ANALISIS PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI PERSEDIAAN PADA PERUSAHAAN OTOMOTIF

Authors

  • Yuki Dwi Darma Universitas Pelita Bangsa Bekasi
  • Novika Riska Wiyanti Universitas Pelita Bangsa Bekasi
  • Tetty Lasniroha Sarumpaet Universitas Widyatama

DOI:

https://doi.org/10.33197/jbme.vol19.iss2.2021.824

Keywords:

ARIMA, pemulusan eksponensial, peramalan

Abstract

Peramalan merupakan suatu kegiatan untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang dengan menggunakan dan mempertimbangkan data dari masa lampau. Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Sehingga peramalan permintaan dapat diprediksi dan jumlah persediaan dapat ditentukan guna mengantisipasi jumlah permintaan yang variatif dan fluktuatif. Agar diperoleh hasil ramalan yang baik maka dilakukanlah metode peramalan yang dapat meramalkan data musiman. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model peramalan terbaik dengan metode ARIMA dan Exponential Smoothing serta mengetahui perbandingan hasil peramalan dengan kedua metode tersebut sehingga diperoleh metode terbaik. Data jumlah permintaan mobil PT. Suzuki Indomobil Motor tahun 2017–2019 merupakan data yang mengandung pola musiman sehingga ARIMA dan Exponential Smoothing Holt-Winters Additive dapat digunakan. Data diperoleh dengan cara dokumentasi pengumpulan data sekunder dan studi pustaka. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PT. Suzuki Indomobil Motor lebih tepat menggunakan metode Exponential Smoothing Holt-Winters Additive karena tingkat error yang dihasilkan lebih kecil

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2022-02-15

How to Cite

Darma, Y. D., Wiyanti, N. R., & Sarumpaet, T. L. (2022). ANALISIS PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI PERSEDIAAN PADA PERUSAHAAN OTOMOTIF. Jurnal Bisnis, Manajemen & Ekonomi, 19(2), 513–525. https://doi.org/10.33197/jbme.vol19.iss2.2021.824

Issue

Vol. 19 No. 2 (2021): Jurnal Bisnis, Manajemen, & Ekonomi

Section

Articles

License

Copyright (c) 2022 Yuki Dwi Darma, Novika Riska Wiyanti, Tetty Lasniroha Sarumpaet

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Submission of a manuscript implies that the submitted work has not been published before (except as part of a thesis or report, or abstract); that it is not under consideration for publication elsewhere; that its publication has been approved by all co-authors. If and when the manuscript is accepted for publication, the author(s) still hold the copyright and retain publishing rights without restrictions. Authors or others are allowed to multiply the article as long as not for commercial purposes. For the new invention, authors are suggested to manage its patent before published. The license type is CC-BY-SA 4.0.