FORECASTING PERSEDIAAN BAHAN BAKU KERTAS MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) di YUDHARTA ADVERTISING - Mochammad Ainur Rofiq; Walidini Syaihul Huda (JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer), 2019)
Persediaan bahan baku memiliki peran penting bagi perusahaan karena akan mempengaruhi kemampuan perusahaan untuk memenuhi permintaan pelanggan. Berbagai kendala dapat timbul karena kurangnya bahan baku untuk produksi, seperti mengakibatkan keterlambatan untuk pemenuhan permintaan pelanggan. Karena penundaan ini, perusahaan mengalami beberapa kerugian. Dalam rangka mengatasi hal ini, perusahaan membutuhkan perencanaan dalam berbagai cara, terutama perencanaan yang berkaitan dengan inventori. Salah satu bentuk perencanaan persediaan adalah untuk memprediksi pasokan bahan baku untuk setiap waktu. Metode ARIMA (Autoregressive terpadu Moving Average) adalah metode prediktif dalam data mining untuk data time series. ARIMA dikatakan memiliki tingkat akurasi yang tinggi untuk peramalan jangka pendek dengan dataset minimal. Diperoleh model ARIMA (0, 1, 1) untuk kertas art cartoon pada bulan Mei 2019 diperoleh hasil 297 dan pada Juni 2019 diperoleh hasil sebanyak 305 dengan nilai MSE 391,00, dan MAPE 21,74%.  Adapun kertas art cartoon 260 gram ditemukan model ARIMA (0, 1, 2) dengan hasil peramalan Mei 2019 = 122 dan pada bulan Juni 2019 = 330 dengan nilai MSE 468,04, MAPE 22,87%.  DOI : https://doi.org/10.26905/jasiek.v1i2.3416