Analisis Penerapan Metode Forecasting Arima dan Sarima dalam Perencanaan Produksi pada Produk Rim Wheel di PT. Surteckariya Indonesia

Faisal Silaen; Ayudyah Apsari

doi:10.47134/ijat.v3i1.5478

Authors

Faisal Kristiano Silaen Universitas Teknologi Yogyakarta
Ayudyah Eka Apsari Universitas Teknologi Yogyakarta

DOI:

https://doi.org/10.47134/ijat.v3i1.5478

Keywords:

ARIMA, Electroplating Industry, Forecasting

Abstract

This study aims to analyze the application of the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) methods for forecasting rim wheel production demand that can be used at PT Surteckariya Indonesia. The ARIMA and SARIMA methods are forecasting techniques that utilize time series data. Forecasting was conducted using rim wheel shipment data over 21 months from January 2023 to September 2024. This data was used to forecast the next 12 periods, namely October 2024 to September 2025. This research compares the best forecasting method between the two approaches to ensure accurate results for predicting production demand at PT Surteckariya Indonesia. The results of this study using the ARIMA method yielded the best model ARIMA(1,0,0), while for the SARIMA method, the best model was (1,0,0)(1,0,0)12. A comparison of the ARIMA and SARIMA forecasting methods showed a smaller MAPE value for ARIMA, at 0.869. This aligns with the normality test, where ARIMA meets the criteria while SARIMA does not. Therefore, the ARIMA method is more suitable for forecasting rim wheel shipment data at PT Surteckariya Indonesia.

References

Ajunu, A., Budi, B., & Citra, C. (2020). Analisis peramalan deret waktu menggunakan metode ARIMA dan SARIMA. Jurnal Statistika Dan Komputasi, 8(2), 123–135.

Alfarisi, S. (2017). Sistem Prediksi Penjualan Gamis Toko Qitaz Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing. JABE (Journal of Applied Business and Economic), 4(1), 80–95.

Andriani, L., & Wibowo, H. (2025). Penerapan Metode Seasonal ARIMA (SARIMA) untuk Peramalan Permintaan Barang dengan Validasi Asumsi White Noise Residual. Jurnal Sistem Dan Manajemen Industri, 7(1), 15–28.

Aruan, S. S., & Nugroho, Y. A. (2021). Perbandingan Metode ARIMA dan SARIMA dalam Peramalan Penjualan Kelapa. Jurnal Ahli Muda Indonesia, 2(2), 186–198.

Assauri, S. (2008). Manajemen Produksi dan Operasi (E. Revisi (ed.)). Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.

Ayu, I., Fudoli, A., & Fahamsyah, M. H. (2022). Metode Demand Forecasting dalam Menjalankan Manajemen Operasi pada Industri Manufaktur. EKOMABIS: Jurnal Ekonomi Manajemen Bisnis, 3(2), 127–136.

Brahmantyo, R. A., Wibowo, J., & Nurcahyawati, V. (2023). Manajemen Persediaan Menggunakan Metode Safety Stock dan Reorder Point. Jurnal Sains Dan Informatika, 89–99.

Damayanti, S., Junaedi, N., Defransyah, R., & Chandra, W. (2025). Kontribusi pembangunan Masjid Raya Al-Jabbar Bandung dalam meningkatkan ekonomi dan sosial masyarakat sekitar. Governance: Jurnal Ilmiah Kajian Politik Lokal Dan Pembangunan, 12(1), 27–34.

Ditania, D., Siahainenia, A., & Matuankotta, F. (2024). Analisa Peramalan Jumlah Produksi Batako pada Usaha Batako Papa Press di Kota Ambon. Jurnal Administrasi Terapan, 3(2), 365–374.

Fadilah, M. H., Novendra, H., Kurnianto, B. A., & Kasih, T. P. (2024). Analisa Deret Waktu dengan Menggunakan Metode ARIMA dan VAR pada Aplikasi Orange. JRPP (Jurnal Review Pendidikan Dan Pengajaran), 7(1), 330–333.

Fitriana, F., Azizah, F. N., & Hamdi, M. M. (2023). Analisis Statistical Quality Control dalam Proses Produksi Komponen Wheel Rim. Go-Integratif: Jurnal Teknik Sistem Dan Industri, 4(1), 11–21.

Fitriani, A., & Sari, D. (2020). Peramalan Penjualan Menggunakan Model SARIMA pada Data Deret Waktu Musiman. Jurnal Sains & Komputer, 5(2), 45–52.

Kusmindari, A., Alfian, I., & Hardini, S. (2019). Analisis Peramalan Permintaan Obat Antibiotik pada Apotek Edelweis Tatelu. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi, 7(4), 5601–5610.

Latuconsina, H., Talakua, S., & Lesnussa, Y. (2020). Perbandingan Metode Seasonal ARIMA dan Extreme Learning Machine dalam Peramalan Data Deret Waktu Musiman. Barekeng: Jurnal Ilmu Dan Matematika Terapan, 14(2), 203–214.

Masula, F., Huda, M. R. M., & Winarno, A. (2024). Literature Review: Penerapan Perencanaan Produksi dalam Meningkatkan Efektivitas dan Efisiensi Aktivitas Produksi. Jurnal Ekonomi Bisnis Dan Manajemen, 2(3), 30–43.

Muzdalifah. (2023). Analisis Penerapan Peramalan Penjualan untuk Menentukan Jumlah Produksi Keripik Singkong yang Optimal pada UMKM Indri Kota Tarakan. Universitas Borneo Tarakan.

Nurhayati, M., & Yanti, S. N. (2024). Peran Teknologi Informasi dalam Transformasi Bisnis dan Ekonomi. Jurnal Review Pendidikan Dan Pengajaran (JRPP), 7(3), 10008–10012.

Permadi, B., Asroni, A., & Budiyanto, E. (2020). Proses Elektroplating Nikel dengan Variasi Jarak Anoda Katoda dan Tegangan Listrik pada Baja ST-41. Turbo: Jurnal Program Studi Teknik Mesin, 8(2).

Puspitasari, D., & Nugroho, A. (2021). Pemodelan Seasonal ARIMA untuk Peramalan Deret Waktu Musiman dengan Evaluasi MAPE dan Uji Normalitas Residual. Jurnal Matematika Integratif, 7(1), 35–46.

Putri, A., & Sari, D. (2021). Pemodelan ARIMA untuk Peramalan Deret Waktu dengan Evaluasi Uji Signifikansi Parameter dan White Noise. Jurnal Matematika Dan Statistika Terapan, 5(2), 100–110.

Ramadhani, L. C., Anggraeni, D., & Kamsyakawuni, A. (2019). Fuzzy Time Series Saxena-Easo pada Peramalan Laju Inflasi Indonesia. Jurnal Ilmu Dasar, 20(1), 53–60.

Salwa, N., Tatsara, N., Amalia, R., & Zohra, A. F. (2018). Peramalan Harga Bitcoin Menggunakan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Journal of Data Analysis, 1(1), 1–8.

Solihati, I., Arum, P. R., & Utami, T. T. W. (2020). Peramalan Jumlah Kasus Covid-19 di Semarang Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average. EDUSAINTEK, 4.

Suseno, S., & Wibowo, S. (2023). Penerapan Metode ARIMA dan SARIMA pada Peramalan Penjualan Telur Ayam pada PT Agromix Lestari Group. Jurnal Teknologi Dan Manajemen Industri Terapan, 2(1), 33–40.

Yuliyanti, R., & Arliani, E. (2022). Peramalan Jumlah Penduduk Menggunakan Model ARIMA. Jurnal Kajian Dan Terapan Matematika, 8(2), 114–128.