Analisis Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Kabupaten Ngawi dengan Arima dan Arimax

Muflih Rori Putra Harahap, Agus Suharsono
Submission Date: 2014-08-23 11:47:09
Accepted Date: 2014-09-14 11:50:42

Abstract


Tingginya kebutuhan akan kendaraan sepeda motor dan banyaknya perusahaan jasa yang bergerak dalam bidang penjualan sepeda motor, maka diperlukan target dan strategi dalam penjualan sepeda motor. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model terbaik serta nilai peramalan pada periode dua tahun kedepan di Kabupaten Ngawi. Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data penjualan sepeda motor semua merek jenis cub, matic, dan sport di Kabupaten Ngawi sejak bulan Januari 2009 sampai dengan Maret 2014. Data dari bulan Januari 2009 sampai dengan Desember 2013 digunakan sebagai in-sample dan data pada bulan Januari 2014 sampai Maret 2014 sebagai out-sample. Metode yang digunakan untuk pemodelan adalah ARIMA dan ARIMAX. Model terbaik untuk menggambarkan perkembangan jumlah penjualan sepeda motor semua merek jenis cub, matic dan sport di Kabupaten Ngawi adalah dengan model ARIMAX, dengan nilai MAPE untuk sepeda motor jenis cub sebesar 26%, matic sebesar 26%, dan sport sebesar 14%.

Keywords


ARIMA;ARIMAX;Sepeda Motor

References


DAFTAR PUSTAKA

MPM Motor Honda. (2013). Total market dan sales honda 2003-2013. Ngawi: MPM Motor Honda.

L. Nursita, “Analisis peramalan penjualan sepeda motor di mitra pinasthika mustika (mpm) honda motor dengan pendekatan ARIMA Box-Jenkins,” Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Statistika, Surabaya (2010).

S. E. Rusianto, “Analisis peramalan jumlah permintaan kerudung di industri kerudung arin di surabaya dengan metode variasi kalender,” Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Statistika, Surabaya (2010).

N. S. Dini, “Peramalan kebutuhan premium dengan metode arimax untuk optimasi persediann di wilayah tbbm madiun,” Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Statistika, Surabaya (2012).

W. W. Wei, (2006). Time Series Analysis Univariate and Multivariate Methods (2nd ed.). United States of America: Pearson.

B. L. Bowerman, and R. T. O'Connell, (1993). Forecasting and Time Series : an Applied Approach (3rd ed.). California: Duxbury Press.

J. D. Cryer, and K.-S. Chan, (2008). Time Series Analysis with Application in R (2nd ed.). New York: Springer Science+Business Media.


Full Text: PDF

CC Licencing


Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penjaminan Mutu, Pengelolaan dan Perlindungan Kekayaan Intelektual (LPMP2KI) ITS
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.