BAB 1
PENDAHULUAN
Bab ini membahas tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian, serta sistematika penulisan.
1.1. Latar Belakang
Dewasa ini persaingan antar perusahaan semakin ketat, didukung dengan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang pesat memaksa perusahaan
tersebut berlomba menghasilkan aneka produk yang berkualitas bagi kosumen namun efisien dari sisi biaya produksi. Oleh karena itu diperlukan teknik peramalan yang
digunakan untuk memprediksi hasil produksi di masa depan dari data produksi sebelumnya.
Peramalan adalah perhitungan yang akurat dalam menentukan sesuatu yang akan datang dengan menggunakan data-data masa lalu sumayang, 2003. Hasil dari
peramalan digunakan untuk perencanaan produksi, penjadwalan, dan pengendalian persediaan. Peramalan penjualan akan sangat mempengaruhi working capital dari
sebuah perusahaan, yakni jumlah barang yang diproduksi dan bahan baku yang dipesan harus sesuai dengan kebutuhan. Jumlah produk yang berlebih dan terlalu
sedikit akan menyebabkan perusahaan merugi. Oleh karena itu diperlukan teknik peramalan yang memiliki gambaran mendatang yang akurat.
Teknik peramalan yang sering digunakan adalah metode time series. Time series
adalah suatu proses meramal data-data masa lalu untuk meramalkannya ke masa depan. Dalam metode time series terdapat beberapa model tradisional seperti
moving average MA, autoregressive AR, exponential smoothing ESM. Namun
model tradisional ini masih dinilai kurang akurat. Oleh karena itu akan dilakukan
Universitas Sumatera Utara
2
peramalan menggunakan model ARIMA untuk mendapatkan hasil yang lebih baik pada penelitian ini.
Beberapa penelitian telah dilakukan untuk meramalkan data penjualan. Salah satunya adalah penelitian yang dilakukan oleh Stepvhanie, 2012 melakukan
peramalan penjualan produk susu bayi dengan metode grey system theory dan neural network
. Metode grey system theory dan neural network dipilih karena memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode tradisional lainnya.
Penelitian yang dilakukan oleh Warsini, 2008. Melakukan perbandingan metode pemulusan smoothing eksponensial dan ARIMA box-jenkins sebagai metode
peramalan indeks harga saham gabungan IHSG. Data yang ada nantinya akan dilakukan analisis dan dibandingkan hasil peramalan dengan metode pemulusan dan
metode ARIMA. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Simanjuntak, 2014 membahas
prediksi perjumlahan permintaan barang musiman dengan metode holt winters. Penelitian ini menggunakan metode holt winters karena memiliki ketelitian prediksi
yang lebih akurat dan efektif dalam memprediksikan data musiman.
1.2. Rumusan Masalah
