Tugas Akhir Sarjana

Perencanan Peramalan Produksi Pada PT. Agro Boga Utama Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Dengan Menggunakan Software R Studio

---

PT Agro Boga Utama merupakan perusahaan distributor dan manufaktur yang menyediakan produk seperti
daging sapi, daging ayam, kentang, dan lain-lain. PT. Agro Boga Utama, terdapat masalah utama yaitu
overstock yang disebabkan oleh perencanaan produksi yang tidak memperhatikan demand pasar secara
tepat atau salah memprediksi demand pasar. peneliti akan menganalisis dengan implementasi
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving
Average (SARIMA) dengan menggunakan R studio Pengumpulan data diperoleh berdasarkan data produksi
dan demand selama tiga tahun. Model ARIMA (1,1,1) Produksi didapatkan nilai MAE (423,970), RMSE
(501,970), dan MAPE (24,812). Model ARIMA (1,1,1) Demand didapatkan nilai MAE (505,642), RMSE
(594,590), dan MAPE (24,376). Model ARIMA (2,1,0) Produksi didapatkan nilai MAE (0,323), RMSE
(0,399), dan MAPE (3,858). Model ARIMA (2,1,0) Demand didapatkan nilai MAE (1,077), RMSE (1,317),
dan MAPE (6,291). Model SARIMA (2,1,0) Produksi didapatkan nilai MAE (0,343), RMSE (0,399), dan
MAPE (3,857). Model SARIMA (2,1,0) Demand didapatkan nilai MAE (1,079), RMSE (1,316), dan
MAPE (6,290). Model SARIMA (5,1,0) Produksi didapatkan nilai MAE (0,335), RMSE (0,400), dan
MAPE (3,837). Model SARIMA (5,1,0) Demand didapatkan nilai MAE (1,078), RMSE (1,317), dan
MAPE (5,939). dapat dilihat model ARIMA (2,1,0) Produksi menunjukan model yang terbaik. Berdasarkan
perbandingan berdasarkan hasil nilai evaluasi model antara ARIMA dan SARIMA, dengan menggunakan
data produksi dan demand mendapatkan hasil forecasting ARIMA (2,1,0) selama 180 hari, berikut
merupakan contoh hasil dengan menggunakan 5 variabel produski dan 5 variable demand dengan jumlah
forecasting produksi yakni 2.563, 1.919, 1.257, 1.919, 2.552 dan didapatkan forecasting demand yakni
2.331, 2.330, 1.660, 2.351, 2.363.
Kata Kunci : ARIMA, SARIMA, MAE, MAPE, RMSE, R Studio, Overstock, forecasting, produksi,
dan Demand.

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

TI 2024 026

Penerbit

: ., 2024

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar