Skip to Main Content Skip to article
Sangia Publishing
Agrikan: Jurnal Agribisnis Perikanan

Research article
ANALISIS PERAMALAN PRODUKSI ROTI PADA GOLDEN BAKERY DI KOTA TERNATE

Under a Creative Commons license
Open Access

Abstract

Abstract

Penelitian ini bertujuan mendapatkan metode peramalan penjualan roti yang tepat di Golden Bakery untuk 3 bulan ke depan. Mengingat banyaknya jenis roti yang diproduksi maka penelitian ini dibatasi untuk roti tawar sisir dan cokelat sisir. Metode peramalan yang digunakan, yaitu: metode rata-rata sederhana (simple average), metode rata-rata bergerak (moving average), metode pemulusan eksponensial (simple exponential smoothing). Peramalan penjualan roti tiga bulan yang akan datang menggunakan metode yang terbaik, yaitu metode yang menghasilkan nilai kesalahan terkecil. Metode kesalahan peramalan yang digunakan yaitu The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Mean Squared Error (MSE). Hasil penelitian  menunjukkan metode Simple Average memiliki nilai MSE terkecil yaitu 580 dan nilai peramalan produksi adalah 906. Berdasarkan pendekatan nilai MSE maka Golden Bakery dapat memprediksi produksi selama 3 bulan ke depan dengan pendekatan Simple Average sebesar 906 buah roti tiap bulannya. Sedangkan untuk roti cokelat sisir, maka metode Simple Average memiliki nilai MSE terkecil yaitu 762 dan peramalan produksi untuk 3 bulan mendatang sebesar 1016 buah.

Keywords

roti, peramalan, produksi

Funding Information

UMMU Ternate

Declarations

License and permission

Creative Commons LicenseThis article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons license, and indicate if changes were made.

Publisher's Note

Sekolah Tinggi Ilmu Pertanian Wuna on behalf of Sangia Publishing remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Ethical approval acknowledgements

No ethical approval required for this article.

Competing interest

No conflict of interest has been declared by the authors.

Supplementary files

Data sharing not applicable to this article as no datasets were generated or analysed during the current study, and/or contains supplementary material, which is available to authorized users.