FORECASTING PENJUALAN PRODUK GATSBY MENGGUNAKAN METODE ARIMA
(STUDI KASUS : TOKO LUWES BLORA)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
Author
PRATAMA, ANANDA REZA SURYA HADI
Subject
005 Pemrograman komputer, program dan data
Datestamp
2024-08-16 08:03:02
Abstract :
Di era globalisasi, efisiensi operasional bisnis sangat penting untuk mempertahankan daya saing. PT. Mandom Indonesia Tbk, yang bergerak di bidang kosmetik pria seperti wangi-wangian dan bahan pembersih, menghadapi tantangan fluktuasi penjualan produk Gatsby. Fluktuasi ini menyulitkan perencanaan persediaan dan pengadaan barang, serta penentuan waktu dan cara kampanye promosi yang tepat. Penelitian ini bertujuan memprediksi penjualan produk Gatsby di Toko Luwes Blora menggunakan metode ARIMA berdasarkan data penjualan bulan sebelumnya. Hasil pengujian ARIMA menunjukkan prediksi yang akurat, dengan evaluasi menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang baik. Model ARIMA (0,1,0) menghasilkan MAPE sebesar 4,6914% dan MSE sebesar 944,0, menunjukkan bahwa model ini efektif untuk memprediksi penghasilan perusahaan.
Di era globalisasi, efisiensi operasional bisnis sangat penting untuk mempertahankan daya saing. PT. Mandom Indonesia Tbk, yang bergerak di bidang kosmetik pria seperti wangi-wangian dan bahan pembersih, menghadapi tantangan fluktuasi penjualan produk Gatsby. Fluktuasi ini menyulitkan perencanaan persediaan dan pengadaan barang, serta penentuan waktu dan cara kampanye promosi yang tepat. Penelitian ini bertujuan memprediksi penjualan produk Gatsby di Toko Luwes Blora menggunakan metode ARIMA berdasarkan data penjualan bulan sebelumnya. Hasil pengujian ARIMA menunjukkan prediksi yang akurat, dengan evaluasi menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang baik. Model ARIMA (0,1,0) menghasilkan MAPE sebesar 4,6914% dan MSE sebesar 944,0, menunjukkan bahwa model ini efektif untuk memprediksi penghasilan perusahaan.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
