Perbandingan Peramalan Permintaan Produk Kopi Bubuk Di UKM SL Kabupaten Malang Menggunakan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing Dan Metode Seasonal ARIMA (SARIMA)

Lutfi, Annisa Zahara and Prof. Dr. Ir. Djoko Koestiono and Heptari Elita Dewi (2022) Perbandingan Peramalan Permintaan Produk Kopi Bubuk Di UKM SL Kabupaten Malang Menggunakan Metode Holt-Winters Exponential Smoothing Dan Metode Seasonal ARIMA (SARIMA). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Peramalan menjadi salah satu strategi terpenting untuk meningkatkan keuntungan dalam bisnis. Perbedaan selera konsumen, perbandingan harga dengan kompetitor merupakan faktor yang mempengaruhi permintaan produk. Selain itu, UKM SL menghadapi permasalahan seperti volume permintaan kopi bubuk yang berfluktuasi setiap bulan, harga bahan baku yang tinggi dan kegiatan perencanaan produksi yang belum efektif karena hanya menggunakan intuisi pemiliknya (owner) sehingga tidak bisa memastikan kesediaan stok produk dengan tepat. Oleh karena itu, untuk mengetahui permintaan produk perusahaan harus melakukan perencanaan di masa depan menggunakan metode peramalan permintaan yang lebih akurat. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mendeskripsikan peramalan permintaan kopi bubuk robusta di UKM SL, menganalisis peramalan permintaan produk kopi bubuk robusta di UKM SL dan membandingkan nilai akurasi peramalan untuk mendapatkan metode peramalan terbaik. Penelitian dilakukan di UKM SL sebagai salah satu produsen kopi di Kabupaten Malang. Data yang digunakan yaitu data permintaan produk kopi bubuk dari bulan Januari 2015 hingga bulan Agustus 2022. Metode analisis data yang digunakan yaitu metode Holt-Winters Exponential Smoothing dan metode SARIMA. Pemilihan kedua metode tersebut karena memiliki tingkat keakuratan dalam memperkirakan data deret waktu musiman, baik yang menunjukkan pola tren ataupun tidak. Metode peramalan tersebut dibandingkan untuk memperoleh nilai error terkecil dan dipilih untuk melakukan peramalan permintaan kopi bubuk robusta. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode peramalan yang dilakukan oleh UKM SL yaitu judgment method berupa executive opinion dari pemilik UKM SL yang didukung oleh data permintaan bulan sebelumnya. Estimasi model peramalan yang didapatkan oleh peneliti yaitu Holt-Winters Exponential Smoothing dengan α= 0,6; β= 0,1; γ=0,1 menghasilkan nilai MSE sebesar 10.146, nilai MAPE sebesar 9,43% dan model SARIMA (0,1,1)(0,1,1)12 menghasilkan nilai error terkecil yaitu nilai error MSE sebesar 1,8868, nilai MAPE sebesar 0,20%. Berdasarkan nilai akurasi (error) dipilih model SARIMA (0,1,1)(0,1,1)12 sebagai model terbaik. Hasil peramalan jumlah permintaan produk kopi bubuk di UKM SL dengan metode SARIMA mengalami peningkatan tertinggi pada bulan Januari sebanyak 866,32 kg dan terendah pada bulan Oktober 2022 sebesar 479,52 kg. Saran bagi UKM SL untuk meningkatkan permintaan produknya dengan cara menerapkan metode peramalan yang akurat, menyusun strategi perencanaan proses dan kapasitas yang tepat serta memanfaatkan peluang wisata yang ada sebaik mungkin.

English Abstract

Forecasting is one of the most important strategies for increasing profits in business. Differences in consumer tastes and price comparisons with competitors are factors that influence product demand. In addition to competition with similar SME, SME SL faces other problems such as the volume of demand for Robusta ground coffee, which fluctuates every month, high raw material prices, and ineffective production planning activities because it only uses the owner's intuition, so they cannot ensure the availability of the right product stock. Therefore, to find out the demand for the company's products, it must plan for the future using a more accurate demand forecasting method. The purpose of this reserach is to describe forecasting the demand for Robusta ground coffee in SME SL, analyze forecasting the demand for Robusta ground coffee products in SME SL, and compare the value of forecasting accuracy to get the best forecasting method. This research was conducted at SME SL, which is one of the coffee producers in Malang Regency. The data used in this study are demand data for ground coffee products from January 2015 to August 2022. The data analysis methods used are Holt-Winters exponential smoothing and the SARIMA method. The two methods were chosen because they have a high level of accuracy in estimating seasonal time series data, whether they show a trend pattern or not. The forecasting method is compared to the accuracy (error) value to obtain the smallest error value, so that the forecasting model that produces the smallest error value is chosen and used to forecast the demand for Robusta ground coffee. The results showed that the forecasting method used by SME SL was the judgment method in the form of an executive opinion, which was supported by the previous month's demand data. The estimation of the forecasting model obtained by the researcher is the Holt-Winters exponential smoothing with α= 0,6; β= 0,1; γ=0,1, which produces an MSE value of 10.146 and a MAPE value of 9,43%, and the SARIMA model (0,1,1) (0,1,1)12 produces the smallest error value, namely the MSE error value of 1,8868 and the MAPE value of 0,20%. Based on the accuracy (error) value, the SARIMA (0,1,1) (0,1,1)12 model was selected as the best model with the smallest error value. The results of forecasting the number of requests for ground coffee products in SME SL show that using the SARIMA method, the highest increase was in January at 866,32 kg and the lowest was in October 2022 at 479,52 kg. Suggestions for SME SL to increase demand for their products by applying accurate forecasting methods, developing appropriate process and capacity planning strategies and making the best possible use of existing tourism opportunities.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0523040020
Subjects:	300 Social sciences > 338 Production > 338.1 Agriculture
Divisions:	Fakultas Pertanian > Sosial Ekonomi Pertanian
Depositing User:	Nur Cholis
Date Deposited:	30 May 2023 02:13
Last Modified:	30 May 2023 02:13
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/200621

Text (DALAM MASA EMBARGO) Annisa Zahara Lutfi.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2025. Download (3MB)

Actions (login required)

View Item