PERAMALAN PENJUALAN PRODUKSI MOBIL DENGAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) (STUDI KASUS PT. X)

SALES FORECASTING OF CAR PRODUCTION USING AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) METHOD (STUDY CASE IN PT. X)

Delva Rayan Gumilang (6612040016)


Abstrak

PT. X merupakan sebuah perusahaan yang bergerak pada bidang industri manufaktur mobil di Indonesia, dimana terdapat serangkaian proses produksi mobil baik untuk kebutuhan domestik maupun kebutuhan ekspor. Perencanaan produksi yang telah dilakukan mempunyai selisih yang cukup besar dibandingkan dengan penjualan aktual sehingga perusahaan mengalami kerugian. Permintaan konsumen yang selalu berubah-ubah tertentu mengharuskan perusahaan tanggap dalam mengatasinya dengan melakukan peramalan penjualan produksi. Peramalan penjualan produksi mobil akan lebih akurat apabila menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Dalam metode ini terdapat tiga model, yaitu Autoregressive, Moving Average, dan Autoregressive Integrated Moving Average. Data yang digunakan adalah data penjualan mobil IMV4 dan IMV5 untuk kebutuhan domestic dan export setiap bulan pada tahun 2012-2015. Pengolahan data dilakukan dengan lima tahap yaitu stasioneritas data, identifikasi model, estimasi parameter, pemeriksaan diagnosa, dan penetapan model terbaik untuk peramalan penjualan dengan kriteria MSE terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang terbaik untuk mobil IMV4 domestic dengan persamaan Zt = 3.799 - 0.6476 et-1 - 0.3077 et-2 - et , untuk mobil IMV4 export dengan persamaan Zt = 32.18 - 0.6320 et-1 - et , untuk mobil IMV5 domestic dengan persamaan Zt = -4.725 - 0.9471 et-1 - et , dan untuk mobil IMV5 export dengan persamaan Zt = 0.571 - 0.9386 et-1 - et mampu meramalkan penjualan produksi mobil untuk enam periode kedepan selama bulan Januari 2016 sampai dengan bulan Juni 2016. Perbandingan hasil peramalan penjualan dengan nilai perencanaan produksi mempunyai selisih yang kecil dengan tingkat akurasi tinggi yang dibuktikan dengan perhitungan akurasi menggunakan MAD (Mean Absolute Deviation).


Abstract

PT. X is a company that is engaged in car manufacturing industry in Indonesia, where there?s a series of car production processes both for domestic consumption and export. Production planning that has been done has considerable margin compared with actual sales, therefore the company suffered a loss. Some of selected customers? demand that changes dynamically forces the company to be active in cover it by doing sales forecasting production. Sales forecasting for car production will be more accurate by using autogressive integrated moving averange (ARIMA) method. There are three models in this method, they are Autoregressive, Moving Average, and Autoregressive Integrated Moving Average. Data that is used are IMV4 and IMV5 car sales data for domestic and export consumption each month in 2012 to 2015. Data processing has done using five steps, they are stationarity data, model identification, estimated parameter, diagnostic checked, and the best model selection for sales forecasting with the smallest MSE criteria. This research value shows that the best model for IMV4 domestic car using equation Zt = 3.799 - 0.6476 et-1 - 0.3077 et-2 - et , for IMV4 export car using equation Zt = 32.18 - 0.6320 et-1 - et , for IMV5 domestic car using equation Zt = -4.725 - 0.9471 et-1 - et , and for IMV5 export car using equation Zt = 0.571 - 0.9386 et-1 - et can forecast the car production sales for the next six periode during January 2016 until June 2016. The comparison value of sales forecasting with the production planning has small margin with high accurate stage that is proved by accurate calculation using MAD (Mean Absolute Deviation).


Detil Peneliti

Dosen Pembimbing 1 :Anda Iviana Juniani
Dosen Pembimbing 2 : Farizi Rachman

Program Studi : D4 - TEKNIK DESAIN DAN MANUFAKTUR
Angkatan : 2012


Untuk mendapatkan versi full dari dokumen penelitian ini, Anda dapat melihat koleksi Buku Tugas Akhir di Perpustakaan Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya pada jam kerja. Atau Anda dapat menghubungi penulis secara personal.