ANALISIS PERAMALAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU PADA PT ALTA KENCANA RAYA

  • Monica Florenza Tiranda
  • Tanto Pratondo Utomo
  • Pramita Sari Anungputri
  • Harun Al Rasyid
DOI: https://doi.org/10.23960/jab.v1i2.6367
Abstract Views (Last 12 Months)
1552 Abstract Views
4796 Downloads

Abstract

PT Alta Kencana Raya adalah salah satu perusahaan ekspor dengan bahan baku utama pinang yang penting untuk selalu dipantau ketersedian bahan bakunya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil peramalan kebutuhan pinang di tahun 2022. Penelitian ini menggunakan data primer dan sekunder. Data primer diperoleh dari data kebutuhan bahan baku tahun 2020 dan 2021, dan data frekuensi pembelian bahan baku. Data sekunder berupa studi pustaka dan gambaran umum perusahaan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa metode peramalan terbaik menggunakan regresi linear, kebutuhan bahan baku sebanyak 1.203.617 kg pada tahun 2022 dengan nilai MSD terkecil yaitu 25.414.881 dibandingkan dengan metode moving average dan eksponensial smoothing yaitu 25.722.240 dan 28.465.375. Saran yang dapat diberikan adalah perusahaan dapat menggunakan metode regresi linear dalam meramalkan kebutuhan bahan baku pinang.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Abrianto, B., Fitriano, Y., dan Irwanto, T., 2021. Bread Sales Forecasting on Surya Bakery During Covid 19 Pandemic in Kota Bengkulu Peramalan Penjualan Roti Surya Bakery pada Masa Pandemi Covid 19 di Kota Bengkulu. Journal of Indonesian Management 1(3), 206-211.

Alissa, R. N., Yazid, M., dan Riswani, R., 2019. Analisis Kelayakan Finansial Usaha Tani Pinang (Areca Catechu L.) di Desa Siau dalam Kecamatan Muara Sabak Timur Kabupaten Tanjung Jabung Timur Provinsi Jambi. [Skripsi]. Universitas Sriwijaya. Palembang.

Dinas Perkebunan Provinsi Lampung, 2020. Produksi Perkebunan Rakyat menurut Komoditi Pinang. Dinas Perkebunan Provinsi Lampung. Bandar Lampung

Hadqia, A. F., Aktaviani, N., dan Apriliani, D., 2021. Analisis Nilai Perusahaan pada Perusahaan Manufaktur (Study Empiris 4 Perusahaan yang Terdaftar di BEI). Jurnal Bisnisman: Riset Bisnis dan Manajemen 3(1), 42-53.

Heriansyah, E., dan Hasibuan, S., 2017. Implementasi Metode Peramalan pada Permintaan Bracket Side Stand K59A. Jurnal PASTI 12(2), 209-223.

Ismail, I., dan Herlambang, A., 2021. Sosialisasi Metode Forecasting dalam Meramalkan Penjualan Produk UMKM. Publidimas (Publikasi Pengabdian Masyarakat) 1(1), 57-63.

Indah, D. R., dan Rahmadani, E., 2018. Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi di Kota Langsa. Jurnal Penelitian Ekonomi Akuntansi (Jensi) 2(1), 10-18.

Maricar, M. A., 2019. Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ. Jurnal Sistem dan Informatika 1(1), 36-45.

Mursidah, M., Yunina, Y., Nurhasanah, N., dan Yuni, D., 2021. Perbandingan Metode Exponential Smoothing dan Metode Decomposition untuk Meramalkan Persediaan Beras (Studi Kasus Divre Bulog Lhokseumawe). Jurnal Visioner and Strategis 10(1), 37-46.

Nasution, A., 2019. Metode Weighted Moving Average dalam M-Forecasting. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) 5(2), 119-124.

Putro, B., 2018. Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus: PDAM Kota Malang). [Skripsi]. Universitas Brawijaya. Malang.

Rahayu, E. A. dan Susilowibowo, J., 2014. Pengaruh Perputaran Kas, Perputaran Piutang dan Perputaran Persediaan terhadap Profitabilitas Perusahaan Manufaktur. Jurnal Ilmu Manajemen. 2(4), 1444-1455.

Ramadhan, D. I. dan Santosa, B., 2021. Analisis Kinerja Peramalan dan Klasifikasi Permintaan Auto Parts Berbasis Data Mining. Jurnal Teknik ITS 9(2), 162-169.

Sarjono, H., 2016. Aplikasi Riset Operasi. Salemba Empat, Jakarta.

Sismi, S., Darsyah, dan M. Y., 2018. Perbandingan Prediksi Harga Saham PT. BRI, Tbk dengan Metode Arima dan Moving Average. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Unimus. 1, pp.351-360.

Soekendro, C. A., Sutoyo, E., dan Hamami, F., 2021. Prediksi Curah Hujan di Kab. Bandung dengan Analisis Time Series, Menggunakan Model SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average). eProceedings of Engineering. 8, pp.2865-1875.

Suhendra, A., 2021. Analisa Prakiran Kebutuhan Energi Listrik pada Bandara Juanda Surabaya dengan Metode Time Series Holt-Winter Aditif. [Skripsi]. Universitas 17 Agustus 1945. Surabaya.

Tohir, A., 2011. Analisis Peramalan Penjualan Minyak Sawit Kasar atau Crude Palm Oli (CPO) pada PT. Kharisma Pemasaran Bersama (KPB) Nusantara di Jakarta. [Skripsi]. UIN Syarif Hidayatullah. Jakarta.

Utami, R.N.H.Y., 2016. Pengaruh Harga Pinang terhadap Volume Ekspor Pinang. Journal of Economic and Economic Education 5(1), 6-12.

Cover
Issue
Published
2022-09-28
How to Cite
Tiranda, M. F., Utomo, T. P., Anungputri, P. S., & Al Rasyid, H. (2022). ANALISIS PERAMALAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU PADA PT ALTA KENCANA RAYA. Jurnal Agroindustri Berkelanjutan, 1(2), 262–270. https://doi.org/10.23960/jab.v1i2.6367