Edrial Adil Nadif Sonjaya, Dene Herwanto dan Dimas Nurwinata Rinaldi (2022) Analisis Perbandingan Metode  Moving  Average  Dan  Linear  Regression  Pada  Produk  Pupuk  Urea,  (7)  7 ,
http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v7i7.11556 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN : 2548-1398 Vol. 7, No. 7, Juli 2022

## ANALISIS PERBANDINGAN METODE MOVING AVERAGE DAN LINEAR REGRESSION PADA PRODUK PUPUK UREA

## Edrial Adil Nadif Sonjaya, Dene Herwanto, Dimas Nurwinata Rinaldi
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Email: edrial.adil17056@student.unsika.ac.id, dene.herwanto@staff.unsika.ac.id dan dimasnurwinatarinaldi@gmail.com

## Abstrak
Strategi dan pengambilan keputusan yang tepat dapat membantu perusahaan dalam memperoleh hasil yang maksimal, terutama pada proses produksinya. Penelitian ini dilakukan pada PT. XYZ, salah satu perusahaan yang memproduksi jenis pupuk urea. Tujuan penelitian ini adalah untuk meramalkan permintaan pupuk urea pada tahun 2020  dengan  membandingkan  tingkat  kesalahan  menggunakan  MSE  pada  metode Moving  Average dan Linear  Regression .  Data  yang  digunakan  untuk  melakukan peramalan adalah data historik pada bulan 2019, dimana data tersebut menunjukkan permintaan  produk  bersifat  musiman,  sehingga  perlu  dilakukan  peramalan  untuk menetapkan strategi proses produksi kedepannya. Dari pengolahan dan analisis data, didapat  bahwa  metode Linear  Regression memiliki  nilai  MSE  terkecil  jika dibandingkan  dengan  metode Moving  Average .  Maka  metode  peramalan  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode Linear  Regression .  Hasil  peramalan untuk tahun 2020 menunjukkan bahwa tren semakin menurun setiap bulannya, maka pihak  PT.  XYZ  harus  dapat  mengatur  proses  produksinya  agar  memperoleh keuntungan yang maksimal dari hasil penjualan produknya.
Kata kunci : Peramalan; Linear Regression; MSE.

## Abstract
The right strategy and decision-making can help the company in obtaining maximum results,  especially  in  the  production  process.  This  research  was  conducted  at  PT. XYZ, a company that produces urea fertilizer. The purpose of this study is to forecast the demand for urea fertilizer in 2020 by comparing the error rate using MSE on the Moving Average and Linear Regression methods. The data used for forecasting is historical data in 2019, where the data shows that product demand is seasonal, so forecasting needs to be done to determine future production process strategies. From data processing and analysis, it is found that the Linear Regression method has the smallest  MSE  value  when  compared  to  the  Moving  Average  method.  So  the forecasting method used in this study is the Linear Regression method. Forecasting results for 2020 show that the trend is decreasing every month, so PT. XYZ must be able to regulate its production process in order to obtain maximum profit from the sale of its products.
Keywords : Forecasting; Linear Regression; MSE.

## Pendahuluan
Pada  era  perindustrian  sekarang,  setiap  perusahaan  dituntut  untuk  mampu meningkatkan persaingan yang ketat agar dapat terus bertahan. Untuk menciptakan daya saing yang ketat, dibutuhkan strategi dan pengambilan keputusan yang tepat dalam setiap prosesnya,  terutama  perencanaan  produksi.  Perencanaan  produksi  menjadi  salah  satu aspek  penting  dalam  strategi  perusahaan,  karena  perusahaan  yang  tidak  dapat merencanakan  proses  produksinya  akan  mengeluarkan cost yang  lebih  dalam  produksi produknya,  sehingga  perusahaan  harus  mengetahui  jumlah  produk  yang  akan diproduksinya  (Indah  &  Rahmadani,  2018).  Untuk  itu,  peramalan  sangat  diperlukan untuk  menentukan  strategi  dan  pengambilan  keputusan  yang  tepat  dalam  manajemen produksi  perusahaan  (Adnan,  2019).  Peramalan  dapat  menjadi  acuan  dalam merencanakan proses produksi dalam jangka panjang yang membuat adanya peramalan ini  memiliki  peranan  penting  dalam  menentukan  strategi  dan  pengambilan  keputusan perusahaan (Auliasari, Kertaningtyas, & Kriswantono, 2019). Perkiraan produksi produk dari  hasil  peramalan  dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengidentifikasi  strategi selanjutnya  dalam  proses  produksi  dan  menyiapkan  sumber  daya  yang  mendukung adanya proses produksi.
Peramalan adalah ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa yang akan datang dengan  melibatkan  data  hisorik  yang  diproyeksikan  ke  masa  yang  akan  datang  dalam bentuk  matematis  (Rachman,  2018).  Dalam  pasar  bebas,  permintaan  pasar  bergantung dari keadaan sosial, ekonomi, politik, teknologi, produk pesaing, dan produk substitusi sehingga  membuat  permintaan  pasar  mayoritas  bersifat  kompleks  dan  dinamis (Sulistyono & Sulistiyowati, 2017). Pelaksanaan peramalan ini dapat dilakukan dengan berbagai  macam  cara  (Sadikin  &  Alfiandi,  2018).  Salah  satu  metode  peramalan  yang dapat digunakan adalah metode deret berkala, yaitu metode yang dapat memperkirakan penjualan  atau  permintaan  pada  periode  yang  akan  datang  dengan  menggunakan  data historic.  Metode  yang  termasuk  ke  dalam  metode  berkala  adalah Moving  Average , Exponensial  Smoothing ,  dan Linear  Regression (Ayuni  &  Fitrianah,  2019).  Kriteria kebaikan model peramalan dari metode tersebut dilihat dari ukuran kesalahan peramalan yang  terdiri  dari Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean  Squared  Error (MSE),  dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) (Robial, 2018).
Pada  penelitian  sebelumnya,  Riasari  mengemukakan  bahwa  metode Linear Regression memiliki  hasil  yang  lebih  optimal  dibandingkan  dengan  metode Single Moving Average dan Single Exponential Smoothing (Riasari, 2020). Pada penelitiannya, metode peramalan digunakan untuk memprediksi konsumsi bahan bakar minyak avgas dalam  satu  tahun  kedepan.  Hasil  dari  penelitian  Riasari  menunjukkan  bahwa  metode Linear  Regression memiliki  tingkat error paling  kecil  dibandingkan  dengan  metode Single  Moving  Average dan Single  Exponential  Smoothing ,  sehingga  metode Linear Regression menjadi  metode  yang  dipilih  untuk  meramalkan  konsumsi  bahan  bakar minyak  avgas  tersebut  (Riasari,  2020).  Sedangkan  pada  penelitian  Nafi’iyah  dan Rakhmawati sebelumnya mengemukakan bahwa metode Moving Average memiliki hasil yang  lebih  optimal  dibandingkan  dengan  metode Linear  Regression (Nafi'iyah  &
Rakhmawati,  2021).  Pada  penelitiannya,  metode  peramalan  digunakan  untuk memprediksi  data  penjualan  pada  supermarket.  Hasil  dari  penelitian  Nafi’iyah  dan Rakhmawati menunjukkan bahwa metode Moving Average memiliki tingkat error paling kecil dibandingkan dengan metode Linear Regression , sehingga metode Moving Average menjadi  metode  yang  dipilih  untuk  meramalkan  data  penjualan  pada  supermarket (Nafi'iyah & Rakhmawati, 2021).
PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  memproduksi  produk pupuk.  Salah  satu  produk  pupuk  yang  paling  banyak  dibutuhkan  konsumen  PT.  XYZ adalah pupuk urea. Salah satu aspek strategis perusahaan agar dapat bersaing dalam dunia bisnis  adalah  perencanaan  tersedianya  produk  barang  untuk  memenuhi  tuntutan  pasar. Oleh  karena  itu,  peran  seorang  manajer  untuk  memahami  dan  kemampuan  dalam meramalkan keadaan bisnis di masa depan sangat dibutuhkan. Permasalahan yang umum dihadapi  oleh  para  manajer  adalah  bagaimana  meramalkan  penjualan  barang  di  masa mendatang berdasarkan data historik. Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan  untuk  memprediksi  penjualan  pupuk  urea  non  subsidi  dan  subsidi  pada  PT. XYZ. Penelitian ini menggunakan dua metode peramalan yaitu metode Moving Average dan Linear  Regression untuk  mendapatkan  hasil  yang  paling  optimal  dengan membandingkan  kedua  metode  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan prediksi  penjualan  pupuk  urea  pada  masa  yang  akan  datang,  sehingga  hasil  dapat digunakan  oleh  PT.  XYZ  dalam  menentukan  strategi  dan  pengambilan  keputusan kedepannya.

## Metode Penelitian Ruang Lingkup Penelitian
Pada penelitian ini, lokasi yang dijadikan tempat penelitian yaitu PT. XYZ yang terletak  di  kabupaten  Cikampek.  Penelitian  ini  menggunakan  data  historik  yaitu  data penjualan pupuk urea non subsidi dan subsidi pada tahun 2019.

## Jenis Data Penelitian
Jenis data dalam penelitian ini dibagi menjadi data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif merupakan data yang didapat dari hasil wawancara dan observasi  untuk mendapatkan  informasi  yang  relevan  dengan  penelitian  (Riani  &  Afandi,  2020).  Data kuantitatif merupakan data yang dapat diukur dalam skala numerik (Indah & Rahmadani, 2018). Pada penelitian ini, data yang digunakan berupa data penjualan pupuk urea non subsidi dan subsidi pada tahun 2019.

## Metode Analisis Data
Pada  penelitian  ini,  metode  analisis  data  yang  digunakan  adalah  analisis deskriptif. Analisis deskriptif bertujuan untuk menjabarkan keadaan yang sedang terjadi dengan menggunakan prosedur ilmiah (Tehuayo, 2018). Metode-metode peramalan yang digunakan dalam penelitian ini untuk dianalisis adalah:
1. Metode Moving Average
Metode Moving  Average adalah  metode peramalan  yang  dilakukan  dengan mengambil  kelompok  nilai  pengamatan  dan  mencari  nilai  rata-rata  dari  hasil
pengamatan yang digunakan untuk prediksi pada masa yang akan datang  (Fatimah, Tejawati,  &  Puspitasari,  2018).  Rumus  yang  digunakan  untuk  metode Moving Average adalah:
𝑆 𝑡+1 = 𝑋 𝑡 − 𝑋 𝑡−1 + ⋯ + 𝑋 𝑡−𝑛+1 𝑛
Keterangan:
𝑆 𝑡+1 : Peramalan untuk periode t+1 𝑋 𝑡 : Data pada periode t 𝑛 : Jangka waktu Moving Average
2. Metode Linear Regression
Metode Linear Regression adalah metode peramalan yang digunakan untuk mendapatkan  hubungan  matematis  dalam  bentuk  suatu  persamaan independent variable dan dependent  variable (Harliana  &  Syafrianto,  2017).  Rumus  yang digunakan untuk metode Linear Regression adalah:
𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑋
Keterangan:
𝑎 : Intership
𝑏 : Slope trend linier
𝑋 : Index waktu
3. Menghitung Tingkat Error Peramalan Untuk  mengetahui  tingkat error pada  peramalan  dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus (Rakhman & Sabanise, 2019):
𝑒 𝑡 = 𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 Keterangan:
𝑒 𝑡 : Nilai galat
𝑋 𝑡 : Data aktual periode ke-t
𝐹 𝑡 : Data ramalan periode ke-t
4. Ukuran Statistik Standar
Mean Square Error (MSE)
Perhitungan Mean Square Error (MSE) sama dengan nilai tengah kesalahan kuadrat yang dihitung dengan rumus (Winarso, 2017):
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑒 𝑡 ) 2 𝑛 𝑛 𝑡=1
Keterangan:
(𝑒 𝑡 ) 2 : Nilai galat kuadrat n : Banyaknya data

## Hasil dan Pembahasan
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, didapat data permintaan untuk produk pupuk urea pada PT. XYZ pada tahun 2019 bulan Januari-Desember yang disajikan pada tabel 1 dibawah.
Tabel 1 Permintaan Produk Pupuk Urea PT.XYZ Bulan Demand 1 75991.1 2 45259.4 3 35562.6 4 48939 5 66749 6 39616.5 7 37577.5 8 28523 9 27046.9 Bulan Demand 10 25232 11 27054 12 73181.8
Dari  hasil  data  permintaan  pada  tabel  1  tersebut,  dibuatkan  diagram plot untuk mengetahui pola aliran data yang akan diprediksi pada gambar 1 dibawah.

## Gambar 1

## Diagram Plot Permintaan Pupuk Urea
Pada gambar 1 tersebut, didapat bahwa data penjualan produk pupuk urea bersifat musiman karena data cenderung naik-turun dengan jangka  yang tidak stabil. Dari data
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Diagram Plot Permintaan Produk Pupuk Urea
yang telah didapat, selanjutnya akan dihitung menggunakan metode Moving Average dan Linear Regression untuk diramalkan dan dibandingkan hasilnya.

## Metode Moving Average
Data penjualan produk pupuk urea pada bulan Januari-Desember 2019 yang telah dihitung menggunakan metode Moving Average disajikan pada tabel 2 dibawah.

## Tabel 2
Rekapitulasi Perhitungan Menggunakan Metode Moving Average Bulan Demand  MA (2)  MA (2x3)  SSE (MA2)  SSE (MA2x3) 1 75991.1 - - - - 2 45259.4  60625.2 - 236108578 - 3 35562.6 40411 - 23506982.6 - 4 48939 42250.8 47762.33 44731684.8 1384426.78 5 66749 57844 46835.25 79299470.3 396557439.1 6 39616.5  53182.8 51092.5 184043139 131698576 7 37577.5 38597 49874.58 1039380.25 151218053.6 8 28523 33050.3 41610 20495992.6 171269569 Bulan Demand MA (2)  MA (2x3)  SSE (MA2) SSE (MA2x3) 9 27046.9  27784.9 33144.06 544754.706 37175949.46 10 25232 26139.4 28991.53 823420.131 14134090.88 11 27054 26143 26689.12 829921 133139.8469 12 73181.8  50117.9 34133.43 531942330 1524771035 530733 1123365653 2428342279
Dari hasil yang telah didapat, data tersebut digambarkan dalam bentuk diagram plot yang ditunjukkan pada gambar 2 dibawah.
Gambar 2 Diagram Plot Peramalan Metode Moving Average 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Demand MA(2) MA (2X3)

## Metode Linear Regression
Data penjualan produk pupuk urea pada bulan Januari-Desember 2019 yang telah dihitung menggunakan metode Linear Regression disajikan pada tabel 3 dibawah.
Tabel 3 Rekapitulasi Perhitungan Menggunakan Linear Regression x y xy x2 y' y-y' ( y-y' )2 1 75991.05  75991.1 1 53713.2  22277.9 496304771 2 45259.4 90518.8 4 51988.5  -6729.1  45281147.6 3 35562.6 106688 9 50263.9  -14701 216128290 4 48938.95  195756 16 48539.3  399.672  159737.823 5 66749 333745 25 46814.7  19934.3 397378175 6 39616.5 237699 36 45090 -5473.5  29959518.7 7 37577.5 263043 49 43365.4  -5787.9  33499837.7 8 28523 228184 64 41640.8  -13118 172076151 9 27046.85  243422 81 39916.2  -12869 165619023 10 25232 252320 100 38191.5  -12960 167949444 11 27054 297594 121 36466.9  -9412.9  88602809.3 x y xy x2 y' y-y' ( y-y' )2 12 73181.75  878181 144 34742.3  38439.5  1477592696 530732.6  3203141 650 530733 0 3290551602
Dari hasil yang telah didapat, data tersebut digambarkan pada diagram plot yang disajikan pada gambar 3 dibawah.

## Gambar 3 Diagram Plot Peramalan Metode Linear Regression

## Perbandingan Metode Peramalan
Kedua  metode  peramalan  yang  telah  dilakukan  untuk  memprediksi  permintaan pupuk  urea  pada  tahun  2020  dibandingkan  dengan  menggunakan Mean  Square  Error (MSE).  Hasil  peramalan  yang  memiliki  tingkat  MSE  terkecil  akan  terpilih  untuk
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Demand Peramalan
dilakukan  peramalan  pada  12  bulan  kedepan.  Hasil  tersebut  ditunjukkan  pada  tabel  4 dibawah.

## Tabel 4 Rekapitulasi Perhitungan MSE Metode Peramalan
Periode Data Demand Ramalan SSE (MA2) SSE (MA2x3) Linear Regression 1 75991.05 - - 53713.15128 2 45259.4 236108577.9 - 51988.52681 3 35562.6 23506982.56 - 50263.90233 4 48938.95 44731684.83 1384426.78 48539.27786 5 66749 79299470.25  396557439.1 46814.65338 6 39616.5 184043139.1 131698576 45090.0289 7 37577.5 1039380.25 151218053.6 43365.40443 8 28523 20495992.56 171269569 41640.77995 9 27046.85 544754.7056  37175949.46 39916.15548 10 25232 823420.1306  14134090.88 38191.531 11 27054 829921 133139.8469 36466.90653 12 73181.75 531942330 1524771035 34742.28205 MSE 1123365653 2428342279 274212633.5
Dari hasil perhitungan tersebut, didapat bahwa metode peramalan yang memiliki MSE terkecil terdapat pada metode Linear Regression . Untuk mengetahui apakah model tersebut  dapat  digunakan  untuk  peramalan,  digunakan Tracking  Signal sebagai  uji validitas  model  untuk  mengukur  seberapa  baik  ramalan  tersebut  memperkirakan  nilai aktual. Hasil dari perhitungan Tracking Signal disajikan pada tabel 5 dibawah.

## Tabel 5

## Tracking Signal Metode Linear Regression
Periode Forecast Regresi Aktual Error … Tracking Signal 1 53713.15128  75991.05 22277.9 … 1 2 51988.52681  45259.4 -6729.13 … 1 3 50263.90233  35562.6 -14701.3 … 0 4 48539.27786  48938.95  399.6721 … 0 5 46814.65338 66749 19934.35 … 2 6 45090.0289 39616.5 -5473.53 … 1 7 43365.40443  37577.5 -5787.9 … 1 8 41640.77995 28523 -13117.8 … 0 9 39916.15548  27046.85  -12869.3 … -1 10 38191.531 25232 -12959.5 … -3
11 36466.90653 27054 -9412.91 … -3 12 34742.28205  73181.75  38439.47 … 0
Dari hasil perhitungan Tracking Signal , dibuatkan grafik Tracking Signal untuk metode  regresi  dengan  batas Upper  Control  Limit (UCL)  sebesar  4  dan  batas Lower Control Limit (LCL) sebesar -4 yang ditampilkan pada gambar 4 dibawah.

## Gambar 4 Grafik Tracking Signal Metode Regresi
Pada gambar 4 tersebut, dapat dilihat bahwa data dari hasil perhitungan Tracking Signal untuk  metode  regresi  masuk  kedalam  batas  UCL  dan  LCL.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  implementasi  metode  peramalan  dapat  digunakan  menggunakan metode Linear Regression . Peramalan untuk bulan selanjutnya (bulan ke-13 sampai bulan ke-24) dengan metode Linear Regression ditunjukkan pada tabel 6 dibawah.

## Tabel 6
Implementasi Peramalan Metode Linear Regression Implementasi Peramalan Tahun Periode Ft ( pcs ) 2019/2020 1 33017.7 2 31293 3 29568.4 4 27843.8 5 26119.2 6 24394.5 7 22669.9 8 20945.3 9 19220.7
10 17496 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Tracking Signal UCL LCL
11 15771.4 12 14046.8
Dari  hasil  perhitungan  data  yang  telah  dilakukan,  didapat  bahwa  metode  yang terpilih untuk melakukan peramalan 12 bulan kedepan adalah metode Linear Regression . Metode Linear  Regression memiliki  hasil Mean  Square  Error (MSE)  terkecil  sebesar 274212633.5 jika dibandingkan dengan metode Moving Average . Untuk Moving Average 2 memiliki hasil MSE sebesar 1123365653 dan Moving Average 2x3 memiliki hasil MSE sebesar  2428342279  menunjukkan  bahwa  metode Linear  Regression memiliki  tingkat kesalahan yang lebih kecil dibandingkan dengan metode Moving Average . Hasil tersebut berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan  oleh  Nafi’iyah  dan Rakhmawati  yang  mendapatkan  bahwa  metode Moving  Average memiliki  tingkat kesalahan yang lebih kecil dibandingkan dengan metode Linear Regression (Nafi'iyah & Rakhmawati, 2021). Namun penelitian ini mendukung hasil dari penelitian Riasari yang mendapatkan  bahwa metode Linear  Regression memiliki  tingkat  kesalahan  yang  lebih kecil dibandingkan dengan metode Moving Average . Maka dari hasil tersebut, penelitian ini memilih untuk menggunakan metode Linear Regression untuk melakukan peramalan permintaan produk pupuk urea pada 12 bulan kedepan.
Setelah  melakukan  perhitungan Tracking  Signal ,  hasil  dari  perhitungan mendapatkan  bahwa  data  pada  bulan  2019  masuk  kedalam  batas Upper  Control  Limit (UCL) dan Lower Control Limit (LCL) yang membuat metode Linear Regression dapat digunakan  untuk  melakukan  peramalan.  Berdasarkan  peramalan  permintaan  produk pupuk  urea  pada  12  bulan  kedepan,  terlihat  bahwa  permintaan  juga  bersifat  musiman dengan tren yang menurun, sehingga PT. XYZ harus mampu menyesuaikan stok pupuk urea sesuai dengan bulan terjadinya kenaikan permintaan produk agar hasil dari penjualan produk pupuk urea dapat memperoleh keuntungan yang maksimal.

## Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  penjualan produk  pupuk  urea  pada tahun  2019,  metode Linear  Regression menjadi metode  yang terpilih untuk melakukan peramalan pada bulan 2020. Hal tersebut dikarenakan metode Regression Linear memiliki nilai MSE terkecil jika dibandingkan dengan metode Moving Average .  Peramalan  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan  metode Regression  Linear menunjukkan kenaikan permintaan pupuk pada awal bulan yang semakin menurun pada bulan  selanjutnya.  Hal  tersebut  menunjukkan  adanya  tren  yang  menurun  pada  produk pupuk urea, sehingga PT. XYZ harus mampu menyesuaikan stok penjualan pupuk urea agar memperoleh keuntungan yang maksimal dan tidak mengalami kehabisan stok.

## BIBLIOGRAFI
Adnan,  F.  N.  (2019).  Optimasi  Analisis  Peramalan  dengan  Metode  Regresi  Weighted Moving Average. Journal of Information System, 4 (2), 119-128.
Auliasari,  K.,  Kertaningtyas,  M.,  &  Kriswantono,  M.  (2019).  Penerapan  Metode Peramalan untuk Identifikasi Potensi Permintaan Konsumen. Informatics Journal, 4 (3), 121-129.
Ayuni, G. N., & Fitrianah, D. (2019). Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ. Jurnal Telematika, 14 (2), 79-86.
Fatimah,  F.,  Tejawati,  A.,  &  Puspitasari,  N.  (2018).  Prediksi  Pemakaian  Air  PDAM Menggunakan Metode Simple Moving Average. JURTI, 2 (1), 55-61.
Harliana, & Syafrianto, A. (2017). Prediksi Jumlah Pendaftaran Calon Mahasiswa Baru dengan Metode Regresi Linier. Jurnal Ilmiah DASI, 18 (3), 1-5.
Indah, D. R., & Rahmadani, E. (2018). Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa. Jurnal Penelitian Ekonomi Akuntansi (JENSI), 2 (1), 10-18.
Nafi'iyah, N., & Rakhmawati, E. (2021). Analisis Regresi  Linear dan Moving Average dalam  Memprediksi  Data  Penjualan  Supermarket. Jurnal  Teknologi  Informasi dan Komunikasi, 12 (1), 45-50.
Rachman,  R.  (2018).  Penerapan  Metode Moving  Average  dan  Exponential  Smoothing pada Peramalan Produksi Industri Garment. Jurnal Informatika, 5 (1), 211-220.
Rakhman, A., & Sabanise, A. Y. (2019). Sistem Informasi Stok Kebutuhan Darah pada Palang  Merah  Indonesia  dengan  Metode  Weighted  Moving  Average. Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia, 4 (7), 24-32.
Riani,  L.  P.,  &  Afandi,  M.  R.  (2020).  Forecasting  DemandProduk  Batik  Ditengah Pandemi  Covid-19  Studi  Pada  Usaha  Batik  Fendy,  Kabupaten  Klaten. Jurnal Nusantara Aplikasi Manajemen Bisnis, 5 (2), 122-132.
Riasari,  A.  (2020).  Konsumsi  Bahan  Bakar  Minyak  Aviation  Gasoline  Dalam  Negeri.
Jurnal Gema Ekonomi, 10 (2), 1662-1668.
Robial,  S.  M.  (2018).  Perbandingan  Model  Statistik  pada  Analisis  Metode  Peramalan Time  Series  (Studi  Kasus:  PT.  Telekomunikasi  Indonesia,  Tbk  Kandatel Sukabumi). Jurnal Ilmiah SANTIKA, 8 (2), 1-17.
Sadikin,  M.,  &  Alfiandi,  F.  (2018).  Comparative  study  of  classification  method  on customer candidate data to predict its potential risk. Int. J. Electr. Comput. Eng,
8 (6).
Sulistyono,  &  Sulistiyowati,  W.  (2017).  Peramalan  Produksidengan  Metode  Regresi Linier Berganda. Prozima, 1 (2), 82-89.
Tehuayo, E. (2018). Analisis Proses Pengambilan Keputusan Konsumen pada Perilaku Pembelian Produk Yamaha Mio di Kota Ambon. Jurnal SOSOQ, 6 (2), 25-34.
Winarso, D. (2017). Perbandingan Metode Regresi Linier dan Weighted Moving Average dalam  Meramalkan  Jumlah  Mahasiswa  pada  Periode  Tertentu. 2th  Celscitech- UMRI, 2 , 70-74.
Copyright holder:
Edrial Adil Nadif Sonjaya, Dene Herwanto dan Dimas Nurwinata Rinaldi (2023)
First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: