Analisis Peramalan Penjualan Kopi Nescafe Mixes dengan Menggunakan Metode Adjusted Exponential Smoothing (Studi Kasus pada PT Oze Mitra Nusantara)

Abstract

Abstract. This study aims to reduce the error of sales forecasting Nescafe Mixes by using adjusted exponential smoothing method and the smallest error indicator MAD, MSE, MAPE, MAPD, SE, and Tracking Signal. The author in preparing this thesis using the type of quantitative decriptive research. This research use case study method. The data used are historical data for 12 months in 2017. Data collection techniques conducted are interviews on various parties in the company, conduct direct observation to the company, and documentation as a complement to observation and interviews. The results obtained in this study show that to determine the best α and β based on the smallest error is in the MAD error of 3293.06, MSE of 19820680 and Standard error of 4921.92. Where from the data the smallest value is at α = 0,9 and β = 0,1  with forecasting result 8957.

Keywords: Forecasting, Adjusted Exponntial Smoothing

 

Abstrak. Penelitian yang dilakukan ini bertujuan untuk mengurangi kesalahan peramalan penjualan Nescafe Mixes dengan menggunakan metode adjusted exponential smoothing dan indikator kesalahan terkecil MAD, MSE, MAPE, MAPD, SE, dan Tracking Signal. Penulis dalam menyusun skripsi ini menggunakan jenis penelitian dekriptif kuantitatif. Penelitian ini menggunakan metode studi kasus. Data yang digunakan yaitu data historis selama 12 bulan pada tahun 2017. Teknik pengumpulan data yang dilakukan adalah wawancara terhadap berbagai pihak diperusahaan, mengadakan observasi langsung ke perusahaan, dan dokumentasi sebagai pelengkap observasi dan wawancara. Hasil yang didapat pada penelitian ini menunjukan bahwa untuk menentukan α dan β terbaik berdasarkan error terkecil berada pada error MAD sebesar 3293,06, MSE sebesar 19820680 dan Standar error sebesar 4921,92. Dimana dari data tersebut nilai terkecil berada pada α= 0,9 dan β= 0,1 dengan hasil peramalan 8957.

Kata Kunci : Peramalan, Adjusted Exponntial Smoothing