PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI MOBIL PADA PERUSAHAAN KAROSERI DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING

Lis Utari
Novi Triyanto

Abstract

Indonesia berkembang pesat di berbagai bidang, demikian pula perkembangan industri karoseri terbilang cukup pesat. Sarana transportasi umum seperti bus, truk, ambulance dan mobil pemadam kebakaran banyak diproduksi oleh industri  karoseri untuk memenuhi permintaan pasar akan kendaraan yang semakin meningkat, seiring dengan bertambahnya jumlah dan kebutuhan penduduk. Delimajaya sering mengalami masalah produksi dikarenakan banyaknya jumlah permintaan produk dari konsumen. Peramalan manual yang dilakukan sering tidak akurat sehingga jumlah produksi produk  tidak sesuai, terkadang melebihi batas waktu pengerjaan yang sudah di tentukan. Berbagai metode yang digunakan dalam peramalan bertujuan untuk meminimalkan kesalahan dan agar hasil mendekati kondisi aktual. Pada penelitian ini peramalan produksi akan dilakukan pada perusahaan karoseri Delimajaya dengan menerapkan metode peramalan. Diperlukan sebuah sistem yang dapat mengolah data menjadi informasi yang dapat menentukan optimalisasi prediksi jumlah produksi produk sehingga dapat menjadi rekomendasi bagi manager dalam mengetahui jumlah produksi produk pada waktu tertentu.  Sistem yang akan dikembangkan menerapkan metode exponential smoothing berbasis web dengan menggunakan beberapa variabel untuk prediksi jumlah produksi produk dengan data yang berada pada data produksi. Hasil dari penelitian adalah sebuah aplikasi  yang dapat memberikan informasi tentang prediksi jumlah produksi mobil yang mempunyai kelayakan sebesar 79,4 %.

Full Text:

PDF

References

Andini, T. D., & Auristandi, P. (2016). Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor di UD Achmad Jaya Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing, 10(1).

Arikunto Suharsimi. 2005. Manajemen Penelitian, edisi Revisi. Jakarta : Rineka Cipta

Cv, D. I., Putra, Z., & Metode, M. (1999). Sistem informasi peramalan penjualan barang di cv. Zami putra menggunakan metode triple exponential smoothing, 95–106.

Haryati, S. (n.d.). Sistem Forecasting Perencanaan Produksi pada PD . Adi Anugrah “ Food Industry ” Tanjungpinang dengan Metode Single Exponential Smoothing.

Luh, N., & Kartika, A. (n.d.). Peramalan Permintaan Produk Perak Menggunakan Metode Simple Moving Average Dan Exponential Smoothing, 97–106.

Metode, M., Smoothing, E., & S, M. P. T. (n.d.). “ SISTEM INFORMASI PREDIKSI JUMLAH KEBUTUHAN BAHAN PRODUKSI PADA PT . AGARICUS SIDO MAKMUR SENTOSA.

Niswatin, R. K. (2015). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN PRODUKSI AIR MINUM, 6(2), 337–344.

Pangan, P. T. K. (2006). double moving average , double exponential smoothing , 1–48.

Prasetio, E., & Irawaty, M. (n.d.). ( Studi Kasus di Toko Rookieinside Yogyakarta ), 77–85

Prasetyo,Eko. 2014. Data Mining, Mengolah Data Menjadi Informasi :Published

Prediksi, U., Pada, P., Tertentu, P., S, K. M., & W, S. P. (2015). METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PADA PERIODE TERTENTU (Studi kasus : PT. Media Cemara Kreasi) 1, (1998), 259–266.

Pressman, Roger. 2012. Rekayasa Perangkat Lunak :Published

Source: http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc43.htm

Article metrics

Abstract views : 128 | views : 108

Refbacks

  • There are currently no refbacks.