ABSTRAK
PT. Pos Indonesia (Persero) merupakan salah satu perusahaan besar milik negara yang bergerak dalam bidang perposan. Salah satu divisi yang penting di PT. Pos Indonesia (Persero) adalah Divisi Pengadaan Barang dan Jasa yang bertugas untuk mendistribusikan berbagai macam barang keperluan perusahaan yang salah satunya adalah Resi Tunggal Pos Pay Terpadu kepada 11 Regional di seluruh Indonesia. Namun yang terjadi adalah belum diketahuinya jumlah peramalan permintaan terhadap Resi Tunggal Pos Pay Terpadu untuk tahun 2016, sehingga tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghitung jumlah peramalan permintaan Resi Tunggal Pos pay Terpadu untuk Regional.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Least Square dan Semi Average. Penggunaan metode tersebut berdasarkan data yang dimiliki yaitu Time Series dimana data sebelumnya menunjukkan naik dan turun. Kemudian dalam melakukan perhitungan diasumsikan bahwa Regional 1 mewakili penggunaan Resi Tunggal Pos Pay Terpadu kategori rendah seperti Regional 7 dan 8, Regional 4 mewakili kategori sedang seperti Regional 1,2,3,6, dan 11, dan Regional 10 mewakili kategori tinggi untuk Regional 5 dan 9.
Adapun hasil dalam penelitian ini untuk Ramalan jumlah permintaan Resi Tunggal Pos Pay Terpadu untuk periode 2016 pada Regional 1 dengan menggunakan metode Least Square menghasilkan jumlah ramalan sebanyak 775 box, untuk Regional 4 yang menghasilkan jumlah ramalan sebanyak 2.632 box, untuk Regional 10 menghasilkan jumlah ramalan sebanyak 4.362 box. Selanjutnya ramalan jumlah permintaan dengan menggunakan metode Semi Average untuk Regional 1 menghasilkan jumlah ramalan sebanyak 1.034 box, untuk Regional 4 menghasilkan jumlah ramalan sebanyak 2.076 box, untuk Regional 10 menghasilkan jumlah ramalan sebanyak 4.156 box.
Dari perhitungan kedua metode tersebut dapat disimpulkan bahwa Regional 1 lebih tepat menggunakan metode Semi Average, Regional 4 lebih tepat menggunakan metode Least Square, dan untuk Regional 10 lebih tepat menggunakan metode Least Square dikarenakan jumlah peramalan permintaan yang dihasilkan mendekati data permintaan aktual Resi Tunggal Pos Pay Terpadu periode sebelumnya pada tahun berjalan.
Kata Kunci: Forecasting, Least Square, Semi Average