analisis metode weight moving average terhadap

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Salah satu keputusan penting dalam suatu perusahaan yang diambil oleh manajemen adalah penentuan tingkat produksi suatu barang atau jasa, yaitu tingkat persediaan yang dipengaruhi oleh besarnya permintaan pasar yang dapat dipenuhi oleh perusahaan. Salah satu alat manajemen yang diperlukan dan merupakan bagian integral dari proses pengambilan keputusan adalah metode peramalan. Indonesia merupakan salah satu negara dengan jumlah produksi kopi terbesar keempat setelah Brazil, Vietnam dan Kolombia yang menguasai pangsa pasar kopi dunia di Jawa Timur.

Petani Kopi “Sejahtera” Kayu Mas Situbondo merupakan salah satu produsen kopi terbaik di dunia dalam kategori kualitas rasa. Luas lahan budidaya kopi yang dimiliki petani Kayu Mas Situbondo adalah 1.200 hektar, dan inilah lahan para petani kopi “sukses”. Hal ini menunjukkan adanya ketidakseimbangan antara produksi kopi dan permintaan kopi.

Pola-pola umum yang terjadi di masa lalu ini akan dijadikan masukan untuk mengambil model keputusan yang diambil manajemen untuk menentukan permintaan produk di masa depan. Berdasarkan hal tersebut di atas maka penelitian ini bertujuan untuk meramalkan permintaan kopi petani kopi Kayu Mas Situbondo “Sejahtera”.

Rumusan Masalah

Pada metode Weight Moving Average selain perhitungannya yang sederhana, teknik Weight Moving Average diberikan bobot yang berbeda-beda untuk setiap data historis masa lalu yang tersedia, dengan asumsi bahwa data historis yang paling baru atau terkini akan mempunyai bobot yang lebih besar dibandingkan dengan data historis yang lebih lama. data. data, karena data terkini merupakan data yang paling relevan untuk peramalan.8.

Tujuan Penelitian

Batasan Masalah

Manfaat Penelitian

Definisi Operasional

Peramalan adalah memikirkan suatu kuantitas, misalnya permintaan suatu produk atau lebih pada periode yang akan datang. Setiap kali suatu keputusan diambil mengenai kondisi masa depan, pasti ada prediksi yang mendasari keputusan tersebut. Peramalan permintaan merupakan salah satu upaya perusahaan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis kelangsungan usaha.

Perusahaan adalah pemasar yang baik yang menginginkan informasi yang membantu mereka menafsirkan kinerja masa lalu dan merencanakan kegiatan masa depan.11. Memprediksi permintaan dari pasar yang dimasuki perusahaan merupakan tugas yang harus dilakukan oleh setiap pengelola bisnis guna mengantisipasi seberapa besar peluang pasar yang ada. 11 Eucharista Yacob Nugrah dan I Wayan Suletra, Analisis Metode Peramalan Permintaan Terbaik Produk Oxycan di PT.

Rata-rata pergerakan tertimbang akan mencoba memprediksi data terbaru dengan memberikan bobot yang berbeda. Hal ini didasarkan pada pengaruh data baru yang lebih besar dibandingkan data lama terhadap kondisi masa depan.13.

Asumsi Penelitian

Kerangka Pemikiran

Metode Penelitian

Jenis Penelitian
Analisis Data

Yamin dan Anita Puspita Dewi, Sistem Peramalan Stok Obat Dengan Metode Weight Moving Average dan Reorder Point, (STMIK CATUR SAKTI: 2016). Penelitian terapan terdahulu adalah penelitian yang berkaitan langsung dengan penerapan metode peramalan pergerakan beban. Penelitian ini mempunyai persamaan dengan penelitian terdahulu diatas pada metode peramalannya menggunakan rata-rata bergerak tertimbang.

22Palmitraazzah, A., Perencanaan Distribusi Produk dan Sistem Peramalan Berdasarkan Jumlah Permintaan Dengan Menggunakan Metode Weight Moving Average. Jurnal Informatika, 45. Persamaannya adalah metode prediksi yang digunakan dalam penelitian ini sama-sama menggunakan metode Weight Moving Average. Penelitian ini sama-sama memprediksi suatu item dengan menggunakan metode Weight Moving Average.

Uji metode peramalan Weight Moving Average menggunakan mean absolute error (MAE) dan mean absolute perception error (MAPE). Situbondo menggunakan metode Weight Moving Average yang menunjukkan bahwa metode ini akurat untuk digunakan dalam penelitian ini. Sistem peramalan dengan menggunakan metode rata-rata bergerak tertimbang untuk keadaan persediaan telur ayam ras pada UD.

Gambar 1.1 Alur Pemikiran Peramalan I. Metode Penelitian

Sistem Pembahasan

KAJIAN KEPUSTAKAAN

Penelitian Terdahulu

Kajian Teori

Definisi Peramalan
Meramal Horizon Waktu
Jenis Peramalan
Karakteristik Peramalan
Pertimbangan Pemilihan Metode Peramalan
Faktor-faktor yang mempengaruhi teknik peramalan
Klasifikasi teknik peramalan
Permintaan pasar
Faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan
Metode Peramalan
Sifat Hasil Peramalan
Pengukuran Kesalahan Peramalan

Biaya yang digunakan untuk membuat peramalan tergantung pada jumlah item yang diramalkan dan metode peramalan yang digunakan. Metode peramalan yang penulis gunakan untuk menganalisis data yang diterapkan adalah metode Weight Moving Average, metode ini sama dengan moving average, namun nilai terbaru pada deret periodik diberikan bobot yang lebih besar untuk perhitungan peramalan. Metode rata-rata bergerak tertimbang (weighted moving average) memberikan bobot yang berbeda-beda terhadap setiap data historis masa lalu yang tersedia, dengan asumsi bahwa data historis terkini atau terkini mempunyai bobot lebih besar dibandingkan dengan data historis lama, sehingga data terkinilah yang paling relevan untuk peramalan.

40 Ratih Yulia Hayuningtya, Peramalan persediaan barang dengan metode rata-rata bergerak tertimbang dan metode pemulusan eksponensial ganda, Jurnal PILAR Nusa Mandiri, Vol.13, No.2,(Jakarta:2017), 218. 45Novid, Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Permintaan Menggunakan Metode Time Series dan Break Event Point (BEP), (UIN Sultan Syarif Kasim Riau: 2007). Penelitian ini mengimplementasikan metode Weight Moving Average yang digunakan dalam proses penghitungan jumlah permintaan periode berikutnya.

Dari tabel 5.8 diketahui hasil perhitungan peramalan permintaan kopi di Kayu Mas Situbondo pada tahun 2019 adalah sebesar 215,65 dan diuji keakuratan ramalannya dengan menggunakan metode MAE yang menghasilkan nilai masing-masing kurang dari 5% yang artinya metode peramalan yang digunakan dalam penelitian ini akurat. Berdasarkan hasil penelitian ternyata hasil ramalan permintaan kopi petani kopi Kayu Mas “Sejahtera” tahun 2019 dengan menggunakan metode rata-rata bergerak tertimbang 5 periode adalah sebesar 215,65 ton. Djitoe Indonesian Tobacco Coy Surakarta yang ditulis oleh Indra Wibowo menunjukkan hasil perbandingan empat metode peramalan yaitu Single Moving Average, Exponential Smoothing, Weighted Moving Average dan Trend Projection dengan bobot 3, dengan hasil peramalan pada bulan April 2010 menggunakan Metode Simple Moving Average sebesar 9.728,67, Metode Exponential Smoothing α = 0,1 yaitu sebesar 9.615,59, metode Weighted Moving Average sebesar 9.982.67 dan metode Proyeksi Tren sebesar 9.416.47.

Dan persamaannya sama-sama menggunakan metode Weight Moving Average sebagai metode peramalannya, untuk memprediksi permintaan suatu produk di masa yang akan datang. Penelitian sejenis yang bertajuk Peramalan produksi karet dengan metode Weight Moving Average menghasilkan akurasi peramalan dengan menggunakan metode MAPE sebesar 2,52% yang berarti bahwa penelitian menggunakan metode Weight Moving Average berhasil.50. Memperkirakan permintaan program keterampilan siswa baru yang potensial dengan menggunakan metode rata-rata bergerak sederhana dan rata-rata bergerak tertimbang.

Gambar 2.1 langkah-langkah peramalan 11. Sifat Hasil Peramalan

PENYAJIAN DATA DAN ANALISIS DATA

Gambaran Obyek Penelitian

Penyajian Data dan Analisis Data

Data transaksi 5 tahun sebelumnya yaitu tahun 2014-2018 digunakan sebagai data acuan dalam perhitungan peramalan permintaan periode berikutnya yaitu tahun 2019. Data produksi dan permintaan lima tahun sebelumnya terdapat pada tabel 3.1 dan grafik produksi dan permintaan terdapat pada gambar 3.1. Kesesuaian data dengan metode diperhitungkan agar data prediksi mempunyai keakuratan yang tinggi dan mendekati data aslinya.

Berdasarkan perhitungan data selama lima tahun terakhir, nilai kesalahan prediksi tahun 2019 menggunakan Persamaan (3) dan (4) adalah sebesar 2,01%. Sedangkan untuk kesalahan pengukuran dengan metode MAPE diperoleh nilai sebesar 2,01% yang menunjukkan bahwa metode WMA mempunyai nilai akurasi yang sangat baik untuk penelitian ini, karena suatu model mempunyai kinerja yang sangat baik jika nilai MAPE dibawah 10%. , dan mempunyai kinerja yang baik jika nilai MAPE antara 10% dan 20%.

Pembahasan

Penelitian ini berbeda dengan penelitian ini karena periode peramalan yang digunakan adalah periode bulanan dan mempunyai bobot 3, sedangkan penelitian ini menggunakan periode tahunan dengan bobot 5. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh hasil pengukuran keakuratan prediksi kopi. permintaan dari petani kopi 'Sejahtera'. Sedangkan pada pengukuran akurasi menggunakan MAPE diperoleh nilai MAPE sebesar 2,01% yang juga menunjukkan bahwa prediksi permintaan kopi petani kopi “kaya” dengan menggunakan WMA adalah akurat.

Pengukuran akurasi atau kesalahan prediksi menggunakan MAE menghasilkan nilai kurang dari 5% setiap tahunnya, yang berarti metode WMA mempunyai nilai akurasi yang baik dalam penelitian ini. Selain itu kesalahan pengukuran dengan metode MAPE memberikan nilai sebesar 2,01% yang berarti penelitian dengan metode WMA ini baik. Peneliti selanjutnya sebaiknya memperluas atau memperbanyak subjek penelitian dan mengembangkan datanya dengan menggunakan lebih dari satu metode atau dengan membuat perbandingan antar metode.

Kemudian anda juga dapat menggunakan teori-teori lain agar dapat dibandingkan dengan teori-teori yang banyak digunakan. Peramalan permintaan produk roti pada industri “Tiara Rizki” di Kelurahan Boyaoge Kecamatan Tatanga Kota Palu. RATA-RATA PERMINTAAN PANEN KOPI DI KABUPATEN KAYUMAS SITUBONDO (STUDI KASUS: TANAMAN KOPI.

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

Saran

Tabel 2 Perhitungan Weight Moving Average Tahun 2015
Tabel 3.3 Perhitungan Weight Moving Average Tahun 2016
Tabel 3.7 Hasil Perhitungan Pengujian Metode Peramalan WMA
Tabel 3.8 Hasil Perhitungan Nilai Kesalahan Peramalan