Analisis peramalan pejualan air minum murni jenis galon pada CV. Al Abrar Surakarta

Oleh :
Octavianus Agung Nugroho - F3508085 - Fak. Ekonomi dan Bisnis

Peramalan penjualan produk adalah suatu cara yang dilakukan perusahaan untuk memperkirakan atau memprediksi tingkat penjualan pada waktu yang akan datang dengan menggunakan data penjualan pada tahun sebelumnya. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah (1) Untuk mengetahui peramalan penjualan produk galon di CV. Al Abrar AMDK dengan metode Single Moving Average, Exponential Smoothing dan Weighted Moving Averages pada bulan Maret 2011. (2) Untuk mengetahui forcast error dari hasil peramalan tersebut. (3) Untuk mengetahui metode peramalan yang tepat dalam menentukan besarnya penjualan produk galon di CV. Al Abrar AMDK pada bulan Maret 2011. Metode pembahasan yang digunakan untuk meramalkan penjualan adalah metode Single Moving Average dengan rata-rata bergerak 3 bulanan, Single Exponential Smoothing dengan tiga nilai alpha yang berbeda yaitu 0,1 ; 0,5 ; 0,9 dan Weighted Moving Averages dengan 3 bulan terbobot. Untuk pengukuran kesalahan (error) peramalan menggunkan MAD dan MSE. Dari analisis yang telah dilakukan, penulis mengambil kesimpulan. Besarnya hasil ramalan dengan menggunakan metode Single Moving Average 3 bulanan adalah 12.071 galon dengan MAD = 1.190,04 dan MSE=2.421.267. Besarnya ramalan dengan menggunakan metode Exponential Smoothing alpha (0,1;0,5;0,9), α ; 0,1 adalah 14.148 galon dengan MAD = 1.268,88 dan MSE = 2.738.080. α ; 0,5 adalah 11.993 galon dengan MAD = 1.038,66 dan MSE sebesar 1.779.834. α ; 0,9 adalah 11.091 galon dengan MAD = 945,34 dan MSE = 1.242.571. Besarnya ramalan dengan menggunakan metode Weighted Moving Average dengan 3-bulan terbobot adalah 11.663 galon dengan MAD = 1.055,82 dan MSE = 1.953.166. Hasil analisis yang diperoleh, maka metode yang disarankan kepada perusahaan dalam membuat ramalan penjualan, sebaiknya menggunakan metode Exponential Smoothing Alpha 0,9 karena memiliki tingkat kesalahan (forecast error) MAD dan MSE terkecil