Implementasi Algoritma Arima Dalam Prediksi Permintaan Penjualan PT X Untuk Optimasi Reorder Point Dan Economic Order Quantity
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan manajemen persediaan di PT X melalui implementasi algoritma ARIMA dalam peramalan permintaan penjualan. Metode ini digunakan untuk menghitung Reorder Point (ROP) dan Economic Order Quantity (EOQ) yang optimal, guna menghindari masalah kelebihan maupun kekurangan stok. Data yang digunakan adalah data penjualan harian dari tiga produk terlaris selama periode dua tahun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA efektif dalam memberikan prediksi permintaan dengan akurasi tinggi, sehingga mampu meminimalkan biaya persediaan sekaligus meningkatkan efisiensi operasional perusahaan. Model ARIMA terbaik yang dipilih untuk setiap produk adalah ARIMA(1,0,1), dengan hasil perhitungan yaitu ICFRA (ROP = 5026.22, EOQ = 190.88), IMNPB (ROP = 4647.21, EOQ = 73.20), dan VPELA (ROP = 2741.07, EOQ = 191.48).
References
Djalamang, Z. J., Qosim, N., & Hasan, H. (2021). Analisis persediaan beras pada Toko Bali Yasa Luwuk Banggai. Jurnal Ekonomi Trend, 9(1), 35-47. https://doi.org/10.31970/trend.v9i1.205
Sorooshian, S., & Jadidi, O. (2021). Supply reorder point in response to lead-time uncertain demand. Journal of Engineering Science and Technology Review, 14(3), 22-30.
Pangaribuan, J. J., Fanny, F., Barus, O. P., & Romindo, R. (2023). Prediksi penjualan bisnis rumah properti dengan menggunakan metode autoregressive integrated moving average (ARIMA). Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 13(2), 154-161.
Putri, C., Rachma, S., & Junaedi, L. (2022). Penerapan metode peramalan autoregressive integrated moving average pada sistem informasi pengendalian persediaan bahan baku: (studi kasus: Toko Kue Onde-Onde Surabaya). Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis, 13(1), 164-173.
Faleri, F., Sudarmaningtyas, P., & Hananto, V. R. (2023). Penerapan metode economic order quantity dan reorder point pada aplikasi pengelolaan persediaan fumigasi. Journal of Applied Computer Science and Technology, 4(2), 131-140.
Anggraini, M., Goejantoro, R., & Nasution, Y. N. (2019). Peramalan kebutuhan bahan baku plat besi menggunakan metode runtun waktu autoregressive integrated moving average (ARIMA) dan meminimumkan biaya total persediaan dari hasil peramalan menggunakan metode period order quantity (POQ). Eksponensial, 10(1), 1-10.
Wijaya, T. E., Widayati, Y. T., & Yusup, Y. (2024). Optimalisasi performa penjualan di PT Mustika Jaya Lestari menggunakan algoritma K-NN dan ARIMA (2021-2022). INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 7(5), 1628-1639.
Mittal, S. (2024). Framework for optimized sales and inventory control: A comprehensive approach for intelligent order management application. International Journal of Computer Trends and Technology, 72(3), 61–65.
Wanti, L. P., Maharrani, R. H., Prasetya, N. A., Tripustikasari, E., & Ikhtiagung, G. N. (2020). Optimization economic order quantity method for a support system reorder point stock. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 10(5), 4992-5000.
Ivan, I., & Oetama, R. S. (2024). Inventory management system using economic order quantity and reorder point. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 8(4), 2168-2177.
Copyright (c) 2024 Meili Christabel, Dedi Trisnawarman
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
