Peramalan Permintaan Semen di PT. XYZ Menggunakan Time Series Regression dan ARIMA - Berliana Salsa Wirdyacahya; Mike Prastuti (Jurnal Sains dan Seni ITS, 2022)
Tahun 2020, infrastruktur pembangunan di Indonesia sedikit terhambat karena adanya penyesuaian anggaran APBN akibat pandemi Covid-19. Hal ini turut menyebabkan permintaan semen nasional ikut menurun yang juga berimbas pada jumlah permintaan semen di PT. XYZ. Penurunan jumlah permintaan semen di PT. XYZ juga terjadi pada waktu bulan Ramadhan hingga Hari Raya Idul Fitri setiap tahunnya. Hingga saat ini PT. XYZ masih menggunakan metode winter’s exponential smoothing, dekomposisi, dan Time Series Regression (TSR) untuk meramalkan jumlah permintaan ssemen periode yang akan datang, namun ketiga metode ini masih menghasilkan nilai kesalahan yang besar. Pada penelitian ini, akan dilakuka peramalan jumlah permintaan semen di PT. XYZ menggunakan data bulanan sejak Januari 2015 hingga Desember 2020. Metode peramalan yang digunakan adalah TSR dengan menambahkan efek intervensi adanya Covid-19, efek variasi kalender waktu terjadinya bulan Ramadhan hingga Hari Raya Idul Fitri, serta efek musiman. Metode iki akan dibandingkan dengan metode peramalan lainnya yaitu ARIMA. Hasil penelitian yang diperoleh menunjukkan bahwa model TSR dengan variabel dummy berupa efek intervesi adanya Covid-19, efek variasi kalender waktu terjadinya bulan Ramadhan hingga Hari Raya Idul Fitri, serta efek musiman periode bulan 2,8,9,10, dan 11. Hasil ramalannya menunjukkan adanya kenaikan jumlah permintaan semen dari tahum 2020.