Analisis Peramalan Penjualan Ciki Panser dengan Menggunakan Metode SES untuk Menentukan Penjualan

Abstract. Forecasting is a method use to predict future events using data from the past. To plan future production processes, a company can use forecasting result to reduce uncertainty and make decisions about increasing or decresaing the number of products to be manufactured. This will provide the company with information about how much needs to be produced and distributed to consumers. Pd. Fijas is a company engaged in the distribution of snacks, one of the products they sell is Ciki Panser. This study uses quantitative time series data analysis to process Ciki Panser sales data from January 2023 to Desember 2025. Based on the results of the forecast calculation using the single exponential smoothing method, a smoothing constant of α (0,1) was obtained by comparing the smallest error rates, namely MAD of 924,445, MSE of 1062358, and MAPE of 0,10974 with the forecast for the next period of 2.858 cartons. Abstrak. Peramalan merupakan metode yang diterapkan untuk meramalkan suatu kejadian di masa yang akan datang dengan menggunakan data yang ada di masa lalu. Untuk merencanakan proses produksi yang akan datang, suatu Perusahaan bisa menggunakan hasil peramalan untuk mengurangi Tingkat ketidakpastian yang ada, serta bisa membuat Keputusan untuk menambah atau mengurangi jumlah produk yang akan diproduksi. Hal tersebut akan memberikan informasi kepada Perusahaan tentang seberapa besar jumlah yang diperlukan untuk diproduksi dan didistribusikan kepada konsumen. Pd. Fijas merupakan Perusahaan yang bergerak dalam bidang distribusi makanan ringan, salah satu produk yang mereka jual adalah Ciki Panser. Penelitian ini menggunakan metode analisis data kuantitatif time series untuk mengolah data penjualan Ciki Panser mulai dari bulan Januari 2023 hingga Desember 2025. Berdasarkan hasil perhitungan peramalan dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing didapatkan konstanta pemulusan α (0,1) dengan membandingkan tingkat kesalahan error terkecil yaitu MAD sebesar 924,455, MSE sebesar 1062358, dan MAPE sebesar 0,10974 dengan peramalan periode selanjurannya yaitu 2.858 karton.