Implementasi dan Analisa Metode Peramalan Exponential Smoothing dan Weighted Moving Average Untuk Permintaan Produk Minuman Kopi K di CV Fajar Timur Lestari

  • Sylvia Universitas Pelita Harapan Medan
Keywords: Manajemen Operasional,Permintaan, Keakuratan, Efisien, Efektif,Exponential Smoothing,Weighted Moving Average, Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

Abstract

Penelitian ini akan membahas tentang implementasi dan analisa metode peramalan kepada permintaan produk minuman kopi di CV Fajar Timur Lestari yang berlokasi di Kawasan Industri Medan, Sumatera Utara. Saat ini metode peramalan di CV Fajar Timur Lestari kurang efektif dan akurat di mana hanya menggunakan data satu periode sebelumnya untuk memperkirakan permintaan di periode berikutnya.  Di dalam penelitian ini metode peramalan yang akan dikaji adalah metode peramalan exponential smoothing dan weighted moving average. Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan rekomendasi kepada CV Fajar Timur Lestari akan metode peramalan yang tepat di mana meminimalisasi error atau deviasi antara forecast dan data actual permintaan sehingga akan meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam manajemen operasional dan mata rantai pasokan produk minuman kopi tersebut. Adapun metode penelitian yang digunakan adalah dengan wawancara, observasi, pengambilan data historis dan studi literatur yang berhubungan dengan pembahasan ini. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa metode penelitian terbaik dari metode weighted moving average dan exponential smoothing untuk permintaan produk minuman kopi K di CV Fajar Timur Lestari adalah exponential smoothing dengan α= 0.2 dan peramalan untuk bulan Juni 2022 adalah 3040 units.

References

Aritonang, Lerbin R. (2009). Peramalan Bisnis Edisi Kedua. Jakarta:Ghalia Indonesia.

Flaherty, M. Therese. (1996). Global Operations Management. New York: McGraw-Hill

Heizer, J., Render, B., & Manson, C. (2017). Operations Management Sustainability And Supply Chain Management. Boston: Pearson

Hyndman, R.J., & Athanasopoulos, G. (2021) Forecasting: Principles and Practice, 3rd edition, OTexts: Melbourne, Australia

Millis, T. C. (2019). Applied Time Series Analysis. Loughborough: Academic Press

Montgomery, D. C., Jennings, C. L., & Kulahci, M. (2015). Introduction to Time Series Analysis and Forecasting. Hoboken, N.J: Wiley-Interscience.

Render, Barry, and Jay Heizer. (1999). Principles of operations management. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, 1999.

Russell, Roberta S., and Bernard W. Taylor (2009). Operations Management: Creating Value along The Supply Chain. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Azman Maricar, M. (2019). Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ. JURNAL SISTEM DAN INFORMATIKA, 13(2), 36–45.

Arnita, A. (2020). Comparison of Single Exponential Smoothing, Naive Model, and SARIMA Methods for Forecasting Rainfall in Medan. Jurnal Matematika, Statistika Dan Komputasi, 17(1), 117–128. https://doi.org/10.20956/JMSK.V17I1.10236

Herjanto. (2009). Manajemen Produksi dan Operasi. Jakarta: PT. Gramedia Widiasarana Indonesia

LusianaA., & YuliartyP. (2020). PENERAPAN METODE PERAMALAN (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X. Industri Inovatif : Jurnal Teknik Industri, 10(1), 11-20.

https://doi.org/10.36040/industri.v10i1.2530

Nurhanifa, N., & Pujiastuti, H. (2020). Prediksi Angka Partisipasi Sekolah (APS) di Provinsi Banten dengan Menggunakan Interpolasi Lagrange. Sainmatika: Jurnal Ilmiah Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, 17(1), 72. https://doi.org/10.31851/SAINMATIKA.V17I1.3822

Reba, F., Sroyer, A., Yokhu, S. M., & Langowuyo, A. (2021). Perbandingan Metode Weighted Moving Average dan Single Exponential Smoothing Angka Partisipasi Sekolah Wilayah Adat, Papua. Sainmatika: Jurnal Ilmiah Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, 18(2), 161–168. https://doi.org/10.31851/SAINMATIKA.V18I2.6617

Robial, S. M. (2018). Perbandingan Model Statistik pada Analisis Metode Peramalan Time Series (studi kasus: pt. Telekomunikasi indonesia, tbk kandatel sukabumi). Jurnal Ilmiah SANTIKA, 8(2).

Sinaga, Hommy & Irawati, N. (2020). A Medical Disposable Supply Demand Forecasting By Moving Average And Exponential Smoothing Method. 10.4108/eai.24-1-2018.2292378.

http://dx.doi.org/10.4108/eai.24-1-2018.2292378

Setyowati. (2017). Penerapan Metode Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing pada Peramalan Penjualan Pakaian. Artikel Skripsi. Universitas Nusantara PGRI Kediri, Januari 2017

Published
2022-08-31
How to Cite
Sylvia, S. (2022). Implementasi dan Analisa Metode Peramalan Exponential Smoothing dan Weighted Moving Average Untuk Permintaan Produk Minuman Kopi K di CV Fajar Timur Lestari. Journal of Industrial Engineering & Management Research, 3(4), 139-147. https://doi.org/10.7777/jiemar.v3i4.401
Section
Articles