Peramalan Permintaan dengan Menerapkan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) pada Industri Beton
DOI:
https://doi.org/10.55826/jtmit.v4i3.1117Keywords:
Peramalan, ARIMA, Perencanaan Produksi, Prediksi PermintaanAbstract
PT. Varia Usaha Beton menghadapi fluktuasi permintaan produk beton yang berdampak pada ketersediaan stok, sehingga diperlukan metode peramalan yang akurat untuk mendukung perencanaan produksi. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan permintaan beton masonry dengan menerapkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan berupa penjualan periode Januari 2023 hingga Desember 2024, yang kemudian dianalisis melalui tahapan uji stasioneritas, identifikasi model menggunakan ACF dan PACF, estimasi parameter, serta evaluasi model berdasarkan Mean Square Error (MSE) dan uji normalitas residual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA (1,0,1) merupakan model terbaik dengan nilai MSE terkecil sebesar 1,06488 dan residual yang terdistribusi normal (p-value 0,150 > 0,05). Dengan demikian, metode ARIMA (1,0,1) terbukti efektif untuk memprediksi permintaan beton masonry dan dapat digunakan sebagai dasar dalam perencanaan produksi serta pengendalian persediaan secara lebih akurat dan efisien
References
S. R. C. Putri dan L. Junaedi, “Penerapan Metode Peramalan Autoregressive Integrated Moving Average Pada Sistem Informasi Pengendalian Persedian Bahan Baku,” Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis (JIKB), vol. 13, no. 1, pp. 164-173, 2022.
H. A. Kurlillah, A. T. Anggita dan N. A. D. Prahesti, “Peramalan Permintaan Produk Beras Pandan Wangi Asli dengan Menerapkan Metode Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA) dan SeasonalARIMA (SARIMA) pada Perusahaan Agriculture Business,” Jurnal Penelitian Rumpun Ilmu Teknik, vol. 3, no. 4, pp. 105-111, 2024.
c. Jesselyn, “Implementasi Metode Peramalan (Forecasting) Pada Penjualan Kuas di PT ABC,” Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Informatika (JTMEI), vol. 3, no. 1, pp. 101-109, 2024.
S. P. Fauzani dan D. Rahmi, “Penerapan Metode ARIMA Dalam Peramalan Harga Produksi Karet di Provinsi Riau,” Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan (JTMIT), vol. 2, no. 4, pp. 269-277, 2023.
Mildawati, Mukhsar, M. K. Djafar, W. Somayasa dan Alfian, “PERAMALAN JUMLAH PENJUALAN ROTI DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN ARIMA DAN APLIKASINYA (STUDI KASUS PABRIK ROTI SARI RAMA),” Jurnal Jurusan Matematika FMIPA, vol. 3, no. 2, pp. 359-364, 2023.
S. R. Arifai dan L. Junaedi, “Prediksi Permintaan Barang Bedasarkan Penjualan Menggunakan Metode Arima Box-Jenkins (Studi Kasus : Pt. Beststamp Indonesia),” Jurnal E-Bis(Ekonomi-Bisnis), vol. 4, no. 2, pp. 138-146, 2020.
S. dan S. Wibowo, “Penerapan Metode ARIMA dan SARIMA Pada Peralaman Penjualan Telur Ayam Pada PT Agromix Lestari Group,” Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan, vol. 2, no. 1, pp. 33-40, 2023.
R. Yuliyanti dan E. Arliani, “Peramalan jumlah penduduk menggunakan model arima,” Jurnal Kajian dan Terapan Matematika, vol. 8, no. 2, pp. 114-128, 2022.
S. M. Saragih dan P. Sembiring, “ANALISIS PERBANDINGAN METODE ARIMA DAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DARI BROWN PADA PERAMALAN INFLASI DI INDONESIA,” JOURNAL OF FUNDAMENTAL MATHEMATICS AND APPLICATIONS (JFMA), vol. 5, no. 2, pp. 176-191, 2022.
A. F. Rozy, Solimun dan N. W. S. Wardhani, “PENINGKATANAKURASI METODEWEIGHTED FUZZYTIME SERIESFORECASTING MENGGUNAKAN ALGORITMA EVOLUSI DIFFERENSIALDAN FUZZYC-MEANS,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 10, no. 5, pp. 1047-1054, 2023.
S. A. Sinaga, “Implementasi Metode Arima (Autoregressive Moving Average),” Journal Global Tecnology Computer, vol. 2, no. 3, pp. 102-109, 2023.
A. S. Panjaitan, M. R. Maretha, H. dan B. Mardhotillah, “Optimalisasi Penerapan Metode ARIMA dalam Mengestimasi Harga Emas di Negara Indonesia,” Jurnal Ekonomi dan Statistik Indonesia, vol. 3, no. 2, pp. 136-146, 2023.
K. R. A. Muslihin dan B. N. Ruchjana, “Model Autoregressive Moving Average (ARMA) untuk Peramalan Tingkat Inflasi di Indonesia,” Journal of Mathematics and Its Applications , vol. 20, no. 2, pp. 209-218, 2023.
N. Azahra, S. C. Alifia, N. P. Andyka, S. Wijayanto dan M. Y. Fathoni, “Peramalan Jumlah Produksi Tebu Menggunakan Metode Time Series Model Moving Averages,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 4, pp. 840-845, 2022.
M. Huda, R. N. N. Azizah dan A. N. Setyana, “IMPLEMENTASI METODE ARMA DALAM PERAMALAN INFLASI PROVINSI BANTEN PERIODE TAHUN 2018 SAMPAI TAHUN 2023,” Jurnal Ilmiah Statistika dan Ekonometrika, vol. 3, no. 2, pp. 210-221, 2023.
S. Nurman, M. Nusrang dan S. , “Analysis of Rice Production Forecast in Maros District Using the Box-Jenkins Method with the ARIMA Model,” ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science, vol. 2, no. 1, pp. 36-48, 2022.
R. V. Suryani, T. Rismawan dan R. Ikhwan, “PENERAPAN METODE ARIMA UNTUK MEMPREDIKSI PEMAKAIAN BANDWIDTH DI UNIVERSITAS TANJUNGPURA,” Jurnal Komputer dan Aplikasi, vol. 10, no. 1, pp. 421-432, 2022.
A. Wibisono, Y. W. Nugraha, A. Mulyati dan F. Tatariyanto, “ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PLATE RAMPKVYDENGAN METODE TIME SERIESMENGGUNAKAN APLIKASI MINITAB 19,” Jurnal PERKUSI, vol. 2, no. 4, pp. 581-585, 2022.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Naufalut Tharif Qurniawan, Tedjo Sukmono
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
