Analisis Peramalan Permintaan Produk Roti Manis dengan Menggunakan Metode Adjusted Exponential Smoothing untuk Mengoptimumkan Jumlah Produksi - Risma Nuryanti; Tasya Aspiranti; Eka Tresna Gumelar (UNISBA Press, 2022)
Abstract. Forecasting is a method used to predict an event in the future on the basis of data that occurred in the past, the results of forecasting can be used as a basis for production for the future so that factories can minimize uncertainty by making decisions whether to increase or decrease the amount of production to help. factory to find out the number of requests for a product to be produced. The Golden Bakery factory is a factory that produces various kinds of bread, one of its products is sweet bread. Sweet bread has sales data and is a product that has a fairly high level of demand. This thesis uses time series quantitative data analysis by taking data on sales of sweet bread products in June 2020 - April 2021. Based on the results of forecasting calculations using the Adjusted Exponential Smoothing method, smoothing constants are obtained 0.5 and 0.1 by comparing the smallest error rate namely MAD with a value of 25072.6, MSE with a value of 971659800, MAPE of 0.32 or 32% with forecasting for the next period of 30058.96. The results of the Tracking Signal that are close to line 0 are found at = 0.8 and = 0.9 with forecasting for the next period 25088.33. Abstrak. Peramalan merupakan metode yang dilakukan untuk memprediksikan suatu kejadian dimasa yang akan datang atas dasar data yang terjadi pada masa lalu, hasil dari peramalan bisa digunakan sebagai dasar produksi untuk masa yang akan datang sehingga pabrik bisa meminimalisir ketidakpastian dengan mengambil keputusan apakah menambah atau mengurangi jumlah produksi membantu pabrik untuk mengetahui jumlah permintaan suatu produk yang akan di produksi. Pabrik Golden Bakery merupakan pabrik yang memproduksi berbagai macam roti salah satu produknya yaitu roti manis. Roti manis memiliki data penjualan serta menjadi produk yang memiliki tingkat permintaan yang cukup tinggi. Skripsi ini menggunakan analisis data kuantitatif time series dengan mengambil data penjualan produk roti manis pada Juni 2020 – April 2021. Berdasarkan hasil perhitungan peramalan dengan menggunakan metode Adjusted Exponential Smoothing didapatkan konstanta pemulusan α 0,5 dan β 0,1 dengan membandingkan tingkat kesalahan error terkecil yaitu MAD dengan nilai 25072,6, MSE dengan nilai 971659800, MAPE sebesar 0,32 atau 32% dengan peramalan periode selanjutnya yaitu 30058,96. Hasil dari Tracking Signal yang mendekati garis 0 terdapat pada α = 0,8 dan β = 0,9 dengan peramalan periode selanjutnya 25088,33.