Aziz, Muhammad Lutfi (2024) ANALISIS FORECASTING PERFORMANCE INGREDIENTS PADA PT. JEBSEN JESSEN INGREDIENTS INDONESIA. S2 thesis, Universitas Mercu Buana-Menteng.
Text (Cover)
55120110047-Muh Lutfi Aziz-01 Cover - Muhammad Lutfi Aziz.pdf Download (472kB) |
|
Text (Bab 1)
55120110047-Muh Lutfi Aziz-03 Bab 1 - Muhammad Lutfi Aziz.pdf Restricted to Registered users only Download (131kB) |
|
Text (Bab 2)
55120110047-Muh Lutfi Aziz-04 Bab 2 - Muhammad Lutfi Aziz.pdf Restricted to Registered users only Download (619kB) |
|
Text (Bab 3)
55120110047-Muh Lutfi Aziz-05 Bab 3 - Muhammad Lutfi Aziz.pdf Restricted to Registered users only Download (168kB) |
|
Text (Bab 4)
55120110047-Muh Lutfi Aziz-06 Bab 4 - Muhammad Lutfi Aziz.pdf Restricted to Registered users only Download (875kB) |
|
Text (Bab 5)
55120110047-Muh Lutfi Aziz-07 Bab 5 - Muhammad Lutfi Aziz.pdf Restricted to Registered users only Download (86kB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
55120110047-Muh Lutfi Aziz-09 Daftar Pustaka - Muhammad Lutfi Aziz.pdf Restricted to Registered users only Download (139kB) |
|
Text (Lampiran)
55120110047-Muh Lutfi Aziz-10 Lampiran - Muhammad Lutfi Aziz.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
Abstract
The research conducted by the author aims to analyze which forecasting method’s most appropriate to use at PT. Jebsen Jessen Ingredients Indonesia and develop strategies that will be used to increase the effectiveness of forecasting with forecasting accuracy of 60% (KPI). The research method used by the author to develop and find information to achieve goals are quantitative, descriptive and qualitative research methods. The data used by the author consists of the demand variables for raw ingredients, with the data indicators representing the demand requirements for the previous 36 months. The sampling’s non-probability purposive sampling. The population utilized comprises historical raw ingredient data from Jebsen Jessen, while the forecast data samples used consist of sales for raw materials derived from ABC Analysis, totaling 18 items from January to December 2022. The results of research conducted using two forecasting methods, exponential smoothing and moving average, indicate that MAPE value obtained through the exponential smoothing forecasting method for silicon dioxide standard grade (Japan) is 0.045 with an ɑlpha value of 0.897. Meanwhile, MAPE obtained through using moving average forecasting method for silicon dioxide standard grade (Japan) is 0.297. The relevant method for forecasting at PT. Jebsen Jessen Ingredients Indonesia is Exponential Smoothing. Penelitian yang dilakukan penulis bertujuan untuk menganalisa metode peramalan mana yang paling tepat digunakan pada PT. Jebsen Jessen Ingredients Indonesia serta menyusun strategi yang akan digunakan untuk dapat meningkatkan efektivitas dari peramalan dengan forecasting akurasi sebesar 60% (KPI). Metode penelitian yang digunakan penulis untuk mengembangkan dan menemukan informasi guna mencapai tujuan adalah metode penelitian kuantitatif, desktiptif dan kualitaif. Data yang digunakan penulis adalah variabel perencanaan permintaan raw ingredient dengan indikator data permintaan kebutuhan untuk 36 bulan sebelumnya dengan teknik pengambilan sampel menggunakan teknik sampling secara non probabilitas, yaitu purposive sampling. Populasi data yang digunakan adalah data historical raw ingredient dari PT. Jebsen Jessen dan sampel data peramalan yang digunakan adalah data penjualan bahan baku dari proses ABC Analisis sebanyak 18 item dari Januari 2022-Desember 2022. Hasil penelitian yang sudah dilakukan dengan dua metode peramalan yakni exponential smoothing dan moving average diketahui bahwa MAPE yang didapatkan melalui metode forecasting exponential smoothing adalah pada silicon dioxide standard grade (japan) dengan nilai 0,045 dengan ɑ sebesar 0,897. Sedangkan, MAPE yang didapatkan melalui metode forecasting moving average adalah pada silicon dioxide standard grade (japan) dengan nilai 0,297. Metode yang relevan digunakan untuk forecasting PT. Jebsen Jessen Ingredients Indonesia adalah Exponential Smoothing
Item Type: | Thesis (S2) |
---|---|
NIM/NIDN Creators: | 55120110047 |
Uncontrolled Keywords: | Forecasting, Exponential Smoothing, Moving Average Forecasting, Exponential Smoothing, Moving Average |
Subjects: | 600 Technology/Teknologi > 650 Management, Public Relations, Business and Auxiliary Service/Manajemen, Hubungan Masyarakat, Bisnis dan Ilmu yang Berkaitan > 658 General Management/Manajemen Umum |
Divisions: | Pascasarjana > Magister Manajemen |
Depositing User: | ANISA DESI SAFITRI |
Date Deposited: | 24 Aug 2024 08:03 |
Last Modified: | 24 Aug 2024 08:03 |
URI: | http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/90705 |
Actions (login required)
View Item |