PERAMALAN POLA JUMLAH NASABAH MENGGUNAKAN METODE ARIMA ,HOLT-WINTERS EXPONENTIAL SMOOTHING, FUZZY TIME SERIES (STUDY KASUS : PT.AIA SUNRISE AGENCY)

Muhamad Brilliant, Kanti Lestari, Herlini Oktaria

Abstract


PT. AIA FINANCIAL sebagai salah satu perusahaan asuransi jiwa, memiliki jumlah nasabah yang selalu mengalami peningkatan di setiap bulannya. Hal tersebut tidak terlepas dari dukungan dari PT. AIA FINANCIAL Indonesia yang mempekerjakan lebih dari 40.000 jaringan tenaga pemasaran dan melayani lebih dari 350.000 nasabah yang tersebar di 6 kantor pemasaran dan 110 kantor keagenan di seluruh Indonesia. Informasi jumlah nasabah dapat dimanfaatkan untuk peramalan (forecasting) jumlah nasabah di masa yang akan datang. Sehingga menudahkan perusahaan PT. AIA FINANCIAL dalam proses pengambilan keputusan dan membuat rencana masa depan. Berdasarkan uraian di atas maka penelitian ini melakukan peramalan (forecasting) jumlah nasabah pada PT. AIA FINANCIAL Lpg Sunrise Agency yang akan terjadi di Tahun 2022 menggunakan metode box-jenkins (arima), holt- winters exponential smoothing, Fuzzy Time Series. Berdasarkan uji pola data dan uji auto korelasi yang telah dilakukan diperoleh hasil bahwa pola data Nasabah PT. AIA Financial Lpg Sunrise Agency memiliki pola data musiman dan tren. Karena besarnya residual tidak merata atau terpaut sangat jauh antara residual satu dengan residual yang lain, pemilihan metode peramalan terbaik menggunakan nilai MSE yang terkecil. Dari tiga metode yang diuji, metode peramalan jumlah nasabah  terbaik pada Nasabah PT. AIA Financial Lpg Sunrise Agency adalah metode Holt Winters Exponential Smoothing dengan nilai MSE sebesar 202,44, MAPE 1,9% dan MAD 3,707% % yang berarti memiliki nilai bias sangat kecil dimana semakin rendah nilai MAD, MAPE dan MSE Maka semakin akurat suatu hasil peramalan

Full Text:

PDF

References


Anggriani, D. 2012. Perbandingan Model Chen dan Model Lee Pada Metode Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Harga Emas. Program Studi Teknik Informatika. Riau. Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim.

Astuti, Dwi Puji. 2016 . “Volume Penjualan pada PT. Industri Sandang Nusantara Analisis Runtun Waktu”. Tugas Akhir Mahasiswa UNNES.

Astuti, Yan. 2015. “Peramalan (Forecasting) Volume Penjualan Teh Hitam dengan Metode Exponential Smoothing pada PT. Perkebunan Tambi Wonosobo”. Semarang. Tugas Akhir Mahasiswa UNNES.

Arom,Dahlia. 2015. “Peramalan Komposisi Penduduk Kota Semarang menurut Jenis Kelamin Pemulusan Eksponential Gandadari Hold”. Tugas Akhir Mahasiswa UNNES.

Arsyad, Lincolin. 1995. Peramalan Bisnis.Jakarta: Gralia Indonesia.

Claveria, O., Datzira, J. 2010. Q Emerald GrForecasting tourism demand using consumer expectations. Tourism Review.

Djojosoedarso, Seisno. 2015. Prinsip-Prinsip Manajemen Risiko dan Asuransi. Jakarta. Salemba Empat.

Efendi, Riswan. 2015. Analisa Runtun Waktu. Riau. Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim.

Ginting, R. 2007. Sistem Produksi. Yogyakarta. Graha Ilmu.

Hanke, John E, dan Dean W. 2009.Wichern. Business Forecasting. International, USA. Pearson Education.

Handayani, L dan Darmi Anggriani. 2015. Perbandingan Model Chen dan Lee Pada Metode Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Harga Emas. Jurnal Mahasiswa Informatika Pseucode Vol. 2, No. 1, ISSN : 2355 - 5920. Riau. Universitas Islam Sultan Syarif.

Kalekar, Prajakta S. 2004. Peramalan Deret Waktu Menggunakan Metode Dekomposisi Holt Winter Exponential Smoothing.

Kurniartha, Alvernia. 2017. “Keputusan Seseorang dalam Berasuransi dan Peluangnya untuk Memilih Asuransi Syariah Perbandingan Kedua Metode Time Series dan ARIMA”. UNNES. Tugas Akhir Mahasiswa

Kazmier,Leonard . 2005. Statistik Untuk Bisnis. Jakarta:Erlangga

Manullang, M. 2008. Pengantar Bisnis. Yogyakarta: Gadjah Mada University.

Mulyono, Sri. 2015. “Hubungan Antara Komitmen Organisasi dan Komunikasi Interpersonal dengan Produktifitas Agen Asuransi Bumiputera 1912”. UNRI. Pascasarjana

Nurmaida, A. 2012. Penerapan Metode Exponential Smoothing Holt-Winter Dalam Sistem Peramalan Curah Hujan. Tugas Akhir. Bandung, Indonesia: Universitas Pendidikan Indonesia.

Makridakis, Spyros, Wheelwright, Steven & McGee, Victor. 1999. Edisi Kedua, Metode dan Aplikasi Peramalan. Jakarta: Erlangga.

RidwanS.M. 2010 Asuransi Syariah. Jakarta. PT.RichaoxIndonesia.

Rangkuti, F. 2005 Great Sales Forecast For Marketing. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.

Wongkaroon, Rewat, 2012, “A Testing of Market Efficiency Using ARIMA Model:The Stock Exchange of Thailand”, Thesis Financial Management

Sari, IkrimaNailul. 2019. “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Nasabah Memilih Bank Muamalat Metode Time Series dan ARIMA”. UNNES. Tugas Akhir Mahasiswa

Santoso, Singgih. 2009. Buisness Forecaseting Metode Peramalan Bisnis Masa Kini dengan Minitab dan SPSS. Jakarta: PT.Elex Media Komputindo.

Song, Q. and Chissom, B.S. 1993. Forecasting Enrollments with Fuzzy Time series Part I. Fuzzy Sets and Systems, 54, 1-9.

Song, Q. dan Chissom, B.S. 1994. Forecasting enrollments with fuzzy time series -

Part II. Fuzzy Sets and System, 62 : 1-8.

Sabardi, Agus, 2010, “Analisis Moving Average Convergence Divergence untuk menentukan sinyal membeli dan menjual saham di BEI”. STIE YKPN. Jurnal Akuntansi dan Manajemen.

Sangaji, Joko, 2018, “Analisis Harga Saham PT (Persero) TelekomunikasiIndonesia (Telkom) Tbk.: Pendekatan model Autoregressive Moving Average (ARMA)”, Jurnal Ekonomi Perusahaan, Vol.10 No.3 September

Sartono, Agus; Firdaus, 2019, “Efisienkah Analisis Teknikal untuk Memprediksi Perkembangan Harga Saham?”, JSB, Vol.2 No.4 hal.135-154

Winarno, W. 2007. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews. Yogyakarta. UPP STIM YKPN.

M. R. Romahdoni, N. A. Octavini, and D. Ramadaniah, “Pengembangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Dan Penentuan Jurusan Pada Sma Taman Siswa Bandar Lampung,” SEAT, vol. 1, no. 2, pp. 26–35, 2021.

H. Oktarina and J. Fitra, “RANCANG BANGUN APLIKASI POINT OF SALE ( POS ) STUDI KASUS MINI MARKET TRUSTMART,” SEAT, vol. 1, no. 2, pp. 37–42, 2021.

M. el-K. Kesuma, I. Yunita, J. Fitra, N. A. Sholiha, and H. Oktaria, “Penerapan Slims Pada Layanan Sirkulasi Di Perpustakaan Instidla,” Al Maktab., vol. 6, no. 2, pp. 103–114, 2021.

M. Kesuma and R. Iskandar, “Analisis Toko dan Asal Toko Fashion Pria di Shopee Menggunakan Data Scrapping dan Exploratory Data Analysis,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 21, no. 1, pp. 127–134, 2022, doi: https://doi.org/10.24843/MITE.2022.v21i01.P17 Analisis.




DOI: https://doi.org/10.69769/seat.v2i2.61

Refbacks

  • There are currently no refbacks.