Penerapan Algoritma Weighted Moving Average untuk peramalan Penjualan LPG Bersubsidi di Pangkalan Ranba Lamongan
DOI:
https://doi.org/10.52436/1.jpti.972Kata Kunci:
Weighted Moving Average, Peramalan Penjualan, LPG Subsidi, Prediksi Permintaan, Algoritma Time-SeriesAbstrak
Ketersediaan dan distribusi LPG subsidi memiliki peranan penting dalam menjaga stabilitas ekonomi dan kesejahteraan masyarakat, terutama di wilayah lokal. Namun, fluktuasi permintaan yang dipengaruhi oleh faktor musiman, kebijakan pemerintah, dan kondisi pasar sering menyebabkan ketidakpastian dalam perencanaan stok, yang dapat mengakibatkan ketidakseimbangan antara pasokan dan permintaan. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Weighted Moving Average (WMA) sebagai metode peramalan untuk memprediksi penjualan LPG subsidi, dengan studi kasus di Pangkalan Ranba Lamongan. Algoritma WMA memberikan bobot lebih besar pada data terbaru, sehingga mampu menghasilkan prediksi yang adaptif terhadap perubahan tren penjualan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa WMA mampu menghasilkan prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan metode Simple Moving Average (SMA), dengan tingkat kesalahan prediksi yang lebih rendah berdasarkan metrik evaluasi MAE, MSE, dan MAPE. Nilai MAPE sebesar 1,8% menunjukkan bahwa model WMA memiliki akurasi sangat tinggi dalam memprediksi penjualan LPG subsidi. Hasil ini membuktikan bahwa algoritma WMA lebih responsif dalam menangkap pola musiman dan fluktuasi pasar yang dinamis. Dengan demikian, algoritma WMA dapat menjadi alat yang efektif dalam mendukung pengambilan keputusan operasional pangkalan LPG, khususnya di Pangkalan Ranba, Lamongan. Penelitian ini juga berkontribusi pada pengembangan metode peramalan berbasis data historis yang dapat diterapkan di wilayah lain dengan pola permintaan serupa. Implikasi praktis dari penelitian ini diharapkan mampu membantu pangkalan LPG dalam meminimalkan risiko kekurangan atau kelebihan stok dan meningkatkan kepuasan pelanggan melalui pengelolaan distribusi yang lebih efisien.
Unduhan
Referensi
M. T. Febrian, N. Manurung, and P. Putri, “PADA FIONA PERFUME DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING ( SES ),” JSiI | J. Sist. Inf., vol. 11, no. 2, pp. 104–111, 2024, doi: 10.30656/jsii.v11i2.9195.
W. C. Wardana and P. Aisyiyah Rakhma Devi, “Perbandingan Metode Time Series Untuk Prediksi Penjualan Tikar Lipat,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 3, pp. 3726–3732, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i3.9777.
F. Ustadatin, A. Muqtadir, and A. Arifia, “Implementasi Metode Weighted Moving Average (WMA) Pada Prediksi Harga Bahan Pokok,” Komputika J. Sist. Komput., vol. 12, no. 2, pp. 83–90, 2023, doi: 10.34010/komputika.v12i2.10304.
N. Khoerudin, S. P. Ramadhani, M. H. V. Sinaga, and D. M. Kusumawardani, “Analisis Rantai Pasok Penjualan Sepatu Sekolah Masa Pandemi Covid-19 dengan Metode Weighted Moving Average,” J. Ris. Komput., vol. 10, no. 1, pp. 2407–389, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5456.
S. F. Sari, N. R. Eltivia, and N. Indah, “The Forecasting Analysis of Profit on Astra Companies List on Indonesia Stock Exchange (IDX),” J. Appl. Business, Tax. Econ. Res., vol. 2, no. 3, pp. 247–257, 2023, doi: 10.54408/jabter.v2i3.156.
A. Somantri and M. F. Muttaqin, “Optimasi Manajemen Stok Barang Berbasis Prediksi pada Perusahaan Konfeksi dengan Algoritma Single Moving Average,” INFORMATICS Educ. Prof. J. Informatics, vol. 9, no. 2, pp. 105–113, 2024, doi: 10.51211/itbi.v9i2.3248.
N. C. Wulan and L. P. Riani, “Perbandingan Pendekatan Metode Peramalan Naive Approach, Simple Moving Average dan Weighted Moving Average dalam Upaya Meningkatkan Prediksi Penjualan JNE Kopma UNY,” JATI UNIK J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind., vol. 7, no. 2, 2024, doi: 10.30737/jatiunik.v7i2.5495.
T. S. Gunarti, B. Tujni, and I. Solikin, “Desain E-Forecasting menggunakan Metode Weighted Moving Average ( WMA ) pada Jimmy Fish E-Forecasting Design Using Weighted Moving Average ( WMA ) Method on Jimmy Fish,” KRESNA J. Ris. dan Pengabdi. Masy., vol. 2, no. 1, pp. 45–52, 2022, doi: 10.36080/jk.v2i1.19.
I. Solikin and S. Hardini, “Aplikasi Forecasting Stok Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA) pada Metrojaya Komputer,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 4, no. 2, pp. 100–105, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i2.1373.
A. Lusiana and P. Yuliarty, “PENERAPAN METODE PERAMALAN (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X,” Ind. Inov. J. Tek. Ind, vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i1.2530.
S. Rifadli and R. Sari, “Implementasi Metode Weighted Moving Average ( WMA ) Pada Prediksi Penjualan Gas Elpiji Berbasis Website,” J. DESAIN DAN Anal. Teknol., vol. 3, no. 2, pp. 88–95, 2024, doi: 10.58520/jddat.v3i2.47.
M. Amelianti, K. F. Mauladi, and A. Bachri, “Penerapan Metode Weighted Moving Average ( WMA ) Untuk Memprediksi Penjualan Sparepart Motor ( Studi Kasus?: Bengkel Putra Jaya Motor ),” J. ILMU Komput. DAN Teknol., vol. 5, no. 2, pp. 7–12, 2024, doi: 10.35960/ikomti.v5i2.1395.
Z. Silvya, A. Zakir, D. Irwan, P. Studi, S. Informasi, and U. H. Medan, “PENERAPAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PERAMALAN,” JITEKH, vol. 8, no. 2, pp. 59–64, 2020, doi: 10.35447/jitekh.v8i2.220.
X. Zeng, J. Cai, C. Liang, and C. Yuan, “Prediction of stock price movement using an improved NSGA-II- RF algorithm with a three-stage feature engineering process,” PLoS One, vol. 18, no. 6, 2023, doi: 10.1371/journal.pone.0287754.
R. Wardani, F. G. Hidayat, T. Informatika, U. Asahan, K. Naga, and M. Excel, “PENERAPAN SISTEM INFORMASI DENGAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE ( WMA ) UNTUK MEMPREDIKSI,” JATI(Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 9, no. 2, pp. 2522–2526, 2025, doi: 10.36040/jati.v9i2.13082.
M. S. Farahani and S. H. R. Hajiagha, “Forecasting stock price using integrated artificial neural network and metaheuristic algorithms compared to time series models,” Soft Comput., vol. 25, no. 13, pp. 8483–8513, 2021, doi: 10.1007/s00500-021-05775-5.
S. A. Sinaga, “Implementasi Metode Arima (Autoregressive Moving Average) Untuk Prediksi Penjualan Mobil,” J. Glob. Tecnol. Comput., vol. 2, no. 3, pp. 102–109, 2023, doi: 10.47065/jogtc.v2i3.4013.
A. Gunawan, A. Hermawan, and D. Avianto, “KOMPUTA?: Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Analisis Perbandingan Metode DES ( Double Exponential Smoothing ) dan WMA ( Weighted Moving Average ) dalam Peramalan Penjualan Laptop Comparative Analysis of DES ( Double Exponential Smoothing ) and WMA ( ,” KOMPUTA J. Ilm. Komput. dan Inform., vol. 14, no. 1, pp. 67–76, 2025, doi: 10.34010/komputa.v14i1.
A. S. Alfiansyah and E. W. Yunitasari, “Pengendalian Kualitas dengan Menggunakan Metode Six Sigma dan Multivariate Exponentially Weighted Moving Average ( MEWMA ) pada Produk EQ Spacing di PT Sinar Semesta,” TEKINFO -Jurnal Ilm. Tek. Ind. dan Inf., vol. 12, no. 2, pp. 97–113, 2024, doi: 10.31001/tekinfo.v12i2.2300.
T. Tajrin, H. Hendra, and J. F. Gurning, “Analisis Performansi Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam Pengendalian Persediaan Susu,” J. Tek. Inf. dan Komput. (Tekinkom, vol. 7, no. 1, p. 481, 2024, doi: 10.37600/tekinkom.v7i1.1222.
