Penerapan Model Arima-Box Jenkins Dalam Peramalan Permintaan Produk Abon

Sri Hardianti Rosadi(1), Fitry Purnamasari(2*), Ayu Saputri Bahar(3),

(1) Puangrimaggalatung University
(2) Makassar State University
(3) Makassar State University
(*) Corresponding Author




DOI: https://doi.org/10.26858/jekpend.v7i1.57138

Abstract


Ikan termasuk komoditas yang mudah rusak sehingga diperlukan diversifikasi olahan ikan untuk meningkatkan nilai tambah dan minat masyarakat dalam mengkonsumsi ikan seperti olahan abon ikan Peramalan permintaan  sangat penting sebagai alat perencanaan manajemen bisnis atau industri yang efektif dan efisien. Metode Box-Jenkins (ARIMA) adalah salah satu metode yang digunakan untuk peramalan data time series. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan permintaan produk abon ikan pada UD. Ratu. Data yang dikumpulkan yaitu data permintaan konsumen dari Bulan Januari tahun 2021 sampai Bulan April tahun 2023 dengan total jumlah data adalah 28 bulan data permintaan konsumen. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa model ARIMA terbaik yang digunakan untuk peramalan adalah ARIMA (2,1,0). Model permintaan produk abon ikan pada UD. Ratu adalah D(Y)=-0.965540 AR (1) -0.484220 AR (2) . Hasil peramalan  produk Abon Ikan pada UD Ratu dari bulan Mei 2023 hingga bulan Desember 2023, menunjukkan rata-rata terjadinya trend penurunan permintaan. Hal ini dapat menjadi acuan bagi perusahaan dalam menentukan strategi dan keputusan terbaik untuk meningkatkan permintaan.

Keywords


Model Box Jenkins; ARIMA; Permintaan; Abon Ikan; Peramalan;

Full Text:

PDF

References


Al Rosyid, A.H., Viana,C.D.N.,& Saputro,W.A. 2021. Penerapan Model Box Jenkins (ARIMA) Dalam Peramalan Harga Konsumen Bawang Merah Di Provinsi Jawa Tengah. Jurnal Agri Wiralodra, Volume 13, Nomor 1, April 2021.

Ayu, R., Gernowo, R., Fisika, D., Sains, F., Diponegoro, U., & E-, S. (2019). Metode Autoregressive Integrated Movingaverage (Arima) dan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Dalam Analisis Curah Hujan. Berkala Fisika, 22(1), 41–48.

Ervina, Vivi. 2018. Analisis Peramalan (Forecasting) Permintaan Produk Kakap Merah (Lutjanus campechanus) Beku di PT. Inti Luhur Fuja Abadi, Kabupaten Pasuruan, Jawa Timur. Universitas Brawijaya.

Handoko, H, T. 2011. Dasar-dasar Manajemen Produksi dan Operasi, Edisi 1. BDFE – Yogyakarta.

Maghfiroh, N. 2011. Aplikasi Teknik Pengambilan Keputusan dalam Manajemen Rantai Pasok. IPB Press. Bogor

Rosadi, S, H. & F. Purnamasari. 2022. Transmisi Harga Bawang Merah di Tingkat Produsen dan Konsumen di Sulawesi Selatan. Volume 10, Nomor 2, Juli 2022.

Setyawan, Eko., Subantoro, Renan., Prabowo, Rossi. 2016. Analisis Peramalan (Forecasting) Produksi Karet (Hevea Brasiliensis) Di PT Perkebunan Nusantara IX Kebun Sukamangli Kabupaten Kendal. Jurnal Ilmu-ilmu Pertanian. Vol. 12. No.2. 2016. Hal 11-19.

Tjipto Leksono dan Syahrul, 2001. Study Mutu dan Peneriman Konsumen Terhadap Abon Ikan. Jurnal Natur Indonesia III. 2: 178.

Uyunun. 2020. Analisis Prospektif UsahaAbon Ikan (Kasus: CV Aroma Food Kota Banda Aceh). Jurnal IPTEK Terapan Perikanan dan Kelautan Vol.1 No.3: 123-134, September 2020.

Winarno, W. W. 2015. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews Edisi 4. UPP STIM YKPN. Yogyakarta.


Article Metrics

Abstract view : 60 times | PDF view : 17 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 Sri Hardianti Rosadi, Fitry Purnamasari, Ayu Saputri Bahar

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Has been Indexed and Abstracted by:

Google Scholar Index Copernicus  PKP Index  Dimensions

 Microsoft Academic Search

 

Published by:

Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Makassar

Office:

Jalan Raya Pendidikan, Fakultas Ekonomi Kampus UNM Gunungsari Baru Kec. Rappocini Kota Makassar. Prop. Sulawesi Selatan, Indonesia Email: jekpend.fe@unm.ac.id Contact+6285341579686