Abstrak — Persediaan  bahan  baku  memiliki  peranan  penting bagi  perusahaan  karena  akan  berpengaruh  pada  kemampuan perusahaan  untuk  memenuhi  permintaan  pelanggan.  Berbagai kendala  dapat  muncul  akibat  kurangnya  bahan  baku  untuk produksi,  seperti  kekurangan  bahan  baku  untuk  produksi sehingga  menimbulkan  keterlambatan  terhadap  pemenuhan permintaan  pelanggannya.  Akibat  keterlambatan  tersebut akhirnya  perusahaan  mengalami  beberapa  kerugian.  Untuk mengatasi  hal  tersebut,  perusahaan  memerlukan  perencanaan  di berbagai hal, khususnya perencanaan yang berhubungan dengan persediaan.  Salah  satu  bentuk  perencanaan  persediaan  yaitu meramalkan persediaan bahan baku untuk setiap waktu.
Metode  ARIMA  merupakan  metode  yang  disarankan  untuk kasus  CV.  Asia  karena  memiliki  sifat  yang  fleksibel,  yaitu mengikuti  pola  data  yang  ada.  Metode  ARIMA  memiliki  tingkat akurasi yang tinggi dan cenderung memiliki nilai error yang kecil karena prosesnya yang terperinci. Model ARIMA yang diperoleh nantinya  akan  diimplementasikan  dalam  Microsoft  Excel menggunakan Visual Basic for Application, dengan
mempertimbangkan kondisi kekinian perusahaan yang menggunakan Microsoft Excel untuk proses bisnis kesehariannya,  sehingga  dapat  membantu  CV.  Asia  untuk meramalkan  persediaan  bahan  bakunya  dan  melakukan pengambilan keputusan.
Kata  Kunci —,  ARIMA,  Excel,  CV.  Asia,  Peramalan, Persediaan

## I. PENDAHULUAN
ewasa  ini  bidang  bisnis  di  Indonesia  sudah  semakin beragam.  Hal  ini  menimbulkan  persaingan  bisnis  antara satu  perusahaan  dengan  perusahaan  lain  yang  sangat  ketat. Masing-masing  perusahaan  pun  berlomba-lomba  untuk menjadi yang terbaik di bidangnya dan juga memperoleh profit yang  besar.  Perusahaan  pun  memerlukan  perhitungan- perhitungan  yang  akurat  dalam  proses  bisnisnya  agar  tidak salah  langkah  dalam  pengambilan  keputusan  sehingga  dapat bertahan dalam persaingan bisnis.
Peramalan  atau forecasting merupakan  aktifitas  di  mana perusahaan melakukan analisis untuk memperkirakan permintaan  barang  atau  jasa  di  masa  mendatang.  Jadwal produksi,  pembelian  bahan  baku  kebijakan  persediaan,  dan kuota  penjualan,  semuanya  akan  dipengaruhi  oleh  peramalan yang  dilakukan  oleh  perusahaan.  Untuk  itulah  perusahaan perlu  berhati-hati  dalam  menentukan  metode  peramalan  yang baik untuk bisnisnya. Peramalan yang buruk akan
mengakibatkan  perencanaan  yang  buruk  pula  dan  juga  dapat mengakibatkan meningkatnya biaya pengeluaran oleh perusahaan[1].
CV.  Asia  sebuah  perusahaan  manufaktur  kemasan  plastik dengan  spesialisasi  pada  injection  dan  blow  moulding  yang berdiri  sejak  tahun  1985.  Beberapa  produk  yang  telah dikembangkan  CV.  Asia  antara  lain  pallet  plastik  blow, keranjang  industri,  botol  plastik,  jerigen,  pail,  galon, pelampung,  kebutuhan  peternakan[2].  Kendala  yang  dialami CV.  Asia  dalam  proses  produksi  salah  satu  penyebabnya adalah  kurangnya  bahan  baku  untuk  produksi  sehingga menyebabkan  keterlambatan  dalam  pemenuhan  permintaan pelanggannya. Berdasarkan permasalahan yang ada, peramalan dapat dilakukan untuk mengantisipasi kekurangan bahan baku. Metode  ARIMA  merupakan  metode  yang  disarankan  untuk kasus  CV.  Asia  karena  memiliki  sifat  yang  fleksibel,  yaitu mengikuti  pola  data  yang  ada  serta  memiliki  tingkat  akurasi peramalan yang cukup tinggi sehingga cocok digunakan untuk meramal  sejumlah  variabel  dengan  cepat  karena  hanya membutuhkan  data  historis  untuk  melakukan  peramalan[3]. Model peramalan ARIMA yang akan diperoleh nantinya akan diterapkan  ke  dalam  Microsoft  Excel  menggunakan  Visual Basic for Applications (VBA) atau macro dengan pertimbangan  bahwa  perusahaan  saat  ini  menggunakan Microsoft  Excel  sebagai  perangkat  lunak  dasar  untuk melakukan  aktifitas  manajemen  perusahaannya.  Sehingga model  ARIMA  yang  diaplikasikan  ke  dalam  Microsoft  Excel dapat  digunakan  oleh  perusahaan  agar  dapat  mengurangi kerugian  yang  ditimbulkan  dan  membantu  perusahaan  untuk melakukan pengambilan keputusan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Teori Peramalan
Peramalan  ( forecasting )  dilakukan  hampir  semua  orang, baik itu pemerintah, pengusaha, maupun orang awam. Masalah yang  diramalkan  pun  bervariasi,  seperti  perkiraan  cuaca, tingkat  inflasi,  situasi  politik,  maupun  kurs  mata  uang. Peramalan  dapat  didefinisikan  sebagai  alat  atau  teknik  untuk memprediksi  atau  memperkirakan  suatu  nilai  pada  masa mendatang  dengan  memperhatikan  data  atau  informasi  yang relevan, baik data atau informasi masa lalau maupun data atau informasi saat ini[4].
Metode  peramalan  sendiri  dibagi  ke  dalam  dua  kategori utama, yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode

## Pembuatan Aplikasi Pendukung Keputusan Untuk Peramalan Persediaan Bahan Baku Produksi Plastik Blowing dan Inject Menggunakan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Di CV. Asia
Amira Herwindyani Hutasuhut, Wiwik Anggraeni, Raras Tyasnurita Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : wiwik@is.its.ac.id, raras@is.its.ac.id
D
kualitatif bersifat intuitif dan biasanya dilakukan apabila tidak terdapat  data-data  masa  lalu  atau  historis  sehingga  peramalan secara  matematis  tidak  dapat  dilakukan.  Metode  kualitatif memanfaatkan  pendapat–pendapat  dari  para  ahli  yang dijadikan pertimbangan dalam pengambilan keputusan sebagai hasil  dari  peramalan  yang  telah  dilakukan.  Namun,  apabila data  masa  lalu  tersedia  maka  dapat  dilakukan  peramalan dengan  menggunakan  metode  kuantitatif.  Peramalan  dengan metode  kuantitatif  memanfaatkan  berbagai  model  matematis atau  statistik  serta  data  masa  lalu  dan  /  atau  variabel-variabel kausal untuk meramalkan nilai di masa mendatang.

## B. Analisis Time Series
Time  series atau  deret  waktu  adalah  serangkaian pengamatan  tercatat  selama  periode  waktu  (mingguan, bulanan,  dan  triwulanan). Time  series memiliki  empat komponen penting berikut:
1. Tren sekuler (T)
2. Variasi musiman (S)
3. Variasi siklis (C)
4. Variasi ireguler (I)

## C. Metode Peramalan ARIMA
ARIMA  ( Auto  Regressive  Integrative  Moving  Average ) merupakan  suatu  pendekatan  pemodelan  persediaanastik  yang dapat digunakan untuk menghitung probabilitas dari nilai masa depan  yang  terletak  di  antara  dua  batas  yang  ditentukan. Kelebihan  ARIMA  adalah  memiliki  sifat  yang  fleksibel (mengikuti  pola  data),  memiliki  tingkat  akurasi  peramalan yang  cukup  tinggi  dan  cocok  digunakan  untuk  meramal sejumlah variabel dengan cepat, sederhana, akurat, dan murah karena  hanya  membutuhkan  data  historis  untuk  melakukan peramalannya[5]  ARIMA  memadukan  unsur  dalam  model autoregressive dan moving  average .  Semua  data  dalam analisis  ARIMA  diasumsikan  "stasioner".  Jika  data  tidak stasioner,  data  tersebut  harus  disesuaikan  untuk  mengoreksi ketidakstasionerannya.  Untuk memperbaiki ketidakstasioneran tersebut, maka digunakan differencing . Model yang dihasilkan dikatakan  menjadi  model  yang  "terintegrasi"  atau integrated ( differenced ).  Inilah  yang  menjadi  sumber  dari  "I"  dalam model ARIMA.
Model Box-Jenkins (ARIMA) dibagi kedalam 3 kelompok, yaitu: model autoregressive (AR), moving average (MA), dan model  campuran  ARMA  ( Autoregressive  Moving  Average ) yang mempunyai karakteristik dari dua model pertama.
Pada ARIMA (p, d, q), kita harus menentukan p  AR, d  I, q  MA dimana p adalah nilai yang menunjukkan AR, d adalah  nilai  yang  menunjukkan  perbedaan  ( differences )  dan  q adalah nilai yang menunjukkan MA.
1. Model AR (Autoregressive)
t p t p t t t t e Y Y Y Y Y               ...... 3 3 2 2 1 1
di mana: Y t = variabel yang diramalkan atau variabel tidak bebas Y t-1 , Y t-2 , Y t-3 , ...., Y t-p = variabel bebas yang merupakan lag dari variabel tidak bebas.
 1 ,  2 ,  3 , ….,  p =  parameter autoregressive. e t = nilai kesalahan yang tidak dapat dijelaskan oleh model.
2. Model MA (Moving Average)
q t q t t t t t e e e e e Y               ...... 3 3 2 2 1 1
di mana: Y t = variabel yang diramalkan atau variabel tidak bebas ϕ 1 , ϕ 2 , ϕ 3 , …, ϕ q =  parameter moving average. e t = nilai kesalahan yang tidak dapat dijelaskan oleh model. e t-1 , e t-2 , e t-3 , ..., e t-q = nilai kesalahan pada saat t
3. Model Autoregressive Moving Average (ARMA)
q t q t t p t p t t e e e Y Y Y                .... .... 1 1 1 1
4. Model  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA):  Penerapan  model  AR,  MA,  dan  ARMA menunjukkan  bahwa  data  sudah  memiliki  sifat stasioner.  Tetapi  pada  kenyataannya  seringkali terdapat  data  yang  tidak  stasioner.  Untuk  mencapai kestasioneran, maka perlu dilakukan proses differencing pada  data.  Apabila  data  melalui  proses differencing sebanyak  d  kali  agar  menjadi  stasioner, maka  data  dikatakan  non-stasioner  homogen  tingkat d. Model dengan data yang stasioner setelah melewati proses differencing inilah yang disebut dengan model ARIMA.  Dengan  demikian,  apabila  data  telah stasioner pada differencing sebanyak d kali dan akan mengaplikasikan  ARMA  (p,  q),  maka  model  yang dihasilkan adalah ARIMA (p, d, q).

## D. Pengukuran Akurasi Peramalan
Akurasi  peramalan  akan  diukur  dengan  menggunakan fungsi Root  Mean  Square  Error (RMSE)  dan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE), dan standard deviasi.
1. Root Mean Square Error (RMSE)
RMSE  biasanya  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja  model  dalam  hal  kesesuaian  dengan  data  atau meramalkan  data.  RMSE  menghitung  selisih  antara nilai  yang  diprediksi  oleh  model  dan  nilai  sebenarnya [6] RMSE tidak memiliki standard nilai minimal untuk mengetahui  kinerja  model,  berbeda dengan MAPE [7] Secara  sederhana,  RMSE  merupakan  metode  untuk menghitung bias dalam model peramalan.
di mana: n = nilai periode waktu xt = nilai sebenarnya pada periode ke-t ft = nilai peramalan pada periode ke-t
2. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  menunjukkan  akurasi  peramalan  dalam bentuk  persentase.  Perhitungan  akurasi  dengan MAPE biasanya lebih banyak dipakai karena mudah dibaca (karena dalam bentuk persentase).
di mana: n = nilai periode waktu xt = nilai sebenarnya pada periode ke-t ft = nilai peramalan pada periode ke-t
Semakin rendah nilai MAPE, maka dapat dikatakan model peramalan memiliki kemampuan yang baik. Range nilai untuk MAPE dapat dilihat pada Tabel 1[8]
Tabel 1 Signifikansi nilai MAPE MAPE Signifikansi <10% Kemampuan peramalan sangat baik 10-20% Kemampuan peramalan baik 20-50% Kemampuan peramalan layak / memadai >50% Kemampuan peramalan buruk
3. Standard Deviasi
Standard deviasi, dilambangkan dengan s, mendeskripsikan  variabilitas  dari  suatu  data time series [9]
di mana: n = jumlah data time series x = data sampel x t = rata-rata data sampel

## E. Visual Basic for Application (VBA)
Visual  Basic  for  Appications,  atau  yang  biasa  disebut dengan  VBA,  merupakan  bahasa  pemrograman  yang dikembangkan oleh Microsoft. VBA memungkinkan pengguna Microsoft  Excel  untuk  mengautomatisasi  beberapa  aspek  di Microsoft  Excel,  seperti  melakukan  penganggaran  dan peramalan,  menganalisis  data  ilmiah,  membuat  faktur  dan form-form lainnya, membuat grafik dari data, dan sebagainya. Bahasa  pemrograman  VBA  yang  sudah  terstruktur  (sudah berbentuk program) dinamakan dengan macro.

## III. METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan dan Pre-Processing Data
Dalam  pengerjaan  tugas  akhir  ini,  beberapa  data  yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut sebagai berikut:
1. Realisasi  pemakaian  bahan  baku  plastik  inject  periode
Januari 2012-Desember 2013
2. Realisasi  pemakaian  bahan  baku  plastik  blowing  periode Januari 2012-Desember 2013

## B. Pembuatan dan Penerapan Model ARIMA untuk Peramalan
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  dan  penerapan  model ARIMA  untuk  proses  peramalan.  Proses  pembuatan  dan penerapan model dibagi menjadi tahapan berikut:
1. Uji Stasioneritas Data
2. Identifikasi Model
3. Estimasi Parameter Model
4. Uji Diagnostik
5. Penggunaan Model Untuk Peramalan
6. Analisis Hasil Peramalan

## C. Pengembangan Aplikasi
Tahapan  ini  adalah  tahapan pengembangan  aplikasi sebagai  alat  bantu  bagi  perusahaan  untuk  menerapkan model  peramalan  yang  telah  disusun  penulis  serta memudahkan perusahaan untuk membaca hasil peramalan. Dalam  proses  pengembangan  aplikasi,  terdapat tiga  tahap  yang  dilalui,  yaitu  mengspesifikasikan  kebutuhan pengembangan perangkat lunak, perancangan sistem informasi, dan pembuatan aplikasi.
Pengumpulan dan Pre- processing Data
Validasi Aplikasi
Studi Pendahuluan dan Literatur Pembuatan dan Penerapan Model ARIMA untuk Peramalan Uji Stasioneritas Data Identifikasi Model Estimasi Parameter Model Uji Diagnosis / Uji Kelayakan Penggunaan Model untuk Peramalan Apakah model sudah layak? SUDAH BELUM Analisis Hasil Peramalan Pengembangan Aplikasi Mengspesifikasikan Kebutuhan
Pengembangan Perangkat Lunak Perancangan Sistem Informasi
Pembuatan Aplikasi Penyusunan Buku Tugas Akhir
Gambar 1 Alur Metode Penelitian Tugas Akhir

## IV. PENGOLAHAN DATA DAN IMPLEMENTASI

## A. Pengolahan Data
Data pemakaian bahan baku pada CV. Asia memiliki entri sebanyak  104  entri,  sesuai  dengan  jumlah  minggu  selama periode  tahun  2012  hingga  tahun  2013.  Per  entri  data menunjukkan  jumlah  satuan  kilogram  bahan  baku  yang terpakai setiap minggunya. Dalam tahapan pengolahan data ini akan  dilakukan  analisis  tren  untuk  mengetahui  pola  dari  data. Pola  data  untuk  realisasi  pemakaian  bahan  baku plastik inject dapat  dilihat  pada  Gambar  2  sedangkan  untuk  bahan  baku plastik blowing dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2 Analisis Tren untuk Pemakaian Bahan Baku Plastik Inject
Gambar 3 Analisis Tren untuk Pemakaian Bahan Baku Plastik Blowing

## B. Uji Stasioneritas
Agar data dapat diolah menggunakan model ARIMA, maka data  harus  bersifat  stasioner.  Untuk  melihat  stasioner  atau tidaknya data, dapat diamati dengan melihat hasil analisis tren. Hasil  analisis  tren  menunjukkan  bahwa  data  realisasi  bahan baku  baik  untuk  plastik  inject maupun blowing memiliki pola tren  naik.  Oleh  karena  itu,  uji  stasioneritas  perlu  dilakukan pada kedua data dengan melakukan diferensiasi ( differencing ). Dari  hasil  diferensiasi,  diperoleh  nilai  d  =  2  untuk  data realisasi  pemakaian  bahan  baku  plastik  inject,  begitu  pula untuk data bahan baku plastik blowing.

## C. Identifikasi Model
Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  identifikasi  model, yaitu  mencari  apakah  ada  unsur  AR,  MA,  ataupun  keduanya dalam  model.  Identifikasi  model  dapat  dilakukan  dengan mengamati grafik ACF ( Autocorrelation Function ) dan PACF ( Partial  Autocorrelation  Function )  dari  data.  Dari  hasil pengamatan  grafik  ACF  dan  PACF,  diperoleh  model  dengan dua unsur MA, MA(1) dan MA(2) pada data pemakaian bahan baku plastik inject, begitu pula dengan pemakaian bahan baku plastik blowing.

## D. Estimasi Parameter Model
Tahapan  ini  digunakan  untuk  memperoleh  parameter  dari unsur  AR  maupun  MA  yang  akan  digunakan  untuk perhitungan  nilai  peramalan.  Dari  hasil  estimasi  parameter, didapatkan  nilai  koefisien  MA(1)  dan  MA(2)  dari  data  bahan baku  plastik  inject  masing-masing  sebesar  0.82  dan  -0.1681.
sedangkan  untuk  bahan  baku  plastik  blowing  adalah  MA(1) sebesar 0.96 dan MA(2) adalah -0.2304

## E. Uji Diagnostik
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengevaluasi  model  apakah telah  memenuhi  syarat  untuk  digunakan.  Evaluasi  yang dilakukan  yaitu  dengan  melihat  grafik  ACF  dari  residu  atau error  (data  riil  –  data  peramalan).  Apabila  pada  grafik  ACF tidak  ada  lag  yang  melebihi  garis  batas  signifikansi  (garis putus–putus)  secara  drastis  atau  tidak  membentuk  pola  tren, maka  residu  bersifat  random  yang  menandakan  model memadai  dan  memenuhi  syarat  untuk  digunakan.  Gambar  4 dan  Gambar  5  menunjukkan  grafik  autokorelasi  residu  untuk data pemakaian bahan baku plastik inject dan plastik blowing.
Gambar 4 Grafik ACF Residual Data Bahan Baku Inject

## Gambar 5 Grafik ACF Residual Data Bahan Baku Blowing

## F. Verifikasi Model ARIMA
Verifikasi  model  ARIMA  yang  dilakukan  dengan  melihat nilai  MAPE  dan  RMSE  peramalan  yang  dihasilkan  di  Excel. Peramalan bahan baku plastiik inject memiliki MAPE sebesar 0.52%  dan  peramalan  bahan  baku  plastik  blowing  memiliki MAPE  sebesar  0.571%.  Sesuai  dengan  signifikansi  nilai MAPE  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1,  maka  dapat disimpulkan bahwa peramalan untuk kedua bahan baku sudah baik.

## G. Pengembangan Aplikasi
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengaplikasikan  model peramalan  yang  telah  diperoleh  ke  dalam  Microsoft  Excel menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual  Basic  for Application. Aplikasi yang dikembangkan memiliki dua fungsi
utama yaitu peramalan untuk data historis dan peramalan untuk periode  mendatang  sebanyak  36  periode  mingguan.  Tampilan utama aplikasi dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Tampilan Utama Aplikasi
V. UJI COBA DAN ANALISIS HASIL Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  uji  coba  untuk memverifikasi  dan  memvalidasi  hasil  luaran  aplikasi  dengan cara melihat hasil perangkat lunak statistik lain, yaitu Minitab serta  melakukan  analisis  untuk  hasil  peramalan  periode mendatang. Dari uji coba oleh Minitab, diperoleh hasil bahwa model  ARIMA  (0,2,2)  untuk  peramalan  bahan  baku  plastik inject dan plastik blowing sudah baik, dilihat dari hasil proses identifikasi  model  hingga  verifikasi  model  pada  Minitab. Karena  hasil  peramalan  pada  aplikasi  dan  Minitab  memiliki perbedaan nilai, maka dihitung standard deviasi untuk melihat nilai simpangannya. Dari hasil perhitungan diperoleh standard deviasi  sebesar  atau  2.06%  untuk  peramalan  bahan  baku plastik  inject  dan  4%  untuk  peramalan  bahan  baku  plastik blowing.
Hasil  peramalan  periode  mendatang  untuk  bahan  baku plastik inject dapat dilihat pada Gambar 7 dan plastik blowing pada  Gambar  8.  Dari  hasil  peramalan  periode  mendatang untuk  bahan  baku  plastik  inject  dapat  dilihat  bahwa  jumlah bahan  baku  yang  diramalkan  nilainya  semakin  menurun, sedangkan untuk bahan baku plastik blowing nilainya semakin naik.  Hal  ini  terjadi  karena  pemodelan  dan  peramalan  oleh model  ARIMA  sebagian  besar  berdasarkan  pada  data  historis yang  paling  baru.  Ketika  terjadi  kenaikan  ataupun  penurunan pada  data,  sudah  merupakan  hal  yang  wajar  jika  nilai  hasil prediksi  bergantung  pada  data  terbaru  yang  berfluktuasi tersebut.
Gambar 7 Grafik Hasil Peramalan Pemakaian Bahan Baku Plastik Inject oleh Aplikasi Macro Excel
Gambar 8 Grafik Hasil Peramalan Pemakaian Bahan Baku Plastik Blowing oleh Aplikasi Macro Excel

## VI. KESIMPULAN/RINGKASAN
Adapun  beberapa  hal  yang  dapat  disimpulkan  terkait dengan pengerjaan Tugas Akhir ini :
1. Proses  untuk  melakukan  peramalan  dengan metode ARIMA adalah sebagai berikut:
a. Identifikasi model
b. Uji stasioneritas
c. Estimasi parameter model
d. Uji diagnostic
e. Verifikasi dan validasi hasil peramalan
f. Penggunaan model untuk peramalan mendatang
2. Berdasarkan  hasil  pemodelan  ARIMA,  diperoleh model  yang  tepat  untuk  menggambarkan  data persediaan  bahan  baku  plastik  inject  adalah model  ARIMA  (0,2,2)  dan  bahan  baku  plastik blowing  dalah  ARIMA  (0,2,2)  dengan  nilai MAPE  untuk  masing-masing  model  adalah
0.520% dan 0.571%.
3. Hasil  peramalan  periode  mendatang  untuk  bahan baku  plastik  inject  nilainya  semakin  menurun, sedangkan  untuk  bahan  baku  plastik  blowing nilainya  semakin  naik.  Hal  ini  terjadi  karena pemodelan  dan  peramalan  oleh  model  ARIMA sebagian  besar  berdasarkan  pada  data  historis yang  paling  baru.  Ketika  terjadi  kenaikan
ataupun penurunan pada data, sudah merupakan hal  yang  wajar  jika  nilai  hasil  prediksi bergantung  pada  data  terbaru  yang  berfluktuasi tersebut
UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Allah  SWT.  atas  segala  rahmat  dan hidayahnya dan seluruh pihak yang mendukung penelitian ini, Jurusan  Sistem  Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, ITS, keluarga  serta  teman-teman  yang  selalu  memberikan  motivasi dan dukungan yang besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]      Anderson,  D.,  Sweeney,  D.,  Williams,  T.,  Camm,  J.,  and  Martin,  R. (2012). Time Series Analysis and Forecasting. Dalam D. R. Anderson, D.  J.  Sweeney,  T.  A.  Williams,  J.  D.  Camm,  &  R.  K.  Martin, An Introduction  to  Management  Science:  Quantitative  Approaches  to Decision Making, Revised, 13th Edition. Cengage Learning. [2]     CV. Asia. (2012). (CV. Asia) Dipetik Desember 16,  2013, dari ASIA PLASTIC | Fullfill Your Plastic Needs: http://cvasiaplastic.com/index.html
[3]     Meyler, A., Kenny, G., & Quinn, T. (2008). Forecasting irish inflation using ARIMA models. Economic Analysis, Research and Publications Department, Central Bank of Ireland. Dublin.
[4]     Nachrowi, N., & Usman, H. (2004). Teknik Pengambilan Keputusan. Jakarta: Grasindo.
[5]     Kolker, A. (2011). Forecasting Time Series. Dalam Healthcare Management Engineering: What Does This Fancy Term Really Mean?: The Use of Operations Management Methodology for Quantitative Decision Making in Healthcare Settings (hal. 89). Milwaukee: Springer Science+Business Media.
[6]     Voulgaraki, M. (2013). Forecasting sales and intervention analysis of durable products in the Greek market. Empirical evidence from the new car retail sector. London School of Economics and Political Science. [7]     Duke University. (t.thn.). What's the bottom line? How to compare models . (Decision 411) Dipetik March 2014, dari http://people.duke.edu/~rnau/compare.html
[8]     Chang, P.-C., Wang, Y.-W., & Liu, C.-H. (2007). The development of a weighted evolving fuzzy neural network for PCB sales forecasting.
Expert Systems with Applications 32 , 86-96.
[9]     Weiss, N. A. (2010). Chapter 3: Descriptive Measures.  Dalam Elementary Statistics, 5/E (hal. 142). Pearson Addison Wesley.