Prediksi Penjualan Harian Menggunakan Metode Trend Moment Pada Depot Air Minum Isi Ulang Lisya

Putra, Andrianto David (2023) Prediksi Penjualan Harian Menggunakan Metode Trend Moment Pada Depot Air Minum Isi Ulang Lisya. S1 Teknik Informatika thesis, STMIK Widya Cipta Dharma.

	Text 1943033-S1-Jurnal.pdf Restricted to Repository staff only Download (763kB) | Request a copy
	Text 1943033-S1-Teknik Informatika.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy

Abstract

David Andrianto Putra, 2023, Prediksi Penjualan harian Menggunakan Metode Trend Moment Pada Depot Air Minum Isi Ulang Lisya, Skripsi Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan KomputerWidya Cipta Dharma, Pembimbing I Pitrasacha Adytia, S.T., M.T. Pembimbing II Wahyuni, S.Kom., M.Kom. Kata Kunci : Trend Moment, Website, Prediksi Depot air minum isi ulang lisya merupakan sebuah usaha yang bergerak dalam bidang penjualan pengisian ulang air minum. Depot Air Minum Isi Ulang Lisya menghadapi permintaan yang bervariasi dari hari ke hari. Fluktuasi ini menyebabkan kesulitan dalam perencanaan persediaan dan produksi yang efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Trend Moment dalam sistem prediksi penjualan Depot Air Minum Isi Ulang Lisya. Metode ini memungkinkan identifikasi pola tren dan fluktuasi dari data historis penjualan harian. Dengan menganalisis data penjualan sebelumnya, depot dapat memahami tren permintaan dan pola fluktuasi yang ada. Informasi ini diintegrasikan dalam model prediksi untuk memberikan estimasi penjualan yang lebih akurat di masa mendatang. Penelitian ini mengadopsi pendekatan Waterfall Model dalam pengembangan sistem. Tahapan analisis, desain, implementasi, pengujian, pengiriman, dan pemeliharaan diterapkan dalam mengembangkan sistem prediksi penjualan harian berbasis web. Metode trend moment memberikan hasil yang cukup baik dalam memprediksi penjualan. Meskipun nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) melebihi skala ideal (<50%), model ini tetap memberikan wawasan berharga dalam memahami tren penjualan. Nilai Mean Squared Error (MSE) yang rendah menandakan akurasi yang memuaskan dalam meramalkan penjualan. Penelitian ini diharapkan dapat efektif dalam prediksi penjualan harian Depot Air Minum Isi Ulang Lisya. Sistem prediksi berbasis web ini bisa membantu pemilik usaha menganalisis tren penjualan yang diantisipasi dan meningkatkan efisiensi operasional. ========================================= David Andrianto Putra, 2023, Daily Sales Prediction Using Trend Moment Method at Lisya's Refill Drinking Water Depot, Undergraduate Thesis of Informatics Engineering Study Program, School of Information Management and Computer Science, Widya Cipta Dharma University. Advisor I: Pitrasacha Adytia, S.T., M.T. Advisor II: Wahyuni, S.Kom., M.Kom. Keyword : Trend Moment, Website, Prediction Lisya's refill drinking water depot is a business engaged in the sales of refilled drinking water. Lisya's Refill Drinking Water Depot faces varying demands on a daily basis. These fluctuations pose challenges in efficiently planning inventory and production. This study aims to implement the Trend Moment method in a sales prediction system for Lisya's Refill Drinking Water Depot. This method enables the identification of trends and fluctuations patterns from historical daily sales data. By analyzing past sales data, the depot can understand demand trends and fluctuation patterns. This information is integrated into a prediction model to provide more accurate sales estimates in the future. The study adopts the Waterfall Model approach in system development. Phases of analysis, design, implementation, testing, delivery, and maintenance are applied in developing a web-based daily sales prediction system. The Trend Moment method yields satisfactory results in sales prediction. Although the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value exceeds the ideal scale (<50%), the model still provides valuable insights into understanding sales trends. The low Mean Squared Error (MSE) value indicates satisfying accuracy in sales forecasting. This study is expected to be effective in daily sales prediction for Lisya's Refill Drinking Water Depot. The web-based prediction system can assist business owners in analyzing anticipated sales trends and enhancing operational efficiency.

Item Type:	Thesis (S1 Teknik Informatika)
Additional Information:	Pembimbing 1 : Pitrasacha Adytia, S.T., M.T. Pembimbing 2 : Wahyuni, S.Kom., M.Kom.
Uncontrolled Keywords:	Trend Moment, Website, Prediksi
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Teknik Informatika
Depositing User:	mr David Andrianto Putra
Date Deposited:	30 Aug 2023 01:58
Last Modified:	30 Aug 2023 01:58
URI:	http://repository.wicida.ac.id/id/eprint/5182

Actions (login required)

View Item