Implementasi Algoritma Arima Dalam Prediksi Permintaan Penjualan PT X Untuk Optimasi Reorder Point Dan Economic Order Quantity - Christabel, Meili; Trisnawarman, Dedi (INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan manajemen persediaan di PT X melalui implementasi algoritma ARIMA dalam peramalan permintaan penjualan. Metode ini digunakan untuk menghitung Reorder Point (ROP) dan Economic Order Quantity (EOQ) yang optimal, guna menghindari masalah kelebihan maupun kekurangan stok. Data yang digunakan adalah data penjualan harian dari tiga produk terlaris selama periode dua tahun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA efektif dalam memberikan prediksi permintaan dengan akurasi tinggi, sehingga mampu meminimalkan biaya persediaan sekaligus meningkatkan efisiensi operasional perusahaan. Model ARIMA terbaik yang dipilih untuk setiap produk adalah ARIMA(1,0,1), dengan hasil perhitungan yaitu ICFRA (ROP = 5026.22, EOQ = 190.88), IMNPB (ROP = 4647.21, EOQ = 73.20), dan VPELA (ROP = 2741.07, EOQ = 191.48).