Main Article Content

Frenda Farahdinna

Abstract

Manage the amount of raw material inventory which plays an important role for the company. The smoothness of the production process is influenced by the availability of the raw materials used. The company has difficulty determining the need for raw materials. The company experiences excess and shortage of raw materials, resulting in losses and failures to meet consumer needs. To overcome these problems, it is necessary to forecast the need for raw materials in order to minimize the shortage and excess of raw materials and make the best use of raw materials. The method used in this study is the autoregressive integrated moving average (ARIMA) method. The results of this study indicate that the ARIMA model (0,1,1) can be used to predict the amount of demand for raw materials in the appropriate category. This is supported by the test results. The error value with the MSE method is 45,689.58 and the MAPE value is 19.52%.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Farahdinna, F. (2022) “Forecasting System Prototype Amount Of Printing Raw Material Inventory Needs Using The Autoregressive Integrated Moving Average (Arima) Method ”, Jurnal Mantik, 6(2), pp. 1964-1970. doi: 10.35335/mantik.v6i2.2640.
References
Verano DA. Penerapan Model Autoregresif Integrated Moving Average Untuk Memprediksi Stok Bahan Baku Produksi Pada Industri Percetakan. Tesis. Universitas Sriwijaya; 2018.
Abdurrahman G. Clustering Data Ujian Tengah Semester (UTS) Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means. J Sist dan Teknol Inf Indones. 2016;1(2):71–9.
Makin S. Model Peramalan Jumlah Penjualan Sparepart Dengan Algoritma Forecasting Time Series: Studi Kasus Di PT. Hino Motors Sales Indonesia. 2019.
Hasugian PS. Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Produk Menggunakan Algortima K-Means (Studi Kasus: Toko Usaha Maju Barabai). J Mantik Penusa. 2018;2(2):191–8.
Yuniarti AS. Perbandingan Metode Weighted Moving Average Dengan Weighted Moving Average Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Penjualan: Studi Kasus PT. Citra Mitra Nusantara. 2018.
Sulaiman F, Nanda. Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dengan Menggunakan Metode EOQ Pada UD. Adi Mabel. J Teknovasi. 2015;2(1):1–11.
Anggraini M, Goejantoro R, Nasution YN. Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Plat Besi Menggunakan Metode Runtun Waktu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Meminimumkan Biaya Total Persediaan dari Hasil Peramalan Mengunakan Metode Period Order Quantity (POQ) (Studi Kasus: CV. Isakutam. J Eksponensial. 2019;10(2008):1–10.
Wardah S, Iskandar. Analisis Peramalan Penjualan Produk Keripik Pisang Kemasan Bungkus (Studi Kasus: Home Industry Arwana Food Tembilahan). J Tek Ind. 2016;11(3):135–42.

Tholib M. Peramalan Penjualan Dalam Rangka Perencanaan Produksi Pada Perusahaan Furniture (Studi Kasus CV. Budi Luhur Sidoarjo). Tugas Akhir. Institut Teknologi Sepuluh Nopember; 2016.
Hartati H. Penggunaan Metode ARIMA Dalam Meramal Pergerakan Inflasi. J Mat Saint dan Teknol. 2017;18(1):1–10.
Rohmah NK. Prediksi Laju Inflasi Menggunakan Metode ARIMA Kalman Filter di Surabaya. Skripsi. UIN Sunan Ampel Surabaya; 2019.
Rohmah S. Implementasi Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Dalam Peramalan Jangka Pendek ( Short Term Forecasting ) Terhadap Jumlah Penumpang Kapal Dengan Eviews. Skripsi. Institut Teknologi Sepuluh Nopember; 2018.
Handayani P. Peramalan Jumlah Pengunjung Pantai Kenjeran Surabaya Menggunakan ARIMA Box-Jenkins. Tugas Akhir. 2017.
Arnitasari R. Komparasi Penggunaan Minitab Dan Eviews Dalam Peramalan Dengan Metode Deret Berkala Arima Box-Jenkins. Tugas Akhir. 2016.
Jaya TS. Pengujian Aplikasi dengan Metode Blackbox Testing Boundary Value Analysis (Studi Kasus: Kantor Digital Politeknik Negeri Lampung). J Inform Pengemb IT [Internet]. 2018;3(2):45–6.