Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL MULTIDISIPLIN ILMU AKADEMIK
Muhammad Afif Rizqullah
Unknown Affiliation
Religion Humanities Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Social Sciences

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

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS FORECASTING PERMINTAAN PRODUK MENGGUNAKAN METODE ARIMA (AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE) PADA PT MANDIRI JOGJA INTERNASIONAL Muhammad Afif Rizqullah; Suseno Suseno
JURNAL MULTIDISIPLIN ILMU AKADEMIK Vol. 2 No. 6 (2025): Desember
Publisher : CV. KAMPUS AKADEMIK PUBLISHING

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61722/jmia.v2i6.7312

Abstract

Fluktuasi permintaan produk berbahan dasar kulit pada sebuah perusahaan manufaktur tas dan dompet di Yogyakarta menyebabkan ketidakpastian dalam perencanaan produksi, pengelolaan persediaan, dan strategi pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola historis permintaan dan menghasilkan model peramalan yang akurat menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data yang digunakan berupa data penjualan bulanan produk periode Januari 2021–Desember 2024. Tahapan analisis meliputi identifikasi pola data, uji stasioneritas melalui transformasi Box-Cox dan differencing, seleksi parameter berdasarkan plot ACF/PACF, pengujian signifikansi parameter, uji residual (white noise) menggunakan metode Ljung Box, serta evaluasi model dengan Mean Square Error (MSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA(2,1,0) merupakan model terbaik dengan nilai MSE sebesar 1.089.140. Model ini digunakan untuk meramalkan permintaan Januari–September 2025 dengan kisaran estimasi 3.200–3.500 unit per bulan. Validasi awal menunjukkan deviasi sebesar 546 unit pada Januari dan 449 unit pada Februari, namun pola prediksi tetap konsisten dengan tren permintaan aktual. Temuan ini menunjukkan bahwa ARIMA dapat digunakan sebagai alat pendukung keputusan operasional, terutama dalam perencanaan produksi dan manajemen persediaan.
Co-Authors Suseno Suseno