Metode Weighted Moving Average Dalam M-Forecasting (original) (raw)
Related papers
Desain E-Forecasting Menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA) pada Jimmy Fish
KRESNA: Jurnal Riset dan Pengabdian Masyarakat
Jimmy Fish merupakan suatu usaha yang bergerak dibidang budidaya bibit ikan yang siap untuk dijual. Jimmy Fish sekarang ini dalam memenuhi kebutuhan bibit ikan hanya dilakukan dengan perkiraan tidak menggunakan metode, sehingga sering mengalami kesulitan dalam memenuhi kebutuhan bibit ikan dan ada beberapa bibit ikan yang tidak terpenuhi atau kehabisan stok ketika ada permintaan dari pelanggan. Solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah perlu adanya sistem dengan metode pendekatan untuk forecasting budidaya stok bibit ikan yang siap untuk dijual setiap periode. Adapun salah satu metode yang dapat digunakan untuk forecasting budidaya stok bibit ikan adalah metode weighted moving average (WMA). WMA merupakan metode yang dapat digunakan untuk menghitung forecasting stok bibit ikan untuk periode selanjutnya yang memerlukan pengambilan data histori untuk diproses supaya menghasilkan keputusan. Maka dari itu, peneliti melakukan pengembangn sistem forecasting stok bibit ikan denga...
Forecasting Produksi Karet Menggunakan Metode Weighted Moving Average
2018
Abstrak: Forecasting atau peramalan berarti memprediksi suatu keadaan dimasa mendatang dengan menggunakan suatu perhitungan matematis. Penggunaan teknik peramalan ini biasa digunakan perusahaan untuk memperhitungkan keadaan dimasa mendatang atau dengan kata lain melakukan prediksi atau meramal kondisi dimasa depan yang masih belum diketahui untuk kemajuan perusahaannya. Prediksi dari sebuah peramalan dapat terwujud dengan penggunaan beberapa metode. Metode Weighted Moving Average adalah salah satunya. Metode ini memberikan prediksi masa depan dengan memanfaatkan data-data terdahulu dan memberikan bobot yang berbeda-beda untuk setiap data yang digunakan. Keakurasian suatu peramalan juga dapat diukur melalui persentase eror dari peramalan yang diperoleh. Semakin tinggi tingkat eror dapat diartikan bahwa hasil peramalan yang diperoleh semakin tidak dapat dipercaya atau tidak akurat, begitu juga sebaliknya. Teknik peramalan ini dapat diterapkan diberbagai bidang pekerjaan, termasuk dala...
Forecasting Jumlah Pengangguran DI Kabupaten Asahan Menggunakan Metode Weighted Moving Average
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama), 2021
The purpose of this study is to predict the number of unemployed people in Asahan Regency in 2021 using the Weighted Moving Average Method which will later assist local governments in making policies regarding this unemployment problem. Unemployment data was obtained from the Central Statistics Agency (BPS) of Asahan Regency where the actual data was taken in the last 11 years from 2009 to 2020 (2016 data does not exist
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 2019
Metrojaya Komputer is a business engaged in buying and selling, the purchasing process often has difficulty in determining how much stock of goods must be purchased for the future period, because it has not used forecasting methods. Forecasting is a forecasting that requires the retrieval of historical data to be processed in order to produce a decision on what predictions are needed for the next period. The purpose of this research is to simplify and accelerate forecasting using the weighted moving average (WMA) approach through the development of information technology based systems. The data needed in forecasting is the previous period data, whether the previous month's data or the previous year, then processed using forecasting equation. Forecasting can be processed based on data from the previous three periods or based on a certain period to produce the required stock of goods. The system development method used is the waterfall method which consists of several stages of communication, planning, modeling, construction, and deployment. This study produces a forecasting information system with a weighted moving average (WMA) approach that can be processed using an information technology based system so that it makes it easier and faster in making decisions regarding the stock of goods needed in sales.
JUTEKINF (JURNAL TEKNOLOGI KOMPUTER DAN INFORMASI)
Tri Persada Mulia dalam memenuhi pesanan pelanggan, ketersediaan material biji plastik yang menjadi bahan baku dalam pembuatan karung plastik merupakan hal yang sangat penting. Kekurangan persediaan material dapat memperlambat pengiriman pesanan pelanggan tepat pada waktunya, hal ini sangat buruk bagi perusahaan karena dapat menghilangkan kepercayaan pelanggan. Untuk itu diperlukan suatu teknik untuk meramalkan kondisi waktu yang akan datang sebagai alat bantu untuk bagian manajerial dalam suatu perusahaan membuat perencanaan dan sebagai pendukung keputusan yang diperlukan untuk dilaksanakan pada waktu yang akan datang. Pada Tugas Akhir ini, penulis mengembangkan suatu sistem forecasting menggunakan metode Weighted Moving Average dengan rumus Mean Absolute Deviation sebagai perhitungan statistika ketepatan peramalannya. Sistem diterapkan untuk pengadaan persediaan material di PT. Tri Persada Mulia yang bergerak dibidang kemasan karung plastik. Ide utama dari metode Weighted Moving A...
Prediksi Persediaan Kedelai Di Ud Tahu Home Industry Dengan Menggunakan Metode Single Moving Average
JUTSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi)
Kedelai yaitu salah satu tanaman kacang-kacangan yang dibudidayakan di Asia Timur 3.500 tahun lalu. Kedelai yaitu tanaman yang dapat dimakan dan masyarakat pada umumnya mengelolahnya menjadi berbagai bentuk makanan olahan termasuk tahu. Industry Rumah Tangga UD Tahu menggunakan kedelai sebagai bahan baku utama produksinya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi persediaan kedelai di Industry Rumah Tangga UD Tahu Home Industry pada periode selanjutnya. Selama ini pihak UD Tahu masih melakukan prediksi melalui perkiraan, sehingga hal ini dapat mengakibatkan hasil yang tidak akurat. Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem prediksi untuk memprediksi hasil secara cepat dan akurat. Sistem aplikasi ini dibuat dengan menggunakan metode Single Moving Average, database MySql dan sistem Visual Basic Net 2010. Serta hasil yang didapat dari penenlitian ini adalah 316,67kg untuk persediaan kedelai untuk periode selanjutnya dengan mengamsumsikan data sebelumnya
Analisis Forecasting Penjualan Gula Merah di Jatilawang Menggunakan Metode Weighted Moving Average
Jurnal Sistem Informasi dan Komputer, 2022
Brown sugar comes from sap water which is tapped directly from the coconut tree and then the cooking process is carried out. Seasonal changes have an impact in the form of sap water produced by coconut trees which is unstable, therefore the quantity of production and sales of brown sugar is also affected. Due to these problems, this study discusses forecasting analysis of brown sugar sales in Jatilawang District using the Weighted Moving Average Method with measurement accuracy using Mean Absolute Error (MAE). This study aims to predict the sale of brown sugar as a benchmark for farmers in producing brown sugar in changing seasons. The data source comes from three brown sugar farmers in Jatilawang District, namely Farmers A, Farmers B, Farmers C. The results of this study show that sales of brown sugar in June will increase. WMA forecasting results in June 2022 obtained the highest sales forecasting for Brown Sugar Farmers B with a forecasting value of 264.80, then the forecasting value in second place was for Brown Sugar Farmers C which was in the middle with a forecasting value of 263.61, while the lowest sales were for Brown Sugar Farmers A with a forecasting value of 253.52
2021
Pelumas merupakan produk dari PT XYZ yang digunakan untuk kendaraan dan mesin-mesin industri. Peramalan umumnya dilakukan untuk meramalkan jumlah produksi di masa mendatang dengan menggunakan data historis atau data-data pada permintaan sebelumnya terhadap produk perusahaan. Penelitian ini dilakukan untuk menguji enam metode peramalan agar dapat mengetahui metode mana yang tepat untuk diterapkan pada PT XYZ. Peramalan pada PT XYZ ini menggunakan data historis permintaan tahun 2019 dari bulan januari hingga bulan desember yang telah merepresentasikan pola permintaan setiap tahun di PT XYZ. Data ini digunakan untuk meramalkan setahun kedepan.Penelitian kali ini akan membandingkan enam metode peramalan diantaranya metode moving average 3 bulanan, moving average 5 bulanan, exponential smoothing dengan α=0,1, exponential smoothing dengan α=0,5, exponential smoothing dengan α=0,9 dan naive method. Untuk bahan perbandingan dari keenam metode yang telah disebutkan maka diberikan peramalan y...
2019
Pemenuhan permintaan produk dan optimalisasi distribusi merupakan hal yang penting dalam sebuah industri batik. Prediksi permintaan dan optimalisasi distribusi memberikan kontribusi yang baik pada produsen industri batik. Pengembangan suatu sistem untuk memprediksi permintaan produk batik yang kemudian dilanjutkan dengan mengoptimalisasi rute distribusi produk. Metode yang digunakan untuk memprediksi yaitu Weighted Moving Average (WMA), dan untuk optimalisasi rute menggunakan model Vehicle Routing Problem (VRP) dengan algoritma Sequential Insertion. Diperoleh hasil bahwa dengan metode WMA dapat memprediksi permintaan produk dengan menghasilkan nilai error yang kecil dengan hasil MAPE yaitu 0 sampai 17% yang tergolong sangat akurat-baik. Untuk optimalisasi distribusi dengan menggunakan model VRP dan algoritma Sequential Insertion menghasilkan biaya yang optimal yaitu Rp 38.110,00, dengan biaya sebelumnya mencapai Rp 150.000,00 dalam satu bulan sehingga dapat mereduksi sebesar 75%. Se...
2020
The purpose of this study is to find out the best forecasting model used to forecast inflation in Indonesia with inflation data from January 2015 to May 2020. This study uses several forecasting methods. Based on the forecasting method, the best forecasting results based on MAPE, MAD, and MSD are single exponential smoothing. Furthermore, the forecast results show that the inflation rate in Indonesia in August 2020 is 1.41746%. Abstrak : Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui model peramalan yang paling baik digunakan untuk meramalkan inflasi di Indonesia dengan data inflasi Januari 2015 sampai dengan Mei 2020. Penelitian ini menggunakan beberapa metode peramalan. Berdasarkan metode peramalan yang dilakukan didapatkan hasil peramalan yang paling baik dilihat dari MAPE, MAD dan MSD adalah single exponential smoothing. Selanjutnya, hasil peramalan menunjukkan bahwa tingkat inflasi di Indonesia pada Agustus 2020 sebesar 1,41746%.