Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Ritonga, Tomi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Peramalan Stok Produk Meubel Menggunakan Metode Single Moving Average dan Exponential Smoothing Ritonga, Tomi; Nasution, Yusuf Ramadhan; Suhardi, Suhardi
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 1 (2026): Februari - April
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i1.7126

Abstract

Permasalahan perekonomian global yang terjadi dalam beberapa tahun terakhir memberikan dampak signifikan terhadap berbagai sektor industri, termasuk industri meubel. Ketidakstabilan kondisi pasar menyebabkan fluktuasi permintaan yang berdampak langsung pada perencanaan produksi dan pengelolaan persediaan barang. Kesalahan dalam memperkirakan jumlah permintaan sering menimbulkan penumpukan stok atau kekurangan barang, sehingga perusahaan berpotensi mengalami kerugian akibat biaya penyimpanan yang tinggi maupun kehilangan peluang penjualan. Kondisi ini juga terjadi pada PT. Wira Utama yang beralamat di Jl. Prof. H. M. Yamin No. 23, Gg. Buntu, Kota Medan yang bergerak di bidang penjualan meubel di Kota Medan, dimana proses peramalan sebelumnya masih dilakukan secara konvensional berdasarkan perkiraan tanpa perhitungan matematis yang terukur. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan kebutuhan stok dan produksi pada periode berikutnya dengan menerapkan metode Single Moving Average dan Exponential Smoothing berbasis data historis penjualan tahun 2019–2022. Kedua metode dibandingkan menggunakan parameter pengukuran kesalahan, yaitu Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menentukan tingkat akurasi peramalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode peramalan berbasis time series mampu menghasilkan estimasi yang lebih objektif dan sistematis dibandingkan metode manual. Nilai rata-rata MAPE sebesar 14% menunjukkan tingkat kesalahan yang relatif rendah, sehingga model yang diterapkan dinilai layak digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam perencanaan produksi, pengendalian persediaan, dan optimalisasi manajemen stok perusahaan.
Co-Authors Suhardi Suhardi Yusuf Ramadhan Nasution, Yusuf Ramadhan