Forecasting dan Analisis Penjualan Produk Home Appliances PT XYZ Dengan Metode ARIMA

Oktaviandra, Kevin (2023) Forecasting dan Analisis Penjualan Produk Home Appliances PT XYZ Dengan Metode ARIMA. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6032211124-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2025. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Semakin banyak variasi baik dalam proses, produk, teknologi, atau produk jasa menyebabkan kemungkinan cacat proses yang dapat menimbulkan kerugian bagi perusahaan. Pada PT XYZ sebagai perusahaan yang bergerak di bidang Home Appliances memiliki permasalahan utama yaitu gudang over stock, over produksi, bahkan keterlambatan pengiriman barang ke konsumen. Setelah menggunakan measurement define analysis, akar masalahnya adalah ketidakmampuan untuk merencanakan penjualan. Ada banyak metode untuk peramalan, salah satunya adalah pendekatan statistik time series dengan menggunakan metode ARIMA. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model peramalan yang akurat untuk membantu PT XYZ dalam mengoptimalkan strategi pemasaran, pengelolaan stok, dan perencanaan produksi mereka. Analisis menggunakan data sekunder penjualan produk dari perusahaan PT. XYZ dari 1 Januari 2021 sampai 25 Maret 2023. Analisis data menggunakan model ARIMA dengan metode Box Jenkins. Penelitian ini mencakup tahap pemilihan model, identifikasi parameter, dan validasi mode. Hasil analisis menunjukkan bahwa model SARIMA (2,1,3)(1,0,0)5 mampu memberikan peramalan yang akurat mencapai 95% untuk peramalan produk Home Appliances di PT XYZ. Secara forecasting didapatkan bahwa kecendrungan kenaikan kebutuhan pada produk PT.XYZ. Secara aplikasi pengurangan overstock hingga 32% tiap bulannya dengan metode SARIMA dikombinasikan dengan metode autoforecasting dan business intelligent dashboard.
=================================================================================================================================
The greater the variation in processes, products, technology or service products, the possibility of process defects that can cause losses to the company. PT After using measurement define analysis, the root of the problem is the inability to plan sales. There are many methods for forecasting, one of which is the time series statistical approach using the ARIMA method. The aim of this research is to develop an accurate forecasting model to assist PT XYZ in optimizing their marketing strategy, stock management and production planning. The analysis uses secondary data on product sales from the company PT. XYZ from January 1 2021 to March 25 2023. Data analysis uses the ARIMA model with the Box Jenkins method. This research includes the stages of model selection, parameter identification, and mode validation. The results of the analysis show that the SARIMA (2,1,3)(1,0,0)5 model is able to provide accurate forecasts reaching 95% for forecasting Home Appliances products at PT XYZ. From forecasting, it was found that there was a tendency to increase demand for PT.XYZ products. In application, overstock reduction is up to 32% every month using the SARIMA method combined with the autoforecasting method and business intelligent dashboard.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	SARIMA, Forecasting, Home Appliances
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics > HA30.3 Time-series analysis
Divisions:	Interdisciplinary School of Management and Technology (SIMT) > 61101-Master of Technology Management (MMT)
Depositing User:	Kevin Oktaviandra
Date Deposited:	28 Dec 2023 01:25
Last Modified:	28 Dec 2023 01:25
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/105317

Actions (login required)

View Item