Azizah Hadny Quarrota A'yun
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

Pemilihan Metode Peramalan Jumlah Permintaan Koran dengan Tingkat Kesalahan Terendah wahyudi sutopo; Azizah Hadny Quarrota A'yun; Hanif Ardian; Maulidina Khairannisa Nunuh; Sherlinta Immanuella; Yuniaristanto Yuniaristanto
Matrik : Jurnal Manajemen dan Teknik Industri Produksi Vol 21 No 2 (2021)
Publisher : Prodi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/matrik.v21i2.1325

Abstract

Pada era digital saat ini, banyak sekali industri yang mengalami dampak dari digitalisasi, salah satunya adalah industri surat kabar (koran). Adanya digitalisasi menyebabkan permintaan koran semakin fluktuatif dan sulit diprediksi. Hal ini juga menyebabkan tingkat retur atau pengembalian koran dari agen-agen yang cukup tinggi dan tentu saja akan memberikan kerugian yang cukup besar bagi perusahaan. Untuk itu, perlu dilakukan penentuan métode peramalan jumlah permintaan koran yang memiliki tingkat kesalahan terkecil sehingga dapat membantu perusahaan mengurangi kerugian akibat retur koran. Penelitian ini menghitung peramalan permintaan menggunakan beberapa metode antara lain trend line analysis, double exponential smoothing, dan two months moving average. Selain itu, penelitian ini juga membandingkan hasil peramalannya dengan penelitian terdahulu yang menggunakan metode ARIMA. Pemilihan metode peramalan yang terbaik dilakukan dengan membandingkan tingkat kesalahan (MAPE) dari tiap-tiap metode kemudian dipilih metode dengan tingkat kesalahan terkecil. Berdasarkan perbandingan yang dilakukan, dapat diketahui bahwa metode peramalan yang memiliki tingkat kesalahan terkecil adalah metode trend line analysis dengan nilai MAPE sebesar 2,94%. Oleh karena itu, metode peramalan yang terbaik untuk melakukan peramalan permintaan jumlah koran di Kota Surakarta adalah metode trend line analysis.