Naskah ini versi lama yang diterbitkan pada 2021-09-29. Baca versi terbaru.

Peramalan Penjualan Rebung Bambu Betung (Dendrocalamus asper) Dengan Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing

Penulis

  • Ni Putu Murtini Program Studi Teknik Pertanian dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Udayana, Badung, Bali, Indonesia
  • I Gst Ngr Apriadi Aviantara Program Studi Teknik Pertanian dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Udayana, Badung, Bali, Indonesia
  • Ida Bagus Putu Gunadnya Program Studi Teknik Pertanian dan Biosistem, Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Udayana, Badung, Bali, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.24843/JBETA.2021.v09.i02.p04

Kata Kunci:

rebung bambu betung, berfluktuasi, peramalan, triple exponential smoothing, nilai alfa

Abstrak

Rebung bambu betung (Dendrocalamus asper) merupakan salah satu olahan produk segar yang dijual
di Tiara Dewata Supermarket, dimana produk olahan tersebut terbagi menjadi tiga yaitu rebung mentah,
rebung rajang, dan rebung biasa. Masa simpan rebung tergolong sangat singkat, hanya 1 – 3 hari. Lebih
lanjut, penjualan yang terjadi setiap bulan untuk ketiga produk segar ini berfluktuasi dan sulit diduga
kecenderungannya. Oleh karena itu, diperlukan metode peramalan agar dapat memperkecil kerugian
yang akan terjadi. Tujuan penelitian ini adalah menemukan nilai alfa terbaik yang dapat digunakan
untuk memperoleh data runtun waktu peramalan yang terbaik untuk periode satu tahun mendatang
terhadap ketiga jenis olahan rebung bambu betung dengan metode Triple Exponential Smoothing. Data
yang digunakan pada penelitian ini yaitu data aktual penjualan ketiga olahan rebung bambu betung dari
bulan Maret 2019 – Mei 2020. Nilai alfa terbaik yang dapat digunakan untuk melakukan peramalan
yaitu perhitungan data runtun waktu dengan nilai alfa 0,1 – 0,9 yang memiliki nilai kesalahan (error)
terkecil, dimana alfa 0,4 pada rebung mentah dengan nilai kesalahan MSE 10,308, RSME 3,287, MAPE
19%, alfa 0,4 pada rebung rajang dengan nilai kesalahan MSE 113,809, RMSE 10,688, MAPE 5%, dan
alfa 0,4 pada rebung biasa dengan nilai kesalahan MSE 511,902, RMSE 22,625, MAPE 4%. Dari
perhitungan menggunakan nilai alfa tersebut dapat disimpulkan bahwa metode triple exponential
smoothing dengan alfa 0,4 digunakan untuk meramalkan data runtun waktu penjualan ketiga olahan
rebung bambu betung dari periode Juni 2020 – Mei 2021.

Referensi

Anggraini, Y. D. 2018. Analisis Data Runtun Waktu

Untuk Peramalan Penjualan Sepeda Motor Di

Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy Time

Series Dengan Logika Ruey Chyn Tsaur.

Antara, N. S., dan Gunam, I. B. W. 2014.

Pengembangan Tepung Rebung Bambu tabah

(Gigantochloa nigrociliata BUSE – KURZ)

Sebagai Pangan Fungsional. Ketahanan

Pangan, 161.

Arsad, E. 2015. Teknologi Pengolahan Dan Manfaat

Bambu. Jurnal Riset Industri Hasil Hutan, 7(1),

45.

Ariyanto, R., Puspitasari, D., dan Ericawati, F. 2017.

Penerapan

Metode Double Exponential

Smoothing Pada. Informatika Polinema, 4, 57

62.

Chang, P. C., Wang, Y. W., and Liu, C. H. 2007. The

development of a weighted evolving fuzzy

neural network for PCB sales forecasting.

Expert Systems with Applications, 32(1), 86–96.

Darmayanti, N. 2016. Model Perencanaan Produksi

Untuk Memenuhi Permintaan Pasar Dan

Pengendalian Persediaan Produk Jadi Pada

Perusahaan Penghasil Minuman Ringan. Jurnal

BETA (Biosistem Dan Teknik Pertanian), 4(2),

36–46.

Dharmesta, A. M., dan Susanto, N. (2016). Peramalan

Perencanaan Produksi Semen dengan Metode

Exponential Smoothing pada PT. Semen

Indonesia. None, 5(4), 1–10.

Elvierayani, R. R. 2017. Peramalan Nilai Tukar

( Kurs ) Rupiah Terhadap Dolar Tahun 2017

dengan Menggunakan Metode Arima Box

Jenkins. Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional

Integrasi Matematika Dan Nilai Islami), 1(1),

253–261.

Faustina, R. S., Agoestanto, A., dan Hendikawati, P.

2017. Model Hybrid ARIMA-GARCH untuk

Estimasi Volatilitas Harga Emas. UNNES

Jurnal of Mathematics, 6(1), 11–24.

Fitria, V., dan Anwar, S. 2020. Penerapan Triple

Exponential Smoothing Dalam Meramalkan

Laju Inflasi Bulanan Provinsi Aceh Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Universitas Syiah Kuala , Aceh. 1, 23–38.

Diharapkan produsen dan ritailer dapat menggunak

Hingmadi, D. 2012. Kenaekaragaman Ciri Morfologi

Jenis Bambu (Bambusa Sp) di Kelurahan

Teunbaun

Kecamatan

Amarasi

Barat

Kabupaten Kupang. Skripsi. Program Studi

Biologi FMIPA Universitas PGRI NTT.

Indah, D. R., dan Rahmadani, E. 2018. Sistem

Forecasting Perencanaan Produksi dengan

Metode Single Eksponensial Smoothing pada

Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa.

Jurnal Penelitian Ekonomi Akutansi (JENSI),

2(1), 10–18.

Iqbal, M. 2016. Sistem Peramalan Menggunakan

Metode Triple Exponential Smoothing Untuk

Stok Bahan Spare Part Motor Di Garuda Motor

Jajag. 1110651220.

Jong, Y., Wardenaar, E., dan Tavita, G. E. 2018. Studi

Jenis

Dan

Pemanfaatan

Bambu Oleh

Masyarakat Dusun Perigi Desa Semade

Kecamatan Banyuke Hulu Kabupaten Landak.

6(1), 131–136.

Kencana, P. K. D., Widia, W., dan Antara, N. S.

(2012). Praktek Baik Budi Daya Bambu Rebung

Tabah (Gigantochloa nigrociliata BUSE

KURZ). 1–69.

Makridakis, S., Wheelwright, C. S., and McGEE, E.

V. 1995. Metode dan Aplikasi Peramalan

(Kedua). Erlangga.

Mardhotillah, M., Sutikno, S., dan Fauzi, M. (2014).

Pemodelan hujan-aliran daerah aliran sungai

rokan dengan menggunakan data penginderaan

jauh. 1–12.

Marlina, N., dan Juliani, A. (2015). Evaluasi Daya

Tampung

Terhadap

Beban

Pencemar

Menggunakan Model Kualitas Air ( Studi

Kasus : Sungai Winongo ). 4(2), 78–86.

Nangi, J., Indrianti, S. H., dan Pramono, B. 2018.

Peramalan Persediaan Obat Menggunakan

Metode Triple Exponential Smoothing (Tes)

(Studi Kasus : Instalasi Farmasi Rsud Kab.

Muna). Semantik, 4(1), 135–142.

Padma Yanti, N., Tuningrat, I., dan Suryawan

Wiranatha, A. 2016. Analisis Peramalan

Penjualan Produk Kecap Pada Perusahaan

Kecap Manalagi Denpasar Bali. Jurnal

Rekayasa Dan Manajemen Agroindustri, 4(1),

72–81.

Puji Lestari, A. 2008. Pengaruh suhu terhadap

karakteristik pengeringan rebung bambu tabah.

1–8.

Rachmawati, L. F. (2016). Rekayasa model sistem

dinamik komoditas jagung untuk mendukung

program upaya khusus di jawa barat listyani

fitria rachmawati. Institut Pertanian Bogor.

Rizal, J., dan Akbar, S. 2015. Perbandingan Uji

Stasioner Data Timeseries Antara Metode :

Control Chart, Correlogram, Akar Unit Dickey

Fuller, dan Derajat Integrasi. Jurnal Gradien,

11(1), 1040–1046.

Tanuwijaya, H. 2010. Penerapan Metode Winter ’ S

Exponential Smoothing Dan Single Moving

Average Dalam Sistem Informasi. Seminar

Nasional Manajemen Teknologi XI, 1–10.

Tistiawan, T. A., dan Andini, T. D. 2019.

Pemanfaatan Metode Triple Exponential

Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Pada

Pt.Dinamika Daya Segara Malang. Jurnal

Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 13(1), 69.

Tohir, A. 2011. Analisis Peramalan Penjualan

Minyan Sawit Kasar atau Crude Palm Oil

(CPO) Pada PT. Kharisma Pemasaran Bersama

(KPB) Nusantara.

Wardah, S., dan Iskandar, I. 2017. Analisis Peramalan

Penjualan Produk Keripik Pisang Kemasan

Bungkus (Studi Kasus : Home Industry Arwana

Food Tembilahan). J@ti Undip : Jurnal Teknik

Industri, 11(3), 135.

Yulianti, F. 2012. Modeling dan Forecasting Tingkat

Produksi Gas di Indonesia Menggunakan

Metode Autoregressive Integrated Moving

Average (Arima). FT UI.

Unduhan

Diterbitkan

2021-09-29

Versi

Cara Mengutip

Murtini, N. P., Aviantara, I. G. N. A., & Gunadnya, I. B. P. (2021). Peramalan Penjualan Rebung Bambu Betung (Dendrocalamus asper) Dengan Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing. Jurnal BETA (Biosistem Dan Teknik Pertanian), 9(2), 177–178. https://doi.org/10.24843/JBETA.2021.v09.i02.p04

Terbitan

Bagian

Articles

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 3 4 > >>