Perbandingan Metode Holt-Winters dan SARIMA untuk Memprediksi Permintaan Produk Fashion pada PT XYZ

Fauzan Firdaus; Mumu Komaro; Vina Dwiyanti

doi:10.56211/factory.v4i2.1401

Authors

Fauzan Firdaus Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung
Mumu Komaro Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung
Vina Dwiyanti Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung

DOI:

https://doi.org/10.56211/factory.v4i2.1401

Keywords:

Holt-Winters; Overstock; Prediksi Permintaan; Produk Fashion; SARIMA

Abstract

Permintaan produk fashion yang bersifat musiman dan dipengaruhi oleh tren sering menimbulkan ketidaksesuaian antara jumlah produksi dan penjualan. Kondisi tersebut terjadi di PT XYZ khususnya pada produk casual jeans, di mana volume produksi secara konsisten melebihi penjualan dan terus meningkat setiap tahun. Ketidakseimbangan tersebut menunjukkan perlunya sistem peramalan yang mampu menggambarkan pola permintaan secara lebih akurat untuk mendukung perencanaan produksi dan pengendalian persediaan. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan komparatif untuk membandingkan performa metode Holt-Winters dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dalam memprediksi permintaan produk casual jeans. Penelitian ini menggunakan data sekunder penjualan bulanan dari Januari 2022 hingga Desember 2024 yang dianalisis menggunakan perangkat lunak RStudio. Akurasi kedua model diukur menggunakan Mean Absolute Scaled Error (MASE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Holt-Winters Additive menghasilkan nilai MASE sebesar 0,399 dan MAPE 2,97%, sedangkan metode Holt-Winters Multiplicative memiliki nilai MASE 0,228 dan MAPE 1,55%. Sementara itu, model SARIMA (0,1,1) (1,1,0) [12] menunjukkan kinerja terbaik dengan nilai MASE 0,216 dan MAPE 1,43%, yang merupakan tingkat kesalahan terendah dibandingkan metode lainnya. Dengan demikian, metode SARIMA lebih sesuai digunakan untuk memprediksi permintaan produk casual jeans dengan pola musiman, serta dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan produksi yang lebih efisien di PT XYZ.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Badan Pusat Statistik, “Ekonomi Indonesia Triwulan III-2024 tumbuh 1,50 persen (Q-to-Q).,” BPS. Accessed: Nov. 18, 2025. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/id/pressrelease/2024/11/05/2382

N. K. Y. Diantari, “Tren new normal pada industri fast fashion di Indonesia: Adaptasi fast fashion di masa pandemi,” Bhumidevi J. Fash. Des., vol. 1, no. 01, pp. 68–75, 2021.

Y. Fajriah, “Strategi Adaptasi UMKM Terhadap Perubahan Tren Konsumen Di Era Digital,” J. Econ., vol. 4, no. 1, pp. 01–08, Jan. 2025, doi: 10.55681/economina.v4i1.1522. DOI: https://doi.org/10.55681/economina.v4i1.1522

M. F. O. Nugraheni, R. Windiani, and F. E. Wahyudi, “Tanggung Jawab Kapitalis: Strategi H&M Menanggulangi Dampak Negatif Industri Fast Fashion,” J. Int. Relations Diponegoro, vol. 8, no. 3, pp. 396–407, 2022, doi: https://doi.org/10.14710/jirud.v8i3.34486.

G. D. Saputra and E. Kurniati, “Analisis Implementasi Sistem Distribusi Dalam Menjaga Keseimbangan Permintaan Dan Penawaran Produk Pertanian Kakao Di Pesawaran, Provinsi Lampung,” J. Ekon. Pertan. dan Agribisnis, vol. 2, no. 2, pp. 114–127, 2025.

R. S. Handayani, G. A. Diva, E. N. Hermansyah, and A. Siswati, “Transformasi Digital E-Commerce di Era Post-Pandemic: Analisis Tren dan Dampak pada Perilaku Konsumen Indonesia,” J. Inform. dan Kesehat., vol. 2, no. 2, pp. 108–117, Aug. 2025, doi: 10.35473/ikn.v2i2.3704. DOI: https://doi.org/10.35473/ikn.v2i2.3704

C. Chandra, E. A. L, F. A. Hubeis, M. K. S, F. Kurniawan, and Nurhayati, “Strategi Operasional Untuk Menghadapi Fluktuasi Permintaan Per Kuartal Perusahaan FMCG,” Integr. Perspect. Soc. Sci. J., vol. 2, no. 2, pp. 2120–2129, 2025, [Online]. Available: https://ipssj.com/index.php/ojs/article/view/286

A. Supriyanto, R. D. Permatasari, A. H. Prihastuti, T. Saputra, and M. A. Bora, “Kesuksesan Muslimah Pelaku UMKM: Peran Dimensi Entrepreneurial Orientation,” BISNIS J. Bisnis dan Manaj. Islam, vol. 10, no. 2, p. 267, Jan. 2023, doi: 10.21043/bisnis.v10i2.17740. DOI: https://doi.org/10.21043/bisnis.v10i2.17740

A. V. Yunita, A. L. A. Putri, and Y. Sulistyowati, “Strategi Efektif Pengendalian Persediaan Barang Jadi Dalam Bisnis Mochi AO Daifuku: Meningkatkan Efisiensi dan Kelayakan Operasional,” J. Ekon. Pendidik. dan Pengabdi. Masy., vol. 1, no. 1, pp. 8–15, 2024, doi: https://doi.org/10.63200/jependimas.v1i1.16. DOI: https://doi.org/10.63200/jependimas.v1i1.16

I. Hassandi, M. R, and K. Zhasfia, “Marketing Risk Management For Business: Literature Review Approach,” Media J. Account. Manag., vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2024.

N. N. S. A. Yanti, “Peran E-Commerce Terhadap Perilaku Konsumsi Dan Keputusan Pembelian Busana Adat Menjelang Hari Raya,” Waisya J. Ekon. Hindu, vol. 3, no. 1, pp. 27–40, Apr. 2024, doi: 10.53977/jw.v3i1.1606. DOI: https://doi.org/10.53977/jw.v3i1.1606

N. Nuraeni and B. Santoso, “Peranan Manajemen Persediaan Bahan Baku terhadap Penjadwalan Produksi PT XYZ,” J. Bisnis Dan Manaj., vol. 2, no. 2, pp. 379–394, 2024, doi: https://doi.org/10.61930/jurbisman.v2i2.614.

J. Manurung et al., “Pengaruh Penerapan Material Requirements Planning (MRP) Terhadap Efisiensi Manajemen Persediaan Pada Perusahaan Manufaktur,” Econ. Digit. Bus. Rev., vol. 7, no. 1, pp. 197–207, 2025, doi: https://doi.org/10.37531/ecotal.v7i1.2889.

U. S. Sulistyawati and Munawir, “Decoding Big Data: Mengubah Data Menjadi Keunggulan Kompetitif dalam Pengambilan Keputusan Bisnis,” J. Manaj. dan Teknol., vol. 1, no. 2, pp. 58–71, Nov. 2024, doi: 10.63447/jmt.v1i2.1114. DOI: https://doi.org/10.63447/jmt.v1i2.1114

R. R. Fauzi, “Analisis perkiraan penjualan produk batik pada UD. Rumah Batik Sibuhuan menggunakan metode Arima,” UIN Syekh Ali Hasan Ahmad Addary Padangsidimpuan, 2025. [Online]. Available: https://etd.uinsyahada.ac.id/12482/

E. Tasia, N. Nazira, Q. A’yuniyah, M. H. Fikri, and A. N. Am, “Analisis Model Manajemen Permintaan SCM dan Peramalan Penjualan Busana Menggunakan Metode Holt-Winter Exponential Smoothing,” J. Tek. Ind. Terintegrasi, vol. 6, no. 4, pp. 1303–1312, Oct. 2023, doi: 10.31004/jutin.v6i4.20313. DOI: https://doi.org/10.31004/jutin.v6i4.20313

N. E. Susanti, R. Saputra, and I. A. Situmorang, “Perbandingan Metode SARIMA, Double Exponential Smoothing dan Holt-Winter Additive dalam Peramalan Retail Sales Mobil Honda,” J. Sains Mat. dan Stat., vol. 10, no. 1, p. 58, Mar. 2024, doi: 10.24014/jsms.v10i1.26375. DOI: https://doi.org/10.24014/jsms.v10i1.26375

H. A. Khoiri, Analisis Deret Waktu Univariat. Kota Madiun: UNIPMA PRESS, 2023.

F. Ahmad, “Penentuan Metode Peramalan Pada Produksi Part New Granada Bowl St di PT.X,” JISI J. Integr. Sist. Ind., vol. 7, no. 1, pp. 31–39, May 2020, doi: 10.24853/jisi.7.1.31-39. DOI: https://doi.org/10.24853/jisi.7.1.31-39

I. A. Prakoso, Kusnadi, and B. Nugraha, “Peramalan Penjualan Produk Dengan Metode Regresi Linear Dan Aplikasi POM-QM di PT XYZ,” Widya Tek., vol. 20, no. 1, pp. 17–20, 2021.

T. Hidayat, A. Khairani, S. A. Putri, and Febriyanto, “Implementasi Metode Peramalan Moving Average dan Single Exponential Smoothing dalam Memprediksi Kebutuhan Bearing pada PT XYZ,” Integr. J. Ilm. Tek. Ind., vol. 10, no. 1, pp. 45–54, Apr. 2025, doi: 10.32502/integrasi.v10i1.431. DOI: https://doi.org/10.32502/integrasi.v10i1.431

M. Bustomy and A. Bakhtiar, “Forecasting Permintaan Produk Keripik Sayur Mix di PT IPL Menggunakan Metode Time Series,” J. Agribest, vol. 9, no. 1, pp. 45–56, 2025, doi: https://doi.org/10.32528/agribest.v9i1.3309.

H. Kusdarwati, U. Effendi, and S. Handoyo, Analisis Deret Waktu Univariat Linier: Teori dan Terapannya dengan Rstudio. Kota Malang: UB Press, 2022.

D. Nurdiansyah and A. Sulistiawan, Dasar pemrograman komputer dengan open source software R (Untuk bidang sains dan teknologi). Kota Serang: CV. AA. RIZKY, 2023.

S. A. Dwi and S. Kahabing, Analisis dan Visualisai Data Berbasis Cloud. Kabupaten Banjarnegara: PT Penerbit QRiset Indonesia, 2025.

R. Kaestria, E. F. Himmah, and R. Irawan, “Penerapan Matplotlib dalam Visualisasi Data untuk Analisis Hubungan Penggunaan Gadget dan Hasil Belajar,” J. Digit. Bus. Inf. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 29–39, Jun. 2024, doi: 10.23971/jobit.v1i1.204. DOI: https://doi.org/10.23971/jobit.v1i1.204

K. Sussolaikah, “Pemanfaatan Packages Pada R Programming Untuk Crawling Data Pada Social Media,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 3, pp. 203–206, Dec. 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1035. DOI: https://doi.org/10.47065/bits.v3i3.1035

A. J. F. dos Santos et al., “Statistical analysis between 2006 and 2019 and forecast of rabies in cattle from 2020 to 2022 in Tocantins State (Brazil), by using the R Studio software,” Epidemiol. Infect., vol. 150, p. e82, Mar. 2022, doi: 10.1017/S0950268822000553. DOI: https://doi.org/10.1017/S0950268822000553

A. Mogi and Lativa, “Pengaruh Ekspor dan Impor Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia Pada Tahun 2018-2022.,” J. Portofolio J. Manaj. dan Bisnis, vol. 2, no. 3, pp. 230–238, 2023. DOI: https://doi.org/10.55047/transekonomika.v2i3.124

N. Iman and A. M. Ishikarima, What R We Doing Here: Panduan Analisis Data dengan R untuk Penelitian Bisnis dan Manajemen. Yogyakarta: Gadjah Mada Univercity Press, 2025.

S. H. Nur, H. Hikmah, and R. Rahmawati, “Model Regresi Cox Proportional Hazard dengan Penaksiran Parameter Efron Partial Likelihood,” J. Math. Theory Appl., vol. 6, no. 2, pp. 192–203, Oct. 2024, doi: 10.31605/jomta.v6i2.3907. DOI: https://doi.org/10.31605/jomta.v6i2.3907

G. Theofani and E. Sediyono, “Multiple Linear Regression Analysis on Factors that Influence Employees Work Motivation,” SinkrOn, vol. 7, no. 3, pp. 791–798, Jul. 2022, doi: 10.33395/sinkron.v7i3.11453. DOI: https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i3.11453

S. Siregar, “Prediksi Jumlah Penumpang Pesawat Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA),” Universitas Medan Area, 2023. [Online]. Available: https://repositori.uma.ac.id/handle/123456789/22696

L. Wati and A. Solichin, “Prediksi Nilai Pengadaan Barang dan Jasa Pada Sebuah Perusahaan Pariwisata Menggunakan Metode ARIMA dan Fuzzy Time Series,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 9, no. 1, Jun. 2024, doi: 10.35314/isi.v9i1.4041. DOI: https://doi.org/10.35314/isi.v9i1.4041

W. Nurlaela, A. I. Pratiwi, and H. T. Yulianti, “Analisis Metode Moving Average, Exponential Smoothing, dan Arima dalam Peramalan Permintaan untuk Pengendalian Stok Floor Rear,” J. Teknol. dan Manaj. Ind. Terap., vol. 4, no. 3, pp. 1066–1075, Sep. 2025, doi: 10.55826/jtmit.v4i3.1134. DOI: https://doi.org/10.55826/jtmit.v4i3.1134

P. M. Al Khusna, “Perbandingan metode triple exponential smoothing holt-winters model additive dan multiplicative untuk prediksi indeks harga konsumen,” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2024.

V. Sarasi, I. Chaerudin, N. D. Satmoko, and D. A. Zahra, “Analysis Of Holt-Winters And Arima Model In Muslimah Scarf Demand Forecasting,” J. Bisnis dan Manaj., vol. 24, no. 1, pp. 59–69, 2023.

P. Kačmáry and N. Lörinc, “Possibilities of Sale Forecasting Textile Products with a Short Life Cycle,” Sustainability, vol. 15, no. 21, p. 15517, Nov. 2023, doi: 10.3390/su152115517. DOI: https://doi.org/10.3390/su152115517

I. R. Amalia, T. Widiharih, and T. Tarno, “Holt Winters Exponential Smoothing Untuk Meramalkan Produk Domestik Bruto di Indonesia,” J. Gaussian, vol. 13, no. 1, pp. 219–229, Oct. 2024, doi: 10.14710/j.gauss.13.1.219-229. DOI: https://doi.org/10.14710/j.gauss.13.1.219-229

J. Rizal, R. F. Haryanti, and W. Agwil, “A Comparison of the Holt-Winters Additive and Multiplicative Methods with Grid search Optimization in Forecasting Red Chili Prices in Bengkulu City,” J. Mat. Stat. dan Komputasi, vol. 22, no. 1, pp. 199–218, Sep. 2025, doi: 10.20956/j.v22i1.45755. DOI: https://doi.org/10.20956/j.v22i1.45755

R. K. Nur et al., “Metode Triple Exponential Smoothing Untuk Peramalan Indeks Harga Konsumen Kota Surabaya Tahun 2020-2023,” Pros. Semin. Nas. SAINS DATA, vol. 4, no. 1, pp. 615–623, Sep. 2024, doi: 10.33005/senada.v4i1.294. DOI: https://doi.org/10.33005/senada.v4i1.294

C. M. Mauliza, D. S. Susanti, and Khairizanurrahman, “Forecasting Sambungan Ptam: Double Exponential Smoothing & Holt-Winters Method,” J. Stat. Ind. dan Komputasi, vol. 10, no. 2, pp. 23–33, 2025. DOI: https://doi.org/10.34151/statistika.v10i02.5310

Y. D. Rosita and L. S. Moonlight, “Perbandingan Metode Prediksi untuk Nilai Jual USD: Holt-Winters, Holt’s, dan Single Exponential Smoothing,” JTIM J. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 5, no. 4, pp. 322–333, Jan. 2024, doi: 10.35746/jtim.v5i4.473. DOI: https://doi.org/10.35746/jtim.v5i4.473

P. Bacher et al., “Onlineforecast: An R Package for Adaptive and Recursive Forecasting,” R J., vol. 15, no. 1, pp. 173–194, Sep. 2023, doi: 10.32614/RJ-2023-031. DOI: https://doi.org/10.32614/RJ-2023-031

A. Mustopa, J. D. Santoso, M. S. F. Nauvaldhi, and D. Wulandari, “Pemodelan Variabilitas Musiman dalam Curah Hujan : Pendekatan Deret Waktu,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 6, no. 2, pp. 148–155, Jan. 2025, doi: 10.24076/joism.2025v6i2.1936. DOI: https://doi.org/10.24076/joism.2025v6i2.1936

P. Negre, R. S. Alonso, J. Prieto, Ó. García, and L. De-la-Fuente-Valentín, “Prediction of footwear demand using Prophet and SARIMA,” Expert Syst. Appl., vol. 255, p. 124512, Dec. 2024, doi: 10.1016/j.eswa.2024.124512. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124512

M. H. Syarif, N. M. Maghfur, and B. A. Dermawan, “Peramalan Tren Produk Pakaian Menggunakan Metode SARIMA pada Data Google Trends,” J. Ilm. Wahana Pendidik., vol. 9, no. 8, pp. 350–359, 2023, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.7886616.

L. Junaedi, N. Damastuti, L. Latipah, and A. Widodo, “Penerapan Metode Seasonal ARIMA (SARIMA) untuk Peramalan Penjualan Barang dengan Pola Musiman Tahunan.,” JISEM (Jurnal Inform. Sist. Informasi, dan Elektro Mod., vol. 1, no. 1, pp. 38–48, 2025, doi: https://doi.org/10.33508/jisem.v1i01.7403.

N. Qisthi, S. L. Fitri, A. Imannuel, and D. D. Dewi, “Prediksi Harga Emas Untuk Investasi Masa Depan Menggunakan Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA).,” J. Innov. Res. Knowl., vol. 4, no. 7, pp. 4183–4194, 2024, doi: https://doi.org/10.53625/jirk.v4i7.9053.

L. D. Jayanti, R. Lestari, F. A. D. Suparno, and Fachruzzaki, “Prediksi Harga Emas Tahun 2024-2025 dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) pada Aplikasi RStudio,” MARAS J. Penelit. Multidisiplin, vol. 3, no. 4, pp. 1275–1289, 2025, doi: https://doi.org/10.60126/maras.v3i4.1253.

S. Deviana, Nusyirwan, D. Azis, and P. Ferdia, “Analisis model autoregressive integrated moving average data deret waktu dengan metode momen sebagai estimasi parameter,” J. Siger Mat., vol. 2, no. 2, pp. 57–67, 2021.

D. Wahyudi and I. V. Paputungan, “Peramalan Peramalan Curah Hujan Dengan Model Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) terhadap Stasiun Meteorologi Fatmawati Soekarno Kota Bengkulu,” AUTOMATA, vol. 3, no. 2, 2022.

A. Perdana and A. Zubair, “Penerapan Python untuk Visualisasi Dan Peramalan Pada Nilai Tukar USD/IDR Menggunakan Metode SARIMA,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 9, no. 5, pp. 7788–7797, Jul. 2025, doi: 10.36040/jati.v9i5.14835. DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v9i5.14835

S. J. C. Wulan, “Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Di Jabodetabek Menggunakan Metode Hybrid Autoregressive Integrated Moving Average-Radial Basis Function Neural Network (ARIMARBFNN),” Muhammadiyah University, 2021.

F. R. Pradhana, M. Fahmi, and Z. A. Rizki, “Analisis Data Penjualan untuk Mengidentifikasi Pola Musiman dan Mengoptimalkan Strategi Bisnis di Unida Mart Gontor,” Naratif J. Nas. Riset, Apl. dan Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 152–157, Dec. 2024, doi: 10.53580/naratif.v6i2.303. DOI: https://doi.org/10.53580/naratif.v6i2.303

H. Kuswanto, P. E. P. Utomo, U. Khaira, and A. Waladi, “Prediksi Nilai Ekspor Migas Indonesia Menggunakan Metode SARIMA dan LSTM,” SATESI J. Sains Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 69–79, Apr. 2025, doi: 10.54259/satesi.v5i1.4103. DOI: https://doi.org/10.54259/satesi.v5i1.4103

Marisa, L. Pimpi, and Alfian, “Analisis Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan Penerapannya untuk Meramalkan Penjualan Motor Yamaha Di Indonesia,” J. Mat. Komputasi dan Stat., vol. 5, no. 1, pp. 848–856, Apr. 2025, doi: 10.33772/jmks.v5i1.117. DOI: https://doi.org/10.33772/jmks.v5i1.117

B. L. Pradana, “Time Series Forecasting of LQ45 Stock Index Using ARIMA: Insights and Implications,” Rev. Manag. Account. Tour. Stud., vol. 1, no. 1, pp. 27–40, 2025, doi: https://doi.org/10.51170/jmabr.v1i1.160.

S. I. N. Suwandi, R. Tyasnurita, and H. Muhayat, “Peramalan Emisi Karbon Menggunakan Metode SARIMA dan LSTM,” J. Comput. Sci. Informatics Eng., vol. 6, no. 1, pp. 73–80, Jun. 2022, doi: 10.29303/jcosine.v6i1.436. DOI: https://doi.org/10.29303/jcosine.v6i1.436

M. A. Putra and S. Andryana, “Perbandingan Algoritma ARIMA dan LSTM dalam Peramalan Tingkat Konsentrasi Co2 Emisi Atmosfer Untuk Masa Mendatang,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 9, no. 3, pp. 4150–4157, May 2025, doi: 10.36040/jati.v9i3.13511. DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v9i3.13511

N. P. Astuti and R. Bakri, “Implementasi forecastHybrid Package menggunakan R Studio Cloud untuk Prediksi Pertumbuhan Dana Pihak Ketiga dan Pembiayaan Pada Bank Muamalat Indonesia,” J. Sist. Info. Bisnis, vol. 11, no. 2, pp. 97–104, Dec. 2021, doi: 10.21456/vol11iss2pp97-104. DOI: https://doi.org/10.21456/vol11iss2pp97-104

G. Christie, D. Hatidja, and R. Tumilaar, “Penerapan Metode SARIMA dalam Model Intervensi Fungsi Step untuk Memprediksi Jumlah Pegunjung Objek Wisata Londa (Application of the SARIMA Method in the Step Function Intervention to Predict the Number of Visitors at Londa Tourism Object),” J. Ilm. SAINS, vol. 22, no. 2, p. 96, Aug. 2022, doi: 10.35799/jis.v22i2.40961. DOI: https://doi.org/10.35799/jis.v22i2.40961

P. Bastian, “Detecting Relevant Deviations From the White Noise Assumption for Non‐Stationary Time Series,” J. Time Ser. Anal., Jul. 2025, doi: 10.1111/jtsa.70005. DOI: https://doi.org/10.1111/jtsa.70005

J. Jauhari and I. Wibowo, “Pengaruh Strategi Pemasaran dan Kualitas Layanan Terhadap Kinerja Pemasaran dengan Tenaga Pemasaran Sebagai Variable Intervening di PT Zurich Topas Life Jakarta,” J. Sos. Teknol., vol. 5, no. 3, pp. 617–639, Mar. 2025, doi: 10.59188/jurnalsostech.v5i3.32045. DOI: https://doi.org/10.59188/jurnalsostech.v5i3.32045

S. Hidayati, A. H. Asyhar, and A. Krisnawan, “Analisis Pengaruh Jumlah Nilai Taksiran Dan Uang Pinjaman Terhadap Laba Bersih PT Pegadaian Kanwil XII Surabaya,” J. Math. Educ. Sci., vol. 8, no. 1, pp. 9–15, Apr. 2025, doi: 10.32665/james.v8i1.3462. DOI: https://doi.org/10.32665/james.v8i1.3462

I. S. Landa, D. Hatidja, and Y. A. . Langi, “Peramalan Indeks Harga Konsumen Di Kota Palu Menggunakan Metode Arima (Autoregressive Integrated Moving Average) Dalam Model Intervensi Fungsi Step,” Indones. J. Intell. Data Sci., vol. 3, no. 1, pp. 28–38, May 2024, doi: 10.35799/ijids.v3i1.55581. DOI: https://doi.org/10.35799/ijids.v3i1.55581

D. Sunaryo, Hamdan, A. Anggriani, C. Winata, and D. D. Alumi, “Corporate Financial Risk Trend Prediction Using ARIMA-Based Machine Learning: A Semantic Literature Review,” J. Akunt. Manaj., vol. 3, no. 2, pp. 78–94, Nov. 2024, doi: 10.30656/jakmen.v3i2.9704. DOI: https://doi.org/10.30656/jakmen.v3i2.9704

R. Vikaliana and F. Sutisna, “Analisis Perencanaan Produksi LPG Menggunakan Pendekatan Forecasting,” Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol., vol. 12, no. 1, pp. 90–95, Jun. 2024, doi: 10.37905/euler.v12i1.25317. DOI: https://doi.org/10.37905/euler.v12i1.25317

M. F. Andreyanto and H. C. Wahyuni, “Refining Sugar Production Forecasts: Analyzing Forecasting Techniques for Operational Precision,” Procedia Eng. Life Sci., vol. 7, pp. 620–627, Mar. 2024, doi: 10.21070/pels.v7i0.1558. DOI: https://doi.org/10.21070/pels.v7i0.1558

M. D. Rizqi, R. D. Aulia, and U. Mahmudah, “Prediksi Tren Penggunaan Electronic Money (E-Money) di Indonesia menggunakan pendekatan Extreme Learning Machines,” Emerg. Stat. Data Sci. J., vol. 3, no. 3, pp. 640–649, Oct. 2025, doi: 10.20885/esds.vol3.iss.3.art17. DOI: https://doi.org/10.20885/esds.vol3.iss.3.art17

M. Syahrul, H. Syafwan, and Y. Apridonal, “Prediksi Persediaan Oli Sepeda Motor Di Bengkel Amin Dengan Metode Simple Moving Average,” J. Res. Eng. Technol. Appl. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 36–45, 2024.

A. A. Correndo et al., “metrica: an R package to evaluate prediction performance of regression and classification point-forecast models,” J. Open Source Softw., vol. 7, no. 79, p. 4655, Nov. 2022, doi: 10.21105/joss.04655. DOI: https://doi.org/10.21105/joss.04655

S. H. Mileniadewi, “Peramalan Kebutuhan Dan Usulan Perencanaan Safety Stock Bahan Baku Crude Oil Pada Unit Kilang PPSDM Migas Cepu Dengan Metode Time Series,” Ind. Eng. Online J., vol. 11, no. 3, 2022.

D. M. Nugraha, “Penerapan Analisis Time Series Dalam Peramalan Penjualan Berbasis WEB (Studi Kasus: Ramen Kaizenka),” Universitas Kuningan, 2025.

F. Hendajani, I. P. Wardhani, S. Widayati, and S. Soegijanto, “Data Analisis Permintaan Barang dengan Metode Peramalan,” EKOMABIS J. Ekon. Manaj. Bisnis, vol. 3, no. 02, pp. 169–180, Aug. 2023, doi: 10.37366/ekomabis.v3i02.254. DOI: https://doi.org/10.37366/ekomabis.v3i02.254

M. Waruwu, “Pendekatan Penelitian Pendidikan: Metode Penelitian Kualitatif, Metode Penelitian Kuantitatif dan Metode Penelitian Kombinasi (Mixed Method),” J. Pendidik. tambusai, vol. 7, no. 1, pp. 2896–2910, 2023.

H. Syahrizal and M. S. Jailani, “Jenis-Jenis Penelitian Dalam Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif,” J. QOSIM J. Pendidik. Sos. Hum., vol. 1, no. 1, pp. 13–23, May 2023, doi: 10.61104/jq.v1i1.49. DOI: https://doi.org/10.61104/jq.v1i1.49

H. S. Widiawati and L. Linawati, “Analisis Pengaruh Profitabilitas dan Leverage Terhadap Nilai Perusahaan dengan Corporate Social Responsibility sebagai Variabel Pemoderasi,” JAE (JURNAL Akunt. DAN Ekon., vol. 7, no. 1, pp. 11–21, Mar. 2022, doi: 10.29407/jae.v7i1.17543. DOI: https://doi.org/10.29407/jae.v7i1.17543

F. I. Amalia, S. Imam, and Muryeti, “Peramalan Permintaan Kemasan Inner Box Menggunakan Metode Winter Exponential Smoothing Dan Multiplicative Decomposition,” in Seminar Nasional Teknologi Cetak dan Media Kreatif, 2024, pp. 33–39.

A. Agustin and R. Faulina, “Penerapan Metode Holt-Winters Untuk Peramalan Penjualan Lemari Pakaian 6 Pintu:(Studi Kasus: Jumlah Pesanan Toko Homebaze Living),” in Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi" SainTek", 2025, pp. 125–141.

D. Kartika, “Implementasi Metode Triple Exponential Smoothing Pada Sistem Peramalan Penjualan Berbasis WEB (Studi Kasus: Planet Fashion Kuningan),” Universitas Kuningan, 2025.

Y. A. Nugroho and H. A. Hutahaean, “Integrasi Model Sarima dengan Optimasi Algoritma Genetika dalam Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Indonesia,” J. Ilm. Tek. Inform., vol. 26, no. 2, pp. 32–40, 2025.

R. Anwar and L. Rassiyanti, “Analisis Komparasi Model Peramalan Prophet Dan Arima Dalam Memprediksi Harga Saham Penutupan

PT ANTM,” Lattice J. J. Math. Educ. Appl., vol. 5, no. 1, pp. 57–74, Jun. 2025, doi: 10.30983/lattice.v5i1.9478. DOI: https://doi.org/10.30983/lattice.v5i1.9478

I. K. Sumerta and E. J. Sari, “Pengaruh Komunikasi dan Koordinasi Terhadap Efektivitas Kinerja Karyawan Pada PT Pertamina (Persero) Patra Niaga Integrated Terminal Banjarmasin,” J. Locus Penelit. dan Pengabdi., vol. 4, no. 5, pp. 2028–2047, 2025. DOI: https://doi.org/10.58344/locus.v4i5.4068

H. Hassani, L. M. Mashhad, M. Royer-Carenzi, M. R. Yeganegi, and N. Komendantova, “White Noise and Its Misapplications: Impacts on Time Series Model Adequacy and Forecasting,” Forecasting, vol. 7, no. 1, p. 8, Feb. 2025, doi: 10.3390/forecast7010008. DOI: https://doi.org/10.3390/forecast7010008

R. Ramadan and R. Fitriani, “Perencanaan Safety Stock Menggunakan Metode Peramalan pada Proses Produksi Kemasan PT Empat Perdana Karton.,” JIE (Journal Ind. Eng. Sci. J. Res. Appl. Ind. Syst., vol. 10, no. 1, pp. 54–65, 2025, doi: https://doi.org/10.33021/jie.v10i01.83.

T. J. Sankar, I. A. A. Mary, and P. Sameerabanu, “Stochastic Modelling and Forecasting for LPG Prices: SARIMA Approach,” J. Algebr. Stat., vol. 13, no. 2, pp. 3362–3370, 2022.

Z. Fu et al., “Establishment and Evaluation of a Time Series Model for Predicting the Seasonality of Acute Upper Gastrointestinal Bleeding,” Int. J. Gen. Med., vol. Volume 14, pp. 2079–2086, May 2021, doi: 10.2147/IJGM.S299208. DOI: https://doi.org/10.2147/IJGM.S299208

F. V. Putri, E. Ikhsan, and F. Fitri, “Peramalan Suhu Rata – Rata Kota Padang Panjang dengan Membandingkan Metode SARIMA dan Holt – Winter Additive,” VARIANSI J. Stat. Its Appl. Teach. Res., vol. 6, no. 3, pp. 107–118, 2024, doi: https://doi.org/10.35580/variansiunm237.

Y. Pratomo, E. Priadi, S. A. Pamungkas, D. Fatrohim, A. A. A. P. Ramadhan, and W. Setiafindari, “Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pada PT Aneka Adhilogam Karya Menggunakan Metode Just In Time,” J. Ilm. Res. Dev. STUDENT, vol. 3, no. 1, pp. 171–178, Dec. 2024, doi: 10.59024/jis.v3i1.1073. DOI: https://doi.org/10.59024/jis.v3i1.1073

M. R. Octamara, Y. E. Prawatya, and I. Sujana, “Perencanaan dan Pengendalian Bahan Baku Produksi Kue Lapis pada UMKM XYZ di Kota Pontianak,” J. Tek. Ind. Univ. Tanjungpura, vol. 9, no. 2, pp. 259–266, 2025.

M. F. Nona, A. Rengga, and E. Luju, “Peran Pengelolaan Persediaan Barang dalam Meningkatkan Efisiensi Keuangan di CV Sumber Jaya Putra Perkara,” Lokawati J. Penelit. Manaj. dan Inov. Ris., vol. 3, no. 6, pp. 197–207, Oct. 2025, doi: 10.61132/lokawati.v3i6.2307. DOI: https://doi.org/10.61132/lokawati.v3i6.2307