Jurnal Agribest
Vol. 9 No. 1 (2025): Maret

Forecasting Permintaan Produk Keripik Sayur Mix di PT. IPL Menggunakan Metode Time Series

Moch Bustomy (Unknown)
Bakhtiar, Ary (Unknown)



Article Info

Publish Date
31 Mar 2025

Abstract

PT. IPL bergerak di bidang pengolahan hortikultura, khususnya dalam memproduksi keripik sayur campuran. Permintaan produk yang fluktuatif Situasi ini menimbulkan tantangan bagi perusahaan dalam mengoptimalkan produksi dan persediaan produk guna menghindari kelebihan atau kekurangan stok. Penelitian ini dilakukan untuk meramalkan permintaan produk melalui pendekatan Time Series, yakni Moving Average dan Exponential Smoothing, guna menentukan metode peramalan yang paling akurat. Pendekatan deskriptif kuantitatif digunakan dalam penelitian ini dengan menganalisis data historis penjualan tahun 2023–2024. Perhitungan dilakukan dengan software POM QM for Windows, dengan penerapan Moving Average (length 2) serta Exponential Smoothing dengan berbagai nilai alpha (α = 0,1; α = 0,5; dan α = 0,9). Metode Exponential Smoothing dengan α = 0,5 memberikan hasil yang paling akurat, Penggunaan metode tersebut memberikan nilai MAD sebesar 353,301, MSE sebesar 256.729,5, dan MAPE sebesar 25,17%. Berdasarkan hasil peramalan, estimasi permintaan untuk bulan Desember 2024 diperkirakan mencapai 1.678,886 kg. Dengan Exponential Smoothing α = 0,5 meningkatkan efisiensi produksi dan pengelolaan stok PT. IPL melalui perencanaan produksi yang tepat, penyesuaian jadwal kerja, pengendalian bahan baku dengan sistem Just-In-Time, serta pengelolaan stok yang menekan biaya dan risiko pembusukan.

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

AGRIBEST

Publisher

Subject

Agriculture, Biological Sciences & Forestry

Description

Agribest Journal, the national journal, provides a forum to study original articles, articles, and books from academics, analysts, practitioners, and those who are interested in providing literature on Agribusiness Studies in all aspects. Related scientific articles, Agricultural Counseling, Human ...