Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Prediksi Jumlah Penjualan Air Minum Dalam Kemasan

Transkripsi

1 ISSN: Penerapan Meode Exponenial Smoohing Unuk Prediksi Jumlah Penjualan Air Minum Dalam Kemasan Taufiq, Ey Musyafiroh Program Sudi Sisem Informasi STMIK Banjararu Jl. A. Yani Km. 33,3 Lokaa Banjararu Asrak PT. Pancuran Kaapi Sendang merupakan perusahaan yang ergerak dalam idang produksi dan penjualan air mineral dengan merk dagang Amanah. Produk yang dihasilkan yaiu Amanah kemasan Cup 240 ml, Bool 600 ml, Bool 1500 ml dan Galon isi 19 l. Namun dalam pelaksanaannya, proses penjualan sering mengalami kekurangan produk. Hal ini karena proses poduksi yang idak opimal mengakiakan perolehan keunungan juga idak opimal. Terjadinya kekurangan produk dapa menyeakan jalannya akivias penjualan erhama, sealiknya erlalu anyaknya produksi akan mengakiakan erahannya modal secara idak produkif, sehingga hal ini akan menjadi salah sau fakor kerugiaan agi perusahaan. Unuk iu diperlukan suau sisem yang dapa memanu unuk memprediksi jumlah penjualan produk, sehingga akan leih efisien dalam penenuan jumlah produksi unuk periode selanjunya. Maka dipilihlah suau meode unuk memangun aplikasi peramalan jumlah produksi dengan menggunakan Meode Exponenial Smoohing. Dengan memandingkan nilai hasil peramalan secara manual dengan hasil prediksi menggunakan aplikasi erasis meode Exponenial Smoohing, maka diperoleh ingka kedekaan sisem unuk prediksi penjualan air minum dalam kemasan menggunakan nilai alpha 0,1 mencapai 33,3 %, ingka kedekaan sisem unuk prediksi penjualan air minum dalam kemasan menggunakan nilai alpha 0,5 mencapai 72,9 % dan ingka kedekaan sisem unuk prediksi penjualan air minum dalam kemasan menggunakan nilai alpha 0,7 mencapai 75 %. Hal ini menunjukkan ahwa aplikasi ini dapa digunakan unuk memanu dalam memprediksi jumlah penjualan AMDK Amanah. Kaa Kunci : Exponenial Smoohing, Prediksi Jumlah Penjualan AMDK Asrac PT. PT. Pancuran Kaapi Sendang is a company engaged in he producion and sale of mineral waer wih Amanah rademark. The resuling produc is packaged rusful Cup 240 ml, 600 ml ole, 1500 ml ole and conens 19 Gallon l. Bu in pracice, he sales process ofen lack he produc. This is ecause he process is no opimal poduksi resuling gains are also no opimal. Produc shorages can lead he way hampered sales aciviy, oherwise oo much will resul in he producion of capial reenion is no producive, so his will e one of he facors for he losses, he company. This requires a sysem ha can help o predic he amoun of produc sales, so i will e more efficien in deermining he amoun of producion for he nex period. So seleced a mehod for forecasing he amoun of producion o uild applicaions using he exponenial smoohing mehod. By comparing he forecasing resuls manually wih he resuls prediced ased applicaions using exponenial smoohing mehod, he oained degree of closeness of he predicion sysem for he sale of oled waer using an alpha value of 0.1 reached 33.3 %, he level of closeness sales predicion sysem for drinking waer packaging using an alpha value of 0.5 reached 72.9 % and a proximiy sysem for predicion of sales of oled waer using an alpha value of 0.7 is 75 %. This suggess ha hese applicaions can e used o assis in predicing he amoun of oled waer sales Amanah. Keywords : Exponenial Smoohing, Predicion of Toal Sales of Boled Waer Penerapan Meode Exponensial Smoohing Unuk Prediksi Jumlah Penjualan Air Minum Dalam Kemasan... Taufiq

2 506 ISSN: Pendahuluan PT. Pancuran Kaapi Sendang (PT. PKS) adalah perusahaan yang ergerak di idang produksi air minum dalam kemasan (AMDK) yang erleak di Banjararu. Perusahaan ini memproduksi air minum dengan merk dagang Amanah. Pada umumnya suau produksi dienukan oleh penjumlahan pemesanan/perminaan dan persediaan dengan auran produksi harus leih esar dari perminaan. Produksi yang idak opimal mengakiakan perolehan keunungan juga idak opimal. Jumlah produksi erpengaruh pada persediaan produk. Persediaan yang erlalu anyak dan perminaan yang sediki akan erakia pada anyaknya produk yang idak erjual. Sedangkan jika jumlah persediaan leih kecil dari perminaan maka perminaan akan produk ada yang idak dapa erpenuhi. Sehingga dalam kondisi erseu konsumen erpaksa harus menunggu dikarenakan kehaisan persediaan (Sock Ou) arang yang diinginkan. Terjadinya kekurangan persediaan arang dapa menyeakan jalannya akivias penjualan erhama, sealiknya anyaknya persediaan arang akan mengakiakan erahannya modal secara idak produkif, sehingga hal ini akan menjadi salah sau fakor kerugiaan agi perusahaan. Meode Single Exponenial Smoohing aau juga dikenal dengan Simple Exponenial Smoohing cocok digunakan dalam peramalan jangka pendek iasanya hanya sau ulan kedepan. Oleh karena iu penelii erarik unuk melakukan peneliian pada ojek air minum dalam kemasan (AMDK), dengan judul Penerapan Meode Exponenial Smoohing Unuk Prediksi Jumlah Penjualan Air Minum Dalam Kemasan. 2. Meode Peneliian 2.1 Meode Analisis Daa Time Series (Daa Berkala) Perencanaan dan pemuaan kepuusan memuuhkan dugaan-dugaan enang apa yang akan erjadi dimasa yang akan daang. Karena iu analisi diharapkan unuk memua ramalan-ramalan, salah saunya menggunakan meode pendukung yaiu meode ime series. Time Series adalah serangkaian nilai-nilai variael yang disusun erdasarkan waku [1]. Analisi ime series mempelajari pola gerakan-gerakan nilai-nilai variael pada sau inerval waku (misal minggu, ulan, ahun) yang eraur. Makridakis dan Wheelwrigh [2] mengemukakan ahwa pendugaan masa depan dilakukan erdasarkan nilai nilai masa lalu. Tujuan meode peramalan dere erkala (ime series) seperi ini adalah menemukan pola dere hisoris dan mengeksrapolasikan pola erseu ke masa depan. Langkah pening dalam memilih suau dere erkala (ime series) yang epa adalah dengan memperimangkan jenis pola daa, sehingga meode yang paling epa dengan pola erseu dapa diuji. Pola daa menuru Spyros Makridakis dapa diedakan menjadi empa jenis siklis dan rend. Pada ahap perama, analisis dere erkala perlu adanya pengidenifikasian pola daa, hal ini dapa dilakukan dengan meliha plo daa. Plo daa ini mempunyai dua fungsi yaiu yang perama seagai inisialisasi dan kedua seagai pengujian, guna penilaian (evaluasi) dari suau model peramalan. Plo daa dapa diedakan menjadi 4(empa) jenis siklis (cyclical) dan rend [3]. 1) Pola Horisonal (H) Terjadi ilamana nilai daa erflukuasi di sekiar nilai raa-raa yang konsan. Dere seperi iu adalah sasioner erhadap nilai raa-raanya. Misalnya, suau produk yang penjualannya idak meningka aau menurun selama waku erenu ermasuk jenis ini. Demikian pula suau keadaan pengendalian kualias yang menyangku pengamilan conoh dari suau proses produksi koninyu yang secara eoriis idak mengalami peruahan juga ermasuk jenis ini. Gamar 1, menunjukkan suau pola khas dari daa horisonal aau sasioner. JUTISI Vol. 3, No. 1, April 2014 :

3 JUTISI ISSN: Y Gamar 1 Pola Daa Horisonal Waku 2) Pola Musiman (S) Terjadi ilamana suau dere dipengaruhi oleh fakor musiman aau erjadinya pada saa erenu dalam suau ahun erenu. Misalnya kuaral ahun erenu, ulanan, aau hari-hari pada minggu erenu. Penjualan dari produk seperi minuman ringan, es krim, dan ahan akar, semuanya menunjukkan jenis pola ini. Unuk pola musiman kuaralan, dalamnya mungkin serupa dengan gamar diawah ini. Y Gamar 2 Pola Daa Musiman 3) Pola Siklis (S) Terjadi apaila daanya dipengaruhi oleh flukuasi ekonomi jangka panjang seperi yang erhuungan dengan siklis ekonomi. Y Waku Gamar 3 Pola Daa Siklis Waku 4) Pola Trend (T) Terjadi apaila erdapa kenaikan aau penurunan sekuler jangka panjang dalam daa. Waku Gamar 4 Pola Daa Trend Penerapan Meode Exponensial Smoohing Unuk Prediksi Jumlah Penjualan Air Minum Dalam Kemasan... Taufiq

4 508 ISSN: Meode Pemulusan Smoohing Eksponensial Smoohing Eksponenial (penghalusan eksponensial) adalah suau ipe eknik peramalan raaraa ergerak yang melakukan penimangan erhadap daa masa lalu dengan cara eksponenial sehingga daa paling akhir mempunyai oo aau imangan leih esar dalam raa-raa ergerak [3]. a. Meode penghalusan eksponensial orde sau (single eksponenial smoohing). Meode penghalusan eksponenial orde sau seenarnya merupakan perkemangan dari meode raa-raa ergerak (moving average) sederhana. Meode ini dipengaruhi secara luas di dalam peramalan (forecasing) karena sederhana, efisian di dalam perhiungan dan peruahan ramalan, mudah disesuaikan dengan peruahan daa, dan keeliian meode ini cukup esar. Persamaan dasar unuk peramalan dengan meode ARRSES adalah serupa dengan meode pemulusan eksponensial kecuali ahwa nilai α digani dengan α. ) 1 A ( Dimana, E 1 M E M e e (1 ) E 1 (1 ) M ; 1 ; e A adalah peramalan periode ke-, dan merupakan parameer anara 0 dan 1. Persamaan menunjukkan ahwa nilai α yang dipakai unuk peramalan periode 1 E M (+2) dieapkan seagai nilai asolu dari rasio anara unsur kesalahan yang dihaluskan ( E ) ( M ) dan unsur kesalahan asolu yang dihasulkan.. Meode pemulusan eksponensial ganda sau parameer dari Brown mempunyai dasar penggunaan dengan penggunaan sau parameer unuk seiap dua pemulusan. Persamaan yang dipakai dalam implemenasi pemulusan eksponensial linier sau parameer dari Brown diunjukkan seperi di awah ini. ' A (1 ). ' 1 " ' (1 ). " ' dimana " adalah nilai pemulusan eksponensial unggal dan adalah nilai pemulusan eksponensial ganda. a ' m ( ' ( ' " ) 1 a " m ) 2' " dimana m adalah jumlah periode ke muka yang diramalkan. Meode pemulusan eksponensial ganda dua parameer dari Hol menggunakan daras penggunaan dua parameer unuk dua pemulusan erhadap daa yang ada. Pemulusan eksponensial linier Hol didapa dengan menggunakan dua konsana pemulusan (dengan nilai anara 0 dan 1) dengan persamaan : JUTISI Vol. 3, No. 1, April 2014 :

5 JUTISI ISSN: A ( 1)( m a( A 1 1 ) (1 a) 1 1 m ( 1 )( 1 1 ) ) menyesuaikan secara langsung unuk rend periode seelumnya, yaiu 1, dengan menamahkan nilai pemulusan yang erakhir yaiu 1. a ( 1 ) (1 a) Persamaan 1 meremajakan rend, yang seagai peredaan anara dua nilai pemulusan yang erakhir. Jika erdapa kecenderungan di dalam daa, nilai yang aru akan leih inggi aau leih rendah dari pada nilai seelumnya, karena masih erdapa sediki kerandoman. Unuk menghilangkan hal erseu, maka digunakan pemulusan denga rend pada periode erakhir ( ) 1, dan menamahkannya dengan aksiran seelumnya dikalikan dengan (1- a). Persamaan m m digunakan unuk peramalan ke muka. Trend, dikalikan dengan jumlah periode ke muka yang diramalkan ke m, dan diamahkan pada nilai dasar. c. Dalam meode pemulusan eksponensial riple sau parameer dari Brown, dapa digunakan sau parameer yang sama unuk keiga pemulusan eksponensial. Persamaan unuk pemulusan kuadrais adalah : (pemulusan perama) ( A ) (pemulusan kedua) '' " ' ( (pemulusan keiga) a c dan 1 3' 3" '" 2(1 ) 2 (1 ) a 2 2 (6 5 ) ' (10 8 ) " (4 3 ) '" ( ' 2" '" ) m 1 2 c m m Pada ahap selanjunya, menerapkan meode erseu pada kelompok pengujian unuk meliha keaikan meode erseu. Seelah seiap ramalan dienukan, dihiung nilai kesalahan peramalan dan unuk seluruh kelompok pengujian dienukan ukuran keerhasilan peramalan erseu. Pada ahap seerusnya, yang merupakan fase ierakif, karena idak adanya jaminan ahwa nilai parameer awal erseu opimal, ahap ini memerlukan modifikasi dari proses inisialisasi dan pelacakan unuk nilai parameer opimum dalam model. Meode peramalan erseu dinilai kecocokannya unuk eragai macam pola daa dan dengan cara demikian poensi penggunaan model erseu menjadi jelas [4][5]. 2.3 Meode Peramalan " 1 ) Salah sau cara unuk mengklasifikasikan permasalahan pada peramalan adalah memperimangkan skala waku peramalannya yaiu seerapa jauh renang waku daa yang ada unuk diramalkan. Terdapa iga kaegori waku yaiu jangka pendek (minggu ulan), menengah (ulan ahun), dan jangka panjang (ahun dekade). Tael eriku ini menunjukkan ipe-ipe kepuusan erdasarkan jangka waku peramalannya. Penerapan Meode Exponensial Smoohing Unuk Prediksi Jumlah Penjualan Air Minum Dalam Kemasan... Taufiq

6 510 ISSN: Tael 1 Renang Waku dalam Peramalan Renang Waku Tipe Kepuusan Conoh Jangka Pendek Perencanaan Produksi, Operasional ( 3 6 ulan) Disriusi Jangka Menengah Penyewaan Lokasi dan Takis ( 2 ahun) Peralaan Peneliian dan Pengemangan Jangka Panjang Sraegis unuk akuisisi dan merger (Leih dari 2 ahun) Aau pemuaan produk aru Selain renang waku yang ada dalam proses peramalan, erdapa juga eknik aau meode yang digunakan dalam peramalan. Meode peramalan dapa diklasifikasikan dalam dua kaegori, yaiu: 3. Hasil dan Analisis Penenuan perhiungan peramalan jumlah persediaan AMDK menggunakan Exponenial Smoohing ini diangun dengan menggunakan pengolahan daa rekapiulasi laporan perulan yang merupakan caaan jumlah penjualan AMDK di PT. Pancuran Kaapi Sendang Banjararu. Rumus penghalusan eksponenial dasar dapa diujukan seagai eriku : Peramalan Baru = Peramalan Periode Lalu + (Jumlah Akual Periode lalu Peramalan Periode Lalu) Dimana adalah seuah oo aau konsana penghalusan (smoohing consan) yang dipilih oleh peramal, yang mempunyai nilai anara 0 dan 1. Persamaan di aas yang diulis secara maemais seagai eriku : = -1 + (A -1-1 ) Dimana : = peramalan aru -1 = peramalan seelumnya = konsana penghalus (0 < < 1) A -1 = jumlah akual periode lalu Unuk proses perhiungan peramalan ini, akan digunakan eerapa meode smoohing eksponenial, yaiu : 1. Smoohing Eksponenial Ganda Sau Parameer Peramalan yang dipakai dalam implemenasi pemulusan eksponensial ganda sau parameer diunjukkan di awah ini: = -1 + ( -1 ) Dimana : = peramalan ganda aru -1 = peramalan ganda seelumnya = konsana penghalus (0 < < 1) = peramalan unggal periode ke 2. Smoohing Eksponenial Triple Sau Parameer Peramalan yang dipakai dalam implemenasi pemulusan eksponensial riple sau parameer diunjukkan di awah ini: = -1 + ( -1 ) Dimana : = peramalan riple aru -1 = peramalan riple seelumnya = konsana penghalus (0 < < 1) = peramalan ganda periode ke Algorima yang dapa dirancang pada Aplikasi Prediksi Jumlah Penjualan Air Minum Dalam Kemasan, adalah seagai eriku : 1. Tenukan daa jumlah penjualan AMDK, eerapa periode seagai daa akual. Pada peramalan seagai nilai awal (inisialisasi) dierikan daa asli ke-0 = 0 dan daa peramalan ke-0 = 0. JUTISI Vol. 3, No. 1, April 2014 :

7 JUTISI ISSN: Inisialisasi variael peramalan seelumnya () dan konsana (0.1, 0.5, 0.7) seagai nilai penghalusan (smooh). 3. Hiung peramalan unuk periode ke depan dengan menggunakan meode eksponensial smoohing dengan daa faka jumlah penjualan AMDK ahun 2012 dengan rumus: ( A ) Unuk meramalkan jumlah penjualan AMDK Amanah kemasan Cup 240 ml pada Januari 2013, maka seagai langkah awal perlu dieapkan inisialisasi nilai awal peramalan = 0, nilai daa asli awal = 0 dan nilai alpa yaiu 0,1; 0,5; dan 0,7. Sehingga penjaaran perhiungan peramalannya adalah seagai eriku: Jumlah penjualan unuk produk AMDK Amanah kemasan cup (240 ml) pada ahun 2012 seagai eriku : 1. Bulan Januari seanyak uni, 2. Bulan eruari seanyak uni, 3. Bulan Mare seanyak uni, 4. Bulan April seanyak uni, 5. Bulan Mei seanyak uni, 6. Bulan Juni seanyak uni, 7. Bulan Juli seanyak uni, 8. Bulan Agusus seanyak uni, 9. Bulan Sepemer seanyak uni, 10. Bulan Okoer seanyak uni, 11. Bulan Novemer seanyak uni, 12. Bulan Desemer seanyak uni, Hasil perhiungan peramalan selengkapanya dapa diliha pada ael di awah ini. Tael 2. Tael Hasil perhiungan peramalan jumlah penjualan AMDK Amanah Tahun 2012 No. Nama Produk Bulan Daa Asli(Ai) Peramalan Tunggal (i) Alpha = 0,1 Alpha = 0,5 Alpha = 0,7 1 Cup 240 ml Januari eruari , ,4 3 Mare , ,32 4 April , ,996 5 Mei , , , Juni , , , Juli , , , Agusus , , , Sepemer , , , Okoer , , , Novemer , , , Desemer , , , Peramalan Januari , , , Bool 600 ml Januari eruari ,2 16 Mare ,5 846,86 17 April ,25 644, Mei , , Juni , , Juli , , Penerapan Meode Exponensial Smoohing Unuk Prediksi Jumlah Penjualan Air Minum Dalam Kemasan... Taufiq

8 512 ISSN: Agusus , , Sepemer , , Okoer , , No. Nama Produk Bulan Daa Asli(Ai) Peramalan Tunggal (i) Alpha = 0,1 Alpha = 0,5 Alpha = 0,7 24 Bool 600 ml Novemer , , Desemer , , Peramalan Januari , , Bool 1500 ml Januari eruari ,2 29 Mare ,16 30 April , Mei ,5 320, Juni ,75 363, Juli , , Agusus , , Sepemer , , Okoer , , Novemer , , Desemer , , Peramalan Januari , , Galon 19 l Januari eruari ,6 42 Mare ,68 43 April , , Mei , , Juni , , Juli , , Agusus , , Sepemer , , Okoer , , Novemer , , Desemer , , Peramalan Januari , ,46663 Hiung MSE, unuk menenukan esimasi kelayakan pemilihan meode dalam mengahsilkan nilai yang mendekai faka. Tael 3. Tael Nilai MSE unuk peramalan jumlah penjualan AMDK Amanah Tahun 2012 dengan Nilai alpa= 0,1;0,5;0,7 JUTISI Vol. 3, No. 1, April 2014 :

9 JUTISI ISSN: No. 1 Kemasan AMDK Bulan Jumlah Penjualan Y(0,1)^2 Y(0,5)^2 Y(0,7)^2 Cup 240 ml Januari , , ,00 2 eruari , , ,36 3 Mare , , ,62 4 April , , ,40 5 Mei , , ,82 6 Juni , , ,45 7 Juli , , ,74 8 Agusus , , ,43 9 Sepemer , , ,60 10 Okoer , , ,37 11 Novemer , , ,17 12 Desemer , , ,29 13 BooL 600 ml Januari , , ,00 14 eruari , , ,44 15 Mare , , ,10 16 April , , ,17 17 Mei , , ,62 18 Juni , , ,09 19 Juli , , ,58 20 Agusus , , ,51 21 Sepemer , , ,79 22 Okoer , , ,54 23 Novemer , , ,85 24 Desemer ,26 774, ,85 25 Bool 1500 ml Januari , , ,00 26 eruari , , ,84 27 Mare , , ,79 28 April , , ,95 29 Mei , , ,47 30 Juni , , ,60 31 Juli , , ,15 32 Agusus , , ,10 33 Sepemer , , ,46 34 Okoer , , ,82 35 Novemer ,92 892,98 0,8 36 Desemer ,16 48,18 59,77 37 Galon 19 l Januari , , ,00 38 eruari , , ,36 Penerapan Meode Exponensial Smoohing Unuk Prediksi Jumlah Penjualan Air Minum Dalam Kemasan... Taufiq

10 514 ISSN: No. 39 Kemasan AMDK Bulan Jumlah Penjualan Y(0,1)^2 Y(0,5)^2 Y(0,7)^2 Galon 19 l Mare , , ,50 40 April , , ,22 41 Mei , , ,52 42 Juni , , ,82 43 Juli , , ,47 44 Agusus , , ,00 45 Sepemer , , ,09 46 Okoer , , ,39 47 Novemer , , ,85 48 Desemer , , ,12 Jumlah Nilai Kuadra Error , , ,88 MSE Grafik unuk meliha gamaran daa yang erjadi dari daa faka dengan daa peramalan hasil pemulusan, disajikan pada gamar 5, 6, 7 dan 8. Gamar 5. Grafik Perandingan Daa Asli AMDK Cup dengan Hasil Peramalan Gamar 6. Grafik Perandingan Daa Asli AMDK Bool 600 ml dengan Hasil Peramalan JUTISI Vol. 3, No. 1, April 2014 :

11 JUTISI ISSN: Gamar 7. Grafik Perandingan Daa Asli AMDK Bool 1500 ml dengan Hasil Peramalan Gamar 8. Grafik Perandingan Daa Asli AMDK Galon dengan Hasil Peramalan 4. Kesimpulan Berdasarkan hasil peneliian yang elah dilakukan, maka dapa disimpulkan ahwa: 1. Pada uji ingka kedekaan sisem, dikeahui ingka kedekaan sisem unuk prediksi penjualan air minum dalam kemasan menggunakan nilai alpha 0,1 mencapai 33,3 %, ingka kedekaan sisem unuk prediksi penjualan air minum dalam kemasan menggunakan nilai alpha 0,5 mencapai 72,9 % dan ingka kedekaan sisem unuk prediksi penjualan air minum dalam kemasan menggunakan nilai alpha 0,7 mencapai 75 %, 2. Aplikasi prediksi penjualan air minum dalam kemasan menggunakan meode Exponenial Smoohing dapa memanu pengamilan kepuusan dalam menenukan jumlah penjualan produk unuk sau ulan kedepan. Penerapan Meode Exponensial Smoohing Unuk Prediksi Jumlah Penjualan Air Minum Dalam Kemasan... Taufiq

12 516 ISSN: DATAR PUSTAKA [1] Aang, Munawar.(2003). Penerapan Meode Peramalan Penjualan seagai Dasar Peneapan Rencana Produksi. Bogor : Akademi Manajemen Kesauan. [2]. Makridakis, Spyros dan Wheelwrigh, Seven C. 1999, Meode dan Aplikasi Peramalan. Jakara : Binarupa Aksara. [3]. Assauri, Sofjan Manajemen Produksi dan Operasi, Jakara : Lemaga Peneri akulas Ekonomi Universias Indonesia [4]. Elwood, Buffa Manajemen Operasi/Produksi Modern. Jakara : Binarupa Aksara [5]. Jay Heizer, Barry Render. (2008). Manajemen Operasi. Jakara : Salema Empa JUTISI Vol. 3, No. 1, April 2014 :