Peramalan Permintaan Produk Cepat Rusak Dengan Metode Moving Average dan Single Exponential Smoothing

Mochammad Anshori, Dzakiyah Widyaningrum

Abstract


Perishable product adalah suatu produk yang sangat rentan mengalami kerusakan salah satunya adalah cabai rawit. UD Sayur Gresik adalah salah satu usaha yang bergerak di bidang sayur yang salah satu produk nya yaitu cabai rawit berdasarkan dari plot data penjualan cabai selama dua bulan adalah pola data stasioner berdasarkan dari pola data tersebut maka peneliti memilih menggunakan metode moving average dan single exponential smoothing karena metode tersebut dapat dipertimbangkan untuk meramalkan permintaan cabai di UD Sayur Gresik serta perbandingan untuk menilai keakurasian dari kedua metode tersebut menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE) dengan bantuan software minitab untuk mendapatkan hasil secara akurat. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa metode single exponential smoothing lebih baik daripada moving average karena memiliki nilai error lebih kecil sebagai berikut MAPE sebesar 25,621 ; MAD sebesar 23,257 ; MSE sebesar 875,685 Metode tersebut meramalkan bahwa pembelian cabai pada 15 periode berikutnya sebanyak 66,2 kg cabai.

 

Kata Kunci: Cabai rawit, Moving average, Single exponential smoothing, Peramalan, Stasioner.


Full Text:

PDF

References


S. Arianto and A. jati Nugroho, “Association rule-market basket analisis (ar-mba) untuk menganalisis keputusan dalam pembelian sayur,” J. cakrawala Ilm., vol. 1, no. 10, pp. 2637–2648, 2022, [Online]. Available: https://www.bajangjournal.com/index.php/JCI/article/view/2595.

R. M. Sari, A. Astuti, A. Mulyaningsih, A. T. Sumantri, and S. S. Yoga, “Risiko Harga Sayuran Masa Pandemi Covid 19 Di Kota Serang,” J. Agribisnis Terpadu, vol. 14, no. 2, p. 225, 2021, doi: 10.33512/jat.v14i2.13277.

RachmawatiWaryat and M. Yanis, “Kajian teknologi Kemasan Untuk Memeperpanjang Umur Simpan Cabai Merah Segar Di Provinsi Dki Jakarta,” Pros. Semin. Nas. Agroinovasi Spesifik Lokasi Untuk Ketahanan Pangan Pada Era Masy. Ekon. ASEAN, pp. 868–875, 2016, [Online]. Available: http://repository.pertanian.go.id/handle/123456789/7329.

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

R. Satyarini, “Menentukan Metode Peramalan Yang Tepat,” Bina Ekonomi Majalah Ilmiah Fakultas Ekonomi Unpar, vol. 11. pp. 59–70, 2007, [Online]. Available: https://journal.unpar.ac.id/index.php/BinaEkonomi/article/view/670/654.

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, 2020, doi: 10.24912/jitiuntar.v7i3.6340.

Anisya and Y. Wandyra, “Rekayasa Perangkat Lunak Pengendalian Inventory Menggunakan Metode SMA (Single Moving Average) Berbasis AJAX ( Asynchronous Javascript and XML ),” J. Teknoif, vol. 4, no. 2, pp. 11–17, 2016, [Online]. Available: https://teknoif.itp.ac.id/index.php/teknoif/article/view/361/715.

B. Landia, “Peramalan Jumlah Mahasiswa Baru Dengan Exponential Smoothing dan Moving Average,” J. Ilm. Intech Inf. Technol. J. UMUS, vol. 2, no. 01, pp. 71–78, May 2020, doi: 10.46772/intech.v2i01.188.

A. Kumila, B. Sholihah, E. Evizia, N. Safitri, and S. Fitri, “Perbandingan Metode Moving Average dan Metode Naïve Dalam Peramalan Data Kemiskinan,” JTAM | J. Teor. dan Apl. Mat., vol. 3, no. 1, p. 65, 2019, doi: 10.31764/jtam.v3i1.764.

A. B. Santoso, M. S. Rumetna, and K. Isnaningtyas, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Analisa Peramalan Penjualan,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 756, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2951.

N. P. L. Santiari and I. G. S. Rahayuda, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Pada Toko Gitar,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 3, p. 203, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i3.1520.

W. Handoko, “Prediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus: Amik Royal Kisaran),” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 125–132, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.356.

A. D. M and N. Susanto, “Peramalan Perencanaan Produksi Terak Dengan Metode Exponential Smoothing With Trend Pada Pt. Semen Indonesia (Persero) Tbk,” Peramalan Perenc. Produksi Terak Dengan Metod. Exponential Smoothing With Trend Pada Pt. Semen Indones. Tbk, vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2017.

A. Lusiana and P. Yuliarty, “PENERAPAN METODE PERAMALAN (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X,” Ind. Inov. J. Tek. Ind., vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i1.2530.

I. Nabillah and I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut,” JOINS (Journal Inf. Syst., vol. 5, no. 2, pp. 250–255, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.

C. V. Hudiyanti, F. A. Bachtiar, and B. D. Setiawan, “Perbandingan Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Bandara Ngurah Rai,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 3, pp. 2667–2672, 2019.




DOI: https://doi.org/10.32672/jse.v7i4.4701

Refbacks

  • There are currently no refbacks.