Forecasting Permintaan Produk Keripik Sayur Mix di PT. IPL Menggunakan Metode Time Series
DOI:
https://doi.org/10.32528/agribest.v9i1.3309Keywords:
Keripik, forecasting, peramalan, Agribisnis, manajeman persediaan, ProduktivitasAbstract
PT. IPL bergerak di bidang pengolahan hortikultura, khususnya dalam memproduksi keripik sayur campuran. Permintaan produk yang fluktuatif Situasi ini menimbulkan tantangan bagi perusahaan dalam mengoptimalkan produksi dan persediaan produk guna menghindari kelebihan atau kekurangan stok. Penelitian ini dilakukan untuk meramalkan permintaan produk melalui pendekatan Time Series, yakni Moving Average dan Exponential Smoothing, guna menentukan metode peramalan yang paling akurat. Pendekatan deskriptif kuantitatif digunakan dalam penelitian ini dengan menganalisis data historis penjualan tahun 2023–2024. Perhitungan dilakukan dengan software POM QM for Windows, dengan penerapan Moving Average (length 2) serta Exponential Smoothing dengan berbagai nilai alpha (α = 0,1; α = 0,5; dan α = 0,9). Metode Exponential Smoothing dengan α = 0,5 memberikan hasil yang paling akurat, Penggunaan metode tersebut memberikan nilai MAD sebesar 353,301, MSE sebesar 256.729,5, dan MAPE sebesar 25,17%. Berdasarkan hasil peramalan, estimasi permintaan untuk bulan Desember 2024 diperkirakan mencapai 1.678,886 kg. Dengan Exponential Smoothing α = 0,5 meningkatkan efisiensi produksi dan pengelolaan stok PT. IPL melalui perencanaan produksi yang tepat, penyesuaian jadwal kerja, pengendalian bahan baku dengan sistem Just-In-Time, serta pengelolaan stok yang menekan biaya dan risiko pembusukan.
References
Al Zukri, P., Nurina Widyaningrum, S., & Aini, Q. (2020). Forecasting Permintaan Pompa Air Dangkal Shimizu Menggunakan Metode Time Series. Sistemasi, 9(2), 226. https://doi.org/10.32520/stmsi.v9i2.694
Amalia, E. L., Wibowo, D. W., Ulfa, F., & Ikawati, D. S. E. (2020). Forecasting the number of Politeknik Negeri Malang new student’s enrolment using single exponential smoothing method. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 732(1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/732/1/012078
Ana Mufarida, N. (2019). Pengaruh Optimalisasi Suhu Dan Waktu Pada Mesin Vacuum Frying Terhadap Peningkatan Kualitas Keripik Mangga Situbondo. Jurnal Penelitian Ipteks, 4(1), p-ISSN. http://faostat.fao.org/
Chan, S. R. O. S. (2021). Industri Perbenihan Dan Pembibitan Tanaman Hortikultura Di Indonesia. Hortuscoler, 2(01), 26–31. https://doi.org/10.32530/jh.v2i01.390
Chotimah, H. E., Kusumadati, W., & Taufik, E. N. (2019). Pemberdayaan Kelompok Wanita Tani Melalui Pembuatan Keripik Sayuran Metode Vacuum Frying. Jurnal Pengabdi, 2(1), 124. https://doi.org/10.26418/jplp2km.v2i1.29811
Chrestiana Aponno, & Septina Louisa Siahaya. (2023). Analisis Nilai Tambah Produk Keripik Salak Menggunakan Metode Hayami. AKUA: Jurnal Akuntansi Dan Keuangan, 2(3), 206–212. https://doi.org/10.54259/akua.v2i3.1860
Cita, C., Sabella, A., Resila, D., & Zakinah, N. (2024). PKM-K : Kripik Wortel Cita PKM-K : Cita Carrot Chips. 5, 299–305.
Djumadil, N., Basuki, N., Sidayat, M., Ibrahim, K., Fatmawati, M., Kaddas, F., & Mahmud, H. (2023). Peningkatan Nilai Tambah Melalui Produk Holtikultura di DusunBangko Jailolo Selatan Kabupaten Halmahera Bara. BARAKATI : Journal of Community Service, 1(2), 53–59.
Fauziah, Ningsih, Y. I., & Setiarini, E. (2019). Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, 10(1): 61-67 Analisis Peramalan (Forecasting) Penjualan Jasa Pada Warnet Bulian City di Muara Bulian. Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis, 10(1), 61–67.
Fauziah, Y. D., Rasmikayati, E., & Saefudin, B. R. (2021). Analisis Nilai Tambah Produk Olahan Mangga (Studi Kasus Pada Produk Mango Fruit Strips Frutivez). Mimbar Agribisnis: Jurnal Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis, 7(2), 1045. https://doi.org/10.25157/ma.v7i2.4987
Gozali, L., Candra, S., Andres, A., Putri, N. V., Daywin, F. J., Doaly, C. O., & Triyanti, V. (2021). Determination of the Best Forecasting Method From Moving Average, Exponential Smoothing, Linear Regression, Cyclic, Quadratic, Decomposition and Artificial Neural Network At Packaging Company. Jurnal Ilmiah Teknik Industri, 9(2), 93. https://doi.org/10.24912/jitiuntar.v9i2.13377
Hajjah, A., & Marlim, Y. N. (2021). Analisis Error Terhadap Peramalan Data Penjualan. Techno.Com, 20(1), 1–9. https://doi.org/10.33633/tc.v20i1.4054
Kementan. (2020). ’Menteri Pertanian Republik Lndonesla. Pedoman Umum Supervisi Dan Pendampingan Pelaksanaan Program Dan Kegiatan Utama Kementerian Pertanian Tahun Anggaran 2020 Dengan. 1–30.
Kurniawan, R., Samari, & Ratnanto, S. (2022). Jurnal Nusantara Aplikasi Manajemen Bisnis Komparasi Model Single Moving Avarage & Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan AMDK NUCless Jurnal Nusantara Aplikasi Manajemen Bisnis. 7(1), 84–92.
Leuwol, N. V, Manuhutu, M. A., Tandibua, S., Kondjol, S. E., & ... (2021). Moving Average Sebagai Metode Analisa Peramalan Persediaan Gelas Kaca (Studi Kasus: Toko Top Senyum). 118.97.29.116, 7(2), 2–8. http://118.97.29.116/index.php/jelekn/article/download/413/272
Mirdaolivia, M., & Amelia, A. (2021). Metode Exponential Smoothing Untuk Forecasting Jumlah Penduduk Miskin Di Kota Langsa. Jurnal Gamma-Pi, 3(1), 47–52. https://doi.org/10.33059/jgp.v3i1.3771
Mollah, M. K., & Saputra, A. D. (2022). Penerapan Peramalan Penjualan Menggunakan Aplikasi POM QM pada produk Gula di PT. Pabrik Gula Candi Baru Sidoarjo. Seminar Nasional Teknologi Industri Berkelanjutan II (SENASTITAN II), 449–458.
Mulyawanti, I., & Suryana, E. A. (2024). Strategi pengurangan kehilangan pascapanen produk hortikultura. 14(148), 183–194. https://doi.org/10.21082/akp.v22n1.2024.183-194
Nafi’iyah, N. (2019). Analisis Peramalan Stok Barang dengan Metode Weight Moving Average dan Double Exponential Smoothing pada Jovita Ms Glow Lamongan. Journal of Intelligent System and Computation, 1(1), 39–42. https://doi.org/10.52985/insyst.v1i1.23
Ngantung, M., Jan, A. H., Peramalan, A., Obat, P., Ngantung, M., & Jan, A. H. (2019). Analisis Peramalan Permintaan Obat Antibiotik Pada Apotik Edelweis Tatelu. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi, 7(4), 4859–4867. https://doi.org/10.35794/emba.v7i4.25439
Rini, M. W., & Ananda, N. (2022). Perbandingan Metode Peramalan Menggunakan Model Time Series. Tekinfo: Jurnal Ilmiah Teknik Industri Dan Informasi, 10(2), 88–101. https://doi.org/10.31001/tekinfo.v10i2.1419
Satriadi, T., Yuniarti, Y., Syamani, S., Susilawati, S., & Payung, D. (2023). Diversifikasi Produk Olahan Sayur Pada UMKM Haifa. Jurnal Pengabdian ILUNG (Inovasi Lahan Basah Unggul), 3(1), 1. https://doi.org/10.20527/ilung.v3i1.8719
Wahyuni, T., Primadewi, A., & Artha, E. U. (2024). Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Peramalan Penjualan Potel Ketela. 4(6), 2947–2954.
Wijaya, R. A. (2019). Perbandingan Metode moving average dan exponential smoothing dalam peramalan penjualan produk keripik pisang PD. dwi putra di tulang bawang barat. Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952., 2.
Yuliati, S., & Widagdo, T. (2020). Teknologi Vacum Frying untuk Penggorengan Keripik Jamur Tiram di Desa Talang Bubuk Plaju Palembang. Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 3(1), 38–44.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Jurnal Agribest
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
