Implementasi Metode Double Exponential Smoothing untuk Memprediksi Kebutuhan Produksi pada CV. Pusaka Indah Furniture Jepara

Muhammad Hilmy, Badie'ah Badie'ah, Hud Munawar

Abstract


smoothing adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk memprediksi kebutuhan produksi. Di dalam metode double exponential smoothing pelaku usaha bisa memasukkan data produksi berdasarkan data terakhir produksi yang ada yaitu data dari tiga tahun terakhir produksi kursi kaleng dan kursi drum pada CV. Pusaka Indah Furniture Jepara. Setelah itu data akan diproses oleh sistem menggunakan perhitungan metode double exponential smoothing yang kemudian menghasilkan keluaran berupa data prediksi produksi untuk periode mendatang dengan akurasi kesalahan terkecil berdasarkan parameter alpha dan beta yang telah disesuiakan dengan trial and error. Data hasil prediksi diselesaikan menggunakan metode double exponential smoothing dari Holt untuk mencari forecast error terkecil yang di ukur melalui MAD dan MAPE. Hasil yang diperoleh menunjukan untuk kursi kaleng diperoleh nilai forecast error terkecil dengan nilai MAD = 5.43 dan nilai MAPE = 5.70% dengan menggunakan parameter α = 0.4 dan β = 0.5. Sedangkan untuk kursi drum diperoleh nilai forecast error terkecil dengan nilai MAD = 2.20 dan nilai MAPE = 6.98% dengan menggunakan parameter α =0.4 dan β = 0.7.  

Full Text:

PDF

References


R. Ningsih and W. Anggraeni, “Perbandingan Akurasi Metode Fuzzy Time Series dan Eksponensial Ganda Brown pada Peramalan Tingkat SUku Bunga Indonesia,” Research and Development Journal of Education, vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2018.

I. Fitria, M. S. K. Alam, and Subchan, “Perbandingan Metode ARIMA dan Exponential Smoothing pada Peramalan Harga Saham LQ45 Tiga Perusahaan dengan Nilai Earning Per Share (EPS) Tertinggi,” Journal of Mathematic and Its Application, vol. 14, no. 2, pp. 113–125, 2017.

C. V. Hudiyanti, F. A. Bachtiar, and B. D. Setiawan, “Perbandingan Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Bandara Ngurah Rai,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 3, pp. 2667–2672, 2019.

A. Nazim and A. Afthanorhan, “A Comparison Between Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing (DES), Holt’s (brown) and Adaptive Response Rate Exponential Smoothing (ARRES) techniques in Forecasting Malaysia Population,” Global Journal of Mathematical Analysis, vol. 2, no. 4, pp. 276–280, 2014.

Muslim, R. Wikansari, H. Syahputra, Nurmawati, and M. Z. Murfat, Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Karyawan Baru (Studi Kasus pada PT.Pupuk Iskandar Muda). Lhoseumawe: Sefa Bumi Persada, 2019.

W. Setiyaningsih, Konsep Sistem Pendukung Keputusan. Malang: Yayasan Edelweis, 2015.

A. Hartono, D. Dwijana, and W. Handiwidjojo, “Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing dan Metode Exponential Smoothing Adjusted for Trend (Holt’s Method) untuk Meramalkan Penjualan. Studi Kasus: Toko Onderdil Mobil Prodi, Purwodadi,” Jurnal EKSIS, vol. 05, no. 01, pp. 8–18, 2012.

Noeryani, E. Okafiani, and F. Andriyani, “Aplikasi Pemulusan Eksponensial dari Brown dan dari Holt untuk Data yang Memuat Trend,” in Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III, 2012.

R. Ariyanto, D. Puspitasari, and F. Ericawati, “Penerapan Metode Double Exponential Smoothing pada Peramalan Produksi Tanaman Pangan,” Jurnal Informatika Polinema, vol. 4, no. 1, pp. 57–62, 2017.

E. Pujiati, D. Yuniarti, and R. Goejantoro, “Peramalan dengan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing dari Brown (Studi Kasus: Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Samarinda),” Jurnal EKSPONENSIAL, vol. 7, no. 1, 206AD.

S. A. Sari, “Implementasi Metode Double Exponential Smoothing untuk Prediksi Penjualan Barang di Supermarket Robinson Cabang Kota Kediri,” Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2017.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.