Implementation of Grid Search Optimization Algorithm and Adaptive Response Rate Exponential Smoothing for Hyperparameter Tuning in Production Activity Determination
DOI:
https://doi.org/10.34012/jutikomp.v8i1.6593Keywords:
Production Planning, Adaptive Response Rate Exponential Smoothing (ARRES), Optimasi Pencarian GridAbstract
This research aims to improve the accuracy of production planning at PT Bilah Baja Makmur Abadi by combining the Adaptive Response Rate Exponential Smoothing (ARRES) algorithm and Grid Search optimization. The main problems faced are unpredictable demand fluctuations, dead stock risks, and high operational costs due to imbalances between production and demand. The ARRES algorithm is used for demand forecasting with adaptive exponential weighting, while Grid Search optimizes the alpha and initial year parameters to improve prediction accuracy. This study uses a 5-year sales dataset (2017-2021) with model evaluation using Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results showed that the combination of Grid Search and ARRES optimization algorithms proved effective in helping predict production needs. This can be seen from the significant decrease in the average MAPE value, which is 7.07% using this combination method, compared to 8.18% in the ARRSES method. The lower MAPE value indicates that the Grid Search method is effective in optimizing the ARRSES model parameters. With relatively high prediction accuracy (MAPE < 10%), this method is able to cope with unexpected demand fluctuations.
References
Andi, Juliandy, C., Robet, R., Pribadi, O., & Wijaya, R. (2021). Image Authentication Application with Blockchain to Prevent and Detect Image Plagiarism. Proceedings of 2021 6th International Conference on Informatics and Computing, ICIC 2019. https://doi.org/10.1109/icic54025.2021.9632966
Andi, Thamrin, Susanto, A., Wijaya, E., & Djohan, D. (2023). Analysis of the random forest and grid search algorithms in early detection of diabetes mellitus disease. Jurnal Mantik, 7(2), 2685–4236. https://doi.org/10.35335/mantik.v7i2.3981
Banat, I., Faisol, & Wirananda, P. (2024). Perbandingan Metode Exponential Smoothing dalam Memprediksi Jumlah Produksi Ikan Layur di Pamekasan. Jurnal Teknologi Dan Manajemen Industri Terapan, 3(2), 197–207. https://doi.org/10.55826/jtmit.v3i2.359
Barus, M. D. ., Mustafa, & Thahirah, F. S. (2022). Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada PT. Food Beverages Indonesisa. Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial, 9(2), 909–920.
Djami, R. J., & Nanlohy, Y. W. A. (2022). Peramalan Indeks Harga Konsumen di Kota Ambon Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Double Exponential Smoothing. VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications, 4(1), 1–14.
Ghodang, H., & Hantono. (2020). Metode Penelitian Kuantitatif Konsep Dasar & Aplikasi Analisis Regresi Dengan Jalur SPSS. PT. Penerbit Mitra Grup.
Litha, N., & Hasanuddin, T. (2020). Analisis Performa Metode Moving Average Model untuk Prediksi Jumlah Penderita Covid-19. Indonesian Journal of Data and Science (IJODAS), 1(3), 87–95.
Lutfi, F. R., & Sasongko, C. (2022). Perencanaan Produksi dan Manajemen Persediaan pada Perusahaan Kue dan Roti. Studi Akuntansi Dan Keuangan Indonesia, 5(1), 61–86. https://doi.org/10.21632/saki.5.1.61-86
Maharani, T., Alkarimah, N., Salma, N. A., & Djuanda, G. (2024). Manajemen Persediaan Biji Kopi Pada Usaha UMKM Coffee Shop Menggunakan Metode Periodic Review System. Tahta Media Group.
Medyanti, W. A., Faisal, M., & Nurhayati, H. (2024). Optimasi Metode Single Exponential Smoothing Dengan Grid Search Pada Prediksi Nilai Ekspor Migas. SINTECH (Science and Information Technology) Journal, 7(1), 59–69. https://doi.org/10.31598/sintechjournal.v7i1.1526
Mustaghfirin, M., Ratih, D., Ilmi, A. P. Z., & Lathifah, E. (2024). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Terjadinya Permasalahan Pada Ekonomi Makro Islam Di Indonesia. Digital Bisnis: Jurnal Publikasi Ilmu Manajemen Dan E-Commerce, 3(2), 386–398.
Pramudhyta, N. A., & Rohman, M. S. (2024). Perbandingan Optimasi Metode Grid Search dan Random Search dalam Algoritma XGBoost untuk Klasifikasi Stunting. Jurnal Media Informatika Budidarma, 8(1), 19. https://doi.org/10.30865/mib.v8i1.6965
Ratiwi, Anggriani, R. A., Mawati, W. A., & Hasan, Z. (2024). Pengaruh Kepercayaan Konsumen Dan Transparansi Transaksi Dalam Jual Beli Syariah Terhadap Kepuasan Pelanggan. Musytari : Neraca Manajemen, Akuntansi, Dan Ekonomi, 5(9), 137–147.
Romindo, R., Pangaribuan, J. J., & Barus, O. P. (2023). Penerapan Algoritma Adaptive Response Rate Exponential Smoothing Terhadap Business Intelligence System. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 5(2), 565–575. https://doi.org/10.47065/bits.v5i2.3955
Saraswati, Y., Fauziah, F., & Nathasia, N. D. (2023). Prediksi Stok Persediaan Barang Menggunakan Algoritma Apriori Dan Metode Single Moving Average (SMA). JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika), 8(2), 692–703. https://doi.org/10.29100/jipi.v8i2.3933
Sebastian, D. A., Yudatama, U., & Primadewi, A. (2024). Prediksi Bahan Baku Kerupuk Rambak UMKM Tiga Berlian dengan Single Moving Average. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 5(4), 1145–1154. https://doi.org/10.47065/josyc.v5i4.5604
Soeltanong, M. B., & Sasongko, C. (2021). Perencanaan Produksi dan Pengendalian Persediaan pada Perusahaan Manufaktur. Jurnal Riset Akuntansi & Perpajakan (JRAP), 8(01), 14–27. https://doi.org/10.35838/jrap.2021.008.01.02
Supardi, E., & Pahlevi, F. (2021). Manajemen Pengendalian Persediaan Dengan Pendekatan Periodic Review Dan Adaptive Response Rate Single Exponential Smoothing (Studi Kasus : Pt Merck Chemicals and Life Science). Jurnal Bisnis Dan Pemasaran, 11(1), 1–22.
Syahfitrri, N., Nonong Amalita, Dodi Vionanda, & Zamahsary Martha. (2024). Forecasting Gold Prices in Indonesia using Support Vector Regression with the Grid Search Algorithm. UNP Journal of Statistics and Data Science, 2(1), 32–39. https://doi.org/10.24036/ujsds/vol2-iss1/145
Utami, Y., Vinsensia, D., & Panggabean, E. (2024). Forecasting Exponential Smoothing untuk Menentukan Jumlah Produksi. Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi (JIKOMSI), 7(1), 154–160. https://doi.org/10.55338/jikomsi.v7i1.2853
Venny, S., & Asriati, N. (2022). Permintaan dan Penawaran Dalam Ekonomi Mikro. JURKAMI: Jurnal Pendidikan Ekonomi, 7(1), 184–194.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Federico Sanjaya, Jesslyn Alvina, Muhammad Amsar Putra, Delima Sitanggang
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
- Hak Cipta atas naskah-naskah karya ilmiah di dalam Jurnal ini dipegang oleh Penulis.
- Penulis menyerahkan hak saat pertama kali mempublikasi Naskah karya ilmiahnya dan secara bersamaan Penulis memberikan izin/lisensi dengan mengacu pada Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License kepada pihak lain untuk menyebarkan karya ilmiahnya tersebut dengan tetap mencantumkan penghargaan bagi penulis dan Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima sebagai media Publikasi pertama atas karya tersebut.
- Hal-hal yang berkaitan dengan non-eksklusivitas pendistribusian Jurnal yang menerbitkan karya ilmiah penulis dapat diperjanjikan secara terpisah (contoh: permintaan untuk menempatkan karya yang dimaksud pada perpustakaan suatu institusi atau menerbitkannya sebagai buku) dengan Penulis sebagai salah satu pihak perjanjian dan dengan penghargaan pada Jurnal Teknologi dan Ilmu Komputer Prima sebagai media publikasi pertama atas karya dimaksud.
- Penulis dapat dan diharapkan untuk mengumumkan karyanya secara online (misalnya pada Repositori atau pada laman Organisai/Institusinya) sejak sebelum dan selama proses pengumpulan naskah, sebab upaya tersebut dapat meningkatkan pertukaran citasi lebih awal dan dengan cakupan yang lebih luas.
