Peramalan permintaan tas laptop menggunakan model time series

Linka Azizah Anbar, Wahyudin Wahyudin

Abstract


CV Sportex merupakan usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) yang bergerak dalam produksi tas ransel, tas pakaian, dan tas laptop. Sistem produksi yang digunakan oleh CV Sportex adalah make to stock (MTS). Saat ini perencanaan produksi hanya dilakukan berdasarkan perkiraan saja, belum digunakan metode tertentu untuk peramalan produksi produk di masa mendatang. Hal tersebut berakibat pada jumlah permintaan dan stok produk tidak seimbang, sehingga memungkinkan terjadinya kekurang stok produk atau penumpukan stok produk. Oleh karena itu, dibutuhkan peramalan menggunakan beberapa model time series dengan metode regresi linear dan exponential smoothing untuk meramalkan permintaan produk di masa mendatang. Pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan data permintaan produk tas laptop selama 12 bulan, selanjutnya dilakukan analisis menggunakan metode regresi linear dan exponential smoothing yang didukung aplikasi POM-QM. Dari pengolahan data yang dilakukan dengan menggunakan dua metode, yaitu metode regresi linear dan metode exponential smoothing diketahui masing-masing nilai mean square error (MSE) sebesar 5907,034 pada metode regresi linear dan 9299,377 pada metode exponential smoothing. Maka metode peramalan terbaik untuk diterapkan adalah metode regresi linear, karena memperoleh nilai MSE paling kecil.

Keywords


Peramalan; regresi linear; exponential smoothing

Full Text:

PDF

References


A. Nurlifa and S. Kusumadewi, “Sistem peramalan jumlah penjualan menggunakan metode moving average pada Rumah Jilbab Zaky,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 2, no. 1, p. 18, Jun. 2017, doi: 10.35314/isi.v2i1.112.

D. Sutrisno, A. Sahari, and D. Lusiyanti, “Aplikasi metode goal programming pada perencanaan produksi Klappertaart pada usaha kecil menengah (UKM) Najmah Klappertaart,” J. Ilm. Mat. DAN Terap., vol. 14, no. 1, pp. 25–38, May 2017, doi: 10.22487/2540766X.2017.v14.i1.8351.

I. Ghalehkhondabi, E. Ardjmand, G. R. Weckman, and W. A. Young, “An overview of energy demand forecasting methods published in 2005–2015,” Energy Systems, vol. 8, no. 2, pp. 411–447, May 2017, doi: 10.1007/s12667-016-0203-y.

M. B. Arias and S. Bae, “Electric vehicle charging demand forecasting model based on big data technologies,” Applied Energy, vol. 183, pp. 327–339, Dec. 2016, doi: 10.1016/j.apenergy.2016.08.080.

R. A. Hasmi, “Optimasi perencanaan produksi dengan menggunakan metode linear programming pada CV. Aceh Bakery,” J. Optim., vol. 1, no. 1, pp. 43–56, Sep. 2018, doi: 10.35308/jopt.v1i1.168.

R. Rachman, “Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 211–220, Sep. 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3309.

Wijayanti and G. Adriansyah, “Analisis perencanaan produksi tas Flb di PT. X Mojokerto,” JISO J. Ind. Syst. Optim., vol. 1, no. 1, pp. 1–6, Dec. 2018, doi: 10.51804/jiso.v1i1.1-6.

S. M. Jeon and G. Kim, “A survey of simulation modeling techniques in production planning and control (PPC),” Production Planning & Control, vol. 27, no. 5, pp. 360–377, Apr. 2016, doi: 10.1080/09537287.2015.1128010.

R. Ariyanto, D. Puspitasari, and F. Ericawati, “Penerapan Metode Double Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Tanaman Pangan,” J. Inform. Polinema, vol. 4, no. 1, p. 57, 2017, doi: 10.33795/jip.v4i1.145.

S. Wardah and I. Iskandar, “Analisis peramalan penjualan produk keripik pisang kemasan bungkus (Studi kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan),” J@ti Undip J. Tek. Ind., vol. 11, no. 3, p. 135, Jan. 2017, doi: 10.14710/jati.11.3.135-142.

F. A. Reicita, “Analisis perencanaan produksi pada PT. Armstrong Industri Indonesia dengan metode forecasting dan agregat planning,” J. Ilm. Tek. Ind., vol. 7, no. 3, pp. 160–168, Jan. 2020, doi: 10.24912/jitiuntar.v7i3.6340.

W. R. Putri and I. P. Sari, “Sistem pengendalian persediaan bahan baku, inventory dan produksi pada Home Industry Mamake dengan metode reorder point berbasis web,” MULTINETICS, vol. 4, no. 2, pp. 22–27, Nov. 2018, doi: 10.32722/multinetics.Vol4.No.2.2018.pp.22-27.

L. Yuliana, “Analisis perencanaan penjualan dengan metode time series (Studi kasus pada PD. Sumber Jaya Aluminium),” J. Mitra Manaj., vol. 3, no. 7, pp. 780–789, 2019, doi: 10.52160/ejmm.v3i7.255.

S. Alfarisi, “Sistem Prediksi penjualan gamis toko qitaz menggunakan metode single exponential smoothing,” JABE (Journal Appl. Bus. Econ., vol. 4, no. 1, p. 80, Oct. 2017, doi: 10.30998/jabe.v4i1.1908.

M. Zellner, A. E. Abbas, D. V. Budescu, and A. Galstyan, “A survey of human judgement and quantitative forecasting methods,” Royal Society Open Science, vol. 8, no. 2, p. 201187, doi: 10.1098/rsos.201187.

A. F. Wiharja and H. F. Ningrum, “Analisis prediksi penjualan produk pt. joenoes ikamulya menggunakan 4 metode peramalan time series,” J. Bisnisman Ris. Bisnis dan Manaj., vol. 2, no. 1, pp. 43–51, 2020, doi: 10.52005/bisnisman.v2i1.23.

B. Lim and S. Zohren, “Time-series forecasting with deep learning: a survey,” Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, vol. 379, no. 2194, p. 20200209, Apr. 2021, doi: 10.1098/rsta.2020.0209.

J. F. Torres, D. Hadjout, A. Sebaa, F. Martínez-Álvarez, and A. Troncoso, “Deep learning for time series forecasting: A survey,” Big Data, vol. 9, no. 1, pp. 3–21, Feb. 2021, doi: 10.1089/big.2020.0159.

P. Al Zukri, S. Nurina Widyaningrum, and Q. Aini, “Forecasting permintaan pompa air dangkal shimizu menggunakan metode time series,” SISTEMASI, vol. 9, no. 2, p. 226, May 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i2.694.

C. Deb, F. Zhang, J. Yang, S. E. Lee, and K. W. Shah, “A review on time series forecasting techniques for building energy consumption,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 74, pp. 902–924, Jul. 2017, doi: 10.1016/j.rser.2017.02.085.

F. Martínez, F. Charte, M. P. Frías, and A. M. Martínez-Rodríguez, “Strategies for time series forecasting with generalized regression neural networks,” Neurocomputing, Dec. 2021, doi: 10.1016/j.neucom.2021.12.028.

M. A. Castán-Lascorz, P. Jiménez-Herrera, A. Troncoso, and G. Asencio-Cortés, “A new hybrid method for predicting univariate and multivariate time series based on pattern forecasting,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 586, pp. 611–627, 2022, doi: 10.1016/j.ins.2021.12.001.

Y. Ensafi, S. H. Amin, G. Zhang, and B. Shah, “Time-series forecasting of seasonal items sales using machine learning – A comparative analysis,” Int. J. Inf. Manag. Data Insights, vol. 2, no. 1, p. 100058, 2022, doi: 10.1016/j.jjimei.2022.100058.

W. Chandramitasari, B. Kurniawan, and S. Fujimura, “Building deep neural network model for short term electricity consumption forecasting,” in 2018 International Symposium on Advanced Intelligent Informatics (SAIN), 2018, pp. 43–48, doi: 10.1109/SAIN.2018.8673340.

T. Immawan and C. Y. Pratama, “Pengukuran Performansi rantai pasok pada industri batik tipe produksi make-to-stock dengan menggunakan model SCOR 11.0 dan pembobotan AHP (Studi kasus Batik Gunawan Setiawan, Surakarta),” Teknoin, vol. 22, no. 1, 2016, doi: 10.20885/teknoin.vol22.iss1.art9.

N. Nafi’iyah, “Prediksi jumlah penjualan pada toko makmur jaya elektronik dengan regresi linier,” Res. Comput. Inf. Syst. Technol. Manag., vol. 2, no. 2, p. 47, 2019, doi: 10.25273/research.v2i02.5143.

F. Ginting, E. Buulolo, and E. R. Siagian, “Implementasi algoritma regresi linear sederhana dalam memprediksi besaran pendapatan daerah (Studi kasus: Dinas Pendapatan Kab. Deli Serdang),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 274–279, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1602.

T. Pujadi, “Model pemesanan bahan baku menggunakan peramalan time series dengan CB Predictor,” ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications, vol. 5, no. 2, pp. 954–962, Dec. 2014, doi: 10.21512/comtech.v5i2.2343.

M. Arumsari and A. T. R. Dani, “Peramalan data runtun waktu menggunakan model hybrid time series regression–autoregressive integrated moving average,” Jurnal Siger Matematika, vol. 2, no. 1, pp. 1–12, Mar. 2021, doi: 10.23960/jsm.v2i1.2736.

A. Purwanto and S. N. Afiyah, “Sistem peramalan produksi jagung provinsi Jawa Barat menggunakan metode double exponential smoothing,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 14, no. 2, p. 85, 2020, doi: 10.32815/jitika.v14i2.462.




DOI: http://dx.doi.org/10.36055/jiss.v7i2.14326

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


  is supported by