Garuda - Garba Rujukan Digital

ANALISIS PENERAPAN METODE PERAMALAN TREND LINEAR DAN MOVING AVERAGE PADA PRODUK ANTIHEATSTRESS DI PT TEKAD MANDIRI CITRA Aisya Zulqia Rahma; Dudi Haryadi; Puti Harissa
JAMBURA: Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Vol 9, No 1 (2026): JIMB - VOLUME 9 NOMOR 1 MEI 2026
Publisher : Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37479/jimb.v9i1.38820

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis penerapan metode Trend Linear dan Moving Average dalam memperkirakan jumlah produksi produk Antiheatstress, serta membandingkan kedua metode tersebut untuk memntukan metode yang lebih efektif dalam mendukung pengambilan keputusan produksi. metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan pendekatan analisis deskriptif dan deret waktu. Teknik analisis data yang digunakan meliputi metode trend Linear dan Simple Moving Average sebagai alat peramalan, serta pengukuran tingkat kesalahan menggunakan Mean Asolute Deviation (MAD), Mean Squared Error dan Mean Asolute Percentage error (MAPE). Hasil penelitian menunnjukkan kedua metode memiliki akurasi yang baik, ditunjukkan oleh nilai MAPE yang berada di bawah 10%. Trend Linear menghasilkan MAD sebesar 266,83, MSE sebesar 177.293,33 dan MAPE sebesar 8,70747%. Sedangkan Moving Average menghasilkan nilai MAD sebesar 281,33, MSE sebesar 144.882,44 dan MAPE sebesar 8,79431%. Berdasarkan hasil tersebut metode Trend Linear memiliki tingkat kesalahan yang lebih kecil dibandingkan dengan metode Moving Average, sehingga dinilai lebih akurat dalam melakuka peramalan. Selain itu, metode Trend Liner mampu menunjukkan kecendrungan peningkatan produksi secara lebih jelas, sedangkan Moving Average lebih mencerminkan pola jangka pendek. Dengan demikian metode Trend Linear dinilai lebih efektif digunakan untuk memperkirakan jumlah produksi serta mendukung perencanaan dan pengambilan keputusan produksi.

EFEKTIVITAS PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU DENGAN METODE JUST IN TIME (JIT) DAN ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) PADA PABRIK KERUPUK RIA JAYA Risna Tri Ananda; Dudi Haryadi; Puti Harissa
JAMBURA: Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Vol 9, No 1 (2026): JIMB - VOLUME 9 NOMOR 1 MEI 2026
Publisher : Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37479/jimb.v9i1.38802

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan efektivitas metode Just In Time (JIT) dan Economic Order Quantity (EOQ) dalam pengendalian persediaan bahan baku pada Pabrik Kerupuk Ria Jaya. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif dengan pendekatan deskriptif dan menggunakan data kebutuhan bahan baku tepung tapioka selama satu tahun. Alat analisis yang digunakan adalah metode Just In Time (JIT) dan Economic Order Quantity (EOQ) untuk menentukan jumlah pemesanan, frekuensi pemesanan, serta total biaya persediaan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode JIT menghasilkan frekuensi pemesanan yang lebih tinggi dengan pemesanan yang lebih kecil serta total biaya persediaan yang lebih rendah, sedangkan metode EOQ menghasilkan jumlah pemesanan yang lebih besar dengan frekuensi yang lebih rendah serta dilengkapi dengan safety stock dan reorder point yang mampu menjaga kestabilan ketersediaan bahan baku. Berdasarkan hasil perbandingan, metode EOQ dinilai lebih efektif dalam pengendalian persediaan bahan baku karena mampu menjaga keseimbangan antara ketersediaan bahan baku dan kebutuhan produksi serta mendukung kelancaran proses produksi secara lebih stabil.

PERBANDINGAN AKURASI MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PENJUALAN TEH PTPN III Ade Intan Nitbani; Dudi Haryadi; Muhamad Hidayat
JAMBURA: Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Vol 9, No 1 (2026): JIMB - VOLUME 9 NOMOR 1 MEI 2026
Publisher : Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37479/jimb.v9i1.38715

Penelitian ini bertujuan membandingkan tingkat akurasi metode Moving Average dan Exponential Smoothing dalam peramalan penjualan teh pada PT Perkebunan Nusantara III (Persero). Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan analisis deret waktu (time series) berdasarkan data sekunder penjualan teh tahunan periode 2017–2024. Peramalan dilakukan menggunakan metode Moving Average dan Single Exponential Smoothing, sedangkan akurasi diukur menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Pengolahan data menggunakan perangkat lunak POM-QM for Windows versi 5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode dapat digunakan untuk peramalan berdasarkan data historis. Metode Moving Average periode 4 menghasilkan kesalahan paling rendah, yaitu MAD sebesar 35.925,06, MSE sebesar 1.964.862.000, dan MAPE sebesar 4,149%. Sementara itu, Exponential Smoothing dengan α = 0,3 menghasilkan MAD sebesar 50.724,19, MSE sebesar 3.523.359.000, dan MAPE sebesar 5,851%. Hasil ini menunjukkan bahwa Moving Average periode 4 memiliki tingkat akurasi yang lebih baik. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan metode peramalan perlu disesuaikan dengan karakteristik data, khususnya pada data yang berfluktuasi tanpa tren yang kuat. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan dalam perencanaan produksi dan pengendalian persediaan.

PERBANDINGAN AKURASI MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PENJUALAN TEH PTPN III Ade Intan Nitbani; Dudi Haryadi; Muhamad Hidayat
JAMBURA: Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Vol 9, No 1 (2026): JIMB - VOLUME 9 NOMOR 1 MEI 2026
Publisher : Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37479/jimb.v9i1.38714

Penelitian ini bertujuan membandingkan tingkat akurasi metode Moving Average dan Exponential Smoothing dalam peramalan penjualan teh pada PT Perkebunan Nusantara III (Persero). Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan analisis deret waktu (time series) berdasarkan data sekunder penjualan teh tahunan periode 2017–2024. Peramalan dilakukan menggunakan metode Moving Average dan Single Exponential Smoothing, sedangkan akurasi diukur menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Pengolahan data menggunakan perangkat lunak POM-QM for Windows versi 5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode dapat digunakan untuk peramalan berdasarkan data historis. Metode Moving Average periode 4 menghasilkan kesalahan paling rendah, yaitu MAD sebesar 35.925,06, MSE sebesar 1.964.862.000, dan MAPE sebesar 4,149%. Sementara itu, Exponential Smoothing dengan α = 0,3 menghasilkan MAD sebesar 50.724,19, MSE sebesar 3.523.359.000, dan MAPE sebesar 5,851%. Hasil ini menunjukkan bahwa Moving Average periode 4 memiliki tingkat akurasi yang lebih baik. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan metode peramalan perlu disesuaikan dengan karakteristik data, khususnya pada data yang berfluktuasi tanpa tren yang kuat. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan dalam perencanaan produksi dan pengendalian persediaan.

PERBANDINGAN AKURASI MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PENJUALAN TEH PTPN III Ade Intan Nitbani; Dudi Haryadi; Muhamad Hidayat
JAMBURA: Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Vol 9, No 1 (2026): JIMB - VOLUME 9 NOMOR 1 MEI 2026
Publisher : Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37479/jimb.v9i1.38713

Penelitian ini bertujuan membandingkan tingkat akurasi metode Moving Average dan Exponential Smoothing dalam peramalan penjualan teh pada PT Perkebunan Nusantara III (Persero). Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan analisis deret waktu (time series) berdasarkan data sekunder penjualan teh tahunan periode 2017–2024. Peramalan dilakukan menggunakan metode Moving Average dan Single Exponential Smoothing, sedangkan akurasi diukur menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Pengolahan data menggunakan perangkat lunak POM-QM for Windows versi 5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode dapat digunakan untuk peramalan berdasarkan data historis. Metode Moving Average periode 4 menghasilkan kesalahan paling rendah, yaitu MAD sebesar 35.925,06, MSE sebesar 1.964.862.000, dan MAPE sebesar 4,149%. Sementara itu, Exponential Smoothing dengan α = 0,3 menghasilkan MAD sebesar 50.724,19, MSE sebesar 3.523.359.000, dan MAPE sebesar 5,851%. Hasil ini menunjukkan bahwa Moving Average periode 4 memiliki tingkat akurasi yang lebih baik. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan metode peramalan perlu disesuaikan dengan karakteristik data, khususnya pada data yang berfluktuasi tanpa tren yang kuat. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan dalam perencanaan produksi dan pengendalian persediaan.

Product Design and Process Design That Influence the Quality of Shirt Products Dudi Haryadi; Ilham Fauzan
Almana : Jurnal Manajemen dan Bisnis Vol. 9 No. 1 (2025): April
Publisher : Bandung: Prodi Manajemen FE Universitas Langlangbuana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36555/almana.v9i1.2822

Clothing is no longer just a common thing, but also requires aesthetics and attractive designs that can increase the wearer's confidence. Along with the development of the times, people are increasingly selective in choosing products. The clothing industry must take advantage of this opportunity by continuing to innovate in creating new, unique and high-quality clothing models, in order to meet market needs and compete well. This study aims to measure the level of product quality produced due to the influence of Product Design and Process Design on the Quality of Shirt Products at PT.Nirwana Indo Apparell. This research was conducted with a quantitative approach. The methods applied are descriptive and verification analysis. Data were collected through company data, literature studies and distributing questionnaires to 60 respondents and their calculations using the SPSS 26 program. Data analysis was carried out using the path analysis method. Based on the results of the study, it was found that product design is included in the fairly good category, process design is included in the fairly good category, and product quality is also included in the fairly good category. In addition, Product Design also has an influence on product quality, as well as process design which affects product quality. Overall, product design and process design simultaneously affect product quality.

Title

Found 36 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 36 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 36 Documents
Search