Zahro, Fatimatul (2023) Prediksi permintaan barang menggunakan metode double exponential smoothing di cv. Salam jaya komputindo dengan sistem informasi berbasis web. Sarjana thesis, UNIVERSITAS MURIA KUDUS.

Preview	Text (HAL JUDUL) HAL JUDUL.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview
Preview	Text (BAB I) BAB I.pdf - Published Version Download (311kB) | Preview
	Text (BAB II) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (550kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (278kB)
Preview	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (247kB) | Preview
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Other (PROGRAM) peramalan.rar - Published Version Restricted to Registered users only Download (5MB)

Abstrak

CV. Salam Jaya Komputindo (SJK) adalah perusahaan yang bergerak di bidang distributor penjualan dan pemasaran produk IT yang memiliki data set time series dengan jumlah yang besar. Terdapat berbagai macam produk IT yang dijual, mulai dari kelengkapan komputer dan jaringan seperti, PC, kabel, router, modem, hingga produk-produk CCTV dan laptop. CV. Salam Jaya Komputindo memiliki volume penjualan yang fluktuatif setiap bulannya sehingga permintaan produk pada masa yang akan datang dipenuhi ketidakpastian. Hal ini juga disebabkan karena data penjualan dipengaruhi oleh tren yang muncul. Misalnya pada saat tahun ajaran baru, banyak pelajar dan mahasiswa yang membeli laptop atau perangkat komputer untuk menunjang kebutuhan belajar mereka. Permasalahan yang sebaliknya juga terjadi ketika persediaan barang di gudang jauh lebih tinggi dibandingkan permintaan pasar, hal ini dapat menyebabkan kerugian secara tidak langsung bagi pemilik usaha. Oleh karena hal tersebut diperlukan peramalan yang nantinya dapat membantu perencanaan persediaan barang di masa depan. Data penjualan CV. Salam Jaya Komputindo termasuk data deret waktu yang mengandung tren, sehingga peramalan yang digunakan adalah forecasting time series. Sedangkan untuk metode yang digunakan adalah Double Exponential Smoothing (DES) dari Brown dengan jangka peramalan pendek yaitu periode 1 bulan. Metode pembandingnya yaitu Moving Average (MA), Weighted Moving Average (WMA), dan Single Exponential Smoothing (SES). Sedangkan penghitungan eror peramalan yang digunakan adalah Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Dengan memanfaatkan teknologi yang ada saat ini, sebuah sistem informasi berbasis web dapat menunjang kegiatan peramalan pada CV. Salam Jaya Komuptindo. Sistem informasi peramalan ini dibangun menggunakan metode waterfall, sedangkan metode perancangan yang digunakan adala Unified Modelling Language (UML). Pada penelitian ini, dihasilkan metode Brown’s Double Exponential Smoothing (BDES) memiliki rata-rata nilai eror yang lebih rendah dibandingkan metode yang lain. Nilai MAPE yang dihasilkan menunjukkan bahwa hasil peramalan berada direntang baik hingga wajar dengan rata-rata nilai MAPE 19% dan rata-rata nilai alpha optimum = 0,438. Rata-rata nilai MAD terkecil = 17,662 diperoleh dengan menggunakan nilai alpha optimum = 0,466. Sedangkan untuk memperoleh nilai MSE terkecil, alpha optimum yang digunakan rata-rata berada ada nilai 0,367 dan menghasilkan rata-rata MSE = 722,482

Item Type:	Skripsi/ Thesis (Sarjana)
Dosen Pembimbing:	Dosen Pembimbing : 1.Noor Latifah, S.Kom., M.Kom. Dosen Pembimbing : 2.Diana Laily Fithri, S.Kom., M.Kom.
Kata Kunci:	sistem informasi, forecasting, time series, double exponential smoothing, data mining
Subjects:	Ilmu Murni > Matematika > Perangkat lunak (software) komputer Teknologi > Teknologi (umum)
Program Studi:	Fakultas Teknik > S1 Sistem Informasi
Depositing User:	Mr Firman Al Mubaroq
Date Deposited:	11 Dec 2023 01:36
Last Modified:	11 Dec 2023 01:36
URI:	http://eprints.umk.ac.id/id/eprint/19534

Actions (login required)

View Item