PREDIKSI PENJUALAN BARANG MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA DUO SISTER HIJAB BENGKULU

Ihsan Shobori, Khairil Khairil, Eko Suryana

Abstract


Duo Sister Hijab merupakan salah satu Rumah Produksi Hijab di Kota Bengkulu yang menjual berbagai jenis hijab, aksesoris hijab dan keperluan hijab. Selama ini setiap penjualan pada Duo Sister Hijab dilakukan dengan pencatatan ke dalam pembukuan terlebih dahulu dan konsumen mendapatkan nota penjualan, kemudian setiap akhir bulan dilakukan rekapitulasi penjualan setiap barang menggunakan paket aplikasi office. Selain itu pemilik Duo Sister Hijab melakukan pengecekan rutin dengan melihat sisa persediaan satu persatu, tentunya hal ini membutuhkan waktu yang cukup lama dan membuat pihak toko kesulitan dalam menentukan jumlah barang yang harus diproduksi, karena tidak melihat data penjualan yang terjadi selama beberapa bulan sebelumnya. Prediksi penjualan barang menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Pada Duo Sister Hijab Bengkulu dapat mempermudah dalam mendapatkan informasi prediksi penjualan barang  untuk bulan dan tahun berikutnya, serta dapat dijadikan alternatif dalam memanajemen persediaan barang di Duo Sister Hijab Bengkulu berdasarkan hasil prediksi penjualan barang pada bulan berikutnya.  Berdasarkan hasil prediksi penjualan barang bella square menggunakan nilai α bobot 0,1 sampai dengan 0,9 dapat disimpulkan bahwa nilai prediksi penjualan untuk Bulan Januari Tahun 2024 yaitu berkisar antara 68 sampai dengan 70pcs. Berdasarkan pengujian terhadap pada aplikasi prediksi penjualan barang menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Pada Duo Sister Hijab Bengkulu diperoleh bahwa fungsionalitas dari aplikasi berjalan sesuai dengan harapan, dan mampu menampilkan hasil prediksi penjualan barang untuk bulan dan tahun berikutnya melalui Metode Single Exponential Smoothing.

Full Text:

PDF

References


dan Outbound Menggunakan Single Exponential Smoothing dan MAPE. Bandung: Kreatif Industri Nusantara.

Blazing, A., 2018. Pemrograman Windows Dengan Visual Basic .Net : Praktikum Pemrograman VB.Net. s.l.:Google Book.

Febianto, N. I. & Palasara, N. D., 2019. Analisis Clustering K-Means Pada Data Informasi Kemiskinan di Jawa Barat Tahun 2018. Jurnal Sisfokom, Volume Vol.8 No.2 2019.

Ginantra, N. L. W. S. R. & Anandita, I. B. G., 2019. Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang. Jurnal Sains Komputer dan Informatika (J-SAKTI), Volume Vol.3 No.2 ISSN:2548-9771.

Gusfadilah, A., Setiawan, B. D. & Rahayudi, B., 2019. Implementasi Metode Exponential Smoothing Untuk Prediksi Bobot Kargo Bulanan Di Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Volume Vol.3 No.2 e-ISSN:2548-964X.

Hardiansyah, A. D. & Dewi, C. N. P., 2020. Perancangan Basis Data Sistem Informasi Perwira Tugas Belajar (SIPATUBEL) Pada Kementrian Pertahanan. Jakarta, Senamika ISBN.978-623-93343-1-4.

Harsyah, L., Fitriyani, N. & Salwa, 2020. Peramalan Jumlah Siswa Baru Madrasah Aliyah (MA) Manhalul Maarif Darek Lombok Tengah. Eigen Mathematics Journal, Volume Vol.3 No.2 e-ISSN:2615-3270.

Huda, A. S., 2020. Prediksi Penerimaan Pegawai Baru Metode Naive Bayes. Bandung: Kreatif Industri Nusantara.

Pakpahan, S., 2021. Pemrograman Visual I: Microsoft Visual Studio 2010. Medan: Penerbit Yayasan Citra Cita Milenial.

Suprapto, U., 2021. Pemodelan Perangkat Lunak (C3) Kompentesi Keahlian : Rekayasa Perangkat Lunak Untuk SMK/MAK Kelas XI. Jakarta: Grasindo.

Supuwiningsih, N. N., Kusuma, A. S., Pratiwi, E. L. & Pratami, N. W. C. A., 2022. Statistik Forecasting Dalam Sistem Informasi Geografis. Bandung: Media Sains Indonesia.

Trigunawan, A., Rahayu, W. I. & Andarsyah, R., 2020. Regresi Linear Untuk Prediksi Jumlah Penjualan Terhadap Jumlah Permintaan. Bandung: Informatics Research Center.




DOI: https://doi.org/10.54314/jssr.v7i4.2184

Article Metrics

Abstract view : 47 times
PDF - 22 times