Analisis Peramalan dengan Metode Naive, Linear Regression, Moving Average dan Exponential Smoothing (Studi Kasus: PT Artria Widya) - Annisa Anastasya; Wahyudin Wahyudin (Fakultas Teknik, 2023)
Evaluasi permintaan produk adalah faktor penting yang membutuhkan evaluasi periodik. Kegagalan untuk melakukan perencanaan produksi dapat mengakibatkan kerugian finansial bagi organisasi. Permintaan produk dapat mengalami fluktuasi sebagai akibat berbagai alasan, termasuk persaingan, pemasok, preferensi pelanggan, dan pengaruh tambahan. Perusahaan harus terlibat dalam pengambilan keputusan strategis untuk secara efektif mengatasi kondisi pasar yang berubah. Untuk mengatasi tantangan ini, implementasi prediksi permintaan dilakukan untuk memfasilitasi perencanaan sistem produksi. Pemilihan pendekatan prediksi didasarkan pada kemudahan implementasinya dan efektivitas, efisiensi yang ditunjukkan. Tujuan penelitian ini yaitu memastikan pendekatan paling tepat dalam memprediksi permintaan untuk Bagian BBP LID di PT Artria Widya. Penelitian ini menggunakan banyak teknik statistik termasuk metode Naive, Linear Regression, 3-bulan Moving Average, 4-bulan moving average, metode Exponential Smoothing dengan α = 0,2, Exponential Smooting dengan α= 0,5, dan Exponencial Smoothing dengan α 0,9. Proyeksi ini menggunakan dataset yang terdiri dari sembilan bulan data historis, berkisar dari Agustus 2021 hingga April 2022. Temuan penelitian menunjukkan bahwa teknik Moving Average 3 bulan memiliki akurasi prediksi yang unggul, menjadikannya metode yang cocok untuk memprediksi permintaan sepanjang periode dari Agustus 2022 hingga April 2023. Topik yang menarik berkisar di sekitar penerapan beberapa teknik prediksi, yaitu pendekatan naif, regresi linear, rata-rata bergerak, dan penyeimbang eksponensial.