Prediksi Permintaan Barang Bedasarkan Penjualan Menggunakan Metode Arima Box-Jenkins (Studi Kasus : Pt. Beststamp Indonesia) - Arifai, Sandy Rizal Arifai; Lukman Junaedi (Politeknik Dharma Patria Kebumen, 2020)
Sering terjadinya batal penjualan membuat semakin sulitnya mencapai target yang diberikan perusahaan, hal tersebut terjadi karena kekosongan bahan baku untuk memenuhi kebutuhan pelanggan karena pihak manajemen membatasi permintaan barang. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) untuk memprediksi permintaan barang setiap bulannya. Bedasarakan pemilihan model dari ARIMA, model yang terbaik ialah model ARIMA 1,0,1 dengan nilai AIC -4,010352 dan SC -3,835823 dengan nilai uji validasi mengunakan RMSE dengan hasil 0,04, MSE 0,02, MAPE 0,55. Dari hasil diatas dijelaskan bahwa data tersebut bisa digunakan untuk peramalan permintaan barang pada periode satu tahun kedepan.