ANALISIS PERAMALAN VOLUME PENJUALAN UD. AMER DENGAN METODE SMOOTHING NAMA : MUHAMMAD IQBAL NPM : KELAS : 3EA01 JURUSAN : MANAJEMEN

Transkripsi

1 ANALISIS PERAMALAN VOLUME PENJUALAN UD. AMER DENGAN METODE SMOOTHING NAMA : MUHAMMAD IQBAL NPM : KELAS : 3EA01 JURUSAN : MANAJEMEN

2 LATAR BELAKANG MASALAH Perkembangan usaha dalam bidang sandang saat ini sangat meningkat. Terbukti kini dengan mudahnya menemukan banyaknya toko perbelanjaan berbagai jenis sandang. Perubahan permintaan akan sandang yang berubah ubah memaksa perusahaan melakukan kegiatan manajerial khususnya peramalan untuk mengatur aliran produk masuk dan keluar Perkiraan ini sering dinyatakan dalam bentuk peramalan kejadian - kejadian di masa yang akan datang. Memprediksi masa yang akan datang dalam dunia manajemen sering disebut sebagai Peramalam (Forecasting). Forecasting diartikan sebagai kegiatan analisis untuk memperkirakan perubahan suatu variable ekonomi bisnis (permintaan barang dan jasa) dimasa datang berdasarkan past data dan present data. Dalam aktivitas perusahaan tersebut, kegiatan meramalkan permintaan barang yang akan datang merupakan unsur penting agar para pengambil keputusan mampu menerapkan keputusan yang tepat dan mampu mengalokasikan sumber daya dengan efektif dan efisien. Pengambilan keputusan merupakan tugas yang berat karena suatu keputusan yang tepat dapat mengarah pada kesejahteraan perusahaan melalui data-data sebelumnya. Berdasarkan latar belakang masalah diatas maka penulis ingin membuat sebuah Penulisan Ilmiah dengan judul ANALISIS PERAMALAN VOLUME PENJUALAN UD. AMER DENGAN METODE SMOOTHING.

3 RUMUSAN DAN BATASAN MASALAH RUMUSAN MASALAH 1. Bagaimana hasil peramalan penjualan UD. Amer dengan menggunakan metode Smoothing yaitu metode Moving Average dan Exponential Smoothing untuk periode Juni 2012? 2. Manakah hasil dari metode Smoothing yaitu Moving Average dan Exponential Smoothing yang layak digunakan dalam teknik peramalan oleh UD. Amer? BATASAN MASALAH Berdasarkan uraian yang dipaparkan penulis membatasi masalah pada penjualan legging untuk periode Juli 2011 Mei 2012, guna memperkirakan permintaan pernjualan pada Juni 2012 dengan menggunakan metode Moving Average periode 3 bulan dan 5 bulan dan Exponential Smoothing α = 0,1, 0,5, 0,9.

4 TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penulisan ini adalah 1. Untuk Mengetahui perkiraan penjualan pada bulan Juni 2012 berdasarkan data penjualan bulan Juli 2011 Mei Untuk mengetahui metode manakah yang layak digunakan dalam peramalan UD. Amer.

5 METODOLOGI PENELITIAN Objek Penelitian Objek penelitian dalam penulisan ini adalah UD. Amer yang terletak di Blok A Lt.1 Los. F No. 3 Tanah Abang. Data/Variabel Yang Digunakan Data yang digunakan penulis adalah data primer dan sekunder. Data primer didapat melalui wawancara terhadap narasumber dan data sekunder didapat dari data yang sudah tersedia oleh perusahaan UD. Amer. Data yang dimaksudkan adalah data penjualan pada bulan Juli 2011 Mei Metode Pengumpulan Data 1. Study Pustaka (Library Reasearch) 2. Riset Perpustakaan (Library Research) Alat Analisis Yang Digunakan Untuk menganalisis data penjualan diperlukan alat analisis, alat analisis yang digunakan yaitu menggunakan metode Moving Average (MA) dan Exponential Smoothing (ES)

6 PEMBAHASAN Profil Perusahaan UD. Amer merupakan usaha dagang yang bergerak dalam bidang Home Industri yang menjual perlengkapan sandang berupa berbagai jenis pakaian dalam pria dan wanita, namun lebih condong berorientasi terhadap produk-produk untuk wanita. Produk yang dijual untuk pria berupa kaos oblong, singlet, dan celana dalam sedangkan untuk wanita berupa berbagai pakaian dalam wanita seperti Breast Holder, celana dalam, celana korset, celana gamis, celana short, body press, longtorso, stagen, dan legging. U.D Amer berdiri sejak tahun 1992.

7 Tabel Moving Average ,667 47,667 Mean 68513, ,125 74,125 Mean Total Total Juni Mei April Maret Februari Januari Desember November Oktober 1100 September 1018 Agustus 875 Juli Squared Absolute Forecast Demand (Ft) Squared Absolute Forecast Demand (Ft) Moving Average 5 Bulan Moving Average 3 bulan Penju alan Bulan

8 Grafik Perbandingan Moving Average 3 dan 5 Bulan Gambar 4.2 Pada grafik tersebut menggambarkan perbandingan antara data penjualan hasil observasi dengan peramalan menggunakan Moving Average tiga dan lima bulan, bahwa Moving Average tiga bulan dapat dipersiapkan untuk meramalkan periode ke-4 dan Moving Average lima bulan dapat dihitung sebagai perkiraan untuk periode ke-6. Semakin besar nilai periode dari suatu observasi pada metode Moving Average, maka nilai dari suatu peramalan hasilnya akan menjadi lebih diperhalus.

9 Tabel Metode Exponential Smoothing 57285,1 185,1-23,5 Mean 50883,4 190,8-18,8 Mean ,9 48,1 Mean Total Total Total Juni Mei April Maret Februari Januari Desember November Oktober September Agustus 875 Juli Squared Absolut e Erro r Forecast Demand (Ft) Squared Absol ute Erro r Forecast Demand (Ft) Squared Absol ute Forecast Demand (Ft) Forecast α = 0.9 Forecast α = 0.5 Forecast α = 0.1 Penju alan Bulan

10 Grafik Perbandingan Exponential Smoothing α = 0.1, 0.5, 0.9 Gambar 4.3 Pada grafik tersebut menggambarkan perbandingan antara data penjualan hasil observasi dengan peramalan menggunakan metode ES α, 0.1, 0.5, dan 0.9. Nilai dari α (0.9) yang lebih besar membentuk perhalusan yang sedikit dalam peramalan sedangkan nilai α (0.1) yang lebih kecil membentuk hasil peramalan yang lebih halus. Nilai α yang lebih kecil membentuk peramalan yang lebih halus dibandingkan nilai α yang lebih besar. Akan tetapi, untuk mengetahui nilai α yang terbaik dalam melakukan peramalan terhadap data masa lalu dibutuhkan perhitungan MSE dan MAD.

11 KESIMPULAN Berdasarkan perhitungan dari dua metode, maka dapat kita ketahui metode yang layak antara Moving Average 3 bulan dengan Exponential Smoothing dengan nilai konstanta smoothing α = 0.9, kita temukan bahwa metode Exponential Smoothing α = 0.9 memberikan hasil sedikit lebih baik daripada Moving Average 3 bulan karena kesalahan peramalannya cenderung lebih kecil. Dengan menggunakan metode Exponential Smoothing α = 0.9, bulan juli diramalkan penjualan sebesar 664 lusin, dan bila tiap kali meramal terjadi kesalahan sebesar 185.1, maka permintaan bulan Juli diperkirakan antara x ( atau berkisar antara sampai dengan lusin ) Dari hasil penelitian dapat dianalisis bahwa penjualan pada bulan Juni 2012 akan mengalami kenaikan yang didasarkan dari data penjualan aktual sebelumnya berarti trend penjualan mengalami peningkatan. Sehingga perusahaan dapat meminimumkan resiko kerugian denga cara seperti mengurangi pembelian bahan baku untuk diproduksi dan perlengakapn yang tidak begitu penting serta pembelian mesin baru. Kesalahan peramalan yang paling kecil menunjukkan bahwa peramalan yang disusun tersebut mendekati kesesuaian atau mendekati realisasi penjualannya

12 SARAN UD. Amer sebaiknya menggunakan Metode Eksponential Smoothing α = 0.9 karena memiliki kesalahan yang terkecil dibandingkan dari metode lainnya. Dari hasil penelitian, peneliti menyarankan UD. Amer agar menggunakan metode Eksponential Smoothing dengan nilai α adalah 0.9 karena memilki kesalahan yang terkecil dari metode lainnya.