Detail Karya Ilmiah

  • Implementasi Peramalan Penjualan Produk STARFOOD Menggunakan Metode Moving Average (MA) Dan Single Exponential Smoothing (SES) (Studi Kasus : CV. Wira Usaha Bugar, Kec. Tragah, Kab. Bangkalan)
    Penulis : Uhdi Sony Pudiardana
    Dosen Pembimbing I : Achmad Jauhari, S.T., M.Kom.
    Dosen Pembimbing II :Sigit Susanto Putro, S.Kom., M.Kom.
    Abstraksi

    Salah satu komponen penting yang menunjang operasi perusahaan adalah kegiatan memprediksi jumlah penjualan untuk periode selanjutnya. Dengan prediksi yang baik dapat dibuat rencana kerja perusahaan lebih efektif dan efisien. Sehingga dapat meminimalisir terjadinya kelebihan stok barang di gudang yang menyebabkan kerugian bagi perusahaan. Penelitian ini mengidentifikasi pola data penjualan produk STARFOOD di C.V. Wira Usaha Bugar Kecamatan Tragah, Kabupaten Bangkalan. agar mendapatkan metode peramalan yang terbaik berdasarkan pola data penjualan penjualan produk. Oleh karena itu dibutuhkan implementasi yang dapat memprediksi jumlah penjualan tiap minggunya agar perusahaan mendapatkan keuntungan yang maksimal. Dari beberapa hasil tes perhitungan peramalan yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa proses peramalan penjualan produk STARFOOD menggunakan metodeMoving Average (MA) lebih baik dari pada metode Single Exponential Smoothing (SES), dengan rata-rata bergerak m=12 dan menghasilkan MAPE 12,51% dari semua produk untukstudikasusdi CV. Wira Usaha Bugar Kec. Tragah, Kab. Bangkalan.

    Abstraction

    One of the essential components that support the company's operations is the work of predicting the amount of sales for the next period. With a good prediction, can giving the company's more effective and efficient work plan. So as to minimize the occurrence of excess inventory in the warehouse which causes harm to the company. This study identifies patterns of product sales data STARFOOD CV Wira Usaha Bugar District of Tragah, Bangkalan. In order to get the best forecasting method based on the pattern of sales data product. It is therefore necessary that the implementation can predict the number of sales per week for the company to get the maximum benefit. From the results of tests for the prediction that has been done concluded the process of STARFOOD product sales forecasting using Moving Average (MA) is better than the Single Exponential Smoothing (SES) methods, with moving average m = 12 and generate MAPE 12.51 % of all products for the case study at CV. Wira Usaha Bugar District of Tragah, Bangkalan.

Detail Jurnal