Peramalan Permintaan Sepatu Sandal pada UMKM Mulyaharja Kota Bogor

Penulis

  • Suhendi Irawan Program Studi Manajemen Industri, IPB University
  • Antonya Rumondang Sinaga Program Studi Manajemen Industri, IPB University
  • Annisa Kartinawati Program Studi Manajemen Industri, IPB University
  • Agung Prayudha Hidayat Program Studi Manajemen Industri, IPB University
  • Derry Dardanella Program Studi Manajemen Industri, IPB University
  • Sesar Husen Santosa Program Studi Manajemen Industri, IPB University
  • Purana Indrawan Program Studi Manajemen Industri, IPB University
  • Fany Apriliani Program Studi Manajemen Industri, IPB University
  • Doni Yusri Program Studi Manajemen Industri, IPB University
  • Hendri Wijaya Program Studi Manajemen Industri, IPB University
  • Fattah Jati Pangestu Program Studi Manajemen Industri, IPB University
  • Novia Rahmawati Program Studi Manajemen Industri, IPB University

DOI:

https://doi.org/10.35261/gijtsi.v5i02.12534

Abstrak

UMKM merupakan salah sektor penting untuk mendukung pertumbuhan ekonomi. Di tengah persaingan yang semakin ketat, pelaku usaha perlu menerapkan strategi yang efektif untuk mengantisipasi fluktuasi permintaan pasar sehingga peramalan permintaan yang akurat menjadi langkah krusial untuk memastikan ketersediaan persediaan yang optimal. Saat ini, UMKM hanya melakukan prediksi berdasarkan insting pengalaman saja tidak berdasarkan hitung-hitungan matematis sehingga terkadang terjadi overstock atau understock atas barang yang diproduksi. Penelitian ini menganalisis permintaan produk sandal dan sepatu pada UMKM Mulyaharja, Kota Bogor dengan menggunakan metode moving average dan exponential smoothing. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menentukan metode peramalan yang paling akurat guna mengoptimalkan pengelolaan persediaan dan meminimalisasi risiko kekurangan atau kelebihan persediaan. Data historis penjualan selama satu tahun digunakan sebagai dasar untuk analisis. Hasil analisis perbandingan error peramalan menunjukan bahwa metode Moving average dengan 2 periode memberikan hasil paling akurat, dengan nilai Mean Absolute Deviation (MAD) sebesar 54, Mean Squared Error (MSE) sebesar 3380, dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 18%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode Moving average 2 periode merupakan meode terbaik untuk diterapkan pada UMKM Mulyaharja, dengan menerapkan peramalan metode tersebut overstock dan understock persediaan produk dapat berkurang karena jumlah produksi yang dihasilkan mendekati sesuai jumlah permintaan pelanggan.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

E. A. Rahman, W. Wahyudin, and M. R. Rifa’i, “Pengendalian Pengadaan Bahan Baku Sambal Seafood Menggunakan Metode Economic Order Quantity,” Go-Integratif J. Tek. Sist. dan Ind., vol. 3, no. 02, pp. 110–124, 2022, doi: 10.35261/gijtsi.v3i02.7267.

S. Irawan, H. Wijaya, A. Kartinawati, and S. T Risyahadi, “Production Planning to Meet Maximum Demand with Forecasting and Aggregation Methods,” E3S Web Conf., vol. 454, pp. 1–8, 2023, doi: 10.1051/e3sconf/202345403018.

D. M. Sihombing and W. Setiafindari, “Peramalan Produksi Crude Palm Oil Dengan Algoritma,” pp. 27–31, 2023.

M. K. Mollah and A. D. Saputra, “Penerapan Peramalan Penjualan Menggunakan Aplikasi POM QM pada produk Gula di PT. Pabrik Gula Candi Baru Sidoarjo,” Semin. Nas. Teknol. Ind. Berkelanjutan II (SENASTITAN II), pp. 449–458, 2022.

R. Rachman, “Penerapan Metode Moving average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3309.

M. Mukhlis, A. Kustiyo, and A. Suharso, “Peramalan Produksi Pertanian Menggunakan Model Long Short-Term Memory,” Bina Insa. Ict J., vol. 8, no. 1, p. 22, 2021, doi: 10.51211/biict.v8i1.1492.

A. A. Anugrah Ilahi, “Pelatihan POM-QM for Windows Dalam Penyelesaian Permasalahan Transportasi Bagi Mahasiswa,” Amsir Community Serv. J., vol. 1, no. 1, pp. 13–20, 2023, doi: 10.62861/acsj.v1i1.182.

M. Febrina, F. Arina, and Ratna Ekawati, “Peramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Algoritma Backpropagation,” J. Inf. dan Teknol., vol. 1, no. 2, pp. 27–32, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i1.178.

R. Yogautami, C. D. R, G. A. A, and G. E. M, “Analisis Peramalan (Frecasting) Produksi Jagung Di Provinsi Lampung Dengan Aplikasi Pom Qm,” J. Ekon. Pertan. dan Agribisnis, vol. 7, no. 4, pp. 1299–1308, 2023.

I. Amallynda and E. Wicaksono, “Strategi Peramalan dan Pengendalian Persediaan Suku Cadang di Industri Pengolahan dan Importir Kayu Lapis,” vol. 05, no. 01, pp. 67–83, 2024.

F. N. Aqilla, “Kajian UMKM dalam Rangka Pemulihan Ekonomi Daerah Kabupaten Bogor Tahun 2021,” J. Bina Pembang. Drh., vol. 1, no. 1, pp. 101–125, 2022.

B. P. Agil Saputro, “Peramalan Perencanaan Produksi Semen dengan Metode Exponential Smoothing pada PT. Semen Indonesia,” Ind. Eng. Online J., vol. 5, no. 4, pp. 1–7, 2016.

Y. A. Jatmiko, R. L. Rahayu, and G. Darmawan, “Perbandingan Keakuratan Hasil Peramalan Produksi Bawang Merah Metode Holt-Winters Dengan Singular Spectrum Analysis (Ssa),” J. Mat. “MANTIK,” vol. 3, no. 1, p. 13, 2017, doi: 10.15642/mantik.2017.3.1.13-24.

##submission.downloads##

Diterbitkan

2024-11-30

Cara Mengutip

[1]
S. Irawan, “Peramalan Permintaan Sepatu Sandal pada UMKM Mulyaharja Kota Bogor”, GIJTSI, vol. 5, no. 02, hlm. 120–131, Nov 2024.

Terbitan

Vol 5 No 02 (2024): Go-Integratif : Jurnal Teknik Sistem dan Industri

Bagian

Artikel

Lisensi

Hak Cipta (c) 2024 suhendi irawan, Antonya Rumondang Sinaga, Annisa Kartinawati, Agung Prayudha Hidayat, Derry Dardanella, Sesar Husen Santosa, Purana Indrawan, Fany Apriliani, Doni Yusri, Hendri Wijaya, Fattah Jati Pangestu, Novia Rahmawati

Creative Commons License

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.