Analisis Perbandingan Metode Moving Average Dan Linear Regression Pada Produk Pupuk Urea
Abstract
Strategi dan pengambilan keputusan yang tepat dapat membantu perusahaan dalam memperoleh hasil yang maksimal, terutama pada proses produksinya. Penelitian ini dilakukan pada PT. XYZ, salah satu perusahaan yang memproduksi jenis pupuk urea. Tujuan penelitian ini adalah untuk meramalkan permintaan pupuk urea pada tahun 2020 dengan membandingkan tingkat kesalahan menggunakan MSE pada metode Moving Average dan Linear Regression. Data yang digunakan untuk melakukan peramalan adalah data historik pada bulan 2019, dimana data tersebut menunjukkan permintaan produk bersifat musiman, sehingga perlu dilakukan peramalan untuk menetapkan strategi proses produksi kedepannya. Dari pengolahan dan analisis data, didapat bahwa metode Linear Regression memiliki nilai MSE terkecil jika dibandingkan dengan metode Moving Average. Maka metode peramalan yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Linear Regression. Hasil peramalan untuk tahun 2020 menunjukkan bahwa tren semakin menurun setiap bulannya, maka pihak PT. XYZ harus dapat mengatur proses produksinya agar memperoleh keuntungan yang maksimal dari hasil penjualan produknya.
Downloads
References
Auliasari, K., Kertaningtyas, M., & Kriswantono, M. (2019). Penerapan Metode Peramalan untuk Identifikasi Potensi Permintaan Konsumen. Informatics Journal, 4(3), 121-129.
Ayuni, G. N., & Fitrianah, D. (2019). Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ. Jurnal Telematika, 14(2), 79-86.
Fatimah, F., Tejawati, A., & Puspitasari, N. (2018). Prediksi Pemakaian Air PDAM Menggunakan Metode Simple Moving Average. JURTI, 2(1), 55-61.
Harliana, & Syafrianto, A. (2017). Prediksi Jumlah Pendaftaran Calon Mahasiswa Baru dengan Metode Regresi Linier. Jurnal Ilmiah DASI, 18(3), 1-5.
Indah, D. R., & Rahmadani, E. (2018). Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa. Jurnal Penelitian Ekonomi Akuntansi (JENSI), 2(1), 10-18.
Nafi'iyah, N., & Rakhmawati, E. (2021). Analisis Regresi Linear dan Moving Average dalam Memprediksi Data Penjualan Supermarket. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 12(1), 45-50.
Rachman, R. (2018). Penerapan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing pada Peramalan Produksi Industri Garment. Jurnal Informatika, 5(1), 211-220.
Rakhman, A., & Sabanise, A. Y. (2019). Sistem Informasi Stok Kebutuhan Darah pada Palang Merah Indonesia dengan Metode Weighted Moving Average. Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia, 4(7), 24-32.
Riani, L. P., & Afandi, M. R. (2020). Forecasting DemandProduk Batik Ditengah Pandemi Covid-19 Studi Pada Usaha Batik Fendy, Kabupaten Klaten. Jurnal Nusantara Aplikasi Manajemen Bisnis, 5(2), 122-132.
Riasari, A. (2020). Konsumsi Bahan Bakar Minyak Aviation Gasoline Dalam Negeri. Jurnal Gema Ekonomi, 10(2), 1662-1668.
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), 1-17.
Sadikin, M., & Alfiandi, F. (2018). Comparative study of classification method on customer candidate data to predict its potential risk. Int. J. Electr. Comput. Eng, 8(6).
Sulistyono, & Sulistiyowati, W. (2017). Peramalan Produksidengan Metode Regresi Linier Berganda. Prozima, 1(2), 82-89.
Tehuayo, E. (2018). Analisis Proses Pengambilan Keputusan Konsumen pada Perilaku Pembelian Produk Yamaha Mio di Kota Ambon. Jurnal SOSOQ, 6(2), 25-34.
Winarso, D. (2017). Perbandingan Metode Regresi Linier dan Weighted Moving Average dalam Meramalkan Jumlah Mahasiswa pada Periode Tertentu. 2th Celscitech-UMRI, 2, 70-74.
Copyright (c) 2022 Edrial Adil Nadif Sonjaya, Dene Herwanto, Dimas Nurwinata Rinaldi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
