Skripsi Matematika : Forecasting Jumlah Penjualan Industri Logam Pada Komponen Kendaraan Di CV. Matahari SS Muda Dengan Metode Auto Regresi dan Auto Korelasi

Ajeng Candra Pawestri, 2005. Jurusan Matematika , Fakultas MIPA. Universitas Negeri Semarang.

CV. Matahari SS Muda merupakan salah satu bentuk perusahaan yang bergerak di bidang industri logam. Tujuan utama perusahaan adalah untuk bisa meningkatkan jumlah penjualan dalam rangka memperoleh keuntungan yang sebesar –besarnya. Oleh karena itu perusahaan berupaya membuat ramalan jumlah penjualan, karena ramalan jumlah penjualan merupakan data yang menunjukan tingkat kemampuan menjual untuk masa yang akan datang. Permasalahan dalam kegiatan ini yaitu: Bagaimana penggunaan metode Auto Regresi dan Auto Korelasi untuk forecasting penjualan komponen kendaraan pada CV. Matahari SS Muda, dan meramal seberapa besar jumlah penjualan komponen kendaraan di CV tersebut pada bulan Desember, January, dan February 2005 berdasarkan data bulan – bulan sebelumnya.

Metode forecast yang digunakan dalam kegiatan ini adalah metode Auto Regresi dan Auto Korelasi. Metode pengambilan data yang digunakan adalah metode literatur, metode wawancara dan metode observasi. Sedangkan Variabel yang digunakan dalam kegiatan ini adalah jumlah penjualan komponen kendaraan. Hasil penelitian menunjukan bahwa persamaan Auto Regresi t X∧ = 180.49 + 0.66 Xt-1 dapat dipertanggungjawabkan dan ada Auto Korelasi yang kuat antara jumlah penjualan suatu periode dengan satu periode sebelumnya, sehingga diperoleh forecast jumlah penjualan komponen kendaraan untuk bulan Desember sebesar Rp. 33.600.000,00, bulan January Rp. 40.200.000,00, dan bulan February sebesar Rp. 44.600.000,00.

Kesimpulan yang didapat yaitu metode Auto Regresi dan Auto Korelasi ternyata dapat digunakan untuk forecast jumlah penjualan komponen kendaraan di CV. Matahari SS Muda pada periode berikutnya.

Saran yang diberikan pada CV. Matahari SS Muda yaitu sebaiknya membuat forecast penjualan dengan menggunakan metode auto Regresi dan Auto Korelasi untuk periode berikutnya, karena peramalan penjualan sangat bermanfaat sebagai dasar perencanaan. Dan dari hasil peramalan tersebut maka dijadikan dasar perusahaan untuk meningkatkan kualitas produk yang nantinya akan menghasilkan penjualan yang memuaskan.