Forecasting sweet soy sauce production using bootstrap and quadratic regression methods at pt. korma jaya utama
P PT. Korma Jaya Utama adalah perusahaan yang bergerak di industrimakanan, khususnya dalam produksi dan distribusi kecap. Dalam penelitian ini dilakukan penelitian pada kecap manis sate kemasan botol kaca. Kegiatan produksi yang dilakukan pada PT. Korma Jaya utama melebihi penjualan kecap manis sate sehingga terjadi penumpukan stok atau over stock yang sangat banyak dan bersifat perishable atau kadaluarsa kurang lebih selama satu tahun. Tujuan dari penelitian untuk meminimasi over stock dengan melakukan peramalan terbaik menggunakan metode terpilih dengan bantuan software RStudio. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode bootstrap dan metode regresi kuadratis yang dilengkapi dengan perhitungan Standard Error of Estimated (SEE) dan Mean Absolute Precentage Error (MAPE). Kedua metode ini digunakan untuk mencari nilai peramalan terbaik dengan nilai error terkecil sehingga dapat menanggulangi over stock yang terjadi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa regresi kuadratis menjadi metode terpilih dengan hasil SEEdan MAPE terkecil yaitu sebesar 2.32 dan 826.29. Dari peramalan regersikuadratis, didapatkan hasil berupa peramalan jumlah produksi selama tiga bulan kedepan dengan rata – rata jumlah produksi yang dihasilkan adalah 24.000 dimana jika dibandingkan dengan rata - rata jumlah produksi yang didapatkan dari data historis adalah 33.000. Hasil ini jauh mengalami perbaikan dimana rata – rata over stock sebelum dan setelah dilakukan peramalan adalah 8000 botol dan 750 botol .Kata Kunci: Peramalan, Metode Bootstrap, Regresi Kuadratis, Perishable product.
P PT. Korma Jaya Utama is a company engaged in the food industry,specifically in producing and distributing soy sauce. This study focuses on sweetsate soy sauce in glass bottle packaging. The company\\\'s production activitiesexceed the sales of sweet sate soy sauce, leading to significant overstock that isperishable or expires in approximately one year. The purpose of the research isto minimize over stock by doing the best forecasting using the selected methodwith the help of Rstudio software. The methods employed in this study are theBootstrap method and quadratic regression, which include calculations ofStandard Error of Estimate (SEE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE).Both methods determine the optimal forecasting value to address the overstockissue. The results of this study indicate that quadratic regression is the chosenmethod with the smallest SEE and MAPE values of 2.32 and 826.29,respectively. From the quadratic regression forecast, the expected productionvolume for the next three months is an average of 24,000 bottles. This contrastswith the historical average production volume of 33,000 bottles. The outcomerepresents a significant improvement, as the average overstock before and afterthe forecasting process decreased from 8,000 bottles to 750 bottles.Keywords: Forecasting, Bootstrap Method, Quadratic Regression, Perishableproduct.