Analisis Peramalan Permintaan Melalui Metode Moving Average, Weighted Moving Average dan Exponential Smoothing (Studi Kasus Pada Exist Auto Detailing) - Noviadry Nur Tamtama; Rahmawati Riantisari (LPPM Universitas Buddhi Dharma, 2024)
Prediksi permintaan terhadap barang maupun jasa sangat dibutuhkan, karena akan berimbas pada pengelolaan persediaang barang yang dapat mendukung jalannya proses produksi jasa maupun barang. Kajian ini memiliki tujuan, membantu Exist Auto Detailing untuk meramalkan permintaan cuci mobil periode Desember 2023. Observasi ini bersifat kuantitatif dengan menggunakan data primer dan data sekunder. Alat analisis yang digunakan melalui metode moving average, weighted moving average dan exponential smoothings dengan pengujian keakuratan peramalan melalui MAD, MSE dan MAPE. Hasilnya metode moving average memprediksi 28 permintaan dengan nilai MAD 5,35, MSE 58,42 dan MAPE 22,41%. Weighted moving average meramalkan 29 permintaan, nilai MAD 5,13 nilai MSE 51,71 dan MAPE 21,41%. Exponential smoothings meramalkan 28 permintaan melalui prediksi keakuratan MAD 7,09 nilai MSE 87,21 dan MAPE 28,65%. Kesimpulannya dari ketiga metode tersebut yang paling layak digunakan untuk peramalan permintaan cuci mobil Desember 2023 ialah metode Weighted moving average karena memiliki nilai keakuratan yang paling baik dibandingkan 2 metode lainnya dilihat dari nilai MAD, MSE dan MAPE yang rendah. Sehingga kemunkinan kesalahan peramalan cukup minim.