37
4.2.2 Metode Peramalan Penjualan Tahu Kita pada Outlet Pastellia
Metode Time Series yang digunakan untuk menentukan metode peramalan produk Tahu Kita pada Outlet Pastellia adalah Trend Linear,
Trend Quadratic, Moving Average, Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing Holt, Decomposition Additive, Decompotition
Multiplicative dan ARIMA. Berdasarkan hasil perhitungan, pada Tabel 6 disajikan susunan metode peramalan yang didapat berdasarkan besaran nilai
MSE.
Tabel 6. Nilai MSE metode peramalan time series pada Outlet Pastellia
No. Metode Peramalan
α Β
γ MSE
1 Decomposition Additive
642,832 2
Decompositon Multiplicative 659,549
3 Single Exponential Smoothing
0,883 737,331
4 Double Exponential Smoothing
0,945 0,068 796,233
5 ARIMA 1,1,0
819,6 6
Moving Average 2 921,286
7 Trend Quadratic
944,485 8
Trend Linear 1033,15
Berdasarkan Tabel 6, penjualan produk Tahu Kita pada outlet Pastellia yang dianalisis dengan Minitab 14 dengan metode peramalan Decomposition
Aditif memiliki nilai MSE terkecil 642,832 dibandingkan dengan metode peramalan lainnya. Sedangkan untuk metode peramalan terbaik kedua adalah
metode Decompotition Multiplicative dengan memiliki nilai MSE 659,549. Hasil metode Decompotition Aditif terdapat pada Lampiran 10 dan hasil
output komputer metode Decomposition Multiplicative terdapat pada Lampiran 11.
38
Tabel 7. Ramalan penjualan Tahu Kita bulan Januari 2011 – Maret 2012 dengan metode
Decompotision Additive Periode
Bulan Peramalan Penjualan
pack
31 Januari 2011
107,383 32
Februari 2011 88,512
33 Maret 2011
49,849 34
April 2011 49,540
35 Mei 2011
21,085 36
Juni 2011 22,214
37 Juli 2011
42,530 38
Agustus 2011 9,012
39 September 2011
63,037 40
Oktober 2011 96,728
41 November 2011
57,502 42
Desember 2011 104,068
43 Januari 2012
104,176 44
Februari 2012 85,305
45 Maret 2012
46,641
Dari tabel di atas, ternyata hasil peramalan yang diperoleh dari jumlah penjualan setiap bulannya sangat berfluktuasi tidak beraturan. Mulai dari hasil
peramalan bulan Januari 2011 yang sangat tinggi bila dibandingkan dengan penjualan sebelumnya, tetapi menurun sangat drastis hingga bulan Juni 2011. Mulai bulan Juli
2011 hingga Maret 2012, hasil peramalan yang dihasilkan sangat berfluktuasi, tetapi menunjukkan hasil penjualan cukup baik, karena masih ada penjualan. Hasil
penjualan di outlet Pastellia terbilang sangat baik, disebabkan faktor tempat Pastellia yang sangat dekat dengan pabrik Tahu Kita, sehingga cukup mudah dan cepat untuk
memperoleh maupun memesan, serta Pastellia terletak di Pasar Modern yang setiap harinya cukup banyak didatangi oleh masyarakat sekitar. Dari metode ini diperoleh
39
persamaan Ŷt = 69,0443 – 0,267288t. Persamaan tersebut menunjukkan arah
negatif, yang berarti setiap periode bulan ada penurunan penjualan 0,267288 unit. Misalnya saat periode 31 t=31
Ŷt = 69,0443 – 0,26728831 = 60,758, saat periode 32 t=32
Ŷt = 69,0443 – 0,26728832 = 60,491. Hasil penjualan Tahu Kita pada periode 31 dan 32 mengalami penurunan penjualan 0,267 unit, sesuai dengan
persamaan di atas. Sebagai altenatif lain dipilih metode Decomposition Multiplicative sebagai metode terbaik kedua yang memiliki nilai MSE terkecil setelah metode
Decomposition Additive. Dari metode ini diperoleh persamaan Ŷt = 79,7356 –
0,765873t. Persamaan tersebut menunjukkan arah negatif, yang berarti setiap periode bulan ada penurunan penjualan 0,765873 unit. Misalnya saat periode 31
t=31 Ŷt = 79,7356 – 0,76587331 = 55,993, saat periode 32 t=32 Ŷt = 79,7356 –
0,76587332 = 55,228. Hasil penjualan Tahu Kita pasa periode 31 dan 32 mengalami penurunan penjualan 0,765 unit, sesuai dengan persamaan di atas. Dari dua metode
terbaik, didapatkan hasil yang sama yaitu terjadi sedikit penurunan penjualan Tahu Kita pada outlet Pastellia.
4.3 Metode Peramalan Time Series pada Outlet Joyo Swalayan
Kategori