scholarly journals Peramalan Permintaan Menggunakan Time Series Forecasting Model Untuk Merancang Resources Yang Dibutuhkan IKM Percetakan

2021 ◽  
Vol 2 (2) ◽  
pp. 105-115
Author(s):  
Anna Nita Kusumawati ◽  
Muhammad Ghofur ◽  
Mega Anggraeni Putri ◽  
Zaki Abdullah Alfatah ◽  
Mu’adzah

CV Adi Jaya merupakan perusahaan manufaktur yang bergerak dalam industri percetakan. Dalam memastikan kapasitas produksi yang ada dapat memenuhi permintaan konsumen diperlukan metode peramalan yang akurat. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan metode peramalan terbaik dan meramalkan permintaan konsumen pada tahun 2021. Penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah metode time series dan teknik analisis menggunakan Microsoft Excel. Tingkat error yang dihasilkan dari perhitungan metode peramalan diketahui dengan penghitungan kesalahan mean absolute deviation (MAD), kemudian didapatkan tracking signal. Berdasarkan hasil analisis data, diketahui metode peramalan time series terbaik untuk meramalkan penjualan produk kemasan berbahan plastik adalah metode centered moving average 3 periode. Metode ini dipilih karena memiliki tingkat error paling rendah jika dibandingkan dengan metode lain yang dianalisis, yaitu dengan nilai MAD 65.773,08333 dan nilai tracking signal yang berada dalam batas pengendalian. Sehingga metode CMA 3 periode dapat digunakan dalam peramalan. Dari metode CMA 3 periode didapatkan peramalan permintaan konsumen di bulan Januari sampai Mei 2021 sebanyak 883.780 pcs setiap bulannya. Sehingga diperkirakan perlu adanya overtime yang tidak terlalu banyak untuk memenuhi peramalan permintaan pada bulan Januari-Mei 2021 karena kapasitas perusahaan perbulan hanya 875.000 pcs.

Author(s):  
Noer Chamid ◽  
Muhammad Ainul Yaqin ◽  
Nailul Izzah

Analisis time series antara lain memahami dan menjelaskan mekanisme tertentu, meramalkan suatu nilai di masa depan dan mengoptimalkan sistem kendali. Dalam pengambilan keputusan yang menggunakan analisis time series tersebut perlu menggunakan software yang prabayar seperti Minitab, SPSS dan SAS sehingga perlu pembuatan sistem informasi yang mendukung keputusan dalam analisis tersebut. Sistem informasi yang dibuat tersebut akan dilakukan uji coba terhadap kehandalan dan diimplementasikan dalam pengambilan keputusan untuk menentukan penyusunan target pendapatan asli daerah di pemerintah daerah atau data lainnya. Model yang digunakan dalam menduga adalah dengan menggunakan 4 (empat) metode, yaitu : Metode Moving Average, Metode Eksponential Smooting, Metode Linier Trend Line dan Seasonal Adjusment. Dari 4 (empat) metode tersebut, dapat dipilih model yang terbaik dengan menggunakan kriteria menentukan nilai Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang terkecil. Sistem informasi yang dibuat tersebut sudah dilakukan uji coba terhadap kehandalan dan diimplementasikan dalam pengambilan keputusan untuk menentukan penyusunan target pendapatan asli daerah di pemerintah daerah. Sistem Pendukung Keputusan ini dapat dijadikan sebagai tool dalam membuat rekomendasi sebuah keputusan.Kata Kunci: Time Series, Sistem Pendukung Keputusan, Pendapatan Asli Daerah                                                                       


2013 ◽  
Vol 824 ◽  
pp. 536-543
Author(s):  
Harold C. Godwin ◽  
Uchendu O. Onwurah

This study focuses on solving the problem of overstocking and under stocking of production inventory in manufacturing sector. To ensure effective management of inventory in manufacturing sector, three years production data were gathered and properly analyzed using multiple linear regression analysis and time series forecasting methods. A multiple linear regression model was developed in MINITAB software to make prediction for inventory requirements. From the result, the coefficient of determination (R2) is 1.00, the adjusted R2 is 1.00, F-distribution is 4.212 x 107 which is greater than any value in F-distribution table, and all these show a very strong relationship between the dependent variable and the independent variables. Also, a Time series analysis was done to make forecast of monthly inventory requirements for both raw materials and finished products. Trend analysis and Moving Average method were used in Time series forecasting, and lower Mean Absolute Percent Error (MAPE) and Mean Absolute Deviation (MAD) were used as criteria for selecting the method that gives the best forecast. From the results obtained, Trend analysis gave MAPE 13% and MAD 2350, while Moving Average gave MAPE 14% and MAD 2574. This work adds to growing body of literatures on data driven inventory management by utilizing historical data in customized software for generation of models that can effectively make forecast of inventory requirements in manufacturing sector. Nomenclature: a = Value of yt at t = 0; b = Trend Value; MA= Moving Average; MAD = Mean Absolute Deviation MAPE =Mean Absolute Percentage Error; N = Number of periods; t = Period Yt = Forecast for period t y = Monthly Quantity of Product Produced α=regression constant β1-βk=Coefficients of the independent variables


2017 ◽  
Vol 24 (7) ◽  
pp. 2049-2062 ◽  
Author(s):  
Louie Ren ◽  
Peter Ren

Purpose Numerous articles have been written to prove or to disapprove the hypothesis of market efficiency. The purpose of this paper is to apply the forecast accuracy measure, mean absolute deviation (MAD), to check the validity of the hypothesis. Design/methodology/approach Forecast accuracies from applying different simple moving average methods to independently identically distributed (i.i.d.) or near i.i.d. normal time series are assessed by MAD. When moving period n is greater than m, then the mean of the MADs from the MA with n moving periods will be smaller than the mean of the MADs from the MA with m moving periods. Findings In this study, when different MAs are applied to four near i.i.d. finance time series from Fama’s papers, the MAD cannot distinguish the differences among MA methods with various moving periods. This contradiction implies that the four finance time series in Fama’s papers may not be i.i.d and implies that the market is not efficient. Research limitations/implications The finding is only based on simulation and four near i.i.d. time series studied in Fama’s papers in 1965 and 1970. Practical implications The study shows that that the differences of the rates of returns from Johns Manville, Goodyear, Owens Illinois, and General Electric studied are not i.i.d. and that the market is not efficient. It refutes what Fama (1965, 1970) has claimed. Social implications When the market is not efficient, investors may gain profit from the market. Originality/value Based on the literature review, this is the first study to use the forecast accuracy measure, MAD, for market efficiency.


2018 ◽  
Vol 47 (1) ◽  
pp. 16-21 ◽  
Author(s):  
Syed Misbah Uddin ◽  
Aminur Rahman ◽  
Emtiaz Uddin Ansari

Demand forecasts are extremely important for manufacturing industry and also needed for all type of business and business suppliers for distribution of finish products to the consumer on time. This study is concerned with the determination of accurate models for forecasting cement demand. In this connection this paper presents results obtained by using a self-organizing model and compares them with those obtained by usual statistical techniques. For this purpose, Monthly sales data of a typical cement ranging from January, 2007 to February, 2016 were collected. A nonlinear modelling technique based on Group Method of Data Handling (GMDH) is considered here to derive forecasts. Forecast were also made by using various time series smoothing techniques such as exponential smoothing, double exponential smoothing, moving average, weightage moving average and regression method. The actual data were compared to the forecast generated by the time series model and GMDH model. The mean absolute deviation (MAD, mean absolute percentage error (MAPE) and mean square error (MSE) were also calculated for comparing the forecasting accuracy. The comparison of modelling results shows that the GMDH model perform better than other statistical models based on terms of mean absolute deviation (MAD), mean absolute percentage error (MAPE) and mean square error (MSE).


2020 ◽  
Vol 6 (3) ◽  
pp. 29-36
Author(s):  
Deddy Kusbianto ◽  
Agung Pramudhita ◽  
Nurhalimah

Dalam memenuhi kebutuhan masyarakat Kabupaten Malang dan menjaga stabilitas ketersediaan beras pemerintah setempat perlu melakukan proses peramalan. Dimana dalam melakukan proses peramalan menggunakan metode peramalan, salah satunya dengan menggunakan metode Fuzzy Time Series dan Moving Average yaitu dengan menangkap pola dari data yang telah lalu kemudian digunakan untuk memproyeksikan data yang akan da¬¬tang. Dari hasil implementasi dua metode tersebut menghasilkan perbandingan jumlah persediaan beras. hasil perbandingan tersebut akan dipakai untuk mengukur tingkat error dari masing – masing metode dengan menggunakan MAD (Mean Absolute Deviation), MSE (Mean Square Error), RMSE ( Root Square Error ) dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Kesimpulannya adalah metode fuzzy time series cocok digunakan untuk studi kasus peramalan persediaan beras dibandingkan menggunakan metode moving average. Sehingga untuk proses peramalan selanjutnya dan untuk mendapatkan hasil dengan tingkat error sedikit dapat menggunakan metode fuzzy time series


ARIKA ◽  
2019 ◽  
Vol 13 (2) ◽  
pp. 113-126
Author(s):  
W. Latuny ◽  
Wisnu M. S. Picauly

Bullwhip effect merupakan fenomena pada supply chain, dimana adanya perbedaan jumlah permintaan konsumen ditiap periode baik itu semakin sedikit atau semakin banyak yang dapat berpengaruh pada semua tingkatan dalam supply chain. Hal itu juga yang dialami dari Sub Distributor PT. Padi Mas Prima yang mendistribusikan Produk Semen Tonasa pada tiap ritel di kota ambon yaitu ritel Aneka Guna,Ritel Benua dan Ritel Wayame Adapun tujuan penelitian ini Menganalisis Bullwhip Effect dengan metode peramalan dan meminimalisasi terjadinya bullwhip effect. Perhitungan bullwhip effect menggunakan pendekatan model Moving Average dan Single Exponential Smoothing yang akan dipilih berdasarkan Mean Absolute Deviation dan Tracking Signal Hasil dari penelitian model yang dipilih adalah model Single Exponential Smoothing diperoleh hasil dari peramalan selama 12 periode, dari hasil peramalan tersebut menunjukkan adanya penurunan nilai bullwhip effect pada Sub Distributor PT. Padi Mas Prima, yang sebelumnya 1.02 nilainya menjadi 0.18 dengan tingkat presentase penurunan sebesar 82.4%, Ritel Aneka Guna yang nilainya 1.07 menjadi 0.71 dengan tingkat presentase penurunan sebesar 33.6%, Ritel Benua yang nilainya 1.03 nilainya menurun menjadi 0.86 dengan tingkat presentase penurunan sebesar 16.5%, dan Ritel Wayame yang sebelumnya 1.10 nilainya menurun menjadi 0.96 dengan  tingkat presentase penurunan sebesar 12.7%. Dimana nilai bullwhip effect > 1.01 dapat diartikan bahwa terjadi amplifikasi permintaan, sedangkan nilai bullwhip effect < 1.01 dapat diartikan bahawa permintaan masih stabil atau terjadi penghalusan pola permintaan usaha perbaikan dilakukan dengan melakukan pemesanan produk pada supplier dengan memperhatikan jumlah persediaan yang ada, menjaga arus informasi permintaan dan penjualan produk, serta menjaga lead time agar tetap stabil.


Author(s):  
Cindy Ameilia Suhendra ◽  
Marsani Asfi ◽  
Widya Jati Lestari ◽  
Ilwan Syafrinal

SM Teknik menjual sparepart sepeda motor, perkakas teknik, perkayuan serta jasa perbaikan mesin pertukangan dan mesin bubut corer. SM Teknik mengalami kesulitan dalam mempredikasi jumlah persediaan sparepart untuk pengadaan kembali. Data historis penjualan SM Teknik selama ini masih terdata dengan pencatatan manual. Oleh karena itu perlu dikembangkan suatu sistem berbasis komputer. Pengembangan sistem berbasis komputer menggunakan metode waterfall dengan tahapan analisis sistem, desain sistem, implementasi sistem dan pengujian sistem. Sistem dibangun dengan bahasa pemrograman PHP dengan DBMS mySQL. Metode peramalan menggunakan metode weighted moving average (WMA) untuk prediksi jumlah stok sparepart yang harus dibeli untuk periode selanjutnya. Penentuan batas aman persediaan menggunakan metode Reorder Point (ROP). Data historis dalam penelitian ini adalah data aktual penjualan sparepart dari bulan Januari sampai dengan Desember 2018. Hasil peramalan sparepart untuk produk KLEP SET HGLPRO NEOTECH untuk bulan Januari 2019 adalah sebanyak 24. Sedangakan untuk validasi hasil peramalan diperoleh nilai Mean Absolute Deviation sebesar 4.11 dan nilai tracking signal -0.81 artinya nilai data aktual permintaan lebih kecil dari nilai hasil peramalan, ditunjukkan dengan nilai negatif. Sehingga disimpulkan bahwa sistem peramalan ini telah teruji dengan data dan diperoleh nilai ramalan yang baik.


Entropy ◽  
2019 ◽  
Vol 21 (5) ◽  
pp. 455 ◽  
Author(s):  
Hongjun Guan ◽  
Zongli Dai ◽  
Shuang Guan ◽  
Aiwu Zhao

In time series forecasting, information presentation directly affects prediction efficiency. Most existing time series forecasting models follow logical rules according to the relationships between neighboring states, without considering the inconsistency of fluctuations for a related period. In this paper, we propose a new perspective to study the problem of prediction, in which inconsistency is quantified and regarded as a key characteristic of prediction rules. First, a time series is converted to a fluctuation time series by comparing each of the current data with corresponding previous data. Then, the upward trend of each of fluctuation data is mapped to the truth-membership of a neutrosophic set, while a falsity-membership is used for the downward trend. Information entropy of high-order fluctuation time series is introduced to describe the inconsistency of historical fluctuations and is mapped to the indeterminacy-membership of the neutrosophic set. Finally, an existing similarity measurement method for the neutrosophic set is introduced to find similar states during the forecasting stage. Then, a weighted arithmetic averaging (WAA) aggregation operator is introduced to obtain the forecasting result according to the corresponding similarity. Compared to existing forecasting models, the neutrosophic forecasting model based on information entropy (NFM-IE) can represent both fluctuation trend and fluctuation consistency information. In order to test its performance, we used the proposed model to forecast some realistic time series, such as the Taiwan Stock Exchange Capitalization Weighted Stock Index (TAIEX), the Shanghai Stock Exchange Composite Index (SHSECI), and the Hang Seng Index (HSI). The experimental results show that the proposed model can stably predict for different datasets. Simultaneously, comparing the prediction error to other approaches proves that the model has outstanding prediction accuracy and universality.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document