Persediaan-Permintaan Lavatory Faucet Dengan Metode Time Series Analysis Dan Classification Menggunakan Software Pom, Minitab Dan Rapid Miner
Abstract
PT. Surya Toto Indonesia merupakan salah satu perusahaan manufaktur perlengkapan kamar mandi di Indonesia. Untuk mengantisipasi terjadinya peningkatan persediaan barang jadi yang kurang aktif pada produk Lavatory Faucet maka diperlukan suatu upaya dalam memprediksi permintaan dan persediaan Lavatory Faucet di masa yang akan datang secara tepat. Dengan menggunakan metode Forecasting Time Series Analysis yang diaplikasikan pada software Production Operation Management (POM) dan Minitab diperoleh metode yang tepat digunakan untuk memprediksi permintaan Lavatory Faucet dimasa yang akan datang adalah metode Winters Multiplicative dengan parameter level = 0,5, trend = 0,2 dan seasonal = 0,2 karena memiliki nilai akurasi kesalahan terkecil diantara metode yang lain dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) = 16%, Mean Absolute Deviation (MAD) = 3527, Mean Sequare Error (MSE) = 18.111.083, dan prediksi permintaan Lavatory Faucet periode berikutnya sejumlah 24,860 unit menggunakan software Minitab. Dengan menggunakan metode Classification yang di aplikasikan pada software Rapid Miner diperoleh algoritma Decission Tree C4.5 merupakan metode yang paling tepat digunakan untuk memprediksi persediaan Lavatory Faucet dimasa yang akan datang karena memiliki ukuran kinerja paling baik dibandingkan algoritma Naive Bayes dengan nilai Accuracy = 98,52%, Precision = 99,63% dan Recall = 98,43%.
Kata Kunci: POM, Minitab, Rapid Miner, Forecasting, Time Series, Classification
References
Achmatim 2015. Mengukur Kinerja Algoritma Klasifikasi dengan Confusion Matrix. Dari: https://achmatim.net/2017/03/19/mengukur-kinerja-algoritma-klasifikasi-dengan-confusion-matrix/
Bastuti, S., Teddy. 2017. “Analisis Persediaan Barang Dengan Metode Time Series Untuk Mengoptimalkan Permintaan Barang Di PT. Asri Mandiri Gemilangâ€. Prosiding Seminar Ilmiah Nasional 2017.
Heri, 2017. 10 Teknik Pengambilan Sampel dan Penjelasannya Lengkap (sampling). Diperoleh dari: https://salamadian.com/teknikpengambilan-sampel-sampling/.
Hidayat 2017. Cara Hitung Rumus Slovin Besar Sampel. Diperoleh dari: https://www.statistikian.com/2017/12/hitung-rumus-slovin-sampel.html.
Indera C.W., dkk. 2019. Komparasi Algoritma Naive Bayes dan Decision Tree Untuk Memprediksi Lama Studi Mahasiswa. Journal of Computer Science and Applied Informatics. 1(2), 65-74.
Khotimah, N., Istiawan, D. 2018. Perbandingan Algoritma C4.5. Naive Bayes dan K-Nearest Neighbour untuk Prediksi Lahan Kritis di Kabupaten Pemalang. Jurnal University Research Colloquium 2018, 41-50.
Ni, K. S. 2015. Peramalan Deret Waktu Menggunakan S-Curve dan Quadratic Trend Model. Jurnal Konferensi Nasional Sistem dan Informatika 2015, 592-597.
Siti, M. R. 2018. Perbandingan Model Statistik Pada Analisis Metode Peramalan Time Series (Studi Kasus: PT. Telekomunikasi Indonesia, Tbk Kandatel Sukabumi). Jurnal Ilmiah Santika, 8(2).
Suhardi, dkk. 2019. Forecasting Analysis Of New Students Acceptance Using Time Series Forecasting Method. Jurnal Akrab Juara 2019, 4(5), 10-23.
Tia, C.N., Riki R.A.S, & Widya N.S, 2019. Estimasi Daya Beban Listrik Pada Gardu Induk Cengkareng Dengan Menggunakan Metode Time Series Model Dekomposisi. Jurnal Teknologia, 2(1).
Wahyuni, S., Saputra. K., & Mochammad I.P.A, 2014. Implementasi RapidMiner Dalam Menganalisa Data Mahasiswa Drop Out. Jurnal Universitas Pembangunan Pancabudi. 10(2).
Yuliana, L. 2019. Analisis Perencanaan Penjualan Dengan Metode Time Series (Studi Kasus Pada Pd. Sumber Jaya Alu-minium). Jurnal Mitra Manajemen (JMM Online), 3(7), 780-789.
Yulianti, I. 2019. Analisis Komparasi Klasifikasi Algoritma C4.5 dan Naive Bayes Pada Prediksi Keberhasilan Software Re-use. Jurnal Suara Sukabumi (SWABUMI), 7(1).
Yulius, H., Prawinata, Y., & Permatasari, I. 2018. “Peramalan Penjualan Pada Usaha Kecil Menengah (UKM) Roti Sania Dengan Menggunakan Program POM QMâ€. Jurnal Edik Informatika, 6(1), 64-69.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Open Access
HUMANIS (Humanities, Management and Science Proceedings) is a national peer reviewed and open access journal that publishes significant and important research from all area of agroindustry.
This journal provides immediate open access to its content that making research publish in this journal freely available to the public that supports a greater exchange of knowledge.
Copyright
Submission of a manuscript implies that the submitted work has not been published before (except as part of a thesis or report, or abstract); that it is not under consideration for publication elsewhere; that its publication has been approved by all co-authors. If and when the manuscript is accepted for publication, the author(s) still hold the copyright and retain publishing rights without restrictions. Authors or others are allowed to multiply article as long as not for commercial purposes. For the new invention, authors are suggested to manage its patent before published. The license type is CC-BY-SA 4.0.
Disclaimer
No responsibility is assumed by publisher and co-publishers, nor by the editors for any injury and/or damage to persons or property as a result of any actual or alleged libelous statements, infringement of intellectual property or privacy rights, or products liability, whether resulting from negligence or otherwise, or from any use or operation of any ideas, instructions, procedures, products or methods contained in the material therein.
