Skripsi/Tugas Akhir

Perbandingan Metode Time Series Moving Average dan Trend Moment dalam Meramalkan Penjualan Handphone di PStore Makassar

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua metode peramalan time series, yaitu TIME SERIES MOVING AVERAGE dan Trend Moment, dalam meramalkan penjualan handphone di Pstore Makassar. Peramalan penjualan yang akurat sangat penting untuk pengelolaan inventori dan perencanaan bisnis yang efektif. TIME SERIES MOVING AVERAGE menggunakan rata-rata dari sekumpulan data historis untuk meramalkan nilai masa depan. Sementara, Metode TREND MOMENT menganalisis data berdasarkan kecenderungan atau tren yang terjadi seiring waktu. Data penjualan handphone selama periode tertentu di Pstore Makassar digunakan sebagai dataset penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode memiliki tingkat akurasi yang berbeda dalam peramalan penjualan, dengan TIME SERIES MOVING AVERAGE lebih efektif dalam menghaluskan fluktuasi data jangka pendek. Sedangkan, TREND MOMENT memberikan hasil yang lebih baik dalam menangkap pola tren jangka Panjang. Temuan ini dapat membantu manajemen Pstore Makassar dalam memilih metode peramalan yang paling sesuai untuk kebutuhan mereka, sehingga dapat meningkatkan efisiensi operasional dan pengambilan keputusan strategis.
Kata Kunci: Time Series Moving Average, Trend Moment, Peramalan Penjualan, Handphone, Pstore Makassar, Metode Peramalan, Analisis Time Series

ABSTRACT
This study aims to compare two time series forecasting methods, namely TIME SERIES MOVING AVERAGE and Trend Moment, in forecasting mobile phone sales at Pstore Makassar. Accurate sales forecasting is essential for effective inventory management and business planning. TIME SERIES MOVING AVERAGE uses the AVERAGE of a set of historical data to forecast future values. Meanwhile, the TREND MOMENT method analyzes data based on tendencies or trends that occur over time. Mobile phone sales data during a certain period at Pstore Makassar was used as the research dataset. The results showed that both methods have different levels of accuracy in sales forecasting, with TIME SERIES MOVING AVERAGE being more effective in smoothing short-term data fluctuations. Meanwhile, TREND MOMENT provides better results in capturing long-term Trend patterns. These findings can help Pstore Makassar management in choosing the most appropriate forecasting method for their needs, thereby improving operational efficiency and strategic decision making.
Keywords: Time Series Moving Average, Trend Moment, Sales Forecasting, Mobile Phones, Pstore Makassar, Forecasting Methods, Time Series Analysis

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 24-50 SUK p - 0424SI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2024

Deskripsi Fisik

xv + 70 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 24-50

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 07 September 2024

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Metode Trend Moment
Forecasting Moving Average
Algoritma Time Series Moving Avarage

Lampiran File