Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.17 No.2 Tahu 2017 ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN USAHA ARDYLA BAKERY DI MUARA BULIAN Muryati 1 Abstract The role of forecastig was very importat for a compay to ru their busiess ecoomy, especially to plaig their productio. The forecastig method used was expected to assist compaies i determiig the level of productio i accordace with cosumer demad i the future. The aim of this research was to kow the sales forecastig of Ardila Bakery i Muara Bulia ad to choose the correct forecastig method for sales forecastig i the future so it ca become a referece to make a marketig startegy plaig of Ardila Bakery i Muara Bulia. Methods used were Sigle Movig Averages, Expoetial Smoothig, Weighted Movig Avareges, Expoetial Treds ad Expoetial Treds ad data used was sales data from Jue 2015 to May 2016. Based o the results of data collectio the the sales data patter of Ardila Bakery usig 4 moths Sigle Movig Averages Method with sales forecast was 458, MAD was 24.06 ad MSE was 1,107.81. Six moths Sigle Movig Averages Method with sales forecast was 462, MAD was to 26,95 ad MSE was 1,297,97. Expoetial Smoothig Method with alpha 0.1 with sales forecast was 466, MAD was 25,99 ad MSE was 1,328,05. Expoetial Smoothig Method with alpha 0.2 with sales forecast was 457, MAD was 26,33 ad MSE was 1,359,64. Expoetial Smoothig Method with alpha 0.5 with Sales Forecast was 437, MAD was 30.94 ad MSE was 1,560.03. Weighted Movig Averages Method with weighted 3 with sales forecast was 435, MAD was 33.52 ad MSE was 1,797.87. The Projected Tred Method with Sales Forecast was 446, MAD was 23.21 ad MSE was 1.048.25 ad Expoetial Tred Method with Sales Forecast was 444, MAD was 461.08 ad MSE was 213,707.47. Appropriate ad good methods to apply to Ardila Bakery i Muara Bulia for bread products i Jue 2015 to May 2016 was Tred Projectio Method, because it has smaller error rate tha 4 moths sigle movig averages method, 6 moths sigle movig average, expoetial smoothig with alpha (α = 0.1, α = 0.2 ad α = 0.5), weighted movig average ad expoetial tred. Keywords: Sigle Movig Average, Double Movig Average, Sigle Expoetial Smoothig PENDAHULUAN Idustri bakery di Idoesia megalami pertumbuha yag cukup sigifika pada beberapa tahu terakhir. Meurut data Euromoitor, ilai kosumsi roti per kapita oleh masyarakat Idoesia pada 2015 tumbuh tertiggi dibadigka 11 egara Asia Pasifik laiya. Nilai kosumsi roti di Idoesia aik 25% pada 2015 mejadi US $1,5 per orag per tahu, dari kosumsi US $1,2 per orag per tahu pada 2014. 1 Dose STIE Graha Karya, Muara Bulia Pertumbuha itu mejadi yag tertiggi dibadig keaika ilai kosumsi roti di egara-egara seperti Korea Selata, Sigapura, Chia, Taiwa, da Idia pada periode yag sama. Dari data tersebut dapat disimpulka bahwa perusahaa-perusahaa bakery di Idoesia mempuyai peluag yag bagus dalam meraih profit di dalam idustri bakery. Meigkatya persaiga idustri yag semaki maju megakibatka persaiga bisis semaki ketat, sehigga setiap Aalisis Peramala Pejuala Usaha Ardyla Bakery di Muara Bulia 259
perusahaa aka bersaig dalam memberika pelayaa yag memuaska bagi pelaggaya. Sagat petig bagi perusahaa utuk merecaaka operasioal produksi dega tepat supaya dapat memiimalisir biaya-biaya yag diperluka utuk kegiata produksi. Peramala pejuala dapat diguaka sebagai dasar pegambila keputusa bagi perusahaa utuk mecapai profit yag maksimal da sebagai dasar perecaaa produksi agar tidak terjadi over productio yag megakibatka stok barag meumpuk maupu uder productio yag megakibatka perusahaa kehilaga kesempata dalam mejual produkya. Hasil dari peramala pejuala bergua bagi perusahaa utuk merecaaka biaya-biaya yag dibutuhka dalam melakuka kegiata produksi maupu biaya-biaya laiya di dalam perusahaa. Usaha Ardyla Bakery merupaka usaha yag bergerak dalam bidag bakery dega kegiata utamaya yaitu memproduksi roti bercitarasa coklat, kacag hijau da srikaya dega merek Ardyla Bakery. Sistem produksi yag diterapka dalam perusahaa roti ii adalah make to stock. Perusahaa melakuka produksi roti utuk memeuhi permitaa kosume yag secara lagsug dapat dipeuhi tapa memerluka waktu yag lama utuk meuggu. Permasalaha yag terjadi di perusahaa adalah pihak perusahaa tidak dapat memperkiraka jumlah pejuala secara tepat dalam melakuka distribusi disebabka permitaa pelagga yag tidak meetu. Sistem produksi yag diterapka dalam perusahaa roti ii adalah make to stock. Perusahaa melakuka produksi roti utuk memeuhi permitaa kosume yag secara lagsug dapat dipeuhi tapa memerluka waktu yag lama utuk meuggu. Permasalaha yag terjadi di perusahaa adalah pihak perusahaa tidak dapat memperkiraka jumlah pejuala secara tepat dalam melakuka distribusi disebabka permitaa pelagga yag tidak meetu. LANDASAN TEORI Peramala Peramala merupaka gambara keadaa perusahaa pada masa yag aka datag. Gambara tersebut sagat petig bagi maajeme perusahaa karea dega gambara tersebut maka perusahaa dapat memprediksi lagkah-lagkah apa saja yag diambil dalam memeuhi permitaa kosume. Ramala memag tidak selalu tepat 100%, karea masa depa megadug masalah ketidakpastia, amu dega pemiliha metode yag tepat dapat membuat peramala dega tigkat kesalaha yag kecil. Sumayag (2003 : 24) medefiisika Peramala adalah perhituga yag objektif da dega megguaka data-data masa lalu, utuk meetuka sesuatu di masa yag aka datag. Hal ii serupa dega pedapat Reder da Heizer (2005 : 136) Peramala adalah sei da ilmu utuk memperkiraka kejadia di masa depa. Meurut Subagyo (2002 : 1) Forecastig adalah memperkiraka sesuatu yag aka terjadi. Meurut Gasperz (2005 : 72) Aktivitas peramala merupaka suatu fugsi bisis yag berusaha memperkiraka pejuala da pegguaa produk sehigga produk-produk itu dapat dibuat 260
Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.17 No.2 Tahu 2017 dalam kuatitas yag tepat. Meurut Nasutio da Prasetyawa (2008 : 29) medefiisika peramala adalah proses utuk memperkiraka beberapa kebutuha dimasa datag yag meliputi kebutuha dalam ukura kuatitas, kualitas, waktu da lokasi yag dibutuhka dalam ragka memeuhi permitaa barag ataupu jasa. Tujua Peramala Meurut Subagyo (2002) tujua peramala adalah medapatka peramala yag bisa memiimuka kesalaha meramal (forecast error) yag biasa diukur dega Mea Absolute Error (MAE) da Mea Square Error (MSE). Dega adaya peramala produksi tersebut maajeme perusahaa aka medapatka gambara keadaa produksi di masa yag aka datag, da aka memberika kemudaha maajema perusahaa dalam meetuka kebijaka yag aka dibuat oleh perusahaa. Sedagka meurut Gaspersz (2005) tujua peramala adalah utuk meramalka permitaa dari item-item idepedet demad di masa yag aka datag. METODOLOGI PENELITIAN Jeis peelitia Peelitia ii megguaka pedekata deskriptif kuatitatif, sedagka jeis peelitia adalah study kasus yag didukug oleh survei dega megumpulka data melalui peelitia lapaga da wawacara kepada pimpia produksi Ardyla Bakery. Metode yag diguaka utuk megaalisis peramala pejuala produk roti pada usaha ardyla bakery di Muara Bulia yaitu dega metode Sigle Movig Averages, Expoetial Smoothig, Weighted Movig Averages, Tred Projectio da Tred Expoetial. Utuk meghitug kesalaha peramala dega megguaka MAD (Mea Absolute Devitio) da MSE (Mea Square Error). Metode Rata Rata Bergerak Tuggal ( Sigle Movig Average ) Metode rata rata bergerak tuggal megguaka sejumlah data aktual permitaa yag baru utuk membagkitka ilai ramala utuk permitaa di masa yag aka datag.. Secara sistematis, peulisa persamaa Sigle Movig Avarages adalah sebagai berikut: Rata Rata Bergerak = ( permitaa roti pada sebelumya) Keteraga : = periode waktu ( 4 da 6 Bula ) Metode Peghalusa Ekspoesial ( Expoetial Smoothig ) Metode expoetial smoothig adalah suatu prosedur yag megulag perhituga secara terus meerus yag megguaka data terbaru. Setiap data diberi bobot, dimaa bobot yag diguaka disimbolka dega α. Simbol α bisa ditetuka secara bebas, yag meguragi forecast error. Nilai kostata pemulusa (α) dapat dipilih di atara ilai 0 da1 (Subagyo, 2002). Secara metematis, persamaa peulisa ekspoesial adalah sebagai berikut (Reder da Heizer, 2005): F 1 = F t-1 + α ( A t-1 F t-1 ) Keteraga : F1 = Peramala Pejuala Roti Tawar Baru Ft-1 = Peramala Pejuala Roti Tawar Sebelumya At-1 = Nilai aktual utuk satu periode waktu yag lalu, t-1 α = kostata peghalus (pembobot) (0 α 1) Aalisis Peramala Pejuala Usaha Ardyla Bakery di Muara Bulia 261
Besarya α = atara 0-1, dimaa semaki medekati 1 berarti data terbaru diberi bobot yag lebih besar. α = 0,1 artiya memberi bobot yag lebih kecil pada peramala sebelumya dibadig dega data sebelumya. α = 0,2 artiya memberi bobot yag sama atara peramala sebelumya sehigga terjadi keseimbaga. α = 0,5 artiya memberi bobot yag lebih besar pada peramala sebelumya dibadig dega data sebelumya. Metode ii lebih cocok diguaka utuk meramal hal-hal yag fluktuasiya secara radom atau tidak teratur. Metode Weighted Movig Averages (Rata Rata Tertimbag) Apabila ada pola yag tred da pola yag terdeteksi, bobot dapat diguaka utuk meempatka peekaa yag lebih pada ilai terkii. Tekik ii lebih resposif terhadap perubaha karea periode yag lebih dekat medapat bobot yag lebih berat. Pemiliha bobot merupaka hal yag tidak pasti karea tidak ada rumus utuk meetapka (Reder da Heizer, 2005). Rata-rata bergerak dega pembobota dapat digambarka secara matematis Rata-rata dega pembobota = ( bobot periode )( pejuala roti pada periode ) bobot Keteraga: = jumlah periode dalam rata-rata bergerak tertimbag. Proyeksi Tred (Tred Projectio) Dega metode ii perusahaa yag bersagkuta mempuyai aggapa bahwa pejuala produk roti di perusahaa relatif tetap. Meurut Reder da Heizer (2005) rumus utuk proyeksi tred dega metode kuadrat terkecil adalah sebagai berikut: ŷ = α + bx Keteraga : ŷ = Ramala jumlah produksi y α = Persilaga sumbu y b = Kemiriga garis regresi ( atau tigkat perubaha pada y utuk perubaha yag terjadi di x ) x = Variabel Bebas ( dalam kasus ii adalah waktu ). Utuk meetuka ilai α da b megguaka rumus : a = y -b x b xy xy = 2 2 x x Sedagka utuk meetuka ilai x da y megguaka rumus : x x = y y = Keteraga: b = Kemiriga garis regresi = Tada pejumlaha total x = Nilai variabel bebas yag diketahui y = Pejuala Roti x = Rata rata ilai x y = Rata rata ilai y = Jumlah data atau pegamata Tred Expoetial Utuk tred expoetial yaitu bila ilai logaritma dari data yag ada perubahaya relatif sama. Persamaa tred tersebut sebagai berikut : y = α + bx logy Log α = X log Y Log b = 262
Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.17 No.2 Tahu 2017 Pegukura Hasil Akurasi Peramala Tekik yag diguaka peulis utuk megukur tigkat perbedaa atara hasil peramala dega pejuala roti ardyla bakery yag sebearya terjadi yaitu dega Rata-rata Deviasi Mutlak (Mea Absolute Deviatio = MAD) da Rata-rata Kuadrat Kesalaha (Mea Square Error = MSE). At Ft MAD = ( At F) MSE = Keteraga : 2 At = Pejuala Aktual pada periode t. Ft = Peramala Pejuala (Forecast) pada periode-t. = Jumlah periode peramala yag terlibat HASIL DAN PEMBAHASAN Data pejuala Utuk megetahui peramala pejuala roti diperluka data yag cukup releva, adapu data yag diguaka utuk meramalka produk roti pada Ardyla Bakery Muara Bulia dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ii: Tabel 1 Pejuala Roti Pada Ardyla Bakery Di Muara Bulia Jui 2015 Mei 2016 Periode Bula Pejuala ( Bugkus ) 1 Jui 2015 480 2 Juli 2015 520 3 Agustus 2015 460 4 September 2015 400 5 Oktober 2015 470 6 November 2015 465 7 Desember 2015 460 8 Jauari 2016 480 9 Februari 2016 500 10 Maret 2016 450 11 April 2016 480 12 Mei 2016 400 Aalisa Data Peramala Megguaka Metode Peramala Sigle Movig Averages 4 Bula Metode Sigle Movig Averages dega periode waktu 4 bula yaitu melakuka peramala dega mejumlahka dua periode pejuala roti sebelumya lalu dibagi 4. Tabel 2 Perhituga Peramala Pejuala Produk Roti dega Metode Sigle Movig Averages 4 Bula Bula Pejuala ( y ) Forecast Error A.D S.E Jui 2015 480 Juli 2015 520 Agustus 2015 460 September 2015 400 Oktober 2015 470 465,00 5,00 5,00 25,00 November 2015 465 462,50 2,50 2,50 6,25 Desember 2015 460 448,75 11,25 11,25 126,56 Jauari 2016 480 448,75 31,25 31,25 976,56 Februari 2016 500 468,75 31,25 31,25 976,56 Maret 2016 450 476,25-26,25 26,25 689,06 April 2016 480 472,50 7,50 7,50 56,25 Mei 2016 400 477,50-77,50 77,50 6.006,25 Jumlah 192,50 8.862,50 Adapu hasil ramala bula Jui 2016 adalah sebagai berikut da Utuk Cara Perhitugaya terdapat dilampira. Aalisis Peramala Pejuala Usaha Ardyla Bakery di Muara Bulia 263
Forecast Jui 201 6 = 457,50 dibulatka mejadi 458 MAD = 24,062 MSE = 1.107,81 Sigle Movig Averages 6 Bula Metode sigle movig average dega periode waktu 6 bula yaitu dega mejumlahka dua periode pejuala roti sebelumya lalu dibagi 6. Tabel 3 Perhituga Peramala Pejuala Produk Roti Dega Metode Sigle Movig Averages 6 Bula Bula Pejuala ( y ) Forecast Error A.D S.E Jui 2015 480 Juli 2015 520 Agustus 2015 460 September 2015 400 Oktober 2015 470 November 2015 465 Desember 2015 460 465,83-5,83 5,83 33,98 Jauari 2016 480 462,50 17,50 17,50 306,25 Februari 2016 500 455,83 44,17 44,17 1.950,98 Maret 2016 450 462,50-12,50 12,50 156,25 April 2016 480 470,83 9,17 9,17 84,08 Mei 2016 400 472,50-72,50 72,50 5.256,25 Jumlah 161,67 7.787,82 MSE = 1.297,97 Adapu hasil ramala bula Jui 2016 adalah sebagai berikut da Utuk Cara Perhitugaya terdapat dilampira Forecast Jui 2016 = 461,66 dibulatka mejadi 462 MAD = 26,945 Expoetial Smoothig dega α = 0,1 Expoetial Smoothig dega α = 0,1 artiya memberi bobot yag lebih kecil pada peramala sebelumya dibadig dega data sebelumya. Tabel 4 Perhituga Peramala Pejuala Produk Roti Dega Metode Expoetial Smoothig dega α = 0,1 Bula Pejuala ( y ) Forecast Error A.D S.E Jui 2015 480 480,00 0,00 0,00 0,00 Juli 2015 520 480,00 40,00 40,00 1.600,00 Agustus 2015 460 484,00-24,00 24,00 576,00 September 2015 400 481.60-81,60 81,60 6.658,56 Oktober 2015 470 473.44-3,44 3,44 11,83 November 2015 465 473.09-8,09 8,09 65,54 Desember 2015 460 472.28-12,28 12,28 150,95 Jauari 2016 480 471.06 8,94 8,94 79,92 Februari 2016 500 471.95 28,05 28,05 786,80 Maret 2016 450 474.75-24,75 24,75 612,56 April 2016 480 472.27 7,72 7,72 59,67 Mei 2016 400 473.04-73,04 73,04 5.334,84 Jumlah 311,93 15.936,70 Adapu hasil ramala bula Jui 2016 adalah sebagai berikut da Utuk Cara Perhitugaya terdapat dilampira : Forecast Jui 2016 = 465,74 dibulatka mejadi 466. MAD = 25,99 264
Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.17 No.2 Tahu 2017 MSE = 1.328,052 Expoetial smoothig dega α = 0,2 artiya memberi bobot yag Expoetial Smoothig dega α = 0,2 sama atara peramala sebelumya sehigga terjadi keseimbaga. Tabel 5 Perhituga Peramala Pejuala Produk Roti Dega Metode Expoetial Smoothig dega α = 0,2 Bula Pejuala ( y ) Forecast Error A.D S.E Jui 2015 480 480,00 0,00 0,00 0,00 Juli 2015 520 480,00 40,00 40,00 1.600,00 Agustus 2015 460 488,00-28,00 28,00 784,00 September 2015 400 482,40-82,40 82,40 6.789,76 Oktober 2015 470 465,92 4,08 4,08 16,64 November 2015 465 466,74-1,74 1,74 3,02 Desember 2015 460 466,39-6,39 6,39 40,83 Jauari 2016 480 465,11 14,89 14,89 221,71 Februari 2016 500 468,08 31,92 31,92 1.018,88 Maret 2016 450 474,46-24,46 24,46 598,29 April 2016 480 469,57 10,43 10,43 108,78 Mei 2016 400 471,65-71,65 71,65 5.133,72 Jumlah 315,96 16.315,66 Adapu hasil ramala bula Jui 2016 adalah sebagai berikut da Utuk Cara Perhitugaya terdapat dilampira Forecast Jui 2016 = 457,32 dibulatka mejadi 457. MAD = 26,33 MSE = 1.359,64 Expoetial Smoothig dega α = 0,5 Artiya memberi bobot yag lebih besar pada peramala sebelumya dibadig dega data sebelumya. Tabel 6 Perhituga Peramala Pejuala Produk Roti Dega Metode Expoetial Smoothig dega α = 0.5 Bula Pejuala ( y ) Forecast Error A.D S.E Jui 2015 480 480,00 0,00 0,00 0,00 Juli 2015 520 480,00 40,00 40,00 1.600,00 Agustus 2015 460 500,00-40,00 40,00 1.600,00 September 2015 400 480,00-80,00 80,00 6.400,00 Oktober 2015 470 440,00 30,00 30,00 900,00 November 2015 465 455,00 10,00 10,00 100,00 Desember 2015 460 460,00 0,00 0,00 0,00 Jauari 2016 480 460,00 20,00 20,00 400,00 Februari 2016 500 470,00 30,00 30,00 900,00 Maret 2016 450 485,00-350,00 35,00 1.225,00 April 2016 480 467,50 12,50 12,50 156,25 Mei 2016 400 473,75-73,75 73,75 5.439,06 Jumlah 371,25 18.720,31 Adapu hasil ramala bula Jui 2016 adalah sebagai berikut da Utuk Cara Perhitugaya terdapat dilampira. Forecast Jui 2016 = 436,875 dibulatka mejadi 437 MAD = 30,94 MSE = 1.560,026 Metode Weighted Movig Averages Aalisis Peramala Pejuala Usaha Ardyla Bakery di Muara Bulia 265
Tabel 7 Perhituga Peramala Pejuala Produk Roti Dega Metode Weighted Movig Averages Bula Pejuala ( y ) Forecast Error A.D S.E Jui 2015 480 Juli 2015 520 Agustus 2015 460 September 2015 400 483,33-83,33 83,33 6.943,88 Oktober 2015 470 440,00 30,00 30,00 900,00 November 2015 465 445,00 20,00 20,00 400,00 Desember 2015 460 455,83 4,17 4,17 17,38 Jauari 2016 480 463,33 16,67 16,67 277,88 Februari 2016 500 470,83 29,17 29,17 850,88 Maret 2016 450 486,66-36,66 36,66 1.343,95 April 2016 480 471,66 8,34 8,34 69,55 Mei 2016 400 473,33-73,33 73,33 5.377,28 Jumlah 301,67 16.180,86 Metode Tred Projectio Tabel 8. Perhituga Peramala Pejuala Produk Roti Dega Tred Projectio Bula Pejuala TIME ( y ) (X) X 2 X*Y Forecast Error A.D S.E Jui 2015 480 1 1 480 478,88 1,12 1,12 1,25 Juli 2015 520 2 4 1040 476,13 43,87 43,87 1.924,56 Agustus 2015 460 3 9 1380 473,38-13,38 13,38 179,02 September 2015 400 4 16 1600 470,63-70,63 70,63 4988,59 Oktober 2015 470 5 25 2350 467,88 2,12 2,12 4,45 November 2015 465 6 36 2790 465,13-0,13 0,13 0,017 Desember 2015 460 7 49 3220 462,38-2,38 2,38 5,66 Jauari 2016 480 8 64 3840 459,63 20,37 20,37 414,94 Februari 2016 500 9 81 4500 456,88 43,12 43,12 1.859,33 Maret 2016 450 10 100 4500 454,13-4,13 4,13 17,05 April 2016 480 11 121 5280 451,38 28,62 28,62 819,10 Mei 2016 400 12 144 4800 448,63-48,63 48,63 2.364,87 Jumlah 5565 78 650 35.780 278,5 12.578,94 Secara matematis persamaa yag diguaka adalah : ŷ = a + bx ŷ = 445,88+ (-2,75) xadapu hasil ramala bula Jui 2016 adalah sebagai berikut da Utuk Cara Perhitugaya terdapat dilampira. Forecast Jui 2016 = 445,88 dibulatka mejadi 446 MAD = 23.21 MSE = 1.048,25 Metode Tred Expoetial 266
Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.17 No.2 Tahu 2017 Tabel 9 Perhituga Peramala Pejuala Produk Roti Dega Tred Expoetial Bula Pejuala ( y ) Log y X x Log y x 2 Forecast Error A.D S.E Jui 2015 480 2,681-11,00-29,49 121,00 2,68 477,32 477,32 227.835,30 Juli 2015 520 2,716-9,00-24,44 81,00 2,68 517,32 517,32 267.623,60 Agustus 2015 460 2,662-7,00-18,63 49,00 2,68 457,33 457,33 209.147,20 September 2015 400 2,602-5,00-13,01 25,00 2,68 397,33 397,33 157.870,10 Oktober 2015 470 2,672-3,00-8,02 9,00 2,67 467,33 467,33 218.398,60 November 2015 465 2,667-1,00-2,66 1,00 2,67 462,33 462,33 213.752,70 Desember 2015 460 2,662 1,00 2,66 1,00 2,67 457,34 457,34 209.156,70 Jauari 2016 480 2,681 3,00 8,04 9,00 2,66 477,34 477,34 227.852,70 Februari 2016 500 2,698 5,00 13,49 25,00 2,66 497,34 497,34 247.348,80 Maret 2016 450 2,653 7,00 18,57 49,00 2,66 447,34 447,34 200.117,00 April 2016 480 2,681 9,00 24,13 81,00 2,65 477,35 477,35 227.860,10 Mei 2016 400 2,602 11,00 28,62 121,00 2,65 397,35 397,35 157.886,70 Jumlah 5.565 31,977 0,00-0,74 572,00 31,98 5.533,02 5.533,023 2.564.849,49 Perhituga peramala pejuala roti dega metode Tred Expotial secara matematis persamaa yag diguaka adalah sebagai berikut: y = α + bx = 2,66475 + (- 0,001302) X Adapu hasil ramala bula Jui 2016 adalah sebagai berikut da Utuk Cara Perhitugaya terdapat dilampira. Log y Jui 2016 = 2,647818 Ati Log = 444 MAD = 461,0853 MSE = 213.707,47 Metode Forecast yag palig tepat dalam meetuka pejuala roti pada periode yag aka datag pada Ardyla Bakery Muara Bulia Berikut dibawah ii peulis membuat perbadiga peramala pejuala atara Mea Absolute Deviatio ( MAD ) Da Mea Square Error ( MSE ) Utuk setiap metode dapat dilihat pada tabel 5.10 Tabel 10 Perbadiga Hasil Peramala Produk Roti Pada Ardyla Bakery Muara Bulia Dari perhituga kelima metode diatas dapat di ketahui bahwa peralama dega megguaka kelima metode tersebut adalah sebagai berikut Metode Sigle Movig Averages 4 bula Ramala pejualaya adalah 458, MAD sebesar 24,06 da MSE sebesar 1.107,81. Metode Sigle Movig Averages 6 bulaa dega Aalisis Peramala Pejuala Usaha Ardyla Bakery di Muara Bulia 267
Ramala pejuala adalah 462, MAD sebesar 26,95 da MSE sebesar 1.297,97. Metode Expoetial Smoothig dega alpha 0,1 dega Ramala pejuala adalah 466, MAD sebesar 25,99 da MSE sebesar 1.328,05. Metode Expoetial Smoothig dega alpha 0,2 dega Ramala pejuala adalah 457, MAD sebesar 26,33 da MSE sebesar 1.359,64. Metode Expoetial Smoothig dega alpha 0,5 dega Ramala pejuala adalah 437, MAD sebesar 30,94 da MSE sebesar 1.560,03. Metode Weighted Movig Averages dega pembobota 3 dega Ramala pejuala adalah 435, MAD sebesar 33,52 da MSE sebesar 1.797,87. Metode Tred Projectio dega Ramala pejuala adalah 446, MAD sebesar 23,21 da MSE sebesar 1.048,25 serta Metode Tred Expoetial dega Ramala pejuala adalah 444, MAD sebesar 461,08 da MSE sebesar 213.707,47. Bahwa hasil perhituga da hasil peelitia tersebut diatas dega metode Tred Projectio lebih baik da lebih cocok diterapka oleh Ardyla Bakery dalam meramalka pejuala produk roti pada bula Jui 2016, karea metode Tred Projectio memilki tigkat kesalaha atau tigkat error lebih redah dibadigka keempat metode diatas dega tigkat kesalaha peramala MAD Sebesar 24,06 da MSE sebesar 1.107,81. SIMPULAN Dari hasil peelitia da pembahasa diatas maka peeliti meyimpulka bahwa: 1. Peramala jumlah pejuala dari bula Jui 2015 s.d Mei 2016 yag berdasarka metode sigle movig averages, expoetial smoothig, weighted movig averages, tred projectio da tred expoetial adalah sebagai berikut Metode Sigle Movig Averages 4 bula dega Ramala pejuala adalah 458, MAD sebesar 24,06 da MSE sebesar 1.107,81. Metode Sigle Movig Averages 6 bula dega Ramala pejuala adalah 462, MAD sebesar 26,95 da MSE sebesar 1.297,97. Metode Expoetial Smoothig dega alpha 0,1 dega Ramala pejuala adalah 466, MAD sebesar 25,99 da MSE sebesar 1.328,05. Metode Expoetial Smoothig dega alpha 0,2 dega Ramala pejuala adalah 457, MAD sebesar 26,33 da MSE sebesar 1.359,64. Metode Expoetial Smoothig dega alpha 0,5 dega Ramala pejuala adalah 437, MAD sebesar 30,94 da MSE sebesar 1.560,03. Metode Weighted Movig Averages dega pembobota 3 dega Ramala pejuala adalah 435, MAD sebesar 33,52 da MSE sebesar 1.797,87. Metode Tred Projectio dega Ramala pejuala adalah 446, MAD sebesar 23,21 da MSE sebesar 1.048,25 serta Metode Tred Expoetial dega Ramala pejuala adalah 444, MAD sebesar 461,08 da MSE sebesar 213.707,47. 2. Metode yag sesuai da baik utuk diterapka pada usaha Ardyla Bakery Muara Bulia utuk produk roti pada periode Jui 2015 s.d Mei 2016 adalah metode Tred Projectio, karea memiliki tigkat error yag terkecil dibadigka dega metode sigle movig averages 4 bula,sigle movig averages 6 bula, expoetial smoothig 268
Jural Ilmiah Uiversitas Bataghari Jambi Vol.17 No.2 Tahu 2017 dega alpha ( α = 0,1, α = 0,2 da α = 0,5 ), weighted movig averages da tred expoetial. DAFTAR PUSTAKA Artwodii Muqtadiroh, Feby. 2015. Aalisis Peramala Pejuala Seme No-Curah (Zak) Pt Seme Idoesia (Persero) Tbk Pada Area Jawa Timur. Skripsi : Istitut Tekologi Sepuluh Nopember : Surabaya Departeme Pedidika Nasioal.2008. Kamus Besar Bahasa Idoesia Edisi Ke Empat. Jakarta : Balai Pustaka Gasperz, Vicet. 2005. Productio Plaig ad Ivetory Cotrol. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Nasutio, Arma, H. 2003. Perecaaa da pegedalia produksi. Gua Widya, Surabaya. Reder, Barry ad Heizer, Jay. 2005. Prisip-prisip Maajeme Operasi, Salemba Empat, Jakarta. Savira, Mia. 2015. Aalisis Peramala Pejuala Obat Geerik Berlogo (Ogb) Pada Pt. Idoesia Farma. Skripsi : Uiversitas Telkom Badug. Subagyo, Pagestu. 2002. Forecastig: Kosep da Aplikasi. BPFE :Yogyakarta. Taylor, Berard W. 2004. Maageme Sciece (Sais Maajeme). Salemba Empat, Jakarta. Tim Peyusu. 2010. Padua Peulisa Skripsi. Sekolah Tiggi Ilmu Ekoomi Graha Karya : Muara Bulia. Yamit, Zulia. 2005. Meejeme Persediaa. Ekoisia, Yogyakarta. Aalisis Peramala Pejuala Usaha Ardyla Bakery di Muara Bulia 269