Perbandingan Metode Peramalan Menggunakan Model Time Series

Abstract

Peramalan perlu dilakukan untuk memprediksi kondisi di masa yang akan datang sehingga dapat mempersiapkan sumber daya yang dibutuhkan. PT XYZ merupakan perusahaan produsen obat hewan dengan salah satu produknya adalah probiotik dengan ukuran 2kg. Permintaan produk probiotik mengalami fluktuasi sehingga dibutuhkan teknik peramalan untuk memprediksi jumlah permintaan diperiode akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan peramalan permintaan dengan metode peramalan pada Model Forecasting Time Series yaitu Moving Average, Weighted Moving Average, Exponential Smoothing, dan Trend Linear dan menentukan metode peramalan terbaik. Berdasarkan pengukuran error yang telah dilakukan, metode Trend Linear memberikan nilai Mean Square Error, Root Mean Square Error dan Mean Percentage lebih kecil dibandingkan metode lainnya. Sedangkan pada pengukuran error berdasarkan Mean Absolute Deviation dan Mean Absolute Percentage Error, metode Exponential Smoothing dengan α = 0.5 memberikan nilai lebih kecil dibandingkan metode lainnya. Namun, pada verifikasi peramalan berdasarkan tracking signal diperoleh hasil bahwa metode Trend Linear lebih dapat memprediksi dan memberikan hasil yang mendekati aktual dibandingkan metode Exponential Smoothing dengan α = 0.5. Oleh karena itu, metode peramalan terbaik yang dipilih adalah metode Trend Linear. Hasil peramalan permintaan produk probiotik 2 kg untuk periode akan datang menunjukkan adanya peningkatan permintaan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi bagi perusahaan untuk menentukan kebijakan guna mempersiapkan pemenuhan permintaan di periode yang akan datang.