PENERAPAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN PENJUALAN TOPPING EXTRA CHEESE : DWI SEPTIANI NPM :

dokumen-dokumen yang mirip
PERAMALAN PENJUALAN TIKET PESAWAT PADA CV. VIDO JAYA TOUR DAN TRAVEL

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN KANTOR PERCETAKAN DAN PERDAGANGAN UMUM CV AGUNG BEKASI TIMUR

PRESENTASI SIDANG PENULISAN ILMIAH

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SERAGAM PADA KONVEKSI JEDRICO

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN RAINBOW CAKE PADA TOKO KUE MAYESTIK CABANG PONDOK KOPI JAKARTA TIMUR Nama : FAHMI ARDIANSYAH NPM : Kelas : 3EA16

UNIVERSITAS GUNADARMA FAKULTAS EKONOMI. Bekasi 2013

PERAMALAN PENJUALAN AYAM POTONG BAPAK ADIT DI PASAR BARU BEKASI

PERAMALAN PENJUALAN ALAT LABORATORIUM MICROSCOPE MERK OLYMPUS PADA PERUSAHAAN CV. PRIINTEK JAKARTA TIMUR. Indah Faridah

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SPARE PART BUSSING GARDAN MOBIL TRUK PADA CV. HARAPAN KELUARGA MAKMUR. : Dwi Handoko Npm :

PERAMALAN PENJUALAN PADA USAHA DEPOT AIR MINUM ISI ULANG AQUA JOSS

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PAKAIAN PADA TOKO KARTINI BUSANA. Nama : SUCI MUTIARA NPM : Kelas : 3 EA 14

Analisis Peramalan Permintaan Jasa pada Event Organizer Satoe Komunika Indonesia

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN KAITANNYA DALAM PERAMALAN LABA PADA PD. RAMATEX. Nama : Desty Trisnayannis NPM :

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN JASA PADA BENGKEL SERVICE MOTOR

METODE PERAMALAN PENJUALAN ONCOM PADA USAHA KECIL MENENGAH (UKM) SONI JAYA

ANALISA PERAMALAN PENJUALAN PULSA TELKOMSEL PADA JASA TELEKOMUNIKASI SERVER CV. AKBAR PULSA

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PADA RUMAH MAKAN SOTO MADURA RAWAMANGUN JAKARTA SITI MARIYA / / 3EA08 DP : DR. KOMSI KORANTI

ANALISIS PERAMALAN PENDAPATAN JASA WARUNG INTERNET KALFIN.NET NAMA : IMAN ARIF HIDAYAT NPM :

Analisis Peramalan Permintaan Kemasan Karton Box Gelombang Pada PT. Multibox Indah

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PADA USAHA MIE AYAM MAHMURI DI TAMBUN BEKASI AGUS WIDODO / / 3EA26 DP : SRI KURNIASIH AGUSTIN, SE.

ANALISIS PERAMALAN VOLUME PENJUALAN UD. AMER DENGAN METODE SMOOTHING NAMA : MUHAMMAD IQBAL NPM : KELAS : 3EA01 JURUSAN : MANAJEMEN

PERAMALAN PENJUALAN GAS LPG PADA TOKO UPAYA TETAP BERKARYA

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PAKAIAN MUSLIM MEREK RABBANI DI NAFA COLLECTION

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN KEMEJA PADA TOKO G & N DI BEKASI

Analisis Peramalan Penjualan Boneka dengan Menggunakan Metode Moving Avarage dan Weight Moving Avarage pada CV.BAAC ABADI.

Nama : Rian Surya Aji NPM : Jurusan : Manajemen Pembimbing : Martani, SE, MM.,

TEKNIK PERAMALAN KUANTITATIF (TEKNIK STATISTIK) Astrid Lestari Tungadi, S.Kom., M.TI.

Siti Fatimah

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB III PERAMALAN. Praktikum Sistem Produksi ATA 2014/2015

BAB III METODE PENELITIAN. untuk memahami, memecahkan dan mengantisipasi masalah. adalah penelitian secara deskriptif dan komparatif.

SLIDE 1 SLIDE 2 BATASAN MASALAH

METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN

Prosiding Manajemen ISSN:

BAB III PERAMALAN 3.1 Landasan Teori Peramalan

PERAMALAN PENJUALAN PADA CELANA ANAK PADA TOKO RISSKA JAYA

Hasil Peramalan dengan Menggunakan Software Minitab

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

EMA302 Manajemen Operasional

BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI. Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi?

PREDIKSI JUMLAH PENERIMAAN SISWA SMK SWASTA TAHUN AJARAN 2011/2012

PERAMALAN (FORECASTING)

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

FORECASTING UNIT PENJUALAN MOTOR HONDA PADA PT. HONDA DUNIA MOTORINDO DI DAERAH CIPUTAT PERIODE JUNI 2013

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN UNTUK MENGOPTIMUMKAN PESANAN DAN PERSEDIAAN BARANG PADA CV. GARUDA LANGIT BERLIAN

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 3 METODE PENELITIAN. Dalam skripsi yang penulis lakukan ini menggunakan analisa forecasting dari

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PRODUK KECAP PADA PERUSAHAAN KECAP MANALAGI DENPASAR BALI.

BAB 3 PERANCANGAN PROGRAM. 3.1 Alasan digunakan Metode Exponential Smoothing. Banyak metode peramalan yang dapat digunakan dalam memprediksi tingkat

Pembahasan Materi #7

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN

PERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA TOKO OBAT BINTANG GEURUGOK

APLIKASI PERAMALAN PENGADAAN BARANG DENGAN METODE TREND PROJECTION DAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS DI TOKO PIONIR JAYA)

PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING

MEMPELAJARI PERAMALAN PRODUKSI LOWER BALL JOINT PADA PT. MENARA TERUS MAKMUR. : : Teknik Industri : Ratih Wulandari, ST., MT.

PENERAPAN METODE PERAMALAN SEBAGAI ALAT BANTU UNTUK MENENTUKAN PERENCANAAN PRODUKSI DI PT. SKK

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

PERENCANAAN PRODUKSI AGREGAT DENGAN METODE HEURISTIK DAN TRANSPORTASI PADA PT FREMONT NUSAMETAL INDONESIA

PERAMALAN (Forecast) Disajikan oleh: Bernardus Budi Hartono. Teknik Informatika [Gasal ] FTI - Universitas Stikubank Semarang

BAB I PENDAHULUAN. sektor perindustrian semakin ketat.perusahaan-perusahaan beroperasi dan

Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya Program Studi Teknik Otomasi, Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal, Politeknik Perkapalan Negeri

BAB I PENDAHULUAN. Berikut ini adalah data permintaan produk CJM tipe PU STD periode Januari 2015 sampai Desember 2015.

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Seiring dengan meningkatknya pangsa pasar, permintaan konsumen juga menjadi

Riza Umami *), Achmad Syaichu **)

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan perekonomian dewasa ini semakin menuju pasar global, hal ini

BAB III METODE PENELITIAN. deskriptif adalah suatu kegiatan yang berkenaan dengan pernyataan terhadap

PENENTUAN JADWAL INDUK PRODUKSI DI PT SALIM IVOMAS PRATAMA TBK

PERBANDINGAN KEEFEKTIFAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG HOTEL MERPATI

Aplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya. Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya

BAB 3 METODE PENELITIAN

SEMINAR NASIONAL MESIN DAN INDUSTRI (SNMI6) 2010

PERAMALAN PRODUKSI SARUNG TENUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN DATA

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit

BAB V ANALISA DAN PENYELESAIAN MASALAH

PENGEMBANGAN SISTEM PERAMALAN PENJUALAN GALON MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING

UNIVERSITAS WINAYA MUKTI TEKNIK PROYEKSI BISNIS DODI TISNA AMIJAYA SE.,MM METODA METODA -- METODA PERAMALAN METODA PERAMALAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Analisis Deret Waktu

Analisis Peramalan Penjualan Produk Dodol Coklat Menggunakan Metode Adjusted Exponential Smoothing (Studi Kasus pada Pabrik Dodol Asli 99 Garit)

BAB III METODOLOGI. Jenis data Data Cara pengumpulan Sumber data 1. Jenis dan jumlah produk yang dihasilkan

JURNAL ANALISIS METODE SINGLE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PERAMALAN PERMINTAAN SENAPAN ANGIN (STUDI KASUS : UD.

SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU BAJA MS DI DIREKTORAT PRODUKSI ATMI CIKARANG

BAB 3 FORECASTING DAN PENGAMATAN TRAFIK DATA

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

Penentapan Perencanaan Produksi guna Menentukan Besaran Produksi yang Tepat pada PT Goodyear Indonesia Tbk

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Sebuah fakta bahwa waktu adalah uang dalam aktivitas penjualan. Pengambilan

SALES FORECASTING UNTUK PENGENDALIAN PERSEDIAAN

BAB III PEMBAHASAN. = tujuan atau target yang ingin dicapai. = jumlah unit deviasi yang kekurangan ( - ) terhadap tujuan (b m )

BAB 2 LANDASAN TEORI

Peramalan Deret Waktu Menggunakan S-Curve dan Quadratic Trend Model

BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi:

PENERAPAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN PENJUALAN TOPPING EXTRA CHEESE Nama : DWI SEPTIANI NPM : 12210211 Kelas : 3EA13 Fakultas : Ekonomi Jenjang/Jurusan : S1/Manajemen

LATAR BELAKANG Dengan semakin ketatnya persaingan dibidang usaha yang kian berkembang seorang pengusaha ataupun wiraswasta dituntut untuk lebih siap menghadapi segala tantangan usaha agar dapat bersaing secara sehat dan tidak ketinggalan dengan persaingan di pasar terbuka atau di perusahaan ternama. Pizza Hut mempunyai kreativitas atau ide guna untuk meningkatkan kualitas penjualan. Salah satunya adalah tambahan extra cheese untuk toppingan pizza dan pasta. Sebuah usaha penjualan tidak memiliki tingkat penjualan yang tetap setiap bulannya, kadang naik dan kadang turun.

LATAR BELAKANG Karena ketidakpastian penjualan tersebut maka perlu dilakukan kegiatan untuk memprediksi tingkat penjualan pada masa yang akan datang dengan membuat peramalan penjualan pada suatu perusahaan. Sesuatu yang wajar sebuah perusahaan ingin mengetahui ramalan yang akan dicapai pada waktu yang akan datang. Karena penjualan merupakan salah satu alat yang akan dipergunakan oleh perusahaan untuk mengetahui peningkatan atau penurunan usaha. Peramalan adalah seni memperkirakan kejadian dimasa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data dimasa lalu dan menempatkannya kemasa yang akan datang dengan bentuk dan model matematis. ( Heizer dan Render, 2006).

RUMUSAN MASALAH Rumusan Masalah: Berapa besar perhitungan peramalan penjualan extra cheese dengan metode MA? Berapa besar perhitungan peramalan penjualan extra cheese dengan metode ES? Bagaimana perbandingan peramalan antara metode MA dan ES?

METODOLOGI PENELITIAN Metode moving average adalah suatu metode pengumpulan dengan mengkombinasikan data dari beberapa periode terbaru dan terakhir. MA = Penjualan nyata pada periode n Metode exponential smoothing adalah tipe teknik peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan yang canggih, namun masih mudah di gunakan. ES = Ft = { Ft-1+α ( At 1 Ft 1)} Mean Absolute Devisiasion (MAD) Adalah suatu metode pengukuran tingkat kesalahan peramalan secara keseluruhan. MAD = kesalahan peramalan n

METODOLOGI PENELITIAN Tabel 4.2 Data Penjualan Keseluruhan Topping Extra Cheese Periode Januari 2012 Maret 2013 ( dalam unit ) Bulan Penjualan Januari 2012 166 Februari 144 Maret 172 April 169 Mei 130 Juni 116 Juli 233 Agustus 255 September 223 Oktober 143 November 131 Desember 313 Januari 2013 190 Februari 141 Maret 108

PEMBAHASAN Kesalahan Peramalan MA 3 bulan MAD = kesalahan = 793 = 66,083 N n 15 3 Tingkat Toleransi Kesalahan Ft MAD x Ft + MAD 146 66,083 x 146 + 66,083 79,917 x 212,083 Analisis : Bulan April 2013 diramalkan penjualan keseluruhan Topping Extra Cheese pada periode 3 bulan dengan menggunakan metode Moving Average adalah sebesar 146 unit. Apabila setiap kali meramalkan terjadi kesalahan rata rata sebesar 66,083 unit, maka penjualan nyata bulan April 2013 diperkirakan antara 79,917 unit sampai dengan 212,083 unit.

PEMBAHASAN Kesalahan Peramalan ES 0,1 MAD = kesalahan = 675 = 48,214 N n 15 1 Tingkat Toleransi Kesalahan Ft MAD x Ft + MAD 170 48,214 x 170 + 48,214 121,786 x 218,214 Analisis : Bulan April 2013 diramalkan penjualan Topping Extra Cheese dengan menggunakan Metode Exponential Smoothing adalah sebesar 170 unit. Apabila setiap kali meramalkan terjadi kesalahan rata rata sebesar 48,214unit, maka penjualan nyata bulan April 2013 diperkirakan antara 121,786 unit sampai dengan 218,214 unit.

RANGKUMAN HASIL PENELITIAN METODE PERAMALAN MOVING AVERAGE 3 BULAN EXPONENTIAL SMOOTHING Penjualan April 2013 146 unit 170 unit Mean Absolut Deviation 66,083 unit 48,214 unit Kisaran Penjualan 79,917 unit x 212,083 unit 121,786 unit x 218,214 unit

KESIMPULAN Perbandingan peramalan penjualan yang dilakukan oleh Pizza Hut Cabang Kalimalang berdasarkan dengan menggunakan Metode Moving Average 3 bulan adalah sebesar 146 unit dan MAD sebesar 66,083 unit dengan kisaran penjualan sebesar 79,917 unit x 212,083 unit. Dengan menggunakan Metode Exponential Smoothing peramalan penjualan adalah sebesar 170 unit dan MAD sebesar 48,214 unit dengan kisaran penjualan sebesar 121,786 unit x 218,214 unit. Perbandingan peramalan penjualan yang dilakukan oleh Pizza Hut Cabang Kalimalang berdasarkan dengan menggunakan Metode Moving Average 3 bulan adalah sebesar 164 unit dan MAD sebesar 66,083 unit dengan kisaran penjualan sebesar 79,917 unit x 212,083 unit. Dengan menggunakan Metode Exponential Smoothing peramalan penjualan adalah sebesar 170 unit dan MAD sebesar 48,214 unit dengan kisaran penjualan sebesar 121,786 unit x 218,214 unit. Dari perbandingan kedua metode tersebut diatas, maka sebaiknya Pizza Hut Cabang Kalimalang menggunakan peramalan dengan Metode Exponential Smoothing karena yang paling mendekati kebenaran atau tingkat kesalahan terkecil.

SARAN Secara keseluruhan metode peramalan yang lebih baik digunakan Pizza Hut Cabang Kalimalang adalah dengan menggunakan metode Exponential Smoothing dibandingkan dengan metode Moving Average, karena memiliki jumlah kesalahan lebih kecil. Jadi apabila meramalkan penjualan dengan menggunakan Exponential Smoothing kesalahan dalam peramalan relative lebih kecil, sehingga hasil dari peramalan metode ini akan dijamin keakuratannya Dengan adanya penulisan ilmiah ini, penulis berharap kiranya tulisan ini dapat menjadi bahan yang memberikan pandangan baru yang bermanfaat bagi rekan rekan mahasiswa yang ingin menambah pengetahuan mengenai ramalan penjualan.