## ANALISIS FAKTOR PENYEBAB PERBEDAAN FLUKTUASI DATA AKTUAL PENJUALAN BARANG DENGAN HASIL FORECASTING MENGGUNAKAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Ni Putu Surya Widitriani Program Studi Teknik Informatika STMIK STIKOM Indonesia Email: widitrianisurya@gmail.com
Ida Bagus Ary Indra Iswara
Program Studi Teknik Informatika STMIK STIKOM Indonesia Email: indraiswara@stiki-indonesia.ac.id
Wayan Gede Suka Parwita
Program Studi Teknik Informatika STMIK STIKOM Indonesia Email: gede.suka@gmail.com

## ABSTRAK
Peramalan  merupakan  seni  dan  ilmu  dalam  memprediksi  sesuatu  di  masa  yang  akan  datang. Proses peramalan akan melibatkan data historis pada masa lampau (seperti data penjualan tahun lalu) dan memproyeksikan  data  tersebut  pada  masa  mendatang  dengan  pemodelan  matematika.  Peramalan digunakan pada PT. Puri Wira Mahkota untuk menentukan kuantitas produk yang seharusnya disediakan oleh unit produksi pusat melalui kantor cabang selaku pihak distributor. Nilai ramalan yang dihasilkan akan ditinjau  tingkat  akurasinya  melalui  grafik  perbandingan  tingkat  fluktuasi  hasil  ramalan  dengan  data observasi yang diperoleh. Hasil dari model peramalan naif harus menjadi dasar untuk menentukan apakah nilai ramalan dikatakan bagus (akurat). Tidak digunakan untuk menetapkan target peramalan yang bersifat sewenang-wenang (seperti Mean Absolute Percentage Error < 10% dikatakan "Sempurna", Mean Absolute Percentage  Error  <  20%  dikatakan  "Bagus")  tanpa  adanya  konteks  kemampuan  peramalan  dari  data observasi.  Jika  hasil  peramalan  yang  diperoleh  lebih  buruk  dari  peramalan  naif  (berarti  dapat  dikatakan sebagai hasil ramalan yang "Buruk"), maka jelas proses peramalan perlu ditingkatkan. Hasil yang buruk dan tidak sesuai dengan data aktual tersebut dapat disebabkan oleh beberapa faktor yang kemudian dianalisis untuk peningkatan proses peramalan dengan tujuan memperoleh hasil yang mendekati akurat.
Kata kunci: peramalan naif, akurasi peramalan, SES, MAPE

## ABSTRACT
Forecasting is the art and science of predicting something in the future. The forecasting process will involve historical data in the past (such as last year's sales data) and projecting them into the future with a mathematical modeling. Forecasting is used at PT. Puri Wira Mahkota to determine the quantity of products  that  should  be  provided  by  the  primary  production  unit  through  the  branch  office  as  the distributor. The resulting forecast value will be reviewed for accuracy through the comparison graph of the fluctuation  level  of  the  forecast  results  with  the  observation  data  obtained.  The  results  of  the  naive forecasting  model  must  be  the  basiline  for  determining  whether  the  forecast  value  is  said  to  be  good (accurate).  It  is  not  used  to  set  arbitrary  forecasting  targets  (such  as  Mean  Absolute  Percentage  Error <10% is said to be "Perfect", Mean Absolute Percentage Error < 20% is said to be "Good") without the context  of forecasting capabilities  from observational data. If the  forecasting  results obtained are  worse than  naive  forecasting  (it  means  can  be  said  as  a  "bad"  forecast  result),  then  obviously  the  forecasting
process needs to be improved. Those bad results and inapropriate with the actual data can be caused by several factors which are then analyzed to improve the forecasting process with the  aim of obtaining the results that are close to accurate.
Keywords: naïve forecast, forecasting accuracy, SES, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
PT. Puri Wira Mahkota adalah perusahaan distributor yang bergerak di industri suku cadang kendaraan bermotor.  Tidak  hanya  berfokus  pada  proses  distribusi,  PT.  Puri  Wira  Mahkota  juga  memproduksi  dan mengembangkan produk-produk yang mereka pasarkan dengan Branding Name ”WIN”. Selain memiliki manajemen  pusat  yang  berdomisili  di  daerah  Surabaya-Jawa  Timur,  perusahaan  ini  juga  memiliki  unit produksi pusat  yang berdomisisli di daerah yang sama dan juga beberapa kantor cabang ( Branch Office ) yang  dilengkapi  dengan  fasilitas  ruang  penyimpanan/gudang  tersendiri  yang  telah  tersebar  di  seluruh wilayah Indonesia. Salah satu kantor cabang sekaligus yang menjadi objek pada penelitian ini adalah PT. Puri Wira Mahkota Kantor Cabang Denpasar yang terletak di daerah Denpasar Barat-Bali.
Berdasarkan  hasil peninjauan lapangan yang  telah dilakukan pada PT. Puri  Wira  Mahkota  Cabang Denpasar  menunjukkan  bahwa,  salah  satu  kegiatan  operasional  dari  perusahaan  ini  yaitu  proses  order mingguan  barang  yang  dilakukan  oleh  kantor  cabang  untuk  dikirim  ke  unit  produksi  pusat  dibuat  tanpa menggunakan proses kalkulasi dengan rumus yang pasti, hanya sebatas mengira-ngira atau menaksir berapa kemungkinan kuantitas dari suatu produk akan terjual pada periode yang akan datang. Dengan penyusunan order mingguan yang sedemikian rupa tentu dapat memberikan beberapa dampak seperti : ketidak sesuaian antara  produk  yang  harus  tersedia  untuk  dipasarkan  dengan  permintaan  aktual  pelanggan,  menimbulkan ketidak stabilan jumlah produksi barang oleh unit produksi pusat dan juga dapat berdampak pada gudang cabang selaku pihak distributor yang akan mengalami out of stock apabila barang dengan tingkat penjualan yang  rendah  diproduksi  dengan  kuantitas  yang  besar  dan overload  stock apabila  barang  dengan  tingkat penjualan yang tinggi diproduksi dengan kuantitas yang kecil.
Oleh sebab itu PT. Puri Wira Mahkota membutuhkan suatu proses perhitungan yang dapat digunakan untuk meramalkan ( forecasting ) berapa kuantitas dari masing-masing produk yang seharusnya disusun pada order  mingguan  barang  dan  nantinya  akan  diproduksi  oleh  unit  produksi  pusat.  Perhitungan  ramalan tersebut  diterapkan  menggunakan  pemodelan Single  Exponential  Smoothing dimana  tahapan  dari pemodelan tersebut dimulai dari penentuan nilai parameter ramalan, perhitungan ramalan, dan perhitungan tingkat  akurasi  ramalan  sehingga  akan  menghasilkan  laporan  ramalan  persediaan  barang  yang  nantinya dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan oleh pihak manajemen perusahaan.
Namun  dari  proses  perhitungan  peramalan  yang  telah  dilakukan  belum  tentu  menghasilkan  nilai kuantitas yang sesuai atau presisi dengan data observasi yang diperoleh. Perbedaan antara data hasil ramalan dengan  data  aktual  pada  pemodelan  yang  diimplementasikan  tersebut  dapat  disebabkan  oleh  beberapa faktor.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Gambaran Umum Tahapan Penelitian
Secara  umum  tahapan  atau  proses  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  diawali  dari  proses pengumpulan data penjualan masing-masing produk setiap bulannya. Setelah itu dilanjutkan dengan proses rekapitulasi data  penjualan tersebut sehingga menjadi data detail penjualan produk.  Data detail penjualan dari  masing-masing  produk  tersebut  digunakan  untuk  menentukan  nilai  alpha  optimal  terlebih  dahulu melalui  perhitungan Golden  Section .  Nilai  alpha  optimal  yang  diperoleh  melalui  perhitungan Golden Section serta  detail  penjualan  produk  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  melakukan  proses  peramalan persediaan  barang  menggunakan  pemodelan Single  Exponential  Smoothing .  Apabila  telah  menemukan hasil  ramalan  untuk  keseluruhan  produk,  selanjutnya  akan  dilakukan  proses  perhitungan  tingkat  akurasi ramalan dengan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ). MAPE dapat dibagi menjadi beberapa tahapan untuk mempermudah proses perhitungan tingkat akurasi ramalan. Terlebih dahulu menemukan Error atau
tingkat kesalahan ramalan, kemudian setelah menemukan nilai Error dari suatu ramalan akan dilanjutkan dengan menentukan Percentage Error atau PE dari tingkat kesalahan tersebut. Setelah menemukan nilai PE dilanjutkan dengan menentukan Absolute Percentage Error atau APE dengan cara mengubah semua nilai PE ke dalam bentuk absolute kemudian menentukan nilai Mean Absolute Percentage Error atau MAPE. Hasil perhitungan peramalan dan perhitungan tingkat akurasi ramalan akan disusun dalam bentuk laporan yang akan digunakan untuk menganalisis tingkat fluktuasi data hasil ramalan terhadap data aktual penjualan masing-masing  barang.  Proses  analisis  perbandingan  tingkat  fluktuasi  grafik  tersebut  akan  menghasilkan hipotesis  mengenai  faktor-faktor  apa  saja  yang  menyebabkan  timbulnya  perbedaan  fluktuasi  antara  data hasil  ramalan  dengan  data  aktual  penjualan  yang  diperoleh.  Kemudian  hipotesis  tersebut  akan  ditinjau kembali  untuk  peningkatan  proses  peramalan  persediaan  barang.  Penjelasan  mengenai  tahapan  tersebut dapat divisualisasikan secara ringkas pada gambar 1.

## Gambar 1. Gambaran Umum Tahapan Penelitian

## 2.2 Peramalan
Peramalan adalah suatu seni dan ilmu pengetahuan dalam memprediksi peristiwa-peristiwa pada masa mendatang.  Peramalan  akan  melibatkan  pengambilan  data  historis  (seperti  penjualan  tahun  lalu)  dan memproyeksikan mereka ke masa yang akan datang dengan model matematika (1). Peramalan ( forecast ) adalah  pernyataan  mengenai  nilai  yang  akan  datang  dari  variabel  seperti  permintaan.  Artinya  ramalan adalah prediksi mengenai masa depan (2).  Peramalan akan memberikan informasi tentang apa pun yang akan terjadi di masa depan. Data historis akan digunakan sebagai referensi dalam memprediksi data masa depan (3)

## 2.3 Single Exponential Smoothing
Peramalan  Penghalusan  Eksponensial  ( Exponential  Smoothing )  merupakan  salah  satu  kategori metode time series yang menggunakan pembobotan data masa lalu untuk melakukan peramalan. Besarnya bobot berubah menurun secara eksponensial bergantung pada data histori. Peramalan dengan Metode Single Exponential  Smoothing atau  Metode  Pemulusan  Eksponensial  Tunggal  dilakukan  dengan  memasukkan prakiraan permintaan sekarang dengan data permintaan nyata atau data permintaan actual kedalam rumus Exponential Smoothing (1)

## 2.4 Golden Section
Optimasi Golden Section menentukan titik pencarian selanjutnya berdasarkan dengan kriteria sebagai berikut: jika f ( X 1 ) < f ( X 2 ),  maka  nilai  maksimum akan terletak  diantara  [ X 1 , b]. nilai maksimum tersebut akan digunakan  sebagai interval bara pada iterasi selanjutnya, di  sisi lain, jika f ( X 1 ) > f ( X 2 ), [a, X 2 ]  akan
dilanjutkan pada iterasi selanjutnya. Interval baru selalu 0,618 kali dari interval aslinya. Proses tersebut akan diulang secara terus menerus hingga jarak antara X 1 dan X 2 mendekati presisi (4).

## 2.5 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) dihitung menggunakan nilai absolut persentase kesalahan pada  setiap  periode  kemudian  dibagi  dengan  jumlah  data  observasi  yang  dimiliki.  Kemudian  persentase yang diperoleh  akan  dirata-ratakan.  Pendekatan  ini  sesuai digunakan ketika nilai prediksi yang diperoleh memiliki fluktuasi yang signifikan dalam mengevaluasi tingkat akurasi ramalan (5).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam proses perhitungan peramalan hasil atau nilai yang diperoleh belum tentu sesuai dengan data aktual  yang  digunakan,  dan  hal  tersebut  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor.  Pada  penelitian  ini, beberapa  faktor  yang  dianggap  dapat  mempengaruhi  perbedaan  antara  fluktuasi  data  aktual  penjualan barang dengan data hasil forecasting menggunakan pemodelan single exponential smoothing adalah sebagai berikut:

## 3.1 Tingkat Permintaan (Demand)
Tingkat permintaan ( demand ) pangsa pasar yang bervariatif terhadap masing-masing produk sangat berpengaruh terhadap kesenjangan antara hasil ramalan yang diperoleh dengan data aktual yang diperoleh. Hal  tersebut  dapat  diuraikan  secara  ringkas  seperti,  hasil  perhitungan  ramalan  suatu  produk  dengan melibatkan data historis penjualan pada periode sebelumnya menunjukkan nilai kuantitas yang besar untuk periode  mendatang,  namun  secara  aktual  nilai  kuantitas  barang  yang  terjual  lebih  rendah  dari  data  hasil ramalan yang diperoleh. Hal tersebut tentu menimbulkan kesenjangan antara data aktual dengan data hasil ramalan. Seperti yang divisualisasikan pada gambar 2.

## Gambar 2. Grafik Fluktuasi Faktor Tingkat Permintaan (Demand)
Gambar  2.  merupakan  grafik  perbandingan  fluktuasi  antara  data  aktual  dengan  data  hasil  ramalan untuk 1 sampling produk yaitu “ Fr/Rr Winker Assy V-Ixion ” menggunakan pemodelan single exponential smoothing dengan  optimasi Golden  Section ,  dimana  sebagai  contoh  pada  gambar  tersebut  menunjukkan titik tertinggi dari hasil ramalan pada titik ke-25 atau pada periode Januari 2018 sebesar 871 pcs sementara untuk  data  aktual  penjualan  pada  periode  yang  sama  adalah  sebesar  441  pcs,  kesenjangan  tersebut
menimbulkan  kondisi  dimana  hasil  ramalan  yang  diperoleh  ternyata  lebih  tinggi  daripada  permintaan ( demand ) pangsa pasar dengan selisih kuantitas sebesar 430 pcs.
Kemudian untuk titik tertinggi dari data aktual penjualan ditunjukkan pada titik ke-8 dan pada titik ke- 24  atau  pada  periode  Agustus  2016  dan  Desember  2017  sebesar  1.192  pcs,  sementara  untuk  data  hasil ramalan yang diperoleh pada  masing-masing periode  tersebut adalah pada periode Agustus 2016 sebesar 643 pcs dan menimbulkan selisih kuantitas sebesar 549 pcs dan data hasil ramalan untuk periode Desember 2017 sebesar 672 pcs menimbulkan selisih kuantitas sebesar 520 pcs. Kondisi tersebut menunjukkan bahwa hasil ramalan yang diperoleh lebih rendah dari permintaan ( demand) pangsa pasar.
3.2 Kondisi NPL (Nett-Price List)
Penentuan  harga  jual  ( Nett-Price  List )  produk  yang  akan  didistribusikan  pada  pelanggan  dapat memberi dampak pada fluktuasi penjualan produk tersebut. Apabila harga jual yang ditentukan manajemen pusat tidak sesuai dengan kondisi market segment maka besar kemungkinan perusahaan akan mengalami penurunan  penjualan  atau  bahkan  kerugian.  Hal  tersebut  juga  akan  berdampak  pada  hasil  ramalan  dari masing-masing produk. Semisalnya, suatu produk pada perhitungan peramalan telah menemukan kuantitas produksi  untuk  beberapa  periode  mendatang  dan  jumlah  produk  tersebut  sudah  tersedia  pada  gudang cabang,  namun  pada  suatu  periode  berjalan  harga  jual  ( net-price list)  dari  produk  tersebut  mengalami perubahan  yang  menyebabkan  terjadinya  penurunan  tingkat  penjualan,  hal  tersebut  tentu  akan menimbulkan  ketidak  sesuaian  antara  hasil  ramalan  yang  diperoleh  sebelumnya  dengan  data  aktual penjualan barang pada periode tersebut. Seperti yang divisualisasikan pada gambar 3.

## Gambar 3. Grafik Fluktuasi Faktor Kondisi NPL (Nett-Price List)
Gambar  3.  merupakan  grafik  perbandingan  fluktuasi  antara  data  aktual  dengan  data  hasil  ramalan untuk  1  sampling  produk  yaitu  “ Front  Handle  Cover  Absolute  Revo  Hitam ”  menggunakan  pemodelan single  exponential  smoothing dengan  optimasi Golden  Section ,  dimana  sebagai  contoh  pada  gambar tersebut  menunjukkan  proses  perhitungan  peramalan  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  menemukan kuantitas  sebesar  877  pcs  pada  titik  ke-13  atau  pada  periode  Januari  2017,  namun  saat  periode  berjalan pihak manajemen pusat melakukan upgrading harga jual yang dirasa kurang sesuai dengan kondisi market segment sehingga  menyebabkan  penurunan  tingkat  penjualan  pada  periode  Januari  2017  yang  hanya mencapai 181 pcs. Kesenjangan tersebut menimbulkan selisih antara data hasil ramalan dengan data aktual penjualan sebesar 696 pcs.

## 3.3 Cross-Selling & Up-Selling
Cross-Selling merupakan  teknik  menjual  sebuah  produk  atau  jasa  tertentu,  kemudian  menawarkan produk-produk  lainnya  yang  berbeda.  Sementara Up-Selling merupakan  teknik  menjual  produk  tertentu agar  bernilai  jual  lebih  dengan  tambahan  manfaat,  keunggulan  atau  garansi  yang  dirasa  lebih menguntungkan  pembeli/pelanggan. cross-selling dan up-selling dapat  mempengaruhi  perbedaan  tingkat fluktuasi  antara  data  hasil  ramalan  dengan  data  observasi  yang  diperoleh.  Sebagai  contoh  “Produk  A” memiliki  data  aktual  penjualan  yang  rendah  pada  suatu  periode.  Hal  tersebut  tentu  akan  mempengaruhi hasil ramalan pada periode mendatang karena proses peramalan yang melibatkan data historis pada periode sebelumnya,  namun  setelah  menerapkan  teknik cross-selling dengan  menawarkan  “Produk  B”  tingkat fluktuasi  penjualan  dan  hasil  ramalan  dari  “Produk  A”  pada  periode  mendatang  dapat  mengalami peningkatan. Tidak hanya pada “Produk A”, hal tersebut juga akan mempengaruhi fluktuasi penjualan dan hasil ramalan dari “Produk B” (mengalami peningkatan)
Sebagai contoh untuk up-selling , tingkat flutuasi baik fluktuasi data penjualan dan data ramalan dari “Produk A” mengalami penurunan pada suatu peride yang dapat memberi dampak pada tingkat fluktuasi periode  mendatang,  dengan  teknik up-selling yang  diterapkan,  yaitu  meningkatkan  keunggulan  dari “Produk A” (kualitas dan garansi) maka hal tersebut memungkinkan tingkat fluktuasi dari “Produk A” akan mengalami peningkatan pada periode mendatang

## Gambar 4. Grafik Fluktuasi Faktor Cross-Selling & Up-selling
Gambar  4.  merupakan  grafik  perbandingan  fluktuasi  antara  data  aktual  dengan  data  hasil  ramalan untuk  2  sampling  produk  yaitu  “ Aerosol  (D.23)  Black ” dan  “ Aerosol  (D.24)  Black  Doff ” menggunakan pemodelan single  exponential  smoothing dengan  optimasi Golden  Section ,  dimana  sebagai  contoh  pada gambar tersebut menunjukkan data aktual penjualan terendah dari 2 sampling produk yang digunakan pada titik ke-25 yaitu pada periode Januari 2018 dengan kuantitas penjualan masing-masing sebesar 34 pcs untuk produk “ Aerosol (D.23) Black ” dan 78 pcs untuk produk “ Aerosol (D.24) Aerosol Black Doff ” . Hal tersebut berdampak pada hasil ramalan masing-masing produk pada periode mendatang yang divisualisasikan pada titik ke-26 pada periode Februari 2018. Hasil ramalan untuk produk 1 dari 1.189 pcs menjadi 749 pcs dan menimbulkan selisih kuantitas ramalan sebesar 440 pcs, kemudian hasil ramalan untuk produk 2 dari 873 pcs menjadi 569 pcs dan menimbulkan selisih kuantitas ramalan sebesar 304 pcs. Setelah diterapkan teknik cross-selling fluktuasi penjualan untuk periode ke-26 (Februari 2018) mengalami peningkatan untuk produk 1 menjadi 1.260 pcs dan produk 2 menjadi 705 pcs. Data aktual penjualan pada titik ke-26 berbeda dengan data  hasil  ramalan  yang  diperoleh  sebelumnya  namun  dapat  menunjukkan  perbedaan  tingkat  fluktuasi sebelum dan sesudah adanya proses cross-selling Dampak dari proses up-selling pada proses peramalan persediaan barang dapat dilihat pada titik ke-28 atau pada periode April 2018 dimana hasil ramalan yang diperoleh untuk masing-masing produk yaitu 913 pcs  untuk  “Produk  1”  dan  615  pcs  untuk  “Produk  2”,  namun  setelah  diterapkan  teknik up-selling pada kedua produk tersebut, tingkat fluktuasi penjualan untuk periode April 2018 mengalami peningkatan. Untuk
“Produk 1” data penjualan barang mencapai 3207 pcs dan menimbulkan selisih dengan data hasil ramalan sebesar  2.294  pcs  dan  untuk  “Produk  2”  data  penjualan  barang  mencapai  2.220  pcs  dan  menimbulkan selisih  dengan  data  hasil  ramalan  sebesar  1.605  pcs.  Berdasarkan  selisih  kuantitas  yang  diperoleh, menunjukkan bahwa faktor cross-selling dan up-selling sangat berpengaruh terhadap kesenjangan fluktuasi antara data hasil ramalan dengan data aktual penjualan.

## 3.4 Persaingan Kompetitor
Persaingan  kompetitor  dapat  mempengaruhi  perbedaan  fluktuasi  antara  data  hasil  ramalan  dengan data  aktual  penjualan  barang.  Secara  ringkas  dapat  dijelaskan  seperti,  pada  suatu  periode  “Produk  A” memiliki hasil ramalan yang tinggi. Namun data aktual penjualan dari “Produk A” lebih rendah dari data hasil  ramalan  yang  diperoleh  dikarenakan  pihak  kompetitor  juga  menjual  produk  tetapi  menawarkan kelebihan  dari  segi  pemberian garansi dan jaminan untuk  setiap kerusakan barang,  potongan harga yang diberikan, pelayanan lebih yang diberikan kepada pelanggan “ entertain customer ”.

## Gambar 5. Grafik Fluktuasi Faktor Persaingan Kompetitor
Gambar  5.  merupakan  grafik  perbandingan  fluktuasi  antara  data  aktual  dengan  data  hasil  ramalan untuk  1  sampling  produk  yaitu  “ Rear  Handle  Cover  Supra  FIT  New ”  menggunakan  pemodelan single exponential  smoothing dengan  optimasi Golden  Section ,  dimana  sebagai  contoh  pada  gambar  tersebut menunjukkan data hasil ramalan yang diperoleh pada titik ke-37 atau pada periode Januari 2019 sebesar 618 pcs.  Namun  karena  berbagai  jenis  persaingan  dengan  pihak  kompetitor  pada  periode  berjalan,  fluktuasi penjualan  dari  “Produk Rear  Handle  Cover  Supra  FIT  New ”  tidak  mendekati  data  hasil  ramalan  yang diperoleh pada periode tersebut. Untuk data aktual penjualan yang diperoleh “Produk Rear Handle Cover Supra  FIT  New ”  pada  titik  ke-37  atau  pada  periode  Januari  2019  hanya  sebesar  66  pcs.  Kesenjangan tersebut menimbulkan selisih kuantitas antara data hasil ramalan dengan data aktual penjualan sebesar 552 pcs.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan dari penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini berfokus pada faktor-faktor yang  menyebabkan perbedaan antara data hasil ramalan dengan data aktual penjualan. Tahapan  penelitian  dimulai  dari  proses  pengumpulan  dan  analisis  data,  kemudian  proses  implementasi perhitungan Golden  Section untuk  menentukan  nilai  alpha  optimal,  setelah  itu  perhitungan  ramalan menerapkan  pemodelan Single  Exponential  Smoothing dan  perhitungan  tingkat  akurasi  ramalan menggunakan MAPE. Hasil ramalan yang diperoleh tidak selalu sesuai dengan data aktual penjualan yang
ada.  Hal  tersebut  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  seperti:  tingkat  permintaan (demand) ,  kualitas  NPL ( Nett-Price List ), tingkat Cross-Selling dan Up-Selling , persaingan kompetitor.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis ingin mengucapkan terimakasih kepada dosen-dosen STMIK STIKOM Indonesia yang telah membimbing dan membantu pada proses penelitian ini.  Terimakasih  juga penulis ucapkan kepada pihak manajemen  dan  jajaran staff dari  PT.  Puri  Wira  Mahkota  Cabang  Denpasar  yang  telah  membantu menyediakan data yang diperlukan terkait dengan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   Heizer J, Render B. Manajemen Operasi  Manajemen Keberlangsungan dan Rantai Pasokan. Edisi 11. Jakarta: Salemba Empat; 2015.
2.   Stevenson WJ, Chuong SC. Operations Management an Asian Perspective. Jakarta: Salemba Empat; 2013.
3.   Kurniasih N, Ahmar AS, Hidayat DR, Agustin H, Rizal E. Forecasting Infant Mortality Rate for China: A Comparison between α-Sutte Indicator, ARIMA, and Holt-Winters. J Phys Conf Ser. 2018;1028(1):6–12.
4.   Shi  JY, Zhang DY, Ling  LT, Xue F, Li  YJ, Qin ZJ, et  al. Dual-algorithm maximum power point tracking control method for photovoltaic systems based on grey wolf optimization and golden-section optimization. J Power Electron. 2018;18(3):841–52.
5.   Khair U, Fahmi H, Hakim S Al, Rahim R. Forecasting Error Calculation with Mean Absolute Deviation and Mean Absolute Percentage Error. J Phys Conf Ser. 2017;930(1).