). Oleh karena peramalan diprediksikan akan menemui kesalahan, pertanyaan sebenarnya adalah seberapa besar kesalahan tersebut. Setiap peramalan seharusnya menyertakan estimasi kesalahan yang dapat  di diukur sebagai tingkat kepercayaan, dapat berupa presentase ( plus atau minus ) dari peramalan sebagai rentang nilai minimum dan maksimum.
3. Peramalan  akan  lebih  akurat  untuk  kelompok  atau  grup.  Perilaku  dari  individual  item  dalam  sebuah  grup adalah acak bahkan ketika grup tersebut berada dalam keadaan stabil.
Peramalan lebih akurat untuk jangka waktu yang lebih dekat. Peramalan untuk jangka panjang biasanya akan memiliki tingkat kesalahan  yang  lebih  tinggi, dikarenakan tidak diketahui kejadian kejadian  yang akan terjadi dimasa  mendatang.  Oleh  karena  itu  lebih  baik  meramalkan  untuk  jangka  waktu  yang  lebih  pendek  dengan melakukan pendekatan situasi yang terjadi pada saat peramalan dilakukan.

## 2.5 Trend Moment
Menurut Suharyadi dan Purwanto dalam  jurnal  Ratningsih (2017 :  43)  menyatakan  bahwa: Trend adalah  suatu gerakan yang cenderung naik atau turun dalam jangka panjang yang diperoleh dari rata-rata perubahan dari waktu ke waktu dan nilainya cukup  rata atau mulus ( smooth ). Trend data berkala bisa berbentuk trend yang meningkat dan menurun secara mulus. Kekuatan yang dapat mempengaruhi trend adalah perubahan populasi, harga, teknologi dan produktivitas.
Metode trend  moment menggunakan  cara-cara  perhitungan  statistika  dan  matematika  tertentu  untuk mengetahui  fungsi garis lurus sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk oleh data historis perusahaan. Dengan demikian pengaruh unsur subyektif dapat dihindarkan. Persamaan trend dengan metode trend moment adalah seperti pada persamaan berikut ini:
Y = a + b X (1)
Dimana : Y : nilai trend ( Peramalan ) a : bilangan konstant b : slope atau koefisien kecondongan garis tren X : indeks waktu ( x = 0, 1, 2, 3, …, n )
Metode trend  moment berbeda  dengan  metode  lainnya,  untuk  penentuan  data  historis  X  pada penggunaannyatidak  harus  berjumlah  genap  atau ganjil  karena  nilai  parameter  X  selalu  dimulai  dengan  nilai  0 sebagai urutan yang pertama. Untuk mencari nilai a dan b pada rumus diatas, digunakan dengan cara matematis dengan penyelesaiannya menggunakan metode substitusi dan metode eleminasi.
∑ 𝑦 = 𝑎. 𝑛 + 𝑏. ∑ 𝑥 (2) ∑ 𝑥𝑦 = 𝑎. ∑ 𝑥 + 𝑏  ∑ 𝑥 2 (3)
Dimana : ∑ 𝑦 = Jumlah dari data penjulan ∑ 𝑥 = Jumlah dari periode waktu
∑ 𝑥𝑦 =  Jumlah dari data penjualan dikali dengan periode waktu
𝑛 =  Jumlah data
Setelah  nilai  ramalan  yang  telah  diperoleh  dari  hasil  peramalan  dengan  metode  trend  moment  akan  dikoreksi terhadap pengaruh musiman dengan menggunakan indeks musim. Perhitungan indeks musim yaitu:
Indeks musim = 𝑅𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑡𝑢 𝑅𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 (4)
Untuk mendapatkan  hasil ramalan akhir setelah dipengaruhi oleh  indeks  musim  maka akan  menggunakan perhitungan sebagai berikut:
Y ∗ = Indeks Musim x Y (5)
Dimana : Y ∗ = Hasil ramalan dengan menggunakan metode trend moment yang telah dipengaruhi oleh indeks musim. Y = Hasil ramalan dengan menggunakan trend moment .

## 2.6 Simple Moving Average
Menurut  Nasapi  dalam  Gusdian,  dkk  (2016  :  99)  menjelaskan  “ Moving  Average termaksud  dalam time  series model yang merupakan metode peramalan kuntitatif dengan menggunakan waktu sebagai dasar peramalan”. Menurut Gaspersz dalam Gusdian, dkk (2016 : 99) menyatakan bahwa “metode Single Moving Average atau metode rata-rata bergerak tunggal menggunakan sejumlah data aktual permintaan yang baru untuk membangkitkan
nilai ramalan untuk permintaan dimasa yang  akan  datang”. Metode ini akan efektif diterapkan apabila kita dapat mengasumsikan  bahwa  permintaan  pasar  terhadap  produk  akan  tetap  stabil  sepanjang  waktu    Metode  ini mempunyai  dua  sifat  khusus  yaitu  untuk  membuat forecasting memerlukan  data  historis  dalam  jangka  waktu tertentu,  semakin  panjang moving  average akan  menghasilkan moving  average yang  semakin  halus,  secara sistematis moving average adalah:
St + 1 = 𝑋 𝑡 +𝑋 𝑡−1 + ...𝑋 𝑡−𝑛+1 𝑛 Keterangan : St + 1 = Forecast untuk period ke t+1. Xt = Data pada periode t. n = Jangka waktu Moving averages .

## 2.7 Pengukuran Akurasi Peramalan
Menurut Heizer dan Render (2011:145), jika Ft melambangkan peramalan pada periode t, dan At melambangkan permintaan aktual pada periode t, maka kesalahan peramalan ( forecast error ) sebagai berikut:
Kesalahan peramalan ( forecast error ) = permintaan aktual – nilai peramalan 𝐸 𝑡 =   𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡
(6)
1. MAD ( Mean Absolute Deviation )
MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil dibandingkan kenyataannya. Secara matematis, MAD dirumuskan sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐷 =   ∑ | 𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 𝑛 | (7)
Keterangan: 𝐴 𝑡 = permintaan aktual pada periode-t, 𝐹 𝑡 = peramalan permintaan pada periode-t, n = jumlah periode peramalan yang terlibat
2. MSE ( Mean Square Error )
MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis, MSE dirumuskan sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 =   ∑ (𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 (8)
3. MAPE ( Mean Percentage Error )
MAPE  biasanya  lebih  berarti  membandingkan  MAD  karena  MAPE  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil peramalan  terhadap  permintaan  aktual    selama  periode  tertentu  yang  akan  memberikan  informasi  persentase kesalahan. Secara matematis, MAPE dirumuskan sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100% (9)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada bab  ini dideskripsikan  hasil penelitian  yang  telah dilakukan di CV. Merdeka  Adi Perkasa,  melalui proses penelitian  dengan  wawancara  serta  meminta  data  penjualan  bulananayam  broiler  dari  november  2016  hingga oktober 2017. Data penjualan tersebut yang merupakan proses analisis kebutuhan dari penelitian ini yang bertujuan untuk memprediksi penjualan ayam broiler pada CV. Merdeka Adi Perkasa untuk beberapa bulan kedepan. Sampel dalam penelitian ini adalah data penjualan ayam broiler yang diberikan CV. Merdeka Adi Perkasa.
Tahapan penelitian tersebut akan diuraikan menggunakan metode trend moment dan metode simple moving average secara manual.Deskripsi data penelitian tersebut menggunakan data penjualan bulanan ayam broiler pada CV. Merdeka Adi Perkasa rentang waktu november 2016 hingga oktober 2017.

## A. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  ini  dilakukan  dengan  mengolah  data  penjualan  ayam  broiler  yang  diterima  dari  CV. Merdeka Adi Perkasaterlampir pada lampiran A.1 yang bertujuan untuk menelusuri faktor – faktor yang dijadikan
bahan  untuk  proses  menentukan  prediksi  penjualan  ayam  broiler.  Data  penjualan  ayam  broilerakan  diolah menggunakan metode trend moment dan simple moving averange . Berikut merupakan data penjualan  bulanan ayam  broiler CV. Merdeka Adi Perkasa bulan  november 2016 hingga oktober 2017.
Tabel 1.  Data Penjualan Ayam Broiler Bulan (Skala Waktu)  Penjualan (Y) November 2016 168.313 Desember 2016 186.710 Januari 2017 115.086 Februari 2017 161.973 Maret 2017 141.126 April 2017 179.157 Mei 2017 209.084 Juni 2017 164.793 Juli 2017 159.797 Agustus 2017 158.279 September 2017 139.841 Oktober 2017 137.103 Sumber : CV. Merdeka Adi Perkasa(2017)
Data diatas diolah untuk menentukan prediksi penjualan ayam broiler menggunakan metode trend moment dengan menginputkan nilai x, xy dan x 2 seperti tabel di bawah ini:
Tabel 2. Data Penjualan Ayam Broiler dengan nilai x, xy dan x 2 Bulan (Skala Waktu) Penjualan (Y) X XY X 2 November 2016 168.313 0 0 0 Desember 2016 186.710 1 186.710 1 Januari 2017 115.086 2 230.172 4 Februari 2017 161.973 3 485.919 9 Maret 2017 141.126 4 564.504 16 April 2017 179.157 5 895.785 25 Mei 2017 209.084 6 1.254.504 36 Juni 2017 164.793 7 1.153.551 49 Juli 2017 159.797 8 1.278.376 64 Agustus 2017 158.279 9 1.424.511 81 September 2017 139.841 10 1.398.410 100 Oktober 2017 137.103 11 1.508.133 121 Sumber : Hasil Penelitian (2017)
Kemudian  data  penjualan  di  atas  akan  diolah  menggunakan  metode trend  moment setelah  hasil  prediksi ditemukan  maka  nilai  prediksi  akan  dibandingkan  dengan  nilai  penjualan  aktual  untuk  mendapatkan  nilai ketepatan metode menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error. Data yang akan dicari nilai MAPE nya dari februari 2017 hingga oktober 2017 dengan perhitungan sebagai berikut :
Rumus metode Trend Moment adalah :
Y = a + b (x)
Dalam mencari koefisien a dan b menggunakan persamaan :
∑ 𝑦 = 𝑎. 𝑛 + 𝑏. ∑ 𝑥
∑ 𝑥𝑦 = 𝑎. ∑ 𝑥 + 𝑏  ∑ 𝑥 2
Data yang diujikan adalah data penjualan bulan  februari 2017  maka n  = 3 dan selanjutnya terhadap persamaan yang terbentuk dapat dicari penyelesaiannya melalui metode eliminasi ataupun metode substitusi.
(I)  470.109  = 3a + b (3) [x1]
(II)  416.882  = 3a + b (5) [x1] 470.109  = 3a + 3b 416.882  = 3a + 5b
53.227  = - 2b
b  = -26.614
Substitusikan
b = -26.614 (I) 470.109  = 3a + 3b 3a
= 470.109 – (-79.842) = 549.951
a
= 549.951 / 3
a
= 183.317
Maka, persamaan trend -nya Y = a + b (x) Y = 183.317 + (-26.614)( x )
Dengan demikian, Forecast x untuk bulan februari 2017 adalah 3. Y = 183.317 + (-26.614) ( 3 ) Y = 103.475(Forecasting) Data Aktual Penjualan = 161.973
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 161.973 − 103.475 161.973 )| 𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 58.498
161.973 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0.3612)𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟑𝟔. 𝟏𝟐%
Selanjutnya  data  yang  diujikan  adalah  data  penjualan  bulan  maret  2017  maka  n  =  4  dan  selanjutnya  terhadap persamaan yang terbentuk dapat dicari penyelesaiannya melalui metode eliminasi ataupun metode substitusi.
(I)   632.082  = 4a + b (6)
[x 3] (II)  902.801  = 6a + b (14) [x 2] 1.896.246 = 12a + 18b 1.805.602 = 12a + 28b
90.644 = - 10b b = -9.064
Substitusikan
b =  -9.064
(I)
632.082  =  4a + 6b 4a
=  632.082 - (-54.384) = 686.466
a
=  686.466/ 4
a
=  171.617
Maka, persamaan trend -nya a + b (x) : Y = 171.617 + (- 9.064)( x )
Dengan demikian, Forecast x untuk bulan maret 2017 adalah4
Y = 171.617 + (- 9.064)( 4) Y = 135.361 (Forecasting)
Data Aktual Penjualan = 141.126
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 141.126  − 135.361 141.126 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0.0408)𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟒. 𝟎𝟖%
Selanjutnya  data  yang  diujikan  adalah  data  penjualan  bulan  april  2017  maka  n  =  5  dan  selanjutnya  terhadap persamaan yang terbentuk dapat dicari penyelesaiannya melalui metode eliminasi ataupun metode substitusi.
(I)  773.208  =  5a + b (10) [x 2] (II) 1.467.305 =  10a + b (30) [x 1] 1.546.416 =  10a + 20b 1.467.305 =  10a + 30b 79.111= - 10b b = -7.911 Substitusikan
b = -7.911
( I ) 773.208      = 5a + 10b 5a = 773.208  – (-79.110) = 852.318 a = 852.318/ 5 a = 170.464
Maka, persamaan trend -nya a + b (x) : Y = 170.464 + (- 7.911)( x )
Dengan demikian, Forecast x untuk bulan april 2017 adalah5 Y = 170.464 + (- 7.911) ( 5) Y = 130.909 (Forecasting) Data Aktual Penjualan = 179.157
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 179.157   − 130.909 179.157 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0.2693)𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟐𝟔. 𝟗𝟑%
Selanjutnya  data  yang  diujikan  adalah  data  penjualan  bulan  mei  2017  maka  n  =  6  dan  selanjutnya  terhadap persamaan yang terbentuk dapat dicari penyelesaiannya melalui metode eliminasi ataupun metode substitusi.
(I)  952.365      = 6a + b (15)
[x 5] (II) 2.363.090   = 15a + b (55) [x 2] 4.761.825= 30a + 75b 4.726.180= 30a + 110b 35.645= - 35b b = -1.018
Substitusikan b = -1.018 (I) 952.365      = 6a + 15b 6a = 952.365  – (-15.270) = 967.635 a = 967.635/ 6 a = 161.273 Maka, persamaan trend -nya
a + b (x) : Y = 161.273 + (- 1.018)( x )
Dengan demikian, Forecast x untuk bulan mei 2017 adalah6 Y = 161.273 + (- 1.018)( 6) Y = 155.165 (Forecasting) Data Aktual Penjualan = 209.084
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 209.084 − 155.165
209.084 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0.2579)𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟐𝟓. 𝟕𝟗%
Selanjutnya  data  yang  diujikan  adalah  data  penjualan  bulan  juni  2017  maka  n  =  7  dan  selanjutnya  terhadap persamaan yang terbentuk dapat dicari penyelesaiannya melalui metode eliminasi ataupun metode substitusi.
(I)  1.161.449  =  7a + b (21) [x 3] (II) 3.617.594  =  21a + b (91) [x 1] 3.484.347  =  21a + 63b 3.617.594  =  21a + 91b - 133.247  = - 28b
b  =  4.759
Substitusikan b  =  4.759 (I) 1.161.449   = 7a + 21b 7a = 1.161.449 – 99.939 = 1.061.510 a = 1.061.510 / 7 a = 151.644
Maka, persamaan trend -nya a + b (x) : Y = 151.644 + 4.759( x )
Dengan demikian, Forecast x untuk bulan juni 2017 adalah 7 Y = 151.644 + 4.759( 7 ) Y = 184.957(Forecasting) Data Aktual Penjualan = 164.793
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 164.793  −  184.957
164.793 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0.1224)𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟏𝟐. 𝟐𝟒%
Selanjutnya  data  yang  diujikan  adalah  data  penjualan  bulan  juli  2017  maka  n  =  8  dan  selanjutnya  terhadap persamaan yang terbentuk dapat dicari penyelesaiannya melalui metode eliminasi ataupun metode substitusi.
(I)  1.326.242   =  8a + b (28)
[x 7] (II) 4.771.145   =  28a + b (140) [x 2] 9.283.694  =  56a + 196b 9.542.290  =  56a + 280b
- 258.596  =  -84b
b  =  3.079 Substitusikan b  =  3.079 (I) 1.326.242  =  8a + 28b 8a  =  1.326.242 – 86.212 = 1.240.030 a  =  1.240.030 / 8 a  =  155.004 Maka, persamaan trend -nya a + b (x) : Y = 155.004 + 3.079( x ) Dengan demikian, Forecast x untuk bulan juli 2017 adalah 8 Y = 155.004 + 3.079( 8 ) Y = 179.636(Forecasting) Data Aktual Penjualan = 159.797
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 159.797   −  179.636 159.797
)| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0.1242)𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟏𝟐. 𝟒𝟐%
Selanjutnya data yang diujikan adalah data penjualan  bulan agustus 2017 maka n = 9 dan selanjutnya terhadap persamaan yang terbentuk dapat dicari penyelesaiannya melalui metode eliminasi ataupun metode substitusi.
(I)  1.486.039  =  9a + b (36)
[x 4] (II) 6.049.521  =  36a + b (204) [x 1] 5.944.156  =  36a + 144b 6.049.521  =  36a + 204b - 105.365  =  - 60b b  =  1.756 Substitusikan
b  =  1.756 ( I ) 1.486.039  =  9a + 36b 9a  =  1.486.039 – 63.216 = 1.422.823 a  =  1.422.823 / 9 a  =  158.091 Maka, persamaan trend -nya a + b (x) : Y = 158.091 + 1.756( x ) Dengan demikian, Forecast x untuk bulan agustus 2017 adalah 9 Y = 158.091 + 1.756( 9 ) Y = 173.895(Forecasting) Data Aktual Penjualan = 158.279
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 158.279    −  173.895 158.279 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0.0987)𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟗. 𝟖𝟕%
Selanjutnya data yang diujikan adalah data penjualan bulan september 2017 maka n = 10 dan selanjutnya terhadap persamaan yang terbentuk dapat dicari penyelesaiannya melalui metode eliminasi ataupun metode substitusi.
(I)  1.644.318   = 10a + b (45) [x 9]
(II) 7.474.032   = 45a + b (285) [x 2] 14.798.862  =  36a + 405b 14.948.064  =  36a + 570b
- 149.202  =  - 165b
b  =  904 Substitusikan b  =  904 (I) 1.644.318  =  10a + 45b 10a  =  1.644.318 – 40.680 = 1.603.638 a  =  1.603.638 / 10 a  =  160.364 Maka, persamaan trend -nya a + b (x) : Y = 160.364 + 904( x ) Dengan demikian, Forecast x untuk bulan september 2017 adalah 10 Y = 160.364 + 904 ( 10 ) Y = 169.404(Forecasting) Data Aktual Penjualan = 139.841
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 139.841    −  169.404
139.841 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0.2114)𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟐𝟏. 𝟏𝟒%
Selanjutnya data yang diujikan adalah data penjualan bulan oktober 2017 maka n = 11 dan selanjutnya terhadap persamaan yang terbentuk dapat dicari penyelesaiannya melalui metode eliminasi ataupun metode substitusi.
(I)  1.784.159  =  11a + b (55)
[x 5] (II) 8.872.442  =  55a + b (385)
[x 1]
8.920.795  =  55a + 275b 8.872.442  =  55a + 385b 48.353  =  - 110b b  =  -440
Substitusikan b  =  -440 (I) 1.784.159  =  11a + 55b 11a  =  1.784.159 – (-24.200) = 1.808.359 a  =  1.808.359/ 11 a  =  164.396 Maka, persamaan trend -nya a + b (x) : Y = 164.396 + (-440)( x ) Dengan demikian, Forecast x untuk bulan oktober 2017 adalah 11 Y = 164.396 + (-440)( 11) Y = 159.556(Forecasting) Data Aktual Penjualan = 137.103
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡
| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 137.103   −  159.556 137.103 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0.1637)𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟏𝟔. 𝟑𝟕%
Tabel 3. Hasil Metode Trend Moment Bulan (Skala Waktu) Penjualan (Y) X XY X 2 Ramalan MAPE November 2016 168.313 0 0 0 - - Desember 2016 186.710 1 186.710 1 - - Januari 2017 115.086 2 230.172 4 - - Februari 2017 161.973 3 485.919 9 103.475 36,12% Maret 2017 141.126 4 564.504 16 135.361 4,08% April 2017 179.157 5 895.785 25 130.909 26,93% Mei 2017 209.084 6 1.254.504 36 155.165 25,79% Juni 2017 164.793 7 1.153.551 49 184.957 12,24% Juli 2017 159.797 8 1.278.376 64 179.636 12,42% Agustus 2017 158.279 9 1.424.511 81 173.895 9,87% September 2017 139.841 10 1.398.410 100 169.404 21,14% Oktober 2017 137.103 11 1.508.133 121 159.556 16,37% Sumber : Hasil Penelitian (2017)
Setelah hasil dari metode diketahui maka diubah ke dalam bentuk grafik membandingkan penjualan aktual dengan ramalan menggunakan metode trend moment .
Gambar 1. Grafik Penj. Aktual dan Ramalan Metode Trend Moment Sumber : Hasil Penelitian (2017)
Dengan hasil diatas diperoleh kesimpulan metode trend moment memiliki tingka t error dengan meniliki dari hasil MAPE tertinggi dengan keakurasian sebesar 4.08% dan terendah dengan keakurasian sebesar 36.12% .Selanjutnya data penjualan yang di paparkan pada table IV.1 akan diolah kembali menggunaka nmetode simple moving average sebagai  nilai  pembanding  dengan  metode  sebelumnya  dengan  perhitungannya  adalah  sebagai  berikut  : Metode simple moving average menggunakan persamaan
St + 1 = 𝑋 𝑡 +𝑋 𝑡−1 + ...𝑋 𝑡−𝑛+1 𝑛 .
Data yang diujikan adalah data penjualan bulan februari 2017 dengan amatan 3 bulan sebelumnya : Februari
2017 = 168.313+ 186.710+ 115.086
3 = 156.703 (Forecasting)
Data Aktual Penjualan = 161.973
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  dibandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡
| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 161.973 − 156.703
161.973 )| 𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 15.539 161.973 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0,0325)𝑥 100 %

## 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟑. 𝟐𝟓 %
Selanjutnya data yang diujikan adalah data penjualan bulan maret 2017 dengan amatan 3 bulan sebelumnya : Maret
2017 = 186.710+  115.086 +  161.973 3
= 154.590 (Forecasting)
Data Aktual Penjualan = 141.126
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 141.126  − 154.590
141.126 )| 𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0,0954)𝑥 100 %
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟗. 𝟓𝟒 %
Selanjutnya data yang diujikan adalah data penjualan bulan april 2017 dengan amatan 3 bulan sebelumnya: April
2017 = 115.086 +   161.973  +   141.126
3 = 139.395 (Forecasting)
Data Aktual Penjualan = 179.157
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 179.157   − 139.395
179.157
)| 𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0,2219)𝑥 100 %
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟐𝟐. 𝟏𝟗 %
Selanjutnya data yang diujikan adalah data penjualan bulan mei 2017 denganamatan 3 bulansebelumnya : Mei
2017 = 161.973  +    141.126   +    179.157
3 = 160.752 (Forecasting)
Data Aktual Penjualan = 209.084
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 209.084  − 160.752 209.084 )| 𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0,2312)𝑥 100 %
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟐𝟑. 𝟏𝟐 %
Selanjutnya data yang diujikan adalah data penjualan bulan juni 2017 dengan amatan 3 bulan sebelumnya :
Juni
2017 = 141.126 +     179.157    +    209.084
3 = 176.456 (Forecasting)
Data Aktual Penjualan = 164.793
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 164.793  − 176.456 164.793 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0,0708)𝑥 100 %

## 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟕. 𝟎𝟖 %
Selanjutnya data yang diujikan adalah data penjualan bulan juli 2017 denganamatan 3 bulansebelumnya : Juli
2017 = 179.157 +      209.084     +     164.793 3 = 184.345 (Forecasting)
Data Aktual Penjualan = 159.797
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 159.797   − 184.345
159.797 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0,1536)𝑥 100 % 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟏𝟓. 𝟑𝟔 %
Selanjutnya data yang diujikan adalah data penjualan bulan agustus 2017 dengan amatan 3 bulan sebelumnya : Agustus 2017 = 209.084  +  164.793  +   159.797
3 = 177.891 (Forecasting)
Data Aktual Penjualan = 158.279
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 158.279   −  177.891 158.279 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0,1239)𝑥 100 % 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟏𝟐. 𝟑𝟗 %
Selanjutnya data yang diujikan adalah data penjualan bulan september 2017 dengan amatan 3 bulan sebelumnya : September 2017 = 164.793   +  159.797   +   158.279 3 = 160.956 (Forecasting)
Data Aktual Penjualan = 139.841
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100% 𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 139.841    −   160.956 139.841 )| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0,1510)𝑥 100 % 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟏𝟓. 𝟏𝟎 %
Selanjutnya data yang diujikan adalah data penjualan bulan oktober 2017 denganamatan 3 bulansebelumnya : Oktober 2017 = 159.797  +  158.279  +   139.841
3 = 152.639 (Forecasting)
Data Aktual Penjualan = 137.103
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  ramalan  maka  akan  di  bandingkan  dengan  data  aktual  penjualan  dengan persamaan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) untuk melihat ketepatan metode :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝐴 𝑡 | 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |( 137.103    −   152.639 137.103
)| 𝑥 100%
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (0,1133)𝑥 100 % 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝟏𝟏. 𝟑𝟑 %
Tabel 4. Hasil metode Simple Moving Average Bulan (Skala Waktu) Penjualan Ramalan Simple Moving Average MAPE November 2016 168.313 - - Desember 2016 186.710 - - Januari 2017 115.086 - - Februari 2017 161.973 156.703 3,25% Maret 2017 141.126 154.590 9,54% April 2017 179.157 139.395 22,19% Mei 2017 209.084 160.752 23,12% Juni 2017 164.793 176.456 7,08% Juli 2017 159.797 184.345 15,36% Agustus 2017 158.279 177.891 12,39% September 2017 139.841 160.956 15,10% Oktober 2017 137.103 152.639 11,33% Sumber : Hasil Penelitian (2017)
Setelah hasil dari metode simple moving average diketahui maka diubah ke dalam bentuk grafik membandingkan penjualan aktual dengan ramalan menggunakan metode simple moving average .
Gambar 2. Grafik Penj. Aktual dan Ramalan Metode Simple Moving Average Sumber : Hasil Penelitian (2017)
Dengan  hasil  diatas  diperoleh  kesimpulan  metode simple  moving  average memiliki  tingkat error hasil  MAPE tertinggi  dengan  keakurasian  sebesar  3.25%  dan  terendah  dengan  keakurasian  sebesar  23.12%.Dengan membandingkan  metode Trend  Moment dengan  metode Simple  Moving  Average maka  diketahuihasil  MAPE tingkat  keakurasian  tertinggi  3.25%  dan  terendahnya  23.12%  menggunakan  metode Simple  Moving  Average. Sedangkan metode Trend Moment memperoleh hasil MAPE tertinggi 4.08% dan terendah 36.12 %. Oleh karena itu  metode Simple  Moving  Average lebih  unggul  memprediksi  penjualan  ayam  broiler  pada  CV.  MerdekaAdi Perkasa. Kemudian data penjualan ayam broiler tersebut akan diolah untuk memprediksi beberapa bulan kedepan yang akan di urai perhitungan menggunakan metode Single Moving Average di bawah ini.
Untuk mencari data yang diujikan adalah data prediksi penjualan bulan November 2017 dengan amatan 3 bulan sebelumnya :
November 2017 = 158.279 +  139.841  +   137.103 3 =
145.074 (Forecasting)
Diketahui hasil dari peramalan sekitar 145.074 ayam broiler yang terjual pada bulan November 2017 jika ditarik peramalan  yang  terjadi  saat  bulan  Oktober  2017  yaitu  berkisar  152.639  ayam  broiler  yang  akan  terjual.  Maka terjadi  penurunan  untuk  penjualan  berikutnya.  Pada  metode single  moving  average ini  bergantung  juga  data penjualan aktual pada setiap bulannya agar dapat menentukan prediksi penjualan ayam broiler pada bulan yang akan datang. Jika menggunkan metode Trend Moment maka peramalan yang akan datang sebagai berikut :
(I)  1.921.262  = 12a + b (66)
[x 11]
(II) 10.380.575 = 66a + b (506)
[x 2] 21.133.882= 132a + 726b
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 2, No 3, Juli 2018 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 76-90
20.761.150= 132a + 1.012b 372.732= -286b b    = 1.303 Substitusikan b = 1.303 1.921.262  = 12a + 66b 12a = 1.921.262 +85.998= 2.007.260 a = 2.007.260/ 12 a = 167.272
Maka, persamaan trend -nya a + b (x) : Y = 167.272+ 1.303 ( x )
Dengan demikian, Forecast penjualan untuk kuartal ke n nilai  x-nya  mengikuti  nilai  x setelah bulan Oktober x =11 maka bulan selanjutnya dengan nilai x = 12,13,14 dst.
Gambar 3. Grafik RamalanPenjualan Ayam Broiler Sumber : Hasil Penelitian (2017)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian pembahasan pada  bab-bab sebelumnya  maka dapat diambil kesimpulan terhadap penelitian prediksi penjualan ayam broiler pada CV. Merdeka Adi Perkasa sebagai berikut :
1. Metode trend  moment memperoleh  hasil  MAPE  tertinggi  4.08%  dan  terendah  36.12%  sedangkan  metode simple moving average memperoleh hasil MAPE tertinggi 3.25% dan terendahnya 23.12%.
2. Metode simple  moving  average lebih  unggul  memprediksi  penjualan  ayam  broiler  pada  CV.  Merdeka  Adi Perkasa dibandingkan dengan metode trend moment .

## REFERENCES
[1] Abdullah, Thamrin dan Francis Tantri. 2012. Manajemen Pemasaran. Depok : PT Raja Grafindo Persada.
[2] Arikunto, Suharsimi. 2010. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik . Jakarta : Rineka Cipta.
[3] Gusdian, Eby, Abdul Muis, Arifuddin Lamusa. 2016. “PERAMALAN PERMINTAAN PRODUK ROTI PADA INDUSTRI “TIARA RIZKI” DI KELURAHAN BOYAOGE KECAMATAN TATANGA KOTA PALU”.  e-Journal Agrotekbis 4 (1) :97-105.
[4] Heizer, J. & Render, B. 2011. Operations Management. Tenth Edition. Pearson, New Jersey, USA.
[5] Nurlifa, Alfian dan Sri Kusumadewi. 2017. “Sistem Peramalan Jumlah Penjualan Menggunakan Metode Moving Average Pada Rumah Jilbab Zaky”.  JURNAL INOVTEK POLBENG - SERI INFORMATIKA , VOL. 2,  NO. 1.
[6] Ratningsih.  2017.  “Forecasting  Penjualan  Rumah  Dengan  Menggunakan  Metode Trend  Moment Pada  PT.Rumakita  Prima  Karsa”. Jurnal Perspektif, Vol. XV, No. 1.
[7] Riduwan. 2010. Metode dan Teknik Menyusun Tesis . Bandung : Alfabeta.
[8] Satzinger, Jackson, Burd.  2010.  “ System Analisis and Design Process ”. USA : Course Technology, Cengage Learning.
[9] Sugiyono. 2010. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D . Bandung. Alfabeta.
[10] Turban, E,. et al. 2007. Decision Support and Business Intelligence Systems (7 th Edition). New Delhi : Pearson Prentice Hall.
[11] J. Simarmata, Rekayasan Perangkat Lunak . Bandung: Andi Offset, 2015.
[12] H.  Utari,  M.  Mesran,  and  N.  Silalahi,  “Perancangan  Aplikasi  Peramalan  Permintaan  Kebutuhan  Tenaga  Kerja  Pada  Perusahaan Outsourcing Menggunakan Algoritma Simple Moving Average,” J. Times (Technology Informatics Comput. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 1– 5, 2016.
[13] S.  Barus,  V.  M.  Sitorus,  D.  Napitupulu,  M.  Mesran,  and  S.  Supiyandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengangkatan  Guru  Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 2, no. 2, pp. 10– 15, 2018.