DECISION SUPPORT SYSTEM FORECASTING PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE MOVING AVERAGE (STUDI KASUS : CV. PERKAKAS INDONESIA)

Jannah, Tutik Mutmainnatul and Latipah, Latipah and Muchayan, Achmad (2022) DECISION SUPPORT SYSTEM FORECASTING PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE MOVING AVERAGE (STUDI KASUS : CV. PERKAKAS INDONESIA). Jurnal SISFOKOM (Sistem Informasi dan Komputer), 11 (2). pp. 214-222. ISSN 2581-0588

	Text 11. Jurnal.pdf Download (1MB)
	Text (Plagiarism) 11. Jurnal Sisfokom 2.pdf Download (2MB)

Abstract

Dalam dunia perdagangan, selalu terjadi persaingan antar pebisnis, sehingga mereka harus memikirkan strategi penjualan yang efektif. CV. Perkakas Indonesia adalah salah satu perusahaan yang memiliki kendala dalam manajemen stok sehingga sering terjadi pembatalan pesanan yang di akibatkan dari manajemen stok yang kurang efektif. Tujuan dari penelitian ini yaitu menerapkan aplikasi forecasting dengan Simple moving average untuk memprediksi penjualan di bulan selanjutnya, memudahkan Perusahaan dalam memilih keputusan untuk restock barang dalam jumlah banyak atau sedikit, tidak lagi terjadi selisih manajemen stok dalam artian penumpukan barang dan kekurangan stok serta perusahaan dapat melakukan pembelian barang dengan akurat. Metode Simple moving average atau juga disingkat SMA adalah salah satu metode dari Moving Average yang paling efisien dalam proses perhitungannya, Simple moving average merupakan metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil nilai pengamatan, kemudian mencari rata- ratanya sebagai ramalan untuk periode di masa mendatang. Hasil analisis yang diperoleh dari data historis penjualan CV. Perkakas Indonesia pada bulan Januari 2022 sampai Juli 2022, dengan menggunakan nilai interval 2,3,4 dan 5 pada Penjualan selama 9 periode didapatkan nilai Interval 2 yang menghasilkan nilai akurasi forecasting MSE dan RMSE paling baik dan memiliki tingkat Mean Squared Error lebih kecil dibandingkan metode Simple moving average 3 Bulanan, 4 Bulanan, ataupun 5 Bulanan.

Item Type:	Article
Subjects:	Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Repository Administrator
Date Deposited:	03 Oct 2022 02:58
Last Modified:	03 Oct 2022 02:58
URI:	http://repository.narotama.ac.id/id/eprint/1352

Actions (login required)

View Item

Downloads