Analisis Ramalan Volume Penjualan Semen Dengan Metode Time Series Di UD.Denis Kota Gunungsitoli
DOI:
10.47709/jebma.v4i3.4727Dimension Badge Record
Abstract
Penelitian ini bertujuan Untuk mengetahui ramalan volume penjualan semen menggunakan metode Time Series dan Untuk mengetahui hasil dari ramalan volume penjualan semen dengan menggunakan perbandingan penjualan di tahun 2020 ke tahun 2022 di UD. Denis Kota Gunungsitoli.
Bahan bangunan seperti semen terlalu banyak di stock digudang, sedangkan pembeli lebih sedikit dari perkiraan, Hal ini menyebabkan beberapa bahan bangunan yang yang terlalu lama di simpan gudang seperti semen, menjadi rusak dan mengeras.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif, karena penelitian ini berdasarkan pada data kuantitatif yang berasal dari objek penelitian yaitu data penjualan pada UD.DENIS
Berdasarkan analisis autoregresi, dapat disimpulkan bahwa model Autoregressive (AR) efektif dalam mengidentifikasi pola musiman atau siklus dalam penjualan semen. Penjualan saat ini dipengaruhi secara signifikan oleh penjualan periode 2020 sampai 2022 sebelumnya, dengan hubungan yang konsisten. Model AR menjelaskan 36,1% dari variabilitas, serta Ramalan Volume Penjualan menggunakan data historis dari Tahun 2020-2022 untuk penjualan tahun depan menunjukkan potensi pemulihan penjualan semen 40kg dibandingkan tahun 2022.
Kata kunci: Peramalan Volume Penjualan, Time Series
Abstract viewed = 9 times
References
Aidah, (2018, Model Time Series Autoregressive Untuk Peramalan Tingkat InflasiKota Pekanbaru.Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim RiauPekanbaru
Aziz, Khoirul. (2017). Prediksi dan implementasi spk kopi bubuk surya membandingkan dengan menggunakan metode trend moment dan trend semi average di UD Surya Mandiri wilayah Kediri. Universitas Nusantara PGRI Kediri
Alrahman, Y., Mustafa, K., & Delvika, Y. (2019). Penerapan Metode Peramalan Produksi dan Perencanaan Kebutuhan Bahan Baku dengan Metode MaterialRequirement Planning di PT.CJ Feed Medan. Journal of IndustrialandManufacture Engineering, 1(2), 88
G. Vincent. (2018). Production Planing And Inventory Control. PT. GramediaPustaka Utama, Jakarta
Ghozali, I. (2018). Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 25 (9th ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro
Kuncoro, Mudrajad. (2018). Metode Riset untuk Bisnis & Ekonomi. Edisi Keempat. Jakarta: Erlangga
R. Hyndman et al., forecast: Forecasting Functions for Time Series and Linear Models. 2019
Muqtadiroh, Feby Artwodini., dkk. (2015). Analisis peramalan penjualan semen non-curah (zak) PT Semen Indonesia (persero) tbk pada area Jawa Timur. Makalah Seminar. Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya.
Hidayat,nurul.(2019Peramalan Volume Penjualan Teh 2 Tang Dengan Proses
Autoregresi Dan Autoregresi.Universitas Negeri Semarang, Indonesia
Setiawan, Andi (2015) Analisis Tingkat Penjualan untuk Menentukan PerencanaanPersediaan dengan Menggunakan Forecasting (Studi Pada Toko TekstilGemilang Jaya Bandung). S1 Thesis, Uajy.
Sutanto, P., Setiawan, A., & Setiabudi, D. H. (2017). Perancangan Sistem Forecasting di Perusahaan Kayu UD .. JurnalInfra, 05(01), 325–330
Downloads
ARTICLE Published HISTORY
Accepted Date: 2024-10-01
Published Date: 2024-11-07
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Erwin Hulu, Serniati Zebua, Martha Surya Dinata Mendrofa, Perlindungan Faebuadodo Hulu
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
