Penerapan ARIMA Box-Jenkins untuk Peramalan Penjualan Bulanan sebagai Dasar Demand Planning PT XYZ

Abstract

Perencanaan permintaan pada industri manufaktur keramik sangat bergantung pada estimasi penjualan yang akurat karena ketidaktepatan peramalan dapat menimbulkan kelebihan atau kekurangan persediaan yang membebani operasional perusahaan. Sementara itu, PT XYZ memiliki data penjualan bulanan periode Januari 2018 sampai Februari 2026 yang belum dimanfaatkan secara optimal sebagai dasar demand planning berbasis model deret waktu yang telah teruji secara statistik. Penelitian ini bertujuan membangun dan mengevaluasi model Autoregressive Integrated Moving Average berbasis prosedur Box-Jenkins untuk meramalkan penjualan bulanan perusahaan serta menghasilkan proyeksi penjualan dari Maret sampai Desember 2026 sebagai dasar perencanaan permintaan. Penelitian menggunakan 98 observasi data penjualan bulanan yang dibagi menjadi periode estimasi dan periode evaluasi out-of-sample selama 12 bulan. Lima kandidat model dibentuk berdasarkan pola Autocorrelation Function dan Partial Autocorrelation Function pascastasioner (uji ADF pada first difference t = -3,749, p = 0,0052), kemudian dievaluasi melalui signifikansi parameter, diagnostik residual Ljung-Box, serta empat metrik akurasi, yaitu RMSE, MAE, MAPE, dan Theil Inequality Coefficient. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SARIMA(0,1,1)(1,0,0)12 terpilih sebagai model terbaik karena parameternya signifikan dan menjadi satu-satunya kandidat yang memenuhi asumsi residual white noise, dengan proyeksi penjualan pada kisaran 7.383.509 sampai 8.805.625 m² untuk periode Maret sampai Desember 2026. Penambahan komponen AR(12) mampu menangkap pola musiman tahunan pada data penjualan bulanan, sehingga model ini dapat digunakan sebagai baseline forecast untuk mendukung perencanaan produksi, pengadaan bahan baku, dan pengelolaan persediaan di industri keramik. Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengembangkan model dengan memasukkan variabel eksternal atau membandingkan ARIMA dengan metode peramalan lain agar hasil demand planning lebih adaptif terhadap perubahan kondisi bisnis.

GS Cited Analysis