ANALISIS PERAMALAN PRODUKSI KUE KERING DI AFIFAH BAKERY DENGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE POM-QM
DOI:
https://doi.org/10.62281/v3i5.1815Keywords:
Peramalan, Moving Average, Weighted Moving Average, Manajemen Produksi, POM-QMAbstract
Industri makanan, khususnya kue kering, mengalami pertumbuhan pesat seiring dengan meningkatnya permintaan pasar. Afifah Bakery, sebagai salah satu pelaku usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM), menghadapi tantangan dalam menentukan jumlah produksi yang optimal untuk menghindari pemborosan stok atau kekurangan produk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola permintaan kue kering menggunakan metode peramalan time series serta menentukan metode peramalan yang paling akurat. Data yang digunakan berupa data historis penjualan selama 12 bulan terakhir. Metode peramalan yang diterapkan meliputi Moving Average (MA) dan Weighted Moving Average (WMA), dengan hasil perhitungan dilakukan menggunakan software POM-QM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Moving Average memiliki tingkat kesalahan (MAPE) sebesar 7,6%, sedangkan metode Weighted Moving Average memiliki MAPE sebesar 7,7%. Dengan demikian, metode Moving Average lebih akurat dalam memprediksi permintaan dibandingkan metode lainnya. Berdasarkan temuan ini, disarankan bagi Afifah Bakery untuk menggunakan metode Moving Average dalam perencanaan produksi guna meningkatkan efisiensi operasional dan meminimalkan risiko kelebihan atau kekurangan stok.
Downloads
References
Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & Hyndman, R. J. (2020). Forecasting: Methods and Applications (5th ed.). Wiley.
Heizer, J., & Render, B. (2019). Operations Management: Sustainability and Supply Chain Management (12th ed.). Pearson.
Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2020). The M4 Competition: 100,000 time series and 61 forecasting methods. International Journal of Forecasting, 36(1), 54-74.
Heizer, J., & Render, B. (2019). Manajemen Operasi. Penerbit Salemba.
Chopra, S., & Meindl, P. (2019). Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. Pearson.
yndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: Principles and Practice (2nd ed.). OTexts.
Alfarisi, S. (2017). Sistem Prediksi Penjualan Gamis Toko Qitaz Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing. JABE (Journal of Applied Business and Economic), 4(1), 80-95.
Ensafi, Y., Amin, S. H., Zhang, G., & Shah, B. (2022). Time-series forecasting of seasonal items sales using machine learning–A comparative analysis. International Journal of Information Management Data Insights, 2(1), 100058
Handoko, T. H. 2014. Dasar Dasar Manajemen Produksi dan Operasi. Yogyakarta: BPFE-Yogyakarta
Ramadhan, S., Sasmito, A. P., & Ariwibisono, F. X. (2022). Peramalan Penjualan Barang Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing di Toko Swalayan Gembira Mart. Jurnal Teknologi Informasi, 8(2), 123-130.
Sugiyono. 2018. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatig, dan R&D, penerbit Alfabeta,
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Nurul Hidayat, Dwi Novitasari, Nur Jannah, Fitri Dwi Ningtyas (Author)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
