Abstract:Abstract: Sales of sponge cakes at Zahra's shop have difficulty meeting customer demand when the demand for sponge cakes increases drastically at certain times. This is because the sales of sponge cakes at Zahra's shop are…
re still calculated based on their own estimates, causing excess production to be made and even a shortage of sponge cake supplies. This problem has an impact on the supply control of sponge cake production which cannot be predicted properly by Zahra's shop. The purpose of this study is to build a forecasting system using the double exponential smoothing method to predict sales of sponge cake at Zahra's shop for the next period based on the data obtained. The research method used in this study is a quantitative method. The results in the calculation of sponge cake sales forecasting using the Double Exponential Smoothing method using alpha 0.5, the number of sponge cake sales for July 2023 on Banana Cake is 430 boxes, with a forecasting error rate of 2.75%, on Chiffon Mocca Sponge cake is 330 boxes, with a forecasting error rate of 2.75%. forecasting error of 4.50%, on Pandan Cake as many as 92 Boxes, with a forecasting error rate of 7.21%, on Ordinary Roll Cake as many as 77 Boxes, with a forecasting error rate of 4.78, So the error rate on Banana Cake, Bolu Chiffon Mocca, Pandan Cake, and Ordinary Roll Cake are in the very good category because they have an error value of less than 10%.
Keywords : double exponential smoothing; forecasting; spoke cake
Abstrak: Penjualan kue bolu pada toko zahra mengalami kesulitan untuk memenuhi permintaan pelanggan ketika permintaan kue bolu meningkat secara drastis diwaktu-waktu tertentu. Hal ini disebabkan karena penjualan kue bolu di toko zahra masih perhitungan berdasarkan perakiraan sendiri sehingga menyebabkan produksi yang dibuat sering kelebihan bahkan kekurangan persedian kue bolu. Masalah tersebut berdampak pada pengendalian persedian produksi kue bolu yang tidak dapat diprediksi dengan baik oleh toko zahra. .Tujuan penelitian ini adalah membangun sistem peramalan dengan metode double exponential smoothing untuk meramalkan penjualan bolu pada Toko Zahra untuk periode berikutnya berdasarkan data yang diperoleh. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif. Hasil dalam perhitungan peramalan penjualan kue bolu dengan metode Double Exponential Smoothing menggunakan alpha 0.5 jumlah penjualan kue bolu untuk bulan Juli 2023 pada Bolu Pisang sebanyak 430 Kotak, dengan tingkat kesalahan peramalan sebesar 2,75%, Pada Bolu Chiffon Mocca sebanyak 330 Kotak, dengan tingkat kesalahan peramalan sebesar 4,50%, pada Bolu Pandan sebanyak 92 Kotak, dengan tingkat kesalahan peramalan sebesar 7,21%, pada Bolu Gulung Biasa sebanyak 77 Kotak, dengan tingkat kesalahan peramalan sebesar 4,78, Sehingga tingkat kesalahan pada Bolu Pisang, Bolu Chiffon Mocca,Bolu Pandan, dan Bolu Gulung biasa tergolong kategori sangat baik karena memiliki nilai kesalahan kurang dari 10%.
Kata Kunci : peramalan; kue bolu; pemulusan eksponensial ganda
Abstract:Abstract: The research was conducted at TB Bina Karya which is engaged in the sale and purchase of building materials. This research was conducted to predict building materials for the next period. The forecasting methods…
s used in this study are single moving average (SMA), weighted moving average (WMA), and single exponential smoothing (SES). This study also discusses the error calculation of the forecasting method, the forecasting method which produces the smallest error value is used for making decisions in purchasing materials. The purpose of this research is to speed up the decision making for purchasing material inventory. Another goal is to produce more accurate forecasts by comparing 3 (three) methods.
Keywords: forecasting; single moving average; weighted moving average; and single exponential smoothing
Abstrak: Penelitian dilakukan pada TB Bina Karya yang bergerak dibidang penjualan dan pembelian bahan material bangunan. Penelitian ini dilakukan untuk forecasting bahan material bangunan periode selanjutnya. Metode forecasting yang digunakan dalam penelitian ini yaitu single moving average (SMA), weighted moving average (WMA), dan single exponential smooting (SES). Penelitian ini juga membahasan perhitungan error dari metode forecasting, metode forecasting yang menghasilkan nilai error terkecil digunakan untuk pengambilan keputusan dalam pembelian bahan material. Tujuan dari penelitian ini untuk mempercepat dalam pengambilan keputusan pembelian persediaan bahan material. Tujuan lainnya adalah agar menghasilkan forecasting lebih akurat dengan membandingkan 3 (tiga) metode.
Kata kunci: forecasting; rata-rata pergerakan tunggal; rata-rata pergerakan tertimbang; dan pemulusan eksponensial tunggal
Abstract:Abstract: Distributor Center (DC) Ria Sari, one of the official herbal medicine agents from PT HPAI (Herba Penawar Alwahida Indonesia) company. Sales of herbal medicines at the Ria Sari Anggriani Distributor Center (DC)…
often experience instability. Where in the period March 2022 to May 2022 there was a significant increase in sales. This resulted in the Ria Sari Anggriani Distributor Center (DC) being unable to serve requests for available herbal medicines. So that it becomes an obstacle in the stock of herbal medicines that must be prepared. If there are too many drug stocks but the demand for herbal medicines is decreasing then this will result in a loss, conversely if the demand for medicines increases but the stock of herbal medicines cannot be prepared then this will be a loss for DC Ria Sari Anggriani. For this reason, it is necessary to do a forecasting/prediction technique, using the Single Exponential Smoothing Method . The purpose of the forecasting/prediction will be to assist in terms of the supply of herbal medicines in the following month's period. The results of testing this method were obtained in the period June 2023, requests for 167 herbal medicines, 178 Extra foods, 189 Etta Goat Milk, 91 Herbal Toothpastes, 74 products of Propolis Soap.
Keywords: herbal medicine; prediction; single exponential smoothing
Abstrak: Distributor Center (DC) Ria Sari salah satu agen resmi obat herbal dari perusahaan PT HPAI (Herba Penawar Alwahida Indonesia). Penjualan obat herbal pada Distributor Center (DC) Ria Sari Anggriani sering terjadi ketidak stabilan. Dimana pada periode Maret 2022 sampai dengan Mei 2023 terjadi kenaikan penjualan yang seknifikan. Ini mengakibatkan Distributor Center (DC) Ria Sari Anggriani tidak dapat melayani permintaan akan obat herbal yang tersedia. Sehingga menjadi kendala dalam stok obat herbal yang harus disiapkan. Jika stok obat terlalu banyak namun permintaan akan obat herbal menurun maka ini akan manjedi kerugian, sebaliknya jika permintaan akan obat meningkat namun stok obat herbal tidak dapat disiapkan maka ini menjadi kerugian bagi DC Ria Sari Anggriani. Untuk itu perlu dilakukan suatu teknik peramalan/prediksi, menggunakan Metode Single Exponential Smoothing (SES). Tujuan dari peramalan/prediksi nantinya dapat membantu dalam hal penyediaan akan obat herbal pada periode bulan berikutnya. Hasil dari pengujian terhadap metode ini diperoleh pada periode Juni 2023, perminaan akan obat herbal 167 , Extrafood 178, Etta Goat Milk 189, Pasta Gigi Herbal 91, Sabun Propolis 74 produk. Hasil simpulan dari penelitian ini koefisien nilai alpha (α) mempengaruhi seberapa besar pengaruh data masa lalu terhadap peramalan masa depan.
Kata Kunci: obat herbal; prediksi; single exponential smoothing
Abstract:Abstract: Sales of products that are frequently sold and new products at HNI Range fluctuate, namely sometimes increasing and sometimes decreasing. This is because consumers often move to other stockists because the product…
uct they want is not available, whereas if they have to buy, they must pre-order and wait a few days. This problem had an impact on product stock control which could not be predicted properly by HNI Kisaran. The purpose of this study is to apply the Single Exponential Smoothing method for forecasting product sales at HNI Kisaran based on the data obtained. The research method used in this research is qualitative research which is research that only collects data and explains descriptively/narratively without having to be processed by statistical tests. This research will only utilize data obtained from research sites and input them without changing anything. Manual calculation results and computerized calculation results have the same results. Using the Single Exponential Smoothing method can help HNI Kisaran to determine the amount of product that must be provided in order to be able to meet customer demand.
Keywords: forecasting; product; single exponential smoothing
Abstrak: Penjualan produk yang sering terjual dan produk baru di HNI Kisaran mengalami fluktuasi yaitu kadang kala meningkat dan kadang kala menurun. Hal ini disebabkan karena konsumen sering berpindah-pindah ke Stockis lainya dikarenakan produk yang diinginkan tidak ada sedangkan jika harus membeli, harus melakukan Pre Order terlebih dahulu dan menunggu beberapa hari. Masalah tersebut berdampak pada pengendalian stok produk yang tidak dapat diprediksi dengan baik oleh pihak HNI Kisaran. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode Single Exponential Smoothing untuk peramalan penjualan produk di HNI Kisaran berdasarkan data yang diperoleh. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kualitatif yang merupakan penelitian yang hanya mengumpulkan data dan menjelaskan secara deskripstif/narasi tanpa harus diolah dengan pengujian statistik. Penelitian ini hanya akan memanfaatkan data yang diperoleh dari tempat riset dan menginputkannya tanpa mengubah apapun. Hasil perhitungan manual dan hasil perhitungan komputerisasi memiliki hasil yang sama. Menggunakan metode Single Exponential Smoothing dapat membantu pihak HNI Kisaran untuk menentukan jumlah produk yang harus disediakan agar mampu memenuhi permintaan pelanggan.
Kata kunci: peramalan; produk; single exponential smoothing
Abstract:Abstract: The realization of credit proposed by customers is one of the essential factors for a bank. Moreover, especially during the Covid-19 pandemic, credit realization shows the business conditions of prospective borrowers,…
rowers, whether they are in good condition or not. So, it is crucial to predict how many new debtors will achieve. In this article, forecasting the number of new debtors uses the Simple Moving Average and Double Exponential Smoothing methods based on actual data on the number of new debtors per month for 2019-2021. Furthermore, the performance of the two methods is compared by comparing the Mean Absolute Deviation and Mean Square Error values. The comparison results conclude that the Simple Moving Average method is better than the Double Exponential Smoothing for predicting the number of new debtors.
Keywords: double exponential smoothing; mean absolute deviation; mean square error; simple moving average; forecasting.
Abstrak: Realisasi kredit yang diajukan oleh nasabah adalah salah satu faktor yang penting di dunia perbankan. Terlebih disaat adanya pandemi Covid-19, realisasi kredit memperlihatkan kondisi usaha para calon debitur, apakah dalam keadaan baik atau tidak. Sehingga penting untuk memprediksi berapa capaian jumlah debitur baru. Dalam artikel ini dilakukan peramalan jumlah debitur baru dengan metode Simple Moving Average dan Double Exponential Smoothing berdasarkan data aktual jumlah debitur baru per bulan tahun 2019-2021. Selanjutnya, dilakukan perbandingan performa kedua metode tersebut dengan cara membandingkan nilai dari Mean Absolute Deviation dan Mean Square Error. Hasil perbandingan yang diperoleh mengarah pada sebuah kesimpulan, yaitu metode Simple Moving Average lebih baik daripada Double Exponential Smoothing untuk meramalkan jumlah debitur baru
Kata kunci: double exponential smoothing; mean absolute deviation; mean square error; simple moving average; peramalan.
Abstract:Abstract: Demand forecasting for ayam geprek at Geprek Bensu is needed to make chicken inventory decisions to reduce inventory that often out of stock. This study uses time series single moving average (SMA) and single…
le exponential smoothing (SES) method to make geprek chicken requests in Geprek Bensu. This study sampled sales reports in October 2018 - September 2019. Results obtained from recognition using Mean absolute deviation (MAD = 3,116), Absolute Percentage Error indicate (MAPE = 9%), and mean squared error (MSE = 2,762) shows that Single Moving Average produces more accurate results compared to the Single exponential smoothing method.
Keywords: Demand Forecasting; Single moving average; Single exponential smoothing; Time Series.
Abstrak: Peramalan permintaan ayam geprek pada Geprek Bensu sangat dibutuhkan untuk pengambilan keputusan penyediaan stok ayam dan mengurangi out of stock yang sering terjadi. Penelitian menggunakan metode seri waktu Single moving average (SMA) dan Single exponential smoothing (SES) untuk membuat peramalan permintaan ayam geprek di Geprek Bensu. Penelitian ini mengambil sample laporan penjualan pada bulan Oktober 2018 – September 2019. Hasil yang di dapatkan dari perbandingan akurasi menggunakan Mean absolute deviation (MAD = 3,116), Absolute Percentage Error indicate (MAPE = 9%), dan mean squared error (MSE = 2,762) menunjukkan bahwa Single Moving Average memiliki hasil yang lebih akurat jika dibandingkan dengan metode Single exponential smoothing.
Kata kunci: Peramalan permintaan; Pemulusan eksponensial; Rata-rata bergerak; Seri waktu.
Abstract:Abstract: A problem requires a solution to solve it. One of them is by using Prediction (Forcasting). Prediction is used to assess the prediction of conditions in the future. at AMIK Royal Kisaran, when it comes to making…
g lecture schedules often hampered because there is no estimated number of students. The data used in this study is the data history of the last 15 Academic Years, from 2003/2004 to 2017/2018. Then the data is processed with the Single Exponential Smoothing Method. Alpha value 0 <α <1. Single Exponential Smoothing makes a comparison with the alpha value until alpha is found which has the minimum error. To find the value of the error, the MSE (Mean Square Error) method is used. The results of the testing of this method are in the academic year 2018/2019 prediction of the number of students for the Informatics Management Study Program as many as 89 people and for Students for the Computer Engineering Study Program as many as 30 people. The Single Exponential Smoothing method can predict the number of students in the next period.
Keywords: Prediction; Number of Students; Single Exponential Smoothing; Alpha Value; MSE
Abstrak: Suatu masalah memerlukan sebuah solusi untuk menyelesaikannya. Salah satunya dengan menggunakan Prediksi (Forcasting). Prediksi digunakan untuk menilai prakiraan keadaan dimasa. di AMIK Royal Kisaran, ketika akan membuat jadwal kuliah sering terhambat karena tidak adanya perkiraan jumlah mahasiswa. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah histori data 15 Tahun Akademik terakhir, mulai 2003/2004 sampai dengan 2017/2018. Kemudian data diolah dengan Metode Single Exponential Smoothing. Nilai alpha 0<α<1. Single Exponential Smoothing melakukan perbandingan dengan nilai alpha tersebut sampai ditemukan alpha yang memiliki error paling minimum. Untuk mencari nilai Error digunakan Metode MSE (Mean Square Error). Hasil dari pengujian terhadap metode ini adalah pada Tahun akademik 2018/2019 prediksi jumlah Mahasiswa untuk Program Studi Manajemen Informatika sebanyak 89 orang dan untuk Mahasiswa untuk Program Studi Teknik Komputer sebanyak 30 orang. Metode Single Exponential Smoothing dapat membantu prediksi jumlah mahasiwa pada satu periode kedepan
Kata kunci: Prediksi; Jumlah Mahasiswa; Single Exponential Smoothing; Nilai Alpha; MSE
Abstract:Medical disposable is one of important support tools in medical operational and must not be out of stock in order to deliver excellent service in hospital. The pharmacy department has to forecast the demand to supply information…
ormation for decision making in budgeting. In this paper, is comparing double moving average and double exponential smoothing method for 3 ml spuit for time series 01 January to 30 June 2017. The accuracy of forecasting is the most important and it can be measure with MAPE (Mean Absolute Percentage Error) and RMSE (Root Mean Square Value). The smallest value of MAPE and RMSE is having the high accuracy of forecasting. The double moving average method has the smallest MAPE = 0.353 and RMSE = 95.8 compare to Exponential Smoothingand be the best option to use as method to forecast the medical disposable supply demand.