<![CDATA[Peramalan (forecasting) merupakan proses penting dalam pengambilan keputusan yang bertujuan untuk meminimalkan kesalahan prediksi berdasarkan analisis data historis. Penelitian ini bertujuan memproyeksikan permintaan semen Ultra Pro di PT. Solusi Bangun Indonesia Plant Tuban dengan menggunakan tiga metode peramalan, yaitu Moving Average (MA), Weighted Moving Average (WMA), dan Single Exponential Smoothing (SES). Data historis selama sembilan bulan diolah menggunakan software POM-QM untuk menghasilkan prediksi dan mengevaluasi akurasi berdasarkan nilai Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil analisis menunjukkan bahwa metode WMA memiliki tingkat kesalahan terendah dengan MAD sebesar 5.742,293, MSE sebesar 49.096.970, dan MAPE sebesar 21,115%, sehingga direkomendasikan sebagai metode terbaik. Prediksi permintaan untuk periode berikutnya menggunakan metode WMA adalah 31.375,64 unit. Metode MA dan SES menunjukkan tingkat kesalahan yang lebih tinggi, sehingga kurang sesuai untuk data yang digunakan dalam penelitian ini. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam mendukung perencanaan produksi dan pengelolaan sumber daya, serta membuka peluang untuk menggunakan metode forecasting berbasis teknologi yang lebih canggih di masa depan.]]>
Copyrights © 2025
