Parsaulian Gultom
Prodi Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Islam Bandung

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Analisis Peramalan Penjualan Cone Kertas dengan Menggunakan Metode Adjusted Exponential Smoothing untuk Mengoptimalkan Jumlah Produksi (Studi Kasus pada PT Papertech Indonesia di Kabupaten Subang) Parsaulian Gultom; Muhardi Muhardi; Eka Tresna Gumelar
Bandung Conference Series: Business and Management 1083-1090
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcsbm.v6i2.26268

Abstract

Abstract. problem of fluctuations in the demand for paper cone products that affect production planning. This study aims to analyze demand forecasting using the Adjusted Exponential Smoothing method. The research method used is quantitative descriptive with a time series approach, using historical sales data. The analysis was carried out through forecasting calculations and error rate measurements using Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and Tracking Signal. The results of the study show that the Adjusted Exponential Smoothing method is able to produce fairly accurate forecasting with a relatively small error rate and is still within the tolerance limit. Thus, this method can be used as a basis in production planning to optimize production quantities and reduce the risk of excess and underinventory. Abstrak. PT Papertech Indonesia merupakan perusahaan industri kertas yang menghadapi permasalahan fluktuasi permintaan produk cone kertas sehingga mempengaruhi perencanaan produksi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peramalan permintaan menggunakan metode Adjusted Exponential Smoothing. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan pendekatan time series, menggunakan data historis penjualan. Analisis dilakukan melalui perhitungan peramalan serta pengukuran tingkat kesalahan menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan Tracking Signal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Adjusted Exponential Smoothing mampu menghasilkan peramalan yang cukup akurat dengan tingkat kesalahan yang relatif kecil dan masih dalam batas toleransi. Dengan demikian, metode ini dapat digunakan sebagai dasar dalam perencanaan produksi untuk mengoptimalkan jumlah produksi serta mengurangi risiko kelebihan dan kekurangan persediaan.