IMPLEMENTASI DAN OPTIMALISASI METODE SINGLE MOVING AVERAGE UNTUK MEMPREDIKSI STOK BARANG PERCETAKAN DAN ATK

Anwar, Gilang Saeful (2023) IMPLEMENTASI DAN OPTIMALISASI METODE SINGLE MOVING AVERAGE UNTUK MEMPREDIKSI STOK BARANG PERCETAKAN DAN ATK. Sarjana thesis, Universitas Siliwangi.

[img] Text
1_167006040_Cover.pdf
Download (263kB)
[img] Text
2_167006040_Pengesahan.pdf
Download (218kB)
[img] Text
3_167006040_Pengesahan Penguji.pdf
Download (211kB)
[img] Text
4_167006040_Lembar Pernyataan Keaslian.pdf
Download (53kB)
[img] Text
5_167006040_Abstrak.pdf
Download (337kB)
[img] Text
7_167006040_Daftar Isi Tabel Gambar Persamaan Lampiran.pdf
Download (642kB)
[img] Text
8_167006040_BAB 1.pdf
Download (421kB)
[img] Text
9_167006040_BAB 2.pdf
Download (668kB)
[img] Text
10_167006040_BAB 3.pdf
Download (380kB)
[img] Text
11_167006040_BAB 4.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
[img] Text
12_167006040_BAB 5.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (391kB)
[img] Text
13_167006040_Daftar Pustaka.pdf
Download (300kB)
[img] Text
14_167006040_Lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (5MB)

Abstract

Setiap badan usaha yang berorientasi pada penjualan produk mayoritas memerlukan informasi tentang produk yang dijualnya, termasuk informasi stok barang. Setiap usaha memiliki caranya tersendiri untuk mengelola data tersebut. Masalah yang biasanya dihadapi adalah ketika terlalu banyak menyiapkan stok banyak untuk produk yang pada periode tertentu sedang tidak banyak peminatnya dan sebaliknya menyiapkan stok seadanya untuk produk yang pada periode tertentu sedang banyak yang membutuhkan. Penumpukan stok produk menyebabkan produk tersebut bisa rusak karena termakan waktu dan kekurangan stok produk menyebabkan kepercayaan konsumen menurun dan memilih membeli produk tersebut di tempat lain. Salah satu solusi dari masalah tersebut adalah meramalkan stok produk yang harus disediakan pada periode berikutnya. Metode peramalan yang dipilih pada penelitian ini adalah Single Moving Average (SMA) yang dihitung nilai error-nya menggunakan beberapa matriks evaluasi diantaranya Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan penjualan di periode selanjutnya menggunakan data penjualan pada periode sebelumnya. Hasil peramalan SMA menggunakan orde 3 pada bulan Juli 2023 yaitu 1359,3333 dengan perhitungan MAE sebesar 303,0667, MSE sebesar 153873,1, RMSE sebesar 392,2666, dan MAPE sebesar 39,0342% yang masuk ke dalam kategori wajar. Implementasi metode SMA pada aplikasi kasir memungkinkan pengguna tidak perlu memasukkan data penjualan lagi melainkan data langsung diambil dari basis data aplikasi kasir. Kata Kunci: Stok Barang, Peramalan, Single Moving Average

Item Type: Thesis (Sarjana)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknik > Informatika
Depositing User: Lelis Masridah
Date Deposited: 02 Aug 2023 08:02
Last Modified: 02 Aug 2023 08:02
URI: http://repositori.unsil.ac.id/id/eprint/10223

Actions (login required)

View Item View Item